## Journal of Applied Informatics and Computing (JAIC)
Vol.8, No.1, July 2024, pp. 106~114 e-ISSN: 2548-6861

## Web-Based Mapping of Crime-Prone Areas in Samarinda Seberang and Loa Janan Ilir Districts, Samarinda Citys
Syafei Karim 1 *, F.V. Astrolabe Sian Prasetya 2 **, Anisa Sundarti 3 * * Teknologi Rekayasa Perangkat Lunak, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda ** Teknologi Geomatika, Politeknik Pertanian Negeri Samarinda syfei.karim@gmail.com 1 , astrolabesp@politanisamarinda.ac.id 2 , sundartianisa@gmail.com 3
Article Info ABSTRACT Article history: Received 2023-02-05 Revised 2024-04-08 Accepted 2024-05-15
The development of Geographic Information System (GIS) technology has provided significant benefits in various fields, including the monitoring of crime-prone areas.
GIS is used to minimize the traces of these crimes. This study aims to map crime- prone areas in the Samarinda Seberang and Loa Janan Ilir Districts to identify which areas are potentially vulnerable, allowing for analysis for prevention and handling. The data used were collected from theft cases that occurred in these districts in 2019 and 2020. The research employs a scoring technique where each parameter is rated according to its classification. The results of the scoring process are then analyzed to determine  the  level  of  crime-prone  areas,  categorizing  them  as  very  vulnerable, vulnerable,  or  not  vulnerable.  Based  on  respondents'  feedback,  the  application facilitates users in locating crime-prone areas, with 94.34% of responses indicating agreement or strong agreement. These results suggest that the application is feasible for implementation.
Keyword:
Geographic Information System (GIS), Crime-prone areas, Samarinda Seberang, Theft data, Scoring technique.
This is an open access article under the CC–BY-SA license.

