## PENERAPAN ALGORITMA K – MEANS UNTUK PENGELOMPOKKAN TINDAK KEJAHATAN DI WILAYAH HUKUM POLRES BLITAR KOTA
Nimas Dinanti, Sri Lestanti, Saiful Nur Budiman Teknik Informatika, Universitas Islam Balitar Jl. Majapahit No.2- 4, Sananwetan, Kec. Sananwetan, Kota Blitar, Jawa Timur, Indonesia nimasdinanti@gmail.com

## ABSTRAK
Polres Blitar Kota memiliki 9 kecamatan atau desa yang berada di bawah satuan kerjanya. Berdasarkan data registrasi Polri, pada tahun 2022 terdapat peningkatan tindak kejahatan sebanyak 55, 4 % dibanding tahun 2021. Dari  beberapa  kasus  terdapat  3  kasus  menonjol  disepanjang  tahun  2022  yaitu,  kasus  overdosis  miras  yang menyebabkan 2 orang meninggal dunia, pengeroyokkan yang dilakukan oleh sejumlah anggota perguruan silat di Kota Blitar, dan kasus pencurian dengan kekerasan yang terjadi di rumah dinas Walikota Blitar pada Desember 2022.  Dari  permasalahan  tersebut,  muncullah  gagasan  untuk  menggali  informasi  dari  data tindak  pidana  yang terjadi di tahun 2021 – 2022 untuk mengelompokkan wilayah yang rawan tindak kejahatan dengan menggunakan metode algoritma K – Means. Hasil penelitian menunjukkan terdapat 76 kelurahan dan desa yang masuk ke dalam kategori tidak rawan yaitu, Kelurahan Tanjungsari, Kelurahan Nglegok, Desa Bangsri, Desa Dayu, Desa Jiwut, dan  seterusnya,  sedangkan  untuk  daerah  yang  masuk  kategori  rawan  berjumlah  19  kelurahan  dan  desa  yaitu, Kelurahan Bendogerit, Kelurahan Gedog, Kelurahan Karangtengah, Kelurahan Klampok, Kelurahan Plosokerep dan  seterusnya  dan  untuk  daerah  yang  masuk  kategori  sangat  rawan  berjumlah  2  kelurahan  yaitu,  Kelurahan Rembang dan Kelurahan Sentul. Dan setelah dilakukan pengecekkan dengan menggunakan Silhouette Coeffisien menghasilkan nilai 0,764175 dimana menunjukkan bahwa hasil klaster kuat atau baik.
Kata kunci : Tindak kejahatan, rawan, data mining, Algoritma K – Means, Shilhouette Coeffisien

## 1. PENDAHULUAN
Satu dari sekian permasalahan yang paling sering terjadi  di  kehidupan  kita  adalah  kriminalitas. Kriminalitas  sendiri  dapat  diartikan  sebagai  tindakan yang  bertentangan  dengan  norma  sosial,  merugikan, meresahkan  masyarakat,  dan  anti  sosial.  Seiring dengan perkembangan jaman, telah terjadi perubahan cara pandang, nilai, moral, dan kesusilaan.
Menurut data registrasi Polri angka kriminalitas pada tahun 2022 cenderung meningkat sebanyak 7, 3 persen  jika  dibandingkan  tahun  lalu.  Peningkatan kriminalitas  banyak  terjadi  di  beberapa  kota    Jenis kejahatan bisa meliputi pencurian, perjudian, pemerkosaan,  penipuan,  penggelapan,  penganiayaan, korupsi  ,  narkotika,  serta  yang  paling  berat  adalah pembunuhan. Dengan meningkatnya perilaku kriminalitas  di  beberapa  kota,  keamanan  dan keselamatan  turut  terancam.  Saat  ini,  masyarakat dibuat khawatir dengan  banyaknya kejadian kriminal seperti  pencurian,  perampokan  di  pemukiman penduduk,  pencurian  mobil,  dan  begal.  Bahkan beberapa pelaku tergolong  masih dibawah umur. Hal tersebut  semakin  membuat  masyarakat  khawatir karena  kasus  kriminal  mulai  sering  terjadi  di  sekitar mereka. Peran aparat kepolisian dalam penanggulangan tindak kejahatan disini sangat krusial. Pemetaan  daerah  kerawanan  tindak  kejahatan  sangat diperlukan  untuk  membantu  aparat  dan  masyarakat dalam  menentukan  lokasi  daerah  rawan  kejahatan. Pentingnya peningkatan kewaspadaan serta efektifitas dan  ketepatan  kebijakan  guna  meminimalisir  resiko dan ancaman kepada masyarakat.
Polres  Blitar  Kota  adalah  salah  satu  kepolisian resor di Jawa Timur. Dengan luas wilayah 32,57 km² untuk kota, dan 369, 03 km² untuk wilayah kabupaten. Beralamat  di  Jl.  Panglima  Sudirman  No.  17  Kota Blitar, Polres Blitar Kota menjadi pusat dari beberapa polsek wilayah kota dan kabupaten. 3 (tiga) polsek di wilayah  kota  yaitu,  Polsek  Sananwetan,  Polsek Sukorejo,  dan  Polsek  Kepanjenkidul.  Sementara  itu, untuk wilayah kabupaten terdiri dari 6 (enam) polsek yaitu,  Polsek  Sanankulon,  Polsek  Nglegok,  Polsek Ponggok,  Polsek  Srengat,  Polsek  Wonodadi,  dan Polsek  Udanawu.  Terkait  dengan  adanya  tugas  dan kewajiban polri sebagaimana telah diamanatkan dalam Undang  –  undang  Nomor  2  Tahun  2002  tentang Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia,  maka  salah satu faktor penting adalah untuk membina masyarakat, meningkatkan  keterlibatan  masyarakat,  pemahaman hukum  lokal,  dan  kepatuhan  terhadap  peraturan perundang – undangan..
