Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 09, 2024 | Revised July 22, 2024 | Accepted July 26, 2024
Agustus 2024

## SISTEM INFORMASI BERBASIS WEBSITE UNTUK PEMETAAN WILAYAH BERDASARKAN CLUSTERING KERENTANAN KRIMINALITAS
Rokhana Dwi Bekti 1* , Ruziq Nawaf Zulfahmi 2 , Maria Kristiana Daul 3 , Wayan Julianta Pradnyaana 4 , Edhy Sutanta 5 1,2,3 Program Studi Statistika, Universitas AKPRIND Indonesia
4,5 Program Studi Informatika, Universitas AKPRIND Indonesia email : rokhana@akprind.ac.id 1*
Abstrak: Tingkat  kriminalitas  di  kota  Yogyakarta,  Jawa  Tengah  dan  Jawa  Timur  menjadi  permasalahan  yang  sangat memprihatinkan  karena  berdampak  terhadap  keselamatan  dan  kesejahteraan  masyarakat.  Untuk  mengatasi  permasalahan tersebut, penelitian ini membangun Sistem Informasi berbasis website. Salah satu isi dari sistem tersebut adalah hasil clustering atau pengelompokkan wilayah berdasarkan metode statistika Self-Organizing Mapping (SOM) dan K-means clustering Tujuan clustering  ini  adalah  untuk memetakan  kerentanan  tingkat  kejahatan  di  setiap  wilayah  Kabupaten/Kota  di  Daerah  Istimewa Yogyakarta  (DIY),  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur.  Sistem  informasi  dibangun  dengan  menggunakan  CMS  Wordpress  dan dibantu  dengan  menggunakan  extension  Elementor.  Data  pendukung  clustering  bersumber  dari  sumber  sekunder  tentang karakteristik  tindak  kejahatan  atau  kriminal.  Sistem  informasi  terdiri  dari  edukasi  hukum,  lapor  skuy,  peta  persebaran,  dan grafik persebaran. Sementara itu, peta persebaran yang dibangun dengan QGIS menggambarkan hasil clustering kerentanan kriminalitas.  Informasi ini dapat digunakan oleh masyarakat untuk mengetahui tindakan mereka dan oleh petugas polisi untuk meningkatkan pengawasan keamanan hingga berkontribusi pada pencegahan dan pengendalian kriminalitas.
Kata Kunci : Sistem Informasi, pemetaan, clustering, kriminalitas
Abstract: The crime rate in the cities of Yogyakarta, Central Java and East Java is a problem of great concern because it has an  impact  on  the  safety  and  welfare  of  the  community.  To  overcome  this  problem,  this  research  building  a  website-based Information System. One of the contents of this system is the results of clustering or regional grouping based on the statistical method of self-organizing mapping (SOM) and K-means clustering. The purpose of this clustering is to map the vulnerability of  crime  levels  in  each  Regency/City  area  in  the  Special  Region  of  Yogyakarta  (DIY),  Central  Java  and  East  Java.  The information  system  was  built  using  the  WordPress  CMS  and  assisted  by  using  the  Elementor  extension.  Data  supporting clustering comes from secondary sources regarding the characteristics of crimes or crimes. The information system consists of legal education, skuy reports, distribution maps, and distribution charts. Meanwhile, the distribution map built with QGIS illustrates the results of crime vulnerability clustering. This information can be used by the public to understand their actions and by police officers to improve security monitoring and contribute to crime prevention and control.

