## EXPLORER

## Klasifikasi Data Penduduk Pada Pemilihan Umum Di Kota Binjai Menggunakan Algoritma K-Means
(Studi Kasus : KPU Kota Binjai)
Windy Indah Sary Sinaga 1 , Relita Buaton 2 , Hermansyah Sembiring 3*
1,2,3 STMIK Kaputama, Binjai, Indonesia
1 sinagawindy5@gmail.com, 2 bbcbuaton@gmail.com, 3 hermansyahsembiring2@gmail.com
Abstrak− Pertumbuhan penduduk merupakan suatu hal yang terus berlanjut dalam sebuah lingkungan baik dalam daerah pedesaan maupun perkotaan. Jumlah penduduk yang semakin pesat harus didata ulang di dalam sebuah instansi pemerintahan. Begitupun pada Kantor KPU Kota Binjai harus mendata kembali data penduduk terutama penduduk  di  kota  Binjai  yang  berhak  melaksanakan  Pemilihan  Umum  di  tahun  2024  dengan  melibatkan masyarakat  yang  telah  terdata  sebelumnya.  Ditemukan  juga  permasalahan  data  penduduk  yang  telah  pindah domisili namun  data  dirinya  sudah  didata  untuk melakukan  pemilihan  umum  di  tahun  2024.  Dengan  itu harus dilakukan pendataan ulang untuk menyeleksi data penduduk sehingga menghasilkan status data penduduk baru agar tidak ditemukan data yang tidak sesuai dengan yang seharusnya. Dengan mengamati persoalan diatas Data Mining dengan metode Clustering sangat tepat untuk digunakan untuk menghasilkan knowledge kelompok data penduduk baru untuk melaksanakan pemilihan umum di KPU Binjai, dengan menggunakan Aplikasi MATLAB juga  sangat tepat  dipilih  dalam  permasalahan ini  sehingga dapat menghasilkan  keluaran  dari  data mining  yang dapat digunakan dalam pengambilan keputusan dimasa depan. Penelitian ini bertujuan untuk mengolah data agar menghasilkan data penduduk di kota Binjai dalam pelaksanaan pemilihan umum, mengimplementasikan sistem agar  dapat  mengelompokkan  data  penduduk  baru  di  tengah  data  penduduk  yang  lama  dan  merancang pengelompokkan data dalam menentukan kelompok data penduduk  berdasarkan kondisi  kriteria di Kantor KPU Kota Binjai. Dengan menggunakan  metode clustering yang telah digunakan untuk mengolah data penduduk pada pemilihan umum di kota Binjai dapat menghasilkan informasi baru dari 1000 data yang telah diuji. Dari 1000 data penduduk pemilihan umum di Kota Binjai maka diperoleh 3 cluster dengan hasil 7 pengujian dimana cluster 1 berjumlah 225 data, cluster 2 berjumlah 436 data dan cluster 3 berjumlah 339 data.
Kata Kunci: Data_Penduduk, KPU, Clustering , K-Means
Abstract− Population  growth  is  something  that  continues  in  an  environment  both  in  rural  and  urban  areas.  The  rapidly increasing number of residents must be re-recorded in a government agency. Likewise, the Binjai City KPU Office must re- record population data, especially residents in the city of Binjai who have the right to carry out the General Election in 2024 by  involving  the  community  that  has  been  previously  recorded.  Problems  were  also  found  with  data  on  residents  who  had moved domiciles but their personal data had already been recorded for general elections in 2024. With that, data collection had to be re-done to select population data so as to produce a new population data status so that data was not found that did not match what it should be. By observing the problems above Data Mining with the Clustering method is very appropriate to be  used  to  generate  knowledge  of  new  population  data  groups  to  carry  out  general  elections  at  the  KPU  Binjai,  using  the MATLAB application is also very appropriate to choose in this problem so that it can produce output from data mining that can be used in future decision making. This study aims to process data to produce population data in the city of Binjai in the implementation  of  general  elections,  implement  a  system  so  that  it  can  classify  new  population  data  in  the  middle  of  old population  data  and  design  data  grouping  in  determining  population data  groups based  on  criteria  conditions  at the  KPU Office in Binjai city. By using the clustering method that has been used to process population data at general elections in the city of Binjai, it can produce new information from 1000 data that has been tested. From 1000 population data for general elections in Binjai City, 3 clusters are obtained with the results of 7 tests where  cluster 1 totals 225 data, cluster 2 has 436 data and cluster 3 has 339 data.
Keywords : Population_Data, KPU, Clustering, K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Pertumbuhan penduduk merupakan suatu hal yang terus berlanjut dalam sebuah lingkungan baik dalam daerah pedesaan maupun perkotaan [1]–[3]. Jumlah penduduk yang semakin pesat harus didata ulang di dalam sebuah instansi pemerintahan. Kantor KPU kota Binjai juga mendata kembali data penduduk terutama penduduk di kota Binjai  yang  berhak  melaksanakan  Pemilihan  Umum  di  tahun  2024  dengan  melibatkan  masyarakat  yang  telah terdata sebelumnya.
Komisi Pemilihan Umum Republik Indonesia (KPU RI) adalah lembaga negara yang menyelenggarakan pemilihan umum di Indonesia [4]–[6]. Sebagai amanat konstitusi, penyelenggara pemilihan umum dilaksanakan oleh suatu komisi pemilihan umum yang bersifat nasional, tetap, dan mandiri. Sifat nasional mencerminkan bahwa

