## OPTIMALISASI PARAMETER FEATURE SELECTION PADA PREDIKSI KASUS KEKERASAN DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINEAR
Yuli Yulia 1 , Rudi Kurniawan 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No. 10B, Majasem, Cirebon yy2225324@gmail.com

## ABSTRAK
Kekerasan kini telah menjadi persoalan sosial utama di Indonesia. Data statistik menunjukkan peningkatan kasus kekerasan yang sangat signifikan di Jawa Barat dalam beberapa tahun terakhir berdasarkan tempat kejadian yang  tercatat  oleh  Dinas  Pemberdayaan  Perempuan,  Perlindungan  Anak,  dan  Keluarga  Berencana.  Tujuan penelitian ini adalah memprediksi pola kasus kekerasan di Jawa Barat di masa depan dengan menerapkan teknik Data Mining. Peningkatan kasus ini mengindikasi bahwa masalah kekerasan di Jawa Barat belum tertangani dan dicegah  secara  maksimal.  Metode  yang  digunakan  adalah  Algoritma  Regresi  Linear  dengan  perangkat  lunak RapidMiner.  Parameter  Feature  Selection  jenis  M5  Prime,  greedy,  T-Test,  dan  Iterative  T-Test  dimanfaatkan untuk menghasilkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) yang optimal. Dari hasil penelitian menunjukkan keempat  jenis  feature  selection  menghasilkan  nilai  RMSE  sebesar  28,548  +/-  0,000.  Hasil  dari  penelitian  ini dijadikan  sebagai  salah  satu  strategi  bagi  pemerintah  dalam  upaya  pencegahan  dan  penanganan  terhadap permasalahan kasus kekerasan di Jawa Barat, serta meminimalisir dan mengantisipasi terjadinya kasus kekerasan masa yang akan datang.
Kata Kunci : Kekerasan, Regresi Linear, Root Mean Squared Error, Data Mining, RapidMiner, Jawa Barat.