## Keywords : Information System, maping, clustering, crime

## PENDAHULUAN
Tingkat  kejahatan  lokal  dapat  menjadi  masalah  serius  dan  mengancam  keselamatan  dan  kesejahteraan masyarakat. Aspek penting dalam menangani permasalahan kejahatan adalah memahami dan mengungkap pola serta  ciri-ciri  peristiwa  kriminal.  Tingkat  kriminalitas  di  Jawa  Timur,  Jawa  Tengah,  dan  Yogyakarta  sangat memprihatinkan  karena  berdampak  serius  terhadap  keselamatan  dan  kesejahteraan  masyarakat  setempat. Berdasarkan buku Badan Pusat Statistik (BPS) angka Provinsi Jawa Timur Tahun 2023, tercatat sebanyak 24.844 kejahatan yang terjadi pada tahun 2021. Jumlah ini meningkat dibandingkan tahun sebelumnya yang berjumlah 24.186  kasus.  Di  Jawa  Timur,  jumlah  kejahatan  yang  dilaporkan  meningkat  dan  menurun  setiap  tahunnya. Berdasarkan data Bareskrim Mabes Polri, terdapat 29.784 kasus pidana yang terjadi di Provinsi Jawa Timur pada tahun 2021. Jumlah ini menduduki peringkat kedua setelah Sumatera Utara
Salah satu cara untuk mengatasi tindak kriminalitas adalah dengan memetakan tingkat kejahatan di suatu wilayah. Sistem informasi akan memiliki peran penting untuk memberi informasi tingkat kerentanan kejahatan. Sistem  informasi  adalah  metode  organisasi  dalam  mengumpulkan,  memasukkan,  dan  memproses  data  serta mengendalikan  dan  menghasilkan  informasi  dengan  menggunakan  proses  manual  atau  komputerisasi  untuk mencapai tujuan dan sasaran organisasi. Sistem informasi sebagai Suatu cara terorganisir untuk mengumpulkan, memasukkan, dan memproses data serta menyimpan, mengelola, mengendalikan, dan melaporkan informasi untuk memungkinkan  suatu  organisasi  mencapai  tujuannya.  Beberapa  penelitian  tentang  sistem  informasi  untuk pemetaan yaitu [1] yang membuat Sistem Informasi Geografis Pemetaan tempat kos di Samarinda berbasis Web. Selanjutnya  penelitian  [2]  yang  membuat  Sistem  Informasi  Geografis  lokasi  wisata  kuliner  pada  Kota  Lubuk Linggau  berbasis  android.  Terkait  kriminalitas,  [3]  juga  membuat  Sistem  Informasi  Geografis  Kriminalitas  di Kabupaten Cilacap.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 09, 2024 | Revised July 22, 2024 | Accepted July 26, 2024
Penetapan kerentanan tingkat kejahatan juga dapat dilakukan dengan menggunakan peta pengorganisasian mandiri (SOM) dan teknik pengelompokan K-Means. Teknik K-means clustering digunakan untuk membagi data menjadi  beberapa  kelompok  berdasarkan  kesamaan  karakteristik.  Proses  K-means  diulangi  selama  terjadi perubahan pada kelompok cluster [4]. Self Organizing Mapping (SOM) diperkenalkan oleh Teuvo Kohonen pada tahun 1982 sebagai metode pembelajaran tanpa pengawasan. SOM dapat melakukan pemetaan yang sangat efektif dan tidak memihak, sehingga memungkinkan pemetaan kumpulan data berbasis fitur melalui aturan yang dapat diatur sendiri [5].
Beberapa peneliti yang menggunakan metode SOM dan K-meanss diantaranya oleh [6] yang menggunakan menggunakan metode K-means pada pengelompokkan artikel pada portal berita online. Penelitian oleh [7] dengan yang  menerapkan  metode K-meanss  Clustering untuk  pemetaan  daerah  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota Malang berbasis website. Penelitian oleh [5] menerapkan clustering pada pengelompokkan konsentrasi mahasiswa dengan  metode SOM.  Penelitian  oleh  [8]  menggunakan  SOM  pada  pengelompokan  indikator  data  sosial  di Provinsi Nusa Tenggara Timur. Peneliti [9] yang melakukan analisis pemetaan tingkat kriminalitas di kabupaten Karawang menggunakan Algoritma K-Means.
