## CLUSTERING TINGKAT KEJAHATAN KRIMINAL MENGGUNAKAN METODE K-MEANS DI WILAYAH KABUPATEN CIREBON
Dewi Yuliyanti 1 , Martanto 2
Program Studi Manajemen Informatika 1,2
Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Ikmi Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kesambi, Kota Cirebon Jawa Barat 45135
1 dewiiyull07@gmail.com, 2 martantomusijo@gmail.com

## ABSTRAK
Kejahatan  kriminalitas  merajuk  pada  berbagai  perilaku  yang  bertentangan  dengan  hukum  dan  berpotensi menimbulkan  kerugian  bagi  individu  dan  masyarakat.  Permasalahan  yang  terjadi  jumlah  tindak  kejahatan kriminalitas  semakin  meningkat  dari  tahun  ke  tahun.  beragam  jenis  kejahatan  terjadi  dilingkungan  wilayah Kabupaten Cirebon seperti pencurian, penipuan, penganiayaan. oleh karena itu perlu dilakukan penelitian untuk mengidentifikasi wilayah yang memiliki potensi tinggi terjadinya kejahatan. tujuannya adalah untuk mengetahui daerah tingkat tinggi kejatahatan kriminalitas di wilayah Kabupaten Cirebon. Metode penelitian yang digunakan adalah clustering dengan algoritma K-Means . Penelitian ini menggunakan tahapan KDD dengan total 123 data. Dengan  hasil  9 cluster yang  dikategorikasan  sebagai  tingkat  kejahatan  tinggi  1,  tinggi  2,  tinggi  3  tingkat kejahatan  sedang  1,  sedang  2,  sedang  3  dan  tingkat  kejahatan  rendah  1,  rendah  2,  rendah  3. cluster 0  dengan jumlah 34 , cluster 1 dengan jumlah 24, cluster 2 dengan jumlah 21, cluster 3 dengan jumlah 6, cluster 4 dengan jumlah 9, cluster 5 dengan jumlah 10, cluster 6 dengan jumlah 12, cluster 7 dengan jumlah 6, cluster 8 dengan jumlah 1, serta total keseluruhan item dengan jumlah 123. hasil pengujian RapidMiner Serta Pada hasil Cluster optimum dan nilai Devies Boulding Index (DBI) dengan nilai adalah K=9 menghasilkan nilai 0,122
Kata kunci : Clustering, Algoritma K-Means, Kejahatan Kriminal

