## CLUSTERING PENENTUAN POTENSI KEJAHATAN DAERAH DI KOTA BANJARBARU DENGAN METODE K-MEANS
Sri Rahayu 1 ,Dodon T. Nugrahadi 2 , Fatma Indriani 3 1,2,3 Prog. Studi Ilmu Komputer Fakultas MIPA Universitas Lambung Mangkurat Jl. A. Yani Km 36 Banjarbaru, Kalimantan selatan
1 Email: ayu.rahayusri1992@gmail.com

## Abstract
Within the scope of the police, the data held in the database can be used to make  a  crime  report,  the  presumption  of  evil  to  come,  and  so  on.  With  the  data mining based on the amount of data stored so much, these data can be processed to find the useful knowledge for police. One technique that is known in the data mining clustering techniques. The purpose of the job grouping (clustering) the data can be divided into two, namely grouping for understanding and grouping to use. Methods K-Means  clustering  is  a  method  for  engineering  the  most  simple  and  common.  K- Means  clustering  is  one  method  of  data  non-hierarchy  (partition)  which  seeks  to partition  the  existing  data  in  the  form  of  two  or  more  groups.  This  method  of partitioning  data  into  groups  so  that  the  same  characteristic  of  data  put  into  the same group and a different characteristic data are grouped into another group. The purpose of this grouping is to minimize the objective function is set in the grouping process, which generally seek to minimize the variation within a group and maximize the variation between groups. The data mined to determine the potential clustering of crime in the city area of crime data Banjarbaru is owned by the city police in the Police Banjarbaru. Thus this study aims to assess the stage of clustering techniques and build clustering determination of potential crime areas in the city Banjarbaru.
Keywords: Clustering, Data mining, K-Means,  K-Means Clustering

## Abstrak
Dalam  ruang  lingkup  kepolisian,  data-data  yang  dimiliki  pada  basis  data dapat dimanfaatkan untuk pembuatan laporan kejahatan, praduga kejahatan yang akan  datang,  dan  sebagainya.Dengan  adanya  data  mining  yang  didasarkan  pada jumlah data yang tersimpan begitu banyak, data-data tersebut dapat diproses untuk menemukan  suatu  pengetahuan  yang  berguna  bagi  pihak  kepolisian.Salah  satu teknik  yang  dikenal  dalam  data  mining  yaitu  teknik  clustering.Tujuan  pekerjaan pengelompokan  (clustering)  data  dapat  dibedakan  menjadi  dua,  yaitu pengelompokan untuk pemahaman dan pengelompokan untuk penggunaan.Metode K-Means  merupakan  metode  untuk  teknik  clustering  yang  paling  sederhana  dan umum.K-Means  merupakan  salah  satu  metode  pengelompokan  data  nonhirarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok.  Metode  ini  mempartisi  data  ke  dalam  kelompok  sehingga  data
berkarakteristik  sama  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang  sama  dan  data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Tujuan dari  pengelompokan  ini  adalah  untuk  meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diset dalam proses pengelompokan, yang pada umumnya berusaha meminimalkan variasi di  dalam  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi  antar  kelompok.Data  yang ditambang untuk clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru yaitu  data  kejahatan  yang  dimiliki  oleh  kepolisian  Polres  di  kota Banjarbaru.Sehingga  penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengkaji  tahapan  teknik clustering dan membangun clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru.
Kata kunci: Clustering, Data mining,K-Means,  K-Means Clustering

## 1. PENDAHULUAN
Konsep data mining semakin banyak dikenal dalam berbagai macam bidang ilmu,  misalnya:ilmu  pendidikan,  ilmu  pemerintahan  dan  ilmukesehatan.  Karena pada  umumnya, data  mining muncul  dari  banyaknya  jumlah  data  yang  tersimpan dalam  suatu  basis  data.Sehingga  dari  banyaknya  data  yang  dimiliki  dalam  suatu basis data dapat digali untuk memperoleh suatu pengetahuan yang bermanfaat.