Mengutip  dari  berita  jatim  jumlah  kriminalitas sepanjang  tahun  2022  di  wilayah  Kota  Blitar meningkat 55, 4 % atau 359 kasus dibandingkan tahun 2021  yang  hanya  terjadi  tindak  kejahatan  231  kasus. Beberapa kasus kriminalitas yang paling sering terjadi adalah  tindak  pidana  curat  (pencurian  dengan pemberatan),  penipuan,  pengeroyokkan,  perjudian, penyalahgunaan  miras  dan  penganiayaan.  Dari beberapa kasus yang sering terjadi di wilayah hukum Polres Blitar Kota tersebut, terdapat 3 kasus menonjol yang  terjadi  sepanjang  tahun  2022  yaitu,  kasus overdosis miras yang menyebabkan 2 orang meninggal dunia,  pengeroyokkan  yang  dilakukan  oleh  sejumlah anggota  perguruan  silat  di  Kota  Blitar,  dan  kasus
pencurian  dengan  kekerasan  yang  terjadi  di  rumah dinas Walikota Blitar pada Desember 2022.
Dari  banyaknya  kasus  besar  yang  terjadi  di sepanjang tahun 2022, sudah sepatutnya bisa dijadikan alarm  bagi  aparat  kepolisian  beserta  seluruh masyarakat  untuk  lebih  meningkatkan  keamanan  di daerah  tempat  tinggal  mereka.  Salah  satunya  dengan melakukan  evaluasi  terhadap  bidang  keamanan  guna mencegah  kasus  serupa  terulang  kembali.  Stabilitas keamanan  suatu  daerah  berpengaruh  terhadap tercapainya kesejahteraan dan keamanan ketentraman masyarakat. Kasus kejahatan yang paling menonjol di sepanjang tahun 2022 adalah pencurian di rumah dinas Walikota Blitar, overdosis miras, dan pengeroyokkan oleh  sejumlah  anggota  pencak  silat,  maka  dari  itu penulis  menggolongkan  6  tindak  kejahatan  yang dinilai  memiliki  tingkat  kejadian  berulang  paling tinggi berdasarkan catatan oleh kepolisian Resor Blitar Kota.
Disini penulis akan menggunakan algoritma pada metode clustering yang paling cocok adalah Algoritma K - Means. Algoritma K – Means termasuk algoritma yang efisien dalam mengelompokkan data dimana data akan dijadikan satu jika memiliki kualitas yang sama. Sedangkan data dengan kualitas beda akan ditempatkan  bersama  grub  yang  lainnya.  Penulis berharap  dengan  adanya  pemetaan  tindak  kejahatan ini,  aparat  kepolisian  beserta  masyarakat  dapat  lebih meningkatkan  kewaspadaan  sehingga  menurunkan tingkat  kriminalitas  di  wilayah  hukum  Polres  Blitar Kota.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Landasan Teori 2.1.1 Data
Data adalah sekumpulan fakta untuk memberikan  gambaran  menyeluruh  tentang  ssuatu keadaan.  Dalam  kebanyakan  kasus,  data  akan digunakan sebagai bahan pertimbangan oleh seseorang yang  akan  membuat  suatu  kebijakan  atau  penilaian. Data  didapatkan  melalui  berbagai  macam  cara, kemudian  diubah  menjadi  data  yang  dapat  dipahami oleh  sebagian  besar  orang.  Data  diperlukan  untuk berbagai  keperluan  mulai  dari  penelitian  hingga kependudukan.  Cara  lain  untuk  mendefinisikan  data adalah  sebagai  hasil  pengamatan  atau  pengukuran variabel yang berbentuk kata atau angka [1].

## 2.1.2. Data Mining
Istilah lain dari data mining adalah penggalian informasi  dengan  menggunakan  metode  untuk melakukan analisis agar informasi yang di dapat lebih akurat.  Teknik  tersebut  perlu  dilakukan  untuk mendapatkan  pola  tertentu  yang  masih  memiliki relevensi  dengan  tujuan  pengguna (user). Salah  satu pengaplikasian data mining yang paling banyak adalah media sosial. Platform seperti Facebook (yang dimiliki oleh  Meta),  TikTok,  Instagram,  dan  Twitter mengumpulkan  ratusan  data  tentang  pengguna individu untuk membuat kesimpulan tentang
preferensi  mereka  untuk  mengirim  iklan  pemasaran yang ditargetkan [2].
2.1.3. Clustering
Data dikelompokkan menjadi beberapa kelompok  dalam  beberapa  proses  yang  disebut clustering di  mana  memaksimalkan  kesamaan  data antar cluster sekaligus meminimalkan kesamaan antar cluster.  Sebuah  cluster  terdiri  dari  objek  yang  mirip satu sama lain dan berbeda dari cluster lainnya. Proses partisi  dilakukan  dengan  tekniki clustering atau pengelompokan.  Maka  dari  itu,  metode clustering sangat  penting  untuk  membentuk group atau kelompok yang tidak ada dalam data [3].

