## PENERAPAN METODE K-MEDOID PADA ANALISIS RESPON EMOSI MARAH WANITA PENDALUNGAN BERBASIS WEB
Rosiedatun Rizki Alawiyah, Ali Mahmudi, Sentot Achmadi Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia risrra10oktober1999@gmail.com

## ABSTRAK
Beberapa  aspek  yang  dapat  memicu  marahnya  seorang  wanita  terutama  wanita  pendalungan.  Wanita pendalungan  yang  dikenal  tidak  bisa  marah  karena  adanya  rasa  segan  dan  enggan untuk marah  membuat para lawan bicara terheran apakah wanita pendalungan ini tidak dapat marah? Oleh karena itu penelitian ini menguak beberapa aspek yang memungkinkan untuk dapat memicu marahnya seorang wanita. Aspek - aspek tersebut antara lain  suami, anak,  orang tua,  saudara dan  pekerjaan.  Dari  aspek-aspek  dikumpulkan  beberapa  pertanyaan  yang memungkinkan  untuk  memunculkan  respon  emosi  wanita.  Yang  mana  akan  dilakukan  penggolongan  tingkat respon emosi wanita dengan  menggunakan teknik clustering dengan menerapkan metode K-Medoid . Tingkatan respon emosi wanita pendalungan itu sendiri terdiri dari 5, yaitu tidak pemarah, sedikit marah, agak marah, marah dan sangat pemarah. Pada penelitian ini mendapatkan 5 cluster respon emosi marah wanita dengan menggunakan metode K-Medoids yaitu tidak pemarah, sedikit marah, agak marah, marah dan sangat pemarah. Pelabelan tersebut didapatkan berdasarkan  dominan  jawaban  respon  emosi  marah  berdasarkan  kuesioner  yang  telah  dijawab  oleh responden. Sistem clustering untuk analisis respon  emosi marah  wanita pendalungan pada penelitian ini  mampu memberikan  hasil clustering dan  juga  menampilkan  hasil  persentase  analisa  dan  juga  hasil  akurasi.  Sistem pendukung  yang dibuat adalah  informasi  yang diperoleh dari survei  yang telah disampaikan kepada responden dari berbagai daerah, kemudian pada saat itu hasil dari kuisioner akan dikumpulkan dengan menggunakan metode K-Medoid. Hasil uji keakurasian  dapat  menghasilkan 3 cluster  berupa presentase  yaitu  , cluster 1 sebesar 24%, cluster 2 sebesar 26% dan cluster 3 sebesar 25%.
Kata Kunci : Clustering, K-Medoid Clustering , Wanita Pendalungan, Respon Emosi

