## ANALISIS PERFORMA FEATURE SELECTION M5 PRIME, GREEDY, DAN T- TEST PADA REGRESI LINEAR UNTUK PREDIKSI KASUS KEKERASAN ANAK DI JAWA BARAT
Gilang Ramadhan 1 , Rudi Kurniawan 2 , Tati Suprapti 3
1,3) Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2) Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec.Kesambi, Kota. Cirebon kuliahsem38@gmail.com

## ABSTRAK
Kekerasan  terhadap  anak  masih  menjadi  masalah  di  Indonesia,  khususnya  di  Jawa  Barat.  Kekerasan  ini memberikan  trauma  mendalam  pada  anak  dan  berisiko  gangguan  mental  serta  perilaku  buruk  di  masa  depan. Penelitian ini bertujuan membangun model prediksi korban kekerasan anak di Jawa Barat dengan Regresi Linear. Regresi Linear  dipilih karena  mampu  menangkap tren data dengan baik. Data sekunder digunakan dari dataset kekerasan terhadap anak berdasarkan tingkat pendidikan di Jawa Barat tahun 2017-2022. Data dikumpulkan dari dinas terkait dan literatur. Hasil pengujian menggunakan Regresi Linear menghasilkan performa baik, ditunjukkan RMSE 2,480 dan MAE 2,123. Performa Regresi Linear cukup baik memodelkan data historis untuk prediksi di masa depan. Model ini dapat dimanfaatkan mendukung kebijakan pencegahan kekerasan terhadap anak di Jawa Barat.
Kata kunci: Regresi Linear, Data Historis, Akurasi Model, Prediksi, Kekerasan terhadap anak, Jawa Barat.
1. PENDAHULUAN
Kekerasan terhadap anak secara teoritis didefinisikan  sebagai  perlakuan  fisik,  mental,  dan seksual  yang  dilakukan  oleh  orang  dewasa  dan berakibat  pada  kesejahteraan  sosial  anak  [1].  Data menunjukkan  bahwa  kasus  kekerasan  anak  terus meningkat  dari  tahun  ke  tahun,  salah  satu  wilayah dengan  jumlah  kasus  tinggi  adalah  Jawa  Barat,  yang menempati  posisi  kedua  [2]  terbanyak  kasusnya  di Indonesia.  Akibat  dari  kekerasan  yang  dialami  pada masa  kecil  dapat  berdampak  buruk  dalam  jangka panjang,  seperti  gangguan  mental  dan  kesulitan bersosialisasi.  Dampaknya  tidak  hanya  secara  fisik namun  juga  psikologis  anak.  Mereka  dapat  tumbuh menjadi  pribadi  penuh  kecemasan,  kurang  percaya diri,  pesimis,  atau  sebaliknya  menjadi  anak  penuh dengan pemberontakan, agresif dan ada kecenderungan berperilaku buruk di masa depan [3].
Trauma  akibat  kekerasan  yang  dialami  anak dapat berdampak jangka panjang pada kondisi mental, perilaku,  prestasi  akademik,  hingga  kualitas  hidup mereka  di  masa  dewasa  [4].  Hal  ini  tentunya  sangat berpotensi  menghambat  tumbuh  kembang  anak sebagai  generasi  penerus  bangsa.  Salah  satu  masalah terbesarnya  adalah  ketidak  mampuan  mengenali  dan merespons  lebih  cepat  potensi  peningkatan  kasus berdasarkan pola masa lalu.
Penelitian sebelumnya dilakukan oleh D. Risma, Y.  Solfiah,  and  D.  Satria,  dengan  judul  Hubungan Tingkat  Pendidikan  Orang  Tua  dengan  Bentuk Kekerasan  terhadap  Anak  membahas  tentang  tingkat pendidikan  orang  tua  memiliki  hubungan  yang signifikan  dengan  bentuk  kekerasan  pada  anak  di
lingkungan rumah [5]. Bentuk kekerasan yang paling tinggi  diterima  oleh  anak  adalah  kekerasan  sosial, diikuti  oleh  kekerasan  psikis,  fisik,  dan  seksual  [6]. Pendidikan formal orang tua mempengaruhi pengalaman  dalam  mengasuh,  melindungi,  dan merawat  anak.  Faktor-faktor  penyebab  kekerasan dalam keluarga antara lain pewarisan kekerasan antar generasi, kekerasan dalam keluarga sulit diungkap ke ranah publik, dan latar belakang budaya.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  memprediksi pengaruh  parameter Feature  Selection  Greedy,  M5 Prime,  T-Test  terhadap  nilai  Root  Mean  Squared Error . Ketiga parameter ini diduga memiliki pengaruh terhadap nilai RMSE yang merupakan matrik evaluasi tingkat  akurasi  prediksi.  Penelitian  dilakukan  dengan membangun beberapa model menggunakan kombinasi nilai  dari  ketiga  parameter  dan  mengamati  pola hubungannya  dengan  nilai  RMSE  yang  dihasilkan. Dengan  demikian  dapat  diketahui  konfigurasi parameter  yang  optimum  untuk  mendapatkan  nilai RMSE terbaik.
Regresi linear merupakan teknik analisis statistik [7]  yang  digunakan  untuk  memodelkan  hubungan linier  antara  variabel  dependen  (variabel  target prediksi)  dan  satu  atau  lebih  variabel  independen (variabel prediktor) dengan tujuan untuk memprediksi perubahan  nilai  variabel  dependen  akibat  perubahan nilai  pada  variabel  independen  [8].  Dalam  Regresi Linear,  hubungan  antara  variabel  dependen  dan independen  dimodelkan  dalam  bentuk  persamaan matematis  linier.  Koefisien  regresi  pada  persamaan menunjukkan  besarnya  pengaruh  tiap  variabel independen terhadap variabel dependen.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kekerasan Terhadap Anak
Kekerasan  terhadap  anak  didefinisikan  sebagai semua  bentuk  perlakuan  buruk  secara  fisik  dan emosional,  penyalahgunaan  seksual,  penelantaran, atau eksploitasi, yang mengakibatkan bahaya kesehatan  nyata  atau  potensial,  kematian,  kerusakan fisik  atau  psikologis,  atau  perampasan  hak-hak  anak. Kekerasan  terhadap  anak  merupakan  masalah kesehatan masyarakat global yang serius [9].

