Penerapan Metode Clustering Dalam Pengelompokan Kasus Perceraian Pada Pengadilan Agama di Kota Pekanbaru Menggunakan
Algoritma K-Medoids
Satria Bumartaduri 1,* , Siska Kurnia Gusti 2 , Fadhilah Syafria 3 , Elin Haerani 4 , Siti Ramadhani 5
Fakultas Sains Dan Teknologi, Teknik Informatika, Universitas Islam Negeri Sultan Syarif Kasim Riau, Pekanbaru, Indonesia Email: 1 11850114883@students.uin-suska.ac.id, 2 siskakurniagusti@uin-suska.ac.id, 3 fadhilah.syafria@uin-suska.ac.id,
4 elin.haerani@uin-suska.ac.id, 5,* siti.ramadhani@uin-suska.ac.id Email Penulis Korespondensi: 11850114883@students.uin-suska.ac.id Submitted 20-01-2023 ; Accepted 22-02-2023 ; Published 27-02-2023

## Abstrak
Perceraian  adalah  putusnya  hubungan  suami  istri  dari  suatu  pernikahan.  Ketika  pasangan  tidak  ingin  melanjutkan  hubungan pernikahannya, salah satu faktor penyebab perceraian adalah suami istri tidak menjalankan tugasnya dengan baik. Kasus perceraian ini juga terjadi di kota Pekanbaru dan mengalami peningkatan dari tahun 2020 hingga tahun 2022. Berkaitan dengan masalah tersebut peneliti melakukan penelitian dengan tujuan mengelompokkan kecamatan di Pekanbaru yang paling banyak terjadi perceraian. Metode yang  dipakai  pada  penelitian  ini  ialah  K-Medoids  Clustering,  karena  metode  ini  dapat  membagi  suatu  dataset  menjadi  beberapa kelompok. Adapun keunggulan metode ini adalah dapat mengatasi kelemahan pada algoritma K-Means yang sensitif terhadap outlier. Pengujian yang digunakan dalam penelitian ini menggunakan Davies Bouldin Index pada tools RapidMiner untuk memastikan akurasi cluster. Atribut yang digunakan dalam penelitian ini adalah wilayah/kabupaten, perbedaan usia pasangan, pendidikan penggugat dan tergugat, dan alasan perceraian. Hasil penelitian ini dapat dijadikan sebagai informasi bagi pemerintah untuk menekan angka perceraian di kota Pekanbaru sehingga dapat dikembangkan program yang tepat untuk setiap kecamatan dalam mengatasi angka perceraian di Pekanbaru. Dari pengujian menggunakan algoritma  K-Medoids menunjukkan hasil  cluster yang diperoleh bahwa angka perceraian tertinggi terdapat pada cluster 1 sebanyak 565 item, sedangkan cluster 2 sebanyak 395 item dan cluster 3 sebanyak 288 item. Hasil penelitian diperoleh bahwa penggunaan 3 cluster menjadi cluster terbaik dengan nilai DBI-nya yaitu 0.884.
Kata Kunci: Clustering ; Data Mining; K-Medoids; Pekanbaru; Perceraian

## Abstract
Divorce is the breaking of a husband and wife relationship from a marriage. When a couple does not want to continue their marriage relationship, one of the factors causing divorce is that the husband and wife do not carry out their duties properly. Divorce cases also occur in the city of Pekanbaru and have increased from 2020 to 2022. In connection with this problem, researchers conducted research with the aim of classifying districts in Pekanbaru that have the most divorces. The method used in this study is K-Medoids Clustering, because this method can divide a dataset into several groups. The advantage of this method is that it can overcome the weaknesses of the K-Means algorithm which are sensitive to outliers. The tests used in this study use the RapidMiner tools and the Davies Bouldin Index to ensure cluster accuracy. Attributes used in this research are region/regency, age difference between spouses, plaintiff's and defendant's education, and reasons for divorce. The results of this study can be used as information for the government to reduce the divorce rate in the city of Pekanbaru so that appropriate programs can be developed for each sub-district in overcoming the divorce rate in Pekanbaru. From testing using the K-Medoids algorithm, the cluster results obtained showed that the highest divorce rate was in cluster 1 with 565 items, while cluster 2 had 395 items and cluster 3 had 288 items. The results of the study show that th e use of 3 clusters is the best cluster with a DBI value of 0.884.
Keywords : Clustering; Data Mining; K-Medoids; Pekanbaru; Divorce

