PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGELOMPOKKAN BERBAGAI JENIS SMARTPHONE BERDASARKAN SPESIFIKASI

Gilang Sanjaya; Ade Rizki Rinaldi; Fadhil Muhammad Basysyar; Fathurrohman Fathurrohman

Authors

Gilang Sanjaya STMIK IKMI Cirebon, Indonesia
Ade Rizki Rinaldi STMIK IKMI Cirebon, Indonesia
Fadhil Muhammad Basysyar STMIK IKMI Cirebon, Indonesia
Fathurrohman Fathurrohman STMIK IKMI Cirebon, Indonesia

Keywords:

K-Means, smartphone, clustering, analisis data, segmentasi pasar

Abstract

Persaingan yang semakin ketat dalam industri smartphone mengharuskan perusahaan untuk lebih memahami keinginan konsumen dan menyediakan produk yang sesuai dengan spesifikasi yang relevan. Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma K-Means dalam mengelompokkan berbagai tipe smartphone berdasarkan atribut teknis seperti harga, RAM, kapasitas penyimpanan, ukuran layar, daya baterai, dan kualitas kamera. Dengan pendekatan ini, diharapkan produsen dan konsumen dapat memperoleh wawasan dalam mengambil keputusan produk dengan lebih tepat. Metodologi penelitian ini memanfaatkan algoritma K-Means clustering menggunakan dataset yang terdiri dari 1.021 data smartphone yang diambil dari platform Kaggle. Pengolahan data dilakukan melalui beberapa tahapan, termasuk preprocessing, normalisasi, dan analisis clustering dengan penentuan jumlah cluster yang optimal menggunakan metode Elbow. Proses pengolahan data ini dilakukan dengan bahasa pemrograman Python, memanfaatkan pustaka seperti Pandas, NumPy, dan Scikit-learn. Hasil dari proses clustering ini mengidentifikasi tiga cluster utama. Cluster pertama terdiri dari smartphone dengan spesifikasi menengah yang cocok untuk kebutuhan dasar. Cluster kedua hanya mencakup satu smartphone dengan spesifikasi yang unik dan eksklusif. ketiga berisi smartphone kelas atas dengan spesifikasi tinggi, seperti kapasitas RAM besar dan layar berkualitas premium. Penelitian ini memberikan kontribusi untuk segmentasi pasar smartphone dengan cara yang lebih sistematis. Temuan ini memberikan manfaat bagi produsen dalam merumuskan strategi pemasaran yang efektif dan membantu konsumen untuk memilih smartphone yang memenuhi kebutuhan mereka. Untuk penelitian selanjutnya, dianjurkan agar dikembangkan sistem rekomendasi berbasis clustering yang lebih kompleks dengan melibatkan tambahan algoritma machine learning.

References

Ainur Rahman, & Suroyo, H. (2021). Analisis Data Produk Elektronik Di E-Commerce Dengan Metode Algoritma K-Means Menggunakan Python. Journal of Advances in Information and Industrial Technology, 3(2), 11–18. https://doi.org/10.52435/jaiit.v3i2.158

Almayda, A., & Saepudin, S. (2021). PENERAPAN DATA MINING K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENGELOMPOKKAN BERBAGAI JENIS MERK SMARTPHONE.

Azhar, Z., Wulandari, C., Hanum, Z., Putra, W. A., & Saragih, Y. P. (2024). Implementasi Pengelompokan Persediaan Sepeda Motor Menggunakan Metode Clustering K-Means. In Journal of Computer Science and Information Technology E-ISSN (Vol. 4, Issue 2).

Firmansyah, M. I., Rohman, R. S., Marsusanti, E., Bina, U., Informatika, S., & Disetujui, D. D. (2023). Penerapan Algoritma Klastering K-Means Untuk Fitur Atribut Pada Layanan Streaming Musik Spotify. Journal Computer Science, 2(2).