## 1. PENDAHULUAN
wanita  yang  berbakti,  setia,  lembut,  menjaga harga diri keluarga, dapat memahami dan memahami orang  lain  serta  perhatian.  Hal  ini  terlihat  dari bagaimana  wanita  menghargai  pasangannya,  tidak banyak menuntut dan tunduk pada suaminya. Seorang wanita  dapat  mengakui  semua  keadaan  bahkan  yang paling  parah  tanpa  penundaan  sesaat.  Wanita  paling cerdas  untuk  menahan  sakit  dan  cerdas  untuk menguraikannya.  Tidak  hanya  pasangan  yang  dapat mempengaruhi kemarahan seorang wanita, kemarahan seorang  wanita  dapat  dipengaruhi  oleh  keadaannya saat  ini,  seperti  suami,  anak,  orang  tua,  saudara, pekerjaan.  Wanita  dapat  memiliki  kekuatan  antusias yang  luar  biasa  untuk  menahan  keresahan  pribadi meskipun  menghadapi  gangguan  dan  frustrasi  yang luar biasa. Bagi wanita [2], tidak pantas menunjukkan perasaan  secara  berlebihan,  apalagi  menunjukkan perjuangan. Penelitian ini diarahkan untuk mengetahui reaksi marah antusias para wanita yang menggunakan prosedur  pengelompokan  [3]  atas  informasi  yang didapat dari survei tersebut. Prosedur pengelompokan digunakan  untuk  menemukan  di  mana  informasi berada dalam kelompok cluster.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penilitian Terkait
Menurut penelitian Marlina, Putri, dan Fernando (2018)  [1]  meneliti  permasalahan  tentang  dampak
penolakan  disebuah  lingkungan  dan  masalah  social lainnya  yang  menimpa  seseorang  yang  menderita cacat, sehingga mendorong dari berbagai pihak untuk melakukan  proses  pencegahan  sedini  mungkin. Pertumbuhan  dan  pengembangan  anak  juga  dapat terganggu saat usia  dibawah  18 tahun. Langkah awal yang dapat  dilakukan  yaitu  dengan  memperkirakan wilayah mana saja yang menderita cacat tertinggi.  Dengan  memanfaatkan  persebaran  data penderita cacat. Teknik clustering dengan memanfaatkan  gabungan  dua  metode  yaitu K- Medoids dan K-Means memberikan  hasil  bahwa metode K-Medoids mampu melakukan pengelompokkan data persebaran anak cacat.
Menurut  penelitian  Asminatun, Wakhidah,  dan Putri  (2020)  pada  Penerapan  Metode  K-Medoids Untuk  Pengelompokkan  Kondisi  Jalan  di  Kota Semarang  [2],  penelitian yang  menggunakan  metode K-Medoids dalam penelitiannya dari aplikasi roadroid didapatkan  data  sejumlah  638  dengan  memiliki attribute  antara  lain  nama  jalan,  prosentase  kondisi jalan baik,  sedang, rusak ringan  dan  juga rusak  berat. Data  yang  dikelompokkan  oleh  peneliti  tersebut berhasil  dikelompokkan  menjadi  4  cluster  yang mana dapat  menunjukkan  tingkat  frekuensi  jalan  kondisi baik, sedang, rusak ringat dan  juga berat. Berdasarkan hasil dari pengujian kualitas cluster dengan menggunakan silhoetteco  efficient bahwa  jumlah cluster 2  merupakan cluster yang  kualitasnya  paling
baik,  dikarenakan  hasilnya  paling  mendekati  angka 1.
Untuk analisis pengelompokkan data dari kondisi jalan  rusak  lebih  baik  menggunakan cluster 2. Sehingga data yang dihasilkan dari penerapan metode tersebut  yaitu  K-Medoid  akan  semakin  mendekati ketepatan pengelompokkan data kondisi jalan.
Menurut penelitian Sindi (2020)  tentang Analisis Algoritma K-Medoids Clustering Dalam Pengelompokkan  Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia [6] yang  dilakukan  pada  tahun  2020. Penelitian  yang dilakukan  pada  tahun  2020  mendapatkan  data  yang ditampung  pastinya  banyak  sekali,  apalagi seluruh wilayah  Indonesia.  Berdasarkan  data yang  diperoleh, peneliti  dapat  melihat  dari  pola-  pola  penentuan pengelompokkan dari penyebaran  penyakit covid-19 yang  dilakukan berdasarkan nilai test.
Berdasarkan pengelompokkan  dalam  penelitian tersebut menujukkan  hasil  bahwa  masyarakat  yang berasal  dari  berbagai  wilayah  Indonesia  yang memiliki ciri-ciri antara lain suhu badan diatas 36,9 o C disertai  demam  dan  juga  batuk  yang  sampai berkelanjutan,  menunjukkan bahwa salah satu ciri-ciri dari  gejala  penyakit covid-19 .     Menurut  penelitian Hardiyanti, Tambunan, dan Saragih (2019) tentang Penerapan  Metode  K-Medoids  Clustering  Pada Penanganan Kasus Diare Di Indonesia [3] tahun  2019 mendapatkan  kesimpulan  bahwa  penerapan data mining  yang  menggunakan  algoritma K-Medoids untuk  pengelompokkan  penanganan  kasus  diare menurut  provinsi.  Data  uji  yang  diperoleh  peneliti disini yaitu sebanyak 34 provinsi dengan menggunakan  2 cluster . Cluster yang  pertama  yaitu (nilai  rendah)  sebanyak 31, cluster kedua  yaitu (nilai tinggi) sebanyak 3. Hasil yang diperoleh berdasarkan penelitian  tersebut  yang  diperoleh  dalam  melakukan mengkluster jumlah penanganan kasus diare yang ada di  Indonesia  pada  tahun  2017  menggunakan  metode ini  adalah  jumlah  provinsi  yang  termasuk  kedalam cluster pertama (nilai rendah) yang memiliki jumlah 31 provinsi.  Sedangkan,  yang  termasuk  kedalam cluster kedua  yaitu  (nilai  tinggi)  terdapat  3  provinsi,  yaitu Jawa Barat, Jawa Tengah dan Jawa Timur. Hasil yang diperoleh oleh peneliti tersebut sama dengan hasil yang telah  di  implementasikan  ke  dalam  software rapidminer versi 5.3.

## 2.2. K-Medoid
K-Medoid  merupakan  salah  satu metode  yang mana digunakan kedalam clustering . K- Medoid adalah metode K-  Medoid menggunakan  object  sebagai perwakilan  pusat cluster untuk  setiap cluster. Sedangkan K-Means dia  menggunakan  nlai  rata-rata ( Mean) sebagai  pusat  cluster. K-  Medoid memiliki kelebihan untuk mengatasi kelemahan pada algoritma K-Means [5] yang sesnsitif terhadap noise dan outlier. Berikut, langkah-langkah metode K-Medoid ini : 1. Cleaning  data  :  menghapus  data-data  yang tidak relevan / tidak valid.
2. Transformasi  data  :  mngubah  data  text  menjadi
numerik.
3. Normalisasi  data  :  Mencari  nilai  minimum dan maksimum  dari  setiap  data  yang  telah  di numerikan.
4. Mentukan jumlah kluster yang di inginkan. Misal K = 2. Pilih secara acak sebanyak K dari n data.
5. Ambil acak medoid nya. Misal objek yang ambil adalah data 18 dan 19.
6. Hitung  jarak  masing-masing objek dengan objek sementara dengan metode euclidean distance.
7. Tandai  jarak  terdekat  object  ke  K-Medoid, kemudian hitung totalnya.
8. Penentuan  anggota  cluster  terhadap  K-  Medoid sementara.
9. Di  Lakukan  iterasi  K-Medoid.  (Ulangi  langkah 4-8).
10. Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  menghitung nilai total distance baru – total  distance lama. Jika S < 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk  sekumpulan  k  objek  baru  sebagai medoid.  Jika  mendapatkan  hasil  percobaan pengurangan  sudah  lebih  dari  0  maka  hasil clustering mencari K-Medoid berhenti.

