Penerapan algoritma K-Means Clustering dalam identifikasi pola penggunaan barang di gudang KPU Kabupaten Banyuwangi

Abstract

Pengelolaan logistik dalam penyelenggaraan pemilihan umum memiliki peran vital dalam menjamin kelancaran dan efisiensi proses demokrasi. Namun, pengelolaan barang logistik di gudang Komisi Pemilihan Umum (KPU) Kabupaten Banyuwangi masih dilakukan tanpa analisis data historis yang terstruktur, sehingga berpotensi menimbulkan ketidakefisienan dalam perencanaan dan distribusi barang. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola penggunaan barang logistik Pilkada menggunakan algoritma K-Means Clustering pada data historis penggunaan barang di gudang KPU Kabupaten Banyuwangi. Data penelitian terdiri dari 206 record dengan 37 atribut yang mencakup berbagai jenis logistik seperti kotak suara, bilik suara, dan formulir. Analisis dilakukan menggunakan perangkat lunak RapidMiner Studio 9.10 dengan tahapan data preprocessing meliputi pembersihan, normalisasi, serta pembagian data training dan testing. Hasil analisis menunjukkan bahwa data dapat dikelompokkan ke dalam tiga cluster utama yang merepresentasikan tingkat kebutuhan tinggi, sedang, dan rendah. Dapat disimpulkan bahwa evaluasi model menggunakan Davies-Bouldin Index menunjukkan bahwa nilai K menghasilkan pemisahan cluster terbaik dengan struktur data yang kompak. Temuan ini diharapkan dapat menjadi dasar dalam pengambilan keputusan strategis untuk meningkatkan efisiensi pengelolaan gudang logistik Pilkada di KPU Kabupaten Banyuwangi.