## KOMPARASI ALGORITMA K-MEANS DAN K-MEDOIDS DALAM ANALISIS PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS DI INDONESIA
Anis Hoerunnisa 1 , Gifthera Dwilestari 2 , Fatihanursari Dikananda 3 , Heliyanti Sunana 4 , Denni Pratama 5 1,4 Teknik Informatika, 2,3 Sistem Informasi, 5 Komputerisasi Akuntansi, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No.10 B, Kecamatan Kesambi, Kota Cirebon anishoerunnisa29@gmail.com

## ABSTRAK
Kriminalitas sebagai fenomena yang kompleks, memiliki dampak serius pada stabilitas dan ketertiban sosial, sertamemengaruhi  aspek  sosial  dan  ekonomi  suatu  wilayah.  Pemahaman  mendalam  terhadap  area-area  rentan terhadap  tindak  kriminal  menjadi  esensial  dalam  upaya  mencegah  dan  menangani  kejahatan.  Penelitian  ini bertujuan eksploratif untuk membandingkan efektivitas dua metode clustering, yaitu K-Means dan K-Medoids , dalam menganalisis daerah-daerah rentan kriminal di Indonesia.Metode penelitian melibatkan langkah-langkah seperti  pengumpulan  data  kriminalitas  dari  sumber  terpercaya,  penyortiran,  dan  pengolahan  data  untuk membentuk dataset yang akurat. Dengan menggunakan pendekatan Knowledge Discovery in Databases (KDD), penelitian  ini  menerapkan  algoritma K-Means ,  pengelompokan  dalam  analisis  data  yang  bertujuan mengelompokkan data menjadi beberapa klaster, dan K-Medoids , variasi K-Means yang menggunakan medoid sebagai  representasi  klaster.  Hasil  analisis  menunjukkan  bahwa  kedua  algoritma  dapat  digunakan  untuk mengelompokkan daerah rawan kriminalitas di Indonesia, dengan K-Means membentuk 5 cluster dan K-Medoids membentuk 2 cluster. Evaluasi menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) menunjukkan bahwa K-Means lebih optimal  (DBI=0,463)  dibandingkan K-Medoids (DBI=1,089).  Sebagai  saran  untuk  pengembangan  selanjutnya, disarankan untuk mempertimbangkan penggunaan algoritma clustering yang berbeda, melakukan perbandingan dengan metode lain, dan menambahkan kriteria atau variabel yang relevan untuk meningkatkan kualitas analisis clustering.  Diharapkan  hasil  ini  dapat  memberikan  kontribusi  signifikan  dalam  upaya  pencegahan  dan penanggulangan kriminalitas di Indonesia.
Kata kunci : Data Mining,Clustering, K-Means,K-Medoids, Kriminalitas
1. PENDAHULUAN
Kriminalitas, sebagai pelanggaran hukum dengan  potensi  dampak  negatif,  sering  menimbulkan kerugian  luas  dan  menempatkan  pelakunya  sebagai pelaku  kejahatan.  Di  Indonesia,  seperti  negara  lain, berbagai  jenis  kriminalitas,  termasuk  pembunuhan, penganiayaan,  pemerkosaan,  pencurian,  peredaran narkoba, penipuan, dan korupsi, sering terjadi [1].
Dalam  studi Tampubolon  tahun  2021,  terkait tingginya  tingkat  kejahatan  di  Indonesia,  perlu dilakukan  pengelompokan  wilayah  potensial  rawan kejahatan  berdasarkan  provinsi.  Ini  merupakan langkah  penting  untuk  mendukung  kepolisian  dalam menentukan apakah pengawasan tambahan diperlukan.  Oleh  karena  itu,  diperlukan  pengolahan data  menggunakan  metode data  mining ,  khususnya analisis klaster, dengan fokus pada algoritma K-Means dan K-Medoids Clustering [2] .
