244 Jurnal Teknik Informatika dan Sistem Informasi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E-ISSN 2503-2933

## Pemetaan Tingkat Kekerasan Pada Anak Dan Perempuan Menggunakan Algoritma K-Medoids
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)
Bella Nurseptia* 1 , Nina Sulistiyowati 2 , Apriade Voutama 3 1,2,3 Universitas Singaperbangsa Karawang ; Karawang, Jawa Barat 41361 Program Studi Sistem Informasi, Fakultas Ilmu Komputer e-mail: * 1 bella.nurseptia19007@student.unsika.ac.id, 2 nina.sulistio@unsika.ac.id,
3 apriade.voutama@staff.unsika.ac.id

## Abstrak
Sejak  tahun  2018-2022  P2TP2A  Provinsi  DKI  Jakarta  mencatat  adanya  peningkatan kasus  kekerasan  pada  anak  dan  perempuan.  Kurangnya  kesadaran  masyarakat  akan  isu kekerasan  menjadi  salah  satu  faktor  meningkatnya  kasus  ini,  salah  satu  upaya  yang  dapat dilakukan  pemerintah  untuk  mengoptimalkan  penanganan,  pencegahan  serta  menekan  angka kasus kekerasan adalah dengan membuat pengelompokkan dan pemetaan daerah berdasarkan tingkat kekerasan pada anak dan perempuan. Penelitian ini menggunakan metodologi CRISP- DM yang terdiri dari tahapan Business Understanding, Data Understanding, Data Preparation, Modelling, Evaluation, Deployment. Adapun algoritma yang digunakan untuk mengelompokan data  kasus  kekerasan  pada  anak  dan  perempuan  tahun  2018-2022  adalah  k-medoids. Penentuan  jumlah  cluster  dilakukan  dengan  menggunakan  2  metode  yaitu  elbow  method  dan silhouette  coefficient.  Hasil  penelitian  ini  adalah  pengelompokan  daerah  berdasarkan  tingkat kekerasan pada anak dan perempuan divisualisasikan menggunakan tools QGIS. Hasil evaluasi cluster menunjukan nilai DBI terendah adalah 1.484557, dimana jumlah cluster optimal adalah 3  dengan  metode  penentuan  jumlah  k  menggunakan  elbow  method.  Hasil  clustering menunjukkan cluster 1 merupakan daerah dengan tingkat kekerasan rendah yang terdiri dari 6 kecamatan, cluster 2 merupakan daerah dengan tingkat kekerasan sedang yang terdiri dari 30 kecamatan, dan cluster 3 merupakan daerah dengan tingkat kekerasan tinggi yang terdiri dari 8 kecamatan.
Kata kunci — Clustering, K-Medoids, Davies Bouldin Index, CRISP-DM

## Abstract
Since 2018-2022 P2TP2A DKI Jakarta Province has recorded an increase in cases of violence against children and women. The lack of public awareness of the issue of violence is one  of  the  factors  in  the  increase  in  these  cases.  One  of  the  efforts  that  can  be  made  by  the government to optimize handling, prevention and reducing the number of cases of violence is to classify and map areas based on the level of violence against children and women. This study uses the CRISP-DM methodology which consists of the stages of Business Understanding, Data Understanding,  Data  Preparation,  Modeling,  Evaluation,  Deployment.  The  algorithm  used  to classify  data  on  cases  of  violence  against  children  and  women  in  2018-2022  is  k-medoids. Determination  of  the  number  of  clusters  is  carried  out  using  2  methods,  namely  the  elbow method and the silhouette coefficient. The result of this study is the grouping of regions based on the level of violence against children and women visualized using QGIS tools. The results of the cluster evaluation show that the lowest DBI value is 1.484557, where the optimal number of clusters is 3 with the method of determining the number of k using the elbow method. Clustering results show that cluster 1 is an area with a low level of violence consisting of 6 sub-districts,
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E- ISSN 2503-2933 245
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
cluster 2 is an area with a moderate level of violence consisting of 30 sub-districts, and cluster 3 is an area with a high level of violence consisting of 8 sub-districts .
Keywords — Clustering, K-Medoids, Davies Bouldin Index, CRISP-DM

