Volume 4 Nomor 1, Juni 2021 e-ISSN : 2614-1574 p-ISSN : 2621-3249

## ANALISIS PEMETAAN TINGKAT KRIMINALITAS DI KABUPATEN KARAWANG MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

## MAPPING ANALYSIS OF CRIMINALITY LEVEL IN KARAWANG USING K- MEANS ALGORITHM
Resti Noor Fahmi 1 , Mohamad Jajuli 2 , Nina Sulistiyowati 3
Universitas Singaperbangsa Karawang 1,2,3
resti.noor17019@student.unsika.ac.id

## ABSTRACT
Crime  is  one  of  the  problem in  society  that  need  attention because  it  is  detrimental  and has  a negative impact on society. Reporting from jabar.tribunews.com Karawang was ranked first in the highest crime rate in West Java at the beginning of the pandemic. This is homework for government and karawang police to be able to handle and strive for crime prevention in Karawang. This study uses the clustering method with the k-means algorithm and mapping areas prone to crime using QGIS. The results of grouping crime- prone areas in Karawang in 2019 obtained 23 districts are non vulnerable, 3 districts are vulnerable and 4    districts  are  very  vulnerable.  Meanwhile,  in  2020,  22  districts  are  non  vulnerable,  4  districts  are vulnerable, and 4 districts are very vulnerable. The results of the clustering evaluation using silhouette coefficient  in  2019  were  0.52  and  0.54  in  2020,  both  of  which  were  included  in  the  medium  structure category with a reasonable interpretation of cluster placement.
Keywords: Crime, Clustering, K-Means Algorithm, QGIS, Silhouette Coefficient..

## ABSTRAK
Kriminalitas merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi di masyarakat yang perlu diperhatikan karena merugikan dan menimbulkan dampak negatif kepada masyarakat. Dilansir dari jabar.tribunews.com Kabupaten Karawang menjadi ranking pertama tingkat kriminalitas tertinggi di Jawa Barat pada awal masa pandemi.  Ini  menjadi  PR  pemerintah  dan  Polres  Karawang  khususnya  untuk  dapat  menangani  dan mengupayakan penanggulangan kriminalitas di Karawang. Penelitian ini menggunakan metode clustering dengan algoritma k-means dan dilakukan pemetaan daerah rawan kriminalitas menggunakan QGIS. Hasil pengelompokan daerah rawan kriminalitas di Karawang pada 2019 didapatkan cluster tidak rawan sebanyak 23  kecamatan,  cluster  rawan  sebanyak  3  kecamatan  dan  cluster  sangat  banyak  sebanyak  4  kecamatan. Sedangkan pada 2020 didapatkan cluster tidak rawan sebanyak 22 kecamatan, cluster rawan sebanyak 4 kecamatan,  dan  cluster  sangat  rawan  sebanyak  4  kecamatan.  Hasil  evaluasi  clustering  menggunakan silhouette coefficient pada tahun 2019 yaitu sebesar 0,52 dan 0,54 pada tahun 2020, keduanya masuk dalam kategori medium strucutre dengan interpretasi penempatan klaster yang wajar.
Kata Kunci : Kriminalitas, Clustering, Algoritma K-Means, QGIS, Silhouette Coefficient .

