## PENERAPAN ALGORITME K-MEANS DALAM SEGMENTASI DAERAH RAWAN KEKERASAN ANAK DI JAWA BARAT
Halimatu Sa’diah, Ultach Enri, Tesa Nur Padilah Program Studi Informatika S1, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Singaperbangsa Karawang Jl. HS. Ronggo Waluyo, Telukjambe Timur, Karawang, Indonesia 1910631170082@student.unsika.ac.id

## ABSTRAK
Kekerasan pada anak merupakan segala bentuk perbuatan atau tindakan yang menimbulkan penderitaan baik secara fisik atau emosional, seksual, eksploitasi, penelantaran yang berdampak kerugian pada keberlangsungan hidup anak. Tingkat kekerasan anak di dunia mencapai 1 miliar anak dalam kurun waktu 1 tahun. Di Indonesia sendiri terjadi peningkatan jumlah korban setiap tahunnya. Hal ini tidak terlepas dari jumlah kasus yang terjadi di setiap kabupaten/kota pada setiap provinsi. Jawa Barat merupakan salah satu dari tiga provinsi dengan korban kekerasan terbanyak di Indonesia. Dalam membantu upaya penyelesaian kasus yang lebih terstruktur dibutuhkan pengendalian  dan  penekanan  kasus  kekerasan  terhadap  anak  menggunakan  segmentasi  wilayah  agar  dapat membantu pemerintah dalam menentukan daerah prioritas penanganan. Penelitian ini memanfaatkan data dalam rentang tahun 2017-2021. Algoritme yang diterapkan adalah algoritme K-Means menggunakan metodologi KDD yaitu data selection, data prepoccesing, transformation, data mining , dan interpretation/evaluation. Terbentuk 3 cluster dengan 4 daerah rawan, 1 sangat rawan, dan 22 tidak rawan. Cluster menghasilkan  0.36 dengan silhouette coefficient 0.76 (strong structure) . Interpretasi divisualisasikan menggunakan QGIS.
Kata kunci : K-Means , Clustering , Kekerasan Anak .

## 1. PENDAHULUAN
Kekerasan  pada  anak  merupakan  segala  bentuk perbuatan atau tindakan yang menimbulkan penderitaan baik secara fisik atau emosional,  seksual, eksploitasi,  penelantaran  yang  berdampak  kerugian pada  keberlangsungan  hidup  anak  [1].  Tingkat kekerasan  pada  anak  di  dunia  secara  global berdasarkan  sumber  yang  diambil  dari website resmi World Health Organization (WHO) mencapai 1 miliar anak mengalami kekerasan dalam kurun waktu 1 tahun terakhir  [2].    Sedangkan  menurut  data  dari United Nations  International  Children's  Emergency  Fund (UNICEF) pada 129 negara  yang didukung UNICEF pada  tahun  2021  sebanyak  4,4  juta  anak  pernah mengalami  kekerasan  dan  hal  ini  merupakan peningkatan  sebanyak  80%  dari  tahun  2017  [3]. Berdasarkan  data  di  atas  telah  terjadi  peningkatan kekerasan  anak  pada  skala  global  yang  terjadi  pada berbagai negara di dunia.
Pada negara Indonesia terjadi peningkatan serupa terhitung menurut Kementerian Pemberdayaan Perempuan  dan  Anak  (Kemen  PPPA)  terjadi peningkatan  kekerasan  anak  yaitu  Jumlah  kasus kekerasan  terhadap  anak  yang  dilaporkan  meningkat dari 11.057 kasus pada tahun 2019, kemudian 11.278 kasus  pada  tahun  2020  menjadi  14.517  kasus  pada tahun  2021.    Sedangkan  untuk  jumlah  korban kekerasan  terhadap  anak  juga  meningkat  dari  12.285 pada tahun 2019 menjadi 12.425 pada tahun 2020 dan sejumlah 15.972 pada 2021 [4].
Provinsi  Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  dari tiga  provinsi  dengan  korban  kekerasan  terbanyak  di Indonesia  dengan  jumlah  1766  kasus  di  Jawa  Barat,
2162 kasus di Jawa Tengah, dan 2144 kasus di Jawa Timur [5].
Berdasarkan data di atas kekerasan terhadap anak yang kian meningkat mencerminkan bahwa permasalahan  ini  belum  ditangani  dengan  baik. Permasalahan tersebut tidak bisa dibiarkan dan harus diselesaikan secara lebih terstruktur karena kekerasan terhadap  anak  dapat  menimbulkan  berbagai  dampak. Dalam  membantu  upaya  penyelesaian  kasus  yang lebih  terstruktur  dibutuhkan  pengendalian  dan penekanan kasus kekerasan terhadap anak menggunakan segmentasi wilayah agar dapat membantu  pemerintah  dalam  menentukan  daerah prioritas  penanganan.  Klasterisasi  yang  dilakukan didasarkan pada tingkat kekerasan anak yang berbeda- beda  pada  setiap  daerah  agar  pemerintah  mampu memberikan  tindakan  yang  tepat  dan  sesuai  dengan kondisi  di  tiap-tiap  wilayah  serta  penangan  yang dilakukan pun akan lebih terfokus.
Berdasarkan  permasalahan  tersebut  maka  pada penelitian ini akan dilakukan segmentasi daerah rawan kekerasan terhadap anak pada kabupaten/kota di Jawa Barat berdasarkan bentuk kekerasan dan jumlah kasus. Dengan  melakukan  analisis  pada  hasil  segmentasi diharapkan pemerintah Jawa Barat dan lembaga yang berfokus  pada  kesejahteraan  anak  dapat  menentukan langkah  yang  tepat  dalam  menekan  kasus  kekerasan pada  anak  dalam  lingkup  kabupaten/kota  di  Jawa Barat.  Algoritma  yang  akan  digunakan  yaitu menggunakan algoritma k-means yang akan dilakukan pengoptimalan  menggunakan  metode elbow dan silhouette  coefficient serta  dilakukan  visualisasi dengan  menggunakan tools  Quantum  Geographic Information System (QGIS).