## 1. PENDAHULUAN
Kekerasan  merupakan  suatu  bentuk  serangan  terhadap  fisik  maupun  integritas  mental serta  psikologis  seseorang,  sehingga  memunculkan  rasa  penindasan  pada  satu  pihak  dan merugikan  pihak  yang  lain.  Segala  rupa  dan  alasan  kekerasan  merupakan  sesuatu  yang  tidak dapat dibenarkan tindakannya [1]. Kekerasan dapat dialami siapapun dan dimanapun, tapi pada kenyataannya  saat  ini  anak  dan  perempuan  sering  kali  menjadi  korban  dari  tindak  kejahatan yang  satu  ini  [2],  dampak  yang  ditimbulkan  dari  kekerasan  pada  anak  dan  perempuan  dapat merusak  kesehatan mental, fisik, moral bahkan dapat menghilangkan nyawa  korban kekerasan itu sendiri [3].
Kasus kekerasan pada anak dan perempuan di DKI Jakarta saat ini kian marak terjadi. Berdasarkan  informasi  data  yang  didapat  dari  P2TP2A  Provinsi  DKI  Jakarta  jumlah  kasus kekerasan  pada  anak  dan  perempuan  di  DKI  Jakarta  khususnya  yang  ditangani  P2TP2A mengalami  peningkatan  pada  tahun  2020  sampai  tahun  2022.  Dapat  dilihat  pada  Gambar  1 bahwa  tercatat  pada  tahun  2019  terdapat  1179  anak  dan  perempuan  yang  menjadi  korban kekerasan  di  DKI  Jakarta,  walaupun  sempat  terjadi  penurunan  angka  kasus  kekerasan  pada tahun  2020  tetapi  dapat  dilihat  pada  2021  terjadi  peningkatan  kasus  yang  cukup  banyak  dan signifikan,  dimana  jumlah  kasusnya  bahkan  melebihi  angka  kasus  yang  tercatat  pada  tahun 2019, dengan jumlah korban pada anak dan perempuan sebanyak 1313, dan dapat dilihat pada tahun  2022  kasusnya  kembali  meningkat  dengan  jumlah  anak  dan  perempuan  yang  menjadi korban adalah sebanyak 1455 orang [4].
Gambar 1. Jumlah Kasus kekerasan Terhadap Anak dan Perempuan yang Ditangani P2TP2A Provinsi DKI Jakarta 2019-2022
(Sumber : P2TP2A Provinsi DKI Jakarta)
1179 947 1313 1455 0 500 1000 1500 2000 2019 2020 2021 2022
Jumlah Kasus Kekerasan Terhadap Anak dan
Perempuan yang Ditangani P2TP2A Provinsi DKI
Jakarta Tahun 2019-2022
246 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E-ISSN 2503-2933
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Data yang dijabarkan diatas merupakan data yang didapat dari hasil laporan masyarakat DKI  Jakarta  yang  berani  mengadu  dan  melapor  atas  tindak  kekerasan  yang  dialami, permasalahan  sesungguhnya  banyak  masyarakat  yang  masih  ragu  dan  takut  untuk  melaporkan tindak kekerasan kepada pemerintah dan pihak yang berwenang dalam menangani kasus seperti ini. Permasalahan ini dapat terjadi karena kurangnya pengetahuan masyarakat akan pemahaman hak perempuan dan anak serta bahaya kekerasan, padahal DKI Jakarta merupakan provinsi yang ada  di  Indonesia  dengan  angka  nilai  IPM  tertinggi.  Berdasarkan  pernyataan  yang  dilansir melalui website berita resmi Pemprov DKI Jakarta, Duta anti kekerasan Muhammad Saepulloh juga  menjelaskan  bahwa  untuk  menekan  kasus  kekerasan  yang  terjadi  di Jakarta,  penting  bagi masyarakat  untuk  mengetahui  tentang  definisi,  jenis,  penyebab  serta  dampak  dari  kekerasan, sehingga  dapat  meningkatkan  kesadaran  masyarakat  akan  isu  kekerasan  [5].  Salah  satu  cara yang  dapat  dilakukan  pemerintah  provinsi  DKI  Jakarta  untuk  mengoptimalkan  penanganan, pencegahan, serta menekan angka kasus kekerasan pada anak dan perempuan di Provinsi DKI Jakarta  yaitu  dengan  mengelompokan  daerah  serta  membuat  pemetaan  berdasarkan  tingkat kekerasan.
