## IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS PADA KASUS KEKERASAN DALAM RUMAH TANGGA DI JAWA BARAT

## Aditya Annurfariz, Ade Irma Purnamasari, Irfan Ali
Sekolah tinggi manajemen informatika dan komputer (STMIK) IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karya Mulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 randegan08@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini membahas kasus Kekerasan Dalam Rumah Tangga (KDRT) di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan algoritma K-Means dalam konteks Knowledge Discovery in Database (KDD). Data korban KDRT dari  tahun  2018  hingga  2022  menunjukkan  peningkatan  setiap  tahunnya,  dan  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokkan kasus tersebut berdasarkan karakteristik serupa dengan harapan dapat membantu pemerintah Jawa  Barat  dalam  menekan  angka  kasus  KDRT.  Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  K-Means  dengan  dua kluster  (K=2)  memberikan  hasil  terbaik  berdasarkan  evaluasi  menggunakan  Davies  Bouldin  Index.  Cluster  0 mencakup wilayah dengan jumlah kasus KDRT rendah, sedangkan Cluster 1 mencakup wilayah dengan jumlah kasus KDRT tinggi. Kabupaten/kota di setiap cluster diidentifikasi, memberikan informasi yang berguna untuk perencanaan dan penanganan kasus KDRT. Kesimpulan dari penelitian ini adalah bahwa penerapan algoritma K- Means  dapat  membantu  mengelompokkan  kasus  KDRT  di  Jawa  Barat  berdasarkan  karakteristiknya.  Namun, diperlukan  langkah-langkah  pencegahan  dan  penanganan  yang  lebih  intensif,  termasuk  program  edukasi masyarakat, penguatan sistem dukungan korban, pelatihan bagi penegak hukum, dan kolaborasi dengan lembaga kesehatan. Selain itu, pengembangan rencana pencegahan  yang  spesifik dapat  menjadi langkah strategis untuk mengurangi angka kasus KDRT di masa mendatang.
Kata Kunci : Kekerasan dalam rumah tangga, Algoritma K-Means, Jawa Barat.