## 2.3. Wanita Pendalungan
Pendalungan  adalah  gambaran  wilayah  yang menampung  beragam  kelompok  etnik  dengan  latar belakang budaya berbeda, yang kemudian melahirkan proses hibridisasi budaya. Berdasarkan karakter sosio- kultural  masyarakatnya,  wilayah  kebudayaan.  Jadi, pada dasarnya wanita pendalungan adalah wanita Jawa dan budaya pendalungan dari daerah itu sendiri.

## 2.4. Respon Emosi
Berbagai  jenis  reaksi  antusias  menggabungkan reaksi  emosi  positif  (perasaan  yang  menyenangkan) dan  reaksi  emosi  negatif  (perasaan  mengerikan). Reaksi antusias yang baik adalah perasaan yang dapat menimbulkan  kasih  sayang  yang  baik  bagi  individu yang  mengalaminya,  khususnya  goyangan  yang menawan  dan  menenangkan.  Sementara  itu,  reaksi penuh gairah  yang  menimbulkan sentimen pesimistis terhadap  individu  yang  menghadapinya,  dampaknya meliputi kebencian, penghinaan, ketakutan, dll.
Emosi  merupakan  pengalaman  yang  efektif  disertai dengan  penyesuaian  batin  secara menyeluruh  yang aman  keadaan  mental  dan fisiologi  seseorang  sedang mengalami kondisi  yang  meluap-luap  dan  juga dapat terlihat dengan  tingkah  laku  yang  nyata.  Prinsip  dari emosi  [6]  yaitu  menggambarkan  perasaan  dari seseorang dalam menghadapi berbagai macam situasi yang berbeda-beda. Wanita cenderung lebih emosional dan lebih penuh perasaan daripada laki-laki dikarenakan  seorang  laki-laki lebih  dominan  rasional dan menggunakan logika [7].
Berdasarkan  berbagai  macam  penyebab  dari kemarahan seorang wanita tentunya berbeda-beda [8]. Semua  tergantung  dari  segi  kondisi  dan  lingkungan sekitar. Beberapa aspek yang mempengaruhi kemarahan wanita, aspek pertama suami, aspek kedua
anak, aspek ketiga  orang  tua,  aspek  keempat  saudara dan aspek pekerjaan [9]
Melihat  gambaran  beberapa  perspektif  di  atas, cenderung  beralasan  bahwa  ketidaksenangan  wanita pendalungan  dapat  disebabkan  oleh  hambatan  dalam mencapai  suatu  tujuan  dan  selanjutnya  melakukan beberapa aktivitas. Selain itu, kemarahan sosok wanita pendalungan juga dapat dipicu oleh ucapan dari orang lain  yang  dapat  menyakiti  hari  seorang  wanita  [10] berupa ancaman fisik dan perilaku dari seseorang lain yang dapat menimbulkan psychological insultment .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Pengumpulan Data
Teknik pengumpulan data menggunakan metode kuesioner atau angket, yaitu teknik pengumpulan data dengan cara mengajukan pertanyaan  dalam  bentuk pertanyaan  yang  memicu respon  marah  wanita, kemudian  akan  dijawab  oleh responden  secara  tertulis  di  formulir  kuesioner.  Lalu kuesioner  yang  sudah  di  isikan  oleh  responden  akan dianalisis dan diolah kedalam sistem datanya.

## 3.2. Pengolahan Data
Teknik pengolahan data pada penelitian ini  yaitu data  yang diperoleh  berdasarkan kuesioner  kemudian diolah,  sehingga  yang  awalnya  berupa  data  text menjadi data numeric agar bisa lebih dilakukan proses perhitungan untuk mencari cluster- cluster .

## 3.3. Desain Sistem
Desain Sistem digunakan untuk gambaran umum dalam  proses  pengambilan input data  sampai output data yang dihasilkan oleh sistem. Desain Sistem dapat dilihat pada Gambar 1
Gambar 1. Desain Sistem Clustering
Berdasarkan  gambar  1  blok  diagram  sistem, maka  langkah-langkah  yang  dilakukan  pada  sistem penerapan  metode K-Medoid pada clustering analisis respon marah wanita jawa adalah sebagai berikut.
a. Data  kuesioner  akan  menjadi  data  yang  akan diproses  yaitu  dari  nilai  setiap  responden  pada jawaban kuesioner respon emosi.
b. Kemudian setelah  mendapatkan  data yang sudah didapat,  proses clustering akan
c. berlangsung  dan  menghasilkan cluster sesuai dengan jumlah cluster yang dipilih.
d. Selanjutnya  dilakukan  analisa  anggota  apa saja yang ada dalam cluster tersebut.
e. Pada anggota cluster dilakukan  analisa  jawaban respon  emosi  pada  setiap  aspek  untuk mengetahui berapa persentase tingkat kemarahannya.
f. Terakhir,  pada  hasil clustering dilakukan perhitungan  akurasi  untuk  melihat  berapa  nilai akurasi  clustering yang  didapatkan  pada metode K-Medoid ..

