## PENERAPAN METODE DATA MINING PADA KASUS KRIMINALITAS INDONESIA
Fitria Rahmadayanti 1 , Rika Rahayu 2
1 Program Studi Informatika, Institut Teknologi Pagar Alam, Pagar Alam e-mail: * 1* ria.ria.rr71@gmail.com, 2 Rikarupiah@gmail.com

## Abstrak
Kriminalitas  merupakan  masalah  yang  sering  terjadi  di  lingkungan  masyarakat  yang dapat mengancam keselamatan dimana saja termasuk di negara Indonesia. Berdasarkan data dari Badan  Statistic  tindak  Kriminaitas  di  Indonesia  sebesar  90  per  100.000  penduduk  pada  tahun 2021. hal itu berarti ada 90 dari 100.000 penduduk yang menjadi korban kriminalitas sepanjang tahun lalu. Ini menjadi PR pemerintah dan kepolisian republic indonesia khususnya untuk dapat menangani  dan  mengupayakan  penanggulangan  kriminalitas  di  Indonesia.  Tujuan  dari penelitian  ini  adalah  dapat  membantu  pihak  kepolisian  di  Indonesia  menganalisis  data-data kriminalitas  yang  terjadi  berdasarkan  jenis  kejahatan  sehingga  mempermudah  pemerintah Indonesia  dalam  mengambil  suatu  keputusan. Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  adalah metode CRIS-DM yang terdiri dari 6 tahap yaitu Business Understanding (Pemahaman Bisnis), Data  Understanding  (Pemahaman  Data),  Data  Preparation  (Persiapan  Data),  Modelling (Pemodelan), Evaluation (Pengujian) dan Deployment (Penyebaran). Pada penelitian dilakukan pengelompokan  data  kriminalitas  di  Indonesia  menggunakan  Algoritma  K-Means,  Data  yang diloah  di  bagi  menjadi  3 Cluster yaitu Cluster tindak  kriminalitas  tingkat  tinggi  ( C 0 ) , Cluster tindak kriminalitas tingkat sedang ( C 1 ) dan Cluster tindak kriminalitas tingkat renda ( C 2). Hasil algoritma K-Means diperoleh dengan hasil Cluster 1 dengan kategori tindak kriminalitas sangat tinggi  memiliki  22  items, Cluster 2  dengan  kategori  tinggi  memiliki  1  items  dan Cluster 3 dengan kategori sedang memiliki 11 items.
Kata kunci — Kriminalitas; CRISP-DM; K-Means; Clustering

## Abstract
Crime  is  a  problem  that  often  occurs  in  society  that  can  threaten  security  anywhere, including in Indonesia. Based on data from the Crime Statistics Agency in Indonesia, there are 90 per 100,000 population in 2021. This means that 90 out of 100,000 residents were victims of crime  last  year.  This  is  the  homework  of  the  government  and  the  police  of  the  Republic  of Indonesia to be able to handle and work on overcoming crime in Indonesia. The purpose of this research  is  to  help  the  police  in  Indonesia  analyze  crime  data  based  on  the  type  of  crime  to make  it  easier  for  the  Indonesian  government  to  make  a  decision.  The  method  used  in  this research  is  the  CRIS-DM  method  which  consists  of  6  stages,  namely  Business  Understanding, Data  Understanding,  Data  Preparation,  Modeling,  Evaluation  and  Deployment.  In  this research,  crime  data  was  grouped  in  Indonesia  using  the  K-Means  Algorithm.  The  data analyzed was divided into 3 clusters, namely the high crime rate cluster (C0), the medium crime rate cluster (C1) and the low crime rate cluster (C2). The results of the K-Means algorithm are obtained with the results of Cluster 1 with the very high crime category having 22 items, Cluster 2 with the high category having 1 item and Cluster 3 with the medium category having 11 items.
Keywords — Crime; CRISP-DM; K-Means; Clustering

## I. PENDAHULUAN
Kemajuan teknologi yang berkembang  sangat  pesat  secara  tidak langsung  telah  memengaruhi  segala  aspek
kehidupan  manusia,  baik  pada  bidang politik,  ekonomi,  budaya,  bahkan  dalam bidang  pendidikan,  kemajuan  teknologi adalah sesuatu hal yg tidak bisa kita hindari
pada  zaman  yang  sudah  modern  saat  ini, sebab  semakin  majunya  ilmu  pengetahuan maka  semakin  maju  pula  perkembangan teknologi,  sebagai  akibatnya  berdampak pada perkembangan masyarakat, kemiskinan,  pengangguran  dan  tekanan hidup dalam  hal ini memberikan  kontribusi terhadap  terjadinya  konflik  sosial  secara langsung  maupun  tidak  langsung  sehingga dapat memicu terjadinya kriminalitas [1].