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kekerasan
Kekerasan  pada  arti  sempit  mengacu  pada tindakan  penyerangan,  perusakan,  penghancuran  diri sendiri secara fisik atau pada sesuatu yang berpotensi milik  orang  lain.  Sedangkan  Kekerasan  secara  luas mengacu  pada  tindakan  fisik  atau  psikologis  yang dilakukan seorang individu atau gerombolan individu secara sengaja atau tidak sengaja, eksklusif atau tidak eksklusif  [6].

## 2.2. Kekerasan Anak
Kekerasan  pada  anak  merupakan  segala  bentuk perbuatan atau tindakan yang menimbulkan penderitaan baik secara fisik atau emosional, seksual, eksploitasi,  penelantaran  yang  berdampak  kerugian pada keberlangsungan hidup anak [1].

## 2.3. Data Mining
Data  mining merupakan  proses  penambangan informasi dari sekumpulan data dalam database yang besar  dan  kompleks  dengan  cara  mengekstraksi  data dan yang tersedia sehingga menjadi pengetahuan dan berguna  dalam  pengambilan  keputusan  [7].  Data mining  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti bisnis,  ilmu  pengetahuan,  teknologi  informasi,  dan sebagainya untuk menemukan pola dalam data [8].

## 2.4. Knowledge Discovery in Database (KDD)
Knowledge Discovery in Database (KDD) adalah kumpulan  tahapan  dalam  proses  identifikasi  data menjadi kumpulan informasi yang mengandung pola. Informasi  ini  terdapat  dalam  basis  data  berukuran besar  yang  sebelumnya  belum  diketahui  manfaat potensial  dari  data  tersebut  [9].  Tahapan  dari  KDD diantaranya  yaitu data  selection,  data  preprocessing, transformation, data mining, dan evaluation [10].

