Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENERAPAN METODE CLUSTERING DENGAN ALGORITMA K-MEANS TINDAK KEJAHATAN PENCURIAN DI KABUPATEN ASAHAN
Nur Afni Syahpitri Damanik 1 , Irianto 2* , Dahriansah 3
1 Mahasiswa Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
2 Prodi Sistem Informasi, STMIK Royal
3 Prodi Manajemen Informasi, STMIK Royal *email : irianto2121212@gmail.com
Abstract: Theft  is  the  illegal  taking  of  property  or  belongings  of  another  person  without  the permission of the owner. The most common crime problem in Asahan District is theft, so that the POLRES  is  still  having  trouble  determining  which  areas  are  often  the  crime  of  theft.  With  this problem,  we need  to  do  a grouping  for  areas  where theft  often  occurs,  so the process  used   is  the data mining process. Data mining is one of the processes of Knowledge Discovery from Databases (KDD).  KDD  is  an  activity  that  includes  collecting,  using  historical  data  to  find  regularities, patterns or relationships in large data sets. One of the techniques known in data mining is clustering technique. The K-Means method is a method for clustering techniques, K- Means is a method that partitions data into groups so that data with the same characteristics are entered into the same set of groups and data with different characteristics are grouped into other groups. The attributes used in grouping  this  data  are  annual  data,  namely  2015,  2016,  2017,  2018,  2019.  A  case  study  of  9 POLSEK in the Asahan.
Keywords: Data Mining, Clustering, K-Means Algorithm, Theft Crimes Grouping.
Abstrak: Pencurian merupakan pengambilan properti atau barang milik orang lain secara tidak sah tanpa ijin dari pemilik. Masalah tindak kejahatan yang paling banyak terjadi di Kabupaten Asahan adalah  tindak  kejahatan  pencurian  sehingga  pihak  POLRES  masih  kesulitan  untuk  menentukan daerah mana saja yang sering terjadi tindak kejahatan pencuriaan. Dengan adanya masalah ini kita perlu melakukan pengelompokan untuk daerah mana saja yang sering terjadi tindak pencurian maka proses  yang  digunakan  adalah  proses  data  mining.  Data  mining  adalah  salah  satu  proses  dari Knowledge Discovery from Databases (KDD). KDD adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian  data, historis untuk  menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam  set  data  besar. Salah  satu  teknik  yang  di  kenal  dalam  data  mining  adalah  teknik  clustering.  Metode  K-Means merupakan metode untuk teknik clustering, K-Means adalah metode yang mempartisi data kedalam kelompok  sehingga  data  berkarakteristik  sama  dimasukan  kedalam  set  kelompok  yang  sama  dan data  yang  berkerakteristik  berbeda  dikelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang  lain.  Atribut  yang  di gunakan  dalam  pengelomokan  data  ini  adalah  data  pertahun  yaitu  tahun  2015,  2016,  2017,  2018, 2019. Studi kasus pada 9 POLSEK yang ada di daerah kabupaten Asahan.
Kata  kunci: Data  Mining,  Clustering,  Algoritma  K-Means,  Pengelompokan  Tindak  Kejahatan Pencurian.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## PENDAHULUAN
Masalah  tindak  kejahatan  yang  paling  banyak  terjadi  di  Kabupaten  Asahan  adalah tindak  kejahatan  pencurian  sehingga  pihak  Polres  Asahan  masih  kesulitan  untuk menentukan daerah mana saja yang sering terjadi tindak kejahatan pencuriaan dikarenakan belum tersediannya sistem  yang dapat memudahkan dan peroses perhitungan data  yang di dapat masih secara manual  yaitu setiap Polsek harus datang setiap satu bulan sekali untuk memberikan hasil rekapan dari Polsek ke Polres Asahan.
Hal  ini  yang  sering  membuat  para  petugas  bingung  untuk  melakukan  patroli  di daerah  mana  saja  yang  di  perlukan  untuk  melakukan  kegiatan  patroli  ataupun  sosialisasi agar  masyarakat  sekitar  ikut  berpatrisipasi  membantu  kegiatan  patroli  tersebut,  sehingga masyarakat  sekitar  merasa  aman  untuk  melakukan  segala  aktivitas  kesehariannya  tanpa adanya rasa takut atau tidak aman. Dari penjelasan masalah diatas penulis memiliki tujuan dari  penelitian  ini  adalah  :  Menerapkan  proses data  mining dengan  metode K-Means Clustering untuk  pengelompokan  daerah  yang  sering  terjadi  pencurian  di  Kabupaten Asahan  [1].,  Menguji  penerapan  metode K-Means  Clustering menggunakan PHP [2]., Membangun  sistem  baru  untuk  pembagian  daerah  yang  sering  terjadi  tindak  kejahatan pencurian berdasarkan data tindak kejahatan pencurian yang ada di Polres Asahan [3].

