## Clustering Pecandu Narkoba Menggunakan Algoritma K-Means Clustering
Ikhlasul Amal * , Raissa Amanda Putri
Fakultas Sains dan Teknologi, Ilmu Komputer, Universitas Islam Negeri Sumatera Utara, Medan, Indonesia Email: 1,* amalikhlasul25@gmail.com, 2 raissa.ap@uinsu.ac.id Email Penulis Korespondensi: amalikhlasul25@gmail.com Submitted: 19/11/2023; Accepted: 30/12/2023; Published: 30/12/2023
Abstrak –Dengan  semakin  majunya  teknologi  di  era  globalisasi,  masyarakat  luas  semakin  mudah  melakukan  transaksi (narkoba). Untuk itu, pemerintah terus berupaya memutus rantai penyebaran narkoba di masyarakat Indonesia melalui berbagai media, mulai dari undangan lisan, spanduk, poster, video dan foto yang dipajang di sekolah, pemerintahan, bahkan di tempat umum.  Penyalahgunaan  narkoba  dan  obat-obatan  berbahaya  (narkotika)  di  Indonesia  akhir-akhir  ini  telah  menjadi permasalahan yang sulit dan telah mencapai kondisi yang meresahkan hingga menjadi isu publik, Agar lebih mempermudah BNN  dalam  melakukan  monitoring  dan  penyuluhan  ke  wilayah-wilayah  yang  banyak  terdapat  pecandu  narkoba,  maka diperlukan data clustering pecandu narkoba di kota Medan. Untuk menyelesaikan masalah tersebut dapat diselesaikan dengan cara melakukan clustering pecandu narkoba di kota Medan menggunakan Algoritma K-Means Clustering. Data yang digunakan berasal dari BNN Provinsi Sumatera utara, data sekunder yang diperoleh yaitu pecandu narkoba di Kota Medan pada tahun 2020-2023, Tujuan dari clustering data pecandu narkoba di kota medan adalah untuk mengetahui daerah yang menjadi tingkat pecandu narkoba sangat tinggi, tinggi, rendah dan sangat rendah. Penelitian ini mendapatkan hasil terdapat 2 Kecamatan yang termasuk ke dalam wilayah tingkat pecandu narkoba tertinggi, 7 Kecamatan yang termasuk ke dalam wilayah tingkat pecandu tinggi, 7  Kecataman  yang termasuk  kedalam  wilayah tingkat pecandu  narkoba rendah,  dan 5  kecamatan  yang  termasuk ke dalam wilayah tingkat pecandu sangat rendah.
Kata Kunci: Narkoba; Clustering; RapidMiner; Kecamatan; K-Means
Abstract– With the rise of increasingly sophisticated technology in this time of globalization, it is exceptionally simple for the more extensive local area to manage exchanges (drugs). For this reason, the government is constantly trying to stop the spread of drugs among Indonesian people by using any media, ranging from verbal invitations, banners, posters, videos and photos displayed in schools, government and public places. The maltreatment of opiates and perilous medications (drugs) in Indonesia as of late has turned into a difficult issue and has arrived at a condition of concern with the goal that it has turned into a public issue.In order to make it easier for BNN to conduct monitoring and counseling to areas where there are many drug addicts, it is necessary to cluster data on drug addicts in Medan city. To solve the problem, it can be solved by clustering drug addicts in Medan city using the K-Means Clustering Algorithm. The data used comes from the BNN of North Sumatra Province, the data used is data on drug addicts in Medan City in 2020-2023. The purpose of clustering drug addict data in Medan city is to find out areas that are very high, high, low and very low levels of drug addicts.This study found that there are 2 sub-districts with the  highest  level  of  drug  addiction,  7  sub-districts  with  a  high  level  of  addiction,  7  sub-districts  with  a  low  level  of  drug addiction, and 5 sub-districts with a lowest level of addiction.
Keywords : Drugs; Clustering; RapidMiner; Subdistrict; K-Means

## 1. PENDAHULUAN
Dengan  semakin  majunya  teknologi  di  era  globalisasi,  masyarakat  luas  semakin  mudah  melakukan  transaksi (narkoba)[1]. Untuk itu, pemerintah terus berupaya memutus rantai penyebaran narkoba di masyarakat Indonesia melalui  berbagai  media,  mulai  dari  undangan  lisan,  spanduk,  poster,  video  dan  foto  yang  dipajang  di  sekolah, pemerintahan, bahkan di tempat umum[2]. Penyalahgunaan opiat dan obat-obatan berbahaya (opiat) di Indonesia belakangan ini menjadi permasalahan yang sulit dan telah mencapai kondisi yang meresahkan sehingga menjadi isu  publik[3].  Korban  yang  selamat  dari  perdagangan  narkoba  telah  melampaui  batas  lapisan  sosial,  usia  dan orientasi.  Penyakit  ini  tidak  hanya  menyebar  ke  wilayah  metropolitan  tetapi  juga  ke  wilayah  pedesaan  dan melampaui batas-batas publik yang telah membawa dampak yang sangat negatif bagi masyarakat, masyarakat dan negara, khususnya generasi muda. Hal ini mungkin merupakan risiko yang jauh lebih serius terhadap kehidupan dan  keuntungan  sosial  negara  yang  pada  akhirnya  dapat  merusak  kekuatan  publik[4].  Provinsi  Sumatera  Utara khususnya  wilayah  Medan  merupakan  daerah  yang  banyak  terdapat  jumlah  kasus  penyalahgunaan  narkotika, bahkan di Kota Medan terdapat banyak kampung narkoba, dan banyak anak dibawah umur di Medan yang menjadi pengguna  narkoba.  Diperkirakan  200  hingga  300.000  anak  di  Medan  adalah  pengguna  narkoba  menurut  data Pemprov Sumatera Utara. Oleh karena itu di Kota Medan sangat pesat perkembangan pecandu narkotika dan dari berbagai tingkatan usia, mulai dari kanak-kanak sampai lanjut usia[5]. Berdasarkan data dari diskominfo sumut, sekitar 1,5 juta dari 14 juta penduduk Sumatera Utara (Sumut) menjadi pemakai narkoba, selain itu, dari tindak lanjut yang dilakukan oleh BNN Sumut, peredaran opiat yang meluas terlacak di 33 rezim dan komunitas perkotaan di Sumut, dan Medan adalah wilayah dengan situasi paling tinggi dimana banyak sekali orang yang ditangkap oleh BNN dan polisi.
