## ALGORITMA PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS UNTUK MENINGKATKAN PERFORMA FUZZY C-MEANS PADA KLASTERISASI DATASET BERDIMENSI
1 Agung Riyadi, 2 Fauziah 1,2 Magister Teknologi Informasi, Fakultas Teknologi Komunikasi dan Informatika, Universitas Nasional Jl. Sawo Manila, Pejaten, Pasar Minggu Jakarta Selatan, DKI Jakarta 12520
1 2022.agung.riyadi@student.unas.ac.id, 2 fauziah@civitas.unas.ac.id

## Abstrak
Data  berdimensi  tinggi  sangat  sulit  untuk  dikelompokkan,  karena  pertumbuhan  datanya  yang eksponensial  dari  segi  format  data  dan  jumlah  nilai  setiap  dimensi  yang  tidak  mungkin  untuk dihitung. Untuk meningkatkan efisiensi dan akurasi pemrosesan data berdimensi tinggi, sebelum pengujian  dilakukan  pembersihan  data  dan  proses  reduksi  data  dengan  metode Principal Component  Analysis (PCA).  Terdapat  tantangan  dalam  membandingkan  kualitas  klaster  pada nilai  keanggotaan  yang  berbeda  sehingga  menghasilkan  klaster  akhir  yang  tidak  sama,  hal  ini disebabkan  adanya noise dan outlier pada  data  yang  diproses.  Oleh  karena  itu  metode  PCA dapat  digunakan  untuk  mereduksi  kumpulan  data  dari  data  berdimensi  tinggi  menjadi  data berdimensi  rendah  serta  menghilangkan noise dan outlier .  Metode Fuzzy  C-Means (FCM) dengan insialisasi berbeda digunakan untuk mengelompokkan data menjadi klaster berdasarkan data  yang  mirip,  sehingga  penempatan  data  yang  saling  berkaitan  di  klaster  yang  sama. Berdasarkan proses tersebut didapatkan perbandingan hasil metode tanpa PCA dan dengan PCA dan  diperoleh  hasil  implementasi  PCA+FCM  dengan  inisialisasi  distribusi Gaussian  multi- variate lebih tinggi dengan tingkat akurasi 87,07%.
Kata Kunci: distribusi gaussian multi-variate, FCM, klaster, PCA

## Abstract
High-dimensional  data  is  very  difficult  to  group,  because  the  data  growth  is  exponential  in terms of data format and the number of values for each dimension is impossible to calculate. To increase the efficiency and accuracy of processing high-dimensional data, before testing, data cleaning  and  data  reduction  processes  were  carried  out  using  the  Principal  Component Analysis  (PCA)  method.  There  are  challenges in comparing  the  quality  of clusters  at  different membership values resulting in different final clusters, this is due to the presence of noise and outliers in the processed data. Therefore, the PCA method can be used to reduce data sets from high-dimensional data to low-dimensional data and eliminate noise and outliers. The Fuzzy C- Means (FCM) method with different initialization is used to group data into clusters based on similar  data,  so  that  related  data  is  placed  in  the  same  cluster.  Based  on  this  process,  a comparison  of  the  results  of  the  method  without  PCA  and  with  PCA  was  obtained  and  the results obtained from the implementation of PCA+FCM with the initialization of a multi-variate Gaussian distribution were higher with an accuracy level of 87.07.
Keywords: clustering, multi-variate gaussian distribution, FCM, PCA

