## ANALISIS KLASTERISASI WILAYAH PENYANDANG DISABILITAS DI PROVINSI JAWA BARAT
Maulidina Azizah, Nining Rahaningsih, Raditya Danar Dana STMIK IKMI Cirebon
Jalan Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 azizahmaulidina18@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini menggunakan algoritma K-Means untuk mengklasterisasi beberapa wilayah di Provinsi Jawa Barat  berdasarkan  jumlah  penduduk  penyandang  disabilitas.  Data  yang  digunakan  berasal  dari  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil Provinsi Jawa Barat, yang mencakup berbagai jenis disabilitas seperti cacat fisik,  netra  atau  buta,  rungu  atau  berbicara,  mental  atau  jiwa,  fisik,  atau  mental.  Selain  itu,  penelitian  ini menggunakan program RapidMiner untuk melakukan analisis data yang efektif. Hasil klasterisasi menghasilkan tiga klaster yang dianggap penting. Klaster 0 fokus pada Kabupaten Ciamis, Klaster 1 fokus pada Kota Bandung, dan Klaster 2 fokus pada Kabupaten Pangandaran. Klasterisasi  ini dianggap  ideal dengan nilai Davies-Bouldin Index (DBI) sebesar 0.214. Diharapkan hasil penelitian  ini akan berkontribusi pada pembuatan kebijakan  yang lebih sesuai dan efektif untuk masyarakat penyandang disabilitas di Provinsi Jawa Barat.
Kata kunci : Klastering, K-Means, Disabilitas

