## PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DATA TINDAK KRIMINALITAS DI POLRES KABUPATEN KUNINGAN
Stedila 1 , Rini Astuti 2 , Fadhil Muhammad Basysyar 3
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI CIREBON
2 Sistem Informasi, STMIK LIKMI BANDUNG
3 Sistem Informasi, STMIK IKMI CIREBON Jl. Perjuangan No. 10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat, 415125 stedilaa@gmail.com

## ABSTRAK
Dengan  meningkatnya  tingkat  tindak  kriminalitas  di  Kabupaten  Kuningan  tentunya  data  yang  akan disimpan  akan  terus  bertambah.  Menurut  Polres  Kabupaten  Kuningan  jumlah  kasus  tindak  kejahatan  yang terjadi  di  Kabupaten  Kuningan  pada  3  Tahun  terakhir  mencapai  800  kasus.  Salah  satu  upaya  untuk menanggulangi kejahatan dengan mengetahui pola dan karakteristik dari tindak kejahatan yang terjadi, dengan mengetahui  pola  dan  karakteristik  dari  tindak  kejahatan  maka  dapat  diidentifikasi  fakto-faktor  yang menyebabkan  terjadinya  tindak  kejahatan.  Oleh  karena  itu,  untuk  mengelompokan  data  tindak  kejahatan  yang terjadi  di  masyarakat  akan  memanfaatkan  Dara  Mining  menggunakan  metode  K-Means  Clustering  dengan Tools  RapidMiner  versi  10.3.  Nilai Davies  Bouldin  Index yang  dihasilkan  dari  algoritma k-means ini  sebesar 3.323.  Pengelompokan  data  tindak  kejahatan  ini  dapat  digunakan  oleh  Polres  Kabupaten  Kuningan  untuk menentukan pola dan karakteristik dari tindakan kejahatan yang terjadi.
Kata kunci :  Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, Kriminalitas, Tools Rapid miner 10.3

## 1. PENDAHULUAN
Tindak  kriminalitas  merupakan  perbuatan  yang merugikan  secara  ekonomis  dan  psikologis  dengan melanggar  hukum  yang  berlaku  dalam  Negara Republik  Indonesia  serta  norma-norma  sosial  dan agama  [1].  Biasanya  tindak  kriminalitas  juga  terjadi dikarenakan  beberapa  faktor  kondisi  misalnya kemiskinan yang makin meningkat, kondisi lingkungan  yang  mendukung  individu  melakukan kejahatan  serta  kebencian  terhadap  seseorang  [2]. Saat  ini  kriminalitas  menjadi  isu  tren  pada  saat  ini dikarenakan  banyaknya  jenis  tindak  kejahatan  yang beraneka  ragam,  hal  ini  membuat  fenomena kriminalitas  muncul  di  tengah  masyarakat  [3]. Dengan  bertambahnya  data  kriminalitas,  maka  perlu dirancang  suatu  sistem  yang  dapat  mengolah  data tindak  kriminalitas.  Oleh  karena  itu,  salah  satu metode yang digunakan dalam pengolahan data yaitu metode Algoritma K-Means Clustering guna membantu  pihak  kepolisan  di  Kabupaten  Kuningan mendapatkan  gambaran  untuk  mengelompokan  data tindak kejahatan berdasarkan pola dan karakteristiknya dari tindak kejahatan yang terjadi.
Dalam  era  informasi  modern,  penanganan tindak kriminalitas menjadi kompleks dan menantang terutama di Polres Kabupaten Kuningan. Pertumbuhan  jumlah  data  terkait  Dari  data  Polres Kabupaten Kuningan yang meningkat setiap tahunnya  menjadi  isu  yang  memerlukan  perhatian serius  dari  pihak  kepolisian,  terutama  di  tingkat Kabupaten  Kuningan.  Penerapan  teknologi  dengan menggunakan metode data mining clustering khususnya  menggunakan  metode  K-Means  sebagai suatu potensial  untuk  mengatasi permasalahan dalam
pengolahan data skala besar [4]. Dengan volume data yang  terus  meningkat  terkait  dengan  kriminalitas, perlu  adanya  pendekatan  inovatif  dalam  mengelola dan  menganalisis  data  kejahatan  untuk  mendukung proses  pengambilan  keputusan  di  Polres  Kabupaten Kuningan.  Dengan  menerapkan  metode  K-Means dalam  data  mining  Clustering,  diharapkan  dapat mengidentifikasi  pola-pola  yang  muncul  dalam  data kejahatan    [2].  Meskipun  demikian,  dalam  upaya penerapan teknologi ini terdapat tantangan yang perlu diatasi seperti parameter yang tepat, interpretasi hasil Clustering, dan pengelolaan data besar. [5].