## 3.4. Struktur Menu
Dari aplikasi yang akan dikembangkan, terdapat beberapa  menu  yang  ditampilkan untuk  menunjang kebutuhan pengguna. Dibawah  ini merupakan  gambar struktur menu
Gambar 2. Struktur Menu
Seperti  pada  gambar  2  Pada  Website  ini ada beberapa Menu, yaitu :
1. Halaman User untuk mengisi kuisioner
2. Menu Login untuk Admin.
3. Menu  List  Kuisioner  untuk  mengecek  data dari responden
4. Menu K-Medoid untuk memilih cluster
5. Tombol  Hitung  K-medoid  untuk  melakukan proses clustering
6. Tombol  Analisa  untuk mengetahui nilai hasil dari pemicu kemarahan seorang wanita

## 3.5. Flowchart
Untuk  cara  kerja  dari  website  yang  akan dikembangkan  dapat  dilihat  seperti  pada  gambar  3 dibawah ini
Gambar 3. Tampilan flowchart aplikasi
Pada flowchart tersebut  algoritma  dengan menggunakan  notasi  garis.  Flowchart  merupakan gambar  atau  bagan  yang  memperlihatkan urutan atau langkah-langkah dari  suatu  program  dan  hubungan antar  proses  beserta  pernyataannya.  Gambaran  ini dinyatakan  dengan  simbol.  Dengan  demikian  setiap simbol  menggambarkan  proses  tertentu.  Sedangkan antara proses digambarkan dengan garis penghubung. Dengan  menggunakan flowchart  akan  memudahkan kita untuk melakukan pengecekan bagian-bagian yang terlupakan  dalam  analisis  masalah.  Disamping  itu flowchart  juga  berguna  sebagai  fasilitas  untuk berkomunikasi  antara  pemrograman  yang  bekerja dalam  tim  suatu  proyek.  Flowchart  menolong  analis dan  programmer  untuk  memecahkan  masalah  ke dalam segmen- segmen yang lebih kecil dan menolong dalam  menganalisis  alternatif-alternatif  lain  dalam pengoperasian.

## 3.6. Flowchart K-Medoid
Pada  proses  alur  jalannya  sistem  dapat  dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Flowchart
Sistem  Clustering  Pada flowchart tersebut merupakan cara  penulisan algoritma dengan menggunakan  notasi  garis.  Flowchart  merupakan gambar atau bagan yang memperlihatkan urutan  atau langkah-langkah  dari  suatu  program  dan hubungan  antar  proses  beserta  pernyataannya. Gambaran  ini  dinyatakan  dengan  simbol.   Dengan demikian  setiap  simbol  menggambarkan  proses tertentu.  Sedangkan  antara  proses  digambarkan dengan  garis  penghubung.  Dengan  menggunakan flowchart  akan  memudahkan  kita  untuk  melakukan
pengecekan  bagian-bagian  yang  terlupakan  dalam analisis  masalah.  Pada  Flowchart  K-  Medoid  ini sebelum  dilakukan  proses cleaning  data dan transformasi  data  masih  merupakan  data  yang  belum relevan atau data tersebut masih belum valid. Ada data yang kosong. Akan tetapi, setelah melalui sistem yang tersedia  pada  kuesioner online .  Data  kosong tersebut diminta  agar  tidak  kosong  atau  harus  diisikan semuanya,  sehingga  data  tersebut lengkap  dan  siap untuk dilakukan proses klasterisasi

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Implementasi Sistem
Implementasi  sistem  merupakan  implementasi dari  perancangan  antarmuka  sistem  yang  dibuat bentuk layout .  Rancangan  yang  dibuat  tersebut kemudian  diimplementasikan  untuk  membangun aplikasi menggunakan PHP sebagai bahasa pemrograman. Berikut merupakan Clustering Respon Emosi  Marah  Wanita  Pendalungan pada interface yang ada pada sistem.

## 4.2. Tampilan Halaman User
Pada tampilan kuesioner yang disebarkan kepada responden yang mana nantinya kuesioner ini akan diisi oleh responden dan tidak boleh ada yang terlewatkan.
Gambar 5. Tampilan HalamanUser

## 4.3. Tampilan Halaman Login Admin
Pada  Gambar  6  merupakan  tampilan  dari halaman  login  pengguna.  Terdapat form  input username dan password yang digunakan sebagai data untuk  proses  autentikasi  atau validasi  login  pengguna sistem serta pemberian hak akses pada pengguna
Gambar 6. Tampilan Halaman Login Admin
4.4. Tampilan Halaman Awal Sistem
Pada tampilan awal, terdapat button click dimana button ini akan digunakan untuk upload file data yang akan  di upload dan  dilakukan  proses  perhitungan. Pada  Gambar  7  Juga terdapat tab  menu pilihan  yaitu K-  Medoid .  Pada halaman awal  juga  terdapat tombol
drop down yang mana jika dilakukan click maka akan muncul  angka-angka cluster yang  akan  di  bentuk. Selain itu, juga terdapat button click proses. Jadi, jika file data excel sudah di upload selanjutnya pilih jumlah cluster yang  akan  dibentuk  lalu  klik button proses maka system akan memproses sesuai dengan tab menu mana yang dipilih.
Gambar 7. Tampilan Halaman Awal Sistem