## 2.5. Clustering
Clustering adalah  pengelompokan  objek  berupa data  dengan  karakteristik  atau  sifat  yang  mirip  ke dalam  sebuah cluster dan  objek  atau  data  dengan tingkat  kemiripan  yang  rendah  terhadap cluster yang lain dengan melakukan pemaksimalan kesamaan antar objek  dalam  sebuah  klaster  dan  meminimalkan kesamaan  antar cluster [11]. Clustering merupakan metode  atau  teknik  menambang  data (data  mining) yang digunakan untuk menganalisa data [12].
2.6. K-Means
K-Means merupakan  sebuah  metode  dalam penambangan data yang bermanfaat untuk mengelompokan  data  yang  tidak  memiliki  tingkatan atau hanya bersifat partisi. Metode ini dapat membagi objek  menjadi  kelompok-kelompok.    yang  dapat membagi  data  menjadi  satu  kelompok  yang mempunyai  kemiripan  dan  memisahkannya  dengan kelompok  lain.  Metode  ini  didasarkan  terhadap  jarak antar  data  di  dalam cluster yang  terbentuk.  Semakin kecil  jarak  maka  semakin  mirip  antara  data  satu
dengan  data  lainnya.  Algoritma  K-Means  memiliki beberapa  kelebihan  yaitu  mampu  mengagregasi  data dalam  objek  yang  besar  dengan  proses  yang  singkat dan efisien [13].
2.7. Metode Elbow Metode elbow adalah metode untuk mengoptimalisasi pemilihan titik cluster atau centroid dalam  proses  penambangan  data.  Optimalisasi dilakukan dengan memilih nilai k yang kecil dan yang memiliki  nilai witness rendah.  Pada  metode elbow cluster optimal akan mengalami penurunan nilai SSE yang besar setelah itu titik-titik berikutnya penurunan akan cenderung stabil [14].

## 2.8. Silhouette Coefficient
Jarak  antar  data  pada silhouette  coefficient dihitung menggunakan rumus euclidian distance [15]. Kriteria  pengukuran  pengelompokkan  berdasarkan score silhouette coefficient disajikan pada Tabel 2.1.
Tabel 1. Kriteria Pengukuran Silhouette Coefficient Score Kriteria 0.71-1.00 Struktur Kuat 0.51-0.70 Struktur Baik 0.26-0.50 Struktur Lemah ≤ 0.25 Struktur Buruk

## 2.9. Sum of Square Error
Sum  of  Square  Error  (SSE) adalah  rumus  yang diterapkan  untuk  mengukur  perbedaan  antara  data yang  didapat  dengan  model  perkiraan  yang  telah dilakukan sebelumnya [16].

## 2.10. Davies Bouldin Index
Davies  Bouldin  Index  (DBI) adalah  salah  satu metode  validasi  hasil clustering.  Cluster dianggap optimal dan berkualitas jika memiliki indeks DBI yang semakin rendah [17].

## 2.11. Rstudio
Rstudio merupakan Integrated  Development Environment  (IDE) untuk tampilan antarmuka dari R Programming.  RStudio adalah  perangkat  lunak  yang open  source yang  dapat  dijalankan  pada desktop atau browser yang terhubung dengan server RStudio [18]. Dalam  pemilihan  jumlah cluster yang  optimal  dapat menggunakan tools RStudio [19],

## 2.12. Quantum Geographic Information System
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sebuah sistem  yang  berguna  untuk  proses  pengumpulan, pemeriksaan,  dan  analisis    informasi    yang  berkaitan dengan kondisi geografis permukaan  bumi. Quantum Geographic  Information  System (QGIS)  adalah softwar e  SIG  secara  terbuka  dan  tidak  memerlukan biaya yang biasanya ditujukan untuk pengolahan data geospasial [20].
3. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  ini  yaitu  menggunakan metode Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) . KDD  merupakan  kumpulan  tahapan  dalam  proses identifikasi  data  menjadi  kumpulan  informasi  yang mengandung pola. Informasi  ini terdapat  dalam  basis data  berukuran  besar  yang  sebelumnya  belum diketahui manfaat potensial dari data tersebut.  Proses yang  dilakukan  yaitu  melalui  tahapan data  selection, data preprocessing, transformation, data mining, dan interpretation/evaluation.

