## Penerapan Algoritma
K-Means dan K - Medoids Clustering untuk Mengelompokkan Tindak Kriminalitas Berdasarkan Provinsi
Hotma Dame Tampubolon 1  ) , Suhada 2) , M Safii 3) , Solikhun 4) , Dedi Suhendro 5)
1) Program Studi Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
1) hotmatampubolon26@gmail.com
2)3)4)5) AMIK Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia
2) suhada.atb@gmail.com
3) m.safii@amiktunasbangsa.ac.id
4) solikhun@amiktunasbangsa.ac.id
5) dedi.su@amiktunasbangsa.ac.id
Abstract— Crime is a problem that often occurs in everyday life and everywhere, including in various provinces in Indonesia. With so many criminal acts in Indonesia, it is necessary to group crime-prone  areas  in  Indonesia  by  province  as  an  effort  to determine  whether  an  area  requires  extra  supervision or not.  In this study, criminal acts will be grouped using the K-Means and K-Medoids clustering algorithms. The data is processed into two clusters, namely the high crime rate cluster (C1) and the low crime rate  cluster  (C2).  The  results  of  the  K-Means  algorithm  are obtained with C1 having 6 members and C2 having 28 members. While the results of the K-Medoids algorithm are obtained with C1 having 7 members and C2 having 27 members. The difference in the number of clusters on the performance of each algorithm has a different calculation pattern so that the superior performance of the algorithm depends on the data to be processed.
Keywords— Crime, K-Means, K-Medoids, Clustering
Intisari— Kriminalitas  merupakan  masalah  yang  sering terjadi di kehidupan sehari-hari dan dimana saja termasuk di berbagai  provinsi  yang  ada  di  Indonesia.  Dengan  banyaknya tindak kriminalitas di Indonesia, diperlukan adanya pengelompokan daerah rawan tindak kriminalitas di Indonesia berdasarkan  provinsi  sebagai  salah  satu  usaha  untuk menentukan suatu daerah memerlukan pengawasan ekstra atau tidak. Pada  penelitian  ini  akan  dilakukan  pengelompokkan tindak  kriminalitas  dengan  menggunakan  algoritma  K-Means dan K-Medoids clustering. Data diolah menjadi dua cluster yaitu cluster  tingkat  tindak  kriminalitas  tinggi  (C1)  dan  cluster tingkat  tindak  kriminalitas  rendah  (C2).  Hasil  algoritma  K- Means  diperoleh  dengan  C1  memiliki  6  anggota  dan  C2 memiliki  28  anggota.  Sedangkan  hasil  algoritma  K-Medoids diperoleh  dengan  C1  memiliki  7  anggota  dan  C2  memiliki  27 anggota. Perbedaan jumlah klaster pada kinerja tiap algoritma memiliki pola perhitungan yang berbeda  sehingga keunggulan kinerja algoritma tergantung pada data yang akan diproses.
Kata kunci — Kriminalitas, K-Means, K-Medoids, Clustering

