## ANALISA CLUSTER DENGAN K-MEAN CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA CYBERCRIME
Wulan Permata Sari 1* , Tata Sutabri 2
1,2 Magister Teknik Informatika, Universitas Bina Darma, Palembang, Sumatera Selatan email : Wulanpermataabd@gmail.com *
Abstrak: Tujuan penelitian ini untuk melakukan cluster atau pengelompokan terhadap dataset cybercrime. Diketahui potensi kejahatan terkait data sangatlah mungkin untuk terjadi. Beberapa negara telah sejak lama memiliki perhatian yang lebih untuk keamanan data yang ada didalam dunia maya. Pada penelitian ini penulis ingin melakukan pengelompokan data atau clustering terhadap data Cybercrime yang didapat dari dataset kaggle. Untuk itu perlu dilakukan pengelompokan jenis kejahatan siber atau cybecrime dnegan  menggunakan  metode k-mean  clustering yang  dimana  metode  tersebut  adalah suatu  algoritma pengklasteran yang cukup sederhana yang mempartisi  database kedalam beberapa clasteran k. Mempartisi  data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Guna untuk mengetahui hasil cluster dari metode K-Means Clustering peneliti  menggunakan  alat  bantu  rapidminer,  yang  dimana  didalam  alat  bantu  tersebut  sudah  ada operator data K-Means Clustering, sehingga dengan tools tersebut  akan didapat  hasil dari  pola pengelompokan data  dari  dataset cybercrime yang  telah  dikumpulkan  oleh  penulis.  Hasil  penelitian  ini  adalah  sebuah pengelompokan  data  terhadap  dataset cybercrime yang  dibagi  kedalam  3  kelompok  atau cluster yang  dimana menghasilkan hasil uji dengan K-Mean Clustering didapati bahwa pola K yang digunakan dari 3 cluster memiliki cluster 1 sebagai cluster yang paling dominan dengan 20 record data.
Kata Kunci : Analisa, Kluster, Kejahatan Siber,  K-Mean
Abstract: The purpose of this research is to cluster or group cybercrime datasets. It is known that the potential for data-related crimes is very likely to occur. Several countries have long paid more attention to data security in cyberspace. In this study, the authors wanted to group or cluster data on Cybercrime data obtained from the Kaggle dataset. For this reason, it is necessary to classify types of cybercrime using the k-mean clustering method, which is a fairly simple clustering algorithm that partitions the database into several k clusters. Partition existing data into two or more groups. In order to find out the cluster results from the K-Means Clustering method, researchers use the rapidminer tool, in which the K-Means Clustering data operator already exists in the tool, so that with these tools you will get results from data grouping patterns from cybercrime datasets that have been collected by writer. The results of this study are a grouping of data on cybercrime datasets which are divided into 3 groups or clusters which produce test results with K-Mean Clustering it is found that the K pattern used from 3 clusters has cluster 1 as the most dominant cluster with 20 data records.
Keywords : Analytics, Clusters, Cybercrime, K-Mean