## 1. PENDAHULUAN
KDRT adalah salah satu kekerasan basis gender, yaitu sebuah kekerasan yang disebabkan oleh dugaan laki-laki  maupun  perempuan  yang  dikonstruksi  oleh masyarakat  sekitar.  KDRT  bukan  hanya  perselisihan dan  percekcokan  antara  suami  dengan  istri. Perselisihan dan percekcokan yang dialami oleh suami dan  istri  merupakan  suatu  hal  yang  lumrah,  namun untuk  kekerasan  dalam  rumah  tangga  lebih  keji daripada itu. Kekerasan dalam rumah tangga bermula dari cara pandang meremehkan manusia dan hubungan yang  tidak  seimbang,  serta  standarisasi  peran  jenis kelamin pada seseorang.
Dengan  ini  kekerasan  dalam  rumah  tangga  bisa terjadi kepada suami maupun isteri. Kekerasan dalam rumah  tangga  ini  salah  satu  bentuk  kejahatan  yang diakibatkan  oleh  hubungan  pelaku  dengan  korban tidak  frekuensi.  Hal  tersebut  berawal  karena  beda pendapat  dan  tidak  adanya  pengertian  dalam menjalankan hak dan tanggung jawab keluarga, di satu pihak merasa punya super prioritas, sedangkan di lain pihak  merasa  hanya  jadi  pelengkap  keluarga  saja, maka tumbuh pelbagai bentuk kekerasan. [1].
Kekerasan  dalam  rumah  tangga  menurut Undang-Undang PKDRT No. 23 Tahun 2004  adalah perbuatan  terhadap  seseorang, terutama  perempuan, yang   mengakibatkan   penderitaan  atau  penderitaan fisik,    seksual,  mental,    atau    penelantaran    rumah tangga,  termasuk    ancaman    pemaksaan    atau perampasan  kemerdekaan  secara  melawan hukum di dalam rumah
Jumlah  korban  KDRT  di Jawa  Barat  cenderung meningkat setiap tahunnya berdasarkan jenis kelamin
dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  Dengan  tingginya angka  KDRT  yang  ada  perlu  adanya  penelitian  guna mengelompokkan tingkat KDRT berdasarkan masing- masing kabupaten/kota di Provinsi Jawa Barat.
Data korban KDRT pada tahun 2018 menuju ke tahun  2022  menunjukan  angka  peningkatan  data korban  kekerasan  dalam  rumah  tangga  berdasarkan jenis  kelamin  di  Provinsi  Jawa  Barat  cenderung meningkat  dimana  pada  tahun  2018  mencapai  150 korban, tahun 2019 mencapai 306 korban, tahun 2020 mencapai  460  korban,tahun  2021  mencapai  595 korban, dan tahun 2022 mencapai 503 korban.
Merujuk pada permasalahan yang telah disebutkan  diatas,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengelompokan kasus kekerasan dalam rumah tangga (KDRT)  menggunakan  algoritma  k-means  dengan metode  Knowledge  Discovery  in  Database  dan penentuan  cluster  menggunakan  metode  untuk mencari  dan  mengelompokkan  data  yang  memiliki kemiripan  karakteristik  (similarity)  antara  satu  data dengan data yang lain. Adapun manfaat dari penelitian ini  diharapkan  dapat  membantu  pihak  pemerintah Jawa  Barat  dalam  menekan  angka  kasus  kekerasan dalam rumah tangga (KDRT) serta pengendalian kasus sehingga  dibutuhkan  mengelompokkan  data  dengan karakteristik  yang  sama  ke  dalam  satu  cluster  yang sama, dan mengelompokkan data dengan karakteristik yang  berbeda  kedalam  cluster  yang  lain  berdasarkan tingkat kemiripannya.
Berdasarkan  yang  sudah  dipaparkan  pada  latar belakang  diatas,  maka  rumusan  masalah  yang  akan dibahas  yaitu  Bagaimana  mendefinisikan  pola karakteristik dari kasus kekerasan dalam rumah tangga
(KDRT)  di  Jawa  Barat  berdasarkan  variasi  jenis  dan tingkat  kekerasan  yang  dialami  oleh  korban perempuan  dan  remaja?  Bagaimana  efektivitas pengelompokkan data kasus KDRT ke dalam cluster- cluster  berdasarkan  tingkat  kesamaan  karakteristik, dalam  mendukung  upaya  pemerintah  Jawa  Barat dalam  menekan  dan  mengontrol  kasus  kekerasan dalam rumah tangga di wilayah tersebut?
Tujuan dari penelitian
ini yaitu
Mengimplementasikan algoritma k-means dan metode Knowledge Discovery in Database untuk mengelompokkan kasus KDRT berdasarkan karakteristik serupa, guna membantu pemerintah Jawa Barat  dalam  menekan  angka  kasus  kekerasan  dalam rumah  tangga.  Menilai  efektivitas  pengelompokkan data  kasus  KDRT  ke  dalam  cluster-cluster  dengan karakteristik yang mirip,  untuk mengevaluasi kontribusinya  dalam  mendukung  upaya  pencegahan dan  pengendalian  kasus  kekerasan  dalam  rumah tangga di Jawa Barat.
Batasan masalah dalam penelitian ini yaitu Fokus pada  kasus  kekerasan  dalam  rumah  tangga  (KDRT) yang  terjadi  di  wilayah  Jawa  Barat,  Data  yang digunakan adalah data set open jabar dari tahun 2018- 2022    Penggunaan  algoritma  k-means  dan  metode Knowledge Discovery in Database sebagai alat utama untuk  mengelompokkan dan  menganalisis data  kasus KDRT.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Metode dalam penelitian ini merupakan pendekatan data science dengan menggunakan Proses penelitian metodis yang disebut penemuan pengetahuan dalam database (KDD) digunakan untuk mengekstraksi  data  yang  tepat,  terkini,  dan  berharga serta membangun model dari sejumlah besar data yang rumit. Pendekatan KDD, yang menggunakan algoritma tertentu untuk memeriksa data, menghasilkan  instance,  dan  mengembangkan  model yang  tidak  teridentifikasi,  menjadikan  data  mining sebagai  kuncinya.  [8]  Proses  Knowledge  Discovery Database(KDD)  memiliki  sejumlah  tahapan  seperti diperlihatkan dalam Gambar 1.
Gambar 1. Proses Knowledge Discovery Database (KDD)
a. Seleksi Data: Sebelum melakukan tahap penggalian  fakta  Knowledge  Discovery  in Database (KDD), data harus disortir menggunakan kombinasi  data  operasional.  [9].  Penelitian  ini menggunakan  data  perceraian  yang  terdapat  30 atribut.
b. Preprocessing : sebelum menggunakan teknik data mining, beberapa teknik persiapan data. Data yang diproses  sebelumnya  sering  kali  dilakukan  dalam beberapa  langkah,  seperti  reduksi  data,  integrasi data, dan pembersihan. [9].
c. Transformasi  :  Mentransformasi  wujud  data  Data yang  ditransformasikan  belum  mempunyai  objek tersendiri  berupa  data  yang  sah  atau  dipersiapkan untuk mencoba proses Data Mining. [10].
d. Data  Mining  :  prosedur  memecahkan  model ataupun  wawasan  baru  dari  data  yang  sudah diproses  [11].  Riset  ini  menggunakan  teknik clustering menggunakan algoritma K-means.
e. Interpretation/Evaluation : Fase ini adalah tentang menafsirkan data dan mengidentifikasi pola umum atau  model  prediksi  yang  dinilai  untuk  melihat apakah tujuan penelitian yang telah dilakukan telah tercapai. [12].