Penelitian tentang penggunaan penggunaan data mining  clustering  menggunakan  metode  K-Means pada  tindak  kriminalitas  telah  menjadi  topik  yang menarik  di  bidang  analisis  keamanan  dan  prediksi kejahatan,  penelitian  sebelumnya  dengan  judul “Algoritma K-Means Clustering dalam mengklasifikasi data daerah rawan tindak kriminalitas Polres  Kepulauan  Mentawai”  menerapkan  algoritma K-Means memfokuskan  pada  pengumpulan  dan analisis  data  kriminilitas  yang  relevan.  Data  ini mungkin  meliputi  jenis  kejahatan,  lokasi,  waktu kejadian  dan  lainnya  dengan  pemodelan  pola kriminalitas  oleh  peneliti  [6].  Pada  penelitian  yang dilakukan  oleh  [7]  dengan  judul  “Analisa  pemetaan kriminalitas  Kabupaten  Bangkalan  menggunakan metode K-Means dan K-Means  ++” dengan menggunakan 2 metode yaitu Algoritma K-means dan K-Means ++ cara kerja K-Means Clustering itu untuk melakukan partisi set data kedalam Cluster yang telah diimplementasikan dari awal sedangkan K-Means ++ tujuan  utama  dari  algoritma  ini  mengambil  titik-titik data sebagai pusat awal yang berjarak satu sama lain.
Sedangkan  dari  penelitian  [8].  Penerapan  metode data  mining pada  kasus  kriminalitas,  melakukan evaluasi  terhadap  keberhasilan  algoritma K-Means dalam mengidentifikasi Cluster rawan tindak kriminalitas,  evaluasi  ini  melibatkan  metrik  atau validasi  yang  relvan  dalam  mengevaluasi  seberapa baik Cluster mewakili  pola  kriminalitas  yang sebenarnya.
Dari tujuan penelitian ini dalam mengidentifikasi  pola  kriminalitas  di  Kabupaten Kuningan dengan data yang ada di Polres Kabupaten Kuningan  serta  menerapkan  Algoritma K-Means Clustering dalam mengelompokan area yang memiliki  karakteristik  serupa  dari  segi  tingginya kriminalitas.  Dalam  menentukan  wilayah  rawan  dan memberikan  analisis  prediktif  penelitian  ini  juga untuk  mengidentifikasi  wilayah  yang rawan terhadap kriminalitas,  hal  ini  membantu  pihak  Kepolisian Kabupaten Kuningan untuk lebih fokus dalam alokasi sumber  daya  dan  perencanaan  strategi  keamanan  di masing-masing wilayah  polsek yang  ada  di Kabupaten  Kuningan  serta  memberkan  pengetahuan dasar  dalam  mengetahui  pola  analisis  bagi  anggota kepolisian  yang  bertanggungjawab  dalam  memegang masalah  kriminalitas.  Selain  itu  juga  dalam signifikasi  penelitian  dapat  meningkatkan  efektifitas penegakan hukum dengan memahami pola kriminalitas,  penegak  hukum  dapat  lebih  efektif dalam  merespon  situasi  kejahatan  dan  dapat menghasilkan penanggulangan kejahatan, penangkapan pelaku, serta pengurangan kejahatan.
Dalam  serangkaian  metode  pendekatan  untuk penelitian  ini  dibutuhkan  pengumpulan  data,  penting untuk  mengumpulkan  data  Kriminalitas  ini  termasuk jenis  kriminalitas,  wilayah  (Polsek)  kriminalitas,  dan waktu  (tahun)  terjadinya  kriminalitas.  Selain  data kriminalitas informasi tambahan seperti data demografi dan geografis dari  wilayah  yang  diteliti diambil dari Polres Kabupaten Kuningan, diperlukannya  data-data  tersebut  guna  melengkapi pemahaman yang akan menjadi fokus penelitian. Jika data sudah terkumpul pemprosesan selanjutnya dalam persiapan  data,  dalam  proses  tersebut  langkah pertama adalah pembersihan dan pemrosesan data hal ini  meliputi  pemilihan  fitur,  normalisasi  data,  dan pengelompokan  [9].  Proses  ekstraksi  fitur  yang  tepat dari  data  merupakan  langkah  yang  krusial,  ini melibatkan identifikasi variabel yang paling berpengaruh  dala  pola  kriminalitas  untuk  digunakan dalam  analisis  clustering.  Setelah  selesai  beranjak kedalam penerapan algoritma K-Means , algoritma K- Means membutuhkan  jumlah Cluster sebagai paramete input selain itu juga memerlukan inisialisasi titik-titik  pusat Cluster [10].  Dalam  proses  terakhir evaluasi  hasil  dan  interpretasi,  metrik  evaluasi dilakukan  untuk  memastikan  bahwa Cluster yang dihasilkan  menggambarkan  pola  kriminalitas  dengan baik, hasil dari algoritma K-Means harus diinterpretasikan ini melibatkan pemahaman terhadap setiap Cluster ,  mengidentifikasi  wilayah  atau  waktu
yang  terkonsentrasi  dengan  jenis  kejahatan  tertentu dan  mengevaluasi  apakah  klasterisasi  sesuai  dengan situasi kejahatan sebenarnya.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Clustering  merupakan  salah  satu  teknik    data science yang bertujuan untuk mengklasifikasikan data ke  dalam  kelompok  berdasarkan  persamaan  atau perbedaan.  Biasanya,  data  dari  satu  kelompok memiliki  karakteristik  yang  serupa  tetapi  berbeda dengan  data  dari  kelompok  lain.  Selain  itu,  ada  juga algoritma  pengelompokan  yang  berbeda  untuk mencapai  tujuan  yang  berbeda.  Pemilihan  algoritma yang  tepat  bergantung  pada  jenis  data  dan  tujuan analisis.
