## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS DALAM ANALISIS CLUSTER
KORBAN KEKERASAN DI PROVINSI JAWA BARAT
Lia Awaliyah 1 , Nining Rahaningsih 2 , Raditya Danar Dana 3
1 Program Studi Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Program Studi Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon
3 Program Studi Manajemen Informatika, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Majasem, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Tlp. 0231-490480-480481 liaawaliyah498@gmail.com

## ABSTRAK
Kekerasan diartikan sebagai tindakan  yang  menyebabkan kerugian  fisik, psikologis, atau perampasan hak korban. Pada tahun 2020-2022, tercatat peningkatan kasus kekerasan di Indonesia, Provinsi Jawa Barat menjadi salah  satu  yang  paling  terdampak.  Kurangnya  pemahaman  mengenai  pola  dan  karakteristik  korban  menjadi hambatan  upaya  perlindungan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengelompokkan  korban kekerasan  berdasarkan  kategori  pendidikan,  jenis  kelamin,  jumlah  dan  Kabupaten/Kota  dengan  memanfaatkan metode algoritma k-means clustering . Hasil pengujian menggunakan tools Rapidminer 10.2 dan metrik evaluasi DBI ,  menunjukkan cluster optimal  pada  K=2,  dengan  nilai  validitas  0,157. Cluster  0 mencakup  Kabupaten Bandung  Barat,  Kabupaten  Bekasi,  Kabupaten  Karawang,  Kabupaten  Pangandaran,  Kabupaten  Purwakarta, Kota  Bandung,  Kota  Banjar,  Kota  Bekasi,  Kota  Bogor,  Kota  Cimahi,  Kota  Cirebon,  Kota  Depok,  Kota Sukabumi,  dan  Kota  Tasikmalaya,  dimana  korban  laki-laki  didominasi  tingkat  pendidikan  NA,  tidak  sekolah, SD, SLTA, dan TK dan korban perempuan didominasi tingkat pendidikan NA, SD, SLTA, Perguruan Tinggi, TK,  dan  PAUD. Cluster  1 mencakup  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten Cianjur,  Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten Majalengka,  Kabupaten  Subang,  Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten  Sumedang,  dan  Kabupaten  Tasikmalaya, dimana  korban  laki-laki  didominasi  tingkat  pendidikan  SLTP  dan  PAUD  dan  korban  perempuan  didominasi tingkat pendidikan tidak sekolah dan SLTP.
Kata Kunci : Kekerasan, Clustering, K-means .

## 1. PENDAHULUAN
Kekerasan  diartikan  sebagai  perbuatan  atau ancaman  terhadap  diri  sendiri,  sekelompok  orang, atau  masyarakat  yang  menyebabkan  kematian, kerusakan  psikologis,  trauma,  atau  pelanggaran  hak. [1].  Tindakan  fisik,  baik  di  sengaja  atau  tidak disengaja,  atau  tindakan  lain  yang  dapat  berdmpak negatif  pada  fisik,  psikologis  dan  hak  individu, dianggap  sebagai  kekerasan[2].  Dampak  dari  tindak kekerasan  tersebut  dianggap  sangat  luas  dan berlangsung dalam  jangka waktu yang  lama. Trauma yang  dialami  oleh  korban  kekerasan  akan  diingat sepanjang hidupnya, terutama korban yang menerima tindak kekerasan merupakan anak-anak. Korban yang mendapatkan  tindak  kekerasan  dari  semasa  kecil dianggap  memiliki  potensi  untuk  menjadi  pelaku kekerasan  dikemudian  hari.  Oleh  karena  itu,  trauma yang  dialami  oleh  korban  kekerasan  ini  dianggap perlu mendapatkan perhatian khusus dan perlindungan yang efektif[3].
Pada  tahun  2020,  tercatat  20.499  kasus kekerasan  di  Indonesia.  Angka  tersebut  meningkat pada  tahun  2021  menjadi  25.210  kasus,  dan  terus mengalami  peningkatan  pada  tahun  2022,  jumlah kasus kekerasan mencapai 27.593. Salah satu provinsi di  indonesia  yang  mencatat  jumlah  kekerasan tertinggi  adalah  Provinsi  jawa  Barat  selama  kurun waktu  2021-2022,  setelah  Jawa  Timur  dan  Jawa Tengah[4]. Masalah kekerasan ini semakin
diperparah  oleh  kurangnya  pemahaman  mengenai pola  dan  karakteristik  korban  kekerasan  di  Provinsi Jawa Barat. Hal ini mengakibatkan upaya perlindungan  dan  pencegahan  yang  kurang  efektif karena  minimnya  wawasan  mengenai  pola  dan karakteristik korban.