Pemetaan kerentanan tingkat kejahatan menggunakan metode SOM dan K means clustering memerlukan perangkat  lunak  pemetaan  yang  dapat  mengintegrasikan  kedua  teknik  tersebut.  QGIS  merupakan  software kartografi  yang  dapat  digunakan  untuk  mengintegrasikan  kedua  metode  tersebut.  QGIS  memungkinkan  Anda melakukan  pemetaan  kerentanan  tingkat  kejahatan  secara  efisien  dan  efektif.  Selanjutnya,  Anda  akan mengembangkan  QGIS  untuk  membuat  situs  web  yang  memvisualisasikan  tingkat  kerentanan  kejahatan  di wilayah konsolidasi. Analisis ini harus dilakukan untuk mengklasifikasikan daerah rawan kejahatan. Penelitian ini diharapkan  dapat  berkontribusi  pada  pengambilan  keputusan  masyarakat  lokal  dan  otoritas  terkait  mengenai masalah  tingkat  kejahatan  di  wilayah  tempat  mereka  tinggal,  sehingga  mereka  dapat  lebih  berhati  hati  dan meningkatkan kinerja keamanan mereka untuk menjamin kehidupan yang aman dan nyaman.

## TINJAUAN PUSTAKA
Website merupakan kumpulan komponen yang terdiri dari teks, gambar, suara animasi sehingga merupakan media  informasi  yang  menarik  dan  sangat  dimininati  untuk  dipergunakan  sebagai  media  berbagi  informasi. Pembaca atau pengguna akan sangat mudah mengakses informasi melalui website. Banyak penelitian yang telah memanfaatkan  website  sebagai  sistem  informasi.  Sistem  informasi  berbasis  website  merupakan  sebuah  sarana didalam sistem komputerisasi yang telah dilengkapi dengan fitur-fitur dan didesain sedemikian rupa sesuai dengan kebutuhan. Hal ini bertujuan untuk mempercepat dan mengakuratkan data yang telah diolah. Teknologi website mengolah  data  menjadi  sebuah  informasi  dengan  cara  mengidentifikasi,  mengumpulkan,  mengelola  dan menyediakan untuk dapat diakses secara bersama-sama [10]. Metode statistik berperan dalam menambah fitur di website, salah satunya adalah clustering .
Penelitian  [3]  telah  membangun  system  informasi  geografis  tentang  kriminalitas.  Model  waterfall digunakan dalam Pengembangan sistem menggunakan model waterfall dan berbasis android. Namun demikian, kelemahan  system  yang  dibangun  belum  menyajikan  hasil  analisis  data  dari  metode  statistika  supaya  lebih informatif. Penelitian [11] telah menyajikan data kriminalitas pada SIG dengan memanfaatkan metode statistika hierarchial clustering , namun demikian data yang disajikam hanya terbatas. Clustering adalah  teknik  pembelajaran  tanpa  pengawasan  yang  tidak  memerlukan  dataset  berlabel. Clustering didefinisikan sebagai  pengelompokan  sekumpulan objek yang mirip ke dalam kelas atau  kelompok. Karakteristik  hasil clustering adalah  objek  yang  berada  dalam  satu  kelompok  akan  memiliki  kesamaan  tinggi dibandingkan dengan objek yang berada dalam satu kelompok lain. Terkait machine learning, clustering termasuk kelompok Unsupervised  learning yang  digunakan  untuk  mengelompokkan  data  ke  dalam  beberapa  kelompok dengan sistem partisi. Terdapat berbagai jenis clustering, diantaraya hierarki dan nonhierarki. K-means merupakan salah satu jenis nonhierarki yang dalam langkahnya menentukan jumlah kluster di awal. Metode ini diterapkan oleh penelitian [9] pada data kriminalitas namun tidak disajikan pada suatu sistem informasi.
Tahapan K-means adalah sesuai dengan jenis nonhierarcial clustering . Langkah tersebut adalah adalah 1) Menentukan k sebagai  jumlah cluster yang  di  bentuk,  2)  Membuat k  Centroid (titik  pusat cluster )  awal  secara random ,  3)  Hitung  jarak  terdekat  setiap  data  dengan centroid .,  4)  Alokasikan  masing-masing  objek  ke  dalam centroid  yang  paling  terdekat,  5)  melakukan  iterasi,  kemudian  tentukan  posisi  centroid  baru,  6)  mengulangi langkah 3 jika posisi centroid baru tidak sama.