## 4.5. Tampilan Halaman Clustering
Pada  gambar  8  menjelaskan  tentang  bagaimana jika  hasil  yang  muncul  adalah  hasil clustering lalu ketika  user  menekan  tombol  analisa,  untuk  melihat persentase setiap aspeknya.

## Gambar 8. Tampilan Halaman Clustering

## 4.6. Tampilan Halaman Analisa
Pada  Gambar  9  adalah  hasil  sebelum dilakukan langkah  pengambilan  pusat cluster langkah  awal metode ini yaitu mencari minimum dan maximum data serta normalisasi.

## Gambar 9. Tampilan Halaman Analisa

## 4.7. Perhitungan Hasil Persentase Analisa
Berikut  adalah  proses  perhitungan  dari  hasil persentase analisa :
Jumlah Responden menjawab per-emosi setiap cluster dibagi jumlah responden setiap cluster di kali 100% Contoh :
(Suami tidak marah cluster 1) :
Total data suami (A) = 128 Data  Suami  tidak  marah  (B)  =  23 Hasil  (B/A)*100 = 17.96875
Ambil 2  angka  di  belakang  koma  dari  hasil 17.975

## 4.8. Perhitungan Hasil Global
Berikut  adalah  proses  perhitungan  dari  hasil global :
Total Data (A) = 2 Seluruh  Hasil  (B)  =  1.9880143463721  Global  = 1/(A)*(B)
4.9. Analisa Respon Emosi Marah Wanita
Untuk  mengetahui pola  sebuah cluster ,  dalam kasus ini data di uji coba  klasterisasi  didapatkan  dari berbagai  daerah.  Dari  data  yang  diperoleh  sistem menghasilkan  3 output berupa  3 cluster ,  masing- masing cluster memiliki  anggota  sesuai  dengan pembagian  kelompok.  Yaitu   kelompok  responden marah  dan  sangat  marah.  Rincian  hasil  proses clustering dari  metode K-Medoids yang  dibagi menjadi 3 cluster adalah sebagai berikut : Table 1. Anggota Cluster Cluster 1 Cluster 2 Cluster 3 Data 1, 6, 7, 8, 10, 11, 12, 13, 14, 16, 17, 18, 19, 20, 21, 22, 24, 26, 27, 28, 30, 31, 32, 33, 34, 35, 36, 38, 40, 41, 43, 54, 56, 58, 70, 74, 75, 76, 82, 96, 100, 101, 102, 104, 105, 106, 107 3, 9, 37, 39, 42, 44, 46, 67, 68, 69, 71, 72, 73, 77, 80 2, 4, 5, 15, 25, 29, 45, 47, 48, 49, 50, 51, 52, 53, 55, 57, 59, 60, 61, 62, 63, 64, 65, 66, 78, 79, 81, 83, 84, 85, 86, 87, 88, 89, 90, 91, 92, 94, 95, 97, 99, 103
Pada  Tabel  6.1  terlihat  anggota  pada cluster 1, cluster 2. Cluster 1  terdapat  11  anggota, cluster 2 terdapat  29  yang  mana  data  yang  diperoleh  ini,  akan dilakukan analisa setiap cluster nya.
Table 2. Hasil Uji Aspek Suami Respon Emosi Cluster 1  Cluster 2  Cluster 3 Tidak Marah 18.11% 20.00% 16.28% Sedikit Marah 23.47% 9.17% 11.34% Agak Marah 13.27% 8.33% 10.76% Marah 22.96% 12.50% 16.86% Sangat Marah 22.19% 50.00% 44.77% Table 3. Hasil Uji Aspek Anak Respon Emosi Cluster 1  Cluster 2 Cluster 3 Tidak Marah 11.84% 37.33% 27.44% Sedikit Marah 22.04% 22.00% 20.47% Agak Marah 21.43% 12.00% 19.07% Marah 24.29% 8.00% 17.91% Sangat Marah 20.41% 20.67% 15.12% Table 4. Hasil Uji Aspek Orang Tua Respon Emosi Cluster 1  Cluster 2 Cluster 3 Tidak Marah 13.06% 42.00% 31.16% Sedikit Marah 24.49% 20.00% 23.95% Agak Marah 23.47% 10.00% 12.79% Marah 20.41% 2.67% 9.07% Sangat Marah 18.57% 25.33% 23.02%
Table 5. Hasil Uji Aspek Saudara Respon Emosi Cluster 1  Cluster 2 Cluster 3 Tidak Marah 4.69% 30.00% 28.84% Sedikit Marah 12.45% 18.00% 14.42% Agak Marah 16.33% 13.33% 21.16% Marah 26.53% 8.67% 15.12% Sangat Marah 40.00% 30.00% 20.47%

