## KLASTERISASI TINDAK KRIMINALITAS DI PROVINSI JAWA BARAT DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS
Elina Sarastuti¹*, Deni Mahdiana², Nidya Kusumawardhany 3
123 Sistem Informasi, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Budi Luhur, Jakarta Selatan, Indonesia Email: ¹*elinasarastuti88@gmail.com, ²deni.mahdiana@budiluhur.ac.id,
3 nidya.kusumawardhany@budiluhur.ac.id
(*: Corresponding Auhtor)
(Naskah masuk: 1 Maret 2024, diterima untuk diterbitkan: 30 April 2024)

## Abstrak
Pada tahun 2022, Jawa Barat mengalami peningkatan angka tindak kriminalitas. Merujuk pada data Badan Pusat Statistik (BPS), pada 2021 Jawa Barat menduduki tindak kriminalitas pada posisi kesembilan di Indonesia.  Selanjutnya berdasarkan Kementerian Koordinator Bidang Politik Hukum dan Keamanan (Kemenko Polhukam) pada tahun 2022 Jawa Barat mengalami lonjakan angka kriminalitas hingga sebesar 69 persen,  dan  menduduki  peringkat  kelima  di  Indonesia.  Tujuan  pada  penelitian  ini  untuk  menggunakan  pendekatan data  mining dalam mengelompokkan Kabupaten/Kota di Jawa Barat berdasarkan angka kriminalitas sehingga dapat membantu pihak kepolisian setempat untuk dapat melakukan pemetaan agar pencegahan serta penindakan kriminalitas dapat sesuai lebih efektif serta tegas, sehingga dapat menekan angka kriminalitas di Jawa Barat. Data penelitian yang digunakan adalah data kriminalitas di Jawa Barat pada tahun 2019 sampai 2021 dengan 9 jenis tindak kriminalitas, diantaranya pencurian, penipuan, penganiayaan, pembakaran, pemerkosaan, pengedar/penyalahgunaan narkoba, perjudian, pembunuhan,  dan  perdagangan  manusia.  Metode  analisis  menggunakan  algoritma K-Medoids dengan tools  Rapidminer untuk mengelompokkan  pola  kriminalitas  ke  dalam  kelompok-kelompok  yang  memiliki  kesamaan  karakteristik.  Pengelompokan  dilakukan berdasarkan atribut-atribut tertentu seperti 9 jenis tindak kejahatan dan kabupaten/kota terjadinya tindak kejahatan tersebut. Hasil penelitian ini dapat dinyatakan akurat karena hasil akhir penggunaan tools dan perhitungan manual mendapatkan hasil yang sama, dengan hasil berupa Klasterisasi status kabupaten/kota yang dibagi menjadi 2 cluster yaitu aman dan rawan dengan nilai DBI 0,761. Penelitian ini mendapatkan hasil yaitu, cluster aman terdiri dari 3 Kabupaten/Kota, diantaranya Kabupaten Kuningan, Kabupaten Pangandaran, dan Kota Banjar sedangkan cluster rawan  terdiri  dari  16  Kabupaten/Kota,  diantaranya  Kabupaten  Bandung,  Kabupaten  Bandung Barat,  Kabupaten  Bekasi,  Kabupaten Bogor,  Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten  Cirebon,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Indramayu,  Kabupaten  Karawang, Kabupaten  Majalengka,  Kabupaten  Purwakarta,  Kabupaten  Subang,  Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten  Sumedang,  dan  Kabupaten Tasikmalaya.
Kata kunci : data mining , clustering , k-medoids , kriminalitas

## CLASSTERIZATION OF CRIMINAL ACTS IN WEST JAVA PROVINCE USING THE K-MEDOIDS ALGORITHM

## Abstract
In 2022, West Java will experience an increase in crime rates. Referring to data from the Central Statistics Agency (BPS), in 2021 West Java was ranked ninth in crime in Indonesia. Furthermore, according to the Coordinating Ministry for Political, Legal and Security Affairs (Kemenko Polhukam), in 2022 West Java will experience a spike in crime rates of up to 69 percent, and is ranked fifth in Indonesia. The aim of this research is to cluster regencies/cities in West Java so that it can help the local police to reduce the crime rate that occurs in West Java. The research data used is crime data in West Java from 2019 to 2021 with 9 types of crime, including theft, fraud, assault, arson, rape, drug dealing/abuse, gambling, murder, and human trafficking. The research method used is K-Medoids Clustering. The research results show that there are 2 optimal  clusters with a DBI value of 0.761, consisting of a safe cluster and a vulnerable cluster. This research obtained results, namely, the safe cluster consists of  3  regencies/cities,  including  Kuningan  Regency,  Pangandaran  Regency,  and  Banjar  City,  while  the  vulnerable cluster consists of 16 regencies/cities, including Bandung Regency, West Bandung Regency, Bekasi Regency, Bogor Regency, Ciamis, Cianjur Regency, Cirebon Regency, Garut Regency, Indramayu Regency, Karawang Regency, Majalengka Regency, Purwakarta Regency, Subang Regency, Sukabumi Regency, Sumedang Regency, and Tasikmalaya Regency.