## PENDAHULUAN
Di banyak negara didunia, kekerasan terhadap anak  bukanlah issue baru  yang
terjadi.  Kekerasan  merupakan  tindakan  yang ditujukan untuk menyakiti orang lain, tindakan ini dilakukan berulang atau dipelajari melalui pengulangan. Tindakan yang lebih cenderung
pada  agresi  ini  memiliki  bentuk  diantaranya agresi  fisik  seperti  meninju,  menendang,  dan lainnya.  Selain  itu  ada  agresi  verbal  seperti mengejek, bullying , berteriak, dan lainnya [1]. Sehingga dapat didefinisikan bahwa kekerasan  adalah  tindakan  seseorang  yang menyebabkan  luka  fisik  dan  psikis  [2]. Berdasarkan  Undang-Undang  Nomor  23
Tahun
2002 Indonesia, seseorang dikategorikan  anak  yaitu  belum  mencapai umur  18  tahun,  bayi  didalam  kandungan termasuk didalamnya [3]. Kekerasan terhadap anak  memiliki  kategori  bentuk  yaitu  fisik, mental, melukai, pelecehan, penelantaran, dan eksploitasi  [4].  Umumnya  kekerasan  anak terjadi terhadap anak yang introvert , sebagian besar  pelaku  adalah  orang  tua,  saudara, paman, bibi, teman, guru, tetangga, dan orang asing.  Dalam  banyak  kasus  kekerasan terhadap  anak  tidak  terjadi  secara  spontan tetapi  juga  dipengaruhi  oleh  keluarga  atau lingkungan sekitar [5]. Sementara itu, Richard Gelles berpendapat bahwa kekerasan terhadap anak  dapat  dipicu  melalui  empat  kategori seperti  kekerasan  warisan  (belajar  kekerasan dari  orang  tua);  stres  sosial  (terkait  dengan kondisi  sosial  seperti  kondisi  ekonomi); isolasi  sosial  (terjadi  pada  orang  tua  yang tidak  pernah  mengikuti  kegiatan  sosial); Struktur  keluarga  (tidak  memiliki  hubungan yang baik di dalam keluarga itu sendiri) [6].
Data yang dirilis oleh Komisi Perlindungan  Anak  Indonesia  (KPAI)  pada tahun 2022, sejumlah 4.124 aduan kasus pada rentang bulan Januari sampai November
tahun  2022.  Dari  jumlah  aduan  tersebut, sebanyak 1.706 kasus hak pemenuhan berasal dari klaster keluarga  dan pengasuhan alternatif, 376 klaster pendidikan, pemanfaatan waktu luang, dan kegiatan budaya dan agama. Selain  hal  tersebut,  terdapat  1.903  aduan perlindungan khusus anak yang terbagi dalam beberapa  klaster,  yaitu  746  kasus  korban kejahatan seksual, 454 korban kekerasan fisik- psikis,  187  anak  sebagai  pelaku,  eksploitasi ekonomi  sejumlah  80  kasus,  serta  70  kasus anak  korban  pornografi  dan  kejahatan  siber [7].  Tingginya  kasus  kekerasan  pada  anak yang  terjadi  di  Indonesia,  mencerminkan permasalahan  kekerasan  belum  tertangani secara  merata.  Pengelompokan  daerah  rawan kekerasan  menggunakan  teknik clustering dapat  digunakan  untuk  melihat  pola  kejadian tindak kekerasan [8].
Banyak penelitian, analisis dan pengelompokan  yang  tepat  pada  kasus kekerasan  terhadap  anak  dengan  kategori tingkat kekerasan ke dalam klaster menggunakan  K-Means  dan Latent  Dirichlet Allocation (LDA), memudahkan untuk mengetahui  klaster  wilayah  rawan  kekerasan, penyebab tindak kekerasan, bentuk kekerasan, dan  lainnya.  Dengan  menganalisa  dokumen kasus dan database kasus menggunakan metode clustering ,  dapat  memunculkan  informasi penting  sehingga  dapat  dikelompokan  dalam klaster-klaster  yang  telah  ditentukan.  Klaster yang  dihasilkan  dapat  ditindaklanjut  oleh pemerintah,  pekerja  sosial,  dan  pihak  ber- wenang  lainnya dalam  menentukan  langkah
dalam  identifikasi  dan  menyusun  rencana solusi  dalam  menangani  tindak  kekerasan terhadap  anak  [9][10][11][12].  Metode Fuzzy C-Means digunakan  karena  lebih  fleksibel dalam menentukan pusat klaster dan memungkinkan  poin  data  dalam  dataset menjadi  anggota  2  klaster  atau  lebih,  tetapi terdapat kelemahan kelompok data yang tidak konsisten [13]. Algoritma Principal Component Analysis mereduksi dataset dengan mengganti atau  menghilangkan noise  dan  outlier, sehingga  dapat  meningkatkan  akurasi  dan menjadikan dataset lebih konsisten [14].
Sumber  data  yang  dianalisis  seringkali memuat  data  akhir  yang  berasal  umumnya dari database, dan mengabaikan data dokumen  yang  berasal  dari  narasi  kronologi kasus serta hasil survey langsung. Analisis
terhadap  berbagai  sumber  data  (numerik, kategorikal,  dan  narasi)  dengan  karakteristik berbeda-beda  sulit  dilakukan  sehingga  dapat mempengaruhi  tingkat  akurasi  dan  hasil pengelompokan  data.  Pengelompokan  data menggunakan Fuzzy  C-Means dilakukan terhadap dataset yang memiliki data memungkinkan  menjadi  anggota  lebih  dari  1 klaster, dan implementasi algoritma Principal
Component Analysis untuk mengatasi kelemahan Fuzzy  C-Means dalam  hal inkosistensi keanggotaan kelompok data.

