## PENGELOMPOKAN DATA FILM PADA NETFLIX MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Nana Suarna, Nurni Hidayah, Willy Prihartono Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan 10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia nurnihidayah20@gmail.com

## ABSTRAK
Dalam  era  digital  yang  berkembang  sangat  pesat,  adanya  platform streaming telah  membuka  pintu  bagi ribuan  film  dan  serial  TV  untuk  diakses  oleh  jutaan  pelanggan  di  seluruh  dunia. Netflix sebagai  salah  satu pemimpin  dalam  industri  layanan  streaming,  telah  merevolusi  cara  kita  mengkonsumsi  berbagai  konten. Permasalahan  dalam  penelitian  ini  bahwa  persepsi  tentang  "film  terpopuler"  dapat  bervariasi  secara  subyektif tergantung  pada  preferensi  individu,  kelompok,  atau  faktor  budaya  serta pengelolaan  data  film  dilayanan streaming  seperti Netflix didalam  konteks  Informatika .  Tujuan penelitian  ini  untuk  mengelompokkan dataset film Netflix menggunakan  algoritma K-Means untuk  mengidentifikasi  pola  atau  kesamaan  antara  film-film berdasarkan atribut-atribut tertentu serta mengevaluasi struktur dan jarak antar klaster yang dihasilkan. Analisis data  film  akan  membantu  dalam  mengidentifikasi  tren  yang  relevan.  Metode  penelitian  ini Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  dengan  Algoritma K-Means Clustering menggunakan dataset yang  diperoleh dari Kaggle sebagai data acuan. Hasil dari penelitian  ini  dalam  menggunakan  metode KDD dan  Algoritma K- Means  Clustering ,  menunjukkan  2  cluster  yang  memiliki  nilai  rata-rata  centroid  yang  berbeda.  Dari  kedua cluster tersebut menemukan film-film popularitas dalam dataset film Netflix pada cluster 0 yaitu dengan ciri-ciri ideal rata-rata atribut Hidden Gem Score sebesar 8.034, atribut Runtime sebesar 0.793 dan atribut IMDb Score sebesar 7.148. Dari hasil penelitian tersebut dapat membantu pengguna dalam menemukan film-film yang sesuai dengan minat dan preferensi pengguna.
Kata kunci : Algoritma K-Means, Film, Netflix

## 1. PENDAHULUAN
Dalam dekade terakhir, perkembangan teknologi informasi  telah  mengubah  secara  dramatis  cara  kita mengonsumsi  hiburan.  Layanan  streaming  seperti Netflix telah  menjadi  simbol  utama  dari  perubahan ini. Kemajuan teknologi informasi telah memungkinkan kita dengan mudah mengakses ribuan judul film dan acara televise dari kenyamanan rumah kita  sendiri.  Dalam  konteks  revolusi  digital  ini, Netflix dan platform serupa telah menjadi tempat kita memuaskan kehausan akan hiburan. Dengan penggunaan yang semakin luas, Netflix telah menjadi salah  satu  pemain  utama  dalam  industri  hiburan global.  Menghadirkan  konten  berkualitas  tinggi kepada  jutaan  pelanggan  diseluruh  dunia.  Hal  ini menyoroti  betapa  pentingnya  pengelolaan  konten dalam menghadapi pertumbuhan pesat ini. Keterlibatan  pengguna  yang  semakin  besar,  bersama dengan  tantangan  menyajikan  konten  yang  sesuai dengan  preferensi  mereka,  telah  memunculkan kebutuhan akan analisis data yang lebih mendalam.
Permasalahan  yang  ditemukan  dalam  penelitian ini bahwa  persepsi  tentang  "film  terpopuler"  dapat bervariasi secara subyektif tergantung pada preferensi individu,  kelompok  serta pengelolaan  data  film dilayanan  streaming  seperti Netflix didalam  konteks Informatika. Pertumbuhan eksponensial dalam jumlah konten film yang tersedia di platform ini telah menciptakan tantangan besar. Salah satu permasalahan utama adalah bagaimana mengorganisasi  dan  mengelompokkan  data  film
sehingga  pengguna  dapat  dengan  mudah  menavigasi dan  menemukan  konten  yang  sesuai  dengan preferensi mereka. Sementara Netflix telah melakukan upaya  besar  untuk  mencari  film  popular  yang berbeda,  masih  ada  permasalahan  yang  lebih  dalam yang perlu dipecahkan. Data film mencakup beragam atribut,  seperti Title,  Hidden  Gem  Score,  Runtime, dan IMDb  Score .  Mengorganisasi  atribut-atribut  ini dalam  skala  besar  dan  memahami  hubungan  dengan preferensi  pengguna  adalah  tantangan  yang  sangat kompleks.  Dengan  terus  bertambahnya  konten, platform  seperti Netflix harus  dapat  mengelola  dan menyajikan data untuk jutaan pengguna dengan cepat dan  efisien.  Ini  mengharuskan  penggunaan  metode analisis  data  yang  canggih  untuk  memproses  data secara real-time dan memberikan hasil relevan.