## 1. PENDAHULUAN
Setiap orang yang hidup bersama dalam perkawinan menginginkan keluarga yang dimilikinya berjalan secara rukun dan selalu dirahmati oleh Allah SWT. Selama berumah tangga, tidak ada yang menginginkan terjadinya pertengkaran apalagi berakhir dengan perceraian. Hal yang sama ditegaskan dalam UU No. 1 Tahun 1974[1]. Penyebab utama perceraian ini terjadi  salah  satunya  disebabkan  oleh  perselisihan  &  pertengkaran  terus  menerus[2][3].  Perceraian  ialah  berakhirnya hubungan suami dan istri dalam perkawinan yang sah. Perkawinan pasangan bubar dengan persetujuan keduanya, jika hubungan kedua pasangan tidak bisa mencapai tujuan perkawinan[4]. Isu perceraian menjadi tema yang berulang di media sosial, baik elektronik, cetak maupun media lainnya, dan di kalangan artis dan di banyak kalangan lainnya. Meningkatnya kasus perceraian juga terjadi di kota Pekanbaru, dimana angka perceraian di kota Pekanbaru masih tergolong cukup tinggi dari waktu ke waktu[5].
Permasalahan kasus perceraian yang terus meningkat setiap tahunnya juga terjadi di kota Pekanbaru . Berdasarkan data  yang  di  peroleh  dari  website  Pengadilan  Agama  Kota  Pekanbaru  yaitu  pa-pekanbaru.go.id  menunjukkan  adanya peningkatan data dari kasus perkara perceraian di Kota Pekanbaru. Berdasarkan data perceraian dari  tahun 2020 yaitu berjumlah 1923 kasus, sedangkan pada tahun 2021 berjumlah  1971 jumlah kasus perceraian, dan pada tahun 2022 sudah mencapai  883 perkara perceraian yang sudah terjadi  sampai bulan juni. Menurut  Badan Pusat  Statistik Provinsi  Riau, Kota Pekanbaru memiliki jumlah kasus perceraian tertinggi. Selama lima tahun, angka perceraian di Pekanbaru meningkat setiap tahunnya. Maka diperlukan teknik pengolahan data yang dapat mengatasi permasalahan dalam pengelompokkan data perkara perceraian ini.
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Data  diolah  memakai  teknik  data  mining,  dengan  metode  yang  di  pakai  clustering  K-Medoids.  Data  mining digunakan untuk mengelolah data dalam jumlah besar  menjadi sebuah informasi yang berguna, sering disebut dengan Knowledge  Discovery  Database  (KDD)[6][7].  Penambangan  data/  Data  Mining  dapat  menganalisis  data  untuk menemukan koneksi yang jelas dan buat kesimpulan yang sebelumnya tidak diketahui dengan cara yang saat ini dapat dimengerti dan  berguna bagi  pemilik data[8]. Clustering adalah teknik untuk  mengembangkan data yang bisa dipakai buat pengelompokan dan analisis[9]. Clustering merupakan proses pengelompokan atau segmentasi data sebagai beberapa cluster  yang  serupa  di  seluruh  objek.  Clustering  akan  mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok  terkait persamaan karakteristik dari tiap-tiap data dalam kelompok yang ada[10].
Algoritma  K-Medoids  yang  biasa  disebut  dengan  Partitioning  Around  Medoids  (PAM)  ialah  algoritma pengelompokkan yang memiliki kemiripan dengan K-Means[11]. Perbedaan dari kedua algoritma ini ialah K-Medoids atau algoritma PAM memakai perwakilan objek (medoid) sebagai titik dari setiap cluster, dan K-Means memakai mean (rata-rata) untuk menentukan pusat cluster. Keunggulan algoritma K-Medoids ialah dapat menyelesaikan kelemahan dari algoritma K-Means yaitu sensitif dengan adanya noise dan outlier sehingga memungkinkan elemen bernilai tinggi tidak menyalahi dari distribusi data. Manfaat lainnya ialah hasil dari tiap proses clustering tidak bergantung pada deretan masuk dataset[12][13].  Dari  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Marilina  dkk[14]  dimana  penelitian  ini  melakukan perbandingan  terhadap  algoritma K-Medoids dan K-Means pada  data  pengelompokkan  wilayah  penyebaran  cacat terhadap anak, hasil dari penelitian ini algoritma K-Medoids lebih baik karena memiliki nilai validitas lebih besar dari algoritma K-Means maka  dari  itu  metode K-Medoids dipilih  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada  penelitian  ini. Adapun penelitian yang di lakukan oleh Nurhayati, dkk[15] penelitian ini membandingkan algoritma K-Medoids dengan algoritma K-Means dengan pengujian menggunakan aplikasi berbasis Java,Hadoop Dan Hive. Adapun parameter yang digunakan pada penelitian ini adalah akurasi dan eksekusi. Hasil dari penelitian ini diperoleh bahwa algoritma K-Medoids lebih baik dibandingkan algoritma K-Means. Maka dari itu metode K-Medoids dipilih untuk menyelesaikan permasalahan pada  penelitian  ini.  Dari  permasalahan  dan  penelitian  yang  telah  di  paparkan  sebelumnya,  maka  penulis  melakukan penelitian dengan judul “Penerapan Metode Clustering Dalam Pengelompokan Kasus Perceraian Pada Pengadilan Agama Di Kota Pekanbaru Menggunakan Algoritma K-Medoids” metode yang digunakan teknik data mining clustering karena dapat mengelompokkan data dengan karakteristik yang sama. Algoritma yang di pakai ialah K-Medoids karena algoritma ini memakai perwakilan objek (medoid) sebagai titik dari setiap cluster dan dapat mengatasi kelemahan dari algoritma K- Means .  Penelitian  ini  dapat  dijadikan  sebagai  sumber  informasi  agar  memudahkan  dalam  mengetahui  wilayah  dan penyebab perceraian terjadi sehingga dapat dilakukan penanggulangan untuk menekan angka perceraian.
Telah banyak penelitian-penelitian sebelumnya dengan studi kasus perceraian, namun tempat dan algoritma yang digunakan  berbeda-beda.  Penelitian  sebelumnya  dapat  pakai  sebagai  acuan  untuk  menyelesaikan  permasalahan  pada penelitian ini. Ada beberapa penelitian terkait yang menggunakan algoritma clutering, pertama penelitian yang dilakukan oleh  Sa’dah  dkk[16]Penelitian  menggunakan  data  mining,  pengelolaan  data  menerapkan  metode  K-Means  dengan pengujian menggunakan tools Rapidminer, setelah dilakukan pengelompokan data perceraian, diperoleh 3 cluster, dan pengujian data menampilkan tiga kelas dari  hasil klasifikasi. Penelitian kedua oleh  Selfia Ningsih  dan dkk[17] tujuan dilakukannya penelitian ini untuk mengetahui wilayah mana saja yang terdapat banyak pernikahan dibawah umur, hasil dari penelitian ini di peroleh dari sebanyak 32 kecamatan di peroleh 24 kecamatan di cluster tinggi dan 8 kecamatan di clustere rendah. Adapun penelitian yang dilakukan oleh Asmiatun[18] yang menggunakan penggolahan data metode K- Medoids  untuk  pengelompokkan  keadaan  jalan  di  kota  Semarang,  hasil  pada  penelitian  ini  ialah  setelah  dilakukan pengelompokkan  data  kondisi  jalan  makan  yang  diperoleh  ialah  mempunyai  4  cluster,  dan  pengujian  menggunakan software Rapidminer sehingga hasil yang didapatkan memproleh 4 cluster yang digunakan  untuk menampilkan tingkat frekuensi jalan kondisi baik.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  proses  atau  langkah-langkah  yang  disusun  secara  sistematis  untuk  mencapai tujuan yang diinginkan agar penelitian bermanfaat [19]. Langkah-langkah metodologi penelitian yang digunakan dalam penelitian ini ditunjukkan pada gambar di bawah ini:
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom

## Gambar 1. Metodologi Penelitian
Keterangan gambar diatas sebagai berikut :

## a. Perumusan Masalah
Pada tahap ini dilakukan proses identifikasi terhadap masalah yang akan menjadi topik penelitian. Pada penelitian ini,  rumusan  masalahnya  adalah  bagaimana  mengelompokkan  kasus  perceraian  dengan  menggunakan  algoritma  K- Medoids di Pengadilan Agama Kota Pekanbaru.

## b. Pengumpulan Data
Data yang dipakai dalam penelitian ini adalah data sekunder yang diperoleh dari website Pengadilan Agama Kota Pekanbaru  yaitu pa-pekanbaru.go.id/publikasi  Putusan .  Pengolahan  data  yang  diperoleh  akan  diproses  menggunakan metode K-Medoids.

## c. Analisa
Langkah selanjutnya ialah tahap analisa, berikut tahap analisa dalam penelitian ini: a. Kebutuhan data
Tahapan analisa kebutuhan data berupa data sekunder dan atribut. Berikut penjelasan dari kebutuhan data.
1. Data sekunder
Data sekunder yang digunakan pada penelitian ini di peroleh dari website pengadilan agama pekanbaru yaitu pa- pekanbaru.go.id/publikasi. Data yang di peroleh akan di gunakan untuk proses pengelompokkan  menggunakan algoritma K-Medoids. Data yang diproses seluruh data sekunder yang tersedia.
2. Atribut Data
Atribut data yang digunakan pada penelitian ini adalah  data kasus perceraian dari  tahu 2021 sampai  bulan juni 2022  yang  berjumlah  2.876  record  dengan  6  atribut  yaitu  Kecamatan  ,Selisih  Umur,  Pendidikan  Penggugat, Pendidikan Tergugat, Alasan, Nomor Perkara. Adapun atribut data pada data perceraian dapat dilihat pada Tabel 1
Tabel 1. Atribut Data Perceraian Kecamatan Selisih Umur Pendidikan Penggugat Pendidikan Tergugat Alasan Nomor Perkara TenayanRaya 2 SD SMP madat 2/Pdt.G/2021/PA.Pbr Pekanbaru Kota 10 SMA SMA Zina 4/Pdt.G/2021/PA.Pbr Tenayan Raya 2 SMA SMA Zina 5/Pdt.G/2021/PA.Pbr
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pekanbaru Kota 8 SMA D.4 meninggalkan salah satu pihak 6/Pdt.G/2021/PA.Pbr
b. Analisa Tahapan Metode
Analisa  yang  dilakukan  pada  tahapan  ini  diterhadap  data  kasus  percerain  kota  pekanbaru  dimulai  dari  proses  data selection , pre-processing , transformation , data mining. Adapun proses tahapan KDD sebagai berikut:
1. Data Selection
Data Selection merupakan proses mengambil dan memilih data mentah dari sumber, data ini harus menyediakan informasi yang diperlukan untuk memecahkan masalah yang dihadapi[20]. Data kasus perceraian menggunakan tahapan data selection yang mana atribut nya ialah kecamatan, selisih umur, Pendidikan penggugat, Pendidikan tergugat, alasan. Dan dari data yang didapatkan pada atribut nomor perkara dihapus karena tidak diperlukan dalam pengolahan.
2. Pre-Processing
Untuk  melengkapi  data  digunakan  tahap Pre-Processing dengan  membuang  data  yang ber-noise .  Data  yang kosong atau nilainya hilang akan di hapus pada tahapan ini. Setelah tahap pre-processing, dimana data sebelumnya sebanyak 2.876 data, dikurangi menjadi 1.248 data.
3. Transformation
Tahapan transformasi ialah proses mengubah data ke bentuk numerik agar dapat diproses kedalam data mining. Tahapan inisialisasi pada dapat dilihat sebagai berikut:

## Tabel 2. Inisialisasi Kecamatan
Kecamatan Inisialisasi Marpoyan Damai Pekanbaru Kota Payung Sekaki Rumbai Pesisir Tenayan Raya Lima Puluh Senapelan Bukitraya Sukajadi Rumbai Tampan Sail 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 Tabel 3. Inisialisasi Pendidikan Pendidikan Inisialisasi SD SMP SMA D.1 D.2 D.3 D.4/SMA S.1 S.2
S.3 1
2 3 4 5 6 7 8 9 10 Tabel 4. Inisialisasi Alasan Alasan Inisialisasi Zina Mabuk Madat Judi Meninggalkan Salah Satu Pihak Dihukum Penjara Poligami Kdrt Cacat Badan Perselisihan & Pertengkaran Terus  Menerus Kawin Paksa 1 2 3 4 5 6 7
8
9
10 11
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Murtad Ekonomi 12 13 4. Data Mining dengan Algortima K-Medoids
Tahapan  data mining  adalah tahap yang paling penting dalam  KDD, algoritma yang digunakan  ialah algoritma clustering menggunakan metode K-medoids . K-Medoid menggunakan k sebagai jumlah pusat cluster awal yang dikelompokkan  secara  acak  pada  awal  proses  clustering.  Semua  objek  yang  lebih  dekat  ke  pusat  cluster digabungkan menjadi cluster baru. Algoritma kemudian secara acak. Untuk menentukan pusat cluster baru dari tiap-tiap cluster yang terbentuk sebelumnya lalu menghitung ulang jarak antara objek dan pusat cluster baru yang diperoleh. Jarak antara objek i dan j dihitung menggunakan fungsi dissimilarity, salah satunya ialah fungsi jarak Euclidean dengan persamaan berikut.
𝒅(𝐱, 𝐲) = √∑ |𝒙𝒊 − 𝒚𝒊| 𝟐 𝒏 𝒊=𝟏 (1)
Dimana: d(x,y) = jarak pada data ke-i dan data ke-j xi1 = nilai atribut ke satu dari data ke-i xj1 = nilai atribut ke satu dari data ke-j n = jumlah atribut yang digunakan
Setelah hasil dari dari jaraknya di peroleh maka selanjutnya tahapan proses K-Medoids Clustering. Tahapan K-Medoids Clustering sebagai berikut 1) Tentukan k objek pada sekumpulan n objek sebagai medoid.
2) Inisialisasi k pusat klaster awal (centroid) dengan mengambil data dari sumber acak
3) pilih semua data (objek) ke cluster terdekat menggunakan persamaan pengukuran jarak Euclidean
4) Pilih secara acak satu objek dari setiap cluster sebagai medoid baru
5) Hitung jarak setiap objek di setiap cluster menggunakan medoid baru
6) Hitung simpangan total (S) jika S < 0, lalu tukarkan objek dengan data untuk membentuk kumpulan k objek baru sebagai medoid.

## d. Pengujian
Pengujian adalah tahap dimana hasil kumulatif dari sistem yang dibangun diuji. Pada penelitian ini, hasil cluster diuji untuk menguji validitas hasil cluster, dan uji Davies-Bouldn Index (DBI) digunakan dalam penelitian ini.

