Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Analisis Algoritma Datamining pada Kasus Daerah Pelaku Kejahatan Pencurian Berdasarkan Provinsi
Rinawati 1 , Erene Gernaria Sihombing 2 , Linda Sari Dewi 3 , Ester Arisawati 4 1,2,3,4 STMIK Nusa Mandiri, Jakarta, Indonesia rinawati.riw@nusamandiri.ac.id

## Abstract
Theft is a behavior that causes harm  to victims who are targeted  and can cause victims. The level  of  theft  behavior  is  increasing  in  each  region  due  to  the  increasing  number  of unemployment and lazy nature of work that makes a person commit theft to make ends meet. The  purpose  of  this  study  was  to  analyze  using  the  technique  of  datamining  in  the  area  of perpetrators  of  theft  crimes  by  province.  The  technique  used  is  clustering  with  the  K-means method.  Data  sourced  from  the  Indonesian  Central  Statistics  Agency  with  the  url  address: https://www.bps.go.id/. The results of the study using this technique are  clustered in areas in Indonesia which have the highest crime theft rates. From the results of the study using the  K- means technique, that there are 17 provinces out of 34 provinces that have the highest crime theft  (C1)  areas,  namely:  Aceh,  North  Sumatra,  West  Sumatra,  Riau,  Jambi,  South  Sumatra, Lampung, DKI Jakarta, West Java, Central Java, East Java, Banten, West Nusa Tenggara, East Nusa Tenggara, South Kalimantan, South Sulawesi, Papua. The results of the study are expected to be information for the government in conducting policies to reduce the crime crime rate in Indonesia which is very high (50%).
Keywords : Datamining, Klastering, K-means, Theft Crime, Indonesia

## Abstrak
Pencurian  merupakan  perilaku  yang  menyebabkan  kerugian  bagi  korban  yang  menjadi sasaran    dan  bisa  menyebabkan  korban.  Tingkat  perilaku  pencurian  semakin  meningkat  di setiap daerah karena semakin banyaknya tingkat pengangguran dan sifat malas bekerja yang membuat  seseorang  melakukan  pencurian  untuk  memenuhi  kebutuhan  hidupnya.  Tujuan penelitian  adalah  untuk  menganalisa  dengan  menggunakan  teknik  datamining  pada  daerah pelaku  kejahatan  pencurian  berdasarkan  provinsi.  Teknik  yang digunakan  adalah  klastering dengan metode K-means. Data bersumber dari Badan Pusat Statistik Indonesia dengan alamat url:  https://www.bps.go.id/.  Hasil  dari  penelitian  dengan  menggunakan  teknik  ini  adalah berupa  cluster  terdapat  daerah  di  Indonesia  yang  memiliki  tingkat  kejahatan  pencurian tertinggi. Dari hasil penelitian menggunakan teknik K-means, bahwa terdapat 17 provinsi dari 34  provinsi  yang  daerah  pelaku  kejahatan  pencurian  tertinggi  (C1)  yakni:  Aceh,  Sumatera Utara,  Sumatera  Barat,  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat, Jawa Tengah, Jawa Timur, Banten, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tenggara Timur, Kalimantan Selatan,  Sulawesi  Selatan,  Papua.  Hasil  penelitian  diharapkan  menjadi  informasi  bagi pemerintah dalam melakukan kebijakan mengurangi tingkat kejahatan pencurian di Indonesia yang sangat tinggi (> 50%).
