Febri Laksana 1) , Rahmat Hidayat 2) , Yulia Dewi 3)
1, 2,3) Prodi Informatika, Fakultas Sains dan Teknnologi Universitas Putra Bangsa Jl. Ronggowarsito No 18 Pejagoan Kebumen e-mail: febrilaksana10@gmail.com 1) , ayat150190@gmail.com 2) , yuliadewi809@gmail.com 3)
(Naskah masuk : 20 September 2023 Diterima untuk diterbitkan : 15 November 2023)

## ABSTRAK
Kekerasan  terhadap  anak    merupakan      segala  bentuk      perlakuan  yang      dapat      mengakibatkan ketidaknyamanan,  rasa sengsara atau penderitaan kepada anak yang dapat berdampak pada luka fisik hingga hilangnya  nyawa  ataupun  gunjangan  psikologi  hingga  mengakibatkan  depresi  pada  anak.  Faktor  penyebab terjadinya  kekerasan  terhadap  anak  beragam  dari  masalah  ekonomi  orang  tua,  peran  orang  tua  yang  tidak sesuai, hingga menjadi pelampiasan oleh orang tua. Kasus kekerasan terhadap anak yang terjadi di Indonesia cukup tinggi hingga saat ini hampir di setiap wilayah. Begitu juga kasus kekerasan terhadap anak yang terjadi di  kabupaten  Banyumas.  Berdasarkan  data  yang  didapatkan  dari  situs  web  Badan  Pusat  Statistik  kabupaten Banyumas terdapat total 274 kasus yang terjadi antar tahun 2017 hingga 2020. Kurangya sosialisasi sebagai langkah pencegahan hingga penanganan dan perlindungan terhadap anak menjadi salah satu penyebab. Hal ini bisa  terjadi  karena  kurangnya  fokus  pada  antisipasi  dan  penaggulangan  akan  setiap  wilayah  dengan  kasus kekerasan  terhadap  anak utamanya  wilayah  dengan  jumlah  kasus  tinggi.  Berdasarkan permasalahan  tersebut penelitian ini bertujuan untuk melakukan pengelompokan wilayah berdasarkan data kasus kekerasan terhadap anak guna menjadi dasar dalam pemetaan wilayah kasus kekerasan terhadap anak. Menggunakan teknik data mining dan metode klasterisasi dengan algoritma kmeans dinilai sebagai cara yang tepat untuk membantu dalam melakukan  klasterisasi  data.  Berdasarkan  hasil  dan  penghitungan  yang  dilakukan  didapati  tiga  kluster  yaitu kluster  dengan  karakteristik  jumlah  kasus  kekerasan  terhadap anak  tergolong  rendah  terdapat  20  kecamatan. Lalu cluster kedua yaitu wilayah dengan karakteristik jumlah kluster yang sedang terdapat 1 kecamatan. Dan cluster ketiga yaitu wilayah dengan karakteristik kasus kekerasan terhdap anak dengan jumlah dan fluktuasi yang cukup tinggi terdapat 6 kecamatan.

## Kata Kunci: Data mining; K-means; Clustering; Kekerasan anak

## ABSTRACT
Child abuse is any form of treatment that can cause discomfort, misery or suffering to children which can have an impact on physical injury to the loss of life or psychological benefits to cause depression in children. Factors causing violence against children vary from economic problems of parents, inappropriate parental roles, to being an outlet by parents. Cases of violence against children that occur in Indonesia are quite high to date in almost every  region.  Likewise,  cases  of  violence  against  children  that  occur  in  Banyumas  Regency.  Based  on  data obtained from the Banyumas Regency Central Bureau of Statistics website, there were a total of 274 cases that occurred between 2017 and 2020. The lack of socialization as a preventive measure to handling and protecting children is one of the causes. This can occur due to a lack of focus on anticipating and responding to each area with cases of violence against children, especially areas with a high number of cases. Based on these problems, this study aims to group areas based on data on cases of violence against children to become the basis for mapping areas  of  violence  against  children.  Using  data  mining  techniques  and  clustering  methods  with  the  kmeans algorithm is considered the right way to help in clustering data. Based on the results and calculations carried out, three clusters were found, namely clusters with characteristics of the number of cases of violence against children classified as low, there are 20 sub-districts. Then the second cluster is an area with the characteristics of a moderate number of clusters, there is 1 sub-district. And the third cluster, namely areas with characteristics of cases of violence against children with a fairly high number and fluctuations, there are 6 sub-districts.
Keywords: Datamining; K-means; clustering; Child abuse

## PENGELOMPOKAN JUMLAH KEKERASAN TERHADAP ANAK BERDASARKAN KECAMATAN DI KABUPATEN BANYUMAS MENGGUNAKAN PENERAPAN ALGORITMA K- MEANS CLUSTERING

