SYSTEMATIC LITERATURE REVIEW: PENERAPAN K-MEANS CLUSTERING
DOI:
https://doi.org/10.23969/jp.v10i03.29785Keywords:
data mining, k-means, clustering, PRISMA, clustering algorithmsAbstract
This study is a systematic literature review on the application of K-Means Clustering in various sectors using the PRISMA (Preferred Reporting Items for Systematic Reviews and Meta-Analyses) approach. The clustering technique, particularly K-Means, is widely used in big data analysis due to its simplicity and efficiency. Although this method is popular, the main challenges include determining the optimal number of clusters, handling outliers, and computational limitations when applied to large-scale data. This research analyzes sectors that apply K-Means Clustering, such as industry, education, healthcare, and finance. The findings of this study are expected to provide insights into the trends in the use of clustering methods and offer recommendations on the most suitable tools for applying clustering based on data characteristics .
Downloads
References
Fariq, A. (2011). Perkembangan dunia konseling memasuki era grobalisasi. Pedagogi, II Nov 2011(Universitas Negeri Padang), 255-262
S. Handoko, F. Fauziah, and E. T. E. Handayani, “Implementasi Data Mining Untuk Menentukan Tingkat Penjualan Paket Data Telkomsel Menggunakan Metode K-Means Clustering,” J. Ilm. Teknol. dan Rekayasa, vol. 25, no. 1, pp. 76–88, 2020, doi: 10.35760/tr.2020.v25i1.2677.
A. Winarta and W. J. Kurniawan, “Optimasi Cluster K-Means Menggunakan Metode Elbow Pada Data Pengguna Narkoba Dengan Pemrograman Python,” JTIK (Jurnal Tek. Inform. Kaputama), vol. 5, no. 1, pp. 113–119, 2021, doi: 10.59697/jtik.v5i1.593.
N. Mirantika, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Untuk Pengelompokan Penyebaran Covid-19 di Provinsi Jawa Barat,” Nuansa Inform., vol. 15, no. 2, pp. 92–98, 2021, doi: 10.25134/nuansa.v15i2.4321.
Y. Wibowo, “Penerapan Data Mining Dalam Pengelompokan Data Member Card Mitra10 Untuk Meningkatkan Rewards Terhadap Konsumen dengan Metode Fuzzy Subtractive Clustering,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 8, pp. 471–475, 2022, doi: 10.47065/tin.v2i8.993.
S. Febriani, “Analisis Data Hasil Diagnosa Untuk Klasifikasi Gangguan Kepribadian Menggunakan Algoritma C4.5 Siska Febriani Sistem Informasi * ) Rohmansyah@gmail.com,” vol. 2, no. 9, pp. 1–9, 2022.
A. Rifqi and R. T. Aldisa, “Penerapan Data Mining Untuk Clustering Kualitas Udara,” J. Sist. Komput. dan Inform., vol. 5, no. 2, p. 289, 2023, doi: 10.30865/json.v5i2.7145
I. Syafrinal and E. L. Febrianti, “Penerapan Algoritma K-Means Pada Aplikasi Data Mining Untuk Menentukan Pola Penjualan (Studi Kasus: Zahra Mart),” J. Digit, vol. 13, no. 1, p. 31, 2023, doi: 10.51920/jd.v13i1.320.
F., F. T. Kesuma, and S. P. Tamba, “Penerapan Data Mining Untuk Menentukan Penjualan Sparepart Toyota Dengan Metode K-Means Clustering,” J. Sist. Inf. dan Ilmu Komput. Prima(JUSIKOM PRIMA), vol. 2, no. 2, pp. 67–72, 2020, doi: 10.34012/jusikom.v2i2.376.
R. Mauliadi, “Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering dalam Analisis Tingkat Potongan Harga Terhadap Harga Jual Sepeda Motor Honda,” J. Inform. Ekon. Bisnis, vol. 4, pp. 7–9, 2022, doi: 10.37034/infeb.v4i4.156.
S. Aulia, “Klasterisasi Pola Penjualan Pestisida Menggunakan Metode K-Means Clustering (Studi Kasus Di Toko Juanda Tani Kecamatan Hutabayu Raja),” Djtechno J. Teknol. Inf., vol. 1, no. 1, pp. 1–5, 2021, doi: 10.46576/djtechno.v1i1.964.
Y. R. Sari, A. Sudewa, D. A. Lestari, and T. I. Jaya, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
F. D. Ana Neva, “Penerapan Metode K-Means Clustering dalam Mengelompokan Jumlah Wisatawan Asing di Jawa Barat,” Algor, vol. 2, pp. 141–149, 2023, [Online]. Available: https://jurnal.buddhidharma.ac.id/index.php/algor/article/view/1872%0Ahttps://jurnal.buddhid harma.ac.id/index.php/algor/article/download/1872/1495
E. M. Fitri, R. R. Suryono, and A. Wantoro, “Klasterisasi Data Penjualan Berdasarkan Wilayah Menggunakan Metode K-Means Pada Pt Xyz,” J. Komputasi, vol. 11, no. 2, pp. 157– 168, 2023, doi: 10.23960/komputasi.v11i2.12582.
