## KLASTERISASI KORBAN KEKERASAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS DI JAWA BARAT
Muhammad Riskandi 1 , Martanto 2 , Umi Hayati 3 1,3 Teknik Informatika, STIMIK IKMI Cirebon
2 Manajemen Informatika, STIMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon Jawa Barat 45135, Indonesia
Muhammadriskandi20@gmail.com

## ABSTRAK
Semua  orang  ingin  merasa  aman  dan  bebas  dari  rasa  takut  akan  kekerasan.  Namun,  dalam  kehidupan sehari-hari,  siapa  pun, tanpa  memandang  jenis  kelamin  atau  status,  dapat  menjadi  korban  kekerasan,  baik  dari orang  yang dikenal  maupun tidak dikenal.  Kekerasan dapat didefinisikan sebagai tindakan atau ancaman  yang dapat  menyebabkan  kematian,  kerugian  psikologis,  atau trauma  pada  diri  sendiri,  kelompok,  masyarakat,  atau individu.  Kekerasan  merupakan  permasalahan  kompleks  yang  mengganggu  kesejahteraan  masyarakat  di berbagai wilayah, termasuk di Jawa Barat. Oleh Karena itu diperlukan data mining untuk menganmbil langkah yang tepat dalam menekan kasus kekerasan yang terjadi di jawa barat. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa  data  sekunder  data  ini  berasal  dari  situs  resmi  jawa  barat  yaitu  opendata.  jabarprov.  Metodologi penelitian  ini  menggunakan  Knowladge  Discovery  in  Database  (KDD).  Algoritma  K-means  digunakan  untuk mengklasterisasi  korban  kekerasan  berdsarkan  jenis  kelamin  dan  kelompok  umur,  berhasil  mendapati  klaster yang  yang  paling  optimal  yaitu  k-6,  dilakukan  10  kali  percobaan  untuk  menemukan  nilai  DBI  teroptimal, dimulai  dari  penerapan  k-2  hingga  percobaan  k-10.  Percobaan  ini  dilakukan  untuk  mencari  jumlah  klaster terbaik  berdasarkan  nilai  DBInya.  Setelah  dilakukan  percobaan  untuk  menentukan  jumlah  klaster  dari  k-2 sampai k-10 ditemukan  bahwa nilai DBI teroptimal dimiliki oleh klaster 6 (k-6) dengan nilai DBI yang paling mendekati 0 yaitu sebesar 0.452.
Kata kunci : Data Mining, Clustering, K-Means, KDD, Kekerasan

## 1. PENDAHULUAN
Semua orang ingin merasa aman dan bebas dari rasa  takut  akan  kekerasan.  Namun,  dalam  kehidupan sehari-hari,  siapa  pun,  tanpa  memandang  jenis kelamin atau status, dapat menjadi korban kekerasan, baik  dari  orang  yang  dikenal  maupun  tidak  dikenal. [1]  Kekerasan  dapat  didefinisikan  sebagai  tindakan atau  ancaman  yang  dapat  menyebabkan  kematian, kerugian  psikologis,  atau  trauma  pada  diri  sendiri, kelompok,  masyarakat,  atau  individu.  Tindakan kekerasan  adalah  tanggapan  terhadap  tekanan  atau faktor  pemicu  yang  dihadapi  seseorang,  yang tercermin  dalam  perilaku  langsung  yang  bersifat kekerasan.  Perilaku  kekerasan  merujuk  pada  kondisi di  mana  seseorang  melakukan  tindakan  fisik  yang berpotensi  membahayakan  dirinya  sendiri  atau  orang lain,  yang  seringkali  disertai  oleh  emosi  marah, ketakutan, dan kecemasan yang tidak terkendali.
Kekerasan  merupakan  permasalahan  kompleks yang  mengganggu  kesejahteraan  masyarakat  di berbagai wilayah, termasuk di Jawa Barat. Kekerasan terhadap  anak-anak  dan  perempuan  adalah  tindakan kriminal  yang  serius  yang  mengancam  keselamatan masyarakat.  Anak-anak  sering  kali  menjadi  korban perlakuan yang tidak manusiawi, sementara perempuan  memiliki  risiko  tinggi  menjadi  sasaran kekerasan.  Kekerasan  tidak  hanya  dialami  oleh perempuan  muda,  tetapi  juga  oleh  perempuan  lanjut usia  (lansia).  Perempuan  yang  telah  lanjut  usia memiliki  risiko  mengalami  dua  bentuk  perlakuan yang  merugikan  dan  diskriminatif,  baik  karena
gender  mereka  maupun  karena  usia  yang  sudah lanjut.  Kekerasan  terhadap  perempuan  lansia  terjadi karena  tubuh  mereka  telah  mengalami  banyak perubahan  fisik.  Untuk  menekan  kasus  kekerasan  di Jawa  Barat,  diperlukan  teknik  data  mining  untuk menghasilkan pengetahuan baru yang dapat digunakan dalam menentukan langkah yang tepat.