## PENDAHULUAN
Kriminalitas adalah suatu perbuatan yang menyimpang, merugikan orang lain dan  melanggar  hukum,  agama  serta norma-norma  sosial  (Dewi,  S.  M., Windarto,  A.  P.,  Damanik,  I.  S.,  & Satria, H.,
2019). Kriminalitas
merupakan  salah  satu  permasalahan yang  sering  terjadi  di  lingkungan masyarakat  yang  perlu  diperhatikan karena merugikan berbagai kepentingan dan  menimbulkan  dampak  negatif
kepada  masyarakat  seperti    kecemasan, rasa  tidak  aman,  kepanikan  dan  juga ketakutan.  Padahal  setiap  warga  negara berhak  mendapatkan  rasa  aman.  Hal tersebut  tertera  pada  UUD  Republik Indonesia 1945 pasal 28G ayat (1) yang berbunyi  “Setiap  orang  berhak  atas perlindungan  diri  pribadi,  keluarga, kehormatan,  martabat  dan  harta  benda yang  di  bawah  kekuasaannya,  serta berhak atas rasa aman dan perlindungan dari  ancaman  ketakutan  untuk  berbuat
atau tidak berbuat sesuatu yang merupakan  hak  asasi”.  Dapat  diartikan kriminalitas merupakan suatu perbuatan yang  dapat  menyebabkan  berbagai permasalahan  dan  juga  keresahan  bagi kehidupan  bermasyarakat  (Hapsari  S  & Widodo, 2017).
Setiap  daerah  memiliki  tingkat kerawanan  kriminalitas  yang  berbeda- beda.  Dilansir dari jabar.tribunews.com terjadi  kasus  kriminalitas  di  Jawa  Barat pada awal masa pandemi di bulan maret mencapai  1.179  kasus.  Kabupaten Karawang  menjadi  ranking  pertama tingkat  kriminalitas  di  Jawa  Barat dengan  jumlah  kasus  sebanyak  126 kasus dalam waktu satu bulan. Menurut Kabag  OPS  Polres  Karawang  Kompol Iskandar  Hartana  mengatakan  bahwa tingkat kriminalitas di Kabupaten Karawang  memang  meningkat  namun masih dapat terkendali (www.pasundanekspres.co). Kejadian kriminalitas  yang  terjadi  di  Karawang menurut  Polres  Karawang  kebanyakan terjadi di daerah padat penduduk yaitu di daerah  perkotaan  sekitar  Karawang. Beberapa  jenis  kasus  yang  terjadi  di Karawang  antara  lain  penggelapan, pencurian,
penipuan, UU ITE, pemerasan, curanmor, pencemaran nama baik, KDRT,
pemalsuan surat, pengeroyokan  dan  perbuatan  tidak menyenangkan.  Kasus  yang  mengalami kenaikan  selama  pandemi  adalah  kasus curanmor (radarkarawang.id).
Penyebab  terjadinya  peningkatan kriminalitas  di  Karawang  khususnya  di masa  pandemi  ini  karena  persoalan ekonomi  yang  mengarah  kepada  resesi ekonomi.
Dilansir
dari radarkarawang.id, para pelaku usaha dari beberapa  sektor  jika  pandemi  ini  terus menerus berlangsung  maka PHK besar- besaran  akan  terjadi,  pasalnya  setelah dua  bulan  diawal  masa  pandemi sebanyak 40% perusahaan di Karawang merumahkan karyawannya.
Persoalan ekonomi tersebut mendorong terjadinya peningkatan kriminalitas  di  Kabupaten  Karawang. Dari  hal-hal  tersebut  sekalipun  kasus kriminalitas  di  Karawang  terkendali, namun  masyarakat  Karawang  tetap merasa  khawatir  dan  resah,  padahal dikatakan oleh seorang psikologi humanistik Abraham Maslow mengenai teorinya  dalam  hierarki  kebutuhan Maslow,  rasa  aman  menjadi  salah  satu kebutuhan dasar manusia termasuk rasa aman  dari  kriminalitas  yang  terjadi (Rostanawa,  G.,  2019).  Hal  ini  menjadi PR  besar  bagi  pemerintah  dan  Polres Karawang  untuk  dapat  menangani  dan mengupayakan penanggulangan kriminalitas  di  Indonesia  khususnya  di
Karawang.
Penelitian ini akan dilakukan pemetaan  daerah  rawan  kriminalitas  di wilayah  hukum  Kabupaten  Karawang berdasarkan  lokasi,  jumlah  kasus  dan jenis  kasus  pada  tahun  2019  dan  2020. Dengan  melakukan  analisa  pemetaan daerah rawan terhadap data kriminalitas konvensional  di  Kabupaten  Karawang, diharapkan  Polres  Karawang  dapat menentukan keputusan yang tepat dalam mengatasi  dan  melakukan  pencegahan kriminalitas yang terjadi.
Pada  penelitian  sebelumnya  yang dilakukan  oleh  Dewi,  et  al.,  2019 algoritma  k-means  merupakan  metode yang sederhana yang memiliki kemampuan  dalam  mengelompokkan data dengan baik dan dalam jumlah yang cukup  besar  dengan  waktu  komputasi yang  cepat  dan  efisien.  Terbukti  dalam penelitian  Kamila,  I.,  Khairunnisa,  U., dan  Mustakim,  M.  (2019)  dalam membandingkan algoritma k-means dan algoritma k-medoids dalam pengelompokan  data  transaksi  bongkar muat,  yang  dimana  didapatkan  hasil perbedaan  yang  tidak  begitu  signifikan, hanya saja perbedaan di waktu komputasi  algoritma  k-means  lebih
cepat  dengan  waktu  1  detik  sedangkan pada  algoritma  k-medoids  memerlukan waktu  1  menit  38  detik,  ini  berarti semakin  banyak  iterasi  maka  akan semakin  lama  proses  pengolahan  data yang  akan  digunakan.  Maka  pada penelitian  ini  metode  yang  digunakan adalah  clustering  dengan  algoritma  k- means  untuk  proses  pengelompokan daerah    rawan  kriminalitas  di  setiap kecamatan.  Dalam  memvisualisasikan pemetaan  pada  penelitian  ini  akan dilakukan dengan bantuan tools QGIS.

## METODE
Penelitian ini menggunakan metode Penelitian
ini dilakukan dengan metodologi CRISP-DM dengan menerapkan metode clustering
menggunakan algoritma k-means .
Gambar 1. Tahapan CRISP-DM
CRISP-DM
( Cross Industry
Standard  Process  Model  for  Data mining )  merupakan  metode  dengan model proses pengembangan data untuk pemecahan masalah yang banyak digunakan oleh para ahli (Astuti, 2019). Menurut  Larose  (2014)  pada  penelitian Feblian  &  Daihani  (2017), CRISP-DM adalah  standarisasi  dari  proses  data mining  sebagai  pemecahan  masalah secara  umum  dalam  suatu  bisnis  atau penelitian. Metodologi CRISP-DM dikembangkan  pada  tahun  1996  oleh Daimler Chrysler , SPSS dan NCR yaitu analis dari beberapa industri.
1. Business Understanding Pada fase pertama dilakukan
analisis masalah atau pemahaman terhadap masalah apa yang bisa diangkat dalam  penelitian  ini,  fase  ini  terdapat empat proses diantaranya:
a. Determine business
objectives ,
dilakukan  pemahaman  tujuan  yang ingin dicapai dengan dengan melakukan  tahap  wawancara  kepada pihak Polres Karawang.
b. Asses situation , proses ini dilakukan dengan  menganalisis  fakta  yang terjadi dilapangan, dengan
mengetahui  analisis  apa  yang  sudah dilakukan  di  Polres  Karawang  dan apakah  sudah  dilakukan  pemetaan kriminalitas di Kabupaten Karawang.
c. Determine data mining goals , proses ini  yaitu  dilakukan  penentuan  proses secara  teknik  yaitu  menentukan
metode data mining yang  akan digunakan terhadap tujuan penelitian yang akan dicapai.
d. Plan  activities ,  proses  pada  fase  ini yaitu  menyimpulkan  rencana  yang akan  dilakukan  untuk  mencapai tujuan  yang  dibuat  yang  sudah dirancang  dalam  penelitian  dan menentukan tools yang akan digunakan.
2. Data Understanding
Pada fase kedua yaitu data understanding dilakukan  pengumpulan data, mendeskripsikan atau menggambarkan data, kemudian explore data  mana  yang  mungkin  bermanfaat untuk  Polres  Karawang,  selanjutnya mengidentifikasi  masalah  yang  akan dilakukan  berkaitan  dengan  data  yang dimiliki  dan  mempelajari  data  yang didapatkan  yang  akan  digunakan  dalam penelitian.  Data  didapatkan  dari  Polres Karawang  mengenai  kasus  kriminalitas konvensional berdasarkan laporan harian yang  ada  di  wilayah  hukum  Kabupaten
Karawang selama dua tahun  yaitu 2019 sampai dengan 2020.