## Gambar 1. Rancangan Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  tahap data  selection dilakukan  proses pengumpulan  data  mentah  atau dataset awal.  Pada tahap  ini  dilakukan  pengumpulan  data, dataset yang digunakan  merupakan  data  publik  yang  diambil  dari website opendata.jabarprov.go.id yang dihimpun oleh
Dinas  Pemberdayaan  Perempuan  Perlindungan  Anak dan  Keluarga  Berencana  (DP3AKB).  Data  yang diambil  merupakan  data  jumlah  korban  kekerasan pada anak perempuan dan anak  laki-laki  berdasarkan bentuk  kekerasan  di  Jawa  Barat  pada  rentang  waktu 2017-2021 dengan masing-masing memiliki  945 baris dan 9 kolom dengan keterangan atribut awal yaitu id, nama_provinsi,  kode  provinsi,  kode  kabupaten  kota, nama  kabupaten,  bentuk  kekerasan,  jumlah  korban, satuan, dan tahun.
Pada  tahap  selanjutnya  yaitu  data prepocessing atau  pemrosesan.  Langkah  pertama    adalah  dengan melakukan  penghapusan  pada  data  yang  tidak diperlukan.  Data  dianggap  tidak  diperlukan  karena tidak  berhubungan  dengan  penelitian  atau  atribut tersebut  tidak  berpengaruh  terhadap  proses  analisis data.  Atribut  yang  dihapus  yaitu  atribut  id, kode_provinsi, nama_provinsi, kode_kabupaten_kota, satuan,  dan  atribut  tahun.  Selain  itu  dilakukan  pula perubahan  pada  struktur  tabel  dengan  mengubah kolom yang memiliki atribut bentuk kekerasan diubah menjadi 7 kolom dengan label baru yang sebelumnya merupakan  isi  dari  kolom  bentuk  kekerasan  serta dilakukan  juga  penambahan  1  kolom  dengan  label total  korban.  Setelah  data  diintegrasi,  Langkah selanjutnya  yaitu  melakukan  pengecekan missing value.
Gambar 2. Pengecekkan missing value
Pada Gambar 2. tidak terdapat nilai TRUE yang menunjukan bahwa tidak terdapat data yang memiliki nilai  kosong.  Maka  dari  itu  dapat  dilanjutkan  ke pengecekan  selanjutnya  yaitu  pengecekan  redudansi data atau data yang terindikasi memiliki duplikat.
Setelah  pengecekan  data  duplikat  telah  selesai dilakukan. Langkah selanjutnya yaitu tahap transformasi data. Pada tahap ini dilakukan perubahan data  kompleks menjadi lebih mudah  diolah menggunakan fungsi penskalaan.
Gambar 3. Proses penskalaan
Standarisasi  data  dilakukan  jika  data  memiliki banyak variabel dengan rentang nilai yang cukup jauh. Tujuan  dari  standarisasi  data  yaitu  agar  data  dengan
variabel  berbeda  memiliki  rentang  nilai  yang  sama. Untuk  menghindari  ketimpangan  yang  menyebabkan model  clustering  menjadi  tidak  optimal  maka dilakukan  klasterisasi  data  dengan  penskalaan  dan tanpa penskalaan.
Setelah  data  siap  diolah,  tahapan  selanjutnya yaitu  proses  data  mining  untuk  melihat  pola  yang terdapat  pada  data.  Teknik  yang  diterapkan  pada proses  ini  adalah  teknik clustering yaitu  melakukan pengelompokan  atau  segmentasi  data  berdasarkan tingkat  kemiripan  dalam cluster .  Algoritma  yang digunakan yaitu algoritma K-Means dengan optimalisasi  penentuan  jumlah cluster menggunakan metode elbow yang didasarkan pada hasil perhitungan Sum  of  Square dan  juga  grafik silhouette digunakan sebagai pertimbangan penentuan jumlah cluster. Metode elbow merujuk  pada  nilai  k  yang  kecil serta  memiliki  nilai witness rendah.  Titik  yang menunjukan cluster optimal  dalam  metode  ini  akan membentuk  siku  dalam  sebuah  grafik.  Pembentukan titik  optimal  didasarkan  pada  perbandingan  selisih penurunan pada nilai sum of squared (SSE) yang stabil dan  tidak  mengalami  banyak  perubahan  pada cluster atau titik berikutnya.