## 2.1.4. Algoritma K – Means
Algoritma  K  –  Means  adalah  metode  yang paling  sederhana  dan  menjadi  metode  pengklasteran yang  paling  sering  digunakan.  Hal  ini  dikarenakan kesederhanaannya dan kecepatannya dalam mengelompokkan  data  dengan  jumlah  besar.  K  – Means  adalah  algoritma  klaster  dengan  basis  titik pusat (centroid). Dalam penerapannya, algoritma K – Means membutuhkan 3 parameter yang semuanya bisa ditentukan  oleh  pengguna  yaitu,  jumlah  cluster  k, inisialisasi  klaster,  dan  jarak.  Kedekatan  dua  objek ditentukan  berdasarkan  jarak  kedua  objek  tersebut. Demikian  juga  kedekatan  suatu  daya  ke  cluster tertentu  ditentukan  jarak  antara  data  dengan  pusat cluster. Jarak paling dekat antara satu data dengan data satu  cluster  tertentu  akan  menentukan  suatu  data masuk dalam cluster yang mana. Dalam penerapannya, jika diberikan beberapa data Z = {z1, z2, …,zn} yang mana zi = (zi1, zi2, …, zin) merupakan sistem di ruang real Rn,  maka  algoritma  K-Means  akan  menyusun partisi  Z  dalam  sejumlah  k  cluster.  Tiap  kelompok harus  memiliki  titik  tengah (centroid) dimana  titik tengah adalah nilai rata  - rata (mean) dari  setiap data dalam  cluster  tersebut.  Tahap  awal,  algoritma  K- Means  adalah  memilih  titik  pusat  secara  acak  yang mana  akan  menjadi  centroid  awal  dalam  iterasi pertama.  Lalu,  akan  digunakan  rumus Euclidian distane untuk menentukan jarak antara objek dan titik pusat. Objek berikutnya diposisikan dalam kelompok terdekat, dihitung dari titik tengah klaster menggunakan  metode  K-Means  yang  secara  iteratif meningkatkan varian nilai di setiap klaster. Titik pusat baru  ditentukan  jika  semua  data  telah  membentuk klaster baru.

## 2.1.5. Silhouette Coefficient
Setelah  terbentuk  banyak  klaster  grup,  maka perlu  dilakukan  evaluasi  dari  klaster  yang  terbentuk. Rentang angka silhouette coefficient yang baik adalah antara -1 sampai dengan 1. Semakin mendekati 1 maka semakin baik. Sebaliknya semakin mendekati angka - 1  maka  semakin  buruk.  Maka,  angka silhouette coefficient harus mendekati angka 1 [11].
3. METODE PENELITIAN
3.1. Jenis Penelitian
Jenis penelitian yang digunakan adalah penelitian deskriptif.  Penelitian  deskriptif  digunakan  untuk menemukan gambaran atau hasil dari suatu peristiwa, situasi, tingkah laku, persoalan, atau fenomena dalam masyarakat. Sehubungan dengan masalah yang diteliti, penelitian  ini  bertujuan  untuk  memberikan  jawaban atas  pertanyaan  apa,  kapan,  siapa,  di  mana,  dan bagaimana permasalahan akan diteliti. Jenis penelitian ini,  akan  mengumpulkan  informasi  untuk  menjawab pertanyaan  peneliti  dengan  memperhatikan  aspek- aspek  yang  diperoleh  dari  banyak  data  penelitian, sehingga  bisa  memberikan  gambaran  suatu  kondisi, peristiwa,  atau  fenomena  secara  spesifik  dan berurutan.  Dalam  penelitian  ini,  digunakan  untuk mengetahui  secara  pasti  berdasarkan  data  di  tempat
yang  diteliti  tentang  bagaimana  situasi  keamanan  di wilayah hukum Polres Blitar Kota.
3.2. Pengumpulan Data Dalam  proses  pengumpulan  data  dari  objek penelitian,  peneliti  menggunakan  beberapa  metode seperti berikut :
1. Observasi Di  dalam  observasi,  peneliti  menggunakan  data penahanan  yang  telah  diarsipkan  oleh  petugas pengarsipan  di  tempat  penelitian.  Adapun  observasi yang  dilakukan  dalam  penelitian  ini  adalah  untuk memperoleh  data  terkait  metode  yang  harus digunakan  dalam  penelitian  di  Polres  Blitar  Kota. Berikut hasil observasi tersebut meliputi data tindak kejahatan :
Tabel 1. Hasil Observasi No. Identitas Penangkapan Pasal Kode Kejahatan 1. LA, Banjarmasin Timur Kota Banjarmasin Kelurahan Bendo 378 KUHP PNP 2. GN, Tegalesa Kota Bandung Desa Candirejo 378 KUHP PNP 3. F, Sanankulon Kab. Blitar Desa Plosoarang 303 KUHP PJD 4. HE, Cibitung Bekasi Kelurahan Gedog 378 KUHP PNP 5. HBJ, Kasemen Kota Serang Kelurahan Plosokerep 363 KUHP PCR 6. K, Banjar Kab. Brebes Kelurahan Rembang 363 KUHP PCR 7. M, Kasemen Kota Serang Kelurahan Rembang 363 KUHP PCR 8. S, Lameung Pameungpeuk Kab. Bandung Kelurahan Rembang 363 KUHP PCR 9. EKN, Kepanjenkidul Kota Blitar Kelurahan Sentul 351 KUHP PGN 10. B, Bangilan Kab. Tuban Kelurahan Plosokerep 363 KUHP PCR 11. LA, Banjarmasin Timur Kota Banjarmasin Kelurahan Bendo 378 KUHP PNP 12. GN, Tegalesa Kota Bandung Desa Candirejo 378 KUHP PNP 13. F, Sanankulon Kab. Blitar Desa Plosoarang 303 KUHP PJD 14. … … … … 15. … … … … 380 DEM, Gandusari Kab. Blitar Kelurahan Gedog UU RI No. 36 Th. 2009 NKT
Pada tabel, terdapat  keterangan  identitas  yaitu nama pelaku  yang  disamarkan  dan  alamat  tidak  lengkap pelaku.  Keterangan  penangkapan  adalah  lokasi dimana  pelaku  tertangkap  saat  melakukan  tindak kejahatan.  Pasal,  yaitu  pasal  yang  menjerat  pelaku kejahatan, dan kode kejahatan  yang berisi  singkatan dari 6 atribut yaitu PCR untuk pencurian, PNP untuk penipuan,  PJD  untuk  perjudian,  PGN  untuk penganiayaan, PLC untuk pelecehan, dan NKT untuk narkotika.  Jumlah  data  terdapat  380  data  dengan jumlah kelurahan 97 kelurahan dan desa.
