## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499

## Data Mining Clustering Korban Kejahatan Pelecehan Seksual dengan Kekerasan Berdasarkan Provinsi Menggunakan Metode AHC

## Mitha Amelia Sundari, Rahmadhani Pane*, Rohani
Prodi Teknologi Informasi, Fakultas: Sains dan Teknologi, Universitas Labuhanbatu, Indonesia Email: 1 ameliamitha78@gmail.com, 2 rahmadanipane@gmail.com, 3 pasariburohani@gmail.com Email Penulis Korespondensi: 2 rahmadanipane@gmail.com Submitted: 22/05/2023 ; Accepted: 29/06/2023 ; Published : 29/06/2023
Abstrak− Pelecehan seksual merupakan salah satu kejahatan kriminal yang  sering terjadi di Indonesia belakangan ini. Tindakan pelecehan seksual dapat terjadi dalam kehidupan sehari-hari tanpa memandang waktu, baik di tempat kerja, di jalan, maupun di rumah sendiri. Wanita sering menjadi korban pelecehan seksual, meskipun pria juga dapat mengalami hal serupa. Pelaku pelecehan seksual dapat berasal dari orang yang tidak dikenal, orang yang memiliki kebencian, bahkan orang yang kita sayangi sekalipun. Kurangnya pendidikan agama, moral, dan perkembangan teknologi yang memungkinkan akses mudah terhadap konten pornografi menjadi faktor penyebab terjadinya pelecehan seksual. Untuk mengatasi masalah ini, diperlukan tindakan cepat di tempat-tempat yang sering terjadi pelecehan seksual melalui sosialisasi agar masyarakat lebih waspada saat berada di tempat tersebut. Selain itu, perlu  ditingkatkan  keamanan  di  wilayah  tersebut  dan  disediakan  tempat  konsultasi  seperti  psikolog.  Untuk  mengidentifikasi tempat-tempat yang rawan terjadinya pelecehan seksual di Indonesia, diterapkan metode data mining dengan memanfaatkan data- data  sebelumnya.  Metode  pengelompokkan  yang  digunakan  adalah  AHC  dengan  menggunakan  mode  complete  linkage  (jarak terjauh) antara kluster awal. Hasil akhir dari penelitian ini melibatkan proses manual dan aplikasi RapidMiner yang sesuai, sehingga dapat  melanjutkan  pembentukan  kluster  baru  menggunakan  RapidMiner.  Terdapat  5  provinsi  yang  termasuk  dalam  cluster  0, kemudian terdapat 17 provinsi dalam cluster 1, dan 12 provinsi dalam cluster 2.
Kata Kunci: Data Mining; Clusteriang; AHC; Complate Linkage; Korban Kejahatan Pelecehan Seksual
Abstract− Sexual harassment is one of the most common crimes in Indonesia recently. Acts of sexual harassment can occur in everyday life regardless of time, whether at work, on the street, or at home. Women are often the victims of sexual harassment, although men can experience the same. Perpetrators of sexual harassment can come from people we don't know, people who have hatred, even people we care about. Lack of religious and moral education, and technological developments that allow easy access to pornographic content are contributing factors to sexual harassment. To overcome this problem, fast action is needed in places where sexual harassment often occurs through socialization so that people are more vigilant when they are in these places. Apart from that, it is necessary to improve security in the area and provide consultation places such as psychologists. To identify places that are prone to sexual harassment in Indonesia, a data mining method is applied by utilizing previous data. The clustering method used is AHC using the complete linkage mode (longest distance) between the initial clusters. The final results of this research involve a manual process and the appropriate RapidMiner application, so that new clusters can be formed using RapidMiner. There are 5 provinces included in cluster 0, then there are 17 provinces in cluster 1, and 12 provinces in cluster 2.
Keywords : Data Mining; Clustering; AHC; Complete Linkage; Victims of Sexual Harassment Crimes

## 1. PENDAHULUAN
Kejahatan merupakan sebuah tindakan negatif yang tidak lepas dari  kehidupan seseorang, tidak peduli tempat  dan waktu  keberadaan  seseorang,  kejahatan  dapat  terjadi  begitu  saja,  selain  dapat  terjadi  kapan  saja  dan  dimana  saja, kejahatan juga tentunya berdampak buruk baik bagi sipelaku kejahatan ataupun korban dari kejahatan tersebut dan juga dapat merugikan diri sendiri ataupun orang lain. Tindak kejahatan dikenal juga sebagai kriminal yang melanggar hukum baik berupa norma-norma ataupun peraturan yang telah ditetapkan sehingga seseorang yang melakukan tindak kriminal harus diberi hukuman. Di indonesia ada banyak tindak kriminal yang sering terjadi dengan berbagai kasus seperti perampokan (pencurian), pembunuhan, pelecehan seksual, penganiayaan, dan banyak lagi jenis kriminal yang terjadi di Indonesia.
Pada  penelitian  ini,  kasus  yang  akan  dibahas  yaitu  tingkat  pelecehan  seksual  yang  terjadi  di  indonesia meningkat dengan persentase 1,24 pada tahun 2020 menjadi 1,71 pada tahun 2021. Pelecehan seksual hampir dapat ditemui dalam kehidupan sehari-hari tanpa pandang waktu. Baik di lingkungan kerja, di jalan, bahkan di rumah sendiri pun kerap terjadi pelecehan seksual. Pelecehan seksual sering terjadi pada wanita dan juga bahkan terjadi juga bagi pria, hanya saja wanita masih lebih sering menjadi target pelecehan seksual daripada pria. Selain tempat, waktu dan target  terjadi  pelecehan  seksual,  pelaku  pelecehan  seksual  dapat  berupa  orang  yang  tidak  dikenal,  yang  memiliki kebencian dan bahkan orang yang kita anggap sangat menyayangi kita juga dapat melakukan tindakan tercela tersebut. Semua itu disebabkan karena kurangnya didikan dari orang tua terhadap agama, moral dan perkembangan teknologi yang  tidak  lagi  membatasi  pengguna  untuk  mengakses  hal-hal  yang  bersifat  negatif  seperti  mengakses  konten pornografi, Untuk mengatasi hal tersebut maka diperlukan sebuah tindakan yang cepat terhadap tempat yang dominan terjadinya  pelecehan  seksual  untuk  dilakukan  sosialisasi  agar  lebih  waspada  jika  berada  di  tempat  (kota)  tersebut, meningkatkan keamanan di wilayah tersebut dan juga menyediakan tempat konsulatasi seperti seorang psikolog.
Berdasarkan masalah diatas, maka perlu diterapkan data mining untuk mengetahui tempat yang rawan terjadi korban  pelecehan  seksual  di  Indonesia  berdasarkan  data-data  yang  ada  sebelumnya,  dalam  data  mining,  beberapa kelompok  yang  dapat  diterapkan  dengan  metode  penggunaan  masing-masing  diantaranya  melakaukan  prediksi terhadap objek dengan menggunakan metode SVM, Naïve Bayes, C4.5, Linear Regression, Knn dan Rought Set [1],

