## CLUSTERING PELANGGARAN LALU LINTAS PADA KENDARAAN BERMOTOR MENGGUNKAN ALGORITMA K-PROTOTYPE (STUDI KASUS: PENGADILAN NEGERI CIREBON)
Nilta Saniyah, Nana Suarna, Willy Prihartono Teknik Informatika, Stmik Ikmi Cirebon Jl. Perjuangan No.10B Kota Cirebon, Indonesia niltasaniyah8@gmail.com

## ABSTRAK
Fenomena  sering  terjadi  pelanggaran  lalu  lintas  yaitu  salah  satu    dari  problematika  yang  masih  banyak mengakibatkan permasalan di jalan raya, seperti kecelakaan lalu lintas dan kemacetan. Disebabkan dari tingginya kasus  pelanggaran  yaitu  minimnya  pengetahuan  serta  kesadaran  pengendara  kendaraan  khususnya  kendaraan bermotor bahkan ada beberapa pengguna juga abai dalam mematuhi peraturan lalu lintas dijalan raya. Pada daerah sektor lalu lintas di Cirebon masih cukup tinggi. Penelitian ini dilakukan  bertujuan untuk pengelompokkan dan analisis  data  pelanggaran  lalu  lintas  di  Pengadilan  Negeri  Cirebon  di  tahun  2022.  Metode  penelitian  ini menerapkan  algoritma K-Prototype untuk  memudahkan  dalam  mengetahui  jenis  pelanggaran  yang  sering  kali dilakukan  oleh  pengendara.  Algoritma K-prototype merupakan  salah  satu  metode  analisis  cluster  pada  data berukuran  besar  dengan  bertipe  campuran  yang  terdiri  data  numerik  dan  kategorikal.  penelitian  ini  akan menggunakan sebanyak 3 atribut yang terdiri dari jenis pelanggaran, denda dan pasal. Setelah data dikumpulkan dan dilakukan analisis kemudian dilakukan pra-pemrosesan data dengan melakukan melakukan pembersihan data yang tidak valid data yang tidak diperlukan. Selanjutnya data diproses dengan metode clustering menggunakan algoritma K-Prototype untuk pengelompokkan jenis pelanggaran dengan atribut yang digunakan tahap berikutnya dilakukan analisis dan interpretasi terhadap hasil dari klasterisasi yang dilakukan sehingga dapat mengetahui pola yang  terjadi.  Hasil  dari  penelitian  ini  terdapat  2  cluster  yang  terdiri  dari  C1  yaitu  pelanggaran  paling  sering dilakukan pada pasal 291 dan C2 yaitu pelanggaran yang jarang dilakukan pada pasal 280 dari pengujian yang optimal menggunakan elbow analysis didapatkan bahwa jumlah cluster yang optimal sebanyak 2 cluster.
Kata kunci : Clustering, Pelanggaran Lalu Lintas, K-Prototype, Elbow analysis