Data  mining  adalah  metode  pengolahan  data berskala  besar  yang  menghasilkan  pengetahuan  baru dari  data  tersebut.  Dalam  bidang  data  mining, terdapat  berbagai  metode,  di  antaranya  adalah  teknik pengelompokan  data  yang  disebut  clustering.  [2]. Clustering  merupakan  proses  mengelompokkan  data berdasarkan  kesamaan  antara  satu  set  data  dengan yang  lain  ke  dalam  klaster  atau  kelompok  tertentu. [3].  Dengan  menggunakan  data  mining,  kita  dapat menganalisis  data  kekerasan  di  Jawa  Barat  secara lebih  mendalam.  Analisis  ini  dapat  menghasilkan pengetahuan baru tentang pola, tren, dan faktor-faktor yang  menyebabkan  kekerasan.  Pengetahuan  baru  ini dapat  digunakan  untuk  menentukan  langkah-langkah yang  tepat  dalam  menekan  kasus  kekerasan  di  Jawa Barat.
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  melakukan klasterisasi kasus kekerasan di Jawa Barat berdasarkan  kelompok  usia  menggunakan  algoritma K-Means Clustering. Tujuan  utamanya  adalah  untuk mengidentifikasi  pola  kekerasan  yang  khusus  pada tiap kelompok usia, sehingga dapat membentuk dasar untuk pengembangan  strategi penanganan  yang  lebih spesifik  dan  efektif.  Peneltian  ini  juga  bertujuan
untuk menentukan jumlah cluster yang optimal untuk memperoleh hasil klasterisasi yang paling representatif terhadap pola kasus kekerasan berdasarkan  keompok  umur.  Penelitian  ini  akan memberikan kontribusi dengan menggunakan pendekatan  clustering  yang  lebih  canggih  yaitu algoritma  k-means.  Signifikansi  dari  penelitian  ini terletak  pada  kontribusinya  dalam  memahami kekerasan  secara  holistik,  memungkinkan  adanya perlindungan yang lebih efektif pada setiap kelompok usia yang rentan terhadap kekerasan.
Penelitian  ini  akan  menggunakan  metode clustering dengan algoritma k-means dalam menganalisis  kasus  kekerasan  berdasarkan  kelompok umur  di  jawa  barat,  yang  merupakan  salah  satu algoritma klasterisasi yang efektif. Dimana algoritma k-means sendiri adalah metode untuk mengelompokan  data  ke  dalam  kelompok-kelompok berdasarkan kesamaan atribut.  [4]  Pada penelitian ini juga  knowlagde  discovery  in  database  (KDD) digunakan,  KDD  memiliki  arti  suatu  proses pemilihan  data,  pembersihan  data,  transformasi  data, presensi  temuan  dan  evaluasi.  [5].  Data  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah data sekunder, yang  merupakan  informasi  yang  diperoleh  bukan secara  langsung  dari  objek  atau  subjek  penelitian  itu sendiri.  Informasi  penelitian  ini  diperoleh  dari  situs resmi Provinsi Jawa Barat yang dapat diakses melalui alamat  URL  https://opendata.jabarprov.go.id/  untuk mendapatkan sumber data aslinya.