Dalam  ruang  lingkup  kepolisian,  data-data  yang  dimiliki  pada  basis  data dapat dimanfaatkan untuk pembuatan laporan kejahatan, praduga kejahatan yang akan datang, dan sebagainya. Data kejahatan yang dimiliki oleh Kepolisian Negara Republik Indonesia Daerah Kalimantan Selatan Resort Banjarbaru  pada dasarnya sudah  dikelompokkan  berdasarkan  kejahatan  konvensional,  kejahatan  trans nasional,  kejahatan  terhadap  kekayaan  negara  dan  kejahatan  berimplikasi kontijensi.  Karena  data  yang  dikelola  oleh  pihak  Polres  Banjarbaru  tersebut memiliki  data  yang  begitu  banyak,  sehingga  perlu  diketahui  metode mengelompokan  data  kejahatan  tersebut.Dengan  adanya  data  mining  yang didasarkan  pada  jumlah  data  yang  tersimpan  begitu  banyak,  data-data  tersebut dapat  diproses  untuk  menemukan  suatu  pengetahuan  yang  berguna  bagi  pihak kepolisian [3].
Salah  satu  teknik  yang  dikenal  dalam data  mining yaitu  teknik clustering . Clustering merupakan  salah  satu  metode Data  Mining yang  melakukan pemisahan/pemecahan/segmentasi  data  ke  dalam  sejumlah  kelompok  ( cluster ) menurut karakteristik tertentu yang diinginkan, dalam pekerjaan pengelompokan, label  dari  setiap  data  belum  diketahui  dan  dengan  pengelompokan  diharapkan dapat  diketahui  kelompok  data  untuk  kemudian  diberi  label  sesuai  keinginan. Tujuan pekerjaan pengelompokan ( clustering ) data dapat dibedakan menjadi dua, yaitu  pengelompokan  untuk  pemahaman  dan  pengelompokan  untuk penggunaan.Jika  tujuannya  untuk  pemahaman,  kelompok  yang  terbentuk  harus menangkap  struktur  alami  data.Sementara  jika  untuk  penggunaan,  tujuan  utama pengelompokan  biasanya  adalah  mencari  prototipe  kelompok  yang  paling representif  terhadap  data,  memberikan  abstraksi  dari  setiap  objek  data  dalam kelompok dimana sebuah data terletak didalamnya[2].
Pada masalah pengelompokkan, hal-hal yang akan dikelompokkan disebut objek  atau  catatan.  Setiap  objek  dibedakan  (dari  objek  lain)  berdasarkan  atribut yang  dimilikinya  masing-masing.  Kumpulan  dari  seluruh  atribut  disebut  data
input.  Algoritma  pengelompokan  akan  menggunakan  data  input,  sesuai  dengan pengertian data  mining .  Pada  pengelompokan,  catatan-catatan  yang  memiliki kemiripan atribut akan dikelompokkan ke dalam salah satu dari sekian kelompok. Adapun catatan-catatan yang kurang memiliki kesamaan atribut akan ditempatkan pada kelompok yang berbeda [4].
Metode  K-Means  merupakan  metode  untuk  teknik clustering yang  paling sederhana dan umum [1].K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan data  nonhirarki  (sekatan)  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  ke  dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam kelompok sehingga  data  berkarakteristik  sama  dimasukkan  ke  dalam  satu  kelompok  yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang  lain.  Tujuan  dari  pengelompokan  ini  adalah  untuk  meminimalkan  fungsi objektif  yang  diset  dalam proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya  berusaha meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu  kelompok  dan  memaksimalkan  variasi antarkelompok [2].
Data yang ditambang untuk clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru yaitu data kejahatan yang dimiliki oleh kepolisian Polres di kota Banjarbaru. Variabel-variabel yang digunakan dalam clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru adalah hukuman, bulan dan laporan. Variabel hukuman  merupakan  lama  hukuman  yang  diacu  pada  KUHP.Variabel  bulan merupakan  bulan  terjadinya  suatu  kejahatan  daerah  di  banjarbaru.  Variabel laporan merupakan banyaknya jumlah laporan yang terjadi pada bulan tertentu di daerah kota Banjarbaru. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengkaji tahapan teknik clustering dan membangun clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1. Prosedur Penelitian
Penelitian  ini  pertama  diawali  dengan  tahap  perencanaan,  kemudian dilanjutkan  dengan  tahap  analisis  sistem,  selanjutnya  perancangan  sistem, implementasi sistem, dan yang terakhir adalah testing (uji coba).