BNN  Provinsi  Sumatera  Utara  adalah  suatu  lembaga  pemerintahan  non  kementerian  yang  bertugas  di bawah  dan  bertanggung  jawab  kepada  presiden  di  setiap  daerah  dan  daerah  atau  kota.  Tugas  BNN  adalah melaksanakan perintah badan publik dalam mencegah dan mengendalikan banyaknya peredaran psikotropika, obat
pencetus,  dan  zat  pembentuk  kebiasaan  lainnya  yang  melanggar  hukum,  kecuali  subjek  pembentuk  kebiasaan seperti tembakau dan minuman keras.[6], Badan Narkotika Nasional kini mengalami kendala dalam pengecekan pendistribusian obat-obatan di wilayah Medan, sehingga dalam menjalankan upaya BNN, BNN rutin mendapatkan kesulitan dan masalah di wilayah perencanaan karena rentan akan salah target atau sasaran di wilayah yang tidak terdapat klien pengobatan. Kondisi geografis Indonesia yang terletak di antara dua daratan dan dua lautan serta memiliki banyak pulau dengan pelabuhan udara dan lautan, besar dan kecil,  dan  juga garis pantai terpanjang di empat jagat raya, merupakan tempat yang tepat untuk mobilisasi dan pengangkutan obat-obatan. Penyalahgunaan obat penenang di Medan saat ini sangat marak karena pesatnya perkembangan ilmu pengetahuan dan kemajuan.[7].
Permasalahan  yang  terjadi  pada  saat  memonitoring  dan  penyuluhan  penyebaran  narkoba  yang  ada  di wilayah kota Medan adalah masih belum adanya data yang valid untuk mengelompokkan data pecandu narkoba berdasarkan kecamatan di kota Medan, oleh karena itu BNN masih sering mengalami kendala dan kesulitan. Agar lebih mempermudah BNN dalam melakukan monitoring dan penyuluhan maka diperlukan data clustering pecandu narkoba di kota Medan. Untuk mengurangi tingkat pecandu narkoba di kota Medan dan untuk dapat mempermudah BNN  melakukan  penyuluhan  dapat  diselesaikan  dengan  cara  melakukan  clustering  pecandu  narkoba  di  kota Medan menggunakan Algoritma K-Means Clustering.
Peneliti  melakukan  literatur  terhadap  penelitian-penelitian  terdahulu  yang  masih  relevan  terhadap permasalahan  dalam  penelitian  ini.  Adapun  penelitian  terdahulu  diantaranya  yaitu:  Menurut  penelitian  yang dilakukan oleh Hotma Dame Tampubolon, Suhada, dkk, 2021, mengenai penerapan Algoritma K- Means dan K- Medoids  Clustering  yang  mana  dalam  penelitian  ini  berhasil  mengelompokkan  Provinsi  yang  memiliki  tingkat kejahatan tinggi dan tingkat kriminalitas rendah, Penelitian  ini  menggunakan  metode K-Means dan K-Medoids Clustering[8].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Yunita  Ratna  Sari,  Arby  Sudewa,  dkk,  2020  dengan  judul “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clutering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan RapidMiner” Kajian  ini  mengelompokkan  tingkat  kebutuhan  di  daerah/perkotaan  di  wilayah  Banten  mengingat  rata-rata lamanya  waktu  bimbingan  belajar  di  daerah/masyarakat  perkotaan  di  wilayah  Banten,  rata-rata  perubahan konsumsi  per  kapita  per  daerah/masyarakat  perkotaan  di  wilayah  Banten.  Wilayah  Banten,  jumlah  penduduk miskin  pada  umumnya  menurut  wilayah/wilayah  perkotaan  di  wilayah  Banten,  Peneliatian  ini  menggunakan metode K-Means Clustering [9]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Evaristus Didik Madyatmadja, Muhammad Nuha  Ridho,  dkk,  2022  yang  berjudul  “Penerapan  Visualisasi  Data  Terhadap  Klasifikasi  Tindak  Kriminal  di Indonesia”  Penelitian  ini  mengklasifikasikan  tindak  kriminal  berdasarkan  jenis  tindak  kriminal  yang  terjadi  di setiap  daerah  sesuai  data  yang  ada[10].  Pada  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Gustientiedina,  M.Hasmil  Adiya, Yenny Desnelita, 2019 yang berjudul “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan Pada RSUD  Pekanbaru”  Penelitian  ini  mengelompokkan  permintaan  obat  setiap  tahun  kurang  dari  18000  buah[11]. Pada penelitian yang dilakukan oleh Zulfa Nabila, Auliya Rahman Isnain, dkk 2021 yang berjudul “Analisis Data Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi  Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means”  Penelitian  ini mengelompokkan kasus Covid-19 di Provinsi Lampung pada akhir bulan Maret 2020 sampai dengan Maret 2021 menggunakan  metode  K-Means[12].  Pada  penelitian  terdahulu  yang  membedakan  dengan  penelitian  saat  ini adalah objek dan masalah yang berbeda. Pada penelitian ini dilakukan pengelompokan pecandu narkoba di Kota Medan berdasarkan tingkat pecandu sangat rendah, rendah, tinggi, sangat tinggi.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan teknik kuantitatif, yaitu teknik studi menggunakan data jumlah besar. Dari awal proses penghimpunan data hingga interpretasinya. Penelitian kuantitatif merupakan penelitian yang terorganisasi, terarah dan sistematis[13]. Pada penelitian ini data bersumber dari BNN Provinsi Sumatera Utara yang mana data yang diambil adalah data pecandu narkoba & jenis narkotika yang digunakan para pecandu dalam kurun waktu tahun 2020- 2023. Prosedur kerja yang dilakukan pada penelitian ini dilakukan dengan melalui alur sebagai berikut:

## 2.1 Tahapan Penelitian
1. Pengumpulan data
Tahapan  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  adalah  proses  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  dan pemilihan data sesuai dengan kebutuhan untuk diteliti.
