## PREDIKSI JUMLAH NARAPIDANA MENGGUNAKAN ALGORITMA REGRESI LINIER: DI WILAYAH CIREBON
Adri Indriyan Dwi Kesuma¹, Ade Irma Purnamasari², Irfan Ali³
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
3 Rekayas Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon Jalan Perjuangan No. 10B Karyamulya Kec. Kesambi Kota Cirebon, Jawa barat 45131 Adriindriyan12@gmail.com

## ABSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah narapidana di Cirebon, Jawa Barat, dengan menggunakan regresi linier sebagai metode untuk mengatasi tren peningkatan kejahatan dan kekhawatiran terhadap peningkatan jumlah  narapidana  di  wilayah  tersebut.  Dataset  yang  diperoleh  dari  opendata.cirebonkota.go.id  yaitu  jumlah narapidana berdasarkan putusan pengadilan menurut jenis tindak pidana di LP Kelas 1 Cirebon digunakan untuk menganalisis  data  pada  bulan  Desember  2020  hingga  Agustus  2023.  Fokus  penelitian  adalah  memperkirakan jumlah narapidana di Cirebon bulan berikutnya yaitu September, Oktober, November, dan Desember tahun 2023. Regresi  linier digunakan sebagai  metode prediksi  utama karena penggunaannya  yang umum dalam  peramalan. Keakuratan  prediksi  dinilai  menggunakan  pengukuran  Root  Mean  Squared  Error (RMSE)  dan  Relative  Error. Hasilnya,  perkiraan  jumlah  narapidana  di  Cirebon  pada  bulan  September,  Oktober,  November,  dan  Desember 2023 masing-masing berjumlah 894, 897, 896, dan 891 orang. Evaluasi keakuratan prediksi menunjukkan nilai RMSE bulan September, Oktober, November, dan Desember masing-masing sebesar 8,60, 8,65, 8,16, dan 8,14. Nilai  Relative  Error  pada  bulan  yang  sama  masing-masing  sebesar  44,16%,  54,20%,  38,14%,  dan  45,26%. Berdasarkan nilai RMSE, prediksi tersebut tergolong relatif akurat. Namun, pertimbangan lebih lanjut diperlukan untuk nilai Relative Error karena persentasenya yang besar.
Kata kunci : jumlah narapidana, kesalahan relative, prediksi, Regresi linier

