CLUSTERING DAFTAR PEMILIH TETAP (DPT) DI DESA KEREMBONG PADA PILKADA 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN RAPIDMINER - Samsul Arifin; Yuan Sa'adati; Asno Azzawagama Firdaus; M. Afriansyah; Joni Saputra (SainsTech Innovation Journal, 2025)
Pemilihan Kepala Daerah (Pilkada) merupakan elemen krusial dalam sistem demokrasi yang menuntut pengelolaan Daftar Pemilih Tetap (DPT) secara akurat dan efisien. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan Daftar Pemilih Tetap (DPT) di Desa Kerembong pada Pilkada 2024 menggunakan algoritma K-Means dengan bantuan RapidMiner. Latar belakang penelitian ini adalah masih ditemukannya penempatan pemilih yang tidak sesuai dengan domisili dusun, sehingga berpotensi menurunkan partisipasi pemilih. Metode penelitian meliputi tahap pra-pemrosesan data (preprocessing), konversi data kategorikal menjadi numerik dengan operator Nominal to Numerical, pelaksanaan clustering K-Means dengan nilai K = 12, serta evaluasi hasil menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Jumlah data yang digunakan sebanyak 5.554 pemilih. Hasil clustering menunjukkan bahwa seluruh data berhasil dikelompokkan ke dalam 12 klaster yang mewakili pola lokasi tempat tinggal serupa. Nilai DBI sebesar 0.093 menunjukkan pemisahan antar klaster yang baik. Analisis perbandingan data sebelum dan sesudah clustering juga menunjukkan adanya TPS yang mengalami peningkatan jumlah pemilih hingga 70,11% (TPS 6) dan penurunan hingga 43,12% (TPS 7), sedangkan Tps 9 dan Tps 12 tetap stabil. Kesimpulan dari penelitian ini adalah algoritma KMeans efektif membantu Komisi Pemilihan Umum (KPU) dalam menata ulang distribusi pemilih agar penempatan TPS lebih tepat sasaran, logistik lebih efisien, dan partisipasi pemilih dapat meningkat.