## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729

## Analisa dan Penerapan Metode Algoritma K-Means Clustering Untuk Mengidentifikasi Rekomendasi Kategori Baru Pada List Movie IMDb
Abraham Situmorang * , Arifin, Ilpan Rusilpan, Christina Juliane
Program Pasca Sarjana, STMIK LIKMI, Bandung, Indonesia Email: 1,* abraham.situmorang@gmail.com, 2 arifin.gcode@gmail.com, 3 ilpan.itts@gmail.com, 4 christina.juliane@likmi.ac.id Email Penulis Korespondensi: abraham.situmorang@gmail.com
Abstrak− IMDb (Internet Movie Database) situs lengkap yang menyediakan informasi berkaitan dengan film-film di seluruh dunia, berbagai informasi berkaitan dengan profil sutradara, aktor, aktris penulis film serta nominasi penghargaan.  Di situs IMDb fasilitas pengunjung bisa melihat rating dan review sesuai apa film yang akan ditonton. IMDb mengkategorikan  Top 250  Movies,  Most  Popular  Movies.  Kedua  kategori  yang  ada  tersebut  dirasa  kurang  efektif  dan  tidak  relevan  dengan rekomendasi terhadap para pengunjung untuk memilih dan memutuskan terhadap suatu film tersebut, dikarenakan hasil dari rating tertinggi dan votes yang paling besar saja yang ditampilkan berdasarkan urutan paling tertinggi baik votes ataupun rating dari permasalah itu maka dilakukan pengolahan data menggunakan data mining dengan metode algoritma K-means clustering agar terlihat pola-pola data dan akurasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) untuk mengelompokan rating dan votes dengan perhitungan rata-rata dari sebuah klaster untuk menentukan titik centroid,  hasil dari penelitian ini  menunjukan bahwa DBI paling optimal terdapat pada Cluster K=2 populasi 509 dengan nilai akurasi 0.456, berdasarkan knowledge hasil vote dan rating maka disimpulkan dijadikan sebagai rekomendasi film kategori baru dengan nama  Best Recommended Movie kepada calon penonton film di situs imdb.com.
Kata Kunci: IMDb; Data Mining; K-Means; Clustering
Abstract− IMDb (Internet Movie Database) is a comprehensive website that offers information about movies from all over the world, as well as various information about director, actor, actress, and writer biographies and award nominations. Visitors to the IMDb website can browse ratings and reviews based on the movies they plan to watch. Top 250 Movies and Most Popular Movies are two categories on IMDb. Because the results of the highest rating and the largest votes are only displayed based on the highest order of votes or ratings, the two existing categories are judged less useful and irrelevant to the suggestions f or visitors  to  choose  and  decide  on  a  film.  This  is  due  to  the  results  of  the  highest  rating  and  the  most  numerous  votes,  as determined by the highest ruling on either the votes or the rating. As a result of this, data mining with the K-means clustering algorithm is used to geolocate data in order to view data and accuracy using Davies-Bouldin Index (DBI) to combine ratings and votes with average approach to determine the centroid. Based on the results of this study, it is concluded that the DBI population with the highest accuracy is Cluster K=2 with population 509, with a score of 0.456, based on the voting and rating information,  it  can be deduced that  a new category  of movies  called  Best  Recommended  Movie is being  recommended  to potential moviegoers on the imdb.com website.
Keywords : IMDb; Data Mining; K-Means; Clustering

