K-Means Algoritma Data Mining

K-Means

Algoritma kmeans Clustering data mining ditemukan oleh J.MacQuenn.Metode Algoritma K-means digunakan untuk memecahkan masalah dalam pengelompokan (clustering) data. Algoritma K-means disusun dalam bentuk Cluster untuk menghasilkan suatu pengetahuan informasi yang terdapat pada setiap kelompok data yang digali.

pengetahuan Apa yang diperoleh dari Penerapan Algoritma  K-means tersebut ?

Siapa yang membutuhkan hasil Algoritma K-means yang telah diperoleh ?

Ok Untuk menjawab pertanyaan diatas maka saya menggunakan studi kasus untuk menjabarkan sebuah masalah yang nyata pengelompokan data :

Contoh Algoritma K-Means Data Mining

Semua berawal dari ayam, bukannya materi Fukus pembahasan Algoritma k-means Data mining, betul 100 persen anda benar disini ini. Ayam disini digunakan sebuah contoh. Kenapa harus ayam ?

Menurut beberapa sumber data penelitian harga telur ayam dan daging ayam cenderung fluktuatif

http://info.medion.co.id/index.php/infoharga/mei-2014

hal ini yang menjadi dasar untuk saya jadikan contoh analisa prediksi pengelompokan data dalam studi kasus Algoritma K-means data mining contoh ini mungkin bisa digunakan bahan untuk mahasiswa yang akan mengajukan judul Skripsi Tentang Data Mining

http://info.medion.co.id/index.php/infoharga/16-juni-2014

Ada 3 Cluster yang akan jadikan acuan dalam Algoritma K-means ini :

1. Harga Telur Ayam
2. Harga Daging Ayam Kecil
3. Harga Daging Ayam Besar

Nah dari 3 Cluster diatas maka saya sudah bisa menjawab pertanyaan dasar dari pengelompokan data mining dalam hal ini dasar yang dikelompokkan adalah untuk mengengetahui pengelompokan data harga daging ayam dan telur ayam sesuai dengan Cluster yang ditetapkan 

Penerapan Algoritma K-means untuk mengetahui harga daging ayam dan telur ayam yang cenderung fluktuatif . Dari pernyataan ini saya sudah bisa menjawab pertayaan yang pertama dalam kasus ini tujuannya adalah untuk mengetahui harga ayam dan telur ayam setiap hari berdasarkan kelompok yang ditetapkan

Pengetahuan atau hasil dari penerapan algoritma K-means data mining tentang prediksi harga daging ayam adalah untuk mempredisiksi kanaikan dan penurunan harga daging dan telur ayam setiap hari berdasarkan data fakta-fakta catatan di database yang akan diolah.

alur kerja algoritma k-means dilakukan secara runtut, apabila salah perhitungan diawal maka hasil akir perhitungan dapat dipastikan tidak akurat. ada 4 tahapan alur proses perhitungan k-means diantaranya:

1. Penentuan data training
2. Perhitungan Centroid
3. Perhitungan Jarak
4. Menghitung Nilai SSE
5. menentukan kandidat Cluster terbaik

Proses perhitnungan k-means diatas dapat dilakukan dengan menggunakan tool gratis yang sudah ada seperti WEKA namun dapat juka dikakukan dengan cara membuat program sendiri perhitungan algoritma k-means. jika pembaca tertarik membuat program sendiri metode k-means, anda dapat mengikuti source code k-means yang telah saya buat.