## KLASTERISASI DATA JUMLAH KASUS KEKERASAN TERHADAP PEREMPUAN DI PROVINSI JAWA BARAT MEGGUNAKAN ALGORITMA

## FUZZY C-MEANS
Taufik Hidayat 1 , Rini Astuti 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1,3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon,
2 Sistem Informatika, STMIK LIKMI Bandung, Jalan Perjuangan No. 10B, Majasem, Cirebon taufikhidayat0123@gmail.com

## ABSTRAK
Perempuan di Indonesia saat ini masih menghadapi risiko menjadi korban kekerasan, dan kesulitan dalam mengatasi  masalah  kekerasan  terhadap  perempuan  terus  menjadi  tantangan  yang  kompleks.  Penelitian  ini bertujuan  untuk  untuk  melakukan  pengelompokan  data  jumlah  kekerasan  terhadap  perempuan  di  Jawa  Barat dengan maksud ingin mengetahui informasi karakteristik yang ada dalam dataset jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan di Jawa Barat dengan mendapatkan nilai k optimal, serta nilai iterasi dan parameter numerical measure yang  mempengaruhi  nilai  k.  Penelitian  ini  menggunakan  metode Fuzzy  C-Means  Clustering untuk mengelompokkan data jumlah kasus kekerasan terhadap perempuan di Jawa Barat dengan lebih baik. Metode ini memungkinkan pengelompokan data berdasarkan derajat keanggotaan yang tidak hanya bersifat biner, melainkan juga memperhitungkan dengan keanggotaan yang lebih fleksibel. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data  sosial  ekonomi  terkait  kekerasan  terhadap  perempuan.  Hasil  dan  diskusi  penelitian  menunjukkan  bahwa metode  Fuzzy  C-Means  Clustering  dapat  memberikan  pengelompokan  data  jumlah  kasus  kekerasan  terhadap perempuan di Jawa Barat. Davies Bouldin Index mencapai nilai 0,158, dan nilai k optimal yang ditemukan adalah 3. Nilai iterasi yang ditemukan berdasarkan nilai k optimal adalah 10, dan parameter yang mempengaruhi nilai k optimal  melibatkan  penggunaan  parameter numerical  measure adalah Manhattan  Distance .  Penelitian  ini memiliki potensi untuk memberikan wawasan yang lebih mendalam mengenai beragam hambatan yang dihadapi oleh  individu  yang  mengalami  masalah kesejahteraan sosial. Dengan demikian, penelitian  ini dapat membantu pihak berwenang dan  lembaga pemerintah  mengidentifikasi kelompok  yang paling rentan dan  mengalokasikan sumber daya secara lebih efisien.
Kata kunci : Fuzzy C-Means,  Kekerasan, Perempuan, Jawa Barat,  Nilai K

## 1. PENDAHULUAN
Perempuan  di  Indonesia  saat  ini  masih  berisiko menjadi  korban  kekerasan,  dan  kendala  dalam mengatasi  masalah  kekerasan  terhadap  perempuan terus  menjadi  tantangan  yang  sulit.  Meskipun  telah dilakukan upaya yang signifikan, seperti pembentukan berbagai peraturan perundang-undangan oleh pemerintah  pusat  dan  daerah,  kekerasan  terhadap perempuan  masih  sering  terjadi  di  sekitar  kita  dan bahkan mengalami peningkatan [1]. Berbagai dampak psikologsis  dapat  timbul  sebagai  konsekuensi  dari berbagai bentuk kekerasan, termasuk kekerasan fisik, psikologis,  seksual,  sosial,  dan  ekonomi.  Jika  tidak ditangani  dengan  baik,  hal  ini  dapat  menimbulkan kerugian bagi individu yang terdampak, keluarganya, dan masyarakat secara keseluruhan [2]. Meningkatnya insiden  kekerasan  terhadap  perempuan  merupakan salah  satu  dari  banyak  tantangan  yang  dihadapi  oleh negara.  Negara  memiliki  kewajiban  untuk  menjamin keamanan  bagi  seluruh  warganya,  dan  karena  itu, melalui  pemerintahannya,  negara  memiliki  tanggung jawab  untuk  menjamin  keselamatan  dan  keamanan bagi  warganya.  Sesuai  dengan  prinsip-prinsip  yang terkandung dalam pembukaan Undang-Undang Dasar Negara  Republik  Indonesia  Tahun  1945  dan ketentuan-ketentuan  dalam  UUD  tersebut,  dijelaskan bahwa  setiap  warga  negara  berhak  mendapatkan
perlindungan dalam pelaksanaan hak dan kewajibannya [3].