## 2.1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  akan melibatkan berbagai teknik yang sesuai dengan tujuan penelitian  dan  sumber  data  yang  telah  diidentifikasi. Berikut adalah  teknik-teknik  pengumpulan data  yang akan digunakan:
a. Data  Pemerintah:  Memeriksa  data  yang  mungkin telah  dikumpulkan  oleh  lembaga  pemerintah setempat  atau  regional.  Pemerintah  seringkali memiliki  database  kejahatan  yang  mencakup informasi  geografis  yang  berguna  untuk  analisis clustering.
b. Data  Publik:  Mengumpulkan  data  dari  sumber publik,  seperti  berita  lokal,  situs  web  keamanan kota,  atau  platform  sosial  media  yang  mungkin memuat laporan kejahatan atau komentar masyarakat.
c. Open Data: Memeriksa sumber data terbuka seperti portal  data  terbuka  pemerintah  yang  mungkin menyediakan  informasi  tentang  kejahatan  di wilayah Jawa Barat.
Penggunaan  berbagai  teknik  pengumpulan  data ini  akan  memungkinkan  penelitian  untuk  menggali informasi  yang  komprehensif  dan  mendalam  tentang pengelompokan  kejahatan  di  wilayah  jawa  barat dengan pendekatan k-means clustering. Setiap teknik akan  digunakan  sesuai  dengan  tujuannya,  dan  data yang  diperoleh  akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk analisis,  perancangan,  dan  evaluasi  dalam  penelitian ini.

## 2.2. Clustering
Cluster  adalah  kumpulan  data  yang  sedikit berbeda  dari  data  tertentu  dari  kelompok  lain  namun juga  memiliki  beberapa  kesamaan.  Tidak  adanya variabel objek dalam pengelompokan membedakannya  dengan  klasifikasi.  Pengelompokan tidak berupaya untuk mengkategorikan atau memperkirakan  kuantitas  objek  variable.  Namun algoritma  clustering  berupaya  membagi  semua
informasi ke dalam cluster-cluster yang berkorelasi/serupa,  kesamaan  data  pada  suatu  cluster hendak memiliki nilai yang kian besar, sementara itu kesamaan  data  pada  cluster  berbeda  akan  memiliki nilai yang kian rendah [14]

## 2.3. Algoritma K-Means
Algoritma  K-means  adalah  metode  clustering yang  populer  karena  kemudahan  penggunaan  dan kesederhanaannya.  Metode  hierarki  lebih  lambat dibandingkan  teknik  K-Means  dan  oleh  karena  itu digunakan  sebagai  teknik  clustering  alternatif  untuk informasi  skala  besar  [6].  Algoritma  K-Means mengclusterkan seluruh titik data di X kemudian setiap titik  xi  jatuh  ke  dalam  satu  partisi  K.Tujuan  dari clustering merupakan untuk meminimum peran entitas tertentu  dalam  metode  clustering,  sering  kali menemukan  cara  guna  meminimalkan  kejadian  acak dalam suatu grup dan untuk mengoptimalkan keacakan antar  kelompok  [15],  Langkah-langkah  untuk clustering  dengan  metode  K-means  adalah  sebagai berikut:
a. Menentukan k menjadi jumlah cluster yg ingin dibentuk.
b. Kemudian  membangkitkan  k  centroid  (titik sentra cluster) awal secara acak.
c. Hitung  jarak  antara  setiap  landmark  &  setiap centroid.
Pada  termin  ini  perlu  dilakukan  perhitungan Jarak  antara  setiap  bagian  data  di  setiap  pusat cluster sekarang harus ditentukan. Jarak selanjutnya antara cluster tertentu dan data akan ditentukan di cluster  mana data tersebut berada. Oleh lantaran itu, buat menghitung menurut jeda seluruh  data  ke  setiap  titik  sentra  cluster,  bisa dipakai  teori  jarak  Euclidean  yg  dirumuskan menjadi berikut:
𝐷(𝑖, 𝑗) =   √(𝑥 1 𝑖 − 𝑥 1 𝑗) 2 + (𝑥 2 𝑖 − 𝑥 2 𝑗) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑘 𝑖 − 𝑥 𝑘 𝑗) 2 (1)
d. Selanjutnya  dipilih  semua  data  dengan  jarak centroid terdekat.
e. Rata-ratakan  data  detik  pada  pusat  gravitasi yang  sama  untuk  menentukan  posisi  pusat gravitasi baru.
f. Kemudian, jika posisi pusat gravitasi baru tidak sama dengan posisi pusat gravitasi lama, seperti, kembali ke langkah 3 [16]