## 1) Perencanaan
Perencanaan  merupakan  tahap  yang  dilakukan  untuk  menentukan bagaimana  sistem  akan  dibuat.  Dalam  tahap  perencanaan,  digunakan  metode pengumpulan data. Metode pengumpulan data tersebut antara lain:

## 1. Metode Wawancara
Metode  wawancara  dilakukan  untuk  mengumpulkan  data  kejahatan secara  langsung  kepada  staf  Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  Daerah Kalimantan Selatan Resort Banjarbaru.
2. Metode Studi Kepustakaan
Studi  kepustakaan  dimaksudkan  untuk  mempelajari  literatur  yang berhubungan  dengan  pengolahan  data  perpustakaan  yang  berguna  sebagai dasar-dasar  memperoleh  informasi  secara  teoritis  dalam  perancangan  dan pembuatan aplikasi clustering penentuan potensi kejahatan daerah.
2) Pengembangan Sistem Pengembangan sistem melalui tahap-tahap sebagai berikut:
1. Analisis Sistem
Untuk  analisis  sistem  ini  meliputi  tahapan  proses Knowledge  Discovery  in Database (KDD).  Tahapan  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD), yaitu:
a. Data Selection
Pada tahap ini dilakukan pemilihan data yang akan digunakan dalam proses data  mining .  Berdasarkan  data  yang  tersedia  di  Polres  Banjarbaru diambil  target  data  berupa  jumlah  laporan  dan  kejahatan  yang  terjadi khusus dengan kategori “Kejahatan Konvensional” [3].
Tabel 1. Data Kejahatan Konvensional No Kejahatan Bulan Laporan 1 Curanmor 1 7 2 Curanmor 2 9 3 Curanmor 3 7 4 Curanmor 4 7 5 Curanmor 5 9 6 Curanmor 6 5 7 Curanmor 7 7 8 Curanmor 8 7 9 Curanmor 9 7 10 Curanmor 10 7 . . . 176 Bencana alam 4 1 b. Pre-Processing dan Cleaning Data Tahapan Pre-Processing dan Cleaning Data perlu dilakukan agar data terhindar  dari  duplikasi  data,  data  yang  tidak  konsisten,  memperbaiki kesalahan data, atau dilakukan penambahan data untuk menunjang sistem yang dibuat [3].
Tabel 2. Data Kejahatan setelah Proses Pre-Processing dan Cleaning Data No No_KUHP Bulan Laporan 1 362 1 7 2 362 2 9 3 362 3 7 4 362 4 7 5 362 5 9 6 362 6 5 7 362 7 7 8 362 8 7 9 362 9 7 10 362 10 7 . . . 176 187 (Ayat 2) 4 1
c. Transformation
Setelah  melakukan  tahapan Pre-Processing dan Cleaning  Data kemudian  dilanjutkan  dengan  tahapan Transformation ,  yaitu  tahap  untuk mengubah  data  dari  bentuk  asalnya  menjadi  data  yang  siap  untuk ditambang.  Karena  hal  tersebut  dapat  memudahkan  dalam  proses penggalian data untuk menemukan suatu pengetahuan baru. Pada kasus ini data  No_KUHP  ditransformasi  menjadi  Hukuman.Sehingga  terbentuk kumpulan variabel-variabel seperti Hukuman, Bulan, dan Laporan [3].
Tabel 3. Data Kejahatan setelah dilakukan Transformation No Hukuman (Tahun) Bulan Laporan 1 5 1 7 2 5 2 9 3 5 3 7 4 5 4 7 5 5 5 9 6 5 6 5 7 5 7 7 8 5 8 7 9 5 9 7 10 5 10 7 . . . 171 5 2 1 172 15 3 1 173 9 6 1 174 8 11 1 175 0,0167 8 1 176 15 4 1 d. Data Mining
Proses data  mining ini  melakukan  pencarian  pola  atau  informasi menarik  dalam  data  terpilih  dengan  menerapkan  metode  K-Means Clustering .Adapun  algoritma  untuk  pengelompokan  potensi  kejahatan daerah di kota Banjarbarudengan metode K-Means, yaitu sebagai berikut:
1) Pada penelitian ini jumlah kelompok k=3, berdasarkan hasil wawancara dengan pihak Kepolisian Negara Republik Indonesia Daerah Kalimantan Selatan Resort Banjarbaru dan nilai ambang ( threshold ) telah ditetapkan yaitu 0,1.