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
[2]. Melakukan pengelompokkan dengan memanfaatkan metode clustering seperti K-Medoids, K-Means, AHC, SOM, dan lainnya [3], [4]. Selin itu dapat juga melakukan Pengklasifikasian dengan menggunkaan metode Cart, C4.5, ID3, K-NN,  Naive  Bayes  dan  lainnya  [5],  [6].  Ada  juga  kelompok  data  mining  lainnya  yang  dapat  digunakan  seperti estimasi  dan  assosiasi.  Pada  kasus  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengelompokkan  korban  pelecehan  seksual  di indonesia  dengan  menggunakan  metode  AHC  Clustering.  Metode  AHC  dalam  membentuk  cluster  dapat menggunakan proses single linkage, complete linkage dan Average Linkage [7]–[9].
Ada  beberapa  penelitian  terdahulu  yang  telah  dilakukan  diantaranya  Rima  Tamara  Aldisa  yang  melakukan penelitian pada tahun 2023, dalam penelitiannya tersebut  bahwa  banyak siswa menghadapi  kesulitan dalam proses belajar karena mereka memilih jurusan yang tidak sesuai dengan kemampuan mereka, dipengaruhi oleh orang lain. Guru juga menghadapi kesulitan dalam menyesuaikan kemampuan setiap siswa secara individual. Untuk mengatasi masalah ini, dilakukan pengelompokkan siswa berdasarkan tingkat pengetahuan yang sama menggunakan teknik data mining.  Penggunaan  metode  Agglomerative  Hierarchical  Clustering  (AHC)  dengan  metode  single  link  (single lingkage method) terbukti efektif karena dapat mengelompokkan siswa berdasarkan kriteria jarak terdekat dari semua alternatif.  Dalam  penelitian  ini,  tiga  kriteria  digunakan  (Nilai  IPA,  Nilai  IPS,  Nilai  TPA)  dengan  jumlah  siswa sebanyak  121  orang.  Penerapan  metode  AHC  menggunakan  software  RapidMiner  untuk  efisiensi  dan  efektivitas. Hasilnya, terdapat empat kluster yang dapat digunakan oleh pihak sekolah: kluster 0 dengan 93 siswa, kluster 1 dengan 10 siswa, kluster 2 dengan 10 siswa, dan kluster 3 dengan 8 siswa [10].
Penelitian selanjutnya dilakukan oleh  Raisya Rahma dan Ratna Mufidah pada tahun 2022 bahwa  kekerasan dapat menyebabkan dampak negatif baik secara disengaja maupun tidak disengaja terhadap fisik dan psikis seseorang. Perempuan dan anak sering kali menjadi korban kekerasan. Menurut rilis tahunan Komisi Nasional Anti Kekerasan terhadap  Perempuan  (Komnas  Perempuan)  tahun  2020,  Provinsi  Jawa  Barat  menempati  posisi  tertinggi  kedua  di Indonesia dalam kasus kekerasan terhadap perempuan dan anak. Untuk membantu pemerintah dalam menekan angka kasus  kekerasan  tersebut,  dilakukan  pemetaan  daerah  rawan  kekerasan.  Penelitian  ini  menggunakan  algoritma  k- means  untuk  mengelompokkan  daerah  rawan  kekerasan  berdasarkan  data  Dinas  Pemberdayaan,  Perempuan, Perlindungan Anak dan Keluarga Berencana tahun 2020-2021. Hasil pengelompokan membagi daerah menjadi tiga kelompok (cluster): cluster 0 dengan 5 kabupaten atau kota, cluster 1 dengan 21 kabupaten/kota, dan cluster 2 dengan 1  kabupaten.  Evaluasi  pengelompokan  menggunakan  silhou-ette  coefficient  menghasilkan  nilai  sebesar  0,62, menunjukkan bahwa kriteria pengelompokan yang dilakukan termasuk dalam struktur cluster yang standar (medium structure) [11].
Pada tahun 2023 Lisna Zahrotun, dkk melakukan penelitian tentang Dinas Perindustrian Koperasi Usaha Kecil dan  Menengah  yang  memiliki  tanggung  jawab  terhadap  pertumbuhan  dan  kestabilan  Usaha  Mikro,  Kecil,  dan Menengah (UMKM) di  kota X, terutama UMKM bidang jasa. Karena banyaknya UMKM bidang jasa, diperlukan penanganan khusus untuk menjaga pertumbuhan dan kestabilan mereka. Untuk memberikan strategi yang tepat, Dinas tersebut perlu melakukan analisis dan identifikasi persebaran UMKM bidang jasa. Salah satu teknik yang digunakan adalah pengelompokkan. Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode AHC complete linkage dapat diterapkan pada UMKM  bidang  jasa,  dengan  nilai  pengujian  terbaik  sebesar  0,729  dan  terdapat  dua  kelompok  yang  terbentuk. Kelompok  1  merupakan  kelompok  UMKM  bidang  jasa  yang  perlu  mendapatkan  perhatian  khusus  dari  Dinas Perindustrian dan Koperasi  karena meskipun  telah berdiri  lama, omsetnya masih  di  bawah 10 juta [12]. Penelitian juga dilakukan oleh Sinta Maulina Dewi, dkk pada tahun 2019 yaitu sebuah penelitian yang membahas tentang analisis metode K-means dalam pengelompokkan kriminalitas menurut provinsi dimana kejahatan saat ini menjadi perhatian utama dan berita yang sering muncul di berbagai media massa dan elektronik. Salah satu aksi kejahatan yang paling umum adalah pembunuhan, baik yang direncanakan maupun tidak. Aksi ini menimbulkan kekhawatiran di kalangan masyarakat  karena  banyaknya  korban  yang  ada  di  sekitar  mereka.  Hasil  dari  analisis  metode  K-means  pada pengelompokkan  kriminalitas  menurut  provinsi  menunjukkan  bahwa  terdapat  dua  kluster  yang  terbentuk.  Kluster tingkat tinggi (C1) terdiri dari 8 provinsi, antara lain Sumatera Utara, Sumatera Selatan, Metro Jaya, Jawa Barat, Jawa Timur, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tengah, dan Papua. Sedangkan kluster tingkat rendah (C2) terdiri dari 23 provinsi, termasuk Aceh, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Bengkulu, dan 18 provinsi lainnya [13].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
Gmbar 1 berikut merupakan tahapan penelitian yang dapat dilakukan agar proses penyelesaian lebih terstruktur.
Gambar 1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan gambar 1, telah dibuat tahapan yang akan dilakukan untuk menyelesaikan penelitian ini, berikut penjelasan dari gambar tersebut:
Studi Literatur Analisa Masalah Penerapan Algoritma AHC Pengujian Algoritma AHC Penarikan Kesimpulan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
a. Studi Literatur
Pada tahap awal  sebuah penelitian, melakukan  studi literatur atau  tinjauan pustaka  dimana tahapan tersebut menjadi  aspek  yang  sangat  penting  dalam  menjalankan  sebuah  penelitian  yang  berkualitas.  Tinjauan  pustaka dilakukan  dengan  mengumpulkan,  menganalisis,  mengevaluasi,  dan  menyusun  sumber-sumber  informasi  atau literatur dari berbagai jenis sumber seperti buku, jurnal, artikel, laporan, dan dokumen lain yang relevan dengan topik atau permasalahan yang akan diteliti. Tujuan dari tinjauan pustaka adalah untuk memperoleh pemahaman yang lebih mendalam tentang topik atau permasalahan yang sedang diteliti, serta untuk mengidentifikasi area pengetahuan yang masih kurang atau perlu diteliti lebih lanjut.
b. Analisa Masalah
Analisis  masalah  dilakukan  untuk  memperoleh  pemahaman  dan  mengidentifikasi  akar  permasalahan  yang sedang  dihadapi.  Tujuan  dari  analisis  masalah  adalah  untuk  menemukan  penyebab  utama  dari  masalah  tersebut sehingga  solusi  yang  tepat  dan  efektif  dapat  ditemukan.  Proses  analisis  masalah  melibatkan  pengumpulan  data, analisis  data,  dan  interpretasi  data  guna  mengidentifikasi  faktor-faktor  penyebab  masalah  serta  dampaknya  pada sistem yang terkena dampak. Melalui analisis masalah, tujuan utamanya adalah untuk mendapatkan pemahaman yang komprehensif mengenai  masalah yang sedang dihadapi  dan mengapa masalah tersebut  muncul. Hal ini melibatkan identifikasi  dan penelusuran penyebab-penyebab  utama yang mempengaruhi  masalah tersebut. Dengan memahami akar masalah, langkah-langkah yang tepat dan relevan dapat diambil untuk menyelesaikan atau mengatasi masalah yang ada. Analisis masalah berperan penting dalam mengarahkan upaya penyelesaian masalah dengan cara yang tepat dan  efektif.  Dengan  memahami  akar  penyebab  masalah,  solusi  yang  diusulkan  dapat  diarahkan  untuk  menangani sumber permasalahan, bukan hanya gejala yang muncul.