A. Fikri Sallaby, R. Tri Alinse, V. Novita Sari, and T. Ramadani, “Pengelompokan Barang Menggunakan Metode K-Means Clustering Berdasarkan Hasil PenjualanDi Toko Widya Bengkulu PENGELOMPOKAN BARANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING BERDASARKAN HASIL PENJUALAN DI TOKO WIDYA BENGKULU,” J. Media Infotama, vol. 18, no. 1, p. 2022, 2022.
M. Siahaan, “Data Mining Strategi Pembangunan Infrastruktur Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Sisfokom (Sistem Inf. dan Komputer), vol. 11, no. 3, pp. 316–324, 2022, doi: 10.32736/sisfokom.v11i3.1453.
Ramadhana, Islamiyah, and A. P. A. Masa, “Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K- Means Clustering Pada Data Ekspor Batubara,” Adopsi Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 35–42, 2023, doi: 10.30872/atasi.v2i1.595.
L. Magdalena and R. Fahrudin, “Penerapan Data Mining Untuk Koperasi Se-Jawa Barat Menggunakan Metode Clustering pada Kementerian Koperasi dan UKM,” J. Digit, vol. 9, no. 2, p. 190, 2020, doi: 10.51920/jd.v9i2.120.
A. Putri Riyandoro, A. Voutama, and Y. Umaidah, “Implementasi Data Mining Clustering K- Means Dalam Menggolongkan Beragam Merek Laptop,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 2, pp. 1372–1377, 2023, doi: 10.36040/jati.v7i2.6816.
J. Nasir, “Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput., vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
S. Isnanto and S. Widodo, “Penerapan Data Mining Pada Penerimaan Mahasiswa Baru Dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Tek. Inf. dan Komput., vol. 4, no. 2, p. 158, 2021, doi: 10.37600/tekinkom.v4i2.367.
M. R. A. Fernanda, P. Sokibi, and R. Fahrudin, “Sistem Prediksi Ketepatan Kelulusan Mahasiswa Berdasarkan Data Akademik Dan Non Akademik Menggunakan Metode K-Means (Studi Kasus : Universitas Catur Insan Cendekia),” J. Digit, vol. 11, no. 1, p. 89, 2021, doi: 10.51920/jd.v11i1.182.
R. Astuti and K. Ukar, “Implementasi Data Mining dengan Metode Clustering Algoritma K- Means untuk Pengelompokan Data Tilang di Instansi Pemerintah,” Media Inform., vol. 20, no. 2, pp. 109–121, 2021, doi: 10.37595/mediainfo.v20i2.77.
C. Armayani, A. Fauzi, and H. Sembiring, “Implementasi Data Mining Pengelompokan Jumlah Data Produktivitas Ubinan Tanaman Pangan Berdasarkan Jenis Ubinan Dengan Metode Clustering Dikab Langkat (Studi Kasus : Badan Pusat Statistik Langkat),” J. Inform. Kaputama, vol. 5, no. 1, pp. 185–196, 2021, doi: 10.59697/jik.v5i1.318.
B. Laksono, Y. Syahidin, and Y. Yunengsih, “Implementasi Data Mining Klasterisasi Data Pasien Rawat Inap dengan Algoritma K-Means Clustering,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Apl., vol. 7, no. 2, pp. 621–627, 2024, doi: 10.32493/jtsi.v7i2.39354.
A. Nugraha, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 849–855, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.5755.
T. Lidia Putri and R. Danar Dana, “Penerapan Data Mining Pada Clustering Data Harga Rumah Dki Jakarta Menggunakan Algoritmak-Means,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 8, no. 1, pp. 1174–1179, 2024, doi: 10.36040/jati.v8i1.8957.
I. Maulana and U. Rosalina, “Clustering Data Nilai Ujian Akhir Semester Menggunakan Algoritma Data Mining K-Means,” PERISKOP J. Sains dan Ilmu Pendidik., vol. 1, no. 2, pp. 76–85, 2020, doi: 10.58660/periskop.v1i2.10.
M. Sholeh, S. Suraya, and D. Andayati, “Penerapan Data Mining pada Model Clustering Data Kuesioner Mahasiswa terhadap Kinerja Dosen,” J. Eksplora Inform., vol. 13, no. 2, pp. 208– 217, 2024, doi: 10.30864/eksplora.v13i2.751.
J. Hutagalung and F. Sonata, “Penerapan Metode K-Means Untuk Menganalisis Minat Nasabah,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 3, p. 1187, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i3.3113.
I. Teknologi, D. A. N. Bisnis, M. A. Had, and I. Putri, “Kementerian pendidikan, kebudayaan, riset, dan teknologi institut teknologi dan bisnis palcomtech skripsi sistem pendukung keputusan siswa berprestasi berbasis,” 2023.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Pendas : Jurnal Ilmiah Pendidikan Dasar
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