## 1. PENDAHULUAN
Penelitian  ini  dilakukan  karena  perkembangan pesat dibidang teknologi informasi yang menyebabkan pengaruh yang besar pada berbagai aspek kehidupan, salah  satunya  adalah  kesehatan.  Maka,  diperlukan penelitian untuk mengklasterisasi wilayah di Provinsi Jawa Barat berdasarkan jumlah penduduk penyandang disabilitas menggunakan K-Means .
Tantangan  dalam  mengklasterisasi  wilayah berdasarkan jumlah penduduk penyandang disabilitas menggunakan  algoritma K-Means adalah  kompleks dan  berdampak  sosial.  Era  digital  membawa  peluang besar  unuk  menggali  data  berharga.  Namun, keterbatasan data, teknologi, sumber daya manusia dan pemahaman tentang disabilitas perlu diatasi. Upaya ini sangat  penting  karena  akan  memberikan  dasar  yang kuat untuk perencanaan kebijakan yang lebih inklusif bagi  masyarakat  penyandang  disabilitas  di  Provinsi Jawa Barat. Selain itu, penggunaan algoritma K-Means dalam  konteks  ini  dapat  mengisi  kesenjangan pengetahuan  dan  memperkuat  peran  informatika dalam pembangunan sosial.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahuli
Sebelumnya,  penelitian  telah  dilakukan  terkait dengan analisis klaster pada data penderita disabilitas di  wilayah  lain  menggunakan  algoritma K-Means . Meskipun  belum  terdapat  studi  yang  secara  khsusu menangani  klasterisasi  wilayah  berdasarkan  jumlah penduduk  penyandang  disabilitas  di  Provinsi  Jawa Barat menggunakan algoritma K-Means . Oleh karena itu,  terdapat  kesenjangan  penelitian  yang  dapat  diisi melalui penelitian ini untuk memberikan pemahaman yang  lebih  mendalam  tentang  distribusi  penduduk penyandang disabilitas di wilayah tersebut.
Studi oleh  Dwina,  yang  implementasi  algoritma K-Means untuk mengelompokkan disabilitas
berdasarkan  jenisnya  di  Kabupaten  Sidoarjo.  Hasil analisis  menunjukkan  empat  klaster  optimal  dengan nilai koefisien siluet tertinggi sebesar 0,33[1].
Studi  oleh  Wildani  Putri,  yang  menerapkan algoritma K-Means untuk  pengelompokan  data penyandang  disabilitas  di  Kabupaten  Rokan  Hilir. Hasil dari pengelompokan data tersebut menghasilkan tiga klaster, yaitu cluster_0 yang merupakan kelompok kecamatan  dengan  disabilitas  rendah,  cluster_2  yang merupakan  kelompok  kecamatan  dengan  disabilitas sedang,  dan  cluster_1  yang  merupakan  kelompok kecamatan  dengan  disabilitas  terbanyak.  Dari  18 kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Rokan  Hilir, terdapat satu kecamatan yang termasuk dalam cluster tingkat  tinggi  untuk  wilayah  penyandang  disabilitas terbanyak,  yaitu  kecamatan  Bangko.  Selain  itu, terdapat tiga kecamatan  yang termasuk dalam  cluster tingkat  sedang,  yaitu  kecamatan  Rimba  Melintang, Rantau Kopar, dan Pujud, serta 14 kecamatan lainnya yang termasuk dalam cluster tingkat rendah[2].
Studi oleh Kristiyo Indriadi Wardoyo, menerapkan algoritma K-Means
untuk mengelompokkan  siswa  penyandang  disabilitas berdasarkan  tingkat  tunagrahita.  Berdasarkan  hasil penelitian,  Dari  perhitungan  nilai  jarak  Euclidean dengan  menggunakan  metode  pengambilan  jarak terdekat,  ditemukan  bahwa  47,9%  individu  dalam cluster  1  (tingkat  tunagrahita  ringan),  37%  dalam cluster  2  (tingkat  tunagrahita  sedang),  dan  15,1% dalam cluster 3 (tingkat tunagrahita berat)[3].
Meskipun studi-studi sebelumnya telah dilakukan,  namun  terdapat  peluang  untuk  penelitian lebih  lanjut.  Beberapa  keterbatasan  dalam  studi sebelumnya  adalah  tidak  adanya  aplikasi  yang mendukung  dalam  mempermudah  pengelompokkan data penyandang disabilitas berdasarkan disabilitas di seluruh  Indonesia.  Maka,  diharapkan  penelitian  ini
mampu  memberikan  kontribusi  dalam  mengatasi keterbatasan tersebut.
Tujuan utama penelitian ini adalah mengklasterisasi  wilayah  di  Provinsi  Jawa  Barat berdasarkan jumlah penduduk penyandang disabilitas menggunakan  algoritma K-Means .  Dengan  kata  lain, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengelompokkan wilayah-wilayah tersebut menjadi klaster berdasarkan kemiripan  dalam  jumlah  penduduk  penyandang disabilitas,  sehingga  dapat  memberikan  pemahaman yang  lebih  baik  mengenai distribusi dan karakteristik penyandang disabilitas di setiap klaster.
Algoritma  klastering K-Means akan  digunakan dalam  penelitian  ini. K-Means merupakan  teknik klasterisasi yang populer dalam analisis data dan akan diterapkan  untuk  mengelompokkan  wilayah-wilayah di Provinsi Jawa Barat berdasarkan jumlah penduduk penyandang disabilitas. Algoritma K-Means mengelompokkan  data  berdasarkan  total  pencarian iterative  centroid  dan  menetapkan  bahwa  area  setiap klaster  data  adalah  jarak  minimal  dari  centroid. Kelebihan algoritma
K-Means
adalah kesederhanaannya dan kemampuan untuk mengelompokkan data besar dan outlier dengan sangat cepat[1].
Hasil  dari  penelitian  klasterisasi  menggunakan K-Means ,  klaster  0  terdiri  dari  Kabupaten  Bandung, Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten Cianjur,  Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Garut, Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten  Sukabumi,  dan Kabupaten  Tasikmalaya  dengan  Kabupaten  Ciamis sebagai  fokus  utama  yang  mendominasi  dalam berbagai  jenis  disabilitas.  Klaster  1  melibatkan  Kota Bandung, Kota Banjar, Kota Bekasi, Kota Bogor, Kota Cimahi, Kota Cirebon, Kota Depok, Kota Sukabumi, dan  Kota  Tasikmalaya.  Kota  Bandung  menjadi  pusat perhatian  dengan  jumlah  penyandang  disabilitas tertinggi  dalam  beberapa  kategori,  mendominasi Klaster  1.  Klaster  2  terdiri  dari  Kabupaten  Bandung Barat,  Kabupaten  Bekasi,  Kabupaten  Indramayu, Kabupaten Karawang, Kabupaten Majalengka, Kabupaten  Pangandaran,  Kabupaten  Purwakarta, Kabupaten  Subang,  dan  Kabupaten  Sumedang. Meskipun jumlah penyandang disabilitas lebih rendah, Kabupaten  Pangandaran  menonjol  sebagai  yang tertinggi  dalam  berbagai  jenis  disabilitas,  sehingga mendominasi Klaster 2.