## EXPLORER
wilayah  kerja  dan  tanggung  jawab  KPU  sebagai  penyelenggara  Pemilihan  Umum  mencakup  seluruh  wilayah Negara Kesatuan Republik Indonesia [6], [7]. Sifat tetap menunjukkan KPU sebagai lembaga yang menjalankan tugas  secara  berkesinambungan  meskipun  dibatasi  oleh  masa  jabatan tertentu.  Sifat mandiri  menegaskan  KPU dalam menyelenggarakan Pemilihan Umum bebas dari pengaruh pihak mana pun.
Penelitian  ini  dilakukan  dengan  cara  melakukan  wawancara  langsung  dengan  pihak  Kantor  KPU  kota Binjai. Dalam penelitian ini memuat 700 data penduduk yang berada dibeberapa kecamatan di Kota Binjai, namun terdapat  permasalahan  yang harus  diperhatikan dalam  pelaksanaan  pemilihan  umum  yang  dilakukan di  Kantor KPU kota Binjai ini, bahwa masyarakat yang sebelumnya memiliki hak untuk memilih yang hak pilihnya belum dicabut, ternyata  tidak terdata sehingga tidak dapat memilih dan tidak terdata  pada data penduduk yang berhak melaksanakan pemilihan umum di tahun 2024.
Ditemukan juga permasalahan data penduduk yang telah pindah domisili namun data dirinya sudah didata untuk melakukan pemilihan umum di tahun 2024 [8]. Untuk itu harus dilakukan pendataan ulang untuk menyeleksi data  penduduk  sehingga  menghasilkan  status  data  penduduk  baru  agar  tidak  ditemukan  data  yang tidak  sesuai dengan yang seharusnya.
Adanya status data yang masih belum valid pada pihak kantor KPU Binjai menandakan bahwa status data yang dikirimkan masih dalam bentuk pembahasan atau masih mungkin berubah atau sifat datanya belum  selesai verifikasi  [9].  Jika  data  telah  selesai  verifikasi  maka  status  data  bisa  diubah  menjadi  data  final.  Berdasarkan permasalahan tersebut maka metode clustering dapat digunakan sebagai solusi dengan mengolah data yang sudah ada untuk dapat menghasilkan informasi, dengan beberapa kriteria yang ditetapkan antara lain umur, domisili, dan status hak pilihnya.
Dengan mengamati persoalan yang telah diulas sebelumnya, Data Mining dengan metode Clustering sangat tepat  untuk  digunakan  untuk  menghasilkan  knowledge  kelompok  data  penduduk  baru  untuk  melaksanakan pemilihan  umum  di  KPU  Binjai,  dengan  menggunakan  Aplikasi  MATLAB  juga  sangat  tepat  dipilih  dalam permasalahan  ini  sehingga  dapat  menghasilkan  keluaran  dari  data  mining  yang  dapat  digunakan  dalam pengambilan keputusan dimasa depan.
Tujuan dalam penelitian ini adalah untuk mengolah data agar menghasilkan data penduduk di kota Binjai dalam pelaksanaan pemilihan umum, mengimplementasikan sistem agar dapat mengelompokkan data penduduk baru di tengah data penduduk yang lama dan merancang pengelompokkan data dalam menentukan kelompok data penduduk  berdasarkan kondisi  kriteria di Kantor KPU kota Binjai.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Metode Clustering
Metode clustering merupakan suatu metode untuk mencari danmengelompokkan data yang memiliki kemiripan karakteriktik  ( similarity )  antara  satudata  dengan  data  yang  lain. Clustering merupakan  salah  satu  metode data mining yang  bersifat  tanpa  arahan  ( unsupervised ),  maksudnya  metode  ini  diterapkan  tanpa  adanyalatihan ( training ) dan tanpa ada guru ( teacher ) serta tidak memerlukan target output [10]. Clustering adalah salah satu alat bantu pada data mining yang membantu mengelompokan obyek-obyek yang didasarkan hanya pada informasi yang ditentukan dalam data yang menggambarkan obyek dan hubungan diantaranya [11]. Cluster adalah sekelompok obyek-obyek data yang memiliki kemiripan satu dengan yang lainnya dan ketidakmiripan dengan record-record dalam cluster [12].
Terdapat berbagai metode yang dapat digunakan untuk mengukur nilai kesamaan antar objek-objek yang dibandingkan, antara lain:
1. Euclidean Distance . Euclidean distance merupakan salah satu metode perhitungan jarak yang digunakan untuk mengukur jarak dari 2 (dua) buah titik dalam Euclidean space . Untuk mengukur tingkat kemiripan data dengan rumus euclidean distance digunakan rumus berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| =   √∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) 2 𝑛 𝑖=1
(1)
Dimana  d  = jarak antara x dan y; x = data pusat klaster; y  = data pada atribut;i = setiap data; n = jumlah data; xi = data pada pusat klaster ke i dan  yi = data pada setiap data ke i.
2. Manhattan Distance
Manhattan distance digunakan untuk menghitung perbedaan absolut (mutlak) antara koordinat sepasang objek. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut: 𝑑(𝑥, 𝑦) = ∑ |𝑥𝑖 − 𝑦𝑖| 𝑛 𝑖=1
(2)
Dimana d = jarak antara x dan y; x = data pusat klaster; y = data pada atribut; i = setiap data; n = jumlah data; xi = data pada pusat klaster ke i dan yi = data pada setiap data ke i.
3. Minkowski Distance