Penelitian  terdahulu  menurut  Fitrianti  dengan judul  Clustering  Film  Populer  Pada  Aplikasi Netflix Dengan  Menggunakan  Algoritma K-Means Dan Metode CRISP- DM , menyimpulkan dalam penelitian tersebut metode K-Means mampu untuk mengelompokkan data film Netflix dengan menggunakan  3  cluster  yaitu  terendah,  tertinggi  dan sedang.  Dengan  hasilnya,  cluster  1  menjadi  cluster yang  ciri-ciri  ideal  dalam  mengelompokkan  film popular  di  Netflix  yaitu  dengan  nilai  rata-rata  pada atribut  rating  sebesar  8.571,  atribut  durasi  sebesar 166.036, dan atribut votes sebesar 1.157.600,464 [1].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk menganalisis  dan  memahamii  hubungan  antara  film dengan  Negara  produksinya  di dataset Netflix serta
menerapkan  metode  klastering  pada dataset yang  di peroleh dari Kaggle sebagai data pabrik. Selain tujuan utama  yang  telah  disebutkan  sebelumnya,  penelitian ini  juga  bertujuan  untuk  mengeksplorasi  potensi hubungan  antara  atribut-atribut  pada dataset film Netflix.  Selain  itu,  penelitian  ini  berupaya  untuk mengidentifikasi  dan  mengetahui film atau  judul- judul  yang  paling  popular  diproduksi  di Netflix . Signifikan  penelitian  ini  juga  terletak  dalam kontribusinya  pada  pengembangan  ilmu  data  dan analisis  data.  Penggunaan  algoritma K-Means clustering dalam  konteks  analisis  data  film  adalah aplikasi  yang  menarik,  dan  hasil  penelitian  ini  dapat membuka  pintu  untuk  pengembangan  lebih  lanjut dalam analisis data dan metode klastering.
Algoritma k-Means sering  digunakan  dalam pengelompokkan data karena sifatnya yang sederhana dan  efisien,  serta telah  diakui  sebagai  salah  satu dari algoritma data  mining teratas  oleh  IEEE  karena keunggulannya dalam menganalisis data [2].
Clustering adalah proses  mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok di mana data dalam satu kelompok  memiliki  kesamaan  yang  lebih  besar dengan  data  lain  dalam  kelompok  yang  sama daripada dengan data dalam kelompok lain. [3].
K-Means clustering  merupakan  sebuah  metode yang digunakan untuk mengelompokkan karakteristik objek  dalam  data  besar  dengan  tujuan  untuk merangkum  pengolahan  objek  yang  luas,  sehingga mempermudah  deskripsi  sifat  atau  karakteristik  dari setiap kelompoknya [4].
Metode penelitian  ini  menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Database s (KDD). Knowledge  discovery  in  database (KDD)  adalah proses yang mencakup pengumpulan dan penggunaan data  historis  dengan  tujuan  menemukan  pola, keteraturan,  atau  hubungan  dalam  kumpulan  data yang besar [5].

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Film
Film  adalah  produksi  visual  bergerak  yang mengisahkan  cerita  atau  kejadian  tertentu  yang  bisa dinikmati  melalui  tayangan  di  bioskop  atau  televisi. Sebagai  media  komunikasi,  film  menggunakan elemen  audio  visual  untuk  menyampaikan  pesan kepada  penontonnya.  Dianggap  sebagai  salah  satu bentuk  media  massa,  film  memiliki  kemampuan untuk  menyampaikan  banyak  informasi dalam durasi waktu  yang  terbatas  karena  sifatnya  yang  bersifat audio visual. [6].

## 2.2. Netflix
Netflix merupakan  platform  streaming  video yang  paling  populer  secara  global  dan  sedang menerapkan  teknologi  analisis  data  dan machine learning untuk  meningkatkan  pengalaman  pengguna. [1].
2.3. Hidden Gem Score
Hidden gem adalah istilah dalam bahasa Inggris yang  secara  literal  berarti  "permata  tersembunyi". Namun, istilah ini juga digunakan untuk menggambarkan  sesuatu  yang  memiliki  nilai  yang tinggi,  namun  belum  mendapatkan  pengakuan  luas atau  tersembunyi  dari  perhatian  publik. Hidden  gem bisa  merujuk  pada  suatu  lokasi,  karya  seni,  produk, atau  bahkan  individu  yang  memiliki  kualitas  atau nilai  unik  yang  belum  banyak  diketahui  oleh  banyak orang.  Di  platform  media  sosial,  " hidden  gem " seringkali  muncul  sebagai  tag  atau  keterangan  yang diberikan oleh pengguna untuk membagikan penemuan  atau  rekomendasi  terkait  sesuatu  yang dianggap memiliki nilai atau keunikannya yang masih belum banyak dikenal oleh orang lain. [7].

## 2.4. IMDb Score
Internet  Movie  Database (IMDb)  telah  menjadi salah  satu  referensi  utama  untuk  menemukan informasi  yang  terkait  dengan  sebuah  film.  IMDb juga  menyediakan  penilaian  terhadap  film-film  yang terdaftar di dalam  basis data  mereka. Peringkat film- film  ini  diberikan  oleh  para  pengamat  serta  individu yang  memiliki  akun  di  platform  tersebut.  Salah  satu faktor  dalam  menentukan  popularitas  suatu  film adalah jumlah orang yang memberikan penilaian atau ulasan terhadap film tersebut . [8].

