## PENERAPAN DATA MINING PENGELOMPOKAN KEJAHATAN ELEKTRONIK SESUAI UU ITE DENGAN MENGGUNAKAN METODE CLUSTERING
Magdalena Simanjuntak, Ediman Manik, Tri Supratman
STMIK Kaputama magdalena.simanjuntak84@gmail.com,ediman.kaputama@gmail.com, trisupratman3@gmail.com

## ABSTRAK
Kepolisian Resort Binjai merupakan kepolisian Binjai kota yang bertanggung jawab langsung melayani  masyarakat  binjai  kota.  Insitusi  Polri  yang  mempunyai  tugas  pokok  polri  sebagai pemeliharaan  keamanan,  ketertiban  masyarakat  serta  penegakan  hukum  untuk  memberi perlindungan,  pelayanan  dan  pengayoman  kepada  masyarakat.  Terdapat  suatu  bentuk kejahatan  virtual  dengan  memanfaatkan  media  komputer  yang  terhubung  ke  internet,  dan mengeploitasi  komputer  lain  yang  terhubung  dengan  internet.  Adanya  lubang-lubang keamanan  pada  sistem  operasi  menyebabkan  kelemahan  dan  terbukanya  lubang  yang  dapat digunakan  para  hacker,  cracker  dan  script  kiddies  untuk  menyusup  ke  dalam  komputer tersebut.  Salah  satu  masalah  yang  timbul  dalam  sebuah  sistem  pengelompokan  kejahatan elektronik  ini  adalah  tidak  diketahuinya  jumlah  dan  keaadaan  yang  dominan  ataupun minimum  dari  kasus  pelanggaran  yang  terjadi  dikota  binjai.  Maka  dari  itu  suatu  sistem penerapan  yang  dapat  mempermudah  dalam  menentukan  pengelompokan  kejahatan elektronik  sesuai  UU  ITE  pada  Polres  Binjai  Kota  dengan  menggunakan  metode  clustering. Dan  dari  keseluruhannya  dapat  di  simpulkan  dari  hasil  jenis  kriteria  usia,  pelanggaran  dan juga pasal yang dikenakan bahwa pelanggaran yang paling dominan terjadi yaitu Penyebaran Informasi  Hoax  dengan  nilai  2,75    5,87    6,25  kemudian  disusul  dengan  jenis  kejahatan Pemerasan/Pengancaman  dengan  jumlah  3,57    3,42    3,14  serta  pelanggaran  yang  minimum terjadi adalaj Konten pornografi yang bernilaikan sebesar 3,4  1  1.
Kata  Kunci: Data  Mining, Pengelompokan  Kejahatan  Elektronik  sesuai  UU  ITE,  metode Clustering