## 1. PENDAHULUAN
Kriminalitas atau perbuatan kejahatan melibatkan segala perilaku yang melanggar peraturan hukum  dan  norma-norma  sosial,  mengakibatkan ketidaknyamanan  dan  kecemasan  di  tengah-tengah masyarakat.  Namun,  penting  untuk  disadari  bahwa kejahatan,  sebagai  salah  satu  bentuk  tingkah  laku masyarakat sebagai fenomena mengalami perkembangan  yang  sejalan  dengan  perkembangan dari masyarakat tersebut [1]. Berbagai kejahatan yang terjadi  di  dalam  masyarakat  dapat  kategori  sebagai tindak pidana khusus dan tindak pidana umum. Badan Pusat  Statistik  (BPS)  menunjukkan  bahwa  tingkat kriminalitas (crime  rate) di  Indonesia  sebesar  90  per 100.000  penduduk  pada  tahun  2021  [2].  Tindakan kejahatan  mencakup  berbagai  perilaku    yang  dapat menimbulkan kerugian secara ekonomis dan kegelisahan  di  dalam  masyarakat.  Permasalahan kriminalitas  di  Indonesia  adalah  permasalah  yang berdampak  pada  masyarakat.  Berdasarkan  data  dari Badan  Pusat  Statistik,  persentase  jumlah  terjadinya kejahatan  pada  tahun  2019  sebanyak  269.324 kejadian [3].
Tindakan  Kejahatan  melibatkan  jenis  kriminal yang  beragam  seperti  pembunuhan,  penganiayaan, pemerkosaan, pencurian, penipuan, perjudian, narkotika,  dan  lain  sebagainya.  dengan  banyaknya kasus  kejahatan  di  Kabupaten  Cirebon,  perlu  adanya sebuah sistem pengelompokan tingkat kriminalitas di setiap  daerah  rawan.  sebagai  salah  satu  usaha  untuk memberikan dukungan kepada kepolisian dan daerah setempat  dalam  mengambil  keputusan  apakah  suatu wilayah  memerlukan  pengawasan  tambahan  atau
tidak.  dengan  adanya  pengelompokan  tingkat kejahatan  jenis  kriminal  di  wilayah  Kabupaten Cirebon dapat dilakukan dengan menggunakan teknik data  mining  berupa  analisis  kelompok.  salah  satu metode  analisis  kelompok  yang  dapat  digunakan adalah  metode clustering  non hierarki ,  yaitu K- Means Clustering [4]. Metode K-Means akan mengelompokan  data  kedalam  suatu  kelompok  yang dimana data berkarakteristik sama akan dimasukan ke satu  kelompok  yang  sama  dan  data  yang  memiliki karakteristik  berbeda  akan  dikelompokan  dengan kelompok lainnya.
Berdasarkan  penelitian  sebelumnya  yang  di lakukan oleh Yosi Mayona, Relita Buaton, Magdalena  Simanjutak  pada  tahun  2022  yang berjudul  “Data Mining Clustering Tingkat Kejahatan Dengan  Metode  Algoritma  K-Means  Sudi  Kasus  : Kejaksaan Negeri Binjai” dengan hasil akhir yang di lakukan  Dari  20  data  yang  diuji  dari  1  centroid  = 2.66,  1.33 ,  1.33  (terdapat  6  data).  Berdasarkan  pada cluster  1  Pengelompokan  tindak  kejahatan  di Kejaksaan  Negeri  Binjai  dengan  usia  31  –  37  tahun dengan  jenis  kejahatan  Narkotika  dan  melanggar Pasal 112 dan 114 KUHP, pada cluster 2 Usia 31 – 37 tahun  dengan  Jenis  Kejahatan  Pencurian  dan Melanggar Pasal adalah 362-363 KUHP. pada cluster 3  Usia  24-30  tahun  dengan  Jenis  Kejahatan  adalah Penipuan dan melanggar Pasal adalah 378 KUHP [5]. Hasil  dari  penelitian  ini  dapat  digunakan  sebagai pertimbangan oleh penegak hukum dalam merumuskan  kebijakan  dan  pengambilan  keputusan. Penggunaan metode k-means membuktikan keberhasilannya dalam mengelompokkan kriminalitas
dengan efisien, bahkan pada data yang besar, dengan waktu yang cepat.
Permasalahan  yang  di  hadapi  khususnya  di Kabupaten Cirebon, berbagai gaya hidup remaja yang semakin  bervariasi  akibat  pengaruh  globalisasi  turut berkontribusi pada  meningkatnya  jumlah geng  motor di  wilayah  Kabupaten  Cirebon  mengakibatkan banyak  kejahatan  dan  kriminalitas  yang  dilakukan oleh  geng  motor  atau  sekeompok  orang,  yang  pada akhirnya menimbulkan kekhawatiran dan ketidaknyamanan  di  kalangan  masyarakat.  Maka pentingnya mengatasi  dan memberantas,  atau minimal mengurangi, perilaku negatif yang dilakukan oleh  geng  motor  atau  selekompok  orang  demi mencapai stabilitas dalam hubungan di tengah-tengah masyarakat.  Dengan Pengelompokan tidak kejahatan di masing masing wilayah.
Adapun  tujuan  dari  penelitian  ini,  yaitu  dengan menggunakan  data  kejahatan  kriminal  di  wilayah Kabupaten  Cirebon    dapat  dimanfaatkan  untuk mengetahui daerah tingkat kejahatan tertinggi, sedang dan  rendah.  membantu  dalam  mengembangkan strategi  pencegahan  yang  lebih  efektif  dalam mengelompokkan tingkat kejahatan kriminal. Sehingga  kejahatan  di  wilayah  Kabupaten  Cirebon dapat  mengambil  tindakan  yang  tepat  untuk penanganan  lebih  extra  dan  membantu  pihak kepolisisan  untuk  menyelesaikan  perselisihan  warga masyarakat  yang  dapat  mengganggu  ketertiban umum.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Clustering
Clustering metode data mining digunakan untuk menganalisis  data  dengan  tujuan  memecahkan masalah  dalam  pengelompokkan  data,  atau  lebih tepatnya,  membagi  data  menjadi  subset. Clustering merupakan  proses    partisi    satu  set  objek    data    ke dalam  himpunan  bagian  yang  disebut  dengan  cluster [6] . Potensi clustering adalah dapat digunakan  untuk mengetahui      struktur      dalam  data      yang      dapat dipakai      lebih      lanjut      dalam  berbagai  aplikasi secara  luas  seperti klasifikasi ,  pengolahan  gambar, dan pengenalan pola [7] .

