## KLIK: Kajian Ilmiah Informatika dan Komputer
ISSN 2723-3898 (Media Online) Vol 2, No 3, Desember 2021 Hal 111-116 https://djournals.com/klik

## Penerapan Algoritma K- Medoids Dalam Mengelompokkan Tingkat Kasus Kejahatan di Setiap Provinsi
Nur Arief 1* , Irfan Sudahri Damanik 2 , Eka Irawan 3
1,2,3 STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Sumatera Utara, Indonesia Email: 1 arief21nur12@gmail.com, 2 Irfansudahri@amiktunasbangsa.ac.id, 3 ekairawanstikomtunasbangsa.ac.id Email Penulis Korespondensi: arief21nur12@gmail.com
Abstrak− Penyalahgunaan  narkoba  merupakan  masalah  yang  sangat  serius  dan  perlu  mendapatkan  perhatian  khusus  dari  semua pihak.  Hal  ini dibuktikan  dengan  semakin  meningkatnya  kasus  narkoba  dan kasus  kematian  akibat  penyalah gunaan  narkoba  yang dilaporkan  dari  berbagai  media.  Dampak  kecanduan  narkoba  dapat  terlihat  pada  fisik,  psikis  maupun  social  seseorang.  Kasus penyalahgunaan  narkoba  pada  setiap  provinsi  di  Indonesia  memiliki  tingkat  kasus  yang  beragam.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui cluster kasus penyalahgunaan narkoba pada tingkat tinggi dan rendah. Metode yang dibutuhkan untuk pengelompokan data  kasus  narkoba  yaitu  menggunakan  metode  data  mining  dengan  algoritma  K-Medoids  dan  menggunakan  sebuah  sistem komputerisasi  yaitu  aplikasi  rapidminer  5.3.  Data  yang  digunakan  bersumber  dari  Badan  Narkotika  Nasional  Republik  Indonesia dengan  website:https://bnn.go.id/data  tahun  2015  –  2017  yang  terdiri  dari  34  provinsi  untuk  dibagi  dalam  2  cluster.  Hasil  dari perhitungan  algoritma  K-Medoids  diperoleh  cluster  tinggi  sebanyak  10  provinsi  dan  cluster  rendah  sebanyak  24  provinsi. Pengelompokan  ini  diharapkan  menjadi  masukan  bagi  pemerintah  atau  pihak  terkait  untuk  lebih  meningkatkan  sosialisasi  bahaya narkoba  agar  dapat  meminimalisir  angka  kematian  dan  kriminalitas  akibat  narkoba.adalah  penentuan  probabilitas  prior  bagi  tiap kategori  berdasarkan sampel dokumen.
Kata Kunci: Penyalahgunaan Narkoba, K-Medoids, Data Mining
Abstract− Drug  abuse  is  a  very  serious  problem  and  needs  special  attention  from  all  parties.  This  is  evidenced  by  the  increasing number of drug cases and death cases due to the purchase of drugs issued from various media. The impact of drug addiction can be seen in one's physical, psychological and social. Drug abuse cases in each province in Indonesia have varying degrees of cases.This study aims to determine the cluster of drug abuse at high and low levels.The method needed for grouping drug case data is using data mining methods with the K-Medoids algorithm and using a computerized system that is rapidminer 5.3 application.The data used is sourced from the National Narcotics Agency of the Republic of Indonesia with the website: https://bnn.go.id/2015-2017 data which consists  of  34  provinces  to  be  divided  into  2  clusters.From  the  calculation  of  the  K-Medoids  algorithm,  high  clusters  were  10 provinces  and  low  clusters  were  24  provinces.This  grouping  is  expected  to  be  included  for  the  government  or  related  parties  to further increase the socialization of the dangers of drugs in order to minimize mortality and crime due to drugs.