Penggunaan algoritma Fuzzy C-Means Clustering untuk mengelompokan wilayah, diantaranya penelitian yang dilakukan oleh [4] dengan judul “Penerapan Fuzzy C-Means dalam Mengelompokkan Kabupaten/Kota Berdasarkan Fasilitas  Pelayanan  Kesehatan  Di  Jawa  Timur” Temuan  kunci  penelitian  ini  adalah  penggunaan algoritma clustering, terutama Fuzzy C-Means , untuk mengelompokkan  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur berdasarkan  jumlah  fasilitas  kesehatan.  Dari  hasil clustering, teridentifikasi empat kabupaten/kota dalam cluster  pertama,  26  kabupaten/kota  dalam  cluster kedua,  dan  8  kabupaten/kota  dalam  cluster  ketiga. Temuan ini memberikan wawasan lebih dalam tentang distribusi  fasilitas  kesehatan  di  Jawa  Timur,  yang dapat  memberikan  informasi  kepada  pemerintah provinsi untuk fokus lebih pada daerah-daerah tertentu dengan  jumlah  fasilitas  kesehatan  yang  serupa.  Hasil ini  juga  membuka  peluang  penelitian  lanjutan  untuk mengeksplorasi  aspek-aspek tambahan, seperti  faktor sosial,  ekonomi,  atau  geografis  yang  mungkin memengaruhi  pola  clustering.  Kemudian  penelitian yang  dilakukan  oleh  [5]  berjudul  “Penerapan Algoritma
Fuzzy C-Means (FCM) dalamPengelompokan Provinsi di
Indonesiaberdasarkan Indikator Penyakit MenularManusia” Penelitian
ini memusatkan pada pengelompokkan  provinsi  di  Indonesia  berdasarkan indikator  penyakit  menular  dan  kepadatan  penduduk menggunakan  metode  clustering  Fuzzy  C-Means (FCM).  Provinsi-provinsi  pada  tahun  2019  dan  2020 dibagi  menjadi  tiga  cluster  (tinggi,  sedang,  rendah) dengan  Shillouette  Coefficient  kuat,  masing-masing 0.9151  dan  0.91899.  Analisis  cluster  menunjukkan bahwa pada tahun 2019, hanya Jakarta yang memiliki tingkat penyebaran tinggi, namun, di tahun 2020, Jawa Timur  dan  Bali  juga  mengalami  peningkatan. Sementara  itu,  Papua,  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Barat tetap  pada  tingkat  penyebaran  sedang,  dan  provinsi lainnya memiliki tingkat penyebaran rendah. Hasil ini menjadi dasar kuat bagi pemerintah untuk merencanakan  pemerataan  fasilitas  kesehatan  sesuai dengan  tingkat  penyebaran  penyakit  menular. Penelitian lanjutan dapat mengeksplorasi faktor-faktor yang  memengaruhi  pola  clustering,  melibatkan variabel tambahan seperti faktor sosial, ekonomi, atau geografis  untuk  gambaran  yang  lebih  komprehensif tentang distribusi penyakit menular di Indonesia.
Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [6] Temuan  utama  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa program  transmigrasi  saat  ini  tidak  tepat  sasaran karena kurang memperhatikan latar belakang ekonomi dan  keluarga  masyarakat.  Oleh  karena  itu,  penelitian ini  bertujuan  menerapkan Fuzzy  C-Means Clustering pada Sistem Pemetaan di Provinsi Jawa Timur dengan data  yang  berasal  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) Provinsi  Jawa  Timur.  Hasilnya  menunjukkan  bahwa metode Fuzzy C-Means dengan 3 klaster memberikan hasil  optimal.  Kontribusi  signifikan  penelitian  ini terletak pada peningkatan akurasi program transmigrasi  di  Jawa  Timur.  Peluang  penelitian  lebih lanjut  dapat  difokuskan  pada  evaluasi  dampak program  transmigrasi  berdasarkan  klaster  yang dihasilkan, serta pengembangan strategi implementasi yang lebih efektif untuk mencapai tujuan kesejahteraan  dan  peningkatan  kondisi  ekonomi masyarakat di wilayah tersebut.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Hasil Penelitian Terkait
Hasil literature review yang telah dilakukan pada jurnal-jurnal penelitian terkait topik Data Jumlah kasus kekerasan  terhadap  perempuan  di  Jawa  Barat  dan Fuzzy C-Means dapat dijabarkan sebagai berikut:
Paper  pertama  hasil  penelitian  yang  dilakukan oleh  [7]  yang  berjudul  "Optimalisasi  Penyaluran Bantuan  Pemerintah  Untuk  UMKM  Menggunakan Metode  Fuzzy  C-Means".  Penelitian  ini  bertujuan untuk  Menganalisis  dampak  pandemi  Covid-19 terhadap usaha mikro, kecil, dan menengah (UMKM) di  Indonesia  melibatkan  pemanfaatan  metode  Fuzzy C-Means  (FCM)  dalam  mengelompokkan  data UMKM  serta  mengidentifikasi  klaster  UMKM berdasarkan  kriteria  tertentu.  Selanjutnya,  fokus
optimalisasi alokasi dan penyaluran bantuan pemerintah kepada UMKM terarah pada klaster-klastr tertentu  yang  diidentifikasi  melalui  FCM,  sambil memberikan  wawasan  dan  rekomendasi  kepada pemerintah untuk secara efektif memberikan dukungan  dan  bantuan  kepada  UMKM  yang terdampak pandemi.
Paper  kedua  penelitian  yang  dilakukan  oleh  [8] yang  berjudul  “COMPARISON  OF  FUZZY SUBTRACTIVE  CLUSTERING  AND  FUZZY  C- MEANS”.  Jurnal  ini  membandingkan  metode  Fuzzy Subtractive  Clustering  (FSC)  dan  Fuzzy  C-Means (FCM)  dalam  analisis  klaster  dengan  menggunakan Principal Component Analysis (PCA) untuk mereduksi  dimensi  data.  PCA  menghasilkan  tiga komponen  utama  dari  lima  variabel  asli,  dan  metode clustering  fuzzy  diterapkan  dengan  jarak  kombinasi Minkowski Chebisev. Evaluasi klaster dengan Davies Bouldin  Index  (DBI)  menunjukkan  bahwa  nilai  DBI untuk  FCM  dengan  PCA  adalah  1.6468,  sedangkan untuk  FSC  dengan  PCA  adalah  3.9164.  Hasil  ini menunjukkan bahwa FCM menghasilkan klaster yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  FSC.  Sebagai kesimpulan,  penelitian  ini  menyatakan  bahwa penerapan  FCM  dengan  PCA  menghasilkan  hasil klaster yang lebih baik daripada FSC dengan PCA.
Paper ketiga hasil penelitian yang dilakukan oleh [4]  yang  berjudul  “Penerapan  Fuzzy  C-Means  dalam Mengelompokkan Kabupaten/Kota Berdasarkan Fasilitas Pelayanan Kesehatan Di Jawa Timur”. Jurnal ini menggunakan Fuzzy C-Means untuk mengelompokkan  kabupaten/kota  di  Jawa  Timur berdasarkan  fasilitas  pelayanan  kesehatan,  dengan data dari BPS Jawa Timur. Hasil clustering mencakup tiga  tingkat  fasilitas  kesehatan:  tinggi,  sedang,  dan rendah. Validasi menggunakan Silhouette Coefficient dan  Purity  menunjukkan  hasil  clustering  yang  baik. Penelitian ini merekomendasikan peningkatan fasilitas kesehatan  oleh  pemerintah  provinsi  Jawa  Timur berdasarkan hasil clustering.
Paper keempat hasil penelitian yang dilakukan oleh [9]  yang  berjudul  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C- Means  untuk  Melihat  Pola  Penerima  Beasiswa  Bank Indonesia”.  Jurnal  ini  mengkaji  penerapan  algoritma Fuzzy  C-Means  untuk  menganalisis  pola  penerima beasiswa Bank Indonesia di lima universitas Provinsi Riau  selama  2020-2022.  Data  IPK,  semester,  dan program  studi  digunakan  dalam  pengelompokkan. Hasil  menunjukkan  dominasi  penerima  beasiswa dengan  IPK  di  atas  3.5  di  setiap  universitas. Pengolahan data menggunakan RapidMiner mengungkapkan karakteristik penerima beasiswa dari masing-masing universitas. Penelitian ini memberikan wawasan tentang penggunaan Fuzzy  C-Means dalam konteks penerimaan beasiswa di perguruan tinggi.
