Clustering Data Numeric dengan Algoritma Improved K- Means Pada Inisialisasi Centroid Awal untuk Penentuan Rekomendasi Jodoh.

Implementasi rekomendasi ini bertujuan untuk memberikan rekomendasi jodoh kepada user terhadap data user lain yang telah mengisi sebelumya. Sulitnya seseorang untuk mempertahankan hubunganya karena disebabkan faktor - faktor seperti ketidakcocokan dan sifat pasangannya. Sibuknya seseorang membuat peluang orang tersebut untuk bertemu dengan banyak orang menjadi lebih sedikit sehingga menjadi salah satu faktor yang menyebabkan ketidaktahuan individu tersebut terhadap lingkunganya. Metode Improve K-Means pada inisialisasi centroid awal adalah metode pengembangan pada K-Means dimana pengembangannya terletak pada inisialisasi centroidnya. Pada K-Means inisialisasi centroid ditentukan dengan random, sedangkan pada Improve K-Means ini penentuan centroid dilakukan dengan perhitungan jarak antar data. Penentuan ini memberi rekomendasi dengan menggunakan tingkat kemiripan data yang dicari dengan cluster dan data yang ada pada cluster tersebut. Pengujian dilakukan dengan menggunakan silhouette coefficient dengan range nilai antara -1 sampai 1 dimana semakin tinggi nilai dari silhouette coefficient maka semakin bagus cluster bentukan dari metode ini. Pada implementasi ini dibandingkan pula hasil pengujian pada Improv K-Means terhadap hasil dari pengujian pada K-Means sehingga dapat diketahui kefektifan dari kedua metode. Pada penentuan rekomendasi jodoh ini penggunaan 5 cluster memiliki nilai silhouette coefficient paling tinggi yaitu 0.959 sehingga penggunaan 5 cluster menjadi pilihan utama pada penentuan rekomendasi ini