## 3. Data Preparation
Pada
tahap
ini, dilakukan
preprocessing dimana  proses  pada  fase ini memiliki beberapa tahapan: a. Data selection , proses ini merupakan proses memilih data dan juga memilih atribut  yang  akan  digunakan  sesuai tujuan data mining . b. Data preprocessing , proses ini dilakukan  pembersihan  data  atau cleansing  data  dengan  mengatasi outlier , noisy data dan missing  value yang  ada.  Pada  tahap  ini  juga memastikan  data  memiliki  kualitas yang baik.
c. Transformation ,  proses  ini  yaitu proses  pengelompokan  atribut  ke dalam  data  yang  baru,  kemudian mengintegrasikan
data, mentransmisikan  data  yang  sesuai dengan  tujuan  untuk kemudian diproses dalam data mining .
4. Modeling
Fase modeling ini dilakukan proses penentuan  model  dan  penerapan  teknik data  mining  yang  digunakan,  algoritma dan juga tools yang akan digunakan yaitu menggunakan jupyter notebook dengan bahasa  pemrograman python .  Pada penelitian  ini  metode  atau  teknik pemodelan data  mining yang  akan digunakan  yaitu  metode clustering dengan algoritma k-means terhadap data kejadian  kriminalitas  di  Kabupaten Karawang.  Hasil  pemodelan  tersebut selanjutnya akan divisualisasikan dengan menggunakan QGIS . QGIS atau Quantum GIS merupakan tools pengolah SIG untuk membuat pemetaan titik-titik lokasi. Geografic  Information  System (GIS)  atau  sistem  informasi  geografi (SIG)  adalah  sistem  informasi  berbasis komputer untuk
mengelola,
menganalisis  dan  menyimpan,  serta
memanggil  data  bereferensi  geografis yang berkembang pesat (Anggoro et al., 2019).
5. Evaluation
Pada  fase evaluation ini  dilakukan analisis  terhadap  hasil  dari  proses pembelajaran data. Fase ini yaitu proses interpretasi hasil pemodelan data mining yang  digunakan.  Evaluasi  dilakukan dengan menggunakan metode silhouette coefficient . Metode silhouette coefficient merupakan  metode  penguji  kualitas sebuah klaster yang dikembangkan oleh Rousseeuw pada  1987.  Fungsi  lainnya dalam metode
ini yaitu untuk mengidentifikasikan derajat kepemilikan dari  setiap  objek  dalam  sebuah  klaster (Paramartha  et  al.,  2017). Silhouette coefficient ini  merupakan  integrasi metode validasi clustering yaitu metode cohesion yang
berfungsi untuk
mengetahui  seberapa  dekat  keterkaitan antar objek dalam klaster, dan
separation yang berfungsi untuk mengetahui seberapa jauh jarak terpisahnya antar klaster (Pramesti et al.,
2017).  Evaluasi  ini  dilakukan  untuk mengetahui pemodelan  yang diterapkan apakah sudah sesuai dan cocok diterapkan pada kasus penelitian ini serta sudah  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin dicapai.  Kemudian  dari  hasil  evaluasi tersebut tentukan langkah-langkah berikutnya  apakah  bisa  dilanjutkan  ke tahap berikutnya atau diulang dari awal karena tidak sesuai dengan tujuan.

## 6. Deployment
Fase terakhir yaitu fase penyebaran dengan membuat laporan atau presentasi dari  pengetahuan  yang  didapatkan  dari hasil  pemodelan  dan  evaluasi  pada proses data mining. Hasil yang didapatkan diberikan kepada Kepolisian Resor  Karawang  yang  digunakan  untuk menentukan keputusan yang tepat dalam mengatasi  dan  melakukan  pencegahan
kriminalitas  terhadap  hasil  pemetaan daerah rawan kriminalitas di Kabupaten Karawang.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dari penelitian yang dilakukan adalah  melakukan  analisis  pemetaan daerah rawan kriminalitas di Kabupaten
Karawang dengan
menggunakan algoritma k-means clustering . Hasil dari
clustering
tersebut dievaluasi dan divisualisasikan  menggunakan software QGIS .