Teknik  data  mining  yang  biasa  digunakan  untuk  mengelompokan  daerah  adalah clustering . Clustering adalah  suatu  cara  untuk  mengelompokan  objek    menjadi  beberapa kelompok  sehingga  objek-objek  dengan  karakteristik  yang  serupa  berada  dalam  satu  cluster yang sama dan objek lain dengan karakteristik yang berbeda berada pada cluster yang lain [6]. Penelitian  tentang  pengelompokan  wilayah  sebelumnya  pernah  dilakukan  oleh  [7],  penelitian tersebut membandingan dua algoritma yaitu K-Means dan K-Medoids untuk mengelompokkan daerah  penyebaran covid-19 di  Indonesia,  nilai  validitas  menunjukan  bahwa  algoritma K- Medoids lebih  unggul  untuk  mengelompokkan  data  sebaran covid-19 .  Selanjutnya  penelitian yang  dilakukan  oleh  [8]  yang  melakukan  perbandingan K-Means dan K-Medoids untuk mengelompokan  produk  susu  segar  di  Indonesia,  dimana  hasil  evaluasi cluster menggunakan DBI menunjukkan algoritma K-Medoids dapat mengelompokkan lebih baik pada data penelitian tersebut  karena  nilai  DBI  yang  dihasilkan K-Medoids lebih  rendah  dibanding K-Means yaitu sebesar 0,072. Penelitian tentang klasterisasi kekerasan pada anak dan perempuan sebelumnya pernah dilakukan pada penelitian [9], penelitian tersebut menggunakan algoritma k-means dan menggunakan tools weka,  hasil  clusternya  diuji  menggunakan  purity  measure.  Karena  belum ada  penelitian  tentang  klasterisasi  tingkat  kasus  kekerasan  pada  anak  dan  perempuan menggunakan  algoritma  k-medoids,  maka  penelitian  ini  akan  menggunakan  algoritma  k- medoids  untuk  melakukan  pengelompokan  data  dengan  bantuan  bahasa  pemrograman  R. Algoritma K-Medoids juga dipilih karena lebih efisien untuk menangani data yang  kecil, serta tidak  sensitif  terhadap  data noise dan  memiliki  kemampuan  untuk  mengangani  nilai-nilai ekstrim atau outlier yang terdapat pada data [10].
Berdasarkan  latar  belakang  diatas  maka  akan  dilakukan  penelitian  dengan  judul “Pemetaan  Daerah  Berdasarkan  Tingkat  Kekerasan  Pada  Anak  dan  Perempuan  Menggunakan Algoritma K-Medoids (Studi  Kasus  :  P2TP2A  Provinsi  DKI  Jakarta)”.  Penelitian  ini  akan menggunakan  teknik  data  mining clustering ,  dengan  algoritma K-Medoids untuk mengelompokan daerah berdasarkan kasus kekerasan pada anak dan perempuan yang terjadi di Provinsi  DKI  Jakarta.  Algoritma K-Medoids pada  penelitian  ini  akan  diterapkan  dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  R,  hasil  pengelompokan  daerah  akan  divisualisasikan dengan  bantuan tools QGIS.  Adapun  metodologi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah CRISP-DM.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E- ISSN 2503-2933 247
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## 2. METODE PENELITIAN
Metodologi  penelitian  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  CRISP-DM  atau Cross  Industry  Standart  Process  for  Data  mining .  CRISP-DM  merupakan  proses  standar  atau kerangka  kerja  data  mining.  CRISP-DM  biasa  digunakan  sebagai  skema  atau  strategi  dalam pemecahan masalah bisnis atau bidang penelitian [11]. Terdapat 6 tahapan pada metode CRISP- DM  menurut  [11]  (Adiana  et  al.,  2018)  diantaranya  adalah business  understanding,  data understanding,  data  preparation,  modeling,  evaluation,  dan  deployment. Adapun  tahapan CRISP-DM dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.
Gambar 2. Alur CRISP-DM Sumber : [11]

