Klasterisasi Tingkat Perceraian Berdasarkan Kabupaten / Kota Di Provinsi Jawa Barat Menggunakan Algoritma K-Means Dan K-Medoids

Perceraian merupakan fenomena sosial yang berdampak pada kesejahteraan keluarga dan stabilitas sosial. Provinsi Jawa Barat mencatat peningkatan angka perceraian setiap tahunnya, sehingga diperlukan analisi untuk memahami pola yang terjadi. Penelitian ini membandingkan algoritma K-Means dan K-Medoids dalam mengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Barat berdasarkan faktor penyebab perceraian pada tahun 2023. Hasil klasterisasi menghasilkan tiga cluster dengan karakteristik tingkat perceraian tinggi, sedang, dan rendah yang di dominasi oleh faktor tertentu. Evaluasi menggunakan silhouette coefficient dan Davies-Bouldin Indeks (DBI) menunjukan bahwa K-Means memberikan hasil evaluasi yang lebih baik berdasarkan nilai Silhouette Score sebesar 0.533683 dan Davies-Bouldin Indeks (DBI) sebesar 0.518007, sedangkan K-Medoids memperoleh nilai Silhouette Score sebesar 0.415553 dan DBI sebesar 0.749047. Penelitian ini diharapkan dapat membantu instansi terkait dalam mengatasi tingginya angka perceraian di Jawa Barat.

Kata Kunci: Davies-Bouldin Indeks (DBI); Klasterisasi; K-Means; K-medoids; Perceraian; Silhouette Coefficient