## I. P ENDAHULUAN
Kriminalitas merupakan kejahatan, tindak kriminal, atau juga sebagai suatu tindakan yang bersifat negatif. Seringkali, tindakan  ini  akan  merugikan  banyak  pihak  dan  pelaku tindakannya  disebut  sebagai  seorang  kriminal.  Kriminalitas sering  terjadi  di  berbagai  Negara,  termasuk  di  Indonesia. Sebagian besar jenis kriminal yang sering terjadi di Indonesia adalah  kejahatan  terhadap  nyawa  (pembunuhan),  kejahatan terhadap fisik (penganiayaan), kejahatan terhadap kesusilaan (pemerkosaan/pencabulan),  pencurian,  narkoba,  penipuan bahkan korupsi [1].
Dengan  banyaknya  tindak  kriminalitas  di  Indonesia, diperlukan  adanya  pengelompokan  daerah  rawan  tindak kriminalitas di Indonesia berdasarkan provinsi sebagai salah satu  usaha  untuk  membantu  pihak  kepolisian  dalam mengambil  keputusan  apakah  suatu  daerah  memerlukan pengawasan  ekstra  atau  tidak.  Oleh  karena  itu,  maka dibuatlah  pengelolahan  data  yang  dapat  menyelesaikan permasalahan  tersebut  yaitu  pengelompokan  daerah  rawan tindak  kriminalitas  di  Indonesia  menggunakan  teknik  data mining  berupa  analisis  klaster  ( clustering ).  Di  antara banyaknya  analisis  klaster  yang  ada  terdapat  dua  jenis analisis  klaster  yang  memiliki  algoritma  yang  saling berkaitan, yaitu K-Means dan K-Medoids clustering [2] .
Dalam  penelitian  yang  dilakukan  Rhamadani  dan  tim menggunakan  metode K-Means dan K-Medoids untuk mengelompokkan  nilai  ujian  nasional  tingkat  SMK menunjukkan  bahwa  pengelompokan  data  menggunakan algoritma K-Means dan K-Medoids memiliki  pola perhitungan data yang berbeda, hasil pengelompokkan pada algoritma K-Means menghasilkan  klaster  baik  sebanyak  14 anggota,  klaster  sedang  46  anggota  dan  klaster  cukup  49 anggota.  Lalu,  pada  algoritma K-Medoids diperoleh  hasil klaster baik 27 anggota, klaster sedang 48 anggota dan klaster cukup 43 anggota [3].
Tampubolon, Suhada, Safii, Solikhun, & Suhendro JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 6-12
Penelitian  yang  dilakukan  oleh  Anggoro  dan  tim menggunakan  metode K-Means  clustering , K-Medoids clustering dan metode
Kernel
Destiny
untuk mengelompokkan  daerah  rawan  pencurian  kendaraan bermotor (curanmor) di kota semarang. Hasil pengujian yang didapat  yaitu K-Means dan K-Medoids mempunyai  hasil yang  berbeda-beda.  Sedangkan  metode  Kernel  Density memiliki  nilai  verifikasi  daerah  rawan  (tingkat  kerawanan tinggi  dan  sedang)  yang  paling  besar  dibanding  dengan metode K-Means dan K-Medoids , yaitu 82,35% [4].
Pada  penelitian  ini  data  kriminalitas  yang  digunakan diambil dari Badan Pusat Statistik melalui situs https://www.bps.go.id/. Data yang didapatkan akan dilakukan  penelitian  dalam  mengelompokkan  tindak kriminalitas berdasarkan provinsi menggunakan algoritma K- Means dan K-Medoids .  Pengelompokan  dibagi  menjadi  2 cluster yaitu cluster tindak  kriminalitas  tinggi  dan cluster tindak kriminalitas rendah. Pengelompokan dilakukan untuk menjadi  sebuah  solusi  agar  memudahkan  pihak  kepolisian dalam mengambil keputusan apakah suatu daerah memerlukan pengawasan ekstra atau tidak.

## II. M ETODOLOGI P ENELITIAN

## A. Data Mining
Data mining adalah proses penggalian informasi dari data set yang besar melalui penggunaan algoritma dan teknik yang diambil dari bidang  statistik, machine  learning dan database sistem manajemen [5].
Data  mining  merupakan  inti  dari  proses Knowledge Discovery in Database (KDD). KDD dapat dikatakan sebagai penyelesaian  masalah  dengan  menganalisa  data  yang  ada pada  database  dengan  data  tersimpan  secara  elektronik  dan pencariannya dilakukan otomatis seperti pada komputer [6].
B. Algoritma K-Means
K-Means merupakan salah satu algoritma Clustering yang masuk  dalam  kelompok  Unsupersived  Learning  yang digunakan untuk membagi data menjadi beberapa kelompok dengan system partisi. Pada setiap cluster terdapat titik pusat (centroid)  yang  mempresentasikan cluster tersebut  [7]. Prinsip utama dari algoritma K-Means ini adalah menyusun k  buah  partisi/pusat  (centroid)/  rata-rata  (mean)  dari sekumpulan data.
Langkah-langkah algoritma K-Means [8] :
1. Tentukan jumlah Cluster (k) pada data set.
2. Tentukan titik pusat (Centroid) secara random.
3. Untuk  menghitung  jarak  terdekat  dengan  centroid, dapat  menggunakan  rumus Euclidean  Distance di bawah ini :
𝑑 =   √(𝑥 𝑖 − 𝑠 𝑖 ) + (𝑦 𝑖 − 𝑡 𝑖 ) (1)
Keterangan : d = Euclidean Distance i = banyak objek x, y = Titik koordinat objek
s,t = Titik koordinat centroid
4. Hitung  pusat cluster yang  baru  dengan  anggota cluster yang sekarang. Pusat cluster adalah rata-rata
dalam sebuah cluster . Dapat dihitung mrnggunakan rumus:
𝑉 𝑖𝑗 = 1 𝑁 ∑ 𝑋 𝑘𝑗 𝑁𝑖 𝑘=0 (2) Keterangan: V ij =  Centeroid  rata-rata cluster ke-i  untuk variable ke-j
N i = Jumlah anggota cluster ke-i i,k = Indeks dari cluster j = Indeks dari variable X kj = Nilai data ke-k variable ke-j untuk cluster tersebut.
5. Lakukan  kembali  langkah  ke-3  dan  langkah  ke-4 dan iterasi mencapai centroid bernilai optimal.

