Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1955
Pengelompokan Data Kriminal Pada Poldasu Menentukan Pola Daerah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Data Mining Algoritma K-Means Clustering

## Lilis Suriani
Program Studi Teknik Informatika, STMIK Budi Darma, Medan, Indonesia Email: suryanililis016@gmail.com
Abstrak –Kriminalitas  merupakan  segala  macam  bentuk  tindakan  dan  perbuatan  yang  merugikan  secara  ekonomis  dan psikologis yang melanggar hukum yang berlaku dalam negara Indonesia serta norma-norma sosial dan agama. Dapat diartikan bahwa,  tindak  kriminalitas  adalah  segala  sesuatu  perbuatan  yang  melanggar  hukum  dan  melanggar  norma-norma  sosial, sehingga masyarakat menentangnya. Penelitian ini bertujuan untuk memudahkan dan membantu penegak hukum pihak poldasu untuk mengantisipasi tindak kriminal daerah rawan. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode algoritma  k- means dengan menggunakan software rapidminer 7.3. Dimana dilakukan pengelompokkan untuk menentukan tingkat daerah rawan.  Dengan dibuatnya  sistem  ini  diharapkan  dapat membantu pihak kepolisian dalam  menentukan  daerah rawan tindak kriminal.  Dan  dari  hasil  penelitian  menyatakan  kelompok  daerah  rawan  tindak  kriminal,  yakni  POLRESTA  MEDAN  dan POLRES LABUHAN BATU.
Kata Kunci: Kriminal, Data Mining, K-Means Clustering, Rapidminer
Abstract –Crime  is  all  forms  of  actions  and  actions  that  are  economically  and  psychologically  harmful  that  violate  the applicable laws in the Indonesian state and social and religious norms. Can be interpreted that, crime is anything that violates the  law  and  violates  social  norms,  so  that  the  public  opposes  it.  This  study  aims  to  facilitate  and  assist  law  enforcement authorities in anticipating criminal acts in vulnerable areas. The method used in this research is the k-means algorithm method using rapidminer 7.3 software. Where the grouping is done to determine the level of vulnerable areas. The establishment of this system is expected to assist the police in determining areas prone to crime. And from the results of the study stated groups of areas prone to criminal acts, namely MEDAN POLRESTA and LABUHAN BATU POLRES.
Keywords : Criminal, Data Mining, K-Means Clustering, Rapidminer

## 1. PENDAHULUAN
Tindak  kriminalitas  biasa  berpengaruh  terhadap  keamanan  masyarakat  serta  mengancam  ketenangan  lahir  dan batinnya.Apabila  masyarakat  merasa  terancam  keamanannya  maka  besar  kemungkinan  pengaruhnya  terhadap kesejahteraan dan ketentraman masyarakat tersebut. Kriminalitas merupakan segala macam bentuk tindakan dan perbuatan yang merugikan secara ekonomis dan psikologis yang melanggar hukum yang berlaku dalam Negara Indonesia serta norma-norma social dan agama.
Dalam  hal  ini  Kepolisian  Daerah  Sumatera  Utara  tidak  terlepas  dari  pengaduan-pengaduan  masyarakat Sumatera Utara yang selalu berdatangan setiap hari. Dan data-data pengaduan tersebut akan di proses oleh pihak kepolisian sebagaimana yang telah di laporkan oleh para korban atau masyarakat. Laporan-laporan tersebut akan diinputkan  kedalam  sebuah  basis  data  yang  besar.oleh  karena  itu  pada  penelitian ini  penulis  menerapkan  Data Mining untuk mengolah data kriminal yang bertujuan mengelompokkan data kriminal guna menentukan daerah rawan tindak kriminal pada daerah sumatra utara.