Kriminalitas merupakan segala sesuatu yang dilakukan individu, kelompok, ataupun  komunitas  yang  melanggar  hukum atau  suatu  tindakan  dengan  mengambil sesuatu  apa  yang  bukan  menjadi  haknya. Tindakan  kriminalitas  terjadi  dikarenakan beberapa faktor kondisi misalnya kemiskinan  yang  makin  menjamur,  kondisi lingkungan  yang  mendukung  individu melakukan  kejahatan,  kepincangan  sosial, tekanan  mental  serta  kebencian  terhadap seseorang  [2].  Kriminalitas  merupakan tindakan  yang  bisa  merugikan  jiwa  orang lain  dan  pelaku  itu  sendiri.  Kejahatan  yang dilakukan sangat berdampak pada kehidupan sosial. Tindakan  ini  bisa menyebabkan seseorang mengalami trauma atau  pun  hal-hal  yang  lain  [3].Tindak kriminalitas  mampu  berpengaruh  terhadap keamanan  masyarakat  serta  mengancam ketenangan  lahir  dan  batin.  Oleh  sebab  itu peneliti  menerapkan  data  mining  untuk mengolah  serta  mengelompokkan  data kriminal sehingga bertujuan untuk
menentukan  berapa  banyak  tindak  kriminal di  Indonesia  menggunakan  data  mining dengan algortima K-Means .
Data  mining  menjadi  salah  satu  set teknik  yang  digunakan  secara  otomatis untuk  mengeksplorasi  secara  menyeluruh dan  membawa  ke  permukaan  relasi-relasi yang  kompleks  pada  set  data  yang  sangat besar. Set data yang dimaksud di sini adalah set  data  yang  berbentuk  tabulasi,  seperti yang  banyak  diimplementasikan  dalam teknologi  manajemen  basis  data  relasional
[2].  Dalam  data  mining,  pengelompokan data juga bisa dilakukan. Tujuannya adalah agar  kita  dapat  mengetahui  pola  universal data-data  yang  ada.  Anomali  data  transaksi juga perlu dideteksi untuk dapat mengetahui  tindak  lanjut  berikutnya  yang dapat diambil. Semua hal tersebut bertujuan mendukung kegiatan operasional perusahaan sehingga tujuan akhir
perusahaan  diharapkan  dapat  tercapai  [5].
Data mining mampu menganalisa data yang besar  sebagai  informasi  berupa  pola  yg memiliki arti bagi pendukung keputusan.
Permasalahan kriminalitas di Indonesia adalah permasalah yang
berdampak  pada  masyarakat.  Berdasarkan data  dari  Badan  Pusat  Statistik,  persentase jumlah  terjadinya  kejahatan  pada  tahun 2019  sebanyak  269.324  kejadian.  Banyak jenis  kejahatan  yang  terjadi  di  Indonesia yang  kemudian  menjadi  permasalahan umum di berbagai  wilayah dan waktu yang berbeda,  sehingga  menyebabkan  sulitnya menentukan  provinsi  mana  saja  yang memiliki  kerawanan  tindak  kriminalitas. Informasi tentang pemetaan wilayah dengan tindak  kriminalitas  yang  cukup  tinggi sangat dibutuhkan khususnya oleh masyarakat  dan  penegak  hukum  dalam  hal ini jajaran kepolisian. Informasi ini kemudian akan berguna khususnya
masyarakat  luas  untuk  melakukan  tindak antisipasi  terlebih  bagi  kepolisian  dalam mengambil  keputusan  apakah  suatu  daerah memerlukan  pengawasan  ekstar  atau  tidak. Dengan  adanya  permasalahan  ini,  muncul ide untuk mengelompokkan data kriminalitas untuk mempermudah kepolisian dalam meretas kriminalitas yang terjadi. Berdasarkan  penelitian  [6]  dengan judul Analisis Pemetaan Tingkat Kriminalitas di Kabupaten Katawang Menggunakan  Algoritma K-Means dengan hasil  pembahasan  dan  kesimpulan  bahwa dengan  menggunakan  algortima K-Means
dapat mempermudahkan proses pengelompokan  daerah  rawan  kriminalitas di  setiap  kecamatan.  Sehingga  dengan menggunakan algoritma ini dapat membantu pemerintah dan polres karawang khusunya  untuk  dapat  menangani  dan mengupayakan
penanggulangan kriminalitas di karawang.