## I. P ENDAHULUAN
Mendapatkan perlindungan dari adanya kekerasan dan diskriminasi merupakan hak yang melekat pada setiap diri manusia sebagai bentuk pengamalan akan Hak Asasi Manusia. Dimulai dari masa anak- anak Hak Asasi Manusia terus melekat dan tidak bisa lepas dari diri setiap manusia. Sebagaimana Hak Asasi  manusia  berlaku  setiap  anak  berhak  atas  kelangsungan  hidup,  tumbuh  dan  berkembang  serta perlindungan akan kekerasan serta diskriminasi seperti yang disebutkan dalam Pasal 28B ayat (2) UUD 1945 [1]. Kemudian dalam UU No 23 Tahun 2002 tentang perlindungan anak juga menyebutkan bahwa negara  dan  pemerintah  berkewajiban  dan  bertanggung  jawab  menghormati  dan  menjamin  hak  asasi setiap anak tanpa membedakan suku, agama, ras, golongan, jenis kelamin, etnik, budaya dan bahasa, status hukum anak, urutan kelahiran anak, dan kondisi fisik dan/atau mental [2].
Meskipun  dalam  upaya  perwujudan  hal  tersebut  masih  banyak  nya  kesulitan  dalam  melakukan perlindungan terhadap  anak  di  Indonesia. Menurut  data  yang  didapat  dari  kementrian  Pembudayaan Perempuan dan Anak (PPPA) mencatat ada sekitar 15.972 kasus kekerasan terhadap anak pada tahun 2021  meningkat  dari    12.425  kasus  di  tahun  2020  [3].  Angka  peningkatan  yang  cukup  tinggi  untuk tingkat kekerasan yang terjadi pada anak satu tahun. Dari data tersebut kasus kekerasan terhadap anak terjadi  dengan  berbagai  tindakan  yaitu  berupa  kekerasan  fisik,  kekerasan  psikis,  kekerasan  seksual, ekploitasi pada anak, perdagangan orang, serta tindakan pelantaran pada anak [4]. Bahkan menurut data yang didapatkan dari Yayasan Sanggar Suara Perempuan selama 2015-2019 menunjukan bahwa anak- anak lebih rentan menjadi korban kekerasan secara seksual dibandingkan dengan orang dewasa, dengan 90% pelaku kekerasan adalah orang yang ada disekitar anak tersebut dan dikenal baik seperti saudara atau orang terdekat [5].
Tindakan kekerasan adalah perilaku yang disengaja dan menimbulkan ancaman, dengan potensi dampak negatif seperti kerugian psikis, trauma, pelanggaran hak, luka, depresi, tekanan psikologis yang berat,  dan  bahkan  kematian  yang  dapat  diakibatkannya.  Kekerasan    yang  dialami  anak    merupakan segala  bentuk      perlakuan  yang      dapat      mengakibatkan    ketidaknyamanan,    rasa  sengsara  atau penderitaan kepada anak [6]. Dampak dari kekerasan secara fisik dapat berupa memar, goresan, lebam, kecatatan, bahkan dapat menyebabkan meninggal dunia. Sedangkan dampak yang dapat dialami secara psikologis dari tindakan kekerasan yaitu dapat menyebabkan kerusakan emosi, seperti ketakutan, rasa cemas, perasaan malu, perasaan bersalah, fobia , hingga depresi mendalam [7].
Faktor  pendorong  terjadinya  kekerasan  terhadap  anak  erat  kaitannya  dengan  permasalahan ekonomi,  lalu  peran  orang  tua  yang  tidak  sejalan  dengan  semestinya  mengenai  posisi  anak  yang seharusnya,  serta  menjadikan  anak  sebagai  pelampiasan  orang  tua  atau  orang  terdekat  [8].  Hingga dengan terinspirasi akan tayangan ataupun tontonan orang tua hingga menciptakan perilaku kekerasan. Rendahnya sosialisasi yang dilakukan oleh pemerintah dalam upaya pencegahan tindak kekerasan anak menjadi suatu kendala dalam upaya menekan angka tingkat kekerasan terjadap anak sehingga kekerasan terhadap anak terus banyak terjadi.
Hal ini juga terjadi pada wilayah kabupaten Banyumas berdasarkan data yang didapatkan dari situs web Badan Pusat Statistik kabupaten Banyumas terdapat sebanyak 274 kasus dalam kurun waktu 2017 hingga  2020  diseluruh  wilayah  kabupaten  Banyumas.  Kurangnya  sosialisasi  serta  perhatian  khusus membuat  angka  kekerasan terhadap anak terus  terjadi  hampir  disetiap  kecamatan  disetiap  tahunnya. Padahal sosialisasi dan pendampingan yang diberikan kepada orang tua akan memberikan kesadaran akan tindakan yang dilakukan oleh orang tua tentunya di barengi dengan pengawasan oleh pemerintah serta masyarakat dan diharapkan dapat menekan angka tindakan kekerasan terhadap anak[9]. Hal ini bisa terjadi karena kurangnya pemetaan disetiap wilayah yang terjadi kekerasan terhadap anak guna sebagai dasar proses pencegahan dan penanganan hingga perumusan  solusi yang terbaik yang dapat dilakukan.  Berdasarkan  permasalahan  yang  terjadi  teknik clustering adalah  yang  paling  tepat  yang dapat  dilakukan  dalam  pengelompokan  wilayah  terjadinya  kasus  kekerasan  terhadap  anak  yang  ada dikabupaten Banyumas.
Pemanfaatan  akan  teknik  data  mining  seringkali  digunakan  dengan  tujuan  untuk  clusterisasi, klasifikasi,  hingga  prediksi[10]. Data  mining ,  yang  sering  disebut  sebagai knowledge  discovery  in database (KDD) yang merupakan suatu proses penemuan informasi baru yang ada didalam data atau database sehingga dapat memberikan manfaat dan mudah untuk dimengerti dari dalam suatu data atau
database [11][12]. Hasil informasi atau pengetahuan  ( knowledge base ) tersebut kemudian digunakan sebagai pertimbangan dalam penentuan keputusan [13].  Data kasus terjadinya kekerasan terhadap anak yang terjadi dikabupaten Banyumas ini pun pastinya memiliki karakteristik tertentu hingga dapat digali guna  mendapatkan  pengetahuan  yang  baru  yang  dapat  bermanfaat.  Algoritma  kmeans  sendiri merupakan  salah  satu  algoritma  yang  sangat  popular  dalam  metode clustering .  Salah  satu  yang menjadikan  algoritma  ini  sering  digunakan  adalah  mudah  untuk  dipahami,  dimengerti  atau diimplementasikan sehingga banyak di terapkan pada bidang penelitian [14].
Metode clustering adalah  salah  satu  metode  analisis  yang  digunakan  dalam data  mining untuk mengevaluasi dan mengelompokkan data berdasarkan kriteria yang serupa ke dalam kelompok cluster dengan tingkat kemiripan yang tinggi [15]. Dengan karakteristik yang dimiliki algoritma k-means yaitu memiliki  tingkat  ketelitian  cukup  tinggi  terhadap  besaran  objek,  sehingga  algoritma  k-means  dapat diukur  dengan  baik  dan  efisien  dalam  mengelola  data  dengan  volume  yang  besar  serta  dapat memecahkan masalah pengelompokan dengan meminimalisir kesalahan [16]. Sepertihanya penelitian yang  telah  dilakukan  oleh  Noviya  Adawiyah,  Nina  Sulistiyowati,  dan  Mohamad  Jajuli  pada  2021 dengan judul “ Klasterisasi Kasus Kekerasan Terhadap Anak dan Perempuan Berdasarkan Algoritma K-Means  ”  yang  mendapatkan  hasil  yaitu  pengelompokan  menggunakan  algoritma  k-means  dapat membagi data kedalam 3 kategori yaitu wilayah dengan tingkat kasus rendah, sedang, dan tinggi dan menyimpulkan bahwa hasil klasterisasi yang dilakukan algortima k-means cukup baik [17]. Begitu juga penelitian  yang  dilakukan  oleh  Halimatu  Sa’diah,Ultach  Enri,  Tesa  Nur  Padilah  pada  2023  dengan meneliti penerapan algoritme k-means dalam segmentasi daerah rawan kekerasan anak di jawa barat dengan  hasil  yaitu  model cluster pada  data  menggunakan  algortima  kmeans  memiliki  struktur  yang kuat (strong  structure) [ 18] .
Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan  pengimplemetasian  algoritma  kmeans clustering , pada data kasus kekerasan terhadap anak menurut kecamatan dikabupaten Banyumas dari tahun 2017 hingga 2020 untuk mengetahui pengelompokan yang terbentuk berdasarkan jumlah kasus dan  karakteristik  data  ditiap  wilayah.  Hasil  pengimplementasian  yang  terbentuk  kemudian  dapat digunakan sebagai dasar pemetaan wilayah kasus terjadinya tindak kekerasan terhadap anak. Sehingga dapat  menjadi  aspek  pendukung  dalam  pengambilan  keputusan  akan  langkah  yang  bisa  digunakan untuk melakukan pencegahan dan penanganan serta  perumusan solusi dalam upaya menekan tingkat kasus kekerasan terhadap anak.