Self Organizing Mapping (SOM) adalah teknik clustering dan visualisasi yang diperkenalkan oleh Teuvo Kohonen pada tahun 1982. SOM adalah jenis jaringan saraf tiruan yang digunakan untuk mereduksi dimensi data dan  mengelompokkan  data  berdasarkan  kemiripan  mereka  dalam  peta  dua  dimensi.  SOM  bekerja  dengan  cara yang tidak terawasi, artinya tidak memerlukan label untuk data yang digunakan. SOM memiliki banyak kelebihan diantaranya memiliki kemampuan menghasilkan data yang mudah untuk ditafsirkan dan dipahami, serta mampu
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 09, 2024 | Revised July 22, 2024 | Accepted July 26, 2024
mengelola beberapa jenis masalah klasifikasi dan pada waktu yang bersamaan, menghasilkan ringkasan data yang cerdas. Oleh karena itu, SOM sering diandalkan untuk mengelompokkan data dalam dimensi yang lebih rendah [12].
Metode  SOM  telah  banyak  diterapkan  pada  pengelompokan.  Penelitian  [8]  menggunakannya  pada pengelompokkan indicator data sosial. Metode ini memberikan performa yang baik  serta hasil dari pembentukan kluster  ini  dapat  digunakan  untuk  mempermudah  dalam  melakukan  rancangan  perencanaan  dan  pembangunan daerah berdasarkan karakteristik setiap amatan. Peneliti sebelumnya [13], juga menerapkan pada data yang sama pada  penlitian  ini.  Hasil  membuktikan  bahwa  SOM  dapat  melakukan  pemetaan  yang  cukup  valid  dan  tidak memihak, memungkinkannya untuk memetakan dataset berbasis fitur melalui aturan self-organization .

## METODE
Sistem  informasi  dibangun  dengan  menggunakan  CMS  Wordpress,  dan  dibantu  dengan  menggunakan extension Elementor yang terdapat dan bisa di download di Wordpress. Untuk bagian pemetaan kerentanan tingkat kriminalitas  menggunakan  aplikasi  ArcGIS  Online  yang  berbasis  web,  hal  ini  dilakukan  untuk  kemudahan maintenance dan perubahan (update) data. Sumber berita didapat dari media massa ternama, seperti kompas.TV, detikNews, Okezone.com, Detik.com, dan masih banyak lagi.
Algoritma sistem penerapan Quantim GIS dengan menggunakan website disajikan pada Gambar 1.
Gambar 1. Algoritma Sistem
Sistem  informasi  mengilustrasikan  hasil  klustering  kabupaten/kota  berdasarkan  tindak  kriminalitas. Kabupaten/kota tersebut adalah yang pertama di Provinsi DIY yaitu Bantul, Gunungkidul, Kulonprogo, Sleman, Yogyakarta.  Kabupaten/kota  di  Jawa  Tengah  yaitu  Magelang,  Pekalongan.  Semarang.  Tegal,  Banjarnegara, Banyumas, Batang, Blora, Boyolali, Brebes, Cilacap, Demak, Grobogan, Hutan, Jepara, Karanganyar, Kebumen, Kendal,  Klaten,  Kudus,  Pati,  Pemalang,  Purbalingga,  Purworejo,  Rembang,  Salatiga,  Sragen,  Sukoharjo, Surakarta, Temanggung, Waduk Kedu, Wonogiri, Wonosobo. Kabupaten/kota di Jawa Timur yaitu Blitar, Kediri, Madiun,  Malang,  Mojokerto,  Pasuruan,  Probolinggo,  Bangkalan,  Banyuwangi,  Batu,  Bojonegoro,  Bondowoso, Gresik,  Jember,  Jombang,  Lamongan,  Lumajang,  Magetan,  Nganjuk,  Ngawi,  Pacitan,  Pamekasan,  Ponorogo, Sampang, Sidoarjo, Situbondo, Sumenep, Surabaya, Trenggalek, Tuban, Tulungagung.
