## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)

## SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENGELOMPOKAN TINGKAT KRIMINALITAS KOTA MALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
Danang Sutejo, Yosep Agus Pranoto, Hani Zulfia Zahro Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karanglo km 2 Malang, Indonesia
danangsutejo78@gmail.com

## ABSTRAK
Kota malang menjadi salah satu kota pendidikan dengan jumlah perguruan tinggi lebih dari 80 lokasi, hal ini membuat padatnya tingkat penduduk dan membuka peluang tinggi terjadinya kriminalitas  terutama bagi masyarakat umum dan khususnya para mahasiswa baru yang belum banyak mengetahui mengenai daerah rawan kriminal di Kota Malang. Sebagai solusi masalah ini diperlukan sistem informasi geografis yang secara khusus menampilkan informasi mengenai daerah persebaran lokasi yang mempunyai kerawanan kriminal.
Sistem  yang  akan  dibangun  yaitu  sebuah  sistem  informasi  geografis  Pengelompokan  tingkat kriminalitas  Kota  Malang  ini  dibuat  menggunakan QGIS  2.18 dengan  mengkombinasikan  metode clustering . Salah  satu  metode Clustering adalah  dengan  menggunakan  metode K-Means dengan  menggunakan  pengujian keakuratan menggunakan Davies-Bloudin Index . Penerapan  dari  hasil clustering yang  dilakukan  menunjukan  bahwa  hasil clustering menggunakan K- Means menghasilkan percobaan 3 cluster yang memiliki hasil analisis keakuratan terkecil menggunakan Davies Bouldin  Index yaitu  sebesar  2,401  dengan  pembagian  daerah  intensitas  aman(C1)  yaitu  Kecamatan Kedungkandang,  dalam cluster (C2)  cukup  rawan  yaitu  Kecamatan  Blimbing,  dalam cluster (C3) rawan  yaitu kecamatan  Klojen,  Sukun  dan  dalam cluster sangat  rawan  (C4)  yaitu  kecamatan  Lowokwaru.  Pada  pengujian user  yang telah dilakukan, user memilih  sangat baik adalah 32%, memilih  baik 55%, memilih cukup baik 13% dan  memilih  kurang  baik  0%  kemudian  hasil  pengujian  fungsionalitas  aplikasi  pada browser yang  berbeda, sudah berjalan dengan baik.
Kata Kunci : Sistem Informasi Geografis, Kriminalitas,K-Means, Kota Malang.
1. PENDAHULUAN
1.1 Latar Belakang Kota  Malang  merupakan  salah  satu  Kota dengan  julukan  Kota  Pendidikan  di  Jawa  Timur, Julukan  ini  muncul  lantaran  banyaknya  jumlah kampus  dan  sekolah  yang  ada  di  Kota  Malang. Terdapat setidaknya lebih dari 80 Perguruan Tinggi yang tersebar di wilayah Kota Malang.
Dengan  padatnya  tingkat  kependudukan  ini, membuka  peluang  tinggi  terjadinya  kriminalitas trutama  bagi  masyarakat  umum  dan  khususnya para  mahasiswa  baru  yang  belum  banyak mengetahui  mengenai  daerah  rawan  kriminal  di Kota  Malang.  Data  kepolisian  mencatat  sepanjang tahun  2017  kasus  kriminalitas  di  Kota  Malang mencapai  1.535  [1].  Diantaranya  adalah  kasus curanmor (Pencurian kendaraan bermotor) sebanyak  943  kasus,  curas  (pencurian  dengan kekerasan)  sebanyak  33  kasus,  Senjata  Tajam (sajam)  5  kasus,  curat  (pencurian  dengan pemberatan)  sebanyak  238  kasus,  Curi  biasa ( Ordinary Stealing ) 316 kasus.
Sementara  ini  belum  terdapat  suatu  sistem informasi  geografis  di  Kota  Malang  mengenai tingkat  kriminalitas  yang  dapat  dijadikan  acuan sebagai  tindakan preventif terhadap  kejahatan, sedangkan saat ini informasi mengenai kriminalitas masih  berupa  data  angka  yang  setiap  tahunnya
dikeluarkan oleh Badan Pusat Statistik (BPS) Kota Malang,  kekurangan  dari  data  yang  di  keluarkan BPS  tersebut  adalah  datanya  masih  bersifat akumulatif dari  beberapa  kecamatan  di  Kota Malang, sehingga  detail dari  data mengenai  lokasi, waktu dan tanggal  kejadian belum ada.
Oleh  karena  itu  penulis  bermaksud  membuat sistem  informasi  geografis  tingkat  kriminalitas Kota  Malang  yang  memberikan  informasi  secara detail  lokasi  daerah  rawan  kriminal  berdasarkan kecamatan dan informasi mengenai pengelompokan  tingkat  kerawanan  tiap  daerah kecamatan  di  Kota  Malang,  sehingga  bagi mahasiswa dan masyarakat umum dapat membantu dalam  mengambil  keputusan  pencegahan  terhadap kasus kriminalitas .