Kata Kunci : Datamining, Klastering, K-means, Kejahatan Pencurian, Indonesia

## 1. PENDAHULUAN
Pencurian  merupakan  perilaku  yang  melanggar  hukum  yang  dapat menyebabkan korban jiwa, pencurian sering terjadi di pusat kota atau pusat perbelanjaan seperti pasar karena pusat keramaian memicu    pelaku untuk melakukan  tindakan  pencurian,  pelaku  beroperasi  secara  individu  atau
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp.  77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
berkelompok.  Zaman  yang  semakin  maju  ini  pengangguran  semakin meningkat  sehingga  membuat  sebagian  yang  tidak  bekerja  melakukan  hal tersebut  untuk  memenuhi  keinginan  dan  kebutuhannya  mereka  tertekan ekonomi  dan  sifat  malas  bekerja  sehingga  melakukan  tindakan  yang melanggar  hukum  tersebut,  pelaku  pencurian  biasa  beroperasi  di  pusat keramaian  dan  menjadikan  pusat  keramaian  sebagai  kesempatan.  pelaku kejahatan biasanya beroperasi sendirian atau berkelompok dengan tugas nya masing-masing untuk memudahkan proses operasi mereka. Di setiap daerah sering terjadi tindakan pencurian bahkan setiap tahunnya tingkat kejahatan pencurian semakin meningkat karena  semakin maraknya pelaku pencurian. Banyak faktor yang menyebabkan terjadinya tindakan pencurian diantaranya tingkat  pengangguran  yang  semakin  meningkat,  krisis  ekonomi,  lingkungan dan  pergaulan  yang  kurang  baik,  usia  tidak  menjadi  halangan  bagi  pelaku untuk melakukan tindakan kejahatan karena faktor didikan yang kurang baik usia  anak-anak,  remaja,  dewasa  atau  usia  tua  dapat  melakukan  tindak kejahatan yang merugikan tersebut.
Dari  banyaknya  provinsi  yang  tingkat  kasus  pencuriannya  bervariasi dilakukanlah pengolahan data-data dengan metode data mining, data mining merupakan  suatu  metode  yang  digunakan  untuk  pengolahan  data  guna menemukan  gambaran  yang  tersembunyi  dari  data  yang  diolah.  Data  yang diolah  dengan  metode  data  mining  ini  kemudian  menghasilkan  suatu pengetahuan  baru  yang  berasal  dari  data  yang  lama,  hasil  dari  pengolahan data  tersebut  dan  digunakan  dalam  menentukan  keputusan  di  masa  depan. Dari  kasus  tersebut  peneliti  menerapkan  algoritma k-means untuk mengelompokan  data  kasus  pencurian  di  setiap  provinsi  agar  proses  lebih cepat dan lebih efisien, algoritma k-means menetapkan nilai-nilai klaster (K) secara random ,  untuk  sementara  nilai  tersebut  menjadi  pusat  dari  klaster atau disebut dengan  centroid, kemudian menghitung jarak setiap data yang ada terhadap masing-masing centroid menggunakan rumus Euclidian hingga di temukan jarak yang paling dekat dari setiap data dengan centroid [1].
Adapun  penelitian  terdahulu  yang  menggunakan  data  mining  dengan algoritma k-means seperti  [2]  dalam  penerapan  datamining  pada  populasi daging ayam ras pedaging di indonesia berdasarkan  provinsi menggunakan k-means cluster ing, dimana data diolah dengan melakukan cluster ing dalam 3 cluster yaitu cluster tingkat  populasi  tinggi, cluster tingkat  populasi  sedang dan  rendah.  Windha  juga  menerapkan  metode k-means untuk  menentukan status  gizi  balita  [3].  Dan  [4]  menerapkan  metode k-means dalam pengelompokkan  penjualan  produk    pada  swalayan  fadhila.  Dimana  data yang  diambil  di  Swalayan  Fadhilla  Bengkulu  menghasilkan  dua  jenis kelompok  data  yaitu  data  penjualan  rendah  dan  data  penjualan  tinggi. Berdasarkan  permasalahan  tersebut  peneliti  mengangkat  topik cluster ing pada  daerah  pelaku  kejahatan  pencurian  berdasarkan  provinsi  dengan metode K-means . Diharapkan hasil penelitian ini dapat memberikan masukan kepada pemerintah dalam mengambil kebijakan tentang kejahatan pencurian berdasarkan provinsi yang selalu meresahkan masyarakat.
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Datamining
Data  mining  merupakan  kegiatan  pengumpulan  untuk  menemukan keteraturan  dalam  set  data  yang  besar  yang  digunakan  untuk  pengolahan data guna menemukan pola yang tersembunyi dari data yang diolah [5].