Metode  klusterirng  menggunakan  metode  statistika,  yaitu Self  Organizing  Map (SOM)  dan K-Means Clustering (KMC) untuk mengelompokkan data kriminalitas ke dalam cluster-cluster yang sesuai dengan tingkat kerentanannya. K  Means adalah  teknik  pengelompokan  berbasis  jarak  yang  membagi  data  menjadi  beberapa cluster berdasarkan kedekatan jarak antara titik data. Algoritma ini bekerja dengan membagi data ke dalam k sub- region yang berbeda. K-Means dikenal dengan kesederhanaan dan kemampuannya untuk mengelompokkan data secara  cepat.  Dalam  penelitian  ini, K-Means digunakan  untuk  memetakan  daerah  daerah  rawan  kriminalitas berdasarkan kesamaan karakteristiknya. SOM merupakan algoritma pembentukan cluster yang didasarkan pada fitur atau karakteristik data. SOM memetakan vektor input dalam dua dimensi, yang memungkinkan pemahaman yang lebih baik  terhadap struktur data. Dalam  konteks penelitian ini, SOM digunakan untuk  mengelompokkan tingkat  kejahatan  atau  kriminalitas  di  suatu  wilayah  dengan  memperhatikan  pola  atau  karakteristik  dari  data tersebut.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 09, 2024 | Revised July 22, 2024 | Accepted July 26, 2024
Riset ini dilakukan selama 5 bulan di Kampus IST AKPRIND Yogyakarta sebagai rangkaian dari Program Kreativitas  Mahasiswa  (PKM)  RE  Pendanaan  2023.  Sumber  informasi  dalam  penelitian  ini  diperoleh  melalui pengumpulan data langsung (data primer) dan juga melalui referensi dari sumber yang telah ada (data sekunder). Data primer diperoleh melalui survei yang dikhususkan terhadap warga di Kota Yogyakarta yang nantinya dalam pelaksanaan survei akan bekerjasama dengan instansi pemerintahan tingkat desa/dukuh. Data sekunder diperoleh dari  instansi  keamanan  seperti  kepolisian  resort  (POLRES)  atau  kepolisian  daerah  (POLDA)  dan  Badan  Pusat Statistik (BPS).
Variabel  riset  yang  digunakan  adalah  tentang  data  karakteristik  tindak  kejahatan/kriminal  di  setiap kecamatan  di  DIY,  yang  meliputi  1)  jumlah  kejahatan  terhadap  nyawa,  2)  jumlah  kejahatan  terhadap  fisik,  3) jumlah  kejahatan  terhadap  kesusilaan,  4)  jumlah  kejahatan  terhadap  kemerdekaan  orang,  4)  jumlah  kejahatan dengan perampasan/hak milik, 5) jumlah kejahatan dengan perampasan/hak milik disertai kekerasan, 6) Persentase pelaporan tindak kejahatan kepada kepolisian, dan 7) Perhitungan risiko penduduk mengalami kejahatan per 1000 penduduk.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil dan pembahasan ini menyajikan hasil sistem informasi manajemen yang telah dibangun serta detail pembentukan clustering dengan metode K-Means dan SOM.

## 1. Hasil Sistem Informasi SISPEKA
Sistem informasi Sispeka dapat diakses melalui  http://sispek.or.id. Layanan yang tersedia dalam website ini disajikan pada Gambar 2, terdiri dari edukasi hukum, lapor skuy, peta persebaran, dan grafik persebaran.

## Gambar 2. Sistem Informasi Sispeka
Penjelasan  berkaitan  dengan  menu-menu  pada  website  tersebut  meliputi  1)  menu  edukasi  hukum  berisi tentang  definisi  kejahatan,  jenis-jenis  kejahatan,  unsur-unsur  kejahatan,  hak  pelaku  dan  korban,  2)  menu  lapor skuy berisi tentang cara melaporkan tindak kejahatan, dokumentasi bukti, isu privasi dan keamanan, dan hak-hak sebagai pelapor, 3) menu peta persebaran berisi  tentang pengenalan peta persebaran kriminalitas, cluster setiap daerah rawan kriminal, warna dan unsur-unsur dalam peta, dan 4) menu grafik persebaran berisi tentang indikator kriminalitas, faktor-faktor yang memengaruhi kriminalitas, trend dan perbandingan.