Berdasarkan  penelitian    [7]  dengan judul  Penerapan  Visualisasi  Data  Terhadap Klasifikasi  Tindak  Kriminal  di  Indonesia dengan  hasil  pembahasan  dan  kesimpulan bahwa dengan menggunakan metode clustering dapat  mempermudah  untuk menganalisis  dan  memvisualisasikan  data-
data  kriminalitas  yang  terjadi  di  setiap  dari daerah di Indonesia sehingga mempermudah pemerintah Indonesia dalam mengambil keputusan. Berdasarkan  penelitian[3]  dengan
judul Penerapan Data Mining untuk Analisa Tingkat  Kriminalitas  dengan  Algoritma
Association Rule Metode Fp-Growth
dengan  hasil  pembahasan  dan  kesimpulan bahwa  dengan  penggunaan Algoritma  Fp- Growth ini  dapat  mempermudah  dalam
pencarian frequent itemset karena
menggunaan Fp-Tree. Sehingga  dapat menghasilkan  pola  yang  sering  muncul berdasarkan  keempat variable yaitu  dapat dilihat  dari  jenis  kelamin,  umur,  pekerjaan dan kasus. Dan algoritma Fp-Growth dapat digunakan untuk mengetahui tingkat kejahatan  yang  sering  muncul  sehingga berguna  untuk  pihak  berwajib  bahwa tingkat  kriminalitas  yang  sering  terjadi  di wilayah  tersebut  adalah  pencurian  karena memiliki  nilai  presentase  yang  tinggi. Hubungan  dengan  penelitian  yang  akan  di angkat selanjutnya adalah kriminalitas akan diterapkan  dengan  Algoritma k-means di Indonesia.
Hasil  dari  penelitian  ini  menjadi masukan  bagi  pemerintah  agar,  ini  di harapkan pihak kepolisian khususnya
Kepolisian Republik Indonesia dapat
mengklasifikasikan  provinsi  yang  rawan kriminalitas  dan  memungkinkan  untuk pihak  Kepolisian  dalam  hal  itu  Polda, Polres,  atau  Polsek  diprovinsi  tersebut untuk  lebih  meningkatkan  agar  masyarakat lebih  waspada  lagi  terhadap  potensi kriminalitas  yang  dapat  terjadi  diwilayah masing-masing,  sehingga  berapa  banyak yang  mengalami  tindak  kriminalitas  cluster tinggi  mendapat  perhatian  lebih.  Proses analisa  melalui  pembagian cluster yang menjadi 3 bagian diantaranya cluster tinggi, cluster sedang dan cluster rendah.

## II. TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Data Mining Data  mining  merupakan  proses  semi otomatik yang menggunakan teknik statistik,  matematika,  kecerdasan  buatan, dan machine  learning untuk  mengekstraksi dan mengidentifikasi informasi pengetahuan  potensial  dan  berguna  yang tersimpan di dalam database besar [4]. 2.2. Kriminalitas Kriminalitas merupakan segala sesuatu yang dilakukan individu, kelompok, ataupun  komunitas  yang  melanggar  hukum atau  suatu  tindakan  dengan  mengambil sesuatu  apa  yang  bukan  menjadi  haknya. Tindakan  kriminalitas  terjadi  dikarenakan beberapa faktor kondisi misalnya kemiskinan  yang  makin  menjamur,  kondisi lingkungan  yang  mendukung  individu melakukan  kejahatan,  kepincangan  sosial, tekanan  mental  serta  kebencian  terhadap seseorang [2].

