## ANALISIS PENGELOMPOKKAN DATASET PEMILU 2014 DAN 2019 DPR RI DI KOTA CIREBON MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING
Krisna Mulyana 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
2 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI CIREBON
3 Manajemen Informatika, STMIK IKMI CIREBON Jalan Perjuangan 10B, Karyamulya Cirebon, Indonesia krisnamulyana01@gmail.com

## ABSTRAK
Strategi politik merupakan perencanaan matang yang disusun dan dilaksanakan oleh seluruh partai politik dalam menyongsong tahun politik mendatang. Data perolehan suara sangat penting untuk dikaji lebih dalam agar menjadi informasi bermanfaat bagi peluang kemenangan. Namun, belum dilakukan analisis mendalam terhadap data Pemilu  yang tersedia di  KPU  Kota Cirebon,  utamanya data suara DPR RI. Oleh karena  itu, penelitian  ini bertujuan memanfaatkan teknik data mining agar dapat membantu mempercepat proses pengambilan keputusan strategis dengan menerapkan teknik clustering dalam mengolah data Pemilu untuk memetakan pola persaingan antar parpol dan koalisi di setiap daerah pemilihan. Metode Knowledge Discovery in  Database (KDD) dengan Algoritma K-Means Clustering digunakan untuk menganalisis data pemilu. Tahapan  KDD dimulai dari seleksi, pra-pemrosesan, transformasi data, klusterisasi dan evaluasi kluster. Penelitian juga mencari nilai parameter K, iterasi, dan measuretype optimal darip algoritma K-Means berdasarkan nilai DBI . Hasil penelitian ini memperoleh Nilai DBI dari iterasi 1 dan numerical measure sebagai measure type terbaik untuk mendapatkan nilai DBI terbaik yaitu 0,334 pada K=3, yang menunjukkan tingkat kompetisi partai yang berbeda di Kota Cirebon, yaitu C1 (tinggi) diperoleh 232 anggota, C2 (menengah) diperoleh 160 anggota, dan C3 (rendah) diperoleh 224 anggota. Hasil ini bermanfaat bagi parpol dalam merumuskan strategi memenangkan pemilu pada basis masa masing-masing.
Kata kunci: Data Pemilu, Data Mining, Clustering , Knowledge in Database (KDD), K-Means , Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
KPU  Kota  Cirebon  merupakan  salah  satu lembaga pemerintah yang menyelenggarakan pemilihan umum pada tahun 2024 untuk menentukan presiden,  gubernur,  wakil  gubernur,  serta  anggota DPD, DPR, dan DPRD [1].
Menjelang pemilu tersebut, semua partai politik harus  merumuskan  strategi  politik  yang  tepat  untuk meraih  kemenangan  khususnya  pemilihan  legislatif. Diketahui bahwa sangat penting untuk memanfaatkan informasi historis mengenai perolehan suara di setiap daerah  untuk  mengembangkan  strategi  yang  efektif berdasarkan data pemilu masa lalu [1], [2].
Data hasil Pemilu  serentak tahun 2014 dan 2019 lalu  dapat  menjadi  acuan  penting  dalam  perumusan strategi  pemilihan  berikutnya.  Misalnya,  dengan menganalisis perolehan suara masing-masing partai di tiap kecamatan dan kelurahan, dapat diketahui wilayah mana yang menjadi basis massa setiap partai. Sebagai big data, kumpulan data pemilu tersebut dapat diolah lebih lanjut untuk menghasilkan pengetahuan strategis bagi partai politik. Dengan demikian, pengelolaan data yang  berukuran besar  harus dilakukan dengan sangat hati-hati,  sebab  keseluruhan  prosesnya  menjadi semakin  rumit  sejalan  dengan  meningkatnya  volume data [3].
Data mining telah menjadi teknik penting dalam menggali  informasi  berharga  dari  sekumpulan  data besar  yang  berisi  bahasa  alami,  dan  kemudian menganalisisnya dalam bentuk digital [4].
Data  mining  bekerja  dengan  teknik  analisis khusus  untuk  menemukan  pola  dan  aturan  penting yang  tersembunyi  dalam  data,  sehingga  memperoleh informasi  dan  wawasan  baru  sesuai  dengan  analisis yang diperlukan [5].
Salah  satu  teknik  data  mining  berdasarkan  data yang  tidak  berlabel  kelas  ( Unsupervised  Learning ) adalah Clustering [6] . Didalam teknik Clustering terdapat algoritma K- Means yang hanya mengelompokkan sekumpulan data bersifat numerik [7].
Cara  kerjanya  berdasarkan  kesamaan  fitur  antar data dan memaksimalkan kesamaan data dalam cluster yang sama [8].
K-Means adalah  algoritma clusterisasi paling populer  dan  umum  digunakan  karena  prosesnya sederhana, cepat, dan fleksibel untuk diterapkan guna mengekstraksi informasi berharga dari big data seperti hasil suara pada data dengan kualitas cluster maksimal berdasarkan jarak data [9].