## 2.2. Kejahatan Kriminal
Tindak  kejahatan  dikenal  juga  sebagai  kriminal yang  melanggar  hukum  baik  berupa  norma-norma ataupun  peraturan  yang  telah  ditetapkan  sehingga seseorang  yang  melakukan  tindak  kriminal  harus diberi  hukuman  [8].  Tingkat  kejahatan  di  Indonesia semakin meningkat secara luas. Kriminalitas mencakup perilaku yang melanggar peraturan hukum dan  dapat  mengganggu  ketenangan  masyarakat. Tindakan  kejahatan  yang  dianggap  sebagai  bentuk kriminalitas  termasuk  perampokan,  pemerkosaan, bahkan  pembunuhan.  Peningkatan  jumlah  kejahatan saat ini menjadi perhatian utama dan menjadi sorotan dalam  berbagai  media  masa  dan  elektronik. Pembunuhan,  baik  yang  terencana  maupun  yang
tidak.  Aksi  ini  banyak  menimbulkan  ke  khawatiran terhadap  masyarakat  dikarenakan  sudah  banyaknya korban yang ada disekitar mereka [9]

## 2.3. Data Mining
Data  Mining  adalah  istilah  yang  digunakan untuk  mengungkap  pengetahuan  yang  tersembunyi didalam  database.  Data  mining  merupakan  proses semi  otomatik  yang  menggunakan  teknik  statistik, matematika, kecerdasan buatan, dan machine learning untuk  mengekstrasi  dan  menidentifikasi  informasi pengetahuan  potensial  dan  berguna  yang  bermanfaat yang  tersimpan  di  dalam  database  besar  [10]. Penentuan  metode  atau  algoritma  yang  sesuai  sangat bergantung  pada  sasaran  dan  tahapan  dalam  proses Knowledge Discovery in Database (KDD).

## 2.4. Metode K-Means
Metode K-Means adalah  suatu  pendekatan pengelompokkan  data  yang  bersifat  non-hierarchial dan  umumnya  digunakan,  yang  cukup  sederhana untuk  mengelompokkan  data  dalam  jumlah  besar. Algoritma  K-means  merupakan  salah  satu  algoritma dengan  partitional,  karena  K-Means  didasarkan  pada penentuan jumlah awal kelompok dengan mendefinisikan nilai centroid awalnya [11]. Selain itu Data  clustering,  atau  pengelompokan  data,  adalah teknik  dalam  analisis  data  yang  bertujuan  untuk mengelompokkan  objek-objek  data  yang  serupa  ke dalam kelompok-kelompok yang saling berbeda [2].
2.5. Data Kejahatan Kriminal Kabupaten
Cirebon
Dataset ini berisikan data status tindak kejahatan berdasarkan  jenis  kriminalitas  di  Jawa  Barat  dari tahun 2019 s.d 2021, dataset ini dihasilkan oleh Dinas Pemberdayaan Masyarakat Dan Desa dengan banyaknya  15.936  data,  data  yang  di  olah  dalam penelitian  ini  hanya  sebanyak  123  data,  yaitu  data kabupaten  Cirebon di tahun 2019  - 2021. Dataset  ini di  buat pada tanggal 01 agustus 2022 dan terakhir di perbarui pada tanggal 09 agustus 2022.