## 2.5. K-Means
Secara  prinsip, K-Means adalah  suatu  teknik pengelompokan  data non-hirarkis (sekatan)  yang bertujuan untuk membagi data menjadi dua kelompok atau  lebih  [9]. K-Means adalah  salah  satu  dari berbagai  algoritma  dalam  bidang  data  mining  yang dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan  atau melakukan pengelompokan ( clustering ) terhadap data [10].  Algoritma k-means  clustering melakukan  dua tugas utama, yakni:
1. Menentukan  nilai  terbaik  untuk  titik  pusat  K atau centroid dengan proses iteratif (perulangan).
2. Menetapkan setiap titik data ke pusat k terdekat. Titik-titik  data  yang  dekat  dengan  pusat-k tertentu,  kemudian  dibuatkan  sebuah  kluster [11].
2.6. Davies Bouldin Index (DBI)
Dalam
menentukan kluster terbaik menggunakan  penilaian  DBI, Davis  Bouldien  Index berperan  sebagai  ukuran  untuk  meninjau  dan mengevaluasi  hasil  dari  algoritma  pengelompokan. DBI  yang  memberikan  hasil  minimal  di  dalam  suatu kluster  dianggap  sebagai  indikator  dari  skema pengelompokkan yang optimal [12].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  yaitu Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  dan  Algoritma K- Means Clustering yang bertujuan untuk menganalisis
dan mengelompokkan dari sumber data yang tersedia. Pendekatan  ini  memungkinkan  identifikasi  atribut yang  relevan,  klasterisasi  data,  serta  penggunaan kriteria evaluasi yang sesuai.

## 3.1. K-Means Clustering
Metode  K-Means  Clustering  termasuk  dalam teknik partisi yang membagi objek ke dalam k klaster terpisah. Pada K-Means, setiap objek harus termasuk ke  dalam  klaster  tertentu,  tetapi  pada  setiap  iterasi, objek dapat pindah ke klaster lain yang berbeda.
Proses  pengelompokan  data  menggunakan algoritma  k-means  clustering  ini  dilakukan  melalui serangkaian langkah-langkah seperti Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Proses K-Means Clustering [13]
Dari  Gambar  1,  urutan  atau  langkah  dalam proses K-Means Clustering yaitu menentukan jumlah cluster, selanjutnya menentukan centroid, selanjutnya hitung  jarak  objek  data  ke  centroid,  selanjutnya kelompokkan objek data berdasarkan  jarak  minimum ke centroid, selanjutnya lakukan perulangan tersebut.
3.2. Knowledge Discovery in Database (KDD) Melalui  metode  KDD,  penelitian  ini  akan menghasilkan pengetahuan yang berakar dari database yang  tersedia,  membantu  menjawab pertanyaan  penelitian,  serta  mendukung  pencapaian tujuan  penelitian  secara  efektif.  Tahapan  KDD  dapat dilihat dari Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Knowledge Discovery in Database [14] .
Dari  Gambar  2,  dijelaskan  bahwa  langkah- langkah dalam tahapan KDD yaitu sebagai berikut:
1. Data Tahapan pertama adalah pengumpulan data dari berbagai  sumber  yang  relevan  dengan  tujuan penelitian  atau  proses  bisnis  yang  ingin
dijalankan. Dataset diperoleh  dari  data  yang bersumber  dari Kaggle .  Data  yang  diperoleh sebanyak  9425 dataset film Netflix pada  tahun 2015-2021.
2. Data Selection Memilih  dan  menentukan  data  mana  yang  akan digunakan  dalam  klaster  dan  proses  KDD. Tahapan  ini  berfokus  menyeleksi  data  yang relevan  dan  memiliki  kualitas  yang  memadai untuk  proses  selanjutnya.  Menghapus  atau menyeleksi  data  yang  bersifat  tidak  relevan, menangani  nilai  yang  hilang  atau  null,  dan memastikan data dalam format sesuai.
3. Data Prepocessing Membersihkan  dan  mempersiapkan  data  untuk
pengklasteran dan analisis. Melibatkan langkah- langkah seperti menghapus atribut atau memilih atribut yang akan digunakan.
4. Data Transformation Merubah  data  sesuai  dengan  format  ekstensi data  menjadi  satu  langkah  krusial  dalam pengolahan  data  mining.  Hal  ini  diperlukan karena  beberapa  metode  dalam  data  mining membutuhkan  format  khusus  agar  dapat  diolah secara efektif [2].
5. Data Mining Tahap  inti  dari  KDD,  dimana  teknik  dan algoritma data mining diterapkan untuk mengidentifikasi pola, hubungan, atau informasi yang  berguna  dari  data  yang  telah  dipersiapkan sebelumnya.
Algoritma K-Means melibatkan  dua  tahap utama, yaitu identifikasi lokasi pusat cluster dan penentuan  anggota  dari  masing-masing cluster .