2. Data Cleansing
Data cleansing, atau disebut pemurnian informasi, adalah tahap di mana informasi yang kurang, mengandung kesalahan, dan bertentangan dikeluarkan dari kumpulan informasi, dengan tujuan agar informasi bersih yang signifikan dapat digunakan untuk kembali ke penemuan pengetahuan (discovery knowledge)[14].
3. Transformasi data dengan K-Means Clustering
Transformasi data dengan K-Means Clustering merupakan teknik yang dilakukan untuk merubah bentuk data dari  data  informasi  menjadi  data  kategorial.  Untuk  menentukan  kelas  tingkat  pecandu  narkoba  data  yang didapat akan di kategorikan berdasarkan kelas tingkat pecandu yakni, sangat tinggi, tinggi, rendah dan sangat rendah.
4. Visualisasi Data
Tahap selanjutnya pada penelitian ini adalah membuat visualisasi data. Data yang divisualisasikan adalah data Pecandu Narkoba berdasarkan tingkat Pecandu berdasarkan kurun waktu 4 tahun terakhir.
5. Kesimpulan
Tahap akhir dari penelitian ini adalah menarik kesimpulan dari hasil clustering data pecandu narkoba di kota Medan pada tahun 2020-2023.

## 2.2 Clustering
Clustering adalah proses membagi sekumpulan objek data menjadi subset yang disebut cluster. Objek-objek pada suatu  cluster  mempunyai  karakteristik  yang  serupa  satu  sama  lain  dan  berbeda  dengan  cluster  lainnya. Pembagiannya  tidak  dilakukan  secara  fisik,  namun  menggunakan  perhitungan  pengelompokan.  Maka  dari  itu, pengelompokan berguna dan memungkinkan Anda menemukan kelompok yang tidak jelas dalam informasi Anda. Bunching umumnya digunakan dalam berbagai aplikasi, misalnya pengetahuan bisnis, pengenalan desain gambar, pencarian web, ilmu kehidupan, dan keamanan. Dalam pengetahuan bisnis, pengelompokan memungkinkan Anda memilah klien yang berbeda ke dalam kelompok yang juga berbeda [15]

## 2.3 Algoritma K-Means
Algoritma K-Means Bunching adalah strategi pengumpulan informasi yang tidak terlalu sulit untuk dilakukan atau sederhana untuk dijalankan. Aliran siklus dari perhitungan ini adalah dengan membagi atau memisahkan berbagai informasi ke dalam kelompok K yang kemudian, pada titik tersebut, menghitung kembali normalnya untuk tempat- tempat pada penekanan berikut.[16]. Tahapan dalam algoritma K-means clustering adalah[17]:
1. Jumlah kelompok ditentukan terlebih dahulu
2. Data dikategorikan ke dalam kelompok secara tidak berurutan atau acak
3. Menghitung median dari kelompok (centroid/rata-rata) pada setiap kelompok menggunakan rumus Euclidean Distance yaitu:
D(i,j) = √( 𝑋 1 𝑖 − 𝑌 1 𝑗 ) 2 + ( 𝑋 2 𝑖 − 𝑌 2 𝑗 ) 2 + ⋯ +  ( 𝑋 𝑘𝑖 − 𝑌 𝑘𝑗 ) 2 (1)
Dimana D (i,j) = Jarak data ke I ke pusat cluster j
Xki     = Data ke i pada atribut data ke k
Xkj     = Titik pusat ke j pada atribut ke k[18]
4. Mengkategorikan masing-masing data ke centroid/rata-rata yang paling mendekati menggunakan rumus mean yaitu:
X = ∑ x n (2)
5. Kembali ke Langkah 3, jika masih ditemukan data yang tidak tetap pada kelompok atau berpindah, atau jika terdapat perubahan nilai centroid.

## 2.4 RapidMiner
Merupakan  instrumen  penghitungan  faktual  yang  dibuat  dan  diterapkan  secara  efektif  pada  berbagai  informasi untuk memeriksa dan menyaring interaksi. Proyek RapidMiner dimulai pada tahun 2001 oleh Ralf Klinkenberg, Ingo Mierswa, dan Simon Fischer dalam Pertemuan Penalaran Buatan Katharina Morik di Dortmund College of Innovation. RapidMiner adalah perangkat penambangan  informasi  yang digunakan untuk  membedah data yang masuk ke web. Ini dimanfaatkan untuk penelitian, pengajaran, pembuatan prototipe cepat, software peningkatan, dan  aplikasi  modern.  Aplikasi  ini  berlisensi  Open  Source,  yang  mencakup  pembersihan  informasi,  perubahan informasi, kemajuan, persetujuan, dan representasi[19]

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Pengumpulan Data
Langkah-langkah  pengambilan  data  pada  pada  penelitian  ini  proses  pengumpulan  data  yang  dibutuhkan  dan pemilihan  data  sesuai  dengan  kebutuhan  untuk  diteliti.  Data  yang  ingin  ditelti  diperoleh  dari  pegawai  BNN Provinsi Sumatera Utara, Adapun data yang didapatkan adalah data pecandu narkoba di kota Medan dalam rentang tahun 2020-2023.