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi  adalah  salah  satu  unsur  penting dalam  sistem  kehidupan  masyarakat  dan  dapat menentukan  efektifitas  di  suatu  daerah.  Peningkatan jumlah  penduduk  memiliki  pengaruh  besar  terhadap lajunya  transportasi.  Transportasi  dan  mobilitas perpindahan  penduduk  menjadi  hal  yang  tidak  dapat dipisahkan.  Perpindahan  penduduk  dan  kegiatan ekonomi  yang  dilakukan  sangat  bergantung  pada sistem transportasi yang digunakan. Transportasi yaitu sarana penghubung atau yang menghubungkan antara daerah produksi dan pasar, atau seringkali menjembatani produsen dengan konsumen. Transportasi  atau  pengangkutan  dapat  didefinisikan sebagai  suatu  proses  pergerakan  atau  perpindahan orang atau barang dari suatu tempat ketempat lainnya dengan  menggunakan  suatu  teknik  atau  cara  tertentu untuk maksud dan tujuan tertentu.
Peningkatan  jumlah  penduduk  disertai  dengan peningkatan aktivitas penduduk menyebabkan meningkatnya kebutuhan akan kendaraan. Oleh karena itu terjadinya  banyak pelanggaran  lalu  lintas  menjadi salah  satu  bentuk  problematika  yang  masih  sering menimbulkan  permasalahan  dijalan  raya,  seperti kecelakaan  dijalan  raya  dan  kemacetan.  Penyebab tingginya  kasus  pelanggaran  lalu  lintas  adalah kurangnya pengetahuan dan kesadaran bahkan banyak juga pengguna kendaraan  yang abai dalam  mematuhi
peraturan  lalu  lintas.  Faktor  -faktor  yang  sering menyebabkan  pelanggaran  lalu  lintas  yaitu  manusia, kendaraan  dan  jalan  raya.  Masih  tingginya  kasus pelanggaran  lalu  lintas  di  Indonesia  salah  satunya  di kota  Kabupaten  Cirebon  memiliki  kasus  pelanggaran yang  masih  dikatakan  cukup  tinggi.  Oleh  karena  itu dapat  dilihat  pada  Pengadilan  Negeri  Cirebon  yang memiliki kasus pelanggaran yang tinggi. Dapat dilihat dari website resmi  milik  Pengadilan  Negeri  Cirebon 2021  pada  tiap  bulannya.  Pada  bulan  Januari  tidak terdapat pelanggara, bulan Februari 157, bulan Maret 308, bulan April 711, bulan Mei 346, bulan Juni 426, bulan  Juli  385,  bulan  Agustus  139,  bulan  September 1021, bulan Oktober 702, bulan November 575 bulan Desember  294  dan  jumlah  data  pelanggaran  pada tahun  2021  sebanyak  4.434  data  ini  terbilang  cukup tinggi.  Dari  data  tersebut  dapat  disimpulkan  bahwa jumlah  pelanggar  lalu  lintas  masih  relatif  tinggi. Dimana data-data pelanggaran tesebut belum dikelompokkan,  sehingga  belum  diketahui  jenis pelanggaran  apa  saja  yang  kerap  kali  dilanggar  oleh para pengendara.
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengembangkan  sebuah  solusi  berbasis  teknologi informasi  yang  dapat  memberikan  pemahaman  yang lebih mendalam mengenai tingginya kasus pelanggaran lalu lintas di Cirebon. Dengan menerapkan  algoritma K-Prototype pada  data
pelanggaran lalu lintas, penelitian ini bertujuan untuk menghasilkan  hasil  clustering  yang  akurat  dan informatif.  Hasil  analisis  data  ini  akan  memberikan informasi  yang  berguna  bagi  Pengadilan  Negeri Cirebon  dalam  menekan  tingginya  pelanggaran  lalu lintas. Adapun novelty atau kontribusinya adalah untuk mengoptimalisasi  peraturan  lalu  lintas  dan  menekan pelanggaran pada kendaraan bermotor.
Selain itu temuan penelitian ini dampaknya akan merambah ke teknologi untuk analisis pengolahan data pelanggaran. Pemanfaatan teknologi  informasi dalam mengevaluasi  dan  menganalisis  data  pelanggaran dapat  untuk  mengurangi  angka  pelanggaran  di Cirebon.  Dengan  demikian,  penelitian  ini  memiliki potensi  untuk  memberikan  kontribusi  nyata  terhadap masalah pelanggaran yang tinggi.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Pelanggaran Lalu Lintas
Pada  undang-  undang  No.  22  tahun  2009  pasal 265  tentang  pemeriksaan  kendaraan  bermotor  yang dijalankan  petugas  kepolisian  atau  penyidik  pegawai negeri  sipil  dibidang  lalu  lintas  dan  angkutan  jalan meliputi:  surat  izin  mengemudi,  surat  tanda  nomor kendaraan  bermotor,  surat  tanda  coba  kendaraan bermotor, fisik kendaraan bermotor, tanda bukti lulus uji  dan  daya  angkut  kendaraan.  Dalam  hal  ini  jika pengendara  tidak  sesuai  peraturan  maka  pada  pasal 267 ayat 1 “setiap pelanggaran dibidang lalu lintas dan angkutan  jalan  yang  dicek  menurut  pemeriksaaan cepat  dapat  dikenakan  pidana  denda  sesuai  dengan penetapan pengadilan” [1].

## 2.2. Algoritma K-Prototype
Algoritma ini ialah salah satu metode pengelompokkan  yang  berbasis  partisi.  Algoritma K- prototype adalah  ekspansi  di  antara  K- Means dan K- Modes untuk  mengatasi  clustering  pada  tipe  data campuran  numerik  dan  kategorikal. K-means cluster analysis merupakan metode analisis cluster non hirarki yang  dapat  digunakan  untuk  mempartisi  objek kedalam kelompok-kelompok berdasarkan pendekatan karakteristik,  sehingga  objek  yang  mempunyai karakteristik  yang  sama  dikelompokkan  dalam  satu cluster  yang  sama  dan  objek  yang mempunyai karakteristik  yang  berbeda  dikelompokkan  kedalam cluster lain [2].