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  bab  ini,  saya  akan  menjelaskan  secara rinci  metode  penelitian  untuk  mencapai  tujuan penelitian  yang  telah  dirumuskan  sebelumnya,  yaitu untuk  implementasi  algoritma  k-means  pada  kasus kekerasan dalam rumah tangga di jawa barat
Gambar 2. Tahapan Metode Penelitian

## 3.1. Sumber Data
Penelitian  menggunakan  jenis  data  sekunder yang didapat dari website resmi Open Data Jabar  yaitu Dataset  ini  berisi  data  daftar  kekersandalam  rumah tangga berdasarkan jenis kelamin Provinsi Jawa Barat dari tahun 2018 s.d. 2022. Dataset terkait topik KDRT ini  dihasilkan  oleh  dinas  pemberdayaan  perempuan, perlindungan  anak  dan  keluarga  berencana  yang dikeluarkan  dalam  periode  1  tahun  sekali,  yang diperoleh melalui https://opendata.jabarprov.go.id/id/dataset/jumlah- korban-kekerasan-dalam-rumah-tangga-bedasarkan- jenis-kelamin-dan-kabupatenkota-di-jawa-barat

## 3.2. Populasi dan Sampel
Dalam  penelitian  ini,  identifikasi  populasi  dan pemilihan  sampel  yang  tepat  sangat  penting  untuk mendapatkan  data  yang  mewakili  kondisi  KDRT  di wilayah  jawa  barat  dengan  algoritma  k-means clustering.  Berikut  adalah  deskripsi  tentang  populasi yang  menjadi  fokus  dan  bagaimana  sampel  akan dipilih.
Populasi Penelitian Seluruh wilayah administratif Provinsi Jawa Barat, Penelitian ini akan mengambil wilayah administratif Provinsi Jawa Barat secara  keseluruhan  sebagai  populasi  penelitian. Dengan  demikian,  penelitian  akan  mencakup  semua data kejahatan dan lokasi dalam wilayah Jawa Barat. a. Sample  :  Peneliti  membagi  wilayah  Jawa  Barat berdasarkan kabupaten/kota dan kemudian mengambil  sampel  dari  setiap  subpopulasi  ini secara  terpisah.  Ini  memastikan  bahwa  setiap bagian wilayah diwakili dalam sampel.
b. Mewakili  Ragam  Wilayah:  Provinsi  Jawa  Barat memiliki  berbagai  wilayah,  kabupaten/kota,  serta berbagai  (KDRT).  Dengan  stratified  sampling, dapat  memastikan  bahwa  setiap  jenis  wilayah diwakili dalam sampel.
c. Mengatasi Ketidakseimbangan: Stratified sampling memungkinkan untuk mengatasi ketidakseimbangan dalam populasi, seperti ketidakseimbangan  antara  kabupaten/kota  yang memiliki tingkat kejahatan yang sangat berbeda.
d. Analisis  yang  Lebih  Mendalam:  Dengan  sampel yang  terstruktur,  dapat  melakukan  analisis  yang lebih mendalam terhadap masing-masing subpopulasi,  yang  akan  memberikan  wawasan yang lebih baik tentang karakteristik kejahatan di berbagai wilayah.
Langkah-langkah  dalam  stratified  sampling  akan mencakup:
a. Pembagian  wilayah  Jawa  Barat  menjadi  sub populasi  berdasarkan  kategori  tertentu,  seperti kabupaten/kota.
b. Pengambilan  sampel  secara acak dari  masing- masing subpopulasi.
c. Penggabungan  sampel  dari  tiap  sub  populasi menjadi sampel akhir.
Dengan menggunakan stratified sampling, dapat memastikan bahwa sampel mencerminkan beragamnya  wilayah  Jawa  Barat,  yang  akan mendukung analisis clustering dengan lebih baik.

## 3.3. Teknik Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini  akan melibatkan berbagai teknik yang sesuai dengan tujuan penelitian  dan  sumber  data  yang  telah  diidentifikasi. Berikut adalah  teknik-teknik  pengumpulan data  yang akan digunakan:
a. Data  Pemerintah:  Memeriksa  data  yang  mungkin telah  dikumpulkan  oleh  lembaga  pemerintah setempat  atau  regional.  Pemerintah  seringkali memiliki  database  kejahatan  yang  mencakup informasi  geografis  yang  berguna  untuk  analisis clustering.
b. Data  Publik:  Mengumpulkan  data  dari  sumber publik,  seperti  berita  lokal,  situs  web  keamanan kota,  atau  platform  sosial  media  yang  mungkin memuat laporan kejahatan atau komentar masyarakat.
c. Open Data: Memeriksa sumber data terbuka seperti portal  data  terbuka  pemerintah  yang  mungkin menyediakan  informasi  tentang  kejahatan  di wilayah Jawa Barat.
Penggunaan  berbagai  teknik  pengumpulan  data ini  akan  memungkinkan  penelitian  untuk  menggali informasi  yang  komprehensif  dan  mendalam  tentang pengelompokan  kejahatan  di  wilayah  jawa  barat dengan pendekatan k-means clustering. Setiap teknik akan  digunakan  sesuai  dengan  tujuannya,  dan  data yang  diperoleh  akan  digunakan  sebagai  dasar  untuk analisis,  perancangan,  dan  evaluasi  dalam  penelitian ini.