Proses
clustering
dimulai dengan pengidentifikasian data yang akan dikelompokkan,  Xij  (dengan  i=1  hingga  n;  j=1 hingga  m,  dimana  n  adalah  jumlah  data  yang akan  dikelompokkan  dan  m  adalah  jumlah variable).  Pada  awal  iterasi,  pusat  dari  setiap cluster ditetapkan  secaca  acak  atau  bebas,  Ckj (dengan  k=1  hingga  k;  j-1  hingga  m). Kemudian,  jarak  antara  setiap  data  dan  setiap pusat cluster dihitung[9].  Proses  penjumlahan landasan  algoritma K-Means dapat  dilihat ketentuan dibawah ini :
a. Menentukkan  jumlah cluster yang  akan dibuat  pada  bentuk  kelompok  dan  tetapkan
cluster K. b. Memakai jarak Euclidean selanjutnya dijumlahkan setiap data ke pusat cluster 𝑑(𝑖, 𝑘) = √∑(𝐶 𝑖 𝑗 𝑚 𝑖 − 𝐶 𝑘 𝑗) 2
c. Mengelompokkan  data  pada cluster dengan jarak terpendek dengan persamaan
𝑚𝑖𝑛 ∑ −𝑎 𝑖 𝑘− =   √∑(𝐶 𝑖 𝑗 − 𝐶 𝑖 𝑗) 2 𝑚 𝑖 𝑖 𝑘 d. Menjumlahkan  pusat cluster yang  baru menggunakan persamaan
𝐶 𝑘𝑗 = √∑ 𝑋 𝑖𝑗 𝑖 𝑘

## 𝑃
Dengan  :  Xij?  Kluster  ke  k  p  =  banyaknya anggota kluster ke – k. Ulangi langkah kedua sampai  dengan  seterusnya  sehingga  sudah tidak ada lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.
6. Evaluation Tahap  evaluasi  ini  menghasilkan  pola  dan model  dari  teknik  data  mining,  yang  kemudian dievaluasi untuk menilai pencapaian tujuan. Jika hasilnya  tidak  sesuai,  beberapa  opsi  dapat dipertimbangkan  seperti  menggunakan  hasil sebagai  umpan  balik  untuk  memperbaiki  proses data  mining  lainnya  atau  menerima  hasilnya sebagai temuan  yang  tak terduga yang  mungkin bermanfaat. Alur informasi yang dihasilkan dari data  mining  perlu  ditampilkan  dengan  jelas, mudah dimengerti oleh pihak yang berkepentingan,  dan  melibatkan  pemeriksaan untuk  memeastikan  kesesuaian  dengan  fakta atau hipotesis  yang  telah dievaluasi  sebelumnya dalam proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Dalam  penelitian  ini,  analisis  data  film  pada Netflix menggunakan algoritma K-Means diimplementasikan melalui perangkat lunak RapidMiner versi 10.2. Penentuan jumlah cluster (K) dalam  algoritma  ini  dipilih  secara  acak  tanpa melebihi  jumlah  data  yang  ada.  Eksperimen dilakukan dengan mengujii pengelompokkan sebanyak  9  kali,  mulai  dari  K  =  2  hingga  K  =  10. Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah  untuk  menemukan cluster terbaik yang dapat ditemukan, yang tercermin dari  nimai  DBI  ( Davies-Bouldin  Index )  yang terendah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian yang dilakukan dalam pembahasan  ini  yaitu  akan  menguraikan  proses bagaimana  pengelompokkan  dataset  film  Netflix dengan  proses  pengujian  menggunakan  RapidMiner versi 10.2.

## 4.1. Data
Dataset  yang  diperoleh  dari  Kaggle  terdiri  dari 29 atribut dengan jumlah data 9425 dataset dari tahun 2015-2021.  Kemudian  dalam  tahap  data  mining terseleksi menjadi 4 atribut dengan jumlah data 1401 dataset  dan  dalam  rentang  waktu  2019-2021.  Data tersebut  diolah  menggunakan  aplikasi  RapidMiner. Atribut yang digunakan dijelaskan pada Tabel 1.
Tabel 1. Penjelasan Atribut Data Film Netflix No. Atribut Type Data Keterangan 1 Title Polynominal Judul dari film 2 Hidden Gem Score Real Sebuah nilai yang mungkin seberapa terembunyi atau tidak terkenalnya sebuah konten 3 Runtime Polynominal Durasi atau panjang konten media 4 IMDb Score Real Skor atau penilaian yang diberikan oleh pengguna di situs IMDb
Dari  Tabel  1  telah  dijelaskan  atribut-atribut yang akan digunakan dalam penelitian ini.

