## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas di Indonesia Menggunakan Algoritma Average Linkage
Azman 1* , Anisa 2 , Sri Astuti Thamrin 3 1,2,3 Departemen Statistika, Fakultas MIPA, Universitas Hasanuddin, Makassar, 90245, Indonesia * Corresponding author, email address: azman2028@gmail.com

## Abstract
Crime  needs  to  be  analyzed  and  grouped  so  that  the  act  does  not  cause  harm  either  ecologically  or psychologically. The statistical method that can be used to classify crime is the Average Linkage Algorithm. The study aims to group and analyze the characteristics of criminal cases in Indonesia. From the results of the analysis, 3 clusters were formed based on the average of each cluster. Cluster 1 consists of Aceh, West Sumatra, Riau, Jambi, South Sumatra, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, West Java, Central  Java, DI Yogyakarta, East  Java, Banten, Bali, West  Nusa Tenggara, East  Nusa Tenggara, West Kalimantan, Central Kalimantan, South Kalimantan, East Kalimantan, North Sulawesi, Central Sulawesi, South Sulawesi, Southeast Sulawesi, Gorontalo, Maluku, North Maluku and Papua. Cluster 2 consists of North  Sumatra  while  Cluster  3  consists  of  Metro  Jaya.  The  results  of  the  grouping  are  the  basis  of  the government, apparatus and the community in implementing the handling of criminal acts that occur in the area of each cluster so that prevention can minimize the losses caused by these crimes.
Keywords: Average Linkage Algorithm, Classify, Crime

## Abstrak
Tindak kriminal perlu dianalisis dan dikelompokkan agar perbuatan tersebut tidak menyebabkan kerugian secara  ekonimis  maupun  psikologis.  Metode  statistika  yang  dapat  digunakan  untuk  mengelompokkan kriminalitas adalah Algoritma Average Linkage .  Penelitian bertujuan untuk melakukan pengelompokkan dan  menganalisis  karakteristik  kasus  krimininalitas  di  Indonesia.  Dari  hasil  analisis,  terbentuk  3  cluster berdasarkan  dari  rata  rata  setiap cluster . Cluster 1  beranggotakan   Aceh,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan,  Sulawesi  Tenggara,  Gorontalo,  Maluku,  Maluku  Utara  dan  Papua. Cluster 2  beranggotakan Sumatera Utara sedangkan Cluster 3 beranggotakan Metro Jaya. Hasil pengelompokkan tersebut menjadi landasan pemerintah, aparat dan masyarakat dalam melaksanakan penanggulangan tindak kriminal  yang terjadi di wilayah setiap cluster sehingga pencegahan yang dilakukan dapat meminimalisir kerugian akibat tindak kriminal tersebut.
Kata Kunci : Algoritma Average Linkage , Klasifikasi, Kriminalitas.

## 1. Pendahuluan
Kriminalitas  merupakan  segala  macam  bentuk  tindakan  dan  perbuatan  yang merugikan secara ekonomis dan psikologis yang melanggar hukum yang berlaku dalam

## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas Indonesia …
Azman, Anisa, Sri Astuti Thamrin
negara  Indonesia  serta  norma-norma  sosial  dan  agama.  Dapat  diartikan  bahwa,  tindak kriminalitas  adalah  segala  sesuatu  perbuatan  yang  melanggar  hukum  dan  melanggar norma-norma  sosial,  sehingga  masyarakat  menentangnya  [1].  Pencegahan  tindak kriminal dapat dilakukan dengan mengetahui daerah rawan terjadi tindak kriminal dengan cara mengelompokkan dan menganalisis karakteristik setiap daerah. Untuk itu diperlukan suatu  metode  statistika  dalam  mengelompokkan  dan  menganalisis  karakteristik  setiap daerah yang rawan krimininal. Metode statistika yang dapat digunakan untuk mengkaji kasus kriminal ini adalah analisis cluster .
Analisis Cluster merupakan suatu teknik analisis multivariat yang bertujuan untuk mengelompokkan data observasi ataupun variabel-variabel ke dalam cluster sedemikian rupa  sehingga  masing-masing  cluster  bersifat  homogen  sesuai  dengan  faktor  yang digunakan  untuk  melakukan  pengelompokkan.  Karena  yang  diinginkan  adalah  untuk mendapatkan  cluster  yang  sehomogen  mungkin,  maka  yang  digunakan  sebagai  dasar untuk  mengelompokkan  adalah  kesamaan  skor  nilai  yang  dianalisis.  Data  mengenai ukuran  kesamaan  tersebut  dapat  dianalisis  dengan  analisis  cluster  sehingga  dapat ditentukan objek yang masuk cluster tertentu [2].
Untuk  melakukan  pengelompokkan  setiap  observasi  dapat  digunakan  Algoritma Average  Linkage .  Algoritma Average  Linkage merupakan  proses clustering yang didasarkan  pada  jarak  rata-rata  antar  observasinya  ( average  distance ).  Algoritma  ini memiliki  kelebihan  yaitu  dalam  menentukan  jarak  antara  dua cluster didefinisikan sebagai rata-rata jarak antara semua pasangan observasi dengan menggunakan informasi pada  semua  pasangan  jarak,  tidak  hanya  jarak  maksimum  atau  minimum  sehingga cenderung lebih stabil [3].
Dalam penelitian ini akan dilakukan pengelompokkan dan menganalisis karakteristik kasus  krimininalitas  dengan  menggunakan  Algoritma  Average  Linkage.  Penelitian  ini bertujuan untuk pengelompokkan dan menganalisis karakteristik kasus krimininalitas tiap Provinsi di Indonesia.

## 2. Material dan Metode

## 2.1  Sumber Data
Penelitian ini menggunakan data sekunder jumlah kasus kriminal di Indonesia yang diperoleh  dalam  buku  Statistika  Kriminal  2019    yang  diterbitkan  oleh  Badan  Pusat Statistika  Pusat.  Data  yang  diambil  yaitu  jumlah  kasus  kriminal  setiap  provinsi  di Indonesia pada tahun 2018.

## 2.2  Algoritma Average Linkage
Algoritma average linkage adalah proses clustering yang didasarkan pada jarak rata- rata antar observasinya ( average distance ). Pada dasarnya adalah jarak rata-rata antara observasi pengelompokan dimulai tengah atau pasangan observasi dengan jarak paling mendekati jarak rata-rata. Jarak antara cluster pada metode ini ditentukan dan rata-rata

## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas Indonesia …
jarak seluruh observasi suatu kelompok lainnya. Metode ini bertujuan meminimumkan rataan  jarak  semua  pasangan  pengamatan  dan  dua cluster yang  digabungkan  serta cenderung membentuk cluster dengan ragam kecil. Pada berbagai keadaan, metode ini dianggap lebih stabil dibandingkan dengan kedua metode lainnya yakni Algoritma Single Linkage dan Complete Linkage [4].
Untuk lebih memahami cara kerja metode ini perhatikan algoritma berikut ini :
1. Menentukan observasi bersesuaian yang memiliki jarak terdekat dalam matriks jarak 𝐷 = {𝑑 𝑖𝑘 }
2. Menggabungkan  observasi  yang  bersesuaian  tersebut,  katakanlah  observasi  U  dan observasi V, yang kemudian didapatkan Cluster (UV).
3. Menghitung jarak minimum antara Cluster (UV) dengan observasi lain katakanlah W yang belum bergabung, dengan rumus :
𝑑 𝑈𝑉(𝑊) = ∑ ∑ 𝑑 𝑖𝑘 𝑘 𝑖 𝑁 (𝑈𝑉) 𝑁 𝑊 (1)
dan  menghitung  kembali  matriks  jarak  baru  dengan  cara  pada  langkah  ketiga algoritama Cluster hierarki agglomerative secara umum, dan beri nama D2.
4. Mengulangi langkah 2 sampai bergabung menjadi satu Cluster .
Dimana 𝑑 𝑖𝑘 adalah  jarak  antara  observasi  i  dalam Cluster (UV)  dan  observasi  k dalam Cluster W. 𝑁 (𝑈𝑉) dan 𝑁 𝑊 adalah jumlah observasi dalam Cluster (UV) dan W [5].