Keywords : Drug Abuse, K-Medoids, Data Mining

## 1. PENDAHULUAN
Proses  modernisasi  dari  evolusi  budaya  atau  adat  merupakan  perubahan  yang  umum  terjadi  pada  sebuah  negara. Indonesia merupakan negara berkembang yang dalam proses modernisasinya secara tidak langsung membuat perubahan dalam  berbagai  hal,  antara  lain  budaya,  adat  dan  pola  pikir  masyarakat.  Proses  ini    dapat  berdampak  negatif  yang menarik  perhatian  masyarakat  seperti  terjadinya  kriminalitas  atau  kejahatan  yang  melibatkan  generasi  muda  sebagai pelaku, seperti kejahatan yang terjadi yaitu kejahatan pembunuhan berencana yang dilakukan oleh remaja, kerabat dekat dan  teman  dekat.  Negara  Indonesia  tetap  mengakui  dan  mempertahankan  pidana  mati  untuk  menjerat  orang  yang melakukan kejahatan. Hal ini sesuai dengan ketentuan pidana, yang memuat penjatuhan sanksi tindak pidana pencurian dengan kekerasan cukup tinggi yang terjadi di Indonesia.
Berdasarkan  uraian  diatas  banyak  cabang  kecerdasan  buatan  dalam  ilmu  komputer  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  tersebut  secara  kompleks  diantaranya  sistem  pendukung  keputusan,  sistem  pakar,  data  mining  dan  lain sebagainya.  Beberapa  penelitian  tentang  data  mining,  salah  satunya  yang  dilakukan  oleh  (Pramesti,  Furqon  &  Dewi 2017  )  dalam  penelitian  ini  metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  k-medoids  clustering  yang  dapat diimplementasikan  pada  pengelompokan  data  potensi  kebakaran  hutan/lahan  berdasarkan  persebaran  titik  panas (hotspot) menghasilkan jumlah cluster dan jumlah data mempengaruhi terhadap hasil kualitas dari cluster berdasarkan proses pengujian yang dengan jumlah 2 cluster dan jumlah data 7352. Penelitian selanjutnya dilakukan oleh [2] Dalam penelitian  ini  dilakukan  pengujian  model  dengan  menggunakan  K-Medoids  Chebyshev  dalam  pengelompokan  data EDGI E-government Surve 2014 kedalam 4 status EDGI yeng menghasilkan model mendapatkan nilai Bouldin Index dari  setiap  algoritma  yang  lebih  optimal  dalam  penentuan  pengelompokan  EDI  E-govermnet  Surve  2014  ke  dalam  4 status EDGI di bandingkan menggunakan mahattan atau ecludian. Penelitian ini menjadi salah satu acuan penulis dalam melakukan  penelitian  sehingga  penulis  dapat  memperkarya  teori  yang  digunakan  dalam  mengkaji  penelitian  yang dilakukan.
Untuk  mengetahui  tingkat  kasus  kejahatan  di  setiap  provinsi  penulis  menggunakan  teknik  data  mining  dalam proses pengolahan data dengan algoritma k-medoids. Data yang telah didapatkan selanjutnya dikelompokkan kedalam cluster  dan  diuji  menggunakan  RapidMiner  5.3  pada  persentase  desa/kelurahan  yang  pernah  ada  kejadian  kejahatan pencurian  dengan  kekerasan  selama  setahun  terakhir  menurut  provinsi,  tahun  2008,  2011,  dan  2014.  Dengan diterapkannya  algoritma  k-  medoids  dalam  mengelompokkan  tingkat  kasus  kejahatan  di  setiap  provinsi,  diharapkan dengan adanya penelitian ini dapat digunakan sebagai salah satu dasar pengambilan keputusan kepada pihak pemerintah
dalam  upaya  penanggulangan  atau  mengatasi  seseorang  agar  tidak  melakukan  kejahatan.  Serta  diperlukan  pembinaan dalam  hal  pendidikan  moral,  pendidikan  norma  agama  dan  bermasyarakat  menurut  provinsi  yang  berdampak menurunkan angka tingkat kasus kejahatan di setiap provinsi. Sehingga dapat mengurangi perbuatan yang bertentangan dengan agama atau bertentangan dengan undang-undang.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Data Mining
Data  mining adalah  proses  analitik  yang  dirancang  untuk  memeriksa  sejumlah  data  yang  besar  dalam  mencari  suatu pengetahuan  tersembunyi  yang  berharga  dan  konsisten. Data  mining dibagi  menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan tugas  yang  dapat  dilakukan  diantaranya  despripsi,  estimasi,  prediksi,  klasifikasi,  pengelompokan  dan  asosiasi  [3]. Datamining digunakan untuk mencari pengetahuan yang terdapat dalam basis data yang besar sehingga sering disebut Knowledge Discovery Databases (KDD) yaitu tahapan yang dilakukan dalam  menggali pengetahuan dari sekumpulan data.  Proses  penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis  data  yang  besar  sering  menggunakan  istilah datamining dan knowledge discovery in databases (KDD) [3].