## I. P ENDAHULUAN
Kota Samarinda memiliki wilayah seluas 718 km² dengan kondisi geografi daerah berbukit dengan ketinggian bervariasi dari  10  sampai  200-meter  dari  permukaan  laut.  Kota Samarinda  dibelah  oleh  Sungai  Mahakam  dan  menjadi gerbang menuju pedalaman Kalimantan Timur melalui jalur sungai, darat maupun udara [1]. Kota Samarinda memiliki 10 kecamatan 2 diantaranya yang rawan terjadi tindak kriminal ialah  Kecamatan  Samarinda  Seberang  dan  Kecamatan  Loa Janan  Ilir.  Sebagian  besar  tindak  kejahatan  terjadi  di  waktu tertentu.  Kejadian  tindak  kriminal  kejahatan  jalanan  terjadi berkisar  antara  malam  hingga  dini  hari.  Pada  jam  tersebut kondisi  sangat  gelap  dan  beberapa  lokasi  kejadian  tidak memiliki  Lampu  Penerangan  Jalan  Umum  (LPJU)  yang meningkatkan  risiko  terjadinya  tindak  kriminal  kejahatan jalanan  dan  menimbulkan  rasa  tidak  aman  bagi  pengguna jalan.  Tindak  kriminal  yang  terjadi  seperti  pencurian kendaraan  bermotor,  pencurian  biasa,  pembegalan  dan  lain sebagainya [2].
Kriminalitas  sendiri  berasal  dari  kata  “ crimen” yang artinya  kejahatan,  tindak  kriminal,  atau  juga  diartikan  suatu tindakan  kejahatan  yang  bersifat  negatif.  Tindak  pidana ringan  akhir-akhir  ini  menjadi  perhatian  publik.  Tindak pidana ringan tidak hanya mencakup pelanggaran saja, tetapi juga  mencakup  kejahatan-kejahatan  ringan  yang  terletak dalam Buku II KUHP yang terdiri dari penganiayaan hewan ringan,  penghinaan  ringan,  penganiayaan  ringan,  pencurian ringan,  penggelapan  ringan,  penipuan  ringan,  perusakan ringan, dan penadahan ringan [3]. Salah satu cara penyajian informasi  data  geografis  daerah  rawan  kejahatan  itu  sendiri adalah dengan pemanfaatan Sistem Informasi Geografis.
Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah suatu sistem yang dirancang  untuk  menangkap,  menyimpan,  memanipulasi, menganalisa, mengatur, dan menampilkan seluruh jenis data geografis  dengan  menampilkan  informasi-informasi  yang berhubungan dengan data spasial [4]. SIG juga memvisualisasikan  dan  menginterpretasikan  data  ke  dalam sejumlah cara yang akan menyajikan hubungan, tren, dan pola dalam bentuk yang lebih mudah dipahami seperti peta, bagan, dan laporan [5].
Web-Based Mapping of Crime-Prone Areas in Samarinda Seberang and Loa Janan Ilir Districts, Samarinda Citys (Syafei Karim, F.V. Astrolabe Sian Prasetya, Anisa Sundarti)
107
Dengan  memanfaatkan  SIG  ini  dapat  mempermudah masyarakat  untuk  mengetahui  lokasi-lokasi  yang  rawan dengan  kejahatan.  Telah  terdapat  beberapa  penelitian  yang berkaitan  dengan  penelitian  ini  seperti  yang  telah  dilakukan Hilman  et.al  [6]  dengan  judul  Pemetaan  Daerah  Rawan Kriminalitas  di  Wilayah  Hukum  Poltabes  Semarang  Tahun 2013  dengan  menggunakan  Metode Clustering .  Peneliti menggunakan  metode  tersebut  untuk  mengelompokkan tingkat  suatu  daerah.  Pengelompokan  diambil  berdasarkan kerapatan/ density TKP  dari  tindak  kejahatan  yang  terjadi sehingga output yang dihasilkan diharapkan akan memudahkan pengguna dalam membedakan tingkat kerawanan antara daerah satu dan lainnya.
Penelitian  yang  juga  berhubungan  dengan  lokasi kriminalitas  pernah  dilakukan  oleh  [7]  dengan  judul penelitian  Pemetaan  Sosial  Sebaran  Kriminalitas  di  Kota Samarinda  Berbasis Single  Exponential  Smoothing dan Sistem  Informasi  Geografis.  Hasil  yang  dicapai  dari penelitian ini menerapkan metode peramalan dalam SIG yang dapat memberikan informasi mengenai kriminalitas yang ada di  10  Kecamatan  Kota  Samarinda  sebagai  acuan  untuk meningkatkan  kewaspadaan  masyarakat  dalam  menghadapi bahaya kriminalitas di Kota Samarinda. Septiandari [8] juga melakukan  penelitian  daerah  rawan  kriminalitas  di  Kota Pontianak  dengan  menggunakan  metode Small  Area Estimation (SAE)  dan Empirical  Bayes .  Metode  tersebut untuk  mendapatkan  hasil  prioritas  kecamatan  yang  rawan kriminalitas di Kota Pontianak.
Dalam penelitian ini, daerah rawan kejahatan diidentifikasi menggunakan  metode  skoring  dimana  setiap  parameter- parameter  yang  digunakan  diberi  nilai  sesuai  dengan pengklasifikasiannya  masing-masing.  Hasil  dari  proses skoring  kemudian  dilakukan  proses  analisa  di  setiap parameter untuk mengetahui tingkat daerah rawan kejahatan di Kecamatan Samarinda Seberang dan Kecamatan Loa Janan Ilir. Parameter daerah rawan kejahatan yang digunakan antara lain  penerangan  dan  tutupan  lahan.  Data  utama  yang digunakan  adalah  data history kasus  pencurian  pada  Tahun 2019  dan  Tahun  2020.  Informasi  spasial  direpresentasikan dalam  bentuk  gambar  peta.  Hasil  dari  pengolahan menunjukkan  tingkat  daerah  rawan  kejahatan  di  Kecamatan Samarinda  Seberang  dan  Kecamatan  Loa  Janan  Ilir  yang terbagi  menjadi  tiga  kelas  tingkat  kerawanan  yakni  tingkat kerawanan “Tidak Rawan”, tingkat kerawanan “Rawan” dan tingkat  kerawanan “Sangat  Rawan”. Faktor penerangan dan permukiman  menjadi faktor utama daerah ini rawan dengan kejahatan.
Teknik  skoring  pernah  digunakan  [9]  untuk  menganalisa daerah  rawan  banjir  di  Kabupaten  Sampang.  Daerah  rawan banjir  dapat  diidentifikasi  melalui  peta  kerawanan  banjir dengan  memanfaatkan  Sistem  Informasi  Geografis  [10-15] dengan  metode  skoring  dan  pembobotan  pada  setiap parameter. Hasil penelitian yang di dapatkan pada pengolahan kerawanan  banjir  di  Kabupaten  Sampang  dibagi  menjadi  3 kelas yaitu kelas Rendah sebesar 55%, kelas Sedang sebesar 42% dan kelas Tinggi sebesar 3%.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  metode System  Development Life  Cycle  (SDLC) merupakan  pola  yang  diambil  untuk mengembangkan sistem perangkat lunak. Berikut merupakan diagram alir dari prosedur penelitian ini yang di unjukan pada Gambar 1.

## Gambar 1. Diagram Alir Prosedur Penelitian
Berikut  adalah  penjelasan  tahapan  diagram  alir  dari Gambar 1.

## 1. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data dan informasi mengenai hal-hal yang berkaitan dengan topik penelitian,  yaitu  meliputi  data  spasial  dan  non  spasial. Mengumpulkan  data  dari  Polsek  Samarinda  Seberang  dan menyusun  secara  sistematis  mengenai  data  yang  diperlukan seperti  letak  koordinat  atau  lokasi  daerah  rawan  kejahatan dengan  turun  kelapangan  langsung  untuk  pengambilan  titik koordinat  dan  mengumpulkan  keterangan  detail  mengenai kejadian dilokasi.