Penelitian  terdahulu  yang  membahas  kinerja algoritma k-means dalam  mengkategorikan  daerah yang  rentan  kekerasan terhadap perempuan dan anak di Jawa Barat, hasil pengelompokan membagi daerah tersebut menjadi 3 klaster, dengan evaluasi menggunakan Silhouette  Coefficient menghasilkan nilai  0,62,  menunjukkan  kriteria  pengelompokan tergolong  dalam  struktur  klaster  standar[2]. Metode k-means    clustering juga  dimanfaatkan  untuk mengkaji  pola  penerimaan  beasiswa  dari  Bank Indonesia  di  Provinsi  Riau.  Hasil  pengujian  dengan Rapidminer dan  evaluasi  menggunakan Davies Bouldin  Index  (BDI) validitas  sebesar  0,121,  dengan optimalisasi  jumlah  kelompok  terbaik  mencapai  5 cluster [5].  Penelitian  lain  menyimpulkan  bahwa algortima k-means  menunjukan kinerja  yang  baik dalam  mengelompokan  bencana  alam  tanah  longsor tahun  2019  di  provinsi  Jawa  Barat,  dibanding algoritma  K-Medoids.  Uji  validitas  DBI  algoritma k- means sebesar  0,265  terdapat  pada  K=6,  sedangkan nilai DBI algoritma k-medoids sebesar 0,342 terdapat pada K=2[6]. Penerapan DBI sebagai metrik evaluasi juga  digunakan  untuk  mengevaluasi  seberapa  baik
pengelompokan  terbentuk  dengan  membagi cluster berdasarkan  kesamaan  dalam cluster dan  perbedaan antar cluster pada  data  jumlah  desa  yang  memiliki fasilitas  pendidikan  di  Indonesia.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa DBI optimal  diperoleh  ketika jumlah cluster K  adalah  2,  dengan  nilai DBI sebesar 0,168 untuk tipe pengukuran Mixed Measures [7]. Berdasarkan  landasan  tersebut,  penelitian  ini bertujuan  untuk  menganalisis  dan  mengelompokkan korban  kekerasan  di  Provinsi  Jawa  Barat  dengan menerapkan  algoritma k-means. Penelitian  juga bertujuan  memberikan  wawasan  mengenai  pola  dan karakteristik  korban  kekerasan  berdasarkan  jumlah cluster optimal  yang  terbentuk  melalui  pengujian cluster model  menggunakan  metrik  evaluasi Davies Bouldin Index (BDI) .
Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma k-means ,  karena  algoritma k-means telah  terbukti efektif dalam melakukan pengelompokkan data tanpa supervisi (unsupervised learning) berdasarkan atribut-atribut  yang  dimiliki  oleh  data  tersebut[8]. Algoritma k-means cenderung  lebih  efisien  saat memproses  sejumlah  besar  objek,  karena  akurasinya yang  optimal  terhadap  ukuran  objek[2].  Oleh  karena itu,  algoritma k-means  dipilih sebagai  metode pengelompokan dalam penelitian ini untuk menentukan jumlah cluster optimal dan mengidentifikasi pola dan karakteristik dalam dataset jumlah  korban  kekerasan  berdasarkan  kategori pendidikan,  jenis  kelamin,  jumlah  korban,  dan kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kekerasan
Kekerasan  dalam  pengertian  yang  sempit merujuk pada tindakan seperti penyerangan, perusakan,  atau  penghancuran  fisik  diri  sendiri  atau sesuatu  yang  dapat  menjadi  milik  orang  lain. Sementara  itu,  dalam  arti  yang  lebih  luas,  kekerasan mencakup  tindakan  psikologis  atau  fisik  yang dilakukan  oleh  individu  atau  kelompok  dengan sengaja  atau  tidak  sengaja,  baik  secara  eksklusif maupun tidak eksklusif[9].

## 2.2. Data Mining
Data  Mining merupakan  proses  di  mana korelasi-korelasi  dan  pola-pola  yang  baru  dan bermanfaat  ditemukan  melalui  eksplorasi  dalam repositori  data  yang  besar.  Teknologi  pengenalan pola  seperti  teknik  statistik  dan  matematika digunakan pada proses ini. Data mining menggunakan  teknik  pembelajaran  mesin  untuk secara  otomatis  menganalisis  dan  mengekstrak pengetahuan[10].

## 2.3. Knowledge Discovery in Database
Knowledge  Discovery  in  Databases  (KDD) merupakan  rangkaian  proses  yang  melibatkan pengumpulan  dan  pemanfaatan  data  historis,  dengan
tujuan  mengidentifikasi  pola  atau  keterkaitan  dalam kumpulan data yang besar[11].