## C. Algoritma K-Medoids
K-Medoids adalah  salah  satu  metode  partisi,  karena menggunakan objek yang paling terpusat (medoids) di cluster menjadi pusat cluster dari nilai rata-rata objek dalam sebuah cluster [9]. Algoritma K-Medoids adalah  algoritma clustering yang mirip dengan K-Means . Perbedaan dari kedua algoritma ini yaitu  algoritma K-Medoids menggunakan  objek  sebagai perwakilan  (medoid)  sebagai  pusat cluster ,  sedangkan K- Means menggunakan  nilai  rata-rata  (mean)  sebagai  pusat cluster . Langkah-langkah algoritma K-Medoids [10] :
1. Inisialisasi  pusat cluster sebanyak  k  (jumlah cluster ).
2. Alokasikan  setiap  data  (objek)  ke cluster terdekat menggunakan  persamaan  ukuran  jarak  Euclidian Distance dengan persamaan (1).
3. Pilih secara acak objek pada masing-masing cluster sebagai kandidat medoids baru.
4. Hitung jarak setiap objek yang berada pada masing- masing cluster dengan kandidat medoids baru.
5. Hitung total simpangan (S) dengan menghitung nilai total distance baru – total distance lama. Jika S< 0, maka  tukar  objek  dengan  data cluster untuk membentuk  sekumpulan  k  objek  baru  sebagai medoid.
6. Ulangi  langkah  3  sampai  5  hingga  tidak  terjadi perubahan  medoids,  sehingga  didapatkan cluster beserta anggota cluster masing-masing.

## D. Pengujian RapidMiner
Rapidminer adalah  perangkat  lunak  yang  dapat  diakses siapa  saja  dan  bersifat  terbuka  ( open  source ).  Rapidminer memiliki  kurang  lebih  500  operator  data  mining,  termasuk operator  untuk  i nput , output ,  data preprocessing dan visualisasi  [11].  Pada  penelitian  ini,  Pengujian  data menggunakan  tools  Rapidminer  5.3  bertujuan  untuk mencocokkan  kesesuaian  hasil  dari  perhitungan  manual algoritma K-Means dan algoritma K-Medoids .

## E. Tahapan Pengumpulan Data
Sumber  data  penelitian  yang  digunakan  pada  penelitian ini  diambil  dari  website  resmi  Badan  Pusat  Statistik  atau https://www.bps.go.id/ yaitu  tentang  data  kriminalitas menurut provinsi dari tahun 2017-2019 yang terdiri dari 34
Tampubolon, Suhada, Safii, Solikhun, & Suhendro JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 6-12
provinsi.  Variabel  yang  digunakan  ada  6  yaitu  tindak kejahatan terhadap nyawa (pembunuhan), kejahatan terhadap fisik (penganiayaan), kejahatan terhadap kesusilaan (pemerkosaan/pencabulan), kejahatan terhadap hak milik/barang  (pencurian),  narkoba,  dan  korupsi.  Data  akan diolah  dengan  melakukan clustering tindak  kriminalitas menurut  provinsi  dalam  2 cluster yaitu cluster tindak kriminalitas  tinggi  (C1)  dan cluster tindak  kriminalitas rendah (C2).

## F. Data
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data sekunder  yang  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS) yaitu data tindak kriminalitas berdasarkan provinsi dari tahun 2017-2019 dengan jumlah data sebanyak 34 provinsi dengan kriteria tindak kejahatan terhadap nyawa, kejahatan terhadap fisik, kejahatan terhadap kesusilaan, kejahatan terhadap hak milik/barang,  narkoba,  serta  penipuan  dan  korupsi.  Berikut tabel data yang akan digunakan dengan nilai rata-rata (tahun 2017-2019) dari setiap kriteria:
T ABEL 1. D ATA T INDAK K RIMINALITAS BERDASARKAN P ROVINSI
Provinsi
Tindak Kriminalitas A B C D E F Aceh 25 1498 280 3063 1483 1310 Sumatera Utara 101 5230 254 11389 6123 4960 Sumatera Barat 15 2171 356 7382 735 1693 Riau 26 854 104 2497 1520 1004 Kepulauan Riau 7 601 128 1552 390 639 Jambi 21 775 91 3203 519 1343 Sumatera selatan 131 1835 188 4799 1797 2155 Kep. Bangka Belitung 12 119 44 1014 310 164 Bengkulu 29 406 90 1568 188 536 Lampung 27 446 178 2982 2009 1292 DKI Jakarta 62 1777 144 4872 7422 5603 Banten 16 337 126 1603 437 550 Jawa Barat 52 2002 445 6749 1236 4026 Jawa Tengah 33 661 241 4422 1216 1443 DI Yogyakarta 12 384 45 1828 274 924 Jawa timur 66 2363 259 7473 3252 3984 Bali 9 579 86 1296 729 440 Nusa Tenggara Barat 5 439 47 2096 236 662 Nusa Tenggara Timur 47 2422 220 2115 66 774 Kalimantan Barat 20 223 163 2222 644 577 Kalimantan Tengah 24 225 79 874 587 256 Kalimantan Selatan 35 371 57 3367 1529 450 Kalimantan Timur 17 658 117 1994 2238 639 Kalimantan Utara 13 77 40 520 404 298 Sulawesi Utara 74 3456 307 1908 381 1296 Gorontalo 14 1351 177 887 58 475 Sulawesi Tengah 15 1672 220 4665 296 1182 Sulawesi Barat 13 1099 56 811 299 292 Sulawesi Selatan 62 2817 222 6417 1015 3435 Sulawesi Tenggara 12 691 109 622 64 161 Maluku 11 793 141 857 103 316 Maluku Utara 11 189 122 123 79 47 Papua Barat 10 608 247 1317 56 361 Papua 44 1248 96 4135 32 561
Keterangan:
A = Kejahatan terhadap nyawa B = Kejahatan terhadap fisik C = Kejahatan terhadap kesusilaan D = Kejahatan terhadap hak milik/barang
E = Narkoba F = Penipuan dan korupsi

