Klasterisasi Pertumbuhan Penduduk Kabupaten OKU Menggunakan Metode K-Means Clustering - Refaldi Pratama; Muhammad Fadel Rezidan; Pujianto (Pustaka Bangsa Indonesia, 2026)
Pertumbuhan penduduk menjadi indikator penting dalam mendukung perencanaan pembangunan daerah. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan pola pertumbuhan penduduk Kabupaten Ogan Komering Ulu (OKU) menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan berupa data kependudukan periode 2021–2023 sebanyak 54 record tanpa missing values dengan variabel tahun, bulan, jumlah penduduk, dan jenis kelamin. Analisis dilakukan menggunakan Orange Data Mining melalui tahapan preprocessing, penerapan algoritma K-Means, dan evaluasi klaster menggunakan Silhouette Score. Pengujian nilai K=2 hingga K=5 menunjukkan bahwa K=2 merupakan jumlah klaster optimal dengan nilai Silhouette Score sebesar 0,450. Hasil klasterisasi menghasilkan dua kelompok, yaitu kategori pertumbuhan penduduk rendah dan tinggi. Metode K-Means terbukti mampu mengidentifikasi pola pertumbuhan penduduk serta mendukung pengambilan keputusan pemerintah daerah dalam perencanaan kebijakan kependudukan.