## EXPLORER
Minkowski distance merupakan sebuah metrik dalam ruangvektor di mana suatu norma didefinisikan ( normed vector space ) sekaligus dianggap sebagai generalisasi dari Euclidean distance dan Manhattan distance . Berikut rumus yang digunakanmenghitung jarak dalam metode ini: 𝑑(𝑥, 𝑦) =  (∑ |𝑥𝑖 − 𝑦𝑖|𝑝 𝑛 𝑖=1 ) 1/𝑝
(3)
Dimana d = jarak antara x dan y; x = data pusat klaster; y = data pada atribut; i = setiap data; n  =jumlah  data, xi = data pada pusat klaster ke i; yi = data pada setiap data ke i dan p = power.
2.2 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means merupakan algoritma yang sangat sederhana untuk mengklasifikasikan atau mengelompokan sejumlah besar objek dengan atribut tertentu kedalam kelompok–kelompok ( cluster ) sebanyak K, pada algoritma K-Means . Jumlah cluster K sudah ditentukan terlebih dahulu, K-Means adalah salah satu metode clustering non hirarki yang berusaha partisikan data ke dalam cluster / kelompok sehingga data memiliki karakteristik yang sama akan  dikelompokan  ke  dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokan ke dalam kelompok lain [13], [14].
Tahapan dari algoritma K-Means sebagai proses dari metode Clustering adalah sebagai berikut [15]:
1. Pilih jumlah cluster K.
2. Inisialisasi k pusat cluster ini bisa dilakukan dengan berbagai cara. Namun yang paling sering dilakukan adalah dengan cara random. Pusat-pusat cluster diberi nilai awal dengan angka-angka random.
3. Alokasikan semua data/ objek ke cluster terdekat. Kedekatan dua objek ditentukan berdasarkan jarak kedua objek  tersebut.  Demikian  juga  kedekatan  suatu data  ke cluster tertentu  ditentukan  jarak antara  data  dengan pusat cluster . Dalam tahap ini perlu dihitung jarak tiap data ke tiap pusat cluster . Hitung kembali pusat cluster dengan keanggotaan cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata dari semua data/ objek dalam cluster tertentu. Jika dikehendaki bisa juga menggunakan median dari cluster tersebut. Jadi rata-rata ( mean ) bukan satusatunya ukuran yang bisa dipakai.
4. Tugaskan lagi setiap objek memakai pusat cluster yang baru. Jika pusat cluster tidak berubah lagi maka proses clustering selesai. Atau, kembali ke langkah nomor 3 sampai pusat cluster tidak berubah lagi.