## Keywords: data mining, clustering, k-medoids, crime

## 1. PENDAHULUAN
Kriminalitas termasuk kejahatan yang merugikan bahkan  mengancam  keselamatan  seseorang  yang dilakukan pada individu, kelompok maupun komunitas.  Tindak  kejahatan  tersebut  melanggar hukum, undang–undang, serta norma yang berlaku di masyarakat.  Menurut  [1],  tindak  kriminalitas  adalah
segala sesuatu perbuatan yang melanggar hukum dan melanggar norma-norma sosial, sehingga masyarakat menentangnya.  Pelaku  kejahatan  ini  tidak  berpikir panjang karena ia tidak memikirkan konsekuensi atau dampak yang terjadi setelah ia melakukan perbuatannya,  sehingga  pelaku  juga  tidak  segan  – segan  melukai  korban  bahkan  membunuhnya.
Elina Sarastuti ¹*, Deni Mahdiana ², Nidya Kusumawardhany 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 84-91
Padahal  dampak  yang  dirasakan  tidak  hanya  untuk dirinya sendiri tetapi juga dirasakan oleh keluarga dan orang  –  orang  terdekatnya.  Tindakan  kriminalitas terjadi  dikarenakan  faktor  ekonomi  yang  tidak mampu  memenuhi  standar  hidup,  faktor  lingkungan yang mendorong untuk  melakukan kejahatan, faktor kesenjangan  sosial,  faktor  tekanan  mental,  serta faktor  kebencian  atau  memiliki  dendam  kepada individu  maupun  kelompok.  Tindakan  ini  bisa menyebabkan seseorang mengalami trauma dan juga bisa berpengaruh terhadap keamanan dan ketenangan masyarakat.
Kejahatan  kriminalitas  sedang  menjadi  hal  yang sangat diperhatikan oleh pihak kepolisian. Kepolisian Republik  Indonesia  (Polri)  mencatat,  276.507 kejahatan  terjadi  di  Indonesia  sepanjang  2022. Jumlah tersebut mengalami kenaikan 7,3% dibandingkan pada tahun sebelumnya yang sebanyak 257.743 perkara. Dengan demikian, ada 1 kejahatan setiap  dua  menit  dua  detik.  Jika  dihitung  setiap jamnya, terdapat 31,6 kejahatan yang terjadi di dalam negeri[2].  Pada  tahun  2022,  Jawa  Barat  mengalami peningkatan angka tindak kriminalitas. Merujuk pada data  Badan  Pusat  Statistik  (BPS),  pada  2021  Jawa Barat  menduduki  tindak  kriminalitas  pada  posisi kesembilan di Indonesia[3]. Selanjutnya berdasarkan Kementerian Koordinator Bidang Politik Hukum dan Keamanan  (Kemenko  Polhukam)  pada  tahun  2022 Jawa  Barat  mengalami  lonjakan  angka  kriminalitas hingga sebesar 69 persen, dan menduduki peringkat kelima di Indonesia[4].
Data mining bisa dikatakan sebagai suatu alat dan aplikasi  menggunakan  analisis  statistik  pada  data. Data  mining menggambarkan  sebuah  pengumpulan teknik-teknik dengan tujuan untuk menemukan pola- pola  yang  tidak  diketahui  pada  data  yang  telah dikumpulkan[5].  Teknik data  mining digunakan untuk  mendapatkan  informasi,  seperti  penelitian  ini yang  menggunakan data  mining sebagai  teknik analisis pada data kriminalitas di Jawa Barat.
Metodologi Cross Industry Standard Process for Data  mining (CRISP-DM)  yang  yang  digunakan pada penelitian ini merupakan suatu metodologi Data mining yang  disusun  oleh  konsorsium  perusahaan yang  didirikan  oleh  Komisi  Eropa  pada  tahun  1996 dan  telah  ditetapkan  sebagai  proses  standar  dalam Data  mining [6] . Menurut  [7],  CRISP-DM  memiliki enam  fase, diantaranya: (1) Business Understanding adalah  memahami  situasi  dan  menetapkan  tujuan yang  ingin  dicapai , (2) Data  Understanding yaitu tahapan  pengumpulan  data , (3) Data  Preparation meliputi  segala  kegiatan  membangun  dataset  akhir untuk  perhitungan , (4) Modelling fase implementasi model , (5) Evaluation yaitu  mengevaluasi  kualitas dari  penelitian , dan (6) Deployment merupahan tahapan membuat laporan hasil penelitian.
