ABSTRAK

K-MEANS UNTUK PENGELOMPOKAN INDUSTRI GEOSPASIAL DI INDONESIA. Perkembangan teknologi informasi Geospasial semakin cepat berkembang dan membuat pertumbuhan kebutuhan informasi Data Industri geospasial semakin meningkat, namun masih banyak dijumpai berbagai kendala untuk menumbuhkan perusahaan sebagai industri yang mandiri, yang menyebabkan lemahnya daya saing industri. Untuk meningkatkan daya saing industri geospasial, sehingga tercipta persaingan positif antar industri. Maka untuk hal tersebut, dibutuhkan sebuah website yang dapat menampilkan serta menampung informasi dari industri geospasial terkait pemahaman kondisi industri geospasial. Penelitian ini membahas tentang penerapan data mining, menggunakan algoritma K-Means clustering untuk mengelompokkan data industri geospasial yang memiliki kemiripan atribut yang sama, dan dengan algoritma K-Means didapat hasil pengelompokan data clustering 4 cluster dan 5 cluster dengan empat parameter yang diukur yaitu asset, omset jasa, omset produk, dan jumlah karyawan yang dimana hasil cluster untuk cluster 4 yaitu 0,26, dan cluster 5 yaitu 0,59. Website yang dibangun ini berfokus pada perusahaan industri geospasial di Indonesia, yang dimana data yang dikelola antara lain adalah data perusahaan, data pekerjaan proyek yang pernah dilakukan, data produk alat, data produk software, dan data yang akan di cluster atau dikelompokan adalah asset, omset jasa, omset produk, dan jumlah karyawan. Informasi yang dikelola ini dapat dimanfaatkan sebagai bahan perencanaan, pelaksanaan, evaluasi dan pemetaan daya saing antar perusahaan geospasial yang ada di indonesia.Kata Kunci: Data Mining, K-Means clustering, Industri Geospasial, Kuisioner