CLUSTERING DAFTAR PEMILIH TETAP (DPT) DI DESA KEREMBONG PADA PILKADA 2024 MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DENGAN RAPIDMINER
DOI:
https://doi.org/10.37824/sij.v8i2.2025.1120Keywords:
Klastering, K-Means, DPT, RapidMiner, PilkadaAbstract
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.
References
[1] Ari Wibowo, “Implementasi Penerapan E - Voting Dalam Rangka Transformasi Digital Pada Manajemen Pemilihan Umum di Indonesia,” Pros. Semin. Nas. Progr. Doktoral Ilmu Huk., pp. 15–25, 2024.
[2] T. Y. Purnama, R. Catur, K. Dewi, and A. T. Haryani, “Peran Teknologi Digital Dalam Pemilihan Umum Demi Mewujudkan Pemilihan Umum Berintegritas,” J. Serambi Huk., vol. 18, no. 02, pp. 197–205, 2025.
[3] D. Waruwu et al., “Analisis Peran Teknologi Digital Pada Proses Pelaksanaan Pemilu Serentak 2024,” J. Law, Adm. Sos. Sci., vol. 4, no. 5, pp. 776–784, 2024.
[4] A. Ferdiansah, N. S. Alhadi, R. Anugroho, A. S. Cahyono, and L. Purnawati, “Efektivitas Aplikasi Sistem Informasi Data Pemilih (SIDALIH) Terhadap Pengelolaan Data Pemilih Pilkada 2024 di Kecamatan Karangrejo,” J. Sos. Polit. Hum., vol. 1, no. 3, pp. 1–9, 2024.
[5] S. Kholiza, A. Siti, Z. Saragih, P. Nur, A. Zindan, and B. Hubi, “Tinjauan Peran Pendidikan Politik Dalam Kehidupan Demokrasi Generasi Z,” vol. 8, no. 2, pp. 1461–1470, 2024.
[6] M. I. Irwansyah, M. R. Shafaqa, F. H. Wicaksono, and A. M. Yasin, “Inovasi Teknologi Dalam Pengelolaan Pemilu Untuk Meningkatkan Efisiensi Dan Kepercayaan Publik,” J. Ilm. Pendidik. Dasar, vol. 09, no. 04, pp. 251–261, 2024.
[7] G. Fajriansyah, G. F. Nama, and Y. Mulyani, “Analisis Daftar Pemilih Tetap pada Hasil Rekapitulasi KPU Berdasarkan Usia Menggunakan Algoritma K-Means ( Studi Kasus : Kota Bandar Lampung ),” vol. 15, no. 12557.
[8] R. Fauziah and A. I. Purnamasari, “Implementasi Algoritma K-Means pada Kasus Kekerasan Anak dan Perempuan Berdasarkan Usia,” 2023.
[9] Fathurrahman, S. Harini, and R. Kusumawati, “Evaluasi Clustering K-Means Dan K-Medoid Pada Persebaran Covid-19 DI Indonesia Dengan Metode Davies-Bouldin Index (DBI),” J. Mnemon., vol. 6, no. 2, pp. 117–128, 2023.
[10] M. R. Nahjan, N. Heryana, and A. Voutama, “Implementasi Rapidminer Dengan Metode Clustering K-Means Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Oj Cell,” J. Mhs. Tek. Inform., vol. 7, no. 1, pp. 101–104, 2023.
[11] N. Hendrastuty, “Penerapan Data Mining Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Dalam Evaluasi Hasil Pembelajaran Siswa,” vol. 3, pp. 46–56, 2024.
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2026 Samsul Arifin, Yuan Sa'adati, Asno Azzawagama Firdaus, M. Afriansyah, Joni Saputra
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License.