## 1. PENDAHULUAN
Kekerasan  adalah  tindakan  atau  ancaman terhadap  diri  sendiri,  sekelompok  orang  atau masyarakat atau individu yang menyebabkan kematian, kerugian psikolog, trauma, atau perampasan hak [1]. Sedangkan menurut World Health Organization (WHO)  kekerasan    adalah  penggunaan seluruh  kekuatan        fisik    demi    mendapatkan kekuasaan  yang        biasanya        disertai        dengan ancaman,  sehingga    mengakibatkan    kerugian    bagi pihak lain,  seperti  luka  memar,  kematian,  kerugian secara psikologis, dan lain sebaginya [2]. Secara garis besar, tindakan kekerasan dapat didefinisikan sebagai suatu tindakan yang dapat merugikan orang lain, baik itu  secara  fisik  maupun  secara  psikis  [3].  Dinas Pemberdayaan  Perempuan,  Perlindungan  Anak  dan Keluarga Berencana mencatat jumlah kasus kekerasan berdasarkan  tempat  kejadian  kekerasan  di  Provinsi Jawa Barat dari tahun 2018 s.d. 2022, terjadi peningkatan  yang signifikan. Tahun 2018 terjadi  784 kasus, tahun 2019 805 kasus, tahun 2020 1.114 kasus, tahun  2021  964  kasus,  dan  tahun  2022  terjadi  1.919 kasus. Provinsi Jawa Barat merupakan salah satu dari tiga  provinsi  dengan  korban  kekerasan  terbanyak  di Indonesia  dengan  jumlah  1766  kasus  di  Jawa  Barat, 2162 kasus di Jawa Tengah, dan 2144 kasus di Jawa Timur [4]. Berdasarkan data di atas tingginya jumlah kasus tersebut mencerminkan permasalahan kekerasan masih belum tertangani secara merata [5].
Berdasarkan  permasalahan  diatas,  untuk  dapat menyelesaikan  permasalahan  yang  ada  maka  salah
satu  cara  dengan  membuat  model  prediksi  kasus kekerasan  dengan  menggunakan  teknik  data  mining [6].  Data  mining  merupakan  proses  penambangan informasi dari sekumpulan data dalam database  yang besar  dan  kompleks  dengan  cara  mengekstraksi  data dan yang tersedia sehingga menjadi pengetahuan dan berguna  dalam  pengambilan  keputusan  [4].  Data mining  biasa  juga  disebut  dengan  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  yang  merupakan  alat untuk memenuhi kebutuhan user dalam memanipulasi data  dan  penyajian.  Data  Data  mining  memiliki beberapa proses didalamnya yaitu estimation (estimasi), prediction (prediksi), classification (klasifikasi),  clustering  (klastering),  dan  association (asosiasi) [7].
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  melakukan prediksi  pada  data  kasus  kekerasan  menggunakan salah  satu  metode  peramalan  yaitu  Regresi  Linear. Untuk  mengetahui  hasil  prediksi  maka  Parameter Feature Selection jenis M5 Prime, greedy, T-Test, dan Iterative  T-Test  dimanfaatkan  untuk  menghasilkan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) yang optimal. Dengan  menggunakan  perhitungan  RMSE  dimana semakin  kecil  nilai  error  maka  menunjukkan  bahwa metode prediksi yang digunakan semakin baik [8].
Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan untuk  mengolah  dataset  menggunakan  Algoritma Regresi  Linear,  Metode  regresi  merupakan  sebuah metode statistik yang melakukan prediksi menggunakan  pengembangan  hubungan  matematis antara  variable,  yaitu  variable  dependen  (Y)  dengan
variable independent (X) [9]. Dari beberapa penelitian dapat dikatakan bahwa metode regresi linier memiliki kemampuan dalam memprediksi [10]. Prediksi adalah suatu proses memperkirakan secara sistematis tentang sesuatu  yang  paling  mungkin  terjadi  di  masa  depan berdasarkan  informasi  masa  lalu  dan  sekarang  yang dimiliki,  agar  kesalahannya  (selisih  antara  sesuatu yang  terjadi  dengan  hasil  perkiraan)  dapat  diperkecil [11]. Proses untuk menganalisis data dalam penerapan data  mining  menggunakan  tahapan  Knowledge Discovery in Databases (KDD) dengan 5 tahapan yang dilakukan  yaitu  data selection,  preprocessing, transformation ,  data  mining,  dan evaluation [12] . Dalam  penelitian  ini  proses  pengujian  menggunakan tools  rapidminer  dan  melihat  data  apakah  sesuai dengan yang akan terjadi yang diperoleh melalui tool tersebut [13].
Berdasarkan  penjelasan  di  atas,  hasil  penelitian ini  bertujuan  membangun  model  prediksi  kasus kekerasan  di  Jawa  Barat  dengan  menerapkan Algoritma Regresi Linear. Tujuan akhir dari penelitian ini  adalah  menghasilkan  model  prediksi  yang  akurat dan  dijadikan  sebagai  salah  satu  strategi  bagi pemerintah dalam upaya pencegahan dan penanganan terhadap permasalahan kasus kekerasan di Jawa Barat, serta  meminimalisir  dan  mengantisipasi  terjadinya kasus kekerasan masa yang akan datang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  terdahulu  menunjukkan  regresi linier  dengan  data  PHIPS  (Pusat  Informasi  Harga Pangan  Strategis)  dapat  memprediksi  harga  beras mendekati  aktual,  dengan  RMSE  337,996.  Memberi informasi penting pengambilan keputusan pemerintah terkait harga beras. Selain itu, ini menunjukkan regresi linier  memiliki  kegunaan  dan  kecermatan  prediksi  di beragam  industri,  seperti  prediksi  harga  beras,  hasil panen,  pembelian,  pendaftaran,  ekspor,  penjualan online,  harga  emas,  dan  hasil  kelapa  sawit.  Hal  ini mengindikasikan regresi linier dapat diterapkan secara luas  di  berbagai  konteks  untuk  memberikan  prediksi yang akurat [14].
Pada  penelitian  terdahulu  klasterisasi  kasus kekerasan  terhadap  perempuan  dan  anak  menurut kelompok usia dengan menerapkan algoritma k-means clustering.  Penelitian  berhasil  membentuk  6  klaster dengan  jumlah  paling  optimal  berdasarkan  nilai Davies Bouldin Index 0,211. Setiap klaster cenderung didominasi  oleh  kelompok  usia  tertentu,  yang memberikan wawasan mengenai pola kekerasan pada masing-masing rentang usia. Hasil penelitian ini dapat dimanfaatkan  oleh  Dinas  Pemberdayaan  Perempuan, Perlindungan  Anak  (PPPA)  Jawa  Barat  untuk merumuskan  intervensi dan strategi  yang  lebih  fokus dalam penanganan kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak [15].
Pada  penelitian  terdahulu  model  regresi  linear dikembangkan  dengan  dataset  yang  berisi  data  yang memengaruhi  prestasi  akademik.  Evaluasi  performa model  menunjukkan  bahwa  model  tersebut  dapat
direkomendasikan  untuk  memprediksi  nilai  siswa [16].