## 2.2. Clustering
Clustering adalah  salah  satu  teknik datamining yang  bertujuan  untuk  mengidentifikasi  sekelompok  objek  yang mempunyai  kemiripan  karakteristik  tertentu  yang  dapat  dipisahkan  dengan  kelompok  objek  lainnya,  sehingga  objek yang  berada  dalam  kelompok  yang  sama  relatif  lebih  homogen  dari  pada  objek  yang  berada  pada  kelompok  yang berbeda  [4].  Tujuan  dari  pengelompokkan  sekumpulan  data  objek  kedalam  beberapa  kelompok  yang  mempunyai karakteristik  tertentu  dan  dapat  dibedakan  satu  sama  lainnya  adalah  untuk  analisis  dan  interpretasi  lebih  lanjut  sesuai dengan  tujuan  penelitian  yang  dilakukan.  Model  yang  diambil  diasumsikan  bahwa  data  yang  dapat  digunakan  adalah data yang berupa data interval, frekuensi dan biner.

## 2.3. Metode K-Medoids Clustering
Menurut  [5]  Metode k-medoids adalah  metode  pengelompokkan  yang  berkaitan  dengan  metode k-means dan metode medoidshift ”.  Metode k-medoids di  usulkan  pada  tahun  1987.  Metode k-medoids merupakan  teknik  partisi klasik clustering yang  mengelompokkan  data  set  dari n objek  ke  dalam  kelompok k dikenal  apriori.    Metode  ini menggunakan objek pada kumpulan objek untuk mewakili sebuah cluster . Objek yang terpilih untuk mewakili sebuah cluster disebut dengan medoid . Cluster di bangun dengan menghitung kedekatan yang dimiliki antara medoid dengan objek non-medoid . Langkah-langkah metode k-medoids : 1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster )
2. Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat  menggunakan  persamaan  ukuran  jarak Euclidian  Distance dengan persamaan:
𝑑 𝑖𝑗 = √∑ ( 𝑝 𝑎=1 𝑥 𝑖𝑎 −   𝑥 𝑗𝑎 ) 2 =    √(x 𝑖 −   x 𝑗 )′(x 𝑖 − x 𝑗 ) (1)
dimana i=1,…..,n; j=1,…..,n dan p adalah banyak variable, serta V adalah matrik varian kovarian.
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoid baru.
4. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing-masing cluster dengan kandidat medoid baru.
5. Hitung  total  simpangan  ( S )  dengan  menghitung  nilai  total distance baru  –  total distance lama.  Jika S <  0,  maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid .
6. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi  perubahan medoid ,  sehingga  didapatkan cluster beserta  anggota cluster masing-masing.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Data pada penelitian ini diperoleh melalui media perantara atau secara tidak langsung berupa bukti yang telah ada, atau arsip  baik  yang  dipublikasikan  maupun  yang  tidak  dipublikasikan  secara  umum  atau  biasa  disebut  dengan  data sekunder.  Data  sampel  yang  digunakan  berupa  nama-nama  34  provinsi  di  Indonesia  serta  tingkat  tingkat  persentase kejahatan pencurian dengan kekerasan selama setahun terakhir menurut provinsi, tahun 2008, 2011, dan 2014.