## METODE
Clustering atau klasifikasi adalah metode yang digunakan membagi rangkaian data menjadi  beberapa  group  berdasarkan  kesamaan-kesamaan  yang  telah  ditentukan sebelumnya [4]. Pada algoritma K-Means Cluster Analysis terdapat beberapa langkah yang harus  dilakukan  yaitu  sebagai  berikut:  Menentukan  jumlah cluster ,  jumlah cluster merupakan  jumlah  kelompok  yang  akan  diselesaika,  Menentukan centroid awal, centroid awal  diperoleh  secara  acak  [5]. Centroid awal  merupakan  titik  pusat cluster pertama. Rumus menentukan centroid baru sebagai berikut:
∑ (1)
Menghitung jarak antara titik centroid dengan titik objek. digunakan rumus sebagai berikut:
√ (2)
Pengelompokan  objek  untung  menentukan  anggota cluster ,  adalah  dengan memperhitungkan  jarak  minimum  objek.  Kembali  ke  tahap  2,  lakukan  perulangan  hingga nilai centroid yang dihasilkan tetap dan anggota cluster tidak berpinda ke cluster lain.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Struktur  basis data  mining  clustering tindak  kejahatan  pencurian  di  Kabupaten Asahan di uraikan sebagai berikut :
Struktur data penentuan centroid
Cluster di kelompokan menjadi 3 kelompok berdasarkan data yang tersedia, sebagai berikut:
Tabel 1. Data Penentuan Centroid NO . SATUAN/ POLSEK TAHUN 2015 TAHUN 2016 TAHUN 2017 TAHUN 2018 TAHUN 2019 KRIT ERIA JTP JTP JTP JTP JTP 1.  Polsek Air Jorman 25 28 89 53 40 C2 2.  Polsek simpang Emat 63 59 44 46 33 3.  Polsek Sei Kepayang 67 63 68 52 42 4.  Polsek Bandar Pulau 49 53 73 43 35 5.  Polsek Pulau Raja 65 93 71 53 33 6.  Polsek Air Batu 69 87 89 43 58 C1 7.  Polsek Perapat Janji 53 63 88 55 24 8.  Polsek Bp.Mandoge 31 48 79 35 33 9.  Polsek Kota Kisaran 0 138 65 21 19 C3 Jumlah 1016 1028 935 705 608
Menentukan pusat awal cluster "Centroid " Untuk penentuan awal diasumsikan: (a) Diambil data ke 6 sebagai pusat cluster ke 1., (b) Diambil data ke 1 sebagai pusat cluster ke 2., (c) Diambil data ke 9 sebagai pusat cluster ke 3.
Tabel 2. cluster "Centroid "
Centroid 1  (69,87,89,43,58)
Centroid 2  (25,28,89,53,40) Centroid 3  (0,138,65,21,19)
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## Struktur data hasil iterasi pertama
Perhitungan jarak dari data ke 1 sampai data  ke 9 terhadap pusat cluster , Sehingga hasil perhitungan jarak selengkapnya adalah sebagai berikut:
Tabel 3. Hasil Iterasi Pertama Data Ke C1 C2 C3 1 76.43 0.00 121.52 2 58.98 67.29 107.11 3 36.85 58.61 107.76 4 48.38 39.77 102.13 5 33.18 78.73 86.64 6 0.00 76.43 99.71 7 46.18 47.64 100.72 8 61.27 30.15 98.23 9 99.71 121.52 0.00

## Struktur pengelompokan data
Tabel 4. Pengelompokan Data C1 C2 C3 1 2 0 2 1 0 2 1 0 1 2 0 2 1 0 2 1 0 2 1 0 1 2 0 0 1 2
Struktur data penentuan pusat cluster baru
Tabel 5. Centroid Baru Data Ke 2015 2016 2017 2018 2019 C1 63.4 73 72 49.8 38 C2 35 43 80.33 43.67 36 C3 0 138 65 21 19
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Struktur data penentuan pusat cluster baru
Tabel 6.  Hasil Iterasi Ke Dua Data Ke C1 C2 C3 1 61.67 22.43 121.52 2 31.93 48.73 107.11 3 12.24 41.01 107.76 4 25.76 18.74 102.13 5 20.95 59.86 86.64 6 31.03 60.43 99.71 7 26.21 32.48 100.72 8 44.36 11.26 98.23 9 97.39 106.24 0.00