Hasil  dari  penelitian  analisis  korban  kekerasan berdasarkan  kelompok  umur  dengan  menggunakan metode  algoritma  k-means  clustering  diharapkan dapat memberikan pemahaman yang lebih mendalam tentang  kasus  kekerasan  di  wilayah  Jawa  Barat. Setelah  dilakukan  klasterisasi  untuk  menentukan korban kasus kekerasan diharapkan pihak berwenang dapat  memberikan  perlindungan  yang  lebih  efektif pada  setiap  kelompok  usia  yang  rentan  terhadap kekerasan. penelitian ini dapat memberikan kontribusi  pada  literatur  ilmiah  tentang  epidemiologi korban  kasus  kekerasan  dan  menjadi  dasar  untuk penelitian  lebih  lanjut.  Penelitian  ini  juga  dapat memberikan kontribusi pada perkembangan keamanan  terhadap  masyarakat,  karena  menerapkan pendekatan  komputasi  untuk  menganalisis  korban kasus kekerasan lainnya. Implikasi hasil penelitian ini dapat  membantu  meningkatkan  keamanan  bagi masyarakat  di  Jawa  Barat  dan  daerah  lain  dengan masalah  serupa.  Hasil  dari  penelitian  ini  dapat menjadi  referensi  penting  bagi  peneliti  lain  yang tertarik dalam mengpikasikan teknik clustering untuk masalah korban kekerasan maupun masalah lainnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Ada  beberapa  penelitian  yang  dijadikan  acuan terkait  dalam  penelitian  ini,  diantaranya  adalah, penelitian  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Adawiyah dkk.  [6].  Membahas  mengenai,  Kekerasan  terhadap anak  dan  perempuan  di  Kabupaten  Karawang  adalah
permasalahan  serius.  Salah  satu  tantangan  utama adalah rendahnya kesadaran korban untuk menindaklanjuti  kasus  yang  mereka  alami.  Dalam studi  ini,  algoritma  k-means  digunakan  untuk mengelompokkan kasus kekerasan terhadap anak dan perempuan.  Tujuannya  adalah  untuk  memetakan klaster kasus kekerasan terhadap anak dan perempuan menjadi  tiga  kelompok  yang  tersebar  di  setiap kecamatan di Kabupaten Karawang. Metodologi yang diterapkan  dalam  penelitian  ini  adalah  CRPS-DM. Sumber  data  yang  digunakan  mencakup  periode  dari tahun  2016  hingga  2020.  Pengujian  dilakukan menggunakan perangkat WEKA 3.8 dengan menentukan  klaster  terbaik  melalui  metode  elbow, yang  membandingkan  perbedaan  dari  k=2  hingga k=10,  di  mana  hasil  menunjukkan  bahwa  k=3 merupakan  jumlah  klaster  terbaik.  Berdasarkan  hasil pengujian,  ditemukan  tiga  kelompok  atau  kategori tingkat  kekerasan:  Cluster  0  (tinggi)  dengan  4 anggota,  Cluster  1  (sedang)  dengan  2  anggota,  dan Cluster  2  (rendah)  dengan  24  anggota.  Ketiga kelompok  ini  tersebar  di  setiap  kecamatan  di Kabupaten Karawang.
Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  oleh Rahma  &  Mufidah  [7].  Kekerasan  terhadap perempuan dan anak merupakan masalah yang serius. Berdasarkan  data  Komnas  Perempuan,  Jawa  Barat menempati  posisi  kedua  di  Indonesia  dalam  kasus kekerasan  terhadap  perempuan  dan  anak  pada  tahun 2020. Penelitian ini menggunakan algoritma k-means untuk  mengelompokkan  daerah  rawan  kekerasan  di Jawa  Barat  tahun  2020-2021.  Hasil  pengelompokan menunjukkan  tiga  kelompok,  yaitu:  Cluster  0:  5 kabupaten/kota, Cluster 1: 21 kabupaten/kota, Cluster 2:  1  kabupaten.  Hasil  evaluasi  pengelompokan dengan  silhou-ette  coefficient  menghasilkan  nilai sebesar  0,62.  Nilai  ini  menunjukkan  bahwa  kriteria pengelompokan  yang  dilakukan  termasuk  dalam struktur cluster yang standar.
Selanjutnya  penelitian  yang  dilakukan  oleh Hidayat  dkk.  [8].  berkaitan  dengan  Penerapan  K- Means  Clustering  dalam  Mengelompokkan  Kasus Tuberkulosis  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Tuberkulosis (TBC) merupakan penyakit  menular  yang umum  dan berpotensi  fatal.  TBC  memiliki  keterkaitan  dengan hubungan  antara  manusia  dan  lingkungan,  terutama di  wilayah  perkotaan  yang  memiliki  tingkat  populasi dan  kepadatan  yang  tinggi.  Untuk  itu,  diperlukan penerapan teknik data mining guna menganalisis pola klaster  TBC  yang  tinggi  dan  rendah  di  suatu  area. Sumber  data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini berasal  dari  Opendata  Jabar  yang  mencakup  dataset tahun  2020.  Temuan  dari  penelitian  menunjukkan bahwa  jenis  kelamin  tidak  memiliki  pengaruh terhadap  jumlah  kasus  TBC.  Studi  ini  juga menghasilkan 2 klaster, dimana satu klaster memiliki jumlah  kasus  yang  tinggi  terdapat  di  6  daerah, sementara  klaster  lain  dengan  jumlah  kasus  rendah terdapat di 2 daerah.