## 2.1. Bussiness Understanding
Tahap  ini  fokus  kepada  tujuan  dan  kebutuhan  bisnis,  Tahap  ini  meliputi  perumusan masalah kemudian merancang strategi sehingga dapat mencapai tujuan bisnis yang diharapkan. pada  tahap  ini  ditentukan  tujuan  dilakukannya  pemetaan  daerah,  sehingga  dapat  membantu dalam mengoptimalkan rencana penekanan kasus kekerasan pada anak dan perempuan.

## 2.2. Data Understanding
Tahap  ini  meliputi  pengumpulan  data  dan  pemahaman  lebih  lanjut  tentang  data  yang akan  digunakan,  mengidentifikasi  kualitas  data,  serta  menangkap  informasi  menarik  yang mungkin  dapat  ditemukan  pada  data  pada  tahapan  ini  juga  dilakukan  deteksi  dari  adanya  hal menarik pada data.

## 2.3. Data Preparation
Tahap  ini  meliputi  pembentukan  data  akhir  dari  data  awal  atau  mentah.  Proses  yang termasuk  ke  dalam  tahapan  ini  yaitu  pemilihan  atribut,  pembersihan  data,  transformasi  data. Data preparation dapat diulang tahapannya beberapa kali. Pada penelitian ini data preparation meliputi integrasi data, pengecekan mising value dan pengecekan nilai outlier
248 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E-ISSN 2503-2933

## 2.4. Modelling
Tahap ini berisi pemilihan serta penerapan pemodelan. Pemilihan model atau algoritma data  mining  disesuaikan  dengan  data  dan  kebutuhan  bisnis  yang  sebelumnya  sudah direncanakan.  Pada  penelitian  ini  model data  mining akan  dilakukan  dengan clusterin g menggunakan algoritma k-medoids

## 2.5. Evaluation
Pada  tahap  ini  model  yang  sudah  dibentuk  pada  tahap  sebelumnya  kemudian  diuji kualitasnya. Evaluasi dilakukan untuk melihat apakah model dapat mencapai tujuan yang telah dibentuk pada fase awal. Evaluasi pada penelitian ini dilakukan menggunakan Davies Blouldin Index (DBI)

## 2.6. Deployment
Pada  tahap  ini  informasi,  ilmu  atau  pengetahuan  yang  telah  didapat  dari  proses  Data mining kemudian dipresentasikan atau disajikan agar dapat digunakan oleh pengguna. Penyajian nya  dapat  berupa  laporan  sederhana  atau  mengimplementasikan  proses  Data  mining  berulang dalam  perusahaan.  Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pelabelan  daerah  berdasarkan  tingkat kekerasan  dan  membuat  visualisasi  peta  daerah  berdasarkan  tingkat  kekerasan  pada  anak  dan perempuan yang ditangani P2TP2A Provinsi DKI Jakarta.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1. Bussiness Understanding
Pada tahap ini dilakukan analisa awal tentang situasi juga permasalahan yang ada dan menentukan  tujuan  bisnis  serta  menentukan  teknik  data  mining  yang  sesuai,  adapun  tujuan bisnis  pada  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengelompokkan  daerah  berdasarkan  kasus  kekerasan pada anak dan perempuan yang ditangani P2TP2A Provinsi DKI Jakarta. Hasil observasi yang telah  dilakukan  didapatkan  bahwa  terdapat  peningkatan  kasus  kekerasan  pada  anak  dan perempuan,  sehingga  penelitian  ini  diharapkan  dapat  dijadikan  sebagai  satu  acuan  untuk membuat keputusan dalam menangani kasus kekerasan yang terjadi. Adapun teknik data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data kasus kekerasan pada anak dan perempuan pada penelitian ini adalah clustering dengan menggunakan algoritma k-medoids.

## 3.2. Data Understanding
Tahap data  understanding meliputi  tahap  pengumpulan,  pemahaman  dan  analisa  data awal.  Data  awal  pada  penelitian  ini  didapatkan  dari  P2TP2A  Provinsi  DKI  Jakarta,  dimana datanya merupakan data kasus kekerasan pada anak dan perempuan tahun 2018-2022 pada tiap kota  administrasi.  Data  yang  ada  terdiri  dari  6  kota  administrasi  dengan  total  44  kecamatan, dengan  12  atribut  yaitu  no,  kecamatan,  jumlah  kasus  kekerasan  berdasarkan  jenis  kelamin (perempuan,  anak  perempuan,  anak  laki-laki),  jumlah  kasus  berdasarkan  jenis  kekerasan  yang dialami (fisik, psikis, seksual, penelantaran, eksploitasi, dan lainnya), dan variabel rentan usia. Adapun total data yang ada adalah sebanyak 6.663 data.