## 2.3 Klasifikasi Data
Klasifikasi  data  adalah  proses  mengasosiasikan  karakteristik  metadata  ke  setiap  aset  di  kawasan  digital,  yang mengidentifikasi jenis data yang terkait dengan aset tersebut [16]. Informasi memiliki hubungan atau relasi yang dekat dengan data karena Informasi berasal dari data. Data adalah hal, peristiwa, atau kenyataan lain apapun yang mengandung  sesuatu  pengetahuan  untuk  dijadikan  sebagai bahan menyusun  keterangan,  membuat  kesimpulan, atau mengambil keputusan.

## 2.4 Data Penduduk
Secara  umum  data  dapat  diartikan  sebagai  kumpulan  informasi  yang  diperoleh  dari  suatu  pengamatan  berupa angka, lambang atau sifat yang dapat memberikan gambaran tentang suatu keadaan atau persoalan. Data juga dapat didefinisikan sebagai sekumpulan informasi atau nilai yang diperoleh dari pengamatan (observasi) suatu objek.
Kependudukan  atau  demografi  merupakan  ilmu  yang  mempelajari  dinamika  kependudukan  manusia. Demografi meliputi ukuran, struktur, dan distribusi penduduk, serta bagaimana jumlah penduduk berubah setiap waktu akibat kelahiran, kematian, migrasi, serta penuaan [17]. Analisis kependudukan dapat merujuk masyarakat secara keseluruhan atau kelompok tertentu yang didasarkan kriteria seperti pendidikan, kewarganegaraan,agama atau etnisitas tertentu. Dengan demikian data kependudukan adalah segala  tampilan data penduduk dalam bentuk resmi maupun tidak resmi yang diterbitkan oleh badan-badan pencatatan kependudukan (pemerintah maupun non pemerintah), dalam berbagai bentuk angka, grafik, gambar dan lain lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Metodologi Penelitian
Metodologi  penelitian  adalah  proses  atau  cara  ilmiah  untuk  mendapatkan  data  yang  akan  digunakan  untuk keperluan  penelitian.  Dalam  melakukan  penelitian  pada  penelitian  ini,  penulis  mengikuti  tahapan  metodologi dalam penelitian ini yaitu sebagai berikut:

## EXPLORER
Gambar 1. Metodologi Penelitian
Berikut penjelasan dari gambar 1.
1. Identifikasi Masalah
Tahap  ini  merupakan  tahap  awal  yang  digunakan  untuk  mengidentifikasi  masalah  dengan  tujuan  untuk mengamati  dan mencari  permasalahan  yang  sedang  dihadapi  pada  objek  penelitian  yaitu  KPU  Kota  Binjai, dalam  tahap  ini  peneliti  melakukan  riset  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  sebuah  permasalahan  yang dihadapi oleh KPU kota Binjai.
2. Mengumpulkan Teori
Pengumpulan teori-teori  yang  berhubungan  dengan  pokok  permasalahan  seperti teori tentang Data  Mining , teori Data Penduduk, metode  yang digunakan dan aplikasi perancangan dari sistem yang diperlukan. Dalam tahap ini, teori dikumpulkan dari beberapa sumber seperti buku-buku, jurnal, artikel dan referensi lainnya.
3. Pengujian Metode
Pada tahap ini peneliti akan menguji metode yang digunakan dalam proses pengelompokan data yang tepat, dengan  panduan  yang  sudah  ada  pada  teori-teori  pendukung  dari  buku-buku  maupun  jurnal  terkait  dengan pokok permasalahan.
4. Perancangan Sistem
Pada tahap ini dilakukan perancangan sistem terhadap masalah yang sedang diteliti, bisa berupa tahap untuk merancang alur kerja dari sistem dan juga merancang desain dari tampilan tatap muka ( interface ) dari sistem yang  dibuat.  Rancangan  sistem  dibuat  untuk  mempermudah  pengguna  dalam  memahami  sistem  yang dibangun.
5. Implementasi Metode
Mengimplementasikan metode yang sudah diuji sebelumnya dengan rancangan sistem yang telah dibuat serta melakukan pengkodean ( coding ) sesuai dengan bahasa pemrograman yang digunakan untuk membuat sistem tersebut.
6. Pengujian Sistem
Pada  tahap  akhir,  dilakukan  serangkaian  pengujian  terhadap  sistem  yang  telah  dibuat,  pengujian-pengujian dilakukan  agar  dapat  menemukan  kesalahan-kesalahan  ( error )  pada  sistem  dan  melakukan  perbaikan- perbaikan yang diperlukan.