## 3.4. Teknik Analisis Data
Teknik analisis data dalam penelitian ini yaitu:
a. Mengumpulkan data klasifikasi (KDRT) di Jawa Barat tahun 2018-2022 menurut kabupaten/ kota.
b. Processing data
c. Transformation Data
d. Metode  yang  digunakan  yaitu  clustering
menggunakan  algoritma  k-means  pada  tools rapidminer.
Evaluation  clustering dilakukan  dengan  tujuan untuk  mengetahui  seberapa  baik  kualitas  dari  hasil clustering. Pada  penelitian  ini,  evaluasi  hasil clustering yang  digunakan  adalah Davies  Bouldin Index untuk  mengetahui  jumlah  cluster  yang  paling optimal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Pemilihan Data
Tahap  pertama  adalah  proses  pemilihan  data yang  akan  digunakan  dalam  proses  pengelompokan data. Dataset yang digunakan berasal dari data publik melalui situs terbuka data.jabarprov.go.id yang dirilis oleh  Dinas  Pemberdayaan  Perempuan,  Perlindungan Anak Dan Keluarga Berencana. Data yang digunakan adalah  data  jumlah  Kasus  Kekerasan  dalam  rumah tangga berdasarkan jenis kelamin di Jawa Barat tahun 2018-2022.  Dataset  terdiri  dari  270  record  dengan  9 atribut. Atribut tersebut diantaranya id, kode provinsi, nama provinsi, kode kabupaten/kota, nama kabupaten/kota, jenis kelamin, jumlah korban.
Langkah  awal  dalam  prosedur  ini  adalah pemilihan  data,  yang  melibatkan  impor  data menggunakan operator baca Excel. Dengan memanfaatkan  operator  baca  Excel  ini,  Anda  dapat mengakses informasi kasus perceraian yang terjadi di Jawa Barat antara tahun 2018 hingga 2022.
Gambar 3. Operator Read Excel
Pratinjau data akan muncul setelah operator baca Excel  berhasil  mengimpor  data.  Data  yang  akan digunakan dalam proses data mining akan ditampilkan pada data preview seperti pada Gambar 4.
Gambar 4. Hasil Proses Data read Excel
Operator atribut pilih kemudian harus dimasukkan. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi  atribut  mana  yang  akan  digunakan dalam prosedur data mining. Dalam prosedur ini, nama distrik,  status  perceraian,  nomor,  dan  tahun  menjadi properti yang dipilih.

## Gambar 5. Parameter Select Attribute

## 4.2. Data Cleaning
Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data yang relevan dan konsisten. Setelah melihat hasil statistiknya, ternyata tidak ada nilai yang hilang dalam data  penelitian  ini.  Oleh  karena  itu,  tidak  ada  proses perbaikan data dilakukan.

## Gambar 6. Review Missing Value

## 4.3. Data Selection Pemrosesan Data
Pada tahap transformasi data, atribut  yang telah ditentukan diubah atau disesuaikan untuk menyesuaikan  algoritma  yang  akan  digunakan,  yaitu algoritma K-Mean. Pertama, atribut jenis kelamin pada data  penelitian  dapat  diproses  dengan  menggunakan operator  nominal  ke  angka.  Ini  karena  data  mining hanya  dapat  memproses  data  dalam  bentuk  numerik atau angka.
Tabel 1. Inisialisasi Dataset Jenis kelamin Inisialisasi Laki-Laki 1 Perempuan 2 Tabel  2. Data Setelah Penghapusan Atribut yang tidak diperlukan Nama Kabupaten Kota jenis kelamin jumlah korban tahun Kabupaten Bogor 1 0 2018 Kabupaten Bogor 2 1 2018 ….. ….. ….. ….. Kota Tasikmalaya 1 0 2022
Nama Kabupaten Kota jenis kelamin jumlah korban tahun Kota Tasikmalaya 2 0 2022 Kota Banjar 1 0 2022 Kota Banjar 2 1 2022
Setelah  menyelesaikan  proses  dari  nominal  ke numerik,  langkah  berikutnya  adalah  menggunakan operator  normalisasi.  Menyesuaikan  rentang  nilai dalam  sebuah  data  sangat  penting  saat  berhadapan dengan  atribut  unit  dan  skala  yang  berbeda.  Dalam proses normalisasi, atribut yang digunakan hanya jenis kelamin dan jumlah korban KDRT.