## 2.2. Clustering
Merupakan  proses  membagi  data  dalam  suatu  himpunan  ke  dalam beberapa  kelompok  yang  kesamaan  datanya  dan  dapat  dipakai  lebih  lanjut dalam  berbagai  aplikasi  secara  luas  seperti  klasifikasi,  pengolahan  gambar, dan pengenalan pola [6].

## 2.3. K-Means
K-means merupakan  metode  non-hirarki  yang  berusaha  mempartisi data  yang  ada  ke  dalam  bentuk  satu  atau  lebih  kelompok  [7].  Berikut  ini flowchart metode K-means pada Gambar 1:
Gambar 1. Flowchat metode K-Means
Berdasarkan gambar 1 dapat dijelaskan bahwa:
a) Tentukan jumlah cluster yang ingin dibentuk dan tetapkan pusat cluster k .
b) Menggunakan  jarak euclidean kemudian  hitung  setiap  data  ke  pusat cluster .
(1)
c) Kelompokkan  data  ke  dalam cluster dengan  jarak  yang  paling  pendek dengan persamaan
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp.  77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
=
(2) d) Hitung pusat cluster yang baru menggunakan persamaan
(3)
Dengan xij € cluster ke – k dan p = banyaknya anggota cluster ke – k
e) Ulangi  langkah  dua  sampai  dengan  empat  sehingga  sudah  tidak  ada  lagi data yang berpindah ke kluster yang lain.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data  diperoleh  dari  badan  pusat  statistik  (https://www.bps.go.id/) untuk kategori  kriminal yang kemudian di kelola dari data disetiap provinsi. Data  yang  digunakan  merupakan  data  tahun  2016,  2017,  dan  2018  yang terdiri dari 34 provinsi.
Tabel 1. Daerah Pelaku Kejahatan Pencurian Berdasarkan Provinsi
No Provinsi Tahun 2016 2017 2018 1 Aceh 140 63 47 2 Sumatera Utara 186 93 141 3 Sumatera Barat 57 55 71 4 Riau 149 79 101 5 Jambi 66 57 76 6 Sumatera Selatan 279 221 430 7 Bengkulu 38 33 40 8 Lampung 200 186 255 9 Kep. Bangka Belitung 24 16 15 10 Kep. Riau 21 13 17 11 DKI Jakarta 28 35 73 12 Jawa Barat 297 287 344 13 Jawa Tengah 132 146 176 14 Di Yogyakarta 7 28 20 15 Jawa Timur 269 290 419 16 Banten 78 54 49 17 Bali 8 13 23 18 Nusa Tenggara Barat 96 107 146 19 Nusa Tenggara Timur 61 54 67 20 Kalimantan Barat 39 33 37 21 Kalimantan Tengah 54 41 27 22 Kalimantan Selatan 117 85 73 23 Kalimantan Timur 55 25 37 24 Kalimantan Utara 0 0 9 25 Sulawesi Utara 22 27 21 26 Sulawesi Tengah 21 24 23 27 Sulawesi Selatan 69 54 47 28 Sulawesi Tenggara 6 23 16 29 Gorontalo 3 4 3 30 Sulawesi Barat 23 7 7
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Provinsi Tahun 2016 2017 2018 31 Maluku 0 9 20 32 Maluku Utara 5 2 7 33 Papua Barat 3 13 13 34 Papua 64 153 113 Sumber: Badan Pusat Statistik
Pada penjelasan tabel 1, data akan diolah dengan mengambil nilai rata rata dari 3 tahun terakhir pada daerah pelaku kejahatan pencurian berdasarkan provinsi, sehingga diperoleh hasil seperti tabel berikut:
Tabel 2. Data yang akah digunakan