## 2.3  Uji Kaiser Meyer Olkin (KMO)
Untuk  mengetahui  apakah  sampel  yang  diambil  benar-benar  dapat  mewakili populasi  yang  ada  dibutuhkan  nilai Kaiser-Meyer  Olkin  (KMO). Dimana  nilai KMO kurang dari 0.5 menandakan bahwa sampel yang diambil tidak dapat mewakili populasi yang ada [6].
Rumus KMO adalah sebagai berikut:
𝐾𝑀𝑂 = ∑ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑝 𝑗=1 𝑝 𝑖=1 ∑ ∑ 𝑟 𝑖𝑗 2 𝑝 𝑗=1 𝑝 𝑖=1 +   ∑ ∑ 𝑎 𝑖𝑗 2 𝑝 𝑗=1 𝑝 𝑖=1 (2)

## 2.4  Uji Multikolinearitas
Menurut  Montgomery,  Peck,  &  Vining  (1992) dalam Fitriani  (2019),  kolinearitas terjadi karena terdapat korelasi yang cukup tinggi di antara variabel independen. Untuk mendeteksi  ada  atau  tidaknya  multikolinearitas  dapat  dilakukan  dengan  menghitung koefisien korelasi sederhana ( korelasi Pearson ) antar variabel bebas, jika terdapat nilai yang mencapai atau melebihi 0,8 maka terjadi multikolinearitas [5].

## 2.5 Analisis Komponen Utama
Analisis  Komponen  Utama  (AKU)  adalah  suatu  teknik  analisis  statistik  untuk mentransformasi  varabel-variabel  asli  yang  masih  saling  berkorelasi  satu  dengan  yang

## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas Indonesia …
lain menjadi satu himpunan variabel baru yang tidak berkorelasi lagi. Secara umum tujuan dari AKU adalah mereduksi dimensi data [7].
Adapun  langkah-langkah  dalam  analisis  komponen  utama  berdasarkan  matriks korelasi :
1. Menghitung matriks korelasi R
2. Menentukan nilai eigen λ 1 , λ 2 , λ 3 ,….. λ 𝑝 ,dengan persamaan :
|𝐑 − 𝜆𝑰| = 0                                                (3)
nilai eigen selalu  diurutkan  dari  yang  terbesar  sampai  nilai  terkecil.  Nilai eigen menunjukkan  besarnyat  total  varian  yang  dijelaskan  oleh  KU  yang  terbentuk.  KU dibentuk berdasarkan persamaan :
𝐾𝑈 𝐼 =   𝑦̂ 𝑖 =   𝒆̂ 𝒊 𝑿 =   𝑒̂ 𝑖1 𝑥 1 +   𝑒̂ 𝑖2 𝑥 2 +   ⋯ +  𝑒̂ 𝑖𝑝 𝑥 𝑝 (4)
𝑖 = 1, 2, ⋯ , 𝑝
nilai eigen dapat  menjelaskan  besarnya  kontribusi  keragaman  masing-masing komponen  utama  dalam  menjelaskan  keragaman  data  asal.  Besarnya  kontribusi keragaman relatif yang mampu dijelaskan oleh komponen utama ke- i adalah sebesar:
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 = 𝜆 𝑖 𝜆 1 + 𝜆 2 + ⋯ +𝜆 𝑝 (5)
Sedangkan besarnya keragaman kumulatif untuk q buah komponen utama dapat dituliskan sebagai berikut :
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐾𝑢𝑚𝑢𝑙𝑎𝑡𝑖𝑓 𝑉𝑎𝑟𝑖𝑎𝑛 =
∑ 𝜆 𝑗 𝑞 𝑗=1 ∑ 𝜆 𝑖 𝑝 𝑖=1 × 100%                                 (6)
3. 𝒆̂ 𝒊 adalah  vector  eigen  yang  diperoleh  dari  setiap  nilai  eigen 𝜆 𝑝 yang  memenuhi persamaan:
(𝐑 − 𝜆𝐼) 𝒆̂ 𝒊 =  0                                                                                              (7) Salah satu tujuan dari Analisis Komponen Utama adalah mereduksi dimensi data asal yang  semula  terdapat p variabel  bebas  menjadi  k  komponen  utama  (dimana 𝑘 < 𝑝 ). Kriteria pemilihan k :
1. Proporsi  kumulatif  keragaman  data  asal  yang  dijelaskan  oleh  k  komponen  utama minimal 80%.
2. Komponen utama yang dipilih adalah komponen utama yang mempunyai nilai eigen lebih besar satu atau λ 𝑖 > 1.