## 2.3. Lalu Lintas
Lalu  lintas  ialah  undang-undang  No.  22  tahun 2009 yang mendefinisikan sebagai laju kendaraan dan orang  diruang  lalu  lintas  jalanan,  sedangkan  yang dimaksud  dengan  ruang  lalu  lintas  jalan  yaitu prasarana  yang  diperuntukan  bagi  Gerakan  pindah kendaraan, orang dan barang berupa jalan dan fasilitas mendukung.  Menurut  Djajoesman  yang  dimaksud secara  harfia  lalu  lintas  artian  sebagai  gerak(bolak balik) manusia atau barang dari satu tempat ke tempat yang  lain  dengan  menggunakan  sarana  jalan  umum [3].

## 2.4. Python
Python merupakan Bahasa pemograman interpreatif  multiguna  dengan  perancangan  yang terfokus  pada  skala  keterbacaan  kode. Python diakui sebagai  Bahasa  yang  mengkombinasikan  kapabilitas, kemampuan, dengan sintaksis kode yang sangat  jelas dan  kelengkapan  dengan  fungsionalitas  pustaka standar yang besar komprehensif. Pytho n bisa dibilang Bahasa  pemograman  dengan  tujuan  umum  yang dikembangkan  secara  khusus  untuk  membuat source code mudah dibaca. Python juga memiliki library yang lengkap  sehingga  memungkinkan programmer untuk membuat aplikasi yang mutakhir dengan menggunakan source code yang tampak sederhana [4].

## 2.5. Clustering
Clustering  ialah  proses  untuk  pengorganisasian kelompok data didalam berbagai kelompok-kelompok sedemikian  rupa  maka  objek-objek  yang  sama  akan menjadi satu cluster sedangkan objek-objek yang tidak sama  menjadi  anggota  cluster  yang  lain.  Disetiap cluster  berisikan  data  yang  sama.  Ukuran  kemiripan biasanya dihitung dengan jarak. Jarak pada satu cluster dibuat  sedekat  mungkin  dan  jarak  antar  cluster diusahakan  untuk  sejauh  mungkin.  Jadi  pada  satu cluster harus serupa dan dengan cluster yang lain [5].

## 3. METODE PENELITIAN
Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah    metode  pendekatan  kuantitatif  yang merupakan  jenis  penelitian  yang  menghasilkan penemuan-penemuan  yang dicapai(diperoleh) dengan prosedur-prosedur  statistic  atau  cara  lain  dari kuantitatif  [6],  oleh  karena  itu  ada  beberapa  tahapan dalam penelitian ini dengan melalui tahapan awal yaitu studi Pustaka dan literatur, pengumpulan data, evaluasi clustering, kesimpulan.

## 3.1. Teknik Pengumpulan Data
Teknik  pengumpulan  data  dalam  penelitian  ini yaitu  melalui  memanfatkan  jurnal,  buku  atau prosiding  dan  artikel  yang  relevan  sebagai  media untuk  bahan  referensi  pada  penelitian  ini  melalui penelusuran  literatur atau mengumpulkan data untuk mendapatkan  data  lain  yang  berhubungan  dengan penelitian ini, oleh sebab itu peneliti mengambil data sekunder dimana data tersebut didapatkan dari sumber yang  relevan  dan  resmi  yaitu  pada  website  resmi pengadilan  negeri  Cirebon  berupa  data  perkara pelanggaran  lalu  lintas  di  Cirebon  pada  tahun  2022. Berikut  data  pelanggaran  lalu  lintas  di  pengadilan negeri Cirebon.