## 3.3. Data Preparation
Pada tahap ini data yang akan diolah kemudian dipersiapkan sehingga dapat dilakukan pemodelan  dengan  baik.  Tahap  pertama  yang  dilakukan  yaitu  melakukan  integrasi  atau penggabungan  data,  integrasi  dilakukan  karena  data  awal  masih  berupa  beberapa  tabel  yang
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E- ISSN 2503-2933 249
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
terpisah.  Tidak  semua  atribut  digunakan  pada  penelitian  ini,  adapun  atribut  atau  kolom  yang akan  digunakan  yaitu  kolom  kecamatan,  jenis  kelamin  korban  (perempuan,  anak  perempuan, dan anak laki-laki), dan atribut jenis kekerasan (fisik, psikis, seksual, penelentaran, eksploitasi dan kekerasan lainnya).
Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  identifikasi  apakah  terdapat missing  value (nilai  yang hilang ) dan outlier (nilai ekstrim) pada data. Hasil dari pengecekan missing value menunjukan bahwa  data  dalam  keadaan  lengkap  dan  dapat  dikatakan  tidak  ada data  atau  nilai  yang  hilang. Pada  pengecekan  nilai outlier, terdapat  nilai  ektrim  pada  data  sehingga  dilakukan  normalisasi menggunakan min-max normalization sehingga data berada pada rentang yang sama. Berikut ini Tabel 1 yang menampilkan dataset final yang akan digunakan untuk clusterisasi.
Tabel 1. Dataset Final Gambir 0,295 0,219  0,191  0,378  0,284  0,246  0,138  0,077 0,250 Sawah Besar 0,258 0,182  0,128  0,167  0,159  0,237  0,207  0,046 0,205 Kemayoran 0,848 0,438  0,468  0,600  0,693  0,465  0,621  0,400 0,705 Senen 0,386 0,270  0,489  0,311  0,364  0,298  0,345  0,138 0,386 Cempaka Putih 0,455 0,460  0,511  0,311  0,398  0,342  0,276  0,646 0,364 Menteng 0,386 0,234  0,340  0,300  0,284  0,298  0,069  0,185 0,318 Tanah Abang 0,356 0,277  0,213  0,378  0,341  0,316  0,241  0,077 0,205 Johar Baru 0,303 0,212  0,213  0,322  0,352  0,211  0,310  0,000 0,250 Pademangan 0,470 0,248  0,489  0,422  0,364  0,439  0,172  0,046 0,432 Koja 0,394 0,526  0,532  0,500  0,455  0,430  0,276  0,169 0,432 Penjaringan 0,674 0,423  0,383  0,644  0,420  0,482  0,345  0,385 0,386 Cilincing 0,795 0,752  0,936  0,922  0,761  0,860  0,276  0,200 0,841 Kelapa Gading 0,705 0,358  0,298  0,367  0,352  0,404  0,345  0,815 0,545 Tj.Priok 0,652 0,504  0,426  0,478  0,318  0,509  0,345  0,400 0,614 Kep. Seribu Utara 0,008 0,022  0,021  0,033  0,023  0,026  0,000  0,000 0,000 Kep. Seribu Selatan 0,000 0,000  0,000  0,000  0,000  0,000  0,034  0,000 0,000 Cengkareng 1,000 1,000  1,000  1,000  1,000  0,702  0,586  1,000 0,386 Grogol Petamburan 0,553 0,569  0,532  0,644  0,545  0,491  0,207  0,508 0,545 Kalideres 0,659 0,650  0,574  0,778  0,773  0,588  0,241  0,477 0,727 Kebon Jeruk 0,371 0,409  0,191  0,433  0,409  0,447  0,241  0,123 0,386 Kembangan 0,508 0,409  0,447  0,511  0,489  0,474  0,276  0,123 0,364 Palmerah 0,424 0,504  0,574  0,422  0,409  0,482  0,414  0,185 0,500 Taman Sari 0,477 0,453  0,511  0,522  0,364  0,500  0,172  0,292 0,477 Tambora 0,644 0,540  0,574  0,678  0,534  0,570  0,310  0,123 0,909 Kebayoran Baru 0,455 0,453  0,617  0,422  0,477  0,447  0,379  0,308 0,341 Kebayoran Lama 0,500 0,350  0,404  0,311  0,557  0,298  0,276  0,431 0,250 Tebet 0,492 0,372  0,489  0,389  0,614  0,386  0,379  0,138 0,182 Pancoran 0,417 0,350  0,319  0,300  0,500  0,447  0,207  0,185 0,227
250 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E-ISSN 2503-2933
Setiabudi 0,477 0,314  0,255  0,389  0,489  0,360  0,276  0,015 0,409 Pesanggrahan 0,424 0,248  0,234  0,444  0,455  0,246  0,276  0,015 0,182 Pasar Minggu 0,530 0,547  0,532  0,533  0,568  0,360  0,276  0,154 1,000 Jagakarsa 0,439 0,657  0,660  0,578  0,727  0,509  0,310  0,277 0,318 Mampang Prapatan 0,462 0,416  0,404  0,367  0,534  0,412  0,241  0,015 0,841 Cilandak 0,379 0,314  0,340  0,367  0,614  0,289  0,172  0,000 0,545 Cakung 0,909 0,854  0,809  0,700  0,932  1,000  1,000  0,108 0,477 Kramat Jati 0,598 0,343  0,596  0,478  0,466  0,535  0,310  0,000 0,341 Duren Sawit 0,803 0,745  0,851  0,678  0,727  0,825  0,414  0,292 0,364 Cipayung 0,636 0,453  0,638  0,500  0,500  0,588  0,517  0,000 0,477 Jatinegara 0,750 0,591  0,617  0,478  0,523  0,684  0,621  0,031 0,795 Ciracas 0,508 0,474  0,617  0,589  0,534  0,509  0,379  0,015 0,205 Pulogadung 0,674 0,489  0,638  0,600  0,602  0,684  0,621  0,000 0,273 Pasar Rebo 0,652 0,336  0,511  0,511  0,409  0,553  0,276  0,077 0,409 Matraman 0,545 0,453  0,553  0,667  0,580  0,693  0,552  0,000 0,409 Makasar 0,439 0,511  0,723  0,500  0,443  0,456  0,379  0,000 0,591