## 3.2 Analisa Pengujian Metode
Data input pada sistem berupa data yang didapatkan dari KPU Binjai. Data input sistem telah disimpan pada Ms. Office Excel sebagai penampung data, kemudian data akan ditransformasikan berdasarkan nilai transformasi dari masing-masing variabel yang digunakan. Data pendukung penelitian ini, yang diolah adalah data penduduk yang berasal dari KPU Binjai.
Tabel 1. Data Penelitian No Nama Lengkap Usia Kecamatan Status Hak Pilihnya 1  Irvan Satria 45 Binjai Timur Belum Dicabut, tidak terdata 2  Winda Hamdani 23 Binjai Timur Belum  dicabut, tidak terdata 3  Melia Br Ginting 73 Binjai Selatan Sudah dicabut, terdata 4  Kita Delvia Br Ginting 68 Binjai Selatan Belum dicabut, tidak terdata 5  Iskandar 39 Binjai Selatan Belum dicabut, pindah domisili 6  Muhammad Ryanda Syahputra 29 Binjai Selatan Belum dicabut, pindah domisili 7  Nina Astuti 49 Binjai Barat Akan dicabut, pindah domisili

## EXPLORER
Berdasarkan  hasil  proses  perhitungan  dengan  metode Clustering Algoritma K-Means ,  maka  tabel  2 menunjukan hasil penentuan group , yaitu sebagai berikut:
Tabel 2. Data Penelitian No Nama Umur (X) Kecamatan (Y) Status Hak Pilihnya (Z) C1 C2 C3 Gro up 1  Irvan Satria 4 1 1 2,25  3,26  4,02 1 2  Winda Hamdani 1 1 1 3,51  1,91  2,74 2 3  Melia Br Ginting 7 4 2 3,97  5,88  1,91 3 4  Kita Delvia Br Ginting 7 4 1 4,33  6,28  2,04 3 5  Iskandar 3 4 3 2,12  2,41  2,67 1 6  Muhammad Ryanda Syahputra 2 4 3 2,63  1,86  3,41 2 7  Nina Astuti 4 2 4 1,03  3,23  3,76 1 8  Parmin 1 2 1 3,36  1,33  5,11 2 9  Suci Rahayu 1 2 1 3,36  1,33  5,11 2 10  Ade Syahputra 3 2 4 1,22  2,47  4,20 1 11  Abdi Syurio 5 1 2 1,91  3,94  3,76 1 12  Hazrina 1 1 4 3,05  2,30  6,09 2 13  MERRY 3 3 4 1,58 2,5 3,63 1 14  Supriadi 4 1 3 1,03  3,12  4,14 1 15  Jumini 1 1 3 2,88  1,66  5,80 2 16  Reza Satria S  Panggabean 4 5 2 3,17  3,70  1,29 3 17  Nurhayati 3 5 4 3,24  3,19  3,32 2 18  Sri Banun Idarayani 1 5 1 4,16  2,58  4,32 2
Dari hasil pembahasan Group lama dari iterasi 1 didapat juga hasil dari pembahasan group baru seperti yang tertera  pada table 2, karena pada hasil iterasi ke-1 dan iterasi ke-2 tidak berubah atau terdapat persamaan, maka perhitungan iterasi dihentikan dan mendapatkan hasil seperti gambar 2:
8  Parmin 36 Binjai Barat Belum tercabut tidak terdata 9  Suci Rahayu 18 Binjai Barat Belum tercabut tidak terdata 10  Ade Syahputra 41 Binjai Barat Akan dicabut, pindah domisili 11  Abdi Syurio 52 Binjai Timur Sudah dicabut, terdata 12  Hazrina 20 Binjai Timur Akan dicabut, pindah domisili 13  Merry 40 Binjai Utara Akan dicabut, pindah domisili 14  Supriadi 45 Binjai Timur Belum dicabut, pindah domisili 15  Jumini 21 Binjai Timur Belum dicabut, pindah domisili 16  Reza Satria S Panggabean 42 Binjai Kota Sudah dicabut, terdata 17  Nurhayati 37 Binjai Kota Akan dicabut, pindah domisili 18  Sri Banun 22 Binjai Kota Belum tercabut tidak 19  Reggy Pratama 19 Binjai Timur Sudah dicabu, terdata 20  Suriyadi 34 Binjai Kota Sudah dicabut, terdata

