Aplikasi Data Mining K-Means Clustering + Optimasi Elbow Berbasis Web PHP
Solusi Cerdas untuk Klasterisasi Data Otomatis dan Visual
Aplikasi ini merupakan alat bantu berbasis web yang dirancang untuk mempermudah proses klasterisasi data menggunakan algoritma K-Means Clustering yang telah dilengkapi dengan Elbow Method untuk menentukan jumlah klaster optimal secara otomatis. Dibangun dengan bahasa pemrograman PHP dan antarmuka sederhana, aplikasi ini ideal untuk pengguna dari kalangan mahasiswa, dosen, peneliti, hingga pengembang sistem berbasis data.
Fitur Utama Aplikasi
- Login Pengguna: Sistem autentikasi untuk menjaga keamanan data dan kontrol akses.
- Upload Dataset: Import file CSV sebagai input data mentah yang akan diproses.
- K-Means Clustering: Proses klasterisasi data berdasarkan centroid secara iteratif.
- Elbow Method: Visualisasi grafik WCSS untuk membantu menentukan jumlah klaster terbaik.
- Hasil Visualisasi: Tampilkan grafik hasil klaster dengan warna berbeda per kelompok.
- Form Prediksi Klaster: Input data manual untuk mengetahui klaster dari data baru.
Keunggulan Aplikasi
- Berbasis Web: Bisa digunakan dari berbagai perangkat tanpa instalasi lokal.
- PHP: Stabil, ringan, dan mudah dikembangkan lebih lanjut.
- User Friendly: Antarmuka bersih, cocok untuk pengguna non-teknis sekalipun.
- Visualisasi Interaktif: Memudahkan pemahaman hasil clustering.
- Elbow Otomatis: Tidak perlu tentukan jumlah klaster secara manual.
Pengguna Sasaran
Aplikasi ini cocok digunakan oleh:
- Mahasiswa: Untuk tugas akhir, skripsi, atau penelitian tentang data mining.
- Dosen & Pengajar: Sebagai media pembelajaran interaktif tentang clustering.
- Peneliti: Untuk eksplorasi pola data dan segmentasi.
- Pengembang: Untuk integrasi modul clustering ke sistem informasi yang lebih besar.
Spesifikasi Teknis
- Bahasa Pemrograman: PHP
- Framework (opsional): Bootstrap untuk UI
- Format Dataset: Xls
- Grafik: Google Charts atau Chart.js untuk visualisasi Elbow dan hasil klaster
Ulasan Pembeli
Memuat ulasan...