2. Wawancara Dalam  penelitian  ini,  peneliti  akan  melakukan wawancara  terhadap  beberapa  subjek  di  lingkungan penelitian.  Subjek tersebut  yaitu,  petugas  dari  divisi yang  menangani  langsung  perkara  pidana,  serta beberapa orang yang mengolah berkas perkara pidana
tahun  2022.  Wawancara  ini  dilakukan  secara langsung dengan menanyakan hal – hal terkait pokok permasalahan dalam penelitian.
3. Dokumentasi Untuk  data  sekunder,  peneliti  melakukan  studi dokumentasi  dengan  mengumpulkan  data  dari sumber  tertulis  yaitu  divisi  yang  menyimpan  arsip catatan tindak pidana dari selama tahun 2022. Dengan adanya  catatan  yang  bersumber  langsung  dari  divisi terkait, diharapkan penelitian ini akan menghasilkan keakuratan data yang baik.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah terbentuk hasil observasi selanjutnya, data akan dibuat tabel lagi untuk melihat kelompok mana saja yang masuk ke dalam kategori 6 (enam)
tindak kejahatan.
Tabel 2. Jumlah Tindak Kejahatan
NO. WILAYAH TINDAK KEJAHATAN PCR PNP PJD PGN PLC NKT POLSEK SANANWETAN 1 Kel. Bendogerit 0 2 0 0 0 6 2 Kel. Gedog 1 4 2 1 0 6
NO. WILAYAH TINDAK KEJAHATAN PCR PNP PJD PGN PLC NKT 3 Kel. Karangtengah 4 0 1 1 0 7 4 Kel. Klampok 5 0 0 0 1 7 5 Kel. Plosokerep 2 1 1 1 1 5 6 Kel. Rembang 6 2 7 0 0 7 7 Kel. Sananwetan 1 2 0 1 0 8 POLSEK KEPANJENKIDUL 8 Kel. Bendo 2 2 2 0 0 7 … … … … … … … … 97 Ds. Temenggungan 1 0 0 1 0 0
Setelah  tabel  jumlah  tindak  kejahatan  terbentuk berdasarkan  wilayahnya,  perlu  dilakukan  pemilihan data  pusat  untuk  iterasi  yang  pertama.  Pemilihan  ini dilakukan secara acak, namun jumlah data tetap perlu difilter agar hasil akhir pengklasteran berkategori baik dan  tidak  melalui  proses  iterasi  yang  terlalu  banyak. Pada tabel jumlah tindak kejahatan, menghasilkan data terbanyak  bernilai  23  dan  paling  sedikit  adalah  0. Dalam penelitian ini, pemilihan nilai C1, C2, dan C3
pada  iterasi  pertama  tidak  dipilih  nilai  yang  paling tinggi  untuk  cluster  tertinggi,  atau  nilai  yang  paling sedikit  untuk  cluster  terendah,  melainkan  ±25%  dari nilai  maksimal  total  atribut  (kejahatan)  untuk  C1, ±50%  dari  nilai  maksimal  total  atribut  (kejahatan) untuk C2, dan ±75% dari nilai maksimal total atribut (kejahatan)  untuk  C3.  Sehingga  menghasilkan  data seperti yang terlihat pada tabel berikut :
Tabel 3. Data Pusat Cluster Iterasi 1 NO. WILAYAH TINDAK KEJAHATAN Cluster PCR PNP PJD PGN PLC NKT 19 Kel. Tanjungsari 3 0 0 0 1 3 C1 5 Kel. Plosokerep 2 1 1 1 1 5 C2 13 Kel. Sentul 2 1 5 1 2 4 C3 Terdapat 3 kelurahan yang menjadi pusat cluster iterasi pertama yaitu, kelurahan Tanjungsari, kelurahan Plosokerep, dan kelurahan Sentul. Pemilihan  3  titik  pusat  ini  dilakukan  secara  random dimana  C1,  C2,  dan  C3  masing  –  masing  adalah kelompok  kejahatan  tidak  rawan,  rawan,  dan  sangat rawan.