## 3. METODE PENELITIAN
Sumber  data  dalam  penelitian  merajuk  pada tempat  atau  lokasi  penelitian  ini  dapat  memperoleh informasi atau data yang diperlukan. Data ini diambil melaui  website  publikasi  Open  Data  Jabar  yang bersumber dari Dinas Pemberdayaan Masyarakat Dan Desa  Jawa  Barat,  yang  di  perbarui  dalam  periode  1 tahun sekali.

## 3.1. Sumber Data
Data  ini  merupakan  data  skunder  yang  di  olah dari  dinas  terkait  di  wilayah  Jawa  Barat,  khususnya dalam dataset ini mencakup data tingkat kelurahan/desa  di  Kabupaten  Cirebon.  Penelitian  ini menggunakan  data  skunder  yaitu  hanya  mengolah data yang sudah tersedia. data diperoleh dari website dan  publikasi  Open  Data  Jabar.  Metode  yang
digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah Algoritma  K- means, suatu algoritma  clustering yang  bertujuan untuk mengelompokkan data .

## 3.2. Tahapan Penelitian

## Gambar 1. Tahapan KDD
Tahapan knowledge  discovery  in  database (KDD) tersebut dapat di uraikan sebagai berikut: 3.2.1. Data Selection Pada tahapan ini proses seleksi data melibatkan  data  daftar  status  tindak  kejahatan berdasarkan  jenis  kriminalitas  di  wilayah  Kabupaten Cirebon  pada  tahun  2019-2021  data  yang  digunakan dalam penelitian ini sebanyak 123 record. 3.2.2. Data Cleansing / Prepocessing
Pada  tahapan  ini  proses  pembersihan  data daftar  status  tindak  kejahatan  berdasarkan  jenis kriminalitas  karena  masih  ada  data  kosong,  duplikat dan data yang hilang. Tujuannya agar data yang tidak sesuai  dapat  dihilangkan,  karena  keberadaannya nantinya  dapat  melemahkan  akurasi  hasil  data mining.  Pada  data  daftar  status  tindak  kejahatan berdasarkan  jenis  kriminalitas  terdapat  aribut  yang tidak di gunakan yaitu Nama Provinsi, Sehingga hasil data cleaning  ini akan  memiliki 4 atribut yaitu Nama Kecamatan,  Terdapat  Pencurian,  Terdapat  Penipuan, Terdapat Penganiayaan, dan Tahun. 3.2.3. Transformation Data Data transformation dilakukan dengan menginisialisasi  data  yang  awalnya  memiliki  nilai nominal  sehingga  menjadi  memiliki  nilai  numerik Proses  transformasi  pada  tahapan  ini  merujuk  pada tahap  dimana  data  yang  telah  dipilih  akan  diubah menjadi  format  yang  memungkinkan  untuk  diproses melalui teknik data mining.
3.2.4. Data Mining
Proses  data  mining  pada  tahap  ini  digunakan untuk  proses  mencari  pola  atau  informasi  menarik dalam data terpilih dengan  menggunakan teknik atau metode  tertentu.  Pilihan  teknik,  metode,  atau algoritma  yang sesuai  sangat bergantung pada tujuan dan  proses  keseluruhan  dalam  knowledge  discovery in  databases  (KDD).  Tahap  ini  merupakan  inti  dari seluruh proses KDD yang dilakukan untuk menganalisis data yang sudah diolah. 3.2.5. Interpretation / Evaluation Tahap  ini  digunakan  untuk  menilai  hasil  dari proses data  mining dan  memastikan  apakah  hasil
tersebut dapat memenuhi tujuan yang telah ditetapkan.  Dalam  proses  evaluasi  ini,  mencakup pembuatan  profil  pada  setiap  cluster  yang  telah terbentuk,  dan  dapat  dilakukan  analisis  lebih  lanjut untuk  mengaitkannya  dengan  atribut  peminat. Informasi  yang  dihasilkan  dari  proses  data  mining perlu  disajikan  dalam  format  yang  dapat  dengan muzdah dipahami oleh pihak-pihak yang berkepentingan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1. Data Selection
Pada  Penelitian  ini,  Dataset  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  sebanyak  123  records.  Dalam RapidMiner,  langkah  awal  dalam  proses  data selection  adalah  melakukan  impor  data  kejahatan kriminal.  berupa  file  dalam  format  excel  (xlsx). Untuk  memasukkan  data  ke  dalam  RapidMiner, mengunakan operator read excel.
Gambar 2. Operator read excel
Proses  Seleksi  data  dilakukan  secara  terpisah dari  data  yang  ada  dan  tidak  digunakan.  Data  yang digunakan  merupakan  data  eksklusif  yang  sesuai dengan  variabel  perhitungan  yang  diterapkan  dalam analisis.