## c. Penerapan Algoritma AHC
Setelah  proses  analisis  dilakukan,  tindakan  selanjutnya  yang  diambil  oleh  peneliti  adalah  menerapkan algoritma pada data yang telah terkumpul. Algoritma digunakan untuk  memproses data dengan metode yang telah ditentukan.  Dalam  penelitian  ini,  metode  yang  digunakan  untuk  menyelesaikan  masalah  adalah  pendekatan  AHC (Agglomerative Hierarchical Clustering).

## d. Pengujian Algoritma AHC
Setelah penerapan algoritma AHC, langkah selanjutnya adalah melakukan evaluasi terhadap kinerja algoritma tersebut.  Evaluasi  algoritma  dilakukan  dengan  menggunakan  platform  RapidMiner.  Jika  hasil  evaluasi  konsisten dengan hasil implementasi algoritma sebelumnya, maka evaluasi dianggap berhasil.
e. Kesimpulan
Tahap terakhir dari tahapan penelitian yaitu membuat sebuah kesimpulan terhadap penelitian yang dilakukan, kemudian disusun berbentuk rangkuman.

## 2.2 Data Mining
Data  mining  adalah  proses  penemuan  pola  dan  informasi  yang  berguna  dari  sekumpulan  data  yang  besar.  Tujuan utama  dari  data  mining  adalah  mengidentifikasi  pola-pola  tersembunyi,  hubungan,  dan  wawasan  yang  dapat digunakan untuk membuat keputusan. Data mining dapat digunakan dengan teknik ststistik, database, mchine learning dan  statistik  [14]–[19].  Data  mining  memiliki  kelompok  penyelesaian  berdasarkan  permasalahan  masing-masing diantaranya [20]–[22]:
a. Klasifikasi
Klasifikasi merupakan proses pengklasifikasian dalam data mining yang digunakan untuk mengelompokkan data ke dalam kategori atau kelas yang telah ditentukan sebelumnya. Tujuan utama dari klasifikasi adalah mengenali pola-pola  yang  membedakan  data  ke  dalam  berbagai  kelas  berdasarkan  atribut  yang  relevan.  Model  klasifikasi digunakan untuk memprediksi kelas atau label yang sesuai untuk data yang belum memiliki kelas. Sebagai contoh, dalam  mengklasifikasikan  pelanggan  ke  dalam  kategori  "pengguna  reguler"  atau  "pengguna  potensial,"  model klasifikasi  dapat  menganalisis  atribut  seperti  usia,  pendapatan,  dan  riwayat  pembelian  untuk  menentukan  kategori yang tepat bagi pelanggan baru tersebut. Klasifikasi memiliki beragam aplikasi, seperti pengenalan pola, deteksi spam email,  identifikasi  penyakit  berdasarkan  gejala,  penentuan  profil  pelanggan,  dan  lain  sebagainya.  Dengan menggunakan  teknik  klasifikasi,  data  dapat  diklasifikasikan  dengan  cepat  dan  efisien,  dan  prediksi  dapat  dibuat berdasarkan  pola-pola  yang  ditemukan  dalam  data  yang  ada.  Metode  klasifikasi  yang  dapat  digunakan  yaitu  Cart, C4.5, ID3, K-NN, Naive Bayes dan lainnya [23]–[26].
b. Clustering
Clustering  merupakan  metode  dalam  data  mining  yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam kelompok atau klaster berdasarkan karakteristik atau atribut tertentu. Tujuannya adalah untuk mengidentifikasi pola alami  atau  struktur tersembunyi  dalam  data  tanpa  menggunakan  kategori  atau  label  sebelumnya.  Proses  clustering melibatkan penggunaan algoritma yang menganalisis kesamaan atau perbedaan antara titik-titik data. Algoritma ini berusaha untuk mengelompokkan data ke dalam klaster sehingga data dalam satu klaster memiliki tingkat kesamaan

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
yang tinggi, sementara data antar klaster memiliki perbedaan yang signifikan. Metode yang dapat digunakan adalah K-Means, AHC, K-Medoids, dan lainnya [27], [28].
c. Asosiasi
Asosiasi merupakan konsep dalam data mining yang berkaitan dengan keterkaitan atau hubungan antara item atau atribut  dalam suatu  dataset. Analisis asosiasi bertujuan untuk  mengungkap pola tersembunyi dalam data yang menunjukkan keterkaitan atau kecenderungan tertentu antara item-item tersebut. Proses analisis asosiasi melibatkan pencarian  itemset,  yaitu  himpunan  item  yang  sering  muncul  bersama  dalam  transaksi  atau  kejadian.  Metode  yang dapat digunakan dalam proses asosiasi adalah apriori, Fp-Growth, dan lainnya [29], [30].
d. Estimasi
Estimasi  merupakan  proses  perhitungan  atau  perkiraan  nilai  atau  jumlah  yang  tidak  diketahui  berdasarkan informasi  atau  data  yang  ada.  Tujuannya  adalah  memberikan  perkiraan  yang  mendekati  nilai  yang  sebenarnya, walaupun  tidak  ada  kepastian  mutlak.  Dalam  data  mining,  estimasi  melibatkan  penggunaan  teknik  statistik  atau algoritma untuk  menghitung atau memprediksi  nilai yang tidak diketahui  berdasarkan data yang tersedia. Estimasi dapat  diterapkan  pada  berbagai  variabel  atau  parameter,  seperti  pendapatan,  populasi,  pengeluaran,  dan  lain sebagainya. Estimasi juga digunakan secara luas dalam berbagai bidang, seperti ekonomi, keuangan, ilmu sosial, dan ilmu pengetahuan lainnya. Misalnya, estimasi dapat digunakan untuk memperkirakan pertumbuhan pasar, melakukan proyeksi  pendapatan  masa  depan,  atau  mengukur  tingkat  kepuasan  pelanggan.  Adapun  algoritma  yang  dapat digunakan  dalam  proses  estimasi  adalah  Expectation  Maximization,  Regresi  Linear  berganda,  Regresi  linear sederhana, dan lainnya [31]–[33].