Metode  ini  memungkinkan  untuk  menghitung jarak antara titik data individu dengan pusat kelompok, mengidentifikasi  kesamaan  antar  objek  data,  dan menetapkannya ke kelompok terdekatnya [10].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  memiliki  kaitan dengan teknik Clustering telah dilakukan oleh oleh Siti Ramadhani,  Dini  Azzahra,  dan  Tomi  Z  pada  tahun 2022 berfokus pada pengelompokan skripsi mahasiswa berdasarkan topik yang kira-kira berkaitan dengan topik skripsi lainnya. Tujuan utamanya adalah
untuk  memudahkan  menemukan  topik  yang  relevan dengan  grup.  Beberapa  penelitian  sebelumnya  telah menerapkan  teknik  seperti K-Means dan K-Medoids untuk mendapatkan Indeks Davies-Bouldin (DBI) dan nilai  waktu  terbaik.  Hasil  penelitian  menunjukkan bahwa  penelitian  ini  tidak  sepenuhnya  fokus  pada kinerja nilai parameter lain yang mungkin mempengaruhi  kinerja  algoritma K-Means .  Namun, terdapat  potensi  untuk  penelitian  lebih  lanjut  dalam konteks  metode Clustering yang  memungkinkan pengguna  menentukan  nilai  parameter  dengan  lebih jelas untuk meningkatkan kualitas DBI [11].
Penelitian  selanjutnya  dilakukan  oleh  Hang, STMIK Pekanbaru, Tuah, berjudul “ Implementation of Data Mining for Determining Majors Using K-Means Algorithm  in  Students  of SMA  Negeri  1  Pangkalan Kerinci” persoalaan pada penelitian ini pengelompokkan informasi tentang siswa SMA dalam upaya  membantu  sekolah  menentukan  jurusan  mana yang  memenuhi  persyaratan  yang  telah  ditentukan. Algoritma K-Means digunakan sebagai metode utama dalam  penelitian  ini.  Tujuan  utama    penelitian  ini adalah  menganalisis  data  siswa  SMA  untuk mempermudah proses pengelolaan data  sekolah. Perlu diperhatikan  bahwa  dalam  penelitian  ini  tidak  ada penekanan    pada  penentuan  jumlah cluster (nilai  K) yang terbaik maupun pada perbandingan kinerja nilai parameter  evaluasi  terkait    algoritma K-Means . Penelitian lebih fokus pada penggunaan algoritma K- Means untuk  mengelompokkan  siswa  berdasarkan kriteria  yang  telah  ditentukan,  dengan  tujuan membantu  sekolah  mengambil  keputusan  terkait penentuan jurusan siswa [12].
Penelitian  ini  memiliki  fokus  utama  dalam pengembangan sistem Clustering dengan pemanfaatan dataset pemilu. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi  dan  memperoleh  hasil Clustering terbaik  dari  data  pemilu  dengan  penekanan  pada evaluasi  karakteristik cluster terbaik.  Selain  itu, penelitian ini juga bertujuan  untuk  menguji performance nilai  parameter  iterasi, measure  type , yang  secara  signifikan  dapat  meningkatkan  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI) dalam  algoritma K- Means , dan melakukannya pada platform RapidMiner . Hasil  penelitian  ini  juga  mempunyai  kemampuan untuk  menentukan  jumlah  partai  berdasarkan cluster tertentu, pola persaingan antar partai politik dan koalisi di  setiap  daerah  pemilihan.  Hal  ini  dapat  digunakan untuk  menyimpulkan  informasi  seperti  dominasi kelompok  politik  di  daerah  tertentu.  Selain  itu, informasi  ini  bisa  menjadi  peluang  bagi  partai  untuk lebih aktif mensosialisasikan partainya di daerah yang perolehan suaranya lebih sedikit.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Peneliti  mengkaji  jurnal  ilmiah  sebagai  rujukan dalam rangka mendemonstrasikan pemahaman mendalam  atas  penelitian-penelitian  terdahulu  terkait topik  serupa,  serta  memberikan  pembenaran  kuat mengenai  kesesuaian  dan  kebaruan  kontribusi  dari
penelitian  ini.  Tinjauan  pustaka  yang  komprehensif berperan penting untuk menunjukkan celah penelitian yang hendak diisi oleh penelitian saat ini.
Penelitian serupa yang relevan pernah dilakukan oleh Haris Kurniawan dkk. yang menerapkan metode Knowledge  Discovery  in  Database (KDD)  meliputi proses Data Selection , Pre-processing ,
Transformation , Data Mining menggunakan algoritma K-Means Clustering ,  dan  Interpretation  untuk pengelompokan  data.  Kasus  yang  diangkat  adalah pengelompokan  data  besaran  Uang  Kuliah  Tunggal mahasiswa  baru  ke  dalam  5  kluster  optimum berdasarkan  tingkat  kemiripan  perhitungan  jarak Euclidean . Dalam penelitian ini, proses pengelompokan  data  dilakukan  dengan  menerapkan algoritma k-means clustering. Tahapan-tahapan dalam proses  pengelompokan  data  menggunakan  algoritma k-means ditunjukkan secara visual pada Gambar 1.
Gambar 1. Flowchart metode algoritma K-means Sumber : [5]
Hasilnya menunjukkan bahwa implementasi data mining  dengan  algoritma K-Means Clustering telah berhasil  dan  efektif  membantu  pengelompokan  nilai Uang  Kuliah  Tunggal  calon  mahasiswa  ke  dalam  5 kluster serupa karakteristiknya [5].