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
A. Perhitungan Hasil Algoritma K-Means
1. Jumlah cluster yang digunakan adalah 2 cluster , yaitu cluster tingkat tindak kriminalitas tinggi (C1) dan cluster tingkat tindak kriminalitas rendah (C2).
2. Titik Centroid atau pusat cluster dipilih secara acak dari dataset. Pusat cluster tersebut dapat diketahui pada tabel 2 berikut:
T ABEL 2. C ENTROID D ATA A WAL
Cluster A B C D E F Sumatera Utara (C1) 101 5230 254 11389 6123 4960 Maluku Utara (C2) 11 189 122 123 79 47
3. Menghitung  jarak  setiap  data  terhadap  centeroid (Pusat Cluster )  menggunakan  rumus  Euclidean Distance  pada  persamaan  1  algoritma K-Means , seperti berikut ini:
Data (1,1)
= √ (25 − 101) 2 + (1498 − 5230) 2 + (280 − 254) 2 + (3063 − 11389 2 + (1483 − 6123) 2 + (1310 − 4960) 2 = 10867,78 Data (2,1) = √ (25 − 11) 2 + (1498 − 189) 2 + (280 − 122) 2 + (3063 − 123) 2 + (1483 − 79) 2 + (1310 − 47) 2
= 3734,78
..
Data (1,34)
= √ (44 − 101) 2 + (1248 − 5230) 2 + (96 − 254) 2 +
(4135 − 11389 2 + (32 − 6123) 2 + (561 − 4960) 2 = 11178,39 D (2,34) = √ (44 − 11) 2 + (1248 − 189) 2 + (96 − 122) 2 + (4135 − 123) 2 + (32 − 79) 2 + (561 − 47) 2 = 4181,60
Hasil  perhitungan  jarak  data  dengan  titik  pusat cluster pada iterasi 1 menggunakan Euclidean distance dapat dilihat pada tabel 3 berikut:
T ABEL 3. H ASIL P ERHITUNGAN J ARAK P USAT C LUSTER I TERASI 1
Provinsi Jarak ke Centroid Jarak Terdekat Cluster 1 Cluster 2 Aceh 10867,78 3734,78 C2 Sumatera Utara 0 14595,46 C1 Sumatera Barat 8070,63 7734,06 C2 Riau 11622,50 3011,80 C2 Kepulauan Riau 13029,09 1630,65 C2
JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 6-12 Jambi 11462,02 3421,12 C2 Sumatera selatan 9030,04 5655,81 C2 Kep. Bangka Belitung 13806,06 933,76 C2 Bengkulu 13211,77 1545,14 C2 Lampung 11133,49 3676,71 C2 DKI Jakarta 7517,24 10481,72 C1 Banten 13096,16 1610,44 C2 Jawa Barat 7532,83 8029,19 C1 Jawa Tengah 10289,19 4686,19 C2 DI Yogyakarta 12862,66 1938,59 C2 Jawa timur 5722,86 9183,59 C1 Bali 13155,33 1451,30 C2 Nusa Tenggara Barat 12747,35 2088,96 C2 Nusa Tenggara Timur 12169,87 3081,22 C2 Kalimantan Barat 12583,67 2238,04 C2 Kalimantan Tengah 13726,86 932,23 C2 Kalimantan Selatan 11377,63 3581,39 C2 Kalimantan Timur 11956,55 2955,06 C2 Kalimantan Utara 14113,23 587,79 C2 Sulawesi Utara 11808,27 3943,21 C2 Gorontalo 13500,05 1456,22 C2 Sulawesi Tengah 10300,84 4916,70 C2 Sulawesi Barat 13591,004 1189,21 C2 Sulawesi Selatan 7678,74 7673,85 C2 Sulawesi Tenggara 14010,76 717,21 C2 Maluku Utara 14595,46 0 C2 Papua Barat 13445,28 1309,94 C2 Papua 11178,39 4181,60 C2
4. Menentukan centroid baru untuk iterasi selanjutnya dengan  menghitung  nilai  rata-rata  (mean)  pada masing-masing cluster . Berikut adalah nilai centroid baru untuk iterasi 2:
T ABEL 4. C ENTROID D ATA B ARU Cluster A B C D E F C1 70,25 2843 275,5 7620,75 4508,25 4643,25 C2 26,33 966,83 145,9 2404,63 656,46 842,5
5. Ulangi  langkah  3-4  hingga  posisi  data  sudah  tidak mengalami  perubahan.  Dalam  penelitian  ini  iterasi dilakukan  sampai  iterasi  ke  3.  Hasil  akhir  posisi cluster pada centroid iterasi ke 3 dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
T ABEL 5. P EMBAGIAN C LUSTER P ADA I TERASI 3
Provinsi Letak Cluster Aceh C2 Sumatera Utara C1 Sumatera Barat C1 Riau C2 Kepulauan Riau C2 Jambi C2 Sumatera selatan C2 Kep. Bangka Belitung C2 Bengkulu C2 Lampung C2 DKI Jakarta C1 Banten C2 Jawa Barat C1 Jawa Tengah C2 DI Yogyakarta C2 Jawa timur C1 Bali C2 Nusa Tenggara Barat C2 Nusa Tenggara Timur C2
Kalimantan Tengah C2 Kalimantan Selatan C2 Kalimantan Timur C2
Kalimantan Utara C2 Sulawesi Utara C2 Gorontalo C2 Sulawesi Tengah C2 Sulawesi Barat C2 Sulawesi Selatan C1 Sulawesi Tenggara C2 Maluku C2 Maluku Utara C2 Papua Barat C2 Papua C2
Pada Tabel 5 dijelaskan provinsi apa saja yang termasuk kategori  tindak  kriminalitas  tinggi  dan  tindak  kriminalitas rendah.  Kategori  tindak  kriminalitas  tinggi  memiliki  6 anggota (Sumatera Utara, Sumatera Barat, DKI Jakarta, Jawa Barat,  Jawa  Timur,  dan  Sulawesi  Selatan)  dan  tindak kriminalitas  rendah  memiliki  28  anggota  (Aceh,  Riau, Kepulauan  Riau,  Jambi,  Sumatera  Selatan,  Kep.Bangka Belitung,  Bengkulu,  Lampung,  Banten,  Jawa  Tengah,  DI Yogyakarta,  Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara Timur,  Kalimantan  Barat,  Kalimantan  Tengah,  Kalimantan Selatan,  Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi Utara,  Gorontalo,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Barat, Sulawesi Tenggara, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua).