Penelitian  Anggoro  dan  tim  pada  tahun  2019 menggunakan K-Means Clustering, K-Medoids Clustering ,  dan Kernel  Density untuk  klasifikasi wilayah rawan curanmor di Kota Semarang [3]. Hasil uji  menunjukkan  perbedaan antara  K-Means dan K- Medoids ,  sementara Kernel  Density memiliki  nilai verifikasi  tinggi,  khususnya  pada  kerawanan  tinggi dan sedang, mencapai 82,35%. Penelitian lain seperti yang  dilakukan  oleh  [4]  di  bidang  ekonomi menggunakan K-Means untuk  mengelompokkan pertumbuhan  berdasarkan  sektor  usaha  di  Kota Surabaya.
Penelitian ini bertujuan membandingkan efisiensi  dan  akurasi  algoritma clustering  K-Means dan K-Medoids dalam mengidentifikasi daerah rawan kriminalitas  di  Indonesia.  Hasilnya  diharapkan memberikan  wawasan  bagi  pihak  berwenang  untuk merancang  strategi  pencegahan  dan  penanggulangan kriminalitas  serta  memperkaya  literatur  analisis keamanan dan kriminalitas.
Analisis klaster merupakan teknik pengelompokan  objek  berdasarkan  karakteristiknya. Salah  satu  metode  umumnya  adalah non-hierarki partitioning ,  yang  membagi  objek  data  ke  dalam  k klaster,  dengan  dua  metode  populer: k-means dan k- medoids .  Algoritma K-Means memiliki  sensitivitas terhadap pencilan karena menggunakan nilai rata-rata sebagai  pusat  kelompok,  sedangkan K-Medoids menggunakan  medoid  untuk  mengatasi  potensi masalah ini. Medoid merujuk pada objek paling dekat dengan pusat klaster [5].
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  website Open Data Jabar yaitu
https://opendata.jabarprov.go.id/id dengan  data  yang bersumber  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Jawa Barat ntuk menganalisis tindak kriminalitas berdasarkan daerah dengan algoritma K-Means dan K- Medoids .  Tujuannya  adalah  mengetahui  algoritma pengelompokan  wilayah  yang  paling  efektif  guna membantu  kepolisian  dalam  pengambilan  keputusan dan perhatian khusus terhadap daerah tertentu.
2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Penelitian Terdahulu
Dalam  jurnal  "Penerapan  Algoritma K-Means dan K-Medoids  Clustering untuk  Mengelompokkan Tindak  Kriminalitas  Berdasarkan  Provinsi"  [2], dibahas  penggunaan  algoritma clustering  K-Means dan  K-Medoids untuk  mengelompokkan  tindak kriminal berdasarkan provinsi di Indonesia, memberikan penilaian apakah suatu daerah memerlukan pengawasan tambahan. Hasil dari kedua algoritma  ini  tergantung  pada  data  yang  sedang diproses, dan jurnal ini menunjukkan konsistensi hasil pengelompokan  menggunakan  algoritma K-Medoids dengan  perhitungan  manual  menggunakan  algoritma K-Means dan K-Medoids.
Mengevaluasi preferensi rasa Thai tea menggunakan  algoritma K-means dan K-medoids melalui  penelitian  ini,  yang  melibatkan  langkah- langkah  penambangan  data  seperti  pembersihan, transformasi,  dan  integrasi  data.  Kedua  algoritma menghasilkan klaster yang identik, merekomendasikan Thai  tea asli  dengan  susu  dan greentea  dengan  susu  sebagai  pilihan  favorit.  Data penelitian  ini  diperoleh  melalui  survei  pelanggan  di Cirebon. Selain itu, paper ini mencantumkan sumber- sumber terkait penambangan data, pengeringan beku, dan aplikasi penambangan data di berbagai bidang [6].
Penerapan data  mining dengan  menggunakan metode  K-Medoids  dapat  diimplementasikan  untuk mengklasifikasikan  bidang  pekerjaan  utama  dari populasi  yang  berusia  15  tahun  ke  atas.  Hasil pengelompokan  menunjukkan  bahwa  ada  14  bidang pekerjaan utama dalam kelompok tinggi dan 3 bidang pekerjaan  utama  dalam  kelompok  rendah.  Hal  ini dapat  membantu  meningkatkan  kinerja  pemerintah dalam  mengelola  bidang  pekerjaan  utama  penduduk secara akurat dan efektif [7].