## 3.4. Modelling
Tahap modelling pada penelitian ini dilakukan dengan menggunakan teknik data mining clustering, dimana  pengelompokkan  data  dilakukan  dengan  algoritma k-medoids. Algoritmma k-medoids diterapkan menggunakan bahasa pemrograman R. Tahap awal dalam melakukan clustering adalah menentukan nilai k atau jumlah cluster. Pada  penelitian  ini  jumlah cluster ditentukan  dengan  dua  cara  yaitu elbow  method dan silhouette . Berdasarkan Gambar 3 dapat dilihat nilai k yang membentuk siku terletak pada k = 3, sehingga  nilai  k  atau cluster optimal  pada  data  kasus  kekerasan  anak  dan  perempuan  yang ditangani P2TP2A DKI Jakarta tahun 2018-2022 menggunakan metode elbow adalah 3 cluster
Gambar 3. Output Elbow Method
Gambar  4  merupakan  grafik  yang  menunjukan  nilai silhouette dari  data.  Dapat dilihat bahwa  nilai  k  dengan  rata-rata  nilai silhouette tertinggi  adalah  k  =  2,  sehingga  jumlah cluster atau  k  optimal  dengan  metode silhouette pada  dataset  kasus  kekerasan  pada  anak  dan perempuan tahun 2018-2022 adalah 2 cluster.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E- ISSN 2503-2933 251
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
Gambar 4. Output Silhouette
Setelah  menentukan  jumlah cluster terbaik  dengan  dua  metode,    maka  didapat  bahwa jumlah cluster terbaik  adalah  2  dan  3 cluster .  Selanjutnya  yaitu  melakukan  model  atau clusterisasi  dengan  algoritma k-medoids .  Gambar  5  menampilkan  hasil  pengelompokan menggunakan  algoritma k-medoids dengan  jumlah  k  ditentukan  menggunakan elbow  method yaitu  k  =  3,  dapat  dilihat  pada  3 cluster yang  terbetuk  terdapat  8  anggota  pada cluster 1,  30 anggota cluster 2, dan 6 anggota pada cluster 3.
Gambar 5. Hasil Cluster Dengan Nilai k=3
Gambar  6  menunjukkan  hasil  pengelompokan  menggunakan  algoritma k-medoids dengan jumlah k ditentukan menggunakan silhouette dengan k = 2, dapat dilihat pada 2 cluster yang terbetuk terdapat 8 anggota berada pada cluster 1, dan 36 anggota berada pada cluster 2
252 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E-ISSN 2503-2933
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Gambar 6. Hasil Cluster Dengan Nilai k = 2

## 3.5. Evaluation
Hasil  pengelompokan  atau clustering yang  telah  didapat  pada  proses  modeling menggunakan algoritma k-medoids dievaluasi kualitasnya pada tahap ini dengan menggunakan Davies  Builden  Index (DBI).  Hasil  evaluasi  DBI  pada  data  kasus  kekerasan  pada  anak  dan perempuan yang ditangani P2TP2A DKI Jakarta dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2. Hasil evaluasi cluster Metode Penentu  Jumlah Kluster Nilai k Nilai Davies-Bouldin Index (DBI) Elbow Method 3 1.484557 Silhouette 2 1.818232
Pada  DBI  nilai  kluster  dengan  nilai  terendah  dianggap  sebagai cluster terbaik  atau optimal  [13].  Berdasarkan  Tabel  2,  nilai  DBI  terendah  pada  penelitian  ini  adalah  nilai  k  =  3, yang  didapatkan  dari  metode  penentu  nilai  k elbow  method yaitu  dengan  nilai  DBI  1,4845. Sehingga  hasil  pengelompokan  terbaik  pada  data  kasus  kekerasan  anak  dan  perempuan  yang ditangain P2TP2A DKI Jakarta 2018-2022 adalah 3 cluster.