## 1. Business Understanding
Pemahaman bisnis mengacu kepada tugas  utama  dari  Reskrim  Polres Karawang,  yang  dimana  tahap  ini diperlukan  pemahaman  latar  belakang dan  tujuan.  Pemahaman  akan  tugas utama dari Reskrim Polres Karawang ini menjadi sebuah penjelasan masalah data mining dan pengembangan rencana awal yang dirancang untuk mencapai tujuan.
a. Determine  Business  Objective ,  pada fase  awal  ini  dikakukan  observasi dengan melakukan wawancara dengan mengajukan beberapa pertanyaan  kepada  pihak  Polres
Karawang  yaitu  ke  bagian  Reskrim Polres Karawang untuk mencari tahu potensi  apa  yang  dapat  dilakukan dalam  penelitian  sesuai  dengan kebutuhan agar dapat bermanfaat dan dapat digunakan. Fokus observasi ini pada  kriminalitas  yang  terjadi  di Kabupaten Karawang.
b. Asses Situation , setelah dilakukannya wawancara dengan salah satu anggota dari  Reskrim  Polres  Karawang, dihasilkan
kesimpulan sebagai berikut. a) Tugas pokok dari Reserse Kriminalitas Polri (Reskrim Polri) adalah melaksanakan penyelidikan,  penyidikan,  dan koordinasi  serta  pengawasan terhadap Penyidik
Pegawai
Negeri Sipil (PPNS) berdasarkan
Undang-undang  nomor  8  tahun 1981  tentang  Kitab  Undang- undang  Hukum  Acara  Pidana (KUHP) dan peraturan perundang-undangan lainnya. Reserse Polri bertugas menanggulangi/ melaksanakan penindakan terhadap kriminalitas yang terjadi.
b) Di  Polres  Karawang  belum  ada analisis  daerah  mana  saja  yang memiliki  tingkat  kriminalitas tinggi, sedang hingga rendah.
c) Pencatatan  di  Reskrim  Polres
Karawang mengenai tindak kriminalitas di Kabupaten
Karawang  hanya  menggunakan excel berdasarkan laporan harian. d) Bentuk  penyampaian  informasi mengenai kriminalitas di Karawang  yang  ada  di website Badan Pusat Statistika Kabupaten Karawang hanya
berupa  list  jumlah  kriminalitas secara  keseluruhan,  belum    ada bentuk  visualisasi  penyampaian informasi  kepada  masyarakat untuk mengetahui intensitas kejahatan yang ada.
c. Determine Data Mining Goals , dalam mengatasi  masalah  hasil  observasi wawancara  dalam  fakta  yang  terjadi di  Reskrim  Polres  Karawang,  maka tujuan data  mining yang  dapat dilakukan  dalam  penelitian  ini  yaitu melakukan pengklasteran daerah rawan kriminalitas dengan
menggunakan metode
clustering dengan  menerapkan  algoritma k- means
yang
kemudian untuk mempermudah  masyarakat  dalam mengetahui intensitas kejahatan yang ada  maka  akan  divisualisasikan berupa peta dengan bantuan salah satu software sistem informasi geografi.
2. Data Understanding
Fase pemahaman
data awal, mengenal  dan  memahami  data  yang dimiliki  serta  melakukan  analisis  apa yang  bisa  dilakukan  pada  data-data tersebut.  Tahapan  awal  yaitu  proses pengumpulan data yang didapatkan dari data  sekunder  yang  dimiliki  Reskrim Karawang  yaitu  data  kriminalitas  2019 sampai  dengan  2020.  Berikut  contoh dataset awal.

## Gambar 2. Dataset Awal
Data yang didapatkan dari Reskrim Polres  Karawang  tersebut  berupa  data kriminalitas  di  Kabupaten  Karawang berbentuk excel .  Dimana  terdapat  dua data  yaitu  data  kriminalitas  2019  yang berjumlah  1712 record dan  2020 berjumlah  946 record . Dataset awal kasus kriminalitas 2019 memiliki atribut perkara,  uraian  kejadian,  dan  TKP. Untuk dataset 2020, atribut yang dimiliki tidak  beda  jauh  dengan  dataset  2019 yaitu perkara, TKP dan kecamatan.
3. Data Preparation
a. Data  Selection, dilakukan  pemilihan data  yang  dimana  pada dataset yang didapatkan  berisi  jenis  kejahatan secara umum, sedangkan pada penelitian ini yang digunakan adalah jenis  kejahatan  konvensional.  Maka
dilakukan  penghapusan  data  diluar dari jenis kejahatan konvensional.
b. Data
Preprocessing , membuat dataset dari data mentah ke data yang siap digunakan pada proses pemodelan data  mining .  Hal  yang pertama
dilakukan yaitu menambahkan atribut kecamatan pada dataset 2019. Proses penambahan atribut kecamatan dilakukan  secara  manual  mengacu kepada  atribut  TKP.  Kemudian menghapus missing  value atau  data yang hilang pada kedua dataset . Data tersebut  berada  di  kolom  kecamatan yang  menunjukan  lokasi  terjadinya tindak pidana. Beberapa kasus dalam atribut  kecamatan  ini  tidak  diketahui tempat  kejadian  perkara  seperti misalnya pada jenis kejahatan penipuan  melalui  transfer  ATM,
sehingga  kasus  ini  di  identifikasikan sebagai missing value . Hal yang dapat dilakukan  untuk  mengatasi missing value tersebut yaitu dengan menghapus data yang hilang tersebut.
Gambar 3. Jumlah Missing Value 2019
Gambar 4. Jumlah Missing Value 2020
Selanjutnya adalah menghapus atribut yang tidak dibutuhkan diantaranya no, TKP dan uraian kejadian.