## PENDAHULUAN
Perkembangan  teknologi  informasi  saat  ini sudah  berkembang  dengan  pesat[1].  Hal  yang merisaukan  dari  perkembangan  teknologi  informasi yang  senantiasa  berubah  serta  cepatnya  dari perkembangan software, keamanan merupakan suatu isu  yang  sangat  krusial  dan  setiap  orang mempertaruhkan waktu dan biaya untuk melindungi data privasi di internet[2]. Pada era globalisasi seperti sekarang  ini,perkembangan  teknologi  sangatlah pesat,Teknologi  Informasi  dan  komunikasi  (TIK) telah menjadi bagian hidup manusia. Keberadaan TIK membuat hidup menjadi lebih mudah dan menyenangkan.  Tetapi  TIK  juga  bisa  digunakan untuk  tindak  kejahatan.  Cybercrime  adalah  suatu tindak kriminal yang dilakukan dengan menggunakan Teknologi komputer sebagai alat kejahatan utama[3].
Potensi  kejahatan  terkait  data  sangatlah mungkin  untuk  terjadi.  Beberapa  negara  telah  sejak lama memiliki perhatian yang lebih untuk keamanan data yang ada didalam dunia maya. Implementasi dari perhatian  tersebut  tertuang  dalam  regulasi-regulasi nasional  terkait  teknologi  informasi.  Indonesia
menuangkan segala hak dan kewajiban terkait hukum siber didalam UndangUndang Nomor 19 tahun 2016 tentang  Informasi  dan  Transaksi  Elektronik  yang disingkat dengan UU ITE[4].
Pada  penelitian  ini  penulis  ingin  melakukan pengelompokan  data  atau clustering terhadap  data Cybercrime yang  didapat  dari  dataset kaggle. Clustering adalah proses pengelompokan satu set data objek  menjadi  beberapa  kelompok  atau  klaster sehingga  objek  dalam  sebuah  klaster  memiliki kemiripan  yang  tinggi  satu  sama  lain,  tetapi  sangat berbeda dengan objek dalam kelompok lainnya. Salah satu  algoritma  yang  sering  digunakan  adalah algoritma k-means[5].
Metode  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah  metode  K-Mean  merupakan  metode  Analisa kelompok yang diarahkan pada pemartisian. N Obyek pengamatan  kedalam  K  Kelomok  atau  disebut sebagai  cluster,  dimana  setiap  obyek  pengamatan memiliki  sebuah  kelompok  dengan  rata-rata  atau mean.  K-mean  merupakan  salah  satu  metode pengelompokkan  data  sekatan  (nonhierarki)  yang berusaha  mempartisi  data  yang  ada  kedalam  bentuk
dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke  dalam  kelompok  sehingga  data  yang  berkarakter berbeda  di  kelompokkan  ke  dalam  kelompok  yang lain[6].
Guna  untuk  mengetahui  hasil  cluster  dari metode K-Means Clustering peneliti  menggunakan alat  bantu  rapidminer,  yang  dimana  didalam  alat bantu  tersebut  sudah  ada  operator  data  K-Means Clustering,  sehingga  dengan  tools  tersebut  akan didapat  hasil  dari  pola  pengelompokan  data  dari dataset cybercrime yang  telah  dikumpulkan  oleh penulis.
Salah  satu  penelitian  terkait  yang  menjadi refrensi  penelitian  yang  sedang  dijalankan  adalah penelitian  Penerapan  Data  Mining  Pengelompokan Kejahatan  Elektronik  Sesuai  UU  ITE  dengan Menggunakan Metode Clustering, yang dimana dari keseluruhannya  dapat  di  simpulkan  dari  hasil  jenis kriteria  usia,  pelanggaran  dan  juga  pasal  yang dikenakan  bahwa  pelanggaran  yang  paling  dominan terjadi yaitu Penyebaran Informasi Hoax dengan nilai 2,75  5,87  6,25  kemudian  disusul  dengan  jenis kejahatan  Pemerasan/Pengancaman  dengan  jumlah 3,57  3,42  3,14  serta  pelanggaran  yang  minimum terjadi  adalaj  Konten  pornografi  yang  bernilaikan sebesar 3,4 1 1 [7].
Kemudian  penelitian  yang  dijalankan  Dhika (2021),  penelitian  ini  menerapkan  Data  Mining dengan  menggunakan  metode  Clustering  untuk memetakan  strategi  pemilihan  dearah  pemilih  pada Calon  Legislatif  Kota  Bengkulu  Algoritma  yang digunakan  yaitu  K-Means  Clustering,  di  mana  data dikelompokkan berdasarkan karakteristik yang sama akan dimasukkan ke dalam kelompok yang sama dan set  data yang dimasukkan ke dalam kelompok tidak tumpang tindih[8].