## Table 6. Hasil Uji Aspek Pekerjaan
Respon Emosi Cluster 1  Cluster 2 Cluster 3 Tidak Marah 15.51% 2.00% 8.60% Sedikit Marah 19.39% 0.00% 1.16% Agak Marah 18.98% 0.67% 3.02% Marah 26.73% 0.67% 7.44% Sangat Marah 19.39% 96.67% 79.77%
Pada Tabel Analisis yang telah diwarnai kuning adalah  hasil  dari  pengujian  reaksi  marah  dan  sangat marah  di  setiap  kelompok  di  semua  sudut.  Pada kelompok  1,  reaksi  marah  marah  dan  sangat  marah tidak  ditemukan  di  semua  sudut  pandang,  untuk kelompok  2  reaksi  marah  marah  dan  sangat  marah mencakup  semua  sudut  pandang,  khususnya  suami, anak,  orang  tua,  saudara  dan  pekerjaan  sedangkan untuk  kelompok  3  reaksi  marah  dan  sangat  marah termasuk  bagian dari suami, anak dan saudara.  Rata- rata  jawaban  marah  dan  sangat  marahpada cluster 1  sebesar  24% cluster 2  sebesar 26% dan cluster 3 sebesar 25%.
Kemudian, untuk hasil klaterisasi diatas dilakukan  perhitungan silhouette  coefficient  (SC). Diperoleh  nilai  SC  sebesar  0,74774935701894  yang berarti  kualitas  dan  kekuatan  kelompok  terbentuk menggunakan  metode  K-Medoid  diatas  termasuk memiliki  “STRUKTUR  KUAT”  dapat  dianalisa bahwa  wanita  pendalungan  terbagi  menjadi  tiga golongan. Pada golongan 1, yang berada di kelompok 1, di mana tidak ada alasan untuk marah dapat dikenal sebagai kumpulan responden yang tidak marah. Untuk kelompok  2  yang  berada  pada  kelompok  2  yang pemicu  kemarahannya  dari  seluruh  aspek  (suami, anak-anak,  orang  tua,  saudara  dan  pekerjaan)  yang memicu rasa marah dapat disebut dengan berkumpulnya  responden  yang  pemarah,  dan  untuk kelompok  3  yang  berada  di  kelompok  3,  dimana bagian  dari  suami,  anak  dan  anggota  keluarga  dapat diketahui sebagai responden golongan agak pemarah. Setelah  mengetahui  masing-masing pusat cluster dan mendapatkan anggota untuk  setiap cluster dari proses perhitungan clustering selanjutnya  mendapatkan  hasil clustering nya  dengan  masing-masing  label  yang berbeda. Total data pada penelitian dengan menggunakan metode K-Medoids yaitu 107 responden. Pada cluster 1 terdapat 49 data. Pada cluster 2  terdapat  15  data.  Pada cluster 3  terdapat  43 data.Selanjutnya  dilakukan  analisa  respon  emosi marah dan sangat marah pada setiap cluster di semua aspek.
Kemudian untuk mendapatkan keakuratan sistem dengan  menggunakan  metode  ini  mendapatkan  hasil
akurasi  sebesar  0,74774935701894  yang  artinya sistem  analisis  respon  marah  wanita  pendalungan dengan  menerapkan  metode K-Medoids dikatakan “STRUKTUR  KUAT”  sesuai  dengan  aturan  kriteria subjektif  pengukuran  pengelompokan  berdasarkan Silhouette Coefficient .

## 4.10. Pengujian Black Box
Pengujian black box adalah pengujian yang dapat dilakukan  dengan  melakukan  sebuah  pengamatan, pada  hasilnya  melalui  beberapa  data  uji  dan memeriksa  hasil  fungsional  dari  perangkat  lunak tersebut.  Pengujian  Black  Box  berfokus  pada spesifikasi fungsional  dari  perangkat  lunak.  Tujuan dari  pengujian  Metode  Black  Box  ini  untuk menemukan kesalahan  fungsi pada program.

## 4.11. Pengujian Halaman Login
Tabel 7. Pengujian Halaman Login
No Studi Kasus Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Hasil Pengujian 1 Mengoso ngkan kolom email dan password Sistem akan menampilka n text dengan tulisan "Please fill out this field” Tampilan text dengan tulisan "Please fill out this field” Sesuai 2 Mengisi kolom username dan password Sistem akan tertuju ke halaman K- medoid, dengan fitur pilih cluster, hitung K- medoid Tampilan halaman K- medoid, dengan fitur pilih cluster, hitung K- medoid Sesuai 4.12. Pengujian Halaman Data Kuisioner
Tabel 8. Data Kuisioner No  Tujuan Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Hasil Penguji an
1 Halaman Data Kuisioner
Sistem akan menampilkan list data responden , seacrh data responden dan fitur export data semua. Tampila n list data respond en dan fitur export data semua.
Sesuai
2 List data kuisioner Sistem akan menampilkan data nama responden,
usia responden, pendidikan terakhir responden,
Pekerjaan responden, dan
Action yang berupa edit, export, hapus.
Tampila n data nama respond en, usia responden, pendidikan terakhir responden, Pekerjaan responden, dan Action yang berupa edit, export, hapus.
Sesuai 3 Search data
Sistem akan menampilkan data responden yang dicari oleh admin Tampilan data responden yang dicari oleh admin
Sesuai 4  Action Sistem akan menampilkan fitur edit, export, hapus pada setiap field data responden Tampilan fitur edit, export, hapus pada setiap field data respond en
Sesuai
5. Expor Data semua Sistem akan mengexport semua data pada List data kuisioner yang berekstensi xls Export semua data pada List data kuisioner yang berekstensi xls Sesuai