Tabel 1. Kasus Pecandu Narkoba di Kota Medan Tahun 2020-2023
No Nama Kecamatan Kasus Pecandu Narkoba di Kota Medan 2023 2022 2021 2020 1 Medan Amplas 5 18 8 1 2 Medan Area 2 20 13 13 3 Medan Barat 4 24 14 17 4 Medan Baru 4 5 3 1 5 Medan Belawan 5 6 5 3 6 Medan Deli 9 16 69 70 7 Medan Denai 10 21 15 13 8 Medan Helvetia 5 15 8 9 9 Medan Johor 5 16 7 4 10 Medan Kota 4 12 9 7 11 Medan Labuhan 9 6 29 23 12 Medan Maimun 5 7 6 2 13 Medan Marelan 15 10 53 75 14 Medan Perjuangan 14 30 22 14 15 Medan Petisah 5 13 8 3 16 Medan Polonia 2 2 3 10 17 Medan Sunggal 3 10 8 7 18 Medan Selayang 4 15 2 5 19 Medan Tembung 11 32 20 34 20 Medan Tuntungan 4 2 5 2 21 Medan Timur 2 13 13 23

## 3.2 Transformasi Data dengan K-Means Clustering
Pada tahap ini sebelum melakukan perhitungan harus menentukan clustering tingkat pecandu narkoba berdasarkan kelas tingkat pecandu yaitu: sangat rendah, rendah, tinggi, dan sangat tinggi.
Setelah menentukan clustering maka tahapan selanjutnya adalah transformasi data dengan K-Means Clustering, dengan cara melakukan perhitungan data dengan menggunakan rumus Euclidean Distance sebagai berikut:
a. Jumlah cluster yang diikutsertakan adalah 4 cluster, yaitu cluster dengan kategori pecandu sangat tinggi (C4), tingkat pecandu tinggi (C2), tingkat pecandu rendah (C1) dan tingkat pecandu sangat rendah (C3)
b. Pusat  Cluster  atau  Titik  Centroid  diseleksi  secara  tidak  berurutan  dari  dataset.  Pada  Tabel  2  berikut  dapat diketahui Pusat Cluster :
Tabel 2. Centroid data awal Kecamatan centroid Data 1 Data 2 Data 3 Data 4 Medan Amplas 1 5 18 8 1 Medan Barat 2 4 24 14 17 Medan Belawan 3 5 6 5 3 Medan Marelan 4 15 10 53 75
c. Melakukan perhitungan jarak data terhadap centroid pusat (pusat cluster) dengan memakai rumus Euclidean Distance seperti berikut ini:
Data (1, 1 ) = √(5 − 5) 2 + (18 − 18) 2 +(8 − 8) 2 + (1 − 1) 2 = 0 (3)
Data (1, 2 ) = √(5 − 4) 2 + (18 − 24) 2 +(8 − 14) 2 + (1 − 17) 2 = 18,13836 (4)
Data (1, 3 ) = √(5 − 5) 2 + (18 − 6) 2 +(8 − 5) 2 + (1 − 3) 2 = 12,52996 (5)
Data (1, 4 ) = √(5 − 15) 2 + (18 − 10) 2 +(8 − 53) 2 + (1 − 75) 2 = 87,54999 (6)
Pada tabel  3  dibawah  dapat  diketahui  hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat  cluster  pada  iterasi  1 menggunakan Euclidean Distance
Tabel 3 . Hasil perhitungan jarak pusat cluster iterasi 1
Kecamatan 2023 2022 2021 2020 C1 C2 C3 C4 Jarak terdekat Cluster Medan amplas 5 18 8 1 0 18,13836 12,52996 87,54999 0 1 Medan area 2 20 13 13 13,49074 6,082763 19,20937 75,58439 6,082763 2 Medan   barat 4 24 14 17 18,13836 0 24,53569 72,12489 0 2 Medan baru 4 5 3 1 13,96424 27,16616 3,162278 90,12214 3,162278 3 Medan belawan 5 6 5 3 12,52996 24,53569 0 87,20092 0 3 Medan deli 9 16 69 70 92,20629 76,96103 93,27915 18,78829 18,78829 4 Medan denai 10 21 15 13 15,06652 7,874008 21,2132 73,71567 7,874008 2 Medan helvetia 5 15 8 9 8,544004 13,49074 11,22497 80,65978 8,544004 1 Medan johor 5 16 7 4 3,741657 16,8226 10,24695 85,39906 3,741657 1 Medan kota 4 12 9 7 8,602325 16,40122 8,306624 81,76185 8,306624 1 Medan labuhan 9 6 29 23 32,93934 24,69818 31,49603 57,72348 24,69818 2 Medan maimun 5 7 6 2 11,22497 24,06242 1,732051 87,44713 1,732051 3 Medan marelan 15 10 53 75 87,54999 72,12489 87,20092 0 0 4 Medan perjuangan 14 30 22 14 24,28992 14,45683 32,66497 71,29516 14,45683 2 Medan petisah 5 13 8 3 5,385165 18,81489 7,615773 85,54531 5,385165 1 Medan polonia 2 2 3 10 19,26136 25,65151 8,831761 83,41463 8,831761 3 Medan sunggal 3 10 8 7 10,19804 18,24829 6,708204 82,41966 6,708204 3 Medan selayang 4 15 2 5 7,874008 19,20937 9,746794 87,44713 7,874008 1 Medan tembung 11 32 20 34 38,27532 20,92845 43,56604 57,18391 20,92845 2 Medan tuntungan 4 2 5 2 16,34013 28,10694 4,242641 88,41945 4,242641 3 Medan timur 2 13 13 23 23,30236 12,72792 22,84732 66,94774 12,72792 2