Pada  iterasi  pertama  akan  dihitung  jarak  semua data terhadap titik pusat pertama dengan menggunakan rumus Euclidean Distance :
𝑑 𝑖𝑗 √∑ 𝑘=1 𝑝 (𝑥 𝑖𝑘 − 𝑥 𝑗𝑘 ) 2
C1(1)=sqrt((((0-3)^2)+((2-0)^2)+((0- 0)^2)+((0-0)^2 )@+((0-1)^2 )+((6- 3)^2)) ) = 4,80 C1(2)=sqrt((((1-3)^2  )+((4-0)^2  )+((2- 0)^2  )+((1-0)^2  )@+((0-1)^2  )+((6-
3)^2)) )= 5,92
C1(3)=sqrt((((4-3)^2  )+((0-0)^2  )+((1- 0)^2  )+((1-0)^2  )@+((0-1)^2  )+((7- 3)^2)))= 4,47 C1(4)=sqrt((((5-3)^2  )+((0-0)^2  )+((0- 0)^2  )+((0-0)^2  )@+((1-1)^2  )+((7- 3)^2)))= 4,47
C1(5)=sqrt((((2-3)^2  )+((1-0)^2  )+((1- 0)^2  )+((1-0)^2  )@+((1-1)^2  )+((5- 3)^2)))= 2,83
dst…
Setelah  itu,  akan  dilanjutkan  menghitung  jarak semua data terhadap titik pusat cluster.ke – 2
C2(1)=sqrt((((0-2)^2  )+((2-1)^2  )+((0- 1)^2 )+((0-1)^2 )@+((0-1)^2 )+((6- 5)^2)))= 3 C2(2)=sqrt((((1-2)^2  )+((4-1)^2  )+((2- 1)^2 )+((1-1)^2 )@+((0-1)^2 )+((6- 5)^2)))= 3,61 C2(3)=sqrt((((4-2)^2  )+((0-1)^2  )+((1- 1)^2 )+((1-1)^2 )@+((0-1)^2 )+((7-5)^2)) )= 3,16 C2(4)=sqrt((((5-2)^2  )+((0-1)^2  )+((0- 1)^2 )+((0-1)^2 )+@((1-1)^2 )+((7- 5)^2)))= 4 C2(5)=sqrt((((2-2)^2  )+((1-1)^2  )+((1- 1)^2 )+((1-1)^2 )+@((1-1)^2 )+((5-
5)^2)))= 0 dst…
Lalu,  dilanjutkan  lagi  menghitung  jarak  data terhadap titik pusat cluster.ke – 3
C3(1)=sqrt((((0-2)^2 )+((2-1)^2 )+((0-
5)^2 )+((0-1)^2 )+@((0-2)^2 )+((6-
4)^2)))= 6,24
C3(2)=sqrt((((1-2)^2 )+((4-1)^2 )+((2- 5)^2 )+((1-1)^2 )+@((0-2)^2 )+((6- 4)^2)))=  5,20 C3(3)=sqrt((((4-2)^2 )+((0-1)^2 )+((1- 5)^2 )+((1-1)^2 )+@((0-2)^2 )+((7-4)^2)) )= 5,83 C3(4)=sqrt((((5-2)^2 )+((0-1)^2 )+((0- 5)^2 )+((0-1)^2 )+@((1-2)^2 )+((7- 4)^2)))= 6,78
C3(5)=sqrt((((2-2)^2 )+((1-1)^2 )+((1- 5)^2 )+((1-1)^2 )+@((1-2)^2 )+((5- 4)^2)))= 4,24 dst…
Dari hasil akan dicari letak nilai MIN (minimum) dari perhitungan semua data terhadap masing – masing titik pusat cluster tadi. Dengan jumlah total masing – masing  C1,  C2,  C3  adalah  75,  20,  2.  Total  masing  – masing  nilai  minimum  akan  digunakan  untuk menentukan  centroid  baru  dan  digunakan  dalam perhitungan  iterasi  selanjutnya.  Untuk  mendapatkan nilai centroid baru digunakan rumus rerata. Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PCR :
a. jumlah nilai minimum di C1= 37 / 75 = 0,49
b. jumlah nilai minimum di C2=37 / 20 = 1,85
c. jumlah nilai minimum di C3 =8/ 2 = 4
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PNP :
a. jumlah nilai minimum di C1= 8 / 75 = 0,11
b. jumlah nilai minimum di C2=18 / 20 = 0,9
c. jumlah nilai minimum di C3 =3/ 2 = 1,5
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PJD :
a. jumlah nilai minimum di C1= 6 / 75 = 0,08
b. jumlah nilai minimum di C2=29 / 20 = 1,45
c. jumlah nilai minimum di C3 =12/ 2 = 6
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PGN :
a. jumlah nilai minimum di C1= 5 / 75 = 0,07
b. jumlah nilai minimum di C2=20 / 20 = 1
c. jumlah nilai minimum di C3 =1/ 2 = 0,5
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PLC :
a. jumlah nilai minimum di C1= 3 / 75 = 0,04
b. jumlah nilai minimum di C2=15 / 20 = 0,75
c. jumlah nilai minimum di C3 =2/ 2 = 1
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan NKT :
a. jumlah nilai minimum di C1= 10 / 75 = 0,13
b. jumlah nilai minimum di C2=171 / 20 = 8,55
c. jumlah nilai minimum di C3 =11/ 2 = 5,5
Dari hasil perhitungan rerata di dapatkan centroid baru seperti tabel dibawah :
Tabel 4. Centroid Baru
Cluster PCR PNP PJD PGN PLC NKT C1 0,49 0,11 0,08 0,07 0,04 0,13 C2 1,85 0,9 1,45 1 0,75 8,55 C3 4 1,5 6 0,5 1 5,5
Selanjutnya dilakukan perhitungan iterasi ke – 2. Langkahnya  sama  seperti  iterasi  ke  -1  tetapi  dengan menggunakan nilai pada tabel  centroid baru diatas.
C1(1)=sqrt((((0-0,49)^2 )+((2-0,11)^2 )+((0-0,08)^2  )+((0-0,07)^2  )+((0-0,04)^2 )+((6-0,13)^2)))= 6,19 C1(2)=sqrt((((1-0,49)^2 )+((4-0,11)^2 )+((2-0,08)^2  )+((1-0,07)^2  )+((0-0,04)^2 )+((6-0,13)^2)))= 7,38 C1(3)=sqrt((((4-0,49)^2 )+((0-0,11)^2 )+((1-0,08)^2  )+((1-0,07)^2  )+((0-0,04)^2 )+((7-0,13)^2)))= 7,82 C1(4)=sqrt((((5-0,49)^2 )+((0-0,11)^2 )+((0-0,08)^2  )+((0-0,07)^2  )+((1-0,04)^2 )+((7-0,13)^2)))= 8,27 C1(5)=sqrt((((2-0,49)^2 )+((1-0,11)^2 )+((1-0,08)^2  )+((1-0,07)^2  )+((1-0,04)^2 )+((5-0,13)^2)))= 5,42
dst…
Setelah itu, dilanjutkan menghitung jarak semua data  terhadap  titik  pusat  cluster.ke  -  2  pada  centroid baru.