## 1. PENDAHULUAN
Dewasa  ini,  tingkat  kriminalitas  di  Indonesia semakin  meningkat  secara  signifikan.  Kompleksitas dalam  kehidupan  masyarakat  modern  menuntut pemenuhan berbagai kebutuhan materil yang melimpah,  disertai  dengan  ambisi-ambisi  sosial  yang tidak  produktif.  Dorongan  untuk  memperoleh kekayaan  melalui  jalur  yang  tidak  sah  mendorong individu  maupun  kelompok  untuk  terlibat  dalam tindak  kejahatan.  Tindak  pidana,  atau  kejahatan, merujuk pada perilaku yang melanggar aturan hukum yang  telah  ditetapkan  oleh  pemerintah,  melanggar norma-norma sosial, dan menciptakan kekhawatiran di kalangan  masyarakat.  Berbagai  bentuk  kejahatan, seperti  pencurian,  penganiayaan,  tindak  asusila, pembunuhan,  penipuan,  korupsi,  dan  lain  sebagainya yang semakin meresahkan [1].
Kriminalitas  mencakup  berbagai  tindakan  dan perilaku  yang  menimbulkan  kerugian  ekonomi  dan psikologis,  melanggar  hukum  yang  berlaku  di Indonesia,  serta  melanggar  norma-norma  sosial  dan agama.  Dampak  dari  tindakan  kriminalitas  ini  dapat merugikan  keamanan  masyarakat  dan  mengancam kedamaian  lahir  dan  batin  mereka.  Jika  masyarakat merasa  terancam  oleh  kejahatan,  konsekuensinya dapat  berdampak  besar  pada  kesejahteraan  dan ketentraman mereka [2].
Fokus pada penelitian ini adalah analisis regresi linier  untuk  memprediksi  jumlah  narapidana  di wilayah  Cirebon,  menggunakan  teknik  data  mining
serta  mennggunakan  metode  regresi  linier,  dengan menggunakan data yang diperoleh dari opendata.cirebonkota.go.id,  yang  mencatat  jumlah narapidana  berdasarkan  putusan  pengadilan  menurut jenis  kejahatan  di  LP  kelas  1  Cirebon.  Data  mining adalah suatu proses di mana pola atau informasi yang menarik  ditemukan  dalam  data  yang  telah  dipilih, menggunakan  berbagai  teknik  atau  metode  tertentu. Terdapat variasi yang signifikan dalam teknik, metode, atau  algoritma  yang  digunakan  dalam  data  mining. Pemilihan  metode  atau  algoritma  yang  sesuai  sangat tergantung  pada  tujuan  dan  keseluruhan  proses Knowledge Discovery in Database (KDD) [3].
Analisis  regresi  linier  merupakan  suatu  Teknik statistika yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur  hubungan  antara  variabel  dependen (respons  atau  Y)  dengan  satu  atau  lebih  variabel independen  (prediktor  atau  X).  Jika  hanya  terdapat satu variabel independen, disebut sebagai regresi linier sederhana,  sedangkan  jika  terdapat  lebih  dari  satu variabel  independen,  disebut  sebagai  regresi  linier berganda[4].
Peramalan  atau  prediksi  adalah  tahapan  untuk memproyeksikan  kejadian  di  masa  mendatang. Langkah-langkah dalam metode peramalan umumnya mencakup pengumpulan data, pemilihan dan penyaringan  data,  pemilihan  model  peramalan, penerapan  model  untuk  melakukan  peramalan,  serta evaluasi hasil [5].
Berdasarkan data dari
opendata.cirebonkota.go.id  yang  mencatat  jumlah narapidana  berdasarkan  putusan  pengadilan  menurut jenis  kejahatan  di  LP  kelas  1  Cirebon.  Wilayah Cirebon yang terletak di provinsi Jawa Barat, tercatat memiliki  jumlah  narapidana  dengan  total  21,534 orang.  Seperti  yang  tercatat  dalam  data  jumlah narapidana  berdasarkan  putusan  pengadilan  menurut jenis  kejahatan  di  LP  Kelas  1  Cirebon  tersebut, terdapat  21.534  jumlah  narapidana  atau  jumlah penghuni  lapas,  21.534  merupakan  jumlah  total  dari bulan  desember  2020  hingga  bulan  agustus  tahun 2023, dengan 27 jenis kejahatan. Jumlah narapidana di wilayah  Cirebon  berbeda  setiap  bulan  dan  tahunnya serta  dengan  jenis  kejahatan  yang  berbeda-beda,  hal tersebut yang menjadi masalah di wilayah Cirebon dan khususnya  LP  kelas  1  Cirebon.  Apalagi  mengingat kondisi  sekarang  ini,  dimana  kriminalitas  dan  tindak kejahatan  semakin  meningkat,  sehingga  hal  tersebut yang dikhawatirkan dapat memengaruhi meningkatnya jumlah narapidana di wilayah Cirebon. Kekhawatiran  akan  terjadinya  peningkatan  jumlah narapidana di wilayah Cirebon yang dipengaruhi oleh berbagai  jenis  kejatahan  serta  faktor  faktor  yang memengaruhi tingkat kejahatan.
Menurut penelitian [1]  Ada beberapa faktor yang mendorong  seseorang  atau  kelompok  melakukan tindak  pidana  diantaranya  yaitu  disebabkan  oleh kondisi lingkungan sekitar yang mengalami perubahan yang  sangat  cepat,  menurunnya  norma-norma  dan sanksi  sosial  yang  memberikan pengaruh  buruk  yang mengacu  terjadinya  disorganisasi  dalam  masyarakat. Keadaan  tersebut  dapat  menimbulkan  kerentanan sosial, mengganggu ketertiban umum, dan menghambat  kemajuan  di  wilayah  Cirebon.  Karena data jumlah narapidana berdasarkan putusan pengadilan  menurut  jenis  kejahatan  di  LP  kelas  1 Cirebon  yang  cenderung  dinamis  sehingga  sulitnya mengetahui  apakah  mengalami  peningkatan  atau penurunan jumlah narapidana dari tahun ke tahunnya. Oleh  karena  itu,  untuk  meminimalisir  terjadinya peningkatan  jumlah  narapidana,  wilayah  Cirebon khususnya  LP  kelas  1  Cirebon  memerlukan  metode khusus dalam melakukan prediksi jumlah narapidana. Sehingga  pihak  LP  kelas  1  Cirebon  memperoleh prediksi  yang  akurat  dan  efektif  dalam  menentukan jumlah  narapidana  serta  dapat  menentukan  tindakan atau kebijakan untuk mengurangi terjadinya peningkatan  jumlah  narapidana  di  wilayah  Cirebon, maka dari  itu diperlukannya suatu metode komputasi untuk  memprediksi  jumlah  narapidana  di  wilayah Cirebon.
Mengingat  pentingnya  mengetahui  jumlah narapidana  di  wilayah  Cirebon,  maka  penlitian bertujuan  untuk  memberikan  satu  bentuk  prediksi terhadap  jumlah  narapidana  di  wilayah  Cirebon dengan model regresi linier. Penelitian menggunakan regresi linier untuk membuat proses data sebelumnya agar  bisa  mengetahui  peningkatan  atau  penurunan jumlah  narapidana  di  wilayah  Cirebon.  prediksi  ini
bisa menjadi dasar sebagai bahan pertimbangan dalam mengambil suatu keputusan, sehingga dapat digunakan  sebagai  bahan  prediksi  atau  analisis, terutama untuk mengetahui berapa besar peningkatan jumlah  narapidana  di  wilayah  Cirebon.  Selain  itu, apabila  dalam  melakukan  prediksi  ini  terjadi peningkatan jumlah narapidana maka dapat membantu pihak  LP  kelas  1  Cirebon  untuk  menambah  jumlah penjara atau kamar hunian narapidana dan diharapkan bahwa  prediksi  ini  akan  membantu  pemerintah Cirebon dan LP kelas 1 Cirebon mengambil tindakan yang  tepat  untuk  menurunkan  tingkat  kejahatan  di wilayah Cirebon.
Guna  mencapai  tujuan  tersebut,  penelitian  ini menggunakan  metode  yang  umum  digunakan  pada sistem prediksi yaitu metode regresi linier. Maka dari itu  penelitian  ini  menggunakan  analisis  regresi  linier dengan  menggunakan  data  jumlah  narapidana berdasarkan  putusan  pengadilan  menurut  jenis kejahatan  di  LP  Kelas  1  Cirebon.  Pengolahan  dan analisis  data  yang  dilakukan  dengan  aplikasi rapidminer yang dapat memungkinkan untuk mengidentifikasi  dan  memahami  hubungan  antara variabel  independent  (jenis  kejahatan)  dan  dependen (bulan pada tahun 2023). Selama proses analisis data, aplikasi  rapid  miner  ini  dapat  digunakan  untuk membuat  model  yang  akurat  guna  memprediksi jumlah  narapidana  di  wilayah  Cirebon.  Dalam pengolahan  dan  analisis  data  ini  dapat  memberikan pemahaman yang mendalam tentang komponen dalam penggunaan  aplikasi  rapidminer  dan  analisis  regresi linier  serta  dapat  memprediksi  jumlah  narapidana  di wilayah Cirebon.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Data Mining
Data  mining  adalah  suatu  proses  di  mana  pola atau  informasi  yang  menarik  ditemukan  dalam  data yang telah dipilih, menggunakan berbagai teknik atau metode  tertentu.  Terdapat  variasi  yang  signifikan dalam teknik, metode, atau algoritma yang digunakan dalam data mining. Pemilihan  metode atau algoritma yang  sesuai  sangat  tergantung  pada  tujuan  dan keseluruhan proses Knowledge Discovery in Database (KDD)[3]