## e. Prediksi
Prediksi merupakan proses atau hasil dari melakukan estimasi atau perkiraan terhadap nilai atau kejadian yang akan terjadi di masa depan berdasarkan informasi atau data yang tersedia saat ini. Tujuannya adalah untuk memberikan perkiraan yang masuk akal atau memiliki kemungkinan tinggi mengenai apa yang mungkin terjadi di masa yang akan datang. Dalam konteks data mining, prediksi melibatkan penerapan teknik statistik, machine learning, atau algoritma prediktif lainnya untuk mengidentifikasi pola atau tren dalam data yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai atau kejadian di masa depan. Prediksi dapat diterapkan pada berbagai variabel atau parameter, seperti harga saham, kondisi cuaca,  penjualan  produk,  dan  bahkan  perilaku  pengguna.  Ada  beberapa  algoritma  yang  dapat  digunakan  untuk melakukan proses prediksi diantaranya KNN, Naive Bayes, C4.5, Rough Set, SVM, dan lainnya [34], [35].

## 2.3 Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC)
AHC merupakan sebuah algoritma atau metode dalam analisis klaster yang bertujuan untuk mengelompokkan data ke dalam  klaster-klaster  hierarkis.  Pendekatan  ini  dimulai  dengan  memperlakukan  setiap  data  sebagai  sebuah  klaster tunggal, dan kemudian secara bertahap menggabungkan klaster-klaster yang memiliki kesamaan tertinggi berdasarkan suatu  metrik atau jarak yang ditentukan.  Proses AHC dimulai dengan mengukur jarak antara setiap pasangan data, lalu menggabungkan dua klaster dengan jarak terdekat untuk membentuk satu klaster baru. Proses ini berlanjut dengan menggabungkan klaster-klaster yang semakin besar hingga semua data tergabung dalam satu klaster utama. Selama proses ini, terbentuklah sebuah struktur hirarkis yang menggambarkan hubungan antar klaster, biasanya dalam bentuk pohon dendrogram atau grafik [28], [36].
Salah satu kelebihan dari metode AHC adalah fleksibilitasnya dalam memilih metrik atau jarak yang digunakan untuk  mengukur  kesamaan  antar  data.  Metrik  tersebut  dapat  berupa  jarak  Euclidean,  jarak  Manhattan,  atau  jarak Mahalanobis, tergantung pada karakteristik data dan tujuan analisis. Selain itu, penggunaan AHC juga dapat dikontrol dengan memilih jumlah klaster yang diinginkan atau menggunakan kriteria pemotongan (cut-off) untuk menghentikan proses  penggabungan  klaster.  Jarak  antara  dua  cluster  dapat  dihitung  menggunakan  Euclidean  Distance  ataupun manhattan distance berikut rumusnya:
a. Menghitung matriks jarak
Euclidean Distance:
𝑑(𝑥 2 , 𝑥 1 ) = √∑ |𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 | 𝑑 𝑗=1 2 (1)
Manhattan Distance:
𝐷 𝑚𝑎𝑛 (𝑥, 𝑦) = ∑ |𝑥 2𝑗 − 𝑦 1𝑗 | 𝑑 𝑗=1 (2)
b. Pengelompokkan AHC
Proses pengclusteran AHC dapat dilakukan dengan 3 mode diantaranya single linkage yang digunakan dalam pengelompokkan berdasarkan jarak terdekat (terkecil) antara satu cluster dengan cluster yang lain, complate kinkage digunakan untuk mengelompokkan data cluster satu dengan yang lain berdasarkan jarak terjauh atau jarak maksimum antara elemen-elemen yang berbeda di dalam klaster tersebut. Pendekatan ini memusatkan perhatian pada mengukur jarak terbesar yang terjadi antara dua klaster, sehingga menghasilkan klaster yang memiliki perbedaan maksimum.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
Mode ketiga yaitu average linkage yang digunakan dalam pengelompokkan berdasarkan nilai rata-rata dari dua cluster yang saling berpasangan [7][8][9][37]. Berikut persamaan yang dapat digunakan:
Single Linkage:
𝑑 𝑢𝑣 = min{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷 (3)
Complate Linkage:
𝑑 𝑢𝑣 = max{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷 (4)
Average Linkage:
𝑑 𝑢𝑣 = average{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷 (5)

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pengelompokkan provinsi yang ada di indonesi akan dilakukan terhadap salah satu kriminal (kejahatan) yang terjadi yaitu  pelecehan  seksual.  Pengelompokkan  tersebut  dilakukan  agar  masyarakat  setempat  ataupu  pengunjung  untuk lebih  berwaspada  (berhati-hati)  dan  meningkatkan  keamanan  diri  agar  terhindar  dari  kejahatan  kriminal  pelecehan seksual, adapun teknik pengelompokkan dalam data mining yang akan digunakan yaitu algoritma AHC. Metode ini dilakukan dengan membentuk cluster baru dari cluster yang telah ada (data awal dijadikan sebagai  cluster-cluster), tahap awal dari
AHC  yaitu  menghitung  matriks  jarang  menggunakan  Euclidean  distance  kemudian  dikelompokkan (membentuk  cluster  baru)  menggunakan  complate  linkage.  Pengelompokkan  dilakukan  terhadap  34  provinsi  yang akan dijadikan sebagai sampel data dengan jumlah kasusu pelecehan seksual terjadi selama 3 tahun yaitu tahun 2019, 2020 dan 2021. Berikut tabel 1 sampel data yang digunkana pada penelitian ini.
Tabel 1. Data Kriminal Pelecehan Seksual di Indonesia Kode  Provinsi Tahun 2019  Tahun 2020  Tahun 2021 P1 Aceh 0,99 1,58 2,54 P2 Sumatera Utara 0,43 0,15 1,77 P3 Sumatera Barat 0,59 0,48 1,54 P4 Riau 0,61 0 0,36 P5 Jambi 1,45 0,74 0,59 P6 Sumatera Selatan 0,57 1,11 0,73 P7 Bengkulu 1,87 0 0,56 P8 Lampung 0,54 0,23 0,49 P9 Kep.Bangka Belitung 2,23 0 4,48 P10 Kepulauan Riau 0 0,02 0,67 P11 DKI Jakarta 1,64 2,68 0 P12 Jawa Barat 0,91 1,88 3,7 P13 Jawa Tengah 0,81 0,74 0,49 P14 D.I Yogyakarta 3,1 0,4 1,71 P15 Jawa Timur 3,84 1,2 1,69 P16 Banten 1,08 3,91 2,76 P17 Bali 2,65 0 0 P18 Nusa Tenggara Barat 0,57 0,74 0,27 P19 Nusa Tenggara Timur 1,82 1,4 1,99 P20 Kalimantan Barat 0,35 0,29 0,72 P21 Kalimantan Tengah 3,47 1,88 0,93 P22 Kalimantan Selatan 1,03 0 2,98 P23 Kalimantan Timur 0,7 0,45 0,35 P24 Kalimantan Utara 0 2,86 0 P25 Sulawesi Utara 0,84 0,29 0,48 P26 Sulawesi Tengah 0,61 1,3 0,27 P27 Sulawesi Selatan 0,52 0,48 2,28 P28 Sulawesi Tenggara 0,27 2,01 1,41 P29 Gorontalo 0,66 4,59 0 P30 Sulawesi Barat 0 1,54 0 P31 Maluku 0,04 2,95 1,76 P32 Maluku Utara 1,44 0 3,16 P33 Papua Barat 1,22 2,44 1,6 P34 Papua 0,45 4,44 4,11