## III. METODOLOGI PENELITIAN
3.1 Tahapan Penelitian
Pada  Penelitian  ini  menggunakan metodologi CRISP-DM dengan menerapkan metode clustering menggunakan  algoritma  k-means . CRISP- DM  (Cross  Industry  Standard  Proses  for Data  Mining)  adalah  metode  yang  di gunakan penulis dalam penuis yang disusun
oleh konsorsium perusahaan yang didirikan oleh  Komisi  Eropa  pada  tahun  1996  dan telah  ditetapkan  sebagai  proses  standar dalam  data  mining  [8].  Tujuan  dari  metode CRISP-DM  ini  yaitu  untuk  menemukan pola  yang  menarik  dan  memiliki  makna pada  data  yang  digunakan.  CRISP-DM memiliki  tahapan  dan  kerangka  kerja  yang terstruktur  sehingga  pengguna  metode  ini akan  lebih  terarah  dan  mengetahui  langkah yang  harus  dikerjakan  dalam  penelitian. Pada CRISP-DM ini terdapat 6 tahap yaitu:
Gambar 1. Tahapan CRISP-DM Sumber : Hasil Penelitian [9]
CRISP-DM  adalah  standarisasi  dari proses  data  mining  sebagai  pemecahan masalah  secara  umum  dalam  suatu  bisnis atau  penelitian.  Metodologi  CRISP-DM dikembangkan  pada  tahun  1996  oleh Daimler  Chrysler,  SPSS  dan  NCR  yaitu analis dari beberapa industry [6].
1. Business  Understanding  (Pemahaman
Bisnis) Penerapan data mining pada penelitian ini berhubungan langsung dengan data Kriminalitas  yaitu  untuk  melakukan pengklasteran daerah rawan kriminalitas dengan menggunakan metode  clustering  dengan  menerapkan algoritma  k-means  yang  kemudian
untuk mempermudah masyarakat dalam  mengetahui  intensitas  kejahatan yang ada. 2. Data Understanding (Pemahaman Data) Data yang didapatkan dari badan pusat statistik berupa data kriminalitas berbentuk  pdf,  kemudian  di  inport kedalam bentuk excel. Dimana terdapat  beberapa  data  kriminalitas 2019-2021  yang  berjumlah  34  record. Dataset  awal  kasus  kriminalitas  2019-
2021  memiliki  atribut  provinsi,  dan jenis kejahaan. 3. Data Preparation (Persiapan Data) Dalam  tahapan  ini  yaitu  dataset  yang didapatkan  berisi  jenis kejahatan secara umum, sedangkan pada penelitian  ini  yang  digunakan  adalah jenis  kejahatan  dengan  melakukan penjumlahan data setiap jenis kejahatan,  untuk  meringkas  data  yang ada  mejadi  dataset  yang  simple. Sehigga proses perhitungan dikelompokkan  sesuai  dengan  jenis kejahatan  pertahunnya  dari  tahun 2019-2021. 4. Modelling (Pemodelan)
Pada  penelitian  ini  teknik  yang digunakan  yaitu  clustering  dengan menggunakan algoritma k-means.
Tahapan algoritma k-means yang  akan dilakukan  pada  penelitian  ini.  Cluster yang  akan  dibuat  adalah  3  cluster, penentuan  cluster  akan  dibagi  3  yaitu cluster tingkat tinggi kriminalitas (C0), cluster  tingkat  sedang  kriminalitas (C1),  dan  cluster  tingkat  rendah kriminalitas (C2). Penentuan kelompok cluster  sesuai  dengan  banyaknya jumlah  data,  atribut  yang  menjadi acuan  dalam  pengklasteran yaitu keseluruhan dari jenis kriminalitas.
5. Evaluation (Pengujian)
Pada tahap evaluasi ini lebih difokuskan pada model yang
dihasilkan  sudah  sesuai  standar  K- Means  Clustering  dan  tidak  ada  yang dilewatkan  saat  melakukan  tahap  awal hingga tahap pemodelan selesai,
langkah selanjutnya yang diplih adalah memutuskan  untuk  melanjutkan  ke
tahap akhir. 6. Deployment (Penyebaran)
Setelah  proses  pemodelan  dengan menerapkan teknik data mining clustering,  selanjutnya  adalah  tahapan penyusunan laporan dan proses pelaporan hasil kepada pihak kepolisian  yang  diharapkan  kepolisian dapat  menentukan  keputusan  yang
tepat  dalam  mengatasi  dan  melakukan pencegahan kriminalitas yang terjadi.