## II. L ANDASAN T EORI

## 2.1 Data mining
Dalam pemanfaatannya kerapkali data mining digunakan dalam rangka menjelaskan hasil dari proses penemuan  yang  terdapat  didalam  suatu  data  ataupun database. Data  mining merupakan  proses penggalian yang berguna untuk menemukan informasi yang masih tidak diketahui berupa pengetahuan atau informasi yang memiliki nilai dari suatu kumpulan data [19][20]. Data tentunya dapat berasal dari berbagai sumber salah satunya database [21]. Didalam data mining sendiri terdapat banyak algoritma- algoritma yang sering digunakan, baik itu untuk clasterisasi, prediksi, ataupun klasifikasi.

## 2.2 Clustering
Metode clustering merupakan salah satu yang sering diterapkan dalam data mining . Clustering itu sendiri merupakan  tahapan    pembentukan  suatu cluster data  yang  berasal  dari  himpunan  data  yang belum  diketahui  kelas  atau  himpunannya.  Dalam  pengelompokan  data, clustering digunakan  untuk menggolongkan  data  berdasarkan  parameter  tertentu  sehingga  dalam  setiap  kelompok  memiliki karakteristik yang serupa di antara setiap anggotanya [22]. Clustering melakukan segmentasi terhadap subkelompok  atau  cluster  dengan  anggota  yang  serupa  atau  homogen  yang    relatif  mudah  sehingga sesuai dengan pemahaman manusia [23].

## 2.3 Algoritma K-means
K-Means  seringkali  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  menjadi  beberapa  kelompok.  atau cluster dengan sistem partisi sesuai dengan kemiripan. Pada cluster terdapat suatu titik pusat yang biasa disebut  sebagai centroid yang  mempresentasikan  sebagian  besar  isi  dari  cluster  tersebut.  Sehingga
secara gampangnya algoritma K-means merupakan algoritma yang digunakan untuk mengelompokan data berdasarkan cluster dengan kemiripan yang dimiliki oleh data yang ada didalamnya. Algoritma K- means kerapkali digunakan  dengan tujuan mengatasi masalah dengan meringkas besaran item, serta memahami karakteristik dari data [24].
Berikut  adalah  tahap-tahap  dalam  melaksanakan  pengelompokan  menggunakan  algoritma  K-means [25].
1. Terlebih dulu menentukan jumlah cluster yang diinginkan untuk dihitung, serta menentukan cluster pusat.
2.  Penentuan  titik  awal centroid dipilih  secara  acak  sesuai  dengan  jumlah cluster yang  telah ditetapkan.
3. Menentukan jarak setiap titik data dari pusat cluster dengan menggunakan persamaan euclidean.
(1)
Dij adalah jarak antara I pusat data cluster j, X ki adalah data I pada attribut data k, X kj adalah titik pusat jke  atribut k 4. Melakukan perhitungan rata-rata dalam setiap cluster untuk memperbarui centroid yang dihasilkan. 5. Mengulagi pada tahap 3 jika terdapat data yang masih berpindah cluster . hingga posisi cluster tidak berubah dan penghitungan dapat dihentikan

## III. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  yang  dilakukan  menggunakan  data  274  kasus  kekerasan  terhadap  anak  yang  terjadi dikabupaten  Banyumas  yang  diperoleh  dari  situs  web  resmi  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kabupaten Banyumas.  Tahapan  awal  yang  dilakukan  pada  penelitian  ini  adalah  melakukan  pengamatan  dan pengidentifikasian masalah. Setelah data berhasil dikumpulkan lalu dilakukan analisis untuk mencari metode yang tepat yang dapat digunakan dan membantu proses pencarian solusi yang selaras dengan tujuan  penelitian.  Data  yang  didapatkan  akan  diolah  dengan  perhitungan  manual  dibantu  dengan software Microsoft excel dengan menerapkan algoritma K-means clustering lalu kemudian dilakukan pengujian dibantu menggunakan software Rapid miner . Setelah melewati proses pengolahan data dan pengujian  maka  dapat  ditarik  kesimpulan  akan  hasil  dari  proses  penelitian  yang  dilakukan.  Berikut merupakan alur kerja penelitian yang dilakukan.
Mengidentifikasi masalah Pengumpulan data Menganalisa data Penetapan tujuan Penetapan metode Pengolahan data Pengujian data Kesimpulan

## Mengidentifikasi masalah
Pada penelitian ini hal yang pertama dilakukan yaitu mengidentifikasi masalah terhadap fenomena yang  terjadi.  Dengan  melakukan  pegamatan  terhadap  kondisi  dan  keadaan  maka  akan  diketahui keresahan  akan  masalah  yang  terjadi  yang  kerap  kali  ada  lingkungan  disekitar  .  sehingga  dengan harapan dapat melakukan pencarian solusi akan permasalahan yang terjadi dimasyarakat.

## Pengumpulan data
Langkah selanjutnya adalah mengumpulkan data, yang merupakan proses untuk mencari informasi yang  dapat  digunakan  sebagai  sample  pengujian  dari  masalah  yang  dihadapi.  Dalam  penelitian  ini, penulis  mengumpulkan  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  Kabupaten  Banyumas.  Data  yang  diperlukan dalam penelitian ini adalah informasi tentang kasus kekerasan terhadap anak berdasarkan kecamatan di Kabupaten Banyumas.