## 3.1. Teknik Analisis Data
Teknik  analisis  data  dari  penelitian  ini menerapkan metode KDD ( Knowledge Discovery and in  Database) .  KDD  ialah terminology  computer science yang  mengacu  pada  proses  pencarian informasi  yang  berkaitan  dengan  ekstraksi  dan perhitungan  data-data  yang  ditelaah  dari  kumpulan
data digital dalam jumlah besar, seperti pada database atau dataset[5].
a. Selection data Diawal tahapan ini terdapat tahap selection adalah pemilihan  dan  penyeleksian  data  yang  akan digunakan.  dimana  penelitian  ini  hanya  memilih atribut  yang  memenuhi  tujuan  dari  penelitian  ini. Atribut  yang  akan  yaitu  jenis  pelanggaran,  denda dan bukti. Selanjutnya data yang akan di clustering sejumlah 2325 Data. b. Pre- processing Tahap processing ini dilakukan untuk membersihkan  data  yang  tidak  bisa  untuk memasuki  proses  data  mining,  seperti  data  dan missing  value .  Cara  untuk  memperbaiki  noise dapat melakukannya dengan cara yaitu penghapusan  data,  dengan  diisi  secara  manual, dibiarkan, dengan diisi dengan rata-rata parameter, atau dengan rata-rata kelas.
c. Transformation Tahap  ini  yaitu  melakukan  perubahan  data  yang memiliki  tipe  data  yang  di  awalnya  bisa  diolah secara  matematis  agar  menjadi  data  yang  dapat proses. Dengan tujuan untuk mencegah  data yang rusak dan  ketidakvalidan data, bentuk data dibagi menjadi beberapa kelompok dengan skala tertentu, dengan  tujuan  agar  variasi  data  pada  atribut tertentu menjadi sedikit.
d. Data mining Data mining merupakan suatu proses pengambilan atau  penelusuran  data  yang  belum  diketahui sebelumnya,  tetapi  bisa  dipahami  dan  bermanfaat dari database yang  besar  serta  digunakan  untuk mengambil suatu keputusan yang krusial [7].Pada tahap ini dilakukan clustering data pelanggaran lalu lintas  menggunakan  algoritma K-Prototype.  K- Protoype mempunyai keunggulan karena algoritma yang tidak terlalu kompleks dan mampu menangani  data  yang  besar  serta  lebih  baik dibandingkan  dengan  algoritma  yang  berbasis hierarki. Oleh karena  itu algoritma  ini  merupakan salah satu metode pengelompokkan yang berbasis partisi.  Algoritma K-prototype adalah  ekspansi antara K-Means dan K-Modes untuk  mengatasi clustering dengan tipe data campuran numerik dan kategorikal. K-means  cluster  analysis merupakan metode  analisis  cluster  non  hirarki  yang  dapat digunakan  untuk  mempartisi  objek  kedalam kelompok-kelompok berdasarkan pendekatan karakteristik,  sehingga  objek  yang  mempunyai karakteristik yang sama dikelompokkan dalam satu cluster  yang  sama  dan  objek  yang  mempunyai karakteristik yang berbeda dikelompokkan kedalam  cluster  lain.  Jika  perubahan  centeroid pada K-Means cluster analysis menggunakan rata- rata,  maka K-modes  cluster  analysis pada perubahan  centeroidnya  menggunaka  modus.  K- Modes  cluster  analysis  juga  sama  tahapan analisisnya  dengan K-means .  Perubahan  yang mendasar  terdapat  pada  pengukuran  kesamaan
( similarity measure ) antara objek dengan centeroid (prototype )-nya.
Berikut alur dari algoritma K-Prototype.
Proses  algoritma K-prototype diuraikan  sebagai berikut:
1. Menentukan k awal prototype yaitu 𝑍 1 , 𝑍 2 … 𝑍 𝑘 sebagai  pusat  cluster  di  masing- masing cluster.