Tabel 1. Data Persentase Tingkat Kejahatan Pencurian Dengan Kekerasan
No Provinsi Tahun 2008 2011 2014 1 Aceh 2,18 0,97 0,72 2 Sumatera Utara 3,23 1,6 2,31 3 Sumatera Barat 6,17 5,32 6,2 4 Riau 9,29 4,77 5,5 5 Jambi 5,07 4,15 4,9 6 Sumatera Selatan 9,06 6,94 13,28
No Provinsi Tahun 2008 2011 2014 7 Bengkulu 2,81 2,19 2,61 8 Lampung 8,55 7,55 9,69 9 Kep. Bangka Belitung 6,98 4,43 3,94 10 Kep. Riau 6,44 3,68 4,1 11 DKI Jakarta 10,49 13,11 27,34 12 Jawa Barat 5,06 4,86 5,77 13 Jawa Tengah 1,54 1,7 2,05 14 DI Yogyakarta 1,6 6,39 4,57 15 Jawa Timur 3,16 3,41 4,93 16 Banten 5,19 3,52 3,16 17 Bali 1,12 1,82 3,21 … … … … … … … … … … 31 Maluku 0 0,88 1,84 32 Maluku Utara 0,48 0,19 0,59 33 Papua Barat 0,25 0,9 0,83 34 Papua 1,95 3,9 2,32
Langkah-langkah penyelesaian menggunakan algoritma K-Medoids antara lain sebagai berikut: 1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak dari data sampel.Untuk pemilihan setiap medoid dipilih secara acak (random). Diasumsikan Jawa Timur dan Banten sebagai medoid awal.
Tabel 2. Medoid Awal Nama 2008 2011 2014 Jawa Timur(C1) 3,16 3,41 4,93 Banten(C2) 5,19 3,52 3,16
2. Menghitung  nilai  jarak  terdekat  ( cost )  dengan  persamaan Euclidian  Distance yakni  persamaan  (1).  Maka perhitungan untuk menghitung jarak setiap objek dengan medoid awal adalah sebagai berikut:
D aceh, C1 = √(2,18 − 3,16) 2 + (0,97 − 3,41) 2 + (0,72 − 4,93) 2 = 4,963678 D aceh, C2 = √(2,18 − 5,19) 2 + (0,97 − 3,52) 2 + (0,72 − 3,16) 2 = 4,638556
⋮
D Papua, C1 = √(1,95 − 3,16) 2 + (3,9 − 3,41) 2 + (2,32 − 4,93) 2 = 2,91827 D Papua, C2 = √(1,95 − 5,19) 2 + (3,9 − 3,52) 2 + (2,32 − 3,16) 2 = 3,36862 Hasil dari keseluruhan dapat dilihat pada tabel 4.2 sebagai berikut :
Tabel 3. Hasil Perhitungan Algoritma K-Medoids Iterasi Ke-1
No Provinsi Jarak ke Medoid C1 C2 1 Aceh 4,963678 4,638556 2 Sumatera Utara 3,185184 2,872368 3 Sumatera Barat 3,784323 3,666333 4 Riau 6,304871 4,883452 5 Jambi 2,04856 1,854427 6 Sumatera Selatan 10,81635 11,36168 7 Bengkulu 2,644485 2,781331 8 Lampung 8,297548 8,376837 9 Kep. Bangka Belitung 4,075893 2,154205 10 Kep. Riau 3,394142 1,572164 11 DKI Jakarta 25,49563 26,54676 12 Jawa Barat 2,533397 2,936767 13 Jawa Tengah 3,720605 4,226937 … … … … … … … … 32 Maluku Utara 6,032114 6,314895 33 Papua Barat 5,619448 6,057797 34 Papua 2,91827 3,36862 Jumlah 172,84 172,141 TotalCost 344,9809702
Setelah  didapatkan  hasil  jarak  dari  setiap  objek  ( cost )  pada  iterasi  ke-1  maka  lanjut  ke  iterasi  ke-2.  Kandidat medoid baru ( non medoid ) pada iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel 4 sebagai berikut :
Tabel 4. Medoid Baru ( Non-Medoid ) Iterasi Ke-2 Nama 2008 2011 2014 Bengkulu(C1) 2,81 2,19 2,61 Sulawesi Utara(C2) 1,47 1,59 1,14
Hitung kembali jarak dari setiap objek pada iterasi ke-2 dengan medoid baru menggunakan persamaan (1). D aceh, C1 = √(2,18 − 2,81) 2 + (0,97 − 2,19) 2 + (0,72 − 2,61) 2 = 2,336108 D aceh, C2 = √(2,18 − 1,47) 2 + (0,97 − 1,59) 2 + (0,72 − 1,14) 2 = 1,03194
