## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1 , Mei  2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694

## PENGELOMPOKAN TINGKAT KESADARAN MASYARAKAT TENTANG PENTINGNYA KEAMANAN INFORMASI DATA PRIBADI BERDASARKAN CLUSTERISASI K-MEANS MENGGUNAKAN EUCLIDIEN DISTANCE
Yoyon Arie Budi Suprio 1 , Mohamad Farid 2
1,2, Sekolah Tinggi Ilmu Komputer PGRI Banyuwangi Jl. Jend A.Yani 80, Banyuwangi Kode Pos 68416 e-mail : yoyonstikom@Gmail.com 1 ,faridmuhamad2001@Gmail.com 2

## ABSTRAK
Keamanan informasi adalah salah satu hal penting yang harus diperhatikan oleh semua orang. Banyaknya  celah  bocornya  keamanan  informasi  menyebabkan  semua  orang  harus  berhati-hati  dalam berbagai  hal.  Bocornya  keamanan  informasi dapat  menyebabkan  risiko  yang  sangat fatal, diantaranya penggunaan  data  pribadi  sembarangan  dan  lain  sebagainya.  Berdasarkan  permasalahan  tersebut dilakukan  pengukuran  masalah  dari  dimensi  kesadaran  (attitude,  knowledge  dan  behaviour)  dengan menggunakan metode clustering untuk penentuan kelompok kesadaran masyarakat. Dengan algoritma K- Means sistem akan mengolah data dan mengelompokkan sesuai dengan nilai terdekat dengan titik pusat cluster.  Dengan  adaya  penelitian  ini  akan  didapat  kelompok  kesadaran  masyarakat  dengan  tingkat rendah,  sedang,  dan  tinggi  sehingga  dapat  dilakukan  pembinaan  pentingnya  kesadaran  masyarakat tentang keamanan informasi mereka sesuai dengan kelompok yang didapat.
Kata kunci : Clustering, k-means, keamanan informasi

## ABSTRACT
Information  security  is  one  of  the  important  things  that  everyone  should  pay  attention to.  The number  of  leaking  information  security  loopholes  causes  everyone  to  be  careful  in  various  matters. Leaking  information  security  can  cause  very  fatal  risks,  including  the  use  of  personal  data indiscriminately  and  so  on.  Based  on these  problems,  measurement  of  problems  from  the  dimension  of awareness  (attitude,  knowledge  and  behavior)  by  using  clustering  methods  for  the  determination  of community  awareness  groups.  With  the  K-Means  algorithm  the system  will process  the data  and  group according  to the  value  closest to  the  center  point  of  the  cluster.  With  this  research  will be  obtained  by public  awareness  groups  with  low,  medium,  and  high  levels  so  that  public  awareness  can  be  done  in accordance with the group obtained.
Kata kunci : Clustering, k-mean, information security

## 1. PENDAHULUAN
Keamanan  informasi  adalah  melindungi informasi dari berbagai ancaman demi  menjamin kelangsungan proses bisnis, meminimalisir risiko bisnis  dan  memaksimalkan  laba  investasi  dan peluang  bisnis.  Keamanan  informasi  dapat dibentuk  dengan  cara  menerapkan  suatu  set kontrol  yang  termasuk  didalamnya  kebijakan, proses,  prosedur,  struktur  oganisasi  serta  fungsi dari  perangkat  lunak  dan  perangkat  keras.
Kontrol  tersebut  perlu  ditetapkan,  dilaksanakan, dipantau,  dikaji  ulang  dan  disempurnakan  demi menjamin  keamanan  dan  tercapainya  tujuan bisnis organisasi.(Syafitri et al., 2016)
Di  era  semakin  pesatnya  perkembangan teknologi  seperti  saat  ini,  banyak  ancaman  yang dapat  terjadi.  Salah  satunya  yaitu  ancaman bocornya  keamanan  informasi  data  pribadi. Bocornya  keamanan  informasi  terjadi  karena faktor  internal  dan  eksternal.(Hasanah  et  al.,

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
2017)  Kebocoran  keamanan  informasi  dapat menyebabkan risiko yang sangat fatal. Meningkatnya tren ancaman keamanan informasi di  dunia,  misalnya  serangan  siber  semakin canggih  dan  masif,  ransomware  menyerang setiap  14  detik  pada  tahun  2019  (sumber: https://techjury.net/).
Belakangan ini kasus kebocoran informasi marak  terjadi,  sehingga  evaluasi  keamanan informasi sangat diperlukan agar bisa memberikan  gambaran  tentang  kesiapan  dalam menghadapi  hal  tersebut.(Sni  et  al.,  2021).  Oleh karena  itu  kita  harus  memperhatikan  beberapa faktor baik internal maupun eksternal.
Faktor  internal  adalah  penyebab  terbesar bocornya keamanan informasi. Kurangnya edukasi  tentang  celah  bocornya  keamanan informasi menyebabkan masyarakat tidak mengathui  tentang  ancaman  tersebut.  Maka  dari itu,  perlu  adanya  pembinaan  tentang  pentingnya keamanan informasi.
Penelitian ini diharapkan dapat
menghasilkan data kelompok persebaran masyarakat  menjadi  3  (rendah,  sedang,  dan tinggi),  sehingga  dapat  dilakukan  pembinaan sesuai kelompok tersebut.
Penentuan kelompok ini dilakukan berdasarkan  data  survey  yang  didapat.  Data survey  bisa  dijadikan  sebagai  cerminan  sadarnya masyarakat tentang kemanan informasi mereka.
Penentuan  kelompok  masyarakat  tentang pentingnya  keamanan  informasi  menggunakan clustering dengan  algoritma k-means .  Algorima ini  cocok  untuk  penelitian  ini  dikarenakan dengan  mencari  cluster  terdekat  dengan  titik pusat cluster sehingga bisa menemukan persebaran masyarakat. Hal  tersebut  bisa dijadikan  acuan  untuk  penentuan  kelompok berdasarkan kesadaran masyarakat.
Dengan adanya penelitian ini diharapkan dapat  memberikan  solusi  untuk  permasalahan keamanan  informasi.  Sehingga  masyarakat  sadar akan pentingnya keamanan informasi mereka dan tidak  ditemukan  lagi  gangguan  keamanan informasi yang terjadi di masyarakat.
Algoritma k-means Ada berbagai algoritma yang dapat digunakan  untuk  menentukan  kelompok,  salah
satunya  adalah K-Means .  Pengertian  dari K- Means Clustering adalah,  K  dimaksudkan sebagai konstanta jumlah cluster yang diinginkan,  Means  dalam  hal  ini  berarti  nilai suatu ratarata dari suatu grup data yang dalam hal ini didefinisikan sebagai cluster. Metode K-Means berusaha
mengelompokkan  data  yang  ada  kedalam beberapa  kelompok,  dimana  data  dalam  satu kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama satu  sama  lainnya  dan  mempunyai  karakteristik yang  berbeda  dengan  data  yang  ada  didalam kelompok yang lain.(Manihuruk et al., 2020)
Perhitungan k-means
menggunakan
euclidien distance sebagai berikut:
1. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  klaster yang akan dibentuk.
2. Umpamakan  k  sebagai  centroid  yang dapat ditentukan secara acak.
3. Hitung  jarak  setiap  data  ke  centroid menggunakan persamaan Euclidean
Distance .
4. Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan jarak  terdekat  antara  data  dengan centroidnya.
5. Tentukan posisi centroid baru (k)
6. Ulangi langkah 3 jika letak centroid baru dan lama tidak sama.
Dasar Algoritma K-Means Algoritma K-Means adalah bekerja dengan  membagi  data  ke  dalam  k  buah  cluster yang  telah  ditentukan.(Agustina  &  Prihandoko,
2018)
Beberapa  cara  penghitungan  jarak  yang biasa  digunakan,  salah  satunya  yaitu Euclidien Distance . Euclidean distance adalah perhitungan untuk  mengukur  jarak  dua  titik  dalam  euclidean space  yang  mempelajari  hubungan  antara  sudut dan  jarak.(Miftahuddin  et  al.,  2020)  Untuk mengukur  tingkat  kemiripan  data  dengan  rumus euclidean distance digunakan rumus berikut:
𝑑(𝑥, 𝑦) = |𝑥 − 𝑦| = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 (1)
Keterangan: d : jarak antara x dan y x : data pusat klaster y : data pada atribut

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
i : setiap data n : jumlah data xi : data pada pusat klaster ke i yi : data pada setiap data ke i

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode  penelitian  ini  menggunakan clusterisasi dengan algoritma k-means .
Clusterisasi  merupakan  aktivitas  yang  bertujuan melakukan  pengelompokan  data  yang  memiliki kemiripan antara satu data dengan data lainnya ke dalam klaster atau kelompok sehingga data dalam satu klaster memiliki tingkat kemiripan. Clustering juga dapat diartikan metode segmentasi  data  yang  diimplementasikan  dalam beberapa  bidang,  diantaranya  marketing,  analisa masalah  bisnis  segmentasi  pasar  dan  prediksi, pola  dalam  bidang  computer  vision,  zonasi wilayah hingga identifikasi obyek dan pengolahan  citra.  Analisis  klaster  bertujuan menemukan  kelompok  objek  sedemikian  rupa sehingga  objek-objek  dalam  grup  akan  sama (atau  terkait)  satu  sama  lain  dan  berbeda  dari (atau  tidak  terkait)  objek-objek  dalam  grup lain.(Nishom, 2019)
Penelitian yang digunakan adalah penelitian kuantitatif.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berikut  adalah  Tahapan  Penelitian  yang dilakukan.
a. Persiapan Penelitian Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan pendalaman  studi  kasus  yang  akan dilakukan, kemudian menentukan solusi  apa  yang  cocok.  Pada  tahap  ini peneliti  juga  mencari  referensi  sebagai pendukung dan penguatan  materi untuk pengerjaan penelitian ini.
b. Penyusunan Kuesioner Penyusunan kuesioner dilakukan berdasarkan attitude,  knowledge,  dan behavior responden  guna  mengetahui kesadaran tentang pentingnya keamanan  informasi  data  pribadi. Penelitian  ini  memilik  9  pertanyaan yang  dijawab  dalam  skala  3  pilihan yaitu  sangat  penting,  penting,  tidak penting, untuk menguji attitude,
knowledge  dan behavior mereka. Pertanyaan  yang  diajukan  dapat  dilihat di  Tabel  1.  Kuesioner  disebar  secara online. Tabel 1. Tabel Pertanyaan Poin Pertanyaan Jawaban Knowledge - penggunaan password    atau pin  yang  sama untuk  beberapa akun dan aplikasi  adalah hal  yang  harus dihindari - pentingnya meninggalkan smartphone di tempat yang aman - membiarkan orang lain mengetahui password atau pin  adalah  hal yang harus dihindari 1. Sanga t Pentin g 2. Pentin g 3. Tidak Penting Attitude - saya sadar
pentingnya

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
untuk menyimpan password atau pin  hanya  untuk diri sendiri - saya sadar pentingnya menggunakan password atau pin yang komplek agar tidak mudah ditebak - pentingnya menyimpan OTP hanya untuk diri sendiri Behavior - pentingnya menginstal aplikasi hanya dari Google Play Store  (Android) atau  Apple  App Store (IOS) - pentingnya tidak membuka aplikasi yang mengandung password  ketika terhubung ke jaringan WIFI umum - pentingnya melakukan pengamanan menggunakan lockscreen di smartphone, baik dengan password,  PIN, pola  atau  yang lainnya
c. Penggujian Responden Pengujian  responden  ini  dilakukan melalui  pengisian  kuesioner  yang peneliti berikan kepada responden.
d. Pengolahan Data Setelah dilakukan pengujian responden, tahap  selanjutnya  yaitu  melakukan
pengolahan  data  berdasarkan  hasil pengisian kuesioner oleh responden.
e. Penarikan Kesimpulan Penarikan  kesimpulan  dilakukan  jika pengolahan data sudah selesai dilakukan.  Di  tahap  ini  akan  diketahui apakah  penelitian  ini  sesuai  dengan tujuan yang dihapkan atau tidak.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  mengambil  20
sampel responden yang didapat dengan mengisikan  kuesioner  yang  telah  diberikan. Responden terdiri dari berbagai lapisan masyarakat sehingga dapat dijadikan acuan untuk penentuan  kelompok  kesadaran  masyarakat.  Di bawah ini merupakan karakteristik dari responden yang ada.
Tabel  2.  Tabel  pengalaman  gangguan  keamanan informasi No. Pengalaman Gangguan Keamanan Informasi Presentase 1. Ya 95% 2. Tidak 5% Dari  tabel  diatas  diketahui  bahwa  95% responden pernah mengalami gangguan keamanan informasi. Tabel 3. Tabel Jenis Kelamin Responden No. Jenis Kelamin Presentase 1. Laki-laki 45% 2. Perempuan 55%
Berdasarkan  tabel  diatas  menunjukkan bahwa  responden  perempuan  lebih  banyak  dari responden  laki-laki.  Kemudian  diketahui  juga apakah  responden  pernah  mengalami  gangguan keamanan informasi.
Tabel 4. Tabel Gangguan Keamanan Informasi
No. Terganggu dengan Adanya Gangguan Keamanan Informasi Presentase 1. Ya 95% 2. Tidak 5%

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Berdasarkan  tabel  diatas  dapat  diketahui bahwa  95%  responden  pernah  mengalami ganguan keamanan informasi. Gangguan keamanan  informasi  bisa  berasal  dari  mana  saja, berikut  adalah  tabel  bentuk  gangguan  keamanan informasi
Gambar 2. Bentuk Gangguan Keamanan Informasi Gambar diatas menunjukkan bahwa gangguan  keamanan  informasi  yang  banyak didapat adalah dari SMS Penipuan.
Berikut  ini  adalah  pembahasan  dari  hasil penelitian yaitu  data yang didapat dari kuisioner:
Gambar 3. Data kuisioner Maka langkah
selanjutnya yaitu menentukan  pusat  cluster  secara  random,  dan mengambil data sebagai berikut:
Gambar 4. Pusat Cluster 1
Kemudian  dilakukan  perhitungan  Iterasi  I dengan rumus Euclidien Distance dan menghasilkan data sebagai berikut:
Gambar 5. Hasil Iterasi 1
Langkah selanjutnya yaitu menghitung jarak antara  pusat  Cluster  dengan  rumus Euclidien Distance dan menghasilakn data sebagai berikut:
Gambar 6. Hasil Perhitungan Jarak Pusat
Cluster 1 Lalu  menghitung  Rasio  Iterasi  I  dengan rumus Rasio   = BCV/WCV (2) Rasio = 7,162278/80 = 0,089528471
Kemudian  menghitung  Iterasi  II,  yang pertama  dilakukan  adalah  menentukan  pusat cluster  secara  random,  dan  saya  mengambil  data sebagai berikut:
Gambar 7. Pusat Cluster 2 Kemudian  dilakukan  perhitungan  Iterasi  II dengan rumus Euclidien Distance dan menghasilkan data sebagai berikut:

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Gambar 8. Hasil Iterasi 2
Langkah selanjutnya yaitu menghitung jarak antara  pusat  Cluster  dengan  rumus Euclidien Distance dan menghasilakn data sebagai berikut:
Gambar 9. Hasil Perhitungan Jarak Pusat Cluster 2 Rasio = 11,83107/142 = 0,083317397 Rasio Iterasi I : 0,089528471 Rasio Iterasi II : 0,083317397
Perhitungan  Iterasi  akan  selesai  apabila nilai  rasio  saat  ini  lebih  kecil  atau  sama  dengan nilai  rasio  iterasi  sebelumnya.  Karena  nilai  rasio iterasi  II  (0,083317397)  lebih  kecil  dari  nilai rasio iterasi I (0,089528471) , maka proses iterasi selesai  dan  diketahui  Keanggotaannya  sebagai berikut:
C1 : 8, 10, dan 12. C2 : 7, 13, dan 15. C3 : 1, 2, 3, 4, 5, 6, 9, 10, 11, 14, 16, 17, 18, 19, dan 20.
Tingkat Kesadaran Informasi
C1 : Sedang
C2 : Rendah C3 : Tinggi
Presentase  Keanggotaan  tingkat  kesadaran masyarakat tentang keamanan informasi.
Gambar10. Persentase Tingkat Kesadaran Masyarakat

## 4. KESIMPULAN
Dengan  keamanan  informasi    ini  maka melindungi  informasi  dari  berbagai  ancaman. Kesadaran masyarakat tentang pentingnya keamanan  informasi  mereka  dapat  diketahui  dari 20  sempel  responden  yang  telah  mengisi kuisioner,  didapat  95%  dari  mereka  pernah mengalami gangguan keamanan informasi. Setelah  dilakukan  clusterisasi  menggunakan k-
means didapat 3 kelompok masyarakat. Kelompok  1  dengan  tingkat  kesadaran  sedang memiliki  presentase  15%  dari  total  responden. Kelompok  2  dengan  tingkat  kedasadaran  rendah memiliki  presentase  15%.  Sedangkan  kelompok 3  dengan  tingkat  kesadaran  tinggi  memiliki presentase 70%.
Dari  hasil  penelitian  tersebut  70% responden  memiliki  tingkat  kesadaran  tinggi. Sehingga  disimpulkan  bahwa  masyarakat  sadar akan pentingnya keamanan informasi  akan tetapi masih mengalami gangguan keamanan informasi.
Setelah  didapat  3  kelompok  tersebut diharapkan  dapat  dilakukan  pembinaan  tentang pentingnya  keamanan  informasi  sesuai  tingkat kesadaran  mereka,  sehingga  tidak  akan  terjadi lagi gangguan keamanan informasi pada mereka.

## 5. REFERENSI
Agustina,  N.,  &  Prihandoko,  P.  (2018). Perbandingan  Algoritma  K-Means  dengan
Fuzzy  C-Means  Untuk  Clustering  Tingkat
Kedisiplinan  Kinerja  Karyawan. Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  Dan  Teknologi Informasi) , 2 (3), 621–626. https://doi.org/10.29207/resti.v2i3.492

## I N F O R M A T I K A
Jurnal Informatika, Manajemen dan Komputer, Vol. 14 No. 1, Mei 2022 eISSN : 2580-3042 pISSN : 1979-0694
Hasanah,  Y.  M.,  Safruddin,  C.,  Jabar,  A.,  Pauh, T.,  Yogyakarta,  U.  N.,  Hasanah,  Y.  M., Safruddin,  C.,  Jabar,  A.,  Pauh,  T.,  & Yogyakarta, U. N. (2017). Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan Online : http://journal.uny.ac.id/index.php/jamp Jurnal Akuntabilitas Manajemen Pendidikan Pendahuluan Pendidikan merupakan hal paling penting dan investasi masa  yang  akan  da-  tang  dalam  suatu negara  .  Pendidikan. Jurnal  Akuntabiilitas Manajemen Pendidikan , 5 (2), 228–239. Manihuruk,  N.  A.,  Zarlis,  M.,  Irawan,  E.,  & Tambunan,  H.  S.  (2020).  Penerapan  Data Mining  Dalam  Mengelompokkan  Calon Penerima  Beasiswa  Dengan  Menggunakan Algoritma  K-Means. KOMIK  (Konferensi Nasional Teknologi Informasi Dan Komputer) , 4 (1), 29–34. https://doi.org/10.30865/komik.v4i1.2575
Miftahuddin,  Y.,  Umaroh,  S.,  &  Karim,  F.  R.
(2020).  Perbandingan  Metode  Perhitungan Jarak Euclidean, Haversine, Dan Manhattan Dalam Penentuan Posisi
Karyawan. Jurnal  Tekno  Insentif , 14 (2), 69–77. https://doi.org/10.36787/jti.v14i2.270 Nishom,  M.  (2019).  Perbandingan  Akurasi Euclidean  Distance,  Minkowski  Distance, dan Manhattan Distance pada Algoritma K- Means  Clustering  berbasis  Chi-Square. Jurnal  Informatika:  Jurnal  Pengembangan
IT ,
4 (1), 20–24.
https://doi.org/10.30591/jpit.v4i1.1253 Sni,  B.  I.  S.  O.,  Rochmadi,  T.,  &  Pasa,  I.  Y. (2021). Menggunakan  Indeks  Keamanan Informasi Di Bkd Xyz Measurement of Risk and  Evaluation  of  Information  Security Using  the  Information  Security  Index  in Bkd  Xyz  Based  on  Iso  27001  /  Sni . 4 (1), 38–43. Syafitri,  W.,  Akademik,  S.  I.,  Xyz,  U., Akademik,  S.  I.,  &  Xyz,  U.  (2016). Penilaian  Risiko  Keamanan  Informasi
Menggunakan Metode NIST 800-30 ( Studi Kasus : Sistem Informasi Akademik
Universitas XYZ ) . 2 (2), 8–13.