K-Means  Metode  clustering  K-Means    bekerja dengan    mencari  pusat    atau  centroid  cluster  yang mewakili  kelompok.  Proses  ini  melibatkan  iterasi antara  penghitungan  jarak  antara  masing-masing objek  data  dengan  pusat  cluster  yang  ada  dan memperbarui  lokasi  pusat  cluster  berdasarkan  rata- rata objek data yang terdapat dalam cluster. Iterasi ini dilakukan    berulang  kali  hingga  diperoleh  pusat cluster yang stabil atau terkonvergensi.
Penelitian  oleh  [9]  Pengelompokan  Data Kriminal  Pada  Poldasu  Menentukan  Pola  Daerah Rawan  Tindak  Kriminal  Menggunakan  Data  Mining Algoritma  K-Means  Clustering ,  mengggunakan metode  algoritma K-means dengan  menggunakan
software
rapidminer , yang bertujuan pengelompokkan  untuk  menentukan  tingkat  daerah rawan. Dengan dibuatnya sistem ini diharapkan dapat membantu  pihak  kepolisian  dalam  menentukan daerah  rawan  tindak  kriminal.  Dan  dari  hasil penelitian menyatakan kelompok daerah rawan tindak kriminal,  yakni  POLRESTA  MEDAN  dan  POLRES LABUHAN BATU, Hasil implementasi dari penelitian ini Pada Kepolisian Daerah Sumatera Utara (POLDASU)  terdapat  28  Polres  dan  semua  data kriminal tiap-tiap Polres akan dijadikan sampel untuk penerapan  Data  Mining.  Hasil  tersebut  di  atas dibandingkan  dengan  hasil  iterasi  ke-3  sebelumnya dan  hasilnya  adalah  sama.Maka  oleh  karena  itu, pencarian iterasi dihentikan dan hasil telah ditemukan dimana  hasil  dari  pada  pengelompokan  dapat  dilihat pada tabel 5, yaitu C3 adalah kelompok daerah rawan tindak  kriminal,  yakni  POLRESTA  MEDAN  dan POLRES LABUHAN BATU.
Penelitian  oleh  [1]  Algoritma  K-Means  dalam Mengelompokkan Daerah Rawan Kriminalitas Pencurian  Sepeda  Motor  Di  Kabupaten  Asahan, membahas  mengenai    sulitnya  Polres  Asahan mengelompokkan daerah yang rawan tindak kriminalitas  dalam  kategori  paling  rawan,  cukup rawan  dan  tidak  rawan,  menggunakan  Algoritma K- Means  Clustering sebagai  salah  satu  metode  data clustering  non-hirarki  mempartisi  data  yang  ada  ke dalam  bentuk  satu  atau  lebih  cluster  atau  kelompok., yang  bertujuan  untuk  menemukan Cluster yang berkualitas  dalam  waktu  yang  layak. Clustering
dalam  data  mining  berguna  untuk  menemukan  pola distribusi  di  dalam  sebuah  data  set  yang  berguna untuk  proses  analisa  data.  Analisis  clustering  dapat diterapkan  secara  luas  pada  gambar  pemrosesan, pengenalan  model,  pengambilan  dokumen,  diagnosis medis, analisis web, Dari proses K-Means Clustering yang  telah  dilakukan,  pengelompokan  daerah  rawan tindak kriminalitas pencurian sepeda motor di Asahan terdiri  dari  cluster  1  (paling  rawan)  yaitu  1  desa, cluster  2  (cukup  rawan)  yaitu  2  desa,  dan  cluster  3 (tidak rawan) yaitu 10 Kecamatan, Berdasarkan hasil iterasi  1  dan  2  diatas,  maka  dapat  ditemukan  hasil sebagai berikut :
a. Untuk Cluster 1  (C1)  /Paling  Rawan:  adalah  1 Cluster 1: Kecamatan Kisaran Timur
b. Untuk Cluster 2 (C2) /Cukup Rawan adalah 2,7 Cluster  2:  Kecamatan  Kisaran  Barat  dan Kecamatan Air Baru
c. Untuk Cluster 3  (C3)/Tidak  Rawan:adalah 3,4,5,6,8,9,10 Cluster 3:  Kecamatan  Meranti, Kecamatan  Rawang  panca  Arga,  Kecamatan
Aek Songosongan, Kecamatan Simpang Empat, Kecamatan  Air  Joman,  Kecamatan  Simpang Empat,  Kecamatan  Air  Joman,  Kecmatan  BP Mandoge dan Kecamatan Setia Janji.