⋮
D Papua, C1 = √(1,95 − 2,81) 2 + (3,9 − 2,19) 2 + (2,32 − 2,61) 2 = 1,935924 D Papua, C2 = √(1,95 − 1,47) 2 + (3,9 − 1,59) 2 + (2,32 − 1,14) 2 = 2,637973
Maka didapatkan hasil dari keseluruhan iterasi ke-2 dapat dilihat pada tabel 5 sebagai berikut :
Tabel 5. Hasil Perhitungan Algoritma K-Medoids Iterasi Ke-2
No Provinsi Jarak ke Medoid C1 C2 1 Aceh 2,336108 1,03194 2 Sumatera Utara 0,783901 2,113433 3 Sumatera Barat 5,828773 7,848981 4 Riau 7,549762 9,501284 5 Jambi 3,7674 5,800965 6 Sumatera Selatan 13,24666 15,28431 7 Bengkulu 0 2,077619 8 Lampung 10,57372 12,59962 9 Kep. Bangka Belitung 4,916849 6,801889 10 Kep. Riau 4,197273 6,150659 11 DKI Jakarta 28,10341 30,00851 12 Jawa Barat 4,709246 6,709538 … … … … … … … … 32 Maluku Utara 3,6755 1,800722 33 Papua Barat 3,37433 1,435479 34 Papua 1,935924 2,637973 Jumlah 153,6378 171,9492 TotalCost 325,586951 3. Hitung Total Simpangan (S)
Setelah didapatkan nilai jarak antara iterasi ke-1 dan iterasi ke-2, hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S< 0, maka tukar objek dengan data cluster untuk membentuk sekumpulan k objek baru sebagai medoid . S = Total cost baru – Total cost lama = 325,586951- 344,9809702
= -19,394
4. Ulangi langkah sebelumnya, tukar nilai objek dengan menentukan medoid baru. Hitung kembali jarak dari setiap objek pada iterasi ke-3 dengan medoid baru menggunakan persamaan (1). Setelah didapatkan nilai jarak iterasi ke- 3,  hitung  kembali  total  simpangan  (S)  dengan  mencari  selisih  dari  nilai  total cost baru-  nilai  total cost lama. Dengan ketentuan jika S<0, maka tukar nilai objek dengan menentukan medoid baru. S =Total cost baru – Total cost lama =634,2401363-325,586951 = 308,6532 Karena  nilai S >  0  maka  proses iterasi dihentikan.  Sehingga  diperoleh  anggota  tiap cluster pada  tabel  6  sebagai berikut :
Tabel 6. Hasil Pengklasteran Dengan K-Medoids Clustering No Provinsi Jarak ke Medoid Terdekat Cluster yang Diikuti C1 C2 1 Aceh 3,346311 17,16174 3,346311 1 2 Sumatera Utara 2,632204 15,21287 2,632204 1 3 Sumatera Barat 5,905861 9,115816 5,905861 1 4 Riau 8,046422 8,988237 8,046422 1 5 Jambi 4,056267 11,1679 4,056267 1 6 Sumatera Selatan 13,41325 3,304209 3,304209 2 7 Bengkulu 1,935924 14,90331 1,935924 1 8 Lampung 10,54511 4,346964 4,346964 2
9 Kep. Bangka Belitung 5,310951 10,97971 5,310951 1 10 Kep. Riau 4,834966 11,42677 4,834966 1 11 DKI Jakarta 27,99564 14,89663 14,89663 2 12 Jawa Barat 4,743016 10,20899 4,743016 1 13 Jawa Tengah 2,254107 16,21025 2,254107 1 … … … … … … … … … … … … 32 Maluku Utara 4,349471 18,53072 4,349471 1 33 Papua Barat 3,756341 18,13862 3,756341 1 34 Papua 0 14,79003 0 1 Jumlah 171,1811 463,0591 Totalcost 634,2401363