## METODE PENELITIAN
Metodologi  dalam  penelitian ini  dibagi dalam  beberapa  tahap  yang  disusun  secara sistematik seperti dibawah ini:
Tingginya  kasus  kekerasan  terhadap anak di Indonesia dan dinamika implementasi sistem  perlindungan  anak  yang  terkendala beberapa aspek, diantaranya hukum dan budaya serta  algoritma clustering yang  terkendala data  berdimensi  tinggi,  serta  data  yang bersifat  campuran  kategorikal  dan  numerikal merupakan latar belakang pelaksanaan penelitian. Pada gambar 1 merupakan tahapan didalam melakukan penelitian, setiap tahapan memiliki  proses  yang  pada  inti  prosesnya tergambar dengan hubungan garis putus-putus terdapat  penghitungan  algoritma  PCA, Fuzzy C-Means dan  penghitungan  fungsi  kepadatan peluang  (fkp)  dengan Multivariate  Gaussian Distribution .  Detil  setiap  proses  dijelaskan sebagai berikut:

## Studi Literatur
Tahap
pemahaman teori dan pendalaman  metode  atau  algoritma  yang digunakan  dalam  penelitian  melalui  berbagai sumber referensi.

## Pengumpulan Dataset
Dataset dalam penelitian ini mengambil dari  data  kasus  kekerasan  terhadap  anak  di Komisi Nasional Perempuan
Indonesia selama  tahun  2018  sampai  2022.  Dataset memiliki karakteristik kategorikal dan numerical yang  mencakup  demografi  entitas orang,  umur,  jenjang  pendidikan,  kronologi kejadian,  dan  lainnya.  Proses  pengumpulan data  melingkupi collecting data  bersumber dari  database  dan  dokumen  kasus,  pemilihan
data  menjadi  dataset,  penggabungan  data, filtering dan  pembersihan  data.  Untuk kebutuhan dalam proses pengelompokan data, maka  dilakukan  penyederhaan  struktur  data yang  dilakukan  dan  dimasukkan  ke  dalam format  tabular  berupa  tabel.  Data  kategorikal diubah  menjadi  format  tertentu  sehingga dapat diproses dalam pengujian pengelompokan data.

## Desain Algoritma
Tahap pembuatan bagan alur algoritma terhadap  gambaran  logika  untuk  memahami proses  yang  dilakukan  dengan  algoritma sebagai berikut dibawah ini:
1. Principal Component Analysis (PCA)
Algoritma  PCA  mereduksi  data dengan  mentransformasi  data  ke  dalam variabel  baru  (komponen  utama)  yang saling  tidak  berkorelasi  untuk  membentuk koordinat baru dengan variansi maksimum tetapi  tidak  menghilangkan  karakteristik data  tersebut  [14][15][16][17].  Dalam penelitian  ini,  PCA  digunakan  untuk mereduksi data berdimensi tinggi sehingga hasilnya bermanfaat dalam proses pengelompokan data.
Tahapan  pada  gambar  2  dalam reduksi  data  menggunakan  PCA  sebagai berikut:
1. Dataset terstruktur dihitung covarians matrix untuk  fitur-fitur  yang  ada dalam dataset
2. Menghitung eigen  value dan eigen vector untuk covarians matrix