Dalam  penelitian  lain,  algoritma K-Means telah dilakukan  untuk  mengelompokkan  fasilitas  sekolah menggunakan Davis-Bouldin  Index (DBI)  yang dievaluasi menggunakan data yang diperoleh dari situs resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  RI.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  mengoptimalkan  nilai DBI dalam menentukan  jumlah cluster desa  dengan  fasilitas sekolah  dan  tingkat  pendidikan.  Hasil  optimasi menunjukkan  bahwa  metode K-Means dengan  jenis pengukuran mixed  gauge memberikan  nilai DBI terbaik  yaitu 0,168 sehingga  membentuk dua cluster . Evaluasi dilakukan dengan membandingkan tiga jenis pengukuran:  ukuran  campuran,  jarak Bregman divergence-Mahalanobis, dan jarak Euclidean kuadrat  divergensi  Bregman .  Di  antara  ketiga  jenis pengukuran  tersebut,  nilai DBI terbaik  diperoleh dengan  menggunakan  metode  pengukuran  campuran yang secara efisien menghasilkan dua cluster . Hasil ini membantu  lebih  memahami  efektivitas  algoritma K- Means dalam  konteks  pengelompokan  fasilitas
sekolah.  Nilai DBI yang  lebih  rendah  mencerminkan hasil Clustering yang lebih terbaik [13] .
Berbeda  dalam  penelitian  sebelumnya,  dalam penelitian  ini  dilakukan  dengan memilih  jenis metrik/ukuran  jarak  yang  akan  digunakan  algoritma Clustering untuk menemukan data tetangga ( neighbor ) terdekat  dari  setiap  data.  Metrik  jarak  ini  yang nantinya dipakai untuk menghitung jarak/ketidaksamaan (dissimilarity) antar data. Penelitian  ini  melakukan  percobaan  dari  3 measure type  Mixed  Measures,  Numerical  Measures, dan Bregman  Divergences.  Mixed  Measures :  Ukuran campuran  digunakan  untuk  menghitung  jarak  dalam kasus  atribut  nominal  dan  numerik  . Numerical Measures :  Untuk  kasus  hanya  atribut  numerik, berbagai  pengukuran  jarak  yang  berbeda  dapat digunakan  untuk  menghitung  jarak  pada  atribut numerik. Bregman Divergences : Bregman Divergences adalah  jenis  ukuran  “kedekatan”  yang lebih  umum  yang  tidak  memenuhi  ketidaksamaan segitiga  atau  simetri.  Ketidaksamaan  segitiga  adalah sifat  bahwa  jarak  langsung  antara  dua  titik  haruslah lebih  pendek  atau  sama  dengan  jarak  tidak  langsung melewati titik ketiga. Dengan begitu, dapat diketahui perbandingan  jenis  pengukuran  ( measure  type )  mana yang  paling  baik  digunakan  untuk  menganalisis  data pemilu.
Selain  itu,  pada  penelitian  lain  yang  memiliki kaitan dengan algoritma K-Means telah dilakukan oleh Rubangiya,  Tuti  Hartati,  dan  Yudhistira  Arie  Wijaya dalam  analisis Clustering pada  data  lalu  lintas jaringan, dengan pendekatan Knowledge Discovery in Database (KDD).  Penelitian  ini  menggunakan evaluasi Davies Bouldin Index (DBI) yang merupakan metrik  yang  dapat  digunakan  untuk  menilai  kualitas hasil  pengelompokan  data  ke  dalam  cluster.  DBI mengukur  perbandingan  antara  seberapa  dekat  jarak data dalam satu kelompok dengan seberapa jauh jarak antarkelompok yang berbeda. Semakin kecil nilai DBI, maka  semakin  baik  kualitas  pengelompokan  yang dilakukan.  Kohesi  cluster  dihitung  berdasarkan  jarak rata-rata  antara  anggota  cluster  dengan  pusat  cluster. Dengan  demikian,  DBI  dapat  menunjukkan  tingkat optimalitas  jumlah  cluster  hasil  pengelompokan. Dalam  pencarian  nilai Davies-Bouldin  Index (DBI) terbaik,  dilakukan  pengujian  dari  jumlah cluster (K) mulai dari 2 hingga 10. Hasil penelitian menunjukkan bahwa nilai Davies-Bouldin Index (DBI) terbaik, yaitu 0,028,  didapatkan  dari  model  proses  yang  tidak menerapkan  operator  normalisasi  dengan  jumlah klaster  K  =  2.  Dalam  menentukan  klaster  terbaik  di antara  klaster  0  dan  klaster  1,  dilakukan  evaluasi dengan menggunakan Performance Centroid Distance dari  masing-masing  klaster  dan  penerapan DBI . Penggunaan  nilai  rata-rata  within  centroid  distance dapat dijadikan acuan dalam menentukan klaster yang paling optimal [14].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  untuk menganalisa  pemilu  dalam  penelitian  ini  adalah analisis Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) dengan  menerapkan  Algoritma K-Means  Clustering .
KDD (Knowledge Discovery in Databases) merupakan metode untuk mengekstraksi wawasan/pengetahuan  baru  dari  dataset  yang  sudah ada dan mengidentifikasi korelasi/hubungan yang ada antar  tabel database yang  terkait.  Tujuan  utamanya adalah  untuk  menghasilkan  wawasan  baru  dari serangkaian proses data mining untuk menginformasikan pengambilan keputusan dan strategi [15].

## Gambar 2. Proses metode penelitian KDD
Sumber : [5]
Seperti  terlihat  pada  Gambar  2,  Metode penelitian  dilakukan  dalam  enam  tahap  untuk memperoleh  hasil.  Tahapan  penelitian  menggunakan proses  KDD (knowledge  discovery  in  database) dan proses yang dilakukan dimulai dengan pemilihan data, preprocessing  data ,  transformasi  data,  data  mining menggunakan K-Means  Clustering ,  evaluasi,  dan terakhir  melakukan  analisis  terhadap cluster tersebut [5].