## 1.2 Rumusan Masalah
Berdasarkan  permasalahan  yang  terindetifikasi diatas,  maka  dapat  dirumuskan  beberapa  rumusan masalah sebagai berikut:
1. Bagaimana  merancang  dan  membangun  sistem informasi  geografis  pengelompokan  tingkat kriminalitas Kota Malang menggunakan metode K-means ?
2. Bagaimana  Menginformasikan  peta  persebaran Kriminalitas  Kota  Malang  dalam  sebuah website ?

## 1.3 Batasan Masalah
Berdasarkan  pembuatan  aplikasi  ini  terdapat beberapa  batasan  dalam  pembuatan  yaitu  sebagai berikut:
1. Aplikasi ini berbasis Web .
2. Aplikasi  ini  dibuat  dengan software  Qgis version 2.18 dan database PhpMyAdmin.
3. Pemetaan  menampilkan  data  kriminalitas pada  tingkat  kecamatan  di  Kota  Malang (Lowokwaru, Sukun, Kedungkandang, Blimbing dan Klojen)
4. Objek  penelitian  adalah  data  kasus  kriminal dari  Polres  Kota  Malang  Tahun  2019 (Januari-September).
5. Parameter  yang  digunakan  adalah  jumlah kejadian kriminalitas untuk 5 kategori, yaitu : Pencurian dengan kekerasan (curas), Pencurian dengan pemberatan (curat), Curanmor, Penadahan, Penganiayaan.
6. Perancangan aplikasi sistem informasi geografis  dalam  menyajikan  informasi  tindak kriminal  di  Kota  Malang  dengan  metode clustering K-Means .
7. Target  pengguna  yaitu  mahasiswa  dan masyarakat umum.
1.4 Tujuan Adapun tujuan yang akan dicapai pada penelitian ini:
1. Mengembangkan  sebuah  aplikasi  berbasis Web  yang  dapat  memberikan  informasi mengenai  persebaran  kriminalitas  di  Kota Malang.
2. Mengetahui daerah tingkat kerawanan kriminalitas Kota Malang.
1.5 Manfaat
Adapun  manfaat  dalam  penelitian  ini  adalah sebagai berikut   :
1. Memberikan  masukan  informasi  kepada Polres  Kota  Malang  terkait  dengan  pantauan daerah yang berpotensi terjadi tindak kejahatan,  sehingga  dapat  menjadi  masukan tentang perkiraan lokasi yang aman dan rawan akibat tindak kejahatan yang terjadi.
2. Memberikan  sumbangan  penelitian  untuk pengembangan  ilmu  yang  berkaitan  dengan tingkat kerawanan kriminalitas.
2. Tinjaun Pustaka
2.1. Penelitian Terkait Perkembangan  Beberapa  keterkaitan  dari penelitian  yang  di  lakukan  sebelumnya  merupakan penelitian  mengenai  lembaga  Polres  Solok  Kota yang  masih  melakukan  pencatatan  di  papan  tulis mengenai  informasi  kasus  kriminalitas  di  Kota Solok  yang  terjadi  setiap  bulannya,  sehingga informasi tersebut tidak sampai kepada masyarakat. Dengan  adanya  Sistem  Informasi  Geografis  Titik Lokasi  Daerah  Rawan  Kriminalitas  di  Kota  Solok, masyarakat  dapat  memantau  perkembangan  dari
masing-masing  daerah  melalui  tingkat  kerawanan kriminalitas  dan  analisis  yang  terdapat  pada sistem[2].
Penelitian  Selanjutnya  mengangkat  masalah mengenai  Kasus  tindakan  kriminal  di  wilayah hukum  Pengadilan  Negeri  Tasikmalaya  hanya berupa  jumlah  kejadian  kriminal  perbulan  tidak menunjukan  alamat  lengkap  tempat  terjadinya kriminal.  Hasil  dari  penelitian  tersebut  yaitu  Agar Proses  pengolahan  data  yang  berjalan  saat  ini digantikan  dengan  menggunakan  komputerisasi yaitu Sistem Informasi Geografis untuk memfasilitasi pengolahan data kriminal tersebut[3]. Kemudian  Penelitian  membahas  mengenai pencatatan  kejadian  kriminalitas  yang  saat  ini masih  dicatat  dalam  bentuk  manual  statistik  tabel. Dengan  cara  tersebut  kurang  dapat  diwakili  secara spasial,  sehingga  pengambilan  keputusan  untuk penanganan  kasus  untuk  semua  kantor  kepolisian Kota  Yogyakarta  menjadi  sulit  dan  membutuhkan waktu yang lama[4].
Selanjutnya penelitian yang mengangkat masalah  mengenai  aplikasi  pelaporan  khususnya berbasis  android  mulai  banyak  dikembangkan tetapi  masih  menggunakan  metode  yang  sama dengan  aplikasi  pelaporan  lainnya  yaitu  mengirim foto  atau  video  kejadian,  lokasi  kejadian  ( latitude dan longitude) pelapor,  dan  data  pendukung lainnya.  Akan  tetapi  masih  bersifat  pada  daerah- daerah  tertentu  saja.  Hasil  Dengan  diterapkannya aplikasi  lapor  Polri  ini  kepada  masyarakat memungkinkan  terjadinya  kesinambungan  dan peran  aktif  masyarakat  dalam  mengatasi  tindak kejahatan di lingkungan sekitar[5].
Berikutnya  penelitian  mengenai  banyaknya kejadian kriminal di berbagai tempat dengan waktu yang  berbeda,  menjadi  kendala  bagi  pihak  terkait untuk  menentukan  daerah  yang  memiliki  tingkat kerawanan  kriminalitas  tinggi  ,  Hasil  yang  di peroleh  dari  penelitian  ini  adalah  berupa  jumlah kriminalitas  yang  terjadi  dan  kategori  wilayah tersebut,  yaitu  tingkat  kriminalitas  rendah,  sedang, atau  tinggi.  Sistem  ini  dibantu  juga  oleh  Metode Single  Exponential  Smoothing untuk  meramalkan kejahatan yang terjadi pada bulan berikutnya[6].
2.2 Dasar Teori
2.2.1 Sistem Informasi Geografis
Sistem informasi geografis merupakan teknologi  untuk  mengelola,  menganalisis  dan menyebarkan  informasi  geografis  yang  berkaitan dengan  tata  letak  keruangan  dan  informasi- informasi  yang  terkait.  Berkaitan  dengan  sumber daya  alam,  maka  informasi  geografis  akan  berisi mengenai  lokasi  suatu  daerah  dan  informasi mengenai sumber daya alam yang terkandung pada daerah  tersebut.  Perubahan-perubahan  yang  terjadi kapan saja pada alam berkaitan dengan penambahan  atau  pengurangan  data  akan  dapat