Paper  kelima  hasil  penelitian  yang  dilakukan  oleh [10] yang berjudul “IMPLEMENTASI ALGORITMA
FUZZY C-MEANS DALAM MENGELOMPOKKAN  KECAMATAN  DI  TANA LUWU BERDASARKAN PRODUKTIFITAS
HASIL  PERKEBUNAN  Bobby”.  Jurnal  ini mengimplementasikan  algoritma  Fuzzy  C-Means untuk  mengelompokkan  kecamatan  di  Tana  Luwu berdasarkan produktivitas hasil perkebunan. Data dari Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  tentang  hasil  tanaman seperti  kelapa,  kelapa  sawit,  kopi,  lada,  kakao, cengkeh,  dan  luas  lahan  digunakan.  Hasil  penelitian menunjukkan  8  kecamatan  dari  45  masuk  dalam kategori produktif. Penelitian juga menemukan bahwa pemilihan  matriks  keanggotaan  dapat  memengaruhi jumlah iterasi, tetapi tidak memengaruhi hasil cluster. Validitas  menggunakan  partition  coefficient  index (PCI)  menunjukkan  hasil  cluster  yang  baik  dengan nilai mendekati 1. Penelitian ini berdampak pada aspek sosial-ekonomi, khususnya dalam mengatur distribusi hasil perkebunan dan mengurangi biaya transportasi.

## 3. METODE PENELITIAN
Pendekatan  metodologi  menjadi  kunci  untuk mencapai  efektivitas  tujuan  penelitian.  Dalam penelitian  ini,  digunakan  pendekatan  analisis  data yang  kokoh  dan  menggunakan  teknik  statistik, matematika,  kecerdasan  buatan,  dan  pembelajaran mesin  untuk  mengekstraksi  serta  mengidentifikasi informasi  bermanfaat  dan  pengetahuan  terkait  dari berbagai  database  yang  berskala  besar(Ali,  2019). Dalam rangka memfasilitasi pengolahan data menjadi informasi  yang  lebih  mudah  dimengerti,  proses pengelompokan  daerah  rawan  kekerasan  terhadap perempuan memanfaatkan teknik data mining dengan algoritma  Fuzzy  C-Means(Choiruddin  &  Pratama, 2022).
Jalan Penelitian bertujuan untuk membuat target yang  hendak  dicapai  dalam  penelitian  secara keseluruhan  berjalan  dengan  baik  sesuai  apa  yang direncanakan  atau  dikehendaki  sehingga  proses  dan tujuan  dari  penelitian  tersebut  dalam  memecahkan masalah  bisa  berjalan  dengan  baik  pula  jelas  dan terstruktur [11]. Penelitian ini memanfaatkan pendekatan  Fuzzy  C-Means  Clustering.  Fuzzy  C- Means adalah metode pengelompokan di mana derajat keanggotaan  setiap  data  ditentukan.  Semakin  tinggi nilai  derajat  keanggotaan  data  dalam  suatu  klaster, semakin  besar  pula  data  tersebut  dianggap  sebagai anggota  dari  klaster  tersebut[11].  langkah-langkah penelitian  yang  akan  dijalankan  dapat  ditemukan flowchart fuzzy c-means pada gambar 1 berikut.
Fokus  utama  dari  penelitian  ini  adalah menentukan nilai K yang optimal dari berbagai atribut yang diterapkan dalam pengelompokan data. Disamping itu, penelitian ini juga akan mengidentifikasi  tipe  pengukuran  parameter  dan mengevaluasi dampak penggunaan operator normalisasi terhadap nilai Davies Bouldin Index (DBI) yang optimal pada setiap klaster yang dihasilkan oleh algoritma Fuzzy C-Means. Selanjutnya, penelitian ini akan mengevaluasi pengaruh nilai iterasi terhadap nilai K yang optimal pada dataset kasus kekerasan terhadap perempuan  di  Jawa  Barat  dengan  menerapkan
algoritma  Fuzzy  C-Means  berdasarkan  derajat keanggotaannya.