## 4.2. Data Selection
Tahapan selection digunakan  untuk  menyeleksi atau memilih data yang akan diolah. Data yang diolah yaitu  data  film Netflix .  Tahapan  ini  dilakukan  untuk memilih  data  yang  akan  diproses  di RapidMiner , tahapan  ini  dilakukan  di  Microsoft Excel dan  di RapidMiner .  Pada  Microsoft Excel menghapus  data yang  bernilai  null,  memilih  tahun  dari  2019-2021. Pada RapidMiner menggunakan  operator Set  Role untuk menentukan id pada dataset , dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Operator Set Role Pada RapidMiner
Parameter pada  operator Set  Role yang digunakan  dapat  dilihat  pada  Gambar  2  dengan menggunakan atribut name yaitu Title menjadi target role yaitu id dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Parameter operator Set Role No. Parameter Isi 1. attribute name Title 2. target role Id
Dari  hasil  pembacaan  operator Set  Role didapat informasi pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3. Hasil Pembacaan Operator Set Role No. Uraian Keterangan 1 Record 1401 2 Special Attribute 1 3 Reguler Atribute 13 4 Attribute : Genre Polynominal Tags Polynominal Languages Polynominal Series  or Movie Polynominal Hidden Gem Score Real Country Availability Polynominal Runtime Polynominal
No. Uraian Keterangan Actors Polynominal View Rating Polynominal IMDb Score Real Netflix Release Date Date Summary Polynominal IMDb Votes Integer Karena dataset sebelum dimasukkan ke RapidMiner sudah terseleksi  beberapa di Excel maka yang  tadinya  29  atribut  menjadi  14  atribut  saat dimasukkan RapidMiner ,  dikarenakan  mempunyai nilai yang sama dan nilai null .

## 4.3. Data Preprocessing
Sebelum  melaksanakan Data  Mining ,  langkah awal  yang  penting  adalah  menjalani  serangkaian proses,  termasuk  membersihkan  duplikasi  data, memeriksa inkonsistensi dalam data, dan memperbaiki  kesalahan  yang  mungkin  muncul, seperti  kesalahan  cetak  ( tipografi ).  Selain  itu,  proses enrichment data  dilakukan  untuk  memperkaya  data yang  telah  ada  dengan  menambahkan  informasi tambahan yang relevan dan diperlukan dalam Kontak Penemuan  Pengetahuan  (KDD),  termasuk  data  atau informs eksternal  yang  dapat  meningkatkan  kualitas dan keberagaman data [3]. Dalam tahap ini diperoleh data  sebanyak  1401 record pada  tahun  2019-2021 dengan  4  atribut  yang  akan  digunakan  yaitu Title , Hidden  Gem  Score , Runtime dan IMDb  Score . Berikut  adalah  proses processing pada RapidMiner menggunakan operator Select Attributes dapat dilihat pada Gambar 4 berikut.
Gambar 4. Operator Select Attributes pada RapidMiner
Operator Select  Attributes dalam RapidMiner digunakan untuk memilih, menghapus, atau mengatur atribut  dalam dataset .  Ini  memungkinkan  mengubah tipe  data,  dan  melakukan  transformasi  lainnya  pada atribut  sebelum  proses  analisis  data. Parameter yang digunakan  pada  operator Select  Attributes dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
. Tabel 4. Parameter pada Operator Select Attributes No. Parameter Value 1 Type include attributes 2 attribute filter type a subset 3 select subset select attributes: Hidden Gem Score IMDb Score Runtime Title
Hasil dari penggunaan operator Select Attributes diperoleh informasi pada Tabel 5 berikut.
Tabel 5. Hasil Operator Select Attributes No. Nama Atribut Jenis Data Missing 1 Hidden Gem Score Real 0 2 IMDb Score Real 0 3 Runtime Polynominal 0 4 Title Polynominal 0 Dari  hasil result dari  statistik dataset 4  atribut seperti  tampak  pada  Tabel  5,  diketahui  bahwa  tidak ada  atribut  yang  memiliki  nilai missing. Untuk memeriksa  konsisten  atau tidak  konsistennya dataset yang digunakan diperiksa per- record secara langsung dan  menunjukkan  bahwa dataset memiliki  data  yang konsisten terhadap nilainya.
4.4. Data Transformation
Pada  tahap  ini  peneliti  merubah  data non- numeric menjadi numeric .  Tahap  penelitian  ini menggunakan  operator Nominal  to  Numerical dapat ditampilkan pada Gambar 5 berikut.
Gambar 5. Operator Nominal to Numerical pada RapidMiner
Parameter yang  digunakan  pada  operator Nominal  to  Numerical yaitu pada attribute filter type memilih  subset  dan  attributes  yang  akan  dijadikan Numerik yaitu atribut Runtime dan Title dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Parameter pada Operator Nominal to Numerical No. Parameter Isi 1 attribut filter type Subset 2 Attributes Select Attributes Runtime 3 coding type unique integers
Dikarenakan  atribut-atribut  sebelumnya  sudah mengalami selection dan hanya terpilih 4 atribut, dan atribut Title menjadi  id,  atribut Hidden  Gem  Score dan  atribut IMDb  Score sudah  berbentuk  numerik. Maka  hanya  atribut Runtime yang  berbentuk polynominal  diubah  menjadi  numerik.  Hasil  dari penggunaan  operator  Nominal  to  Numerical  dapat dilihat pada Gambar 6 Berikut.