## Gambar 2 Bagan alur proses reduksi data menggunakan PCA
3. Mengurutkan eigen  value dan eigen
vector yang sesuai kemudian memilih k  nilai  eigen  ( eigen  value )  untuk
membentuk matriks eigen vector
4. Mengubah  ke  matriks  asli  sehingga didapatkan  dataset  baru  hasil  proses reduksi data
2. Desain flow chart Fuzzy C-Means Clustering merupakan proses  untuk mengelompokan  data  menjadi  klaster berdasarkan  data  yang  mirip,  sehingga penempatan  data  yang  saling  berkaitan  di cluster yang sama [18].
Metode fuzzy sejak  diperkenalkan oleh  Zadeh,  diimplementasikan  dalam algoritma clustering secara cepat. Fuzzy C- Means (FCM)  salah  satu  algoritma  paling
terkenal dan memperoleh hasil
pengelompokan  dengan  meminimalkan fungsi  tujuan  dan  iterasi  keanggotaan  dan centroid [19].  Fungsi  FCM  secara  umum seperti pada persamaan 2.1 dibawah ini:
(2.1)
Algoritma Fuzzy menunjukkan performa  lebih  baik  dengan  jumlah beberapa  perulangan,  namun  hal  tersebut membuat algoritma Fuzzy menjadi sensitive terhadap noise pada  data  dan biasanya  mengarah  ke  titik  deviasi  pusat untuk  titik  data  anomali  individual  [20]. Algoritma Fuzzy di-tingkatkan dan menambahkan  algoritma  C-Means  yang dapat melonggarkan constraints [21].
Pengelompokan  data  dengan  setiap titik  memiliki  level  keanggotaan  masing- masing  dan  dikelompokan ke  dalam pusat cluster data.  Alur  Algoritma Fuzzy  C- Means dalam  implementasi  pada  dataset sebagai berikut dibawah ini.
Metode
FCM memulai dengan menetapkan pusat klaster untuk
merepresentasikan  lokasi  rata-rata  dari setiap  klaster.  Setiap  titik  data  diberi derajat keanggotaan untuk setiap klaster.
Gambar 3 Alur Algoritma Fuzzy C-Means
Dengan mengoreksi pusat klaster dan derajat  keanggotaan  titik  data  secara berulang,  pusat  klaster  akan  bergerak menuju  posisi  yang  tepat.  Perulangan  di- lakukan  berdasarkan  derajat  keanggotaan, yang  mencerminkan  jarak  titik  data  dari pusat  klaster  yang  memiliki  bobot  sesuai derajat  keanggotaan  titik  data  tersebut.
[22].  Dan  pada  beberapa  tahun  terakhir, banyak  jarak  matrik  diusulkan  untuk meningkatkan  kinerja  algoritma Fuzzy  C-
Means [23].
Pada  gambar  3,  alur  algoritma fuzzy
C-Means dijelaskan dengan runutan sebagai berikut:
1. Dataset  PCA,  data  berdimensi  atau ruang  fitur  yang  telah  direduksi melalui proses PCA
2. Inisialisasi  jumlah cluster, eksponen, dan jumlah perulangan
3. Penetapan  matriks  partisi fuzzy pada rentang 0 hingga 1
4. Penghitungan  pusat cluster dengan persamaan seperti dibawah ini
(2.2)
5. Menghitung jarak menggunakan euclidean distance
6. Menghitung fungsi tujuan P(t)
7. Memperbarui matriks partisi fuzzy
Iterasi tahap 4 – 7 sampai kriteria berhenti terpenuhi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dataset  penelitian  didapatkan  dari Lembaga aduan kasus anak sejumlah 150 data
dengan  21  atribut.  Implementasi  penelitian menggunakan  Bahasa  pemrograman Python dengan  Pustaka Science-Kit  Learn (sklearn) dan Science-Kit  Fuzzy (skfuzzy),  penerapan algoritma  PCA  dan  FCM  dilakukan  didalam kode program Python.
Tabel 1. Dataset Demografi Kasus ranah_k asus media_peng aduan pendidikan_ korban pekerjaan_korb an usia_ko rban status_pernikahan _korban Relasi Personal Google Forms SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Surat Elektronik SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMK - 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMK Wirausaha 18 Belum Kawin Relasi Personal Datang langsung SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Surat Elektronik SMP Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Telephone SMP PRT (Pekerja Rumah Tangga) 18 Belum Kawin Relasi Personal Datang langsung SMA Tidak Bekerja 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMP Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Telephone SMA Penggiat HAM/Pendampi ng/LSM 18 Belum Kawin Relasi Personal Surat Elektronik - - 18 -
Relasi Personal Telephone SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Kawin Tidak Tercatat Relasi Personal Surat Elektronik SMA Ibu Rumah Tangga 18 Kawin Tidak Tercatat Relasi Personal Google Forms SMP Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Datang langsung SMP PRT (Pekerja Rumah Tangga) 18 Belum Kawin Relasi Personal Pengaduan SMK Pegawai Swasta 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMP Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMP Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMP Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin Relasi Personal Google Forms SMA Pelajar/Mahasis wa 18 Belum Kawin

