Penerapan Metode Clustering Dengan Algoritma K-Means Untuk Menganalisa Data Film Lokal (Indonesia) Populer

Abstract

Film merupakan media audio visual yang terdiri dari gabungan potongan gambar yang menjadi satu kesatuan dan didalammnya terdapat pesan yang terkandung pada setiap alur ceritanya. Bioskop merupakan tempat pertunjukkan film yang dipertunjukkan dengan lampu yang disorot pada layar lebar. Pemilihan film yang dipertunjukkan merupakan faktor penting yang mempengaruhi tingkat jumlah penonton pada bioskop, akan tetapi pemilihan film yang sesuai dengan minat penonton tidaklah gampang, sehingga masalah ini berdampak pada tidak stabilnya jumlah penonton pada bioskop, bahkan dapat merugikan karena kurangnya penonton pada film yang di pertunjukkan. Solusi yang dapat dilakukan pada permasalah ini adalah melakukan pengelompokkan terhadap data film. Pengelompokkan tersebut dilakukan untuk mengetahui film yang paling banyak penonton dan yang tidak banyak penontonnya. algoritma yang digunakan adalah Algoritma K-Means, dimana algoritma ini mampu melakukan pengelompokkan data berdasarkan karakteristiknya dengan menentukkan nilai klaster, kemudian data diolah pada setiap literasi hingga tidak ada nilai klaster yang berubah. Penerapan algoritma K-Means pada data film lokal (indonesia) berhasil mengelompokkan data film dimana pada data film yang diolah dihasilkan data film lokal yang paling banyak penonton serta data film lokal yang kurang di minati oleh penonton. Sehingga pada penerapan metode K-Means memberikan informasi film yang dapat sering dipertunjukkan pada bioskop jumlah penonton bahkan menjadi lebih banyak.