C2(1)=sqrt((((0-1,85)^2 )+((2-0,9)^2 )+((0-1,45)^2  )+((0-1)^2  )+((0-0,75)^2 )+((6-8,55)^2)))= 3,85 C2(2)=sqrt((((1-1,85)^2 )+((4-0,9)^2 )+((2-1,45)^2  )+((1-1)^2  )+((0-0,75)^2 )+((6-8,55)^2)))= 4,21 C2(3)=sqrt((((4-1,85)^2 )+((0-0,9)^2 )+((1-1,45)^2  )+((1-1)^2  )+((0-0,75)^2 )+((7-8,55)^2)))= 2,93 C2(4)=sqrt((((5-1,85)^2 )+((0-0,9)^2 )+((0-1,45)^2  )+((0-1)^2  )+((1-0,75)^2 )+((7-8,55)^2)))= 4,04 C2(5)=sqrt((((2-1,85)^2 )+((1-0,9)^2 )+((1-1,45)^2  )+((1-1)^2  )+((1-0,75)^2
)+((5-8,55)^2)))= 3,59 dst…
Lalu,  dilanjutkan  lagi  menghitung  jarak  data terhadap titik pusat cluster.ke – 3 pada centroid baru.
C3(1)=sqrt((((0-4)^2  )+((2-1,5)^2  )+((0- 6)^2 )+((0-0,5)^2 )+((0-1)^2 )+((6-
5,5)^2)))= 7,33
C3(2)=sqrt((((1-4)^2  )+((4-1,5)^2  )+((2- 6)^2 )+((1-0,5)^2 )+((0-1)^2 )+((6- 5,5)^2)))= 5,72 C3(3)=sqrt√((((4-4)^2  )+((0-1,5)^2  )+((1- 6)^2 )+((1-0,5)^2 )+((0-1)^2 )+((7- 5,5)^2)))= 5,55 C3(4)=sqrt((((5-4)^2  )+((0-1,5)^2  )+((0- 6)^2 )+((0-0,5)^2 )+((1-1)^2 )+((7-
5,5)^2)))= 6,46
C3(5)=sqrt((((2-4)^2  )+((1-1,5)^2  )+((1-
6)^2 )+((1-0,5)^2 )+((1-1)^2 )+((5-
5,5)^2)))= 5,45
Jumlah total masing – masing C1, C2, C3 adalah 76, 19, 2. Lalu hitung reratanya.
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PCR :
a. jumlah nilai minimum di C1= 37 / 76 = 0,49
b. jumlah nilai minimum di C2=37 / 19 = 1,95
c. jumlah nilai minimum di C3 =8/ 2 = 4
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PNP :
a. jumlah nilai minimum di C1= 8 / 76 = 0,11
b. jumlah nilai minimum di C2=18 / 19 = 0,95
c. jumlah nilai minimum di C3 =3/ 2 = 1,5
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PJD :
a. jumlah nilai minimum di C1= 6 / 76 = 0,08
b. jumlah nilai minimum di C2=29 / 19 = 1,53
c. jumlah nilai minimum di C3 =12/ 2 = 6
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PGN :
a. jumlah nilai minimum di C1= 5 / 76 = 0,07
b. jumlah nilai minimum di C2=20 / 19 = 1,05
c. jumlah nilai minimum di C3 =1/ 2 = 0,5
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan PLC :
a. jumlah nilai minimum di C1= 3 / 76 = 0,04
b. jumlah nilai minimum di C2=15 / 19 = 0,79
c. jumlah nilai minimum di C3 =2/ 2 = 1
Rerata anggota C1, C2, C3 pada tindak kejahatan NKT :
a. jumlah nilai minimum di C1= 14 / 76 = 0,18
b. jumlah nilai minimum di C2=167 / 19 = 8,79
c. jumlah nilai minimum di C3 =11/ 2 = 5,5
Dari hasil perhitungan rerata di dapatkan centroid baru seperti tabel dibawah :
Tabel 5. Centroid Baru
Cluster PCR PNP PJD PGN PLC NKT C1 0.49 0.11 0.08 0.07 0.04 0.18 C2 1.95 0.95 1.53 1.05 0.79 8.79 C3 4 1.5 6 0.5 1 5.5
Centroid  baru harus terbentuk apabila  hasil dari perhitungan  Euclidean  Distance,  C1,  C2,  dan  C3 belum  memiliki  kesamaan  nilai.  Iterasi  akan  terus dilakukan untuk mencari kesamaan antara C1, C2, C3 pada  iterasi  sebelumnya  dan  C1,  C2,  C3  pada  iterasi selanjutnya.
Selanjutnya dilakukan iterasi ke – 3. Langkahnya sama  seperti  iterasi  ke  -1  dan  2  tetapi  dengan menggunakan nilai pada tabel centroid baru diatas.
C1(1)=sqrt((((0-0,49)^2 )+((2-0,11)^2 )+((0-0,08)^2 )+((0-0,07)^2 )+((0-0,04)^2
)+((6-0,18)^2)))= 6,14
C1(2)=sqrt((((1-0,49)^2 )+((4-0,11)^2 )+((2-0,08)^2 )+((1-0,07)^2 )+((0-0,04)^2 )+((6-0,18)^2)))= 7,34 C1(3)=sqrt((((4-0,49)^2 )+((0-0,11)^2 )+((1-0,08)^2 )+((1-0,07)^2 )+((0-0,04)^2 )+((7-0,18)^2)))= 7,78 C1(4)=sqrt((((5-0,49)^2 )+((0-0,11)^2 )+((0-0,08)^2 )+((0-0,07)^2 )+((1-0,04)^2 )+((7-0,18)^2)))= 8,23
C1(5)=sqrt((((2-0,49)^2 )+((1-0,11)^2 )+((1-0,08)^2 )+((1-0,07)^2 )+((1-0,04)^2
)+((5-0,18)^2)))= 5,38 dst…
Setelah itu, dilanjutkan menghitung jarak semua data terhadap titik pusat cluster.ke - 2 pada centroid baru.