## 1. PENDAHULUAN
IMDb  ( Internet  Movie  Database )  merupakan  situs  yang  sangat  lengkap  dalam  menyediakan  informasi  yang berkaitan  dengan  film-film  dari  seluruh  dunia,  serta  informasi  yang  berkaitan  dengan  profil  aktor  atau  artis, sutradara,  penulis  film,  sampai  informasi  mengenai  nominasi  penghargaan  [1].  Ada  banyak website yang menyediakan informasi dan ringkasan mengenai film yang terdapat diseluruh dunia, tapi IMDb merupakan salah satu  yang  terkenal  dan  paling  banyak  diminati.  IMDb  sudah  ada  sejak  tahun  1990,  yang  membuat website ini menjadi nomor 1 di dunia dalam hal terlengkap dan tercepat untuk menayangkan informasi mengenai film-film tersebut. Pada website tersebut pengunjung bisa memberikan Rating dan Review sesuai apa yang mereka inginkan pada suatu film yang dipilih. Website IMDb sangat terkenal dengan fasilitas para pengunjung bisa melihat Rating pada  suatu  film  yang  akan  mau  ditonton  oleh  pengunjung  tersebut,  dengan  memperhatikan  Rating pengunjung IMDb dengan mudah bisa memutuskan menonton film tersebut  atau tidak. Pada website IMDB ini ada banyak juga film-film yang sangat rendah penilaian dan ulasannya, penyebabnya ada banyak faktor, dari mulai faktor jenis genre film, pemeran film, alur film, dan juga yang utama adalah Rating film tersebut sangat rendah. Penelitian ini bertujuan untuk membuat pengelompokan data IMDB berdasarkan atribut Votes dan Ratings agar mengetahui hubungan antar data yang ada untuk dapat menemukan kategori baru yaitu Best Recommended Movie . Pada website IMDb saat ini hanya mempunyai 2 kelompok besar pembagian film, yaitu Top 250 Movies , Most  Popular  Movies .  Kedua  kategori  yang  ada  tersebut  dirasa  kurang  efektif  dan  tidak  relevan  dengan rekomendasi  terhadap  para  pengunjung  untuk  memilih  dan  memutuskan  terhadap  suatu  film  tersebut,  sebagai contoh pada film A yang direkomendasikan pada kategori itu mempunyai Voting 10 orang dan semuanya masing- masing memberi Rating 9, maka hasil dari Rating film tersebut akan mendapatkan Rating sangat tinggi yaitu 9. Disisi lain pada film B mempunyai Voting 1 juta orang, maka akan ada banyak variasi pemberian Rating misalnya 1000 orang memberikan Rating 9, tetapi tidak pengaruh dengan Rating pada film tersebut karena sisanya memberi nilai  rendah,  yang  mengakibatkan  Rating  film  tersebut  menjadi  rendah  karena  tidak  memperhitungkan Rating tinggi lainnya. Oleh karena itu kami ingin mendapatkan kategori terbaru untuk bisa merekomendasikan film yang