Gambar 1. flowchat algoritma fuzzy c-means

## 3.1. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  dalam  penelitian  adalah cara-cara  yang  digunakan  untuk  mengolah  dan menginterpretasikan data yang diperoleh dari penelitian. Penelitian ini menerapkan metode Knowledge  Discovery  and  Database(KDD).  Proses Knowledge Discovery in Database (KDD) merupakan serangkaian  langkah  global  dalam  eksplorasi  data, yang  mencakup  pemilihan  data  mentah,  pra pengolahan  data  (preprocessing),  transformasi  data, data  mining,  dan  evaluasi  hasil  dari  pengolahan informasi (Maukar et al., 2022).
Gambar 2. Teknik Analisis Data
Berdasarkan  gambar  di  atas  dapat  dijelaskan bahwa  beberapa  tahapan  atau  proses  KDD  adalah sebagai berikut :
1) Data Selection Data  selection  (pemilihan  data)  adalah  langkah persiapan  data  yang  melibatkan  pemilihan sekelompok data tertentu sebagai target, atribut, atau indikator dari dataset yang luas.
2) Pre-processing/Cleaning Proses  cleaning  (pembersihan  data)  Ini  adalah proses untuk memperbaiki kesalahan dalam data, menghilangkan duplikasi, dan memeriksa ketidaksesuaian  data  seperti  kesalahan  cetak (tipografi).
3) Data Transformation Proses  Data  Transformation  (transformasi  data) adalah proses mengubah atau mengkodekan data.
Transformasi data
dilakukan untuk menyederhanakan pengolahan data dan menghasilkan  data  yang  siap  untuk  proses  data mining.
4) Data mining Data mining proses mencari pola atau informasi yang signifikan dalam kumpulan data yang besar menggunakan teknik atau metode khusus.
5) Interpretation atau Evalution adalah  tahap  di  mana  pola,  informasi,  atau pengetahuan  yang  dihasilkan  dari  proses  data mining  disajikan  dalam  bentuk  yang  dapat dengan  mudah  dimengerti  oleh  pihak  yang membutuhkan.
KDD  dan  data  mining  sering  digunakan  secara bergantian  untuk  menggambarkan  ekstraksi  atau penggalian  informasi  yang  tersembunyi  dalam database  yang  luas. Meskipun konsep  KDD dan data mining berbeda, keduanya memiliki keterkaitan. KDD adalah suatu proses yang digunakan untuk mengenali validitas  data,  potensial,  kegunaan,  dan  akhirnya membentuk pola data yang dapat dipahami.

## 3.2. Data Mining
Data mining adalah proses yang digunakan untuk mengekstraksi informasi yang tersembunyi dari dalam database  yang  besar dan  bermanfaat bagi pihak  yang berkepentingan.  Data  mining  dapat  membantu pemegang  data  untuk  menganalisis  dan  menemukan hubungan yang tidak terduga antar data, pada akhirnya akan membantu pengambilan keputusan. Data mining atau  penambangan  data  dapat  didefinisikan  sebagai proses  eksplorasi,  seleksi,  dan  pemodelan  dari sejumlah  data  besar  untuk  menemukan  pola  atau kecendrungan yang biasanya tidak disadari keberadaannya.  Tujuan  dari  data  mining  ini  adalah untuk  menemukan  pola  yang  sebelumnya  tidak diketahui. Apabila pola sudah ditemukan, selanjutnya digunakan  untuk  membuat  suatu  keputusan  untuk keperluan  tertentu  bagi  yang  berkepentingan.  Data mining  adalah  suatu  proses  menemukan  hubungan yang  berarti,  pola,  dan  kecenderungan  dengan memeriksa  dalam  sekumpulan  besar  data  yang tersimpan dalam penyimpanan, dengan menggunakan teknik  pengenalan  pola  seperti  teknik  statistik  dan matematika.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Hasil Penelitian
Untuk  melakukan  pengolahan  data,  digunakan perangkat lunak RapidMiner versi 10.1, di mana data yang akan diolah mencakup jumlah kasus kekerasan di Jawa  Barat  berdasarkan  jenis  kekerasan  dan  wilayah Kabupaten/Kota di provinsi tersebut. Pengolahan data ini melibatkan penerapan algoritma data mining Fuzzy C-Means  Clustering  untuk  mengelompokan  data menjadi  beberapa  cluster.  Dalam  penelitian  ini, diterapkan serangkaian langkah Knowledge Discovery in  Database  yang  melibatkan  beberapa  tahap,  seperti data  selection,  preprocessing,  transformation,  data mining, dan evaluation.