## Cleansing Data
Data  didalam  dataset  berupa  teks  yang perlu  dilakukan cleansing karena  didalamnya terdapat  data  dengan  tipe string, agar  data menjadi memiliki tipe yang konsisten sebelum dilakukan  pengolahan.  Untuk  memudahkan proses  dalam  implementasi  PCA,  dilakukan konversi  string  pada  beberapa  isian  atribut dari teks menjadi angka.
Gambar  4  merupakan  bagian  dari dataset yang ditampilkan 5 baris pertama dari keseluruhan  data  dan  sebelum  dilakukan proses  konversi  label  atau  format  string menjadi angka.
Hasil  konversi  menggunakan Label- Encoder pada  Pustaka sklearn di  Bahasa pemrograman  Python  direpresentasikan  pada gambar 5.
Gambar 4 Dataset sebelum dilakukan proses konversi string
Gambar 5 Dataset setelah dilakukan konversi string menjadi angka
Gambar 6 Dataset yang memiliki isian angka dalam 5 baris pertama
Proses  konversi  menggunakan  fungsi LabelEncoder terhadap  dataset  dilakukan terhadap  beberapa  komponen  yang  menjadi variabel  inti.  Gambar  5  diatas  merupakan hasil  konversi  terhadap  variabel  yang  dipilih dari  value  string  menjadi  angka,  tujuannya digunakan  untuk  pemrosesan  pada  algoritma PCA dan FCM.
Tahap cleansing selanjutnya  untuk penyiapan  data  angka  yang  konsisten  untuk pemrosesan  pada  tahap  selanjutnya  yaitu menghapus  kolom-kolom  yang  memiliki value kosong  atau tidak  terdefinisikan,
sehingga  menghasilkan  dataset  yang  hanya memiliki isian angka seperti pada gambar 6.
Gambar  6  menampilkan  data  5  baris pertama  dari  total  data  sejumlah  150  data yang  secara  format  data  memiliki  tipe  angka setelah dilakukan normalisasi data.

## Implementasi PCA untuk reduksi data
Hasil  pada  tahap  sebelumnya  telah didapatkan  data  yang  hanya  berisi  angka, reduksi  data  yang  dilakukan  pada  tahap implementasi  PCA  menggunakan  pustaka sklearn. Dalam proses reduksi data dengan PCA
juga  dilakukan  proses  cek noise dan outliers
serta menghapusnya
dari dataset.
Penghapusan noise dan outliers bertujuan untuk  mengurangi  duplikasi  data  didalam klaster  yang  menyebabkan  kelompok  data menjadi  tidak  konsisten  dan  jarak  data  yang tidak jelas.
Hasil proses pengecekan dan penghapusan outliers seperti  pada  gambar  7, didapatkan 3 index dataset yang dihapus yang merupakan outliers sehingga  dataset  yang  fit berjumlah  147.  Dataset  yang  telah  fit dinormalisasikan dengan metode transformasi
MinMaxScalar sehingga  didapatkan  grafik pada gambar 8.
Grafik  skalar  pada  gambar  8  diatas menggunakan  metode  normalisasi  data Min- Max yang  menghitung  setiap  nilai  pada sebuah  fitur  data  dengan  tujuan  menskalakan data  ke  dalam  rentang  tetap  antara  0  dan  1, sehingga  menghasilkan  distribusi mean dan varian satuan nol.
Implementasi  algoritma  PCA  dengan nilai  komponen  2  pada  dataset  hasil normalisasi MinMaxScalar menghasilkan data pada table 2.
Gambar 7 Data yang dihapus berdasarkan hasil pengecekan noise dan outliers
Gambar 8 Grafik Skalar Hasil Normalisasi Data

## Table 2 Dataframe dataset hasil implementasi PCA

## Gambar 9 Grafik Nilai 2 Komponen Prinsipal PCA
Nilai-nilai  komponen  principal  (pc1 dan  pc2)  pada  dataframe  tabel  2  merupakan hasil implementasi PCA dengan nilai komponen 2.
Komponen principal pada implementasi PCA  berdasarkan  tabel  2  diproyeksikan  ke dalam  grafik  2  dimensi  pada  gambar  9, terdapat  perbedaan  data  pada  komponen principal  1  (pc1)  dan  komponen  principal  2 (pc2).  Dimana  pada  pc1  terlihat  data  lebih bervariasi dibanding dengan pc2.

## Pengelompokan menggunakan FCM
Pengelompokan  data  menggunakan FCM  menggunakan  distribusi Gaussian
multi-variate dengan  3  klaster  karena  pada dataset memiliki 3 kategori jenjang pendidikan  korban  berdasarkan  dataset  awal pada  tabel  1,  parameter  MAX_ITER  sebagai batas  maksimal  pengulangan  sebanyak  100 kali,  panjang  data  point  yaitu  sebanyak dataset  yang  dilakukan  pengujian.  Detil parameter yang didefinisikan pada pengelompokan FCM sebagai berikut:
k = 3 MAX_ITER = 100 n = panjang (dataset) Pengujian pertama dengan menerapkan terhadap  dataset  tanpa  implementasi  PCA:
Gambar 10 Grafik pengelompokan data menggunakan FCM tanpa PCA

