Tingginya bias informasi akibat subjektivitas pelabelan pangan komersial (marketing gimmick) menjadi isu utama yang mendorong penelitian ini untuk memetakan kategori gizi secara objektif dan komputasional. Untuk mewujudkan hal tersebut sekaligus mengatasi masalah multikolinearitas pada data nutrisi, kinerja algoritma K-Means Clustering dikomparasikan dengan dan tanpa reduksi dimensi Principal C…
Pembangunan ekonomi daerah memerlukan data yang akurat sebagai dasar pengambilan kebijakan. Namun, di Kelurahan Sinaboi Kota, data ekonomi penduduk masih berupa data mentah tanpa klasifikasi yang jelas, sehingga belum dapat dimanfaatkan secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data ekonomi penduduk ke dalam kategori ekonomi rendah, sedang, dan tinggi dengan menggunakan algo…
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan data mahasiswa Fakultas Teknik Universitas Islam Riau sebagai dasar penyusunan strategi promosi yang lebih tepat sasaran. Sebanyak 900 data mahasiswa angkatan 2019–2024 dianalisis menggunakan algoritma K-Means Clustering dengan variabel kota asal, asal sekolah, program studi, media promosi, dan IPK. Penentuan jumlah klaster optimal menggunakan Sil…