## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558

## Implementasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Dalam Klasterisasi Kasus Kekerasan Terhadap Perempuan
Nur Azizah Kamilah * , Tatang Rohana, Rahmat, Ahmad Fauzi
Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Buana Perjuangan Karawang, Karawang, Indonesia Email: 1,* if20.nurkamilah@mhs.ubpkarawang.ac.id, 2 tatang.rohana@ubpkarawang.ac.id, 3 rahmat@ubpkarawang.ac.id,
4 afauzi@ubpkarawang.ac.id Email Penulis Korespondensi: if20.nurkamilah@mhs.ubpkarawang.ac.id
Abstrak− Jumlah kekerasan perempuan di Indonesia semakin meningkat. Di Jawa Barat sendiri, tercatat sebanyak 58.395 kasus kekerasan perempuan. Kekerasan perempuan yang terjadi di Jawa Barat ini termasuk yang paling banyak dibandingkan dengan provinsi  lainnya.  Tingginya  angka  tersebut  menunjukan  bahwa  kekerasan  perempuan  masih  belum  ditangani  secara  serius. Oleh karena itu dilakukan klasterisasi untuk mencapai penyelesaian yang lebih terstruktur agar dapat membantu pemerintah dalam memberikan respons secara tepat dan sesuai terhadap kondisi setiap wilayah, sehingga penanganan kasus dapat lebih terfokus. Adapun tujuan penelitian ini untuk mengelompokan kabupaten atau kota di Jawa Barat pada kasus kekerasan terhadap perempuan menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids kedalam dua klaster yaitu, tinggi dan rendah. Pada penelitian ini pengelompokan  data  dilakukan  menggunakan  2  metode  yaitu  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  untuk  mengetahui perbandingan antara kedua algoritma tersebut lebih optimal yang mana. Penelitian ini diharapkan akan menghasilkan klaster terbaik, dari hasil klaster tersebut dapat membantu pemerintah dan dinas terkait untuk menentukan kabupaten atau kota mana yang harus lebih diprioritaskan dalam penangananya terhadap kasus kekerasan perempuan di Jawa Barat. Pada hasil penelitian ini menghasilkan 2 klaster. Klaster 0 (tinggi) dan klaster 1 (rendah). Adapun jumlah klaster 0 (tinggi) sebanyak 14 kabupaten dan kota sedangkan klaster 1 (rendah) sebanyak 13 kabupaten dan kota. Perbandingan evaluasi klasterisasi antara  K-Means dan K-Medoids didapatkan nilai evaluasi klaster terbaik yaitu menggunakan Algoritma K-Medoids dengan evaluasi Silhoutte Coefficient  sebesar  0.43  sedangkan  hasil  evaluasi  Davies  Bouldin  Index  menunjukan  hasil  klaster  terbaik  menggunakan Algoritma K-Means dengan nilai DBI 0.95.
Kata Kunci: Clustering; K-Means; K-Medoids; Silhoutte Coefficient; Davies Bouldin Index
Abstract− The number of women's violence in Indonesia is increasing. In West Java alone, 58,395 cases of violence against women  were  recorded.  Violence  against  women  that  occurs  in  West  Java  is  among  the  most  common  compared  to  other provinces. This high number shows that violence against women is still not being handled seriously. Therefore, clustering is carried out to achieve a more structured solution so that it can assist the government in providing appropriate and appropriate responses to the conditions of each region, so that case handling can be more focused. The aim of this research is to group districts or  cities in  West Java in  cases of  violence against  women using the  K-Means and  K-Medoids algorithms into two clusters, namely, high and low. In this research, data grouping was carried out using 2 methods, namely the K-Means and K- Medoids algorithms to find out which comparison between the two algorithms is more optimal. It is hoped that this research will produce the best cluster, the results of this cluster can help the government and related agencies to determine which districts or cities should be prioritized in handling cases of violence against women in West Java. The results of this research produced 2 clusters. Cluster 0 (high) and cluster 1 (low). The number of cluster 0 (high) is 14 districts and cities, while cluster 1 (low) is 13 districts and cities. Comparing the clustering evaluation between K-Means and K-Medoids, the best cluster evaluation value was obtained using the K-Medoids Algorithm with a Silhoutte Coefficient evaluation of 0.43, while the Davies Bouldin Index evaluation results showed the best cluster results using the K-Means Algorithm with a DBI value of 0.95.
Keywords: Clustering; K-Means; K-Medoids; Silhouette Coefficient; Davies Bouldin Index

## 1. PENDAHULUAN
Kekerasan  merupakan  perilaku  fisik  yang  dilakukan  dengan  sengaja  atau  tidak  sengaja,  termasuk  ancaman, terhadap individu atau kelompok orang. Perilaku tersebut memiliki dampak negatif terhadap kesehatan fisik dan mental, yang dapat menyebabkan trauma, kematian, kerusakan psikis, gangguan mental, dan pelanggaran hak [1]. Kekerasan  yang  terjadi  sering  kali  menimpa  perempuan.  Kasus  kekerasan,  yang  sering  kali  dialami  oleh perempuan, merupakan suatu bentuk kejahatan serius yang saat ini menjadi tantangan dalam masyarakat. [2].
Kekerasan  perempuan  di  Indonesia  semakin  meningkat.  Berdasarkan  data  Komnas  Perempuan,  tercatat sebanyak 338.496 perempuan  menjadi korban kekerasan di Indonesia  selama kurun waktu tahun 2021. Jumlah tersebut  meningkat  49,74%  dari  tahun  sebelumnya  sebanyak  226.062  kasus.  Di  Jawa  Barat  sendiri,  tercatat sebanyak 58.395 kasus kekerasan perempuan. Kekerasan perempuan yang terjadi di Jawa Barat ini termasuk yang paling banyak dibandingkan dengan provinsi lainnya [3].
Tingginya  angka  tersebut  menunjukan  bahwa  kurangnya  penanganan  serius  terhadap  permasalahan kekerasan perempuan. Untuk mencapai penyelesaian yang lebih terstruktur, diperlukan tindakan pengendalian dan penanggulangan kasus kekerasan perempuan melalui penerapan klasterisasi terhadap kabupaten dan kota di Jawa Barat agar dapat membantu pemerintah dalam memberikan respons secara tepat dan sesuai terhadap kondisi setiap wilayah berdasarkan hasil dari klaster kabupaten dan kota mana yang lebih banyak terjadi kekerasan perempuan, sehingga penanganan kasus dapat lebih terfokus [4].
Berdasarkan permasalahan diatas, maka akan dilakukan pengelompokan kabupaten dan kota berdasarkan bentuk kekerasan di Provinsi Jawa Barat  dengan teknik data mining. Data mining dilakukan dalam  pengolahan

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
data  kekerasan  perempuan  dengan  menggunakan  teknik  klastering.  Data  mining  termasuk  kedalam  proses Knowledge Discovery in Database (KDD) yang melibatkan bantuan komputer untuk mengekstrak informasi dan menganalisis data dalam jumlah besar. [5]. Klasterisasi (clustering) termasuk kedalam metode data mining  yang mengelompokan data ke dalam kelompok tertentu [6].
Dalam  penelitian  ini,  klasterisasi  dipengaruhi  oleh  kedua  faktor,  yaitu  kabupaten/kota  dan  bentuk kekerasan. Proses klasterisasi bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan kemiripan atau perbedaan dalam jenis atau variasi yang ada. Pada penelitian ini pengelompokan data menggunakan 2 metode yaitu Algoritma K- Means  dan  K-Medoids  untuk  mengetahui  perbandingan  antara  kedua  algoritma  tersebut  sehingga  dari  hasil perbandingan tersebut dapat mengahasilkan klaster yang optimal. Adapun alasan penggunaan kedua algoritma ini karena  cukup  efisien,  akurat  dalam  menghadapi  objek  yang  besar  dan  bersifat  fleksibel  untuk  menenentukan jumlah klaster yang dihasilkan [7].
Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  termasuk  kedalam  algoritma  non  hierarki  yang  digunakan  untuk mengelompokan data [8]. Algoritma K-Means melakukan pembagian data dengan membaginya ke dalam klaster, dalam satu klaster mempunyai ciri-ciri yang sama pada tiap datanya. Algoritma kedua yang digunakan yaitu  K- Medoids, algoritma  ini dikenal dengan sebutan  Partitioning Around Medoid  (PAM).  Algoritma  K-Means dapat mengelompokan  suatu  data  menjadi  beberapa  kelompok,  dan  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  dengan kelompok lainnya[9].
Pada  algoritma  K-Medoids  pengelompokan  partisi  memakai  objek  nyata  untuk  mewakili  klaster  [10]. Perbedaan mendasar antara kedua algoritma ini terletak pada pendekatan penentuan pusat klaster. Algoritma  K- Medoids  menggunakan  objeknya,  yang  disebut  medoid,  sebagai  titik  pusat  dari  setiap  klaster,  sedangkan Algoritma K-Means menggunakan mean dalam menentukan pusat klaster. [11].
Pada penelitian terdahulu, yang dilakukan oleh Rahma, dkk [12]. Tentang penerapan algoritma K-Means dalam mengelompokan daerah rawan kekerasan perempuan terbagi menjadi tiga klaster diantaranya, klaster 0, ada 5 kabupaten, klaster 1, ada 21 kabupaten, dan klaster 2, ada 1 kabupaten. Hasil pengelompokan  ini  didasarkan pada nilai silhouette coefficient sebesar 0,62. Penelitian lain dilakukan oleh Nirwana, dkk [13].
Mengenai perbandingan K-Means dan K-Medoids untuk mengelompokan Covid-19 di Provinsi Sumatera Selatan. Tidak ditemukan perbedaan yang signifikan antara hasil klasterisasi keduanya. Oleh karena itu, keduanya dianggap optimal untuk melakukan klasterisasi rata-rata penambahan kasus tersebut.  Penelitian  yang dilakukan oleh Iskak, dkk [14] Tentang Implementasi Algoritma K-Means dan K-Medoids dalam clustering kabupaten dan kota di Provinsi Jawa Tengah,  yang  berfokus pada produksi peternakan, hasil pengklasteran dari kedua metode menunjukkan  bahwa  metode  yang  paling  optimal  adalah  metode  k-medoids.  Pada  k  =  7,  metode  ini  berhasil memberikan klaster yang optimal untuk data jumlah  produksi ternak. Penelitian yang dilakukan oleh Dastriana, dkk [15].
Tentang  Perbandingan  algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  dalam  pengelompokan  indeks  pembangunan manusia  di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Hasil penelitian  metode terbaik dalam studi kasus  indikator Indeks Pembangunan Manusia di NTT tahun 2020 adalah  metode K-Means  clustering dengan  k  =  2  dengan   nilai Silhouette  Index sebesar  0,18,  nilai Davies-Bouldin  Index sebesar 1,15 dan nilai Dunn index sebesar 0,24 dimana kluster 1 terdapat 14 kabupaten dan klaster 2 terdapat 8 kabupaten. Penelitian yang dilakukan oleh Apriyani, dkk [16].
Tentang klasterisasi stunting pada balita menggunakan algoritma K-Means. Diperoleh hasil Jumlah klaster yang optimal adalah 2. Pada Cluster 0, terdapat 392 balita. Sedangkan pada Cluster 1, terdapat 3 balita. Total balita stunting  287  balita,  sementara  status  balita  normal  ada  108.  Nilai  Davies-Bouldin  Index  (DBI  adalah  0.007, menunjukkan bahwa klaster yang optimal.
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan  pada  kasus,  [12],  [13],  [14],  [15],  [16].  Penulis  akan melakukan  penelitian  yang  bertujuan  untuk  mengelompokkan  kabupaten  atau  kota  di  Jawa  Barat  berdasarkan kasus  kekerasan  terhadap  perempuan  menjadi  dua  klaster,  yaitu  tinggi  dan  rendah.  Adapun  perbedaan  dari penelitian  sebelumnya  yaitu  penggunaan  algoritma  yang  berbeda  dan  data  yang  berbeda.  Pada  penelitian sebelumnnya  hanya  menggunakan  satu  algoritma  saja  sedangkan  penelitian  ini  menggunakan  dua  algoritma. Melalui penelitian ini, diharapkan dapat menghasilkan klaster yang optimal berdasarkan perbandingan algoritma K-Means  dan  K-Medoids.  Dari  hasil  klaster  tersebut  dapat  membantu  pemerintah  dan  dinas  terkait  untuk menentukan  kabupaten  atau  kota  mana  yang  harus  lebih  diprioritaskan  dalam  penanganannya  terhadap  kasus kekerasan perempuan di Jawa Barat serta pemerintah mampu untuk memberikan tindakan yang sesuai dan tepat dengan kondisi di setiap wilayah.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Tahapan penelitian merupakan gambar alur proses yang dilakukan pada penelitian, dimana pada tahapan penelitian dapat dilihat proses awal yang dilakukan pada penelitian hingga proses akhir dari penelitian. Adapun tahapan pada penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Pada Gambar 1. Merupakan Tahapan pada penelitian ini yang dilakukan secara berurutan dimulai dari studi literatur,  pengumpulan  data,  preprocessing,  implementasi  algoritma  dan  evaluasi.  Implementasi  algoritma  pada tahap  ini  menggunakan  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids,  kemudian  pada  tahap terakhir  yaitu  evaluasi  dari pengujian yang telah dilakukan.

## 2.1.1 Studi Literatur
Studi  literatur  dilakukan  dengan  mengeksplorasi  jurnal  atau  skripsi  terkait  teknik  data  mining  menggunakan metode  clustering,  khususnya  Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids.  Sumber  informasi  untuk  studi  literatur  ini diperoleh melalui penelusuran di internet dan perpustakaan.

## 2.1.2 Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  digunakan  berasal  dari  opendata.jabarprov.go.id.  Berikut  merupakan  isi  dataset  pada Tabel 1.
Tabel 1. Data Korban Kekerasan Perempuan Id Kode provinsi Nama provinsi Kode kabupaten kota Nama kabupaten kota Bentuk kekerasan Jumlah korban Satuan  Tahun 1 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Fisik 1 Orang 2017 2 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Psikis 0 Orang 2017 3 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Seksual 0 Orang 2017 4 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Eksploitasi 0 Orang 2017 5 32 Jawa Barat 3201 Kab. Bogor Trafficking 0 Orang 2017 … … … … … … … … … 1130 32 Jawa Barat 3218 Kab. Pangandaran Seksual 6 Orang 2022 1131 32 Jawa Barat 3218 Kab. Pangandaran Eksploitasi 0 Orang 2022 1132 32 Jawa Barat 3218 Kab. Pangandaran Trafficking 1 Orang 2022 1133 32 Jawa Barat 3218 Kab. Pangandaran Penelantaran 7 Orang 2022 1134 32 Jawa Barat 3218 Kab. Pangandaran Lainnya 4 Orang 2022
Pada tabel 1. Merupakan data korban kekerasan terhadap perempuan di Jawa Barat yang digunakan dalam penelitian ini, dengan rentang tahun 2017-2022 yang terdiri dari 1134 data dan memiliki 9 atribut.

## 2.1.3 Preprocessing
Tahap  selanjutnya  adalah  preprocessing  data.  Pada  penelitian  ini  preprocessing  data  terdiri  dari  seleksi  data, pembersihan data, transformasi data dan normalisasi data.
a. Seleksi Data.
Seleksi data dilakukan karena data yang didapatkan tidak semuanya digunakan dalam penelitian ini. maka dari itu, seleksi data dilakukan untuk menyeleksi atribut yang dibutuhkan.
b. Pembersihan Data
Pembersihan  data  adalah  proses  persiapan  dan  pembersihan  data  mentah  sebelum  dilakukan  analisis  atau pemodelan.  Fokus  utama  dari  pemebersihan  data  adalah  memastikan  bahwa  data  yang  digunakan  memiliki kualitas tinggi.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
c. Transformasi Data
Transformasi  data  digunakan  untuk  proses  merubah  bentuk  suatu  data  dari  sekumpulan  data  yang  akan dibutuhkan dalam analisis dan pemodelan.
d. Normalisasi data
Normalisasi data digunakan untuk mengubah nilai-nilai variable agar dapat diukur dalam skala umum. Tujuan normalisasi  data  untuk  mengubah  nilai-  nilai  sehingga  rentang  nilainya  berada  pada  0  hingga  1,  yang merupakan rentang umum.

## 2.1.4 Implementasi Algoritma
Setelah  melakukan  tahap  preprocessing,  tahap  selanjutnya  yaitu  implementasi  algoritma  dengan  menggunakan perhitungan  Algoritma  K-Means  kemudian  perhitungan  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  dalam  bahasa pemrograman python. a. Berikut merupakan tahapan Algoritma K-Means [17].
1. Menetukan banyaknya klaster.
2. Mengambil  data  secara  acak  yang  digunakan  sebagai  titik  pusat  klaster  (centroid)  berdasarkan  jumlah klaster.
3. Menghitung jarak berdasarkan persamaan berikut ini.
D ij = √(X 1j −  V 1j ) 2 +. . +(X ij −   V kj ) 2 (1)
Keterangan : D ij = jarak data ke pusat klaster X ij = jarak data ke pusat klaster V kj = titik pusat k, pada atribut ke j
4. Data digabunggkan berdasarkan jarak terpendek dari centroid
5. Menghitung  pusat  klaster  baru  berdasarkan  pengelompokan  anggota  yang  ada  disetiap  klaster.  Dengan rumus berikut.
W K = 1 nk ∑ ji (2)
Keterangan : n k : jumlah data pada klaster j i : jumlah nilai distance yang masuk ke setiap klaster
6. Melakukan pengulangan langkah ke-3 sampai ke-5 hingga centroid tidak mengalami perubahan.
b. Setelah  melakukan  perhitungan  algortima  K-Means,  langkah  selanjutnya  yaitu  melakukan  perhitungan menggunakan Algoritma K-Medoids dengan tahapan sebagai berikut [18]
1. Menetapkan pusat klaster berdasarkan jumlah klaster.
2. Mengalokasikan data klaster terdekat menggunakan rumus jarak Euclidean Distance sebagai berikut : d(x,y) = √∑ (xi − yi) 2 n i−1 (3)
3. Menentukan objek secara acak dari setiap klaster.
4. Mengukur jarak antar objek dalam klaster berdasarkan medoid yang baru dipilih.
5. Menghitung total simpangan (S) berdasarkan perbandingan total jarak baru dengan total jarak sebelumnya.
6. Melakukan perulangan pada langkah 3 sampai 5 hingga medoid baru tidak berubah, sehingga klaster dan anggota klaster dapat ditetapkan.

## 2.1.5 Evaluasi
Pada penelitian ini, tujuan evaluasi dilakukan yaitu untuk melihat kualitas objek dalam suatu klaster yang telah dihasilkan  dari  perhitungan  K-Means  dan  K-Medoids  dengan  menggunakan  metode  Silhoutte  Coefficient  dan Davies Bouldin Index (DBI).
Silhoutte Coefficient merupakan kombinasi dari metode cohesion dan separation. Cohesion bertujuan untuk menghitung  hubungan  antara  objek  dalam  klaster,  Sementara  itu,  metode  separation  bertujuan  untuk  menilai seberapa jauh suatu klaster terpisah dari klaster lainnya. Dimana jumlah klaster terbaik adalah jumlah klaster yang memiliki  rata-rata  nilai  silhouette  coefficient  tertinggi  atau  mendekati  1.  Rumus  ssilhouette  coefficient  adalah sebagai berikut [19]
sil(i) = sil(k) 1 |k| ∑ i=1 k sil(ci) (4)
sil(k) adalah  nilai silhouette semua klaster, |k| merupakan  banyaknya klaster, dan sil(ci) adalah  rata-rata nilai silhouette. Davies Bouldin Index (DBI) merupakan metode evaluasi hasil clustering. Semakin kecil nilai DBI, maka semakin baik hasil klaster tersebut. Berikut adalah rumus Davies Bouldin Index (DBI) [20].

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
DBI = 1 K ∑ max j≠k Rj, k K j=1 (5)
K merupakan klaster sedangkan R merupakan rasio perbandingan klaster.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Preprocessing
Preprocessing adalah tahap merubah data mentah ke dalam format yang lebih efektif untuk melanjutkan ke tahap berikutnya. Pada penelitian ini preprocessing data terdiri dari beberapa tahapan diantanya, seleksi data, pemberihan data, transformasi data dan normalisasi data. a. Seleksi Data Tahapan preprocessing yang pertama yaitu seleksi data. Dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Seleksi Data Nama Kabupaten Kota Bentuk Kekerasan Jumlah Korban Kab. Bogor Fisik 1 Kab. Bogor Psikis 0 Kab. Bogor Seksual 0 Kab. Bogor Eksploitasi 0 Kab. Bogor Trafficking 0 … … … Kab. Pangandaran Seksual 6 Kab. Pangandaran Eksploitasi 0 Kab. Pangandaran Trafficking 1 Kab. Pangandaran Penelantaran 7 Kab. Pangandaran Lainnya 4
Pada Tabel 2. Seleksi data dilakukan karena data yang didapatkan tidak semuanya digunakan dalam penelitian ini. Hanya 3 atribut yang digunakan diantaranya yaitu, nama kabupaten atau kota, bentuk kekerasan dan jumlah korban.
b. Pembersihan Data
Pembersihan data dilakukan untuk menghilangkan missing value, duplikasi data dan megatasi data yang tidak relevan. Berikut pembersihan data pada Gambar 2.
Gambar 2. Pembersihan Data
Pada Gambar 2. Dapat dilihat dataset yang digunakan tidak terdapat missing value, dan duplikasi data, sehigga bisa dilakukan tahap selanjutnya.
c. Transformasi Data
Pada  penelitian  ini,  tahap  transformasi  data  dilakukan  dengan  tujuan  mengubah  data  yang  sebelumnya menggunakan format huruf menjadi format angka agar mempermudah dalam proses pengolahan data. Berikut adalah data sebelum dan sesudah ditransformasi pada atribut nama kabupaten atau kota, bentuk kekerasan, dan jumlah korban.
Tabel 3. Sebelum Data di Transformasi Nama Kabupaten Kota Bentuk Kekerasan Jumlah Korban Kab. Bogor Fisik 1 Kab. Bogor Psikis 0 Kab. Bogor Seksual 0 Kab. Bogor Eksploitasi 0

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
Nama Kabupaten Kota Bentuk Kekerasan Jumlah Korban Kab. Bogor Trafficking 0 … … … Kab. Pangandaran Seksual 6 Kab. Pangandaran Eksploitasi 0 Kab. Pangandaran Trafficking 1 Kab. Pangandaran Penelantaran 7 Kab. Pangandaran Lainnya 4
Pada Tabel 3. Merupakan data yang belum ditransformasikan, atributnya masih terdiri dari nama kabupaten kota, bentuk kekerasan, dan jumlah korban.
Tabel 4. Sesudah Transformasi Data Kabupaten Kota Kekerasan Fisik Kekerasan Psikis Kekerasan Seksual Kekerasan Eksploitasi Kekerasan Trafficking Kekerasan Penelantaran Kekerasan Lainnya Total Korban Kab. Bogor 35 31 38 0 5 9 14 132 Kab. Sukabumi 41 15 115 1 41 4 28 245 Kab. Cianjur 18 13 50 3 4 3 6 97 Kab. Bandung 106 92 186 6 18 41 43 492 Kab. Garut 23 36 80 13 4 3 14 173 … … … … … … … … … Kota Cirebon 8 11 11 0 0 4 3 37 Kota Bekasi 12 13 4 0 4 6 3 42 Kota Depok 39 36 48 4 0 12 15 154 Kota Cimahi 16 17 8 3 1 5 10 60 Kota Tasikmalaya 8 9 12 2 4 0 3 38 Kota Banjar 1 1 6 0 0 1 4 13
Pada Tabel 4. Setelah melakukan tranformasi data, atribut yang digunakan berubah menjadi kabupaten kota, kekerasan fisik, kekerasan psikis, kekerasan seksual, kekerasan eksploitasi, kekerasan trafficking, kekerasan penelantaran, kekerasan lainnya dan total korban.
d. Normalisasi Data
Tahap preprocessing selanjutnya yaitu normlisasi data. Pada penelitian ini menggunakan normalisasi min-max, dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Normalisasi Data Kabupaten Kota Kekerasan Fisik Kekerasan Psikis Kekerasan Seksual Kekerasan Eksploitasi Kekerasan Trafficking Kekerasan Penelantaran Kekerasan Lainnya Total Korban 3 0.124542  0.063559 0.151111 0.000000 0.121951 0.069231 0.093333  0.093849 15 0.146520  0.029661 0.493333 0.076923 1.000000 0.030769 0.186667  0.182965 5 0.062271  0.025424 0.204444 0.230769 0.097561 0.023077 0.040000  0.066246 0 0.384615  0.192797 0.808889 0.461538 0.439024 0.315385 0.286667  0.377760 7 0.080586  0.074153 0.337778 1.000000 0.097561 0.023077 0.093333  0.126183

## 3.2 Hasil Implementasi Algoritma K-Means
Berikut adalah hasil implementasi algoritma  K-Means, Tahap pertama yang dilakukan yaitu menentukan jumlah klaster.  Pada  penelitian  ini  penentuan  jumlah  klaster  menggunakan  Metode  Elbow.  Metode  Elbow  digunakan untuk menentukan nilai k pada Algoritma K-Means dan K-Medoids, nilai k ditentukan dengan mengguakan nilai SSE (Sum of Square Error) dalam bentuk grafik pada Gambar 3.

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
Pada  Gambar  3,  pergerakan  grafik  yang  landai  setelah  grafik  yang  curam  yaitu  terdapat  pada  k  =  2. Berdasarkan  nilai  k  maka  pengelompokan  kasus  kekerasan  terhadap  perempuan  di  Jawa  Barat  dapat  di kelompokan  kedalam  2  klaster.  Berdasarkan  penentuan  jumlah  klaster  =  2,  maka  dilakukan  penentuan  pusat centroid atau pusat klaster. Berikut adalah tabel hasil penentuan pusat centroid.
Tabel 6. Hasil Pusat Centroid Algoritma K-Means No Kekerasan Fisik Kekerasan Psikis Kekerasan Seksual Kekerasan Eksploitasi Kekerasan Trafficking Kekerasan Penelantaran Kekerasan Lainnya 1. 0.14521193  0.09881961  0.23492063  0.12637363  0.15679443 0.10934066 0.15333333 2. 0.12764159  0.06747066  0.25094017  0.27218935  0.11069418 0.07692308 0.14564103
Pada  Tabel  6.  Merupakan  hasil  pusat  centroid  algortima  K-Means,  Setelah  menentukan  pusat  centroid, proses  selanjutnya  yaitu  melakukan  pengelompokan  data  yang  sudah  di  normalisasi,  kemudian  menambahkan kolom “cluster” untuk menunjukan hasil klastering. Dapat dilihat pada Tabel 7 yang menunjukan lima data teratas hasil clustering Algoritma K-Means.
Tabel 7. Hasil Clustering Algoritma K-Means
Kode Kabupaten Kekerasan Fisik Kekerasan Psikis Kekerasan Seksual Kekerasan Eksploitasi Kekerasan Trafficking Kekerasan Penelantaran Kekerasan Lainnya Cluster 3 0.124542 0.063559 0.151111 0.000000 0.121951 0.069231 0.093333 1 15 0.146520 0.029661 0.493333 0.076923 1.000000 0.030769 0.186667 0 5 0.062271 0.025424 0.204444 0.230769 0.097561 0.023077 0.040000 1 0 0.384615 0.192797 0.808889 0.461538 0.439024 0.315385 0.286667 1 7 0.080586 0.074153 0.337778 1.000000 0.097561 0.023077 0.093333 1
Berdasarkan  hasil  clustering  Algoritma  K-Means  yang  disajikan  pada  tabel  7.  Maka  diperoleh  jumlah anggota setiap klaster. Klaster 0 sebanyak 14 kabupaten kota dan klaster 1 sebanyak 13 kabupaten kota . Adapun visualisasi hasil clustering pada Gambar 4.
Gambar 4 . Hasil visualisasi Kabupaten/Kota dan Kekerasan fisik
Pada gambar 4. Menunjukan visualisasi hasil klastering kabupaten dan kota menggunakan Algoritma  K- Means yang menghasilkan dua kelompok. Klaster 0 ditandai dengan warna merah dan klaster 1 ditandai dengan warna hijau. Setiap kelompok memiliki titik centroid yang ditandai dengan warna biru.

## 3.2 Hasil Implementasi Algoritma K-Medoids
Berikut adalah hasil implementasi algoritma  K-Medoids, pada algoritma K-Medoids penentuan jumlah klaster = 2  dengan  menggunakan  Metode  Elbow,  setelah  penentuan  jumlah  klaster  proses  selanjutnya  yaitu  menentukan pusat centroid atau pusat klaster. Berikut merupakan tabel hasil penentuan pusat centroid menggunakan Algoritma K-Medoids.
Tabel 8. Hasil Pusat Centroid Algoritma K-Medoids No Kekerasan Fisik Kekerasan Psikis Kekerasan Seksual Kekerasan Eksploitasi Kekerasan Trafficking Kekerasan Penelantaran Kekerasan Lainnya 1. 0.04029304  0.02542373 0. 0. 0.09756098 0.04615385 0.02

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
No Kekerasan Fisik Kekerasan Psikis Kekerasan Seksual Kekerasan Eksploitasi Kekerasan Trafficking Kekerasan Penelantaran Kekerasan Lainnya 2. 0.31501832 0.1779661 0.57777778  0.56153846  0.24390244 0.25384615 0.17333333
Setelah menentukan pusat centroid, proses selanjutnya yaitu melakukan pengelompokan data yang sudah di normalisasi, kemudian menambahkan kolom “cluster” untuk menunjukan hasil klastering. Dapat dilihat pada Tabel 9 yang menunjukan lima data teratas hasil clustering Algoritma K-Medoids
Tabel 9. Hasil Clustering Algoritma K-Medoids
Kode Kabupaten Kekerasan Fisik Kekerasan Psikis Kekerasan Seksual Kekerasan Eksploitasi Kekerasan Trafficking Kekerasan Penelantaran Kekerasan Lainnya Cluster 3 0.124542 0.063559 0.151111 0.000000 0.121951 0.069231 0.093333 1 15 0.146520 0.029661 0.493333 0.076923 1.000000 0.030769 0.186667 0 5 0.062271 0.025424 0.204444 0.230769 0.097561 0.023077 0.040000 1 0 0.384615 0.192797 0.808889 0.461538 0.439024 0.315385 0.286667 1 7 0.080586 0.074153 0.337778 1.000000 0.097561 0.023077 0.093333 1
Berdasarkan  hasil  clustering  Algoritma  K-Medoids  yang disajikan pada tabel  9. Maka diperoleh  jumlah anggota setiap klaster. Klaster 0 sebanyak 15 kabupaten kota dan klaster 1 sebanyak 12 kabupaten kota . Adapun visualisasi hasil clustering dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5 . Hasil visualisasi Kabupaten/Kota dan Kekerasan Psikis
Pada  gambar  5.  Menunjukan  visualisasi  hasil  klastering  kabupaten  dan  kota  dengan  menggunakan Algoritma  K-Medoids  yang menghasilkan dua kelompok. Klaster 0 ditandai dengan warna merah dan klaster 1 ditandai dengan warna hijau. Setiap kelompok memiliki titik centroid yang ditandai dengan warna biru.

## 3.3 Evaluasi Hasil Klaster
Hasil evaluasi klaster menggunakan nilai Silhoutte Coefficient dan Davies Bouldin Index. seperti ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel. 10 Hasil Evaluasi Silhoutte Coeficient Evaluasi Evaluasi K-Means Evaluasi K-Medoids Sillhoutte Coefficient 0.4314734975797983  0.43414636856814565
Davies Bouldin Index  0.9517774677000318 0.9697378528802666
Pada Tabel 10. Merupakan  Hasil  perbandingan Evaluasi  Klasterisasi antara  Algoritma  K-Means  dan  K- Medoids.  Dari  tahap  ini  diperoleh  hasil  evaluasi  klaster  terbaik  berdasarkan  Silhouette  Coeficient  adalah  K- Medoids dengan nilai 0.434, sedangkan klaster terbaik berdasarkan Davies Bouldin Index adalah K-Means dengan nilai 0.95.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  penelitian  yang  dilakukan,  maka  diperoleh  kesimpulan  hasil  implementasi Algoritma  K-Means  dan  Algoritma  K-Medoids  dalam  klasterisasi  kasus  kekerasan  perempuan  di  Jawa  Barat menghasilkan pengelompokan sebanyak 2 klaster. Klaster 0 (tinggi) dan klaster 1 (rendah). Adapun jumlah klaster 0 (tinggi) sebanyak 14 kabupaten dan kota sedangkan klaster 1 (rendah) sebanyak 13 kabupaten dan kota. Klaster

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
0 (tinggi) terdiri dari Kabupaten Sukabumi, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Subang, Kabupaten Purwakarta, Kota Bogor, Kota Sukabumi,  Kota Bandung, Kota Cirebon, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya,  dan Kota Banjar. Klaster 1 (rendah) terdiri dari Kabupaten Bogor, Kabupaten Cianjur, Kabupaten Bandung, Kabupaten Garut, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Ciamis, Kabupaten Cirebon, Kabupaten  Majalengka,  Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten  karawang,  Kabupaten  Bekasi,  Kabupaten  Bandung Barat,    Kabupaten  Pangandaran.  Hasil  perbandingan  evaluasi  klusterisasi  antara  K-Means  dan  K-Medoids didapatkan  nilai  evaluasi  klaster  terbaik  yaitu  menggunakan  Algoritma  K-Medoids  dengan  metode  evaluasi Silhoutte  Coefficient  dengan  nilai  0.43  sedangkan  hasil  evaluasi  dengan  menggunakan  Davies  Bouldin  Index menunjukan  hasil klaster terbaik  menggunakan Algoritma K-Means dengan nilai DBI 0.95. Sehingga dari hasil klasterisasi ini dapat membantu pemerintah dan dinas terkait untuk menentukan kabupaten atau kota mana yang harus  lebih  diprioritaskan  dalam  penanganannya  terhadap  kasus  kekerasan  perempuan  di  Jawa  Barat  serta pemerintah mampu untuk memberikan tindakan yang sesuai dan tepat dengan kondisi di setiap wilayah.

## REFERENCES
[1]  R.  Fauziah  and  A.  I.  Purnamasari,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  pada  Kasus  Kekerasan  Anak  dan  Perempuan Berdasarkan  Usia,”  Hello  World  Jurnal  Ilmu  Komputer,  vol.  2,  no.  1,  pp.  34–41,  Mar.  2023,  doi: 10.56211/helloworld.v2i1.232.
[2]  S.  Rahmanirwana  Fushshilat,  and  N.  Cipta  Apsari,  M,  “SISTEM  SOSIAL  PATRIARKI  SEBAGAI  AKAR  DARI KEKERASAN  SEKSUAL  TERHADAP  PEREMPUAN  PATRIARCHAL  SOCIAL  SYSTEM  AS  THE  ROOT  OF SEXUAL VIOLENCE AGAINST WOMEN,” 2020, [Online]. Available: https://www.komnasperempuan.go.id/reads-
[3]  Dimas Bayu, “Kekerasan terhadap Perempuan Terbanyak di Jawa Barat pada 2021,” dataindonesia. Accessed: Dec. 07, 2023.  [Online].  Available:  https://dataindonesia.id/varia/detail/kekerasan-terhadap-perempuan-terbanyak-di-jawa-barat- pada-2021
[4]  H. Sa’diah, U. Enri, and T. N. Padilah, “PENERAPAN ALGORITME K-MEANS DALAM SEGMENTASI DAERAH RAWAN KEKERASAN ANAK DI JAWA BARAT,” JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) Vol. 7 No. 2, April 2023.
[5]  Y.  Andini,  J.  Tata  Hardinata,  Y.  Pranayama  Purba,  and  P.  A,  “PENERAPAN  DATA  MINING  TERHADAP  TATA LETAK  BUKU  DI  PERPUSTAKAAN  SINTONG  BINGEI  PEMATANGSIANTAR  MENGGUNAKAN  METODE APRIORI,” Jurnal Times, Volume XI No 1, Jun 2022. [Online]. Available: http://ejournal.stmik-time.ac.id
[6]  I.  A.  Nur  Afifah  and  H.  Nurdiyanto,  “DATA  MINING  CLUSTERING  DALAM  PENGELOMPOKAN  BUKU PERPUSTAKAAN  MENGUNAKAN  ALGORITMA  K-MEANS,”  JIPI  (Jurnal  Ilmiah  Penelitian  dan  Pembelajaran Informatika), vol. 8, no. 3, pp. 802–814, Aug. 2023, doi: 10.29100/jipi.v8i3.3891.
[7]  E. Prasetyaningrum and P. Susanti, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pemetaan Hasil Produksi Buah-Buahan,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, pp. 1775–1783, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6477.
[8]  E. Prasetyaningrum and P. Susanti, “Perbandingan Algoritma K-Means Dan K-Medoids Untuk Pemetaan Hasil Produksi Buah-Buahan,” Jurnal Media Informatika Budidarma, vol. 7, pp. 1775–1783, 2023, doi: 10.30865/mib.v7i4.6477.
[9]  B. Biantara, T. Rohana, and A. Ratna Juwita, “Perbandingan Algoritma K-Means dan DBSCAN untuk Pengelompokan Data  Penyebaran  Covid-19  Seluruh  Kecamatan  di  Provinsi  Jawa  Barat,”  Scientific  Student  Journal  for  Information, Technology and Science, vol. IV, no. 1, 2023.
[10] L. Febby Olivia, D. Abdi Juliantho, and B. Hendrik, “Komprasi Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids Dalam Clustering Penyebaran Kasus Covid 19,” JISED (Journal of Information System and Education Development), vol. 1, no. 2, pp. 30–32, 2023, doi: 10.31849/digitalzone.v12i1.6572ICCS.
[11] S.  Bumartaduri,  S.  Kurnia  Gusti,  F.  Syafria,  E.  Haerani,  and  S.  Ramadhani,  “Penerapan  Metode  Clustering  Dalam Pengelompokan  Kasus  Perceraian  Pada  Pengadilan  Agama  di  Kota  Pekanbaru  Menggunakan  Algoritma  K-Medoids,” Jurnal Riset Komputer), vol. 10, no. 1, pp. 2407–389, 2023, doi: 10.30865/jurikom.v10i1.5560.
[12] R.  Rahma  and  R.  Mufidah,  “PENGELOMPOKAN  DAERAH  RAWAN  KEKERASAN  TERHADAP  PEREMPUAN DAN ANAK DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS,” Jurnal JIPI (Jurnal Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika) Vol 07, No 03, Sep 2022.
[13] S.  D.  Nirwana,  M.  I.  Jambak,  and  A.  Bardadi,  “PERBANDINGAN  ALGORITMA  K-MEANS  DAN  K-MEDOIDS DALAM CLUSTERING RATA-RATA PENAMBAHAN KASUS COVID-19 BERDASARKAN
KOTA/KABUPATEN DI PROVINSI SUMATERA SELATAN,” JSiI (Jurnal Sistem Informasi), vol. 9, no. 2, pp. 126– 131, Sep. 2022, doi: 10.30656/jsii.v9i2.5127.
[14] F. R. Iskak, I. T. Utami, and T. Wuryandari, “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEDOIDS DAN K-ERROR UNTUK PENGELOMPOKAN  KABUPATEN/KOTA  DI  PROVINSI  JAWA  TENGAH  BERDASARKAN  JUMLAH PRODUKSI  PETERNAKAN  TAHUN  2020,”  Jurnal  Gaussian,  vol.  11,  no.  3,  pp.  366–376,  Jan.  2023,  doi: 10.14710/j.gauss.11.3.366-376.
[15] M.  Khoncita  Dasriana  Bau,  Y.  Setyawan,  M.  Titah  Jatipaningrum,  J.  Statistika,  F.  Sains  Terapan,  and  I.  AKPRIND Yogyakarta, “PERBANDINGAN METODE ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS PADA PENGELOMPOKAN KABUPATEN/KOTA DI PROVINSI NUSA TENGGARA TIMUR BERDASARKAN DIMENSI INDEKS PEMBANGUNAN MANUSIA TAHUN 2020,” Jurnal Statistika Industri dan Komputasi, vol. 08, no. 1, pp. 48– 57, 2023, [Online]. Available: https://ntt.bps.go.id.
[16] P. Apriyani, A. R. Dikananda, and I. Ali, “Penerapan Algoritma K-Means dalam Klasterisasi Kasus Stunting Balita Desa Tegalwangi,” Hello World Jurnal Ilmu Komputer, vol. 2, no. 1, pp. 20–33, Mar. 2023, doi: 10.56211/helloworld.v2i1.230.
[17] Muhammad Yamin Nurzaman and B. Nurina Sari, “Implementasi K-Means Clustering Dalam,” Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi, vol. 10, no. 3, 2023, [Online]. Available: http://jurnal.mdp.ac.id

## JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA
ISSN 2614-5278 (media cetak), ISSN 2548-8368 (media online) Available Online at https://ejurnal.stmik-budidarma.ac.id/index.php/mib DOI: 10.30865/mib.v8i2.7558
[18] R. Anjariansyah and A. Triayudi, “Clustering Kebutuhan Makanan untuk Meminimasi Standar Deviasi Angka Kebutuhan Gizi Menggunakan Algoritma  K-Means dan  K-Medoids,”  JURNAL MEDIA INFORMATIKA BUDIDARMA, vol. 6, no. 1, p. 597, Jan. 2022, doi: 10.30865/mib.v6i1.3522.
[19] Y. I. Kurniawan, P. R. Anugrah, R. M. Sugihono, F. A. Abimanyu, and L. Afuan, “Pengelompokan Prioritas Negara Yang Membutuhkan  Bantuan  Menggunakan  Clustering  K-Means  dengan  Elbow  dan  Silhouette,”  Jurnal  Pendidikan  dan Teknologi Indonesia (JPTI), vol. 3, no. 10, pp. 455–463, 2023, doi: 10.52436/1.jpti.343.
[20] D.  Jollyta  and  M.  Siddik,  “PENGOPTIMALAN  PENGUKURAN  BREGMAN  DIVERGENCES  MENGGUNAKAN DAVIES BOULDIN INDEX,” JOISIE Journal Of Information System And Informatics Engineering, vol. 7, no. 1, pp. 174–180, 2023.