## 3.2 Metode Yang Digunakan
Metode yang digunakan dalam penelitian  ini  yaitu  metode  algoritma  k- means.  K-Means  adalah  algoritma  yang umum  digunakan  untuk  pengelompokan dokumen. Prinsip K-Means adalah membangun  K  prototipe  atau  pusat  massa (centroid)  dari  citra  data  dimensional. Sebelum  menerapkan  proses  algoritma  K- means,  dokumen  akan  diproses  terlebih dahulu. Kemudian dokumen tersebut direpresentasikan  sebagai  sebuah  vektor yang  memiliki  suatu  term  dengan  nilai tertentu.  Algoritma  k-means  merupakan parameter input yang membutuhkan banyak input dan membagi objek menjadi k cluster sehingga  bertambah  antara  anggota  di  satu cluster tinggi dan anggota di cluster rendah lainnya [10] Algoritma k-means merupakan algoritma  sederhana  dan  efektif  untuk menemukan  cluster  dalam  data  dengan algoritma sebagai berikut:
1. Tentukan jumlah Cluster (k) pada data set,  dengan  hasil  data  yang  didapat maka  didaptkan  adalah  tiga  klaster, yaitu: Cluster 0, Cluster 1, Cluster 2 2. Tentukan  titik  pusat  (Centroid)  secara random
3. Untuk  menghitung  jarak  terdekat dengan  centroid,  dapat  menggunakan rumus Euclidean Distance di bawah:
√
[11]
Keterangan: d = Euclidean Distance i = banyak objek
x, y = Titik koordinat objek
s, t = Titik koordinat centroid
4. Hitung pusat cluster yang baru dengan anggota  cluster  yang  sekarang.  Pusat cluster  adalah  rata-rata  dalam  sebuah cluster.  Dapat  dihitung  menggunakan rumus:
[12]
Keterangan:
= Centroid baru iterasi (t+1)
= Data pada cluster
5. Lakukan kembali langkah ke-3 dan langkah ke-4 dan iterasi mencapai
centroid bernilai optimal.

## 3.3 Pengujian RapidMiner
Aplikasi  Rapid  Miner  merupakan sebuah  perangkat  lunak  yang  bersifat terbuka (open source). Aplikasi ini digunakan  untuk  memecahkan  masalah pada  analisis  Data  mining  dan  analisis prediksi.  Pada  aplikasi  Rapid  Miner  ada beberapa teknik yang dapat digunakan yaitu teknik deskriptif dan prediksi. Rapid Miner memiliki  kurang  lebih  400  prosedur operator  data  mining,  termasuk  operator untuk  masukan,  output,  dan  preprocessing dan visualisasi [13].
Dengan  menggunakan  Rapid  Miner, tidak dibutuhkan kemampuan koding khusus,  karena  semua  fasilits  sudah disediakan. Rapid Miner dikhususkan untuk penggunaan  data  mining.  Model  yang disediakan juga cukup banyak dan lengkap, seperti Model Bayesian, Modelling,
Tree  Induction,  Neural  Network  dan  lain- lain [5].
Pada  penelitian  ini,  Pengujian  data menggunakan tools Rapidminer 9.10
bertujuan  untuk  mencocokkan  kesesuaian hasil dari perhitungan manual  algoritma K- Means.
3.4 Tahapan Pengumpulan Data Sumber data penelitian yang
digunakan  pada  penelitian  ini  diambil  dari website  resmi  Badan  Pusat  Statistik  atau https://www.bps.go.id/  yaitu  mengenai  data kriminalitas  menurut  jenis  kejahatan  pada tahun  2019  sampai  tahun  2021.  Variabel yang  digunakan  ada  9  yaitu  tindak kejahatan  terhadap  nyawa  (pembunuhan), kejahatan terhadap fisik, kejahatan terhadap kesusilaan, kejahatan terhadap kemerdekaan  orang  kejahatan,  kejahatan terhadap hak milik/barang dengan penggunaan  kekerasan,  kejahatan  terhadap hak milik/barang, kejahatan terkait narkotika,  kejahatan  terkait  penipuan, penggelapan,  dan  korupsi  dan  kejahatan terhadap  ketertiban  umum.  Data  akan diolah  dengan  melakukan  clustering  tindak kriminalitas  menurut  jekejahatan  dalam  3 cluster  yaitu  cluster  tindak  kriminalitas tinggi  (C0),  cluster  tindak  kriminalitas
sedang (C1) dan tindak kriminalitas rendah (C2).