## 2.2. Regresi Linier
Analisis  regresi  linier  merupakan  suatu  Teknik statistika yang digunakan untuk mengidentifikasi dan mengukur  hubungan  antara  variabel  dependen (respons  atau  Y)  dengan  satu  atau  lebih  variabel independen  (prediktor  atau  X).  Jika  hanya  terdapat satu variabel independen, disebut sebagai regresi linier sederhana,  sedangkan  jika  terdapat  lebih  dari  satu variabel  independen,  disebut  sebagai  regresi  linier berganda[4].  Regresi  linier  juga  merupakan  metode statistik  yang  berfungsi  untuk  menguji  sejauh  mana hubungan  sebab-akibat  faktor  penyebab  (x)  terhadap variabel akibatnya (y). Rumus persamaan linier regresi umumnya yaitu;

## Y = a + bX
Y = Variabel dependen a = Konstanta b = Koefisien X = Variabel Independen
𝒃  =  𝒏 ∑ 𝑿𝒀  −  ∑𝑿 ∑𝒀 𝒏 ∑𝑿²     −  (∑𝑿)² 𝒂 = ∑ 𝒀  ∑ 𝑿 𝟐 −  ∑𝑿  ∑ 𝑿𝒀 𝒏  ∑ 𝑿 𝟐 − (∑𝑿)²

## 2.3. Prediksi
Peramalan  atau  prediksi  adalah  tahapan  untuk memproyeksikan  kejadian  di  masa  mendatang. Langkah-langkah dalam metode peramalan umumnya mencakup pengumpulan data, pemilihan dan penyaringan  data,  pemilihan  model  peramalan, penerapan  model  untuk  melakukan  peramalan,  serta evaluasi hasil [5].

## 2.4. RapidMiner
RapidMiner  merupakan  perangkat  lunak  yang dibuat  oleh  Dr.  Markus  Hofmann  dari  Institute  of Technology  Blanchardstown  dan  Raif  Klinkenberg dari rapid-i.com dengan tampilan GUI (Graphical User Interface)  sehingga  memudahkan  pengguna  dalam menggunakan perangkat lunak ini. Perangkat lunak ini bersifat open source dan dibuat dengan menggunakan bahasa Java dibawah lisensi GNU Public License dan Rapid  Miner  dapat  dijalankan  disistem  operasi manapun.  Dengan  menggunakan  Rapid  Miner,  tidak dibutuhkan kemampuan koding khusus, karena semua fasilitas sudah disediakan. Rapid Miner dikhusus- kan untuk penggunaan data mining[6].

