Segmentasi Pengawas Pemilu Menggunakan Algoritma K-Means Clustering - Kirei Debora Tasya Palar; Irene R. H. T. Tangkawarow (Edutik : Jurnal Pendidikan Teknologi Informasi dan Komunikasi, 2026)
Artikel ini bertujuan untuk mengkaji dan mensintesis hasil-hasil penelitian terdahulu terkait penerapan algoritma K-Means Clustering dalam segmentasi pengawas pemilu berdasarkan karakteristik demografis dan indikator kinerja. Pengawas pemilu memiliki peran strategis dalam menjaga integritas dan akuntabilitas proses pemilihan umum, namun keberagaman latar belakang demografis sering kali menimbulkan variasi dalam pelaksanaan tugas dan capaian kinerja. Melalui pendekatan studi literatur, kajian ini menelaah penggunaan variabel seperti usia, tingkat pendidikan, pengalaman kerja, dan indikator kinerja dalam proses segmentasi berbasis clustering pada berbagai penelitian sebelumnya. Literatur yang dikaji menunjukkan bahwa algoritma K-Means Clustering banyak digunakan dalam analisis sumber daya manusia karena kesederhanaan konsep dan efisiensi komputasinya. Selain itu, teknik evaluasi seperti Metode Elbow dan Silhouette Score sering dimanfaatkan untuk mendukung interpretasi hasil clustering, khususnya pada data sosial dan organisasi. Hasil kajian literatur ini menunjukkan bahwa segmentasi berbasis clustering mampu memberikan kerangka pemahaman yang lebih sistematis dan objektif terhadap heterogenitas pengawas pemilu. Segmentasi tersebut berpotensi mendukung pengambilan keputusan berbasis data dalam penugasan, perancangan pembinaan, serta pengembangan kapasitas pengawas pemilu. Kajian ini memberikan kontribusi konseptual mengenai peran teknik data mining dalam mendukung pengelolaan organisasi dan evaluasi kinerja di bidang pengawasan pemilu.