## 3.6. Deployment
Pada  tahap  ini  hasil  cluster  yang  terbentuk  diberi  label  berdasarkan  tingkat  kasus kekerasan  sehingga  dapat  memberikan  informasi  yang  lebih  berguna  dan  dibuat  visualisasi berupa  peta  daerah  menggunakan tools QGIS.  Tabel 3  menunjukkan  hasil  pelabelan  pada  tiap kecamatan di DKI Jakarta berdasarkan tingkat kekerasan yang dialami perempuan dan anak.
Tabel 3. Label Hasil Cluster No Kecamatan Cluster Kategori Tingkat Kekerasan 1 Gambir 1 Rendah 2 Sawah Besar 1 Rendah 3 Kemayoran 2 Sedang 4 Senen 2 Sedang
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E- ISSN 2503-2933 253
Bella , et., al [ Pemetaan Tingkat Kekerasan pada Anak dan Perempuan Menggunakan Algoritma K-Medoids (Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)
5 Cempaka Putih 2 Sedang 6 Menteng 1 Rendah 7 Tanah Abang 1 Rendah 8 Johar Baru 1 Rendah 9 Pademangan 2 Sedang 10 Koja 2 Sedang 11 Penjaringan 2 Sedang 12 Cilincing 3 Tinggi 13 Kelapa Gading 2 Sedang 14 Tj.Priok 2 Sedang 15 Kep. Seribu Utara 1 Rendah 16 Kep. Seribu Selatan 1 Rendah 17 Cengkareng 3 Tinggi 18 Grogol Petamburan 2 Sedang 19 Kalideres 3 Tinggi 20 Kebon Jeruk 2 Sedang 21 Kembangan 2 Sedang 22 Palmerah 2 Sedang 23 Taman Sari 2 Sedang 24 Tambora 2 Sedang 25 Kebayoran Baru 2 Sedang 26 Kebayoran Lama 2 Sedang 27 Tebet 2 Sedang 28 Pancoran 2 Sedang 29 Setiabudi 2 Sedang 30 Pesanggrahan 1 Rendah 31 Pasar Minggu 2 Sedang 32 Jagakarsa 2 Sedang 33 Mampang Prapatan 2 Sedang 34 Cilandak 2 Sedang 35 Cakung 3 Tinggi 36 Kramat Jati 2 Sedang 37 Duren Sawit 3 Tinggi 38 Cipayung 2 Sedang 39 Jatinegara 3 Tinggi 40 Ciracas 2 Sedang 41 Pulogadung 2 Sedang 42 Pasar Rebo 2 Sedang 43 Matraman 2 Sedang 44 Makasar 2 Sedang
254 Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E-ISSN 2503-2933
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Adapun visualisasi pemetaan daerah yang dibuat menggunakan tools QGIS berdasarkan tingkat  kekerasan  pada  anak  dan  perempuan  di  DKI  Jakarta  dapat  dilihat  pada  Gambar  7 berikut.
Gambar 7. Visualisasi Pemetaan Kasus Kekerasan pada Anak dan Perempuan di DKI Jakarta Tahun 2018-2022

## 4. KESIMPULAN
Pengelompokkan  daerah  berdasarkan  kasus  kekerasan  pada anak  dan perempuan  yang ditangani  P2TP2A  Provinsi  DKI  Jakarta  dapat  dilakukan  dengan  mengimplementasikan algoritma k-medoids .  Pengelompokkan  wilayah  dari  44  kecamatan  yang  ada  di  Provinsi  DKI Jakarta  menunjukan  terdapat  8  kecamatan  yang  masuk  ke  dalam cluster 1 atau daerah  dengan tingkat kekerasan Rendah, 30 kecamatan termasuk kedalam cluster 2 atau daerah dengan tingkat kasus  kekerasan  Sedang,  dan  6  kecamatan  termasuk  ke  dalam cluster 3  atau  daerah  dengan tingkat  kasus  kekerasan  Tinggi.  Hasil  evaluasi  algoritma k-medoids dalam  mengelompokkan daerah  berdasarkan  kasus  kekerasan  pada  anak  dan  perempuan  di  DKI  Jakarta  menggunakan metode Davies  Bouldin  Index (DBI)  menunjukan  hasil cluster terbaik  didapat  dari  nilai  DBI terendah  yaitu  dengan  metode  penentu  nilai  k  menggunakan elbow  method dimana  k  =  3, dengan nilai DBI yang dihasilkan adalah 1,484557.

