The uneven population density causes infrastructure development to only be concentrated in certain densely populated areas. This causes the results of development not to be enjoyed equally. This application was made to make it easier for people to find information about the population density in Banda Aceh, so that it is easier for people to analyze to build an infrastructure. This study uses the K-means method, K-Means is one of the data mining algorithms that can be used to determine data grouping. The way K-Means works will cluster areas that have high, medium, low population density. The results of this study using the K-Means method found that there were 26 villages with high density areas, while 33 villages and 31 villages low. From the cluster results obtained, the test uses the Davies Bouldin Index to find accuracy. And get optimal results of 0.59162.

Kepadatan penduduk yang tidak merata menyebabkan pembangunan infrastruktur hanya terpusat pada daerah-daerah tertentu yang padat penduduknya saja. Hal ini menyebabkan hasil pembangunan tidak bisa dinikmati secara merata. Aplikasi ini dibuatkan untuk mempermudah masyarakat dalam mencari sebuah informasi mengenai kepadatan penduduk yang ada di Banda Aceh, sehingga masyarakat lebih mudah dalam menganalisa untuk membangun sebuah infrastruktur. Penelitian ini menggunakan metode K-means, K-Means merupakan salah satu algoritma data mining yang dapat digunakan untuk mengetahui pengelompokkan data. Cara kerja K-Means akan mengcluster daerah mana yang memiliki kepadatan penduduk yang tinggi, sedang, rendah. Hasil penelitian ini menggunakan metode K-Means medapatkan daerah yang memiliki kepadatan tinggi terdapat 26 desa, sedang 33 desa dan rendah terdapat 31 desa. Dari hasil cluster yang didapat, pengujian menggunakan Davies Bouldin Index untuk mencari akurasi. Dan mendapatkan hasil optimal sebesar 0.59162