## I. PENDAHULUAN
A. Latar Belakang
Berbagai  macam  jenis  teknologi informasi dalam bentuk digital menjadi  popular  dan  diminati  oleh masyarakat  dunia,  internet    salah satunya.  Dengan  internet    munculah berbagai  macam  aplikasi  yang  dapat dimanfaatkan oleh pengguna komputer seperti untuk berkomunikasi,  mencari  berita  dan berbisnis.    munculah    berbagai macam aplikasi yang dapat dimanfaatkan oleh pengguna komputer seperti untuk berkomunikasi,  mencari  berita  dan berbisnis.   Perkembangan  teknologi informasi  dan  komunikasi  ini  tentu saja menambah trend perkembangan teknologi dunia
dengan  segala  bentuk  kreatifitas manusia.  Disatu    sisi    Teknologi informasi    dapat    memberikan manfaat,    mempermudah    dan mempercepat  akses  informasi  yang
kita  butuhkan  dalam  segala  hal  serta dapat mengubah model perekonomian  dan  model    berbisnis. Namun  dampak  negatif  pun  tidak bisa dihindari. Seiring perkembangan    teknologi  internet, menyebabkan  munculnya  kejahatan baru    yang    disebut    dengan new cybercrime melalui jaringan internet. B. Rumusan  Masalah
Ada  batasan  masalah  yang akan  dibahas  oleh  penulis  adalah sebagai berikut :
1. Bagaimana  metode clustering mampu  menggali  informasi  dan data  hasil  kejahatan  elektronik sesuai UU ITE ?
2. Bagaimana  cara    menentukan kejahatan  elektronik  yang  lebih dominan  sesuai  UU  ITE  di  kota Binjai dengan menggunakan sistem  penerapan  data  mining,
untuk  mempermudah  Bareskrim
Polres Binjai.
C. Batasan Masalah Adapun Batasan Masalah
penelitian  yang  ada  adalah  sebagai berikut : 1. Metode  yang  digunakan  dalam analisis ini adalah metode clustering
2. Sistem  ini  hanya  membahas sampai perhitungan untuk 8 jenis pengelompokan kejahatan elektronik yaitu konten pornografi, pemerasan/pengancaman, pencemaran nama baik, pembajakan  software,  transaksi elektronik, manipulasi hak cipta, penipuan jual beli online,
penyebaran informasi hoax .
3. Perangkat lunak yang digunakan dalam  pengembangan  sistem  ini adalah matlab.
4. Studi  kasus  di  Kasat  Bareskrim
Resort Binjai Kota. D. Tujuan Adapun Tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Mempelajari  metode clustering yang berkaitan dengan pengelompokan kejahatan elektronik sesuai UU ITE. 2. Untuk  dapat  mengetahui  cara menentukan kejahatan elektronik
yang  lebih  dominan  sesuai  UU ITE  di  kota  Binjai  dengan menggunakan  sistem  penerapan data mining, untuk mempermudah Bareskrim Polres Binjai. E. Manfaat Adapun manfaat dari penelitian  ini  adalah  sebagai berikut :
1. Bagi  penulis,  diharapkan  dapat menambah wawasan penulis
dalam  rangka  menerapkan  ilmu- ilmu  ITE  khususnya  mengenai Clustering dalam pengelompokkan kejahatan elektronik. 2. Bagi  Bareskrim  Polres  Binjai Kota  semoga  diharapkan  dapat memberikan informasi, ilmu dan bahan pembanding.
3. Untuk dapat mempermudah Bareskrim  Polres  Binjai  dalam menentukan kejahatan elektronik yang  lebih  dominan  sesuai  UU ITE di kota Binjai..