## 2.2. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  open source  untuk  data  science  yang  menyediakan lingkungan terintegrasi untuk machine learning, deep learning,  text  mining,  dan  predictive  analytics. RapidMiner  digunakan  untuk  keperluan  bisnis, komersial, penelitian, pendidikan, pelatihan, prototyping, dan pengembangan aplikasi. Platform ini mendukung  semua  tahapan  proses  machine  learning mulai dari persiapan data, visualisasi, validasi, hingga optimasi  model.  RapidMiner  dikembangkan  dengan model  open  core  yang  memungkinkan  penggunaan secara gratis namun tetap menyediakan fitur premium berbayar [10].

## 2.3. Regresi Linear
Regresi  linear  adalah  teknik  prediktif  yang digunakan  untuk  memodelkan  hubungan  antara variabel  dependen/respon  (Y)  dan  satu  atau  lebih variabel  independen/prediktor  (X).  Regresi  linear berguna  untuk  memperkirakan  nilai  variabel  respon berdasarkan  nilai  variabel  prediktor  yang  diketahui [11].

## 2.4. Penerapan Regresi Linear untuk Prediksi
Regresi linear dapat digunakan untuk membangun  model  prediktif  dengan  meregresi  data historis  dari  variabel  target/respon  terhadap  variabel prediktor  yang  relevan.  Model  ini  kemudian  dapat digunakan untuk memprediksi nilai variabel respon di masa depan berdasarkan nilai predictor [12].