## B. Perhitungan Hasil Algoritma K-Medoids
Tahap  selanjutnya  menerapkan  dataset  menggunakan algoritma K-Medoids .  Tahapan  penerapan  algoritma K- Medoids hampir  sama  dengan  tahapan  pada  algoritma K- Means yang  membedakan  hanya  pada  pemilihan  titik centroid  yang  digunakan. K-Medoids melakukan  pemilihan titik centroid baru secara acak pada perhitungan jarak ke-2, sedangkan K-Means mengambil  nilai  mean  pada  jarak terkecil  untuk  dijadikan  titik  centroid  di  perhitungan  jarak iterasi selanjutnya. Berikut adalah perhitungan algoritma K- Medoids :
1. Inisialisasi pusat cluster sebanyak 2 cluster dari data sampel.  Untuk  pemilihan  setiap centroid dipilih secara acak. Seperti pada tabel 6.
T ABEL 6. M EDOID A WAL
Cluster A B C D E F Sumatera Utara (C1) 101 5230 254 11389 6123 4960 Riau (C2) 26 854 104 2497 1520 1004 2. Menghitung nilai jarak dengan persamaan Euclidean Distance yang ditunjukkan oleh persaamaan 1 pada algoritma K-Means .
Berikut tabel hasil perhitungan jarak pada iterasi 1 algoritma K-Medoids :

