ANALISIS USER BEHAVIOUR TERHADAP INTERNET AKSESDI PT. CHIYODA INTERNATIONAL INDONESIA BERBASIS MACHINE LEARNING

Akses internet merupakan faktor krusial bagi kelancaran operasional suatu perusahaan. PT. Chiyoda International Indonesia, yang sangat bergantung pada infrastruktur TI dan konektivitas internet. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola perilaku pengguna dalam mengakses internet melalui penerapan teknik Machine Learning berbasis Python dengan metode K-Means. Data aktivitas penggunaan internet dikumpulkan selama periode enam bulan, mencakup lebih dari
10.000 entri data yang diperoleh dari lima departemen utama. Analisis awal menggunakan elbow plot menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal tercapai pada tiga klaster, dengan penurunan nilai inertia sebesar 65% dibandingkan konfigurasi
awal. Hasil klustering mengungkap bahwa 40% pengguna termasuk dalam klaster dengan intensitas tinggi (rata-rata penggunaan mencapai 4,5 jam per hari), 35% berada pada klaster intensitas sedang (rata-rata 3 jam per hari), dan 25% berada pada klaster intensitas rendah (rata-rata 1,5 jam per hari). Selanjutnya, analisis cluster plot mengindikasikan perbedaan signifikan dalam pola penggunaan antar departemen, terutama dalam hal jenis aplikasi yang diakses dan frekuensi interaksi. Departemen dengan intensitas penggunaan tertinggi cenderung mengakses aplikasi
yang bersifat non-produktif seperti media sosial dan streaming, sehingga berpotensi mengganggu efisiensi kerja. Temuan ini memberikan dasar bagi pengambilan keputusan strategis, seperti pengalokasian bandwidth yang lebih optimal dan penerapan kebijakan pengawasan akses internet guna meningkatkan keamanan jaringan. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya memberikan wawasan mendalam mengenai dinamika perilaku pengguna internet di lingkungan
perusahaan, tetapi juga menyajikan data kuantitatif yang dapat dijadikan acuan dalam perbaikan infrastruktur TI. Hasil penelitian diharapkan dapat menjadi referensi strategis bagi perusahaan lain yang berupaya mengoptimalkan
penggunaan sumber daya digital di era transformasi teknologi.
Kata Kunci : K-Means, machine learning, python.