## Menganalisis data
Melakukan analisis data merupakan proses untuk memudahkan dalam menemukan informasi yang lebih  berguna  sehingga  akan  mendapatkan  informasi  yang  lebih  akurat  untuk  mengambil  keputusan yang tepat dalam tujuan memberikan solusi akan ruang masalah yang terjadi. Dari menganalisis data juga akan ditemukan kekurangan dari data yang ditemukan serta alur data yang ada apakah bisa di olah sehingga bisa membantu dalam menentukan solusi dari masalah yang terjadi.

## Penetapan tujuan
Berdasakan  masalah  yang  terjadi,  maka  akan  ditentukan  tujuan  dari  penelitian  yang  dilakukan. Tujuan  merupakan  capaian  yang  ingin  didapatkan  dari  penelitian  berdasarkan  keresahan  serta permasalahan yang terjadi.

## Penetapan metode
Menentukan metode yang akan digunakan dalam pemrosesan data, hal ini menjadi penting karena akan menentukan arah penelitian serta hasil dari penelitian yang dilakukan. Kekeliruan dalam pemilihan metode  tentunya  dapat  berdampak  pada  keberhasilan  dalam  pencarian  solusi  berdarsarkan  tujuan terhadap permasalahan yang dihadapi. Pada penelitian yang dilakukan ini digunakan penerapan metode algoritma K-means dalam proses penghitungan data kekerasan terhadap anak di kabupaten Banyumas.

## Pengolahan data
Data  yang  diperoleh  dan  telah  dianalisis  kemudian  diolah  sehingga  diketahui  hasil  yang  dapat ditafsirkan serta disimpulkan. Pada penelitian ini pengolahan data menggunakan penerapan algoritma k-means sehingga dari hasil tersebut dapat ditarik kesimpulan akan hasil pengelompokan atau clustering yang terbentuk.

## Pengujian data
Pengujian  dilakukan terhadap hasil dari pengolahan data. Hal ini bertujuan untuk melakukan uji ke benaran dari perhitungan yang telah dilakukan atau melakukan pencocokan akan hasil dari data yang dihitung. Dalam penelitian ini menggunakan software Rapid Minner yang menerapkan algoritma K- means untuk melakukan pengujian akan hasil dari perhitungan yang telah dilakukan sebelumnya.

## Kesimpulan
Berdasarkan dari hasil yang telah melalui berbagai proses sebelumnya maka bisa ditarik kesimpulan mengenai hasil akan pengolahan data serta pengujian yang telah dilakukan. Sehingga bisa disimpulkan solusi yang bisa digunakan untuk mengatasi ruang masalah yang terjadi. Dari hasil kesimpulan, dapat dievaluasi apakah algoritma yang digunakan telah sesuai untuk pencarian solusi terhadap permasalahan yang terjadi.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Dalam penelitian ini, dilakukan pengelompokan data menggunakan algoritma pengelompokan K- means  dengan  data  sampel  yang  mencakup  kasus  kekerasan  terhadap  anak  menurut  kecamatan dikabupaten Banyumas selama periode tahun 2017 hingga 2020. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh melalui akses ke situs web Badan Pusat Statistik (BPS) Kabupaten Banyumas. Pada data yang  diambil  terdapat  jumlah  kasus  kekerasan  terhadap  anak  di  setiap  kecamatan  dikabupaten Banyumas sejak 2017 hingga 2020. Dengan data tersebut dapat dilakukan pengolah dan penghitungan hingga bisa menemukan hasil perhitungan untuk mengetahui pengelompokan atau clustering dari data. Untuk menghasilkan data penelitian ini, perhitungan dilakukan secara manual dengan menggunakan
perangkat  lunak  Microsoft  Excel  yang  menerapkan  algoritma  K-means.  Oleh  karena  itu,  langkah- langkah perhitungan yang dijalankan adalah sebagai berikut:
1. Pada proses awal yaitu menentukan data set yang akan dipakai.
Di  bawah  ini  terdapat  sampel  data  yang  diperoleh  dari  27  kecamatan  di  Kabupaten  Banyumas, mencakup jumlah kasus kekerasan terhadap anak dalam rentang tahun 2017 hingga 2020.
Tabel 4.1 Data kasus kekerasan terhadap anak kabupaten Banyumas
No Wilayah Jumlah Kasus 2017  2018  2019  2020 1 Kecamatan Lumbir 0 1 1 0 2 Kecamatan Wangon 2 1 4 3 3 Kecamatan Jatilawang 0 2 2 0 4 Kecamatan Rawalon 1 0 0 5 5 Kecamatan Kebasen 2 0 1 1 6 Kecamatan Kemranjen 0 0 2 0 7 Kecamatan Sumpiuh 0 2 7 3 8 Kecamatan Tambak 2 1 1 1 9 Kecamatan Somagede 0 1 1 1 10  Kecamatan Kalibagor 2 5 2 1 11  Kecamatan Banyumas 2 5 3 0 12  Kecamatan Patikraja 0 3 2 2 13  Kecamatan Purwojati 0 1 0 2 14  Kecamatan Ajibarang 1 2 4 1 15  Kecamatan Gumelar 0 4 1 0 16  Kecamatan Pekuncen 1 3 2 3 17  Kecamatan Cilongok 1 3 5 3 18  Kecamatan Karanglewas 2 17 1 1 19  Kecamatan Kedungbanteng 0 4 0 2 20  Kecamatan Baturaden 3 12 6 5 21  Kecamatan Sumbang 0 10 1 3 22  Kecamatan Kembaran 0 4 2 1 23  Kecamatan Sokaraja 2 5 3 6 24  Kecamatan Purwokerto Selatan 6 7 7 5 25  Kecamatan Purwokerto Barat 0 10 7 5 26  Kecamatan Purwokerto Timur 1 4 2 2 27  Kecamatan Purwokerto Utara 1 5 4 6

## 2. Menetapkan jumlah cluster
Langkah  berikutnya  dalam  penelitian  yang  dilakukan  ini  adalah  menentukan  jumlah  kelompok (cluster). Dan  pada  pengelompokan  data  kekerasan  terhadap  anak  dikabupaten  Banyumas  ini ditentukan jumlah cluster sebanyak 3 dengan jumlah dataset adalah 27.
3. Menentukan centroid awal
Penentuan centroid awal yaitu dengan menggunakan data secara random seperti pada table 4.2.