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 6-12
T ABEL 7. H ASIL P ERHITUNGAN A LGORITMA K-M EDOIDS I TERASI K E -1 Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek Cluster yang diikuti Aceh 10867,78 927,94 927,94 C2 Sumatera Utara 0 11622,50 0 C1 Sumatera Barat 8070,63 5172,26 5172,26 C2 Riau 11622,50 0 0 C2 Kepulauan Riau 13029,09 1538,86 1538,86 C2 Jambi 11462,02 1273,49 1273,49 C2 Sumatera selatan 9030,04 2771,49 2771,49 C2 Kep. Bangka Belitung 13806,06 2216,53 2216,53 C2 Bengkulu 13211,77 1748,48 1748,48 C2 Lampung 11133,49 853,95 853,95 C2 DKI Jakarta 7517,24 7904,41 7517,24 C1 Banten 13096,16 1564,00 1564,00 C2 Jawa Barat 7532,83 5359,80 5359,80 C2 Jawa Tengah 10289,19 2011,67 2011,67 C2 DI Yogyakarta 12862,66 1493,67 1493,67 C2 Jawa timur 5722,86 6240,47 5722,86 C1 Bali 13155,33 1569,20 1569,20 C2 Nusa Tenggara Barat 12747,35 1449,94 1449,94 C2 Nusa Tenggara Timur 12169,87 2187,56 2187,56 C2 Kalimantan Barat 12583,67 1194,57 1194,57 C2 Kalimantan Tengah 13726,86 2111,96 2111,96 C2 Kalimantan Selatan 11377,63 1139,94 1139,94 C2 Kalimantan Timur 11956,55 969,75 969,75 C2 Kalimantan Utara 14113,23 2502,08 2502,08 C2 Sulawesi Utara 11808,27 2922,91 2922,91 C2 Gorontalo 13500,05 2293,87 2293,87 C2 Sulawesi Tengah 10300,84 2629,21 2629,21 C2 Sulawesi Barat 13591,00 2214,24 2214,24 C2 Sulawesi Selatan 7678,74 5039,81 5039,81 C2 Sulawesi Tenggara 14010,76 2524,48 2524,48 C2 Maluku 13727,27 2275,11 2275,11 C2 Papua Barat 13445,28 2007,57 2007,57 C2 Papua 11178,39 2291,08 2291,08 C2 Total Cost (Total Jarak Terdekat) 80507,46
3. Setelah didapatkan hasil jarak dari setiap objek pada iterasi 1 maka lanjut ke iterasi 2. Kandidat centroid baru pada iterasi 2 dapat dilihat pada tabel 8 berikut:
T ABEL 8. K ANDIDAT C ENTROID B ARU Cluster A B C D
E F
Sulawesi Selatan (C1) 62 2817 222 6417 1015 3435 Lampung (C2) 27 446 178 2982 2009 1292
Hasil perhitungan jarak titik centroid baru terhadap keseluruhan data proses seperti pada Tabel 9.
T ABEL 9. H ASIL P ERHITUNGAN J ARAK K E S ETIAP N ON M EDOIDS B ARU
Provinsi C1 C2 Jarak Terpendek Cluster yang diikuti Aceh 4210,51 1183,50 1183,50 C2 Sumatera Utara 7678,74 11133,49 7678,74 C1 Sumatera Barat 2116,99 4914,40 2116,99 C1 Riau 5039,81 853,95 853,95 C2 Kepulauan Riau 6066,21 2262,60 2262,60 C2 Jambi 4375,02 1545,11 1545,11 C2 Sumatera selatan 2416,21 2455,89 2416,21 C1
Kep. Bangka Belitung 6906,68 2856,06 2856,06 C2 Bengkulu 6199,38 2428,23 2428,23 C2 Lampung 4796,30 0 0 C2 DKI Jakarta 7016,02 7295,98 7016,02 C1 Banten 6163,89 2222,18 2222,18 C2 Jawa Barat 1105,62 4975,50 1105,62 C1 Jawa Tengah 3555,00 1665,97 1665,97 C2 DI Yogyakarta 5819,48 2121,11 2121,11 C2 Jawa timur 2574,53 5713,48 2574,53 C1 Bali 6348,73 2287,65 2287,65 C2 Nusa Tenggara Barat 5714,55 2084,01 2084,01 C2 Nusa Tenggara Timur 5161,87 2949,91 2949,91 C2 Kalimantan Barat 5712,95 1732,64 1732,64 C2 Kalimantan Tengah 6910,45 2756,39 2756,39 C2 Kalimantan Selatan 4948,51 1052,57 1052,57 C2 Kalimantan Timur 5792,28 1226,27 1226,27 C2 Kalimantan Utara 7247,88 3127,44 3127,44 C2 Sulawesi Utara 5071,88 3589,26 3589,26 C2 Gorontalo 6512,43 3111,60 3111,60 C2 Sulawesi Tengah 3158,43 2698,87 2698,87 C2 Sulawesi Barat 6693,26 3013,10 3013,10 C2 Sulawesi Selatan 0 4796,30 0 C1 Sulawesi Tenggara 7052,70 3270,59 3270,59 C2 Maluku 6751,24 3036,95 3036,95 C2 Maluku Utara 7673,85 3676,71 3676,71 C2 Papua Barat 6423,56 2735,77 2735,77 C2 Papua 4112,37 2534,26 2534,26 C2 Total Cost (Total Jarak Terpendek) 84930,98
4. Kemudian  dilakukan  perhitungan  total  simpangan (S)  yang  dihitung  dari  hasil  perhitungan  total  cost (jarak  terpendek)  iterasi  ke-1  dan  ke-2.  Dihitung dengan menggunakan perhitungan simpangan S dari jarak keduanya.
S = total cost baru – total cost lama Dengan: Total jarak iterasi ke-1 = 80507,46 Total jarak iterasi ke-2 = 84930,98 Total simpangan (S) = 84930,98 – 80507,46 = 4423,52
5. Karena  nilai  S  >  0  maka  proses  pengklasteran dihentikan.  Berikut  hasil  akhir  dari  pembagian anggota  tiap  klaster  menggunakan  algoritm K- Medoids dapat dilihat pada Tabel 10.
T ABEL 10. P EMBAGIAN C LUSTER P ADA I TERASI 2
Provinsi Letak Cluster Aceh C2 Sumatera Utara C1 Sumatera Barat C1 Riau C2 Kepulauan Riau C2 Jambi C2 Sumatera selatan C1 Kep. Bangka Belitung C2 Bengkulu C2 Lampung C2 DKI Jakarta C1 Banten C2 Jawa Barat C1 Jawa Tengah C2 DI Yogyakarta C2 Jawa timur C1 Bali C2