Penelitian  oleh  [10]  Analisis  Pemetaan  Tingkat Kriminalitas  Di  Kabupaten  Karawang  Menggunakan Algoritma K-Means ,  Penelitian  ini  menggunakan metode  clustering  dengan  algoritma k-means dan dilakukan  pemetaan  daerah  rawan  kriminalitas menggunakan  QGIS.  Tujuan  belum  dapat  ?  ,  Hasil pengelompokan daerah rawan kriminalitas di Karawang  pada  2019  didapatkan cluster tidak  rawan sebanyak  23  kecamatan, cluster rawan  sebanyak  3 kecamatan  dan cluster sangat  banyak  sebanyak  4 kecamatan.  Sedangkan  pada  2020  didapatkan cluster tidak  rawan  sebanyak  22  kecamatan,  cluster  rawan sebanyak  4  kecamatan,  dan cluster sangat  rawan sebanyak  4  kecamatan.  Hasil  evaluasi clustering menggunakan silhouette  coefficient pada  tahun  2019 yaitu  sebesar  0,52  dan  0,54  pada  tahun  2020, keduanya  masuk  dalam  kategori medium  strucutre dengan interpretasi penempatan klaster yang wajar.
Penelitian  oleh  [11]  Sistem  clustering  tindak kejahatan pencurian di wilayah jawa barat menggunakan  Algoritma k-means ,  Metodologi  yang digunakan  adalah  algoritma K-Means  Clustering , yang  bertujuan  untuk  sebagai  salah  satu  usaha  untuk membantu  pihak  kepolisian  dalam  mengambil keputusan apakah suatu daerah memerlukan pengawasan  ekstra  atau  tidak,  dan  hasil  telah ditemukan  dari  penelitian  ini  dibentuk  3 cluster , dimana  cluster  1  masuk  kedalam  kategori  tingkat pencurian  tinggi, cluster 2  masuk  kedalam  kategori tingkat  pencurian  sedang  dan cluster 3  masuk kedalam  tingkat  pencurian  rendah. Iterasi  clustering data  pencurian  terjadi  sebanyak  6  kali  iterasi  dengan menggunakan  WCV  dan  BCV  sebagai  acuan  iterasi. Terdapat  8  wilayah  dengan  tingkat  pencurian  tinggi,
10  wilayah  dengan  tingkat  pencurian  sedang  dan  9 wilayah dengan tingkat pencurian rendah. Ditemukan pusat  cluster  dengan  Cluster  1  =  297,65  ;  22,375, Cluster  2  =  169,200  ;  11  dan  Cluster  3  =  35,222  ; 6,111.

## 2.1.  Algoritma K-Means
Deuclidean (x,y) = √∑(xini=1−yi)2
Dimana:x  dan  y  :  representasi  nilai  atribut  dari  dua record .

## 3. METODE PENELITIAN
3.1. Metode Penelitian
Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) adalah  sebuah  proses  untuk  mengekplorasi  dan menganalisa  data  dalam  jumlah  yang  besar  untuk menentukan  pola  atau  informasi  yang  menarik. Proses  KDD  merupakan  proses  Iteratif  dan  berulang yang terdiri dari beberapa tahapan, yaitu :
Gambar 1. Proses KDD
Dari  Langkah-langkah  yang  terdapat  pada gambar 1 sebagai berikur :
a. Data,  pada  tahapan  ini,  data  diambil  dari sumber-sumber  yang  relevan,  seperti  database, file text, atau lainnya
b. Target  Data,  Dalam  tahapan  ini,  varibel  atau atribut yang akan dianalisis secara khusus untuk memecahkan  masalah  yang  ingi  diselesaikan diidentifikasi, misalnya dalam konteks klasifikasi
c. Preprocessed Data,  Pada  tahap  ini,  data dinormalisasi,  data  yang  hilang  diisi,  outlier diidentifikasi  dan  data  yang  tidak  relevan dihapus
d. Transformed Data,  Dalam  tahapan  ini  data disesuaikan dengan kebutuhan analisis, misalnya  konversi  format,  ekstraksi  fitur,  atau pengubahan skala data
e. Patterns, Melalui  teknik  analisis  data  seperti Clustering atau Regresi, pola-pola dan hubungan  yang  signifikan  diidentifikasi  dalam data
f. Knowledge, Dari  pola-pola  yang  ditemukan pengetahuan  baru  diekstraksi  yang  dapat membantu dalam pemecahan masalah, pengambilan  keputusan  atau  prediksi  di  masa depan

## 3.2. Sumber Data
Sumber  data  yang  diambil  dalam  penelitian  ini yaitu data Tindak Kriminalitas yang di dapatkan dari
Polres  Kabupaten  Kuningan.  Data  Kriminalitas diambil  dari  tahun  2021  hingga  2023  (selama  3 tahun)  menampilkan  11  variabel  jenis  tindak kriminalitas  diantaranya  curanmor,  curas,  KDRT, pemerasan,  penipuan,  penganiayaan,  pemerkosaan, NAPZA,  curat,  pembunuhan,  dan  pencurian  biasa, dengan  jumlah  total  keseluruhan  hasil  rekap  data kasus  tindak  kriminalitas  sebanyak  1.133  kasus selama 3 tahun.

