Klasterisasi kasus kekerasan terhadap anak dan perempuan berdasarkan algoritma K-Means

Noviya, Adawiyah and Nina, Sulistiyowati and Mohamad, Jajuli (2021) Klasterisasi kasus kekerasan terhadap anak dan perempuan berdasarkan algoritma K-Means. Generation Journal, 5 (2): 3. pp. 69-80. ISSN 2580-4952

[thumbnail of 2580-4952_5_2_2021_3.pdf]
Preview
Text
2580-4952_5_2_2021_3.pdf - Published Version
Available under License Creative Commons Attribution Share Alike.

Download (475kB) | Preview

Abstract

Kekerasan adalah tindakan atau ancaman terhadap diri sendiri, sekelompok orang atau masyarakat atau individu yang menyebabkan kematian, kerugian psikolog, trauma, atau perampasan hak. Kabupaten Karawang merupakan salah satu kabupaten yang ada di wilayah Jawa Barat. Kekerasan yang menimpa anak dan perempuan di wilayah Karawang marak terjadi, demikian halnya dengan rendahnya kesadaran korban untuk menindaklanjuti kasus yang dialaminya. Tujuan dari mengetahui hasil cluster kasus kekerasan terhadap anak dan perempuan menjadi tiga cluster yang tersebar pada setiap kecamatan di Kabupaten Karawang dengan kategori tingkat kekerasan rendah, sedang atau tinggi agar pemerintah karawang dapat memberi penanganan yang berbeda dan lebih terarah dan fokus dari hasil analisis untuk masing-masing kecamatan. Data mining yaitu proses penggalian data untuk memperoleh informasi baru. Dalam penelitian ini menggunakan metodologi CRIPS-DM. Penelitian ini melakukan perhitungan algoritma k-means pada data kasus kekerasan terhadap anak dan perempuan tahun 2016-2020. Hasil pengujian menggunakan tools WEKA 3.8 dengan menentukan cluster (K) terbaik menggunakan metode elbow yaitu dengan menghitung perbandingan selisih Sum of Square Error K=2 sampai K=10 dan K=3 sebagai K terbaik maka didapatkan tiga cluster atau tiga kategori tingkat kekerasan yaitu cluster 0 terdapat 4 anggota yang dikategorikan tingkat kekerasan tinggi, cluster 1 terdapat 2 anggota yang dikategorikan tingkat kekerasan sedang, dan cluster 2 terdapat 24 anggota yang dikategorikan tingkat kekerasan rendah, hasil clustering dievaluasi menggunakan persamaan pengujian purity measure, menghasilkan nilai purity 0.617, hal tersebut menunjukan cluster cukup baik.

Item Type: Article
Uncontrolled Keywords: Algoritma K-Means, Clustering, Data Mining, dan Purity Measure, Data mining, Algorithms, Violence against mothers/children
Subjects: Computers, Control & Information Theory
Depositing User: - Dina -
Date Deposited: 03 Oct 2023 05:19
Last Modified: 03 Oct 2023 05:19
URI: https://karya.brin.go.id/id/eprint/20883

Actions (login required)

View Item
View Item