## 3.1. Data
Dataset  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini merupakan data perolehan suara calon anggota Dewan Perwakilan Rakyat Republik Indonesia (DPR RI) Kota Cirebon  untuk  Daerah  Pemilihan  (Dapil)  VIII.  Data perolehan  suara  ini  diperoleh  dari  Kantor  Komisi Pemilihan  Umum  (KPU)  Kota  Cirebon  sebagai instansi  yang  berwenang.  Data  awal  dari  KPU  Kota Cirebon berupa dokumen perolehan suara DAA dalam bentuk PDF yang kemudian dikonversi atau diubah ke dalam  format  Excel  agar  lebih  mudah  diolah.  Data yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  perolehan suara  pemilu  anggota  Dewan  Perwakilan  Rakyat Republik  Indonesia  (DPR  RI)  Kota  Cirebon  untuk Daerah Pemilihan (Dapil) VIII). Dataset ini berjumlah 616  baris  yang  merupakan  gabungan record data perolehan  suara  Pemilihan  Umum  (Pemilu)  DPR  RI Kota Cirebon pada tahun 2014 dan 2019.
Tabel 1. Atribut default dari dataset pemilu DPR RI Kota Cirebon No. Atribut Tipe Data Ket 1. Kabupaten / Kota Nominal 2. Dapil Nominal 3. Kecamatan Nominal 4. Kelurahan Nominal 5. Nama Partai Nominal 6. Hasil Suara Integer 7. Tahun Integer 8. Total Jumlah Suara Integer 9. Total Suara Sah Integer 10. Total Suara Tidak Sah Integer 11. Jumlah Calon Integer
Pada tabel 1 menunjukkan 11 kolom atribut pada dataset  yang  merepresentasikan  informasi  dataset pemilu.

## 3.2. Seleksi Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  seleksi  data  dengan tujuan untuk memilih data yang akan digunakan dalam proses pengelompokan ( Clustering ) melalui Microsoft Excel .  Proses  seleksi  data  dilakukan  secara  manual dengan  melihat record dari  masing-masing  atribut. Atribut yang memiliki nilai yang tetap tidak digunakan karena  dapat  mempengaruhi  hasil  secara  dominan terhadap  atribut  tersebut.  Pemilihan  atribut  ini dilakukan berdasarkan tujuan dengan mempertimbangkan beberapa atribut wajib yang harus dipilih yaitu kelurahan, nama partai, dan hasil suara.
Gambar 3. Seleksi data pemilu berdasarkan kebutuhan
Gambar  3  menampilkan  hasil  seleksi  data  yang menunjukkan 3 atribut yang menyesuaikan kebutuhan berdasarkan tujuan, yaitu kelurahan, nama partai, dan hasil Suara. Langkah pertama yang harus dilakukan di RapidMiner adalah  memasukkan  data  pemilu  yang sudah  dilakukan  seleksi  data  dalam  format Excel (.xlsx) ke dalam operator read excel .
Gambar 4. Operator read excel pada rapidminer
Gambar  4  merupakan  operator read  Excel yang merupsakan  operator  yang  didalamnya  memiliki proses  untuk  membaca  data  dari  file Excel .  Karena dataset  pemilu  tidak  memiliki  atribut  yang  dapat berperan sebagai identifier unik untuk setiap record .
Gambar 5. Operator Generate ID pada RapidMiner
Terlihat  bahwa  pada  gambar  5  merupakan operator Generate  ID yang  didalamnya  memiliki proses penambahan kolom baru yang berperan sebagai identifier unik untuk setiap record (baris) pada dataset input .  Dari  hasil  pembacaan  operator generate  id didapat informasi sebagai berikut.
Tabel 2. Statistik dataset No. Uraian Keterangan 1. Record 616 2. Special Attribute 1 3. Reguler Atribute 11 4. Attribute : Kabupaten / Kota Nominal Dapil Nominal Kecamatan Nominal Kelurahan Nominal Nama Partai Nominal Hasil Suara Integer Tahun Integer Total Jumlah Suara Integer Total Suara Sah Integer Total Suara Tidak Sah Integer Jumlah Calon Integer
Statistik  data  pemilu  pada  tabel  2  merupakan hasil  dari  proses  seleksi  data  dengan  melakukan penambahan  atribut  id  pada  dataset  sebagai  identitas setiap record.

## 3.3. Pra-Pemrosesan Data
Pada  tahap preprocessing data,  telah  dilakukan analisis awal terhadap kemungkinan adanya data yang missing atau memiliki nilai yang tidak konsisten.
Gambar 6. Result statistik dataset
Berdasarkan  statistik  dataset  pada  gambar  6, dilakukan  pemeriksaan  lebih  detail  per  record  secara manual,  diketahui  bahwa  dataset  mengandung  data yang berulang (duplikasi) atau bernilai tetap. Untuk itu operator select  attribute dipilih  guna  menghilangkan data yang tidak akan digunakan.
Gambar 7. Operator select atribute pada rapidminer
Gambar  diatas  adalah  operator select  attribute yang  digunakan  untuk  menghilangkan  atribut  yang mengandung  data  duplikasi  atau  bernilai  tetap. Parameter  operator select  atribut yang  digunakan ditunjukkan pada tabel berikut.
Tabel 3. Parameter dan atribut yang dipilih pada
operator select atribute No. Parameter Isi 1. Attribut Filter Type subset 2. Attributes Select attribute s … Id, Kelurahan, Nama Partai, dan Hasil Suara
Tabel  3  memperlihatkan  parameter  yang diterapkan  pada  operator Select  attributes. Dari  hasil operator Select  Atribute didapat  informasi  sebagai berikut.