Gambar 4. Grafik elbow dengan penskalaan
Gambar 5. Grafik silhouette dengan penskalaan
Gambar 6. Grafik elbow tanpa penskalaan
Gambar 7. Grafik silhouette tanpa penskalaan
Dalam  penentuan  jumlah cluster berdasarkan metode elbow  cluster optimal  terdapat  pada  C=3 sedangkan  pada  grafik silhouette  coefficient  cluster optimal  berada  pada  titik  C=2  dan  titik  optimal selanjutnya  yaitu  C=3.  Untuk  iu,  dilakukan  proses clustering  dengan  jumlah  cluster  C=2  dan  C=3  baik pada  data  dengan  penskalaan  dan  data  tanpa penskalaan.
Gambar 9. Clustering C=3 dengan penskalaan
Gambar 10. Clustering C=2 tanpa penskalaan
Gambar 11. Clustering C=3 tanpa penskalaan
Setelah  melalui  tahapan  data  mining  dan  telah dilakukan  segmentasi  cluster.  Langkah  selanjutnya yaitu melakukan tahap evaluasi untuk mengukur hasil atau  kualitas  dari cluster dan  model  yang  dibentuk.
Karena  pada  penentuan  jumlah cluster terdapat perbedaan  antara  hasil  dari  grafik elbow di  mana jumlah cluster optimal terletak pada titik C=3 dan pada grafik silhouette  coefficient di  mana  jumlah cluster optimal  pertama  terletak  pada  titik  C=2  dan cluster optimal  kedua  terletak  pada  tittik  C=3.  Maka dilakukan evaluasi menggunakan nilai Sum of Square (SSE) yang diperkuat dengan Davies Bouldin Index.
Tabel 2. Hasil indeks clustering dengan penskalaan Metode Jumlah Cluster SSE/ Tot.Witthniss Betweenss Silhouette 2 80.3871 127.6129. Elbow 3 49.20053 158.7995 Tabel 3. Hasil indeks clustering tanpa penskalaan Metode Jumlah Cluster SSE/ Tot.Witthniss Betweenss Silhouette 2 158392.2. 419941.5 Elbow 3 43582.41 534751.3 Indeks  SSE  atau  dalam  Rstudio  ditunjukan menggunakan fungsi Tot.Witthniss. Cluster
dinyatakan optimal atau baik jika memiliki rasio nilai SSE yang rendah atau kecil. Sedangkan untuk indeks betweenss, sebuah cluster dinyatakan  optimal  jika memiliki  rasio  yang  lebih  tinggi  atau  semakin  besar nilainya.  Berdasarkan  Tabel  2.  dan  Tabel  3.  jumlah cluster yang memiliki nilai SSE lebih rendah nilai dan betweenss  yang  besar  terletak  pada  titik  C=3.  Hal tersebut  berlaku  pada  kedua  skenario  baik  pada  data dengan  skala  dan  tanpa  skala  memiliki  titik cluster optimal  yang sama. Untuk memperkuat hasil analisis dilakukan evaluasi juga menggunakan Davies Bouldin Index  (DBI). Tabel  perbandingan  DBI  dapat  dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Perbandingan DBI Skenario Metode Jumlah Cluster DBI Data melalui penskalaan Silhouette 2 0.6821 Elbow 3 0.6072 Data tanpa penskalaan Silhouette 2 0.6504 Elbow 3 0.3695 Pada Davies Bouldin Index (DBI),