## 4.13. Pengujian Halaman K-medoid
Tabel 9. Pengujian Halaman K-medoid No Tujuan Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Hasil Pengujian
1 Halaman Kmedoid Sistem akan menampilkan dengan fitur pilih cluster, hitung K- medoid
Tampilan fitur pilih cluster, hitung K- medoid Sesuai 2 Fitur Pilih Cluster Sistem akan menampilkan pilihan jumlah
cluster yang aka ditampilkan pada halaman K- medoid pilihan jumlah cluster yang aka ditampil kan pada halaman K- medoid Sesuai 3 Fitur K- Medoid Sistem akan menampilkan data cluster,
nama responden, daerah responden ,cost responden dan 2 fitur yaitu hitung SC Cluster dan analisa Tampilan data cluster, nama responden, daerah responden dan cost responden Sesuai 4 SC Cluster Sistem akan menampilkan nilai SIJ dari setiap cluster
Tampilan
Sistem akan menam pilkan nilai
SIJ dari setiap cluster Sesuai 5. Analisa Sistem akan menampilkan field kategori, emosi, dan presentase cluster
Tampila n menam pilkan field kategori , emosi, dan presenta se cluster Sesuai

## 4.14. Pengujian Halaman Data Home
Tabel 10. Pengujian Halaman Data Home No Tujuan Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Hasil Pengujian 1 List Data
Home Sistem akan menampilkan field judul, keterangan judul, penjelasan, Alur, Nama, Jurusan, Keterangan, Banner, dan Foto
Tampila n field judul, keterang an
judul, penjelas an, Alur, Nama, Jurusan, Keteran gan, Banner, dan Foto
Sesuai

## 4.15. Pengujian Halaman Data About Us
Tabel 11. Pengujian Halaman About Us No Tujuan Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem
Hasil
Pengujian
1
List Data About
Sistem akan menampilkan field Banner, Tujuan, Sasaran, dan Alasan Tampila n field Banner, Tujuan, Sasaran, dan Alasan Sesuai

## 4.16. Pengujian Halaman Home
Tabel 12. Pengujian Halaman Home No  Tujuan Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Hasil Pengujian 1 Home
Sistem akan menampilkan penjelasan judul website, alur website, dan profil programmer Tampilan penjelasan website, alur website, dan profil programm er
Sesuai

## 4.17. Pengujian Halaman About Us
Tabel 13. Pengujian Halaman About Us No Tujuan Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Hasil Pengujian 1 About Website Sistem akan menampilkan penjelasan website Tampilan penjelasan website, fitur about website, dan contact us Sesuai 2 Contact Us Sistem akan menampilkan kontak yang bisa dihubungi Tampilan kontak yang bisa dihubungi Sesuai

## 4.18. Pengujian Halaman Tutorial
Tabel 14. Pengujian Halaman Tutorial No Tujuan Hasil Yang Diharapkan Hasil Sistem Hasil Pengujian 1 Halaman Tutorial Sistem akan menampilkan logo youtube, dan video tutorial penggunaan Tampilan logo youtube, dan video tutorial pengguna an Sesuai
Dari  pengujian Black  Box  Software  Testing tersebut  termasuk  jenis System  Testing yang menggabungkan  beberapa  jenis  pengujian.  Biasanya pengujian  ini  fase  terjadi  setelah  pengujian  integrasi dan bertujuan untuk memverifikasi bahwa sistem dapat bekerja dengan benar secara keseluruhan.

