Implementasi Data Minning Clustering Dalam Mengelompokan Kasus Perceraian Yang Terjadi Di Provinsi Jawa Timur Menggunakan Algoritma K-Means - Teguh, Heru Teguh Santoso (JAMI: Jurnal Ahli Muda Indonesia, 2025)
Fenomena perceraian di Provinsi Jawa Timur menunjukkan tren peningkatan setiap tahunnya, didorong oleh berbagai faktor kompleks seperti kondisi ekonomi, pendidikan, dan sosial budaya. Penelitian ini menggunakan pendekatan data mining dengan algoritma K-Means untuk mengelompokkan kasus perceraian berdasarkan kesamaan karakteristik. Data perceraian dari Badan Pusat Statistik tahun 2020-2022 dianalisis menggunakan metode clustering, dengan evaluasi kualitas hasil clustering dilakukan menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI).Hasil penelitian menunjukkan bahwa model clustering dengan 7 klaster memberikan performa terbaik dengan nilai DBI terendah, yaitu 0,460. Setiap klaster merepresentasikan pola distribusi perceraian yang unik, yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi kelompok masyarakat yang rentan terhadap perceraian. Temuan ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang mendalam bagi pengambil kebijakan dalam merancang strategi pencegahan perceraian yang lebih tepat sasaran. Penelitian lebih lanjut disarankan untuk memperkaya analisis dengan variabel tambahan seperti kondisi ekonomi dan tingkat pendidikan, serta menggunakan data yang lebih terkini.