Selanjutny  akan  dilakukan  pengolahan  data  menggunakan  tools  rapidminer  untuk  validasi  hasil  perhitungan  manual dengan  menggunakan  aplikasi  dengan K-Medoids  Clustering .  Pada  tahap  ini  akan  menampilkan  hasil  akhir  serta langkah terakhir dalam penggunaan aplikasi Rapid Miner 5.3.. Hasil akhir dapat dilihat pada gambar berikut :
Gambar 1. Hasil Akhir Clustering
Sehingga  berdasarkan  data  hasil clustering pada  gambar  4.10.  didapatkan  grafik  hasil  dari Rapid  Miner  5.3. Dapat dilihat pada gambar 2. berikut :
Grafik  menjelaskan  hasil  dari  pengujian  data  persentase  kejahatan  pencurian  dengan  kekerasan  di  indonesia menghasilkan 2 cluster yakni cluser tinggi dan cluster rendah. Dari hasil perhiungan k-medoids diperoleh sebanyak 4 provinsi  sebagai cluster tinggi  dan  30  Provinsi  sebagai cluster rendah.  Pada  data  yang  telah  dianalisa  disimpulkan bahwa data yang digunakan adalah valid. Ini dibuktikan dengan hasil akhir pehitungan manual dengan hasil akhir dari aplikasi Rapid Miner 5.3. dapat menampilkan hasil akhir yang sama. Berikut adalah tampilan cluster model berupa teks yang ada dalam aplikasi Rapid Miner 5.3. dimana tampilan ini adalah penjelasan dari cluster yang terbentuk:
Gambar 3. Cluster Model Data Persentase Kejahatan

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan pembahasan dan hasil penelitian ini, maka di peroleh kesimpulan sebagai berikut:
1. Metode  K-medoids    Clustering  dapat  di  implementasikan  pada  Penerapan  Algoritma  K-  Medoids  Dalam Mengelompokkan Tingkat Kasus Kejahatan di Setiap Provinsi.
2. Pada  halaman  K-medoids  iterasi  pertama  sampai  iterasi  ketiga,  hasilnya  yaitu  dari  34  data  provinsi  terdapat  2 provinsi masuk dalam cluster pertama (C1) yang dapat diartikan masuk dalam jumlah tinkat kejahatan yang paling tinggi. .

## REFERENCES
[1] D. F. Pramesti, M. T. Furqon, And C. Dewi, “Implementasi Metode K-Medoids Clustering Untuk Pengelompokan Data Potensi Kebakaran Hutan / Lahan Berdasarkan Persebaran Titik Panas ( Hotspot ),” J. Pengemb. Teknol. Inf. Dan Ilmu Komput. , Vol. 1, No. 9, Pp. 723–732, 2017.
[2] Z.  Mustofa  And  I.  S.  Suasana,  “Algoritma  Clustering  K-Medoids  Pada  E-Government  Bidang  Information  And Communication Technology Dalam Penentuan Status Edgi,” Vol. 9, Pp. 1–10, 2018.
[3] S. Defiyanti, M. Jajuli, And N. R. W, “Optimalisasi K - Medoid Dalam Pengklasteran Mahasiswa Pelamar Beasiswa Dengan Cubic Clustering Criterion,” Teknosi , Vol. 03, No. 01, Pp. 211–218, 2017.
[4] H. Zayuka, S. M. Nasution, And Y. Purwanto, “Perancangan Dan Analisis Clustering Data Menggunakan Metode K-Medoids Untuk Berita Berbahasa Inggris,” In E-Proceeding Of Engineering , 2017, Vol. 4, No. 2, Pp. 2182–2190.
[5] D. Listiyanti, Y. A. Syahbana, And S. R. Henim, “Perancangan Dan Implementasi Aplikasi Android Penentu Salient Area Pada Video Dengan Algoritma,” In Annual Research Seminar 2016 , 2016, Vol. 2, No. 1, Pp. 96–101.