C2(1)=sqrt((((0-1,95)^2 )+((2-0,95)^2 )+((0-1,53)^2 )+((0-1,05)^2 )+((0-0,79)^2
)+((6-8,79)^2)))= 4,09
C2(2)=sqrt((((0-1,95)^2 )+((2-0,95)^2 )+((0-1,53)^2 )+((0-1,05)^2 )+((0-0,79)^2 )+((6-8,79)^2)))= 4,34 C2(3)=sqrt((((4-1,95)^2 )+((0-0,95)^2 )+((1-1,53)^2 )+((1-1,05)^2 )+((0-0,79)^2 )+((7-8,79)^2)))= 3,04 C2(4)=sqrt((((5-1,95)^2 )+((0-0,95)^2 )+((0-1,53)^2 )+((0-1,05)^2 )+((1-0,79)^2 )+((7-8,79)^2)))= 4,11 C2(5)=sqrt((((2-1,95)^2 )+((1-0,95)^2 )+((1-1,53)^2 )+((1-1,05)^2 )+((1-0,79)^2 )+((5-8,79)^2)))= 3,83
Lalu,  dilanjutkan  lagi  menghitung  jarak  data terhadap titik pusat cluster.ke – 3 pada centroid baru.
C3(1)=sqrt((((0-4)^2 )+((2-1,5)^2 )+((0- 6)^2 )+((0-0,5)^2 )+((0-1)^2 )+((6- 5,5)^2)))= 7,33
C3(2)=sqrt((((1-4)^2 )+((4-1,5)^2 )+((2- 6)^2 )+((1-0,5)^2 )+((0-1)^2 )+((6- 5,5)^2)))= 5,72
C3(3)=sqrt((((4-4)^2 )+((0-1,5)^2 )+((1-
6)^2 )+((1-0,5)^2 )+((0-1)^2 )+((7- 5,5)^2)))= 5,55 C3(4)=sqrt((((5-4)^2 )+((0-1,5)^2 )+((0- 6)^2 )+((0-0,5)^2 )+((1-1)^2 )+((7- 5,5)^2)))= 6,46
C3(5)=sqrt((((2-4)^2 )+((1-1,5)^2 )+((1- 6)^2 )+((1-0,5)^2 )+((1-1)^2 )+((5- 5,5)^2)))= 5,45
Dari perhitungan didapatkan jumlah total masing –  masing  C1,  C2,  C3  adalah  76,  19,  2.  Karena  hasil iterasi ke – 2 dan ke -3 sudah sama, maka tidak perlu dilakukan perhitungan iterasi lagi atau cukup berhenti di iterasi ke – 3.
Tabel 6 Anggota Cluster 1 (Tidak Rawan)
NO WILAYAH Jenis Kejahatan 1 Kelurahan Tanjungsari Pencurian, Pelecehan, Narkotika 2 Kelurahan Nglegok Narkotika 3 Desa Bangsri nihil 4 Desa Dayu nihil 5 Desa Jiwut Narkotika … … ... 76 Desa Temenggungan Pencurian, Penganiayaan

## Tabel 7 Anggota Cluster 2 (Rawan)
NO WILAYAH Jenis Kejahatan 1 Kelurahan Bendogerit Penipuan, Narkotika 2 Kelurahan Gedog Pencurian, Penipuan, Perjudian, Penganiayaan, Pelecehan, Narkotika 3 Kelurahan Karangtengah Pencurian, Perjudian, Penganiayaan, Narkotika 4 Kelurahan Klampok Pencurian, Pelecehan, Narkotika 5 Kelurahan Plosokerep Pencurian, Penipuan, Perjudian, Penganiayaan, Pelecehan, Narkotika … … 19 Kelurahan Tlumpu Pencurian, Perjudian, Narkotika Tabel 8 Anggota Cluster 2 ( Sangat Rawan) NO WILAYAH Jenis Kejahatan 1 Kelurahan Rembang Pencurian, Penipuan, Perjudian, Narkotika 2 Kelurahan Sentul Pencurian, Penipuan, Perjudian, Penganiayaan, Pelecehan, Narkotika
Selanjutnya  untuk  evaluasi  cluster  kita  gunakan metode  shilhouette  coefisien.  Langkah  pertama  perlu dihitung nilai rata-rata jarak objek dengan semua objek lain  yang  berada  di  dalam  satu  cluster  dengan persamaan :
a (i) = 1 [𝐴]−1 ∑ 𝑗 ∈ 𝐴,𝑗≠𝑖 , 𝑑(𝑖, 𝑗) a(i(1))=√((((1-0)^2 )+((4-2)^2 )+((2-0)^2 )+((1 0)^2)+((0-0)^2 )+((6-6)^2)) )+ √((((4-0)^2 )+ ((0-2)^2)+((1-0)^2 )+((1-0)^2 )+((0-0)^2 )+ ((7-6)^2)) ) +√((((5-0)^2 )+((0-2)^2 )+((0-0)^2 )+ ((0-0)^2 )+((1-0)^2 )+((7-6)^2)) ) +√((((2-0)^2 )+ ((1-2)^2 )+((1-0)^2 )+((1-0)^2 )+((1-0)^2 )+ ((5-6)^2)) )+ dst.../18= 5,34096
b(i(1))=√((((3-0)^2 )+((0-2)^2 )+((0-0)^2 )+ ((0-0)^2 )+((1-0)^2 )+((3-6)^2)) )+ √((((0-0)^2 )+((0-2)^2 )+((0-0)^2 )+ ((0-0)^2 )+((0-0)^2 )+((4-6)^2)) )+ √((((0-0)^2 )+((0-2)^2 )+((0-0)^2 )+ ((0-0)^2 )+((0-0)^2 )+((0-6)^2)) )+
√((((0-0)^2 )+((0-2)^2 )+((0-0)^2 )+
((0-0)^2 )+((0-0)^2 )+((0-6)^2)) )+dst../76 = 6,23792
Sehingga nilai shilhouette coefisiennya adalah :
s(i(1)) = 6,23782− 5,34096 6,23782 = 0,14378