Data mining mampu menganalisa data yang besar menjadi informasi berupa pola yangmempunyai arti bagi pendukung keputusan. Namun banyaknya data yang ada ,tidak selalu dibarengi dengan pengetahuan yang dapat dihasilkan oleh data yang banyak tersebut, sehingga pada akhirnya data-data tersebut hanya menjadi suatu yang kurang  berguna.  Data  mining  merupakan  proses pencaharian  pola-pola  yang  menarik  dan  tersembunyi  (hidden pattern) dari suatu kumpulan data yang berukuran besar yang tersimpan dalam suatu basis data ,seperti data were house  dan tempat penyimpanan data lainnya[1].
Data  mining  disahkan  dengan  ekstraksi  informasi  yang  diperlukan  dari  volume  data  yang  besar  seperti penelitian medis, manajemen hubungan pelanggan. Volume besar informasi individu dikumpulkan dan dianalisis dengan bantuan data mining. Tujuan melestarikan adalah untuk memodifikasi data asli menggunakan algoritma, sehingga data pribadi harus dilindungi[2].
Objek-objek/data  yang  dikelompokkan  kedalam  suatu  grup  memiliki  ciri-ciri  yang  sama  berdasarkan criteria tertentu, salah satu aktifitas analisis data adalah klasifikasi atau pengelompokkan data kedalam beberapa ketegori atau cluster. Untuk melakukan pengelompokan terhadap data pengelompokan suku cadang dana sesoris computer  mengunakan  teknik  clustering.Metode  yang  digunakan  K-Means  Clustering.Dengan  mengunakan metode ini data-data yang didapatkan dapat dikelompokkan kedalam beberapa cluster,berdasarkan kemiripan data- data tersebut, sehingga data-data yang dimilikikarakteristik yang sama  dikelompokkan dalam satu  cluster yang lain [1]. Salah satu metode yang digunakan dalam data mining adalah Clustering K-Means.Clustering K-Means merupakan  salah  satu  algoritma  data  clustering  non  hirarki  yang  berusaha  mempartisi  data  yang  ada  kedalam bentuk satu atau lebih cluster.
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1955

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Kriminal
Kriminal  merupakan  segala  macam  bentuk  tindakan  dan  perbuatan  yang  merugikan  secara  ekonomis  dan psikologis  yang  melanggar  hukum  yang  berlaku dalam  negara Indonesia  serta  norma-norma  sosial  dan  agama. Dapat diartikan bahwa, tindak kriminalitas adalah segala sesuatu perbuatan yang melanggar hukum dan melanggar norma-norma sosial, sehingga masyarakat menentangnya

## 2.2 Konsep Dasar Data Mining
Konsep  dasar Data  Mining digunakan  untuk  menemukan  pola  pola  yang  tersembunyi  maupun  hubungan- hubungan yang terdapat dalam data base yang besar dan menghasilkan aturan-aturan yang digunakan[3].

## 2.3 Clustering
Pada  dasarnya  clustering  merupakan  suatu  metode  untuk  mencari  dan  mengelompokkan  data  yang  memiliki kemiripan  karakteriktik  (similarity)  antara  satu  data  dengan  data  yang  lain.  Clustering  merupakan  salah  satu metode data mining yang bersifat tanpa arahan (unsupervised), maksudnya metode ini diterapkan tanpa adanya latihan (taining) dan tanpa ada guru (teacher) serta tidak memerlukan target output. Dalam data mining ada dua jenis  metode  clustering  yang  digunakan  dalam  pengelompokan  data,  yaitu  hierarchical  clustering  dan  non- hierarchical clustering [4].

## 2.4 Proses Clustering
Clustering merupakan salah satu teknik data mining yang digunakan untuk mendapatkan kelompok-kelompok dari obyek-obyek yang mempunyai karakteristik yang umum didata yang cukup besar. Tujuannya menemukan cluster yang berkualitas dalam waktu yang layak. Clustering dalam data mining berguna untuk menemukan pola distribusi di  dalam  sebuah  data  set  yang  berguna  untuk  proses  analisa  data.  Kesamaan  objek  biasanya  diperoleh  dari kedekatan  nilai-nilai  atribut  yang  menjelaskan  objek-objek  data,  sedangkan  objek-objek  data  biasanya direpresentasikan sebagai sebuah titik dalam ruang multidimensi [4].