## Gambar 3. Hasil data selection
Langkah berikutnya melibatkan penggunaan Operator Set  Role  untuk  memisahkan  baris  penamaan  atribut yang  akan  dijadikan  label  yaitu  Nama  Kecamatan dilakukan dengan menggunakan Operator Set Role
Gambar 4. Operator set role

## Gambar 5. Hasil set role
4.2. Data Cleansing / Prepocessing
Pada  Penelitian  ini  proses cleaning dilakukan sebagai  pembersihan  data.  Tujuannya  adalah  untuk mengatasi  nilai  yang  hilang  pada  data  yang  akan digunakan,  sehingga  saat  diproses,  tidak  timbul kesalahan atau masalah.
Gambar 6. Hasil proses data cleaning
Setelah dilakukan preprocessing data, didapatkan  hasil  bahwa tidak ada missing  value pada data  baik  pada  atribut  maupun  label.  Dalam  langkah berikutnya,  digunakan  operator Select  Attributes . Operator Select Attributes
memungkinkan penggunaan terbatas pada jumlah atribut berdasarkan kriteria  tertentu,  seperti  nama,  posisi,  nilai  rata-rata, atau  variasi.  Kemudian  mengubah  attributes  filter type  menggunakan  subset,  dan  memilih  atribut  pada subset dari data set yang digunakan dalam penelitian.
Gambar 7. Hasil data select atributes

## 4.3. Data Transformations
Dalam  Langkah  transformasi  ini,  peneliti mencantumkan    transformasi  karena  bertujuan  untuk menginisialisasi data dengan nilai yang sesuai dengan tipe  data  yang  diperlukan  dalam  proses  data  mining. Dalam  proses  selanjutnya,  dengan  menggunakan operator nominal to numerical.
Gambar 8. Hasil nominal to numerical
Pada  Gambar  8  Menunjukan  tahapan  di  mana data  yang  awalnya  terpilih  akan  disajikan  terlebih dahulu,  kemudian  diubah  sesuai  dengan  algoritma yang  diterapkan.  Dalam  penelitian  ini,  langkah transformasi  data  terbagi  menjadi  dua  tahap.  Tahap pertama  melibatkan  konversi  dari  tipe  data  nominal menjadi  numerik  karena  format  data  yang  diterima awalnya  bersifat  nominal.    Langkah  ini  sangat penting karena K-Means adalah algoritma yang hanya dapat  menggunakan  data  variabel  numerik.  tahap kedua yaitu dengan menggunakan operator Normalize.
Gambar 9.Hasil normalize
Metode  yang  digunakan  dalam  transformasi normalisasi metode range transformation , yang dapat digunakan  untuk  menghitug  nilai  jarak  yang diinginkan.  Parameter yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  nilai  minimum  =  0,0,  nilai maksimum  =  1,0.  Kemudian  klik  Run  untuk  melihat hasil transformasi normalize.