## e. Penutup
Pada tahapanini dilakukan penarikan kesimpulan dan penelitian tentang tujuan yang ingin dicapai yaitu. penerapan algoritma  K-Medoids  pada  kasus  perceraian  di  kota  Pekanbaru.  Pada  kesempatan  ini,  penulis  juga  memberikan  saran kepada pembaca untuk pengembangan penelitian ini lebih lanjut di masa yang akan datang.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Penerapan Algoritma K-Medoids
Setelah  tahap  transformasi  dan  normalisasi  selesai,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  proses  data  mining menggunakan algoritma K-Medoids. Data akhir pada proses ini dibuat menghasilkan kumpulan data. proses perhitungan algoritma K-Medoids adalah sebagai berikut:
a. Masukkan jumlah k cluster yang ingin dibentuk. Pada penelitian ini terbentuk 3 cluster. Data sampel yang digunakan ditunjukkan pada tabel berikut:

## Tabel 5. Atribut Data Yang Digunakan
Kecamatan  Selisih Umur  Pendidikan Penggugat  Pendidikan Tergugat  Alasan 5 2 1 2 3 2 10 3 3 1 5 2 3 3 1 2 8 3 7 5 4 3 3 3 8
b. Inisialisasi k pusat klaster awal (centroid) dengan mengambil data dari sumber acak. Centroid awal adalah sebagai berikut:
Tabel 6. Medoids Awal Medoids awal A B C D E X1244 0.909  0.085  0.000  0.000  0.000 X1245 0.727  0.085  0.143  0.286  0.750
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
X1246 0.909  0.017  0.857  0.286  0.750 X1247 0.091  0.051  0.286  0.857  0.167 X1248 0.636  0.000  0.286  0.286  0.000
c. Menentukan  semua  data  (objek)  ke  cluster  terdekat  menggunakan  persamaan  pengukuran  jarak Euclidean.  Hitung jarak antara data dengan centroid menggunakan Euclidean distance dengan rumus sebagai berikut:
1. Jarak data dengan medoids 1: D(X 1 ,C 1 )=√(0.909-0.364) 2 +(0.085-0.034) 2 +(0.000-0.000) 2 +(0.000-0.143) 2 +(0.000-0.167) 2 = 0.950
D(X 2 ,C 1 ) =√(0.909-0.091) 2 +(0.085-0.169) 2 +(0.000-0.286) 2 +(0.000-0.286) 2 +(0.000-0.000) 2 =0.916
D(X 3 ,C 1 )=√(0.909-0.364) 2 +(0.085-0.034) 2 +(0.000-0.286) 2 +(0.000-0.286) 2 +(0.000-0.000) 2 = 0.681
2. Jarak data dengan medoids 2: D(X 1 ,C 2 ) =√(0.727-0.364) 2 +(0.085-0.034) 2 +(0.143-0.000) 2 +(0.286-0.143) 2 +(0.750-0.167) 2 = 0.718
D(X 2 ,C 2 ) =√(0.727-0.091) 2 +(0.085-0.164) 2 +(0.143-0.286) 2 +(0.286-0.286) 2 +(0.750-0.000) 2 = 0.988
D(X 3 , C 2 ) =√(0.727-0.364) 2 +(0.085-0.034) 2 +(0.143-0.286) 2 +(0.286-0.286) 2 +(0.750-0.000) 2 = 0.847 3. Jarak data dengan medoids 3 D(X 1 ,C 3 =√(0.909-0.364) 2 +(0.017-0.034) 2 +(0.857-0.000) 2 +(0.286-0.143) 2 +(0.750-0.167) 2 = 1.180
D(X 2 ,C 3 ) =√(0.909-0.091) 2 +(0.017-0.169) 2 +(0.857-0.286) 2 +(0.286-0.286) 2 +(0.750-0.000) 2 = 1.258 D(X 3 ,C 3 ) =√(0.909-0.364) 2 +(0.017-0.034) 2 +(0.857-0.286) 2 +(0.286-0.286) 2 +(0.750-0.000) 2 = 1.089 Setelah menghitung jarak data dengan masing-masing medoid, selanjutnya dilakukan pencarian jarak terdekat untuk mendapatkan pengelompokan data dan mencari total dari jarak terdekat. Hasil perhitung Euclidean Distance dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Euclidean Distance Medoid Awal COST 1 COST2 COST 3 KEDEKATAN CLUSTER X1244 0.590 0.718 1.180 0.590 1 X1245 0.916 0.998 1.258 0.916 1 X1246 0.681 0.847 1.089 0.681 1 X1247 1.265 0.963 1.229 0.963 2 X1248 0.954 0.506 0.872 0.506 2 Total Kedekatan 762.911
d. Pilih secara acak satu objek dari setiap cluster sebagai medoid baru. Setelah menemukan jarak terpendek dari medoid asli, pilih medoid baru untuk dihitung ulang seperti pada langkah b.  Adapun data medoid baru  yang dipilih secara acak ditunjukkan pada Tabel 8 di bawah ini.
Tabel 8. Medoids Baru Medoids baru A B C D E X1 0.364 0.034 0.000 0.143 0.167 X2 0.091 0.169 0.286 0.286 0.000 X3 0.364 0.034 0.286 0.286 0.000 X4 0.091 0.136 0.286 0.857 0.333 X5 0.273 0.051 0.286 0.286 0.583
e. Hitung jarak setiap objek di setiap cluster menggunakan medoid baru. Setelah memilih medoid baru, ulangi perhitungan seperti pada langkah c untuk medoid baru. Hasil perhitungan medoid baru dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Perhitungan Euclidean Distance Medoid Baru
COST 1 COST2 COST 3 KEDEKATAN CLUSTER X1 0.000 0.472 0.360 0.000 1 X2 0.472 0.000 0.305 0.000 2 X3 0.360 0.305 0.000 0.000 3 X4 0.839 0.662 0.723 0.662 2 X5 0.533 0.622 0.591 0.533 1 Total Kedekatan 886.038
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
f. Hitung nilai jarak total baru dikurangi total jarak semula jika S < 0 untuk mengetahui total simpangan (S), lalu tukarkan objek dengan data untuk membentuk kumpulan k objek baru sebagai medoid. Total persimpangan dihitung sebagai berikut:
S = Total distance baru – total distance awal Sehingga diperoleh S=886.04 - 762.91 = 123.13
Karna nilai S > 0 maka tidak dilakukan perulangan untuk langkah 3 sampai 5 dan cluster yang digunakan untuk penelitian ini adalah hasil cluster dari medoid awal.