## Gambar 11 Grafik hasil implementasi PCA dalam FCM
Berdasarkan gambar 10, pengelompokan  data  menggunakan  FCM
tanpa  PCA  diketahui  bahwa  pada  grafik terdapat noise dan outlier sehingga mempengaruhi  pembentukan  klaster  dan vector pusat  klaster  dengan  nilai  akurasi 86,67%.  Data noise dan outlier merupakan data duplikat, bernilai salah atau anomali dan memiliki  karakteristik  berbeda  jauh  sehingga dapat  menyebabkan  kelompok  data  menjadi tidak  konsisten  dan  jarak  data  yang  tidak jelas.
Proses  PCA  membantu  mengatasi masalah data dimensi tinggi dengan menghapus noise dan outlier sehingga menghasilkan  model  FCM  yang  lebih  efisien dan meningkatkan nilai akurasi.
Gambar  11  menunjukkan  data-data point  yang  semakin  bergabung  ke  dalam klaster  dengan  jarak  yang  lebih  dekat  setelah reduksi  data  dengan  PCA,  nilai  akurasi  yang didapatkan  lebih  baik dari pengujian pertama yang  tidak  mengimplementasikan  PCA  yaitu 87,07%. Terdapat peningkatan akurasi yang
tidak  signifikan  antara  FCM  tanpa  PCA dengan implementasi PCA pada FCM, hal ini kemungkinan disebabkan dataset yang didapatkan tergolong sedikit.
Klaster Ranah Kekerasan Terhadap Anak