Penelitian  Dewi  dan  tim  pada  tahun  2019 mengevaluasi  penerapan  metode  K-Means  untuk mengklasifikasikan  tingkat  kejahatan  berdasarkan provinsi dengan menggunakan dataset tahun 2012 dari 31  provinsi.  Metode  ini  mengelompokkan  data kejahatan menjadi dua klaster, yaitu tinggi dan rendah, memberikan  hasil  yang  dapat  menjadi  panduan strategis  bagi  pemerintah  dalam  memprioritaskan provinsi dengan  tingkat kejahatan  tinggi. Proses data mining mencakup pengumpulan, pengolahan, pengelompokan,  dan  analisis  data,  dengan  iterasi  K- Means  untuk  mencapai  pengelompokan  data  yang konsisten.  Hasil  akhir  menunjukkan  klaster  tingkat tinggi  (C1)  terdiri  dari  8  provinsi,  sedangkan  klaster tingkat rendah (C2) terdiri dari 23 provinsi [8].

## 2.2. Data Mining
Data  Mining adalah  metode  analisis  data, statistik,  dan  proses  untuk  memperoleh  informasi berharga  dari  gudang  basis  data  besar.  Artinya,  ini mengekstrak informasi baru dari data yang melimpah, memberikan  kontribusi  pada  pengambilan  keputusan ( Knowledge  Discovery ).  Pendekatan  dasarnya  adalah
merangkum  data  dan  mengekstrak  informasi  yang sebelumnya tidak diketahui namun masuk akal. Data mining terbagi  menjadi  dua  kategori  utama: Descriptive
Mining untuk mengidentifikasi karakteristik penting dari data, dan Predictive Mining untuk  memahami  pola  muncul  dari  dataset  tertentu. Dalam  proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD),  data  mining  memegang  peran  sentral, membantu menganalisis data elektronik dan melakukan pencarian otomatis menggunakan komputer [9].
2.3. Clustering
Prinsip  dasar clustering melibatkan  penerapan teknik  untuk  mengidentifikasi  dan  mengelompokkan data  berdasarkan  kesamaan  karakteristiknya,  seperti tingkat  kemiripan. Clustering merupakan  metode unsupervised dalam  data mining ,  di  mana  tanpa pelatihan  dan  panduan  eksternal,  serta  tanpa memerlukan output yang ditargetkan. Dalam konteks data mining ,  terdapat  dua  teknik clustering yang umumnya  digunakan,  yaitu hierarchical  clustering dan nonhierarchical clustering [10].
2.4. K-Means Clustering
K-Means adalah salah satu algoritma Clustering yang termasuk dalam kategori Unsupervised Learning yang berfungsi untuk mengelompokkan data menjadi beberapa  kelompok  dengan  prinsip  partisi.  Setiap kelompok  memiliki  titik  pusat  ( centroid )  yang mewakili kelompok tersebut [9].
Prinsip  fundamental  dari  algoritma K-Means adalah  mengorganisir  k  partisi,  yang  dikenal  sebagai centroid  atau  mean,  dari  suatu  himpunan  data  yang diberikan.
2.5. K-Medoids Clustering
Algoritma K-Medoids merupakan  suatu  teknik clustering  yang  serupa  dengan  algoritma K-Means . Perbedaan utama terletak pada pendekatan penentuan pusat  klaster.  Algoritma K-Medoids menggunakan medoid  (objek  individu)  sebagai  pusat  klaster, sedangkan K-Means menggunakan  nilai  rata-rata objek  dalam  klaster.  Langkah-langkah  algoritma K- Medoids telah dijelaskan oleh [7].
1. Algoritma  dimulai  dengan  menginisialisasi  k pusat  klaster,  sesuai  dengan  jumlah  klaster yang diinginkan.
2. Objek  data  dialokasikan  ke  klaster  terdekat menggunakan Euclidean  Distance (dijelaskan dalam persamaan 1).
3. Objek-objek  klaster  dipilih  acak  sebagai kandidat medoids baru.
4. Jarak  antara  objek  dalam  klaster  dengan kandidat medoids dihitung.
5. Total  simpangan  (S)  dihitung  sebagai  selisih total jarak baru dengan total jarak sebelumnya. Jika  S  <  0,  dilakukan  pertukaran  objek  untuk membentuk k medoids baru.