Dari tabel diatas didapatkan bahwa terdapat 6 kecamatan yang termasuk ke dalam cluster 1 (tingkat pecandu rendah), 7 kecamatan termasuk ke dalam cluster 2 (tingkat pecandu tinggi), 6 kecamatan termasuk ke dalam cluster 3 (sangat rendah) dan 2 kecamatan termasuk ke dalam cluster 4 (sangat tinggi). dapat  diamati  pada tabel dibawah ini:
Tabel 4. Total Cluster iterasi 1 Cluster Total 1 6 2 7 3 6 4 2
d. Menentukan centroid baru untuk iterasi berikutnya menggunakan cara perhitungan nilai rerata (mean) pada setiap cluster. Dibawah ini merupakan nilai centroid baru untuk iterasi ke 2
Tabel 5. Centroid data baru iterasi 2
Centroid Data 1 Data 2 Data 3 Data 4 1 4,666667  14,83333 7 4,833333 2 7,428571  20,85714 18 19,57143 3 3,833333  5,333333 5 4,166667 4 4,166667 13 61 72,5
e. Ulangi  langkah  c dan d  sehingga posisi data sudah tidak  ada perubahan. Berikut adalah hasil dari  iterasi  2 dapat dilihat pada tabel 6 berikut:
Tabel 6. Hasil perhitungan jarak pusat cluster iterasi 2
Kecamatan 2023 2022 2021 2020 1 2
3 4 Jarak terdekat cluster Medan amplas 5 18 8 1 5,08265 21,42333 13,44743 89,41616 5,08265 1 medan area 2 20 13 13 11,68332 9,91906 18,98684 77,41608 9,91906 2 medan barat 4 24 14 17 16,77796 6,651684 24,37553 73,98817 6,651684 2 medan baru 4 5 3 1 11,30634 28,86351 3,763863 92,7591 3,763863 3 medan belawan 5 6 5 3 9,246621 25,88909 1,779513 89,80117 1,779513 3 medan deli 9 16 69 70 90,06017 71,90342 92,57699 9,394147 9,394147 4 medan denai 10 21 15 13 14,0416 7,66918 21,48255 75,65877 7,66918 2 medan helvetia 5 15 8 9 4,301163 15,87322 11,27682 83,03162 4,301163 1 medan johor 5 16 7 4 1,47196 19,8232 10,91635 87,55712 1,47196 1 medan kota 4 12 9 7 4,143268 18,14511 8,276473 84,01934 4,143268 1 medan labuhan 9 6 29 23 30,18002 18,86688 30,94888 59,43274 18,86688 2 medan maimun 5 7 6 2 8,396428 25,5083 3,135815 89,89021 3,135815 3 medan marelan 15 10 53 75 84,6729 66,87698 86,41663 9,394147 9,394147 4 medan perjuangan 14 30 22 14 25,02332
13,18394 33,12854 72,36194 13,18394 2 medan petisah 5 13 8 3 2,798809 21,02962 8,396428 87,68267 2,798809 1 medan polonia 2 2 3 10 14,64582 26,48912 7,245688 86,55201 7,245688 3 medan sunggal 3 10 8 7 5,642104 19,88795 6,284903 84,78945 5,642104 1 medan selayang 4 15 2 5 5,049752 22,68012 10,1571 90,02916 5,049752 1 medan tembung 11 32 20 34 36,80353 18,68427 43,33013 59,37382 18,68427 2 medan tuntungan 4 2 5 2 13,3104 29,07064 3,979112 91,0563 3,979112 3 medan timur 2 13 13 23 19,40361 11,3119 21,92791 69,67245 11,3119 2
Dari tabel diatas didapatkan bahwa terdapat 7 kecamatan yang termasuk ke dalam cluster 1 (tingkat pecandu rendah), 7 kecamatan termasuk ke dalam cluster 2 (tingkat pecandu tinggi), 5 kecamatan termasuk ke dalam cluster 3 (sangat rendah) dan 2 kecamatan termasuk ke dalam cluster 4 (sangat tinggi). dapat  diamati  pada tabel 7 berikut::
Tabel 7 . Total Cluster iterasi 2 Cluster Total 1 7 2 7 3 5 4 2
f. Karena terdapat perubahan antara cluster iterasi 1 dan 2 maka selanjutnya ulangi kembali langkah c sampai posisi data tidak mengalami perubahan. Penentuan centroid baru untuk iterasi berikutnya menggunakan cara perhitungan nilai rerata (mean) pada tiap-tiap cluster. Berikut merupakan nilai centroid baru iterasi ke 3
Tabel 8. Centroid Data baru iterasi 3
Centroid Data 1 Data 2 Data 3 Data 4 1 4,428571  14,14286  7,142857  5,142857 2 7,428571  20,85714 18 19,5714 3 4 4,4 4,4 3,6 4 12 13 61 72,5
g. Setelah  menentukan centroid baru untuk iterasi 3,  maka selanjutnya adalah  menghitung  jarak pusat cluster untuk iterasi 3, hasil jarak pusat cluster iterasi 3 dapat dilihat pada tabel 9 berikut:
Tabel 9. Hasil perhitungan jarak pusat cluster iterasi 3
Kecamatan 2023 2022 2021 2020
1 2