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Fauziah  & Purnamasari  [9].    Kekerasan  merujuk  pada  tindakan atau  ancaman  yang  disengaja  oleh  individu  atau sekelompok  orang  dengan  tujuan  menimbulkan dampak  negatif  seperti  trauma,  kerugian  psikologis, dan  pelanggaran  hak.  Masalah  kekerasan  terhadap perempuan  dan  anak  di  Indonesia  menjadi  perhatian serius.  Berdasarkan  data  dari  Komnas  Perempuan pada  tahun  2020,  terdapat  299.911  kasus  kekerasan terhadap  perempuan.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  rentang  usia  yang  paling  sering menjadi  sasaran  kekerasan.  Sumber  data  yang digunakan mencakup jumlah korban kekerasan dalam kelompok  usia,  dengan  total  945  data.  Penelitian  ini menggunakan  algoritma  k-means  dengan  metode Knowledge  Discovery  in  Database  dan  menentukan klaster dengan Davies Bouldin Index. Hasil penelitian membagi  data  ke  dalam  6  klaster:  Cluster  0  (C0) dengan  55  anggota,  yang  dominan  di  usia  13-17 tahun  (21  anggota).  Cluster  1  (C1)  dengan  193 anggota,  yang  dominan  di  usia  0-5  tahun  (70 anggota).  Cluster  2  (C2)  dengan  184  anggota,  yang dominan  di  usia  45-59 tahun  (64  anggota).  Cluster  3 (C3) dengan 197 anggota, yang juga dominan di usia 45-59  tahun  (70  anggota).  Cluster  4  (C4)  dengan  4 anggota,  semuanya  dari  kelompok  usia  25-44  tahun. Cluster 5 (C5) dengan 177 anggota, yang dominan di usia 0-5 tahun (65 anggota).
Penelitian yang dilakukan oleh Rosida & wijaya [10].  Pada  tahun  2017,  Jawa  Barat  tercatat  sebagai salah  satu  provinsi  dengan  jumlah  kasus  HIV/AIDS tertinggi  di  Indonesia.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa HIV/AIDS  telah  menjadi  ancaman  serius  bagi masyarakat  secara  luas.  Penyakit  ini  bukan  hanya membahayakan nyawa penderitanya, tetapi juga dapat menular  dengan  cepat  dan  terus  mengalami peningkatan.  Dampak  dari  peningkatan  kasus HIV/AIDS  dapat  merugikan  bagi  penderitanya,  baik dari  segi  fisik,  psikologis,  sosial,  maupun  spiritual. Orang  yang  hidup  dengan  HIV/AIDS  (ODHA) mungkin menghadapi berbagai masalah yang membuat  kehidupan  mereka  menjadi  penuh  tekanan. Dalam  penelitian  ini,  data  penyebaran  kasus HIV/AIDS  dari  tahun  2019  hingga  2021  yang diperoleh  dari  Dinas  Kesehatan  Provinsi  Jawa  Barat dianalisis  menggunakan  algoritma  K-Means  dengan Optimize  Parameters  Grid.  Jumlah  total  data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  971  rekaman. Hasil  penelitian  membandingkan  nilai  DBI  (Davies- Bouldin  Index)  menggunakan  metode  K-Means  dari k=2  hingga  k=20.  Dari  hasil  perbandingan  tersebut, ditemukan  bahwa  cluster  yang  mendekati  nilai  0 adalah  k=2,  dengan  nilai  DBI  sebesar  0,414.  Karena k=2  memiliki  nilai  terendah  dibandingkan  dengan nilai k lainnya, dapat disimpulkan bahwa k=2 dengan nilai  DBI  0,414  merupakan  hasil  klaster  yang  paling mendekati  nilai  0  dan  dianggap  sebagai  klaster terbaik.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam  penelitian  ini,  dilakukan  serangkaian langkah secara teratur dengan tujuan untuk memfasilitasi  peneliti  dalam  menyusun  prosedur  dan urutan kegiatan dalam sebuah penelitian dengan lebih terarah.  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD) merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk menggali  pengetahuan  dari  database  yang  tersedia. Informasi  yang  dihasilkan  dapat  dimanfaatkan sebagai  basis  pengetahuan  yang  digunakan  dalam proses  pengambilan  keputusan.  [11]  Berikut  adalah langkah-langkah  Metode  Knowledge  Discovery  in Database (KDD) dalam penelitian ini:
1) Data  Selection:  Pada  fase  ini,  atribut-atribut dipilih  untuk  digunakan  dalam  proses  data mining.