2) Alokasikan data ke dalam kelompok secara acak
3) Hitung  pusat  kelompok  (sentroid/rata-rata)  dari  data  yang  ada  di masing-masing kelompok
4) Alokasikan masing-masing data ke sentroid/rata-rata terdekat
5) Kembali ke langkah 3, apabila masih ada data yang berpindah kelompok, atau apabila perubahan nilai pada fungsi objektif yang digunakan masih di atas nilai ambang ( threshold ) yang ditentukan. Untukproses clustering dengan  metode  K-Means clustering akan dijabarkan dengan menggunakan flow chart yang dapat dilihat pada gambar 1.
Start Tentukan jumlah k Hitung jarak data ke pusat kelompok Kelompokan data berdasarkan jarak terdekat Tentukan pusat kelompok secara acak Apakah ada data yang berpindah kelompok atau FO >= Treshold ? End Hitung pusat kelompok baru Tidak Ya
Gambar 1. Flow Chart Proses Clustering dengan metode K-Means Clustering Dari  gambar flowchart di  atas  dapat  diketahui  tentang  urutan clustering dengan  menggunakan  metode  K-Means.  Pada  metode  K-Means sebelum  dilakukan  pengelompokan  potensi  kejahatan  daerah  di  kota Banjarbaru,  setiap  data  yang  ada  diasumsikan  sebagai  kelompok.  Jika terdapat  banyaknya    jumlah  data  dianggap  sebagai  m  dan  k  dianggap sebagai jumlah kelompok. Kemudian mengalokasikan semua data pada satu kelompok secara acak. Setelah dilakukan alokasi data secara acak, masing- masing  data  akan  bergabung  ke  dalam  sebuah  kelompok.  Dilanjutkan kembali  dengan  menghitung  jarak  terpendek  tiap-tiap  data  ke  pusat kelompok  (sentroid/rata-rata),  menghitung  fungsi  objektif  dan  perubahan fungsi  objektif.Setelah  memperoleh  hasilnya,  kemudian  dilakukan pengelompokan  tiap-tiap  data  berdasarkan  jarak  terdekatnya.  Apabila semua data berpindah kelompok atau fungsi objektif >= nilai threshold yang telah  ditentukan,  maka  dilanjutkan  dengan  menghitung  pusat  kelompok yang baru dan kembali ke langkah sebelumnya yaitu menghitung jarak tiap- tiap data ke pusat kelompok. Hal ini akan terus dilakukan dan akan berhenti jika memenuhi kondisi tidak ada data yang berpindah kelompok dan fungsi objektif < nilai threshold yang telah ditentukan.
e. Interpretation / Evaluasi Pada  tahap  ini  dilakukan interpretation /evaluasi  dari  pola  yang dihasilkan dari hasil clustering data dengan menggunakan metode K-Means. Apabila  ditemukan  hasil  yang  belum  sesuai,  maka  proses clustering akan diulang kembali hingga diperoleh data yang sesuai.
2. Perancangan Sistem
Ada  beberapa  tahap  perancangan  yang  berdasarkan  dari  tahap  analisa data, yaitu:
a. Perancangan  Basis  Data:dilakukan  dengan  menggambarkan  hubungan antar entitas untuk mendukung proses clustering .
b. Perancangan  Antarmuka  ( User  Interface ):  perancangan  antarmuka  dibuat agar aplikasi yang dihasilkan nanti sesuai dengan apa yang diharapkan.
3. Implementasi Sistem Tahap  implementasi  merupakan  tahap  mengubah  hasil  analisis  dan perancangan  sistem  menjadi  sebuah  aplikasi  yang  dapat  digunakan. Database menggunakan  MySQL,  sedangkan  implementasi  dilakukan  menggunakan bahasa pemprograman Delphi.