K-Medoids atau  algoritma Patition  Around Medoids (PAM)  dikembangkan  oleh  Leonard Kaufman  dan  Peter  J.  Rousseeuw  pada  tahun  1987. Algoritma  PAM  termasuk  metode Partitioning
Clustering untuk  mengelompokkan  sekompulan objek  menjadi cluster . Medoid adalah  representasi cluster pada  PAM  dari  sekumpulan  objek  yang mewakili cluster [8].  Dengan  langkah  –  langkah implementasinya  sebagai  berikut:  (1)  inisialisasi pusat cluster sebanyak  k  (jumlah cluster ),  (2) alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat menggunakan  ukuran  jarak Euclidean  Distance seperti pada Persamaan 1,
𝑑(𝑥, 𝑦) =∥ 𝑥 − 𝑦 ∥= √∑(𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ; 𝑖 = 1,2,3, … , 𝑛 (1)
(3)  pilih  secara  acak  objek  pada  masing-masing cluster sebagai  kandidat Medoid baru,  (4)  hitung jarak  setiap  objek  yang  berada  pada  setiap  masing- masing cluster dengan  menempuh Medoid baru, (5) hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S > 0, maka  ganti  objek  dengan  data cluster untuk memperoleh sekelompok k objek yang baru sebagai Medoids ,  (6)  ulangi  tahap  3-5  hingga  tidak  terjadi perubahan Medoids ,  sehingga  didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing[9].
Tools  Rapidminer dikhususkan  untuk  penggunaan Data  mining sehingga  dapat  mempermudah  dan mempercepat  penelitian  ini.  Dengan  menggunakan RapidMiner ,  tidak  dibutuhkan  kemampuan  koding khusus, karena semua fasilitas sudah disediakan[10]. Beberapa  penelitian  terkait  klasterisasi  tindak kriminalitas telah dilakukan menggunakan metode K- Means [11][12], Kernel Density [13], Association Rule FP-Growth [14],  dan Fuzzy  C-Means Dan K- Means [15]. Pada penelitian [11] yang terfokus hanya pada  1  jenis  kriminalitas  saja,  sedangkan  pada penelitian  ini  menggunakan  9  jenis  kriminalitas seperti pencurian, penipuan, penganiayaan, pembakaran, pemerkosaan, pengedar/penyalahgunaan narkoba, perjudian, pembunuhan,  dan  perdagangan  manusia.  Penelitian [12]  selanjutnya  berfokus  di  Kabupaten  Karawang, Jawa  Barat.  Sedangkan  penelitian  ini  berfokus  pada seluruh  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat.  Penelitian [13] berikutnya menggunakan metode Kernel Density yang  mengukur  kerapatan  berdasarkan  peta  dan dataset.  Selain  itu,  penelitian  tersebut  berfokus  di Kota Semarang, Jawa Tengah. Sedangkan penelitian ini menggunakan metode K-Medoids dan berfokus di Provinsi Jawa Barat. Selanjutnya pada penelitian [14] yang  mengidentifikasikan  kriteria  pelapor  tindak kriminalitas  di  Kabupaten  Tebo,  Jambi.  Sedangkan penelitian ini bertujuan untuk Klasterisasi Kabupaten/Kota  di  Provinsi  Jawa  Barat.  Dan penelitian  [15]  yang  membandingkan  nilai  uji  dari kedua  metode  yang  dipakai  dan  berfokus  di  Kota Semarang,  Jawa  Tengah.  Sedangkan  penelitian  ini menggunakan  dengan  metode K-Medoids dan berfokus di Provinsi Jawa Barat. Berdasarkan 5 jurnal dari  penelitian  sebelumnya,  maka  diperlukan penelitian  dengan  metode  lain,  contohnya  dengan
Elina Sarastuti ¹*, Deni Mahdiana ², Nidya Kusumawardhany 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 84-91
Algoritma K-Medoids .  Kelebihan  menggunakan K- Medoids pada penelitian ini adalah tidak sensitif pada outlier dan  waktu  perhitungan  singkat  dengan  hasil yang stabil.
Data  yang  digunakan  adalah  data  sekunder  dari situs resmi Jawa Barat yaitu opendata.jabarprov.go.id dan  penelitian  ini  menggunakan  data  kriminalitas yang  terjadi  di  Jawa  Barat  pada  tahun  2019  sampai 2021  sebanyak  15.937  baris.  Penelitian  ini menggunakan  Algoritma K-Medoids yang  akan diterapkan  untuk  Klasterisasi  jenis  kriminalitas pencurian,  penipuan,  penganiayaan,  pembakaran, pemerkosaan,  pengedar/penyalahgunaan  narkoba, perjudian,  pembunuhan,  dan  perdagangan  manusia, sehingga hasil klasterisasinya lebih optimal.