## 3. METODE PENELITIAN

## Gambar 1. Proses KDD
Penelitian  ini  menggunakan  proses  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  dengan  menggunakan metode kuantitatif. KDD bertujuan untuk
menganalisis data yang besar menjadi informasi yang berguna [13]. Prose KDD dapat dilihat pada gambar 1. a. Pemilihan Data ( Data Selection )
Tahap  pertama  adalah  menentukan  target  data yang  akan  dianalisis  dari  database.  Data  pada penelitian  ini  menggunakan  data  jumlah  korban kekerasan  terhadap  anak  berdasarkan  tingkat pendidikan di Jawa Barat yang terdiri dari delapan variabel  independen  yaitu:  kode  provinsi,  nama provinsi,  kode  kabupaten  kota,  nama  kabupaten kota,  tingkat  Pendidikan,  satuan,  tahun  dan  satu variabel dependen yaitu: jumlah korban.
b. Pra-pemrosesan Data ( Preprocessing ) Melakukan pembersihan data dengan menghilangkan noise ,  menangani  data  yang hilang,  mengatasi  inkonsistensi  data.  Tujuannya agar kualitas data menjadi lebih baik.
c. Transformasi Data ( Transformation ) Data diubah atau digabung ke dalam format yang sesuai untuk diproses pada tahap berikutnya.
d. Data Mining Menerapkan  metode/algoritma  data  mining regresi linier untuk mengekstraksi pola dan model tertentu dari data.
e. Evaluasi Pola ( Pattern Evaluation )
Mengevaluasi  terhadap  hasil  prediksi  yang dihasilkan dengan menggunakan algoritma regresi  linier  yang akan  menghasilkan  nilai Root Mean Squared Error (RMSE) terbaik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Data  penelitian  ini  berbentuk  Excel  dengan jumlah  record  sebanyak  1269,  yang  terdiri  dari  9 atribut
yang diambil
dari website opendata.jabarprov.go.id  pada  tanggal  23  oktober 2023.
Gambar 2. Dataset
Dengan data statik seperti pada tabel di bawah ini.
Tabel 1. Data statik No Atribut Type Data 1 no Integer 2 kode provinsi Integer 3 nama provinsi Nominal 4 kode kabupaten kota Integer 5 nama kabupaten kota Nominal 6 tingkat Pendidikan Nominal 7 jumlah korban Integer 8 satuan Nominal 9 tahun Integer
4.2. Preprocessing Data
Proses  ini  membersihkan  missing  value  pada dataset yang akan digunakan.
Gambar 3. Preprocessing data
Berdasarkan  gambar  di  atas,  data  kasus  jumlah kekerasan  terhadap  anak  yang  akan  diolah  tidak memiliki  nilai  yang  hilang  (missing  value).  Hal  ini dapat dilihat dari bagian Missing Value pada gambar yang menunjukkan angka 0 untuk semua atribut.

## 4.3. Transformation
Gambar 4. Transformation data
Gambar diatas menunjukan hasil proses transformasi  data.  Untuk  menggunakan  operator Linear  Regression  memerlukan  tipe  data  berupa Numerical.  Maka  diperlukan transformation untuk mengubah  data  dari  nominal  menjadi  data  numeric menggunakan operator Nominal to Numerical.
Gambar  5. Proses transformasi data
Gambar diatas menunjukan proses transformasi data untuk mengubah data nominal menjadi data numerical.

## 4.4. Data Mining
Untuk  membagi  dataset  menjadi  data  latih  dan data  uji  sesuai  perbandingan  yang  diinginkan, digunakan  operator  Pemisahan  Data  (Split  Data) dengan porsi 80% untuk data latih dan 20% untuk data uji  seperti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  di  bawah. Ope9rator ini  membagi dataset secara acak ke dalam
dua partisi dengan rasio persentase data latih dan data uji 80% dan 20%.
Tabel 2. Parameter split data No Parameter Isi 1. Partitions Data testing = 80% Data training = 20% 2. Sampling type Shuffled sampling
Gambar  6. Data testing
Gambar  7. Data training
Operator  Linear  Regression  digunakan  untuk melakukan prediksi nilai yang berkelanjutan. Metode ini  berupaya  memodelkan  hubungan  antara  variabel skalar  dan  satu  atau  lebih  variabel  penjelas  dengan memasukkan persamaan linier ke data observasi. Pada operator  Linear  Regression  terdapat  parameters Feature Selection yang akan di uji coba untuk melihat mana yang paling optimal terhadap nilai RMSE yaitu M5  Primes,  Greedy,  dan  T-Test  dengan  nilai  min tolerance, dan ridge yang sama.