## 4.4. Komputasi K-Means
Setelah  proses  preprocessing  dan  transformasi data  selesai,  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan proses  clustering  menggunakan  tools  Rapidminer Studio  versi  10.1.0  untuk  menerapkan  algoritma  K- Means. Gambar berikut menunjukkan data penerapan algoritma K-Means.
Melakukan clustering dengan RapidMiner adalah proses.  Operator  pertama  yang  digunakan  untuk melakukan  clustering  adalah  Read  Excel,  yang  dapat membaca  data  file  Microsoft  Excel.  Operator  ketiga adalah  Select  Atribut,  yang  dapat  memilih  atau menentukan  atribut  apa  yang  akan  digunakan. Operator  keempat  adalah  Nominal  to  Numeric,  yang dapat mengubah data atribut menjadi tipe data angka atau  numerik.Selanjutnya  adalah  operator  clustering K-Means,  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan data menggunakan algoritma K-Mean. Untuk kinerja, dia menampilkan nilai atau menilai hasil kinerja nilai indeks Davies Bouldin dan Centroid Distance.
Dengan melihat hasil performa dari Index Davies Bouldin  (IDB),  alat  RapidMiner  dapat  digunakan untuk menentukan jumlah cluster terbaik. Metode IDB menilai cluster yang ada dengan memperhatikan nilai terendah, dan hasil dari cluster yang rendah ini dapat dihitung  berdasarkan  kohesi  dan  reparasinya  (Dwi Rahayu et al., 2022).
Proses  perhitungan  nilai  menggunakan  indeks Davies  Bouldin  menggunakan  alat  RapidMiner menghitung nilai DBI dari cluster K2, K3, K4, dan K5.
Tabel 4. Nilai DBI Performance Cluster
No Clusteri Nilai Davies Bouldin Index 1 K2 -0.313 2 K3 -0.405 3. K5 -0.328 4 K7 -0.385
Hasil  cluster  terbaik,  dengan  k=2  dan  nilai Davies Bouldin Index 0,772, ditunjukkan dalam Tabel 4

## 4.5. Hasil Komputasi K-Means Clustering

## Gambar 7. Hasil Performance Vektor
Hasilnya  menunjukkan  bahwa  dua  kelompok cluster  memiliki  centroid  rata-rata  -0.313,  centroid  0 rata-rata 0.024, dan centroid 1 rata-rata -1.784, seperti yang  ditunjukkan  pada  gambar  pengujian  vektor kinerja  tersebut.  K=2  dipilih  karena  berdasarkan kalkulasi  yang  dihasilkan  dari  nilai  DBI,  acuannya adalah  nilai  yang  mendekati  0,  dengan  nilai  DBI terkecil 0,313 diperoleh untuk K=2.
Gambar 8. Visualisasi Scatter Plot Cluster
Gambar di atas menunjukkan plot dispersi klaster yang dihasilkan dari pengelompokan kdrt. Scatter biru menunjukkan cluster 0 dan scatter hijau menunjukkan cluster  1,  dengan  nilai  cluster  pada  sumbu  x  dan  y. Kelompok di cluster 0 dianggap memiliki korban kdrt rendah, dan kelompok di cluster 1 dianggap memiliki korban kdrt tinggi. Hasil pengelompokan dari masing- masing cluster adalah sebagai berikut:

## Tabel 5. Daftar Cluster 0
No Nama Kabupaten /Kota Cluster 1. Kabupaten Bogor cluster_0 2. Kabupaten Sukabumi cluster_0 3. Kabupaten Cianjur cluster_0 4. Kabupaten Bandung cluster_0 … … … 13.2. Kota Cimahi cluster_0 133. Kota Tasikmalaya cluster_0 134. Kota Banjar cluster_0 Tabel 6 Daftar Cluster1 No Nama Kabupaten/Kota Cluster 1 Kabupaten Bogor cluster_1 2 Kabupaten Sukabumi cluster_1 3 Kabupaten Cianjur cluster_1 4 Kabupaten Bandung cluster_1 … …. … 134 Kota Cimahi cluster_1 135 Kota Tasikmalaya cluster_1 136 Kota Banjar cluster_1