## 2. Analisis Masalah
Analisis  kebutuhan  merupakan  penguraian  dari  suatu sistem  informasi  yang  utuh  ke  dalam  bagian-bagian komponennya,  dengan  maksud  untuk  mengidentifikasikan dan mengevaluasi permasalahan serta hambatan yang terjadi dan kebutuhan - kebutuhan yang diharapkan sehingga dapat diusulkan  perbaikan.  Sistem  yang  dikembangkan  ini  tidak terlepas dari kebutuhan informasi yang diperlukan.
Metode yang digunakan untuk memodelkan daerah rawan kejahatan adalah menggunakan analisis spasial dengan teknik overlay. Data yang digunakan dalam metode analisis spasial ini adalah: 1) data tutupan lahan, dalam analisis daerah rawan
108
kejahatan,  salah  satu  faktor  berpengaruh  adalah  kondisi tutupan  lahan  yang  ada  pada  daerah  yang  dikaji,  dimana semakin jauh dari wilayah pemukiman maka semakin rawan daerah  tersebut;  2)  data  spasial  posisi  titik  penerangan  pada jalan  utama,  dalam  analisis  posisi  penerangan  sangat berpengaruh  pada  potensi  kemunculan  tindak  kejahatan, dimana  semakin  sedikit  penerangan  yang  pada  daerah kejadian  maka    semakin  rawan  dearah  tersebut;  dan  3)  data historis kejadian tindak kejahatan di daerah kajian pada tahun 2019  dan  2020,  dalam  analisis  data  historis  ini  menjadi parameter penguat dalam penentuan keputusan daerah rawan kejahatan,  dimana  dengan  adanya  rekamn  jejak  tindak kejahatan  pada  daerah  kajian,  maka  akan  menguatkan penilaian  terhadap  daerah  rawan  kejahatan.  Dalam mendapatkan  spasial  historis  kejahatan,  digunakan  metode buffer  spatial  analysis  pada  setiap  data  historis  kejahatan dengan ukuran radius 50 meter, sehingga dari proses tersebut dapat  dihasilkan  daerah  ruas  jalan  yang  memiliki  tingkat kerawanan rawan atau tidak rawan.

## 3. Perancangan (Desain)
Desain Sistem disajikan dalam bentuk Data Flow Diagram (DFD). Data Flow Diagram (DFD) dimulai dari bentuk yang paling  umum  yaitu  diagram  konteks (context  diagram), kemudian  dari  diagram  konteks  ini  diturunkan  menjadi bentuk  yang  lebih  detail,  desain  sistem  membantu  dalam perangkat keras ( hardware ) dan sistem persyaratan dan juga membantu dalam mendefinisikan arsitektur sistem.

## 4. Pembuatan sistem
Penjelasan  dari  pembuatan  sistem  ini  sesuai  dengan analisis  yang  telah  dilakukan.  Perancangan  ini  meliputi perancangan antar muka website, perancangan database , dan perancangan  sistem.  Pada  tahap  ini  juga  dilakukan  proses penyesuaian data yang berisikan tentang lokasi daerah rawan kejahatan serta jenis kejahatan yang terjadi dan mengabungkan data dari Polsek Samarinda Seberang dengan webGIS yang  akan  dibuat  nantinya  sehingga  menjadi  suatu sistem informasi pemetaan berbasis web.
5. Pengujian (Testing)
Testing adalah pengujian yang dilakukan hanya mengamati hasil eksekusi melalui data uji dan memeriksa fungsional dari perangkat  lunak.    Jadi  mengevaluasi  hanya  dari  tampilan luarnya ( interface ) fungsionalitasnya saja, tanpa mengetahui apa sesungguhnya yang terjadi dalam proses detailnya (hanya mengetahui input dan output ). Pengujian ini akan dilakukan dengan metode black box yang merupakan metode pengujian yang  menguji  fungsi-fungsi  di  dalam  sistem  untuk menentukan  apakah  fungsi-fungsi  tersebut  sudah  berjalan sesuai  harapan  atau  tidak.  Serta  dengan  menggunakan kuisioner  dilakukan  dengan  mencari  responden  untuk mencoba  menjalankan  sistem,  lalu  memberikan  pernyataan berupa  kuisioner.  Tujuan  dari  pengujian  ini  adalah mengetahui  bagaimana  kualitas  sistem  dilihat  dari  sisi pengguna.

## 6. Implementasi
Implementasi bertujuan untuk menterjemahkan keperluan perangkat lunak ke dalam bentuk sebenarnya yang dimengerti oleh  komputer  atau  dengan  kata  lain  tahap  implemetasi  ini merupakan  tahapan  lanjutan  dari  tahap  perancangan  yang sudah  dilakukan.  Dalam  tahap  implementasi  ini  akan dijelaskan  mengenai  perangkat  keras (hardware) dan perangkat  lunak (software) yang  digunakan  dalam membangun  sistem  ini, file-file yang  digunakan  dalam membangun sistem, tampilan web beserta potongan-potongan script program untuk menampilkan halaman web.