Hasil clustering yang disajikan di sistem informasi seperti gambar 3.
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 09, 2024 | Revised July 22, 2024 | Accepted July 26, 2024

## Gambar 3. Hasil Clustering

## 2. Hasil Clustering
Detail  pembentukan  kluster  pada  Gambar  3  tersebut  adalah  melalui  analisis  SOM  dan K-Means seperti berikut: a. Analisis Data SOM Clustering
Proses clustering dilakukan menggunakan metode Self Organizing Maps dengan jumlah cluster sebanyak dua, nilai  ini sesuai  dengan penentuan sebelumnya. Gambar 4 menunjukan pembentukan  cluster  menghasilkan dua cluster yang ditandai dengan nodes berwarna kuning, dan nodes berwarna merah.
Gambar 4. Clusters Maps
Cluster 1 ditandai dengan warna merah pada nodes. Pada cluster ini, persentase penyelesaian tindak pidana dan risiko penduduk terkena kejahatan mempunyai skor yang tinggi. Dan terdapat beberapa kabupaten/kota yang mempunyai skor tinggi pada variabel jumlah tindak pidana yang terlapor. Cluster 2 ditandai dengan warna kuning pada  nodes. Variabel  persentase penyelesaian tindak pidana pada  cluster  ini memiliki skor yang tinggi,  artinya bahwa kabupaten/kota yang ada di Daerah Istimewa Yogyakarta, Jawa Tengah dan Jawa Timur memiliki tingkat penyelesaian  tindak  pidana  yang  cukup  baik.  Sebagian  besar  kabupaten/kota  di  ini  memiliki  tingkat  risiko penduduk terkena kejahatan yang rendah, artinya bahwa masyarakat kabupaten/kota di cluster 1 banyak yang tidak terkena  tindak  kejahatan  sehingga  laporan  terkait  tindak  kriminal  pun  sedikit.  Kabupaten/kota  pada  cluster  ini memiliki tingkat keamanan yang baik.
Hasil  cluster  menunjukkan  bahwa  kabupaten/kota  memiliki  karakteristik  yang  berbeda  seputar  tindak pidana (Tabel 1).
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 09, 2024 | Revised July 22, 2024 | Accepted July 26, 2024
Agustus 2024
Tabel 1. Profiling Cluster Variabel Kategori Kluster 1 Kluster 2 Selang Waktu Terjadinya Tindak Pidana < 12 jam 53.33% 34.92% 12-24 Jam 46.67% 41.97% 24 - 48 jam 0% 23.81% > 48 jam 0% 0% Persentase Penyelesaian Tindak Pidana < 50% 0% 12.7% 50 - 75% 33.3% 50.79% 75 -100% 66.67% 30.16% > 100% 0% 6.35% Risiko Penduduk Terkena Kejahatan < 50% 6.67% 77.78% 50 - 75% 20% 15.87% 75 -100% 6.67% 4.76% > 100% 66.67% 1.59% Jumlah Tindak Pidana yang Terlapor < 200 0% 33.33% 200 - 500 13.33% 25.40% 500 - 1000 40.00% 34.92% > 1000 46.67% 6.35%
Tabel 1 menunjukan karateristik dari setiap klaster. Klaster 1 dapat dikatakan tinggi dibandingkan klaster 2 karena memiliki nilai dominan yang lebih besar untuk kategori dengan skor tinggi dari masing-masing variabel.