## Gambar 5. Proses Hapus Atribut yang Tidak Dibutuhkan
c. Transformation, tahap pengembangan  set  data yaitu  proses transformasi  data  sesuai  kebutuhan pada proses pemodelan.
Pengembangan dataset baru  ini dilakukan
dengan mentransformasikan  data  dimana nilai-nilai  tersebut  dihitung  dengan meringkas  informasi.  Pada  proses pemodelan  dibutuhkan  jumlah  data perkasus dan dikelompokkan
berdasarkan  kecamatan.  Maka  pada proses transformasi
data untuk menghasilkan data baru ini dilakukan proses
pengelompokan
data berdasarkan  kecamatan  yang  terdiri dari jumlah
kasus kriminalitas konvensional  hasil  akumulasi  data pada dataset awal. Sehingga menghasilkan data sebagai berikut.
Gambar 6. Hasil Transformasi pada
Dataset 2019
Gambar 7. Hasil Transformasi pada
Dataset 2020
4. Modeling
Fase  penerapan  teknik data mining yang  digunakan  sesuai  dengan  tujuan. Pada penelitian ini teknik yang digunakan  yaitu clustering dengan menggunakan algoritma
k-means . Tahapan  algoritma k-means yang  akan dilakukan  pada  penelitian  ini  dapat dilihat pada gambar 8 berikut.
Gambar 8. Flowchart Algoritma K-Means C A BU L C U R A N M O R CURAS CURAT K D R T P EL EC EH A N S EK S U A L P EM A LS U A N P EM BA K A R A N P EM BU N U H A N P EM ER K O S A A N P EN C U R IA N P EN C U R IA N D A N P EN G G EL A P A N P EN G A N IA Y A A N P EN G ER O Y O K A N P EN G ER U S A K A N P EN G G EL A P A N P EN IP U A N P EN IP U A N D A N P EN G G EL A P A N P ER U N D U N G A N ANAK 1 Banyusari 1 5 0 8 0 0 0 0 1 0 1 0 0 0 1 0 3 1 0 21 2 Batujaya 2 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 2 1 9 3 Ciampel 2 5 0 4 3 0 1 0 0 0 6 0 3 4 5 7 11 12 0 63 4 Cibuaya 0 1 0 0 1 0 0 0 0 1 1 0 1 0 2 1 1 1 2 12 5 Cikampek 2 6 6 9 5 0 1 0 0 0 8 0 6 7 3 12 21 7 1 94 6 Cilamaya Kulon 4 0 0 7 0 0 0 0 0 0 0 0 3 0 3 1 2 0 1 21 7 Cilamaya Wetan 3 1 1 12 0 0 0 0 0 0 0 0 2 4 1 0 2 1 0 27 8 Cilebar 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 0 1 1 0 5 9 Jatisari 0 9 1 9 0 0 0 0 0 0 1 0 2 0 0 1 1 2 0 26 10 Jayakerta 3 3 0 0 1 0 0 0 0 0 1 0 1 1 0 1 1 5 1 18 11 Karawang Barat 4 29 3 16 6 0 4 1 1 0 21 1 20 11 4 25 52 16 2 216 12 Karawang Timur 6 56 3 23 9 0 1 1 0 0 10 0 16 17 2 21 41 15 3 224 13 Klari 4 37 4 9 6 0 0 0 0 0 9 0 18 12 3 19 33 32 0 186 14 Kotabaru 7 0 0 0 4 0 0 0 0 0 5 0 2 0 0 3 3 3 0 27 15 Kutawaluya 1 2 0 2 0 0 1 0 0 0 0 0 0 1 0 3 0 3 0 13 16 Lemahabang 1 0 1 4 3 0 0 0 0 1 0 0 3 0 1 2 2 1 0 19 17 Majalaya 0 8 0 1 1 0 0 0 0 0 5 0 4 2 1 1 2 2 0 27 18 Pakisjaya 1 1 0 1 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 1 0 2 1 0 8 19 Pangkalan 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 0 2 0 0 3 20 Pedes 9 0 0 0 1 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 1 2 0 16 21 Purwasari 2 4 0 2 0 0 0 0 0 0 1 0 1 0 0 1 4 3 2 20 22 Rawamerta 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 1 0 1 0 5 23 Rengasdengklok 4 5 2 3 1 0 1 0 0 0 0 0 6 2 0 3 11 4 0 42 24 Tegalwaru 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 3 1 0 7 25 Telagasari 1 1 0 1 3 0 0 0 0 0 0 0 4 6 0 2 3 1 0 22 26 Telukjambe Barat 2 6 0 1 2 0 0 0 1 0 1 0 2 3 1 1 7 2 0 29 27 Telukjambe Timur 4 37 1 21 6 1 1 0 0 0 6 0 17 12 3 14 40 17 2 182 28 Tempuran 2 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 5 0 1 2 4 2 0 17 29 Tirtajaya 0 6 0 1 1 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 1 1 1 13 30 Tirtamulya 1 0 0 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 4 0 0 0 1 0 7 JENIS KRIMINALITAS KECAMATAN NO T O T A L C A BU L C U R A N M O R CURAS CURAT K D R T P EM A LS U A N P EN C U R IA N P EN C U R IA N DAN P EN G G EL A P A N P EN G A N IA Y A A N P EN G ER O Y O K A N P EN G ER U S A K A N P EN G G EL A P A N P EN IP U A N P EN IP U A N D A N P EN G G EL A P A N P ER A M P A S A N P ER U N D U N G A N ANAK 1 Banyusari 1 2 0 2 0 0 1 0 0 0 0 0 2 0 0 0 8
2 Batujaya 3 1 1 0 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 6 3
Ciampel 0 1 0 6 2 1 6 1 4 1 1 3 8 1 0 0 35 4 Cibuaya 2 0 0 0 0 0 0 0 2 1 0 0 1 0 0 0 6 5
Cikampek 1 1 0 5 0 0 3 0 10 12 1 6 17 1 0 0 57 6 Cilamaya Kulon 1 1 0 1 0 0 0 0 0 0 0 0 2 0 0 1 6 7 Cilamaya Wetan 1 2 0 2 0 0 1 0 1 2 0 2 0 0 0 0 11
8 Cilebar 0 0 0 0 0 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 2 9
Jatisari 0 3 3 2 1 0 0 0 0 4 0 0 1 0 0 1 15
10 Jayakerta 0 0 0 1 0 0 1 0 1 1 0 0 0 0 0 0 4 11
Karawang Barat 3 23 2 14 5 3 7 0 10 4 0 14 27 2 0 2 116 12 Karawang Timur 2 27 5 22 4 1 12 0 8 5 0 12 27 1 0 1 127 13 Klari 1 11 0 18 4 2 8 0 11 4 3 10 19 8 0 1 100 14 Kotabaru 1 1 1 0 3 0 1 0 1 4 0 7 11 0 0 0 30
15 Kutawaluya 1 0 0 2 0 0 1 0 3 0 1 1 1 0 0 0 10
16 Lemahabang 1 0 0 2 1 0 0 0 2 2 0 0 2 1 0 0 11
17 Majalaya 3 1 3 4 0 0 3 0 1 2 1 3 4 0 0 0 25
18 Pakisjaya 0 1 0 0 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 3
19 Pangkalan 1 0 0 3 0 0 1 0 0 0 1 1 0 1 0 0 8
20 Pedes 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 0 1 0 0 0 3
21 Purwasari 3 0 0 4 1 0 1 0 0 1 0 0 2 0 0 0 12
22 Rawamerta 0 8 0 0 0 0 1 0 1 1 0 2 3 0 0 1 17 23 Rengasdengklok 0 2 0 6 0 0 4 0 4 4 1 2 8 1 0 0 32 24 Tegalwaru 0 0 0 2 0 0 1 0 1 1 0 0 1 0 0 0 6
25 Telagasari 2 0 1 0 1 0 0 0 0 0 0 1 5 0 0 1 11 26 Telukjambe Barat 0 0 0 3 0 0 2 0 1 1 0 3 4 0 0 0 14 27 Telukjambe Timur 2 11 2 24 2 0 4 0 6 6 4 12 50 3 1 1 128 28 Tempuran 1 1 0 0 1 0 0 0 1 1 0 2 1 0 0 0 8
29 Tirtajaya 1 3 0 1 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 0 0 7
30 Tirtamulya 0 0 0 1 0 0 0 0 1 0 0 1 0 0 0 0 3 KECAMATAN NO JENIS KRIMINALITAS T O T A L
Cluster yang  akan  dibuat  adalah  3 cluster, penentuan cluster akan dibagi 3 yaitu cluster tidak  rawan  (C1), cluster rawan  (C2),  dan cluster sangat  rawan (C3).  Penentuan  titik  tengah  atau centroid awal  dilakukan  dari  data
masing-masing
atribut
dengan mengambil  nilai  terkecil  atau  nilai minimum  untuk cluster tidak  rawan (C1),  kemudian  nilai  rata-rata  untuk cluster rawan  (C2),  dan  nilai  terbesar pada data atau maksimum untuk cluster sangat rawan (C3). Atribut yang menjadi acuan dalam pengklasteran yaitu keseluruhan  dari  jenis  kriminalitas. Berikut centroid awal  pada  kedua dataset.
Tabel 1. Centroid Awal 2019 Tabel 2. Centroid Awal 2020 Berikut merupakan proses clustering k-means
menggunakan python .
Gambar 9. Proses K-Means 2019
Gambar 10. Proses K-Means 2020
Dari  Gambar  9  dan  10  diatas menunjukan  nilai centroid pada  iterasi terakhir  dalam  proses  pengklasteran k- means menggunakan library yang  ada pada python .  Untuk  proses  pembagian atau  pengelompokan  menjadi  3 cluster dengan  menggunakan python dapat dilihat pada Gambar 11.
Gambar 11. Proses Clustering
Gambar 12. Hasil Clustering 2019
Gambar 12 menunjukan hasil clustering data  kriminalitas  tahun  2019 menggunakan k-means .  Dimana  hasil didapatkan untuk  cluster daerah dengan tingkat kriminalitas tidak rawan atau C1 yaitu  Banyusari,  Batujaya,  Cibuaya, Cilamaya  Kulon,  Cilamaya  Wetan, Cilebar,  Jatisari,  Jayakerta,  Kotabaru, Kutawaluya,  Lemah  Abang,  Majalaya, Pakisjaya, Pangkalan, Pedes, Purwasari, Rawamerta, Tegalwaru, Telagasari, Telukjambe Barat, Tempuran, Tirtajaya, dan Tirtamulya. Kemudian untuk cluster daerah  dengan  tingkat  kriminalitas rawan atau C2 yaitu Ciampel, Cikampek, dan  Rengasdengklok.  Cluster  ketiga yaitu daerah dengan tingkat kriminalitas sangat  rawan  atau  C3  diantaranya
Karawang  Barat,  Karawang  Timur, Klari, dan Telukjambe Timur.
Gambar 13. Hasil Clustering 2020
Gambar  13  menunjukan  hasil clustering data  kriminalitas  tahun  2020 menggunakan k-means .  Dimana  hasil didapatkan untuk cluster daerah dengan tingkat kriminalitas tidak rawan atau C1 diantaranya
Banyusari,
Batujaya,
Cibuaya,  Cilamaya  Kulon,  Cilamaya Wetan,  Cilebar,  Jatisari,  Jayakerta,
Kutawaluya,  Lemahabang,  Majalaya,
Pakisjaya, Pangkalan, Pedes, Purwasari, Rawamerta, Tegalwaru, Telagasari, Telukjambe Barat, Tempuran, Tirtajaya, dan Tirtamulya. Kemudian untuk cluster daerah  dengan  tingkat  kriminalitas rawan atau C2 yaitu Ciampel, Cikampek, Kotabaru  dan  Rengasdengklok. Cluster
ketiga  yaitu  d  aerah  dengan  tingkat kriminalitas  sangat  rawan  atau  C3 diantaranya Karawang Barat, Karawang Timur, Klari dan Telukjambe Timur.