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729
relevan  sesuai  parameter Votes dan Ratings agar  menghasilkan  daftar  film-film  yang  termasuk  di  dalam Best Recommended Movie .
Pada penelitian ini kami menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Ada banyak perangkat lunak untuk melakukan proses data mining, tapi kami memilih RapidMiner karena mudah digunakan, hanya drag and drop . Perangkat  lunak  selain  RapidMiner  memerlukan pengkodean  yang  cukup  rumit,  dan  butuh  waktu  mempelajari algoritma standar data mining, itulah alasan kami memilih RapidMiner dari pada perangkat lunak lainnya. Lisensi yang kami digunakan pada RapidMiner ialah Education Version , yang gratis dan sudah cukup dalam mengelola data  untuk  penelitian  kami.  RapidMiner  dapat  melakukan  berbagai  jenis  proses  data  mining,  mulai  dari  yang mudah sampai yang kompleks, melakukan analisa terhadap text mining sampai pada proses analisa prediksi yang kompleks sekalipun. Dari sisi User Interface , hanya dibutuhkan singkat untuk mempelajari RapidMiner ini, dan juga kami sangat dipermudah dalam melakukan proses data mining, hanya cukup memilih Datasets dalam bentuk file  CSV, berikutnya  memasukkan  komponen Operator yang  diperlukan  dalam  penelitian  ini  dan dalam  waktu singkat  kita  bisa  melakukan  proses  data  mining  yang  sederhana  sesuai  tujuan  penelitian  kami.  Jika  ingin melakukan  yang  lebih  kompleks  lagi,  RapidMiner  menyediakan  pemrograman  menggunakan programming language Python atau R sehingga jika membutuhkan proses yang lebih kompleks lagi kita bisa menggunakan fitur programming language tersebut.
Pada  penelitian  ini  kami  menggunakan  metode  penelitian  Clustering  dengan  K-Means  menggunakan evaluasi Davies–Bouldin Index atau disingkat DBI [2]. K-Means merupakan metode algoritma yang sangat efektif untuk  menganalisis  data  dengan  cepat  dan  mudah  dalam  jumlah  besar  dan  cocok  dalam  penelitian ini  [3].   K- Means  pada  dasarnya  bertujuan  untuk  pengelompokan  data-data  dalam  datasets  dengan  variabel  K yang  sudah ditentukan di awal. Variabel K ini kita bisa atur untuk menentukan seberapa banyak kelompok yang ingin dibagi untuk menghasilkan klaster sesuai kemiripan pada atribut tertentu yang sudah ditentukan sebelumnya [4]. Pada K- Means  pengelompokan  dibuat  berdasarkan  titik-titik  data  sesuai  kemiripan  pada  setiap  masing-masing  cluster. Titik awal yang dibuat pertama kali dipilih secara acak lalu dibandingkan dan dimasukkan kedalam cluster tersebut atau cluster berikutnya tergantung pada kemiripan dalam suatu titip pada cluster. Titik-titik yang sudah dibuat akan melakukan penghitungan ulang atau evaluasi pada setiap clusternya, ini untuk mengoptimalkan data dalam suatu kelompok setiap klaster. K-Means melakukan titik-titik sebagai penentu cluster atau kelompok mana yang akan dibagi,  banyak  klaster  tergantung  variabel  K  yang  kita  atur  di  awal  operator  Clustering  ini.  Dalam  kasus  yang sebenarnya atau kita sebut data sungguhan, K-Means akan membuat titik-titik akan semakin jauh, itu dikarenakan semakin banyak data digunakan akan mempengaruhi titik-titik pada setiap data dalam suatu klaster [5]. Pemilihan Best Recommended Movie dilakukan  dengan menggunakan  metode K-Means Clustering.  Dengan  menggunakan metode    ini,    data-data    yang    telah  didapatkan  dapat  dikelompokkan  ke  dalam  beberapa  cluster  berdasarkan kemiripan dari data tersebut, sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  dalam satu cluster dan  yang memiliki karakteristik berbeda dikelompokkan dalam cluster lain [6].
Untuk proses data mining membutuhkan data yang disebut dataset [7]. Dataset dibagi kedalam 2 jenis, yaitu private dan public .  Pada  datasets  bersifat private biasanya  digunakan  atau  diambil  pada  suatu  organisasi  atau perusahaan. Dataset public biasanya tersedia dengan lisensi bebas yang mudah di download di berbagai website penyedia layanan atau komunitas data mining [8]. Dataset yang kami gunakan adalah IMDb yang bersifat lisensi publik  dan  mudah  didapatkan  pada  website  komunitas  data  mining  seperti  kaggle.com.  Total  dataset  yang digunakan pada penelitian ini adalah 9988 film yang cukup banyak untuk kebutuhan proses penelitian ini karena semakin  banyak  sampel  data  akan  mendapatkan  hasil  yang  optimal  [9].    Jumlah  yang  kami  gunakan  adalah sebanyak 9 klaster yaitu dua sampai sepuluh klaster dimana setiap klaster memiliki karakteristik yang sama jumlah agar  klaster  lebih  optimal  dapat  diperiksa menggunakan  Davies-Bouldin  Index  (DBI) [10].  Ada  banyak  teknik validasi disediakan perangkat lunak RapidMiner, salah satu yang sering dan sangat optimal adalah Performance Vector yang diukur menggunakan algoritma Davies Bouldin Index [11]. Davies Bouldin Index sangat populer dan sangat optimal dengan menghitung rata-rata nilai setiap titik pada himpunan data [12]. Data pada proses mining akan  diproses  menghasilkan  pola  rata-rata  titik  yang  terdapat  atribut  yang  sudah  ditentukan  diawal  agar mendapatkan daftar baru pada website IMDb yaitu Best Recommended Movie [13].
Pada  penelitian  sebelumnya  pada  tahun  2022  juga,  yang  dilakukan  Reza  Gustrianda,  dkk  [14]  meneliti dengan pemodelan data untuk menghasilkan transformasi data yang diolah dengan metode yang digunakan adalah algoritma K-Means dan metode K-Medoids, untuk mendapatkan pemilihan produk unggulan dalam suatu cluster. Pada  tahap  evaluasi  kinerja clustering pada  penelitian  ini  menggunakan Davies-Bouldin  Index karena  pada penelitian sebelumnya yang dilakukan Suranta Bill Fatric Ginting, dkk [15] mendapatkan hasil yang terbaik yaitu nilai signifikan yang lebih kecil pada suatu cluster .