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
dilakukan  secara  uptodate  tanpa  harus  membuat baru[7].
2.2.2 Polres Malang
Kepolisian Resort Malang atau Polres
Malang adalah  pelaksana  tugas  Kepolisian  Negara Republik Indonesia di wilayah Kota Malang. Polres Malang  merupakan  Polres  dengan  klasifikasi (tingkat) B, sehingga kepala kepolisian resort yang menjabat  seorang  perwira  menengah  berpangkat Ajun  Komisaris  Besar  Polisi  (AKBP).  Markas Kepolisian  Resort  Malang  (Mapolres  Malang) beralamat  di  Jalan.  Jaksa  agung  suprapto  19 Samaan  Kec.Klojen  Malang,  Jawa  Timur.  Polres Malang  saat  ini  dipimpin  oleh AKBP  Dony Alexander,S.I.K.,M.H. Jajaran Polres Malang  yaitu Polsek  Ampel  gading,  Polsek  Bantur,  Polsek Bululawang,  Polsek  Dampit,  Polsek  Dau,  Polsek Donomulyo, Polsek Gedangan, Polsek Gondanglegi,  Polsek  Jabung,  Polsek  Kalipare, Polsek  Karangploso,  Polsek  Kepanjen,  Polsek Kromengan,  Polsek  Lawang,  Polsek  Nganjum, Polsek  Pagak,  Polsek  Pagelaran,  Polsek  Pakis, Polsek  Pakisaji,  Polsek  Poncokusumo,  Polsek Singosari,  Polsek  Sumbermanjing  Wetan,  Polsek Sumberpucung,  Polsek  Tajinan,  Polsek  Tirtoyudo, Polsek  Tumpang,  Polsek  Turen,  Polsek  Wagir, Polsek Wajak dan Polsek Wonosari.
2.2.3 Konsep Model Data Spasial pada SIG Data  spasial  merupakan  data  yang  paling penting dalam SIG. Data spasial ada 2 macam yaitu data raster dan data vector.
2.2.3.1. Data Raster Model data raster menampilkan, menempatkan  dan  menyimpan spasial dengan menggunakan  struktur  matriks  atau pixel - pixel yang  membentuk grid .  Akurasi  model  data  ini sangat bergantung pada resolusi atau ukuran pixel- nya  (sel  grid)  di  permukaan  bumi.  Contoh  data raster adalah  citra  satelit  misalnya Spot ,  Landsat, dll.  Konsep  model  data  ini  adalah  dengan memberikan  nilai  yang  berbeda  untuk  tiap-tiap pixel atau  grid  dari  kondisi  yang  berbeda,  Seperti Gambar 2.1
Gambar 2.1. Data vektor
2.2.3.2 Data Vektor Model  data vektor yang  menampilkan, menempatkan  dan  menyimpan  data  spasial  dengan menggunakan titik-titik, garis-garis, atau kurva atau
poligon beserta  atribut  atributnya.  Bentuk  dasar representasi data spasial didalam sistem model data vektor, didefinisikan oleh sistem koordinat kartesian dua dimensi (x,y)