## 5. Evaluation
Suatu hasil pemodelan perlu dilakukan  evaluasi  guna  mengetahui sejauh  mana  tingkat  kualitas  dari  pada pemodelan  yang  diterapkan  apakah sudah  sesuai  dengan  tujuan  yang  sudah dirancang pada
tahap business
understanding . a. Evaluation  Result ,  hasil  pemodelan selanjutnya dilakukan
evaluasi dengan menggunakan silhouette coefficient .  Pengujian  ini  dilakukan untuk  mengetahui  kedekatan  relasi antar  objek  dan  seberapa  jauh  antar cluster terpisah,  sehingga  diketahui kualitas dari sebuah cluster . Jika nilai mendekati 1 atau bernilai positif dan ai mendekati 0, hal tersebut menghasilkan nilai maksimal yaitu 1 dengan  ai=0,  maka  struktur  dari klaster  masuk  kedalam  kategori  baik atau klaster berapa pada klaster yang tepat.  Kemudian  jika  nilai  silhouette coefficient  =  0  maka  struktur  klaster masuk  kedalam  kategori  tidak  jelas. Sedangkan jika nilai silhouette coefficient  =  -1  maka  struktur  dari klaster  masuk  kedalam  kategori overlapping.  Pada  tabel  3  berikut merupakan nilai silhouette coefficient menurut  Rousseeuw  (1987)  dalam Paramartha et al., (2017).
Tabel 3. Nilai Silhouette Coefficient berdasarkan Kaufman dan Rousseuw
Berikut  pengujian  yang  dilakukan dengan  menggunakan library yang ada pada python .
Gambar 14. Proses Evaluasi Silhouette
Coefficient 2019
Hasil
pengujian
menggunakan
silhouette  coefficient atau silhouette score yang  ditunjukan  pada  Gambar 14  menghasilkan  nilai  index  sebesar 0,52  pada  hasil clustering 2019. Kualitas cluster yang  dihasilkan  dari algoritma k-means ini  termasuk  ke dalam  kategori medium  structure
dengan interpretasi
penempatan
cluster wajar.