3 4 Jarak terdekat cluster Medan amplas 5 18 8 1 5,753437 21,42333 14,34155 89,41616 5,753437 1 medan area 2 20 13 13 11,6724 9,91906 20,24055 77,41608 9,91906 2 medan barat 4 24 14 17 16,88073 6,651684 25,61015 73,98817 6,651684 2 medan baru 4 5 3 1 10,86748 28,86351 3,013304 92,7591 3,013304 3 medan belawan 5 6 5 3 8,707257 25,88909 2,068816 89,80117 2,068816 3 medan deli 9 16 69 70 89,76136 71,90342 93,49695 9,394147 9,394147 4 medan denai 10 21 15 13 14,19615 7,66918 22,6336 75,65877 7,66918 2 medan helvetia 5 15 8 9 4,083316 15,87322 12,46916 83,03162 4,083316 1 medan johor 5 16 7 4 2,25877 19,8232 11,9365 87,55712 2,25877 1 medan kota 4 12 9 7 3,416646 18,14511 9,512098 84,01934 3,416646 1 medan labuhan 9 6 29 23 29,72905 18,86688 31,76602 59,43274 18,86688 2 medan maimun 5 7 6 2 7,90763 25,5083 3,588872 89,89021 3,588872 3 medan marelan 15 10 53 75 84,33159 66,87698 87,24838 9,394147 9,394147 4
medan perjuangan 14 30 22 14 25,34255 13,18394 34,25318 72,36194 13,18394 2 medan petisah 5 13 8 3 2,638026 21,02962 9,395744 87,68267 2,638026 1 medan polonia 2 2 3 10 13,93205 26,48912 7,258099 86,55201 7,258099 3 medan sunggal 3 10 8 7 4,836089 19,88795 7,541883 84,78945 4,836089 1 medan selayang 4 15 2 5 5,233331 22,68012 10,9581 90,02916 5,233331 1
Kecamatan 2023 2022 2021 2020 1 2
3 4 Jarak terdekat cluster medan tembung 11 32 20 34 36,87956 18,68427 44,47786 59,37382 18,68427 2 medan tuntungan 4 2 5 2 12,73193 29,07064 2,946184 91,0563 2,946184 3 medan timur 2 13 13 23 18,98388 11,3119 22,98434 69,67245 11,3119 2
Dari tabel diatas didapatkan bahwa terdapat 7 kecamatan yang termasuk ke dalam cluster 1 (tingkat pecandu rendah), 7 kecamatan termasuk ke dalam cluster 2 (tingkat pecandu tinggi), 5 kecamatan termasuk ke dalam cluster 3 (sangat rendah) dan 2 kecamatan termasuk ke dalam cluster 4 (sangat tinggi), sebagaimana tercantum pada tabel 10 berikut::
Tabel 10. Total Cluster iterasi 3 Cluster Total 1 7 2 7 3 5 4 2
Dari tabel 10 dapat diperoleh bahwa hasil cluster iterasi 2 dan 3 sudah tidak mengalami perubahan, maka hasil perhitungan  jarak  pusat  cluster  tidak  perlu  dilakukan  lagi,  dengan  hasil  akhir,  Kategori  tingkat  pecandu narkoba sangat tinggi memiliki 2 anggota yang masuk kedalam Cluster 4 (Medan Deli dan Medan Marelan), tingkat  pecandu  narkoba  tinggi  memiliki  7  anggota  yang  masuk  kedalam  Cluster  2  (Medan  Area,  Medan Barat,  Medan  Denai,  Medan  Labuhan,  Medan  Perjuangan,  Medan  Tembung  dan  Medan  Timur),  tingkat pecandu narkoba rendah memiliki 7 anggota yang masuk kedalam Cluster 1 (Medan Amplas, Medan Helvetia, Medan  Johor,  Medan  Kota,  Medan  Petisah,  Medan  Sunggal,  dan  Medan  Selayang),  dan  tingkat  pecandu narkoba sangat rendah memiliki 5 anggota yang masuk ke dalam Cluster 3 (Medan Baru, Medan Belawan, Medan Maimun, Medan Polonia, Medan Tuntungan).

## 3.3 Penerapan RapidMiner
Pada  uji coba  Rapidminer  algoritma  K-Means  Clustering  diketahui  bahwa  hasil  uji  sesuai dengan total cluster, dapat diamati seperti berikut:
Gambar 2. Pengujian Cluster Algoritma K-means menggunakan RapidMiner
Pada Gambar 2 dapat diketahui Cluster 0 beranggotakan 7 dengan kasus pecandu  narkoba rendah, Cluster 1 beranggotakan 7 dengan kasus pecandu narkoba tinggi, Cluster 2  berjumlah 5 anggota dengan kasus pecandu narkoba sangat rendah, dan Cluster 3 berjumlah 2 anggota dengan kasus pecandu narkoba sangat tinggi. Kemudian Kecamatan mana saja yang termasuk ke dalam Cluster 0, Cluster 1, Custer 2, dan Cluster 3 akan dijelaskan pada gambar 3:
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7009
Pada Gambar 3 Menjelaskan Kecamatan mana saja yang tergabung ke dalam Cluster 0, Cluster 1, Cluster 2, dan Cluster 3. Cluster 0 (tingkat pecandu narkoba rendah) terdiri dari Kecamatan Medan Amplas, Medan Helvet, Medan Johor, Medan  Kota, Medan Petisah, Medan Sunggal dan Medan Selayang, kemudian Cluster 1 (tingkat pecandu narkoba tinggi) terdiri dari Kecamatan Medan Area, Medan Barat, Medan Denai, Medan Labuhan, Medan Perjuangan,  Medan  Tembung  dan  Medan  Timur,  kemudian  cluster  2  (tingkat  pecandu  narkoba  sangat  rendah) terdiri dari kecamatan Medan Baru, Medan Belawan, Medan Maimun, Medan Polonia dan Medan Tuntungan, dan yang terakhir Cluster 3 (tingkat pecandu narkoba sangat tinggi) terdiri dari Kecamatan Medan Deli  dan Medan Marelan.