## 4.4. Data Mining
Pada  tahap  Data  Mining  pencarian  pola  atau informasi  menarik  dari  data  terpilih  dengan menggunakan  metode algoritma  K-Means  clustering dalam  pengelompokkan  data  tindak  kejahatan kriminal  dapat  digunakan  untuk  membentuk  data  set yang  sudah  ada.  Gambar  berikut  ini  merupakan model data mining pada algoritma K-Means.
Gambar 10. Model data mining
Peneliti  menggunakan  algoritma  K-Means dengan  menggunakan operator  cluster  distance performance untuk  menentukan  K  yang  paling optium  menggunakan operator  performance untuk menghitung DBI. Parameter yang digunakan adalah k =  9  dan  run  maksimum  =  10.  K  merupakan  cluster, maka untuk parameter tersebut peneliti menggunakan 9 cluster yaitu  tingkat  kejahatan  tinggi  1,  tingkat kejatan  tinggi  2,  tingkat  kejatan  tinggi  3,  tingkat kejahatan  sedang  1,  tingkat  kejahatan  sedang  2, tingkat  kejahatan  sedang  3,  tingkat  kejahatan  rendah 1,  tingkat  kejahatan  rendah  2,  tingkat  kejahatan rendah 3 serta maks. Run terdiri dari 10 cluster.

## 4.5. Interpretation / Evaluation
Dalam  Penelitian  ini,  peneliti  menggunakan operator cluster  distance  performance .  operator performance berperan dalam  mengamati  nilai Davies Bouldin Index (DBI) dan rata rata jarak dalam cluster centroid  berdarkan  jarak  terdekat  yang  telah dikelompokkan oleh algoritma K-Means.
Gambar 11. Operator cluster distance performance
Gambar 12. Hasil performance vector
Dalam  proses  evaluasi digunakan  operator Performance  (Cluster  Distance  Performance). Dapat digunakan  untuk  membentuk  data  yang  sudah  ada dengan  cara  membagi  atau  mengelompokkan  data menjadi  beberapa cluster ,  tujuannya  adalah  untuk menentukan  jumlah cluster yang  dihasilkan  dengan menggunakan  nilai Davies  Bouldin  Index  (DBI) terendah.    hasil  rekapitulasi  dari  nilai DBI tersebut ditunjukan dalam Tabel 1. sebagai berikut
Tabel 1. Hasil percobaan menentukan Nilai K Nilai K DBI 2 0.289 3 0.229 4 0.203 5 0.193 6 0.161
7 0.146 8 0.173 9 0.122 10 0.134
Berdasarkan hasil percobaan menentukan nilai k yang  ditunjukkan  pada  Tabel  1.  Jumlah cluster yang akan  dipilih  sebagai nilai  K adalah  9,  dikarenakan memiliki  nilai DBI yang  paling  mendekati  0,  yaitu 0.122.  Semakin  kecil  nilai  DBI,  semakin  optimal jumlah  cluster  yang  dihasilkan.  Oleh  karena  itu, dalam  Penelitian  ini, diputuskan untuk menggunakan 9 cluster.