## Tabel 4.2 Centroid data awal
Centroid data awal Kecamatan Karanglewas 2 17 1 1 Kecamatan Purwokerto Barat 0 10 7 5 Kecamatan Purwokerto Selatan 6 7 7 5
4. Melakukan penghitungan centroid yang paling dekat dengan menggunakan persamaan euclidean.
Contoh perhitungan terhadap data berdasarkan jumlah kasus dengan persamaan euclidean sebagai berikut.
Kecamatan Lumbir
Cluster 1 = √ (6  −  0) 2 +   (7  −  1) 2 +   (7  −  1) 2 +   (5  −  0) 2 = 11.53256 Cluster 2 = √ (2  −  0) 2 +   (17  −  1) 2 +   (1  −  1) 2 +   (1  −  0) 2 = 16.15549 Cluster 3 = √ (0  −  0) 2 +   (10  −  1) 2 +   (7  −  1) 2 +   (5  −  0) 2 = 11.91638 Kecamatan Purwokerto Utara Cluster 1 = √ (6  −  0) 2 +   (7  −  1) 2 +   (7  −  1) 2 +   (5  −  0) 2 =  6.244998 Cluster 2 = √ (2  −  0) 2 +   (17  −  1) 2 +   (1  −  1) 2 +   (1  −  0) 2 =  13.37909
Cluster 3 = √ (0  −  0) 2 +   (10  −  1) 2 +   (7  −  1) 2 +   (5  −  0) 2 =  6 Penghitungan  dilakukan  pada  seluruh  dataset,  berikut  adalah  hasil  perhitungan  yang  diperoleh dengan menggunakan persaaan euclidean pada iterasi pertama:
Tabel 4.3 Hasil perhitungan jarak pusat cluster iterasi 1
No Wilayah Jarak Ke Centroid Jarak Terdekat Clutser 1  Cluster 2  Cluster 3 1 Kecamatan Lumbir 11.53256  16.15549  11.91638 Cluster 1 2 Kecamatan Wangon 8.062258  16.40122  9.899495 Cluster 1 3 Kecamatan Jatilawang 10.53565  15.19868  10.67708 Cluster 1 4 Kecamatan Rawalo 11.09054  17.52142  12.24745 Cluster 1 5 Kecamatan Kebasen 10.81665  17 12.49 Cluster 1 6 Kecamatan Kemranjen 11.61895  17.17556  12.24745 Cluster 1 7 Kecamatan Sumpiuh 8.062258  16.40122  8.246211 Cluster 1 8 Kecamatan Tambak 10.19804  16 11.7047 Cluster 1 9 Kecamatan Somagede 11.13553  16.12452  11.53256 Cluster 1 10 Kecamatan Kalibagor 7.81025 12.04159  8.3666 Cluster 1 11 Kecamatan Banyumas 7.81025 12.20656  8.3666 Cluster 1 12 Kecamatan Patikraja 9.273618  14.21267  9.110434 Cluster 3 13 Kecamatan Purwojati 11.40175  16.18641  11.78983 Cluster 1 14 Kecamatan Ajibarang 8.660254  15.32971  9.486833 Cluster 1 15 Kecamatan Gumelar 10.29563  13.19091  9.848858 Cluster 3 16 Kecamatan Pekuncen 8.3666 14.21267  8.888194 Cluster 1 17 Kecamatan Cilongok 7 14.73092  7.615773 Cluster 1 18 Kecamatan Karanglewas 12.96148  0 10.24695 Cluster 2 19 Kecamatan Kedungbanteng 10.14889  13.22876  9.69536 Cluster 3 20 Kecamatan Baturaden 5.91608 8.185353  3.741657 Cluster 3 21 Kecamatan Sumbang 9.219544  7.549834  6.324555 Cluster 3 22 Kecamatan Kembaran 9.273618  13.19091  8.774964 Cluster 3 23 Kecamatan Sokaraja 6.082763  13.15295  6.78233 Cluster 1 24 Kecamatan Purwokerto Selatan  0 12.96148  6.708204 Cluster 1 25 Kecamatan Purwokerto Barat 6.708204  10.24695  0 Cluster 3 26 Kecamatan Purwokerto Timur 8.246211  13.11488  8.42615 Cluster 1 27   Kecamatan Purwokerto Utara 6.244998  13.37909  6 Cluster 3
5. Penghitung  ulang centroid untuk  iterasi  berikutnya  dilakukan  dengan  cara  menentukan  rata-rata nilai pada setiap cluster dan variable yang dimiliki. Berikut adalah hasil perhitungan centroid yang baru pada setiap kelompok.
C1 (2017) = 0 + 2 + 0 + 1 + 2 + 0 + 0 + 2 + 0 + 2 + 2 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 20 = 0.75 C1 (2018) = 1 + 1 + 2 + 0 + 0 + 0 + 2 + 1 + 1 + 5 + 5 + 3 + 1 + 2 + 4 + 3 + 3 + 4 + 4 + 4 20 = 2.3
C1 (2019) = 1 + 4 + 2 + 0 + 1 + 2 + 7 + 1 + 1 + 2 + 3 + 2 + 0 + 4 + 1 + 2 + 5 + 0 + 2 + 2 20 = 2.1 C1 (2020) = 0 + 2 + 0 + 1 + 2 + 0 + 0 + 2 + 0 + 2 + 2 + 0 + 0 + 1 + 0 + 1 + 1 + 0 + 0 + 1 20 = 0.75 C2 (2017) = 2 1 = 2
C2 (2018) = 17 1 = 17
C2 (2019) = 1 1 = 1
C2 (2020) = 1 1 = 1
C3 (2017) = 3 + 0 + 2 + 6 + 0 + 1 6 = 2
C3 (2017) = 12 + 10 + 5 + 7 + 10 + 5
6
= 8.17
C3 (2017) = 6 + 1 + 3 + 7 + 7 + 4
6 = 4.67
C3 (2017) = 5 + 3 + 6 + 5 + 5 + 6 6 = 5
Apabila disajikan kedalam tabel maka centroid baru yang dihasilkan setelah melakukan perhitungan pada iterasi pertama yaitu :
Tabel 4.4 Centroid baru setelah iterasi pertama Centroid Baru C1 0.75 2.3 2.1 1.55 C2 2 17 1 1 C3 2 8.17 4.67 5
Perhitungan akan terus berlanjut sampai mencapai titik di mana hasilnya stabil dan tidak mengalami perubahan lagi  atau posisi cluster tidak berubah. Pada penelitian ini, penghitungan dihentikan pada iterasi kelima karena posisi centroid telah mencapai kestabilan. Berikut adalah hasil penghitungan dari pengelompokan pada iterasi kelima.
Tabel 4.5 Hasil perhitungan jarak pusat cluster iterasi 5