No Provinsi Nilai Rata - Rata 1 Aceh 83.33333333 2 Sumatera Utara 140 3 Sumatera Barat 61 4 Riau 109.6666667 5 Jambi 66.33333333 6 Sumatera Selatan 310 7 Bengkulu 37 8 Lampung 213.6666667 9 Kep. Bangka Belitung 18.33333333 10 Kep. Riau 17 11 DKI Jakarta 45.33333333 12 Jawa Barat 309.3333333 13 Jawa Tengah 151.3333333 14 Di Yogyakarta 18.33333333 15 Jawa Timur 326 16 Banten 60.33333333 17 Bali 14.66666667 18 Nusa Tenggara Barat 116.3333333 19 Nusa Tenggara Timur 60.66666667 20 Kalimantan Barat 36.33333333 21 Kalimantan Tengah 40.66666667 22 Kalimantan Selatan 91.66666667 23 Kalimantan Timur 39 24 Kalimantan Utara 9 25 Sulawesi Utara 23.33333333 26 Sulawesi Tengah 22.66666667 27 Sulawesi Selatan 56.66666667 28 Sulawesi Tenggara 15 29 Gorontalo 3.333333333 30 Sulawesi Barat 12.33333333 31 Maluku 14.5 32 Maluku Utara 4.666666667 33 Papua Barat 9.666666667 34 Papua 110
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp.  77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Penentuan  titik cluster dilakukan  dengan  mengambil  nilai  terbesar (maksimum)  untuk cluster daerah  pelaku  kejahatan  pencurian  yang  tingkat tinggi  (C1),  nilai  rata-rata  ( average )  untuk cluster daerah  pelaku  kejahatan pencurian  tingkat  sedang  (C2)  dan  nilai  terkecil  (minimum)  untuk cluster daerah  pelaku  kejahatan  pencurian  tingkat  rendah  (C3).  Nilai  titik  tersebut seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 3. Centroid awal cluster tinggi cluster sedang cluster rendah 289.75  85.2381  18.44792
Proses cluster dengan mengambil jarak terdekat dari setiap data yang diolah. Dari data daerah pelaku kejahatan  pencurian pada  tahun  2016, 2017, 2018 yang  diambil  nilai  rata  ratanya  sepeti  yang  ditunjukkan  pada  tabel  2, didapatkan  pengelompokan  pada iterasi 1  untuk  3 cluster tersebut. Cluster (C1) yakni 17 Provinsi : Aceh, Sumatera Utara, Sumatera Barat, Riau, Jambi, Sumatera  Selatan,  Lampung,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa  Tengah,  Jawa Timur,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur,  Kalimantan Selatan,  Sulawesi  Selatan,  Papua. cluster (C2)  yakni  2  provinsi  :  Gorontalo, Maluku  Utara  dan cluster (C3)  yakni  15  Provinsi  :  Bengkulu,  Kep.  Bangka Belitung,  Kep.  Riau,  DI  Yogyakarta,  Bali,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan Tengah,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara,  Sulawesi Tengah,  Sulawesi  Tenggara,  Sulawesi  Barat,  Maluku,  Papua  Barat.  Proses pencarian jarak terpendek, pengelompokan data pada iterasi 1 dan Clustering data dapat digambarkan pada tabel dan gambar berikut:
Tabel 4. Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 1
No Nama Nilai C1 C2 C3 Jarak terpendek 1 Aceh 83.33 242. 67 5.465686272 80 5.465686272 2 Sumatera Utara 140 186 62.13235294 136.6666667 62.13235294 3 Sumatera Barat 61 265 16.86764706 57.66666667 16.86764706 4 Riau 109.67 216.33 31.79901964 106.3333334 31.79901964 5 Jambi 66.33 259. 67 11.53431373 63 11.53431373 6 Sumatera Selatan 310 16 232.1323529 306.6666667 16 7 Bengkulu 37 289 40.86764706 33.66666667 33.66666667 8 Lampung 213.67 112.33 135.7990196 210.3333334 112.3333333 9 Kep. Bangka Belitung 18.33 307. 67 59.53431373 15 15 10 Kep. Riau 17 309 60.86764706 13.66666667 13.66666667 11 DKI Jakarta 45.33 280. 67 32.53431373 42 32.53431373 12 Jawa Barat 309.33 16. 67 231.4656862 306 16.6666667 13 Jawa Tengah 151.33 174. 67 73.46568624 148 73.46568624 14 Di Yogyakarta 18.33 307. 67 59.53431373 15 15 15 Jawa Timur 326 0 248.1323529 322.6666667 0 16 Banten 60.33 265. 67 17.53431373 57 17.53431373 17 Bali 14.67 311.33 63.20098039 11.33333334 11.33333334 18 Nusa Tenggara Barat 116.33 209. 67 38.46568624 113 38.46568624 19 Nusa Tenggara Timur 60.67 265.33 17.20098039 57.33333334 17.20098039 20 Kalimantan Barat 36.33 289. 67 41.53431373 33 33