## 2.2. Disabilitas
Goffman  berpendapat  bahwa  individu  dengan disabilitas  dianggap  memiliki  keterbatasan  yang membuat  mereka  kesulitan  berkomunikasi  dengan orang lain. Lingkungan sering melihat mereka sebagai individu yang tidak mampu melakukan aktivitas tanpa menimbulkan  masalah.  Akibatnya,  karena  adanya keterbatasan  dan  stigma  negatif  dari  orang  lain, mereka berusaha untuk tidak tergantung pada individu lain  dan  berupaya  meyakinkan  diri  agar  tidak bergantung sepenuhnya pada orang lain[4].

## 2.3. Data Mining
Data mining adalah proses eksplorasi pola  yang secara  otomatis  menganalisis  dan  mengekstrak pengetahuan  dari  kumpulan  data  untuk  memecahkan masalah.  Oleh  karena  itu, Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  adalah  istilah  umum  untuk  data mining. [5].

## 2.4. Klastering
Klastering  atau  klasterisasi  merupakan  Teknik klasifikasi  data  yang  digunakan  untuk  menemukan struktur klaster dalam kumpulan data.[6].

## 2.5. K-Means
Algoritma klastering K-Means memecah data ke dalam  berbagai  kelompok,  di  mana  data  dengan kesamaan  tinggi  dikelompokkan  bersama,  sedangkan data yang memiliki perbedaan karakteristik ditempatkan dalam kelompok yang berbeda[7].

## 2.6. DBI
Davies-Bouldin Index adalah parameter evaluasi yang  digunakan  dalam  analisis  data  untuk  mengukur kualitas hasil pengelompokan. Fungsinya adalah untuk mengukur seberapa efektif algoritma pengelompokan dalam  memisahkan  berbagai  kelompok  data  dan mendekati pusat masing-masing klaster[8].

## 2.7. RapidMiner
Dr.  Markus  Hofmann  dari  Institut  Teknologi Blanchardstown  dan  Ralf  Klinkenberg  dari  rapid- i.com  membuat  perangkat  lunak  yang  disebut RapidMiner .  Aplikasi  ini  dibuat  dengan  antarmuka pengguna  grafis  (GUI)  yang  ramah  pengguna. RapidMiner ,  yang  dibangun  menggunakan  bahasa pemrograman Java dan dirilis di bawah lisensi publik GNU,  dapat  digunakan  di  banyak  sistem  operasi, menjadikannya alat yang populer.[9].