No Wilayah Jarak Ke Centroid Jarak Terdekat Clutser 1  Cluster 2  Cluster 3 1 Kecamatan Lumbir 2.421776  16.15549  9.685327 Cluster 1 2 Kecamatan Wangon 2.994161  16.40122  7.470312 Cluster 1 3 Kecamatan Jatilawang 1.750714  15.19868  8.610394 Cluster 1 4 Kecamatan Rawalo 4.654568  17.52142  9.458976 Cluster 1 5 Kecamatan Kebasen 2.892231  17 9.805044 Cluster 1 6 Kecamatan Kemranjen 2.874891  17.17556  10.13931 Cluster 1 7 Kecamatan Sumpiuh 5.17349 16.40122  7.174414 Cluster 1 8 Kecamatan Tambak 2.182888  16 8.989191 Cluster 1 9 Kecamatan Somagede 1.940361  16.12452  9.208993 Cluster 1 10 Kecamatan Kalibagor 3.027375  12.04159  5.756639 Cluster 1 11 Kecamatan Banyumas 3.473471  12.20656  6.148622 Cluster 1 12 Kecamatan Patikraja 1.124722  14.21267  6.841459 Cluster 1 13 Kecamatan Purwojati 2.620115  16.18641  9.281104 Cluster 1 14 Kecamatan Ajibarang 2.016185  15.32971  7.447968 Cluster 1 15 Kecamatan Gumelar 2.658007  13.19091  7.733405 Cluster 1 16 Kecamatan Pekuncen 1.632483  14.21267  6.229411 Cluster 1 17 Kecamatan Cilongok 3.326409  14.73092  5.639641 Cluster 1 18 Kecamatan Karanglewas 14.80422  0 10.36688 Cluster 2 19 Kecamatan Kedungbanteng 2.839894  13.22876  7.220726 Cluster 1 20 Kecamatan Baturaden 11.23677  8.185353  4.179979 Cluster 3 21 Kecamatan Sumbang 7.947641  7.549834  4.980518 Cluster 3 22 Kecamatan Kembaran 1.940361  13.19091  6.66875 Cluster 1
23 Kecamatan Sokaraja 5.428167  13.15295  3.715583 Cluster 3 24 Kecamatan Purwokerto Selatan  9.250135  12.96148  4.775516 Cluster 3 25 Kecamatan Purwokerto Barat 9.785959  10.24695  3.578485 Cluster 3 26 Kecamatan Purwokerto Timur 1.779045  13.11488  5.871305 Cluster 1 27   Kecamatan Purwokerto Utara 5.546621  13.37909  3.531603 Cluster 3
Setelah  selesainya  penghitungan  hingga  iterasi  kelima  dan  telah  dikelompokan,  hasil  akhir  posisi cluster dari centroid pada iterasi kelima dapat ditemukan dalam tabel berikut.
Tabel 4.6 Hasil pengelompokan  iterasi 5 Cluster Wilayah Jumlah C1 Kecamatan  Lumbir,  Kecamatan  Wangon,  Kecamatan  Jatilawang,  Kecamatan Rawalo,  Kecamatan  Kebasen,  Kecamatan  Kemranjen,  Kecamatan  Sumpiuh, Kecamatan Tambak, Kecamatan Somagede, Kecamatan Kalibagor, Kecamatan Banyumas, Kecamatan Patikraja, Kecamatan Purwojati, Kecamatan Ajibarang, Kecamatan Gumelar, Kecamatan Pekuncen, Kecamatan Cilongok, Kecamatan Kedungbanteng, Kecamatan Kembaran, Kecamatan Purwokerto Timur 20 C2 Kecamatan Karanglewas 1 C3 Kecamatan  Baturaden,  Kecamatan  Sumbang,  Kecamatan  Kembaran  , Kecamatan  Purwokerto  Barat,  Kecamatan  Purwokerto  Selatan,  Kecamatan Sokaraja 6
Berdasarkan pada hasil cluster yang terbentuk pada iterasi kelima. Menunjukan bahwa terdapat 20 wilayah  kecamatan  yang  terdapat  pada cluster 1  yang  tergolong  kedalam  wilayah  dengan  fluktuasi kasus kekerasan terhadap anak rendah dalam 5 tahun terakhir dengan jumlah kasus antara tahun 2017 hingga 2020 mulai dari 0 kasus hingga tidak lebih dari 7 kasus dalam satu tahun dengan jumlah total kasus tidak lebih dari 10 kasus selama 5 tahun terakhir.
Kemudian berdasarkan hasil pengelompokan pada cluster 2 terdapat 1 kecamatan yaitu kecamatan karang  lewas  dengan  jumlah  kasus  dan  fluktuasi  yang  cukup  dinamis  dimana  dalam  kurun  waktu  5 tahun  terakhir terdapat  1  tahun  dengan jumlah  kasus yang  sangat tinggi  kemudian  dibeberapa tahun kemudian  menunjukan jumlah kasus yang cukup rendah. Temuan akan hasil dari pengelompokan pada cluster 2 ini tentunya bisa menjadi bahan kajian lebih lanjut akan fenomena yang terjadi sehingga dapat ditemukan faktor penyebab hingga pengaruh yang terjadi terhadap hal tersebut.
Hasil pengelompokan yang terbentuk pada cluster 3 ini menunjukan bahwa jumlah wilayah dengan kasus  rata-rata  kekerasan  terhadap anak  yang  cukup  tinggi  dengan jumlah  kasus  total  perlima tahun lebih  dari  16  kasus  dan  menunjukan  wilayah  dengan  jumlah  kasus  kekerasan  terhadap  anak  yang konsisten  tinggi  disetiap  tahunya  dalam  kurun  waktu  5  tahun  terakhir.  Berdasarkan  hasil  dari penghitungan data tersebut wilayah yang masuk kedalam cluster ini bisa dijadikan fokus utama dalam melakukan langkah pencegahan dan penanganan serta pengawasan terhadap kasus kekerasan terhadap anak.  Sehingga  dapat  diketahui  faktor  yang  mempengaruhi  tingginya  kasus  kekerasan  yang  terjadi diwilayah tersebut hingga langkah yang perlu di ambil serta jalan keluar yang perlu dilakukan untuk menangani hal tersebut.
Tentunya dari keseluruhan hasil yang didapatkan dari pengelompokan yang dilakukan ini dapat digunakan untuk pemetaan akan wilayah kasus terjadinya kekerasan terhadap anak, serta sebagai bahan pertimbangan  akan  rencana  pencegahan  serta  penanggulangan  dan  riset  akan  usaha  yang  akan dilakukan. Berdasarkan hasil dari pengelompokan tersebut mempermudah dalam melihat isi dari data yang ada didalamya hingga dapat melihat kejanggalan yang terdapat dalam data yang dimiliki. Hal ini menunjukan  bahwa  algoritma  kmeans  dapat    mengklasterisasi  dan  mengeksplorasi  data  berdasarkan karakeristik yang dimiliki dengan cukup mudah diimplementasikan dan cepat.