## 3. METODE PENELITIAN
Penerapan  metode Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  merupakan  suatu  proses  ekstraksi non-trivial  dari  implisit  suatu  informasi  yang  tidak diketahui sebelumnya tetapi hasil yang diperoleh dari data tersebut terdapat potensi informasi [12]. Tahapan KDD  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  1,  di  bawah ini.
Gambar 1. KDD

## 3.1. Selection
Pemilihan  data  yang  digunakan  untuk  analisis dataset kasus kekerasan. Data yang digunakan adalah data  jumlah  kasus  kekerasan  berdasarkan  temapat kejadian  di  Jawa  Barat  tahun  2018-2022  dengan jumlah data sebanyak 810 record .

## 3.2. Pre-processing
Membersihkan  data  dengan  menghapus  data yang tidak  pas  atau tidak  valid,  seleksi  data  apa  saja yang  dibutuhkan  dan  tidak  dibutuhkan  untuk mempermudah  dalam  memahami  dan  meningkatkan kualitas data.

## 3.3. Transformation
Mentransformasikan  data  ke  dalam  format numerik  dan  kategori  yang  dibutuhkan  Algoritma Regresi Linear.

## 3.4. Data Mining
Pada  proses  ini,  Menerapkan  algoritma  regresi linear untuk menemukan hubungan antara faktor risiko (variabel  bebas)  dengan  kemungkinan  terjadinya kekerasan (variabel terikat).

## 3.5. Evaluation
Tahap  ini  merupakan  tahap  terakhir  dari  proses data  mining.  Tahap  evaluasi  digunakan  untuj mengevaluasi  hasil  dari  algoritma  Regresi  Linear untuk  mengetahui  kesimpulan  dari  proses Data Mining.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Selection
Pada tahap ini menggunakan operator Read Excel untuk  meng  import  data  berformat  excel  yang tersimpan  di  komputer  pengguna  ke  dalam  proses pengelompokan  data  yang  sedang  berlangsung  di perangkat  lunak  RapidMiner.  Untuk  parameter  yang digunakan  adalah  parameter default ,  seperti  yang terlihat  pada  Gambar  2  merupakan  operator Read Excel .

## Gambar 2. Read Excel
Untuk  menentukan  id  dan  label  pada  dataset, digunakan operator Set Role seperti yang terlihat pada Gambar 3 di bawah ini.
Gambar 3. Set Role
Menggunakan operator Select Attributes, Operator ini memilih subset Atribut untuk menentukan atribut  dalam  pengolahan  data  di  perangkat  lunak RapidMiner,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4  di bawah ini.
Gambar 4. Select Attributes
Parameter  dan  Atribut  pada  operator Set  Role yang  digunakan  tampak,  seperti  yang  terlihat  pada Tabel 1 di bawah ini.
Tabel 1. Parameter Set Role No. Parameter Isi 1. Attribute name no Target role id 2. Attribut name jumlah_kekerasan Target role Label Tabel 2. Hasil No. Uraian Isi 1. Example 810 2. Special Attributes 2 Attributes: no Type Integer, Missing 0 jumlah_kekerasan Type Integer , Missing 0
3. Regular Attributes 9 Attributes: No. Uraian Isi no Type Integer, Missing 0 kode_provinsi Type Integer, Missing 0 nama_provinsi Type Nominal, Missing 0 kode_kabupaten_kota Type Integer, Missing 0 nama_kabupaten_kota Type Nomina,l Missing 0 tempat_kejadian Type Nominal, Missing 0 jumlah_kekerasan Type Integer, Missing 0 satuan Type Nominal, Missing 0 tahun Type Integer, Missing 0