## EXPLORER
Dari 20 data terdapat 3 group yaitu group 1 terdapat 7 data, group 2 terdapat 9 data dan group 3 terdapat 4 data. Adapun penjelasan dari 3 group tersebut sebagai berikut:
1. Cluster 1  Terdapat  7  Data  (3,71;  2,00;  3,00),  berdasarkan perhitungan  diatas  dapat  diketahui  bahwasannya pada cluster 1 data penduduk untuk pemilihan umum di Kota Binjai pada group Umur (X) adalah 42- 49, untuk kelompok Kecamatan (Y) ialah Binjai Timur, dan pada group Status Hak Pilihnya (Z) belum dicabut pindah domisili.
2. Cluster 2  Terdapat  9  Data  (1,33;  2,44;  2,22),  berdasarkan perhitungan  diatas  dapat  diketahui  bahwasannya pada cluster 1 data penduduk untuk pemilihan umum di Kota Binjai pada group Umur (X) adalah 18- 25, untuk kelompok Kecamatan (Y) ialah Binjai Timur, dan pada group Status Hak Pilihnya (Z) sudah dicabut terdata.
3. Cluster 3  Terdapat  6  Data  (5,25;  4,75;  1,75),  berdasarkan perhitungan  diatas  dapat  diketahui  bahwasannya pada cluster 1 data penduduk baru untuk pemilihan umum di kota Binjai pada group Umur (X) adalah 50-57, untuk kelompok Kecamatan (Y) ialah Binjai Selatan, dan pada group Status Hak Pilihnya(Z)  sudah dicabut terdata.

## 3.3 Implementasi
Implementasi merupakan tahap  penerapan  sekaligus  pengujian  bagi  sistem  baru  serta  merupakan tahap dimana aplikasi akan dioperasikan pada keadaan yang sebenarnya. Implementasi pada tahap ini merupakan proses tahap akhir dari penerapan metode Clustering pada sistem pengelompokan data sesuai dengan perancangan yang telah dilakukan. Implementasi dilakukan pada aplikasi pemrograman MATLAB dengan menerapkan metode Clustering pada coding program sehingga sistem dapat melakukan proses pengelompokan data dengan memanfaatkan sesuai dengan tahap-tahap pengelompokan data dan pengujian selanjunya menunakan aprlikasi RapidMiner. Dari hasil perancangan yang telah dilakukan, proses berhasil menerapkan metode Clustering dengan algoritma K-Means.

## 3.3.1 Implementasi dengan RapidMiner
Setelah melakukan implementasi metode pada rancangan sistem terhadap sistem pengelompokan data, maka untuk mengetahui hasil dari implementasi sistem tersebut, perlu dilakukan uji coba terhadap sistem yang telah selesai dirancang.  Pengujian akan  dilakukan dengan  memproses  data  input  sistem, Tampilan ini adalah  tampilan hasil proses pengelompokan data yang telah dilakukan pada pengelompokan data dengan metode Clustering yang telah di proses, grafik data hasil pengelompokan yang memberikan keterangan berupa titik koordinat peneglompokan data serta pusat cluster data, tampilan hasil sebagai pengelompokan data dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Hasil pengujian K-Means Cluster 4 pada RapidMiner
Untuk  memaksimalkan  hasil  dari K-Means pada  penelitian  ini  maka  akan  dilakukan  uji  coba  dengan menggunakan rapidminer untuk melihat hasil dari cluster 4 dan cluster 5, dengan pengujian ini akan dibandingkan hasil data yang diperoleh berdasarkan jumlah data yang digunakan pada penelitian ini yaitu sebanyak 1000 data. Berikut ini hasil dari pengujian K-Means cluster 4 dan 5 menggunakan rapidminer, adalah sebagai berikut: Dari hasil pengujian cluster 4 yaitu menghasilkan jumlah data: - cluster 1 : 248 data - cluster 2 : 250 data - cluster 3 : 250 data - cluster 4 : 252 data

## EXPLORER
Gambar 4. Hasil pengujian K-Means Cluster 5 pada RapidMiner
Dari hasil pengujian cluster 5 yaitu menghasilkan jumlah data: - cluster 1 : 197 data - cluster 2 : 202 data - cluster 3 : 201 data - cluster 4 : 201 data - cluster 5 : 199 data