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Pada penelitian ini metode yang digunakan dalam proses pengolahan data untuk menemukan pola-pola tertentu yang sudah kami tentukan yaitu Best Recommended Movie dan referensi dari algoritma analisis yang kami gunakan dalam penelitian ini adalah menggunakan clustering . Pada proses pemilihan data yang kami lakukan dalam jumlah

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729
besar  dari  sumber  situs  kaggle.com  mempunyai  6  buah  kolom.  Perangkat  lunak  yang  kami  gunakan  adalah menggunakan RapidMiner untuk membantu proses data mining untuk mendapatkan pengelompokan dengan nilai K  yang  optimal  [16].  Beberapa  tahapan  seperti  ditampilkan  di  Gambar  1  dengan  metode clustering dilakukan untuk analisis sentimen agar memiliki alur yang tergambar pada gambar tersebut. Proses preprocessing dilakukan untuk memvalidasi dataset yang meliputi proses tokenizing , filtering , stopword removal , dan stemming [17].
Gambar 1. FlowChart Penelitian cluster K-Means

## 2.2 Dataset
Dataset yang digunakan adalah data dari situs kaggle.com dengan jumlah data 9998 baris data. Data yang kami unduh  dari  situs  kaggle.com  mempunyai  6  buah  kolom  seperti  pada  Gambar  2,  tetapi  yang  dibutuhkan  dalam proses penelitian ini ada 2 kolom saja yaitu total_vote dan vote_average .

## Gambar 2. Contoh Dataset IMDb

## 2.3  Klasterisasi
Pada tahap ini data proses pengklasteran dilakukan dengan memilih sumbu x dan y dengan rating dan votes , a. Pemilihan secara acak data sebagai centroid b. Perulangan penempatan data rating dalam centroid terdekat, agar perhitungan terbentuk c. Centroid yang nilainya lebih tinggi akan diambil
2.4  Davies Bouldin Index (DBI)
Dalam penelitian ini penulis menggunakan alat ukur untuk klasterisasi menggunakan Davies Bouldin Index (DBI) dimana akurasi data klaster dengan jarak titik-titik cluster yang paling kecil [18]. Nilai DBI menunjukan Cluster yang paling Optimal [19] untuk formula DBI dijabarkan sebagai berikut:
𝑅𝑗, 𝑘    = 𝑀𝐴𝐸𝑗 + 𝑀𝐴𝐸𝑘
𝑑(𝐶𝑗,𝐶𝑘 )
(1)
𝐷𝐵𝐼 = 1 𝑀 ∑ 𝑀 𝑗=1 𝑚𝑎𝑥 𝑗≠1 𝑅𝑗, 𝑘
(2)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  hasil preprocessing akan  digunakan  untuk  proses  data  mining,  terdapat  dua  atribut  kunci  yang  nantinya dipakai  dalam  penelitian  ini  yaitu  atribut total_vote yang  menggambarkan  jumlah  vote  yang  dilakukan  oleh

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729
pengguna  imdb.com  terhadap  sebuah  film,  sedangkan  atribut vote_average merupakan  atribut  yang menggambarkan nilai rating dari suatu film, nilai rating dari suatu film ini biasanya berkisar antara 0 – 10.