## TINJAUAN PUSTAKA Analisa
Analisis adalah sebuah kegiatan untukmencari pola  ataupun  metode  berasumsi  yang  berhubungan dengan pengetesan dengan cara analitis kepada suatu buat  memastikan  bagian,  jalinan  antar  bagian,  dan ikatan  dengan  totalitas.  Analisa  merupakan  sesuatu upaya  buat  menguraikan  sesuatu  permasalahan  jadi bagian-bagian( decomposition) alhasil lapisan wujud sesuatuyang  dijabarkan  itu  nampak  dengan  nyata alhasil dapatdimengerti permasalahannya[9]

## Analisis Cluster
Analisis cluster merupakan metode multivariat  yang  mempunyai  tujuan  untuk  untuk pengelompokkan, dimana suatu kelompok mempunyai  ciri  yang  relatif  sama  (homogen), sedangkan  antar  kelompok  memiliki  ciri  yang berbeda. Pada umumnya suatu objek dimasukkan ke dalam  suatu  klaster  atau  kelompok  sehingga  lebih cenderung  berhubungan  (berkorelasi)  dengan  objek lainnya  di  dalam  klastermya  daripada  dengan  objek
dari  klaster  lain.  Pembentukan  klaster  didasarkan pada kuat tidaknya hubungan antar objek[10].
Informasi
Informasi adalah data yang telah diklasifikasikan  atau  diolah  atau  diinterpretasikan untuk digunakan dalam proses pengambilan keputusan[11][12].

## Data Mining
Data  mining,  sering  juga  disebut Knowledge Discovery In Database (KDD) adalah kegiatan yang meliputi pengumpulan, pemakaian data historis untuk menemukan  keteraturan,  pola  atau  hubungan  dalam data  berukuran  besar.  Keluaran  dari  data  mining ini bisa  dipakai  untuk  memperbaiki  pengambilan keputusan di masa depan. Saat ini istilah pengenalan pola (pattern recognition) jarang digunakan karena ia termasuk bagian dari data mining[13].
Knowledge  Discovery  in  Database adalah proses  untuk  menggali  dan  menganalisis  sejumlah data  dan  mengestrak  informasi  dan  pengetahuian yang  berguna.  Hasil  pengetahuan  yang  diperoleh dalam proses tersebut dapat digunakan sebagai basis pengetahuan untuk keperluan pengambilan keputusan”.  Proses  dalam  KDD  adalah  proses  yang digambarkan  pada  dan  terdiri  dari  rangkaian  proses sebagai berikut[14]:

## Gambar 1. Tahapan KDD
Data mining merupakan salah satu langkah dari proses  Knowledge  Discovery  from  Data  atau  lebih dikenal  dengan  singkatan  KDD”.  Berikut  langkah langkah dari KDD [15]: Tahap-tahap data mining ada 6 yaitu:
1. Pembersihan data (data cleaning)
Pembersihan data merupakan proses
menghilangkan  noise  dan  data  yang  tidak konsisten  atau  data  tidak  relevan.  Pada umumnya  data  yang  diperoleh,  baik  dari database  suatu  perusahaan  maupun  hasil
eksperimen,  memiliki  isian-isian  yang  tidak sempurna  seperti  data  yang  hilang,  data  yang tidak valid atau juga hanya sekedar salah ketik. Selain  itu,  ada  juga  atribut-atribut  data  yang tidak relevan dengan hipotesa data mining yang dimiliki.  Data-data  yang  tidak  relevan  itu  juga lebih baik dibuang. Pembersihan data juga akan mempengaruhi  performasi  dari  teknik  data mining  karena  data  yang  ditangani  akan berkurang jumlah dan kompleksitasnya.
2. Integrasi data (data integration)
Integrasi  data  merupakan  penggabungan  data dari  berbagai  database  ke  dalam  satu  database baru. Tidak  jarang  data  yang  diperlukan  untuk data  mining  tidak  hanya  berasal  dari  satu database  tetapi  juga  berasal  dari  beberapa database atau file teks. Integrasi data dilakukan pada  atribut-aribut  yang  mengidentifikasikan entitas-entitas  yang  unik  seperti  atribut  nama, jenis  produk,  nomor  pelanggan  dan  lainnya. Integrasi  data  perlu  dilakukan  secara  cermat karena  kesalahan  pada  integrasi  data  bisa menghasilkan  hasil  yang  menyimpang  dan bahkan menyesatkan pengambilan aksi nantinya.  Sebagai  contoh  bila  integrasi  data berdasarkan jenis produk ternyata
menggabungkan  produk  dari  kategori  yang berbeda  maka  akan  didapatkan  korelasi  antar produk yang sebenarnya tidak ada. .
3. Seleksi Data ( Data Selection )
Data  yang  ada  pada  database  sering  kali  tidak semuanya  dipakai,  oleh  karena  itu  hanya  data yang sesuai untuk dianalisis yang akan diambil dari  database.  Sebagai  contoh,  sebuah  kasus yang  meneliti  faktor  kecenderungan  orang membeli  dalam  kasus  market  basket  analysis, tidak perlu mengambil nama pelanggan, cukup dengan id pelanggan saja.
4. Transformasi data ( Data Transformation )
Data  diubah  atau  digabung  ke  dalam  format yang sesuai  untuk  diproses dalam data mining. Beberapa  metode  data  mining  membutuhkan format  data  yang  khusus  sebelum  bisa diaplikasikan. Sebagai contoh beberapa metode standar  seperti  analisis  asosiasi  dan  clustering hanya  bisa  menerima  input  data  kategorikal. Karenanya  data  berupa  angka  numerik  yang berlanjut  perlu  dibagi-bagi  menjadi  beberapa interval.  Proses  ini  sering  disebut  transformasi data.
5. Proses mining ,
Merupakan  suatu  proses  utama  saat  metode diterapkan  untuk  menemukan  pengetahuan berharga dan tersembunyi dari data.
6. Evaluasi pola ( Pattern Evaluation ),
Untuk  mengidentifikasi  pola-pola  menarik kedalam knowledge  based yang  ditemukan. Dalam  tahap  ini  hasil  dari  teknik  data  mining berupa  pola-pola  yang  khas  maupun  model prediksi  dievaluasi  untuk  menilai  apakah hipotesa  yang  ada  memang  tercapai.  Bila ternyata  hasil  yang  diperoleh  tidak  sesuai hipotesa  ada  beberapa  alternatif  yang  dapat diambil  seperti  menjadikannya  umpan  balik untuk  memperbaiki  proses  data  mining, mencoba  metode  data  mining  lain  yang  lebih sesuai,  atau  menerima  hasil  ini  sebagai  suatu hasil  yang  di  luar  dugaan  yang  mungkin bermanfaat.
7. Presentasi pengetahuan ( Knowledge Presentation ),
Merupakan visualisasi dan penyajian pengetahuan mengenai metode yang digunakan untuk memperoleh pengetahuan yang diperoleh pengguna.  Tahap  terakhir  dari  proses  data mining  adalah  bagaimana  memformulasikan keputusan  atau  aksi  dari  hasil  analisis  yang didapat.  Ada  kalanya  hal  ini  harus  melibatkan orang-orang yang tidak memahami data mining. Karenanya  presentasi  hasil  data  mining  dalam bentuk pengetahuan yang bisa dipahami semua orang  adalah  satu  tahapan  yang  diperlukan dalam proses data mining. Dalam presentasi ini, visualisasi juga bisa
membantu
mengkomunikasikan hasil data mining