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Flowchart Metode Klasterisasi
Gambar  flowchart  metode  klasterisasi,  yang digunakan  algoritma  K-Means,  dijelaskan  pada gambar 1.
a. Menentukan Jumlah Cluster Langkah  pertama  adalah  mengetahui  berapa banyak  klaster  yang  akan  digunakan  untuk mengelompokkan data.
b. Inisialisasi Centroid Untuk setiap klaster, centroid diaktifkan di posisi awalnya.
c. Pembagian Data Berdasarkan  kedekatan  centroid,  data  dibagi  ke dalam  berbagai  klaster.  Penempatan  data  dalam klaster yang tepat dilakukan dengan menghitung jarak geometris.
d. Iterasi dan Konvergensi Sebelum  konvergensi  terjadi,  iterasi  dilakukan untuk  memastikan  bahwa  data  ditempatkan dengan benar dalam klaster yang telah terbentuk.
Pembaruan  posisi  centroid  dilakukan  dalam proses  iteratif  ini  berdasarkan  rata-rata  data  di setiap klaster setelah pembagian. Langkah  3 dan 4 diulang hingga posisi  centroid tidak  berubah  atau  iterasi  mencapai  batas  yang ditentukan. Ini memastikan konvergensi dan penentuan posisi centroid yang ideal.
Gambar 1. Flowchart Metode Klasterisasi

## 3.2. Metode Penelitian
Untuk  mendapatkan  pengetahuan  dari  database yang  tersedia,  pendekatan Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  digunakan[3].  Berikut  tahapan  dari KDD : a. Data Selection
Tahap  ini  bertujuan  untuk  memahami  atribut- atribut  dan  kebutuhan  pengguna  terhadap  hasil analisis data.
b. Data Prepocessing
Tahap  ini  bertujuan  untuk  membersihkan  data dari noise, missing value , dan outlier .
c. Data Transformation
Melakukan transformasi data seperti normalisasi, discretization , dan feature selection .
d. Data Mining Menerapkan algoritma
K-Means untuk
mengelompokkan wilayah di Provinsi Jawa Barat berdasarkan  jumlah  penduduk  penyandang disabilitas.
e. Interpretation Menginterpretasi hasil klastering untuk memberikan  informasi  berupa  klaster  data penyandang disabilitas yang dapat dimanfaatkan oleh  pemerintah  terkait  dalam  menentukan
kebijakan yang berhubungan dengan penyandang disabilitas

## 3.3. Sumber Data
Dataset ini diambil dari Open Data Jabar, dataset ini  berisi  jumlah  penyandang  disabilitas  di  Provinsi Jawa Barat berdasarkan kategori disabilitas dari tahun 2013  hingga  2022.  Data  ini  dibuat  oleh  Dinas Kependudukan dan Pencatatan Sipil dan didistribusikan selama satu tahun.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder  dari Dinas  Kependudukan  dan  Pencatatan  Sipil  Provinsi Jawa  Barat.  Data  ini  menunjukkan  jumlah  penduduk penyandang  disabilitas  di  Provinsi  Jawa  Barat  dari tahun  2013  hingga  2022,  berdasarkan  kategori disabilitas.

## 3.5. Teknik Analisi Data
Penelitian  ini  menggunakan  analisis  kuantitatif. Menggunakan  data  sekunder,  algoritma K-Means dapat  digunakan  untuk  mengklasifikasikan  data wilayah  berdasarkan  jumlah  penduduk  penyandang disabilitas  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Algoritma K- Means , yang pertama kali diterbitkan oleh Stuart Loyd pada  tahun  1984  dan  banyak  digunakan  sebagai algoritma klastering, adalah metode analisis data yang dapat digunakan setelah data dikumpulkan. Algoritma K-Means sangat  cepat,  dapat  disesuaikan,  dan digunakan  secara  luas[10].  Algoritma K-Means digunakan  untuk  mengelompokkan  data  menjadi beberapa  klaster  berdasarkan  kesamaan  jumlah penyandang  disabilitas  di  setiap  wilayahHasil pengelompokan  kemudian  diinterpretasikan  dan disimpulkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Selection
Gambar 2. Hasil data selection
Gambar  2  menunjukkan output data  pemilihan dengan RapidMiner .  Tahapan  yang  digunakan  untuk proses  pemilihan  data  yaitu Read  Excel,  Set  Role, Select Attributes.
Gambar 3. Operator read excel
Tahap  ini  melibatkan  membaca  data  dari  file Excel ke dalam RapidMiner . Data yang dibaca dapat berupa spreadsheet atau file Excel
Gambar 4. Operator Set Role
Set  Role  sangat  penting  untuk  mengidentifikasi atribut  yang  akan  dijadikan  variabel  sasaran  atau variabel prediktor. Hal ini memastikan bahwa analisis yang dilakukan konsisten dengan tujuan penelitian.
Gambar 5. Operator Select Attributes
Pemilihan Atribut (Attribute Selection ) Langkah ini  dilakukan  untuk  memfilter  atribut  yang  paling relevan untuk analisis klaster. Atribut yang digunakan yaitu jumlah penduduk, kategori disabilitas dan nama kabupaten.