2. Menghitung  jarak  objek  pada  dataset  terhadap pusat  cluster  awal  dengan  menggunakan persamaan.
𝑑(𝑋 𝑗 , 𝑍 𝑖 =   (∑(𝑋 𝑗𝑙 𝑟 𝑚 𝑟 𝑙=1 − 𝑍 𝑖𝑙 𝑟 ) 2 + 𝑌 𝑖 ∑ 𝛿(𝑋 𝑗𝑙 𝑐 𝑚 𝑐 𝑙=𝑙+1 , 𝑍 𝑖𝑙 𝑐 )) 1 2
3. Mengalokasikan  setiap  objek  kedalam  cluster yang memiliki jarak terdekat dengan pusat cluster awal.
4. Menentukan  pusat  cluster  baru  untuk  masing- masing  cluster  yang  telah  dialokasikan  lalu lakukan  realokasi  pada  semua  objek  jika  titik pusat  terjadi  perubahan  maka  proses  akan berhenti.  Proses  in  ikan  terus  dilakukan  sampai tidak  ada  lagi  perubahan  prototype  atau  sampai kriteria stopping terpenuhi.
Dissimilarity : 𝛿(𝑥 𝑗 , 𝑦 𝑗 ) { (𝑥 𝑗 = 𝑦 𝑗 )0 (𝑥 𝑗 ≠ 𝑦 𝑗 )1
Euclidean  distance (x,y)  = ∑ (𝑥 𝑗 − 𝑝 𝑗=1 𝑦 𝑗 ) 2
Hamming distance
𝑑(𝑥, 𝑦) = 1 𝑛 ∑ |𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 | 𝑛 𝑖=1
5. Menghitung  jarak  objek  pada  dataset  terhadap pusat  cluster  baru,  dengan  menggunakan persamaan seperti langkah 2.
6. Mengalokasikan  setiap  objek  ke  dalam  cluster yang memiliki jarak terdekat dengan pusat cluster baru.
7. Mengulangi langkah 2 sampai 6 hingga tidak ada lagi  perpindahan  objek  atau  anggota  masing- masing cluster tetap.
e. Interpretation dan Evaluation Pada  tahap interpretation yaitu  proses  untuk menganalisis
pengklusteran menggunakan algoritma  K-Prototype  dengan  menggunakan metode Elbow analisis. Metode Elbow merupakan metode  yang  digunakan  untuk  menghasilkan informasi  dalam  menentukan  jumlah  cluster terbaik  dengan  cara  melihat  persentase  hasil perbandingan  antara  jumlah  cluster  yang  akan membentuk siku pada suatu titik, jika nilai cluster pertama dan nilai cluster kedua memeberikan sudut dalam  grafik  dan  nilainya  mengalami  penurunan besar  maka  jumlah  cluster  tersebut  tepat.  Yang menggunakan perbandingannya dengan menghitung Sum of Square Error (SEE) nilai dari masing-masing  cluster[8].  Untuk  mendapatkan perbandingannya  adalah  dengan  menghitung  SSE ( Sum  of  Square  Error )  dari  masing-masing  nilai cluster.  Karena  semakin  besar  jumlah  cluster  k maka  nilai  SSE  akan  semakin  kecil.  untuk mengukur  titik  data  dalam  suatu  cluster  dengan pusatnya  menggunakan  metrik  SSE  ( Sum  Of Squared Erros ) berikut ini:
1. Inisialisasi awal nilai k.
2. Menaikan  nilai  k  sampai  jumlah  cluster  yang ditentukan.
3. Menghitung nilai SSE dari setiap k.
𝑆𝑆𝐸  =   ∑ ∑ ‖𝑋 𝑖 − 𝐶 𝑘 ‖ 2 2 𝑥 𝑖 ∈𝑠 𝑘 𝑘 𝑘=1 k : jumlah cluster yang digunakan pada algoritma K-prototype 𝑋 𝑖 : nilai atribut dari data ke- i 𝐶 𝑘 : jumlah cluster i pada cluster ke- k
4. Melakukan  perhitungan  SSE  sampai  k  yang ditentukan.
5. menganalisis hasil SSE yang nilai k-nya turun secara signifikan.
6. Menetapkan nilai cluster dilihat dari hasil SSE yang nilai k-nya turun secara signifikan.
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil penelitian ini menjelasan tentang
penerapan  algoritma K-Prototype berdasarkan  data pelanggaran lalu lintas yang diperoleh dari pengadilan negeri  Cirebon.  Proses  pengelompokkan  yang dilakukan menggunakan Python pada Google Collab . Hasil penelitian ini bertujuan untuk menyajikan fakta- fakta yang ditemukan dari data tersebut, memberikan informasi tentang temuan yang sebenarnya