pengelompokan data dinyatakan optimal atau semakin baik  jika  memiliki index yang  lebih  rendah  atau mendekati  angka  0.  Berdasarkan  Tabel  3,  kedua skenario memiliki index yang lebih rendah pada C=3. Maka titik optimal cluster baik berdasarkan nilai SSE dan  nilai  DBI  berada  di  C=3.  Setelah  mengetahui bahwa pada kedua skenario titik optimal berada pada C=3. Maka langkah selanjutnya adalah membandingkan  kedua  model  dengan  menggunakan indeks silhouette coefficient untuk mengetahui kualitas dan kekuatan dari struktur model clustering . Hasil  menunjukan  bahwa indeks  silhouette coefficient pada  data  yang  telah  melalui  tahap penskalaan adalah 0.62 yang berarti model segmentasi
tersebut  memiliki  struktur  yang  baik  atau  sedang karena berada pada rentang 0.51-070. Sedangkan pada data yang tanpa melalui tahap penskalaan memperoleh indeks silhouette coefficient sebesar 0.76 yang berarti model segmentasi tersebut memiliki struktur yang kuat karena berada pada rentang 0.71-1.00. Sehingga untuk penyajian  atau  interpretasi  dari  penelitian  ini  akan menggunakan  data  yang  tidak  menggunakan  fungsi scale dengan  jumlah cluster C=3.  Untuk  tabel  hasil clustering dapat  dilihat  pada  Tabel  5  dan  visualisasi peta  segmentasi  daerah  rawan  kekerasan  anak  dapat dilihat pada Gambar 12.
Tabel 5. Hasil clustering C1 C2 C3 Kabupaten Sukabumi Kota Bandung Kabupaten Bogor Kabupaten Bandung Kabupaten Cianjur Kabupaten Tasikmalaya Kabupaten Garut Kabupaten Cirebon Kabupaten Ciamis Kabupaten Kuningan Kabupaten Majalengka Kabupaten Sumedang
Kabupaten Indramayu
Kabupaten Subang
Kabupaten Purwakarta Kabupaten Karawang Kabupaten Bekasi Kabupaten Bandung Barat Kabupaten Pangandaran Kota Bogor Kota Sukabumi Kota Cirebon Kota Bekasi Kota Depok Kota Cimahi
Kota Tasikmalaya
Kota Banjar
Gambar 12. Peta segmentasi daerah rawan kekerasan anak di Jawa Barat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  penelitian  dapat  diperoleh kesimpulan  bahwa  cluster  terbaik  terletak  pada  C=3 dengan  data  tanpa  menggunakan  fungsi scale. Hasil clustering mempunyai  indeks  SSE  43582.41  dan indeks betweens 534751.3.  Hal  ini  juga  diperkuat dengan  nilai  DBI  dengan score 0.3695. Score silhouette sebesar  0.76  menunjukan  bahwa  model cluster pada data tanpa fungsi scale memiliki struktur yang  kuat (strong  structure), adapun  saran  untuk penngembangan  penelitian  yaitu  diharapkan  dapat menggunakan  algoritma  dan  tools  yang  berbeda dengan variable yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  T. S. Margareta and M. P. S. J. Jaya, “Kekerasan pada  Anak  ….  (Tri  Sella,  Melinda  P.S  Jaya),” Wahana  Didakt. ,  vol.  18,  no.  2,  pp.  171–180, 2020.
[2]  “Violence  Against  Children,” World  Health Organization ,  2022.  https://www.who.int/news- room/fact-sheets/detail/violence-against- children (accessed Jan. 04, 2022).
[3]  UNICEF, “Every child is protected from violence and  exploitation,” Glob.  Annu.  Results  Rep. 2021 , pp. 1–137, 2021.
[4]  A.  Ramadhan,  “Laporan  Kasus  Kekerasan terhadap  Anak  dan  Perempuan  Meningkat  3 Tahun
Terakhir,” Kompas , 2022.
https://nasional.kompas.com/read/2022/01/20/1 2435801/laporan-kasus-kekerasan-terhadap- anak-dan-perempuan-meningkat-3-tahun (accessed Jan. 04, 2022).
[5]  S.  D.  Caesaria,  “3  Provinsi  dengan  Angka Kekerasan  Anak  Tertinggi  di  Indonesia,” Kompas , 2022.
https://www.kompas.com/edu/read/2022/05/31/ 135831971/3-provinsi-dengan-angka-kekerasan- anak-tertinggi-di-indonesia?page=all  (accessed Jan. 04, 2022).