Gambar 8. Result operator select atribute
Berdasarkan  gambar  di  atas,  dapat  dilihat  hasil dari proses seleksi atribut ( select attribute ) di mana 4 atribut dipilih sedangkan atribut lainnya dihilangkan.

## 3.4. Transformasi Data
Karena data pada dataset yang digunakan bertipe data  nominal,  sedangkan  algoritma Clustering  K- Means mensyaratkan  tipe  data  numerik,  maka  perlu dilakukan  transformasi  untuk  mengonversi  data nominal  menjadi  numeric  dengan  menerapkan operator Nominal to Numerical .
Gambar 9. Operator nominal to numerical pada rapidminer
Gambar  di  atas  menunjukkan  operator Nominal to  Numerical pada RapidMiner . Operator Nominal  to Numerical memiliki  fungsi  untuk  mengubah  atribut dengan jenis data nominal agar menjadi data numerik. Detail  parameter  yang  digunakan  pada  operator Nominal  to  Numerical ditampilkan  melalui  tabel berikut.
Tabel 4. Rincian parameter dan atribut yang dipilih pada operator Nominal to Numerical No. Parameter Isi 1. Attribut filter type subset 2. Attributes Select attribute s … Kelurahan, Nama Partai 3. Coding type Unique Integers
Tabel  4  memperlihatkan  parameter  yang diterapkan pada operator Nominal to Numerical. Hasil dari  implementasi  operator Nominal  to  Numerical ditunjukkan pada gambar di bawah.

## Gambar 10. Hasil proses operator Nominal to Numerical
Berdasarkan  gambar  diatas,  dapat  diketahui bahwa  telah  dilakukan  proses  transformasi  data  di mana  seluruh  data  bertipe  nominal  telah  diubah menjadi  bentuk  numerik.  Dalam  penelitian  ini, normalisasi  digunakan  untuk  mencegah  dominasi atribut numerik dengan rentang nilai yang luas (seperti hasil suara) terhadap perhitungan jarak pada algoritma K-means .  Dengan  normalisasi,  atribut  non-numerik seperti  nama  partai  dan  kelurahan  dapat  turut berpengaruh  terhadap  pengelompokan  data  pemilu yang dilakukan K-means .
Gambar 11 Operator Normalize pada RapidMiner
Gambar 11 merupakan operator normalize untuk melakukan  normalisasi  dalam  menstandarisasi  nilai- nilai  ini  ke  skala  yang  sama.  Parameter  yang digunakan pada operator normalize ditunjukkan pada tabel di bawah ini.

## Tabel 5 Parameter dan atribut pada operator
Normalize No. Parameter Isi 1. Attribut filter type subset 2. Attributes Select attribute s … Hasil Suara 3. method range transformation 4. Min dan Max Default : Min (0.0) Max
(1.0)
Tabel  5  memperlihatkan  parameter  yang diterapkan pada operator normalize. Terdapat 1 atribut yaitu  hasil  suara  yang  dilakukan  normalisasi  data. Hasil dari proses operator normalize ditunjukkan pada gambar dibawah ini.
Gambar 12. Hasil proses operator Nominal to

## Numerical
Gambar  12  menunjukkan  hasil  transformasi normalisasi  data  menggunakan  operator normalize . Dengan  transformasi  normalisasi,  atribut  hasil  suara memiliki  skala  yang  sama  dan  tidak  ada  nilai  yang mendominasi.

## 3.5. Data Mining
Pada  langkah  data  mining,  digunakan  operator Optimize  Parameters  (Grid) .  Operator  ini  secara efisien menghitung nilai parameter terbaik berdasarkan  semua  atribut  dengan  memanfaatkan struktur data. Dengan demikian, proses pencarian nilai optimal dari algoritma Clustering menjadi lebih cepat dan  mudah,  tidak  diperlukan  operator multiply untuk mencoba satu per satu.
Gambar 13. Operator optimize parameters (grid) pada rapidminer
Gambar  diatas  merupakan  Operator Optimize Parameters  (Grid) yang  mengotomatisasi  pencarian parameter  terbaik  sehingga  analisis Clustering bisa dilakukan secara efektif.
Gambar 14. Sub proses pemodelan data mining
Pada gambar 14 merupakan sub proses Operator Optimize  Parameters  (Grid) yang  melakukan  proses analisis  data  mining  dengan  memilih  algoritma K- Means dan Cluster  Distance  Performance sebagai evaluasi  metrik  dalam  bentuk  pencarian  nilai Davies Bouldin .
Gambar 15. Operator k-means pada rapidminer
Gambar di atas menunjukkan operator K-Means Clustering pada RapidMiner . Operator ini melakukan pengelompokan  data  ke  dalam  kluster  dengan algoritma K-Means.
Tabel 7. Parameter operator algoritma k-means No. Parameter Isi 1. Clustering. K Min : 2, Max : 25, Steps : 25,
Scale : Linear 2. Clustering.max _runs Min : 1, Max : 100, Steps : 100, Scale : Linear 3. Clustering.mea sure_types Mixed Measures, Numerical Measures, Bregman, Divergences
Parameter k-means pada  tabel  7 clustering dijalankan  dengan  beragam  kombinasi  parameter untuk  mengeksplorasi  pembentukan  kluster  optimal pada data, meliputi variasi jumlah kluster 2 hingga 25, iterasi 1 sampai 100, dan tiga metode pengukuran jarak antar  data  yaitu Mixed  Measures , Numerical Measures ,  dan Bregman  Divergences dengan  nilai parameter lain menggunakan default RapidMiner . Evaluasi yang dilakukan terhadap hasil eksperimen  pengelompokan  data  ( Clustering )  pada dataset  menggunakan  operator Cluster  Distance Performance .