2.4. Clustering
Clustering merupakan  metode  statistik  yang diterapkan  untuk  mengeklompokan  sejumlah  data atau  objek  besar  ke  dalam  klaster  berdasarkan karakteristik  yang  dimiliki  oleh  data  atau  objek tersebut. Clustering merupakan metode unsuverpervised dimana  karakteristik  dari  setiap elompok  tidak  ditentukan  sebelumnya,  tetapi  justru ditentukan  berdasarkan  kesamaan  atribut  di  dalam kelompok tersebut[12]. Unsupervised learning merupakan  slah  satu  metode  algoritma  pembelajaran mesin  yang  digunakan  untuk  membuat  kesimpulan dari  dataset.  Dalam  metode  ini,  algortima  hanya belajar  dari  data  berdasarkan  kedekatannya  atau sering disebut sebagai pengelompokan[13].

## 2.5. K-means
K-means merupakan  metode  pendekatan  yang mempartisi  data  ke  dalam  kelompok  melalui serangkaian partisi berulang, dengan tujuan mengurangi jarak rata-rata antar  setiap data dan pusat klaster  yang  sesuai[14].  Data  dengan  karakteristik serupa  akan  dikelompokan  ke  dalam  satu  klaster , sementara  data  dengan  karakteristik  yang  berbeda akan  ditempatkan  dalam  klaster  lainnya[15].  Berikut adalah langkah-langkah pengelompokan menggunakan algoritma k-means: 1. Tentukan jumlah K (cluster) yang akan dibentuk 2. Tentukan titik awal untuk setiap cluster .
3. Hitung  jarak  setiap  data  ke  pusat cluster dengan rumus jarak Euclidean Distance hinggga menemukan  jarak  terdekat  setiap  data  ke  pusat klaster.  Berikut  adalah  persamaan Euclidean Distance : 𝐷(𝑥, 𝑦) = √(𝑥₂ –  𝑦₁)²  +  (𝑥 2 – 𝑦 2 ) 2 .............(1) Keterangan:
D menunjukan jarak Euclidean.
(x1, y1) menunjukan koordinat titik awal.
(x2, y2) menunjukan koordinat titik kedua.
4. Kelompokkan  data  berdasarkan  kedekatannya dengan centroid .
5. Hitung  ulang centroid dengan  nilai  rata-rata  dari semua objek data dalam cluster tersebut.
6. Hitung ulang setiap objek menggunakan centroid . Jika  pusat cluster tidak  berubah,  maka  proses pengelompokan  selesai.  Kembali ke  proses  3  jika pusat cluster masih berubah.
2.6. Euclidean Distance
Dalam k-means  clustering,  Euclidean  Distance digunakan  untuk  mengukur  seberapa  dekat  atau  jauh jarak  suatu  titik  data  dari centroid suatu cluster . Kelebihan Euclidean Distance terletak pada perannya sebagai  metrik  jarak  yang  umum  digunakan  dalam algoritma k-means, memberikan  hasil  yang  lebih optimal  dibandingkan  dengan  metode  perhitungan lain. Namun, perhitungan manual Euclidean Distence
merupakan  suatu  kelemahan  karena  melibatkan jumlah  iterasi  yang  lebih  besar  dan  memerlukan banyak waktu[16].

## 2.7. DBI
Indeks Davies-Bouldin (DBI) merupakan metode  validasi  untuk  mengukur  kualitas  hasil pengelompokan.  Sebuah  klaster  dianggap  optimal apabila memiliki nilai DBI yang semakin rendah[9] .

## 2.8. Rapidminer
Rapidminer merupakan  aplikasi  yang  berperan sebagai alat pembelajaran dalam bidang Data Mining . Platform  ini  dikembangkan  oleh  perusahaan  yang mengkhususkan  diri  dalam  berbagai  tahapan  data besar untuk kebutuhan bisnis, penelitian, pendidikan, dan pembelajaran. Rapidminer menyediakan berbagai solusi pembelajaran untuk pengelompokan, klasifikasi, asosiasi, dan analisis regresi[17].

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapkan  metode Data  Mining dengan pendekatan Knowledge Discovery in Database(KDD) .
Gambar  1. Alur tahap KDD Sumber: infovis-wiki.net
Berikut  rincian  tahapan KDD yang  dilakukan  dalam penelitian:
1. Data Identifikasi dataset dengan memilih dan menentukan  data  yang  akan  digunakan,  yang mencakup informasi korban kekerasan.
2. Selection
Memilih  dataset  yang  akan  digunakan  serta menyeleksi  atribut-atribut  yang  dianggap  paling relevan untuk tujuan analisis.
3. Preprocessing Melakukan pembersihan data dan mengatasi nilai- nilai yang hilang dalam dataset.
4. Transformation
Melakukan  transformasi  bentuk  atau  tipe  pada data.  agar  sesuai  dengan  algoritma  yang  akan dipakai  saat  pengolahan  data  pada  tahap Data Mining . 5. Data Mining Melakukan pengujian dengan menerapkan algoritma K-means  dan tools Rapidminer untuk membentuk model cluster .
