Penerapan Algoritma K-Means untuk Segmentasi Pemilih Berdasarkan Kelompok Usia (Studi Kasus: DPT Desa Kesambi)

Firda Intan Nur Alisa; Nanda  Dea Anggi Maharani; Canes Nur Amandasari; Anggita Nur Maulani; Muhammad Arifin

doi:10.55382/jurnalpustakadata.v6i3.1961

Authors

Firda Intan Nur Alisa Universitas Muria Kudus
Nanda Dea Anggi Maharani Universitas Muria Kudus
Canes Nur Amandasari Universitas Muria Kudus
Anggita Nur Maulani Universitas Muria Kudus
Muhammad Arifin Universitas Muria Kudus

DOI:

https://doi.org/10.55382/jurnalpustakadata.v6i3.1961

Keywords:

K-Means, Clustering, Segmentasi Pemilih, DPT, Elbow Method

Abstract

Partisipasi pemilih merupakan salah satu indikator penting dalam keberhasilan penyelenggaraan pemilu di tingkat desa. Namun, pendekatan sosialisasi yang bersifat seragam tanpa mempertimbangkan karakteristik demografis pemilih seringkali kurang efektif. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan segmentasi pemilih berdasarkan kelompok usia menggunakan algoritma K-Means Clustering pada data Daftar Pemilih Tetap (DPT) Desa Kesambi. Variabel yang digunakan dalam proses clustering adalah usia dan jenis kelamin. Data yang digunakan berjumlah 1.465 rekod setelah melalui tahap preprocessing. Penentuan jumlah cluster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method, yang menghasilkan nilai k = 3 sebagai jumlah cluster terbaik. Hasil clustering membagi pemilih ke dalam tiga kelompok, yaitu Pemilih Muda (usia 17–34 tahun) sebanyak 509 pemilih (34,7%), Usia Produktif (usia 35–53 tahun) sebanyak 592 pemilih (40,4%), dan Lansia (usia 54–93 tahun) sebanyak 364 pemilih (24,8%). Evaluasi menggunakan Silhouette Score menghasilkan nilai 0,5698 yang menunjukkan kualitas clustering dalam kategori cukup baik. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan sebagai dasar pengambilan keputusan dalam merancang strategi sosialisasi dan pendekatan kampanye yang lebih tepat sasaran sesuai dengan karakteristik demografis masing-masing kelompok pemilih.

Downloads

Download data is not yet available.

Author Biographies

Firda Intan Nur Alisa, Universitas Muria Kudus

Nanda Dea Anggi Maharani, Universitas Muria Kudus

Anggita Nur Maulani, Universitas Muria Kudus

Muhammad Arifin, Universitas Muria Kudus

References

E. Jaatsiah, “Pengaruh # IndonesiaGelap terhadap Kesadaran Sosial dan Tingkat Kepercayaan Mahasiswa Surabaya Pada Pemerintah,” vol. 17, no. 1, pp. 19–31, 2026, doi: 10.14710/politika.17.1.2027.19-31.

R. A. Artisa, F. L. M, and M. Iqbal, “Citizen-Centric Governance and Public Service Transformation in the Digital Era?: Case of Banyuwangi , Indonesia,” vol. 17, no. 1, pp. 65–101, 2026.

J. Apriyanto, “PENERAPAN CLUSTERING PADA RATA-RATA LAMA SEKOLAH DI PROVINSI INDONESIA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DAN FUZZY C-MEANS,” vol. 19, no. 1, pp. 36–42, 2024.

I. Engineering et al., “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS UNTUK MENGKLASTER,” vol. 6, no. 1, pp. 39–48, 2022.

A. Alif, R. Mulyana, A. R. Juwita, A. M. Siregar, and A. Fauzi, “Penerapan Algoritma K-means Clustering dan Hierarchical Clustering dalam Mengelompokkan Data Pengangguran di Karawang,” no. 2021, 2024, doi: 10.33364/algoritma/v.21-2.2155.

E. V. A. K. Farhan, D. Erowati, and M. D. Rizqi, “E-Govern M ent Interoperability in Pro M oting E-Governance?: A Study of the Super Mantab Application in Musi Rawas Regency,” 2026.

R. Triyaningsih, P. Studi, S. Informasi, and U. Jambi, “Multi Proximity?: Jurnal Statistika Universitas Jambi,” vol. 2, no. 2, pp. 118–128, 2023.

I. R. A. Meiyenti and W. M. Assani, “Machine Learning – Driven Governance?: Evaluating Village Fund Effectiveness with NLP and Satellite Data Across 74 , 000 Indonesian Villages,” vol. 17, no. 1, 2026.