## 4.6. Evaluation
Pada  tahap  ini  merupakan  proses  KDD  yang mencakup  inspeksi  apakah  pola  atau  informasi  yang ditemukan  bertentangan  dengan  fakta  atau  hipotesis yang terdapat sebelumnya. Dari pola yang dihasilkan dari  tahap  menganalisa,  maka  dapat  diambil kesimpulan  mengenai  pengelompokan  kasus  korban KDRT  berdasarkan  jenis  kelamin  yang  sering  terjadi di Jawa Barat. Sehingga menghasilkan informasi yang berguna.  Dengan  begitu  pembaca  dapat  mengetahui hasil  pengelompokan  tersebut  dan  kasus  korban KDRT  berdasarkan  jenis  kelamin  apa  yang  sering terjadi di Jawa Barat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  menemukan  tingkat  kasus  korban kdrt  rendah  dan  tinggi  berdasarkan  data  yang  telah diolah  menggunakan  RapidMiner  dengan  metode algoritma  K-Means.  Menurut  penentuan  kluster,  dua kluster  dipilih  karena  nilai  Davies  Bouldin  Index mendekati nilai 0. Kelompok/kelompok 0 menunjukkan  jumlah  kasus  kdrt  berdasarkan  jenis kelamin  rendah,  dan  anggota  kluster  tersebut  terdiri dari  18  kabupaten  dan  8  kota  pada  tahun  2022  yang meliputi  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten  Sukabumi, Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten Garut,  Kabupaten  Tasikmalaya  Kabupaten  Ciamis, Kabupaten Kuningan, Kabupaten Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten
Subang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten  Pangandaran, Kota Bogor, Kota Bandung, Kota Bekasi, Kota Depok, Kota  Depok,  Kota  Cimahi,  Kota  Tasikmalaya,  Dan Kota  Banjar.  Korban  kekerasan  dalam  rumah  tangga berdasarkan  jenis  kelamin  lebih  tinggi  dalam kelompok/cluster 1, yang terdiri dari 18 kabupaten dan 9  kota  yang  meliputi  Kabupaten  Bogor,  Kabupaten Sukabumi,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Bandung, Kabupaten Garut, Kabupaten Tasikmalaya Kabupaten Ciamis,  Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten  Cirebon, Kabupaten Majalengka, Kabupaten Sumedang, Kabupaten Indramayu, Kabupaten Subang, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Karawang, Kabupaten Bekasi, Kabupaten  Bandung  Barat,  Kabupaten  Pangandaran, Kota  Bogor,  Kota  Cirebon,  Kota  Bandung,  Kota Bekasi, Kota Depok, Kota Depok, Kota Cimahi, Kota Tasikmalaya, Dan Kota Banjar .
Program  Edukasi  dan  Kesadaran  Masyarakat: Perlu  adanya  program  edukasi  yang  lebih  luas, terutama di daerah dengan  kasus KDRT  yang tinggi. Meningkatkan  kesadaran  akan  tanda-tanda  dan konsekuensi  KDRT,  serta  menggalakkan  peran  aktif masyarakat  dalam  pencegahan.  Penguatan  Sistem Dukungan Korban: Membangun lebih banyak fasilitas dan  sistem  dukungan  bagi  korban  KDRT  di  daerah- daerah  dengan  kasus  tinggi,  termasuk  pusat  krisis, layanan  konseling,  dan  aksesibilitas  yang  lebih  baik terhadap  bantuan  hukum.  Pelatihan  bagi  Pihak Penegak  Hukum:  Memberikan  pelatihan  khusus
kepada penegak hukum di daerah-daerah tersebut agar mereka  dapat  menangani  kasus  KDRT  dengan  lebih baik  dan  lebih  sensitif  terhadap  kebutuhan  korban. Kolaborasi dengan Lembaga Kesehatan: Menggandeng lembaga  kesehatan  untuk  memberikan dukungan psikologis dan medis yang diperlukan bagi korban  KDRT,  serta  memperkuat  kerja  sama  untuk mendeteksi dan melaporkan kasus-kasus tersebut.
Pengembangan Rencana Pencegahan: Menyusun rencana  pencegahan  yang  lebih  spesifik  dan  terukur berdasarkan  analisis  data  ini.  Fokus  pada  aspek pendidikan,  kebijakan  keluarga,  dan  pembangunan kesetaraan gender untuk menekan angka kasus KDRT di masa mendatang.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Muhammad  Ishar  Helmi  2017,  Kejahatan terhadap wanita Hukum pidana,  pp. 120-124 .
[2] Dwi  Rahayu,  U.,  Chusna,  N.  L.,  &  Fachri,  M. (2022). Analisis Kasus Perceraian Pada Pengadilan Negeri Bekasi Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering.  IKRAITH INFORMATIKA, 6. Singh , A.,