## 3.1 Tahap Data Mining
Dalam tahapan proses data mining, kami menggunakan metode K-Means Clustering untuk mendapatkan cluster terbaik  yang  selanjutnya  bisa  dipakai  untuk  memberikan  rekomendasi  film  terbaik  kepada  calon  penonton berdasarkan  parameter  jumlah  vote  dan  rating.  Hal  utama  yang  menjadi  menjadi  perhatian  sebelum  diproses menggunakan metode K-Means Clustering adalah pemilihan atribut supaya proses cluster bisa dijalankan. Dalam hal  ini atribut  yang dipakai untuk proses cluster adalah atribut total_vote dan atribut vote_average seperti yang ditunjukkan pada Gambar 3.
.
Gambar 3. Pemilihan Atribut pada Aplikasi RapidMiner
Setelah  dilakukan  pemilihan  atribut,  maka  secara  proses  design  bisa  ditambahkan  metode  K-Means Clustering sehingga dihasilkan klaster-klaster data antara jumlah vote dan rating sebagai sumbu x dan y. K-Means Clustering ini menggunakan perangkat lunak bantuan RapidMiner, proses dimulai dari import dataset, pemilihan atribut dan pengaturan metode K-Means Clustering seperti yang terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Proses Design K-Means Clustering

## 3.2 Tahap Evaluasi
Setelah  dilakukan  proses  data  mining  sampai  dengan  menghasilkan  cluster  sebagai  bentuk  representasi  dari Knowledge , penulis perlu melakukan proses evaluasi agar hasil cluster yang diperoleh optimal. Dalam penelitian ini dilakukan sembilan kali iterasi, dimana setiap kali iterasi dilakukan perubahan pada parameter jumlah cluster. Davies-Bouldin Index (DBI) akan digunakan dalam penelitian ini sebagai metode memaksimalkan performance cluster pada tahapan evaluasi sehingga bisa mengelompokkan data berdasarkan film dengan jumlah vote dan rating pada tingkat kemiripan data. Proses desain evaluasi ditambahkan pada setiap metode K-Means Clustering, yang dimulai dari jumlah cluster =2 sampai dengan jumlah cluster =10 seperti yang terlihat pada Gambar 5.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729

## 3.2.1 Iterasi Pertama (K=2)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=2  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid distance senilai 1318271.470, Avg. within centroid distance cluster pertama senilai 695597.745 dan Avg. within  centroid  distance  cluster  kedua  senilai  12914193.352.  Secara  hasil  evaluasi  performance  menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 2 bernilai 0.456 seperti yang terlihat pada Gambar 6.
Gambar 6. Performance Vector, K=2

## 3.2.2 Iterasi Kedua (K=3)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=3  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid  distance  senilai  619341.384,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  pertama  senilai  208991.386,  Avg. within centroid distance cluster kedua senilai 1939655.701 dan Avg. within centroid distance cluster ketiga senilai 10728358.981. Secara hasil evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 3 bernilai 0.478 seperti yang terlihat pada Gambar 7.
Gambar 7. Performance Vector, K=3

## 3.2.3 Iterasi Ketiga (K=4)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=4  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid  distance  senilai  371748.843,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  pertama  senilai  125661.806,  Avg. within centroid  distance cluster kedua senilai  8483468.765, Avg. within centroid distance cluster ketiga senilai 2253117.923  dan  Avg.  within  centroid  distance  cluster  keempat  senilai  791680.737.  Secara  hasil  evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 4 bernilai 0.492 seperti yang terlihat pada Gambar 8.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729

## 3.2.4 Iterasi Keempat (K=5)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=5  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid distance senilai 244358.596, Avg. within centroid distance cluster pertama senilai 61644.775, Avg. within centroid  distance  cluster  kedua  senilai  1847040.945,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  ketiga  senilai 721763.705, Avg. within centroid distance cluster keempat senilai 278453.191 dan Avg. within centroid distance cluster kelima senilai 8101165.647. Secara hasil evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 5 bernilai 0.500 seperti yang terlihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Performance Vector, K=5

## 3.2.5 Iterasi Kelima (K=6)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=6  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid distance senilai 184835.651, Avg. within centroid distance cluster pertama senilai 58880.978, Avg. within centroid  distance  cluster  kedua  senilai  71000207.999,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  ketiga  senilai 1348600.069, Avg. within centroid distance cluster keempat senilai  630186.920, Avg. within centroid  distance cluster kelima senilai 1938774.779 dan Avg. within centroid distance cluster keenam senilai 260869.591. Secara hasil evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 6 bernilai 0.513 seperti yang terlihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Performance Vector, K=6