## 4.5. M5 Prime
Gambar  8. Feature selection m5 prime
Gambar  diatas  menunjukan  hasil  regresi  linear menggunakan Feature Selection M5 Prime menghasilkan  nilai  regresi  linier  sebesar  -568.064 dengan data prediction sebagai berikut.

## Gambar  9. Data m5 prime

## 4.6. Greedy
Gambar  10. Feature selection greedy
Gambar  diatas  menunjukan  hasil  dari  Feature Selection  Greedy  yang  menghasilkan  nilai  regresi linier sebesar -569.236 dengan data prediction sebagai berikut.
Gambar  11. Data greedy

## 4.7. T-Test
Gambar  12. Feature selection t-test
Gambar  diatas  menunjukan  hasil  Feature Selection  menggunakan  T-Test  menghasilkan  nilai regresi linier sebesar -569.236 dengan data prediction sebagai berikut.
Gambar  13. Data t-test
Gambar  14. Proses pengujian
Gambar  diatas  menunjukan  proses  pengujian yang menghasilkan prediksi dari operator apply model dan nilai RMSE dari operator performance.

## 4.8. Evaluation
Dari  hasil  pengujian  tiga  Feature  Selection dengan percobaan data training 80% dan data testing 20% yang paling optimal terhadap nilai RMSE adalah Greedy dan T-Test dengan nilai RMSE sebesar 2.480 +/- 0.000 dengan nilai Relative Error sebesar 65.28% +/-  78.37%.  Nilai  RMSE  dan  Relative  Error  bisa dikatakan  sangat  baik  jika  mendekati  0  atau  prediksi yang mendekati nilai actual [14].
Gambar  15. Performance vector