## 3.4 Visualisasi Data
Visualisasi  data  adalah  metode  yang  melibatkan  penggunaan  komponen  visual  seperti  garis  besar,  bagan,  atau panduan  untuk  menyampaikan  informasi.  Persepsi  informasi  menguraikan  informasi  yang  rumit,  bervolume tinggi,  atau  matematis  menjadi  gambaran  visual  yang  lebih  mudah  untuk  diproses  [20].  Diagram  berikut merupakan hasil dari visualisasi data yang terdapat dari data pecandu narkoba di kota Medan dan usia pecandu narkoba di kota medan pada rentang tahun 2020-2023. Dapat diamati pada gambar berikut:
Gambar 4. Diagram Pecandu Narkoba di Kota Medan Pada Tahun 2020-2023
Diagram diatas menunjukkan data pecandu narkoba di kota medan dalam rentang waktu 4 tahu belakangan yaitu pada tahun 2020-2023. Hasi dari visualisasi diagram batang tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 terdapat 336 kasus pecandu narkoba di kota Medan, pada tahun 2021 terdapat 320 kasus pecandu narkoba di kota Medan, pada tahun 2022 terdapat 293 kasus pecandu narkoba di kota Medan, dan pada tahun 2023 (Januari – Juli) terdapat  127  kasus  pecandu  narkoba  di  kota  Medan.  Dapat  disimpulkan  bahwa  dalam  rentang  waktu  4  tahun belakangan yaitu pada tahun 2020-2023 mengalami penurunan kasus pecandu narkoba di kota Medan. Sedangkan untuk diagram pecandu narkoba tiap kecamatan di Kota Medan dapat dilihat pada gambar berikut :
Diagram diatas menunjukkan jumlah kasus pecandu narkoba di tiap kecamatan yang terdapat di kota Medan dalam  rentang  waktu  4  tahun  belakangan  yakni  pada  tahun  2020-2023.  Hasil  dari  visualisasi  diagram  batang
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7009
tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 Kecamatan Medan Deli dan Medan Marelan menjadi kecamatan yang memiliki jumlah kasus pecandu narkoba tertinggi mencapai 70-75 kasus pecandu narkoba, dan yang memiliki kasus pecandu narkoba terendah adalah kecamatan Medan Amplas, Medan Baru, Medan Johor, Medan Maimun, Medan  Petisah,  Medan  Selayang,  dan  Medan  Tuntungan  yang  hanya  mencapai  1-5  kasus  pecandu  narkoba, kemudian pada tahun 2021 kecamatan yang memiliki jumlah kasus pecandu narkoba tertinggi adalah Kecamatan Medan  Deli  dan  Medan  Marelan  mencapai  53-69  kasus  pecandu  narkoba,  dan  yang  memiliki  kasus  pecandu narkoba terendah adalah Kecamatan Medan Baru, Medan Belawan, Medan Polonia, Medan Selayang dan Medan Tuntungan  yang  hanya  mencapai  3-5  kasus  pecandu  narkoba,  kemudian  pada  tahun  2022  kecamatan  yang memiliki  jumlah  kasus  pecandu  narkoba  tertinggi  adalah  Kecamatan  Medan  Perjuangan  dan  Medan  Tembung mencapai 30-32 kasus pecandu narkoba, dan kecamatan yang memiliki jumlah kasus pecandu narkoba terendah adalah kecamatan Medan Tuntungan dan Medan Baru yang hanya mencapai 2-5 kasus pecandu narkoba, dan pada tahun 2023 (Januari-Juli)  Kecamatan  yang  memiliki  jumlah kasus pecandu narkoba tertinggi adalah kecamatan Medan Denai, Medan Perjuangan, Medan Marelan dan Medan Tembung mencapai 10-15 kasus pecandu narkoba, dan yang memiliki jumlah kasus pecandu narkoba terendah adalah Kecamatan Medan Area, Medan Polonia, dan Medan Timur yang hanya mencapai 2 kasus pecandu narkoba. Kemudian untuk diagram pecandu narkoba di kota Medan pada tahun 2020-2023 berdasarkan umur bisa dilihat pada gambar 6 :
Gambar 6. Diagram pecandu narkoba di kota Medan tahun 2020-2023 berdasarkan usia
Diagram diatas menunjukkan pecandu narkoba di kota Medan berdasarkan usia dalam rentang waktu 4 tahun belakangan yakni pada tahun 2020-2023. Hasil dari visualisasi diagram batang tersebut menunjukkan bahwa pada tahun 2020 terdapat 49 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 13-20 tahun, 122 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 21-30 tahun, 83 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 31-40 tahun, 43 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 41-50 tahun, dan 12 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 51-60 tahun. Pada tahun 2021 terdapat 46 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 13- 20 tahun, 107 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 21-30 tahun, 102 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 31-40 tahun, 51 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 41-50 tahun dan 14 orang yang menjadi pecandu di rentang usia 51-60 tahun. Pada tahun 2022 terdapat 31 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 13-20 tahun, 113 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 21-30 tahun, 95 orang  yang  menjadi pecandu  narkoba di rentang  usia 31-40 tahun, 57 orang  yang  menjadi pecandu narkoba di rentang usia 41-50 tahun dan 9 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 51-60 tahun. Pada tahun 2023 (Januari-Juli) terdapat 25 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 13-20 tahun, 43 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 21-30 tahun, 32 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 31-40 tahun, 22 orang yag menjadi pecandu narkoba di rentang usia 41-50 tahun dan 5 orang yang menjadi pecandu narkoba di rentang usia 51-60 tahun.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk mengclustering data pecandu narkoba di kota Medan dengan menerapkan metode clustering menggunakan algoritma K-Means Clustering. Setelah dilakukan proses clustering terhadap data yang diperoleh  dari  Badan  Narkotika  Nasional  Provinsi  Sumatera  Utara  (BNNP  Sumut)  didapatkan  hasil  clustering yaitu terdapat Kecamatan yang memiliki tingkat pecandu tertinggi di kota medan adalah Kecamatan Medan Deli dan Medan Marelan, Kecamatan  yang  memiliki tingkat pecandu tinggi adalah  Kecamatan Medan  Area, Medan Barat, Medan Denai, Medan Labuhan, Medan Perjuangan, Medan Tembung dan Medan Timur, Kecamatan yang memiliki  tingkat  pecandu  rendah  adalah  Medan  Amplas,  Medan  Helvetia,  Medan  Johor,  Medan  Kota,  Medan Petisah,  Medan  Sunggal  dan  Medan  Selayang,  dan  Kecamatan  yang  memiliki  tingkat  pecandu  sangat  rendah Medan Baru, Medan Belawan, Medan Maimun, Medan Polonia dan Medan Tuntungan. Pada penelitian ini berhasil
Volume 5, Nomor 2, Desember 2023 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v5i2.7009
menggunakan metode K-Means Clustering sebagai metode clustering  menentukan kelompok pecandu narkoba di Kota Medan yang terdapat 21 kecamatan didalamnya.

## REFERENCES
[1] M. Wisnu Pradana Sugiarto S.Pd, “Perangi Narkoba, Selamatkan Generasi Muda,” 2023.
https://bpsdm.pu.go.id/webbalaiwil6/artikel/3-perangi-narkoba-selamatkan-generasi-muda
[2] W. Sugiarto, “Perangi Narkoba, Selamatkan Generasi Muda,” 2023.
