Penerapan Algoritma K-Means untuk Klasterisasi Kekerasan Berdasarkan Tempat Kejadian di Jawa Barat - Fernando Kurniawan; Teti Desyani (Universitas Muhammadiyah Pekajangan Pekalongan, 2026)
Fenomena kekerasan masih menjadi permasalahan sosial yang memerlukan perhatian serius, khususnya di Provinsi Jawa Barat yang memiliki jumlah kasus relatif tinggi. Kasus kekerasan dapat terjadi di berbagai lingkungan sosial, sehingga diperlukan analisis berbasis data untuk memahami pola distribusinya secara lebih terstruktur. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan kasus kekerasan di Provinsi Jawa Barat berdasarkan kategori tempat kejadian dengan menerapkan algoritma K-Means. Data penelitian diperoleh dari Open Data Jabar dengan periode pengamatan tahun 2020–2024. Proses analisis dilakukan menggunakan kerangka Knowledge Discovery in Database (KDD) yang mencakup tahap pemilihan data, praproses, transformasi data, data mining, dan interpretasi. Implementasi algoritma K-Means dilakukan menggunakan perangkat lunak Altair AI Studio. Penentuan jumlah klaster optimal dilakukan menggunakan Elbow Method, sedangkan kualitas klaster dievaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah klaster optimal yang terbentuk adalah 4 klaster dengan nilai DBI sebesar 0,622, yang menunjukkan kualitas klasterisasi cukup baik. Setiap klaster merepresentasikan tingkat intensitas kasus kekerasan yang berbeda, mulai dari intensitas rendah hingga sangat tinggi. Klaster dengan intensitas sangat tinggi didominasi oleh kasus kekerasan pada kategori rumah tangga dan kategori lainnya, sedangkan klaster dengan intensitas rendah menunjukkan jumlah kasus yang relatif kecil pada seluruh kategori tempat kejadian. Hasil klasterisasi ini memberikan pemahaman yang lebih sistematis mengenai pola distribusi kasus kekerasan berdasarkan konteks tempat kejadian dan dapat dimanfaatkan sebagai dasar pendukung dalam perumusan strategi pencegahan dan penanganan kekerasan yang lebih terarah.