Tujuan  pada  penelitian  ini  untuk  menggunakan pendekatan data  mining dalam  mengelompokkan Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  berdasarkan  angka kriminalitas  sehingga  dapat  membantu  pihak kepolisian setempat untuk dapat melakukan pemetaan  agar  pencegahan  serta  penindakan kriminalitas  dapat  sesuai  lebih  efektif  serta  tegas, sehingga dapat  menekan angka kriminalitas di  Jawa Barat.  Hasil  penelitian  ini  adalah  pengelompokan Kabupaten/Kota di Jawa Barat yang dibagi menjadi 2 cluster , yaitu cluster aman dan cluster rawan.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahap Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  metodelogi Cross Industry  Standart  Process  Model  for  Data  mining (CRISP-DM)  untuk  membantu  mencari  solusi  dari suatu masalah. Untuk tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar  1. Tahapan Penelitian
Berdasarkan  Gambar  1,  berikut  penjelasannya:
(1) Business  Understanding merupakan  tahap pertama  yang  dilakukan  adalah  memahami  situasi dan  menetapkan  tujuan  yang  ingin  dicapai.  Pada penelitian ini memiliki tujuan untuk mengelompokkan wilayah di Jawa Barat berdasarkan tingkat  kriminalitas  berdasarkan  angka  kriminalitas di  Jawa  Barat  yang  meningkat  dari  tahun  ke  tahun. Kemudian  (2) Data  Understanding dilakukan pengumpulan  data  kriminalitas  di  Jawa  Barat  yang berkualitas  serta  memahami  data.  Data  yang digunakan adalah data kriminalitas yang terjadi pada tahun  2019  sampai  2021  di  Jawa  Barat  sebanyak 15.937 baris dengan membahas 9 jenis kriminalitas. Data  tersebut  diambil  dari  situs  resmi  Jawa  Barat opendata.jabarprov.go.id.  Selanjutnya  (3) Data Preparation melakukan Data  Preprocessing atau mempersiapkan  data  untuk  dimodelkan  dengan bantuan tools Rapidminer , yang terdiri dari pemilihan data  ( data  selection )  menggunakan  operator Select
Attributes ,  pembersihan  data  ( data  cleaning ) menggunakan  operator Replace  Missing  Value , transformasi  terhadap  data  ( data  transformation ) menggunakan  operator Map dan Rename ,  agregasi data  ( data  aggregation )  menggunakan  operator Aggregate dan normalisasi data (data normalization) menggunakan  operator Normalize. Setelah  itu tahapan (4) Modeling dengan penentuan metode yang dipakai dan implementasinya dengan tools Rapidminer . Diawali dengan mengkomparasi  model dan jumlah cluster berdasarkan nilai DBI menggunakan operator Cluster Distance
Performance dengan main  criterion  Davies Bouldin untuk  mendapatkan cluster yang  optimal  lalu mengimplementasikan model menggunakan operator Clustering  (K-Medoids) serta  menghitung  manual menggunakan persamaan Euclidean Distance. Kemudian tahapan (5) Evaluation dengan melakukan evaluasi  kualitas  dan  apakah  metode K-Medoids Clustering dapat  memenuhi  tujuan  yang  telah ditetapkan  dengan  membandingkan  nilai  DBI ( Davies  Bouldin  Index )  di  beberapa  jumlah cluster . Dan (6) Deployment adalah pembuatan laporan hasil penelitian yang telah dilakukan.

## 2.2 Tahap Penelitian
Selanjutnya dilakukan pengumpulan teori pendukung  yang  diambil  dari  buku,  penelitian sebelumnya hingga media online yang berhubungan dengan topik penelitian.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Business Understanding
Jawa Barat mengalami lonjakan angka kriminalitas  pada  tahun  2022.  Oleh  karena  itu, dibutuhkan kerjasama seluruh pihak untuk menekan angka  kriminalitas  di  Jawa  Barat.  Sebelum  itu, dibutuhkan  informasi  yang  valid  mengenai  daerah- daerah  di  Jawa  Barat  yang  memiliki  jumlah kriminalitas tinggi.

## 3.2 Data Understanding
Pada  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  data kriminalitas  yang  terjadi  pada  tahun  2019  sampai 2021  di  Jawa  Barat  sebanyak  15.937  baris  dan memiliki  23  atribut  dengan  membahas  9  jenis kriminalitas.  Data  tersebut  diambil  dari  situs  resmi Jawa Barat opendata.jabarprov.go.id.
Data  asli  yang  didapatkan  terdapat  23  atribut diantaranya  adalah  kode_provinsi,  nama_provinsi, bps_kode_kabupaten_kota,bps_nama_kabupaten_ko ta,bps_kode_kecamatan, bps_nama_kecamatan, bps_ kode_desa_kelurahan,bps_nama_desa_kelurahan,ke mendagri_kode_kecamatan,kemendagri_nama_keca matan,kemendagri_kode_desa_kelurahan,kemendag ri_nama_desa_kelurahan,terdapat_pencurian,terdapa t_penipuan,terdapat_penganiayaan,terdapat_pembak aran,terdapat_perkosaan,terdapat_pengedar_penyala hgunaan_narkoba,terdapat_perjudian,terdapat_pemb unuhan,  terdapat_perdagangan_manusia,  tahun,  dan
Elina Sarastuti ¹*, Deni Mahdiana ², Nidya Kusumawardhany 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 84-91
id. Untuk tampilan data asli dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Tampilan Data Asli kode_ provinsi nama_provinsi bps_kode_ kabupaten_kota bps_nama_kabupaten_kota bps_kode_ kecamatan -- id 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 1 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 2 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 3 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 4 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 5 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 6 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 7 32 JAWA BARAT 3201 KABUPATEN BOGOR 3201190 -- 8 -- -- -- -- -- -- -- 32 JAWA BARAT 3279 KOTA BANJAR 3279040 --  15936

## 3.3 Data Preparation
Data  Preprocessing yang  dilakukan  pada penelitian ini adalah sebagai berikut:
1. Menyeleksi  atribut  yang  berkesinambungan dengan topik atau masalah. Data asli memiliki 23 atribut  lalu  di  seleksi  menjadi  10  atribut  untuk diteliti.