6. Langkah  3-5  diulang  hingga  medoids  tidak berubah,  menghasilkan  klaster  dan  anggota- anggotanya.
2.6. Davies Bouldin Index (DBI)
Indeks  Davies  Bouldin (DBI)  digunakan  untuk mengevaluasi  hasil  klaster  dengan  cara  mengukur validitas internal melalui penilaian jumlah kriteria dari dataset. Tujuannya adalah memaksimalkan jarak antar objek  dalam  klaster  dan  meminimalkan  jarak  antar klaster. Proses pengelompokan memilih algoritma K- Means atau K-Medoids dengan  nilai  DBI  minimum sebagai hasil optimal dan jumlah klaster terbaik [11].

## 2.7. KDD
Menurut [12], istilah data mining dan Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  sering  digunakan secara bergantian untuk merujuk pada proses menggali informasi tersembunyi dalam basis data luas. Tahapan integral dalam KDD mencakup:
a. Data Selection :  Pemilihan  data  dari  basis data operasional sebelum proses KDD dimulai.
b. Pre-processing/Cleaning :  Pembersihan  data, termasuk penghapusan duplikat dan perbaikan kesalahan.
c. Transformation :  Transformasi  data  yang dipilih untuk sesuai dengan proses data mining.
d. Data Mining :  Pencarian  pola  atau  informasi menarik  dalam  data  menggunakan  metode tertentu.
e. Interpretation/Evaluation : Penyajian dan pemeriksaan pola informasi untuk diinterpretasikan dengan mudah.
2.8. Kriminalitas
Kriminalitas dapat didefinisikan sebagai tindakan  yang  menyalahi  norma  hukum,  agama,  dan sosial, serta menimbulkan kerugian bagi individu atau kelompok lainnya. Fenomena ini merupakan permasalahan  yang  sering  terjadi  dalam  lingkungan masyarakat,  memerlukan  perhatian  karena  dapat merugikan  berbagai  kepentingan  dan  menimbulkan dampak  negatif,  seperti  ketidakamanan,  kecemasan, kepanikan, dan ketakutan [8].

## 2.9. Rapid Miner
Rapid Miner merupakan perangkat lunak terbuka yang  dapat  diakses  oleh  semua  orang, RapidMiner menyediakan  lebih  dari  500  operator  data  mining, termasuk fungsi input, output, preprocessing data, dan visualisasi data [13]. Dalam penelitian ini, RapidMiner 10.2 digunakan untuk menguji dan memvalidasi hasil perhitungan  manual  algoritma K-Means dan K- Medoids .

## 3. METODE PENELITIAN
Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  metode penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini, metode dapat dilihat di Gambar 1
Gambar 1. Metode penelitian
a. Identifikasi  Masalah:  Menetapkan  fokus  pada permasalahan kriminalitas di Indonesia.
b. Studi  Literatur:  Pencarian  dan  kajian  literatur dari  artikel  dan  jurnal  ilmiah  tentang  metode KDD, Data  Mining , K-Means , K-Medoids Clustering , serta sumber pendukung lainnya.
c. Metode Pendekatan KDD: Pra-pemrosesan yang mencakup Data  Selection , Data  Praocessing , dan Data Transformation .
d. Pengolahan  Data  dengan  Metode Clustering : Pengolahan data tindak kriminalitas di Indonesia tahun 2021 dari Badan Pusat Statistik dan Open Data Jabar.
e. Analisis  menggunakan  Metode  Algoritma K- Means dan K-Medoids .
f. Evaluasi  Hasil:  Evaluasi clustering dengan menggunakan DBI untuk memvalidasi perbandingan antara algoritma K-Means dan K- Medoids .
g. Hasil  dan  Pembahasan:  Analisis  data  hasil Metode K-Means  Clustering digunakan  untuk mendapatkan  informasi  tindak  kriminalitas dengan cepat dan akurat dalam pengelompokkan daerah.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam bagian ini, akan dibahas langkah-langkah yang dihasilkan selama proses pengklasteran kejadian kriminal di Indonesia pada tahun 2021.