6. Evaluation
Mengevaluasi  hasil  pembentukan  model cluster dengan  metrik  evaluasi DBI untuk  mengukur kualitas model cluster yang terbentuk.
3.1. Pengumpulan Data
1. Studi literaur
Studi  literaur melibatkan  tinjauan  literatur terhadap penelitian-penelitian sebelumnya.
Prndrkatan ini mencakup pengumpulan, analisis, evaluasi,  serta  pengorganisasian  informasi  dari beragam  sumber,  seperti  buku,  artikel,  jurnal, dan  dokumen  lain  yang  relevan  dengan  topik atau  permasalahan  penelitian.  Tujuan  dari studi literaur adalah  untuk  mendapatkan  pemahaman mengenai  topik  atau  masalah  penelitian, membantu  memahami  kerangka  kerja  dan konsep  yang  relevan  dalam  mengidentifikasi pola atau tren yang mungkin ada[18].
2. Data Sekunder Data  sekunder  atau  data  publik  mengacu  pada informasi yang diperoleh dari pihak atau peneliti lain.  Pada  penelitian  ini  dataset  diperoleh  dari website opendata.jabarprov.go.id. . Data tersebut merupakan  kumpulan  data  mengenai  jumlah korban kekerasan berdasarkan tingkat pendidikan,  jenis  kelamin,  dan  kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat. 3.2. Analisis Data Algoritma k-means clustering
diimplementasikan  sebagai metode analisis data pada penelitian  ini.  Proses  dilakukan  dengan  menentukan nilai  K  yang  akan  dibentuk,  dan  ditentukan  secara acak.  Dalam  penelitian  ini  akan  membentuk  model cluster dari  K=2  sampai  K=10.  Pembentukan  model cluster dari rentang K=2 sampai K=10, dimaksudkan untuk  melakukan  uji  coba  dengan  jumlah cluster yang berbeda-beda, serta diharapkan dapat memberikan fleksibilitas untuk mengeksplorasi berbagai  kemungkinan  jumlah cluster .  Kemudian model cluster K=2  sampai  K=10  akan  di  evaluasi untuk  mengetahui  jumlah cluster optimal  yang terbentuk,  dengan  menggunakan  metrik  evaluaasi Davies  Bouldin  Index  (DBI) .  Setelah  mengetahui jumlah cluster optimal,  langkah  selanjutnya  adalah melakukan  identifikasi  pola  dan  karakteristik  dalam data  untuk  memahami  perbedaan  dan  kesamaan antara kelompok korban kekerasan di Jawa Barat.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1.   Hasil Penelitian Hasil  analisis  menggunakan  algoritma k-means clustering dan  pendekatan Knowledge  Discovery  in Database(KDD) pada  penelitian  ini  diperoleh temuan:
1. Data
Data  yang  digunakan  berasal  dari  Dinas Pemberdayaan  Perempuan  Perlindungan  Anak dan Keluarga Berencana (DP3AKB), diunduh dari
diterbitkan  antara  tahun  2018  -  2022.  Dataset  ini mencakup  informasi  mengenai  jumlah  korban kekerasan  berdasarkan  tingkat  pendidikan,  jenis kelamin,  dan  Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa Barat,  terdiri  dari  2.214  entri  dan  10  kolom atribut.  Selanjutnya,  data  dari  tahun  2018  hingga
2022  digabungkan,  menghasilkan  dataset  baru dengan  432  entri  dan  10  atribut.  Dengan penggabungan  ini,  total  jumlah  korban  kekerasan mencapai  6.934  korban  per  tahun  2018-2022. Dataset  hasil  penggabungan  dapat  dilihat  pada tabel 1.
Tabel 1. Isi dataset Id Kode Provinsi Nama Provinsi Kode Kabupaten/ Kota Nama Kabupaten/ Kota Jenis Kelamin Kategori Pendidikan Jumlah Satuan Tahun 1 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Laki-Laki NA 4 Korban 2018-2022 2 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Laki-Laki Tidak Sekolah 7 Korban 2018-2022 3 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Laki-Laki SD 3 Korban 2018-2022 4 32 Jawa Barat 3201 Kabupaten Bogor Laki-Laki SLTP 5 Korban 2018-2022 … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … … 429 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Perempuan SLTA 3 Korban 2018-2022 430 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Perempuan Perguruan Tinggi 1 Korban 2018-2022 431 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Perempuan TK 0 Korban 2018-2022 432 32 Jawa Barat 3279 Kota Banjar Perempuan PAUD 1 Korban 2018-2022

## 2. Selection
Tahap selection dilakukan  untuk  memilih  dataset yang  akan  dianalisis  dengan  mengimpor  data melalui  operator Read  Excel dalam RapidMiner . Operator Read Excel berperan membaca informasi data  dari  file  tersimpan  di  repositori  dan memuatnya  ke  dalam  tab  proses  agar  hasilnya dapat  dilihat.  Gambar  operator  dan  hasil Read Excel dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar  2. Operator Read Excel Tahap selanjutnya melibatkan penggunaan operator Set  Role .  Operator Set  Role digunakan untuk  menetapkan  peran  (role)  setiap  atribut dalam  dataset.  Pada  tahap  ini,  atribut  "id" ditetapkan sebagai target role untuk setiap atribut dalam  dataset.  Tampilan  operator Set  Role dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar  3. Operator Set Role
Setelah  menentukan atribut id sebagai role , tahap selanjutnya adalah pemilihan atribut menggunakan operator Select Attributes . Operator Select Attributes dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar  4. Operator Select Atribut
Pada  operator Select  Attributes proses  seleksi dilakukan  untuk  menentukan  atribut  yang  akan digunakan  dalam  proses  analisis,  hasil  seleksi atribut dapat dilihat pada tabel 2.