## II. LANDASAN TEORI
A. Pengertian Data Mining Data Mining adalah Serangkaian  proses  untuk  menggali
nilai  tambah  berupa  informasi  yang selama  ini  tidak  diketahui  secara manual  dari  suatu  basis  data  dengan melakukan penggalian pola-pola dari data dengan tujuan untuk memanipulasi data menjadi informasi  yang  lebih  berharga  yang diperoleh dengan cara mengekstraksi dan  mengenali  pola  yang  penting atau  menarik  dari  data  yang  terdapat dalam basis data.
Data Mining sangat perlu dilakukan terutama dalam mengelola Data  yang  sangat  besar  untuk memudahkan aktifitas recording suatu transaksi dan untuk proses data warehousing  agar  dapat  memberikan informasi yang akurat bagi penggunanya.
B. Pengertian Clustering Clustering atau klasterisasi adalah metode pengelompokan data. Menurut Tan, 2006 clustering adalah sebuah proses untuk mengelompokan data  ke  dalam  beberapa cluster atau kelompok  sehingga  data  dalam  satu cluster memiliki  tingkat  kemiripan yang  maksimum  dan  data  antar cluster memiliki  kemiripan  yang minimum. Clustering merupakan
proses  partisi  satu set objek  data  ke dalam himpunan bagian yang disebut dengan cluster. Objek yang di dalam cluster memiliki kemiripan karakteristik  antar  satu  sama  lainnya dan  berbeda  dengan cluster yang lain.  Partisi  tidak  dilakukan  secara manual  melainkan  dengan  suatu algoritma clustering .
C. Algoritma K-Means
merupakan  algoritma  yang relative sederhana untuk mengklasifikasikan atau mengelompokan sejumlah besar obyek  dengan  atribut  tertentu  ke dalam  kelompok-kelompok  ( cluster )
sebanyak  K.  Pada  algoritma K- Means ,  jumlah cluster K  sudah ditentukan lebih dahulu.
Menurut  Prasetyo  (2012,  h.
178)  menyatakan  bahwa  “ K-Means adalah salah satu metode pengelompokan non hirarki (sekatan) yang  berusaha  mempartisi  data  ke dalam cluster /kelompok  sehingga data  yang  memiliki  karakteristik yang sama akan dimasukan ke dalam satu cluster yang sama dan data yang memiliki  karakteristik  yang  berbeda dikelompokkan  ke  dalam  kelompok yang lain”.
Data clustering menggunakan metode K-Means ini  secara  umum kukan  dengan  memerlukan  tiga komponen yaitu :
1. Jumlah Cluster Seperti  yang  telah  dijelaskan sebelumnya, K-Means merupakan  bagian  dari  metode non-hirarki sehingga dalam metode  ini  jumlah  K  harus ditentukan terlebih dahulu. Jumlah cluster K dapat ditentukan  melalui  pendekatan metode hirarki. 2. Cluster Awal Cluster awal yang dipilih
berkaitan dengan penentuan pusat cluster awal.
3. Ukuran Jarak
Dalam  hal  ini,  ukuran  jarak digunakan  untuk  menempatkan observasi  ke  dalam cluster berdasarkan centroid terdekat.
Ukuran  jarak  yang  digunakan dalam  metode  K-Means  adalah d Euclidean.
Adapun  algoritma K-Means dalam  pembentukan  cluster  sebagai berikut :
1. Misalkan  diberikan  matriks  X  = { Xij )  data  berukuran n x p
dengan i  =  1,2,….n,j=1,2,…p
dan  asumsikan  jumlah  klaster awal K.
2. Tentukan centroid.
3. Hitung  jarak  setiap  objek  ke setiap centroid dengan menggunakan jarak d Ecclidean atau dapat ditulis sebagai berikut : J(xici) = ……………(2.1)
4. Setiap objek disusun ke centroid terdekat  dan  kumpulan  objek tersebut akan membentuk cluster .
5. Tentukan centroid baru  dari cluster yang  akan  terbentuk, diobjek yang mana centroid baru itu diperoleh dari rata-rata setiap yang  terletak  pada cluster yang sama.
6. Ulangi  langkah  3,  jika centroid awal dan baru tidak sama.

## III. ANALISIS DAN SISITEM
Kepolisian Resort Binjai merupakan  kepolisian  Binjai  kota yang  bertanggung  jawab  langsung melayani  masyarakat  binjai  kota  .
Insitusi  Polri  yang  mempunyai  tugas pokok  polri  sebagai  pemeliharaan keamanan,  ketertiban  masyarakat serta penegakan hukum untuk memberi  perlindungan,  pelayanan dan pengayoman kepada masyarakat. Porles  binjai  dipimpin  oleh  seorang ajun komisaris besar polisi AKBP.M.Rendra salipun, SH,
SIK,M,SI  kepolisian  resort  binjai kota  terletak  di  jalan.  Veteran  3, Binjai 20714.

## IV. IMPLEMENTASI
Perancangan  sistem  data  mining dengan
menggunakan metode
clustering, penelitian ingin melakukan pengelompokan jenis kendaraan  bermotor  berdasarkan  uji kelayakan dengan menggunakan metode clustering yang  nantinya memiliki  gambaran  proses  seperti pada  gambaran flowchart dibawah ini :
Start Tent. Jumlah Group Hitung Centroid Hitung Jarak Objek ke Centroid Group Berdasarkan Jarak Terdekat Apakah Centroid sudah Sama ? Hasil Group End No Yes Gambar lll.2 Flowchart Algoritma K-Mean