## 3.3. Data Training dan Data Testing
Data  pengujian  harus  berasal  dari  data  terpisah dari data training, hal ini dilakukan untuk memastikan model  clustering    bekerja  dengan  baik  pada  data baru. Dalam penelitian ini data testing terdiri dari 11 data  Polsek  kecamatan    Kabupaten  Kuningan,  Data kecamatan  dipilih secara acak dari daftar kecamatan yang  ada  di  Kabupaten  Kuningan.  Jumlah  kejadian kriminalitas  yang  dijadikan  atribut  pada  data pengujian  adalah  jumlah  kejadian  kriminalitas  yang terjadi  di  setiap  kecamatan  pada  3  tahun  terakhir. Data  training  digunakan  untuk  melatih  model clustering,  data  training  harus  cukup  besar  untuk membuat model yang akurat. Pada penelitian ini data latih  terdiri  dari  23  data  kecamatan    Kabupaten Kuningan.  Data  kecamatan    dipilih  secara  acak  dari daftar  kecamatan  yang  ada  di  Kabupaten  Kuningan. Jumlah  kejadian  kriminalitas  yang  dijadikan  atribut pada  data  training  merupakan  jumlah  kejadian kriminalitas  yang  terjadi  pada  masing-masing kecamatan  pada  3  tahun.  Atribut  Data  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah kejadian  kejahatan  per  kecamatan.  Atribut  ini  dipilih karena  merupakan  metrik  yang  paling  relevan  untuk mengukur  tingkat  kejahatan  di  suatu  daerah,  jumlah perkara  pidana  per  kecamatan  dihitung  berdasarkan jenis  kejahatan  yang  terjadi  pada  masing-masing kecamatan.  Kejahatan  yang  dihitung  antara  lain pencurian,  perampokan,  penyerangan,  dan  kejahatan narkoba.

## 3.4. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  yang  dilakukan adalah teknik pengumpulan data kuantitatif, pengumpulan  data  tindak  kriminalitas  berkoordinasi secara  langsung  kepada  pihak  Polres  Kabupaten Kuningan bagian bidang Reskrim. Pada pengumpulan data  awal  menggunakan  microsoft  excel  untuk  rekap data yang masuk dalam tindak kriminalitas.

## 3.5. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  merupakan  langkah  yang paling  penting  dalam  suatu  penelitian  karena berfungsi  untuk  menghasilkan  kesimpulaaan  tentang
hasil  penelitian.  Berikut  adalah  teknik  analisis  data yang digunakan pada penelitian ini, antara lain : a. Data Collection
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini dikumpulkan  dari  catatan  kriminalitas  Polres Kabupaten  Kuningan.  Data  tersebut  mencakup informasi  mengenai  jenis  kejahatan,  jumlah kejahatan,  lokasi  kejahatan,  dan  atribut  lainnya. Periode  pengumpulan  data  mencakup  1  bulan dengan  tujuan  untuk  mencakup  variasi  musiman dantren temporal.
b. Preprocessing Data Ini  mencakup  pengelompokan  dan  normalisasi data  untuk  memastikam  konsistensi  dan  akurasi analisis, selain itu penanganan missing data untuk memastikan keberlanjutan proses analisis
c. Implementasi Algoritma K-Means Algoritma K-Means  Clustering diterapkan  pada data  kriminalitas  menggunakan  jumlah Cluster (C)  yang  telah  ditentukan.  Proses  ini  melibatkan literasi untuk mengelompokan data dalam cluster- cluster yang  memiliki  kesamaan  berdasarkan metrik jarak yang dipilih.
d. Evaluasi Hasil Clustering Hasil Clustering dievaluasi  untuk  memastikan interpretabilitas  dan  keberlanjutan  model,  serta visualisasi hasil clustering menggunakan peta atau grafik.