## 4.1. Data Set
Data  penelitian  diperoleh  dari  situs  web  Open Data  Jabar  yaitu https://opendata.jabarprov.go.id/id yang  mengambil  sumber  dari  Badan  Pusat  Statistik dan  mengidentifikasi  data  sekunder  yang  relevan dengan  topik  penelitian  data  yang  digunakan merupakan  data  tindak  kriminal  di  Indonesia  pada tahun 2021.

## 4.2. Data Selection
Pemilihan  Data  ( Data  Selection ):  Atribut  yang relevan untuk penelitian ini dipilih, seperti Pembunuhan,  Pengeroyokan  Berat,  Penganiayaan Ringan,  KDRT,  Perkosaan,  Pencabulan,  Penculikan, Mempekerjakan  Anak  Dibawah  Umur,  Pencurian Dengan  Kekerasan,  Pencurian  Dengan  Kekerasan (Senpi),  Pencurian  Dengan  Kekerasan  (Sajam), Pencurian, Pencurian Dengan Pemberatan, Pencurian
Kendaraan Bermotor,
Penadahan,
Pengrusakan/Pengancuran
Barang, Pembakaran Dengan  Sengaja,  Narkotika  Dan  Psikotropika, Penipuan/Perbuatan  Curang,  Penggelapan,  Korupsi, Terhadap Ketertiban Umum.

## Gambar 2. Data selection
Gambar  2  menunjukkan  tahap  seleksi  data,  di mana  data  yang  diperlukan  dipilih  dan  disesuaikan dengan kebutuhan penelitian. Dataset yang digunakan terdiri dari 23 atribut dengan total 34 data pada setiap atribut,  disusun  untuk  pemilihan  atribut  dalam pengolahan data.
4.3. Data Preprocessing
Pada  tahap Preprocessing ,  di  mana  data  yang tidak  lengkap  atau  kosong  dibersihkan  sebelum melanjutkan ke langkah berikutnya.
Gambar 3. Data preprocessing
Gambar 3 menunjukkan proses pembersihan data melibatkan penghapusan data untuk Indonesia, karena fokus  hanya  pada  Nama  Keposilian  Daerah  atau jumlah provinsi di Indonesia.

## 4.4. Data Transformation
Dalam tahap ini, dilakukan langkah transformasi data  ke  dalam  format  yang  sesuai  untuk  diolah  oleh teknik  data  mining.  Hal  ini  dilakukan  dengan  tujuan untuk  menyelaraskan  data  yang  akan  diproses  oleh algoritma  dan  alat  bantu  yang  digunakan  dalam penelitian, yaitu RapidMiner.
Gambar 4. Data transformation
Gambar 4 menunjukan proses transformasi data di Rapid Miner .
4.5. Melakukan Data Mining dengan aplikasi Rapid Miner ver.10.2
Melakukan  proses data  mining dengan  algoritma K- Means atau K-Medoids menggunakan RapidMiner adalah langkah penting dalam penelitian. Konfigurasi algoritma melibatkan parameter seperti jumlah cluster (K), metode inisialisasi pusat cluster , dan pengaturan lainnya. Proses clustering pada 34 data tindak kriminal di  Indonesia  menghasilkan  kelompok  data  daerah kriminal,  memungkinkan  identifikasi  tingkat  tindak
kriminalitas rendah, sedang, dan tinggi. Implementasi algoritma K-Means dan K-Medoids menggunakan RapidMiner  dilakukan  dalam  proses clustering tersebut.
4.6. Proses K-Means Clustering Tahap ini adalah tahap pemrosesan data dan hasil praprosesing menggunakan algoritma K-Means
Gambar 5. Proses k-means clustering
Pada  Gambar  5,  tampak  proses k-means clustering yang menggunakan operator Clustering dan operator Performance untuk  mengukur  persentase nilai Davies-Bouldin  Inde x  (DBI).  Proses  ini memberikan  pemahaman  mendalam  tentang  efisiensi dan  validitas  hasil  pengelompokan  oleh  algoritma k- means .