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Dataset Dataset adalah objek yang
merepresentasikan  data  dan  relasinya  di memory.  Strukturnya  mirip  dengan  data yang ada di database. Dataset berisi koleksi dari  data  tabel  dan  data  [14].  Dalam penelitian  ini  digunakan  dataset  dalam  file Microsoft  Excel  yang  telah  diinput  oleh penulis  dengan  ekstensi  file  exls.  Jumlah dataset  yang  digunakan  yaitu  sebanyak  34 data record data kriminalitas dan terdiri dari 10  atribut,  1  provinsi  dan  9  jenis  kejahatan kriminalitas  yaitu  Kejahatan  Terhadap Nyawa, Kejahatan Terhadap Fisik, Kejahatan  Terhadap  Kesusilaan,  Kejahatan Terhadap  Kemerdekaan  Orang  Kejahatan, kejahatan terhadap hak milik/barang dengan penggunaan kekerasan, Kejahatan Terhadap Hak Milik/Barang, Kejahatan Terkait Narkotika,  Kejahatan  Terkait  Penipuan, Penggelapan,  dan  Korupsi,  Kejahatan Terhadap  Ketertiban  Umum,  yang  diambil dari  tahun  2019-2021  dengan  10  atribut seperti pada tabel berikut ini:
Table 1.  Data Tindak Kriminalitas Berdasarkan Jenis Kejahatan
Provin si Keja hatan Terh adap Nyaw a Keja hatan Terh adap Fisik Kejah atan Terha dap Kesus ilaan Kejahat an Terhad ap Kemer dekaan Orang Kejahat an kejaha tan terhad ap hak milik/b arang dengan penggu naan kekera san Kejaha tan Terhad ap Hak Milik/B arang Keja hatan Terk ait Nark otika Kejaha tan Terkait Penipu an, Pengge lapan, dan Korups i Kejah atan Terha dap Keter tiban Umu m Aceh 70 3536 532 80 392 7292 4386 3273 31 Sumate ra Barat 46 5011 935 249 560 11981 2713 3080 52 Riau 64 2713 278 24 922 7742 4987 3028 114
Jambi 41 1659 175 43 320 6185 1387 2570 544 Sumate ra Selatan 282 4512 384 400 1850 9375 8230 5523 490 Jumla h 2789 10820 3 16734 5927 18697 224611 11005 2 109171 9020 4.2 Hasil Implementasi Algoritma K- Means Proses pengklasteran K-Means dengan  RapidMiner  dengan  memasukan data  kriminalitas,  kemudian  dilanjutkan dengan pemilihan operator K-Means dengan  nilai  k = 3 dan  nilai  max runs =10. Selanjutnya  dihubungkan  ke  Cluster  untuk melakukan  pengClusteran  yang  sudah  di inputkan  sesuai  dengan  data,  selanjutnya dihubungkan ke Cluster Distance
Performance  untuk  mengevakuasi  kinerja model yang memberikan daftar nilai kriteria kinerja secara otomatis sesuai dengan tugas yang diberikan dapat dilihat pada gambar 2.
Gambar 2. Dataset Rapid Miner
Setelah  data  di  input  kedalam  aplikasi rapidminer  maka  data  akan  tampil  sesuai dengan  nilai  k  yang  sudah  kita  inputkan yaitu terdapat 3 cluster.
Gambar 3. Output Dataset di Rapidminer
Cluster model yang di hasilkan oleh RapidMiner, Cluster 0: 26 items, Cluster 1: 7 items dan Cluster 2: 1 items dengan total items yaitu 34 items dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4. Cluster Model
Hasil  akhir  Centroid  tabel  data kriminalitas dari tahun 2019 sampai dengan tahun  2021,  terdiri  dari  9  kejahatan  yaitu kejahatan terhadap nyawa, kejahatan terhadap fisik, kejahatan terhadap kesusilaan, kejahatan terhadap kemerdekaan  orang  kejahatan,  kejahatan terhadap hak milik/barang dengan penggunaan  kekerasan,  kejahatan  terhadap hak milik/barang, kejahatan terkait narkotika,  kejahatan  terkait  penipuan, penggelapan, dan korupsi, kejahatan terhadap  ketertiban  umum  dapat  dilihat pada gambar 5.