## METODE
Algoritma  adalah  susunan  yang  logis  dan sistematis  untuk  memecahkan  suatu  masalah  atau untuk  mencapai  suatu  tujuan  tertentu[16].  Pada penelitian  ini  penulis  menggunakan  metode k-mean clustering sebagai  metode  pemecah  masalah  yang dimana metode ini merupakan salah satu teknik dari salah  satu  fungsionalitas  data  mining,  algoritma clustering  merupakan  algoritma  pengelompokkan sejumlah  data  menjadi  kelompok–kelompok  data tertentu[17].
K-Means merupakan suatu algoritma pengklasteran yang cukup sederhana yang mempartisi  database  kedalam  beberapa  clasteran  k. Mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam kelompok  sehingga  data  berkarakteristik  sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data  yang  berkarakteristik  berbeda  dikelompokkan kedalam  kelompok  yang  lain.  Adapun  tujuan pengelompokkan data ini adalah untuk
meminimalkan  fungsi  objektif  yang  diatur  dalam proses  pengelompokan,  yang  pada  umumnya berusaha  meminimalkan  variasi  di  dalam  suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok.  Algoritma  Kmeans  pada  dasarnya melakukan 2 proses yakni proses pendeteksian lokasi pusat  clusterdan  proses  pencarian  anggota  dari  tiap- tiap cluster[18].

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah melakukan analisa terhadap perancangan  data  mining  untuk  mengelompokan jenis cluster pada data cybercrime yang didapat oleh penulis  dari kaggle maka  proses  selanjutnya pengolahan  data  dengan  menggunakan  metode metode  cluster  yaitu  metode  K-Mean.  Analisa  ini berakhir  dengan  proses  data  mining  sesungguhnya, maka hasil yang dicapai adalah pola cluster terhadap kelompok  data cybercrime dengan  metode  K-Mean Clustering.
Pada  Gambar  2  merupakan  antar  muka Rapidminer  pada  antar  muka  ini  terdapat  menu, gambar  serta  tools.  Dan  untuk  memulai  pengujian pilih explore pada antar muka kanan atas seperti pada gambar 2.

## Gambar 2. Menu Rapidminer
Pada  langkah  berikut  ini  memilih  metode cluster yaitu  dengan  menggunakan k-mean  cluster, berikut ini merupakan operator yang digunakan pada penelitian ini yang dapat dilihat pada Gambar 3.
Gambar 3. Operator Menu Rapidminer
Berikut ini merupakan hasil dari dari model K- Mean  Cluster pada  dataset cybercrime yang  dapat dilihat pada Gambar 4 dibawah ini.

## Gambar 4. Hasil Pengolahan Data
Berikut  ini  merupakan  hasil  dari  dari  cluster K-Mean  Clustering  peneliti  menggunakan  beberapa kali  percobaan  dengan  menggunakan  K=3.  Berikut ini hasil dari percobaan tersebut.

## Gambar 5. Hasil Cluster
Berdasarkan  hasil  percobaan  diatas  dengan menggunakan K=3 atau membagi 3 data cluster maka
didapati  bahwa  pada cluster  0 memiliki  14 record data,  sedangkan  pada cluster  1 memiliki  20 record data. Terakhir pada cluster 2 memiliki 16 record data. Dari  hasil  ini  dapat  disimpulkan  bahwa  data cybercrime didominasi pada kelompok 2 atau cluster 2.

## KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  hasil  uji  dengan  K-Mean Clustering  didapati  bahwa  pola  K  yang  digunakan dari 3 cluster memiliki cluster 1 sebagai cluster yang paling dominan.  Sehingga dapat  dikatakan data dari cybercrime yang digunakan oleh peneliti didominasi oleh data kelompok 2 atau cluster 1.
Saran  untuk  penelitian  selanjutnya  adalah peneliti mengharapkan untuk dikembangkan kedalam bentuk  sistem  guna  untuk  lebih  mudah  dalam pengelompokan data cybercrime. Serta menggunakan dataset yang lebih besar serta bervariatif. Kekurangan peneltiian  ini  adalah  peneliti  hanya  menggunakan satu  metode  pemecah  masalah  sehingga  tidak  ada perbandingan metode terhadap dataset yang digunakan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] T. Sutabri, T. Sugiharto, R. A. Krisdiawan, and M. A.  Azis,  “Pengembangan  Sistem  Informasi Monitoring  Progres  Proyek  Properti  Berbasis Website  Pada  PT  Peruri  Properti,” J.  Teknol. Inform.  dan  Komput. ,  vol.  8,  no.  2,  pp.  17–29, 2022.
[2] S.  Rustam,  “Analisa  Clustering  Phising  Dengan
K-Means Dalam Meningkatkan Keamanan Komputer,” Ilk. J. Ilm. , vol. 10, no. 2, pp. 175–181, 2018, doi: 10.33096/ilkom.v10i2.309.175-181.
[3] D.  Daryono  and  B.  Sugiantoro,  “Pengembangan Framework  Pelaporan  Cyber  Crime,” JISKA (Jurnal Inform. Sunan Kalijaga) , vol. 1, no. 3, pp. 133–147, 2017, doi: 10.14421/jiska.2017.13-05.
[4] N.  P.  Suci  Meinarni  and  H.  B.  Sari,  “Analisis Potensi Kejahatan di Dalam Dunia Maya Terkait Data,” Kertha Wicaksana , vol. 14, no. April 2019,
pp. 9–15, 2020, [Online]. Available: https://www.ejournal.warmadewa.ac.id/index.php
/kertawicaksana/article/view/1530/1355
[5] W. Astuti, A. Widodo, J. T. Elektro, F. Teknik, and
U.  N.  Semarang,  “Pemetaan  Tindak  Kejahatan
Jalanan  di Kota Semarang Menggunakan Algoritma  K-Means  Clustering,” J.  Tek.  Elektro , vol. 8, no. 1, pp. 5–7, 2016.
[6] A. K. Nalendra, M. Mujiono, A. Rafika, and A. W. Sasama,  “IMPLEMENTASI  ALGORITMA  K-
MEAN  DALAM  PENGELOMPOKAN  DATA KECELAKAAN (STUDI KASUS KABUPATEN KEDIRI) Adimas,” Vocat. Educ. Technol. J. , vol.
1,  no.  2,  pp.  21–27,  2020,  [Online].  Available: http://ojs.aknacehbarat.ac.id/index.php/vocatech/i ndex
[7] M.  Simanjuntak  and  Dkk,  “Penerapan  Data
Mining  Pengelompokan  Kejahatan  Elektronik
Sesuai  UU  ITE  dengan  Menggunakan  Metode
Clustering,” J. Mahajana Inf. , vol. 3, no. 2, p. 3,
2018.
[8] D.  Alfatah,  “Application  of  the  K-Means Clustering  Algorithm  in  Mapping  the  Regional Voter Strategy for the Legislative Candidates for the  DPR  RI  Penerapan  Algoritma  K-Means Clustering  dalam  Memetakan  Strategi  Daerah Pemilih pada Calon Legislatif DPR RI,” J. Kom. , vol. 1, no. 2, pp. 435–443, 2021.
[9] P. M. Purba, A. C. Amandha, R. H. Purnama, and A.  Ikhwan,  “Analisis  Keamanan  Website  Prodi Sistem  Informasi  Uinsu  Menggunakan  Metode Application  Scanning,” J.  Inform.  Teknol.  dan Sains , vol. 4, no. 4, pp. 325–329, 2022.
[10] M.  Y.  Matdoan,  “Penerapan  Analisis  Cluster Dengan  Metode  Hierarki  Untuk  Klasifikasi Kabupaten/Kota Di Provinsi Maluku Berdasarkan Indikator Indeks Pembangunan Manusia,” Statmat J. Stat. Dan Mat. , vol. 2, no. 2, p. 20, 2020, doi: 10.32493/sm.v2i2.4740.
[11] T. Sutabri, Analisis Sitem Informasi , vol. 53, no. 9. 2014.
[12] T. Sutabri, