## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT

## Pemetaan Tingkat Kriminalitas di Indonesia: Analisis Spasial dengan Pendekatan SIG pada Tingkat Provinsi
Ronal Watrianthos * , Sudi Suryadi, Kusmanto, Samsi Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Al Washliyah, Rantauprapat, Indonesia Email: 1 ronal.watrianthos@email.com, 2 sudisuryadi28@gmail.com, 3 kusnabara03@gmail.com, 4 samsirst111@gmail.com (*: koresponden author: ronal.watrianthos@email.com)
Abstrak - Indonesia memiliki Indeks Pembangunan Manusia yang rendah, yang menunjukkan bahwa masih ada pekerjaan yang harus dilakukan  untuk  meningkatkan  kualitas  hidup  dan  kesehatan  masyarakatnya.  Selain  itu,  Indonesia  menghadapi  banyak  masalah sosioekonomi, termasuk populasi yang berlebihan, kemiskinan, tingkat pengangguran yang tinggi, dan sistem pendidikan yang buruk. Masalah-masalah  ini  dapat  memengaruhi  masyarakat,  termasuk  meningkatkan  kejahatan.  Banyak  indikator  yang  umum  digunakan dalam bidang statistik kriminal untuk mengukur kejahatan dari perspektif yang luas dan untuk menilai tingkat keparahannya. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menggambarkan distribusi tingkat kejahatan secara keseluruhan di antara provinsi-provinsi Indonesia, dengan penekanan khusus pada Sumatra dan Jawa. Studi ini menggunakan data dari Badan Pusat Statistik dari tahun 2010 hingga 2020 tentang jumlah kejahatan yang dilaporkan oleh petugas polisi regional. Objek yang diamati di masing-masing provinsi dikelompokkan ke dalam kelompok yang saling terkait  menggunakan teknik pembelajaran tidak terbimbing dengan algoritma klasifikasi K-Means. Hasil menunjukkan bahwa antara tahun 2010 dan 2020, provinsi Bengkulu, Kepulauan Bangka Belitung, dan Banten memiliki tingkat kejahatan  terendah  dibandingkan  provinsi  lain  di  Sumatra  dan  Jawa.  Hasil  ini  menunjukkan  bahwa  ketiga  provinsi  ini  mungkin memiliki kemampuan yang lebih baik untuk mengatasi masalah sosioekonomi yang diketahui berkontribusi pada kejahatan.
Kata Kunci: Pemetaan; Spasial; K-Means; Kriminalitas; Indonesia
Abstract Indonesia's Human Development Index (HDI) underscores the imperative of sustained efforts to improve the quality of life and healthcare services of the nation. The HDI's modest ranking accentuates the substantial developmental strides required to address prevailing disparities. In addition, Indonesia is grappling with a complex matrix of socioeconomic challenges, including issues such as overpopulation,  deep  poverty,  rising  unemployment,  and  systemic  educational  deficiencies.  The  amalgamation  of  these  intricate challenges engenders the potential for adverse sociocultural outcomes, with an increased vulnerability to escalating crime rates being a major concern. Within the realm of criminological discourse, a diverse spectrum of metrics is used to comprehensively assess the spectrum and gravity of criminal propensities. The present study aims to illuminate the multifaceted landscape of aggregate criminal prevalence in Indonesia's diverse provinces, with a specific lens on the geographies of Sumatra and Java. Drawing on official data archived by the Central Bureau of Statistics during the period 2010 to 2020, the research scrutinizes reported instances of criminal conduct as documented by regional law enforcement entities. The analytical pursuit adopts an unsupervised learning framework, with the K-means classification algorithm as the methodological scaffold. This approach systematically clusters observed entities within each province, unified by shared parameters. Evidently, the results of this analytical construct delineate the provinces of Bengkulu, the Bangka  Belitung  Islands  and  Banten  as  enclaves  exhibiting  notably  reduced  frequencies  of  criminal  occurrences.  These  findings corroborate  the  contention  that  these  provinces  showed  relatively  subdued  levels  of  criminal  involvement  in  relation  to  their counterparts in the domains of Sumatra and Java during the stipulated epoch from 2010 to 2020.
Keywords : Mapping; Spatial; K-Means; Crime; Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki Indeks Pembangunan Manusia  yang rendah,  yang  menunjukkan bahwa  masih ada pekerjaan  yang harus dilakukan untuk meningkatkan kualitas hidup dan kesehatan masyarakatnya [1]. Selain itu, Indonesia menghadapi banyak masalah sosioekonomi, termasuk populasi yang berlebihan [2], kemiskinan [3], tingkat pengangguran yang tinggi [4], dan sistem pendidikan  yang buruk. Masalah-masalah ini dapat memengaruhi  masyarakat, termasuk  meningkatkan kejahatan  [5].  Pemerintah  Indonesia  hanya  mengandalkan  data  deskriptif  untuk  proses  identifikasi  masalah  sosial  dan kejahatan,  tetapi  tidak  memasukkan  masalah  sosial  yang  telah  diakui  dapat  mempengaruhi  kejahatan.  Faktor-faktor seperti pendidikan, populasi, dan ekonomi dapat dikaitkan dengan frekuensi kegiatan kriminal di suatu tempat. Setiap daerah  di  Indonesia  memiliki  karakteristik  unik,  sehingga  kecenderungan  kejahatan  tidak  sama  di  setiap  daerah. Pelanggaran kriminal terjadi di Indonesia setiap 1 menit dan 32 detik, menurut perhitungan yang dilakukan oleh Badan Pusat Statistik. Sehingga dengan 100.000 penduduk yang tinggal di Indonesia, 140 rentan menjadi korban pelanggaran hukum [6].
Bidang  statistik  kriminal  sering  menggunakan  berbagai  indikator  untuk  mengukur  kejahatan  dari  sudut  pandang  yang lebih luas dan untuk mengevaluasi tingkat keparahannya [7]. Dalam konteks yang lebih luas, indikator tersebut mencakup jumlah total kejahatan yang dilakukan (jumlah kejahatan total), jumlah kejahatan yang dilakukan per 100.000 orang dalam populasi (tingkat kejahatan), dan jumlah jam yang dibutuhkan sebelum kejahatan terjadi. Informasi terbaru menunjukkan tren yang menurun dalam proporsi populasi yang menjadi korban kejahatan pada tahun 2019 dan 2020. Korban kejahatan berjumlah  0,78%  dari  populasi  pada  tahun  2020,  turun  dari  1,01%  pada  tahun  2019.  Sementara  itu,  jumlah  laporan tahunan ke polisi masih cukup rendah. Persentase penduduk Indonesia yang mengalami kejadian kriminal dan kemudian melaporkannya kepada polisi tidak lebih dari 25% pada tahun 2019 dan 2020. Ini naik sedikit dari 22,19% pada tahun 2019. Gambar 1 menunjukkan tingkat kejahatan di Indonesia tercatat sebanyak 94 insiden per seratus ribu penduduk pada tahun 2020. Ini turun dari puncak 149 insiden per seratus ribu penduduk pada tahun 2011, yang merupakan titik tertinggi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
dalam tujuh tahun. Sejak itu, tingkat kejahatan telah menurun dengan konsisten, menempatkan Indonesia dalam kategori keamanan yang sedang [8].
Gambar 1. Tingkat kejahatan di Indonesia dari tahun 2011 hingga 2020 (per 100.000 penduduk) [9] Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengategorikan distribusi kejadian kriminal secara sistematis di berbagai provinsi Indonesia, dengan penekanan khusus pada wilayah Sumatra dan Jawa. Data yang digunakan mencakup informasi statistik dari Badan Pusat Statistik dari 2010 hingga 2020, yang mencakup jumlah insiden kejahatan yang dilaporkan oleh otoritas penegak hukum regional masing-masing. Dengan menggunakan algoritma K-Means sebagai alat utama untuk klasifikasi dalam pendekatan pembelajaran tanpa pengawasan, penelitian ini memfasilitasi pengelompokan entitas yang diamati di setiap provinsi ke dalam kluster-kluster saling terhubung yang memiliki hubungan satu sama lain.
Prinsip-prinsip teknik pembelajaran tanpa pengawasan dan algoritma klaster K-Means berdiri di dasar metodologi ini. Karena kemampuannya untuk mengekstrak pengetahuan dan menemukan pola, metode ini telah mendapatkan perhatian akademis  yang  signifikan  saat  ini.  Algoritma  K-Means  adalah  contoh  teknik  klasterisasi  partisi;  ini  adalah  paradigma klasterisasi yang menggabungkan data menjadi komponen konstituen yang berbeda [10], [11]. Metode K-Means telah muncul  sebagai  pilihan  utama  untuk  mengklasterisasi  kumpulan  data  besar,  menggabungkan  banyak  data,  dan menemukan pencilan. Ini dikenal karena kemudahan operasionalnya dan kemampuan untuk memproses data dengan cepat [12]–[14].
Para  ilmuwan  di  Bangladesh  telah  menyelidiki  penyebaran  kegiatan  kriminal  secara  spasial  meliputi  representasi kartografi insiden kejahatan dan analisis menyeluruh dari sebaran spasialnya. Pemetaan kejadian kriminal di Bangladesh saat  ini  masih  sangat  baru  meskipun  menggunakan  alat  kuat  seperti  Sistem  Informasi  Geografis  (GIS).  Studi  ini  juga melibatkan analisis menyeluruh terhadap tren kejahatan selama tiga tahun, terutama dari tahun 2016 hingga 2018. Tujuan utama  dari  studi  ini  adalah  untuk  mengurai  konfigurasi-nuansa  yang  menggambarkan  distribusi  insiden  kejahatan  di seluruh batasan administratif yang ada. Selain itu, analisis proporsional perilaku kriminal di berbagai wilayah Bangladesh adalah bagian penting dari penelitian ini [15].
Teknik  penambangan  data  yang  digunakan  secara  strategis  memfasilitasi  proses  kartografi  yang  kompleks,  yang mendukung upaya penelitian ini. Untuk ketatnya analisis ini, set data yang digunakan terdiri dari 34 catatan individual. Setiap catatan menggambarkan informasi diskrit tentang aktivitas kriminal kuantitatif yang dilaporkan kepada otoritas penegak hukum regional dari tahun 2017 hingga 2019. Studi ini menunjukkan bahwa enam provinsi—Sumatera Utara, Sumatera Selatan, Metro Jaya, Jawa Barat, Jawa Timur, dan Sulawesi Selatan—menunjukkan lokasi geografis dengan tingkat insiden kejahatan yang paling mencolok [16].
RapidMiner digunakan untuk menerapkan proses pengelompokan. Selanjutnya, untuk mendapatkan representasi spasial yang lebih baik, sebuah gambar kartografi menyeluruh dari semua provinsi di Indonesia dibuat dengan bantuan Quantum GIS.  Data  yang  diperoleh  selama  proses  pengelompokan  sebelumnya  digunakan  untuk  membuat  visualisasi  ini  [17]. Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk meningkatkan pemahaman visual tentang frekuensi kejadian kriminal di seluruh Indonesia, dengan penekanan khusus pada kejadian di provinsi di Pulau Jawa dan Sumatera.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode K-Means digunakan oleh banyak peneliti dan praktisi di berbagai domain. Dalam bidang akademik, berbagai pendekatan telah digunakan untuk meningkatkan kerangka dasar K-Means. Algoritma K-Means dan varian-variannya, yang  berasal  dari  paradigma  pembelajaran  tanpa  pengawasan,  menjadi  alat  penting  untuk  melaksanakan  upaya pengelompokan data. Ini juga berfungsi dengan baik dalam bidang pengenalan pola dan pembelajaran mesin. [14], [18]. Meskipun  demikian,  satu  hal  penting  yang  perlu  diperhatikan  adalah  bahwa  jumlah  klaster  yang  digunakan  untuk inisialisasi  iterasi-algoritma  tetap  konstan,  tidak  peduli  apakah  proses  pelatihan  dilakukan  dalam  pengaturan  yang terpantau  atau  tanpa  pengawasan.  Dengan  demikian,  jelas  bahwa  algoritma  K-Means  pada  dasarnya  tidak  berfungsi

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
sebagai solusi otomatis untuk klasifikasi data tanpa intervensi manusia; ini menunjukkan betapa pentingnya intervensi manusia dalam proses klasifikasi [19].

## 2.1 Algoritma K-Means
Eksposisi  tentang  algoritma  K-Means  memberikan  gambaran  tentang  teknik  pengelompokan  iteratif  dasar  yang ditandai dengan pendekatan yang dapat diakses. Perhitungan jarak rata-rata adalah langkah penting yang memudahkan derivasi sentroid awal dalam urutan operasional algoritma ini. Perhitungan ini menggunakan metrik jarak intrinsik, dan kategori K dari dataset dianggap sebagai parameter input. Hasilnya adalah formulasi sentroid primer, yang memberikan dasar untuk tahap berikutnya. Pembatasan setiap kategori yang muncul selanjutnya secara khusus didorong oleh sentroid dasar ini [20]–[22].
Untuk mengukur indeks kesamaan di antara set data X yang diberkati dengan n titik data multidimensi dan kategorisasi target  yang  disebut K ,  jarak  geometris  digunakan.  Keputusan  metodologis  ini  dibuat  setelah  berpikir  tentang  banyak pilihan. Modulasi yang dicurahkan dalam tujuan pengelompokan, yang secara sistematis disesuaikan untuk membatasi kumpulan kombinasi yang mungkin dalam tingkat yang praktis dapat dicapai, menyatu dalam dinamika algoritma. Dalam waktu  bersamaan,  upaya  ini  berusaha  untuk  mengurangi  penjumlahan  kuadrat  untuk  masing-masing  kategori  diskrit. Tujuannya adalah untuk mengurangi jumlah penjumlahan ini secara absolut [23]–[25].
(1)
Dalam rumus yang diberikan, variabel " k " mencakup gagasan tentang jumlah total pusat klaster, " uk " menunjukkan indeks yang diberikan kepada pusat klaster k , dan " xi " menunjukkan indeks yang diberikan kepada titik data ith dalam kumpulan data. Selain itu, sesuai dengan penunjukan  yang ditetapkan, " k " dapat memperoleh  nilai  bilangan bulat positif. Dalam situasi  ini,  ada  metode  yang  dapat  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  khusus  mengenai  bagaimana  " uk " diidentifikasi sebagai pusat.
Persamaan ini dapat direpresentasikan sebagai berikut:

## (2)
Dengan menetapkan titik "k" sebagai pusat fokus dari kelompok awal, gagasan di balik penggunaan algoritma bergantung pada  pemilihan  acak  titik  dari  kumpulan  titik  sampel.  Dimulai  dengan  kategorisasi  awal  setiap  titik  sampel  ke  dalam kelompok yang pusatnya paling dekat dengan titik tengah yang dianalisis dalam prosedur ini. Selanjutnya, diminta untuk menghitung koordinat spasial yang menunjukkan inti kelompok tertentu dengan menggunakan rata-rata aritmetika dari seluruh  kohor  titik  sampel.  Proses  ini  diulangi,  melacak  akarnya  kembali  ke  segmen  sebelumnya,  sampai  titik  pusat kelompok menstabilkan, selaras dengan kehabisan jumlah iterasi maksimal yang telah ditetapkan, mana pun yang terjadi lebih awal.
Penting  untuk  diingat  bahwa  kesimpulan  yang  dihasilkan  oleh  algoritma  ini  tetap  rentan  terhadap  variabilitas  yang bergantung  pada  seleksi  pusat  yang  tepat;  faktor  ini  secara  intrinsik  merangkul  hasil-hasil  algoritma  ini  dengan stokastisitas yang ada saat proses pengelompokan dimulai. Akibatnya, kepercayaan pada hasil temuan menurun. Dalam algoritma ini, nilai " k " menunjukkan penentu sentral, yang bertanggung jawab untuk menentukan koordinat yang tepat dari  pusat  nexus.  Baik  keberadaannya  yang  mendesak  maupun  efek  yang  dihasilkannya  sangat  memengaruhi  hasil pengelompokan. Hal ini berdampak pada elemen penting seperti menggambarkan klaster sebagai entitas yang terlokalisasi atau termasuk dalam konfigurasi global yang lebih luas [26].

## 2.2 RapidMiner
Sebagai  salah  satu  platform  yang  paling  banyak  digunakan  dan  digunakan  di  seluruh  dunia,  RapidMiner  adalah kerangka kerja penambangan data open-source yang luar biasa. Proyek ini mulai direncanakan di Universitas Dortmund pada tahun 2001, tetapi sejak tahun 2007 telah dipercepat oleh Rapid-I GmbH [17]. Pengaruh RapidMiner melampaui dunia  komersial  dan  bahkan  masuk  ke  dunia  akademik,  mendapat  dukungan  dari  berbagai  lembaga  pendidikan  dan sarjana.  Posisinya  diperkuat  oleh  garis  keturunan  yang  mendalam  dari  pendidikannya,  yang  menjadikannya  alat  yang tidak  dapat  diabaikan  bagi  para  sarjana  dari  berbagai  bidang  penelitian  akademis.  RapidMiner  dianggap  memenuhi kebutuhan ilmuwan komputer, ahli statistik, dan matematikawan. Alat yang komprehensif dan serbaguna ini cocok untuk mengeksplorasi  kompleksitas  pembelajaran  mesin,  metodologi  statistik,  dan  penambangan  data.  Secara  bersamaan,

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
utilitasnya menyebar ke wilayah lain. RapidMiner tampak menjadi pengfasilitasi yang tangguh, mempermudah penerapan jalur penelitian baru dan analisis komparatif dengan menyediakan antarmuka yang mudah dipahami untuk menciptakan dan menerapkan paradigma dan metodologi penelitian baru [27].
Sebaliknya,  RapidMiner  banyak  digunakan  dalam  berbagai  bidang,  seperti  fisika,  teknik  mesin,  kedokteran,  kimia, linguistik,  dan  ilmu  sosial.  Banyak  sub  domain  penelitian  saat  ini  didorong  oleh  banyaknya  data,  yang  menekankan pentingnya  alat  analitis  yang  serbaguna.  Dengan  menyediakan  kumpulan  metodologi  yang  beragam  dan  berguna, RapidMiner  muncul  sebagai  instrumen  penting  dalam  konteks  ini.  Metodologi  ini  mencakup  penilaian  statistik  dasar seperti  analisis  korelasi  hingga  proses  yang  lebih  kompleks  seperti  analisis  regresi,  klasifikasi,  pengelompokan,  dan bidang  optimisasi  parameter  dan  reduksi  dimensi.  Kemampuan  RapidMiner  melampaui  batas  prosedur  ini.  Aplikasi teknologi ini dapat bermanfaat dalam banyak bidang, termasuk analisis teks, gambar, audio, dan deret waktu. Terutama, seluruh cakupan upaya analitis ini dapat diotomatisasi secara menyeluruh, yang akan menghasilkan efisiensi dan akurasi. Ada banyak pilihan presentasi yang dapat digunakan untuk menyampaikan kesimpulan analisis ini [28].

## 2.3 Quantum GIS
Sistem  Informasi  Geografis  (GIS)  adalah  rangka  kerja  lengkap  yang  memungkinkan  penyimpanan,  pengambilan, pengolahan, dan visualisasi data yang terkait dengan lokasi geografis tertentu. Istilah "geografis" secara inheren terkait dengan sifat data, bukan hanya menggambarkan lokasi geografis, artinya data diberi georeferensi yang tepat. Berbagai operasi yang kompleks, seperti administrasi, pemrosesan, dan pemanfaatan data digital dengan georeferensi yang tepat, termasuk dalam kategori ini [29], [30]. Bidang Sistem Informasi Geografis (GIS) telah berkembang pesat dalam sepuluh tahun terakhir. Disebabkan oleh perkembangan ini, ada variasi yang lebih besar dan berbagai aplikasi di berbagai bidang, seperti bidang bisnis dan pemerintahan, adopsi yang merata dari konsumen, dan integrasi yang semakin meningkat dalam sistem informasi, serta institusi akademik yang berfokus pada pendidikan bisnis. Konseptualisasi dan arsitektur Sistem Informasi  Geografis  (GIS)  menggabungkan  elemen  penelitian  kualitatif  yang  dipertahankan  melalui  metodologi penelitian deskriptif [31], [32]. Dalam konteks penelitian ini, Quantum GIS, atau QGIS, muncul sebagai alat bantu yang penting untuk pemrosesan dan pengelompokan data terkait dengan jumlah pelanggaran hukum yang terjadi di provinsi Sumatra dan Jawa [33].

## 2.4 Dataset
Tugas pengumpulan dan analisis data terletak di bawah  yurisdiksi Badan Pusat Statistik  Republik Indonesia,  yang sering disingkat sebagai BPS. Dalam penelitian ini, telaah yang cermat terhadap data yang berkaitan dengan kejahatan dalam rentang waktu dari tahun 2010 hingga 2020 di dalam provinsi Sumatra dan Jawa telah dijalankan [34]. Sebagai aspek integral dari protokol visualisasi datanya, Rapid Miner secara strategis memanfaatkan metodologi pengelompokan. Serangkaian temuan yang komprehensif ini terangkum dalam Tabel 1, yang meliputi baik data mentah yang belum diolah maupun hasil-hasil setelah melalui prosedur pengolahan yang ditetapkan:
Tabel 1. Jumlah kejahatan menurut kepolisian daerah di setiap provinsi pada tahun 2010-2020
Provinsi 2010 2011 2012 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 Aceh 9244 9114 9200 9150 7569 8048 9646 8885 8758 7483 7745 Sumatera Utara 33227 37610 33250 40709 35728 35248 37102 39867 32922 30831 32990 Sumatera Barat 10819 11695 13468 14324 14955 16277 14921 13205 12953 11064 7992 Riau 10129 8323 12533 9399 9644 9595 8520 6869 7246 6570 8194 Jambi 3586 4450 6099 6510 7643 10564 9424 9531 6313 6848 4709 Sumatera Selatan 18288 19353 21498 22882 22708 20575 20368 15728 13558 12861 12189 Bengkulu 2717 3498 3943 4550 3847 4463 5904 4867 3389 3453 3333 Lampung 4813 6052 4383 4812 7755 9218 10485 11089 8963 8534 7594 Bangka Belitung 2642 2732 5197 2515 1796 1875 2094 1931 2048 1953 1931 Kep. Riau 4141 3643 3626 4278 4633 4892 4885 3673 3409 3159 2843 Jakarta 60989 53324 52642 49498 44298 44461 43842 34767 34655 31934 26585 Jawa Barat 16869 29296 27247 24843 27058 27805 29351 25183 16209 13145 11256 Jawa Tengah 15479 15205 11079 14859 15993 15958 14353 12033 9127 10317 10712 Yogyakarta 17622 6326 8987 6727 7135 9692 8348 7251 6731 6650 7721 Jawa Timur 16948 28392 22774 16913 14102 35437 28902 34598 26295 26985 17642 Banten 3832 3205 3804 4259 5741 5002 4570 3692 3623
3287 4250

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam penelitian ini, metodologi pengelompokan K-Means digunakan untuk memeriksa data yang tercantum dalam Tabel 1 secara menyeluruh. Dalam analisis ini, kelompok ketiga, kelima, dan ketujuh diberikan latihan pengelompokan secara menyeluruh, menggunakan label pemetaan secara strategis. Gambar 2 menunjukkan representasi visual dari proses pemetaan  yang  tepat  yang  dilakukan  oleh  Rapid  Miner.  Secara  khusus,  Gambar  2  menunjukkan  bagaimana  metode pembacaan  Excel  dapat  digunakan  secara  optimal  untuk  memasukkan  data  sesuai  dengan  informasi  penting  yang ditemukan dalam Tabel 1.
Salah satu tugas utama yang diemban oleh model K-means adalah pemetaan spasial terhadap insiden aktivitas kriminal di wilayah Sumatra dan Jawa. Selain itu, pemeriksaan yang lebih mendalam terhadap data yang disertakan dalam Tabel 2 menunjukkan proposal untuk tiga kelompok yang berbeda, yang direncanakan untuk meningkatkan efektivitas metrik

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
performa yang didasarkan pada Davies Bouldin Index (DBI). Tujuan akhir dari  pelatihan ini adalah untuk memberikan gambaran  yang  akurat  tentang  kompetensi  teknologi  informasi  di  masing-masing  provinsi  dengan  memilih  kelompok yang paling cocok dan memiliki tingkat kesetiaan tertinggi.

## Gambar 2. Tiga klaster yang berbeda dipetakan dengan pemodelan RapidMiner
Tabel 2 menampilkan hasil evaluasi Indeks Davies-Bouldin untuk masing-masing tabel. Indeks Davies-Bouldin (DBI) adalah alat yang digunakan untuk mengevaluasi efisiensi pendekatan pengelompokan. Angka DBI harus positif dan tidak negatif [35], [36]. Kelompok (k) yang ditemukan oleh teknik yang digunakan lebih kuat jika nilai ini lebih kecil. Salah satu metode pengorganisasian data yang paling efektif adalah membagi 16 provinsi di Sumatra dan Jawa menjadi tujuh kelompok,  dengan  skor  DBI  sebesar  -0,432.  Quantum  GIS  menciptakan  tujuh  kelompok  data  yang  jelas  dan  berbeda dengan memeriksa dengan cermat korpus data yang berasal dari Open Map yang mencakup provinsi-provinsi Indonesia. Upaya  yang  cermat  ini  menghasilkan  konstitusi  dataset  yang  lengkap  serta  dasar  untuk  analisis  lanjutan.  Gambar  3 menunjukkan hasil ekspedisi prosedural ini dengan memungkinkan visualisasi QGIS untuk setiap kelompok. Provinsi Bengkulu,  Kepulauan Bangka Belitung, dan Banten  muncul  sebagai  kelompok dengan  skor paling rendah di antara tujuh kelompok, menurut data yang diuraikan dalam Tabel 2. Provinsi-provinsi ini menunjukkan tingkat aktivitas kriminal yang relatif rendah selama tahun 2010–2020, terutama dibandingkan dengan provinsi pesaing mereka. Namun, perbedaan yang signifikan terlihat ketika fokus beralih ke provinsi seperti Aceh, Riau, Jambi, Lampung, dan Yogyakarta. Provinsi-provinsi  ini  dianggap  sebagai  pusat  pelanggaran  kekerasan  karena  memiliki  tingkat  kejahatan  tertinggi  pada waktu yang sama.
Tabel 2. Kinerja ketiga menurut Indeks Davies-Bouldin Klaster DBI Kinerja K=3 -0.584 Kinerja K=5 -0.554 Kinerja K=7 -0.432
Gambar 3. Distribusi kejahatan berdasarkan klaster di Jawa dan Sumatera, 2010-2020
Tabel 2. Distribusi warna di setiap klaster setiap provinsi
Klaster Provinsi Warna Klaster 0 Bengkulu Kep. Bangka Belitung Banten Klaster 1 Sumatra Selatan

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
Jawa Barat Klaster 2 Jakarta Klaster 3 Sumatra Barat Jawa Tengah Klaster 4 Jawa Timur Klaster 5 Sumatra Utara Klaster 6 Aceh Riau Jambi Lampung
DI Yogyakarta
Dengan  memasukkan  beberapa  provinsi,  seperti  Jakarta,  Jawa  Timur,  dan  Sumatera  Selatan,  ke  dalam  klaster  yang berbeda,  terungkap  hubungan  yang  kompleks.  Fenomena  ini  menunjukkan  bahwa  provinsi-provinsi  ini  bertanggung jawab atas banyak kejadian kriminal. Selama rentang waktu yang panjang dari tahun 2010 hingga 2020, banyak kegiatan kriminal yang digabungkan ini tampaknya berperan sebagai penggerak utama dalam isolasi mereka..

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan temuan penelitian ini, metodologi K-means tampaknya dapat digunakan untuk menggambarkan secara kartografis  berbagai  peristiwa  kriminal  yang  terjadi  di  Indonesia,  dengan  penekanan  khusus  pada  wilayah  demarkasi Sumatra  dan  Jawa.  Patut  ditekankan  bahwa,  dalam  upaya  untuk  meningkatkan  kinerja  Indeks  Davies  Bouldin  (DBI), pengklasifikasian  yang  mencakup  tiga  klaster  yang  berbeda  telah  diperkenalkan.  Manuver  strategis  ini  direncanakan dengan  tujuan  utama  untuk  memastikan  konfigurasi  yang  terukur  dan  ideal  untuk  pemetaan  berbasis  provinsi.  Dalam trichotomy  klaster  ini,  jelas  bahwa  klaster  ketujuh  menonjol  dengan  skor  DBI  yang  lebih  rendah  sebesar  0,432  poin dibandingkan dengan dua rekannya.  Akibatnya,  klaster ketujuh  muncul  sebagai pilihan  utama di antara triad tersebut. Jaringan  QGIS  telah  digunakan  untuk  membentuk  kontur  ketujuh  klaster  ini  dengan  cermat.  Ini  memungkinkan pemahaman  menyeluruh  tentang  setiap  klaster  dalam  panorama.  Metode  kreatif  ini  sepenuhnya  sesuai  dengan  prinsip data  peta  terbuka  yang  dapat  diakses  untuk  setiap  provinsi  di  seluruh  kain  Indonesia.  Provinsi  Bengkulu,  Kepulauan Bangka  Belitung,  dan  Banten  beralih  menuju  peringkat  yang  lebih  rendah  dalam  hierarki  klaster  sebagai  konsekuensi logis. Ini secara kolektif mendorong informasi bahwa selama periode dari tahun 2010 hingga 2020, ketiga provinsi ini secara  umum  menunjukkan  tingkat  kejahatan  yang  paling  rendah  dibandingkan  dengan  rekan  provinsi  mereka  yang melintasi Sumatra dan Jawa.

## REFERENCES
[1] Badan Pusat Statistik, “Indeks Pembangunan Manusia (IPM) Indonesia Tahun 2020,” Bps , no. 97, 2020.
[2] Muttaqin, M. Zuhril, and A. Irfan, “Perancangan sistem pemetaan dan pendataan populasi penduduk miskin di Kota Banda Aceh menggunakan aplikasi Quantum GIS,” Informatics and Computer Science , vol. 5, no. 1, 2019.
[3] I.  Lubis  and  D.  Eva  Santi  Silalahi,  “Faktor-Faktor  Yang  Mempengaruhi  Kemiskinan  di  Provinsi  Sumatera UTara,” JURNAL PENELITIAN PENDIDIKAN SOSIAL HUMANIORA , vol. 7, no. 1, 2022.
[4] N.  P.  Syabrina,  Hardiani,  and  C.  Mustika,  “Pengaruh  Pertumbuhan  Ekonomi  Dan  Tingkat  Pengangguran Terhadap  Tingkat  Kemiskinan  Di  Provinsi  Sumatera  Utara,” e-Jurnal  Perspektif  Ekonomi  dan  Pembangunan Daerah , vol. 10, no. 1, 2021.
[5] R. A. Pratama, T. Shafira, F. Ardiansyah, and R. F. Hakim, “Characteristics and segmentation of social problems with kohonen self-organizing maps,” Bulletin of Social Informatics Theory and Application , vol. 1, no. 1, 2017, doi: 10.31763/businta.v1i1.19.
[6] L.  Ghiffari,  N.  Gusriani,  and  K.  Parmikanti,  “Pemetaan  Jenis  Tindak  Kriminal  di  Indonesia  Berdasarkan Karakteristik  Wilayah  Menggunakan  Canonical  Correspondence  Analysis  (CCA),” Jurnal  Statistika  dan Aplikasinya , vol. 5, no. 2, 2021, doi: 10.21009/jsa.05202.
[7] A. Chairani P, I. K. Dwi Astuti, N. Panjaitan, S. R. Y. Sinurat, and R. J. Yuhan, “Analisis Jalur Pada Kejadian Kriminalitas  di  Indonesia  Tahun  2018,” Jurnal  Sains  Matematika  dan  Statistika ,  vol.  6,  no.  2,  2020,  doi: 10.24014/jsms.v6i2.10555.
[8] Margo Yuwono, STATISTIK KRIMINAL 2021 . Badan Pusat Statistik, 2021.
[9] Statista  Research  Department,  “Crime  rate  in  Indonesia  from  2011  to  2020(per  100,000  population),” statista.com , Feb. 2022.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[10] K. P. Sinaga and M. S. Yang, “Unsupervised K-means clustering algorithm,” IEEE Access , vol. 8, 2020, doi: 10.1109/ACCESS.2020.2988796.
[11] S. S. Yu, S. W. Chu, C. M. Wang, Y. K. Chan, and T. C. Chang, “Two improved k-means algorithms,” Applied Soft Computing Journal , vol. 68, 2018, doi: 10.1016/j.asoc.2017.08.032.
[12] D. Andra and A. B. baizal, “E-commerce Recommender System Using PCA and K-Means Clustering,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 6, no. 1, pp. 57–63, 2022, doi: 10.29207/resti.v6i1.3782.
[13] M. Jumarlis and Mirfan, “Detecting Diseases on Clove Leaves Using GLCM and Clustering K-Means,” Jurnal RESTI  (Rekayasa  Sistem  dan  Teknologi  Informasi) ,  vol.  6,  no.  4,  pp.  624–631,  2022,  doi: 10.29207/resti.v6i4.4033.
[14] I. Shaik, S. S. Nittela, T. Hiwarkar, and S. Nalla, “K-means clustering algorithm based on E-commerce big data,” International  Journal  of  Innovative  Technology  and  Exploring  Engineering ,  vol.  8,  no.  11,  2019,  doi: 10.35940/ijitee.K2121.0981119.
[15] Md. B. Khan and Md. I. Talukder, “Spatial Distribution of Crime in Bangladesh: An Analysis,” Journal of Penal Law and Criminology / Ceza Hukuku ve Kriminoloji Dergisi , vol. 0, no. 0, 2021, doi: 10.26650/jplc2021-931625.
[16] N. Azis et al. , “Mapping study using the unsupervised learning clustering approach,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 1088, no. 1, p. 012005, Feb. 2021, doi: 10.1088/1757-899X/1088/1/012005.
[17] S. Land and S. Fischer, RapidMiner 5: RapidMiner in academic use . Rapid-I GmbH, 2012.
[18] C.  Yuan  and  H.  Yang,  “Research  on  K-Value  Selection  Method  of  K-Means  Clustering  Algorithm,” J Multidisciplinary Scientific Journal , vol. 2, no. 2, pp. 226–235, Jun. 2019, doi: 10.3390/j2020016.
[19] R. Watrianthos, R. Handayani, A. F. P. Akhir, A. Ambiyar, and U. Verawardina, “Penerapan Algoritma K-Means Pada  Pemetaan  Kemampuan  Penggunaan  Teknologi  InformasiRemaja  dan  Dewasadi  Indonesia,” Journal  of Computer System and Informatics (JoSYC) , vol. 4, no. 1, Nov. 2022.
[20] F.  P.  Dewi,  P.  S.  Aryni,  and  Y.  Umaidah,  “Implementasi  Algoritma  K-Means  Clustering  Seleksi  Siswa Berprestasi Berdasarkan Keaktifan dalam Proses Pembelajaran,” JISKA  (Jurnal  Informatika  Sunan  Kalijaga) , vol. 7, no. 2, pp. 111–121, Jul. 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.111-121.
[21] F.  Nur, M. Zarlis, and B. B. Nasution,  “Penerapan  Algoritma  K-Means Pada  Siswa  Baru Sekolah Menengah Kejuruan  Untuk  Clustering  Jurusan,” InfoTekJar:  Jurnal  Nasional  … ,  2017,  [Online].  Available: https://jurnal.uisu.ac.id/index.php/infotekjar/article/view/70
[22] I.  Kurniawan  and  A.  Susanto,  “Implementasi  Metode  K-Means  dan  Naïve  Bayes  Classifier  untuk  Analisis Sentimen  Pemilihan  Presiden  (Pilpres)  2019,” Eksplora  Informatika ,  vol.  9,  no.  1,  pp.  1–10,  Sep.  2019,  doi: 10.30864/eksplora.v9i1.237.
[23] Qomariyah and M. U. Siregar, “Comparative Study of K-Means Clustering Algorithm and K-Medoids Clustering in Student Data Clustering,” JISKA (Jurnal Informatika Sunan Kalijaga) , vol. 7, no. 2, pp. 91–99, Jul. 2022, doi: 10.14421/jiska.2022.7.2.91-99.
[24] S. R. Munthe, S. Suryadi, and ..., “Algoritma K-Means Untuk Analisis Presepsi Masyarakat Labuhanbatu Dalam Promosi  Produk  Berbasis  Digital  Pasca  COVID-19,” U-NET  Jurnal  … ,  2021,  [Online].  Available: https://ejurnal.univalabuhanbatu.ac.id/index.php/u-net/article/view/346
[25] E. Kartikadarma, S. Jumini, N. B. H. Ismail, and ..., “Educational Data Mining to Improve Decision Support on the Ratio of students and Study Groups in Elementary Schools in Indonesia using K-Means Method.,” Ilkogretim … , 2021, [Online]. Available:
http://search.ebscohost.com/login.aspx?direct=true&profile=ehost&scope=site&authtype=crawler&jrnl=13053 515&AN=150153727&h=KZBWkxTSzOwdMGGIHiH4O%2FJVnCGAi5ddgp5e7DFjomzmWCXdSVS4BVg JKzdCS0donDlo7%2BMKK12EevHXK9XuTg%3D%3D&crl=c
[26] F. Rahman, I. I. Ridho, M. Muflih, S. Pratama, M. R. Raharjo, and A. P. Windarto, “Application of Data Mining Technique using K-Medoids in the case of Export of Crude Petroleum Materials to the Destination Country,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 835, no. 1, p. 012058, Apr. 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012058.
[27] Ainurrohmah,  “Akurasi  Algoritma  Klasifikasi  pada  Software  Rapidminer  dan  Weka,” Prosiding  Seminar Nasional Matematika , vol. 4, 2021.
[28] S. Kurniawan, W. Gata, D. A. Puspitawati, I. K. S. Parthama, H. Setiawan, and S. Hartini, “Text Mining Pre- Processing Using Gata Framework and RapidMiner for Indonesian Sentiment Analysis,” IOP Conf Ser Mater Sci Eng , vol. 835, p. 012057, May 2020, doi: 10.1088/1757-899X/835/1/012057.
[29] J. Karman, H. Mulyono, and A. Taqwa Martadinata, “Sistem Informasi Geografis Berbasis Android Studi Kasus Aplikasi SIG Pariwisata,” Deepublish . 2019.
[30] J.  Karman  and  H.  Mulyono,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Geografis  Lokasi  Objek  Wisata  Di  Kota Lubuklinggau Berbasis Android,” J-SAKTI (Jurnal Sains Komputer dan Informatika) , vol. 3, no. 2, 2019, doi: 10.30645/j-sakti.v3i2.160.

## Bulletin of Information Technology (BIT)
Vol 4, No 2, September 2023, Hal 353 - 360 ISSN 2722-0524 (media online) DOI 10.47065/ bit.v3i1. 861 https://journal.fkpt.org/index.php/BIT
[31] A. Riansyah, D. Kurniadi, I. Widihastuti, and ..., “Sistem Informasi Geografis Untuk Pemetan Lokasi Dan Bidang Kompetensi  Sekolah  Menengah  Kejuruan  (SMK)  Di  Kota  Tegal,” TRANSISTOR  Elektro  … ,  2018,  [Online]. Available: http://jurnal.unissula.ac.id/index.php/EI/article/view/3025
[32] K. Hamdi, “Analisis Data Sistem Informasi Geografis Rumah Tidak Layak Huni (RTLH) Menggunakan Metode Fuzzy Logic,” Jurnal RESTI (Rekayasa Sistem dan Teknologi Informasi) , vol. 4, no. 6, pp. 1179 – 1189–1179 – 1189, 2020, doi: 10.29207/resti.v4i6.2658.
[33] R.  E.  P.  Putera,  F.  Ramdani,  and  ...,  “Evaluasi  Tampilan  Antarmuka  QGIS  dan  MapWindow  dengan Menggunakan  Pendekatan  Heuristic  Evaluation  (Studi  Kasus:  Fungsi  Geoprocessing  Tools),” …  Teknologi Informasi  dan  … ,  vol.  3,  no.  11,  2020,  [Online].  Available:  http://j-ptiik.ub.ac.id/index.php/j- ptiik/article/view/6681
[34] Badan Pusat Statistik, “Statistik kriminal 2022,” 2022.
[35] A. Idrus, N. Tarihoran, U. Supriatna, A. Tohir, S. Suwarni, and R. Rahim, “Distance Analysis Measuring for Clustering  using  K-Means  and  Davies  Bouldin  Index  Algorithm,” TEM  Journal ,  vol.  11,  no.  4,  2022,  doi: 10.18421/TEM114-55.
[36] Y.  A.  Wijaya,  D.  A.  Kurniady,  E.  Setyanto,  W.  S.  Tarihoran,  and  ..., Davies  Bouldin  Index  Algorithm  for Optimizing  Clustering  Case  Studies  Mapping  School  Facilities .  ceeol.com,  2021.  [Online].  Available: https://www.ceeol.com/search/article-detail?id=977772