## 2.5. Root Mean Squared Error
RMSE merupakan nilai rata-rata kuadrat dari jumlah  kesalahan  pada  model  prediksi.  Perhitungan eror rate digunakan dalam perbedaan antara nilai-nilai yang diprediksi atau bisa disebut rumus Mean Squared Eror (MSE)  dengan  rumus  Root  Mean  Squared  Eror (RMSE)[7].
𝑅𝑀𝑆𝐸 = √∑(𝑥 − 𝑦)²

## 𝑛

## 2.6. Relative Error
Nilai  Relative  Error  adalah  perbandingan  besar tingkat  kesalahan  yang  dapat  diukur  dengan membandingkan nilai kesalahan pada nilai aktualnya. Relative  error  dinyatakan  dalam  satuan  persen. Semakin  kecil  persentase  kesalahan,  semakin  akurat dalam memprediksi suatu nilai[8].
Ɛₑ = 𝐸ₑ 𝑃 𝑋100%

## 2.7. Narapidana
Narapidana berasal dari kata "Nara," yang berarti orang, dan "Pidana," yang merujuk pada hukuman dan
perbuatan kejahatan seperti pembunuhan, perampokan,  pemerkosaan,  narkoba,  korupsi,  dan sejenisnya.  Istilah  narapidana  merujuk  kepada individu  yang  telah  diakui  melakukan  tindakan  yang mengganggu ketertiban masyarakat. Mereka merupakan  individu  yang  tidak  berhasil  dalam beradaptasi dengan norma-norma yang berlaku dalam masyarakat,  sehingga  akhirnya  mereka  tidak  dapat mematuhi  aturan  dan  hukum  yang  berlaku.  Dengan kata lain, narapidana adalah  mereka  yang  mengalami kegagalan dalam menjalani kehidupan sosial dan tidak mampu  memenuhi  standar  moral  dan  hukum  yang berlaku di masyarakat[9].

## 2.8. Kriminalitas
"Kriminalitas" berasal dari kata dasar "kriminal," yang  merujuk  pada  hal-hal  yang  terkait  dengan kejahatan atau pelanggaran hukum yang dapat dikenai hukuman  sesuai  undang-undang  pidana.  Istilah "kriminalitas"  memiliki  makna  sebagai  segala  aspek yang  bersifat  kriminal,  yakni  perbuatan  yang melanggar hukum pidana atau dianggap sebagai tindak kejahatan. Oleh karena itu, kriminalitas dapat diartikan sebagai segala sesuatu  yang  melanggar  hukum  atau merupakan suatu tindak kejahatan[10].

## 2.9. Lembaga Permasyarakatan
Lembaga  Pemasyarakatan  (Lapas)  adalah  suatu entitas  hukum  yang  berfungsi  sebagai  tempat  atau wadah untuk melakukan kegiatan pembinaan terhadap narapidana. Pembinaan  ini  mencakup aspek fisik  dan rohaniah dengan tujuan agar narapidana dapat kembali hidup secara normal dalam masyarakat[11]

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menerapakan  metode  analisis regresi linier untuk memprediksi jumlah narapidana di wilayah  Cirebon  pada  bulan  September,  Oktober, November, dan Desember tahun 2023. Analisis regresi linier  adalah  metode  statistika  yang  digunakan  untuk menentukan hubungan antara variabel terikat (dependen;  respons;  Y)  dan  satu  atau  lebih  variabel bebas (independen, prediktor, X). Jika hanya ada satu variabel  bebas,  disebut  regresi  linier  sederhana, sementara jika ada lebih dari satu, disebut regresi linier berganda [4].
Tabel 1. Bentuk Data
Pada  tabel  data  tersebut  merupakan  data  yang digunkan untuk memprediksi jumlah narapidana pada bulan September, Oktober, November, dan Desember
Jenis kejahatan Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember KDRT 2 3 3 3 3 3 3 3 ? ? ? ? KELALAIAN 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ?
KESUSILAAN
5 5 5 5 4 5 5 5 ? ? ? ? KESUSILAAN TERHADAP ANAK 154 157 161 159 171 170 178 187 ? ? ? ? KORUPSI 5 5 4 4 4 4 4 3 ? ? ? ?
MATA UANG
0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ?
MEMERAS/MENGANCAM
1 1 1 1 3 3 3 3 ? ? ? ? NARKOTIKA 461 465 448 441 445 448 444 427 ? ? ? ?
PELANGGARAN TERHADAP KETERTIBAN 10 13 13 13 13 0 14 14 ? ? ? ?
PEMALSUAN MATERAI/SURAT
0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ?
PEMBAKARAN
1 1 1 1 1 0 1 1 ? ? ? ? PEMBUNUHAN 129 123 127 126 130 130 129 125 ? ? ? ? PENADAHAN 1 2 2 2 2 2 4 4 ? ? ? ? PENCULIKAN 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ? PENCURIAN 60 64 58 56 75 70 70 68 ? ? ? ? PENGANIAYAAN 12 16 15 14 15 17 17 19 ? ? ? ?
PENGGELAPAN
6 6 6 5 5 5 5 5 ? ? ? ? PENIPUAN 5 5 5 5 9 10 9 12 ? ? ? ? PENYUAPAN 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ? PERAMPOKAN 30 31 31 30 29 28 28 25 ? ? ? ? PERJUDIAN 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ?
PEROMPAKAN/PEMBAJAKAN LAUT
0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ?
PSIKOTROPIKA 0 0 0 0 0 0 0 0 ? ? ? ? SENJATA API/TAJAM 0 1 1 1 2 2 2 2 ? ? ? ?
TERORISME 3 3 3 3 0 0 0 0 ? ? ? ?
KEKERASAN TERHADAP WANITA/ANAK 0 0 0 0 0 0 2 2 ? ? ? ?
tahun 2023, dengan  variabel  dependen(Y)  yaitu  jenis kejahatan  dan  variabel  independen(X)  yaitu  bulan- bulan  tersebut  yaitu  bulan  Januari  hingga  bulan Desember tahun 2023.
Dengan  menggunakan  proses  tahapan  KDD dalam  melakukan  analisis  data  ini  berfungsi  agar tahapan  dalam  penelitian  ini  berjalan  sistematis. Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  adalah penerapan  metode  saintifik  pada  data  mining.  Dalam konteks  ini  data  mining  merupakan  satu  langkah proses  (KDD).  Istilah  data  mining  dan  Knowledge Discovery  in  Database  (KDD)  sering  kali  digunakan secara bergantian untuk menjelaskan proses penggalian  informasi  tersembunyi  dalam  suatu  basis data  yang  besar.  Sebenarnya  kedua  istilah  tersebut memiliki  konsep  yang  berbeda,  tetapi  berkaitan  satu sama lain[12]. Berikut adalah proses tahapan KDD.
Gambar 1. Tahapan KDD