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Nilai C1 C2 C3 Jarak terpendek 21 Kalimantan Tengah 40.67 285.33 37.20098039 37.33333334 37.20098039 22 Kalimantan Selatan 91. 67 234.33 13.79901961 88.33333334 13.79901961 23 Kalimantan Timur 39 287 38.86764706 35.66666667 35.66666667 24 Kalimantan Utara 9 317 68.86764706 5.666666667 5.666666667 25 Sulawesi Utara 23.33 302. 67 54.53431373 20 20 26 Sulawesi Tengah 22. 67 303.33 55.20098039 19.33333334 19.33333334 27 Sulawesi Selatan 56. 67 269.33 21.20098039 53.33333334 21.20098039 28 Sulawesi Tenggara 15 311 62.86764706 11.66666667 11.66666667 29 Gorontalo 3.33 322. 67 74.53431372 0 0 30 Sulawesi Barat 12.33 313. 67 65.53431373 8.999999997 8.999999997 31 Maluku 14.5 311.5 63.36764706 11.16666667 11.16666667 32 Maluku Utara 4. 67 321.33 73.20098039 1.333333334 1.333333334 33 Papua Barat 9. 67 316.33 68.20098039 6.333333334 6.333333334 34 Papua 110 216 32.13235294 106.6666667 32.13235294 Tabel 5. Pengelompokan Data Iterasi 1 No Nama Kelompok Data 1 C1 C2 C3 1 Aceh 1 2 Sumatera Utara 1 3 Sumatera Barat 1 4 Riau 1 5 Jambi 1 6 Sumatera Selatan 1 7 Bengkulu 1 8 Lampung 1 9 Kep, Bangka Belitung 1 10 Kep, Riau 1 11 DKI Jakarta 1 12 Jawa Barat 1 13 Jawa Tengah 1 14 Di Yogyakarta 1 15 Jawa Timur 1 16 Banten 1 17 Bali 1 18 Nusa Tenggara Barat 1 19 Nusa Tenggara Timur 1 20 Kalimantan Barat 1 21 Kalimantan Tengah 1 22 Kalimantan Selatan 1 23 Kalimantan Timur 1 24 Kalimantan Utara 1 25 Sulawesi Utara 1 26 Sulawesi Tengah 1 27 Sulawesi Selatan 1 28 Sulawesi Tenggara 1 29 Gorontalo 1 30 Sulawesi Barat 1 31 Maluku 1
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp.  77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
No Nama Kelompok Data 1 C1 C2 C3 32 Maluku Utara 1 33 Papua Barat 1 34 Papua 1 C1 : {6,8,12,15} C2 :{1,2,3,4,5,11,13,16,18,19,21,22,27,34} C3 : {7,9,10,14,17,20,23,24,25,26,28,29,30,31,32,33}
Proses  iterasi  akan  terus  berlangsung  sampai  hasil cluster terakhir  sama dengan cluster sebelumnya.  Pada  penelitian  ini cluster berhenti  di  iterasi  8 dengan hasil akhir seperti yang ditunjukkan pada tabel berikut:
Tabel 6. Perhitungan Jarak Pusat Cluster Iterasi 8 No Nama Nilai C1 C2 C3 Jarak terpendek 1 Aceh 83.33 9.67233333 80.28769333 71.96403333 9.67233333 2 Sumatera Utara 140 66.3391 136.9544 128.6307 66.3391 3 Sumatera Barat 61 12.6609 57.9544 49.6307 12.6609 4 Riau 109.67 36.0057667 106.6210667 98.2973667 36.0057667 5 Jambi 66.33 7.32756667 63.28773333 54.96403333 7.32756667 6 Sumatera Selatan 310 236.3391 306.9544 298.6307 236.3391 7 Bengkulu 37 36.6609 33.9544 25.6307 25.6307 8 Lampung 213.67 140.0057667 210.6210667 202.2973667 140.0057667 9 Kep. Bangka Belitung 18.33 55.32756667 15.28773333 6.96403333 6.96403333 10 Kep. Riau 17 56.6609 13.9544 5.6307 5.6307 11 DKI Jakarta 45.33 28.32756667 42.28773333 33.96403333 28.32756667 12 Jawa Barat 309.33 235.6724333 306.2877333 297.9640333 235.6724333 13 Jawa Tengah 151.33 77.6724333 148.2877333 