## 4.2. Data Prepocessing
Gambar 6. Hasil missing value
Dalam  tahap  Data  Preprocessing,  dilakukan pemeriksaan  terhadap  keberadaan  nilai  yang  hilang (missing  value) pada  dataset.  Pada  dataset  jumlah penduduk  penyandang  disabilitas  di  Provinsi  Jawa Barat,  tidak  ditemukan  adanya missing  value seperti pada gambar 2.

## 4.3. Data Transformation
Proses transformasi data melalui Normalize dan
Nominal to Numerical pada RapidMiner dilakukan untuk menyempurnakan persiapan data sebelum analisis klasterisasi.
Gambar 7. Operator normalize
Pada  tahap  normalisasi  menggunakan  subset dengan  atribut  "jumlah  penduduk"  dan  menerapkan metode  range  transformation,  dilakukan  standarisasi skala  untuk  mencegah  dominasi  variabel  berbasis skala  besar  terhadap  variabel  lain  dalam  analisis klasterisasi. Pendekatan ini penting untuk memastikan setiap  variabel  numerik  memiliki  rentang  yang seragam, sehingga bobot yang setara diberikan dalam pembentukan  kelompok  oleh  algoritma K-Means . Penggunaan  subset  pada  atribut  "jumlah  penduduk" menjadikan  proses  normalisasi  lebih terfokus,  hanya memengaruhi  variabel  yang  dianggap  relevan  untuk analisis klasterisasi. Pemilihan metode range transformation dipertimbangkan  guna  memberikan skala antar variabel yang konsisten, menjaga integritas distribusi  data,  dan  meningkatkan  keakuratan  dalam konteks analisis klasterisasi.
Berikut adalah hasil dari normalisasi
Gambar 8. Hasil normalisasi Setelah normalisasi kemudian dilanjutkan dengan nominal to numerical.
Gambar 9. Operator nominal to numerical
Dalam  langkah nominal  to  numerical ,  subset yang  dipilih  melibatkan  atribut  "kategori  disabilitas"
dan  "nama  kabupaten".  Langkah  ini  bertujuan mengkonversi  variabel  kategori  disabilitas  dari  tipe nominal  menjadi  bentuk  numerik  menggunakan coding type unique integers. Pendekatan ini dilakukan agar  informasi  kategori  disabilitas  dapat  diolah  oleh algoritma klasterisasi. Penggunaan coding type unique integers memberikan representasi numerik unik untuk setiap  label  kategori  disabilitas,  memungkinkan pengukuran  yang  lebih  obyektif  terhadap  perbedaan kategori disabilitas dalam analisis klasterisasi. Proses ini secara positif mendukung kemampuan algoritma K- Means dalam  memahami  pola  dan  hubungan  antar data, khususnya dalam membentuk kelompok dengan karakteristik serupa.
Tujuan  dari nominal  to  numerical adalah  untuk mengubah atribut kategorikal menjadi bentuk numerik sehingga dapat dimasukkan dalam algoritma klastering.  Selama  proses  ini,  metode  bilangan  bulat unik  dipilih  untuk  mewakili  setiap  kategori.  Gambar 10 merupakan hasil dari nominal to numerical.
Gambar 10. Hasil nominal to numerical

## 4.4. Data Mining
Dalam implementasi data mining untuk klasterisasi  wilayah  berdasarkan  jumlah  penyandang disabilitas  di  Provinsi  Jawa  Barat,  penggunaan parameter  khusus  dalam  algoritma K-Means menjadi langkah  penting.  Ada  beberapa  parameter,  seperti " Max  runs 10",  "Type  of  measure:  numerical measure", " Numerical measure : Euclidean Distance ", dan  " Step  optimization maksimum  100".  Pengaturan ini  mencerminkan  pendekatan  yang  matang  untuk memaksimalkan  kinerja  algoritma  dan  mengekstrak pola  klaster  yang  optimal.  Pemilihan Measure  type , terutama Euclidean  Distance ,  menjadi  faktor  kunci dalam menentukan kedekatan antar-poin dalam ruang numerik,  memungkinkan  pembentukan  klaster  yang responsif  terhadap  karakteristik  numerik  jumlah penyandang disabilitas di wilayah tersebut. Penggunaan " Max runs " dan " Max optimization steps " memberikan batasan efektif untuk mencegah konvergensi  prematur  dan  memastikan  pencarian solusi  klasterisasi  yang  optimal.  Hasil  klasterisasi dengan parameter ini berhasil membentuk tiga klaster dengan karakteristik serupa, dibuktikan oleh evaluasi performa  menggunakan Davies-Bouldin  Index (DBI) dengan nilai terendah sebesar 0,214, yang mengonfirmasi kehomogenan yang baik antar klaster. Oleh  karena  itu,  penggunaan  parameter  khusus  ini tidak hanya meningkatkan efektivitas algoritma, tetapi juga  memberikan  dasar  yang  kuat  untuk  interpretasi lebih  mendalam  terkait  distribusi  penyandang disabilitas di wilayah Provinsi Jawa Barat.
Proses Data Mining pada RapidMiner
menghasilkan Cluster Model yang menunjukkan hasil klaster  yang  optimal  untuk  dataset  penduduk penyandang disabilitas di Provinsi Jawa Barat. Rincian hasil klaster adalah sebagai berikut:
Gambar 12. Hasil cluster model

## 4.5. Interpretation
Tabel 1. Nilai DBI Tiap Klaster Klaster Performance DBI K3 P3 0.214 K4 P4 0.239 K5 P5 0.270 K6 P6 0.301 K7 P7 0.323
Hasil  evaluasi  menunjukkan  bahwa  jumlah klaster  optimal  untuk  dataset  ini  adalah  K3  dengan nilai  DBI  0.214.  Pemilihan  ini  didasarkan  pada  nilai terendah karena semakin mendekati nol, semakin baik performa  klasterisasi  [11].  Perhitungan Davies-
Bouldin  Index (DBI)  dilakukan  secara  otomatis  pada RapidMiner sebagai  bagian dari evaluasi klasterisasi. Untuk menjelaskan cara RapidMiner menghitung DBI dan  mengapa  nilai terendahnya adalah 0.214, berikut adalah penjelasan umumnya:
a. Konfigurasi Algoritma K-Means Langkah pertama melibatkan pengaturan algoritma  K-Means  dengan  menentukan  jumlah klaster yang diinginkan, dalam hal ini tiga klaster (K3).
b. Proses Algoritma K-Means Algoritma  ini  mengelompokkan  data  ke  dalam klaster berdasarkan seberapa dekat data berada di ruang fitur.
c. Perhitungan DBI Nilai  Davies-Bouldin  Index  (DBI)  secara otomatis  dihitung  oleh  RapidMiner  setelah proses  klasterisasi  selesai.  Ini  melibatkan menghitung  jarak  antar-klaster  dan  intra-klaster serta menghitung rasio yang sesuai dengan rumus DBI.
d. Penilaian Kualitas Klasterisasi Nilai  DBI  yang  dihasilkan  menunjukkan seberapa  baik  klasterisasi  dilakukan.  Nilai terendah,  yaitu  0.214,  menunjukkan  bahwa klasterisasi tiga klaster memberikan hasil terbaik.

## Gambar 13. Visualisasi K3
Dari  gambar  visualisasi  menjelaskan  bahwa klaster 0 terdiri dari  Kabupaten Bandung,  Kabupaten Bogor,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Cianjur, Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten Kuningan,  Kabupaten  Sukabumi,  dan  Kabupaten Tasikmalaya. Jenis disabilitas yang dominan meliputi cacat fisik, netra/buta, rungu/wicara, mental/jiwa, fisik dan  mental,  serta  jenis  cacat  lainnya.  Kabupaten Ciamis  menjadi  fokus  utama  dengan  jumlah penyandang  disabilitas  tertinggi,  khususnya  pada kategori  cacat  fisik  (55,499),  cacat  fisik  dan  mental (1,395),  mental/jiwa  (4,808),  netra/buta  (8,965), rungu/wicara (4,906), dan jenis cacat lainnya (3,327). Dengan  demikian,  Kabupaten  Ciamis  mendominasi Klaster 0.
Klaster 1 mencakup Kota Bandung, Kota Banjar, Kota Bekasi, Kota Bogor, Kota Cimahi, Kota Cirebon, Kota Depok, Kota Sukabumi, dan  Kota Tasikmalaya. Jenis  disabilitas  yang  signifikan  termasuk  cacat  fisik (2,978),  cacat  fisik  dan  mental  (884),  mental/jiwa (2,105), netra/buta (1,701), rungu/wicara (2,116), dan jenis  cacat  lainnya  (68,584).  Kota  Bandung  menjadi pusat perhatian dengan jumlah penyandang disabilitas
tertinggi dalam beberapa kategori, sehingga mendominasi Klaster 1.
Klaster 2 terdiri dari Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Karawang, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Pangandaran,  Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten Subang, dan Kabupaten Sumedang. Meskipun jumlah penyandang  disabilitas  lebih  rendah  (62,683), beberapa  kabupaten  menonjol,  seperti  Kabupaten Pangandaran  yang  menjadi  yang  tertinggi  pada  cacat fisik (18,777), netra/buta (1,767), mental/jiwa (2,105), rungu/wicara (1,410), dan cacat fisik dan mental (795). Sehingga,  Kabupaten  Pangandaran  menjadi  dominan dalam  Klaster  2.  Identifikasi  wilayah  dengan  status terbanyak dapat menjadi dasar bagi pihak berwenang untuk fokus pada upaya pencegahan dan rehabilitasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Hasil penelitian yang menggunakan algoritma K- Means untuk klasterisasi wilayah berdasarkan jumlah penduduk  penyandang  disabilitas  di  Provinsi  Jawa Barat  menunjukkan  bahwa  pembentukan  tiga  klaster berhasil  menggambarkan  distribusi  penyandang disabilitas  dengan  jelas.  Kabupaten  Ciamis  adalah rumah bagi Klaster 0, yang menonjol dalam berbagai jenis  disabilitas.  Kota  Bandung  berada  di  Klaster  1 dengan jumlah penyandang disabilitas tertinggi dalam berbagai  kategori.  Kabupaten  Pangandaran  berada  di Klaster 2, dengan jumlah penyandang disabilitas yang lebih  rendah.  Evaluasi  Davies-Bouldin  Index  (DBI) dengan nilai rendah sebesar 0,214 menunjukkan hasil klasterisasi yang cukup baik dengan batasan yang jelas dan  homogenitas  internal  yang  memadai;  penentuan jumlah  klaster  ideal  (K3)  didukung  oleh  nilai  rendah DBI,  yang  menunjukkan  pembentukan  klaster  yang baik dengan batasan dan homogenitas yang memadai.
Disarankan  untuk  melakukan  penelitian  lebih lanjut pada masing-masing klaster, seperti Kabupaten Ciamis, Kota Bandung, dan Kabupaten Pangandaran. Ini  akan  membantu  kita  memahami  variabel  yang memengaruhi  distribusi  penyandang  disabilitas  di setiap  daerah.  Untuk  mendapatkan  pemahaman  yang lebih  luas,  disarankan  untuk  mempertimbangkan variabel  tambahan  seperti  tingkat  pendidikan, kebijakan  kesehatan,  dan  aksesibilitas  infrastruktur. Diharapkan  dengan  menerapkan  rekomendasi  ini, kebijakan  dan  program  dukungan  di  Provinsi  Jawa Barat  akan  lebih  tepat  sasaran  dan  efektif  dalam meningkatkan kesejahteraan penyandang disabilitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  F.  I.  Dwiana,  W.  D.  Utami,  A.  Hamid,  and  S. Asih, “Implementasi K-Means pada Klasterisasi Jenis Disabilitas,” J. Math. Comput. Stat. , vol. 6, no. 1, pp. 92–101, 2023, doi: 10.35580/jmathcos.v6i1.41719.
[2]  W. Putri and M. Afdal, “Application Of The K- Means Algorithm  For  Data  Grouping  Persons With  Disabilities  In  Rokan  Hilir  District
Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Pengelompokan Data Penyandang Disabilitas Di
Kabupaten Rokan Hilir,” vol. 3, no. 1, pp. 30–38,
2023.
[3]  K. I. Wardoyo and J. Fredricka,
“KLASTERISASI  SISWA  PENYANDANG TUNAGRAHITA MENGGUNAKAN
ALGORITMA K-MEANS ,” vol. 19, no. 1, pp. 1– 10, 2023.
[4]   et al. Kurniadi, Y U., “Penyandang Disabilitas di Indoneisa,” Nusant. J. Ilmu Pengetah. Sos. , vol. 7, no. 2, pp. 408–420, 2020.
[5]  L. N. Ningsi and H. S. Tambunan, “Implementasi Data Mining Kluster Pada Rumah Tangga Yang Memiliki  Akses  Hunian  Layak  Berdasarkan Provinsi,” vol. 1, no. 5, pp. 228–234, 2021.
[6]  K.  P.  Sinaga  and  M.  Yang,  “Unsupervised K- Means Clustering Algorithm,” vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[7]  S. Nelson Butarbutar1, Agus Perdana Windarto2, Dedi  Hartama3,  “KOMPARASI  KINERJA ALGORITMA  FUZZY  C-MEANS  DAN K- MEANS DALAM PENGELOMPOKAN DATA SISWA BERDASARKAN PRESTASI
NILAIAKADEMIK  SISWA  (  Studi  Kasus :
SMP  Negeri  2  Pematangsiantar  ),”  vol.  1,  no. 2012, 2016.
[8]  I. T.  Umagapi  and  B.  Umaternate,  “Uji  Kinerja K-Means Clustering  Menggunakan  Davies- Bouldin  Index  Pada  Pengelompokan  Data Prestasi Siswa,” pp. 303–308.
[9]  B. G. Sudarsono, M. I. Leo, A. Santoso, and F. Hendrawan, “Analisis Data Mining Data Netflix Menggunakan  Aplikasi  Rapid  Miner,” JBASE  - J. Bus. Audit Inf. Syst. , vol. 4, no. 1, pp. 13–21, 2021, doi: 10.30813/jbase.v4i1.2729.
[10]  D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A. Ramadhan,  “Implementasi Algoritma K- Medoids  dan K-Means untuk  Pengelompokkan Wilayah Sebaran Cacat pada Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[11]  Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran, D. Rusmana, and R. Rahim, “Davies Bouldin  Index  Algorithm  for  Optimizing Clustering  Case  Studies  Mapping  School Facilities,” TEM  J. ,  vol.  10,  no.  3,  pp.  1099– 1103, 2021, doi: 10.18421/TEM103-13.