Tabel 2. Hasil seleksi atribut Atribut yang digunakan Atribut yang tidak digunakan Jenis Kelamin Id Jumlah Kode Kabupaten/Kota Kategori Pendidikan Kode Provinsi Nama Kabupaten/Kota Nama Provinsi - Satuan - Tahun 3. Preprocessing
Pada  tahap Preprocessing ,  diterapkan  operator Replace  Missing  Value untuk  mengatasi  nilai kosong  atau  hilang  pada  atribut,  dengan melakukan  penghapusan  data  yang missing . Operator Replace Missing  Value dan  hasil  proses Replace Missing  Value dapat dilihat pada gambar 5 dan tabel 3.
Gambar  5. Operator Replace Missing Value
Tabel 3. Hasil pembersihan data Nama Atribut Missing Jenis Kelamin 0 Jumlah 0 Kategori Pendidikan 0 Nama Kabupaten/Kota 0
Hasil  menunjukan  tidak  ada  nilai  yang  hilang dalam  dataset.  Oleh  karena  itu,  tidak  diperlukan tindakan  penggantian  atau  imputasi  data  pada tahap ini.
4. Transformation Tahap transformasi, operator Nominal to Numerical diterapkan  dengan  tipe  pengkodean unique  integer untuk  mengubah  atribut  nominal menjadi  numerik,  untuk  menyesuaikan  tipe  data yang  digunakan  oleh  algoritma k-means  pada proses pengelompokan di tahap Data Mining .
Gambar  6. Operator Nominal to Numerical
Tabel 4. Hasil transformasi data Atribut Tipe Data Jumlah Integer Jenis Kelamin Numerik Kategori Pendidikan Numerik Nama Kabupaten/Kota Numerik
Setelah  melakukan  transformasi  data,  langkah berikutnya  adalah  normalisasi  pada  atribut jumlah.  Normalisasi dilakukan untuk  memastikan skala  atau  rentang  nilai  dalam  atribut  jumlah seragam, mencegah dominasi nilai dengan rentang besar  dalam  proses  analisis.  Proses  normalisasi menggunakan  operator Normalize , yang  dapat dilihat pada gambar 7.
Gambar  7. Operator Normalize
5. Data Mining Data  Mining digunakan  untuk  proses  pencarian pola  dan  karakteristik  dari  dataset  jumlah  korban kekerasan  berdasarkan  kategoti  pendidikan,  jenis kelamin,  dan  Kabupaten/Kota  di  provinsi  Jawa Barat.  Pengolahan  data  menggunakan tools Rapidminer dengan langkah sebagai berikut: Langkah  pertama,  terapkan  operator K-Means Clustering untuk melakukan analisis dan pengelompokan  data  ke  dalam  beberapa clutser
berdasarkan  kesamaan  karakteristik  data.  Proses pengujian  dilakukan  dengan  membentuk  model cluster dari  K2  sampai  K10. Pembentukan  model cluster dengan  rentang  K=2  sampai  K=10 dimaksudkan  dapat  memberikan  fleksibilitas untuk  mengeksplorasi  berbagai  kemungkinan jumlah cluster . Pengukuran menggunakan Numerical  Measures serta Euclidean  Distance untuk  mengukur  jarak  antar  titik  data  dan  pusat cluster . Setiap pembentukan cluster, K dijalankan sebanyak  10  kali  dengan  inisialisasi  acak  yang berbeda, dan dilakukan iterasi maksimum 100 kali dalam  satu  percobaan  dari  algoritma k-means untuk memperbarui  posisi centroid .  Gambar operator K-Means  Clustering dapat  dilihat  pada gambar 8.