2.2.4 QGIS QGIS menjadi  salah  satu  studi  area  pada penelitian  ini  dan  merupakan  perangkat  lunak pengolah SIG yang bersifat Open Source yang user friendly . QGIS dapat dijalankan diberbagai  macam system  operasi,  contohnya  pada Linux,  Unix,  Mac , OSX,  Windows  dan  Android. QGIS memiliki banyak  format  dan  fungsionalitas  pada  vektor, raster dan basisdata[9].
2.2.5 Clustering Clustering atau  analisis  pengelompokkan merupakan  suatu  proses  membagi  data  dari  suatu himpunan  tertentu  kedalam  beberapa  kelompok yang  mempunyai  kesamaan  karakteristik  data dengan karakteristik data dalam kelompok lain[10]. 2.2.6 K-Means
K-Means adalah salah satu metode clustering berjenis non  hirarki yang  mempartisi  data penelitian  ke  dalam  bentuk  beberapa  cluster  atau kelompok sehingga data yang mempunyai karakteristik  sama  akan  dikelompokkan  menjadi satu cluster.
Pada dasarnya analisis cluster menggunakan metode k-means memiliki algoritma sebagai berikut:
1. Menentukan banyanknya k cluster yang diinginkan.
2. Menentukan pusat cluster ( centroid ) awal secara random dari objek data sebanyak k.
3. Menentukan jarak terdekat dari setiap objek pengamatan dengan centroid yang telah ditentukan menggunakan jarak euclidean dengan
𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) =   √∑(𝑥 𝑖𝑙 −  𝑥 𝑗𝑙 ) 2 𝑛 𝑙=1 𝑑(𝑥 𝑖 , 𝑥 𝑗 ) = Jarak antara objek 𝑘𝑒 − 𝑖 dengan objek 𝑘𝑒 − 𝑗, dimana 𝑖 = 1,2, … , n dan 𝑗
= 1,2, … , n 𝑥 𝑖𝑙 = 𝑁ilai objek 𝑘𝑒 − 𝑖 pada variabel 𝑘 𝑥 𝑗𝑙 = 𝑁ilai objek 𝑘𝑒 − 𝑗 pada variabel 𝑘
n = Banyaknya variabel data
4.  Menentukan  jarak  terdekat  suatu  objek  dengan centroid .
5. Menentukan pusat cluster ( centroid ) baru dengan menghitung rata-rata masing-masing cluster menggunakan persamaan
𝑐 𝑘𝑙 = 𝑥 1𝑙 +   𝑥 2𝑙 + ⋯ + 𝑥 𝑝𝑙 𝑝 Keterangan : C kl : Nilai centroid ke-k pada variabel ke-l p :Banyaknya data
(2.1)
(2.2)
6.  Jika  suatu  objek  tidak  berpindah  cluster  dari jarak  centroid  lama  dan  jarak  centroid  baru  maka ulangi langkah 3 2.2.7 Davies-Bouldien Index Davies-Bouldini  Index merupakan  validasi cluster  yang  ditemukan  Davidi  L.  Davies  bersama Donaldi  W.  Bouldin  di  tahun  1979.  Metode  ini digunakan  untuk  menentukan  seberapa  baik clustering  yang  dilakukan,  kohesi  didefinisikan sebagai  jumlah  kedekatan  data  terhadap  centroid dari cluster yang diikuti[10].
1. Sum of Square within Cluster (Sw)
𝑆𝑤 𝑘 = 1 𝑝 ∑ 𝑑(𝑥 𝑖𝑙 −   𝑥 𝑘𝑙 ) = √∑ (𝑥 𝑖𝑙 −   𝑐 𝑘𝑙 ) 2 𝑝 𝑙=1 𝑝 𝑝 𝑙=1 2. Sum of Square between Cluster
𝑆𝑏 𝑢𝑣 = 𝑑(𝑐 𝑢𝑙 , 𝑐 𝑣𝑙 ) =   √∑(𝑐 𝑢𝑙 −   𝑐 𝑣𝑙 ) 2 𝑛 𝑙=1 3. Rasio Cluster
𝑅 𝑢,𝑣 = |𝑆𝑤 𝑢 − 𝑆𝑤 𝑣 | 𝑆𝑏 𝑢,𝑣
4. Menetukan rasio antar cluster maximum
𝑅 𝑢 = max 𝑅 𝑢𝑣
5. Davies-bouldin index
𝐷𝐵 = 1 𝑘 ∑ 𝑅 𝑢 𝑘 𝑢=1