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
3.1 Penerapan Metode AHC
a. Menghitung jarak matriks dengan menggunkana rumus euclidean berikut
𝑑(𝑥 2 , 𝑥 1 ) = √∑ |𝑥 𝑗 − 𝑦 𝑗 | 𝑑 𝑗=1 2
𝑑(𝐴1, 𝐴2) = √|0,99 − 0,43| 2 + |1,58 − 0,15| 2 + |2,54 − 1,77| 2 𝑑(𝐴1, 𝐴3) = √|0,99 − 0,59| 2 + |1,58 − 0,48| 2 + |2,54 − 1,54| 2
𝑑(𝐴1, 𝐴4) = √|0,99 − 0,61| 2 + |1,58 − 0| 2 + |2,54 − 0,36| 2
𝑑(𝐴1, 𝐴5) = √|0,99 − 1,45| 2 + |1,58 − 0,74| 2 + |2,54 − 0,59| 2
𝑑(𝐴1, 𝐴6) = √|0,99 − 0,57| 2 + |1,58 − 1,11| 2 + |2,54 − 0,73| 2
𝑑(𝐴1, 𝐴7) = √|0,99 − 1,87| 2 + |1,58 − 0| 2 + |2,54 − 0,56| 2
Lakukan perhitungan pencarian jarak matriks yang disebutkan di atas dengan menggunkaan rumus euclidean distance dari kode A1, A34 hingga kode A33,A34. Untuk hasil perhitungan yang telah dilakukan dapat dilihat pada tabel 2 berikut.

## Tabel 2. Matriks Jarak Euclidean
Kode   A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A10  ...  ...  A33  A34
A1 0 ...  ... A2 1,7 0 ...  ... A3 1,5  0,4 0 ...  ... A4 2,7  1,4  1,3 0 ...  ... A5 2,2  1,7  1,3  1,1 0 ...  ... A6 1,9  1,4 1  1,2 1 0 ...  ... A7 2,7  1,9  1,7  1,3  0,9  1,7 0 ...  ... A8 2,5  1,3  1,1  0,3 1  0,9  1,4 0 ...  ... A9 2,8  3,3  3,4  4,4 4  4,2  3,9  4,3 0 ...  ... A10 2,6  1,2  1,1  0,7  1,6  1,2  1,9  0,6  4,4 0  ...  ... A11 2,8  3,3  2,9  2,9 2 2  2,7  2,7  5,3 3,2  ...  ... A12 1,2  2,6  2,6  3,8  3,4  3,1  3,8  3,6  2,4 3,7  ...  ... A13 2,2  1,5  1,1  0,8  0,6  0,5  1,3  0,6  4,3 1,1  ...  ... A14 2,6  2,7  2,5  2,9 2  2,8  1,7  2,8  2,9 3,3  ...  ... A15 3,0  3,6  3,3  3,7  2,7  3,4  2,6  3,6  3,4 4,1  ...  ... A16 2,3  3,9  3,7  4,6  3,9  3,5  4,6  4,4  4,4 4,5  ...  ... A17 3,4  2,8  2,6  2,1  1,5  2,5 1  2,2  4,5 2,7  ...  ... A18 2,5  1,6  1,3  0,7  0,9  0,6  1,5  0,6  4,6 1  ...  ... A19 1,0  1,9  1,6  2,5  1,6  1,8 2  2,3  2,9 2,6  ...  ... A20 2,3  1,1  0,9  0,5  1,2  0,8  1,6  0,3  4,2 0,4  ...  ... ... ...
... ... ... ... ... ... ... ... ...  ...  ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ... ...  ...  ... A33 1,3  2,4  2,1  2,8 2  1,7  2,7  2,6  3,9 2,9  ...  ... 0 A34 3,3  4,9  4,7  5,8  5,2  4,7  5,9  5,6  4,8 5,6  ...  ... 3,3 0
Berdasarkan tabel 2, pilih jarak euclidean terkecil yang dijadikan sebagai cluster awal, nilai matriks terkecil (minimum)  ada  pada  matriks  A23  A25  dengan  nilai  0,2,  cluster  yang  berada  didalam  cluster  A23A25  dinyatakan sebagai cluster yang tingkat kriminalnya sedikit atau dinyatakan sebagai provinsi yang lebih aman.
b. Pada  cluster  yang  telah  ditentukan  sebagai  satu  cluster  maka  digabung  kodenya  menjadi  A23A25,  lakukan pengelompokkan  selanjutnya  dengan  menggunakan  mode complate  linkage dimana  jarak  antara  cluster  satu dengan cluster selanjutnya ditentukan berdasarkan jarak terjauh.  Berikut proses pencarian nilai maksimal antara satu cluster dengan cluster berikutnya (antara dua cluster) yang akan digabungkan.
𝑑 𝑢𝑣 = max{𝑑 𝑢𝑣 }, 𝑑 𝑢𝑣 ∈ 𝐷
𝑑 𝐴23𝐴25,𝐴1 = max{𝐷(𝐴23, 𝐴1); 𝐷(𝐴25, 𝐴1)} = MAX{2,5; 2,4} = 2,5
𝑑 𝐴23𝐴25,𝐴2 = max{𝐷(𝐴23, 𝐴2); 𝐷(𝐴25, 𝐴2)} = MAX{1,5; 1,4} = 1,5
𝑑 𝐴23𝐴25,𝐴3 = max{𝐷(𝐴23, 𝐴3); 𝐷(𝐴25, 𝐴3)} = MAX{1,2; 1,1} = 1,2