## 4.2. Prepocessing
Karena  tidak  ada  data  yang  hilang  atau  bernilai kosong pada dataset seperti yang terlihat pada Gambar 5, maka tidak perlu dilakukan tahap preprocessing.

## Gambar 5. Statistik Data
Berdasarkan  hasil  yang  ditampilkan,  tidak terdapat  data  yang  missing  atau tidak  konsisten  pada dataset,  dengan  demikian  proses  analisis  dapat dilanjutkan ke tahap selanjutnya .

## 4.3. Transformation
Operator Nominal To Numerik digunakan untuk mengubah atribut tipe data nominal menjadi numerik, eperti yang terlihat pada Tabel 3 di bawah ini.
Tabel 3. Parameter Nominal to Numerical No.  Parameter Isi 1. Attribute Filter Type Subset 2. Select Attributes nama_kabupaten_kota, nama_provinsi_satuan_tempat_kejadi an 3. Coding Type Unique Integers Tabel 4. Data Statistik No. Uraian Isi 1. Examples 810 2. Special Attributes 2 Attributes: kode_kapubaten_kota Type Integer , Missing 0 jumlah_kekerasan
Type Integer , Missing 0 Regular Attributes: 1 Attributes: tempat_kejadian Type Numeric , Missing 0
4.4. Data Mining
Proses  data  mining  yang  diterapkan  dalam penelitian  ini  yaitu  prediksi  menggunakan  regresi Linear.  Pada  penelitian  ini,  akan  dimuat  perhitungan prediksi dengan menentukan nilai RMSE dan Absolute Error .  Dalam  proses  ini  operator Split  Data merupakan  operator  pertama  yang  digunakan  dalam pemodelan  proses  prediksi.  Operator  Split  Data mengambil  sebuah ExampleSet sebagai  input  dan mengirimkan subset dari ExampleSet tersebut melalui port  output.  Seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  6  di bawah ini.
Gambar 6. Operator Split Data
Tabel 5. Parameter Split Data No. Parameter Isi 1. Partitions Edit Enumeration Ratio 0.8 0.2 2. Sampling Type Linear Sampling Tabel 6. Data Statistik No. Uraian Isi 1. Examples 162 2. Special Attributes 3 Attributes: kode_kabupaten_kota Type Integer , Missing 0 jumlah_kekerasan prediction (jumlah_kekerasan) Regular Attributes: 1 Attributes: tempat_kejadian Type Numeric , Missing 0
Operator  Regresi  Linear  adalah  ukuran  statistik yang mencoba menentukan kekuatan hubungan antara suatu  variabel  terkait  (yaitu  atribut  label)  dan serangkaian  variabel  lain  yang  berubah  yang  dikenal sebagai  variabel  bebas  (atribut  biasa),  seperti  yang terlihat pada Gambar 7 di bawah ini.
Gambar 7. Operator Regresi Linear
Tabel 7. Parameter Regresi Linear No. Parameter Isi 1. Feature Selection M5 Prime greedy T-Test Iterative T-Test 2. Min Tolerance 0.05
Operator Apply Model merupakan sebuah model pertama  kali  dilatih  pada ExampleSet oleh  operator lain. Kemudian model tersebut dapat diterapkan pada ExampleSet lainnya, dengan tujuan untuk mendapatkan  prediksi  pada  data  yang  tidak  terlihat atau  unutuk  mentransformasikan  data  dengan menerapkan  model Perprocessing, seperti  yang terlihat pada Gambar 8 di bawah ini.
Gambar 8. Operator Apply Model
Operator Perfomence Regression untuk mengukur  nilai Root  Mean  Squared  Error, seperti yang terlihat pada Gambar 9 di bawah ini .
Gambar 9. Operator Perfomence
Tabel 8. Parameter Performance No. Parameter Isi 1. Perfomance Regression Root Mean Squared Error
Model  proses  pada  RapidMiner  dilangkah  Data Mining,  seperti  yang  terlihat  pada  Gambar  4.14  di bawah ini.
Gambar 10. Model Data Mining di RapidMiner