## 3.2.6 Iterasi Keenam (K=7)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=7  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid distance senilai 129935.444, Avg. within centroid distance cluster pertama senilai 24482.616, Avg. within centroid  distance  cluster  kedua  senilai  1118443.375,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  ketiga  senilai 7100207.999, Avg. within centroid distance cluster keempat senilai  242909.367, Avg. within centroid  distance cluster kelima senilai 515808.511, Avg. within centroid distance cluster keenam senilai 86714.983 dan Avg. within centroid distance cluster ketujuh senilai 1904766.741. Secara hasil evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 7 bernilai 0.514 seperti yang terlihat pada Gambar 11.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729

## 3.2.7 Iterasi Ketujuh (K=8)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=  8  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid distance senilai 106093.858, Avg. within centroid distance cluster pertama senilai 23759.048, Avg. within centroid distance cluster kedua senilai 861362.459, Avg. within centroid distance cluster ketiga senilai 78509.404, Avg. within centroid distance cluster keempat senilai 418574.566, Avg. within centroid distance cluster kelima senilai  3054401.578,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  keenam  senilai  1371317.018,  Avg.  within  centroid distance  cluster  ketujuh  senilai  197430.385  dan  Avg.  within  centroid  distance  cluster  kedelapan  senilai 1905329.828. Secara hasil evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 8 bernilai 0.481 seperti yang terlihat pada Gambar 12.
Gambar 12. Performance Vector, K=8

## 3.2.8 Iterasi Kedelapan (K=9)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=9  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid distance senilai 83953.020, Avg. within centroid distance cluster pertama senilai 71126.547, Avg. within centroid  distance  cluster  kedua  senilai  745754.054,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  ketiga  senilai 510307.917, Avg. within centroid distance cluster keempat senilai  3054401.578, Avg. within centroid  distance cluster kelima senilai 22350.512, Avg. within centroid distance cluster keenam senilai 320300.037, Avg. within centroid  distance  cluster  ketujuh  senilai  504891.930,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  delapan  senilai 1626453.595  dan  Avg.  within  centroid  distance  cluster  kesembilan  senilai  169004.482.  Secara  hasil  evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 9 bernilai 0.483 seperti yang terlihat pada Gambar 13.
Gambar 13. Performance Vector, K=9

## 3.2.9 Iterasi Kesembilan (K=10)
Proses  iterasi  dimulai  dari  jumlah  cluster  dua  atau  K=10  sehingga  dihasilkan  performance  vector  Avg.  within centroid distance senilai 76865.785, Avg. within centroid distance cluster pertama senilai 22350.512, Avg. within centroid  distance  cluster  kedua  senilai  968859.500,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  ketiga  senilai 473432.633,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  keempat  senilai  320300.037,  Avg.  within  centroid  distance cluster kelima senilai 169004.482, Avg. within centroid distance cluster keenam senilai 517739.490, Avg. within centroid  distance  cluster  ketujuh  senilai  2178776.052,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  kedelapan  senilai 498840.247,  Avg.  within  centroid  distance  cluster  kesembilan  senilai  400967.593  dan  Avg.  within  centroid

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729
distance cluster kesepuluh senilai 71126.547. Secara hasil evaluasi performance menggunakan DBI, nilai Davies Bouldin pada jumlah cluster = 10 bernilai 0.478 seperti yang terlihat pada Gambar 14.
Gambar 14. Performance Vector, K=10
Dari keseluruhan hasil iterasi yang telah dijalankan menggunakan metode evaluasi DBI, didapatkan jumlah cluster optimal terdapat pada cluster K=2 dengan nilai Davies Bouldin sebanyak 0.456. Selanjutnya akan di ambil hasil berupa Knowledge dari hasil data mining dengan pola penyebaran data jumlah vote ( total_vote ) dan rating ( vote_average ) seperti yang terlihat pada Gambar 15.
Gambar 15. Titik-titik bentuk Visual
Hasil clustering setelah kami melakukan optimasi maka diketahui titik-titik centroidnya. Berikut titik-titik centroid yang terdapat pada sembilan kali iterasi berikut dengan nilai DBI-nya yang tertuang pada tabel dibawah ini:
Tabel 1. Tabel Pengukuran Cluster Iterasi Klaster  Result Of DBI  Avg.within centroid distance Iterasi 1 2 0.456 1.318.271.470 Iterasi 2 3 0.478 619.341.384 Iterasi 3 4 0.492 371.748.843 Iterasi 4 5 0.500 244.358.596 Iterasi 5 6 0.513 184.835.651 Iterasi 6 7 0.514 129.935.444 Iterasi 7 8 0.481 106.093.858 Iterasi 8 9 0.483 83.953.020 Iterasi 9 10 0.478 76.865.785