## 3.3.2 Implementasi dengan MATLAB
Dari hasil analisa diatas ditentukan sebanyak 2 kali perulangan dimana cluster ditentukan sebanyak 2 (X, Y, dan Z) maka total iterasi sebanyak 4 kali, hal ini menunjukkan bahwa proses iterasi berhenti jika total dan jarak dengan iterasi sebelumnya sampai pada group yang tidak berubah lagi. Hasil akhir penentuan kelompok data  mana yang termasuk dalam group 1 dan group 2 , dapat dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Grafik Hasil Perhitungan Cluster 3 Keterangan :
Dari 1000 data penduduk pemilihan umum di Kota Binjai diperoleh 3 cluster dengan hasil pengujian 2 kali, dimana cluster 1 berjumlah 225 data , cluster 2 berjumlah 436 data dan cluster 3 berjumlah 339 data. Berikut adalah keterangan dari pusat cluster pada grafik :
● Cluster 1: 4,77; 2,70; 2.,50, dapat diketahui bahwa pada cluster 3 kelompok data penduduk pemilihan umum di kota Binjai pada group umur adalah  41 - 48 adalah dengan Kecamatan Binjai Barat dan  Status Hak Pilihnya ialah Sudah dicabut, terdata.
● Cluster 2: 2,16;  3,96; 2,47, dapat diketahui bahwa pada cluster 3 Kelompok data penduduk   pemilihan umum di kota Binjai pada group umur adalah  25 - 32 adalah dengan Kecamatan  Binjai Utara dan  Status Hak Pilihnya ialah Sudah dicabut, terdata.
● Cluster 3: 1,92; 1,45; 2,42, dapat diketahui bahwa pada cluster 3 Kelompok data penduduk   pemilihan umum di kota Binjai pada group umur adalah  17 - 24 adalah dengan Kecamatan Binjai Timur dan  Status Hak Pilihnya ialah Sudah dicabut, terdata.

## 4. KESIMPULAN
Metode clustering yang digunakan untuk mengolah data penduduk pada pemilihan umum di kota Binjai dapat menghasilkan informasi baru dari 1000 data yang telah diuji, berdasarkan data penduduk pemilihan umum di Kota Binjai maka diperoleh 3 cluster dengan hasil 7 pengujian dan diperoleh 14 iterasi  dimana cluster 1 berjumlah 225 data , cluster 2 berjumlah 436 data dan cluster 3 berjumlah 339 data, dan dengan rancangan yang telah dibangun

## EXPLORER
maka dapat menentukan klasifikasi data penduduk pemilihan umum di Kota Binjai dan menghasilkan data yang relevan dan tepat karena telah diuji dengan program sehingga menghasilkan rancang bangun yang dapat digunakan untuk penelitian ini.