e. Validasi dan Sensitivitas analisis Validasi  hasil Clustering dilakukan  dengan mempertimbangkan  interpretasi  domain  ahli  dan membandingkan  temuan  dengan  situasi  lapangan yang sebenarnya.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  penelitian  ini  yang  dilakukan  pada pembehasan ini menjelaskan tentang proses klasifikasi  atau  pengelompokan  dataset  kriminalitas menggunakan Algoritma K-Means , dalam pengelompokan ini dilakukan melalui proses pengujian marchine learning yaitu software Rapidminer 10.3

## 4.1.  Data
Dalam  dataset  yang  digunakan  di  penelitian  ini sebanyak 800 data dan terdiri dari 7 atribut dari tahun 2021  sampai  dengan  tahun  2023,  dataset  didapatkan dari  Polres  Kabupaten  Kuningan  yang  beralamat  di Jalan  RE  Martadinata  No.526,  Ancaran  Kecamatan Kuningan Kabupaten Kuningan. Dari hasil penelusuran  data  dalam  bentuk  soft  file  Microsoft Excel seperti di  tabel 4.3 berikut : (Dataset disajikan sebanyak  10  record,  dari  dataset  rindak  kriminalitas sebanyak 800 record)
Tabel 1. Dataset Kriminalitas No. Inisial Pelaku Inisial Korban Jenis Tindak Kriminal Barang Bukti TKP Kasus Ditangani Waktu 1. Dalam Lidik HI Curat Sepeda Motor  Sawah Pangsor Polsek Ciniru 12 Febuari 2021 2. NS ADR Penipuan Lembar Kwitansi Ciwaru Polsek Ciwaru 3 Januari 2021 3. Dalam Lidik Pelapor Curat Kartu Keluarga Puhun Polsek Ciawigebang 06 Juni 2021 4. Dalam Lidik Pelapor Curat ATM Pangbuyutan Polsek Lebakwangi 13 Mei 2021 5. Dalam Lidik AMA Curat Ijazah Gunung Keling  Polsek Cigugur  10 Agustus 2021 6. Dalam Lidik JS Curat Kartu Keluarga Cilame Polsek Cigugur 09 Januari 2021 7. Dalam Lidik SN Curat Ktp Gibug Polsek Cigugur 09 Januari 2021 8. Dalam Lidik DDH Curat Paspor Windu Herang  Polsek Cigugur 13 Januari 2021 9. Dalam Lidik YA Penipuan Kartu Yp3js Cipari Polsek Cigugur 21 Januari 2021 10. Dalam Lidik Curat Sepeda Motor Ciwaru Polsek Cigugur 27 Febuari 2021 .. ………. ………….  ………………. ………. ………. ……….. ……….. .. ………. ………….  ……………….. ……….. ………. ………. ……….. .. ………. ………….  ……………….. ………. ……… ………. ………. 800. HS CP KDRT Ktp Rumah Polsek Cilimus 18 Desember 2023

## 4.2.  Data Selection
Data  yang  dipilih  untuk  penelitian  ini  adalah data  tintak  kriminalitas  tahun  2021,  2022  dan  2023. Data ini terdiri dari  800 record dan terdiri dari tujuh atribut:  nomor,  Inisial  Pelaku,  Inisial  Korban,  Jenis Tindak  Kriminalitas,  Barang  Bukti,  TKP,  Kasus Ditangani, dan Waktu .
Tabel 2. Data Colection No Nama Atribut Type 1 No Integer 2 Inisial Pelaku Nominal 3 Inisial Korban Nominal 4 Jenis Tindakan Kejahatan Nominal 5 Bukti Nominal 6 TKP Nominal 7 Kasus Ditangani Nominal 8. Waktu Integer

## 4.3.  Data Transformasi
Gambar 1. Data Sebelum Transformasi
Konversi  data  dilakukan  untuk  mengubah  data bertipe  nominal  menjadi  data  numerik  dengan menggunakan operator nominal ke numerik.

## Gambar 2. Data Sesudah transformasi

## 4.4. Data Mining
Data  mining  melibatkan  penggunaan  algoritma K-Means  dan  pengukuran  besar  kecilnya  nilai Davies-Bouldin  yang  diperoleh  dari  algoritma  K- Means  menggunakan  operator  Cluster  Distance Performance.
Gambar 3. Proses Pengelolaan Data Mining
Dengan  menggunakan  operator  algoritma  K- Means  dan  pengukuran  ukuran  Davies-Bouldin  yang diperoleh dari algoritma K-Means dengan menggunakan operator Cluster Distance Performance maka dihasilkan parameter-parameter. Tabel 3. Parameter Parameter Keterangan K min 3 K max 10 Measure type NumericalMeasurement Numerical measure EunclideanDistance Clustering algorithm Kmeans
4.5. Interpretasi Data
Hasil    data  mining  yang  diperoleh  dengan menggunakan  algoritma  K-Means  adalah  sebagai berikut :
a) Hasil  pengelompokan  menggunakan  k-means diperoleh  terbaik  sebanyak  9  cluster  model, yaitu  cluster  0  sebayak  141  items,  cluster  1 sebanyak 128 item, cluster 2 106 items, cluster
3  110  items,  cluster  5  151  items,  cluster  6  49 items, cluster 7 45 items, dan cluster 8 2 items
Gambar 4. Cluster Model
b) Nilai  Davies  Bouldin  Indek  Yang  dihasilkan dari  algoritma  k-means  sebesar  -0.004  dengan menghitung jarak antara cluster diperoleh bahwa cluster 1 merupakan kelompok tertinggi
Gambar 5. Performance Vector
c) Plot
Gambar 6. Plot Setiap bar pada plot akan mewakili kontribusi persentase dari setiap cluster terhadap total kriminalitas
d)   Visualizasions
Visualisasi data membantu kita lebih memahami data, mengidentifikasi pola dan tren, serta membuat keputusan yang lebih tepat. Oleh
karena  itu,  visualisasi  data  merupakan  langkah penting dalam proses penambangan data.