## 3.1. Data Selection
Data  selection  adalah  proses  pengambilan informasi  atsu  pengumpulan  informasi,  pemelihan informasi, dan pengecekan  informasi. Pada tahap ini, data  yang  digunakan  sebagai  bahan  untuk  penelitian adalah  data  jumlah  narapidana  dari  bulan  desember 2020  sampai  bulan  agustus  2023  dengan  atributnya yaitu  jenis  kejahatan,  jumlah  narapidana,  bulan  dan tahun.

## 3.2. Preprocessing Data
Sebelum proses data mining dapat dilaksanakan, perlu  dilakukan  proses  cleaning  pada  data  yang menjadi fokus KDD. Proses cleaning mencakup antara lain  membuang  duplikasi  data,  memeriksa  data  yang inkonsisten,  dan  memperbaiki  kesalahan  pada  data, seperti  kesalahan  cetak  (tipografi).  Dalam  tahap  ini, karena data jumlah narapidana yang digunakan dalam penelitian ini tidak terdapat kesalahan pada data, data yang  hilang atau kosong maka tidak dilakukan untuk memperbaiki data yang salah, hilang atau kosong.

## 3.3. Transformation Data
Pada  tahap  ini,  dimana  data-data  yang  telah terpilih,  ditransformasikan  kedalam  bentuk-bentuk yang  cocok  untuk  prosedur  penggalian  (meaning proedure)  dengan  cara  melakukan  normalisasi  dan agregasi  data.  Pada  tahap  ini  melakukan  proses transformasi data ke dalam bentuk format yang sesuai untuk di proses ke data mining. Dengan tujuan untuk
memudahkan  dalam  proses  model  regresi  linier dengan menggunakan aplikasi RapidMiner.

## 3.4. Data Mining
Data  mining  adalah  proses  mengolah  data berdasarkan  teknik  algoritma  atau  metode  tertentu yang  konsisten  dengan  alur  data  mining  Pada penelitian  menggunakan  metode  regresi  linier  untuk memprediksi jumlah narapidana di wilayah Cirebon.

## 3.5. Evaluation
Tahap  evaluasi  digunakan  untuk  mengevaluasi hasil  dari  metode  regresi  linier  yang  bertujuan  untuk mengetahui  kesimpulan  dari  proses  data  mining, dalam  tahapan  ini  nilai  performance  yang  digunakan yaitu Root Mean Squared Error (RMSE) dan Relative Error.

## 3.6. Knowledge
Merupakan  tahap  terakhir  dimana  data  yang dihasilkan dari proses prediksi dengan metode regresi linier, ditampilkan dengan memaparkan hasil sehingga menjadi data yang mudah untuk dipahami.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  penelitian  ini  data  jumlah  narapidana berdasarkan  putusan  pengadilan  menurut  jenis kejahatan  di  Lp  kelas  1  Cirebon  sebanyak  1405 data dari bulan desember tahun 2020 sampai dengan bulan agustus  2023  dengan  11  atribut  yaitu,  id,  kode provinsi,  nama provinsi, kode kabupaten /kota, nama kabupaten/kota, jenis kejahatan, jenis kelamin, jumlah narapidana, satuan, bulan, dan tahun. Dapat dilihat dari gambar berikut.
Gambar 2. Dataset Jumlah Narapidana

## 4.1. Data Selection
Pada  proses  data  selection  ini  dilakukan  untuk memilih  data  yang  akan  digunakan  dalam  proses prediksi dengan metode regresi linier melalui aplikasi RapidMiner, seleksi ini dilakukan di Microsoft Excel pada  proses  penelitian  ini  menggunakan  data  jumlah narapidana  dari  bulan  desember  2020  sampai  bulan agustus  2023  yang  digunakan  dalam  proses  data mining memprediksi  jumlah  narapidana  di  wilayah Cirebon.  Hasil  dari  seleksi  data  diketahui  pada  data jumlah  narapidana  terdapat  4  atribut  yaitu  jenis kejahatan, jumlah narapidana, bulan dan tahun. Dapat dilihat pada gambar berikut.