## A. Perancangan Proses
Perancangan proses pengelompokan jenis kendaraan bermotor  berdasarkan  uji  kelayakan. Data-data  yang  diperlukan  dalam proses  analisis  pengelompokan  ini adalah hasil basis data murni dengan mengambil  variabel  input  berupa variabeljenis  kendaraan  dan  uji kelayakan  sebagai  input  dan  jenis pengujian  sebagai  output.  Berikut merupakan tabel data variabel pengelompokan jenis kendaraan berdasarkan  uji  kelayakan  yaitu sebagai berikut: Tabel Ill.1 Jenis Kendaraan Kode Jenis Kendaraan 1 Becak Barang 2 Kereta Tempelan / Gandengan 3 Mobil Barang
4 Mobil Bus 5 Mobil Penumpang 6 Mobil Tangki Tabel III.2 Uji Kelayakan Kode Uji Kelayakan 1 As / Suspensi 2 Ban / Pelek 3 Mesin / Transmini 4 Peralatan 5 Rangka body 6 Sistem Kemudi 7 Sistem Penerangan 8 Sistem Rem Tabel III.3 Jenis Pengujian Kode Jenis Pengujian 1 Ganti Buku Uji 2 Mutasi
3 Uji Berkala Perpanjang 4 Uji Berkala Pertama Langkah-langkah yang dilakukan  untuk  perhitungan  data pengelompokan jenis kendaraan bermotor  berdasarkan  uji  kelayakan dengan    metode  Clustering  dan algoritma  K-Means  ini,  agar  dapat dihasilkannya  sebuah  pengetahuan, mengenai  berapa  banyak  kelompok pengelompokan jenis kendaraan
bermotor  berdasarkan  uji  kelayakan yaitu  kelompok  jenis  kendaraan,  uji kelayakan dan jenis pengujian.
sehingga  dapat  diketahui  hubungan terdekat antara kelompok pengelompokan jenis kendaraan bermotor  berdasarkan  uji  kelayakan tersebut.

## B. Data Inputan
Data  yang  dibutuhkan    untuk
diinput kedalam pemerograman Matlab adalah  data  pengelompokan jenis kendaraan bermotor berdasarkan  uji  kelayakan,  Data inputan  yang  akan  diuji  coba  terdiri dari tiga variabel yaitu Jenis
Kendaraan,  uji  kelayakandan  jenis pengujian. Kemudian data-data pengelompokan jenis kendaraan bermotor  berdasarkan  uji  kelayakan di  input  kedalam Microsoft  Excel sebagai database dengan  nama  data pengelompokan jenis kendaraan bermotor  berdasarkan  uji  kelayakan yang  akan  diproses  sebanyak  1900 data.

## C. Implementasi
Dalam  implementasi  ini  akan di  analisa  program  yang  dapat memproses data pengelompokan jenis  kendaraan  berdasarkan  uji kelayakan dengan menggunakan metode clustering. Data akan diproses  dengan  cara  mengimport jumlah  data  yang  telah  diuraikan kemudian diproses untuk mendapatkan  suatu  informasi  dari hasil proses sistem. Berikut merupakan proses untuk
mendapatkan  informasi  cluster  yaitu sebagai berikut :

## Gambar IV.5 Form Proses Cluster
Dari  hasil  diatas  dapat  dijumlahkan masing-masing  group  yaitu  sebagai berikut :
1. Group 1 Sebanyak  125  data
2. Group 2 Sebanyak  481 data
3. Group 3 Sebanyak  1294
data Jadi total data = 1900 data
Adapun  hasil  grafik  3  cluster  dapat dilihat pada gambar seperti berikut :
Gambar IV.6 Grafik Hasil

## Perhitungan 3 Cluster

## Pusat :
C1 :  3,128     1,456    2,2        (3,1,2)
C2 :  3,1476   7,3493  2,3035  (3,7,2) C3 :  3,0871   4           2,2805  (3,4,2)