## A. Entity Relationship Diagram
Rancangan ERD dari Sistem  Informasi Geografis Daerah Rawan  Kejahatan  adalah  suatu  kesatuan  sistem  yang mengelola  informasi  lokasi  dan  jenis  kejahatan.  Rancangan ERD  Sistem  Informasi  Geografis  Daerah  Rawan  Kejahatan ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Entity Relationship Diagram

## B. Analisis Sistem
Tahapan analisis  sistem  menjelaskan  keadaan  sistem  saat ini  yang  dimodelkan  menggunakan Data  Flow  Diagram (DFD).
Berdasarkan  Gambar  3  dibawah  ini  terdapat  satu  proses yaitu Sistem Informasi Geografis Daerah Rawan Kejahatan di Kota Samarinda dan terdapat dua entitas yaitu admin dan user (pengguna)  yang  bisa  mendapatkan  informasi  detail  tentang lokasi daerah rawan kejahatan.
Gambar 3. Data Flow Diagram Level 0
Berikut penjelasan entitas dari DFD level 0 yang terdapat pada Tabel 1.
Web-Based Mapping of Crime-Prone Areas in Samarinda Seberang and Loa Janan Ilir Districts, Samarinda Citys (Syafei Karim, F.V. Astrolabe Sian Prasetya, Anisa Sundarti)
TABEL I D ESKRIPSI DFD L EVEL 0 No. Entitas
Luar Keterangan
1. Pengguna (user) Pengguna dapat melakukan pencarian informasi terkait lokasi daerah rawan serta jenis kejahatan yang terjadi melalui system yang akan dibangun, maka dari itu entitas ini akan mengirimkan masukan (input) berupa data pencarian informasi daerah rawan kejahatan dan menerima keluaran (output) berupa informasi yang dicari lokasi dan jenis kejahatan. 2. Admin Admin dapat melakukan login dan mengelola data informasi yang berupa lokasi dan jenis kejahatan, maka dari itu aliran data yang masuk (input) berupa: - Data login untuk proses login.
- Data lokasi untuk proses mengelola data lokasi.
- Data jenis kejahatan untuk proses mengelola data jenis kejahatan.
Aliran data keluaran (output) berupa: - Pesan login/logout dari proses login/logout.
- Data lokasi dari proses mengelola data lokasi.
- Data jenis kejahatan dari proses mengelola data jenis kejahatan.
- Admin mendapatkan laporan dari proses yang ada.

## Gambar 4. Data Flow Diagram Level 1
Pada  gambar  4  dapat  dilihat  terdapat  dua  entitas  yaitu admin dan pengguna/user, ada enam proses yaitu login, jenis kejahatan, lokasi kejahatan, data shp, beranda dan peta daerah rawan kejahatan. Berikut ini penjelasan dari entitas pada DFD level 1 yang terdapat pada Tabel 2.
TABEL II
E NTITAS DFD L EVEL 1 No. Nama Entitas
Keterangan
1.
Admin
 Admin menginput username dan password data admin yang dijadikan sebagai akun login oleh admin dan akan diproses oleh sistem login selanjutnya kemudian diteruskan ke dalam data penyimpanan admin.
 Admin menginput data jenis kejahatan yang ada disistem kemudian akan diproses dan diteruskan ke dalam proses lokasi kejahatan serta ke data penyimpanan jenis kejahatan.
 Admin menginput informasi Riwayat kejahatan yang akan diteruskan kedalam proses lokasi kejahatan kemudian di teruskan kedalam data penyimpanan lokasi kejahatan selanjutnya akan masuk kedalam proses tampilan beranda. Dari proses ini pengguna dapat melihat data kejahatan yg ada di dalam sistem berupa grafik kejahatan per tahun.
 Admin dapat melakukan penginputan, pengeditan, penghapusan, penambahan serta pengupdatean data spasial dan non spasial yang akan diproses kedalam data shp kemudian diteruskan kedalam penyimpanan data shp. Selanjutnya akan masuk kedalam proses peta daerah rawan kejahatan dan akan diteruskan kepada pengguna.
2. Pengguna (user) Pengguna/user dapat melakukan pencarian informasi tentang daerah rawan kejahatan yang akan diteruskan ke proses peta daerah rawan kejahatan. Setelah data yang dicari ditemukan maka sistem peta daerah rawan kejahatan akan memberikan informasi detail dari daerah yang termasuk rawan kejahatan tindak kasus pencurian.
Tabel  3  merupakan  penjelasan  dari  tempat  penyimpanan pada DFD Level 1.
TABEL III P ENYIMPANAN DFD L EVEL 1
No. Nama Penyimpanan Keterangan 1. Admin Sebuah store dalam sistem untuk penyimpanan data admin. 2. Jenis Kejahatan Sebuah store dalam sistem untuk penyimpanan data jenis-jenis kejahatan. 3. Lokasi Kejahatan Sebuah store dalam sistem untuk penyimpanan data informasi detail mengenai riwayat kejahatan yang sudah pernah terjadi. 4. Data Shp Sebuah store dalam sistem untuk penyimpanan data spasial dan non spasial.
110
Proses-proses yang terdapat pada DFD Levil 1 dijelaskan pada Tabel 4.
TABEL IV P ROSES DFD L EVEL 1
No. Nama Proses Aliran Data Masuk (Input) Aliran Data Keluar (Output)
Keterangan
1. Login Memasukan data username dan password Informasi data admin Admin melakukan login untuk validasi pengelolaan data 2. Jenis Kejahatan Meng input jenis kejahatan - Admin dapat melakukan penambahan data jenis kejahatan 3. Lokasi Kejahatan Meng input informasi detail riwayat kejadian - Admin dapat menambahkan, mengedit, menghapus dan mengupdate data riwayat kejahatan 4. Beranda - - Dengan melakukan aktifitas di proses lokasi kejahatan,
pada proses ini dibagian grafik kejahatan akan otomatis melakukan penambahan maupun pengurangan nilai data 5. Data SHP Meng input data spasial - Admin dapat menambahkan, mengedit, menghapus dan mengupdate data shp pada system 6. Peta Daerah Rawan Kejahatan Mencari informassi daerah rawan kejahatan Informasi daerah rawan kejahatan Pengguna/ user
dapat melakukan pencarian informasi dan
akan mendapatkan informasi mengenai daerah rawan kejahatan

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Hasil  dari  penelitian  yang  telah  dilakukan  adalah menampilkan daerah yang rawan kejahatan dalam bentuk peta spasial.