3) Testing (Uji Coba)
Testing  merupakan  tahapan  untuk  mengetahui  apakah  aplikasi  yang dibangun sudah sesuai dengan spesifikasi dari tahapan teknik clustering .

## 4) Pembahasan
Pembahasan  bertujuan  untuk  membahas  sistem  yang  telah  dibuat  secara menyeluruh  yaitu  apakah  aplikasi  ini  telah  sesuai  dengan  tujuan  yang  ingin dicapai. Pembahasan yang dilakukan mengacu pada tahapan Testing (Uji Coba). 2.2. Metode Pembuatan Sistem
Secara  matematis  metode  K-Means  dapat  menggunakan  rumus  sebagai berikut:
C i = 𝟏 𝐌 𝐱 𝐣 𝐌 𝐣=𝟏
Rumus 1. Sentroid fitur ke-i
Dimana C i : Sentroid fitur ke-i M : Jumlah data dalam sebuah kelompok i : Fitur ke-i dalam sebuah kelompok
D(x 2 ,x 1 ) = ||𝐱 𝟐 −   𝐱 𝟏 || 𝟐 = |𝐱 𝟐𝐣 𝐩 𝐣=𝟏 −   𝐱 𝟏𝐣 | 𝟐
Rumus 2. Pengukuran jarak pada ruang jarak (distance space) Euclidean Dimana D : Jarak antara data x 2 dan x 1 | . | : Nilai mutlak Secara umum, λ merupakan parameter penentu dalam karakteristik jarak. Jika  λ=2,  ruang jaraknya  akan  sama  dengan  Euclidean.  Pengukuran  jarak  dengan menggunakan  Euclidean  menjadi  pilihan  yang  tepat  untuk  memberikan  jarak terpendek antara dua titik (jarak lurus).

## 2.3. Bahan Penelitian
Bahan yang diperlukan adalah data-data yang mendukung dalam penelitian ini, yaitu adalah data kejahatan daerah di kota Banjarbaru dari tahun 2011 sampai dengan tahun 2012.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada proses metode K-Means Clustering yang telah dijabarkan pada sub bab Analisis  Sistem,  data  kejahatan  diproses  dengan  membuang  data  yang  tidak konsisten, memperbaiki kesalahan data, dan diperkaya dengan data eksternal yang relevan,  kemudian  data  ditransformasikan  untuk  mengubah  data  dari  bentuk asalnya ke dalam bentuk yang cocok untuk ditambang atau pada kasus ini menjadi kumpulan  variabel  seperti  hukuman,  bulan  dan  laporan  yang  kemudian dilanjutkan  dengan  menggunakan  pola  Algoritma  K-Means Clustering dengan membagi ke dalam 3kelompok (k=3) [3].
Adapun penerapan metode K-Means Clustering, yaitu sebagai berikut:
1. Inisialisasi
a. Menentukan jumlah kelompok yang dibentuk dan nilai treshold, k = 3 dan threshold = 0,1.
b. Mengalokasikan  semua  data  pada  satu  kelompok  secara  acak  dan  untuk tabel pengalokasian semua data pada satu kelompok secara acak.
Tabel 4. Pengalokasian Semua Data pada Satu Kelompok Secara Acak untuk Jajaran
Sat Reskrim Data ke- Hukuman Bulan Laporan K1 K2 K3 1 5 13 7 * 2 5 14 9 * 3 5 15 7 * 4 5 16 7 * 5 5 17 9 * . . . 176 15 16 1 *

## c. Menghitung sentroid (pusat kelompok)
Lokasi  sentroid  (pusat  kelompok)  dihitung  dengan  rata-rata  semua  data yang  bergabung  dalam  setiap  kelompok.  Perhitungan  untuk  menentukan sentroid  akan  dilakukan  dengan  menggunakan  rumus  1.  Dapat  dihitung sebanyak 3 sentroid C i dengan i = 1,2,3 dan j = 1,2,3 sebagai berikut: Contoh  perhitungan  untuk  kelompok  1pada  jajaran  Sat  Reskrim  sebagai berikut:
Perhitungan untuk hukuman:
C 1 = 1 112 601,43333  = 5,3699405
Perhitungan untuk bulan:
C 1 = 1 112 1256  =  11,214286
Perhitungan untuk laporan: C 1 = 1
112 135  = 1,2053571

## Tabel 5. Sentroid yang Dihasilkan untuk Jajaran Sat Reskrim
Kelompok  Hukuman Bulan Laporan 1 5,3699405  11,214286  1,2053571 2 4,958333 12,125 3,5
3 8,1125 11,775 7,9 Fungsi objektif lama = 0
Perhitungan untuk mengukur jarak data ke sentroid akan dilakukan dengan menggunakan rumus 2.