[3] m. . Dr. H. Khoirul abror, hukum perkawinan dan perceraian . 2017.
[4] p.  E.  Ramadhani et  al. ,  “analisis  dampak perceraian orang tua terhadap anak remaja,” vol. 2, pp. 109– 119,2019.
[5] f. R. Alfa, “pernikahan dini dan perceraian di indonesia,” vol. 1, 2019.
[6] p. Fr and s. Sieranoja, “k-means properties on six clustering  benchmark  datasets  pasi  fr  anti,”  pp. 55–57,2018.
[7] u.  D.  Rahayu et  al. ,  “analisis  kasus  perceraian pada  pengadilan  negeri  bekasi  menggunakan algoritma k means clustering uci,” vol. 6, no. 1, pp. 165–172, 2022.
[8] d.  A.  P  and  b.  Sumargo,  “pengelompokan pengguna  internet  dengan  metode  k-means clustering,” vol. 3, no. 1, pp. 1–12, 2019.
[9] mardalius, “implementasi algoritma k-means clustering untuk menentukan kelas kelompok bimbingan belajar tambahan ( studi kasus : siswa sma negeri 1 ranah pesisir ) abstrak,” 2017.
[10] a.  Zanardi  and  h.  Suprayitno, “analisa karakteristik  kecelakaan  lalu  lintas  di  jalan ahmad  yani  Surabaya  melalui  pendekatan knowledge discovery in database,” vol. 2, no. 1, pp. 45–55, 2018.
[11] y. Mardi, “data mining : klasifikasi menggunakan algoritma c4.5,” 2017.
[12] alfiqra  and  f.  Y.  Alfarizi,  “penerapan  market basket analysis menggunakan proses kdd (knowledge discovery in database) sebagai strategi penjualan produk swalayan (studi kasus : swalayan x),” pp.
509–516, 2018.
[13] y. Irawan, “penerapan data mining untuk evaluasi data  penjualan  menggunakan  metode  clustering dan algoritma hirarki divisive,” pp. 13–20, 2019.
[14] i. A. Nikmatun, u. Diponegoro, i. Waspada, and u.Diponegoro, “implementasi data mining untuk klasifikasi masa studi mahasiswa menggunakan algoritma k-nearest neighbor,” vol. 10, no. 2, pp. 421– 432, 2019.
[15] p. D. Sugiyono, metode penelitian kuantitatif, kualitatif dan r &. D . 2013.
[16] n.  L.  Anggreini,  “teknik  clustering  dengan algoritma  k-medoids  untuk  menangani  strategi promosi di politeknik tedc bandung,” vol. 12, no. 2, 2019.
[17] i.  Parlina,  a.  P.  Windarto,  a.  Wanto,  and  m.  R. Lubis, “memanfaatkan algoritma k-means dalam menentukan  pegawai  yang  layak  mengikuti assessment  center,”  vol.  3,  no.  1,  pp.  87–93, 2018.
[18] a. Fitri, y. Syahra, and r. Kustini, “penerapan data mining dalam meng klasterisasi location best pb tambahan  pada  regional  iv  pt  indomarco prismatama  cab  .  Medan  dengan  menggunakan metode k-means,” vol. 19, no. 2, pp. 11–26, 2020
[19] r.,Maulita, Y., & Kristiawan, A. Korelasi Faktor Penyebab  Tindak  Kekerasan  dalam  Rumah Tangga  Menggunakan  Data  Mining  Algoritma APriori. Jurnal  Media  Infotama , Vol  14  No  1 (2018) .
[20] r.  Rahma  dkk.,  “pengelompokan  daerah  rawan kekerasan terhadap perempuan dan  Anak di jawa barat menggunakan algoritma k-means,” 2022.
[21] n. s.  m. j. Noviya  adawiyah,  “klasterisasi  kasus kekerasan    terhadap    anak    dan  Perempuan berdasarkan algoritma k-means,” vol. 5, 2020.
[22] Andang Sari dan A. Haryani Putri, “Perlindungan Hukum Terhadap Perempuan Korban Kekerasan Dalam Rumah
[23] Tangga,”  KRIDA  BHAYANGKARA,  vol.  14, no.  2,  hlm.  236–245,  Des  2020,  doi: 10.31599/krtha.v14i2.291
[24] a.  q.  a.  y.  Aliya    mustafina,    “data    kekerasan seksual  pada  perempuan  (komnas perempuan),” Komnas    perempuan:    perempuan    dalam himpitan  pandemi:  lonjakan  kekerasan Seksual, kekerasan siber, perkawinan anak, dan keterbatasan  penanganan  di  tengah  Covid-19, 2021.
[25] b.  Septia  pranata  dan  d. Putro  utomo,  “bulletin of  information  technology    (bit)  penerapan  data mining  Algoritma  fp-growth  untuk  persediaan sparepart  pada  bengkel  motor  (studi  kasus bengkel  sinar service),”  Bulletin of  information technology (bit), vol. 1, no. 2, hlm. 83–91, 2020.
[26] n. s. m. j. Noviya  adawiyah,  “klasterisasi  kasus kekerasan    terhadap    anak    dan  perempuan berdasarkan Algoritma k-means,” 2021.