## Gambar 15. Proses Evaluasi Silhouette
Coefficient 2020 Hasil pengujian
menggunakan
silhouette  coefficient atau silhouette score yang  ditunjukan  pada  Gambar 15  menghasilkan  nilai  index  sebesar 0,54  pada  hasil clustering 2020. Kualitas cluster yang  dihasilkan  dari algoritma k-means sama dengan hasil pengujian  pada clustering 2019 termasuk  ke  dalam  kategori medium structure dengan interpretasi penempatan cluster wajar.
b. Determine  Next  Step, tahap  ini  yaitu tahap
menentukan langkah selanjutnya yang akan diambil berdasarkan hasil pengujian. Terdapat dua pilihan dalam menentukan langkah  selanjutnya  yaitu  kembali kepada  tahapan  pemahaman  bisnis atau  business  understanding  atau melanjutkan  ke  tahap  akhir  dalam metodologi crisp-dm adalah deployment. Tahap ini bisa dilanjutkan  apabila  hasil  pengujian sudah sesuai dengan tujuan, jika tidak maka kembali kepada tahap awal atau
business understanding. Pada penelitian
ini
hasil pengujian didapatkan  bahwa  Cluster  masuk kedalam  kategori  medium  structure. Kategori ini dapat dikatakan merupakan klaster yang baik dan hasil penelitian sudah sesuai dengan tujuan awal,  maka  dapat  dilanjutkan  ke langkah selanjutnya.