Berikut  ini  contoh  perhitungan  jarak  data  ke  sentroid  untuk  jajaran  Sat Reskrim:
D 11 = 5 − 5.3699405 2 +  13 − 11.214286 2 +  7 − 1.2053571 2 = 6.0748
D 12 = 5 − 4.958333 2 +  13 − 12.125 2 +  7 − 3.5 2 = 3.6080
D 13 = 5 − 8.1125 2 +  13 − 11.775 2 +  7 − 7.9 2 = 3.4639 D 21 = 5 − 5.3699405 2 +  14 − 11.214286 2 +  9 − 1.2053571 2 = 8.2857
D 22 = 5 − 4.958333 2 +  14 − 12.125 2 +  9 − 3.5 2 = 5.8110
D 23 = 5 − 8.1125 2 +  14 − 11.775 2 +  9 − 7.9 2 = 3.9810
D 31 = 5 − 5.3699405 2 +  15 − 11.214286 2 +  7 − 1.2053571 2 = 6.9315
D 32 = 5 − 4.958333 2 +  15 − 12.125 2 +  7 − 3.5 2 = 4.5296
D 33 = 5 − 8.1125 2 +  15 − 11.775 2 +  7 − 7.9 2 = 4.5715
D 41 = 5 − 5.3699405 2 +  16 − 11.214286 2 +  7 − 1.2053571 2 = 7.5245 D 42 = 5 − 4.958333 2 +  16 − 12.125 2 +  7 − 3.5 2 = 5.2218
D 43 = 5 − 8.1125 2 +  16 − 11.775 2 +  7 − 7.9 2 = 5.3243
D 51 = 5 − 5.3699405 2 +  17 − 11.214286 2 +  7 − 1.2053571 2 = 9.7143 D 52 = 5 − 4.958333 2 +  17 − 12.125 2 +  7 − 3.5 2 = 7.3497
D 53 = 5 − 8.1125 2 +  17 − 11.775 2 +  7 − 7.9 2 =  6.1805
Tabel 6. Jarak Data ke Sentroid untuk Jajaran Sat Reskrim Data ke- Hukuman Bulan Laporan K1 K2 K3 1 5 13 7 3.4639 2 5 14 9 3.9810 3 5 15 7 4.5715 4 5 16 7 5.3243 5 5 17 9 6.1805 . . . 176 15 16 1 10.7556 578.9210 113.2332 319.3182 Fungsi Objektif = 1011.4724 Perubahan Fungsi Objektif = |1011.4724 – 0| = 1011.4724
Karena perubahan fungsi objektif untuk jajaran Sat Reskrim masih di atas Treshold , maka proses dilanjutkan.
2. Iterasi 1
a. Menghitung kembali jarak terpendek setiap data pada kelompok terdekat.
Jarak minimal yang dipilih ditampilkan pada kolom Terdekat. Tabel 7. Iterasi 1 untuk Jajaran Sat Reskrim No Hukuman Bulan Laporan K1 K2 K3 Terdekat 1 5 13 7 6.0748 3.6080 3.4639 3.4639 2 5 14 9 8.2857 5.8110 3.9810 3.9810 3 5 15 7 6.9315 4.5296 4.5715 4.5296
4 5 16 7 7.5245 5.2218 5.3243 5.2218 5 5 17 9 9.7143 7.3497 6.1805 6.1805 . . . 176 15 16 1 10.7556 11.0499 10.6254 10.6254
b. Mengalokasikan setiap data pada sentroid terdekat.
c. Menghitung sentroid Lokasi  sentroid  dihitung  dengan  rata-rata  semua  data  yang  bergabung dalam setiap kelompok.