## 2.6 Ukuran Jarak Euclidean
Tujuan  analisis cluster adalah  mengelompokkan  observasi  yang  mirip  kedalam Cluster yang  sama.  Oleh  karena  itu  memerlukan  beberapa  ukuran  untuk  mengetahui seberapa  mirip  atau  berbeda  observasi-observasi  tersebut.  Pendekatan  yang  biasa digunakan  adalah  mengukur  kemiripan  yang  dinyatakan  dalam  jarak  ( distance )  antara pasangan observasi [7].
Jarak Euclidean antara Cluster ke- i dan ke- j dari p peubah didefenisikan:
𝑑(𝑥, 𝑦) =   √(𝑥 1 − 𝑦 1) 2 + (𝑥 2 − 𝑦 2) 2 + ⋯ + (𝑥 𝑝 − 𝑦 𝑝) 2 (8)

## 2.7 Interpretasi Cluster
Proses ini dimulai dengan suatu ukuran yang sering digunakan yaitu Centroid cluster . Membuat profil dan interpretasi cluster tidak hanya untuk memperoleh suatu gambaran saja,  melainkan  untuk  meyediakan  rata-rata  untuk  menilai  korespondensi  pada cluster yang terbentuk serta profil cluster memberikan arahan bagi signifikansi praktis. Selain itu juga dilakukan untuk menjelaskan karakteristik dari setiap kelompok berdasarkan dengan tujuan untuk memberi label pada masing-masing kelompok tersebut.
Adapun cara menghitung mean (centroid) yaitu: [7].
𝐶 = ∑ ∑ 𝑥 𝑗𝑘 𝑝 𝑘=1 𝑛 𝑗=1 𝑁 (9)

## 3. Hasil dan Diskusi
Analisis  data  pertama  kali  dianalisis  secara  deskriptif.  Berikut  adalah  statistik deskriptif data kriminalitas  di Indonesia yang disajikan pada Tabel 1.
Tabel 1. Statistik Deskriptif Data Kriminalitas Variabel Mean Maksimun  Minimum  StDev 𝒙 𝟏 50,74 186 3 44,12 𝒙 𝟐 41,23 161 3 40,86 𝒙 𝟑 458,5 2959 5 627,06 𝒙 𝟒 337,5 1406 4 361,56 𝒙 𝟓 252 1724 16 331,92 𝒙 𝟔 876,9 5969 36  1159,59 𝒙 𝟕 1137 7214 2  1673,83
Sumber: Data olah, 2020
Berdasarkan Tabel 1 diperoleh nilai minimum, maksimum, mean dan standar variasi dari tujuh  variabel.  Nilai  tersebut  menggambarkan  perbedaan  karekteristik  dari  setiap variabel. Selanjutnya ditentukan uji Kaiser Meiyer Olkin yang dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Uji KMO Uji Nilai KMO 0,731 Sumber: Data olah, 2020
Berdasarkan Tabel 2 menunjukkan bahwa nilai KMO sebesar 0,731> 0,5 sehingga dapat  disimpulkan  sampel  digunakan  sudah  cukup  untuk  dianalisis  lebih  lanjut. Selanjutnya  dilakukan  uji  multikolinearitas  dengan  menentukan  nilai  korelasi  person, dengan menggunakan program R Studio 3.5.0. Hasil yang diperoleh bahwa variabel 𝑥 2

## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas Indonesia …
dengan 𝑥 3 mengalami multikolinearitas karena nilai korelasi lebih dari ±0,80. Oleh sebab itu dilakukan analisis komponen utama untuk mengatasi masalah tersebut.
Selanjutnya, analisis komponen utama pada data menghasilkan  proporsi kumulatif dan proporsi variansi kumulatif seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Proporsi variansi dan proporsi variansi kumulatif
KU Nilai Eigen Total Varian (%) Total Kumulatif Varian (%) 𝑲𝑼 𝟏 2004,87 84,02 84,02 𝑲𝑼 𝟐 642,34 8,625 92,642 𝑲𝑼 𝟑 523,56 5,73 98,37 𝑲𝑼 𝟒 242,09 1,225 99,597 𝑲𝑼 𝟓 134,67 0,379 99,976 𝑲𝑼 𝟔 27,02 0,015 99,992 𝑲𝑼 𝟕 20,12 0,008 100
Sumber: Data olah, 2020
Berdasarkan  Tabel  3,    diperoleh  bahwa  Komponen  Utama  1  dan  Komponen  Utama  2 secara  bersama-sama  telah  dapat  menjelaskan  keragaman  atau  variansi  dari  ketujuh variabel  sebesar  92,642  %.  Artinya,  cukup  penggunaan  dua  komponen  utama  dalam proses analisis data. Selanjutnya menentukan eigen vector atau koefisien dari komponen utama yang digunakan untuk membentuk persamaan KU sebagai berikut:
𝐾𝑈 1 = 0.011𝑥 1 + 0.011𝑥 2 + 0.237𝑥 3 + 0.112𝑥 4 + 0.049𝑥 5 + 0.51𝑥 6 + 0.817𝑥 7 𝐾𝑈 2 = −0.011𝑥 1 + 0.001𝑥 2 − 0.181𝑥 3 + 0.104𝑥 4 − 0.001𝑥 5 + 0.846𝑥 6 − 0.49𝑥 7 Selanjutnya,  menghitung  kemiripan  antar  observasi  dengan  perhitungan  jarak. Perhitungan untuk jarak antara Provinsi Aceh dan Provinsi Sumatera Utara (observasi 1 dan 2 ).
𝑑(1,2) =   √(154,67  − (−345,73)) 2 + (5221,4 − (−1699)) 2 =  5244,57
Hasil perhitungan jarak dari Provinsi Aceh dan Provins Sumatera Utara diperoleh sebesar 5244,57 . Cara perhitungan tersebut digunakan untuk menentukan jarak antara pasangan observasi lainnya yang nantinya membentuk matriks jarak antara pasangan observasi.
Hasil  perhitungan  jarak  antara  objek  melalui  algoritma Average  Linkage menunjukkan bahwa observasi nomor 18 (Provinsi Nusa Tenggara Barat) dan nomor 31 (Provinsi  Papua)  bergabung  menjadi  satu cluster .  Hal  ini  disebabkan  karena  kedua provinsi tersebut memiliki jarak paling kecil yaitu 34,51. Hasil tersebut merupakan jarak yang paling dekat dari banyaknya kombinasi jarak 31 Provinsi. Selanjutnya, jarak yang terdekat  kedua  adalah  objek  nomor  10  (Provinsi  Kepulauan  Riau)  bergabung  dengan nomor  16  (Provinsi  Banten)  dengan  jarak  yaitu  51,5.  Demikian  seterusnya,  sehingga

## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas Indonesia … Azman, Anisa, Sri Astuti Thamrin
semua observasi bergabung menjadi satu cluster . Hasil dari proses tersebut ditampilkan dalam suatu dendogram seperti yang terlihat pada Gambar 1.
Gambar 1 . Dendrogram Analisis Cluster Algoritma Average Linkage
Pada  Gambar  1  menunjukkan  bahwa  terdapat  3 cluster yaitu cluster 1  terdiri  29 provinsi, cluster 2 terdiri satu provinsi, dan cluster 3 terdiri satu provinsi. Selengkapnya ditunjukkan dalam Tabel 4 sebagai berikut:
Tabel 4. Cluster dan Anggotanya Cluster Provinsi Cluster 1 Aceh, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera Selatan, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kep. Riau, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Banten, Bali, Nusa Tenggara
Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah,
Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, Sulawesi
Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Maluku,
Maluku Utara, Papua. Cluster 2 Sumatera Utara Cluster 3 Metro Jaya
Sumber: Data olah, 2020
Selanjutnya  berdasarkan  Tabel  4,  dilakukan  perhitungan centroid  cluster dan hasilnya  dapat  dilihat  pada  Tabel  5.  Berdasarkan  nilai  rata-rata  cluster  setiap  variable, Cluster  1  memiliki  rata-rata  terendah  dari  semua  variabel  jika  dibandingkan  dengan  2 cluster  lainnya.  Adapun  Cluster  2  memiliki  rata-rata  tertinggi  untuk  variabel kasus  pemerkosaan  ( 𝑥 1 ),  kasus  pembunuhan  ( 𝑥 2 ),  kasus  penganiayaan  ( 𝑥 3 ),  kasus pencurian ( 𝑥 4 ) dan kasus pengrusakan ( 𝑥 5 ). Untuk Cluster 3 memiliki rata-rata tertinggi

## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas Indonesia …
untuk variabel kasus penipuan ( 𝑥 6 ) dan kasus narkotika ( 𝑥 7 ).  Hal tersebut berarti bahwa jika dilihat dari nilai rata-rata setiap cluster maka tingkat kriminalitas Cluster 1 berada di tingkat rendah, Cluster 3 berada di tingkat sedang dan Cluster 2 berada di tingkat tinggi.
Tabel 5 . Centroid Cluster
Variabel Cluster 1  Cluster 2  Cluster 3 𝒙 𝟏 45 186 70 𝒙 𝟐 36 161 69 𝒙 𝟑 332 2959 1601 𝒙 𝟒 295 1153 743 𝒙 𝟓 232 804 253 𝒙 𝟔 660 2068 5969 𝒙 𝟕 763 5907 7214
Sumber: Data olah, 2020

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis cluster yang dilakukan, tingkat kriminalitas setiap provinsi di Indonesia diperoleh 3 cluster berdasarkan nilai rata-rata setiap cluster. Cluster 1 berada pada tingkat rendah untuk tingkat kriminalitas dengan anggota yang paling banyak antara lain  Aceh,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi, Sumatera  Selatan, Bengkulu,  Lampung,  Kep. Bangka  Belitung, Kep.  Riau,  Pulau  Jawa,  Banten,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa Tenggara  Timur,  Pulau  Kalimantan  dan  Sulawesi,  Maluku,  Maluku  Utara  dan  Papua. Cluster  2  berada  pada  tingkat  tinggi  yang  beranggotakan  Sumatera  Utara  sedangkan Cluster  3  berada  pada  tingkat    sedang  yang  beranggotakan  Metro  Jaya.  Hasil pengelompokkan  tersebut  dapat  menjadi  landasan  fokus  pemerintah,  aparat  dan masyarakat dalam melaksanakan penanggulangan dan penertiban tindak kriminal lainnya yang  terjadi  di  wilayah  masing-masing  setiap  cluster  sehingga  pencegahan  yang dilakukan dapat meminimalisir dampak dan kerugian akibat tindak kriminal tersebut.

## Daftar Pustaka
[1]   K. Kartono. Patologi Sosial , Jakarta: Raja grafindo Persada, 1999.
[2]   Gudono. Analisis Data Multivariat Edisi Pertama , Yogyakarta: BFE, 2011.
[3]   N. W. A. Aprilia, I. G. A. M. Srinadi dan K. Sari. Pengelompokkan Desa/Kelurahan Di Kota Denpasar Menurut Indiaktor Pendidikan, E-Jurnal Matematika, Vol. 5, No. 2, pp. 38-43, 2016.
[4]   S. Santoso. Buku Latihan SPSS Statistik Multivariat , Jakarta: PT Elex Komputindo, 2002.
[5]   R.  A.  Johnson  and  D.  W.  Wichern. Applied  Multivariate  Statistical  Analysis. 6th Edition, United States of America: Prentice Hall International.Inc, 2007.

## Pengelompokkan Tingkat Kriminalitas Indonesia …
Azman, Anisa, Sri Astuti Thamrin
[6]   S.  Fitriani. Pemodelan  Modified  Jackknife  Ridge  Regression  pada  Data  yang Mengandung Multikolinearitas. Skripsi, Makassar: Universitas Hasanuddin, 2019.
[7]   C. E. Mongi. Two Step Clustering Analysis for Combination Data. JdC, Vol. 4, No. 1, pp. 9-19, 2015.