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
𝑑 𝐴23𝐴25,𝐴4 = max{𝐷(𝐴23, 𝐴4); 𝐷(𝐴25, 𝐴4)} = MAX{0,5; 0,4} = 0,5 𝑑 𝐴23𝐴25,𝐴5 = max{𝐷(𝐴23, 𝐴5); 𝐷(𝐴25, 𝐴5)} = MAX{0,8; 0,8} = 0,8 𝑑 𝐴23𝐴25,𝐴6 = max{𝐷(𝐴23, 𝐴6); 𝐷(𝐴25, 𝐴6)} = MAX{0,8; 0,9} = 0,9 𝑑 𝐴23𝐴25,𝐴7 = max{𝐷(𝐴23, 𝐴7); 𝐷(𝐴25, 𝐴7)} = MAX{1,3; 1,1} = 1,3
Lakukan perhitungan compkate linkage diatas terhadap cluster lainnya hingga selesai, carilah nilai terkecil dari cluster yang terhubung dengan A23 A25. Tidak perlu mencari nilai terbesar untuk cluster lainnya (selain cluster yang terhubung dengan A23 A25), hanya perlu Memindahkan Matriks Jarak Euclidean pada tabel 1. Anda dapat melihat hasil penyelesaian pada tabel 3 matriks pembaharuan yang disediakan berikut.
Tabel 3. Matriks Pembentukan cluster pertama Kode A23,A25  A1  A2  A3  A4  A5  A6  A7  A8  A9  A10  ...  ...  A33  A34 A23,A25 0,0 ...  ... A1 2,5 0 ...  ... A2 1,5 0,4 0 ...  ... A3 1,2 1,4  1,3 0 ...  ... A4 0,5 1,7  1,3  1,1 0 ...  ... A5 0,8 1,4 1  1,2 1 0 ...  ... A6 0,9 1,9  1,7  1,3  0,9  1,7 0 ...  ... A7 1,3 1,3  1,1  0,3 1  0,9  1,4 0 ...  ... A8 0,3 3,3  3,4  4,4 4  4,2  3,9  4,3 0 ...  ... A9 4,4 1,2  1,1  0,7  1,6  1,2  1,9  0,6  4,4 0 ...  ... A10 0,9 3,3  2,9  2,9 2 2  2,7  2,7  5,3  3,2 0  ...  ... A11 2,6 2,6  2,6  3,8  3,4  3,1  3,8  3,6  2,4  3,7 3,9  ...  ... A12 3,6 1,5  1,1  0,8  0,6  0,5  1,3  0,6  4,3  1,1 2,2  ...  ... A13 0,5 2,7  2,5  2,9 2  2,8  1,7  2,8  2,9  3,3 3,2  ...  ... A14 2,8 3,6  3,3  3,7  2,7  3,4  2,6  3,6  3,4  4,1 3,1  ...  ... A15 3,5 3,9  3,7  4,6  3,9  3,5  4,6  4,4  4,4  4,5 3,1  ...  ... A16 4,3 2,8  2,6  2,1  1,5  2,5 1  2,2  4,5  2,7 2,9  ...  ... A17 2,0 1,6  1,3  0,7  0,9  0,6  1,5  0,6  4,6 1 2,2  ...  ... A18 0,6 1,9  1,6  2,5  1,6  1,8 2  2,3  2,9  2,6 2,4  ...  ... A19 2,2 1,1  0,9  0,5  1,2  0,8  1,6  0,3  4,2  0,4 2,8  ...  ... A20 0,5 3,6  3,3  3,5  2,3 3  2,5  3,4  4,2  3,9 2,2  ...  ... ... ...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...  ...  ... ... ...
... ... ... ... ... ... ... ... ... ...  ...  ... A33 2,5 1,3  2,4  2,1  2,8  2,0  1,7  2,7  2,6  3,9 2,9  ...  ... 0 A34 5,5 3,3  4,9  4,7  5,8  5,2  4,7  5,9  5,6  4,8 5,6  ...  ... 3,3 0
Melalui analisis tabel 3, telah berhasil membentuk sebuah cluster baru dengan menghitung jarak terjauh antara cluster-cluster  yang  ada  (maksimal).  Cluster  baru  yang  terbentuk  adalah  A23  A25.  Selanjutnya,  dalam  proses pencarian cluster berikutnya, lakukan pencarian nilai minimum dari matriks tabel 3. Untuk mencari nilai cluster yang terhubung  dengan  cluster  baru  tersebut  maka  lakukan  sesuai  langkah  3  dan  kembali  ke  langkah  2.  Langkah  ini memungkinkan kami mengelompokkan kode provinsi berdasarkan cluster yang diinginkan. Untuk melihat hasil akhir dengan lebih jelas, Anda dapat menggunakan perangkat lunak RapidMiner.

## 3.2 Pengujian Metode AHC
Proses pengujian metode AHC dilakukan dengan menggunakan perangkat lunak RapidMiner. Tujuan pengujian ini adalah untuk mendapatkan hasil akhir (pengelompokkan) secara efisien dan menghindari kesalahan serta kesalahan manusia yang mungkin terjadi dalam proses pengelompokkan manual. Berikut adalah langkah-langkah pembentukan cluster menggunakan RapidMiner.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
Ilustrasi  dalam  Gambar  2  menjelaskan  langkah-langkah  penggunaan  RapidMiner.  Tahap  awal  yaitu memasukkan  file  data  yang  akan  diproses  sebagai  input  (file  excel).  Kemudian,  digunakan  alat  pemilihan  atribut (select atribut) untuk memilih atribut yang akan digunakan dari file tersebut. Penggunaan alat pemilihan atribut tidak terlalu penting jika kriteria data awal sudah ditentukan sebelumnya. Namun, jika file tersebut mengandung banyak informasi  yang  tidak  relevan,  alat  pemilihan  atribut  dapat  mempermudah  proses  tersebut.  Untuk  pengklasteran, digunakan  alat  pengelompokan  (clustering  tool)  dengan  metode  agglomerative  dan  metode  penghitungan  jarak maksimal, yang disebut metode complete linked. Metode ini melibatkan perhitungan jarak hierarkis antara provinsi satu  dengan  provinsi  lainnya.  Setelah  menjalankan  proses  RapidMiner,  akan  terbentuk  dendogram  yang menggambarkan hasil klasterisasi.

## Gambar 3. Dendrogram AHC
Dalam  gambar  3,  terlihat  bahwa  dendrogram  AHC  menunjukkan  pembentukan  hierarki  berdasarkan  jarak terjauh  antara  provinsi  yang  menghasilkan  pembentukan  cluster-cluster  baru.  Untuk  mempermudah  penyelesaian metode  AHC,  penelitian  ini  akan  membentuk  3  cluster.  Oleh  karena  itu,  perlu  menambahkan  alat  penggabungan klaster (flatten clustering tool) pada input untuk menentukan jumlah cluster yang akan dibentuk. Berikut adalah proses input setelah menambahkan alat flatten clustering.

## Gambar 4. Proses dataset inputan file
Ilustrasi dalam Gambar 4 menunjukkan proses input lengkap yang akan dilakukan, mulai dari input data dari file  Excel,  pemilihan  atribut  yang  digunakan,  penerapan  metode  clustering  (agglomerative  hierarchical  clustering) dengan memilih mode pengelompokan complate linked, serta penggunaan flatten clustering untuk menentukan jumlah cluster yang akan terbentuk, sebangai pembuktian keseuaian perhitungan manual yang telah dilakukan sebelumnya dengan penerapan rapidminer, maka peneliti menguji aplikasi rapidminer dengan membentuk 33 cluster, dima satu cluster (cluster) pertama yang dibentuk harus sesuai (sama) antara perhtungan manual dengan penggunaan aplikasi rapid miner. Berikut tampilan cluster model yang terbentuk sebanyak 34 cluster.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
Berdasarkan gambar 5, terlihat bahwa cluster pertama (cluster 0) menampung provinsi kalimantan timur dan sulawesi utara. Jika dilihat pada perhitungan manual, diperoleh A23 dan A25 sebagai cluster pertama yang terbentuk yaitu  provinsi  kalimantan timur  dan  sulawesi  utara.  Sehingga  dapat  diputuskan  bahwa  proses  manual  dan  aplikasi rapid  miner sesuia dan dapat  dilanjutkan menggunkan rapidminer. Sekarang berfokus pada pembentukan 3 cluster dimana  pada  saat  dijalan  aplikasi  rapidminer  maka  terbentuk  kumpulan  pohon  akar  (rootset  trees)  yang menggambarkan hasil dari proses tersebut.