## 3.2 Interpretasi/Evaluasi
Interpretasi adalah tahapan yang berisi informasi yang dapat dengan mudah dipahami oleh orang awam setelah melalui proses data mining. Setelah hasil proses data mining dengan teknik clustering menggunakan algoritma K-Medoids berhasil diterapkan pada data kasus perceraian di kota Pekanbaru, selanjutnya data masing-masing cluster direkap dan dihitung agar dapat di pahami yang dijelaskan dalam tabel 31 berikut:
Tabel 10. Penjelasan mengenai hasil cluster
Cluster Kesimpulan 1 Jumlah anggota: 565 • Kecamatan yang sering terjadi yaitu Pekanbaru Kota dengan jumlah data 129
• Angka tertinggi dari Pendidikan penggugat yaitu SMA dengan jumlah data 435 data
• Pendidikan tergugat yang paling tinggi yaitu SMA dengan jumlah data 369 data
• Alasan perceraian paling banyak yaitu perselisihan dan pertengkaran terus menerus dengan jumlah data 382 data
• Dengan selisih usia penggugat dan tergugat paling banyak selisih 1 tahun
2 Jumlah anggota: 395
• Kecamatan yang sering terjadi yaitu Pekanbaru Kota dengan jumlah data 110 data
• Pedidikan penggugat yang paling tinggi adalah SMA dengan jumlah data 245 data
• Pendidikan tergugat yang paling tinggi yaitu SMA dengan jumlah data 242 data
• Alasan perceraian paling banyak yaitu zina dengan jumlah data 184 data
• Dengan selisih usia penggugat dan tergugat paling banyak selisih 1 tahun
3 Jumlah anggota: 288
• Kecamatan yang sering terjadi yaitu Pekanbaru Kota dengan jumlah data 64 data
• Pendidikan penggugat yang sering terjadi yaitu Strata 1 dengan jumlah data 205 data
• Pendidikan tergugat yang sering terjadi yaitu SMA dengan jumlah data 122 data
• Alasan perceraian paling banyak yaitu perselisihan dan pertengkaran terus menerus dengan jumlah data 180 data
• Dengan selisih usia penggugat dan tergugat paling banyak selisih 1 tahun

## 3.3 Pengujian

## 3.3.1 Pengujian Rapidminer
Selanjutnya dilakukan pengimplementasian data kedalam sebuah tools untuk mendapatkan sebuah model dan hasil. Tools yang  digunakan  adalah  RapidMiner.  Hasil  pengimplementasian  data  menggunakan  RapidMiner  dapat  dilihat  pada Gambar 2 berikut.
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Pada  gambar  2  merupakan  tampilan  akhir  pada  proses  implementasi  K-Medoids  untuk  mengetahui pengelompokan data perceraian Kota Pekanbaru. Dari hasil pengujian di tersebut, dapat diperoleh bahwa cluster 1 terdiri dari 565 record dengan kecamatan Pekanbaru Kota yang tertinggi dengan jumlah 129 data dan pendidikan tergugat dan penggugat paling banyak dari lulusan SMA dengan alasan bercerai paling banyak di sebabkan karena pertengkaran terus menerus, dan cluster 2 terdiri dari 395 record dengan kecamatan Pekanbaru kota menjadi wilayah paling banyak dengan jumlah  110  data  dan  pendidikan  penggugat  serta  tergugat  paling  banyak  dari  lulusan  SMA  dengan  alasan  bercerai disebabkan karena Zina, kemudian cluster 3 terdiri dari 288 record dengan kecamatan paling banyak adalah kecamatan Pekanbaru  Kota  dengan  jumlah  64  data  dan  pendidikan  penggugat  kebanyakan  dari  lulusan  Strata  1  dan  pendidikan tergugat dari lulusan SMA dengan alasan perceraian paling banyak disebabkan oleh pertengkaran terus menerus dengan jumlah 180 data.