## Gambar 3. Data Selection

## 4.2. Preprocessing Data
Tahap  ini  dilakukan  preprocessing  data  yaitu proses cleaning data, kesalahan pada data, memperbaiki  kesalahan  data,  data  yang  hilang  atau kosong,  dan  duplikasi  pada  data.  Sebelum  ke  proses berikutnya,  karena  data  jumlah  narapidana  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  tidak  terdapat kesalahan  pada  data,  data  yang  hilang  atau  kosong maka  tidak  dilakukan  untuk  memperbaiki  data  yang salah, hilang atau kosong.

## 4.3. Transformation Data
Pada  tahap  ini  melakukan  proses  transformasi data  ke  dalam  bentuk  format  yang  sesuai  untuk  di proses  ke  data  mining.  Dengan  tujuan  untuk memudahkan  dalam  proses  model  regresi  linier dengan  menggunakan  aplikasi  RapidMiner.  Pada tahap transformasi ini, data yang sudah di seleksi pada gambar  4.2  yang  pada  awalnya  berjumlah  1405  data dan  4  atribut,  kemudian  diubah  bentuk  pada  data tersebut  menjadi  27  data  dan  9  atribut  yaitu  jenis kejahatan,  bulan  januari  sampai  agustus  tahun  2023, dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 4. Transformation Data

## 4.4. Data Mining
Proses  data  mining  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  yaitu  prediksi  menggunakan  metode regresi  linier.  Dalam  penelitian  ini  akan  melakukan prediksi  jumlah  narapidana  untuk  bulan  berikut dengan  menggunakan  data  jumlah  narapidana  bulan januari sampai agustus tahun 2023 yang sudah melalui
tahap  tranformasi  data,  dengan  melakukan  prediksi dengan  model  regresi  linier  menggunakan  aplikasi rapidminer.  Berikut  adalah  gambar  model  prediksi regresi  linier  untuk  bulan  September,  Oktober, November, dan Desember tahun 2023.
Gambar 5. Model Prediksi Regresi Linier
Pada gambar diatas merupakan bentuk pemodelan  prediksi  regresi  linier  di  aplikasi Rapidminer, operartor read excel 1 digunakan sebagai untuk  memasukan  data  training,  read  excel  2 digunakan  untuk  memasukan  data  testing,  operator linear regression digunakan untuk mengolah data yang digunakan  dengan  modela  regresi  linier,  dan  apply model  digunakan  untuk  menerapkan  model  data mining linear regression prediksi.

## 4.4.1. Prediksi Bulan September
Data  yang  digunakan  pada  read  excel  1  yaitu data pada gambar di tahapan trnasformasi data, berikut adalah gambar data pada read excel 2.
Gambar 6. Read Excel 2 Bulan September
Data  pada  read  excel  2  tersebut  sama  dengan data yang digunakan pada read excel 1, hanya dengan menambah  kolom  kosong  atribut  bulan  September, karena  yang akan diprediksi  yaitu  jumlah  narapidana pada  bulan  September  tahun  2023.  Hasil  dari pemodelan prediksi regresi  linier  di  bulan September dapat dilihat sebagai berikut.

## Gambar 7. Hasil Prediksi September

## 4.4.2. Prediksi Bulan Oktober
Data yang digunakan pada operator read excel 1 yaitu dengan menambahkan kolom bulan September yang  sudah  diketahui  hasil  prediksinya,  dengan memasukan hasil prediksi dari aplikasi rapidminer ke dalam  excel  data  jumlah  narapidana  di  wilayah Cirebon, dan data yang digunakan pada operator read excel  2  yaitu  dengan  menambahkan  kolom  bulan Oktober  yang  belum  diketahui  hasilnya  untuk dilakukan prediksi pada bulan tersebut. berikut gambar read excel 1 dan read excel 2
Gambar 8. Read Excel 1 Bulan Oktober
Pada  read  excel  1  yang  digunakan  untuk  prediksi  di bulan  Oktober  yaitu  menambahkan  kolom  hasil prediksi pada bulan September.
Gambar 9. Read Excel 2 Bulan Oktober
Pada  gambar  read  excel  2  yaitu  dengan menambahkan  kolom  bulan  Oktober  yang  belum diketahui  hasilnya  atau  kosong,  untuk  dilakukan prediksi  pada  bulan  Oktober tersebut.  Berikut  adalah hasil prediksi bulan Oktober di aplikasi rapidminer.
Gambar 10. Hasil Prediksi Oktober

## 4.4.3. Prediksi bulan November
Data yang digunakan pada operator read excel 1  yaitu  dengan  menambahkan  kolom  bulan  Oktober yang  sudah  diketahui  hasil  prediksinya,  dengan memasukan hasil prediksi dari aplikasi rapidminer ke dalam  excel  data  jumlah  narapidana  di  wilayah Cirebon dan Data yang digunakan pada operator read excel  2  yaitu  dengan  menambahkan  kolom  bulan november  yang  belum  diketahui  hasilnya  untuk dilakukan prediksi pada bulan tersebut. Berikut adalah gambar read excel 1 dan read excel 2.
Gambar 11. Read Excel 1 Bulan November
Pada  gambar  read  excel  1  yaitu  menambah kolom bulan Oktober yang diketahui hasil prediksinya.