## b. Analisis K-means Clustering
Dalam  melakukan  analisis  clustering  dengan  K-means  terdapat  beberapa  tahapan,  dimulai  dari  analisis asumsi  cluster,  standarisasi,  deteksi  outlier,  penentuan  jumlah  cluster  optimum,  hingga  hasil  pengelompokkan dengan kmeans. Jumlah cluster yang diperoleh dengan metode elbow adalah sebanyak k = 4. Kemudian dilakukan juga pengelompokkan dengan menggunakan k = 2, k = 3, k =, dan k = 5. Untuk memperoleh hasil perbandingan jumlah klaster terhadap hasil yang diperoleh adalah sebagai berikut:
1) Pengelompokan dengan menggunakan 𝑘 = 2 diperoleh sebagai berikut: Cluster 1  :  Purbalingga,  Banjarnegara,  Kebumen,  Purwerejo,  Wonosobo,Wonogiri,  Blora,  rembang, Kudus, Semarang, Temanggung, Kendal, Pekalongan, Pemalang, Tegal, Salatiga Cluster 2 : Kulon Progo, Bantul, Gunung Kidul, Sleman, Yogyakarta, Cilacap, Banyumas, Magelang, Boyolali,  Klaten,  Sukoharjo,  Karanganyar,  Sragen,  Grobogan,  Pati,  Jepara,  Demak,  Batang,  Brebes, Magelang, Surakarta, Semarang, Pekalongan, Tegal
2) Pengelompokan dengan menggunakan 𝑘 = 3 diperoleh sebagai berikut: Cluster 1  :  Kulon Progo, Bantul, Gunung Kidul, Sleman, Yogyakarta, Cilacap, Banyumas, Magelang, Boyolali, Klaten, Sukoharjo, Surakarta, Semarang, Tegal Cluster 2  :  Purbalingga,  Banjarnegara,  Kebumen,  Purworejo,  Karanganyar,  Sragen,  Grobogan,  Blora, Pati, Kudus, Jepara, Demak, Semarang, Kendal, Batang, Pekalongan, Tegal, Brebes, Pekalongan Cluster 3 : Wonosobo, Wonogiri, Rembang, Temanggung, Pemalang, Magelang, Salatiga
Berdasarkan hasil  nilai  koefisien silhouette index yang paling besar dari pengelompokkan jumlah k = 2 sampai dengan k = 5 yaitu paling baik pada pengelompokkan k = 2 dan k = 3 dengan nilai koefisien silhouette index sebesar 0,19. Diperoleh pengelompokkan dengan jumlah klaster sebesar 2 yaitu bahwa nilai rata- rata jumlah tindakan  kriminal  di  Provinsi  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  dan  Jawa  tengah  pada  cluster  1  lebih  banyak dibandingkan dengan cluster 2. Oleh karena itu, pengelompokkan tindakan kriminal di Provinsi Daerah Istimewa Yogyakarta dan Jawa Tengah dibagi menjadi dua yaitu cluster 1 mewakili daerah dengan jumlah tindak kriminal yang tinggi dan cluster 2 mewakili daerah dengan jumlah tindak kriminal yang rendah.
Tabel 2. Nilai Silhouette Index
Jumlah Cluster Silhouette Index 2 0.19 3 0.19 4 0.2 5 0.07
Jurnal Informatika Teknologi dan Sains (JINTEKS) E-ISSN : 2686-3359 Submit July 09, 2024 | Revised July 22, 2024 | Accepted July 26, 2024

## KESIMPULAN
Penelitian ini mengembangkan sistem informasi Geografis menggunakan website yang bernama Sispeka. Tujuannya  adalah  untuk  memberikan  informasi  yang  mudah  diakses  mengenai  tingkat  kerawanan  kejahatan  di wilayah  terkonsentrasi,  khususnya  Daerah  Istimewa  Yogyakarta  (DIY),  Jawa  Tengah,  dan  Jawa  Timur  yang mengalami tingkat kejahatan yang mengkhawat Sistem informasi Sispeka dapat diakses melalui http://sispek.or.id . Layanan  yang  tersedia  dalam  website  terdiri  dari  edukasi  hukum,  lapor  skuy,  peta  persebaran,  dan  grafik persebaran.  Selain  itu  juga  memberikan  layanan  seperti  pendidikan  hukum,  panduan  pelaporan  kejahatan,  dan visualisasi peta dan grafik distribusi kejahatan.
Peta  persebaran  kerentanan  kriminalitas  yang  ada  pada  website  adalah  menggunakan  metode Self- Organizing Maps (SOM) dan K-Means Clustering (KMC). Penelitian ini berhasil mengelompokkan data kejahatan lokal  ke  dalam  cluster-cluster  yang  mencerminkan  tingkat  kerentanan  kejahatan.  Analisis  menemukan  bahwa terdapat perbedaan tingkat kejahatan antar kabupaten/kota, di mana beberapa daerah memiliki tingkat kejahatan yang lebih tinggi dibandingkan daerah lainnya.