## Pada Jenjang Pendidikan
Klaster yang terbentuk dengan FCM
dengan  metode  distribusi Gaussian  multi- variate dan  implementasi  PCA  didalam prosesnya  terhadap  dataset  yang  telah dinormalisasi datanya
dikelompokkan berdasarkan jenjang pendidikan korban, yaitu SMA  (berwarna  merah),  SMP  (berwarna hijau)  dan  Tidak  Teridentifikasi  (berwarna biru).
Gambar 12 Informasi klaster dalam 2 komponen PCA
Gambar 13 Inisial klaster PCA+FCM
Gambar 14 Final klaster PCA+FCM
Informasi  klaster  ranah  kekerasan terhadap  anak  pada  jenjang  pendidikan dikelompokkan  seperti  yang  terlihat  pada gambar  9  berdasarkan  komponen  principal  1 dan komponen principal 2 dalam perhitungan PCA  dengan  jumlah  komponen  2.  Melalui pengelompokan  dengan  metode  FCM  dan distribusi Gaussian  multi-variate diperoleh area  inisial  klaster  seperti  pada  gambar  13 yang menjelaskan area klaster data berdasarkan kelompok jenjang pendidikan.
Final klaster pada gambar 14 menunjukkan  bahwa  dengan  pencarian  mode terdekat  dan  penghitungan  indeks  data masing-masing  kelompok  didapatkan  grafik klaster  data  yang  semakin  spesifik  dengan kelompok jenjang SMA lebih terkumpul data- data  point-nya  dan  lebih  tersebar  pada kelompok jenjang SMP dan Tidak Teridentifikasi. Hasil penelitian yang didapatkan  mungkin  karena centroid awal yang  dihasilkan  oleh  algoritma  PCA yang
diusulkan  cukup  dekat  dengan  solusi  optimal dan  juga  menemukan  klaster  di  ruang berdimensi rendah untuk mengatasi permasalahan dimensi dengan cara
menghilangkan noise dan outliers pada data.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Implementasi Principal  Component Analysis (PCA)  pada Fuzzy  C-Means (FCM) Clustering memberikan  manfaat  signifikan dalam  mengatasi  masalah  dimensi  tinggi, meningkatkan  efisiensi  perhitungan,  dan memahami variabilitas data dengan mempertahankan  informasi  yang  paling relevan.  PCA  membantu  menyederhanakan struktur data, meningkatkan keterbacaan hasil clustering ,  dan  potensial  untuk  mengatasi masalah overfitting . Implementasi PCA dalam proses Fuzzy  C-Means dan  penggabungan
Distribusi Gaussian Multi-Variate menunjukkan  hasil  akurasi  87,07%  pada  150
data  dengan parameter  3  klaster  dan  100  kali iterasi. Namun, perlu hati-hati dalam pemilihan  komponen  utama  agar  informasi yang  signifikan  tidak  hilang,  dan  evaluasi hasil clustering diperlukan untuk memastikan kualitas dan interpretasinya.
Saran  dan  rekomendasi  yang  dapat disampaikan  bahwa  analisis  klasterisasi menggunakan  PCA  dan  FCM  diperoleh  3 klaster  pada  jenjang  Pendidikan  korban  yaitu SMP,  SMA  dan  Tidak  Teridentifikasi. Penelitian dapat dilakukan kedepannya dengan  dataset  yang  lebih  banyak  dengan dimensi  data  yang  lebih  beragam,  sehingga dapat memungkinkan munculnya jenis klaster lain  seperti  demografi  dan  lainnya.  Analisis sederhana  terhadap  dataset  menggunakan BigQuery dan Looker Studio didalam Google Cloud  Platform dapat  dilihat  jika  di  semua jenjang  pendidikan,  jumlah  korban  yang mengalami kekerasan seksual berbasis elektronik paling besar. Hal ini dapat menjadi concern bahwa  kemajuan  teknologi  dan transformasi digital memiliki sisi negatif yang berdampak  pada  aktifitas  tidak  baik  bagi penggunanya,  sehingga  diperlukan  literasi digital  yang  baik  dan  kesadaran atas keamanan  diri  dan  data  pribadi  dalam melakukan aktifitas di ranah digital.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  A.  Nelson,  R.  J.  Davis,  D.  R.  Lutz, dan  W.  Smith,  “Optical  generation  of tunable  ultrasonic  waves,” Journal  of Applied Physics , vol. 53, no. 2, Feb.,
hal. 1144 – 1149, 2002.
[2] Nurhayati,  Nurhayati  &  Setyani,  I.
(2021).  Trauma  Masa  Anak-Anak  Dan Perilaku  Agresi.  Psikobuletin:  Buletin Ilmiah  Psikologi. 2. 164. 10.24014/pib.v2i3.13917
[3] Ferrara, P.,  Franceschini,  G.,  Villani,
A.  et  al. (2019).  Physical, psychological and social impact of school violence on children. Ital J  Pediatr 45,  76. https://doi.org/10.1186/s13052-019- 0669-z
[4] Melati,  K.,  &  Parwata,  A.  (2022).
Perlindungan  Hukum  Atas  Perkawinan Anak Di Bawah Umur Dalam Perspektif  Undang-Undang  Hak  Asasi Manusia. Kertha Semaya: Journal Ilmu Hukum, 10 (9), 1994-2002. doi:10.24843/KS.2022.v10.i09.p03
[5] Al-Mohannadi  AS,  Al-Harahsheh  S,
Atari S, Jilani N, Al-Hail G and Sigodo K. (2022). Addressing violence against children:  A  case  review  in  the  state  of Qatar. Front. Public Health 10:859325. doi: 10.3389/fpubh.2022.859325
[6] Dasadwiasting, Valentia Nadya. (2022). The  Dynamic  of  Child  Protection System UNICEF to Reducing Violence Against Children in Indonesia. Indonesian Journal of Multidisciplinary Science E-ISSN: 2808-6724
[7] Rahayu,  Rita,  &  Day,  John.  (2015).