## 2.6 Algoritma K-Means Clustering
Algoritma K-Means  Clustering adalah  algoritma  sederhana  dan  efektif  untuk  menemukan cluster dalam  data dengan algoritma sebagai berikut [2]:
1. Tentukan k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk. Tetapkan pusat cluster . 2. Hitung jarak setiap data ke pusat cluster menggunakan persamaan Euclidean.
D(ik) = √∑ (𝐶𝑖𝑗 − 𝐶𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑗
(1)
3. Kelompokkan data ke dalam cluster yang dengan jarak yang paling pendek menggunakan persamaan.
Min ∑ 𝑑𝑖𝑘 𝑘 𝑘=1 = √∑ (𝐶𝑖𝑗 − 𝐶𝑘𝑗) 2 𝑚 𝑗 (2)
4. Hitung pusat cluster yang baru menggunakan persamaan.
C kj = ∑ 𝑋𝑖𝑗 𝑝 𝑖=1 𝑝 (3)
Dimana: X ij є cluster ke – k.

## 3. ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada Kepolisian Daerah Sumatera Utara (POLDASU) terdapat 28 Polres dan semua data kriminal tiap-tiap Polres akan dijadikan sampel untuk penerapan Data Mining. Data-data tersebut tersedia dalam file Microsoft Excel yang telah diinput oleh penulis. Hal ini di karenakan pada proses pengujian, aplikasi rapidminer dapat mengolah file tipe . xls. Adapun data yang akan diolah pada penelitian ini dapat dilihat pada tabel 1 berikut:
Tabel 1. Data Kriminal Kepolisian Daerah Sumatera Utara (POLDASU)
No Tahun 2017 Satwil JTP TPTP 1 Ditreskrimum 973 703 2 Polresta Medan 9423 6629 3 Polres Deli Serdang 1507 859 4 Polres Tebing Tinggi 824 505 5 Polres Sergai 920 623 6 Polres Langkat 1525 876
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1955
7 Polres Binjai 1181 709 8 Polres Tanah Karo 860 402 9 Polres Simalungun 1356 844 10 Polres P. Siantar 608 330 11 Polres Asahan 1865 1251 12 Polres Tjg. Balai 380 159 13 Polres Labuhan Batu 4256 2505 14 Polres Taput 421 297 15 Polres Tobasa 477 358 16 Polres Samosir 171 103 17 Polres Humbahas 308 202 18 Polres Dairi 538 292 19 Polres Pakpak Bharat 57 30 20 Polres Tapsel 1426 777 21 Polres Padang Sidimpuan 677 445 22 Polres Madina 522 349 23 Polres Tapteng 754 404 24 Polres Sibolga 255 149 25 Polres Nias 435 240 26 Polres Nias Selatan 333 184 27 Polres Pelabuhan Belawan 1409 977 28 Polres Batubara 910 645
Variabel yang digunakan pada penelitian ini adalah variable JTP dan TPTP dan selanjutnya akan dilakukan penentuan jumlah cluster dan titik pusat cluster awal yang dilakukan secara random. Dari  tabel  tersebut, dapat  diambil kesimpulan masing-masing  titik awal Cluster berdasarkan urutan yang akan dilakukan  penulis  yakni  daerah  rawan tindak  kriminal,  sedang  dan  tidak  rawan  tindak  kriminal  adalah  sebagai berikut:
1.   Pusat Cluster I : Data ke-24 Polres Sibolga dengan JTP=255 dan TPTP=149 2.   Pusat Cluster II : Data ke-7 Polres Binjai dengan JTP=1181 dan TPTP= 709 3.   Pusat Cluster III : Data ke-11 Polres Asahan dengan JTP=1865 dan TPTP=1251 a. Iterasi I
Data-1 ke Pusat Cluster I = √(973 − 255) 2 + (703 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 906,88 Data-2 ke Pusat Cluster I = √(9.423 − 255) 2 + (6.629 − 149) 2