2. Pembersihan data dengan menghilangkan missing value dan jika ditemukan missing value maka satu row atau baris akan dihapus.
3. Transformasi  data  dilakukan  dengan  pemberian bobot  pada  atribut  yang  menyatakan  ada  atau tidaknya  kejadian  pada  jenis  kriminalitas.  jika
menyatakan  “ADA”  berbobot  1  dan  “TIDAK ADA” berbobot 0.
4. Inisialisasi nama atribut menggunakan abjad.
5. Inisialisasi pada value atribut nama_kabupaten_kota  atau  id  menggunakan angka.
6. Mengagregasi  atribut  jenis  –  jenis  kriminalitas berdasarkan nama Kabupaten/Kota.
7. Normalisasi  data  menggunakan Min  Max Normalization dengan jarak diantara 0 sampai 1. Tampilan  data  setelah  tahapan Preprocessing dapat dilihat pada Tabel 2.
Tabel 2. Data setelah Tahapan Data Preprocessing id a b c d e f g h i 1 0,423 0,513 0,597 1 0,327 0,594 0,6 0,233 0,535 2 0,462 0,231 0,357 0,607 0,226 0,427 0,56 0,176 0,628 3 0,885 1 0,425 0,738 0,56 0,669 0,92 0,382 0,791 4 1 0,692 1 0,762 1 1 0,64 0,385 0,977 5 0,462 0,385 0,471 0,303 0,101 0,27 0,2 0,073 0,372 6 0,885 0,538 0,706 0,672 0,327 0,645 0,92 0,29 0,767 7 0,231 0,231 0,752 0,902 0,393 0,58 0,16 0,477 0,465 8 0,846 0,436 0,857 0,598 0,14 0,447 0,6 0,103 0,605 9 0,885 0,615 0,716 0,852 0,521 0,823 1 1 1 10 0,808 0,615 0,747 0,77 0,778 0,686 0,88 0,718 0,86 11 0,269 0,026 0,247 0,057 0,148 0,164 0,04 0,024 0,14 12 0,385 0 0,566 0,295 0,195 0,321 0,08 0,168 0,256 13 0,115 0,026 0,117 0,148 0,023 0,126 0 0,024 0,07 14 0,346 0,128 0,304 0,246 0,276 0,242 0,32 0,06 0,302 15 0,577 0,256 0,497 0,344 0,288 0,392 0,6 0,29 0,535 16 0,731 0,308 0,812 0,705 0,533 0,683 0,72 0,195 0,86 17 0,846 0,538 0,442 0,443 0,241 0,379 0,64 0,127 0,628 18 0,385 0,308 0,602 0,59 0,249 0,454 0,44 0,1 0,465 19 0 0,051 0 0 0
0 0 0 0 3.4 Modeling Mengkomparasi model dilakukan untuk menemukan  metode  dengan  jumlah cluster terbaik.
Komparasi model dilakukan dengan membandingkan nilai DBI ( Davies Bouldin Index ) berdasarkan jumlah cluster pada setiap algoritma atau model. Pengukuran DBI  menggunakan  cara  pemaksimalan  jarak  inter cluster juga  meminimalkan  jarak  intra cluster dinyatakan bahwa semakin kecil nilai DBI maka hasil menunjukan  skema  klaster  yang  paling  baik[16]. Algoritma  yang  dibandingkan  antara lain,  algoritma K-Means ,  dan  algoritma K-Medoids .  Tahapan  ini dilakukan  menggunakan tools  Rapidminer. Berikut merupakan  hasil  komparasi  model  dari  ketiga
algoritma  tersebut:  Untuk  perbandingan  nilai  DBI dapat dilihat pada Tabel 3.

## Tabel 3. Perbandingan Nilai DBI
Jumlah Cluster Algoritma K-Means K-Medoids 2 cluster 0,897 0,761 3 cluster 0,972 1,616 4 cluster 1,059 0,986
Berdasarkan  Tabel  3  maka  diketahui  jumlah cluster terbaik pada algoritma K-Medoids berjumlah 2 cluster .  Hal  tersebut  karena  jumlah cluster yang terbaik adalah nilai yang paling mendekati nilai 0 atau nilai yang paling kecil. Nilai DBI terbaik berjumlah 2
Elina Sarastuti ¹*, Deni Mahdiana ², Nidya Kusumawardhany 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 84-91
cluster dengan  nilai  DBI  sebesar  0,761.  Inisialisasi pusat cluster sebanyak k (jumlah cluster).
Menentukan Centroid awal pada  tiap cluster secara  acak  pada  dataset.  Penulis  mengambil  id  19
sebagai Cluster 0 dan id 15 sebagai Cluster 1 seperti pada Tabel 4.