2) Data Preprocesing: Preprocessing adalah langkah  untuk  membersihkan  data  dari missing value , noise , dan data yang tidak relean.
3) Data Transformation: Transformasi Data merujuk pada proses mengubah format, struktur, atau  nilai  data  agar  sesuai  dengan  atribut  lain yang digunakan dalam pemodelan data.
4) Data  Mining:  Sebuah  proses  pada  metode  yang digunakan untuk mendpatkan informasi tersembunyi dari data yang diproses.
5) Interpretation/Evaluation: Melakukan interpretasi  dan  evaluasi  terhadap  pengetahuan atau  pola  yang  diidentifikasi  dari  proses  data mining, serta menilai apakah pola tersebut telah sesuai dengan tujuan yang diinginkan.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dan  pembahasan  dalam  penelitian  ini berisi  tentang  proses  analisis  klasterisasi  korban kekerasan di Jawa Barat.

## 4.1. Data Selection
Operator  "Read  Excel"  pada  RapidMiner digunakan  untuk  mengimpor  data  dari  file  Excel  ke dalam  proses  analisis  RapidMiner.  Fungsi  utamanya adalah  membaca  data  yang  disimpan  dalam  format Excel  dan  mengonversinya  menjadi  dataset  yang dapat  digunakan  dalam  proses  analisis  data.  Dataset yang  digunakan  adalah  dataset  korban  kekerasan  di jawa barat.
Gambar 1. Oprator read excel
Operator  Read  Excel  menggunakan  parameter bawaan.  Informasi  yang  diperoleh  dari  hasil pembacaan  operator  Read  Excel  adalah  sebagai berikut.
Gambar 2. Statistik Dataset
Set  Role  merupakan  fitur  yang  bertugas memisahkan  baris  yang  mengidentifikasi  atribut koordinat  dari  yang  digunakan  sebagai  prediksi posisi,  untuk  ditempatkan  dalam  kategori  'label'.  Hal ini  dilakukan  agar  pada  proses  pengkategorian  data, 'label'  tidak  diikutsertakan  dalam  perhitungan sehingga tidak memengaruhi hasil.
Gambar 3. Operator set role
Gambar  di  bawah  ini  menampilkan  parameter yang digunakan dalam operator Set Role.
Gambar 4. Parameter Set Role
Gambar 5. Uraian parameter set role
Operator  Select  Attributes  berfungsi  untuk melakukan  penyaringan  data  yang  akan  digunakan dalam proses pengolahan data. Pada dataset mengenai korban  kekerasan,  jumlah  atribut  yang  awalnya  10 telah  disaring  menjadi  4  atribut  yang  dianggap penting.  Atribut-atribut  yang  dipilih  meliputi  jenis kelamin, jumlah korban, kategori usia, dan tahun.
Gambar 6. Operator select attributes
Parameter yang diterapkan pada operator Select Attributes terlihat dalam gambar di bawah ini.
Gambar 7. Parameter select attribute
Gambar 8. Uraian select attributes

## 4.2. Preprocessing
Karena  tidak  ada  nilai  yang  hilang  atau  data yang  tidak  memiliki  nilai  dalam  dataset  korban kekerasan,  maka  proses  preprocessing  tidak  perlu dilakukan.
Gambar 9. Hasil statistik
Setelah  menganalisis  statistik  yang  tercantum dalam  Gambar  9,  tidak  ada  nilai  yang  hilang  yang ditemukan.  Oleh  karena  itu,  proses  dapat  dilanjutkan ke langkah berikutnya.

## 4.3. Data Transformation
Operator Nominal to Numerical berperan dalam mengubah  jenis  atribut  yang  bersifat  non-numerik menjadi tipe numerik. Pada dataset mengenai korban kekerasan, atribut seperti jenis kelamin, kategori usia, dan tahun diubah ke dalam format numerik.