[3] P. Hariyanto,Bayu, “Pencegahan dan Pemberantasan Peradaran Narkoba di Indonesia,” J. Daulat Huk., vol. 1, no. 1, pp. 201–211, 2018.
[4] S.  R.  Nasrudin,  M.  Taufik  Makarao,  “OPTIMALISASI  PENANGGULANGAN  TINDAK  PIDANA  NARKOTIKA MELALUI PROGRAM PENCEGAHAN PEMBERANTASAN PENYALAHGUNAAN DAN PEREDARAN GELAP NARKOBA (P4GN) STUDI KASUS DI WILAYAH POLRES CIMAHI,” vol. 8, no. 2, pp. 86–109, 2022.
[5] A.  A.  F.  Lubis,  “Data  Pemprov  Sumut:  8  dari  10  Remaja  di  Warnet  Pemakai  Narkoba,”  2021.  [Online].  Available: https://news.detik.com/berita/d-5837132/data-pemprov-sumut-8-dari-10-remaja-di-warnet-pemakai-narkoba
[6] I.  B.  T.  Setiaawan,  I.  A.  P.  Widiati,  and  D.  G.  Sudibya,  “Peranan  Badan  Narkotika  Nasional  (BNN)  Dalam  Upaya Pencegahan  Terhadap  Tindak  Pidana  Narkotika,”  J.  Analog.  Huk.,  vol.  2,  no.  3,  pp.  361–365,  2020,  doi: 10.22225/ah.2.3.2517.361-365.
[7] N.  Widjiyati,  “Perancangan  Dan  Pengukuran  Gis  Penyebaran  Pengguna  Narkoba  Di  Wilayah  Sumut  Menggunakan Metode Matrix Error,” INFOS Journal-Information Syst. J., vol. 2, no. 1, pp. 46–55, 2019.
[8] H. D. Tampubolon, S. Suhada, M. Safii, S. Solikhun, and D. Suhendro, “Penerapan Algoritma K-Means dan K-Medoids Clustering untuk Mengelompokkan Tindak Kriminalitas Berdasarkan Provinsi,” J. Ilmu Komput. dan Teknol., vol. 2, no. 2, pp. 6–12, 2021, doi: 10.35960/ikomti.v2i2.703.
[9] Y. R. Sari, A. Sudewa, D. A. Lestari, and T. I. Jaya, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Kemiskinan Provinsi Banten Menggunakan Rapidminer,” CESS (Journal Comput. Eng. Syst. Sci., vol. 5, no. 2, p. 192, 2020, doi: 10.24114/cess.v5i2.18519.
[10]  E.  D.  Madyatmadja,  M.  N.  Ridho,  A.  R.  Pratama,  M.  Fajri,  and  L.  Novianto,  “Penerapan  Visualisasi  Data  Terhadap Klasifikasi  Tindak  Kriminal  Di  Indonesia,”  Infotech  J.  Technol.  Inf.,  vol.  8,  no.  1,  pp.  61–68,  2022,  doi: 10.37365/jti.v8i1.127.
[11]  G. Gustientiedina, M. H. Adiya, and Y. Desnelita, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk Clustering Data Obat-Obatan,” J. Nas. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 5, no. 1, pp. 17–24, 2019, doi: 10.25077/teknosi.v5i1.2019.17-24.
[12]  Z.  Nabila,  A.  Rahman  Isnain,  and  Z.  Abidin,  “Analisis  Data  Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,”  J.  Teknol.  dan  Sist.  Inf.,  vol.  2,  no.  2,  p.  100,  2021,  [Online].  Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[13]  U. Nugroho, Metodologi Penelitian Kuantitatif Pendidikan Jasmani. 2021.
[14]  I. Ahmad, S. Samsugi, and Y. Irawan, “Implementasi Data Mining Sebagai Pengolahan Data,” J. Teknoinfo, vol. 16, no. 1, p. 46, 2022, [Online]. Available: http://portaldata.org/index.php/portaldata/article/view/107
[15]  K.  Annisa,  B.  S.  Ginting,  and  M.  A.  Syari,  “Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan  Data  Pengguna  Air  Bersih Berdasarkan Keluhannya Menggunakan Metode Clustering Pada PDAM Langkat,” J. Ilmu Komput. dan Inform. Vol., vol. 6, no. 1, pp. 113–129, 2022.
[16]  S. Ramadhani, D. Azzahra, and T. Z, “Comparison of K-Means and K-Medoids Algorithms in Text Mining based on Davies Bouldin Index Testing for Classification of Student’s Thesis,” Digit. Zo. J. Teknol. Inf. dan Komun., vol. 13, no. 1, pp. 24–33, 2022, doi: 10.31849/digitalzone.v13i1.9292.
[17]  I.  M.  Rian  Yuliawan,  D.  Care  Khrisne,  and  P.  Arya  Mertasana,  “Penerapan  Algoritma  K-Means  Clustering  dalam Penentuan  Nilai  Huruf  pada  Permainan  Susun  Kata  Bahasa  Bali,”  J.  SPEKTRUM,  vol.  6,  no.  3,  p.  87,  2019,  doi: 10.24843/spektrum.2019.v06.i03.p12.
[18]  N. Silalahi, “Penentuan Strategi Promosi Universitas Budi Darma Menggunakan Algoritma K-Means Clustering,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 1, no. 1, pp. 40–46, 2020.
[19]  R.  D.  Syahbiddin  and  D.  A.  B.  L.  Mailangkay,  “‘Towards  Economic  Recovery  by  Accelerating  Human  Capital  and Digital  Tranformation’  Perbanas  Institute-SNAP_2021_FULL  PAPER_41  ANALISIS  DATA  RISIKO  NASABAH PADA BUSINESS CONTROL (BC) TOOLS MENGGUNAKAN RAPID MINER,” Dies Natalis Ke-52 Perbanas Inst. Semin. Nas. Perbanas Inst., pp. 178–189, 2021.
[20]  H. Latiar, “Apa Itu Visualisasi Data?,” Pustaka Unilak, 2023. https://pustaka.unilak.ac.id/apa-itu-visualisasi-data/