Tabel 4. Centroid Awal id a b c d e f g h i Cluster 0 19 0 0,051 0 0 0 0 0 0 0 Cluster 1 15 0,577 0,256 0,497 0,344 0,288 0,392 0,6 0,29 0,535
1. Alokasikan setiap data (objek) ke cluster terdekat menggunakan  ukuran  jarak Euclidean  Distance.
Menghitung jarak terdekat menggunakan
Euclidean  Distance seperti  pada  Persamaan  1.
Hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Hasil Perhitungan Iterasi 1 Id Cluster 0 Cluster 1 Jarak Terdekat Cluster 1 1,705 0,758 0,758 Cluster 1 2 1,309 0,361 0,361 Cluster 1 3 2,188 1,065 1,065 Cluster 1 4 2,550 1,371 1,371 Cluster 1 5 0,951 0,562 0,562 Cluster 1 6 2,003 0,740 0,740 Cluster 1 7 1,557 0,881 0,881 Cluster 1 8 1,706 0,603 0,603 Cluster 1 9 2,508 1,284 1,284 Cluster 1 10 2,287 1,059 1,059 Cluster 1 11 0,456 0,951 0,456 Cluster 0 12 0,894 0,698 0,698 Cluster 1 13 0,267 1,112 0,267 Cluster 0 14 0,782 0,570 0,570 Cluster 1 15 1,307 0 0 Cluster 1 16 1,950 0,728 0,728 Cluster 1 17 1,538 0,451 0,451 Cluster 1 18 1,270 0,428 0,428 Cluster 1 19 0 1,307 0 Cluster 0 Total Cost 12,281
2. Pilih  secara  acak  objek  pada  masing-masing cluster sebagai kandidat Medoid baru.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  Iterasi-2, maka  menentukan Medoids baru  secara  acak.
Penulis mengambil id 13 sebagai Cluster 0 dan id 5 sebagai Cluster 1 seperti pada Tabel 6.
Tabel 6. Medoids Baru id a b c d e f g h i Cluster 0 13 0,462 0,385 0,471 0,303 0,101 0,270 0,2 0,073  0,372 Cluster 1 5 0,115 0,026 0,117 0,148 0,023 0,126 0 0,024 0,07
3. Hitung jarak setiap objek yang berada pada setiap masing-masing cluster dengan menempuh Medoids baru. Tahapan  selanjutnya  adalah  mengitung  jarak terdekat menggunakan Euclidean Distance. Hasil perhitungannya dapat dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil Perhitungan Iterasi 2 Id Cluster 0 Cluster 2 Jarak Terdekat Cluster 1 1,490 0,942 0,942 Cluster 1 2 1,100 0,612 0,612 Cluster 1 3 2,015 1,381 1,381 Cluster 1 4 2,338 1,695 1,695 Cluster 1 5 0,748 0 0 Cluster 1 6 1,800 1,143 1,143 Cluster 1 7 1,325 0,932 0,932 Cluster 1 8 1,491 0,796 0,796 Cluster 1 9 2,312 1,723 1,723 Cluster 1 10 2,092 1,489 1,489 Cluster 1 11 0,269 0,610 0,269 Cluster 0 12 0,652 0,459 0,459 Cluster 1 13 0 0,748 0 Cluster 0 14 0,586 0,402 0,402 Cluster 1 15 1,112 0,562 0,562 Cluster 1 16 1,730 1,112 1,112 Cluster 1 17 1,354 0,697 0,697 Cluster 1 18 0,071 0,399 0,071 Cluster 0 19 0,428 0,100 0,100 Cluster 1 Total Cost 14,698
Elina Sarastuti ¹*, Deni Mahdiana ², Nidya Kusumawardhany 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 84-91
4. Hitung  total  simpangan  (S)  dengan  menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S > 0, maka ganti objek dengan data cluster untuk memperoleh  sekelompok  k  objek  yang  baru sebagai Medoids . Setelah  itu  menghitung  total  simpangan  (S) dengan menghitung perbandingan total cost baru – total cost lama sampai S > 0 seperti Persamaan 2.
𝑆 = 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑏𝑎𝑟𝑢 − 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑐𝑜𝑠𝑡 𝑙𝑎𝑚𝑎 (2)
𝑆 = 14,698 − 12,281 𝑆 = 2,417
Karena  nilai  S  >  0  maka  proses  clustering dihentikan. Cluster 0 memiliki anggota 3 anggota dan Cluster 1 memiliki 16 anggota.
Selanjutnya  dilakukan  implementasi  metode menggunakan tools  Rapidminer .  Menggunakan operator Clustering  K-Medoids untuk  klasterisasi seperti pada Gambar  2 dan untuk  hasil cluster yang diperoleh dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar  2. Klasterisasi dengan Rapidminer Gambar  3. Hasil Cluster Algoritma K-Medoids
Maka  dapat  diketahui  total  kabupaten/kota  yang termasuk cluster 0  sebanyak  3 items ,  sedangkan cluster 1 sebanyak 16 items . Untuk mengetahui items dari  masing-masing cluster dapat  dilihat  pada Gambar 4.
