The Clustering Tindak Kekerasan Dalam Rumah Tangga Di Kota Samarinda Menggunakan Algoritma K-Means

Roni Stepanus Ginting (Universitas Mulawarman)
Hamdani Hamdani (Universitas Mulawarman)
Anindita Septiariani (Universitas Mulawarman)
Faza Alameka (Universitas Mulia)

METIK JURNAL
Vol 6 No 2 (2022): METIK Jurnal

Peran Kepolisian Resort Samarinda dalam membantu keamanan dan penegakan hukum sesuai dengan Pasal 5 Undang-Undang No. 23 Tahun 2004 dapat menggunakan data kdrt untuk clustering tingkat kdrt berdasarkan tinggi, sedang dan rendah. Clustering atau mengelompokkan data dapat dilakukan dengan menerapkan algoritma K-Means. Penerapan algoritma ini menggunakan 3 metode perhitungan jarak yaitu, Euclidean Distance, Minkowski Distance dan Manhattan Distance Dan hasil perhitungan algoritma kmeans dengan menggunakan Euclidean Distance Mendapatkan 2 Cluster di C1,9 cluster di C2 dan 1 cluster di C3,Selanjutnya menggunakan Manhattan Distance Dan hasil yang di dapat yaitu 3 Cluster di C1, 8 cluster di C2 dan 1 cluster di C3 dan yang terakhir Menggunakan , Minkowski Distance Distance Mendapatkan 2 Cluster di C1,9 cluster di C2 dan 1 cluster di C3. Penggunaan 3 metode ini dimaksudkan untuk mengetahui perhitungan jarak yang lebih ideal untuk digunakan. Selain menggunakan metode perhitungan jarak, digunakan juga metode pengukuran jarak yaitu SSE (Sum of Squared Errors) dan ketiga metode perhitungan tersebut mendapatkan hasil SSE (Sum of Squared Errors) nya sebagai berikut.Euclidean Distance=1,2535, Minkowski Distance=1,2418 dan Manhattan Distance=5,7154.