## Struktur pengelompokan data
Tabel 7. Pengelompokan Data Ke Dua C1 C2 C3 1 2 0 2 1 0 2 1 0 1 2 0 2 1 0 2 1 0 2 1 0 1 2 0 1 0 2
Karena  C1,C2,C3  sama  dimana  anggota  yang  sama,  maka  tidak  perlu  dilakukan itersi lagi, sampai disini hasil Clustering sudah mencapai stabil dan kovergen [6]. Jadi dari data  di  atas  di  dapat  di  dapat  hasil  bahwa  :  Untuk cluster 5  yaitu  ada  1  daerah  sebagai berikut  :  (a)  Data  Ke-2  :  Polsek  Simpang  Empat.,  (b)  Data  Ke-3  :  Polsek  Sei  Kepayang 3.Data Ke-5 : Polsek Pulau Raja., (c) Data Ke-6 : Polsek Air Batu., (d) Data Ke-7 : Polsek Perapat Janji. Untuk cluster 2 yaitu ada 8 daerah sebagai berikut : (a) Data ke-1 : Polsek Air Jorman., (b) Data Ke-8 : Polsek BP. Mandoge. Untuk cluster 3 yaitu ada 1 daerah sebagai berikut : Data Ke-9 : Polsek Kota Kisaran.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tampilan Halaman Login
Untuk  menguji  halaman login ,  dibutuhkan username dan password agar  dapat masuk ke halaman admin panelnya. Pengguna yang dapat masuk ke dalam sistem ini adalah admin,  petugas  polres  dan  petugas  polsek.  Masukkan username dan password pada field nya masing – masing seperti pada gambar 1.
Gambar 1. Tampilan Halaman Login

## Tampilan Halaman Data Pencurian
Tampilan  halaman  data  pencurian  adalah  tampilan  yang  digunakan  untuk menampilkan  data  pencurian.  Untuk  menguji  tampilan  ini,  klik  pada  menu Trend Data Pencurian maka akan muncul halaman data pencurian seperti gambar 2.

## Gambar 2. Tampilan Halaman Data Pencurian

## Tampilan Halaman Hitung K-Means
Tampilan  hitung K-means adalah  Tampilan  yang  digunakan  untuk  melihat  data perhitungan.  Untuk  menguji  tampilan  ini,  klik  pada  menu  Hitung K-means maka  akan muncul halaman hitung K- means seperti gambar 3.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com
Gambar 3. Tampilan Halaman Hitung K-Means
Gambar 4. Cetak Hasil Hitung K-Means

## SIMPULAN
Dari penelitian ini dapat disimpulkan beberapa yang menjadi kesimpulan mendasar pada  penelitian  ini  diantaranya  adalah  sebagai  berikut:  (1) K-Means  Clustering dapat memberikan  hasil  pengelompokan  data  tindak  kejahatan  pencurian  yang  dilakukan  oleh admin/ petugas  Polres  Asahan.,  (2)  Dalam  proses  pengelompokan  data  pencurian,  sistem yang  digunakan  dapat  melakukan  pengelompokan  secara  otomatis  dengan  menggunakan metode K-Means  Clustering.,  (3) Dengan  adanya  penerapan  teknik Data  Mining dengan Metode K-  Means  Clustering dapat  disimpulkan  bahwa  teknik  ini  dapat  di  terapkan  pada kasus kejahatan pencurian berdasarkan polsek-polsek yang tergabung yang menghasilkan 3 Cluster , Yakni C1 Tinggi, C2 Menengah, C3 Rendah., (4) Penerapan program yang dibuat dengan  menggunakan  aplikasi  pemograman  berbasis web ,  dan  hasilnya  dengan menggunakan program yang dibuat dapat lebih memudahkan pengguna untuk menentukan daerah mana saja yang tingkat kejahatan pencuriannya tinggi di Kabupaten Asahan.
Vol. 1 No. 1, Maret 2021, hlm. 7 – 14 DOI: xxxxxxxxxxxxxxxxx Available online at http:// jurnal.stmikroyal.ac.id/index.php/j-com

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Y.  Heriyanto,  “Perancangan  Sistem  Informasi  Rental  Mobil  Berbasis  Web  Pada PT.APM Rent Car,” J. Intra-Tech , vol. 2, no. 2, pp. 64–77, 2018.
[2] Y. Di and J. Dipasaran, “1 , 1 , 2,” vol. VI, no. 2, pp. 1–6, 2013, doi: 10.2478/amsc- 2014-0077.
[3] K.  Kawano,  Y.  Umemura,  and  Y.  Kano,  “  Field  Assessment  and  Inheritance  of Cassava  Resistance  to  Superelongation  Disease  1  ,” Crop  Sci. ,  vol.  23,  no.  2,  pp. 201–205, 1983, doi: 10.2135/cropsci1983.0011183x002300020002x.
[4] M.  Mardalius,  “Pemanfaatan  Rapid  Miner  Studio  8.2  Untuk  Pengelompokan  Data Penjualan Aksesoris Menggunakan Algoritma K-Means,” Jurteksi , vol. 4, no. 2, pp. 123–132, 2018, doi: 10.33330/jurteksi.v4i2.36.
[5] M. L. Sibuea and A. Safta, “Pemetaan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode K- Means  Clustring,” Jurteksi , vol. 4, no. 1, pp. 85–92, 2017, doi: 10.33330/jurteksi.v4i1.28.
[6] A. Afrisawati and S. Sahren, “Analisis Perbandingan Menggunakan Metode Moora Dan Waspas Pemilihan Bibit Sapi Potong Terbaik,” JURTEKSI (Jurnal Teknol. dan Sist. Informasi) , vol. 6, no. 3, pp. 269–276, 2020, doi: 10.33330/jurteksi.v6i3.827.