Tabel 8. Sentroid yang Dihasilkan pada Jajaran Sat Reskrim dari iterasi 1 Kelompok Hukuman Bulan Laporan 1 4.6319 9.7407 1.2346 2 3.1434 13.4918 3.3770 3 14.0588 11.9412 6.7353

## d. Menghitung fungsi objektif
Untuk jajaran Sat Reskrim: Fungsi objektif = 958.9839 Perubahan Fungsi Objektif = |958.9839 - 1011.4724| = 52.4885 Karena  perubahan  fungsi  objektif  masih  di  atas Treshold ,  maka  proses dilanjutkan  ke  iterasi  selanjutnya  hingga  tidak  ada  data  yang  berpindah kelompok atau perubahan fungsi objektif dibawah nilai Treshold (0.0000 < 0.1).
Untuk  memperoleh  nilai  yang  akurat  dari  aplikasi  tersebut  dilakukan perbandingan terhadap hasil perhitungan dengan menggunakan excel dan matlab yang  hasil  keakuratan  perhitungan  yang  dimiliki  lebih  tinggi,  sehingga  untuk memperoleh hasil yang mendekati matlab diperlukan beberapa kali proses iterasi perhitungan pada aplikasi clustering potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru. Perubahan hasil terjadi karena penetapan nilai sentroid awal yang diambil secara acak.  Analisa  Matlab  didapatkan  dengan  mengambil  nilai  sentroid  akhir  yang paling  sering  muncul  dari  beberapa  kali  proses  perhitungan,  karena  pada clustering nilai yang paling sering mucul merupakan nilai terbaik dari perhitungan matlab [3].
Dari perbandingan untuk hasil clustering potensi kejahatan daerah di kota Banjarbarudengan menggunakan algoritma K-Means Clustering pada delphi, excel dan  matlab,  dapat  dilihat  bahwa  antara  hasil clustering tersebut  dengan menggunakan aplikasi delphi, excel dan matlab memiliki kemiripan nilai sentroid akhir  dari  masing-masing  kelompok,  untuk  hasil  perbandingan  tersebut  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 9.Perbandingan hasil pada delphi, excel dan matlab untuk jajaran Sat Reskrim Delphi Excel Matlab Sentroid 1 Sentroid 1 Sentroid 1 Hukuman 17,59090 Hukuman 3,7556 Hukuman 3,7556 Bulan 12 Bulan 8,5714 Bulan 8,5714 Laporan 5,41379 Laporan 2,2597 Laporan 2,2597
Sentroid 2 Sentroid 2 Sentroid 2 Hukuman 3,66786 Hukuman 3,6679 Hukuman 3,6679 Bulan 2,42857 Bulan 2,4286 Bulan 2,4286 Laporan 2,91429 Laporan 2,9143 Laporan 2,9143 Sentroid 3 Sentroid 3 Sentroid 3 Hukuman 3,75563 Hukuman 17,2069 Hukuman 17,2069 Bulan 8,57143 Bulan 12,0000 Bulan 12,0000 Laporan 2,25974 Laporan 5,4138 Laporan 5,4138 Tabel 10.Perbandingan hasil pada delphi, excel dan matlab untuk jajaran Banjarbaru Delphi Excel Matlab Sentroid 1 Sentroid 1 Sentroid 1 Hukuman 3,7483 Hukuman 3,7483 Hukuman 17,7143 Bulan 2,4898 Bulan 2,4898 Bulan 10,9048 Laporan 1,93878 Laporan 1,9388 Laporan 5,4762 Sentroid 2 Sentroid 2 Sentroid 2 Hukuman 3,77976 Hukuman 3,7798 Hukuman 4,2323 Bulan 8,66667 Bulan 8,6667 Bulan 2,4242 Laporan 2,04762 Laporan 2,0476 Laporan 2,9091 Sentroid 3 Sentroid 3 Sentroid 3 Hukuman 