Gambar  8. Operator K-Means Clustering

## 6. Evaluation
Setelah  melakukan  uji  coba  dengan  membentuk K=2  sampai  K=10,  langkah  selanjutnya  adalah mengevaluasi  kualitas cluster model yang terbentuk  dengan  menggunakan  operator Cluster Distence Performance. Operator ini memanfaatkan model centroid cluster dan set data hasil  pengelompokan  sebagai input ,  kemudian mengevaluasi kinerja  model  berdasarkan centroid cluster .  Evaluasi  dilakukan  dengan  menetapkan parameter Davies–Bouldin  Index  (DBI) sebagai metrik  evaluasi. DBI melibatkan  perhitungan jarak intra-cluster dan inter-cluster .  Dalam menghitung  jarak intra-cluster ,  diukur  jarak antara  semua  anggota  dalam  satu cluster untuk menilai  sejauh  mana  tingkat  kesamaan  antar cluster .  Hasil  jarak intra-cluster memberikan gambaran  tentang  karakteristik  serupa  di  dalam satu kelompok, dengan nilai rendah menunjukkan tingkat  kesamaan  yang  tinggi.  Sementara  itu, dalam  menghitung  jarak antar-cluster ,  diukur jarak  antara centroid (titik  pusat)  masing-masing kelompok  untuk  mengetahui  sejauh  mana  satu kelompok  berbeda  dari  kelompok  lainnya.  Jarak antar-cluster memberikan indikasi  seberapa terpisah  kelompok  satu  sama  lain.  Gambar operator dan parameter Cluster Distence Performance ditunjukan  pada  gambar  9  dan gambar  10,  serta  hasil  uji performance DBI pada tabel 5.
Gambar  10. Parameter Cluster Distence Performance
Tabel 5. Hasil uji performance DBI Jumlah Cluster (K) Performance Evaluation Bavies Bouldin 2 DBI 0,157 3 DBI 0,183 4 DBI 0,213 5 DBI 0,250 6 DBI 0,251 7 DBI 0,245 8 DBI 0,254 9 DBI 0,224 10 DBI 0,222
Pada tabel 5 ditunjukan nilai DBI terkecil terdapat pada K=2 dengan nilai validitas sebesar 0,157.
Tabel 6. Hasil centroid K=2 Atribut Cluster 0 Cluster 1 Jenis Kelamin 0.5 0.5 Jumlah 0.0648938923395445 1 0.0508988294314381 35 Kategori Pendidikan 3.5 3.5528846153846154 Nama Kabupaten /Kota 19.5 6.0
Gambar  11. Visualisasi hasil clustering
Gambar  12. Grafik plot hasil clustering
Gambar  13. Alur tahapan KKD pada Rapidminer

## 4.2.  Pembahasan
Berdasarkan tabel 5 hasil uji performance , dapat dilihat cluster dengan nilai DBI terkecil terdapat pada K=2  dengan  nilai  validitas  sebesar  0.157.  Analisis menunjukan bahwa pembentukan 2 cluster memberikan  hasil  model  yang  optimal,  dengan  pola dan karakteristik:
a. Cluster  0 mencakup  Kabupaten  Bandung  Barat, Kabupaten Bekasi, Kabupaten Karawang, Kabupaten  Pangandaran,  Kabupaten  Purwakarta, Kota  Bandung,  Kota  Banjar,  Kota  Bekasi,  Kota Bogor,  Kota  Cimahi,  Kota  Cirebon,  Kota  Depok, Kota  Sukabumi,  dan  Kota  Tasikmalaya,  dimana korban  dengan  jenis  kelamin  laki-laki  didominasi oleh  tingkat  pendidikan  NA,  tidak  sekolah,  SD, SLTA,  dan  TK  dan  korban  dengan  jenis  kelamin perempuan  didominasi  oleh  tingkat  pendidikan NA,  SD,  SLTA,  Perguruan  Tinggi,  TK,  dan PAUD.
b. Cluster  1 mencakup Kabupaten  Bandung, Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten Cianjur,  Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Garut, Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten  Kuningan, Kabupaten  Majalengka,  Kabupaten  Subang, Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten  Sumedang,  dan Kabupaten  Tasikmalaya,  dimana  korban  dengan jenis  kelamin  laki-laki  didominasi  oleh  tingkat pendidikan  SLTP  dan  PAUD  dan  korban  dengan jenis  kelamin  perempuan  didominasi  oleh  tingkat pendidikan tidak sekolah dan SLTP.