Gambar 16. Operator cluster distance performance pada rapidminer
Gambar  16  menunjukkan  operator  cluster distance  performance  yang  dipakai  untuk  mengukur nilai  evaluasi  pengelompokan  berdasarkan indeks Davies-Bouldin (DBI).
Tabel 8. Parameter Operator Cluster Distance Performance No. Parameter Isi 1. Main Criterion Davies Bouldin 2. Normalisasi True 3. Maximize True
Tabel  diatas  merupakan  Parameter  pada  operator Cluster Distance Performance yang digunakan dalam menemukan  nilai  evaluasi  optimal pada algoritma K- Means. Gambar  model  proses  sampai  dengan  proses Data Mining ditunjukkan seperti gambar dibawah ini.
Gambar 17. Model proses sampai dengan langkah data mining

## 3.6. Evaluasi
Hasil evaluasi analisis data pemilu menggunakan clustering  algorima  sebanyak  24  kali  eksperimen pengelompokan data dilakukan dengan nilai  K  mulai dari  2  hingga  25.  Eksperimen  bertujuan  mencari kluster optimal  dengan  nilai Davies-Bouldin  Index ( DBI ) terbaik.  Eksperimen  lain  adalah  uji  coba kombinasi parameter jumlah iterasi (1 hingga 100) dan tipe  pengukuran  ( Mixed  Measures,  Numerical Measures, Bregman Divergences ) untuk mendapatkan nilai  DBI  terkecil.  Hasil  keseluruhan  eksperimen ditampilkan pada gambar 18 , yang menunjukkan nilai DBI  untuk  setiap  kombinasi  parameter  dan kluster yang dihasilkan.
Gambar 18. Hasil parameter set operator Optimize Parameters (Grid)
Gambar  18  menunjukkan  beberapa  informasi penting  terkait  performa  hasil  proses  data  mining pengelompokan  ( clustering )  menggunakan  algoritma K-Means pada penelitian ini. Diperoleh bahwa jumlah kluster  optimal  adalah  3  (K=3),  ditunjukkan  dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) terbaik yaitu 0,334. Oleh  karena  itu,  model  klusterisasi  dengan  3  kluster tersebut dapat dianggap sebagai model paling optimal.
Jenis  pengukuran  ( measure  type )  yang  digunakan adalah NumercalMeasures , yang membantu algoritma K-Means mencapai  nilai  optimasi  terbaik.  Iterasi terbaik  untuk  mencapai  nilai  K  optimal  juga ditunjukkan, yaitu  pada  iterasi  ke-1.  Secara keseluruhan hasil ini menunjukkan bahwa proses data mining  dengan  algoritma K-Means telah  berhasil dilakukan dengan baik sesuai tujuan penelitian.
Gambar 18. Cluster Model
Model klusterisasi pada penelitian ini menghasilkan  3  kluster,  yaitu  kluster  0  dengan  232 anggota, cluster 1 dengan  160  anggota, dan cluster 2 dengan 224 anggota. Ketiga kluster  ini  menunjukkan pola  perolehan  suara  yang  berbeda  pada  pemilu legislatif di Kota Cirebon.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Penerapan Clustering Dataset  Pemilu  2014 dan 2019 DPR RI Kota Cirebon Menggunakan Algoritma K-Means Pada  penelitian  ini,  telah  dilakukan  penerapan pengelompokan ( clustering ) dataset perolehan suara di KPU Kota Cirebon dengan menggunakan algoritma K- Means .  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah metode Knowledge Discovery in Database (KDD) dan perangkat  lunak  yang  digunakan  adalah  RapidMiner versi 10.3. Tahapan analisis terdiri dari beberapa tahap yaitu  seleksi  data  dengan  melakukan  penambahan atribut id dengan operator generate id , pra-pemrosesan data    dengan  operator select  attribute ,  transformasi data  dengan  operator nominal  to  numerical dan normalize ,  penerapan  operator K-Means dan Cluster Distance  Performance untuk  proses  data  mining, pengukuran  evaluasi  DBI  untuk  menentukan  kluster optimal,  serta  evaluasi  dengan  menganalisis  hasil kluster.

## 4.2. Hasil Evaluasi Nilai Davies Bouldin Index
Hasil  evaluasi DBI diperoleh  nilai  terbaik  yaitu pada  model  dengan  3 cluster (K=3)  sebesar  0,334. Dengan  demikian,  berdasarkan  nilai DBI tersebut, model K-Means dengan 3 kluster (K=3) dinilai paling optimal dan mampu melakukan pengelompokkan data secara  baik.  Hasil  ini  sejalan  dengan  penelitian  [7], [13]  dalam  kajiannya  menyatakan  bahwa  Nilai DBI yang semakin mendekati 0 menunjukkan pengelompokan  data  yang  baik  dengan cluster yang kompak  dan  terpisah  satu  sama  lain.  Sehingga  nilai DBI yang  rendah  mengindikasikan  model clustering yang optimal.