## 4.6. Pembahasan

## Tabel 2. Hasil pengelompokkan cluster tingkat
kejahatan 2019 2020 2021 Tingkat Kejahatan Cluster 0 18 16 - Tinggi 1 Cluster 1 - 12 12 Tinggi 2 Cluster 2 6 7 8 Tinggi 3 Cluster 3 1 1 4 Sedang 1 Cluster 4 4 5 - Sedang 2 Cluster 5 - - 10 Sedang 3 Cluster 6 12 - - Rendah 1 Cluster 7 - - 6 Rendah 2 Cluster 8 - - 1 Rendah 3 Berdasarkan hasil yang diperoleh dari RapidMiner dengan  metode clutering K-Means didapatkan  hasil  9 cluster .  bahwa  pada  tahun  2019- 2021 cluster_0 memiliki  tingkat  kejahatan  tinggi  1 dengan  jumlah  34  dengan  rincian cluster_0 tahun 2019  yaitu  18  Kecamatan.  tahun  berikut  nya    2020 cluster_0 yaitu 16 Kecamatan. cluster_1 pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat  kejahatan  tinggi  2  dengan  jumlah  24  dengan rincian cluster_1 tahun  2020  yaitu  12  kecamatan. tahun  berikut  nya    2021 cluster_1 yaitu  12 Kecamatan. cluster_2 pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat  kejahatan  tinggi  3  dengan  jumlah  21.  rincian cluster_2 tahun  2019  yaitu  6  Kecamatan.  tahun berikut nya  2020 cluster_2 yaitu 7 Kecamatan. tahun 2021 cluster_2 yaitu 8 Kecamatan. cluster_3 pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat  kejahatan  sedang  1  dengan  jumlah  6.  rincian cluster_3 tahun  2019  yaitu  1  kecamatan.  tahun berikut nya  2020 cluster_3 yaitu 1 Kecamatan. tahun 2021 cluster_3 yaitu 4 Kecamatan.
cluster_4 pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat  kejahatan  sedang  2  dengan  jumlah  9.  rincian cluster_4 tahun  2019  yaitu  4  kecamatan.  tahun berikut nya  2020 cluster_4 yaitu 5 Kecamatan.
cluster_5 pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat kejahatan sedang 3 dengan jumlah 10. rincian cluster_5 tahun 2021 yaitu 10 kecamatan. cluster_6    pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat kejahatan rendah 1 dengan jumlah 12. rincian cluster_6 tahun 2019 yaitu 12 kecamatan.
cluster_7    pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat  kejahatan  rendah  2  dengan  jumlah  6.  rincian cluster_6 tahun 2021 yaitu 6 kecamatan. cluster_8 pada  tahun  2019-2021  memiliki tingkat  kejahatan  rendah  3  dengan  jumlah  1.  rincian cluster_8 tahun 2021 yaitu 1 kecamatan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Setelah  menerapkan  data  mining  dengan algoritma K-Means  Clustering serta  menganalisis data tingkat kejahatan di wilayah Kabupaten Cirebon, dengan menggunkanan 123 data.
Pengelompokan  data  diolah  melalui  tools RapidMiner dengan  menggunkan algoritma  K- Means ,  maka  dapat  diuraikan  kesimpulan  sebagai berikut.  tahap  pengelompokkan  berdasarkan  hasil yang  dicapai,  disarankan  untuk  melakukan  upaya- upaya untuk memperhatikan daerah tingkat kejahatan tinggi  yatu  pada cluster  0 ,  yang  didominasi  oleh Kecamatan Losari, Dukuh Puntang, Weru, Arjawinangun,  Gegesik,  Kaliwedi,  Depok. cluster  1 , yang didominasi oleh Kecamatan Waled,
Karangsembung, Susukan Lebak,
