Implementasi K-Means Clustering untuk Analisis Non-Numerik Dataset Spare Part Mobil

Authors

  • Mailia Putri Utami Politeknik STMI Jakarta
  • Gita Mustika Rahma Politeknik STMI Jakarta
  • Finna Suroso Politeknik STMI Jakarta

DOI:

https://doi.org/10.62411/tc.v23i2.9446

Keywords:

non-numerik, K-means clustering, Spare part

Abstract

Industri otomotif merupakan salah satu sector ekonomik terbesar di dunia, dengan berbagai rantai pasok yang kompleks. Kompleksitas data otomotif yang beragai sering kali banyak mengandung atribut data non-numerik, seperti nama, jenis spare part, merk, dan atribut kualitatif lainnya. Analisis non-nurmerik dapat memberikan wawasan berharga dengan pola dan hubungan antar suku cadang. Tujuan dari penelitian ini yaitu untuk mengembangkan metode k-means clustering pada dataset spare part yang mengandung atribut non-numerik. K-means clustering adalah Teknik yang umumnya digunakan untuk analisis data numerik dan memerlukan modifikasi atau keterlibatan metode lain dalam mengatasi data non-numerik. Adapun proses yang dilibatkan yaitu proses normalisasi dengan menggunakan metode binning. Implementasi K-means Clustering pada dataset non-numerik memiliki manfaat potensial. Pertama, itu memungkinkan identifikasi kelompok dari suku cadang yang memiliki karakterisktik serupa, yang dapat digunakan untuk mengelompokkan produk serupa. Kedua yaitu untuk membantu dalam pengelolaan ketersedian dengan lebih efisien, menghindari kelebihan persedian, dan memenuhi permintaan pelanggan dengan lebih baik. Penelitian ini menghadapi tantangan dalam menentukan metrik kesamaan yang tepat untuk data non-numerik dan dalam menentukan jumlah cluster yang optimal. Namun, metodologi yang cermat dan eksperimen yang bekelanjutan, mampu mengembangkan pendekatan yang dapat digunakan dalam pengelompokan suku cadang mobil non-numerik. Hasil dari penelitian ini diperoleh sebaran data dengan menggunkan cluster K=2 dengan nilai Silhouette sebagai nilai dari sebaran data yaitu 0,925.

Author Biographies

Mailia Putri Utami, Politeknik STMI Jakarta

Sistem Informasi Industri Otomotif

Gita Mustika Rahma, Politeknik STMI Jakarta

Sistem Informasi Industri Otomotif

Finna Suroso, Politeknik STMI Jakarta

Sistem Informasi Industri Otomotif

References

M. P. Utami, “Aplikasi C-Service Motor Dengan Algoritma Artificial Neural Network Terintegrasi Sistem Pakar,” Jurnal sistem dan teknologi informasi, vol. 11, no. 3, pp. 496-503, 2023.

Y. Z. Q. T. W. H. Y. J. S. T. X. Yming li, “K-Means: A Robust and Stable K-means Variant,” International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP), vol. 1, pp. 3120-3124, 2021.

F. T. K. F. Saut Parsaoran Tamba, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penjulanan Sparepart Toyota Dengan Metode K-Means Clustering,” Jurnal Sistem Informasi Ilmu Komputer Prima, vol. 2, pp. 67-72, 2019.

D. W. Z. M. ,. B. X. Jinyan Liu, “Improved K-means clustering algorithm for screwlocking classification,” Advanced Information Technology, Electronic and Automation Control Conference, vol. 4, pp. 1955-1958, 2019.

M. s. B. B. Fransisca Angelia, “Optimization on Purity K-Means Using Variant Distance Measure,” Intenational Conference on Mechanical, Electronics, Computer and Industrial Techology, vol. 3, no. IEEE Xplore, pp. 143-147, 2020.

J. H. F. B. G. Shivani shah, “ProxiClust: Data Sparsification and Community Detection for Assembly-free Metagenomic Binning,” Intenational Conference on Advences in Social Netwoks Analysis and Mining, vol. 1, no. IEEE Xplore, pp. 17-20, 2018.

Y. Z. zhuo wang, “Anomaly Detection by using streaming K-Means and Batch K-Means,” International Conference on Big Data Analysis, vol. 5, no. IEEE Xplore, pp. 11-17, 2020.

D. X. Z. N. Wenhaou, “Improved K-Means Text Clustering Algorithm Based on BERT and Density Peak,” Infomation Communication Techologies Conference, vol. 2, no. IEEE Xplore, pp. 260-264, 2021.

M. S. Y. Kristina P. Sinaga, “Unxupervised K-Means Clustering Algorithm,” no. IEEE Access, pp. 80716 - 80727, 2020.

S. K. P. T Namratha Reddy, “Optimization of K-Means Algorithm: Ant Colony Optimization,” International Conference on Computing Methodologies and Communication, no. IEEE, pp. 530-535, 2017.

Downloads

Published

2024-05-18

Issue

Vol. 23 No. 2 (2024): Mei 2024

Section

Articles

License

Penulis yang mempublikasikan artikelnya dalam jurnal ini setuju dengan ketentuan berikut :


  1. Hak cipta tetap pada penulis dan memberikan hak kepada jurnal Techno.Com sebagai prioritas pertama untuk mempublikasikan artikelnya dengan lisensi Creative Commons Attribution License yang memperbolehkan artikel untuk dapat dibagikan dengan pengakuan terhadap penulis artikel dan jurnal ini sebagai tempat publikasinya.
  2. Penulis dapat mendistribusikan publikasi artikelnya secara non-eksklusif (contoh : pada repository universitas atau pada buku) dengan pemberitahuan atau pengakuan publikasi di jurnal Techno.Com.
  3. Penulis diijinkan untuk mencantumkan karyanya secara online (misal : di website pribadi atau di repository universitas) sebelum dan sesudah proses pengiriman (lihat The Effect of Open Access).