Pengelompokan cluster  0 dan cluster  1, dapat dilihat pada tabel 7 dan tabel 8
Tabel 7. Hasil pengelompokan cluster 0 Nama Kabupaten/Kota Jenis Kelamin Kategori Pendidikan Jumlah Cluster Kabupaten Purwakarta Laki-laki NA 19 0 Kabupaten Purwakarta Laki-laki Tidak Sekolah 0 0 Kabupaten Purwakarta Laki-laki SD 5 0 Kabupaten Purwakarta Laki-laki SLTP 2 0 Kabupaten Purwakarta Laki-laki SLTA 8 0 Kabupaten Purwakarta Laki-laki Perguruan Tinggi 2 0 Kabupaten Purwakarta Laki-laki TK 0 0 Kabupaten Purwakarta Laki-laki PAUD 0 0 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. Kota Banjar Perempuan NA 106 0 Kota Banjar Perempuan Tidak Sekolah 2 0 Kota Banjar Perempuan SD 4 0 Kota Banjar Perempuan SLTP 22 0 Kota Banjar Perempuan SLTA 3 0 Kota Banjar Perempuan Perguruan Tinggi 1 0 Kota Banjar Perempuan TK 0 0 Kota Banjar Perempuan PAUD 0 0 Tabel 8. Hasil pengelompokan cluster 1 Nama Kabupaten/Kota Jenis Kelamin Kategori Pendidikan Jumlah Cluster Kabupaten Bogor Laki-laki NA 4 1 Kabupaten Bogor Laki-laki Tidak Sekolah 7 1 Kabupaten Bogor Laki-laki SD 3 1 Kabupaten Bogor Laki-laki SLTP 5 1 Kabupaten Bogor Laki-laki SLTA 3 1 Kabupaten Bogor Laki-laki Perguruan Tinggi 1 1 Kabupaten Bogor Laki-laki TK 0 1 Kabupaten Bogor Laki-laki PAUD 0 1 ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. ….. Kabupaten Subang Perempuan NA 24 1 Kabupaten Subang Perempuan Tidak Sekolah 0 1 Kabupaten Subang Perempuan SD 13 1 Kabupaten Subang Perempuan SLTP 25 1 Kabupaten Subang Perempuan SLTA 37 1 Kabupaten Subang Perempuan Perguruan Tinggi 1 1 Kabupaten Subang Perempuan TK 2 1 Kabupaten Subang Perempuan PAUD 0 1

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Dari  hasil  penelitian  diperoleh  kesimpulan bahwa,  algoritma k-means  dapat diimplementasikan untuk mengelompokkan korban kekerasan di Provinsi Jawa Barat menggunakan tools Rapidminer . Pengujian  dilakukan  dengan  membentuk  model cluster K=2  sampai  K=10  menggunakan  tipe pengukuran Numerical  Measures dan  metrik  jarak Euclidean  Distance .  Hasil  pengujian  menggunakan metrik  evaluasi Davies  Bouldin  Index  (DBI) dengan nilai  validitas  sebesar  0.157,  diperoleh  pada  K=2, dengan  karakteristik, cluster  0 didominasi  oleh korban dengan tingkat pendidikan NA, tidak sekolah, SD, SLTA, dan TK pada  jenis kelamin  laki-laki,  dan tingkat  pendidikan  NA,  SD,  SLTA,  Perguruan Tinggi,  TK,  dan  PAUD  pada  korban  dengan  jenis kelamin  perempuan. Cluster  1 didominasil  oleh korban  dengan  tingkat  pendidikan  SLTP  dan  PAUD
pada  jenis  kelamin  laki-laki  dan  tingkat  pendidikan tidak  sekolah  dan  SLTP  pada  jenis  kelamin perempuan. Adapun saran untuk penelitian selanjutnya  yaitu  diharapkan  menambahkan  data korban serta gunakan tools yang berbeda.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Noviya  Adawiyah,  Nina  Sulistiyowat,  and ohamad  Jajuli,  “Klasterisasi  Kasus  Kekerasan Terhadap  Anak  dan  Perempuan  Berdasarkan Algoritma K-means ,” Gener.  J. ,  vol.  5,  no.  2, pp. 69–80, 2021.
[2]  R.  Rahma  and  R.  Mufidah,  “Pengelompokan Daerah  Rawan  Kekerasan  Terhadap  Perempuan Dan  Anak  Di  Jawa  Barat  Menggunakan Algoritma K-means ,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan  Pembelajaran  Inform. ,  vol.  7,  no.  3,  pp. 850–857, 2022, doi: 10.29100/jipi.v7i3.3144.
[3]  M.  Nandang,  R.  Resnawaty,  and  A.  Wahyudi, “Pelayanan Sosial Bagi Anak Korban Kekerasan (Social Service for Child Abuse),” Pros. Penelit. dan Pengabdi. Kpd. Masy. , vol. 6, no. 2, p. 123, 2019, doi: 10.24198/jppm.v6i2.19785.
[4]  Kemenpppa, “Data  Kekerasan  Nasional,” SIMFONI  PPA  (Sistem  Informasi  Online Perlindungan  Perempuan  dan  Anak) ,  2023. https://kekerasan.kemenpppa.go.id/ringkasan (accessed Nov. 21, 2023).
[5]  Q.  A’yuni,  A.  Nazir,  L.  Handayani,  and  I. Afrianty,  “Penerapan  Algoritma K-means clustering untuk  Mengetahui  Pola  Penerima Beasiswa  Bank  Indonesia  (BI),” J.  Comput. Syst.  Informatics ,  vol.  4,  no.  3,  pp.  530–539, 2023, doi: 10.47065/josyc.v4i3.3343.