## 6. Deployment
Setelah  proses  pemodelan  dengan menerapkan teknik
data mining clustering ,  selanjutnya  adalah  tahapan penyusunan laporan dan proses pelaporan  hasil  kepada  pihak  Reskrim Polres  Karawang  yang  diharapkan Kepolisian  Resor  Kabupaten  Karawang dapat menentukan keputusan yang tepat dalam mengatasi dan melakukan pencegahan kriminalitas yang terjadi.
Laporan  hasil  akhir  dilakukan setelah semua proses data mining sudah selesai  dilakukan.  Laporan  yang  akan diberikan kepada
Reskrim Polres Karawang dibuat dalam bentuk visualisasi pemetaan
menggunakan
QGIS .  Hasil  dari  pengklasteran  pada proses modeling dilakukan  visualiasi berupa  pemetaan  menggunakan QGIS agar  mudah  dipahami  dalam  pemetaan daerah rawan kriminalitas di Kabupaten Karawang. Gambar 16  merupakan hasil visualisasi  pemetaan  daerah  rawan kriminalitas tahun 2019 dan Gambar 17 menunjukan  hasil  visualisasi  pemetaan daerah rawan kriminalitas tahun 2020.
Gambar 16. Peta Tingkat Kriminalitas Kab. Karawang 2019
Gambar 17. Peta Tingkat Kriminalitas Kab. Karawang 2020

## SIMPULAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah dilaksanakan maka dapat diambil kesimpulan sebagai berikut. 1. Penerapan algoritma k-means mampu mengetahui  pengelompokan  daerah rawan  kriminalitas  di  Kabupaten Karawang tahun 2019 sampai dengan 2020  berdasarkan  lokasi,  jumlah kejadian, dan jenis kasus.
2. Pada  pengelompokan  kriminalitas menurut  kecamatan  didapatkan  pada 2019  sebanyak  23  kecamatan  masuk
kedalam cluster tidak  rawan,  3 kecamatan  masuk  kedalam cluster rawan,  dan  4  kecamatan  masuk kedalam cluster sangat  rawan.  Hasil pengklasteran daerah rawan kriminalitas  di  Kabupaten  Karawang pada  2020  didapatkan cluster tidak rawan  sebanyak  22  kecamatan, cluster rawan sebanyak 4 kecamatan, dan cluster sangat  rawan sebanyak 4 kecamatan. 3. Evaluasi pemetaan tingkat
kriminalitas  di  Kabupaten  Karawang dengan  menerapkan  algoritma k- means dilakukan dengan menggunakan silhouette  coefficient
didapatkan  hasil  yang  sama  pada clustering 2019 dan 2020 yaitu masuk dalam  kategori medium  strucutre dengan interpretasi penempatan klaster yang wajar.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggoro,  J.  W.,  Awaluddin,  M.,  &
Nugraha,  A.  L.  (2019).  Zonasi Daerah Rawan Pencurian Kendaraan Bermotor (Curanmor) Di Kota Semarang Dengan Menggunakan Metode Cluster
Analysis. Jurnal  Geodesi  Undip,
8 (4), 225-234.
Dewi, S. M., Windarto, A. P., Damanik,
I.  S.,  &  Satria,  H.  (2019).  Analisa Metode K-Means pada Pengelompokan Kriminalitas Menurut Wilayah. Seminar Nasional Sains & Teknologi Informasi (SENSASI) , 620–625. Feblian,  D.,  &  Daihani,  D.  U.  (2017). Implementasi Model Crisp-Dm Untuk  Menentukan  Sales  Pipeline Pada  Pt  X. Jurnal  Teknik  Industri, 6 (1),
1–12. https://doi.org/10.25105/jti.v6i1.15 26 Hapsari, D. P. T., & Widodo, E. (2017). Pengelompokan Daerah Rawan
Kriminalitas di Indonesia Menggunakan  Analisis  K-Means Clustering.  Prosiding  SI  MaNIs (Seminar Nasional Integrasi Matematika Dan Nilai Islami) , 1(1), 147–153. http://conferences.uin- malang.ac.id/index.php/SIMANIS/ article/view/52 Huba. (2020, 25 Mei). www.pasundanekspres.co  diakses pada  03  November  2020,  dari https://www.pasundanekspres.co/op ini/karawang-no-1-kriminalitas-di- jabar-selama-pandemi Kamila,
I., Khairunnisa, U., & Mustakim, M. (2019). Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau. Jurnal  Ilmiah  Rekayasa  dan Manajemen  Sistem  Informasi,  5 (1), 119-125. Mang Raka. (2021, 4 Januari). radarkarawang.id.  diakses  pada  5 Desember 2020, dari
https://radarkarawang.id/metropolis /kejahatan-meningkat-selama- pandemi Mega  Nugraha.  (2020,  10  Mei). www.jabar.tribunnews.com. diakses pada  14  Oktober  2020,  dari https://jabar.tribunnews.com/2020/ 05/10/angka-kejahatan-di-jabar- saat-psbb-masih-masih-ribuan- karawang-tertinggi-lalu-kabupaten- bandung Paramartha, G. N. W., Ratnawati, D. E., &  Widodo,  A.  W.  (2017).  Analisis Perbandingan  Metode  K-Means Dengan Improved Semi-Supervised Analisis  Perbandingan  Metode  K- Means  Dengan  Improved  Semi- Supervised  K-Means  Pada  Data
Indeks Pembangunan Manusia (IPM). Jurnal Pengembangan
Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer,  1 (9),  813–824.  http://j- ptiik.ub.ac.id
Pramesti,  D.  F.,  Lahan,  Tanzil  Furqon,
M.,
& Dewi, C. (2017). Implementasi  Metode  K-Medoids Clustering  Untuk  Pengelompokan Data. Jurnal Pengembangan Teknologi  Informasi  Dan  Ilmu Komputer, 1 (9), 723–732. https://doi.org/10.1109/EUMC.200 8.4751704 Rostanawa, G. (2019). Hirarki Kebutuhan  Tokoh  Utama  dalam Novel  Pulang  dan  Laut  Bercerita Karya  Leila  S.  Chudori  (Kajian Psikologi Humanistik  Abraham Maslow). ELite Journal: International Journal of Education,
Language, and Literature, 1 (2).