## 3.3.2 Pengujian Clustering dengan Davies Bouldin Index
Davies-Bouldin  Indeks adalah metode penilaian internal  yang mempertimbangkan nilai  terendah di mana hasil klaster baik  atau buruk dapat  diperoleh dari  kohesi  dan separasi  [21]. Pengujian menggunakan metode Davies Bouldin Index (DBI) dilakukan menggunakan tools Rapidminer , lihat Tabel 11.  Nilai terendah terdapat pada K=3.
Tabel 11. Evaluasi DBI Cluster Nilai DBI Jumlah Anggota Cluster 3 0.884 Cluster 1 (565), Cluster 2 (395) dan Cluster 3 (288 ) 5 0.933 Cluster 1 (536), Cluster 2 (175), Cluster 3 (98), Cluster 4 (331) dan Cluster 5 (108) 7 1.510 Cluster 1 (252), Cluster 2 (108), Cluster 3 (165), Cluster 4 (521), Cluster 5 (65), Cluster 6
(92) dan Cluster 7 (45)
Dari  perhitungan  yang  telah  dilakukan  didapatkan  nilai  DBI  untuk  clustering  data  kasus  perceraian  di  kota Pekanbaru yang paling optimal adalah terbentuknya cluster 3 dengan nilai 0.884. Semakin kecil nilai DBI atau semakin mendekati  nilai  0  menunjukkan  seberapa  baik  cluster  yang  didapatkan,  sehingga  nilai  DBI  pada  clustering  ini  masih belum cukup bagus karena nilai dbi paling optimal yang didapatkan masih tergolong tinggi.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  pengelompokan  kasus  perceraian  dengan  menggunakan  algoritma  K-Medoids  dapat disimpulkan bahwa pengelompokan kasus perceraian terkait atribut bagian/kota, perbedaan umur, pendidikan penggugat, pendidikan tergugat dan alasan perceraian menunjukkan bahwa jumlah cluster yang terbentuk adalah . 3 cluster, jumlah data di  setiap cluster, yaitu. cluster 1 terdiri  dari 565 data, cluster 2 terdiri dari  395 data dan cluster 3 terdiri dari 288 data. Berdasarkan  hasil  pengujian  nilai  cluster  menggunakan Davies  Bouldin  Index di  peroleh  cluster  3  yang  paling optimal  karena  memiliki  nilai  paling  kecil  dengan  nilai  0.884,  sedangkan  cluster  5  memiliki  nilai 0.993  dan  cluster  7 dengan  nilai  1.510.  Pengujian  menggunakan tools  Rapidminer diperoleh  sama  dengan  perhitungan  manual  karena menggunakan 3 Cluster.