## 5. SARAN
Penelitian  selanjutnya  dapat  menggunakan  metode  algoritma clustering lainnya  untuk melakukan pengelompokkan daerah berdasarkan kasus kekerasan pada anak dan perempuan di DKI  Jakarta,  sehingga  bisa  mendapatkan  hasil  evaluasi  yang  lebih  baik  dan  pada  penelitian selanjutnya  dapat  mengembangan  serta  mengimplementasian  hasil cluster kedalam  sistem informasi geografis.
Jatisi ISSN 2407-4322 Vol. 10, No. 4, Desember 2023, Hal. 244-255 E- ISSN 2503-2933 255
(Studi Kasus: P2TP2A DKI Jakarta)]
Title of manuscript is short and clear, implies research results (First Author)

## DAFTAR PUSTAKA
[1] A.  B.  Santoso, “Kekerasan  Dalam  Rumah  Tangga  (KDRT)  Terhadap  Perempuan : Perspektif Pekerjaan Sosial,” Vol. 10, No. 1, pp. 39–57, 2019.
[2] A. Setyaningrum and R. Arifin, “Analisis Upaya Perlindungan dan Pemilihan Terhadap Korban  Kekerasan  Dalam  Rumah  Tangga  (KDRT)  Khususnya  Anak-anak  dan Perempuan,” Muqoddimah , Vol. 3, No. 1, pp. 9–19, 2019.
[3] A.  Royke,  C.  Langingi,  R.  Mamonto,  and  F.  F.  Tumiwa, “Penyuluhan  Pencegahan Kekerasan  Terhadap  Perempuan  dan  Anak  pada  Mahasiswa  Baru  STIKES  Graha Medika,” ARSY J. , Vol. 1, No. 1, pp. 36–40, 2020.
[4] D. D. Jakarta., “UPT P2TP2A.,” 2021.
[5] M.  T.  Suheryanto, “Saepulloh  dan  Windy  Terpilih  Sebagai  Duta  Anti-kekerasan  DKI,” Beritajakarta.id , Jakarta, 2022.
[6] W. Astuti, A. Widodo, J. T. Elektro, F. Teknik, and U. N. Semarang, “Pemetaan Tindak Kejahatan  Jalanan  di  Kota  Semarang  Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” Vol. 8, No. 1, pp. 5–7, 2016.
[7] A. Fira, C. Rozikin, and Garno, “Komparasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Untuk Pengelompokkan Penyebaran Covid-19 di Indonesia,” J. Appl. Informatics Comput. , Vol. 5, No. 2, 2021.
[8] M.  Wahyudi,  L.  Pujiastut,  and  Solikhun, “Komparasi  K-Means  Clustering  dan  K- Medoids Dalam Mengelompokkan Produksi Susu Segar di Indonesia,” J. Bumigora Inf. Technol. , Vol. 4, No. 2, pp. 243–254, 2022.
[9] N.  Adawiyah,  N.  Sulistiyowati,  and  M.  Jajuli, “KlasterisasiKasus  Kekerasan  Terhadap Anak dan Perempuan Berdasarkan AlgoritmaK-Means,” Gener. J. , Vol. 5, 2021.
[10]  E. Rahmah, E. Haerani, A. Nazir, and S. Ramadhani, “Penerapan Algoritma K-Medoids Clustering  Untuk  Menentukan  Srategi  Promosi  pada  Data  Mahasiswa  (Studi  Kasus : Stikes Perintis Padang),” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , Vol. 5, No. 3, 2022.
[11]  F.  Dhewayani,  D.  Amelia,  D.  N.  Alifah,  B.  Nurina,  and  M.  Jajuli, “Implementasi  K- Means  Clustering  Untuk  Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Bencana  Kebakaran Menggunakan Model CRISP-DM,” J. Teknol. dan Inf. , Vol. 12, No. 1, pp. 64–77, 2022.
[12]  B.  E.  Adiana,  I.  Soesanti,  and  A.  E.  Permanasari, “Analisis  Segmentasi  Pelanggan Menggunakan Kombinasi RFM Model dan Teknik Clustering,” JUTEI , Vol. 2, No. 1, pp. 23–32, 2018.
[13]  A.  Amrullah,  I.  Purnamasari,  B.  N.  Sari,  Garno,  and  A.  Voutama, “Analisis  Cluster Faktor  Penunjang  Pendidikan  Menggunakan  Algoritma  K-Means  (Studi  Kasus : Kabupaten Karawang),” J. Inform. Rekayasa Elektron. , Vol. 5, 2022.