## 4.19. Pengujian Non-Fungsional
Pengujian  Fungsional  software  pada  penelitian ini  dengan  dilakukannya  menguji  Website  terhadap web browser yang bertujuan untuk mengetahui apakah halaman  Website  yang  dibuat  dapat  menampilkan keseluruhan data  sesuai  dengan  perancangan  bukan hanya pada satu web  browser  yang sering digunakan pada  umumnya.  Hasil  dari  pengujian  dapat  dilihat pada Tabel 15.
Tabel 15. Hasil pengujian fungsionalitas pada web browser No Aspek Pengujian Web Browser Chrome Microsoft Edge Firefox 1. Login    2. Halaman Home    3. Halaman About    4 Halaman Tutorial    5. Halaman Kuisioner    6. Halaman Data Home    7 Halaman Data About    8. Halaman Data Tutorial    9. Halaman K- Medoid    10. Halaman CRUD List Kuisioner    11.  Halaman Analisa    12.  Halaman SC Cluster    13.  Proses Logout    Keterangan : 1. √: Berhasil
2. : Tidak Berhasil
Tabel  4.1  Merupakan  hasil  dari  pengujian menggunakan  web  browser.  Aplikasi  yang  dibuat dapat berjalan dengan baik pada web browser Google Chrome, Microsoft Edge, dan Firefox. Dapat diambil kesimpulan  bahwa  aplikasi  ini  sudah  siap  digunakan oleh  pengguna  menggunakan  browser  versi  yang berbeda – beda.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  implementasi  dan  pengujian dari  perancangan  Sistem Clustering Respon  Emosi Marah  Wanita  Pendalungan  adalah  sebagai  berikut  : Hasil perhitungan kualitas dan kekuatan klasterisari K- Medoid  terbentuk  untuk  analisis  respon  emosi  marah wanita pendalungan  pada  penelitian  ini  mendapatkan hasil  struktur  kuat  berdasarkan Silhouette Coefficient Berdasarkan hasil analisis dan penelitian respon emosi wanita  pendalungan  baik  dari responden  memiliki persamaan  pemicu  marah  wanita  kelompok  pemarah yaitu  dari seluruh  aspek  suami,  aspek  anak,  aspek orang tua, aspek saudara dan aspek pekerjaan. Untuk pemicu  kemarahan  wanita  kelompok  agak  pemarah yaitu  berdasarkan  aspek  suami,  anak  dan  saudara, Berdasarkan  hasil  clustering,  rata-rata  jawaban tertinggi  untuk  wanita  pada  cluster 2  sebanyak  15 responden  dengan  rata-rata  jawaban  marah  dan sangat  marah  sebesar  26%  dari  seluruh  respon jawaban dan untuk wanita pada cluster 3  sebanyak 43 responden 25%,  dari 49 responden dengan  nilai rata- rata jawaban  marah dan  sangat marah sebanyak  24%. Sehingga  aspek  suami,  anak,  orang  tua,  saudara  dan pekerjaan merupakan penyebab marah wanita, namun tidak banyak wanita yang mudah marah.

## 5.2. Saran
Berdasarkan  penelitian,  ada  beberapa  hal  yang disarankan sebagai berikut : Penelitian ini masih dapat dikembangkan lagi menjadi sistem yang lebih lengkap karena masih banyak data pendukung responden yang dapat  dianalisa  dari  hasil clustering seperti  aspek- aspek  pemicu  marah  wanita  lainnya  misal  aspek tetangga,  aspek  mertua,  aspek  teman,  dan  lain sebagainya, Penelitian ini dapat dikembangkan dengan merubah perbandingan metode clustering dengan yang lain  selain K-Medoid ataupun K-Means yang digunakan  sebagai  kedepannya  semisal text  mining , agglomerative  hierarchical  clustering (AHC), Item- Based Clustering Hybrid , dan lain sebagainya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Marlina,  D.,  Putri,  N.  F.,  Fernando,  A.,  &  dkk. (2018). Implementasi Algoritma K- Medoids dan K-Means untuk Pengelompokkan  Wilyah Sebaran Cacat pada Anak. Jurnal CorelIT .
[2] Asminatun,  S.,  Wakhidah,  N.,  &  Putri,  A.  N. (2020).  Penerapan  Metode  K-Medoids  Untuk Pengelompokkan  Kondisi  Jalan  Di  Kota Semarang. Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi , 171-180.
[3] Sindi, S., & et al.,. (2020). Analisis Algoritma K- Medoids  Clustering  Dalam  Pengelompokkan Penyebaran  Covid-19  Di  Indonesia. Jurnal Teknologi Informasi .
[4] Hardiyanti, F., Tambunan, H. S., & Saragih, I. S. (2019). Penerapan Metode K-Medoids Clustering  Pada  Penanganan  Kasus  Diare  Di Indonesia. KOMIK (Konferensi Nasional Teknologi Informasi dan Komputer) , 598-603.
[5] BINUS. (2017, 03 09). clustering . Retrieved from BINUS University School of Computer Science: https://socs.binus.ac.id/2017/03/09/clustering/
[6] Musthafawi,  A.  Z.  (2017).  Analisis  Respon Emosi Marah Wanita Jawa dengan Algoritma K- Means Clustering. Journal UII .
[7] Musthafawi,  A.  Z.,  Rosiani  ,  U.  D.,  & Yunhasnawa, Y. (2017). Analisis Respin Emosi Marah Wanita Jawa dengan Algoritma K- Means Clustering. journal UII .
[8] Rosadi, J., & dkk. (2020). Penerapan  K- Means Clustering  pada  Pemilihan  Program  Prioritas Dana Desa. Seminar Nasional Informatika 2020 (SEMNASIF 2020) , pp. 1979- 2328.
[9] k.  informatika,  “Kita  informatika,”  2020. [Online].
Avaible:http://www.kitainformatika.com/
[10] Rosiani,  U.  D.,  Permatasari,  T.  H.,  & Yunhasnawa,  Y.  (2018).  Sistem  Pakar  Emosi Wanita  Jawa  Menggunakan  Metode  Certainty Factor. JI