## Gambar 5. Tampilan Aplikasi
Pada Gambar 5 merupakan tampilan awal webgis terdapat button  webgis pada  pojok  kanan  atas  yang  akan  membawa pengguna  ke  tampilan  utama,  tampilan  peta  utama  terdapat tampilan  peta  daerah  rawan  kejahatan  di  Kecamatan Samarinda  Seberang  dan  Kecamatan  Loa  Janan  Ilir  yang didalamnya memiliki beberapa fungsi seperti button zoom in, button zoom out, button home, button search, button toggle, button  basemap, skala  peta,  arah  mata  angin  peta,  legenda peta dan tampilan mini map dan tampilan informasi terdapat informasi  dan  prosedur  tata  cara  penggunaan webgis yang disajikan didalam peta.
Selain itu, penelitian ini juga melakukan analisis terhadap data daerah rawan yang terjadi pada tahun 2019-2020, daerah tutupan lahan dan juga status penerangan. Untuk data historis kejahatan  yang  digunakan  dalam  analisis  adalah  jenis kejahatan:  1)  pencurian  kendaraan  bermotor  (curanmor);  2) pencurian  dengan  pemberatan  (curat);  dan  3)  pencurian dengan  kekerasan  (curas).  Berikut  ini  hasil  analisis  yang dilakukan:

## A. Data Daerah Rawan Kejahatan
Analisa data spasial daerah rawan kejahatan melalui beberapa tahap diantaranya sebagai berikut:

## 1. Data History Tahun 2019-2020
Data history ini  merupakan  kumpulan  informasi  dari kejadian  kejahatan  yang  pernah  terjadi  di  Kecamatan Samarinda  Seberang  dan  Kecamatan  Loa  Janan  Ilir  pada Tahun  2019  dan  2020  yang  disajikan  dalam  bentuk  data spasial  point.  Jika  suatu  daerah  masih  dalam  lingkup buffer dari history kejadian  maka  daerah  tersebut  memiliki history kejadian.
Tindak kejahatan yang terjadi diantaranya pencurian biasa (cubis), pencurian kendaraan bermotor (curanmor), pencurian dengan pemberatan (curat) dan pencurian dengan kekerasan (curas).  Berikut  merupakan  data  history  Tahun  2019  dan Tahun 2020 yang dapat dilihat pada Tabel 5 dan Tabel 6.
e-ISSN: 2548-6861
Web-Based Mapping of Crime-Prone Areas in Samarinda Seberang and Loa Janan Ilir Districts, Samarinda Citys (Syafei Karim, F.V. Astrolabe Sian Prasetya, Anisa Sundarti)
111
TABEL V
D ATA H ISTORY T AHUN 2019
No Nama Jalan Keluraha n Kecamata n Jenis Kejah atan History 1. Jl.Pattimura Mangkup alas Samarinda Seberang
Curat RKH 2. Jl.Mas Penghulu Masjid Samarinda Seberang Curat RKH 3. Jl.H.M.Riffa din Tani Aman Loa Janan
Ilir
Curan mor RKH 4. Jl.H.M.Riffa din Harapan Baru Loa Janan Ilir Curas RKH 5. Jl.Apt Pranoto Gunung Panjang Samarinda Seberang Curat RKH 6. Jl.Cipto Mangunkusu mo Sengkotek Loa Janan Ilir Curan mor RKH 7. Jl.Abdul Rasyid Masjid Samarinda Seberang Curat RKH 8. Jl.Bung Tomo Sungai Keledang Samarinda Seberang Curan mor RKH 9. Jl.Kurnia Makmur Harapan Baru Loa Janan Ilir Curat RKH 10. Jl.Cipto Mangunkusu mo Sengkotek Loa Janan Ilir Curat RKH *RKH=Radius Kerawanan Historis TABEL VI D ATA H ISTORY T AHUN 2020 No Nama Jalan Keluraha n Kecamata n Jenis Kejah atan History 1. Jl.Bung Tomo Sungai Keledang Samarinda Seberang
Curan mor RKH 2. Jl.Mangkupal as Masjid Samarinda Seberang Curan mor
RKH 3. Jl.Rukun Rapak Dalam Loa Janan Ilir Curat RKH 4. Jl.Cipto Mangunkuso mo Gunung Panjang Samarinda Seberang Curan mor RKH 5. Jl.Apt Pranoto Gunung Panjang Samarinda Seberang Curas RKH 6. Jl.H.M Riffadin Harapan Baru Samarinda Seberang Curat RKH 7. Jl.Cipto Mangunkuso mo Sengkote k Loa Janan Ilir Curan mor RKH
8. Jl.KH.Harun Nafsi Rapak Dalam Loa Janan Ilir Curan mor RKH 9. Jl.Cipto Mangunkuso mo Harapan Baru Loa Janan Ilir Curat RKH 10. Jl.Rukun Rapak Dalam Loa Janan Ilir Curat RKH
*RKH=Radius Kerawanan Historis