## Gambar 6. Proses dataset inputan file
Dari ilustrasi dalam Gambar 6, terlihat bahwa cluster 0 memiliki jumlah provinsi yang paling sedikit, sementara jumlah provinsi terbanyak ada di cluster 1. Informasi mengenai jumlah provinsi dalam setiap cluster dapat ditemukan pada gambar terlampir.

## Gambar 7. Data cluster model
Melihat dari ilustrasi dalam Gambar 7, terlihat bahwa terdapat 5 provinsi yang dikelompokkan ke dalam cluster 0, kemudian terdapat 17 provinsi dalam cluster 1, dan 12 provinsi dalam cluster 2. Untuk informasi detail mengenai pengelompokkan tersebut, dapat dilihat pada tabel berikut.
Tabel 4. Cluster terbentuk setiap provinsi No Provinsi 2019 2020 2021  Cluster 1 Aceh 0,99 1,58 2,54 1 2 SumateraUtara 0,43 0,15 1,77 2 3 SumateraBarat 0,59 0,48 1,54 2 4 Riau 0,61 0 0,36 1 5 Jambi 1,45 0,74 0,59 2 6 SumateraSelatan 0,57 1,11 0,73 1 7 Bengkulu 1,87 0 0,56 2 8 Lampung 0,54 0,23 0,49 1 9 Kep.BangkaBelitung 2,23 0 4,48 2 10 KepulauanRiau 0 0,02 0,67 1 11 DKIJakarta 1,64 2,68 0 0 12 JawaBarat 0,91 1,88 3,7 1 13 JawaTengah 0,81 0,74 0,49 1 14 DIYogyakarta 3,1 0,4 1,71 2 15 JawaTimur 3,84 1,2 1,69 2 16 Banten 1,08 3,91 2,76 0 17 Bali 2,65 0 0 2 18 NusaTenggaraBarat 0,57 0,74 0,27 1 19 NusaTenggaraTimur 1,82 1,4 1,99 1

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
20 KalimantanBarat 0,35 0,29 0,72 1 21 KalimantanTengah 3,47 1,88 0,93 2 22 KalimantanSelatan 1,03 0 2,98 2 23 KalimantanTimur 0,7 0,45 0,35 1 24 KalimantanUtara 0 2,86 0 0 25 SulawesiUtara 0,84 0,29 0,48 1 26 SulawesiTengah 0,61 1,3 0,27 1 27 SulawesiSelatan 0,52 0,48 2,28 2 28 SulawesiTenggara 0,27 2,01 1,41 1 29 Gorontalo 0,66 4,59 0 0 30 SulawesiBarat 0 1,54 0 1 31 Maluku 0,04 2,95 1,76 1 32 MalukuUtara 1,44 0 3,16 2 33 PapuaBarat 1,22 2,44 1,6 1 34 Papua 0,45 4,44 4,11 0
Berdasarkan  tabel  4,  dapat  dijelaskan  bahwa  provinsi  yang  dikelompokkan  kedalam  cluster  pertama  (0) sebanyak  5  provinsi  yang  terdiri  dari  DKI  Jakarta,  Banten,  Kalimantan  Utara,  Gorontalo  dan  Papua  dan  juga dinyatakan sebagai provinsi rawan terjadi pelecehan seksual.Cluster 1 terdiri dari 17 provinsi diantaranya Aceh, Riau, Sumatera Selatan, Lampung, Kepulauan Riau, Jawa Barat, Jawa Tengah, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Timur, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Tenggara, Sulawesi Barat, Maluku dan Papua Barat. Cluster 2 terdiri dari 12 provinsi diantaranya Sumatera Utara, Sumatera Barat, jambi, bengkulu, Kep. Bangka Belitung, DI Yogyakarta, Jawa Timur, Bali, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Sulawesi Selatan dan Maluku Utara. Scatter cluster per tahun 2019 hingga 2021 dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 8. Scatter clusteriang complate link
Berdasarkan gambar  8  dapat  dijelaskan bahwa provinsi  yang terjadi kriminal pelecehan  seksual  pada tahun 2019 ditandai dengan warna biru, untuk kejadian kriminal di tahun 2020 ditandai dengan warna hijau dan kriminal pelecehan seksual terjadi di tahun 2021 ditandai dengan warna orange.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
Berdasakan gambar  9,  dapat  dijelaskan bahwa cluster dengan jumlah provinsi  terbanyak ada pada cluster 1 yaitu cluster yang ditandain berwarna biru dengan jumlah provinsi sebanyak 17 provinsi dan persentase sebesar 50% dari keseluruan provinsi (provinsi yang ada di indonesia). Cluster 2 berwarna hijau dengan jumlah provinsi sebanyak 12 provinsi dan persentase sebesar 35,29%. Dan cluster 0 dengan jumlah provinsi sedikit ayitu 5 dan persentasenya hanya 14,71%

## 4. KESIMPULAN
Kesimpulan dari penelitian ini yaitu diharapkan pelecehan seksual yang sering terjadi terkhusu terhadap wanita agar dan juga pembaca agar  dapat  dilakukan pencegarahan terhadap kejahatan pelecehan seksual dengan  tindakan yang cepat  di  tempat-tempat  yang  sering  terjadi  pelecehan  seksual  melalui  sosialisasi,  peningkatan  keamanan,  dan penyediaan tempat konsultasi seperti psikolog. Metode data mining, dengan menggunakan metode pengelompokkan AHC dan mode complete linkage, digunakan untuk mengidentifikasi tempat-tempat yang rawan terjadinya pelecehan seksual  berdasarkan  data-data  sebelumnya.  Proses  penelitian  ini  melibatkan  kombinasi  antara  analisis  manual  dan penggunaan aplikasi RapidMiner untuk membentuk kluster baru. Hasil penelitian menunjukkan adanya tiga kluster, dengan 5 provinsi dalam kluster 0, 17 provinsi dalam kluster 1, dan 12 provinsi dalam kluster 2.