## Gambar 12. Read Excel 2 Bulan November
Pada gambar read excel 2 diatas  yaitu dengan menambahkan  kolom  bulan  November  yang  belum diketahui  hasilnya  atau  kosong,  untuk  dilakukan prediksi  pada  bulan  November  tersebut.  Berikut
adalah  hasil  prediksi  bulan  November  di  aplikasi rapidminer.
Gambar 13. Hasil Prediksi November

## 4.4.4. Prediksi Bulan Desember
Data yang digunakan pada operator read excel 1 yaitu dengan menambahkan kolom bulan november yang  sudah  diketahui  hasil  prediksinya,  dengan memasukan hasil prediksi dari aplikasi rapidminer ke dalam  excel  data  jumlah  narapidana  di  wilayah Cirebon dan Data yang digunakan pada operator read excel  2  yaitu  dengan  menambahkan  kolom  bulan desember  yang  belum  diketahui  hasilnya  untuk dilakukan prediksi pada bulan tersebut. Berikut adalah gambar read excel 1 dan read excel 2.
Gambar 14. Read Excel 1 Bulan Desember
Pada  gambar  read  excel  1  yaitu  menambah kolom  bulan  November  yang  diketahui  hasil prediksinya .
Gambar 15. Read Excel 2 Bulan Desember
Pada gambar read excel 2 diatas  yaitu dengan menambahkan  kolom  bulan  Desember  yang  belum diketahui  hasilnya  atau  kosong,  untuk  dilakukan prediksi pada bulan Desember tersebut. Berikut adalah hasil prediksi bulan Desember di aplikasi rapidminer.
Gambar 16. Hasil Prediksi Desember

## 4.5. Evaluation
Setelah  melakukan  proses  prediksi  jumlah narapidana di wilayah Cirebon pada bulan September, Oktober,  November,  dan  Desember  tahun  2023 kemudian  dilakukan  uji  performance  RMSE  dan Relative  Error,  berikut  adalah  gambar  model  uji performance  pada  bulan  September,  Oktober, November, dan Desember.
Gambar 17. Model Uji Performance
Hasil  evaluasi  nilai  RMSE  prediksi  jumlah narapidana di wilayah Cirebon pada bulan September adalah 8.60 sedangkan nilai Relative Errornya adalah 44.16%. Nilai RMSE pada bulan oktober adalah 8.65 dan  nilai  Relative  Errornya  adalah  54.20%.  Nilai RMSE  pada  bulan  November  adalah  8.16  dan  nilai Relative  Errornya  adalah  38.14%.  Nilai  RMSE  pada bulan  desember  adalah  8.14  dan  Nilai  Relative
Errornya  adalah  45.26%.  Nilai  RMSE  dan  nilai Relative  Error  dapat  dikatakan  sangat  baik  jika mendekati angka 0 atau prediksi yang mendekati nilai aktual dan akurat. Berikut adalah gambar nilai RMSE dan  Relative  Error  pada  bulan  September,  Oktober, November, dan Desember.
Gambar 18. RMSE & Relative Error September
Gambar 19. RMSE & Relative Error Oktober
Gambar 20. RMSE & Relative Error November
Gambar 21. RMSE & Relative Error Desember

## 4.6. Knowledge
Setelah  dilakukan  beberapa  tahapan  dalam melakukan  prediksi  jumlah  narapidana  di  wilayah Cirebon  menggunakan  metode  regresi  linier  dengan proses tahapan KDD. Berdasarkan hasil pada prediksi jumlah  narapidana  di  wilayah  Cirebon,  hasil  tersebut ditampilkan dengan gambar visualisasi plot step area, diketahui hasil prediksi jumlah narapidana di wilayah Cirebon  pada  bulan  September,  Oktober,  November, dan Desember dengan plot step area, dapat dilihat pada gambar berikut.
Gambar 22. Plot Prediksi September
Untuk melihat hasil prediksi di bulan September pada gambar plot step area diatas dapat melihat warna oren.
Gambar 23. Plot Prediksi Oktober
Untuk melihat hasil prediksi di bulan Oktober pada gambar plot step area diatas dapat melihat warna merah muda.
Gambar 24. Plot Prediksi November
Untuk melihat hasil prediksi di bulan November pada gambar plot step area diatas dapat melihat warna tosca.
Gambar 25. Plot Prediksi Desember
Untuk melihat hasil prediksi di bulan Desember pada gambar plot step area diatas dapat melihat warna ungu.