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  percobaan,  algoritma  Regresi Linear terbukti dapat diimplementasikan dengan baik untuk prediksi kasus kekerasan terhadap anak di masa mendatang menggunakan data historis. Metode feature selection  Greedy  dan  T-Test  memberikan  performa paling  optimal  bila  dibandingkan  M5  Prime,  ditinjau dari  nilai  Root  Mean  Squared  Error  (RMSE)  sebesar 2,480  dengan  nilai  relative  error  65,28%.  Kedua metode  ini  mampu  membuat  model  Regresi  Linear bekerja lebih akurat untuk prediksi kasus yang diteliti. Dengan  nilai  RMSE  dan  relative  error  yang  cukup
rendah,  dapat  disimpulkan  bahwa  penerapan  Regresi Linear telah berhasil membangun model prediktif yang cukup  akurat  untuk  memproyeksikan  tren  jumlah korban  kekerasan  anak  di  masa  depan  berdasarkan pola data masa lalu.
Disarankan untuk melakukan penelitian lanjutan dengan  membandingkan  algoritma  Regresi  Linear yang  digunakan  saat  ini  dengan  metode  lain  seperti decision tree, naive bayes, dan support vector machine (SVM).  Perbandingan  tersebut  bertujuan  untuk mengevaluasi  algoritma  mana  yang  memiliki  akurasi prediksi  paling  optimal  untuk  kasus  prediksi  jumlah korban  kekerasan  anak.  Perlu  dilakukan  penelitian mengenai pengaruh jumlah data latih terhadap akurasi prediksi Regresi Linear. Penelitian ini dapat dilakukan dengan  membagi  dataset  menjadi  data  latih  dan  data uji  dengan  perbandingan  70:30,  80:20,  90:10  dan menganalisis  perubahan  akurasi  prediksi.  Hasilnya diharapkan  dapat  menentukan  proporsi  pembagian data optimal untuk prediksi kasus serupa. Disarankan untuk  mengeksplorasi  dan  menambahkan  variabel independen  lain  yang  berpotensi  memiliki  pengaruh signifikan  terhadap  jumlah  korban  kekerasan  anak, seperti:  jumlah  penduduk,  tingkat  pengangguran, tingkat kemiskinan, dan faktor sosial ekonomi lainnya. Penambahan variabel ini dapat meningkatkan akurasi prediksi Regresi Linear.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Sakroni, “Kekerasan Terhadap Anak Pada Masa Pandemi  Covid-19  Violence  Against  Children During the Covid-19 Pandemic,” Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952. , vol. 7, no. 35, pp. 5–24, 2021.
[2]  Nabilah  Muhammad,  “Barisan  Provinsi  dengan Kasus  Kekerasan  Tertinggi  di  Indonesia  hingga Juni 2023,” p. 2023, 2023.
[3]  A.  Kurniasari,  “Dampak  Kekerasan  Pada Kepribadian Anak,” Sosio Inf. , vol. 5, no. 1, pp. 15–24, 2019.
[4]  S.  Asy’ari,  “Kekerasan  Terhadap  Anak,” J. Keislam. , vol. 2, no. 2, pp. 178–194, 2021.
[5]  D. Risma, Y. Solfiah, and D. Satria, “Hubungan Tingkat  Pendidikan  Orang  Tua  dengan  Bentuk Kekerasan  terhadap  Anak,” J.  Educhild ,  vol.  7, no. 2, pp. 113–117, 2018.
[6]  A.  Sagiyanto  and  D.  N.  Alifah,  “Komunikasi Interpersonal  Dalam  Pelayanan  Psikososial Trauma  Helaing  pada  Anak  Korban  Kekerasan Seksual  di  P2TP2A  Kota  Tangerang,”  vol.  20, no. 2, pp. 172–181, 2020.
[7]  M.  A.  Sundari,  R.  Pane,  and  R.  Rohani,  “Data Mining Clustering  Korban Kejahatan Pelecehan Seksual dengan Kekerasan Berdasarkan Provinsi Menggunakan Metode AHC,” Build. Informatics
… , 2023.
[8]  R.  D.  Shaputra  and  S.  Hidayat,  “Implementasi regresi  linear  untuk  prediksi  penjualan  pada aplikasi  point  of  sales  restoran,” AUTOMATA , 2021.
[9]  2018  Rahmah  Muthia,  “CHILD  ABUSE KEKERASAN PADA ANAK DALAM PERSPEKTIF  PENDIDIKAN  ISLAM,”  pp.  1– 26, 2018.
[10]  R.  Nofitri  and  N.  Irawati,  “Analisis  Data  Hasil Keuntungan
Menggunakan Software Rapidminer,” JURTEKSI  (Jurnal  Teknol.  dan
Sist. … , 2019.
[11]  &.  .  .  .  Ahmad  Badawi  Saluy,  Supardi,  Jufri Jacob, Sumeidi Kadarisman, “RISET TERAPAN DENGAN  APLIKASI  STATISTIKA,”  vol.  01, pp. 1–23, 2022.
[12]  G.  N.  Ayuni  and  D.  Fitrianah,  “Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ,” J. Telemat. , 2019.
[13]  Karbala  Syahid  and  Irfan  Ali,  “Memprediksi Harga  Beras  Eceran  Menggunakan  Algoritma Regresi Linier,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 1554–1559, 2023.
[14]  Y.  Aqsho  Ramadhan,  A.  Faqih,  and  G. Dwilestari,  “Prediksi  Penjualan  Handphone  di Toko  X  menggunakan  Algoritma  Regresi Linear,” J. Inform. Terpadu , vol. 9, no. 1, pp. 40– 44, 2023.