## 2. Tutupan Lahan dan Status Penerangan
Parameter  pada  penelitian  ini  menggunakan  data  spasial penerangan dan tutupan lahan. Jarak radius untuk analisis data daerah rawan kejahatan menggunakan buffer 3 km dari titik lokasi kejadian tindak kriminal [10].
Analisa  data  penelitian  ini  menggunakan  teknik  skoring. Teknik ini menggunakan pemahaman kesesuaian lahan yang merupakan  penliaian  mengenai  kesesuaian  suatu  bentang tanah terhadap penggunaan tertentu pada tingkat pengelolaan dan hasil yang wajar, dengan tetap memperhatikan kelestarian produktifitas  dan  lingkungannya.  Teknik  dalam  kesesuaian lahan diantaranya Boolean Overlay. Teknik ini disebut juga dengan operasi biner ( binary ) yang hanya mengenal angka 0 dan 1. Didalam konteks kesesuaian terdapat angka 1 = sesuai dan 0 = tidak sesuai.
Pada  data  spasial  penerangan  dikelompokan  menjadi  dua kategori  yaitu  ada  penerangan  yang  disimbolkan  dengan angka 2 dan tidak ada penerangan yang disimbolkan dengan angka  1.  Dan  pada  data  spasial  permukiman  dikategorikan menjadi  dua  kategori  yaitu  ada  permukiman  disimbolkan dengan  angka  2  dan  tidak  ada  permukiman  disimbolkan dengan  angka  1.  Berikut  merupakan  hasil  analisa  data penerangan dan tutupan lahan yang dapat dilihat pada Tabel 7.
TABEL VII H ASIL A NALISA T UTUPAN L AHAN DAN D ATA P ENERANGAN
Penerangan (Status) 2 1 2 Tidak Bahaya Bahaya 1 Bahaya Bahaya Berikut merupakan keterangan dari Tabel 7:
1) IF ada penerangan AND ada permukiman THEN “Tidak Bahaya”.
2) IF ada penerangan AND tidak ada permukiman THEN “Bahaya”.
3) IF tidak ada penerangan AND ada permukiman THEN “Bahaya”.
4) IF tidak ada penerangan AND tidak ada permukiman THEN “Bahaya”.
Berikut data parameter penerangan dan permukiman yang dapat dilihat pada Gambar 6 dan Gambar 7.
P erm u k im an
(S k o r)
112 Gambar 6. Data Parameter Penerangan Gambar 7. Data Parameter Tutupan Lahan

## 3. Daerah Rawan Kejahatan
Teknik  penilaian  tingkat  daerah  rawan  kejahatan menggunakan  teknik  clustering,  dimana  dilakukan  dalam  2 tahap  penilaian:  1)  penentuan  potensi  spasial  bahaya  rawan kejahatan,  dengan  menggunakan  matrix  penilaian  tutupan lahan  dan  posisi  titik  penerangan;  dan  2)  penentuan  kelas tingkat  kerawanan  kejahatan  dengan  menggunakan  matrix penilaian  potensi  spasial  bahaya  kejahatan  dengan  data historis kejahatan. Hasil penilaian didapatkan daerah dengan tingkat kerawanan: 1) Sangar Rawan (SR); 2) Rawan (R); dan 3) Tidak Rawan (TR). Hasil Analisa data disajikan pada Tabel 8.
TABEL VIII H ASIL A NALISA D AERAH R AWAN B TB Ada SR R Tidak R TR
Berikut  merupakan  keterangan  dari  hasil  analisa  data daerah rawan yang dapat dilihat pada tabel 13 diatas.
1) IF daerah  tersebut  Bahaya AND ada history THEN “Sangat Rawan”.
2) IF  daerah  tersebut  Bahaya  AND  tidak  ada  history THEN “Rawan”.
3) IF  daerah  tersebut  Tidak  Bahaya  AND  ada  history THEN “Rawan”.
4) IF  daerah  tersebut  Tidak  Bahaya  AND  tidak ada history THEN “Tidak Rawan”.
Berikut  merupakan  data  daerah  rawan  di  Kecamatan Samarinda  Seberang  dan  Kecamatan  Loa  Janan  Ilir  pada Tahun 2019 dan Tahun 2020 yang dapat dilihat pada Gambar 8 dan Gambar 9.

## Gambar 8. Data Daerah Rawan Kejahatan Tahun 2019
Pada  Gambar  8  menampilkan  tiga  warna  yaitu  merah, kuning, dan hijau. Warna merah melambangkan daerah yang “Sangat  Rawan”  sedangkan  warna  kuning  melambangkan daerah yang “Rawan” dan warna hijau melambangkan daerah yang “Tidak Rawan”.

## Gambar 9. Data Daerah Rawan Kejahatan Tahun 2020
Pada  Gambar  9  menampilkan  daerah  rawan  kejahatan tahun  2020.  Hanya  ada  dua  warna  yang  ditampilkan  pada gambar tersebut yaitu merah dan kuning.