## 4.3. Hasil Evaluasi Nilai Iterasi
Dalam proses data mining klusterisasi, dilakukan pemodelan  dengan  berbagai  parameter  iterasi  mulai dari 1 hingga 100, dengan tujuan mencari nilai iterasi terbaik  untuk  performa  optimal  algoritma K-Means . Parameter Max Runs ditetapkan agar proses clustering dilakukan  berulang  pada  setiap  nilai  K  untuk mendapatkan  hasil  iterasi  terbaik.  Setelah  proses training iteratif tersebut, didapatkan bahwa iterasi ke- 1  merupakan  nilai  terbaik,  dimana  performa klusterisasi menghasilkan pengelompokan data paling akurat dengan nilai evaluasi teroptimum, yaitu berupa nilai Davies-Bouldin Index paling minimum dibanding iterasi lain.

## 4.4. Hasil Evaluasi Measure Type
Dalam  proses  data  mining  klusterisasi  dataset pemilu  menggunakan  algoritma K-Means ,  telah dilakukan optimasi nilai parameter measure type yang menentukan  jenis  pengukuran  untuk  menghitung ketidakmiripan  antar  data.  Terdapat  3  jenis measure type yang  diujicobakan  yaitu Mixed  Measures, Numerical  Measures,  dan  Bregman  Divergences. Setelah  dilakukan  percobaan  dengan  menerapkan masing-masing  jenis measure  type tersebut  untuk proses klusterisasi, didapatkan hasil bahwa Numerical Measures memberikan  performa  paling  optimal ditinjau  dari  nilai  evaluasi Davies  Bouldin  Index dan iterasi terbaik yang dihasilkan.
4.5. Hasil  Analisis  Pengelompokkan  Dataset Pemilu dengan Algoritma K-Means Berdasarkan  proses  pengelompokan  K-Means yang  telah  dilaksanakan,  didapatkan  pengetahuan bahwa terbentuk 3 klaster perolehan suara yang terdiri dari:
a. Kluster  0,  yang  terletak  di  Kecamatan  Kejaksan, didominasi oleh PDIP dengan urutan partai PDIP,
Gerindra,  PKS,  dan  NasDem.  Tingkat  kompetisi yang  tinggi  menunjukkan  persaingan  ketat  antar partai di wilayah ini, sementara PDIP mendominasi kluster ini,  mencerminkan kekuatan basis pemilihnya di Kecamatan Kejaksan.
b. Kluster  1,  yang  sebagian  besar  berasal  dari Kecamatan  Harjamukti  dan  Lemahwungkuk, didominasi oleh PDIP dan Gerindra dengan urutan partai PDIP, Gerindra, PKS, dan Golkar. Meskipun tingkat  kompetisi  dalam  kluster  ini  tergolong menengah, PDIP dan Gerindra tetap mempertahankan  dominasi  mereka,  menunjukkan pengaruh  yang  kuat  di  wilayah  Kecamatan Harjamukti  dan  Lemahwungkuk,  dengan  PDIP memegang posisi unggul.
c. Kluster  2,  yang  sebagian  besar  pendukungnya berasal  dari  Kecamatan  Pekalipan  dan  Kesambi, didominasi oleh PDIP, Gerindra, dan PKS, dengan urutan partai PDIP, Gerindra, PKS, dan NasDem. Tingkat  kompetisi  dalam  kluster  ini  tergolong rendah, menandakan bahwa persaingan antar partai tidak begitu ketat di wilayah tersebut.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan,  dapat disimpulkan  bahwa  penerapan  metode  KDD  dengan Algoritma K-Means untuk  klusterisasi  data  pemilu berhasil  dilakukan  dan  memberikan  hasil  optimal dengan 3 kluster terbaik ditinjau dari nilai DBI 0,334. Iterasi  ke-1  juga  diperoleh  untuk  menentukan  nilai optimasi  kluster.  Selain  itu,  Numerical  Measures sebagai measure type terbukti menghasilkan nilai DBI terbaik.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan  bahwa parameter  algoritma  yang  diusulkan  telah  mampu mengekstraksi  pola  data  pemilu  secara  optimal  ke dalam  3  kelompok  yaitu  Kluster  pertama  (0) merupakan  kelompok  partai  politik  dengan  tingkat kompetisi  tinggi  (232  Anggota),  Kluster  kedua  (1) merupakan  kelompok  partai  politik  dengan  tingkat kompetisi menengah (160 anggota), dan Kluster ketiga (2) merupakan kelompok partai politik dengan dengan tingkat  kompetisi  rendah  (224  anggota).  Kluster  0, yang terletak di Kecamatan Kejaksan, didominasi oleh PDIP dengan urutan partai PDIP, Gerindra, PKS, dan NasDem.  Kluster 1, yang sebagian besar berasal dari Kecamatan Harjamukti dan Lemahwungkuk, didominasi  oleh  PDIP  dan  Gerindra  dengan  urutan partai  PDIP,  Gerindra,  PKS,  dan  Golkar.  Kluster  2, yang  sebagian  besar  pendukungnya  berasal  dari Kecamatan  Pekalipan  dan  Kesambi,  didominasi  oleh PDIP, Gerindra, dan PKS, dengan urutan partai PDIP, Gerindra,  PKS,  dan  NasDem.    Informasi  hasil klusterisasi ini dapat dimanfaatkan untuk mengetahui pola persaingan antar partai politik dan dan koalisi di setiap daerah pemilihan. Untuk penelitian selanjutnya disarankan  mengembangkan  dengan  algoritma  lain seperti K-Medoids ,  menambahkan  fitur/atribut  agar klusterisasi  lebih  spesifik,  serta  analisis  performa seperti  jenis  pengukuran  parameter  lain  untuk mendapatkan hasil yang lebih baik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  P.  H.  Syahda  and  A.  Rafni,  “Strategi  Calon Legislatif  Partai  Gerindra  dalam  Memenangkan Pemilu Legislatif Tahun 2019 di Kota Padang,” Journal of Civic Education , vol. 4, no. 1, pp. 66– 72, 2021, doi: 10.24036/jce.v4i1.419.