= √84.052.224 + 41.990.400 = 11.226,87 Data-3 ke Pusat Cluster I = √(1.507 − 255) 2 + (859 − 149) 2
= √1.567.504 + 504.100 = 1.439,30 Data-4 ke Pusat Cluster I = √(824 − 255) 2 + (505 − 149) 2
= √323.761 + 126736 = 671,19 Data-5 ke Pusat Cluster I = √(920 − 255) 2 + (623 − 149) 2
= √442.225 + 224.676 = 816,64 Data-6 ke Pusat Cluster I = √1.525 − 255) 2 + (876 − 149) 2
= √1.612.900 + 528.529 = 1.463,36 Data-7 ke Pusat Cluster I = √(1.181 − 255) 2 + (709 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 1.082,16 Data-8 ke Pusat Cluster I = √(860 − 255) 2 + (402 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 655,77
Data-9 ke Pusat Cluster I = √(1.356 − 255) 2 + (844 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 1.302,01
Data-10 ke Pusat Cluster I = √(608 − 255) 2 + (330 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 396.70 Data-11 ke Pusat Cluster I = √(1.865 − 255) 2 + (1.251 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 1.951,03
Data-12 ke Pusat Cluster I
= √(380 − 255) 2 + (159 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 125,40
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1955
Data-13 ke Pusat Cluster I = √(4.256 − 255) 2 + (2.505 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 4.643,14
Data-14 ke Pusat Cluster I = √(421 − 255) 2 + (297 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 222,40 Data-15 ke Pusat Cluster I
= √(477 − 255) 2 + (358 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 304,90 Data-16 ke Pusat Cluster I
= √(171 − 255) 2 + (103 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 95,77 Data-17 ke Pusat Cluster I
= √(308 − 255) 2 + (202 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 74,95 Data-18 ke Pusat Cluster I
= √(538 − 255) 2 + (292 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 317,08 Data-19 ke Pusat Cluster I = √(57 − 255) 2 + (30 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 231,01 Data-20 ke Pusat Cluster I = √(1.426 − 255) 2 + (777 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 1.328,77
Data-21 ke Pusat Cluster I = √(677 − 255) 2 + (445 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 515,46 Data-22 ke Pusat Cluster I = √(522 − 255) 2 + (349 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 333,60 Data-23 ke Pusat Cluster I = √(754 − 255) 2 + (404 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 560,38 Data-24 ke Pusat Cluster I = √(255 − 255) 2 + (149 − 149) 2
= √0 = 0 Data-25 ke Pusat Cluster I = √(435 − 255) 2 + (240 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 201,70 Data-26 ke Pusat Cluster I = √(333 − 255) 2 + (184 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 85,49
Data-27 ke Pusat Cluster I = √(1.409 − 255) 2 + (977 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 1420.32
Data-28 ke Pusat Cluster I = √(910 − 255) 2 + (645 − 149) 2