139.9640333 77.6724333 14 Di Yogyakarta 18.33 55.32756667 15.28773333 6.96403333 6.96403333 15 Jawa Timur 326 252.3391 322.9544 314.6307 252.3391 16 Banten 60.33 13.32756667 57.28773333 48.96403333 13.32756667 17 Bali 14.67 58.99423333 11.62106667 3.29736667 3.29736667 18 Nusa Tenggara Barat 116.33 42.6724333 113.2877333 104.9640333 42.6724333 19 Nusa Tenggara Timur 60.67 12.99423333 57.62106667 49.29736667 12.99423333 20 Kalimantan Barat 36.33 37.32756667 33.28773333 24.96403333 24.96403333 21 Kalimantan Tengah 40.67 32.99423333 37.62106667 29.29736667 29.29736667 22 Kalimantan Selatan 91. 67 18.00576667 88.62106667 80.29736667 18.00576667 23 Kalimantan Timur 39 34.6609 35.9544 27.6307 27.6307 24 Kalimantan Utara 9 64.6609 5.9544 2.3693 2.3693 25 Sulawesi Utara 23.33 50.32756667 20.28773333 11.96403333 11.96403333 26 Sulawesi Tengah 22. 67 50.99423333 19.62106667 11.29736667 11.29736667 27 Sulawesi Selatan 56. 67 16.99423333 53.62106667 45.29736667 16.99423333 28 Sulawesi Tenggara 15 58.6609 11.9544 3.6307 3.6307 29 Gorontalo 3.33 70.32756667 0.287733333 8.035966667 0.287733333 30 Sulawesi Barat 12.33 61.32756667 9.28773333 0.96403333 0.96403333 31 Maluku 14.5 59.1609 11.4544 3.1307 3.1307 32 Maluku Utara 4. 67 68.99423333 1.621066667 6.702633333 1.621066667 33 Papua Barat 9. 67 63.99423333 6.621066667 1.702633333 1.702633333 34 Papua 110 36.3391 106.9544 98.6307 36.3391
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
Tabel 7. Pengelompokan Data Iterasi 8 No Nama Kelompok Data 1 C1 C2 C3 1 Aceh 1 2 Sumatera Utara 1 3 Sumatera Barat 1 4 Riau 1 5 Jambi 1 6 Sumatera Selatan 1 7 Bengkulu 1 8 Lampung 1 9 Kep. Bangka Belitung 1 10 Kep. Riau 1 11 DKI Jakarta 1 12 Jawa Barat 1 13 Jawa Tengah 1 14 Di Yogyakarta 1 15 Jawa Timur 1 16 Banten 1 17 Bali 1 18 Nusa Tenggara Barat 1 19 Nusa Tenggara Timur 1 20 Kalimantan Barat 1 21 Kalimantan Tengah 1 22 Kalimantan Selatan 1 23 Kalimantan Timur 1 24 Kalimantan Utara 1 25 Sulawesi Utara 1 26 Sulawesi Tengah 1 27 Sulawesi Selatan 1 28 Sulawesi Tenggara 1 29 Gorontalo 1 30 Sulawesi Barat 1 31 Maluku 1 32 Maluku Utara 1 33 Papua Barat 1 34 Papua 1 C1 : {1,2,3,4,5,6,8,11,12,13,15,16,18,19,22,27,34} C2 :  {29,32}
C3 : {7,9,10,14,17,20,21,23,24,25,26,28,31,31,33}
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp.  77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti

## Gambar 2. Grafik Persentasi Pengelompokan Iterasi terakhir
Berdasarkan  hal  tersebut  bahwa  teknik k-means pada  kasus  daerah  pelaku kejahatan  pencurian  berdasarkan  provinsi  dengan  menggunakan  3 cluster dengan pengelompokan sebagai berikut:
a) Cluster Tinggi  (C1):  Aceh,  Sumatera  Utara,  Sumatera  Barat,  Riau, Jambi,  Sumatera  Selatan,  Lampung,  DKI  Jakarta,  Jawa  Barat,  Jawa Tengah,  Jawa  Timur,  Banten,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara Timur, Kalimantan Selatan, Sulawesi Selatan, Papua,
b) Cluster Normal (C2): Gorontalo, Maluku Utara,
c) Cluster Rendah  (C3):  Bengkulu,  Kep.  Riau,  Kep.  Bangka  Belitung,  DI Yogyakarta,  Bali,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawasi  Utara,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi Tenggara, Sulawesi Barat, Maluku dan Papua Barat.