## V. P ENGUJIAN DAN A NALISIS
Setelah penghitungan manual yang telah dilakukan dengan menggunakan software Microsoft Excel kemudian untuk melakukan pengujian pada penelitian ini menggunakan software rapid miner . Proses pengaplikasian pada aplikasi rapid miner dapat dilihat sebagai berikut. 1. Melakukan import file kedalam rapid miner dengan format excel.
Gambar 5.1 Import data excel kedalam rapid miner
2. Menentukan data yang akan diimport didalam rapid miner dari data excel
Gambar 5.2 . Data telah berhasil di import
3. Memasukan metode clustering dengan penerapan alggortima k-means
Gambar 5.3 . Memasukan proses clustering data 4. Melakukan konfigurasi dengan menentukan jumlah cluster yang diinginkan
Gambar 5.4 Konfigurasi penentuan jumlah cluster
5. Hasil clusterisasi yang dilakukan oleh rapid miner . Cluster yang terdapat pada rapid miner dimulai dari cluster 0 ini sama halnya pada cluster 1 pada penghitungan manual.
Gambar 5.5 Hasil pengelompokan yang dilakukan rapid miner
6. Gambar penyebaran pengelompokan data yang dihasilakan pada rapid miner
Gambar 5.6 Tampilan hasil plot view
Setelah  menerapkan  alat rapid  miner ,  hasil  yang  diperoleh  dari  implementasi rapid  miner sesuai dengan hasil dari perhitungan manual menggunakan K-means.