= √515.524 + 306.916 = 821.61 Hasil perhitungan menggunakan Euclidian Distance pada iterasi I tersebut diatas dapat dilihat pada tabel 2 berikut:
Tabel 2 . Hasil Iterasi I Daka ke- Satwil Jarak Ke Centroid C0 C1 C2 1 Ditreskrimum 906,88 208,09 1.046,88 2 Polresta Medan 11.226,87  10.147,76  9.276,11 3 Polres Deli Serdang 1.439,31 358,85 530,87 4 Polres Tebing Tinggi 671,19 411,18 1.280,70 5 Polres Sergai 816,64 274,80 1.134,64 6 Polres Langkat 1.463,36 382,39 506,19 7 Polres Binjai 1.082,16 0 872,71 8 Polres Tanah Karo 655,77 444,17 1.315,61 9 Polres Simalungun 1.302,01 221,02 651,71 10 Polres P. Siantar 396,70 687,00 1.558,30 11 Polres Asahan 1.951,03 872,71 0 12 Polres Tjg. Balai 125,40 971,65 1.843,28 13 Polres Labuhan Batu 4.643,14 3.561,07 2.699,89 14 Polres Taput 222,40 864,49 1.730,68 15 Polres Tobasa 304,90 786,65 1.650,45 16 Polres Samosir 95,77 1.177,85 2.046,35 17 Polres Humbahas 74,95 1.009,54 1.877,41
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1955
18 Polres Dairi 317,08 766,38  1.637,26 19 Polres Pakpak Bharat 231.01 1313.17  2.181,67 20 Polres Tapsel 1.328,77 254,26 646,06 21 Polres Padang Sidimpuan 515,46 568,96  1.435,61 22 Polres Madina 333,60 750,92  1.617,79 23 Polres Tapteng 560,38 524,74  1.397,04 24 Polres Sibolga 0 1.082,16  1.951,03 25 Polres Nias 201,70 881,18  1.751,29 26 Polres Nias Selatan 85,49 997,36  1.866,95 27 Polres Pelabuhan Belawan 1.420,32 351,86 531,99 28 Polres Batubara 821,61 278,45  1.131,04
Tahap selanjutnya adalah menentukan jarak terpendek data terhadap pusat cluster awal yang dipilih secara random sebelumnya. Menentukan jarak terpendek dengan pusat cluster data dapat menggunakan rumus MIN (Cij : Ckj : Clj ). Adapun hasil penentuan jarak terpendek terhadap pusat cluster yang telah ditabulasikan dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
Tabel 3. Tabulasi Binner Jarak Terdekat Data terhadap Cluster Daka ke- Satwil Jarak Ke Centroid Cluster C0 C1 C2 1  Ditreskrimum 0 1 0 C1 2  Polresta Medan 0 0 1 C2 3  Polres Deli Serdang 0 1 0 C1 4  Polres Tebing Tinggi 0 1 0 C1 5  Polres Sergai 0 1 0 C1 6  Polres Langkat 0 1 0 C1 7  Polres Binjai 0 1 0 C1 8  Polres Tanah Karo 0 1 0 C1 9  Polres Simalungun 0 1 0 C1 10  Polres P. Siantar 1 0 0 C0 11  Polres Asahan 0 0 1 C2 12  Polres Tjg. Balai 1 0 0 C0 13  Polres Labuhan Batu 0 0 1 C2 14  Polres Taput 1 0 0 C0 15  Polres Tobasa 1 0 0 C0 16  Polres Samosir 1 0 0 C0 17  Polres Humbahas 1 0 0 C0 18  Polres Dairi 1 0 0 C0 19  Polres Pakpak Bharat 1 0 0 C0 20  Polres Tapsel 0 1 0 C1 21  Polres Padang Sidimpuan 1 0 0 C0 22  Polres Madina 1 0 0 C0 23  Polres Tapteng 0 1 0 C1 24  Polres Sibolga 1 0 0 C0 25  Polres Nias 1 0 0 C0 26  Polres Nias Selatan 1 0 0 C0 27  Polres Pelabuhan Belawan 0 1 0 C1 28  Polres Batubara 0 1 0 C1
Berdasarkan  nilai  minimum  yang  telah  ditentukan  menggunakan  rumus  dan  hasil  terlihat  pada  tabel  4 tersebut di atas, maka diperoleh hasil pengelompokan seperti terlihat pada tabel 5. berikut:
Tabel 4. Hasil Pengelompokan Kelompok (Cluster) Anggota Cluster Jumlah Anggota 0 {10,12,14,15,16,17,18,19,21,22,24,25,26} 13 1 {1,3,4,5,6,7,8,9,20,23,27,28} 12 2 {2,11,13} 3
Tahapan  selanjutnya  adalah  menentukan  titik  pusat cluster baru  yakni  dengan  mencari  rata-rata  semua anggota cluster dengan  cara  menjumlahkan  seluruh value anggota cluster dibagi  jumlah  anggota. Adapun  titik pusat cluster baru beserta value setiap variable adalah sebagai berikut:
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1955
C 0 (X1)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐽𝑇𝑃 (10,12,14,15,16,17,18,19,21,22,24,25,26)
13
= (608+380+421+477+171+308+538+57+677+522+255+435+333)
13
= 5.182 13 = 398,62
C 0 (X2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑃𝑇𝑃 (10,12,14,15,16,17,18,19,21,22,24,25,26)
13
= (330+159+297+358+103+202+292+30+445+349+149+240+184)
13
= 3.138 13 = 241,38
C 1 (X1)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐽𝑇𝑃 (1,3,4,5,6,7,8,9,20,23,27,28) 12
= (973+1.507+824+920+1.525+1.181+860+1.356+1.426+754+1.409+910) 12 = 13.645 12 = 1.137,08
C 1 (X2)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝑇𝑃𝑇𝑃 (1,3,4,5,6,7,8,9,20,23,27,28) 12
= (703+859+505+623+876+709+402+844+777+404+977+645) 12
= 8.324 12 = 693,67
C 2 (X1)   = 𝑉𝑎𝑙𝑢𝑒 𝐽𝑇𝑃 (2,11,13) 3
= (9.423+1.865+4.256) 3 = 15.544 3 = 5.181,33
C 2 (X2) = (6.629+1.251+2.505)
3
= 10.385 3 = 3.461,67
Berdasarkan  proses  perhitungan  di  atas,  maka  diperoleh centroid baru  sebagai  tolak  ukur  pada  iterasi selanjutnya dengan nilai sebagai berikut:
C 0 = [ 398,62 ; 241,38 ] C 1 = [1.137,08 ; 693,67 ] C 2 = [5.181,33 ; 3.461,67 ].
Adapun proses interasi sampai iterasi 2 s/d iterasi ke 4 seperti dibawah ini:
Tabel 5. Tabulasi Binner Iterasi 4 No Satwil Jarak Ke Centroid C1 C2 C3 1 Ditreskrimum 0 1 0 2 Polresta Medan 0 0 1 3 Polres Deli Serdang 0 1 0 4 Polres Tebing Tinggi 1 0 0 5 Polres Sergai 0 1 0 6 Polres Langkat 0 1 0 7 Polres Binjai 0 1 0 8 Polres Tanah Karo 1 0 0 9 Polres Simalungun 0 1 0 10 Polres P. Siantar 1 0 0 11 Polres Asahan 0 1 0 12 Polres Tjg. Balai 1 0 0 13 Polres Labuhan Batu 0 0 1 14 Polres Taput 1 0 0 15 Polres Tobasa 1 0 0 16 Polres Samosir 1 0 0 17 Polres Humbahas 1 0 0 18 Polres Dairi 1 0 0 19 Polres Pakpak Bharat 1 0 0 20 Polres Tapsel 0 1 0 21 Polres Padang Sidimpuan 1 0 0 22 Polres Madina 1 0 0 23 Polres Tapteng 1 0 0
Volume 1, Nomor 2, Januari 2020 e-ISSN 2685-998X DOI 10.30865/json.v1i2.1955
24 Polres Sibolga 1 0 0 25 Polres Nias 1 0 0 26 Polres Nias Selatan 1 0 0 27 Polres Pelabuhan Belawan 0 1 0 28 Polres Batubara 0 1 0
Hasil tersebut di atas dibandingkan dengan hasil iterasi ke-3 sebelumnya dan hasilnya adalah sama.Maka oleh karena itu, pencarian iterasi dihentikan dan hasil telah  ditemukan. Dimana hasil dari pada pengelompokan dapat dilihat pada tabel 5, yaitu C3 adalah kelompok daerah rawan tindak kriminal, yakni POLRESTA MEDAN dan POLRES LABUHAN BATU.