## 4.  SIMPULAN
Berdasarkan hasil penelitian dapat disimpulkan bahwa teknik datamining K- Means  dapat  diterapkan  pada  kasus  daerah  pelaku  kejahatan  pencurian berdasarkan provinsi yang menghasilkan 3 cluster , yakni cluster tinggi (C1): 17  provinsi, cluster normal  (C2):  2  provinsi  dan cluster rendah  (C3):  15 provinsi.  Hasil  penelitian  dapat  menjadi  sumber  informasi  bagi  pemerintah khususnya  pihak  yang  berkepentingan  bahwa  angka  kejahatan  pencurian yang dikelompokkan berdasarkan provinsi masih sangat tinggi yakni 50%.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] N.  Wakhidah,  “ Cluster ing  Menggunakan  K-Means  Algorithm  (  K-Means Algorithm Cluster ing ),” Fak. Teknol. Inf. , vol. 21, no. 1, pp. 70–80, 2014.
[2] M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi  Daging  Ayam  Ras  Pedaging  Di  Indonesia  Berdasarkan  Provinsi Menggunakan K-Means,” pp. 60–67, 2016.
[3] Windha  Mega  Pradnya  Dhuhita,  “ Cluster ing  Menggunakan  Metode  K-Means untuk Menentukan Status Gizi Balita,” J. Inform. , vol.  15, no. 2, pp. 160–174,
Volume 4 Nomor 1 Maret 2020, pp. 77-87 ISSN: 2548-9771/EISSN: 2549-7200 http://tunasbangsa.ac.id/ejurnal/index.php/jsakti
2016.
[4] B.  M.  Metisen  and  H.  L.  Sari,  “Analisis Cluster ing  Menggunakan  Metode  K- Means dalam Pengelompokkan Penjualan Produk pada Swalayan Fadhila,” J. Media Infotama , vol. 11, no. 2, pp. 110–118, 2015.
[5] L.  Teori,  “(  K-Means  Algorithm  Implementation  For Cluster ing  Of  Patients Disease In Kajen Clinic Of Pekalongan) Anindya Khrisna Wardhani Magister Sistem Informasi Universitas Diponegoro,” vol. 14, pp. 30–37, 2016.
[6] S. Agustina, D. Yhudo, H. Santoso, N. Marnasusanto, A. Tirtana, and F. Khusnu, “ Cluster ing  Kualitas  Beras  Berdasarkan  Ciri  Fisik  Menggunakan  Metode  K- Means Algoritma,” Clust. K-Means , pp. 1–7, 2012.
[7] N.  Hasanah,  M.  Ugiarto,  and  N.  Puspitasari,  “Sistem  Pengelompokan  Curah Hujan  Menggunakan  Metode  K-Means  Di  Wilayah  Kalimantan  Timur,”  in Prosiding Seminar Nasional Ilmu Komputer dan Teknologi Informasi , 2017, vol. 2, no. 2, pp. 122–126.