Gambar 6. Hasil Penggunaan Operator Nominal to Numerical
4.5. Data Mining
Langkah  ini  berfungsi  untuk  menentukan metode  atau  teknik  yang  paling  sesuai  dalam mengidentifikasi  pola  atau  informasi  menarik  dalam data  yang  telah  dipilih.  Dalam  penelitian  ini,  proses data mining diimplementasikan dengan menggunakan metode Clustering ,  dengan  memanfaatkan  Algoritma K-Means .  Pada  tahap  ini  juga  peneliti  melakukan proses clustering ,  menguji  dan  mengevaluasi  hasil dari  proses  tersebut  dalam  platform RapidMiner . Operator  yang  digunakan  adalah  operator Clustering (K-Means) dapat dilihat pada Gambar 7 berikut.
Gambar 7. Operator Clustering pada RapidMiner
Parameter yang  digunakan  pada k-Means atau Clustering dapat dilihat pada Tabel 7 berikut.
Tabel 7. Parameter pada Operator Clustering No. Parameter Isi 1 Add cluster attribute Digunakan 2 K 2 3 max runs 10 4 determine good star values Digunakan 5 measure types MixedMeasured 6 Mixed measured MixedMeasured 7 Max optimization 100
Pada saat  menggunakan operator clustering kita perlu  mengetahui  berapa  klaster  yang  terbaik  dalam dataset ini,  lalu  dalam  penelitian  ini  menggunakan performance Davies  Bouldin  Index (DBI)  dapat dilihat pada Gambar 8 berikut.
Gambar 8 Operator Performance untuk Davies Bouldin Index pada RapidMiner
Parameter yang  digunakan  pada  operator Performance dapat dilihat pada Tabel 8 berikut.
Tabel 8. Parameter pada Operator Performance No.
Parameter Isi 1 Main criterion Davies Bouldin 2 Normalize Digunakan 3 Maximize Digunakan Pada operator Performance , parameter normalize dan maximize digunakan karena jika hanya mencentang normalize saja  akan  menjadi minus ,  dan
menggunakan  atau  mencentang maximize hanya menghilangkan minus nya  saja  tidak  merubah cluster atau lainnya.
Gambar 9. Tahapan Clustering Pada RapidMiner
Pada  Gambar  9  merupakan  tahapan-tahapan clustering  pada  RapidMiner  yang  dapat  dijelaskan sebagai berikut:
1. Memasukkan  dataset  dalam  format Excel pada operator Read Excel.
2. Mengklasifikasikan  sebuah  atribut  sebagai atribut  khusus  atau  standard,  disini  memilih atribut Title menjadi id.
3. Memilih  atribut  yang  akan  di cluster kan  yaitu Title,  Hidden  Gem  Score,  Runtime, dan IMDb Score.
4. Merubah NonNumeric menjadi Numeric.
5. Mencoba  mengklasterkan  beberapa  kali  dengan DBI  untuk  menemukan  klaster  yang  terbaik yaitu  mencoba  cluster  2  sampai  dengan  cluster 10.
6. Menambahkan  operator  performance  untuk dapat melihat nilai DBI tersebut.
Tabel 9. Nilai DBI Setiap Cluster Cluster Nilai DBI K2 0.187 K3 0.304 K4 0.379 K5 0.353 K6 0.344 K7 0.346 K8 0.363 K9 0.349 K10 0.324
Dari  Tabel  9,  mengacu  pada  prinsip  DBI,  nilai yang  dianggap  baik  dalam  data  mining  adalah semakin  kecil  atau  mendekati  nol.  Dalam  Tabel  4.2 nilai  DBI  yang  paling  baik  adalah  cluster  2,  dengan nilai DBI yan mendekati nol yaitu 0.187. Oleh karena itu, pengelompokkan dilakukan dengan menggunakan 2 cluster.
Penelitian  ini  berhasil  mengimplementasikan teknik clustering , dari proses tersebut menghasilkan 3 visualisasi data dalam bentuk histogram pada Gambar 10, Gambar 11, dan Gambar 12.
Bentuk  grafik  yang  ditujukan  pada  Gambar  10 ini  merupakan  visualiasasi  dari  hasil  pemodelan cluster pada  atribut Hidden  Gem  Score .  Dari pengujian  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa cluster 0 memiliki  jumlah  rata-rata  sebanyak  8.034  yang dilambangkan dengan warna hijau  dan cluster 1 dengan rata-rata sebanyak 3.668 yang dilambangkan dengan warna biru.
Gambar 11. Cluster pada Atribut IMDb Score
Pada  Gambar  11  merupakan  hasil  visualisasi dari cluster pada atribut IMDb Score . Dari pengujian yang  telah  dilakukan  software RapidMiner ,  dapat disimpulkan  bahwa cluster 0  memiliki  jumlah  rata- rata  sebanyak  7.148  yang  dilambangkan  dengan warna  hijau dan cluster 1 dengan rata-rata berjumlah 6.817 yang dilambangkan dengan warna biru.