Berdasarkan hasil ini pengembangan sistem informasi Sispeka akan memberikan kontribusi yang signifikan terhadap  upaya  meningkatkan  kesadaran  dan  keselamatan  masyarakat  serta  membantu  otoritas  terkait  dalam mengembangkan strategi pencegahan dan pengendalian kejahatan lokal. Pengembangan sistem masih perlu terus dilakukan, diantaranya menambahkan data-data lain yang relevan dan pemanfaatan GPS untuk mengetahui posisi user pada peta rawan kriminalitas.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Kambuno,  N.B.,  Sari,  W.E.,  Arifin,  D.,  2020.  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan  Tempat  Kos  Di  Samarinda Berbasis Web. Buletin Poltanesa 21, 11–17.
[2] Zulius, A., Daulay, N.K., 2019. Sistem Informasi Geografis Lokasi Wisata Kuliner Pada Kota Lubuklinggau Berbasis Android. JUSIM (Jurnal Sist. Inf. Musirwas) 4, 109–115.
[3] Ardiansyah, Y., Harjono, H., 2021. Sistem Informasi Geografis Kriminalitas di Kabupaten Cilacap. Sainteks 17, 125– 132.
[4] Utami, E.S., Alang, M.Y., Bekti, R.D., Sutanta, E., 2022. Grouping of General Hospitals Based on Specialist Doctors in the Special Region of Yogyakarta with the K-Means Clustering and Visualization on the Dashboard Tableau, in: ICSET: International Conference on Sustainable Engineering and Technology. pp. 1–8.
[5] Suwirmayanti,  N.L.G.P.,  2020.  Penerapan  Teknik  Clustering  Untuk  Pengelompokkan  Konsentrasi  Mahasiswa Dengan Metode Self Organizing Map. Jurnal Ilmiah Intech: Information Technology Journal of UMUS 2, 11–20.
[6] Wardy, D.K., Putra, I.K.G.D., Rusjayanthi, N.K.D., 2022. Clustering Artikel pada Portal Berita Online Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Ilmiah Teknologi dan Komputer 3, 985–993.
[7] Vernanda, A.A., Faisol, A., Vendyansyah, N., 2021. Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Pemetaan Daerah Rawan Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Malang Berbasis Website. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) 5, 836–844.
[8] Imani, N., Alfassa, A.I., Yolanda, A.M., 2023. Analisis Cluster Terhadap Indikator Data Sosial Di Provinsi Nusa Tenggara Timur Menggunakan Metode Self Organizing Map (Som). Jurnal Gaussian 11, 458–467.
[9] Fahmi,  R.N.,  Jajuli,  M.,  Sulistiyowati,  N.,  2021.  Analisis  pemetaan  tingkat  kriminalitas  di  kabupaten  Karawang menggunakan Algoritma K-Means. INTECOMS: Journal of Information Technology and Computer Science 4, 67– 79.
[10] Wahyudin, Y., Rahayu, D.N., 2020. Analisis metode pengembangan sistem informasi berbasis website: a literatur review. Jurnal Interkom: Jurnal Publikasi Ilmiah Bidang Teknologi Informasi Dan Komunikasi 15, 119–133.
[11] Sandi,  M.A.  and  Tempola,  F.,  2022.  Sistem  Informasi  Geografis  Pengelompokkan  Daerah  Rawan  Kriminalitas Menggunakan Metode Hierarchical Clustering. Jurnal Jaringan dan Teknologi Informasi, 1(1).
[12] Van Hulle, M.M., 2012. Self-organizing Maps. Handbook of natural computing 1, 585–622.
[13] Zulfahmi, R.N., Daul, M.K., Al Ayyubi, M., Pradnyana, I.W.J. and Bekti, R.D., 2023. Pemetaan Kerentanan Tingkat Kriminalitas  Menggunakan  Metode  Self  Organizing Map.  INSOLOGI:  Jurnal  Sains  dan  Teknologi,  2(5),  pp.872- 881.