[2]  D.  Alfatah,  S.  Tinggi,  and  I.  A.  Bengkulu, “Application  of  the  K-Means  Clustering Algorithm  in  Mapping  the  Regional  Voter Strategy  for  the  Legislative  Candidates  for  the DPR RI Penerapan Algoritma K-Means Clustering  dalam  Memetakan  Strategi  Daerah Pemilih pada Calon Legislatif DPR RI,” Jurnal Komitek ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  435–443,  2021, [Online]. Available: https://doi.org/10.53697/jkomitek.v1i2
[3]  M.  Sholeh,  E.  K.  Nurnawati,  and  U.  Lestari, “Penerapan Data Mining dengan Metode Regresi Linear  untuk  Memprediksi  Data  Nilai  Hasil Ujian  Menggunakan  RapidMiner,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 8, no.
1, pp. 10–21, 2023,
doi:
10.14421/jiska.2023.8.1.10-21.
[4]  H.  Kim  and  M.  Park,  “Discovering  fashion industry  trends  in  the  online  news  by  applying text mining and time series regression analysis,” Heliyon ,  vol.  9,  no.  7,  p.  e18048,  2023,  doi: 10.1016/j.heliyon.2023.e18048.
[5]  Haris  Kurniawan,  Sarjon  Defit,  and  Sumijan, “Data  Mining  Menggunakan  Metode  K-Means Clustering  Untuk  Menentukan  Besaran  Uang Kuliah Tunggal,” Journal  of  Applied  Computer Science and Technology , vol. 1, no. 2, pp. 80–89, 2020, doi: 10.52158/jacost.v1i2.102.
[6]  H.  Gunawan  and  V.  Purwayoga,  “Data  Mining Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering Untuk  Mengetahui  Potensi  Penyebaran  Virus Corona  Di  Kota  Cirebon,” Jurnal  Sisfokom (Sistem Informasi dan Komputer) , vol. 11, no. 1,
pp. 1–8, 2022, doi:
10.32736/sisfokom.v11i1.1316.
[7]  N.  Puspitasari,  G.  Lempas,  H.  Hamdani,  H. Haviuddin,  and  A.  Septiarini,  “Perbandingan Algoritma  K-Means  dan  Algoritma  K-Medoids Pada Kasus Covid-19 di Indonesia,” Building of Informatics, Technology and Science (BITS) , vol.
4, no. 4, pp. 2015–2027, 2023, doi: 10.47065/bits.v4i4.2994.
[8]  K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K- means  clustering  algorithm,” IEEE  Access ,  vol.
8, pp. 80716–80727, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[9]  N. Puspitasari, H. Haviluddin, and F. U. J. Helmi Puadi, “Klasterisasi Wilayah Penghasil Tanaman Lada  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Indonesian Journal of Computer Science , vol. 11, no. 3, pp. 1001–1013, 2022, doi: 10.33022/ijcs.v11i3.3104.
[10]  T.  M.  Ghazal et  al. ,  “Performances  of  k-means clustering  algorithm  with  different  distance
metrics,” Intelligent  Automation  and  Soft Computing ,  vol.  30,  no.  2,  pp.  735–742,  2021, doi: 10.32604/iasc.2021.019067.
[11]  S.  Ramadhani,  D.  Azzahra,  and  T.  Z, “Comparison  of  K-Means  and  K-Medoids Algorithms  in  Text  Mining  based  on  Davies Bouldin  Index  Testing  for  Classification  of Student’s  Thesis,” Digital Zone: Jurnal
Teknologi  Informasi  dan  Komunikasi ,  vol.  13, no. 1,
pp. 24–33, 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[12]  Y. Irawan, “Implementation of Data Mining  for Determining  Majors  Using  K-Means  Algorithm in Students of Sma Negeri 1 Pangkalan Kerinci,” Journal of Applied Engineering and Technological  Science , vol. 1, no. 1, pp. 17–29, 2019, doi: 10.37385/jaets.v1i1.18.
[13]  Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies Bouldin  Index  Algorithm  for  Optimizing Clustering  Case  Studies  Mapping  School Facilities,” TEM  Journal ,  vol.  10,  no.  3,  pp. 1099–1103, 2021, doi: 10.18421/TEM103-13.
[14]  T.  Hartati  and  Y.  Arie  Wijaya,  “Analisis  Data Lalu Lintas Jaringan Di Kantor Cangehgar Cyber Operation  Center  Menggunakan   Algritma  K- Means  Network  Traffic  Data  Analysis  At Cangehgar Cyber Operation Center Office Using K-Means Algorithm,” Jurnal Ilmiah NERO , vol. 7, no. 1, pp. 75–84, 2022.
[15]  A.  Ardhianto,  B.  Relawanto,  and  A.  Wibowo, “Algoritme  K-Means  dalam  Pengelompokan Kantor  Cabang  untuk  Optimalisasi  Manajemen Perbankan,” Jurnal  Telematika ,  vol.  15,  no.  2, pp. 71–76, 2020, [Online]. Available: https://journal.ithb.ac.id/telematika/article/view/ 351