## 4.5. Evaluation
Berdasarkan  hasil  penelitian  menggunakan Dataset Kasus  Kekerasan  di  Jawa  Barat,  ditemukan bahwa  Parameter  Feature  Selection  jenis  M5  Prime, greedy,  T-Test,  dan  Iterative  T-Test  dimanfaatkan untuk  menghasilkan  nilai Root  Mean  Squared  Error (RMSE) yang optimal.
Menampilkan Performa Feature Selection dengan Nilai RMSE, seperti yang terlihat pada Tabel di bawah ini .
Tabel 9. Nilai RMSE dari 4 Feature Selection Feature Selection Nilai RMSE M5 Prime 28.548 +/- 0.000 greedy 28.548 +/- 0.000 T-Test 28.548 +/- 0.000 Iterative T-Test 28.548 +/- 0.000
Menampilkan  hasil  prediksi  dari  eksperimen, seperti yang terlihat pada Gambar 11 di bawah ini.
Gambar 11. Hasil Prediksi
Pada  penelitian  yang  telah  dilakukan,  prediksi kasus  kekerasan  di  Jawa  Barat  menggunakan algoritma  regresi  linear  melalui  proses Knowledge Discovery  in  Database (KDD).  Berdasarkan  hasil validasi  model,  hasil  prediksi  kasus  kekerasan ditampilkan  dalam  bentuk  Plot  Line,  seperti  yang terlihat pada Gambar 12 di bawah ini.
Gambar 12. Plot Hasil Prediksi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil  berdasarkan      analisis        data      dan pembahasan   yang   telah   dipaparkan,  dapat ditarik kesimpulan  bahwa  parameter Feature  Seletion jenis M5  Prime,  greedy,  T-Test  dan  Iterative  T-Tes.t menghasilkan nilai RMSE sebesar 28.548 +/- 0.000.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Noviya  Adawiyah,  Nina  Sulistiyowat,  and ohamad  Jajuli,  “Klasterisasi  Kasus  Kekerasan Terhadap  Anak  dan  Perempuan  Berdasarkan Algoritma K-Means,” Gener. J. , vol. 5, no. 2, pp.
69–80, 2021.
[2]  M.  T.  Alghani  and  M.  Marhaeni,  “ANALISIS CLUSTER TERHADAP TINDAKAN KEKERASAN  DI  INDONESIA  DENGAN ALGORITMA CLUSTER HIRARKI MENGGUNAKAN  METODE  WARD,” J. REKAYASA  Inf. ,  2023,  [Online].  Available: https://ejournal.istn.ac.id/index.php/rekayasainf ormasi/article/view/1552
[3]  N. P. A. Putra, “Analisis Kasus Kekerasan dalam Pendidikan  (Studi  Kasus  Penganayaan  Guru Terhadap Siswa di Jogoroto-Jombang),” J. Din. Sos.  Budaya ,  2023,  [Online].  Available: https://journals.usm.ac.id/index.php/jdsb/article/ view/4204
[4]  T.  N.  P.  Halimatu  Sa’diah,  Ultach  Enri, “Penerapan  algoritme  k-  means  dalam segmentasi daerah rawan kekerasan anak di jawa barat,” vol. 7, no. 2, pp. 1351–1357, 2023.
[5]  R.  Rahma  and  R.  Mufidah,  “Pengelompokan Daerah  Rawan  Kekerasan  Terhadap  Perempuan Dan  Anak  Di  Jawa  Barat  Menggunakan Algoritma  K-Means,” JIPI  (Jurnal  Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 850– 857, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i3.3144.