## REFERENCES
[1] G.  Guntoro,  L.  Costaner,  and  L.  Lisnawita,  “Prediksi  Jumlah  Kendaraan  di  Provinsi  Riau  Menggunakan  Metode Backpropagation,” Inform. Mulawarman  J. Ilm. Ilmu Komput. , vol. 14, no. 1, 2019, doi: 10.30872/jim.v14i1.1745.
[2] Ramli, Nurhayati, and R. Saragih, “Jaringan Syaraf Tiruan Memprediksi Kebutuhan Alat Suntik Medis Dirumah Sakit Menggunakan Backpropagation, (Studi Kasus : RSU Bathesda),” JIKSTRA , vol. 3, no. 1, 2021.
[3] R.  Maulana,  N.  Suryani,  and  D.  C.  P.  Buani,  “Sistem  Pendukung  Keputusan  Pemilihan  Alat  Kontrasepsi  Terbaik Metode SMART (Simple Multi Attribute Rating Technique) Bagi Keluaraga Berencana,” EVOLUSI   J.  Sains  dan Manaj. , vol. 9, no. 1, 2021, doi: 10.31294/evolusi.v9i1.9940.
[4] L. Y. Dewi, H. L. N. Sinaga, N. A. Pratiwi, and N. Widiyasono, “Analisis Peran Komisi Pemilihan Umum (KPU) dalam Partisipasi Politik Masyarakat di Pilkada serta Meminimalisir Golput,” J. Ilmu Polit. dan Pemerintah. , vol. 8, no. 1, 2022, doi: 10.37058/jipp.v8i1.4082.
[5] A. Aryojati, “Persiapan KPU Menjelang Pemilu dan Pilkada 2024,” Pus. Penelit. Badan Keahlian DPR RI , vol. XIV, no. 2, 2022.
[6] D.  P.  Riau,  “Strategi  Pengendalian  Organisasi  dalam  Meningkatkan  Kinerja  Anggaran  (Studi  Evaluasi  Pengisian Aplikasi Smart dan E-Monev dalam Kinerja Anggaran di Kpu Kab/Kota Jawa Timur),” Syntax Lit. ; J. Ilm. Indones. , vol. 7, no. 5, 2022, doi: 10.36418/syntax-literate.v7i5.6992.
[7] Y. Agriyansyah and R. Adriadi, “Implementasi Kebijakan Pengelolaan dan Pelayanan Informasi Publik di KPU Kota Bengkulu,” J. Manaj. dan Ilmu Adm. Publik , 2022, doi: 10.24036/jmiap.v4i2.501.
[8] A.  Siswanto,  “Sistem  Pengelolaan  Arsip  Berbasis  Digitalisasi  Pada  Sub  Bagian  Umum  dan  Logistik  Kantor  KPU Provinsi Sulawesi Selatan,” Econ. Digit. Bus. Rev. , vol. 3, no. 1, 2022.
[9] “Pengelolaan Media Sosial KPU Kota Cilegon Sebagai Media Komunikasi : Studi Kasus KPU Kota Cilegon Banten Pilkada Tahun 2020,” J. Interak.  J. Ilmu Komun. , vol. 6, no. 1, 2022, doi: 10.30596/interaksi.v6i1.8298.
[10] K.  A.  Ginting,  R.  Buaton, and  M.  A.  Syari, “Penerapan  Data  Mining  Dalam  Pengelompokan  Penerimaan  Bantuan Untuk UMKM dengan Metode Clustering (Studi Kasus: Kec. Salapian),” J. Inform. Kaputama , vol. 6, no. SEMINAR NASIONAL INFORMATIKA (SENATIKA), pp. 729–738, 2022.
[11] P. W. Kesuma, A. Risalah, and B. P. Purba, “Penerapan Data Mining Dalam Proses Pengelompokkan Data Masyarakat Kurang Mampu di Kota Deli Serdang Menggunakan Metode Clustering ,” J. Masy. Inform. Sumatera Utara , vol. 10, no. 5, 2020, doi: 10.14710/jmasif.v7i1.10794.
[12] S. Ramadani, I. Ambarita, and A. M. H. P. Pardede, “Metode K-Means Untuk Pengelompokan Masyarakat Miskin Dengan Menggunakan Jarak Kedekatan Manhattan City Dan Euclidean (Studi Kasus Kota Binjai),” Inf. Syst. Dev. , vol. 4, no. 2, Jul. 2019.
[13] A. Ali and L. Musyfufah, “Klasterisasi Pasien BPJS Dengan Metode K-Means Clustering Guna Menunjang Program Jaminan Kesehatan Nasional Di Rumah Sakit Anwar Medika Balong Bendo Sidoarjo,” J. WIYATA  Stikes Yayasan Rumah Sakit Dr.Soetomo , vol. 2, no. 1, 2021, doi: 10.47292/joint.v2i2.30.
[14] R. Kurniawan, S. Suhada, and R. Dewi, “Penerapan Algoritma K-Means Clustering Dalam Persentase Merokok Pada Penduduk Umur Di Atas 15 Tahun Menurut Provinsi,” J. Sist. Komput. dan Inform. , vol. 2, no. 2, 2021.
[15] S.  Oktarian, S.  Defit,  and Sumijan,  “Klasterisasi  Penentuan Minat  Siswa  dalam  Pemilihan  Sekolah Menggunakan Metode Algoritma K-Means Clustering ,” J. Inf. dan Teknol. , vol. 2, no. 3, 2020, doi: http://www.jidt.org.
[16] W. Crisnawaty Manalu, A. Muhazir, D. Setiawan, S. Informasi, S. Triguna Dharma, and T. Komputer, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Minat Masyarakat  Terhadap Asuransi Jiwa Dengan Metode Algoritma C4.5,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , vol. 2, no. 1, 2023.
[17] Y.  R.  Sari,  A.  Sudewa,  D.  A.  Lestari,  and  T.  I.  Jaya,  “Penerapan  Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 2, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.