Gambar 10. Operator nominal to numerical
Gambar 11. Parameter nominal to numerical
Informasi  yang diperoleh dari  hasil penggunaan operator  Nominal  to  Numerical  adalah  sebagai berikut..
Gambar 12. Uraian nominal to numerical

## 4.4. Data Mining
Dalam  tahap  ini  algoritma  yang  digunakan adalah k-means clustering.
Gambar 13. Operator K-Means clustering
Operator clustering k-means, operator ini adalah inti  dari  operator  sebelumnya  karena  operator  ini merupakan  pemodelan  proses  k-means  untuk  dapat mengetahui hasil dari suatu clustering.

## Gambar 14. Parameter clustering

## 4.5. Data Interpretation/Evaluation
Gambar 15. Operator performance Proses  evaluasi  pada  penelitian  ini  digunakan operator
Performance
(Cluster Distance
Performance).  Operator  ini  memiliki  2  jenis  kriteria utama  pada  parameternya,  yaitu  average  within centroid  distance  dan  juga  Davies  Bouldin  Index (DBI).  Pada  tahap  evaluasi  untuk  penelitian  ini
digunakan kriteria utama Davies Bouldin Index (DBI) dan juga menerapkan parameter maximize agar dapat dihasilkan nilai DBI non-negatif (> = 0).

## Gambar 16. Parameter performance

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  proses  seleksi  data,  pemilihan  data  dan transformasi  data  pada  dataset,  data  tersebut  sudah dapat  diolah  pada  proses  data  mining  dengan menggunakan algoritma Kmeans Clustering.
Gambar 17. Hasil Visualisasi
Penerapan operator Performance (Cluster Distance  Performance)  untuk  tahap  evaluasi  pada Rapidminer memiliki salah satu output berupa indeks Davies  Bouldin.  Dilakukan  10  kali  percobaan  untuk menemukan  nilai  DBI  teroptimal,  dimulai  dari penerapan  ke  dalam  klaster  berjumlah  2  (K  =  2) hingga penerapan ke dalam klaster berjumlah 10 (K = 10).  Percobaan  ini  dilakukan  untuk  mencari  jumlah klaster terbaik berdasarkan nilai DBInya.
Tabel 1. Nilai DBI Jumlah Klaster Nilai DBI K = 2 0.516 K = 3 0.563 K = 4 0.537 K = 5 0.546 K = 6 0.452 K = 7 0.557 K = 8 0.664 K = 9 0.723 K = 10 0.916
Setelah  dilakukan  percobaan  untuk  menentukan jumlah  klaster  dari  K  =  2  sampai  K  =  10  ditemukan bahwa nilai DBI teroptimal dimiliki oleh klaster 6 (K = 6) dengan nilai DBI yang paling mendekati 0 yaitu sebesar 0.452.
Pada parameter  operator K-Means telah diterapkan  jumlah  klaster  (k)  sebanyak  6  (k  =  6). Penerapan  ini  menghasilkan  hasil  klasterisasi  dataset korban  kekerasan  di  jawa  barat  terbagi  kedalam  6 klaster dengan jumlah anggota yang berbeda.
Tabel 2. Jumlah anggota tiap klaster
No Cluster Jumlah Anggota 1 Cluster 0 1494 2 Cluster 1 7 3 Cluster 2 33 4 Cluster 3 258 5 Cluster 4 1 6 Cluster 5 97 Total Data 1890
Berdasarkan  Tabel  2  dijelaskan  untuk  Anggota yang  masuk  kedalam  Cluster  0  terdapat  sebanyak 1494  Anggota,  untuk  Cluster  1  sebanyak  7  anggota, untuk Cluster 2 sebanyak 33 anggota, untuk cluster 3 sebanyak  258  anggota,  untuk  cluster  4  sebanyak  1 anggota,  terakhir  untuk  cluster  5  sebanyak  97 anggota, total keseluruhan sebanyak 1890 data.