## B. Pengujian Sistem
Pengujian  sistem  dilakukan  untuk  menjamin  berjalannya aplikasi dengan baik. Dengan adanya pengujian ini juga bisa mengetahui kelemahan dari sistem ini. Sehingga, jika terdapat adanya kesalahan dari sistem dapat dilakukan perbaikan. Pada pengujian ini digunakan metode black box dan kuesioner.

## 1) Pengujian Halaman Peta
Pengujian  pada  halaman  ini  dilakukan  untuk  menguji tampilan  dan  proses-proses  yang  ada  didalamnya  apakah sudah  berfungsi  sesuai  dengan  program  yang  dibuat,  hasil pengujian dapat dilihat pada Tabel 9. Terdapat lima pengujian dengan keluaran  yang diinginkan oleh peneliti. Berdasarkan hasil  yang  diujikan,  pengujian  memiliki  status  yang  sesuai dengan yang diinginkan.
Keterangan : B = Bahaya
TB = Tidak Bahaya SR = Sangat Rawan R   = Rawan TR = Tidak Rawan Kerawanan H ist o ry
Web-Based Mapping of Crime-Prone Areas in Samarinda Seberang and Loa Janan Ilir Districts, Samarinda Citys (Syafei Karim, F.V. Astrolabe Sian Prasetya, Anisa Sundarti)
TABEL IX
H ASIL P ENGUJIAN H ALAMAN P ETA No Pengujian Keluaran Yang
Diinginkan Status 1. Menampilkan Peta User dapat melihat lokasi titik kejadian pada
peta Sesuai 2. Menampilkan Detail Informasi User dapat melihat Pop up dari lokasi kejadian, parameter peta dan legenda peta Sesuai 3. Button Home User dapat kembali ketitik peta utama setelah melakukan zoom pada peta Sesuai
4. Button Toggle
User dapat mengubah tampilan peta saat membuka aplikasi menggunakan smartphone Sesuai

## 2) Hasil Pengujian Kuesioner
Hasil  pengujian responden ditujukan  kepada  masyarakat dan  pihak  kepolisian  terkait  penggunaan  aplikasi website yang dapat dilihat pada Tabel 10.
Berdasarkan tanggapan dari 60 responden yang terdiri dari (masyarakat  umum  dan  kepolisian)  terhadap  hasil  uji  coba aplikasi  sistem  informasi  geografis  daerah  rawan  kejahatan Kecamatan  Samarinda  Seberang  dan  Kecamatan  Loa  Janan Ilir  berbasis  web  diperoleh  nilai  6,7%  untuk  jawaban  Tidak Setuju  (TS)  dalam  pertanyaan  kuesioner  Apakah  aplikasi mudah  digunakan?    Beberapa  responden  mengeluhkan mengapa  tampilan  webgis  pada  aplikasi  lelet  terbuka  saat mengakses  aplikasi  ini  menggunakan smartphone .  Hal  ini terjadi  karena  sistem  hosting  yang  dipakai  di  aplikasi menggunakan hosting yang murah dan saling berbagi alamat hosting sehingga menimbulkan proses loading saat pengguna membuka  halaman  webgis.  Serta  diperoleh  nilai  tertinggi yaitu 54,50% dengan jawaban setuju (S) dan 39,84% dengan jawaban  sangat  setuju  (SS),  maka  aplikasi  ini  dinyatakan layak untuk digunakan.
TABEL X H ASIL P ENGUJIAN K UESIONER R ESPONDEN
Keterangan: Sangat Setuju (SS), Setuju (S), Kurang Setuju (KS), Tidak Setuju(TS)