## 3. METODE PENELITIAN 3.1 Analisis Sistem
Sistem  yang  akan  dibangun  pada  sistem informasi geografis pengelompokan kriminalitas di Kota malang merupakan sistem untuk menginformasikan  pengelompokan  tingkat  rawan kriminal  serta  menginformasikan  jumlah  kasus kriminal  dengan  menggunakan  SIG  pada  website. Sehingga untuk dibangunnya sistem ini, dibutuhkan  data-data  serta  informasi  mengenai kasus kriminalitas di Kota Malang.
3.2 Desain Arsitektur Sistem
Dalam  Sistem  Informasi  Geografis  daerah rawan  kriminalitas  di  Kota  Malang,  dilakukan pemetaaan daerah rawan berdasarkan Kecamatan di Kota Malang, Terlihat pada Gambar 3.1
 Data spasial dan atribut
 Data Kriminal Kota Malang
 Analisi Data Tabular  Analisis Data Spasial  Peta  Informasi Daerah Rawan Kriminal Input Proses Output Gambar 3.1 Desain Arsitektur Sistem
Dari  desain  arsitektur  pada  gambar  3.1  diatas terdapat  input,  proses,  dan  output,  berikut penjelasan mengenai desain tersebut:
1. Input
a. Data spasial dan data atribut Data  spasial  adalah  gambaran  suatu wilayah  yang  terdapat  di  permukaan bumi.  Sedangkan  data  atribut  yaitu data  berisi  informasi  yang  dimiliki oleh obyek dalam data spasial.
b. Data Kota Malang Data Kecamatan  yang ada di dalam    Kota
Malang
c. Data Kriminalitas Data  dari  kasus  kriminalitas  (Curanmor, Curas,  Penganiayaan,  Penadahan  dan Curat) . 2. Proses
a. Analisis data tabular Menganalisa  data  dalam  bentuk tabel.
b. Analisis data spasial Menganalisis  data  untuk  dibuat menjadi peta.
3. Output
a. Peta vektor
b. Informasi  daerah  rawan  kriminalitas pada Kota Malang
3.4 Flowchart SIG
Pada  bagian  ini  menjabarkan  bagaimana  alur aplikasi dari sistem informasi geografis kriminalitas  Kota  Malang yang  telah  di  buat  pada Gambar 3.2 (2.4) (2.3) (2.5) (2.6)
(2.7)

## JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika)
mulai Login: Sebaga i ? Admin ? Cek login ? User Menu : Tampilkan Pemetaan Kriminalita s,Database kriminalita s Input
Pilihan
Menu : Tampilkan pemetaan daerah rawan kriminalita s Input Data Lokasi, waktu,t angga,l at & long Tampil an sebaran krimin alitas Proses Penyimpa nan Detail pemetaa n kriminali tas Tampi kan Pemeta an Kasus Info Detil Pemeta an ?Kasus ?Kriminalit as Input Pilihan ? Kembali Menu Utama ? Selesai T Y Y Y Y T T T Y Y T T

## Gambar 3.2 Flowchart SIG
Pada  gambar  3.2  Menjelaskan  sistem  dimulai dari halaman login sebagai admin dan user , ketika login dengan admin  maka akan di tampilkan  menu pemetaan  dengan  pilihan  input  edit  pada  kasus, lokasi,  tanggal,  waktu, latitude dan longitude . Sedangkan  user  biasa  hanya  akan  di  tampilkan mengenai  peta  persebaran  kriminalitas  beserta detail map yang di sajikan.
3.5 Perancangan Database
1. Tabel Admin
Tabel  admin  merupakan  tabel  yang  digunakan untuk  menyimpan  data  user.  Tabel  admin ditunjukkan pada tabel 3.1.
Tabel 3.1 Struktur Tabel Admin Nama Field Jenis Keterangan id Int Id user Username Varchar(50)  Username Password Varchar(50)  Sandi
2. Tabel Data kriminalitas
Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data atribut kasus kriminal dan informasi lokasi ,tanggal
dan waktu yang ada di  daerah  kota  malang.
Deskripsi tabel dapat dilihat pada Tabel 3.2. Tabel 3.2 Struktur Data kriminalitas Nama Field Jenis Keterangan id Int Kode krimnalitas lokasi Varchar(50)  Nama lokasi Tanggal  Date Keterangan tanggal Waktu Time Keterangan waktu Lat Int(50) Titik koordinat (x) Longi Int(50) Titik koordinat (y) 3. Tabel Data Kecamatan Tabel  ini  berfungsi  untuk  menyimpan  data kecamatan. Deskripsi tabel dapat dilihat pada Tabel 3.3 Tabel 3.3 Struktur Data Kecamatan Nama Field Jenis Keterangan id Int Kode kecamatan
nmkec  Varchar(50)  Nama kecamatan

## 4. Hasil Dan Pembahasan

## 4.2.1 Pengelompokan Hasil Clustering
Berikut  adalah  contoh  langkah  perhitungan metode  k-means  clustering  dengan  data  yang  di peroleh dari polres Kota Malang Tahun 2019.
Tabel 4.1 Data Kasus kriminalitas
Keterangan: P1:Curanmor P2:Penganiayaan P3:Curat P4:Penadahan
P5:Curas
Selanjutnya  Menentukan  Centroid  awal  terlebih dahulu,  penulis  mengambil  kasus  menggunakan  4 centroid.
Tabel
4.2
Centroid Awal
Setelah  nilai  centroid  awal  sudah  di  tetapkan  pada tabel kasus kriminal, dilanjutkan dengan menghitung  jarak  masing-masing  data  pada keempat  centroid  menggunakan  perhitungan  jarak Euclidien menggunakan persamaan (2.1)
Tabel 4.3 Jarak Euclidien dari hasil Iterasi ke-1
Kecamatan P1 P2 P3 P4 P5 Sukun 32 12 9 5 4 Klojen 30 5 8 12 5 Lowokwaru 80 15 2 14 1 Kedungkandang 7 8 0 5 0 Blimbing 18 16 1 8 0 P1 P2 P3 P4 P5 C1 18 16 1 8 0 C2 32 12 9 5 4 C3 80 15 2 14 1 C4 7 8 0 5 0 R12 5,099 R13 0
R14 0 R23 -0,101 R24 -0,195 R34 0
berikutnya  menghitung  jarak  masing-masing  data dari  keempat  centroid  sama  seperti  sebelumnya. Apabila  keanggotaan  data  ada  yang  berubah  maka perlu  di  lakukan  iterasi  lagi  sampai  data  setiap cluster tidak ada yang berubah.
4.2.2 Hasil pembentukan Cluster 1.Hasil centroid 2 cluster Tabel 4.4 Centroid 2 cluster P1 P2 P3 P4 P5 C1 48 11 7 11 4 C2 13 12 1 7 0 2.Hasil centroid 3 cluster Tabel 4.5 Centroid 3 cluste r
P1 P2 P3 P4 P5 C1 27 11 6 9 3 C2 7 8 0 5 0 C3 80 15 2 14 1
3.Hasil centroid 4 cluster
Tabel 4.6 Centroid 4 cluster P1 P2 P3 P4 P5 C1 18 16 1 8 0 C2 31 9 9 9 5 C3 80 15 2 14 1 C4 7 8 0
5 0