Gambar 6. Hasil k-means untuk 5 cluster
Gambar  6  menggambarkan  hasil  dari  proses  k- means, yang mencakup 29 daerah dalam Cluster _0, 1 daerah dalam Cluster _1, 1 daerah dalam Cluste r_2, 2 daerah  dalam Cluster _3,  dan  1  daerah  dalam Cluster _4.
Tabel 1. Nilai Centroid
Tabel  1  merupakan  gambar  nilai centroid dari hasil k-means clustering .
Gambar 7. Plot hasil k-means
Gambar 7 menunjukan plot hasil proses K-Means Clustering menggunakan RapidMiner.

## 4.7. Proses K-Medoids Clustering
Tahap ini adalah tahap pemrosesan data dan hasil praprosesing menggunakan algoritma K-Medoids
Gambar 8. Proses k-medoids clustering
Gambar  8  menggambarkan  langkah-langkah k- medoids clustering menggunakan aplikasi RapidMiner . Data  set yang  telah  diproses  melalui tahap preprocessing dimasukkan  ke  dalam  aplikasi tersebut.  Proses  selanjutnya  melibatkan  penggunaan algoritma K-medoids untuk mengolah data, sementara fitur Performance ditambahkan  untuk  mengevaluasi hasil dari proses tersebut.
Gambar 9. Hasil k-medoids untuk 5 cluster
Attribut Cluster _ 0 Cluster _ 1 … Cluster _ 4 Pembunuha n 20.276 96 … 77 KDRT 143.621 837 … 693 Pemerkosaa n 25.059 202 … 35 Pencabulan 116.138 702 … 143 Penculikan 5.138 28 … 10 …
…
… … … Pencurian 446.585 4183 … 1070 Penggelapa n 257.138 2531 … 1717 Penadahan 8.690 9 … 316 Korupsi 10.690 12 … 6
Gambar  4.9  Menunjukan  jumlah  anggota cluster _0  adalah  4  Daerah  dan  anggota Cluster _1 berjumlah 30 daerah.
Tabel 2. Nilai centroid k-medoids Attribut Cluster _0 Cluster _1 Pembunuhan 53 31 KDRT 651 144 Pemerkosaan 51 53 Pencabulan 257 48 Penculikan 9 0 … … … Pencurian 1811 861 Penggelapan 1088 135 Penadahan 24 30 Korupsi 18 16
Tabel 2 menujukan nilai centroid yang dipeoleh dari hasil proses k-medoids clustering
Gambar 10. Plot hasil proses k-medoids
Gambar  4.14  menunjukan plot hasil  proses k- medoids clustering menggunakan RapidMiner .
4.8. Evaluasi Algoritma K-Means dan K-Medoids Clustering Berikut  merupakah  hasil  evaluasi  proses K- Means dan K-Medoids menggunakan DBI
Tabel 3. DBI hasil evaluasi k-means Nilai DBI k-2 0.668 k-3 0.549 k-4 0.499 k-5 0.463 k-6 0.668
Pada Tabel 3. Terlihat bahwa nilai BDI dengan 5 klaster lebih kecil disbanding klaster lainnya.
Tabel 4. DBI hasil evaluasi k-medoids Nilai DBI k-2 1.089 k-3 1.747 k-4 1.378 k-5 1.448 k-6 1.259
Pada Tabel 4. Terlihat bahwa nilai BDI dengan 2 klaster lebih kecil disbanding klaster lainnya. Perbandingan Algoritma K-Means dan K-Medoids

## 4.9. Clustering
Pada  tahap  ini  dilakukan  perbandingan  kedua algoritma menggunakan DBI pada aplikasi RapidMiner.
Gambar 11. Proses perbandingan di rapidminer
Gambar 11 menunjukan proses perbandingan dua algoritma  pada  aplikasi RapidMiner menggunakan operator Multiply, Clustering K-Means, Clustering K- Medoids dan Performance.