Selanjutnya, akan dicari rata  –  rata s(  i) dari 97 data sehingga  menghasilkan nilai silhouette coefisien sebesar 0,764175. Jika nilai silhouette mendekati nilai -1 maka pengelompokan data didalam cluster kurang baik / buruk dan jika nilai silhouette mendekati nilai 1 maka pengelompokan data didalam cluster baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Metode  Algoritma  K  –  Means  dapat  digunakan dalam  pemetaan  tindak  kejahatan  wilayah  hukum Polres Blitar Kota dengan hasil 76 (tujuh puluh enam) kelurahan  dan  desa  yang  masuk  ke  dalam  kategori tidak rawan  yaitu, Kelurahan Tanjungsari,  Kelurahan Nglegok, Desa  Bangsri, Desa Dayu, Desa Jiwut, dan seterusnya yang telah tertera pada tabel 6. Lalu, untuk daerah  yang  masuk  kategori  rawan  berjumlah  19 (sembilan belas) kelurahan dan desa yaitu, Kelurahan Bendogerit,
Kelurahan Gedog, Kelurahan Karangtengah, Kelurahan Klampok, Kelurahan Plosokerep  dan  seterusnya  yang  telah  tertera  pada tabel 7. Sedangkan untuk daerah yang masuk kategori sangat  rawan  berjumlah  2  (dua)  kelurahan  yaitu, Kelurahan  Rembang  dan  Kelurahan  Sentul  seperti yang tertera pada tabel 8.
Saran  yang  diberikan  untuk  pengembangan sistem  pada  penelitian  selanjutnya  adalah,  penelitian ini  hanya  pada  lingkup  kelurahan  dan  desa  dibawah hukum  Polres  Blitar  Kota.  Untuk  penelitian  – penelitian selanjutnya diharapkan dapat lebih luas lagi hingga  mencapai  wilayah  hukum  Polda  atau  Mabes,
sehingga  dapat  memberikan  kebijakan  lebih  dalam mengurangi  angka  tindak  kejahatan  di  Indonesia sehingga stabilitas keamanan di Indonesia meningkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Dewi,  A.  O.,  2020.  Big  Data  Perpustakaan dengan  Memanfaatkan  Data  Mining.  ANUVA Volume 4 (2).
[2] S. Budi, 2007. Data Mining: Teknik Pemanfaatan Data untuk Keperluan Bisnis, Yogyakarta: Graha Ilmu, pp.5.
[3] Ryan  Ari  Setyawan,  R.  M.,  2020.  Klasterisasi Media  Pembelajaran  Daring  di  Era  Pandemi Covid-19 Menggunakan Metode Agglomerative. Jurnal  Informasi  Interaktif  Vol.  5  No.  3
September 2020, https://e-
journal.janabadra.ac.id/index.php/informasiinter aktif/article/view/1305, pp.5.
[4] Gustientiedina, M. A., 2019. Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Clustering  Data Obat-Obatan  pada  RSUD  Pekanbaru.  Jurnal Nasional Teknologi dan Sistem Informasi.pp.8.
[5] H.  Priyatman,  F.  Sajid  and  D.  Haldivany,  2019 "Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa,"  JEPIN  (Jurnal  Edukasi  dan Penelitian Informatika), pp.4.
[6] F. N. R. F. J. Aziz, B. D. Setiawan and I. Arwani, 2018  "Implementasi  Algoritma  K-Means  untuk Klasterisasi  Kinerja  Akademik  Mahasiswa," Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan Ilmu Komputer, pp.3.
[7] E.  Irfiani  and  S.  S.  Rani,.  2018.  Algoritma  K- Means  Clustering  untuk  Menentukan  Nilai  Gizi Balita,  Jurnal  Sistem  dan  Teknologi  Informasi (JUSTIN), pp.8.
[8] M.  E  and  K.  S,  2015.  Penerapan  Metode  K- Means  Untuk  Clustering  Produk  Online  Shop Dalam Penentuan Stok Barang, Jurnal Bianglala Informatika, pp.8.
[9] Pujianto,  Agung,  Awin  Mulyati,  Rachmawati Novaria,  2018.  Pemanfaatan  Big  Data  dan Perlindungan Privasi Konsumen di Era Ekonomi Digital, pp.8.
[10] Adhiyatma  Nugraha,  M.  H.,  2021.  Analisis Klaster  Hirarki  untuk  Mengelompokan  Provinsi di Indonesia berdasarkan Indikator
Kesejahteraan  Rakyat.  SEMINAR  NASIONAL STATISTIKA X, pp.10.
[11] Solmin  Paembonan,  H.  A.,  2021.  Penerapan Metode Silhoette  Coeficient Untuk  Evaluasi Clustering Obat. Jurnal Ilmiah Ilmu-Ilmu Teknik No. 2, September 2021, pp.6.