Dapat  dilihat  kabupaten/kota  yang  termasuk  ke cluster_0  adalah  Kabupaten  Kuningan,  Kabupaten Pangandaran, dan Kota Banjar. Sedangkan cluster_1 terdiri dari Kabupaten Bandung, Kabupaten Bandung Barat,  Kabupaten  Bekasi,  Kabupaten  Bogor, Kabupaten  Ciamis,  Kabupaten  Cianjur,  Kabupaten Cirebon,  Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Indramayu, Kabupaten  Karawang,  Kabupaten  Majalengka, Kabupaten Purwakarta, Kabupaten Subang, Kabupaten  Sukabumi,  Kabupaten  Sumedang,  dan Kabupaten Tasikmalaya.
Gambar  4. Hasil Anggota tiap Cluster
Berikut  merupakan  nilai  minimal,  maksimal  dan rata-rata  dari  masing-masing cluster seperti  pada Gambar 4.
Tabel 8. Hasil Nilai Minimal, Maksimal, dan Rata-rata anggota cluster Nilai Berdasarkan Jumlah Kriminalitas cluster_0 Minimal 45 Maksimal 374 Rata-rata 213,3333333 cluster_1 Minimal 535 Maksimal 1805 Rata-rata 1092,3125
Berdasarkan Tabel 8, maka cluster_0 merupakan Cluster  Aman  dan  cluster_1  merupakan  Cluster Rawan.  Untuk  grafik  masing-masing cluster dapat dilihat pada Gambar 5 dan Gambar 6.
Gambar  5. Grafik Cluster Aman
Berdasarkan grafik pada Gambar 5, pada Cluster Aman  dapat  diketahui  bahwa  tindak  kriminalitas paling  banyak  terjadi  di  Kabupaten  Kuningan  dan jenis  kriminalitas  yang  paling  sering  terjadi  adalah penganiayaan.
Elina Sarastuti ¹*, Deni Mahdiana ², Nidya Kusumawardhany 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 84-91

## Gambar  6. Grafik Cluster Rawan
Berdasarkan grafik pada Gambar 6, pada Cluster Rawan  dapat  diketahui  bahwa  tindak  kriminalitas paling banyak terjadi di  Kabupaten Bogor dan jenis kriminalitas  yang  paling  sering  terjadi  adalah penganiayaan.

## 3.5 Evaluation
Tahapan evaluation atau pengujian pada klasterisasi  dilakukan  dengan  membandingkan  nilai DBI  ( Davies  Bouldin  Index )  algoritma K-Medoids pada  jumlah  2 cluster hingga  5 cluster yang  dapat dilihat pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Evaluasi dengan Nilai DBI
Jumlah Cluster Nilai DBI 2 cluster 0,761 3 cluster 1,616 4 cluster 0,986 5 cluster 1,088
Nilai DBI paling kecil berada di jumlah 2 cluster sebesar  0,761  dan  jumlah cluster tersebut  dipakai untuk  penelitian ini. Jadi, dapat disimpulkan jumlah cluster yang dipakai  pada penelitian ini yang paling optimal.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan penelitian menggunakan K-Medoids Clustering dengan tools Rapidminer pada data tindak kriminalitas di  Jawa Barat, maka dapat  disimpulkan penerapan algoritma K-Medoids dapat menentukan 2 buah cluster yang  paling  optimal  dengan  nilai  DBI sebesar  0,761.  Penggunaan tools  Rapidminer pada penelitian  memiliki  hasil  yang  sama  dengan perhitungan  manual.  Maka  dari  itu,  hasil  dari penggunaan tools  Rapidminer dapat  dinyatakan akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K.  Kartono, Patologi  Sosial ,  2(1).  Jakarta: Rajagrafindo persada, 1999.
[2] S. Sadya, “Polri: Kejahatan di Indonesia Naik Jadi 276.507 Kasus pada 2022 Artikel ini telah tayang di Dataindonesia.id dengan judul ‘Polri: Kejahatan di Indonesia Naik Jadi 276.507 Kasus pada 2022’., Author: Sarnita Sadya. Editor: Dimas Bayu. Klik selengkapnya  di  s,” dataindonesia.id ,  2023. https://dataindonesia.id/varia/detail/polri-
kejahatan-di-indonesia-naik-jadi-276507-kasus- pada-2022 (accessed Nov. 12, 2023). [3] D.  Setyowati,  R.  Dewi,  N.  Sari,  and  R.  Fadhila Indra Putra, Statistik Kriminal 2022 . 2022. [4] Deputi  V  Bidkor  Kamnas,  “Polda  Jabar  Jadi Target Sasaran Pengendalian Tingkat Kriminalitas Tinggi, Asdep Penanganan Kejahatan Konvensional  Kemenko  Polhukam :  Butuh Kerjasama  Seluruh  Pihak  Ambil  Langkah
Strategis,” KEMENKO  POLHUKAM  RI ,  2023. https://polkam.go.id/polda-jabar-jadi-target- sasaran-pengendalian-tingkat-kriminalitas-tinggi- asdep-penanganan-kejahatan-konvensional- kemenko-polhukam-butuh-kerjasama-seluruh- pihak-ambil-langkah-strategis/ (accessed Dec. 12, 2023).