## 4.2.3 Perbandingan keakuratan clustering
1. Davies-Bouldin Index Berikut tahap menghitung nilai Davies-Bouldin Index dengan percobaan 4 cluster a. menghitung Sum of square within cluster (Sw) menggunakan persamaan (2.3) Tabel 4.7 hasil perhitungan Sw
b. menghitung Sum of square between cluster
(Sb) menggunakan persamaan (2.4) Tabel 4.8 hasil perhitungan Sb
c. Perhitungan Rasio antar cluster menggunakan persamaan (2.5) Tabel 4.9 hasil perhit ungan Rasio
d. Menentukan rasio antar cluster maksimum menggunakan persamaan (2.6)
Tabel 4.10 rasio antar cluster Rasio 1 2 3 4 R max 1 0 5,099 0 0 5,099 2 5,099 0 -0,101 0,195 4,802 3 0 -0,101 0 0 -0,101 4 0 -0,195 0 0 -0,195
e. Menghitung nilai Davies-Bouldin Index menggunakan persamaan (2.7)
Tabel 4.11 Davies Bouldin index
Dapat  dilihat  bahwa  nilai Davies-Bouldin  Index pada  keseluruhan  percobaan  cluster  memilki  nilai hasil  terendah  pada  cluster  4  yaitu  sebesar  2,401. Oleh  karena  itu  nilai  yang  di  hasilkan  adalah  baik karena semakin  kecil  mendekati nol (tidak negatif) nilai Davies-Bouldin  Index maka  semakin  baik keakuratan clustering.
4.2.4 Halaman map kasus kriminalitas Tampilan halaman map menunjukkan informasi  daerah  beserta  informasi  persebaran kasus  kriminalitas  yang  berada  pada  tiap-tiap Kecamatan di Kota Malang. Tampilan pada daerah kecamatan menunjukan nama kecamatan, sedangkan  pada  pada  tampilan  map  menjelaskan mengenai lokasi, kasus, kecamatan,cluster, tanggal, waktu dan titik koordinatny. Tampilan seperti pada Gambar 4.1
Sw1 0
Sw2 5,099 Sw3 0 Sw4 0 Kecamatan C1 C2 C3 C4 Cluster Sukun 17,349 0 49,517  27,166 2 Klojen 18,841 10,198 51,536 26 2 Lowokwaru 62,313 49,517 0 73,918 3 Kedungkandang  13,964 27,166 73,918 0 4 Blimbing 0 17,349 62,313 13,964 1 Sb12 17,378 Sb13 62,313
Sb14 13,964 Sb23 50,279
Sb24 26,095 Sb34 73,918
Percobaan cluster Davies bouldin index 2 6,342 3 -0,474 4 2,401
Gambar 4.1 Map Kota Malang
4.2.3 Halaman login
Halaman  login admin ini  digunakan  untuk melihat  semua  kegiatan  pengolahan  data  seperti menambahkan  data  kasus  kriminalitas,  melakukan edit,  delete  pada  kasus  kriminalitas,  tindakan pengolahan  pada  data  kecamatan  dan  data  user pengguna.  Pengguna  harus  melewati  proses  login terlebih dahulu seperti pada Gambar 4.2
Gambar 4.2 Halaman Login

## 4.2.4 Halaman Dashboard Admin
Halaman  Dashboard  admin  adalah  halaman yang dapat di akses ketika pengguna berhasil dalam proses  login  ,  Halaman  dashboard  sendiri  berisi mengenai  pengolahan  data  kasus,  data  kecamatan dan data user
Gambar 4.3 dashboard admin 4.2.5 Halaman list kecamatan Halaman ini berisi data daftar kecamatan yang telah ter inputkan , Tampilan dapat dilihat seperti pada Gambar 4.4
Gambar 4.4 data kecamatan 4.2.6 Halaman Database Kasus
Halaman  ini  berisi  mengenai  data  kasus kriminalitas yang telah terjadi, Seperti pada gambar 4.5
Gambar 4.5 database kasus 4.2.7 Halaman Home
Halaman  ini  berisi  mengenai  tampilan  awal pada  saat  user  menjalankan  program  ,  pada tampilan  home  berisi sub-menu yang  ketika  di akses maka akan melakukan redirect pada halaman yang dituju. Seperti pada gambar 4.6
Gambar 4.6 Halaman home 4.2.8 Halaman Chart Halaman  ini  berisi  informasi chart mengenai kejadian  kriminalitas  tahun  2019  di  Kota  Malang dengan    rincian  kasus  curanmor,  curas,  curat, penganiayaan dan penadahan, Seperti pada gambar 4.7
Gambar 4.7 Halaman chart
Pengujian sistem merupakan proses menampilkan  sistem  dengan maksud  untuk menemukan  adanya  kesalahan  atau  tidak  pada sistem  sebelum  sistem  dipublikasikan  untuk digunakan oleh masyarakat. Hasil pengujian sistem ditunjuakkan pada Tabel 4.12 sebagai berikut.

