Penerapan Hybrid Data Mining Menggunakan K-Means Clutering Dan Decision Tree Untuk Klasifikasi Kasus Perceraian Kabupaten Aceh Tengah - Fahruddin, Fahruddin; Ula, Munirul; Muthalib, Muchlis Abd (Universitas Gajah Putih, 2025)
Abstrak– perceraian adalah pengakhiran suatu perkawinan karena sesuatu sebab dengan keputusan hakim atas tuntutan dari salah satu pihak atau kedua belah pihak dalam perkawinan. Islam sendiri telah memberikan penjelasan dan definisi bahwa perceraian menurut ahli fikih disebut talak atau furqoh. Untuk saat ini angka kasus perceraian di Kabupaten Aceh Tengah mengalami peningkatan yang sangat signifikan pada tahun 2019 sampai dengan pertengahan tahun 2022, bahkan dari 23 Kabupaten di Provinsi Aceh yaitu Kabupaten Aceh Tengah adalah kasus perceraian tertinggi hingga mencapai 1273 kasus pada pertengahan 2022. Dari 1273 jumlah kasus tersebut perlu adanya penerapan algoritma kombinasi atau yang di sebut dengan Hybrid Data Mining menggunakan metode K-Means Clustering dan Decision Tree di mana metode ini berfungsi untuk mengolah data kasus perceraian sebagai tujuan mengklasifikasikan data kasus perceraian di kabupaten Aceh Tengah. Pengujian klaster di lakukan dengan 3 model klaster yaitu k=2,k=3 dan k4. Untuk mendapatkan data dari hasil klaster maka di lakukan pengujian kinerja davies bouldin maka menghasilkan nilai kinerja klaster dengan k=2 adalah -2,127, untuk nilai davies bouldin kinerja klaster dengan k=3 adalah -1,794, sedangkan nilai davies bouldin kinerja klaster dengan k=3 adalah -1,854. Berdasarkan simpulan diatas maka pada model 2 dengan jumlah k=3 dapat ditentukan klaster yang akan direduksi yaitu klaster dengan keanggotaan terkecil yaitu cluster 2 dengan jumlah data yang direduksi yaitu 59 data, sehingga jumlah dataset hasil reduksi yaitu 1.214 data. Dengan data hasil reduksi maka di uji menggunakan algoritma decision tree dengan komposisi split data 90:10’80:20 dan 70:10. Dengan demikian maka menghasilkan nilai akurasi data sebelum di reduksi dengan data setelah di reduksi dengan demikian nilai rata-rata akurasi untuk klasisfikasi tanpa reduksi adalah 85,96%, presisi 84,71% dan recall 79,36% dan untuk akurasi setelah direduksi adalah 87,90%, presisi 87,22%, dan recall 82,72%. Sehingga dapat disimpulkan bahwa akurasi klasifikasi dataset setelah direduksi lebih tinggi dari akurasi klasifikasi tanpa reduksi. Kata Kunci: data perceraian, hybrid, k-means clustering, Decision Tree. Abstract– Divorce is the termination of a marriage for any reason by a judge's decision based on the demands of one or both parties in the marriage. Islam itself has provided an explanation and definition that according to fiqh experts, divorce is called talak or furqoh. Currently, the number of divorce cases in Central Aceh Regency has increased very significantly from 2019 to mid-2022, In fact, of the 23 districts in Aceh Province, Central Aceh District has the highest number of divorce cases, reaching 1273 cases in mid-2022. Of the 1273 cases, it is necessary to apply a combination algorithm or what is called Hybrid Data Mining using the K-Means Clustering and Decision Tree method, where this method functions to process divorce case data for the purpose of classifying divorce case data in Central Aceh district. Cluster testing was carried out with 3 cluster models, namely k=2, k=3 and k4, To get data from the cluster results, the Davies Bouldin performance test was carried out, resulting in a cluster performance value with k=2 which was -2.127, for the Davies Bouldin value of cluster performance with k=3 is -1.794, while the Davies Bouldin value of cluster performance with k=3 is -1.854. Based on the conclusions above, in model 2 with the number k=3, the cluster that will be reduced can be determined, namely the cluster with the smallest membership, namely cluster 2 with the amount of data reduced, namely 59 data, so that the total dataset resulting from the reduction is 1,214 data. With the reduced data, it was tested using a decision tree algorithm with a data split composition of 90:10'80:20 and 70:10. In this way, the accuracy value of the data before reduction is produced with the data after reduction, so the average value of accuracy for classification without reduction is 85.96%, precision is 84.71% and recall is 79.36% and for accuracy after reduction is 87. .90%, precision 87.22%, and recall 82.72%. So it can be concluded that the classification accuracy of the dataset after reduction is higher than the classification accuracy without reduction. Keywords: divorce data, hybrid, k-means clustering, Decision Tree.