Gambar 12. Cluster pada Atribut Runtime
Pada  Gambar  12  merupakan  hasil  visualisasi dari cluster pada  atribut Runtime .  Dari  pengujian yang  telah  dilakukan  software RapidMiner ,  dapat disimpulkan  bahwa cluster 0  memiliki  jumlah  rata- rata  sebanyak  0.793  yang  dilambangkan  dengan warna  hijau  dan cluster 1  memiliki  rata-rata  dengan jumlah 1.016 yang dilambangkan dengan warna biru. Salah  satu  visualisasi  data  film Netflix berdasarkan IMDb Score yang diperoleh dapat  diperlihatkan pada Gambar 12 berikut.
Pada Gambar 13,  jumlah data  film Netflix 1401 dataset paling  banyak  memberikan rating atau score 6.98  -  7.61  dengan  jumlah  489  nilai.  Algoritma K- Means Clustering dapat dimanfaatkan untuk mengelompokkan  data  film Netflix dengan  atribut Title,  Hidden  Gem  Score,  Runtime  dan  IMDb  Score
dengan  hasil Cluster  Model dan  jumlah  anggota setiap cluster dapat dilihat pada Gambar 14 berikut.
Gambar 13. Visualisasi Data Film Netflix
Berdasarkan IMDb Score
Gambar 14. Hasil Jumlah Item dari 2 Cluster
Dari Gambar 14, menunjukkan bahwa data telah berhasil  dikelompokkan  menjadi  2  klaster  yaitu Cluster 0  dengan  jumlah  891  anggota  dan Cluster 1 berjumlah  510  anggota.  Jumlah item yang  berbeda menunjukkan  adanya  variasi  dalam  sifat  atau karakteristik  item-item  tersebut.  Klaster  dengan jumlah  yang  lebih  tinggi  menunjukkan  adanya  lebih banyak  film.  Selanjutnya  analisis  nilai  rata-rata centroid pada  setiap cluster dari  atribut  yang  telah ditentukan.  Hasil  dari  nilai  rata-rata  atribut  dapat dilihat dari Gambar 15 berikut.
Gambar 15. Hasil Rata-rata Centroid dari Setiap Cluster
Dari  Gambar  14  dan  Gambar  15  dapat disimpulkan bahwa setiap cluster dalam kategori film berdasarkan Title , Hidden  Gem  Score , Runtime dan IMDb Score dapat dianalisis sebagai berikut :
1) Cluster  0  :  Film Netflix dengan  jumlah Title , Hidden  Gem  Score , Runtime dan IMDb  Score tinggi.
2) Cluster  1  :  Film Netflix dengan  jumlah Title , Hidden  Gem  Score , Runtime dan IMDb  Score rendah.
Dengan  dihasilkannya cluster - cluster tersebut ditemukannya  film  popular  yaitu  dengan  ciri-ciri ideal  dalam  mengelompokkan  data  film Netflix , dengan  nilai  rata-rata  atribut Hidden  Gem  Score sebesar  8.034,  atribut Runtime sebesar  0.793  Dan atribut IMDb Score sebesar 7.158 yang terpadat pada
Cluster 0. Beberapa title yang terdapat pada cluster 0 atau film-film popular yaitu pada Gambar 16 berikut.
Gambar 16. Title Film Cluster 0
Pada Gambar 16 merupakan beberapa Title pada Cluster 0 yang artinya Title-title pada film popular di data Netflix .  Selama  penelitian,  jarak  antar  klaster diukur  dati  titik  pusat  klaster  terdekat  dan  terjauh untuk  memahami  distribusi  atau  perbedaan  antar klaster  berdasarkan  atribut-atribut  yang  dianalisis dalam dataset Netflix .  Jumlah  rata-rata  dalam  jarak centroid setiap cluster pada Tabel 10.
Tabel 10. Jarak Centroid setiap Cluster Cluster Rata-rata Jarak Centroid K Pusat 0.611 K0 0.542 K1 0.733
Pada  Tabel  10  dapat  dilihat  bahwa  jarak  antar cluster terhadap  titik  pusat cluster pada  data  film Netflix pada cluster 0  dengan  rata-rata  jarak  0.542 dan cluster 1 rata-rata jarak 0.733.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  serangkaian  riset  yang  telah  dilakukan, terdapat  beberapa  kesimpulan  yang  dapat  diambil. Pertama,  penggunaan  algoritma  K-Means  pada  data film Netflix berhasil menghasilkan dua klaster: klaster rendah dan tinggi. Kedua, melalui metode Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  dan  evaluasi menggunakan nilai Davies Bouldin Index (DBI), hasil optimal  diperoleh  pada  klaster  0  dengan  nilai  DBI 0.187. Klaster ini mengelompokkan film berdasarkan atribut Title, Hidden Gem Score, Runtime, dan IMDb Score. Ketiga,  klaster  0  menunjukkan  film-film dengan nilai Hidden Gem Score tinggi (8.034), durasi Runtime yang  panjang  (0.793  jam),  dan IMDb  Score yang tinggi (7.148), mengindikasikan popularitas dan
kualitas film  yang tinggi. Jarak rata-rata antar klaster terhadap titik pusat cluster adalah 0.542 untuk klaster 0  dan  0.733  untuk  klaster  1.  Saran  untuk  penelitian selanjutnya mencakup penggunaan hasil clustering ini dalam  membantu  pengguna  menemukan  film  sesuai preferensi  mereka,  serta  saran  untuk  melakukan perbandingan dengan metode atau algoritma clustering lainnya  guna  meningkatkan  keberagaman dan  keakuratan  analisis.  Penelitian  ini  memberikan wawasan  dalam  pengelompokkan  film Netflix dan memberikan  potensi  penggunaan  hasil  klastering untuk  membantu  pengguna  dalam  menemukan konten  yang  sesuai.  Meskipun  hasilnya  cukup mengesankan,  ada  ruang  bagi  penelitian  lebih  lanjut untuk  memperbaiki  dan  memperluas  analisis  dengan mempertimbangkan penggunaan metode atau algoritma clustering yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  I.  Fitrianti,  A.  Voutama,  and  Y.  Umaidah, “Clustering  Film  Populer  pada  Aplikasi  Netflix dengan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  dan Metode CRISP-DM,” J. Teknol. Sist. … , vol. 4, no.  2,  pp.  301–311,  2023,  [Online].  Available: https://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jtsi/article/vie w/4929%0Ahttps://jurnal.mdp.ac.id/index.php/jt si/article/download/4929/1546
[2]  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, Apr.  2019,  doi:  10.25077/teknosi.v5i1.2019.17- 24.