Gulo, A., & Anis, M. (2024). Biner : Jurnal Ilmu Komputer, Teknik dan Multimedia Analisa Dan Perancangan Sistem Pengelompokan Data Rekam Medis Pasien Pada Puskesmas Cipayung Depok Menggunakan Metode K-Means Berbasis Web. 2(1). https://journal.mediapublikasi.id/index.php/Biner

Gustientiedina, G., Adiya, M. H., & Desnelita, Y. (2019). Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan. Jurnal Nasional Teknologi Dan Sistem Informasi, 5(1), 17–24. https://doi.org/10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24

Handoko, S., Fauziah, F., & Handayani, E. T. E. (2020). IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN TINGKAT PENJUALAN PAKET DATA TELKOMSEL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING. Jurnal Ilmiah Teknologi Dan Rekayasa, 25(1), 76–88. https://doi.org/10.35760/tr.2020.v25i1.2677

Hasibuan, F. P. A., Sumarno, S., & Parlina, I. (2021). Penerapan K-Means pada Pengelompokan Penjualan Produk Smartphone. SATESI: Jurnal Sains Teknologi Dan Sistem Informasi, 1(1), 15–20. https://doi.org/10.54259/satesi.v1i1.3

Khan, A. S. S., Fatekurohman, M., & Dewi, Y. S. (2023). Perbandingan Algoritma K-Medoids Dan K-Means Dalam Pengelompokan Kecamatan Berdasarkan Produksi Padi Dan Palawija Di Jember. Jurnal Statistika Dan Komputasi, 2(2), 67–75. https://doi.org/10.32665/statkom.v2i2.2301

Lega, A., Adytia, P., Lailiyah, S., Studi, P., Informatika, T., Widya, S., Dharma, C., Yamin, J. M., & 25, N. (n.d.). PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK KLASTERISASI PENJUALAN SMARTPHONE PADA CARIN CELL.

Marisa, F., Zahma, A., Muit Bau, A., Noviansa, E., Neno, A. S., Lidya Maukar, A., Informatika, T., Malang, W., Borobudur, J., & 35, N. (2021). Digitasi Produktivitas Panen Padi Berbasis K-Means Clustering. SMARTICS Journal, 7(1). https://doi.org/10.21067/smartics.v7i1.5270

Nur, A. muliawan, Saiful2, M., Bahtiar, H., & Muhammad Taufik Hidayat. (2024). Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Mengelompokkan Smartphone Yang Rekomendasi Berdasarkan Spesifikasi. Infotek: Jurnal Informatika Dan Teknologi, 7(2), 478–488. https://doi.org/10.29408/jit.v7i2.26283

Oktaviani, S., & Bahtiar, A. (2023). Implementasi Algoritma K-Means Dalam Pengelompokan Data Penjualan CV. Widuri Menggunakan Orange. In Jurnal Wahana Informatika (JWI) (Vol. 2, Issue 1).

Priyatman, H., Sajid, F., & Haldivany, D. (2019). JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika) Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa.

Putri Riyandoro, A., Voutama, A., Umaidah, Y., Ronggo Waluyo, J. H., Timur Karawang, T., & Barat, J. (2023). IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING K-MEANS DALAM MENGGOLONGKAN BERAGAM MEREK LAPTOP. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 7, Issue 2).

Riani, A. P., Voutama, A., & Ridwan, T. (2023). Penerapan K-Means Clustering Dalam Pengelompokan Hasil Belajar Peserta Didik Dengan Metode Elbow. J-SISKO TECH (Jurnal Teknologi Sistem Informasi Dan Sistem Komputer TGD), 6(1), 164. https://doi.org/10.53513/jsk.v6i1.7351

Rizki Risdah Sitorus, & Rafiqi Aidil Fitra. (2023). Penerapan Metode K-Means Clustering pada Hasil Produksi Beras di Wilayah Sumatera Utara. Mutiara : Jurnal Penelitian Dan Karya Ilmiah, 1(6), 375–381. https://doi.org/10.59059/mutiara.v1i6.749

Rohman, D., Annisa, R., Efendi, D. I., & Solahudin, D. (2024). CLUSTERING BENCANA ALAM MENGGUNAKAN K-MEANS PADA WILAYAH JAWA BARAT. In Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika (Vol. 8, Issue 1). https://www.ncbi.nlm.nih.gov/books/NBK55

Sugianto, C. A., Rahayu, A. H., & Gusman, A. (2020). Algoritma K-Means untuk Pengelompokkan Penyakit Pasien pada Puskesmas Cigugur Tengah. Journal of Information Technology, 2(2), 39–44. https://doi.org/10.47292/joint.v2i2.30

Sulistiyawati, A., & Supriyanto, E. (2021). Implementasi Algoritma K-means Clustring dalam Penetuan Siswa Kelas Unggulan. Jurnal Tekno Kompak, 15(2), 25. https://doi.org/10.33365/jtk.v15i2.1162