app.py

import streamlit as st
import numpy as np
import joblib

# Memuat model yang telah disimpan
model = joblib.load('kmeans_model_new.joblib')

# Judul aplikasi
st.title("Prediksi Kluster Pengguna Amazon")

# Input untuk Browsing_Frequency
browsing_frequency = st.selectbox(
    "Browsing Frequency:",
    ("Few times a week", "Few times a month", "Rarely", "Multiple times a day")
)

# Mengkonversi input Browsing_Frequency menjadi nilai numerik
browsing_frequency_mapping = {
    "Few times a week": 2,
    "Few times a month": 1,
    "Rarely": 0,
    "Multiple times a day": 3
}
browsing_frequency_value = browsing_frequency_mapping[browsing_frequency]

# Input untuk Shopping_Satisfaction
shopping_satisfaction = st.selectbox(
    "Shopping Satisfaction:",
    (1, 2, 3, 4, 5)
)

# Membuat array numpy dari input yang diberikan
new_data = np.array([[browsing_frequency_value, shopping_satisfaction]])

# Melakukan prediksi kluster dengan model yang dilatih
predicted_cluster = model.predict(new_data)[0]

# Mapping kluster ke nama cluster
cluster_mapping = {
    0: 'cluster1',
    1: 'cluster2',
    2: 'cluster3',
    3: 'cluster4'
}
cluster_name = cluster_mapping[predicted_cluster]

# Menampilkan hasil prediksi
st.write(f"Prediksi kluster untuk data yang diberikan adalah: {cluster_name}")