## Gambar 26 Jumlah Total Hasil Prediksi

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil prediksi menggunakan metode regresi  linier,  jumlah  narapidana  di  wilayah  Cirebon untuk  bulan  September,  Oktober,  November,  dan Desember 2023 diprediksi  masing-masing  jumlahnya sebanyak 894, 897, 896, dan 891 orang. Berdasarkan hasil  prediksi  Jenis  kejahatan  narkotika  diperkirakan menyumbang  jumlah  narapidana  tertinggi  di  setiap bulannya,  dan  bulan  hasil  prediksi  tertinnggi  yaitu pada  bulan  Oktober.  Menurut  penelitian    [8]  bahwa semakin  kecil  nilai  RMSE,  maka  semakin  akurat prediksi  yang  dihasilkan,  sedangkan  semakin  kecil persentase  kesalahan  nilai  Relative  Error,  maka semakin  akurat  dalam  memprediksi  suatu  nilai. Evaluasi hasil prediksi pada penelitian ini menunjukkan  bahwa  nilai  RMSE  cukup  untuk digunakan,  namun  nilai  Relative  Error  perlu dipertimbangkan  lebih  lanjut  karena  tingkat  akurasi error  yang  cukup  besar.  Penelitian  ini  mengakui keterbatasan dan mengusulkan pengembangan metode prediksi lainnya, seperti Neural Network atau Decision Tree,  serta  penggunaan  dataset  dengan  periode  lebih panjang  untuk  meningkatkan  akurasi  prediksi  dalam penelitian selanjutnya.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  R.  Maya  Puspita,  Armanto,  “Sistem  Prediksi Jumlah  Tindak  Pidana  Di  Kepolisian  Resor  ( Polres ) Lubuklinggau Menggunakan,” pp. 1–12, 2021.
[2]  M.  H.  Lubis  and  S.  Sumijan,  “Prediksi  Tingkat Kriminalitas  Menggunakan  Metode  Single Moving  Average  (Studi  Kasus  Polres  Asahan
Sumatera Utara),” J. Sistim Inf. dan Teknol. , vol. 3, pp. 183–188, 2021, doi: 10.37034/jsisfotek.v3i4.63.
[3]  P. Bidang, K. Sains, Y. Mardi, J. Gajah, M. No, and  S.  Barat,  “Jurnal  Edik  Informatika  Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4 . 5 Data mining  merupakan  bagian dari tahapan proses Knowledge Discovery in Database ( KDD ) . Jurnal Edik Informatika”.
[4]  D. Kurniawan, “Regresi Linier,” Statistic , pp. 1– 6, 2008.
[5]  A.  P.  Desvina,  “Prediksi  Jumlah  Narapidana Kelas II A Kota Pekanbaru Menggunakan Model ARIMA,” J. Sains Mat. dan Stat. , vol. 7, no. 1, p. 105, 2021, doi: 10.24014/jsms.v7i1.12390.
[6]  M.  Fp-growth,  “Sistem  Informasi  Prediksi Penjualan Alat Tulis Kantor Dengan Metode Fp- Growth  (Studi  Kasus  Toko  Koperasi  Sekolah Bina Mulia),” J. Sist. Inf. Univ. Suryadarma , vol. 8, no. 2, 2014, doi: 10.35968/jsi.v8i2.739.
[7]  Karbala  Syahid  and  Irfan  Ali,  “Memprediksi Harga  Beras  Eceran  Menggunakan  Algoritma Regresi Linier,” J. Mhs. Tek. Inform. , vol. 7, no. 3, pp. 1554–1559, 2023.
[8]  M. Uang,  “KOMPARASI  ALGORITMA LINEAR REGRESSION DAN NEURAL NETWORK  UNTUK  MEMPREDIKSI  NILAI KURS,” vol. 10, no. 2, pp. 64–71, 2022.
[9]  C.  Saputro,  “Komunikasi  Antarpribadi  Dalam
Pembinaan Narapidana Di Lembaga Pemasyarakatan Kelas Iii a Narkotika Samarinda,” eJournal Ilmu Komun. , vol. 3, no. 3, pp. 253–263, 2015.
[10]  N.  Sulisrudatin,  “Kasus  Begal  Motor  Sebagai Bentuk Kriminalitas,” J. Mitra Manaj. , vol. 7, no. 2, pp. 57–67, 2020.
[11]  K. Harahap, “Pemenuhan Hak Narapidana Anak Dalam  Memperoleh  Hak  Pendidikan  Dalam Lembaga Permasyarakatan,” J. Educ. Dev. , vol. 10,  no.  1,  pp.  399–406,  2022,  [Online]. Available: http://journal.ipts.ac.id/index.php/ED/article/vie w/3469
[12]  J.  Susilo  and  Y.  Syahra,  “Implementasi  Data Mining  Untuk  Menganalisa  Pola  Penjualan Menu Makanan Berdasarkan Permintaan Konsumen  DI  Restoran  Wakaka  Center  Point Menggunakan  Algoritma  Apriori,” Cyber  Tech , pp. 1–14, 2020.