## REFERENCES
[1] A. Handayanto, K. Latifa, N. D. Saputro, and R. R. Waliansyah, “Analisis dan Penerapan Algoritma Support Vector Machine (SVM) dalam Data Mining untuk Menunjang Strategi Promosi,” JUITA J. Inform. , vol. 7, no. 2, pp. 71–79, 2019.
[2] M. Zunaidi, A. H. Nasyuha, and S. M. Sinaga, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Pertumbuhan Jumlah Penderita Human Immunodeficiency Virus (HIV) Menggunakan Metode Multiple Linier Regression (Studi Kasus Dinas Kesehatan Provinsi Sumatera Utara),” J. Teknol. Sist. Inf. Dan Sist. Komput. TGD , vol. 3, no. 1, pp. 137–147, 2020.
[3] H. F. Sinurat, S. D. Nasution, and A. Fau, “Penerapan Metode Selft Organizing Maps (SOM) Dalam Rekomendasi Jurusan Calon Mahasiswa Baru (Studi Kasus: Universitas Imelda Medan),” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 4, no. 1, 2020.
[4] I. Kamila, U. Khairunnisa, and M. Mustakim, “Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids untuk Pengelompokan Data Transaksi Bongkar Muat di Provinsi Riau,” J. Ilm. Rekayasa dan Manaj. Sist. Inf. , vol. 5, no. 1, p. 119, 2019.
[5] R.  Puspita  and  A. Widodo,  “Perbandingan  Metode  KNN,  Decision  Tree,  dan  Naïve  Bayes Terhadap Analisis  Sentimen Pengguna Layanan BPJS,” J. Inform. Univ. Pamulang , vol. 5, no. 4, p. 646, 2021.
[6] M. A. Hasanah, S. Soim, and A. S. Handayani, “Implementasi CRISP-DM Model Menggunakan Metode Decision Tree dengan Algoritma CART untuk Prediksi Curah Hujan Berpotensi Banjir,” J. Appl. Informatics Comput. , vol. 5, no. 2, pp. 103–108, 2021.
[7] P. Govender and V. Sivakumar, “Application of k-means and hierarchical clustering techniques for analysis of air pollution: A review (1980–2019),” Atmos. Pollut. Res. , vol. 11, no. 1, pp. 40–56, 2020.
[8] C. Briggs, Z. Fan, and P. Andras, “Federated learning with hierarchical clustering of local updates to improve training on non-IID data,” in 2020 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN) , 2020, pp. 1–9.
[9] K. Zeng, M. Ning, Y. Wang, and Y. Guo, “Hierarchical clustering with hard-batch triplet loss for person re-identification,” in Proceedings of the IEEE/CVF Conference on Computer Vision and Pattern Recognition , 2020, pp. 13657–13665.
[10]  R. T. Aldisa, “Data Mining Penentuan Jurusan Siswa Menggunakan Metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC,” J. MEDIA Inform. BUDIDARMA , vol. 7, no. 2, pp. 873–880, 2023.
[11]  R.  Rahma  and  R.  Mufidah,  “Pengelompokan  daerah  rawan  kekerasan  terhadap  perempuan  dan  anak  di  jawa  barat menggunakan algoritma k-means,” JIPI (Jurnal Ilm. Penelit. dan Pembelajaran Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 850–857, 2022.
[12]  L. Zahrotun, S. H. Nugroho, U. Linarti, and A. H. S. Jones, “Analisis Persebaran UMKM Bidang Jasa Menggunakan Metode AHC Complete Linkage,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen) , vol. 4, no. 2, pp. 255–265, 2023.
[13]  S. M. Dewi, A. P. Windarto, I. S. Damanik, and H. Satria, “Analisa Metode K-Means pada Pengelompokan Kriminalitas Menurut Wilayah,” Semin. Nas. Sains Teknol. Inf. , pp. 620–625, 2019.
[14]  F. O. Lusiana, I. Fatma, and A. P. Windarto, “Estimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Simalungun,” J. Informatics Manag. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 79–84, 2021.
[15]  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.
[16]  G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth ) :,” Telematika , vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.
[17]  A.  Z.  Siregar,  “Implementasi  Metode  Regresi  Linier  Berganda  Dalam  Estimasi  Tingkat  Pendaftaran  Mahasiswa  Baru,” Kesatria  J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen) , vol. 2, no. 3, pp. 133–137, 2021.
[18]  S. S. S, A. T. Purba, V. Marudut, M. Siregar, T. Komputer, and P. B. Indonesia, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN,” vol. 3, pp. 25–30, 2020.
[19]  B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol. , vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.
[20]  S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf. , vol. 1, no. 2, 2018.
[21]  A. Wanto et al. , Data Mining: Algoritma dan Implementasi . Yayasan kita menulis, 2020.
[22]  N. L. W. S. R. Ginantra et al. , Data mining dan penerapan algoritma . Yayasan Kita Menulis, 2021.
[23]  M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma , vol. 5, no. 2, p. 640, 2021.

## Building of Informatics, Technology and Science (BITS)
Volume 5, No 1, Juni 2023 Page: 364 − 375 ISSN 2684-8910 (media cetak) ISSN 2685-3310 (media online) DOI 10.47065/bits.v5i1.3499
[24]  A. Damuri, U. Riyanto, H. Rusdianto, and M. Aminudin, “Implementasi Data Mining dengan Algoritma Naïve Bayes Untuk Klasifikasi Kelayakan Penerima Bantuan Sembako,” JURIKOM (Jurnal Ris. Komputer) , vol. 8, no. 6, pp. 219–225, 2021.
[25]  I.  A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  “Implementasi  Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi  Mahasiswa  Menggunakan Algoritma K-Nearest Neighbor,” Simetris J. Tek. Mesin, Elektro dan Ilmu Komput. , vol. 10, no. 2, pp. 421–432, 2019.
[26]  H. Hozairi, A. Anwari, and S. Alim, “Implementasi Orange Data Mining Untuk Klasifikasi Kelulusan Mahasiswa Dengan Model K-Nearest Neighbor, Decision Tree Serta Naive Bayes,” Netw. Eng. Res. Oper. , vol. 6, no. 2, pp. 133–144, 2021.
[27]  F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means  dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant. , vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.
[28]  B. Harli Trimulya Suandi As and L. Zahrotun, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT  AKADEMIK  SEBELUM  KULIAH  DAN  DATA  KELULUSAN  MAHASISWA  MENGGUNAKAN METODE  AGGLOMERATIVE  HIERARCHICAL  CLUSTERING  (Implementation  Of  Data  Mining  In  Grouping Academic History Data Before Students And Stud,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl. , vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021.
[29]  H.  Maulidiya  and  A.  Jananto,  “Asosiasi  Data  Mining  Menggunakan  Algoritma  Apriori  Dan  Fpgrowth  Sebagai  Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” 2020.
[30]  K. Erwansyah, B. Andika, and R. Gunawan, “Implementasi Data Mining Menggunakan Asosiasi Dengan Algoritma Apriori Untuk Mendapatkan Pola Rekomendasi Belanja Produk Pada Toko Avis Mobile,” J. Teknol. Sist. Inf. dan Sist. Komput. TGD , vol. 4, no. 1, pp. 148–161, 2021.
[31]  A. S. L. T. T. H. Hafizah, “Data Mining Estimasi Biaya Produksi Ikan Kembung Rebus Dengan Regresi Linier Berganda,” J. Sist. Inf. Triguna Dharma (JURSI TGD) , no. Vol 1, No 6 (2022): EDISI NOVEMBER 2022, pp. 888–897, 2022.
[32]  Y. L. Nainel, E. Buulolo, and I. Lubis, “Penerapan Data Mining Untuk Estimasi Penjualan Obat Berdasarkan Pengaruh Brand Image  Dengan  Algoritma  Expectation  Maximization  (Studi  Kasus:  PT.  Pyridam  Farma  Tbk),” JURIKOM  (Jurnal  Ris. Komputer) , vol. 7, no. 2, p. 214, 2020.
[33]  P. Purwadi, P. S. Ramadhan, and N. Safitri, “Penerapan Data Mining Untuk Mengestimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Deli Serdang,” J. SAINTIKOM (Jurnal Sains Manaj. Inform. dan Komputer) , vol. 18, no. 1, pp. 55–61, 2019.
[34]  S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4, 5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif , vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019.
[35]  S. U. Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4. 5,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen) , vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.
[36]  R. A. Setyawan and R. M. Fadilla, “Klasterisasi media pembelajaran daring di era pandemi COVID-19 menggunakan metode Agglomerative,” Inf. Interaktif , vol. 5, no. 3, 2020.
[37]  N. K. Zuhal, “Study Comparison K-Means Clustering dengan Algoritma Hierarchical Clustering,” Pros. Semin. Nas. Teknol. dan Sains , vol. 1, pp. 200–205, 2022.