Determinant  factors  of  e-commerce adoption  by  SMEs  in  developing country:  evidence  from  Indonesia.
Procedia-Social and Behavioral Sciences, 195, 142–150 [8] KPAI  Catat  4.124  Kasus  Perlindungan Anak hingga November 2022. https://dataindonesia.id/ragam/detail/kp ai-catat-4124-kasus-perlindungan- anak-hingga-november-2022 diakses 22 Januari 2023 Pkl. 22:45 WIB
[9] Rahma,  Raisya.,  &  Mufidah,  Ratna.
(2022). Pengelompokan Daerah Rawan Kekerasan  Terhadap  Perempuan  dan Anak  di  Jawa  Barat  Menggunakan Algoritma  K-Means.  Jurnal  Ilmiah Penelitian dan Pembelajaran Informatika (JIPI) Vol. 07 No.03, 850-857 [10] Rahmah,  Yuni  Shafira.,  &  Kirana, Kartika Chandra. (2022). The
Implementation  of  Child-Friendly  City Programs  in  Special  Protection  Cluster at  Serang-Banten  Province.  Journal
Studi Gender dan Anak (JSGA) Vol. 9, No. 02 [11] Adawiyah, Noviy., Sulistiyowati,
Nina.,  &  Jajuli,  Mohamad.  (2021). Klasterisasi  Kasus  Terhadap  Anak  dan Perempuan  Berdasarkan  Algoritma  K-
Means. Generation Journal Vol. 5 No. 2
[13] Surono,  Sugiyarto.,  &  Putri,  Rizki Desia Arindra. (2021). Optimization of Fuzzy  C-Means  Clustering  Algorithm with  Combination  of  Minkowski  and Chebyshev  Distance  Using  Principal Component Analysis. International journal  of  fuzzy  systems (1562-2479),
23 (1), p. 139.
[14] Boothby,  Neil  &  Stark,  Lindsay.
(2011).  Data  Surveillance  in  Child Protection  Systems  Development:  An
Indonesian Case Study. Elsevier: Child
Abuse & Neglect 35 (2011) 993-1001
[15] Annisa,  Ayu.  (2020).  Speech  Act  on Conversational Argumentation: A Study  of  Pragmatic  In  Cable  News Network.Google Scholar [16] Aziz. D.Z. Sulianta F. (2022)
penggunaan  google  cloud  platform untuk  marketeer  dan  analis  dalam pengolahan data. Jurnal Syntax Idea 4 (9)
[17] Sari, Y.P., Primajaya, A., & Irawan, A. S.  Y.  (2020).  Implementasi  Algoritma
K-Means  untuk  Clustering  Penyebaran
Tuberkulosis  di  Kabupaten  Karawang. INOVTEK Polbeng - Seri Inform., vol.
5, no.  2, p. 229, doi:
[12]  Tresnasari,  Nur  Annisa.,  Adji,  Teguh
Bharata.,  &  Permanasari,  Adhistya [18] 10.35314/isi.v5i2.1457 Chen,  Jiashun.,  Zhang,  Hao.,  Pi, Erna. (2020). Social-Child-Case Document  Clustering  based  on  Topic Modelling     using     Latent     Dirichlet Allocation.     Indonesia     Journal     of Dechang.,  Kantardzic,  Mehmed.,  Yin, Qi.,  &  Liu,  Xin.  (2021).  A  Weight Possibilistic Fuzzy C-Means Clustering Algoritm.         Hindawi:         Scientific
Computing  and  Cybernetics  Systems
(IJCCS) Vol. 14 No. 2, 179-188 Programming  Vol.  2021,  Article  ID 9965813, 10
[19] R. Krishnapuram and J. Keller. (1993).
A possibilistic approch to clustering. IEEE TFS, vol. 1, no. 2, pp. 88–110
[20] Nurjanah,  Farmadi,  Andi.,  &  Indriani, Fatma.  (2014).  Implementasi  Metode
Fuzzy C-Means Pada Sistem Clustering data  varietas  padi.  Kumpulan  Jurnal Ilmu  Komputer  (KLIK)  Vol.  01  No.01 ISSN: 2406-7857
[21] Kusumadewi,  Sri.,  &  Purnomo,  Hari. (2010).  Aplikasi  Logika  Fuzzy  Untuk Pendukung  Keputusan. Yogyakarta, Graha Ilmu
[22] Setyawan,  Andy  Arief.,  &  Ilham, Ahmad. (2019). A Novel Framework of the Fuzzy  C-Means Distances  Problem Based  Weighted  Distance.  Journal  of Applied Computing and Informatics
[23] Mattjik  A  A  and  Sumertajaya  I  M.
(2011).  Sidik  Peubah  Ganda.  (Bogor: IPB Press)
[24] Timm N H. (2000). Applied
Multivariate  Analysis.  (New  York:
Springer)
[25] Jollife I T. (2002). Principal Component Analysis. (New York: Springer)
[26] H,  Dafitri.,  MS,  Asih.,  &  RI,  Astuti.
(2019).  Media  interaktif  pengenalan angka dengan jari tangan menggunakan metode  PCA.  Journal  of  Information System Vo. 3 No. 2 [27] Adiyanto,  Anggoro  Teguh.,  UN,  Dewi Handayani. (2022). Information
Retrieval  Sistem  Kearsipan  Pencarian Dokumen  Di  Dinas  Pemberdayaan Perempuan  dan  Perlindungan  Anak Kota  Semarang  Menggunakan  Metode Vector  Space  Model .  Jurnal  Mahajana Informasi  Vol.  7  No.  1  e-ISSN:  2527- 8290
[28] S,  A  Yadav.,  &  A,  Sohal.  (2017).
Review  paper  on  big  data  analytics  in Cloud  computing.  Int  J  Comp  Trends Technol (IJCTT) IX. 49(3);156-160 [29] Arbain, A. (2022). Komparasi
Implementasi Model Machine Learning Hoax  News  Pada  Local  Dan  Cloud Computing  Deployment  Menggunakan Google App Engine. Jurnal Informatika dan Teknik Elektro Terapan, 10(3)
[30] Berisha,  B.,  Mëziu,  E.,  &  Shabani,  I. (2022).  Big  data  analytics  in  Cloud computing:  an  overview.  J  Cloud Comp 11, 24. https://doi.org/10.1186/s13677-022- 00301-w
[31] Ghahremani-Nahr,  Javid.,  &  Nozari, Hamed. (2021). A Survey for Investigating Key Performance Indicators in Digital Marketing.
International  Journal  of  Innovation  in
Marketing Elements, 1(1), 1–6