Peneliti  menyadari  adanya  kekurangan  dalam penelitian  ini, terutama dari segi pengetahuan. Untuk meningkatkan kualitas dan  menyempurnakan analisis Korban  Kekerasan,  perlu  diambil  langkah-langkah berikut:  Memperkaya data dengan dataset  yang  lebih detail  dan  melibatkan  atribut  yang  lebih  banyak, sekaligus  meningkatkan  kualitas  data  agar  hasil analisis  lebih  spesifik  dan  akurat.  Selain K-Means , metode  klasterisasi  lain  seperti Fuzzy  C-Means ,  K- Medoids  dapat  dicoba  dan  dibandingkan  hasilnya untuk melihat metode mana yang optimal. Mendukung  penelitian  dengan  literatur  lebih  lanjut dan  kolaborasi  dengan  ahli  di  bidang  terkait  guna mendapatkan  perspektif  yang  lebih  luas  dan mendalam  terhadap  analisis  prediksi  kasus  Korban Kekerasan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Zulfiani,  O.  K.  Indrawati,  and  M.  A.  Sahda, “PENANGANAN  KEKERASAN  TERHADAP PEREMPUAN  DAN  ANAK  DI  PROVINSI KALIMANTAN TIMUR,”
Jurnal
Administrative Reform , vol. 6, no. 3, p. 142152, 2018.
[2]  C. A. Sugianto, A. H. Rahayu, and A. Gusman, “Algoritma  K-Means  Untuk  Pengelompokkan Penyakit  Pasien  Pada  Puskesmas  Cigugur Tengah,” JOINT  (Journal  of  Information Technology) , vol. 02, no. 02, pp. 39–44, 2020.
[3]  D.  Ariyanto,  “Data  Mining  Menggunakan Algoritma  K-Means  untuk  Klasifikasi  Penyakit Infeksi Saluran Pernafasan Akut,” Jurnal Sistim Informasi  dan  Teknologi ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  13– 18, Feb. 2022, doi: 10.37034/jsisfotek.v4i1.117.
[4]  G.  Gustientiedina,  M.  H.  Adiya,  and  Y. Desnelita,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Untuk  Clustering  Data  Obat-Obatan,” Jurnal Nasional  Teknologi  dan  Sistem  Informasi ,  vol. 5,  no.  1,  pp.  17–24,  Apr.  2019,  doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[5]  S.  I.  Hidayat,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Simulasi  dalam  Optimalisasi  Pengadaan
Barang menggunakan Metode K-Mean Clustering,” Jurnal  Sistim  Informasi  dan
Teknologi , vol. 3, no. 4, pp. 281–287, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i3.79.
[6]  N.  Adawiyah,  N.  Sulisttiyowati,  and  M.  Jajuli, “Klasterisasi  Kasus  Kekerasan  Terhadap  Anak dan  Perempuan  Berdasarkan  Algoritma  K- Means,” Generation  Journal ,  vol.  5,  no.  2,  pp. 69–80, 2021.
[7]  R. Rahma and
R. Mufidah, “PENGELOMPOKAN  DAERAH  RAWAN KEKERASAN  TERHADAP  PEREMPUAN DAN ANAK DI JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-
MEANS,” 2022.
[8]  F.  sulistiyo  Hidayat,  R.  B.  P.  Affandi,  V. Zuliana,  and  T.  N.  Padilah,  “Penerapan  K- Means  Clustering  dalam  Pengelompokan  Kasus Tuberkulosis  di  Provinsi  Jawa  Barat,” Jurnal Ilmiah  Wahana  Pendidikan ,  vol.  8,  no.  15,  pp. 213–227, 2022, doi: https://doi.org/10.5281/zenodo.7049113. [9]  R. Fauziah and A. I. Purnamasari, “Implementasi  Algoritma  K-Means  pada  Kasus Kekerasan  Anak  dan  Perempuan  Berdasarkan Usia,” Hello  World  Jurnal  Ilmu  Komputer ,  vol. 2,  no.  1,  pp.  34–41,  Mar.  2023,  doi: 10.56211/helloworld.v2i1.232.
[10]  W.  Rosida  and  Y.  A.  Wijaya,  “Klasterisasi Penyakit HIV/AIDS di Jawa Barat Menggunakan  Algoritma  K-Means  Clustering,” Blend  Sains  Jurnal  Teknik ,  vol.  1,  no.  4,  pp. 306–315, 2023, doi: 10.56211/blendsains.v1i4.235.
[11]  H.  Syahputra,  L.  Mayola,  and  D.  Guswandi, “Clustering Tingkat Penjualan Menu (Food and Beverage)  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” Jurnal  KomtekInfo ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  29–33,
Mar.  2022,  doi:  10.35134/komtekinfo.v9i1.274.