Analisa Cluster Aplikasi pada Google Play Store dengan Menggunakan Metode K-Means

Jannes Effendi, M Jorgi Ramadhan

Abstract


Google play store adalah tempat untuk mengunduh aplikasi-aplikasi berbasis android. Namun, tidak semua aplikasi bisa mempunyai ulasan dan rating yang bagus. Pada paper ini, kami menggunakan metode K-Means untuk melihat ciri-ciri dari aplikasi berdasarkan atribut yang ada. Dataset google play diambil dari website kaggle. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisa hasil cluster dari K-Means. Hasil dari penelitian adalah adanya sebuah cluster yang memiliki ciri-ciri aplikasi yang ideal dengan rating, jumlah unduhan dan jumlah ulasan yang tinggi beserta ukuran dan harga aplikasi yang kecil.

Keywords


Clustering, K-Means, Google play, Euclidean Distance, Elbow Method

Full Text:

PDF

References


C. Z. Liu, Y. A. Au, and H. S. Choi, “An empirical study of the freemium strategy for mobile apps: Evidence from the google play market,” 2012.

A. Möller, F. Michahelles, S. Diewald, L. Roalter, and M. Kranz, “Update behavior in app markets and security implications: A case

study in google play,” in Research in the Large, LARGE 3.0: 21/09/2012-21/09/2012, 2012, pp. 3–6.

S. McIlroy, N. Ali, and A. E. Hassan, “Fresh apps: an empirical study of frequently-updated mobile apps in the Google play store,” Empir. Softw. Eng., vol. 21, no. 3, pp. 1346–1370, 2016.

L. Gupta, “Google Play Store Apps | Kaggle,” 2018. [Online]. Available: https://www.kaggle.com/lava18/google-play-store-apps. [Accessed: 10-Nov-2018].

R. Kumari, Sheetanshu, M. K. Singh, R. Jha, and N. K. Singh, “Anomaly detection in network traffic using K-mean clustering,” 2016 3rd Int. Conf. Recent Adv. Inf. Technol. RAIT 2016, pp. 387–393, 2016.

M. A. Syakur, B. K. Khotimah, E. M. S. Rochman, and B. D. Satoto, “Integration K-Means Clustering Method and Elbow Method For Identification of The Best Customer Profile Cluster,” in IOP Conference Series: Materials Science and Engineering, 2018, vol. 336, no. 1, p. 12017.

P. Bholowalia and A. Kumar, “EBK-means: A clustering technique based on elbow method and k-means in WSN,” Int. J. Comput. Appl., vol. 105, no. 9, 2014.

R. E. Myers III and J. T. Fouts, “A cluster analysis of high school science classroom environments and attitude toward science,” J. Res. Sci. Teach., vol. 29, no. 9, pp. 929–937, 1992.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.