## Data Selection
Read data serta head, read data dapat diterapkan untuk  memasukkan  data  dengan  bentuk CSV atau dengan  bentuk  yang  lain.  Sedangkan library  head diterapkan  untuk  menunjukkan  data  dari CSV yang sudah diimport, dan library head juga dapat melihat 5 baris pertama dari data frame  . berikut tampilan dari hasil read data ditunjukkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Read Data
Selanjutnya setelah read data, langkah berikutnya adalah  melakukan  seleksi  data  yang  akan  digunakan pada  proses  pengolahan  bertujuan  untuk  memastikan data  yang  digunakan  tidak  terdapat  kesalahan  data selanjutnya  proses  menghilangkan  atribut  yang  tidak digunakan  dalam  pengolahan  data  yaitu  nomor perkara,  plat  dan  nama  pelanggar  dengan  perintah df.drop() yaitu  perintah  untuk  manghapus  baris  atau kolom  tertentu  dengan  menentukan  sumbu  kolom ataupun sumbu baris yang ditunjukan pada gambar 2

## Gambar  2. Drop Data

## 4.1. Data Preprocessing
validasi  data  missing  value  tersebut  bertujuan untuk  dapat  menampilkan  apakah  masih  terdapat missing  value  pada  data.  Pada  gambar  3  yang menghasilkan tidak adanya perubahan data dan masih tetap  sama  berjumlah  2325  data  tahun  2022, dikarenakan  data  yang  digunakan  merupakan  data lengkap  tidak  ada  data  kosong,  data  ganda  ataupun missing.

## Gambar 3. Missing Value

## 4.2. Data transformasi
Standarisasi  atau  normalisasi  adalah  salah  satu teknik  persiapan  data  yang  paling  sering  digunakan untuk membantu mengubah nilai kolom numerik pada dataset  untuk  menggunakan  skala  umum  sehingga atribut berada dalam rentang yang lebih kecil, seperti - 1  hingga  1  ataupun  0  hingga  1.  Normalisasi  pada penelitian ini menggunakan fungsi minMax_normalize atau  disebut  dengan linear  normalization yang digunakan  untuk  mempertahankan  bentuk  data distribusi  dan  nilai  pasti  dari  data  minimum  dan maksimum. Setelah di standarisasi atau dinormalisasi data  pada  atribut  pada  denda  akan  berubah  sesuai dengan  normalisasi  yang  dilakukan.  Kemudian tampilan  hasil  dari  normalisasi  data  dapat  dilakukan dengan perintah df() atau yang dimaksud tampilan dari Dataframe  Proses  standarisasi  dari  data  numerikal dapat dilihat pada gambar 4.

## Gambar 4. transformasi data

## 4.3. Data Mining
Data  mining  merupakan  suatu  proses  menggali sekumpulan  data  dan  mengubah  data  dalam  bentuk informasi yang bermanfaat. Data mining juga memiliki beberapa  teknik  yang  sering  digunakan  oleh  peneliti, diamtaranya clustering, classification, association dan yang  lainnya  [9].  Setelah  proses  preprocessing  untuk standarisi  nilai  numerikal  dapat  dilakukannya  proses pengolahan data atau training data merupakan bagian dari kumpulan dataset yang disediakan untuk menjadi bahan  pembelajaran  model  dan  dapat  menentukan cluster yang  diinginkan  sehingga  mendapatkan informasi  terbaru.  Pada  proses  training  dapat  dapat menggunakan perintah model=KPrototype(n_cluster=2,verbose=2_,max_ite r=10) yang bermaksud menentukan model k-prototype dengan  jumlah  2  kluster  dengan  jumlah  iterasi  atau baisa  disebut  eksekusi  berulang  yang  dilakukan sebanyak  10  setelah  perintah  iterasi  yaitu  perintah untuk  pengelompokkan  kluster  menggunakan  data array dan data kategorikal. Gambar 5 memperlihatkan
perintah yang digunakan pada proses pengolahan data, seperti  yang  telah  ditentukan  pada  penelitian  ini menggunakan 2 kluster.
Gambar 5. training data
Setelah training data,  proses  selanjutnya  yaitu array.  Array yang  merupakan  tipe  data  terstruktur dalam  pemrograman  dan  variabel  yang  menyimpan lebih dari 1 buah data yang memiliki sifat atau tipe data yang  sama.  Dapat  dikatakan  juga  bahwa  array merupakan kumpulan dari data tunggal yang dijadikan dalam  1  variabel.  array  juga  dapat  memungkinkan untuk menyimpan data maupun referensi objek dalam jumlah  terindeks  dan  dalam  jumlah  banyak.  Berikut tampilan  dari  hasil  training  data array ditunjukkan pada gambar 6.
Gambar 6. Hasil cluster
Kemudian  proses  selanjutnya  yaitu  menentukan centroid.  Centroid  merupakan  titik  pusat cluster jumlah  centroid  identic  dengan  jumlah  cluster. Penentuan  centroid  awal  ditentukan  secara  melalui titik pusat centroid baru yang dilakukan dengan proses berulang atau dapat  dilakukan dengan perintah untuk melihat Centroid dapat  menggunakan  perintah print(model.cluster_centroid_). Berikut tampilan  dari cluster centroid terdapat pada gambar 7.
Gambar  7. Centroid
Selanjutnya data yang telah diolah dikelompokkan  dengan  menambah  atribut  baru  yaitu atribut  member  untuk  mempermudah  dalam  proses menganalisis  data,  dengan  menggunakan  printah cluster_dict atau  kluster  terbaru  dan  perintah cluster_dict.append(c) yaitu  penambahan  nilai  array kedalam  kluster  yang  sudah  ditentukan  ditunjukkan pada gambar 8.
Gambar 8. pengelompokkan data
Pada  proses akhir  adalah  ditampilkan  data  yang sudah  diolah  serta  tampilan  pengelompokkan  kluster di  data  pelanggaran  lalu  lintas.  Data  yang  diolah dengan tools  python yaitu  sebanyak  2325,  3  atribut serta menggunakan 2 cluster. Hasil kluster ditunjukkan pada gambar 9.

## Gambar 9. Hasil cluster

## 4.4. Interpretation dan Evaluation
Pada  proses  selanjutnya  evaluasi  dan  analisis hasil  cluster  dengan  menampilkan  tabel  pada  setiap cluster  seperti  ditampilkan  pada  gambar  10  untuk cluster 1 itu diisi dengan pasal 291  yaitu pengendara kendaraan  bermotor  tidak  menggunakan  helm. Kemudian pada gambar 11 tampilan dari data cluster 2 yang  diisi  dengan  pasal  280  yaitu  pengemudi kendaraan bermotor tidak menggunakan tanda nomor kendaraan(plat).
Gambar 10. Kluster 1

## Gambar 11. Kluster 2
Selanjutnya  implementasi  metode Elbow dalam penentuan cluster  optimal berdasarkan. Yang menggunakan  perbandingannya  dengan  perhitungan Sum  of  Square  Error  (SEE) nilai  dari  setiap  cluster. Proses  ini  dilakukan  dengan  menerapkan Python di Google  Collab .  Dan  penelitian  ini  juga  menjelaskan jarak  antar  titik  pusat  cluster  dengan  menerapkan Euclidean Distance yaitu jarak antar titik pusat cluster yang  bertipe numerikal dan Hamming Distance yaitu jarak antar pusat titik yang bertipe kategorikal.
Metode Elbow yaitu  metode  yang  diterapkan untuk  menghasilkan  informasi  dalam  mencakup jumlah  cluster  optimal  dengan  cara  melihat  rata-rata hasil  perbandingan  antara  jumlah  cluster  yang  akan terbentuk siku di satu titik, jika nilai cluster 1 dan nilai cluster ke  2  memberikan  sudut  pada  grafik  dan terjadinya penurunan besar pada nilainya maka jumlah cluster  tersebut  adalah  tepat.  Dapat    menggunakan perbandingan  dengan  perhitungan Sum  of  Square Error  (SEE) nilai  pada  setiap cluster [10].  Berikut proses elbow analisis ditampilkan pada Gambar 12.