## 4. KESIMPULAN
Proses  penelitian  data  mining  menggunakan  dataset  IMDb  Movie  telah  dilakukan,  didapatkan  hasil  dan kesimpulan  bahwa  Clustering  K-Means  dengan  evaluasi  Davies-Bouldin-Index  menghasilkan  optimasi  jumlah cluster. Terdapat sembilan kali iterasi yang dijalankan, didapatkan nilai DBI paling optimal dari jumlah cluster K = 2. Sesuai dengan tujuan penelitian ini yaitu menemukan kategori baru untuk memberikan rekomendasi list film

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v6i4.4729
kepada calon penonton, pada hasil jumlah cluster K =2 bisa disimpulkan bahwa cluster kedua ( cluster 1 ) dengan populasi data sebanyak 509 data seperti yang ditunjukkan pada Gambar 15 merupakan cluster terbaik atau bisa kita  sebut  sebagai Best  Recommended  Movie yang  berhasil  mengelompokkan film  berdasarkan  vote  dan  rating sehingga memberikan New Insight kepada calon penonton dalam memilih film2 yang ada pada situs imdb.com. Untuk penelitian lebih lanjut, sebaiknya Clustering K-Means dibandingkan dengan tools Data Mining lainnya. dan dari segi data, diharapkan data IMDB dapat dimanfaatkan lebih besar lagi misalnya 1 juta film, sehingga proses clustering lebih baik dan tepat dalam mengelompokkan data dalam jumlah besar dan dapat menentukan kinerja teknik data mining saat menggunakan data yang besar. Karena keterbatasan waktu dan tenaga, kami menyadari bahwa hasil penelitian ini masih belum sempurna, oleh karena itu untuk penelitian selanjutnya dapat dibandingkan dengan  metode  clustering  lainnya  ataupun  bisa  menggunakan  metode  evaluasi  yang  lain  sebagai  bahan perbandingan. Selain itu metode penelitian bisa juga menggunakan dengan Forecasting sehingga bisa diprediksi berdasarkan parameter yang ada untuk film2 jenis tertentu.