[6]  Q.  Yumansya,  A.  T.  Zy,  and  M.  Fatchan, “Prediksi  Jumlah  Kasus  Klaim  Indemnity Dengan Menggunakan Algoritma Regresi Linear Pada  Asuransi  Mandiri  Inhealth,”  vol.  4,  no.  2, pp. 299–305, 2023.
[7]  D.  H.  L.  Tri  Novriza  Putria,  Adam  Yordan, “Peramalan  Penerimaan  Mahasiswa  Baru Universitas  Samudra  Menggunakan  Metode Regresi Linear Sederhana,” vol. 2617, no. 1, pp. 21–27, 2019.
[8]  Y.  Syakir,  T.  I.  Hermanto,  and  ...,  “Analisis Marketplace Shopee Untuk Memprediksi Penjualan dengan Algoritma Regresi Linier,” J-
SAKTI  (Jurnal  Sains  … ,  2022,  [Online]. Available:
http://ejurnal.tunasbangsa.ac.id/index.php/jsakti/
article/view/501
[9]  L.  H.  Hasibuan  and  S.  Musthofa,  “Penerapan Metode  Regresi  Linear  Sederhana  Untuk Prediksi  Harga  Beras  di  Kota  Padang,” JOSTECH J. Sci. Technol. , vol. 2, no. 1, pp. 85– 95, 2022, doi: 10.15548/jostech.v2i1.3802.
[10]  A.  A.  Azahra,  “Analisis  Prediksi  Jumlah Penerimaan  Mahasiswa  Baru  Menggunakan Metode  Regresi  Linier  Sederhana,” Bull.  Appl. Ind.  Eng.  Theory ,  2022,  [Online].  Available: https://www.jim.unindra.ac.id/index.php/baiet/ar ticle/view/6532
[11]  F.  Ginting,  E.  Buulolo,  and  ...,  “Implementasi Algoritma  Regresi  Linear  Sederhana  Dalam
Memprediksi Besaran Pendapatan Daerah (Studi Kasus:  Dinas  Pendapatan  Kab.  Deli  Serdang),” KOMIK  (Konferensi  … , 2019, [Online]. Available: http://ejurnal.stmik- budidarma.ac.id/index.php/komik/article/view/1 602
[12]  G.  Subroto,  N.  Sulistiyowati,  and  A.  A.  Ridha, “Klasifikasi  Jenis  Kekerasan  Pada  Perempuan Dan Anak Dengan Algoritma Multinomial Naïve Bayes,” INTECOMS  J.  Inf.  Technol.  Comput. Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  pp.  104–113,  2022,  doi: 10.31539/intecoms.v5i1.3598.
[13]  S.  Suherman,  F.  Muammar,  and  I.  Afriantoro, “Analisa  Data  Mining  Untuk  Prediksi  Penyakit Kanker Paru Dengan Algoritma Regresi Linear,”
J. SIGMA , 2022, [Online]. Available: https://jurnal.pelitabangsa.ac.id/index.php/sigma /article/view/1457
[14]  V.  Arinal,  M.  Azhari,  and  I.  Pendahuluan, “Penerapan Regresi Linear Untuk Prediksi Harga Beras Di Indonesia,” J. Sains dan Teknol. , vol. 5, no. 1, pp. 341–346, 2023.
[15]  R. Fauziah and A. I. Purnamasari, “Implementasi Algoritma K-Means pada Kasus Kekerasan Anak dan Perempuan Berdasarkan Usia,” Hello World J.  Ilmu  … , 2023, [Online]. Available: https://jurnal.ilmubersama.com/index.php/hello_ world/article/view/232
[16]  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 Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 8, no. 1, pp. 10–21,  2023,  doi:  10.14421/jiska.2023.8.1.10- 21.