J. Zhang and J. B. T.-S. C. E. T. Li, “Chapter 14 - Intelligent language knowledge for cognitive engine,” Academic Press, 2023, pp. 187–197. doi: https://doi.org/10.1016/B978-0-323-95107-4.00012-3.

R. S. Nurhalizah, R. Ardianto, and P. Purwono, “Analisis Supervised dan Unsupervised Learning pada Machine Learning: Systematic Literature Review,” J. Ilmu Komput. dan Inform., vol. 4, no. 1, pp. 61–72, 2024, doi: 10.54082/jiki.168.

S. Sulistina, P. Eko Prasetyo Utomo, and B. Ferdian Hutabarat, “Klasterisasi Wilayah Rawan Kriminalitas Di Kota Jambi (2022-2024) Menggunakan Algoritma K-Means,” J. INSTEK (Informatika Sains dan Teknol., vol. 10, no. 2, pp. 546–560, 2025, doi: 10.24252/instek.v10i2.62051.

Matius Ivan Bimasena, I Gede Aris Gunadi, and I Made Agus Wirawan, “Studi Perbandingan Algoritma Euclidean, Manhattan Dan Chebysev Distance Untuk Optimasi Metode K-Means Clustering Pada Pengelompokkan Data Penerimaan Mahasiswa Baru,” J. Pendidik. Teknol. dan Kejuru., vol. 22, no. 2, pp. 116–127, 2025.

M. Iqbal, S. Syaripuddin, and M. N. Huda, “Implementasi Algoritma K-Means Clustering dengan Jarak Euclidean dalam Mengelompokkan Daerah Penyebaran COVID-19 di Kabupaten Bogor,” Basis J. Ilm. Mat., vol. 2, no. 1, pp. 47–56, 2023, doi: 10.30872/basis.v2i1.1019.

M. Sahira, A. Salsabila, S. Salsabila, A. N. Putri, K. D. Tania, and W. K. Sari, “Penerapan Metode K-Means Clustering untuk Segmentasi Performa Pembalap F1 Season 2024,” Infomatek, vol. 27, no. 1, pp. 113–122, 2025, doi: 10.23969/infomatek.v27i1.24297.

Baiq Nikum Yulisasih, H. Herman, and S. Sunardi, “K-Means Clustering Method For Customer Segmentation Based On Potential Purchases,” J. ELTIKOM, vol. 8, no. 1, pp. 83–90, 2024, doi: 10.31961/eltikom.v8i1.1137.

M. T. Wardani, V. O. Ramadhani, N. Anggreani, Sumanto, and A. D. Kuswanto, “Pengelompokkan Provinsi Berdasarkan Kelayakan Ruang Kelas dan Tenaga Kependidikan Sekolah Dasar Menggunakan Algoritma K-Means: Analisi Data Periode 2023-2024,” Riau J. Tek. Inform., vol. 4, no. 2, pp. 163–172, 2025, doi: 10.30606/rjti.v4i2.3389.

P. Studi, S. Data, F. I. Komputer, U. Pembangunan, and N. Veteran, “STATMAT (Jurnal Statistika dan Matematika),” vol. 7, no. 3, pp. 482–502, 2025.

A. Kurnia, “Perbandingan Algoritma K-Means dan Fuzzy C-Means Untuk Clustering Puskesmas Berdasarkan Gizi Balita Surabaya,” J. Process., vol. 18, no. 1, pp. 83–88, 2023, doi: 10.33998/processor.2023.18.1.696.

A. F. Firdaus, A. Fahriza Fitriani, and E. Prasetyo Nugroho3, “Parallel Computing pada Clustering K-Means untuk Analisis Keketatan Program Studi SNBT 2023,” Komputika J. Sist. Komput., vol. 14, no. 1, p. 7, 2025, doi: 10.34010/komputika.v14i1.14983.

A. Obot, A. Nolte, and J. D. Herbsleb, “How to organize an in-person , online or hybrid hackathon – A revised planning kit,” 2025.

S. H. Hassan and A. M. Abdulazeez, “Indonesian Journal of Computer Science,” vol. 13, no. 1, pp. 4049–4066.

M. O. Akhter, N. Muhammad, and A. Razia, “CMOS technology,” no. June, pp. 553–568, 2022, doi: 10.1049/cds2.12125.

M. R. Zirnbauer, “Color-Flavor Transformation Revisited,” pp. 1–45, 2021.