17,5909 Hukuman 17,5909 Hukuman 3,5500 Bulan 10,6818 Bulan 10,6818 Bulan 8,3600 Laporan 5,22727 Laporan 5,2273 Laporan 3,4000 Tabel 11.Perbandingan hasil pada delphi, excel dan matlab untuk jajaran Banjarbaru Barat Delphi Excel Matlab Sentroid 1 Sentroid 1 Sentroid 1 Hukuman 3,61232 Hukuman 3,6767 Hukuman 3,6767 Bulan 8,41304 Bulan 2,6000 Bulan 2,6000 Laporan 1,41304 Laporan 1,7600 Laporan 1,7600 Sentroid 2 Sentroid 2 Sentroid 2 Hukuman 18,1579 Hukuman 3,6123 Hukuman 3,6123 Bulan 11,5789 Bulan 8,4130 Bulan 8,4130 Laporan 3,84211 Laporan 1,4130 Laporan 1,4130 Sentroid 3 Sentroid 3 Sentroid 3 Hukuman 3,67667 Hukuman 18,1579 Hukuman 18,1579 Bulan 2,6 Bulan 11,5789 Bulan 11,5789 Laporan 1,76 Laporan 3,8421 Laporan 3,8421
Tabel 12.Perbandingan hasil pada delphi, excel dan matlab untuk jajaran
Banjarbaru Timur
Delphi Excel Matlab Sentroid 1 Sentroid 1 Sentroid 1 Hukuman 3,51667 Hukuman 3,5167 Hukuman 3,5167 Bulan 2,83333 Bulan 2,8333 Bulan 2,8333 Laporan 1,26667 Laporan 1,2667 Laporan 1,2667 Sentroid 2 Sentroid 2 Sentroid 2 Hukuman 3,875 Hukuman 3,8750 Hukuman 3,8750 Bulan 8,28571 Bulan 8,2857 Bulan 8,2857 Laporan 1,14286 Laporan 1,1429 Laporan 1,1429 Sentroid 3 Sentroid 3 Sentroid 3 Hukuman 19,1667 Hukuman 19,1667 Hukuman 19,1667 Bulan 10,9167 Bulan 10,9167 Bulan 10,9167 Laporan 2,16667 Laporan 2,1667 Laporan 2,1667
Berikut ini merupakan form hasil pengelompokan untuk menampilkan hasil pengelompokan  potensi  kejahatan  daerah  di  kota  Banjarbaru  setelah  diproses menggunakan metode K-Means Clustering .
Gambar 2. Form Hasil Pengelompokan
4. SIMPULAN
Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini adalah:
1. Data kejahatan sebelum ditambang dengan metode K-Means Clustering terlebih dahulu  diperkaya  dengan  data  eksternal  yang  relevan  yaitu  KUHP,  kemudian data  ditransformasikan  untuk  mengubah  data  dari  bentuk  asalnya  ke  dalam bentuk yang cocok untuk ditambang.
2. Pada clustering /pengelompokan  potensi  kejahatan  daerah  di  kota  Banjarbaru diproses  berdasarkan  perjajaran.  Hal  ini  dilakukan  agar  hasil  dari clustering / pengelompokan  potensi  kejahatan  daerah  di  kota  Banjarbaru  menjadi  lebih spesifik.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Santosa,  “ Data  Mining .  Teknik  Pemanfaatan  Data  untuk  Keperluan Bisnis ”, First Edition ed, Graha Ilmu, Yogyakarta, 2007.
[2]  Eko  Prasetyo,  “ Data  Mining :  Konsep  dan  Aplikasi  Menggunakan MATLAB ”, Andi,Yogyakarta, 2012.
[3]  SriRahayu,  “ Implementasi  Metode  K-Means Clustering Penentuan Potensi  Kejahatan  Daerah  Di  Kota  Banjarbaru ”,  Skripsi  Program  Studi Ilmu Komputer, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarbaru, 2014.
[4]  Sani  Santoso  and  Dedy  Suryadi,  “ Pengantar Data  Mining :  Menggali Pengetahuan dari Bongkahan Data ”, Andi, Yogyakarta, 2010.