Pada  fase  data  mining  ini,  metode  yang diterapkan adalah teknik pengelompokan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means. Operator ini berperan sebagai operator utama dalam pembentukan model untuk menghasilkan informasi terkait pengelompokan  data  pada  dataset  ini.  Gambaran operator  clustering  menggunakan  Fuzzy  C-Means dapat dilihat pada Gambar di bawah ini.
Gambar 3 Operator Fuzzy C-Means Clustering
Kemudian,  dilakukan  penambahan  operator cluster  model  from  data  untuk  menghubungkan operator  Fuzzy  C-Means  dengan  Operator  Cluster Distance  Performance  menggunakan  metode  Davies Bouldin  Index  (DBI).  Gambaran  tampilan  operator dapat dilihat pada Gambar berikut ini:

## Gambar 4 Operator Cluster Model from Data
Peneliti memanfaatkan operator Cluster Distance Performance  untuk  mengevaluasi  kinerja  jarak antarkelompok  menggunakan  metode  DBI.  Operator ini  dimaksudkan  untuk  menghasilkan  nilai  DBI  dari proses  klasterisasi  yang  telah  dilakukan.  Tampilan operator  Cluster  Distance  Performance  dapat  dilihat pada Gambar berikut ini:
Gambar 5 Operator Perfomance
Pemodelan  pada  tahap  Data  Mining  di  RapidMiner tergambar dalam Gambar 4.11 di bawah ini.
Gambar 6 Modeling Tahapan Fuzzy C-Means

## Clustering

## 4.2. Evaluation
Dalam tahap evaluasi, dilakukan evaluasi cluster untuk menentukan jumlah cluster yang menghasilkan nilai Davies Bouldin Index (DBI) terkecil. Nilai  DBI terkecil diperoleh dari perbandingan DBI menggunakan  algoritma  Fuzzy  C-Means.  Pada penelitian ini akan dilakukan teknik data mining Fuzzy C-Means Clustering dengan pengujian dilakukan dari K=2  hingga  K=15,  dengan  menggunakan  parameter numerical  measure,  dan  iterasi  sebanyak  15  kali. Hasilnya, cluster dengan nilai DBI terkecil adalah K=3 sebesar  0.158,  yang  berasal  dari  ManhattanDistance. Iterasi dihentikan pada iterasi ke-10 karena pada titik tersebut  keanggotaan  cluster  sudah  stabil  dan  tidak mengalami perubahan. Informasi mengenai hasil DBI dapat dilihat pada Tabel 1 berikut ini.
Tabel 1 Hasil Pengolahan Menggunakan Teknik Data
Mining Fuzzy C-Means Clust ers Iterati ons Numerical_Measure Type Davies Bouldin 3 10 CamberraDistance 0.286 3 10 ChebychevDistance 0.312 3 10 CorrelationSimilarity 0.160 3 10 CosineSimilarity 0.191 3 10 DiceSimilarity 0.452 3 10 DynamicTimeWarpin gDistance 0.160 3 10 EuclideanDistance 0.283 3 10 InnerProductSimilarity 0.170 3 10 JaccardSimilarity 0.199 3 10 KernelEuclideanDista nce 0.168 3 10 ManhattanDistance 0.158 3 10 MaxProductSimilarity 0.187 3 10 Normalized Manhattan Distance 0.223 3 10 OverlapSimilarity 0.212 Berdasarkan hasil pengujian Parameter
Performance  Vector  pengelompokan  menggunakan
algoritma Fuzzy C-Means pada Software RapidMiner versi  10.1,  diperoleh  hasil  optimal  dengan  nilai  rata- rata  jarak  dalam  centroid  sebesar  15.161,  rata-rata jarak dalam centroid_cluster_0 sebesar 6.207, rata-rata jarak dalam centroid_cluster_1 sebesar 138.733, rata- rata  jarak  dalam  centroid_cluster_2  sebesar  8.038. Pengujian  dilakukan  dalam  rentang  nilai  K  dari  2 hingga 15, dengan menggunakan parameter numerical measure,  dan  iterasi  sebanyak  20  kali.  Hasilnya, cluster  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI) terkecil  adalah  K=3  sebesar  0.158,  yang  berasal  dari ManhattanDistance. Iterasi dihentikan pada iterasi ke- 10, sebagaimana terlihat pada Gambar 2 berikut ini.