## V. KESIMPULAN A. Kesimpulan
Dari  hasil  analisa  berdasarkan
clustering data  jenis  kendaraan bermotor  berdasarkan  uji  kelayakan,
maka dapat diambil suatu kesimpulan dari 1900 data terdapat 3 cluster    yang  dikelompokan  dan dilakukan proses perhitungan beberapa  kali  perulangan  untuk mendapatkan  hasil  akhir  yang  tetap yaitu sebagai berikut : 1. Berdasarkan proses perhitungan yang telah dilakukan  sebanyak  5  kali dengan  hasil  tetap  perhitungan dapat diketahui bahwasanya : a. Centroid  1 (3   4   1)  yaitu Jenis Kendaraan (X) adalah Jenis Kendaraan mobil barang, dan  untuk uji kelayakan (Y) adalah peralatan, dengan Jenis Pengujian  (Z)  yaitu  ganti buku uji. b. Centroid 2 (3   7   2) yaitu Jenis Kendaraan (X) adalah Jenis Kendaraan mobil barang, dan untuk uji kelayakan (Y) adalah sistem  penerangan,  dengan Jenis  Pengujian  (Z)  yaitu mutasi. c. Centroid 3 (3   4   3)  yaitu Jenis Kendaraan (X) adalah Jenis Kendaraan mobil barang, dan untuk uji kelayakan (Y) adalah peralatan, dengan Jenis Pengujian  (Z)  yaitu  uji berkala perpanjang. 2. Pada k-means terjadi perubahan data setiap percobaan. Hal ini  terjadi  karena  penentuan  centroid secara  acak.  Akan  tetapi  perubahan hanya terjadi pada group, Sedangkan nilai pusat centroid tetap.

## 5.2 Saran
Adapun saran yang akan menjadi syarat  untuk  lebih  baik  lagi  dalam penelitian  ini  dan  berguna  diwaktu yang  akan  datang  adalah  sebagai berikut :
1. Penelitian  ini  dapat  dilanjutkan dengan  menambahkan  data-data yang lebih banyak dari penelitian  ini,  dan  diharapkan untuk dapat mengimplementasikan sistem ini dengan  menggunakan  software lain selain Matlab GUI misalnya bahas  pemograman  php  atau visual studio.
2. diharapkan  untuk  peneliti  lebih lanjut  untuk  dapat  membuat dengan  menggunakan  metode
lain seperti FCM (Fuzzy Clustering)  untuk  menentukan centroid  awal  agar  diperoleh
informasi  yang  lebih  baik  lagi dan sebagai bahan perbandingan.

## DAFTAR PUSTAKA
Analisa  D  dan  Lilis  S.  2011.  Sistem Informasi  Akuntansi.  Andi Ofset, Yokyakarta.
Away  GA.  2014.  The  Shortcut  of MATLAB Programming Informatika. Bandung. Darmi Y dan Setiawan A.2016.Penerepan Metode Clustering  K-Means  Dalam Pengelompokan Penjualan Produk.Jurnal Media Infotama  Vol.  12  No.  2. Bengkulu. Hermawati  FA.2013.Data  Mining. Andi Offset, Yogyakarta. Mulyati S.2015.Penerapan Data Mining Dengan Metode Clustering Untuk Pengelompokan Data Pengiriman  Burung.Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Teknologi Komputer (SENATKOM)                  Jurnal Vol.  1.  Oktober  2015  ISSN  : 2460-4690. Padang. Mega P.D W.2015.Clustering Menggunakan  Metode  K- Means  Untuk  Menentukan Status Gizi Balita.Jurnal Informatika.  Vol.  15  No.  2. Yogyakarta. Prasetyo  E.  2012.  Data  Mining Konsep dan Aplikasi Menggunakan  Matlab.  Andi Offset. Yogyakarta. Sugiarti Y. 2013.Analisis dan Perancangan  UML  ( United Modeling Language ) Generated  VB.6.Graha  Ilmu. Yogyakarta