## REFERENCES
[1] G.  Cahyani,  W.  Widayani,  S.  D.  Anggita,  and  ...,  “Klasifikasi  Data  Review  IMDb  Berdasarkan  Analisis  Sentimen Menggunakan  Algoritma  Support  Vector  Machine,” J.  Media  … ,  vol.  6,  pp.  1418–1425,  2022,  doi: 10.30865/mib.v6i3.4023.
[2] Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19 Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf. ,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[3] T.  M.  Dista  and  F.  F.  Abdulloh,  “Clustering  Pengunjung  Mall  Menggunakan  Metode  K-Means  dan  Particle Swarm Optimization,” vol. 6, pp. 1339–1348, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i3.4172.
[4] D.  Anggarwati,  O.  Nurdiawan,  I.  Ali,  and  D.  A.  Kurnia,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Prediksi  Penjualan Karoseri,” J. Data Sci. Inform. , vol. 1, no. 2, pp. 58–62, 2021.
[5] G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[6] T.  Hartati,  O.  Nurdiawan,  and  E.  Wiyandi,  “Analisis  Dan  Penerapan  Algoritma  K-Means  Dalam  Strategi  Promosi Kampus  Akademi  Maritim  Suaka  Bahari,” J.  Sains  Teknol.  Transp.  Marit. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  1–7,  2021,  doi: 10.51578/j.sitektransmar.v3i1.30.
[7] R. R. Putra and C. Wadisman, “Implementasi Data Mining Pemilihan Pelanggan Potensial Menggunakan Algoritma K- Means Implementation of Data Mining for Potential Customer Selection Using K-Means Algorithm,” J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 1, no. 1, pp. 72–77, 2018.
[8] I. F. Ashari, R. Banjarnahor, D. R. Farida, S. P. Aisyah, A. P. Dewi, and N. Humaya, “Application of Data Mining with the K-Means Clustering Method and Davies Bouldin Index for Grouping IMDB Movies,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 07–15, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3485.
[9] A. Maulana and A. A. Fajrin, “Penerapan Data Mining Untuk Analisis Pola Pembelian Konsumen Dengan Algoritma Fp-Growth Pada Data Transaksi Penjualan Spare Part Motor,” Klik - Kumpul. J. Ilmu Komput. , vol. 5, no. 1, p. 27, 2018, doi: 10.20527/klik.v5i1.100.
[10]  I. Romli, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Untuk Klasifikasi Penyakit Ispa,” Indones. J. Bus. Intell. , vol. 4, no. 1, p. 10, 2021, doi: 10.21927/ijubi.v4i1.1727.
[11]  I. R. Mahartika and A. Wibowo, “Data Mining Klasterisasi dengan Algoritme K-Means untuk Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Konsumsi Bahan Bakar Minyak Nasional,” Pros. Semin. Nas. SISFOTEK (Sistem Inf. dan Teknol. , vol. 3, no. 1, pp. 87–91, 2019, [Online]. Available: https://seminar.iaii.or.id/index.php/SISFOTEK/article/view/108
[12]  I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019, doi: 10.24014/rmsi.v5i1.7381.
[13]  R. Gustrianda and D. I. Mulyana, “Penerapan Data Mining Dalam Pemilihan Produk Unggulan dengan Metode Algoritma K-Means Dan K-Medoids,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 27, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3294.
[14]  S.  B.  F.  Ginting,  S.  Sawaluddin,  and  M.  Zarlis,  “Kombinasi  Pembobotan  Symmetrical  Uncertainty  Pada  K-Means Clustering Dalam Peningkatan Kinerja Pengelompokan Data,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 6, no. 1, p. 484, 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3366.
[15]  W. Gie and D. Jollyta, “Perbandingan Euclidean dan Manhattan Untuk Optimasi Cluster Menggunakan Davies Bouldin Index : Status Covid-19 Wilayah Riau,” Pros. Semin. Nas. Ris. Dan Inf. Sci. 2020 , vol. 2, no. April, pp. 187–191, 2020.
[16]  M. R. L. Iin Parlina, Agus Perdana Windarto, Anjar Wanto, “Memanfaatkan Algoritma K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Center,” Memanfaatkan Algoritm. K-Means Dalam Menentukan Pegawai Yang Layak Mengikuti Asessment Cent. Untuk Clust. Progr. Sdp , vol. 3, no. 1, pp. 87–93, 2018.
[17]  S.  Hendrian,  “Algoritma  Klasifikasi  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam  Memperoleh  Bantuan  Dana Pendidikan,” Fakt. Exacta , vol. 11, no. 3, pp. 266–274, 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
[18]  S. Ramadhani, D. Azzahra, and T. Z, “Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms in Text Mining based on Davies Bouldin Index Testing for Classification of Student’s Thesis,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 13, no. 1, pp. 24–33, 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[19]  A. A. Az-zahra, A. F. Marsaoly, I. P. Lestyani, R. Salsabila, and W. O. Z. Madjida, “Penerapan Algoritma K-Modes Clustering  Dengan Validasi Davies  Bouldin  Index  Pada  Pengelompokkan Tingkat  Minat  Belanja Online  Di  Provinsi Daerah  Istimewa  Yogyakarta,” J.  MSA  (  Mat.  dan  Stat.  serta  Apl.  ) ,  vol.  9,  no.  1,  p.  24,  2021,  doi: 10.24252/msa.v9i1.18555.