Mundu, Panguragan,  Gebang,  Greged,  Gunung  Jati. cluster 2 yang didominasi oleh Kecamatan Palimanan, Gempol,  Astanajapura,  Susukan,  Karangwareng. Penerapan  data  mining  ini  dapat  digunakan  sebagai bahan evaluasi dan perbaikan dalam pengelolaan data tingkat  kejahatan  kriminal  di  wilayah  Kabupaten Cirebon.  serta  pada  hasil Cluster  optimum dan nilai Devies  Boulding  Index  (DBI) dengan  nilai  adalah K=9 menghasilkan nilai 0,122.
DAFTAR PUSTAKA
[1] S.  Sukama  and  R.  Aldiansyah,  “Analisis Yuridis  Peranan  Pihak  Kepolisian  Resor  Kota Cirebon  Dalam  Menangani  Tindak  Pidana Pencurian  Dengan  Kekerasan  Dihubungkan Dengan  Undang-Undang  Nomor  2  Tahun 2002 Tentang Kepolisian,” Focus J. Law , vol. 2, no. 2, pp. 136–147, 2022, doi: 10.47685/focus.v2i2.307.
[2] P. S. Rosiana, A. A. Mohsa, M. A. Fadila, and J. Haerul, “Data Karawang Dengan Menggunakan Algoritma Clustering K- Means,” vol. 11, no. 3, 2023.
[3] F.  Rahmadayanti  and  R.  Rahayu,  “Penerapan Metode Data Mining Pada Kasus Kriminalitas Indonesia,” J.  Teknol.  Inf.  … ,  vol.  15,  no.  1,
pp. 52–61, 2023, [Online]. Available: https://www.jurnal.univbinainsan.ac.id/index.p hp/jti/article/view/2054%0Ahttps://www.jurna l.univbinainsan.ac.id/index.php/jti/article/dow nload/2054/1046
[4] U.  T.  Suryadi  and  Y.  Supriatna,  “Cluster  2  = 169,” vol. 22, no. April, p. 111, 2019.
[5] Y.  Mayona,  R.  Buaton,  and  M.  Simanjutak, “Data  Mining  Clustering  Tingkat  Kejahatan Dengan  Metode  Algoritma  K-Means  (Studi Kasus:  Kejaksaan  Negeri  Binjai),” J.  Inform. Kaputama , vol. 6, no. 3, pp. 2548–9739, 2022.
[6] M.  Simanjuntak  and  Dkk,  “Penerapan  Data Mining  Pengelompokan  Kejahatan  Elektronik Sesuai UU ITE dengan Menggunakan Metode Clustering,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 2, p. 3, 2018.
[7] F.  A.  Bramasta  and  R.  Halilintar,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Menentukan  Strategi Penjualan  Toko  Sepatu,” Pros.  SEMNAS INOTEK  … ,  pp.  236–241,  2021,  [Online]. Available: https://proceeding.unpkediri.ac.id/index.php/in otek/article/view/1135%0Ahttps://proceeding. unpkediri.ac.id/index.php/inotek/article/downl
oad/1135/736 [8] M. A. Sundari, R. Pane, and R. Rohani, “Data Mining Clustering Korban Kejahatan Pelecehan Seksual dengan Kekerasan
Berdasarkan  Provinsi  Menggunakan  Metode AHC,” Build.  Informatics,  Technol.  Sci. ,  vol. 5, no. 1, 2023, doi: 10.47065/bits.v5i1.3499.
[9] S.  M.  Dewi,  A.  P.  Windarto,  I.  S.  Damanik, and H. Satria, “Analisa Metode K-Means pada
Pengelompokan Kriminalitas Menurut
Wilayah,” Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  Inf. ,  pp. 620–625, 2019.
[10] Agung Nugraha, Odi Nurdiawan, and Gifthera Dwilestari,  “Penerapan  Data  Mining  Metode K-Means  Clustering  Untuk  Analisa  Penjualan Pada  Toko  Yana  Sport,” JATI  (Jurnal  Mhs.
Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 1–7, 2022.
[11] L.  Magdalena  and  R.  Fahrudin,  “Penerapan Data  Mining  Untuk  Koperasi  Se-Jawa  Barat Menggunakan Metode Clustering pada Kementerian  Koperasi  dan  UKM,” J.  Digit , vol. 9, no. 2, p. 190, 2020, doi: 10.51920/jd.v9i2.120.