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 6-12
Nusa Tenggara Barat C2 Nusa Tenggara Timur C2 Kalimantan Barat C2 Kalimantan Tengah C2 Kalimantan Selatan C2 Kalimantan Timur C2 Kalimantan Utara C2 Sulawesi Utara C2 Gorontalo C2 Sulawesi Tengah C2 Sulawesi Barat C2 Sulawesi Selatan C1 Sulawesi Tenggara C2 Maluku C2 Maluku Utara C2 Papua Barat C2 Papua C2
Pada Tabel 10 dijelaskan provinsi apa saja yang termasuk kategori  tindak  kriminalitas  tinggi  dan  tindak  kriminalitas rendah.  Kategori  tindak  kriminalitas  tinggi  memiliki  7 anggota (Sumatera Utara, Sumatera Barat, Sumatera Selatan, DKI Jakarta, Jawa Barat, Jawa Timur, dan Sulawesi Selatan) dan  tindak  kriminalitas  rendah  memiliki  27  anggota  (Aceh, Riau,  Kepulauan  Riau,  Jambi,  Kep.Bangka  Belitung, Bengkulu, Lampung, Banten, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Bali,  Nusa  Tenggara  Barat,  Nusa  Tenggara  Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan  Timur,  Kalimantan  Utara,  Sulawesi  Utara, Gorontalo,  Sulawesi  Tengah,  Sulawesi  Barat,  Sulawesi Tenggara, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, dan Papua).

## C. Pengujian Menggunakan RapidMiner
• Pada pengujian menggunakan Rapidminer algoritma K-Means menjelaskan  bahwa  hasil pengujian  sesuai  dengan  perhitungan  seperti  pada gambar 1.
Gambar 1. Cluster Algoritma K-Means
Gambar 1 menjelaskan bahwa cluster 0 memiliki 6 anggota yang merupakan kategori tindak kriminalitas  tinggi  dan cluster 1  memiliki  28 anggota termasuk kedalam kategori tindak kriminalitas rendah dari hasil pengujian menggunakan algoritma K-Means .
• Pada pengujian menggunakan Rapidminer algoritma K-Medoids menjelaskan  bahwa  hasil pengujian  sesuai  dengan  perhitungan  seperti  pada Gambar 2.
Gambar 2. Cluster Algoritma K-Medoids
Gambar 2 menjelaskan bahwa cluster 0 memiliki 7 anggota yang merupakan kategori tindak kriminalitas  tinggi  dan cluster 1  memiliki  27 anggota termasuk kedalam kategori tindak kriminalitas rendah dari hasil pengujian menggunakan algoritma K-Means .