Gambar 5. Hasil akhir Centroid Hasil pemetaan kriminalitas di Indonesia  berdasarkan  34  provinsi  dapat dilihat  pada  gambar  dibawah  ini,  cluster_0 terdiri dari 26 provinsi yaitu terdiri dari 1.0: Aceh, 3.0: Sumataera Barat, 4.0: Riau, 6.0: Sumatera  Selatan,  7.0:  Bengkulu,  8.0: Lampung, 9.0: Kep Bangka Belitung, 13.0:
Jawa Tengah, 15.0: Jawa Timur, 16.0:Banten,  17.0:  Bali,  18.0:  Nusa Tenggara  Barat,  19.0:    Nusa  Tenggara Timur,  20.0:  Kalimantan  Barat,  21.0: Kalimanan Tengah, 22:0 Kalimantan Selatan,  23.0:  Kalimantan  Timur,  24.0:
Kalimantan  Utara,  25.0:  Sulawesi  Utara, 26.0:  Sulawesi  Tengah,  28.0:  Sulawesi Tenggara,  30.0:  Sulawesi  Barat,  31.0: Maluku,  32.0:  Maluku  Utara,  33.0:  Papua, 34.0:  Papua.  Cluster_1  yaitu  2.0:  Sumatera Utara,  5.0:  Jambi,  10.0:  Kepulauan  Riau, 11.0:  Metro  Jaya,  12.0:  Jawa  Barat,  14.0: DI Yogyakarta, 26.0: Sulawesi Selatan. Dan Cluster_2  yaitu  29.0:  Gorontalo  dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6. Folder View Pengelompokan Kriminalitas di Indonesia Gambar  7  Plot K-Means  Clustering ,
merupakan  hasil  klustering  dataset  pisihing dengan
cluster_0,  cluster_1  dan  cluster_2  dari  data kriminalitas.
Gambar 7. Plot Clustering K-Means
Hasil  implementasi  data  kriminalitas dari  34  record,  dan  10  atribut  berdasarkan hasil  analisis,  terbagi  3  cluster  yaitu,  titik warna  orange  merupakaan  pemetaan  data kriminalitas tinggi (C0), titik warna biru tua merupakan  pemetaan  data  kriminalitas sedang  (C1),  dan  titik  hijau  merupakan pemetaan  data  kriminalitas  tingkat  rendah (C2),  maka  dari  itu  data  yang  telah terkelompok  sesuai  dengan cluster .  Untuk menentukan cluster dihitung  berdasarkan jumlah  banyak  nya  suatu  data,  dimana peneliti  melakukan  perhitungan  jika  data kriminalitas  >  50163  masuk  kedalam kategori  tindak  kriminalitas  tinggi  (C0), jika  data  kriminalitas  <  50163  masuk kedalam kategori tindak kriminalitas sedang (C1),  jika  data  kriminalitas  <  1669  masuk kedalam kategori tindak kriminalitas rendah (C2). Dapat penjudapat dilihat pada gambar 8.
Gambar 8. Output RapidMiner

## V. KESIMPULAN
fgs  sdgs  Dari  penelitian  ini,  dapat disimpulkan bahwa: 1. Penerapan  algoritma  k-means  mampu mengetahui  pengelompokan  provinsi mana yang memiliki tingkat kriminalitas  di  Indonesia  dari  data tahun  2019  sampai  dengan  data  tahun 2021 berdasarkan jenis kejahatan 2. Hasil  algortima  K-Means  diperoleh hasil Cluster 1  dengan  kategori  tindak kriminalitas  tinggi  memiliki  22  items,
Cluster 2  dengan  kategori  sedang memiliki  1  items, Cluster 3  dengan kategori rendah memiliki 11 items.
3. Implementasi data kriminalitas dengan menerapkan algoritma K-Means dilakukan dengan menggunakan aplikasi RapidMiner 9.10 4. Penelitian ini bertujuan untuk
memudahkan  dan  membantu  penegak hukum  pihak  Kepolisian  Republik Indonesia  untuk  mengantisipasi  tindak kriminal  daerah  provinsi  yang  tindak kriminalitasnya tinggi.