## IV. K ESIMPULAN
Berdasarkan  dari  hasil  tinjauan  dan  implementasi  yang telah  dilakukan  maka  diperoleh  kesimpulan  aplikasi  sistem informasi  geografis  daerah  rawan  kejahatan  di  Kecamatan Samarinda Seberang dan Kecamatan Loa Janan Ilir berbasis Web dapat dibangun dengan mengumpulkan data tindak kasus kejahatan  pencurian  yang  pernah  terjadi,  kemudian melakukan  pengamatan  unsur  yang  mempengaruhi  daerah tersebut  menjadi  rawan  kejahatan  dan  selanjutnya  analisa semua  data  spasial  maka  akan  menghasilkan  sebuah  daerah yang rawan kejahatan.
Berdasarkan  hasil  dari  tanggapan  responden,  aplikasi  ini dapat  mempermudah  pengguna  dalam  pencarian  lokasi daerah  rawan  kejahatan  dengan  hasil  penilaian  responden didapatkan  94,34%  dari  jumlah  jawaban  setuju  (S)  dan jawaban  sangat  setuju  (SS),  dari  hasil presentase tersebut dinyatakan aplikasi ini layak diterapkan.
No Pertanyaan Nilai SS S KS TS 1. Apakah informasi yg disediakan oleh aplikasi website ini mudah dipahami? 43,3% 53,3% - 3,3% 2. Apakah tampilan aplikasi menarik? 41,7% 48,3% 6,7% 3,3% 3. Informasi yg disajikan relevan? 31,7% 63,3% 5% - 4. Sistem ini dapat meningkatkan pengetahuan pengguna? 46,7% 53,3% - - 5. Apakah aplikasi mudah digunakan? 40% 53,3% - 6,7% 6. Apakah aplikasi bermanfaat bagi pengguna? 43,3% 51,7% 1,7% 3,3% 7. Apakah aplikasi ini menampilkan informasi yang sangat jelas? 40% 56,7% - 3,3% 8. Struktur menu yg disajikan mudah dimengerti pengguna? 36,7% 53,31 % 3,3% 6,7% 9. Apakah aplikasi ini sesuai dengan kebutuhan anda? 35% 60% 1,7% 3,3% 10. Secara keseluruhan apakah penggunaan aplikasi ini memuaskan? 40% 51,7% 3,3% 5% Rata-rata 39,84% 54,50 % 2,17 % 3,49 %
114 D AFTAR P USTAKA
[1]  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kota  Samarinda,  “Kondisi Geografis,” Pemerintah Kota Smarinda , 2017.
[2]  Mitha  Ayu  Tamara  and  Andri  Kurniawan,  “Pola  Spasial  Kejadian Kejahatan Jalanan (Street Crime) Berdasarkan Faktor Ekologi Kriminal di Kota Samarinda,” Jurnal Bumi Indonesia , 2018.
[3]  A.  Tatumpe,  “Penegakan  Hukum  dalam  Penanganan  Tindak  Pidana Ringan (TIPIRING) di Indonesia,” Scientia De Lex , vol. 7, no. 2, 2019.
[4]  Syafei  Karim  and  Bahrul  Muhid,  “Sistem  Informasi  Geografis Pengelolaan  Daerah  Aliran  Sungai  (DAS)  di  Provinsi  Kalimantan Timur Berbasis Website,” in Prosiding Seminar Nasional Teknologi V , 2019, pp. 51–59.
[5]  S.  H.  Zamri  and  N.  M.  Abdullah,  “An  Overview  of  GIS  Used  in  Oil Palm  Plantation  MALAYSIA  *Corresponding  Author  Designation,” Recent Trends in Civil Engineering and Built Environment , vol. 3, no. 1, pp. 1231–1236, 2022, doi: 10.30880/rtcebe.2022.03.01.140.
[6]  Gilang  Yudistira  Hilman,  Bandi  Sasmito,  and  Arwan  Putra  Wijaya, “Pemetaan  Daerah  Rawan  Kriminalitas  di  Wilayah  Hukum  Poltabes Semarang  Tahun  2013  dengan  Menggunakan  Metode  Clustering,” Jurnal Geodesi Undip , vol. 4, no. 1, pp. 32–42, 2015.
[7]  Indah Fitri Astuti, Ekky Fardinan, and Addy Suyatno, “Pemetaan Sosial Sebaran  Kriminalitas  di  Kota  Samarinda  Berbasis  Exponential Smoothing  dan  Sistem  Informasi  Geografis,” Sebatik ,  vol.  19,  no.  1, 2018.
[8]  Sisilia Aveati Septiandari, “Sistem Informasi Geografis daerah Rawan Kriminalitas  di  Kota  Pontianak  Berbasis  Web,” Jurnal  Sistem  dan Teknologi Informasi , vol. 3, no. 1, 2015.
[9]  Sarah Jeihan I P, “Analisa Daerah Rawan Banjir di Kabupaten Sampang menggunakan Sistem Informasi Geografis dengan Metode Data Multi Temporal,” Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, 2017.
[10]  Resta Cahyani Putri and Bowo Susilo, “Pola Spasiotemporal Pencurian Kendaraan Bermotor (CURANMOR) Di Daerah Istimewa Yogyakarta Tahun 2018,” Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, 2019.
[11]  D. E. Kurniawan and A. Fatulloh, “Clustering of Social Conditions in Batam,  Indonesia  Using  K-Means  Algorithm  and  Geographic Information  System,”  International  Journal  of  Earth  Sciences  and Engineering (IJEE), vol. 10, no. 5, pp. 1076–1080, 2017.
[12]  A.  Ariyanto,  D.  Kurniawan,  and  A.  Fatulloh,  “Rancang  Bangun Aplikasi  WebGIS  untuk  Pemetaan  Kondisi  Sosial  Ekonomi  Kota Batam”, JAIC, vol. 2, no. 1, pp. 27-30, Jan. 2019.
[13]  M.  V.  Shenoy,  S.  Sridhar,  G.  Salaka,  A.  Gupta  and  R.  Gupta,  "A Holistic  Framework  for  Crime  Prevention,  Response,  and  Analysis With  Emphasis  on  Women  Safety  Using  Technology  and  Societal Participation,"  in  IEEE  Access,  vol.  9,  pp.  66188-66207,  2021,  doi: 10.1109/ACCESS.2021.3076016.
[14]  M. A. Kaif, S. Samaiya, R. A. Purnima, T. Sivasankar, A. Roy and A. Poojitha, "Development of an interactive web-based geovisual analytics platform for analysing crime data," 2023 IEEE Symposium on Wireless Technology & Applications (ISWTA), Kuala Lumpur, Malaysia, 2023, pp. 158-162, doi: 10.1109/ISWTA58588.2023.10249483.
[15]  P. TSAGKIS and Y. PHOTIS, “Perceived safety and fear of crime: A web-based GIS platform”, EJG, vol. 12, no. 1, Jun. 2021.