## REFERENCES
[1] D. Dahwadin, E. I. Syaripudin, E. Sofiawati, and M. D. Somantri, “Hakikat Perceraian Berdasarkan Ketentuan Hukum Islam Di Indonesia,” YUDISIA  J. Pemikir. Huk. dan Huk. Islam , vol. 11, no. 1, p. 87, 2020, doi: 10.21043/yudisia.v11i1.3622.
[2] N. S. Manna, S. Doriza, and M. Oktaviani, “Cerai Gugat: Telaah Penyebab Perceraian Pada Keluarga di Indonesia,” J. Al-AZHAR Indones. SERI Hum. , vol. 6, no. 1, p. 11, 2021, doi: 10.36722/sh.v6i1.443.
[3] H. Harjianto and R. Jannah, “Identifikasi Faktor Penyebab Perceraian Sebagai Dasar Konsep Pendidikan Pranikah di Kabupaten Banyuwangi,” J. Ilm. Univ. Batanghari Jambi , vol. 19, no. 1, p. 35, 2019, doi: 10.33087/jiubj.v19i1.541.
[4] N.  Nurhayati,  F.  Azzahra,  S.  Ramadani,  S.  D.  Hastuti,  and  E.  Irawan,  “Analisis  Metode  Klastering  Pada  Kasus  Penyebab Perceraian Berdasarkan Provinsi Dengan Teknik K-Means,” vol. 4, pp. 278–284, 2020, doi: 10.30865/komik.v4i1.2699.
[5] A. P. Desvina, “Pemodelan Vector Autoregressive (Var) untuk Data Jumlah Perceraian di Kota Pekanbaru,” J. Sains Mat. dan Stat. , vol. 7, no. 2, pp. 97–107, 2021, doi: 10.24014/jsms.v7i2.13765.
[6] A. Asroni, H. Fitri, and E. Prasetyo, “Penerapan Metode Clustering dengan Algoritma K-Means pada Pengelompokkan Data Calon Mahasiswa Baru di Universitas Muhammadiyah Yogyakarta (Studi Kasus: Fakultas Kedokteran dan Ilmu Kesehatan, dan Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu Politik),” Semesta Tek. , vol. 21, no. 1, pp. 60–64, 2018, doi: 10.18196/st.211211.
[7] A.  Lestari,  E.  Mariati,  and  W.  Widiatry,  “Model  Klasifikasi  Kepuasan  Mahasiswa  Teknik  Terhadap  Sarana  Pembelajaran Menggunakan Data Mining,” J.  Teknol.  Inf.  J.  Keilmuan dan  Apl. Bid.  Tek.  Inform. ,  vol. 14, no.  2, pp. 112–118, 2020, doi: 10.47111/jti.v14i2.1222.
[8] S. Sindi, W. R. O. Ningse, I. A. Sihombing, F. I. R.H.Zer, and D. Hartama, “Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokan  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  166–173,  2020,  doi: 10.36294/jurti.v4i1.1296.
[9] M. R. Muttaqin and M. Defriani, “Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Topik Skripsi Mahasiswa,” Ilk. J. Ilm. , vol. 12, no. 2, pp. 121–129, 2020, doi: 10.33096/ilkom.v12i2.542.121-129.
[10]  Y. Prayoga, H. S. Tambunan, and I. Parlina, “Penerapan Clustering Pada Laju Inflasi Kota Di Indonesia Dengan Algoritma K- Means,” BRAHMANA J. Penerapan Kecerdasan Buatan , vol. 1, no. 1, pp. 24–30, 2019, doi: 10.30645/brahmana.v1i1.4.
[11]  J. Manurung, P. Sari Ramadhan, and M. Suryanata, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan
Hal 257−265 http://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/jurikom
Data Masyarakat Miskin Pada Kantor Camat Hatonduhan STMIK Triguna Dharma ** Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma *** Program Studi Sistem Informasi, STMIK Triguna Dharma,” J. CyberTech , vol. 3, no. 9, pp. 1522–1531,
2020, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/
[12]  B.  Riyanto,  “Penerapan  Algoritma  K-Medoids  Clustering  Untuk  Pengelompokkan  Penyebaran  Diare  Di  Kota  Medan  (Studi Kasus: Kantor Dinas Kesehatan Kota Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, no. 1, pp. 562–568, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1659.
[13]  H.  D.  Tampubolon,  M.  Safii,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  dan  K  -  Medoids  Clustering  untuk Mengelompokkan Tindak Kriminalitas Berdasarkan Provinsi,” vol. 2, no. 2, pp. 6–12, 2021.
[14]  D. Marlina, N. Lina, A. Fernando, and A. Ramadhan, “Implementasi Algoritma K-Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[15]  Nurhayati, N. S. Sinatrya, L. K. Wardhani, and Busman, “Analysis of K-Means and K-Medoids’s Performance Using Big Data Technology,” 2018  6th  Int.  Conf.  Cyber  IT  Serv.  Manag.  CITSM  2018 ,  no.  Citsm,  pp.  1–5,  2019,  doi: 10.1109/CITSM.2018.8674251.
[16]  S.  H.  Sa’dah,  M.  Safii,  and  I.  Parlina,  “Analisa  Metode  K-Means  dalam  Mengelompokkan  Perkara  Perceraian  Berdasarkan Daerah Simalungun,” Pros. Semin. Nas. Ris. Inf. Sci. , vol. 1, no. September, p. 349, 2019, doi: 10.30645/senaris.v1i0.40.
[17]  M.  A.  K-medoids,  S.  Ningsih,  R.  Dewi,  and  A.  P.  Windarto,  “Pengklasteran  Dokumen  Tentang  Dispensasi  Nikah,”  no. September, pp. 677–686, 2019.
[18]  S. Asmiatun, “Penerapan Metode K-Medoids Untuk Pengelompokkan Kondisi Jalan Di Kota Semarang,” JATISI (Jurnal Tek. Inform. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 171–180, 2019, doi: 10.35957/jatisi.v6i2.193.
[19]  Benuf,  Kornelius,  and  Muhamad  Azhar.  "Metodologi  penelitian  hukum  sebagai  instrumen  mengurai  permasalahan  hukum kontemporer." Gema Keadilan , vol. 7, no. 1, pp. 20-33, 2020, doi: 10.14710/gk.2020.7504.
[20]  Molina-Coronado, Borja, et al. "Survey of network intrusion detection methods from the perspective of the knowledge discovery in  databases  process."  I EEE  Transactions  on  Network  and  Service  Management, vol.  17,  no.  4,  pp.  2451-2479,  2020,  doi: 10.1109/TNSM.2020.3016246.
[21]  Gie, Wen, and Deny Jollyta. "Perbandingan Euclidean dan Manhattan Untuk Optimasi Cluster Menggunakan Davies Bouldin Index: Status Covid-19 Wilayah Riau." Prosiding Seminar Nasional Riset Information Science (SENARIS) , vol. 2, 2020, doi: 10.30645/senaris.v2i0.160.