Gambar 7 Hasil Operator Perfomance
Hasil  pengklasteran  dengan menggunakan algoritma Fuzzy  C-Means  menghasilkan 3 kelompok optimal,  dengan  nilai  Davies  Bouldin  Index  (DBI) sebesar 0.158. Jumlah anggota dalam setiap kelompok adalah 1134, dengan 507 item untuk cluster 0, 94 item untuk  cluster  1,  dan  553  item  untuk  cluster  2.  Untuk lebih jelas bias diliat pada Gambar 3 di bawah ini.

## Gambar 8 Hasil Klaster Terbaik

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  melalui  proses  analisis  menggunakan metode data mining dengan Knowledge Discovery in Database  dan  pengujian  algoritma  Fuzzy  C-means clustering, peneliti melakukan pembahasan menyeluruh  terhadap  hasil  penelitian  yang  telah dijelaskan  sebelumnya.  Analisis  ini  dilaksanakan untuk  menjawab  rumusan  masalah  yang  telah ditetapkan pada awal penelitian. Hasil nilai K optimal berdasarkan  Davies  Bouldin  Index  (DBI)  diperoleh dari  percobaan  K=2  sampai  K=15,  nilai  DBI  yang paling rendah mendekati 0 menunjukkan cluster yang lebih  baik  dibandingkan  dengan  cluster  dengan  nilai DBI yang lebih tinggi. Oleh karena itu, diperoleh hasil K=3 dengan DBI 0.158.

## Tabel 2 Hasil k Terbaik
Clust ers Iterati ons Numerical_Measure Davies Bouldin 3 10 CamberraDistance 0.286 3 10 ChebychevDistance 0.312 3 10 CorrelationSimilarity 0.160 3 10 CosineSimilarity 0.191 3 10 DiceSimilarity 0.452
Clust ers Iterati ons Numerical_Measure Davies Bouldin 3 10 DynamicTimeWarpin gDistance 0.160 3 10 EuclideanDistance 0.283 3 10 InnerProductSimilarit y 0.170 3 10 JaccardSimilarity 0.199 3 10 KernelEuclideanDista nce 0.168 3 10 ManhattanDistance 0.158 3 10 MaxProductSimilarity 0.187 3 10 Normalized Manhattan Distance 0.223 3 10 OverlapSimilarity 0.212
Melihat  pada  tabel  di  atas  nilai  k  optimal  yang setelah  dilakukan  percobaan  data  mining  fuzy  C- Means  Clustering  3  klaster  yang  dipengaruhi  oleh numerical  measure  type  ManhattanDistance  serta iterasi yang berhenti pada 10 kali percobaan.
Dari  percobaan  ini  peneliti  menarik  kesimpulan bahwa untuk menentukan nilai k optimal berdasarkan nilai  davies  bouldin  index  yang  mendekati  0,  maka peneliti  melakukan  percobaan  dengan  parameter numerical measure types. Didapat parameter ManhattanDistance  dengan  nilai  iterasi  terhenti  pada percobaan  ke-10  pada  klaster  ke-3  dan  nilai  davies bouldin index(DBI) yang mendekati 0 yakni 0,158.