Karena keterbatasan waktu dan tenaga, peneliti  menyadari  bahwa  hasil  dari penelitian ini masih jauh dari kata sempurna karena  hal  tersebut  maka  untuk  penelitian berikutnya bisa dilakukan komparasi dengan algoritma dimensi yang lain.

## VI. SARAN
Saran-saran  untuk  untuk  penelitian lebih  lanjut  untuk  menutup  kekurangan penelitian. Tidak memuat saran-saran diluar untuk penelitian lanjut.

## VII. DAFTAR PUSTAKA
[1] R.  Handayani,  ―Analisis  Dampak Kependudukan  terhadap  Tingkat Kriminalitas  di  Provinsi  Banten,‖ J. Adm. Publik , vol. 8, no. 2, pp. 149–
169, 2017.
[2] D. Alfania, R. Buaton, S. Ramadani,
and  D.  Mining,  ―DATA  MINING
PENGELOMPOKAN KRIMINALITAS DI,‖ vol. 6, no. 3, 2022. [3] D.  Winarti,  M.  Kom,  E.  Revita,  M. Kom,  E.  Y.  S,  and  M.  Kom, ―Penerapan  Data  Mining  untuk Analisa Tingkat Kriminalitas Dengan  Algoritma  Association Rule Metode  FP-Growth,‖  vol.  4,  no.  3, pp. 8–22, 2021. [4] C.  Zai,  ―IMPLEMENTASI  DATA MINING SEBAGAI PENGOLAHAN  DATA,‖  vol.  2, no. 3, pp. 1–12, 2022. [5] S.  Haryati,  A.  Sudarsono,  and  E. Suryana, ―Implementasi Data Mining  Untuk  Memprediksi  Masa Studi Mahasiswa Menggunakan Algoritma C4.5 (Studi Kasus: Universitas  Dehasen  Bengkulu),‖ J. Media  Infotama ,  vol.  11,  no.  2,  pp. 130–138, 2015.
[6] I.  Technology  and  C.  Science,  ―No Title,‖ vol. 4, pp. 67–79, 2021.
[7] A.  Peringkat et  al. ,  ―Infotech: Journal  of  Technology  Information Penerapan Visualisasi Data Terhadap Klasifikasi Tindak Kriminal  Di  Indonesia,‖  vol.  8,  no. 1,  pp.  61–68,  2022,  [Online]. Available: https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.127 [8] C.  S.  Journal,  R.  Ordila,  R. Wahyuni,  Y.  Irawan,  and  M.  Y. Sari, ―PENERAPAN DATA MINING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA REKAM MEDIS PASIEN BERDASARKAN JENIS PENYAKIT DENGAN ALGORITMA  CLUSTERING  ( Studi Kasus : Poli Klinik PT . Inecda ),‖ vol. 9, no. 2, pp. 148–153, 2020.
[9] Y.  Suhanda,  I.  Kurniati,  and  S.
Norma,  ―Penerapan  Metode  Crisp- DM  Dengan  Algoritma  K-Means Clustering Untuk Segmentasi Mahasiswa  Berdasarkan  Kualitas Akademik,‖ J.  Teknol.  Inform.  dan Komput. ,  vol.  6,  no.  2,  pp.  12–20,
2020, doi: 10.37012/jtik.v6i2.299.
[10] Q.  I.  Mawarni  and  E.  S.  Budi, ―Implementasi  Algoritma  K-Means Clustering Dalam Penilaian Kedisiplinan  Siswa,‖  vol.  3,  2022, doi: 10.30865/json.v3i4.4242. [11] 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. [12] R.  K.  Dinata,  N.  Hasdyna,  and  N. Azizah, ―Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda
Motor,‖ vol. 5, no. 1, 2020.
[13] Y.  Andini et  al. ,  ―Penerapan  Data Mining Terhadap Tata Letak Buku,‖ vol. XI, no. 1, pp. 9–15, 2022.
[14] S.  Suhartini,  L.  Kerta  Wijaya,  and
N. Arini Pratiwi, ―Penerapan Algoritma K-Means Untuk Pendataan Obat Berdasarkan Laporan Bulanan Pada Dinas Kesehatan Kabupaten Lombok Timur,‖ Infotek    J.  Inform.  dan Teknol. ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  147–156,
2020, doi: 10.29408/jit.v3i2.2315.