IMPLEMENTASI DATA MINING CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKKAN PENDUDUK PENYANDANG DISABILITAS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Abstract

Penyandang disabilitas merujuk kepada individu yang mengalami keterbatasan fisik atau mental, yang dapat menghambat mereka dalam menjalankan kegiatan sehari-hari secara normal. Tidak semua orang dilahirkan dengan kondisi fisik atau mental yang sempurna, menyebabkan sebagian dari mereka mungkin merasa kurang percaya diri atau rendah diri dalam berinteraksi sosial. Permasalahan yang dihadapi penyandang disabilitas merupakan isu kompleks, karena adanya keterbatasan pada fungsi tubuh yang tidak optimal dapat menimbulkan dampak sosial yang signifikan. Ketidakmampuan ini bisa menjadi penghalang dalam melaksanakan kegiatan harian mereka. Orang dengan kebutuhan khusus, atau disabilitas, memiliki karakteristik hidup yang berbeda dan memerlukan pelayanan khusus untuk menjamin hak mereka terhadap kehidupan yang lebih baik. Oleh karena itu, untuk memberdayakan penyandang disabilitas, penelitian perlu dilakukan berdasarkan kecamatan di kabupaten/kota di Jawa Barat. Hal ini bertujuan untuk mengidentifikasi kelompok-kelompok wilayah dengan tingkat keberagaman penyandang disabilitas yang tinggi, sedang, dan rendah. Penelitian ini menggunakan metode data mining Clustering dengan algoritma K-Means untuk menganalisis kasus penyandang disabilitas di Kabupaten/Kota di Provinsi Jawa Barat. Metode clustering bertujuan untuk mengelompokkan data berdasarkan karakteristik yang serupa. Jumlah cluster ditentukan menggunakan nilai Davies Bouldin Index (DBI). Hasil penelitian menunjukkan adanya 2 cluster optimal, di mana Cluster 1 terdiri dari 27 kabupaten/kota dan Cluster 2 terdiri dari 2 kabupaten/kota, dengan nilai DBI sebesar 0.121