Saran  yang  dapat  diajukan  adalah  perlunya peningkatan  koordinasi  dan  implementasi  program perlindungan  terhadap  perempuan  di  Indonesia, khususnya  di  Jawa  Barat.  Dalam  konteks  ini, pemerintah perlu memastikan efektivitas regulasi yang telah dibentuk dengan memperkuat penegakan hukum dan  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  terkait kekerasan  terhadap  perempuan.  Selain  itu,  perlu dilakukan  upaya  pencegahan  yang  lebih  proaktif dengan  melibatkan  partisipasi  aktif  semua  lapisan masyarakat.  Dengan  demikian,  dapat  diharapkan bahwa  angka  kekerasan  terhadap  perempuan  dapat ditekan dan masyarakat dapat hidup dalam lingkungan yang aman dan berkeadilan gender.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A. Abdurrakhman, “Kekerasan terhadap
Perempuan: Suatu Kajian Perlindungan Berdasarkan  Hukum  Positif  di  Indonesia,” J. Pendidik.  Kewarganegaraan  Undiksha ,  vol.  9, no.  1,  pp.  115–122,  2021,  [Online].  Available: https://ejournal.undiksha.ac.id/index.php/JJPP
[2]  A. Kamal, P. Anggraini, and Renita Astri, “Web Untuk  Pengaduan  Bagi  Korban  Kekerasan
Terhadap  Perempuan  dan  Anak,” J.  Sains  dan Inform. , vol. 5, no. 2, pp. 63–69, 2019.
[3]  A.  P.  A.  Purba  and  A.  Prathama,  “Efektivitas Pelayanan Korban Kekerasan Terhadap
Perempuan  Dan  Anak  Melalui  Program  Bunga Tanjung Di Rsud Tarakan Jakarta,” JIAP | J. Ilmu Adm. Publik , vol. 10, no. 2, pp. 98–108, 2022.
[4]  Y.  R.  Prayogi  and  S.  N.  Budiman,  “Color Grading Systems to Classify Ripeness of  Apple Mango Fruit,” Inf.  J. Ilm. Bid. Teknol. Inf. dan Komun. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  57–61,  2018,  doi: 10.25139/inform.v3i2.1010.
[5]  F. Novianti, Y. R. Aisyah Yasmin, and D. C. R. Novitasari,  “Penerapan  Algoritma  Fuzzy  C- Means (FCM) dalam Pengelompokan Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator Penyakit Menular  Manusia,” JUMANJI  (Jurnal  Masy. Inform.  Unjani) ,  vol.  6,  no.  1,  p.  23,  2022,  doi: 10.26874/jumanji.v6i1.103.
[6]  S.  N.  Aisah,  A.  Nurcahyani,  and  D.  C.  Rini, “Implementasi Fuzzy C–Means Clustering (Fcm) Pada Pemetaan Daerah Potensi Transmigrasi Di Jawa Timur,” J. Tek. Inform. UNIKA St. Thomas , vol. 07, pp. 33–40, 2022, doi: 10.54367/jtiust.v7i1.1841.
[7]  R.  Sistem,  S.  Informasi,  F.  T.  Informasi,  U. Kristen, and S. Wacana, “Jurnal resti,” vol. 1, no. 10, pp. 474–482, 2021.
[8]  A.  Eka  Haryati,  R.  Desia  Arindra  Putri,  and  A. Dahlan,  “Comparison  of  Fuzzy  Subtractive Clustering  and  Fuzzy  C-Means,” J.  Ilm. KURSOR , vol. 11, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[9]  A. Surya Maulana, A. Nazir, L. Handayani, and I.  Afrianty,  “Kajian  Ilmiah  Informatika  dan Komputer Penerapan Algoritma Fuzzy C-Means untuk  Melihat  Pola  Penerima  Beasiswa  Bank Indonesia,” Media Online) , vol. 3, no. 6, pp. 670– 679, 2023, doi: 10.30865/klik.v3i6.788.
[10]  B.  Poerwanto  and  B.  Ali,  “Implementasi Algoritma Fuzzy
C-Means dalam Mengelompokkan  Kecamatan  di  Tana  Luwu
Berdasarkan  Produktifitas  Hasil  Perkebunan,”
MATRIK    J.  Manajemen,  Tek.  Inform.  dan Rekayasa Komput. , vol. 19, no. 1, pp. 163–172, 2019, doi: 10.30812/matrik.v19i1.499.
[11]  A.  Choiruddin  and  I.  Pratama,  “Sistem Monitoring  Siswa  untuk  Guru  dan  Orang  Tua Siswa Menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means di SD Muhammadiyah Demangrejo,” J. Teknol. Dan Sist. Inf. Bisnis , vol. 4, no. 1, pp. 122–132,
2022, doi: 10.47233/jteksis.v4i1.387.