[5] F. Marisa, S. S. S. Ahmad, Z. I. M. Yusoh, T. M. Akhriza,  W.  Purnomowati,  and  R.  K.  Pandey, “Performance  Comparison  of  Collaborative- Filtering  Approach  with  Implicit  and  Explicit Data,” Int. J. Adv. Comput. Sci. Appl. , vol. 10, no. 10, 2019, doi: 10.14569/IJACSA.2019.0101016.
[6] R.  Wirth  and  J.  Hipp,  “CRISP-DM:  towards  a standard  process  model  for data  mining .
Proceedings of the Fourth International Conference  on  the  Practical  Application  of Knowledge  Discovery  and Data  mining ,  29-39,” Proc.  Fourth  Int.  Conf.  Pract.  Appl.  Knowl. Discov.  Data  Min. ,  no.  24959,  pp.  29–39,  2000, [Online]. Available:
https://www.researchgate.net/publication/239585
378_CRISP-
DM_Towards_a_standard_process_model_for_da ta_mining.
[7] C. D. Larose, Daniel T.; Larose, “An Introduction to Data  mining ,”  in Discovering  Knowledge  in Data , WILEY Online Library, 2014, pp. 1–15.
[8] E.  Febrianti,  R.  W.  Sembiring,  and  D.  Suhada, “Mengkluster  Jumlah  Kabupaten/Kota  Yang Melaksanakan  Kawasan  Tanpa  Rokok  (Ktr)  Di 50%  Sekolah  Menurut  Provinsi  Dengan K- Medoids ,” KOMIK  (Konferensi  Nas.  Teknol.  Inf. dan  Komputer) ,  vol.  3,  no.  1,  2019,  doi: 10.30865/komik.v3i1.1672.
[9] N.  Pulungan,  S.  Suhada,  and  D.  Suhendro,
“Penerapan Algoritma K-Medoids Untuk Mengelompokkan  Penduduk  15  Tahun  Keatas Menurut  Lapangan  Pekerjaan  Utama,” KOMIK (Konferensi Nas. Teknol. Inf. dan Komputer) , vol. 3, Nov. 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1609.
[10] S. Hendrian, “Algoritma Klasifikasi Data mining Untuk  Memprediksi  Siswa  Dalam  Memperoleh
Bantuan Dana Pendidikan,” Fakt. Exacta , vol. 11, no. 3, pp. 266–274, 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
[11] U.  T.  Suryadi  and  Y.  Supriatna,  “Sistem Clustering  Tindak  Kejahatan  Pencurian  Di Wilayah Jawa Barat Menggunakan Algoritma K- Means,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol. 22, no. April, p. 111, 2019.
[12] R.  N.  Fahmi,  M.  Jajuli,  and  N.  Sulistiyowati, “Analisis  Pemetaan  Tingkat  Kriminalitas  di Kabupaten Karawang menggunakan Algoritma K- Means,” INTECOMS J. Inf. Technol. Comput. Sci. , vol.  4,  no.  1,  pp.  67–79,  2021,  doi: 10.31539/intecoms.v4i1.2413.
[13] C.  A.  Nanda,  A.  L.  Nugraha,  and  H.  S.  Firdaus,
Elina Sarastuti ¹*, Deni Mahdiana ², Nidya Kusumawardhany 3
Bit (Fakultas Teknologi Informasi Universitas Budi Luhur) Vol. 21, No. 1, April 2024, hlm. 84-91
“Analisis  Tingkat  Daerah  Rawan  Kriminalitas Menggunakan Metode Kernel Density Di Wilayah Hukum  Polrestabes  Kota  Semarang,” J.  Geod. Undip , vol. 8, no. 4, pp. 50–58, 2019.
[14] D.  Winarti,  M.  Kom,  E.  Revita,  and  M.  Kom, “Penerapan Data  mining untuk  Analisa  Tingkat
Kriminalitas Dengan Algoritma Association Rule Metode FP-Growth,” J. SIMTIKA , vol. 4, no. 3, pp. 8–22, 2021.
[15] H. S. Firdaus, A. L. Nugraha, B. Sasmito, and M. Awaluddin,  “Perbandingan  Metode  Fuzzy  C- Means  Dan  K-Means  Untuk  Pemetaan  Daerah Rawan  Kriminalitas  Di  Kota  Semarang,”
Elipsoida  J. Geod. dan Geomatika , vol. 4, no. 01, pp. 58–64, 2021, doi: 10.14710/elipsoida.2021.9219.
[16] Y. A. Wijaya, D. A. Kurniady, E. Setyanto, W. S. Tarihoran,  D.  Rusmana,  and  R.  Rahim,  “Davies
Bouldin Index Algorithm for Optimizing Clustering Case Studies Mapping School Facilities,” TEM J. , vol. 10, no. 3, pp. 1099–1103, 2021, doi: 10.18421/TEM103-13.