[6]  E.  M.  Setiadi, Pengantar  ringkas  sosiologi : pemahaman  fakta  dan  gejala  permasalahan sosial  (teori,  aplikasi,  dan  pemecahannya) ,  1st ed. Jakarta: Kencana, 2020.
[7]  J.  Suntoro, Data  Mining :  Algoritma  dan Implementasi  dengan  Pemrograman  PHP .  Elex Media Komputindo, 2019.
[8]  M.  R.  Nahjan,  N.  Heryana,  and  A.  Voutama, “Implementasi  Rapidminer  Dengan  Metode Clustering  K-Means  Untuk  Analisa  Penjualan Pada Toko Oj Cell,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 1, pp. 1–4, 2023.
[9]  Abdussalam  Amrullah,  Intam  Purnamasari, Betha Nurina Sari, Garno, and Apriade Voutama, “Analisis  Cluster  Faktor  Penunjang  Pendidikan Menggunakan Algoritma K-Means (Studi Kasus: Kabupaten Karawang),” J. Inform. dan Rekayasa Elektron. , vol. 5, no. 2, pp. 244–252, 2022, doi: 10.36595/jire.v5i2.701.
[10]  A. Fahllevi,  “Proses Data Mining  KDD,” Binus
University , 2022.
https://sis.binus.ac.id/2021/09/30/proses-data- mining-kdd/ (accessed Jan. 09, 2023).
[11]  I.  Nuryani  and  D.  Darwis,  “Analisis  Clustering Pada Pengguna Brand Hp Menggunakan Metode K-Means,” Pros. Semin. Nas. Ilmu Komput. , vol. 1, no. 1, p. 2021, 2021.
[12]  B.  Nurseptia,  A.  Voutama,  N.  Haeryana,  and  J. HSRonggo  Waluyo,  “Penerapan  Algoritma  K- Means
Untuk Mengelompokkan Kabupaten/Kota Dalam Upaya Pemetaan Lapangan  Pekerjaan Baru,” J. Teknol. Informasi) , vol. 6, no. 2, pp. 181–186, 2022.
[13]  A.  P.  Riani,  A.  Voutama,  and  T.  Ridwan, “Penerapan K-Means Clustering Dalam
Pengelompokan  Hasil  Belajar  Peserta  Didik
Dengan Metode Elbow,” J-SISKO TECH (Jurnal Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD) , vol. 6, no. 1, p. 164, 2023, doi: 10.53513/jsk.v6i1.7351.
[14]  A. Ardiansyah and F. Nggeboe, “Kajian Yuridis Penelantaran  Anak  Oleh  Orang  Tua  Menurut Perspektif Hukum Indonesia,” Leg. J. Huk. , vol. 10, no. 1, p. 146, 2019, doi: 10.33087/legalitas.v10i1.160.
[15]  S.  Paembonan  and  H.  Abduh,  “Penerapan Metode  Silhouette  Coefficient  untuk  Evaluasi Clustering  Obat,” PENA  Tek.  J.  Ilm.  Ilmu-Ilmu Tek. ,  vol.  6,  no.  2,  p.  48,  2021,  doi:
10.51557/pt_jiit.v6i2.659.
[16]  A.  Winarta  and  W.  J.  Kurniawan,  “Optimasi Cluster  K-means  Menggunakan  Metode  Elbow pada Data Pengguna Narkoba dengan
Pemrograman  Python,” J. Tek. Inform. Kaputama , vol. 5, no. 1, pp. 113–119, 2021.
[17]  D. A. I. C. Dewi and D. A. K. Pramita, “Analisis Perbandingan Metode Elbow dan Silhouette pada Algoritma Clustering K-Medoids dalam
Pengelompokan  Produksi  Kerajinan  Bali,” Matrix  J. Manaj. Teknol. dan Inform. , vol. 9, no.
3, pp. 102–109, 2019, doi: 10.31940/matrix.v9i3.1662. [18]  M. R. Faisal and D. T. Nugrahadi, Belajar Data Science: Klasifikasi dengan Bahasa
Pemrograman  R ,  Cetakan  1.  Banjarbaru: Scriptaka Cendekia, 2019.
[19]  V.  Ramadhan  and  A.  Voutama,  “Clustering Menggunakan Algoritma K-Means Pada Penyakit  ISPA  di  Puskesmas  Kabupaten Karawang,” J.  Pendidik.  dan  Konseling ,  vol.  4, pp. 462–473, 2022.
[20]  S.  Bahri,  D.  M.  Midyanti,  and  R.  Hidayati, “Pemanfaatan  QGIS  Untuk  Pemetaan  Fasilitas Layanan Masyarakat Di Kota Pontianak,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 5, no. 1, p. 70, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i1.15666.