Berikut ini hasil proses perbandingan K-Means
Gambar 12. Hasil perbandingan k-means
Gambar  12.  Menunjukan  nilai  DBI  hasil perbandingan  algoritma K-Means sebesar  0.463. Selanjutnya merupakan hasil proses perbandingan K- Medoids
Gambar 13. Hasil perbandingan k-medoids
Gambar  13.  Menunjukan  nilai  DBI  hasil perbandingan algoritma K-Medoids sebesar 1.089
4.10. Pembahasan
Pada  proses Clustering  K-Means diperoleh hasil pengelompokan yakni terdapat 5 cluster dengan anggota tiap clusternya sebagai berikut :
Tabel 5. Anggota cluster k-means
Kemudian  pada  tahap Clustering  K-Medoids diperoleh hasil   2 cluster dengan anggota cluster dapat dilihat di tabel berikut,
Tabel 6. Anggota cluster k-medoids Cluster Anggota Cluster Cluster _0 Sumatra Utara, Sumatra Selatan, Metro Jaya, Jawa Timur Cluster _1 Aceh, Sumatra Barat, Riau, Jambi, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kepulauan Riau, Jawa Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Banten, Bali,
Nusa Tenggara Barat, Nusa Tengggara
Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah, Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi Selatan, Sulawesi Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat, Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua
Selanjutnya  merupakan  hasil  perbandingan K- Means dan K-Medoids
Gambar 14. Barchat hasil perbandingan k-means dan k-medoids
Hasil pengelompokan Provinsi dengan algoritma k-means melibatkan penentuan Davies Bouldin Index (DBI)  untuk  setiap  klaster.  Rekapitulasi  DBI menunjukkan  DBI  k-2  =  0,668,  k-3  =  0,549,  k-4  = 0,499, k-5 = 0,463, dan k-6 = 0,668. Oleh karena itu, k yang dipilih pada percobaan ketiga (k-5) dengan DBI terkecil, yaitu 0,463, sehingga digunakan 5 klaster.
Pada pengelompokan Provinsi dengan algoritma k-medoids, hasilnya melibatkan penentuan DBI untuk setiap klaster. Rekapitulasi DBI menunjukkan DBI k- 2 = 1,089, k-3 = 1,747, k-4 = 1,378, k-5 = 1,448, dan k-6 = 1,259. Kembali dipilih k pada percobaan ketiga (k-2)  dengan  DBI  terkecil,  yaitu  1,089,  sehingga digunakan 2 klaster.
Berdasarkan  perbandingan  diatas,  bahwa  pada eksperimen  dengan  dataset  kecil, K-Means lebih efektif  daripada K-Medoids .  Pada  dataset  tindak kriminal di Indonesia tahun 2021, K-Means memiliki DBI  sebesar  0.463,  sedangkan K-Medoids memiliki nilai evaluasi sebesar 1.089. Analisis ini menunjukkan bahwa  hasil  pengelompokan K-Means lebih  sesuai dalam  kasus  tersebut.  Selain  itu,  pengujian  DBI menunjukkan  bahwa K-Means memiliki  nilai  lebih rendah,  mengindikasikan  kualitas  klaster  yang  lebih baik. Oleh karena  itu, K-Means lebih  superior dalam menangani  data  kecil,  di  mana  nilai  DBI  yang  lebih rendah menandakan kualitas klaster yang lebih baik.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  dengan  tujuan,  analisis, dan  hasilnya,  dapat  disimpulkan  bahwa  algoritma K- Means dan K-Medoids Clustering dapat mengelompokkan  daerah  rawan  tindak  kriminal  di Indonesia.  Proses K-Means menghasilkan  5  Cluster, sementara K-Medoids menghasilkan  2  Cluster.  Hasil perbandingan menggunakan DBI menunjukkan bahwa K-Means lebih optimal (DBI 0,463) dibandingkan K- Medoids (DBI 1,089). Untuk pengembangan selanjutnya, disarankan mempertimbangkan penggunaan  algoritma clustering yang  berbeda  dan melakukan  perbandingan  dengan  metode  lain.  Demi meningkatkan analisis clustering, disarankan menambahkan kriteria atau variabel yang relevan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  S. B. Faradilla, “Komparasi Analisis K-Medoids Clustering  Dan  Hierarchical  Clustering,” (Studi Kasus    Data  Kriminalitas  di  Indones.  Tahun 2020) , 2022.