[6]  M.  Herviany,  S.  Putri  Delima,  T.  Nurhidayah, and  K.  Kasini,  “Perbandingan  Algoritma K- means dan  K-Medoids  untuk  Pengelompokkan Daerah  Rawan  Tanah  Longsor  Pada  Provinsi Jawa  Barat,” MALCOM  Indones.  J.  Mach. Learn.  Comput.  Sci. ,  vol.  1,  no.  1,  pp.  34–40, 2021, doi: 10.57152/malcom.v1i1.60.
[7]  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.
[8]  D. A. T. Devanta, “Optimization of the K-means clustering Algorithm  Using  Davies  Bouldin Index  in  Iris  Data  Classification,” KLIK  Kaji. Ilm. Inform. dan Komput. , vol. 4, no. 1, pp. 545– 552, 2023, doi: 10.30865/klik.v4i1.964.
[9]  T.  N.  P.  Halimatu  Sa’diah,  Ultach  Enri, “PENERAPAN ALGORITME K-MEANS DALAM  SEGMENTASI  DAERAH  RAWAN KEKERASAN  ANAK  DI  JAWA  BARAT,” vol. 7, no. 2, pp. 1351–1357, 2023.
[10]  D.  K.  Sitinjak,  B.  A.  Pangestu,  and  B.  N.  Sari, “Clustering  Tenaga  Kesehatan  Berdasarkan
Kecamatan di Kabupaten
Karawang Menggunakan  Algoritma K-means ,” J.  Appl. Informatics  Comput. ,  vol.  6,  no.  1,  pp.  47–54, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3855.
[11]  A.  Wibowo,  Moh  Makruf,  Inge  Virdyna,  and Farah  Chikita  Venna,  “Penentuan  Klaster
Koridor  TransJakarta  dengan  Metode  Majority Voting pada Algoritma Data Mining,” J. RESTI (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol.  Informasi) ,  vol.  5, no. 3, pp. 565–575, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3041.
[12]  G.  Triyandana,  L.  A.  Putri,  and  Y.  Umaidah, “Penerapan Data Mining Pengelompokan Menu Makanan  dan  Minuman  Berdasarkan  Tingkat Penjualan  Menggunakan  Metode K-means ,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 6, no. 1, pp. 40– 46, 2022, doi: 10.30871/jaic.v6i1.3824.
[13]  F.  P.  Ferdy  Pangestu,  N.  Y.  Nur  Yasin,  R.  C. Ronald  Chistover  Hasugian,  and  Y.  Yunita, “Penerapan  Algoritma K-means Untuk
Mengklasifikasi Data Obat,” J. Sisfokom (Sistem
Inf.  dan  Komputer) ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  53–62, 2023, doi: 10.32736/sisfokom.v12i1.1461.
[14]  N.  Buslim  and  R.  P.  Iswara,  “Pengembangan Algoritma  Unsupervised  Learning  Technique Pada Big Data Analysis di Media Sosial sebagai media  promosi  Online  Bagi  Masyarakat,” J. Tek.  Inform. ,  vol.  12,  no.  1,  pp.  79–96,  2019, doi: 10.15408/jti.v12i1.11342.
[15]  T.  Wahyudi  and  T.  Silfia,  “Implementation  of Data Mining Using K-means  clustering Method To  Determine  Sales  Strategy  in  S&R  Baby Store,” J. Appl. Eng. Technol. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 93–103, 2022, doi: 10.37385/jaets.v4i1.913.
[16]  W.  Wahyu  Pribadi,  A.  Yunus,  and  A.  S. Wiguna,  “Perbandingan  Metode K-means Euclidean  Distance  Dan  Manhattan  Distance Pada Penentuan Zonasi Covid-19 Di Kabupaten Malang,” JATI  (Jurnal  Mhs.  Tek.  Inform. ,  vol.
6, no. 2, pp. 493–500, 2022, doi: 10.36040/jati.v6i2.4808.
[17]  F. Achmad, O. Nurdiawan, and Y. Arie Wijaya, “Analisa  Pola  Transaksi  Pembelian  Konsumen Pada  Toko  Ritel  Kesehatan  Menggunakan Algoritma  Fp-Growth,” JATI  (Jurnal  Mhs. Tek. Inform. ,  vol.  7,  no.  1,  pp.  168–175,  2023,  doi: 10.36040/jati.v7i1.6210.
[18]  M.  A.  Sundari,  R.  Pane,  and  R.  Rohani,  “Data Mining Clustering  Korban Kejahatan Pelecehan Seksual dengan Kekerasan Berdasarkan Provinsi  Menggunakan  Metode  AHC,” Build. Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol.  5,  no.  1,  2023, doi:
10.47065/bits.v5i1.3499.