## VI. K ESIMPULAN
Menurut uraian yang diberikan dari hasil perhitungan secara manual dan pengujian dengan penerapan yang menggunakan software rapid miner pada pengelompokan kasus kekerasan terhadap anak yang terjadi  dikabupaten  Banyumas,  maka  didapatkan  hasil  dari  jumlah record yang  digunakan  adalah sebanyak 27 kecamatan dengan menghasilkan 3 cluster yaitu, cluster satu merupakan pengelompokan kasus kekerasan terhadap anak menurut kecamatan dikabupaten Banyumas yang terjadi diantara tahun 2017-2020 yang tergolong rendah dengan tidak lebih dari 10 kasus dalam satu tahun dan terdapat pada 20  kecamatan. Cluster dua  merupakan  pengelompokan  kasus  kekerasan  terhadap  anak  menurut kecamatan dikabupaten Banyumas  yang terjadi diantara tahun 2017-2020 yang tergolong sedang atau menengah mencapai  kasus  tertinggi sebanyak  17  kasus  pada 2018  namun   kemudian menurun pada tahun berikutnya dan terdapat pada 1 kecamatan yaitu kecamatan Karanglewas. Cluster tiga merupakan pengelompokan  kasus  kekerasan  terhadap  anak  menurut  kecamatan  dikabupaten  Banyumas    yang terjadi diantara tahun 2017-2020 yang tergolong tinggi disetiap tahunnya hingga mencapai jumlah kasus total tertinggi  sebanyak  25  kasus dalam  lima  tahun  dan  terdapat pada 6  kecamatan  yaitu  kecamatan Baturaden,  Kecamatan  Sumbang,  Kecamatan  Kembaran  ,  Kecamatan  Purwokerto  Barat,  Kecamatan Purwokerto  Selatan,  Kecamatan  Sokaraja.  Dengan  demikian,  dapat  ditarik  kesimpulan  bahwa penerapan data mining menggunakan algoritma K-Means dapat berhasil diterapkan pada data mengenai kasus kekerasan terhadap anak di Kabupaten Banyumas. Berdasarkan hasil cluster yang terbentuk dari pengujian dengan menggunakan algortima k-means ini dapat digunakan sebagai dasar logika rancangan untuk membangun sistem dalam pengambil keputusan dan sebagai dasar dari pemetaan wilayah kasus kekersan  terhadap  anak  sehingga  membantu  dalam  menentukan  langkah  pencegahan  dan penanggulanagan serta perlindungan terhadap anak.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  Amalia Yunia Rahmawati, “ 済無 No Title No Title No Title,” no. July, pp. 1–23, 2020.
[2]  H.  Sholihah,  “Perbandingan  Hak-Hak  Anak  Menurut  Undang-Undang  Nomor  23  Tahun  2002 Tentang Perlindungan Anak Dan Hukum Islam,” al-Afkar, J. Islam. Stud. , vol. 1, no. 2, pp. 88–112, 2018, doi: 10.5281/zenodo.3554863.
[3]  O. World Health Organization, World Bank Group et al. , “No 主観的健康感を中心とした在宅 高齢者における 健康関連指標に関する共分散構造分析 Title,” World  Heal.  Organ.  World Bank Group, OECD , no. July, pp. 1–100, 2014, [Online]. Available: http://elibrary.almaata.ac.id/1714/%0Ahttps://osf.io/yejcm/%0Ahttp://elibrary.almaata.ac.id%0Ah ttps://bmjopen.bmj.com/lookup/doi/10.1136/bmjopen-2019-
030624%0Ahttps://ppjp.ulm.ac.id/journal/index.php/JPKMI/article/view/2758%0Ahttp://stikara.a c.id/jupermik
[4]  T. S. Margareta and M. P. Sari Jaya, “Kekerasan Pada Anak Usia Dini (Study Kasus Pada Anak Umur  6-7  Tahun  Di  Kertapati),” Wahana  Didakt.    J.  Ilmu  Kependidikan ,  vol. 18,  no. 2,  p.  171, 2020, doi: 10.31851/wahanadidaktika.v18i2.4386.
[5]  N. W. T. Ariani and K. S. Asih, “Dampak Kekerasan Pada Anak Nyoman,” J. Psikol. MANDALA , vol. 6, no.
1,
pp.
69–78, 2022,
[Online]. Available: https://webcache.googleusercontent.com/search?q=cache:bkuzIot5Rl0J:https://jurnal.undhirabali. ac.id/index.php/mandala/article/download/1833/1537&cd=11&hl=ban&ct=clnk&gl=id
[6]  M. Agustin, I. Saripah, and A. D. Gustiana, “Analisis Tipikal Kekerasan Pada Anak Dan Faktor Yang  Melatarbelakanginya,” JIV-Jurnal  Ilm.  Visi ,  vol.  13,  no.  1,  pp.  1–10,  2018,  doi: 10.21009/jiv.1301.1.
[7]  A. Muarifah, D. E. Wati, and I. Puspitasari, “Identifikasi Bentuk dan Dampak Kekerasan pada Anak Usia Dini di Kota Yogyakarta,” J. Obs.  J. Pendidik. Anak Usia Dini , vol. 4, no. 2, p. 757, 2020, doi: 10.31004/obsesi.v4i2.451.
[8]  K. Komalasari, G., Wahyuni, E., “Teori dan Teknik Konseling,” vol. 3, pp. 41–52, 2010.
[9]  I. Hukum et al. , “Sosialisasi upaya pencegahan kekerasan terhadap anak,” pp. 1–3.
[10] S. Agustiani, A. Mustopa, A. Saryoko, W. Gata, and S. K. Wildah, “Penerapan Algoritma J48 Untuk Deteksi Penyakit Tiroid,” Paradig. - J. Komput. dan Inform. , vol. 22, no. 2, pp. 153–160, 2020, doi: 10.31294/p.v22i2.8174.
[11] R. D. Abdika, “Pemetaan Bidang Keilmuan Mahasiswa Dengan Menggunakan Metode Fuzzy C-Means ( Studi Kasus : Program Studi Teknik Informatika Universitas Muhammadiyah Gresik),” Indexia , vol. 4, no. 2, p. 28, 2022, doi: 10.30587/indexia.v4i2.3639.
[12] R. Hidayat and U. P. Bangsa, “PEMANFAATAN ALGORTMA FP-GROWTH UNTUK,” vol. 01, no. 1, pp. 39–56, 2022.
[13] F.  P.  Dewi,  P.  S.  Aryni,  and  Y.  Umaidah,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering Seleksi  Siswa  Berprestasi  Berdasarkan  Keaktifan  dalam  Proses  Pembelajaran,” JISKA  (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 7, no. 2, pp. 111–121, 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.
[14] Sekar  Setyaningtyas,  B.  Indarmawan  Nugroho,  and  Z.  Arif,  “Tinjauan  Pustaka  Sistematis: Penerapan  Data  Mining  Teknik  Clustering  Algoritma  K-Means,” J.  Teknoif  Tek.  Inform.  Inst. Teknol. Padang , vol. 10, no. 2, pp. 52–61, 2022, doi: 10.21063/jtif.2022.v10.2.52-61.
[15] L.  Iryani,  “Penerapan  Datamining  Menentukan  Minat  Baca  Mahasiswa  Di  Perpustakaan Universitas  Bina  Darma  Palembang  Menggunakan  Metode  Clustering,” INTECOMS  J.  Inf. Technol. Comput. Sci. , vol. 3, no. 1, pp. 82–89, 2020, doi: 10.31539/intecoms.v3i1.1251.
[16] 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.
[17] 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.
[18] A. Hidayat, “Kekerasan terhadap Anak dan Perempuan,” AL-MURABBI J. Stud. Kependidikan dan Keislam. , vol. 8, no. 1, pp. 22–33, 2021, doi: 10.53627/jam.v8i1.4260.
[19] A.  Tumanggor  and  P.  S.  Hasugian,  “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Memprediksi  Tingkat Kemampuan  Anak  Dalam  Mengikuti  Mata  Pelajaran  Dengan  Metode  C4.5  Pada  SDN  105351 Bakaran  Batu,” J.  Nas.  Komputasi  dan  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  57–63,  2021,  doi: 10.32672/jnkti.v4i1.2718.
[20] Rahmat  Hidayat,  “Pemanfaatan  Data  Mining  Untuk  Melihat  Minat  Siswa  Setelah Menyelesaikan  Pendidikan  Sekolah  Menengah  Atas  (Sma)  Dengan  Algoritma  K-Means Clustering,” Technol.  Informatics  Insight  J. ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  85–97,  2022,  doi: 10.32639/tiij.v1i2.220.
[21] J. S. Parapat and A. S. Sinaga, “Data Mining Algoritma C4.5 Pada Klasifikasi Kredit Koperasi Simpan Pinjam,” J. Ilmu Tek. Elektro Komput. dan Inform. , vol. 4, no. 2, pp. 144–154, 2018.
[22] I. M. Haryani, Dicky Nofriansyah, “Implementasi Data Mining Untuk Pengelompokan Buku Di  Perpustakaan  Yayasan Nurul  Islam  Indonesia  Baru  Dengan  Metode  K-Means  Clustering,” J. Cyber TechTech , vol. 1, no. 1, pp. 1–12, 2021, [Online]. Available: https://ojs.trigunadharma.ac.id/index.php/jct/article/view/315
[23] T. Syahputra, J. Halim, and E. P. Sintho, “Penerapan Data Mining Dalam Menentukan Pilihan Jurusan  Bidang  Studi  SMA  Menggunakan  Metode,” Penerapan  Data  Min.  dalam  Menentukan Pilihan Jur. di Bid. Stud. SMA menggunakan Metod. Clust. Dengan Tek. Single Link. JURTEKSI , vol. IV, no. 2, pp. 1–4, 2018.
[24] A.  Agneresa,  A.  L.  Hananto,  S.  S.  Hilabi,  A.  Hananto,  and  T.  Tukino,  “Strategi  Promosi Penerapan  Data  Mining  Mahasiswa  Baru  Dengan  Metode  K-Means  Clustering,” Dirgamaya  J. Manaj. dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, pp. 25–34, 2022, doi: 10.35969/dirgamaya.v2i2.275.
[25] L. Y. Hutabarat, “Kmeans-jumlah penduduk siantar,” vol. 2, no. 2, pp. 20–26, 2021.