## IV. KESIMPULAN
Dari penilitian ini, dapat disimpulkan bahwa:
• Hasil  algoritma K-Means diperoleh  hasil cluster 1 dengan kategori tindak kriminalitas tinggi memiliki 6  anggota, cluster 2  dengan  kategori  tindak kriminalitas rendah memiliki 28 anggota. Sedangkan  hasil  perhitungan  manual  algoritma K- Medoids diperoleh  hasil cluster 1  dengan  kategori tindak  kriminalitas  tinggi  memiliki  7  anggota, cluster 2 dengan kategori tindak kriminalitas rendah memiliki 27 anggota.
• Pengujian  data  pada  masing-masing  algoritma terhadap  tools  menghasilkan  kesesuaian  jumlah cluster yang sama antara hasil perhitungan manual
algoritma K-Means dengan  Rapidminer  dan algoritma K-Medoids dengan Rapidminer.
• Pengelompokan  data  menggunakan  algoritma K- means dan K-medoids memiliki sistem perhitungan data  yang  berbeda.  Sehingga  keunggulan  kinerja algoritma tergantung pada data yang akan diproses.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada program studi Teknik Informatika, STIKOM  Tunas  Bangsa,  Pematangsiantaratas  dukungan dalam  terlaksananya  penelitian  ini  serta  pembimbing  yaitu Bapak Suhada dan Bapak M. Safii.

## R EFERENSI
[1]  A. Supratman, “Menyoal Sikap Kejahatan Di Indonesia Di Era Industri  4.0  (Suatu  Perspektif  Kriminologi),” Leg.  J. Perundang Undangan dan Huk. Pidana Islam , vol. 0, pp. 27– 42, 2020.
[2]  Y. H. Susanti and E. Widodo, “Perbandingan K-Means dan K- Medoids  Clustering  terhadap  Kelayakan  Puskesmas  di  DIY Tahun 2015,” Pros. SI MaNIs (Seminar Nas. Integr. Mat. dan Nilai Islam. , vol. 1, no. 1, pp. 116–122, 2017.
[3]  N. N. Rhamadani, A. Fauzi, E. Nurlaelasari, and A. R. Pratama, “Implementasi  algoritma  k-means  dan  k-medoids  dalam pengelompokan nilai ujian nasional tingkat smk,” Conf. Innov.

## JURNAL ILMU KOMPUTER DAN TEKNOLOGI
Vol. 2, No. 2, Nov 2021, pp. 6-12
Appl. Sci. Technol. (CIASTECH 2020) , no. Ciastech, pp. 717– 726, 2020.
[4]  J.  W.  Anggoro,  M.  Awaluddin,  and  A.  L.  Nugraha,  “Zonasi Daerah  Rawan  Pencurian  Kendaraan  Bermotor  (Curamor)  di Kota  Semarang  Dengan  Menggunakan  Metode  Cluster Analysis,” Geod. Undip , vol. 8, pp. 225–234, 2019.
[5]  U.  T.  Suryadi  and  Y.  Supriatna,  “Sistem  Clustering  Tindak Kejahatan  Pencurian  Di  Wilayah  Jawa  Barat  Menggunakan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Komun. STMIK Subang , vol. 12, no. 1, pp. 15–27, 2019, doi: 10.47561/a.v12i1.147.
[6]  R. T. Vulandari, “Pengelompokan Tingkat Keamanan Wilayah Jawa  Tengah  Berdasarkan  Indeks  Kejahatan  Dan  Jumlah  Pos Keamanan  Dengan  Metode  Klastering  K-Means,” J.  Ilm. SINUS ,  vol.  Vol  14,  No,  no.  ISSN :1693-1173,  pp.  59–72, 2016.
[7]  D. Gultom, H. D. Tampubolon, L. Y. Hutabarat, F. R. Ilmi H
Zer, and D. Hartama, “Penerapan Algoritma K-Means Untuk
Mengetahui Tingkat Tindak Kejahatan Daerah Pematangsiantar,” J.  Teknol.  Inf. ,  vol.  4,  no.  1,  pp.  146–151, 2020.
[8]  S.  Handi  Kurniawan  Sohdianata,  “Penerapan  Algoritma  K- Means Untuk Menetapkan Kelompok Mutu Karet,” Progresif , vol. 7, no. 2, pp. 2–9, 2011.
[9]  D.  Marlina,  N.  Lina,  A.  Fernando,  and  A.  Ramadhan, “Implementasi  Algoritma  K-Medoids  dan  K-Means  untuk Pengelompokkan  Wilayah  Sebaran  Cacat  pada  Anak,” J. CoreIT J. Has. Penelit. Ilmu Komput. dan Teknol. Inf. , vol. 4, no. 2, p. 64, 2018, doi: 10.24014/coreit.v4i2.4498.
[10] 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, no. 1, pp. 329–334, 2019, doi: 10.30865/komik.v3i1.1609.
[11] E. Elisa and A. Annurullah, “Data Mining dalam Menganalisis Faktor Alasan Pemilihan Perumahan,” no. September, pp. 43– 48, 2020.