Implementasi Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Kasus Perceraian Yang Terjadi Di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means

Abstract

Kasus perceraian di Provinsi Jawa Barat mengalami peningkatan setiap tahunnya. Peta profil kasus perceraian yang terjadi di setiap daerah belum diketahui, sehingga upaya memberikan pembinaan guna meminimalisir kasus perceraian belum optimal. Data kasus perceraian belum dilengkapi dengan fitur visualisasi yang memudahkan aparatur yang berwenang mudah dalam memahami dan menganalisa data. Penelitian ini menganalisa kasus perceraian di Kabupaten/Kota yang berada di Provinsi Jawa Barat, analisa yang dilakukan yaitu dengan menggunakan data mining metode Clustering dengan menggunakan algoritma K-Means. Metode clustering yaitu mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang sama. Dalam menentukan jumlah cluster yaitu dengan menggunakan nilai dari Davies Bouldin Index. Hasil dari penelitian ini diperoleh Cluster terbaik dari pengelompokan kasus perceraian terdapat 2 cluster yaitu cluster 0 terdapat 5 kabupaten dan 9 kota sedangkan pada cluster 1 terdapat 13 kabupaten, dengan nilai davies bouldin index 0,168 dan nilai avg.within centroid distance 5.870. Cluster 0 merupakan kota/kabupaten dengan kasus perceraian rendah dan untuk cluster 1 merupakan kota/kabupaten dengan kasus perceraian tertinggi.