## Tabel 4.12 Pengujian Fungsional
No Item Yang Di Uji Nama Browser Mozila Firefox (v.71.0) Google Chrome (v.78.0) Microsoft Edge (v.44.1) 1 Halaman Utama Website    2 Halaman Peta Website    3 Halaman Data Kasus    5 Halaman Tampilan Chart    6 Halaman Utama Admin    7 Halaman About    Keterangan : √ = Berjalan
x = Tidak Berjalan

## 5.KESIMPULAN DAN SARAN
5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dari  perancangan  dan implementasi  dari  aplikasi  sistem  informasi geografis  pengelompokan  tingkat  kriminalitas  di kota  malang  berbasis website maka  dapat  diambil beberapa kesimpulan yaitu:
1. Hasil  clustering  menggunakan  K-Means menghasilkan  percobaan  3  cluster  yang memiliki  hasil  analisis  keakuratan  terkecil menggunakan Davies  Bouldin  Index yaitu sebesar  2,401  dengan  pembagian  daerah intensitas aman(C1) yaitu Kecamatan
Kedungkandang,  dalam cluster (C2)  cukup rawan  ada  1  Kecamatan  yaitu  Kecamatan Blimbing,  dalam cluster (C3)  rawan  yaitu kecamatan  Klojen  dan  Sukun  dan  dalam cluster sangat  rawan  (C4)  yaitu  kecamatan Lowokwaru.
2. SIG yang diperoleh dari hasil clustering dapat menginformasikan kepada masyarakat di Kota Malang  mengenai  wilayah  kecamatan  yang cukup  aman,  cukup  rawan,  rawan  dan  sangat rawan kriminalitas.
3. Berdasarkan  hasil  pengujian  pengguna  yang memilih  sangat  baik  adalah  32%,  yang memilih  baik  55%,  yang  memilih  cukup  baik 13% dan memilih kurang baik 0%.
\

## 5.1 Saran
Agar  dalam  aplikasi  ini  berjalan  dengan baik  kedepannya,  maka  ada  beberapa  hal  yang perlu dilakukan yaitu sebagai berikut:
1. Pengembangan  aplikasi  sistem  informasi geografis  pengelompokan tingkat kriminalitas di  Kota  Malang  agar  dapat  di  tambahkan banyak atribut jenis kasus kriminal.
2. Untuk membuatkan hasil yang lebih bervariasi  di  perlukan  metode  lain  untuk proses clustering seperti  Fuzzy  C-Means atau K-Medoid.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BPS, 2017, Kota Malang Dalam Angka . Kota Malang : BPS
[2]  Andrianto & Jazman M. 2018. Sistem Informasi  Geografis  Pemetaan  Titik  Lokasi Daerah  Rawan  Kriminalitas  Kota  Solok . Pekanbaru  :  Universitas  Islam  Negeri  Sultan Syarif Kasim Riau, 17-26
[3]  Sudarsono  N.,  Agustin  Y.  H.,  &  Pratama  R., 2017 Pemetaan  Daerah  Rawan  Kriminal Berbasis Web Di Wilayah Hukum Pengadilan Negeri  Tasikmalaya . Bali :  STMIK STIKOM Bali. 175-180
[4]  Yuliandarmaji  A.,  2013. Analisis  spatio- temporal kriminalitas Kota yogyakarta dengan  visualisasi  webgis  tahun  2011- 2012 .Surakarta  :  Universitas  Muhammadiyah Surakarta
[5]  Kholil,2017. Pemanfaatan  Sistem  Informasi
Geografis  (Sig)  Dalam  Aplikasi  Pelaporan Dan Pelacakan Kejahatan Berbasis Android .Jakarta : Politeknik Negeri Jakarta.51-58
[6]  Damayanti F. N.,Piarsa I. N., & Sukarsa I. M.,
2016, Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Persebaran
Kriminalitas di Kota
Denpasar .Bali  :  Universitas  Udayana.  Vol  4 No.1, 22-23.
[7]  Robi’in, B., 2008, Sistem Informasi Geografis Sumber  Daya  Alam  Indonesia  Berbasis  Web . Yogyakarta:Jurnal  Informatika,  Vol  2,  No.  2,
Juli 2008
[8] Fujiyanti,  E.,  &  Amalia,  D.  R.  (2015).
Pemetaan Daerah Rawan Kriminal Menggunakan  Sistem  Informasi  Geografis Metode Clustering . Jurnal ICT
STMIK IKMI Cirebon, 13-25
[9]  Hawi F. N., Ramdani F., & Rokhmawati R. I., 2018. Evaluasi  Tampilan  Antarmuka  QGIS Dan ArcGIS Menggunakan Pendekatan User-
Centered Design (UCD) , Jurnal
Pengembangan Teknologi  informasi dan  ilmu komputer, Vol.2 No.9 2850-2857
[10]  Prasetyo, Eko.(2014) Mengolah Data Menjadi Informasi Menggunakan Matlab . Yogyakarta: ANDI