[2]  H.  D.  Tampubolon,  S.  Suhada,  M.  Safii,  S. Solikhun,  and  D.  Suhendro,  “Penerapan Algoritma  K-Means  dan  K-Medoids  Clustering untuk  Mengelompokkan  Tindak  Kriminalitas Berdasarkan  Provinsi,” J.  Ilmu  Komput.  dan Teknol. ,  vol.  2,  no.  2,  pp.  6–12,  2021,  doi: 10.35960/ikomti.v2i2.703.
[3]  J.  W.  Anggoro,  M.  Awaluddin,  and  A.  L. Nugraha,  “Zonasi  Daerah  pencrian  kendaraan bermotor  (curanmor)di  kota  semarang  degan menggunakan metode cluster,” J.  Geod.  Undip ,
0.668 0.549 0.499 0.463 0.668
1.089
1.747 1.378 1.448 1.259 0 0.5 1 1.5 2 k-2 k-3 k-4 k-5 k-6 Nil ai DBI k-Means k-medoids
Cluster Anggota Cluster Cluster _0 Aceh, Sumatra Barat, Riau, Jambi, Bengkulu, Lampung, Kep. Bangka Belitung, Kepulauan Riau, Jawa
Barat, Jawa Tengah, DI Yogyakarta, Banten, Bali, Nusa Tenggara Barat, Nusa Tengggara Timur, Kalimantan Barat, Kalimantan Tengah,
Kalimantan Selatan, Kalimantan Timur, Kalimantan Utara, Sulawesi
Utara, Sulawesi Tengah, Sulawesi
Tenggara, Gorontalo, Sulawesi Barat,
Maluku, Maluku Utara, Papua Barat, Papua Cluster _1 Sumatra Utara Cluster _2 Sulawesi Selatan Cluster _3 Sumatra Selatan, Jawa Timur Cluster _4 Metro Jaya
vol. 8, no. 4, pp. 225–234, 2019.
[4]  N.  A.  Febriyati,  A.  Daengs  Gs,  and  A.  Wanto, “GRDP Growth Rate Clustering in Surabaya City uses  the  K-Means  Algorithm,” Int.  J.  Inf.  Syst. Technol. Akreditasi , vol. 3, no. 36, pp. 276–283, 2020.
[5]  M.  A.  Nahdliyah,  T.  Widiharih,  and  A. Prahutama,  “Metode  K-Medoids  Clustering Dengan  Validasi  Silhouette  Index  Dan  C-Index (Studi Kasus Jumlah Kriminalitas
Kabupaten/Kota di Jawa Tengah Tahun 2018),”
J. Gaussian , vol. 8, no. 2, pp. 161–170, 2019, doi: 10.14710/j.gauss.v8i2.26640.
[6]  A.  Amalia,  D.  R.,  Narasatu,  R.,  Faqih, “Perbandingan Hasil Klasifikasi Rasa Minuman Thai Tea yang Paling Digemari Menggunakan K- means  dan  K-medoids,” Pros.  Semin.  Nas. Unimus , vol. 2, pp. 401–407, 2019.
[7]  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.
[8]  S. M. Dewi, A. P. Windarto, I. S. Damanik, and H.  Satria,  “Analisa  Metode  K-Means  pada Pengelompokan Kriminalitas Menurut Wilayah,”
Semin.  Nas.  Sains  Teknol.  Inf. ,  pp.  620–625,
2019.
[9]  H. D. Tampubolon, D. Gultom, L. Y. Hutabarat, F.  I.  R.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, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1263.
[10]  J.  Nasir,  “Penerapan  Data  Mining  Clustering Dalam  Mengelompokan  Buku  Dengan  Metode K-Means,” Simetris  J.  Tek.  Mesin,  Elektro  dan Ilmu Komput. , vol. 11, no. 2, pp. 690–703, 2021, doi: 10.24176/simet.v11i2.5482.
[11]  I.  .  Supriyadi,  A.,  Triayudi,  A.,  Sholihati, “Perbandingan  algoritma  k-means  dengan  k- medoids pada pengelompokan armada kendaraan truk  berdasarkan  produktivitas,”  vol.  06,  pp. 229–240, 2021.
[12]  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.
[13]  E. Elisa and A. Annurullah, “Data Mining dalam Menganalisis Faktor Alasan Pemilihan Perumahan,” no. September, pp. 43–48, 2020.