## 4. KESIMPULAN
Dari hasil yang penulis lakukan terhadap penelitian ini penulis dapat menarik beberapa kesimpulan yang terkait dengan proses penelitian maupun dengan isi dari penelitian itu sendiri. Adapun kesimpulan - kesimpulan tersebut adalah sebagai berikut :
1. Pembagian  pengelompokan  daerah  rawan  Poldasu  belum  efektif  dan  efesien,dikerenakan  belum  adanya metode  khusus  untuk  mendukung  keberhasilan  pembagian  pengelompokkan  daerah  Rawan,  dan  masih dilakukan secara manual.
2. Melakukan  pembagian  kategori  berdasarkan  data-data  JTP,JPTP,kemudian  akan  dikategorikan  menjadi daerah rawan,sedang,tidak rawan,dengan nilai-nilai yang didapat pada setiap cluster..

## REFERENCES
[1] R.  I.  Ndaumanu  and  M.  R.  Arief,  Kusrini,  “Analisis  Prediksi  Tingkat  Pengunduran  Diri  Mahasiswa  dengan  Metode  K-Nearest Neighbor,” Jatisi, vol. 1, no. 1, pp. 1–15, 2014.
[2] F.  Nasari  and  S.  Darma,  “Penerapan  K-Means  Clustering  Pada  Data  Penerimaan  Mahasiswa  Baru,”  Semin.  Nas.  Teknol.  Inf.  dan Multimed. 2015, pp. 73–78, 2015.
[3] Sunjana, “Aplikasi Mining Data Mahasiswa dengan Metode Klasifikasi Decision Tree,” Seminar Nasional Aplikasi Tknologi Informasi. pp. 1–6, 2010.
[4] K. Dumai et al., “IMPLEMENTASI ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK MENENTUKAN ARKETIPE PEMBELIAN SUKU  CADANG  DAN  ASESORIS  KOMPUTER  (  STUDI  KASUS  DI  TOKO  LAKSAMANA  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mempelajari Data Mining K-Means Clustering dalam pencarian knowledge ( pengetahu,” vol. 9, no. 1, pp. 26–35, 2017.
[5] A. Jananto, “Penggunaan Market Basket Analysis untuk Menentukan Pola Kompetensi Mahasiswa,” vol. 17, no. 2, pp. 82–89, 2012.
[6] T. Kristanto, R. Arief, D. Jurusan, and T. Informatika, “Analisa Data Mining Metode Fuzzy Untuk Customer Relationship Management Pada Perusahaan Tour &,” vol. d, no. 2009, pp. 2–4, 2013.
[7] K. Tampubolon, H. Saragih, B. Reza, K. Epicentrum, A. Asosiasi, and A. Apriori, “Implementasi Data Mining Algoritma Apriori Pada Sistem Persediaan Alat-Alat Kesehatan,” Inf. dan Teknol. Ilm., pp. 93–106, 2013.
[8] D. Dwinavinta, C. Nugraha, M. Fahmi, Z. Naimah, and N. Setiani, “Klasterisasi Judul Buku dengan Menggunakan Metode K-Means,” Semin. Nas. Apl. Teknol. Inf. Yogyakarta, vol. 21, no. 1, pp. 1907–5022, 2014.
[9] A.  Dahlan,  E.  Utami,  and  E.  T.  Luthfi,  “Perancangan  Data  Warehouse  Perpustakaan  Perguruan  Tinggi  Xyz  Menggunakan  Metode Snowflake Schema,” VIII NomorJurnal Teknol. Inf., vol. 24, no. November, pp. 1907–2430, 2013.
[10]  J. O. Ong, “Implementasi Algotritma K-means clustering untuk menentukan strategi marketing president university,” J. Ilm. Tek. Ind., vol. vol.12, no, no. juni, pp. 10–20, 2013.