Gambar 7. Visualization Kasus Ditangani
e) Nominal Values Di RapidMiner, nilai nominal diwakili oleh tipe data  nominal.  Tipe  data  nominal  memiliki beberapa karakteristik, sebagai berikut :
Gambar 8. Hasil Nominal Values
Proses  pengelompokan K-Means menggunakan beberapa operator  untuk menganalisis data :
a. Muat Excel dan muat data yang akan dianalisis.
b. Pilih  Atribut  dan  pilih  atribut  yang  diperlukan. Yaitu  kode, nama produk, persediaan awal, dan sisa persediaan.
c. Perubahan  dari  nominal  ke  numerik.  Yaitu mengubah  atribut  Nominal  Type  menjadi Numeric.
d. Clustering  digunakan  untuk  mengelompokkan sesuatu menjadi beberapa cluster.
e. Operator Cluster Performance Distance digunakan untuk mengevaluasi kinerja
pengelompokan berbasis centroid untuk menghasilkan  model cluster pusat.  Model cluster centroid  berisi  informasi  tentang pembentukan cluster yang  dilakukan.  Jarak kinerja cluster Operator mendukung dua ukuran kinerja:  jarak cluster rata-rata    dan  indeks Davies-Bouldin .  Indikator  kinerja  ini  dijelaskan berdasarkan  parameter.  Untuk  mencari  nilai  k yang optimal, harus terlebih dahulu bereksperimen  dengan  nilai  k  tersebut  untuk mencari  nilai  indeks Davies-Bouldin yang terkecil. Parameter berikut diuji untuk menentukan nilai Davies-Bouldin :
Tabel 4. Parameter Parameters Value K/Cluster 3 sampai 9 Max Runs 10 Measure Types NumericalMeasures Numerical Measure EuclideanDistance Main Criterion Davies Bouldin Dalam  percobaan yang sudah  dilakukan menggunakan  k=3  sampai  k=9,  berikut  hasil  yang diperoleh :
Tabel 5. Hasil Cluster dan DBi
Cluster Davies Bouldin K0 -0.004 K1 -0.003 K2 -0.004 K3 -0.004 K4 -0.005 K5 -0.002 K6 -0.003 K7 -0.004 K8 -0.001
Hasil  DBi  =  -0,001  dari  nilai  k  optimal  k=8 menunjukkan  bahwa  akurasi  model  k-means  yang dihasilkan    baik,  untuk  nilai  -0.001.  Oleh  karena  itu, nilai  DBi  -0.001  dapat  dikategorikan  sebagai  nilai yang sangat baik. Nilai tersebut  menunjukkan bahwa model k-means yang digunakan untuk mengklasifikasikan  data  dari  Polsek  Salajambe memiliki  akurasi  yang  sangat  tinggi.  Nilai  DBi  yang negatif menunjukkan bahwa model dapat memprediksi  kelas  data  dengan    lebih  akurat dibandingkan hanya  menebak secara acak. Nilai DBi yang  lebih  kecil  menunjukkan    model  yang  lebih akurat.  Nilai  k=8  menunjukkan  bahwa  model  K- means yang dihasilkan menggunakan delapan cluster. Jumlah cluster yang optimal dapat ditentukan dengan menggunakan  berbagai  metode,  misalnya  metode siku.  Metode  ini  membandingkan  nilai  DBi  untuk nilai  k  yang  berbeda.  Nilai  k  yang  menyebabkan perubahan besar pada nilai DBi  menunjukkan bahwa nilai k tersebut merupakan nilai k  optimal.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Atribut  dengan  variabilitas  tinggi    membantu algoritma K-Means membedakan cluster , sedangkan atribut dengan distribusi berbeda membantu
algoritma K-Means menemukan cluster terbaik.Berdasarkan hasil penelitian pengelompokkan kriminalitas  menggunakan  algoritma k-Means ,  maka hasilnya  dapat  disimpulkan  sebagai  berikut  :  Dapat menentukan penilaian yang objektif dan tepat sasaran dalam menentukan jenis kriminalitas dengan menerapkan  data  mining  menggunakan  algoritma k- means. Dapat  mengetahui  informasi  pengelompokan dataset  area  kasus  ditangani    yang  signifikan  Nilai Davies  Bouldin  Index yang  dihasilkan  dari  algoritma k-means ini  sebesar  3.323.  Dapat  menganalisa  dan pengelompokan  dataset  kriminalitas  menggunakan algoritma  k-means.  Nilai  K  optimal  yang  dihasilkan dari  data  kejahatan  dengan  menggunakan  algoritma K-Means bergantung  pada  atribut  yang  digunakan, metode  yang  digunakan  untuk  menentukan  nilai  K, dan  tujuan  analisis.  Secara  umum  nilai  K    optimal adalah    yang  menghasilkan  cluster  dengan  inersia rendah,  siluet    tinggi,  dan  tidak  ada  outlier. Berdasarkan aspek-aspek tersebut, dapat disimpulkan bahwa  penerapan  data  mining  dalam  situasi  kriminal dapat  membawa  manfaat  yang  signifikan.  Hal  ini didukung oleh berbagai penelitian yang menunjukkan bahwa data mining dapat meningkatkan akurasi  prediksi  kejahatan,  efisiensi  investigasi kejahatan, dan  pemahaman pola dan tren kejahatan.