[3]  M.  Iqbal,  “KLASTERISASI  DATA  JAMAAH UMROH  PADA  AULIYA  TOUR  &  TRAVEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol. dan  Sist.  Informasi) ,  vol.  5,  no.  2,  pp.  97–104, Jun. 2019, doi: 10.33330/jurteksi.v5i2.352.
[4]  S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan Metode  Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi Clustering  Obat,” PENA  Tek.  J.  Ilm.  Ilmu-Ilmu Tek. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  48,  2021,  doi: 10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[5]  I.  Nasution,  A.  Perdana  Windarto,  and  M. Fauzan, “Penerapan Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penduduk Miskin Menurut  Provinsi,” Technol.  Sci.  (BITS ,  vol.  2, no.  2,  pp.  76–83,  2020,  [Online].  Available: https://www.bps.go.id.
[6]  W.  Witanti,  F.  R.  Umbara,  U.  Jenderal,  and  A. Yani, “PERAMALAN GENRE FILM TERPOPULER  BERDASARKAN  DATASET MYMOVIE MENGGUNAKAN METODE AUTOREGRESSIVE  INTEGRATED,”  vol. 1861, no. 9, pp. 610–617, 2023.
[7]  R.  Pasys,  “Arti  Kata  ‘Hidden  Gem’  yang Populer,  Pengertian  dan  Contoh  Kalimatnya,” Grids  kids.  Accessed:  Dec.  04,  2023.  [Online]. Available:
https://kids.grid.id/read/473957593/arti-kata- hidden-gem-yang-populer-pengertian-dan- contoh-kalimatnya
[8]  G.  Amadeo,  “9  Film  Indonesia  dengan  Rating Terbaik  Menurut  IMDb,”  idn  times.  Accessed: Dec. 04, 2023. [Online]. Available: https://www.idntimes.com/hype/entertainment/g regorius-amadeo-1/9-film-indonesia-dengan- rating-terbaik-menurut-imdb
[9]  L.  Sinaga,  A. Ahmad,  and  M.  Safii, “PENERAPAN  DATA  MINING  PADA
JUMLAH PELANGGAN PERUSAHAAN AIR
BERSIH MENURUT PROVINSI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING,” J.  Resist.  (Rekayasa  Sist. Komputer) ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  119–125,  2019, doi: 10.31598/jurnalresistor.v2i2.418.
[10]  R.  K.  Dinata,  S.  Safwandi,  N.  Hasdyna,  and  N. Azizah,  “Analisis  K-Means  Clustering  pada Data  Sepeda  Motor,” INFORMAL  Informatics J. ,  vol.  5,  no.  1,  p.  10,  2020,  doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
[11]  Trivusi,  “K-Means  Clustering:  Pengertian,  Cara Kerja, Kelebihan, dan Kekurangannya,” trivusi.web.id.  Accessed:  Dec.  23,  2023.
[Online]. Available:
https://www.trivusi.web.id/2022/06/algoritma- kmeans-clustering.html?m=1
[12]  A.  Febrian,  Nana  Suarna,  and  Gifthera Dwilestari,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk Mengelompokkan Data Pengiriman Paket Di Kantor  Pos Cirebon,” J. Teknol. Technoscientia , vol. 15, no. 1, pp. 23–27, 2022, doi: 10.34151/technoscientia.v15i1.3858.
[13]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah  Tunggal,” J.  Appl.  Comput.  Sci. Technol. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  80–89,  Dec.  2020, doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.
[14]  T.  Hartati  and  Y.  Arie  Wijaya,  “ANALISIS DATA  LALU  LINTAS  JARINGAN  DI KANTOR
CANGEHGAR CYBER OPERATION  CENTER  MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS NETWORK TRAFFIC DATA ANALYSIS AT CANGEHGAR CYBER OPERATION CENTER OFFICE USING K-MEANS
ALGORITHM,” J. Ilm. NERO , vol. 7, no. 1, p.
2022, 2022.