## Gambar 12. Metode elbow
Penentuan  jumlah  kluster  dilakukan  secara berurutan  dimulai  dari  jumlah  kluster  sebanyak  1 hingga  5  cluster.  Dari  hasil  pengolahan  data menggunakan  analisis  elbow  menghasilkan  cluster optimal sebanyak 2 cluster yang terdiri dari C1 pasal yang  penggaran  paling  tinggi  yaitu  pasal  291,  C2 jarang dilakukan pelanggaran yaitu pasal 280.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  temuan  dari analisis dan penelitian pada  data  pelanggaran  lalu  lintas  pada  Pengadilan Negeri Cirebon yang sudah dilakukan bisa disimpulkan  yaitu  pengelompokkan  pelanggaran  lalu lintas  pada  pengadilan  negeri  Cirebon  menggunakan teknik  algoritma K-Prototype yang  dapat  di implementasikan untuk pengelompokkan data pelanggaran  lalu  lintas  pada  Pengadilan  Negeri Cirebon sangat efisien dikarenakan yang memiliki data campuran,  Dengan  dibuktikan  pada  hasil  pengolahan data  diatas  menghasilkan  cluster  sebanyak  2  cluster yang  terdiri  dari  C1  pelanggaran  paling  tinggi  yaitu pasal  291,  C2  pelanggaran  paling  tinggi  yaitu  pasal 280. Dibuktikan dengan pemilihan kluster terbaik pada metode elbow pada gambar 4.21 merupakan penentuan jumlah kluster dilakukan secara berurutan dimulai dari kluster  sebanyak  1  hingga  5  kluster.  Dari  hasil pengolahan  data  digunakan  analisis  elbow  dapat menghasilkan  kluster  optimal  adalah  2  cluster. Kesimpulan  penelitian  yang  telah  dilakukan,  peneliti menyadari bahwa  terdapat  kekurangan  dalam penelitian  yang  dilakukan.  Hal  ini  terkait  dengan batasan  waktu,  keterbatasan  pengetahuan,  dan  juga keterbatasan  dalam  ruang  lingkup  topik  penelitian. Untuk  mengatasi  kekurangan  ini  dan  meningkatkan kesempurnaan  penelitian,  sejumlah  saran  dapat diberikan adalah penelitian ini sebatas penerapan pada algoritma K-Prototype diharapkan  pada  penelitian selanjutnya dapat dikembangkan dan diimplementasikan  kedalam  Sistem  Informasi  agar lebih  efisien  secara  waktu,  serta  ada  penelitian  ini penulis  menggunakan  3  atribut  yaitu  2  atribut numerikal dan 1 atribut kategorikal  yang diiharapkan pada  penelitian  selanjutnya  atribut  yang  digunakan lebih  banyak  dibandingkan  dengan  atribut  yang penulis gunakan pada penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  RI,  “UU  No.22  Tahun  2009  Peraturan Presiden Republik Indonesia,” Demogr. Res. , pp. 4–7, 2009.
[2]  R.  Wijayati,  D.  Retno,  and  S.  Saputro, “Clustering  Data  Campuran  Numerik  Dan
Kategorik Menggunakan Algoritme K-
Prototype,” vol. 6, pp. 702–706, 2023.
[3]  Sunaryo, M. Fakih, R. Syamsiar, and Kasmawati, “Peningkatan  Kesadaran  Hukum  Masyarakat Terhadap  Mewujudkan  Terciptanya  Tertib,” Sakai  Sambayan ,  vol.  4,  no.  2,  pp.  156–164, 2020, [Online]. Available: http://jss.lppm.unila.ac.id/index.php/ojs/article/v iew/186/153
[4]  Muhammad  Al  Faruqi,  “Pemrograman  Phyton Pada Citra Digital,” Unikom , pp. 12–26, 2021.
[5]  T.  Tendean  and  W.  Purba,  “Analisis  Cluster Provinsi Indonesia Berdasarkan Produksi Bahan Pangan  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J. Sains dan Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 5–11, 2020.
[6]  R. B. Pratama, “Metodologi Penelitian,” Angew. Chemie  Int.  Ed.  6(11),  951–952. ,  pp.  28–55, 2019.
[7]  Library  Binus, “Bab 2  landasan teori,” Apl. dan Anal. Lit. Fasilkom UI , pp. 4–25, 2006.
[8]  M.  R.  Koni,  I.  Djakaria,  and  N.  I.  Yahya, “Pengelompokkan  Kabupaten/Kota  Provinsi Jawa Timur Berdasarkan Indikator Kesejahteraan Rakyat  Menggunakan  Metode  Elbow  dan Algoritma  K-Prototype,” Estimasi  J.  Stat.  Its Appl. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  10–19,  2023,  doi: 10.20956/ejsa.vi.24837.
[9]  E.  Elisawati,  D.  Wahyuni,  and  A.  Arianto, “Analisa  Clustering  Pada  Data  Pelanggaran Lalulintas Di Pengadilan Negeri Dumai Dengan Menggunakan Metode K-Means,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 4, no. 2, p. 1, 2019, doi: 10.14421/jiska.2019.42-01.
[10]  D.  A.  I.  C.  Dewi  and  D.  A.  K.  Pramita, “Comparative Analysis of Elbow and Silhouette Methods On K-Medoids Clustering Algorithm in Balinese Craft Production Grouping,” Matrix J. , vol. 9, no. 3, pp. 102–109, 2019.
[11]  D.  H.  Murti,  N.  Suciati,  and  D.  J.  Nanjaya, “Clustering Data Non-Numerik Dengan Pendekatan  Algoritma  K-Means  Dan  Hamming Distance Studi Kasus Biro Jodoh,” JUTI J. Ilm. Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  p.  46,  2005,  doi: 10.12962/j24068535.v4i1.a245.