Saran  dari  penulis  dalam  penelitian  ini  adalah perlunya  membandingkan  dengan  algoritma  lain untuk  mengelompokan  dataset  kriminalitas  sehingga diharapkan  :  Dalam  pengelompokan  yang  dilakukan oleh  penulis  dapat  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih baik  dan  akurat.  Dengan  analisa  tindak  kriminalitas dengan  menggunakan  algoritma  k-means  ini  semoga selanjutnya  dapat  membandingkan  dengan  algoritma yang  lain  seperti  :  Algoritma  x-means,  algoritma  k- means++, algoritma k-mendoids, dan lain-lain.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. L. Mustopa, P. Nopi, and I. Feri, “Algoritma k-means  dalam  mengelompokkan  daerah  rawan kriminalitas pencurian sepeda motor di Kabupaten Asahan,” J. Teknol. Komput. Paluta , vol. 1, no. 2019, pp. 1–8, 2021.
[2]  D.  Alfania,  R.  Buaton,  S.  Ramadani,  and  S. Kaputama, “Data  Mining  Pengelompokan Kriminalitas Di Kota Binjai Dengan Menggunakan  Metode  Clustering,” Agustus , vol. 6, no. 3, 2022.
[3]  S. B. Faradilla, “Komparasi Analisis K-Medoids Clustering  Dan  Hierarchical  Clustering,” (Studi Kasus    Data  Kriminalitas  di  Indones.  Tahun 2020) , 2022.
[4]  F.  Wiza,  “Klasterisasi  karakteristik  kekerasan seksual  terhadap  anak  dengan  metode  k-means cluster  analysis,” Digit.  Zo.  J.  Teknol.  Inf.  dan Komun. , vol. 10, no. 1, pp. 44–53, 2019.
[5]  N.  Septiani,  K.  Erwansyah,  and  ...,  “Analisis Data  Mining  Pengelompokkan  Kasus  Tindak Kejahatan  Yang  Terjadi  Di  Kecamatan  Medan Polonia  Dengan  Menggunakan  Metode  K-
Means Clustering,” J. Cyber Tech , vol. 3, no. 2, pp. 1–13, 2020.
[6]  Y.  Aswan,  S.  Defit,  and  G.  W.  Nurcahyo, “Algoritma K-Means Clustering dalam Mengklasifikasi  Data  Daerah  Rawan  Tindak Kriminalitas  (Polres  Kepulauan  Mentawai),” J. Sistim Inf. dan Teknol. , pp. 245–250, Aug. 2021.
[7]  C.  A.  Sri  Fastaf  and  Y.  Yamasari,  “Analisa Pemetaan  Kriminalitas  Kabupaten  Bangkalan Menggunakan Metode  K-Means  dan  K- Means++,” J.  Informatics  Comput.  Sci. ,  vol.  3, no. 04, pp. 534–546, 2022.
[8]  F. Rahmadayanti and R. Rahayu,
“PENERAPAN  METODE  DATA  MINING PADA KASUS KRIMINALITAS,” vol. 15, no. 1, pp. 52–61, 2023.
[9]  L.  Suriani,  “Pengelompokan  Data  Kriminal Pada  Poldasu  Menentukan  Pola  Daerah  Rawan Tindak  Kriminal  Menggunakan  Data  Mining Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Sist. Komput. dan Inform. , vol. 1, no. 2, p. 151, 2020.
[10]  R.  N.  Fahmi,  M.  Jajuli,  and  N.  Sulistiyowati, “Analisis  Pemetaan  Tingkat  Kriminalitas  di Kabupaten  Karawang  menggunakan  Algoritma K-Means,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput.
Sci. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  67–79,  2021.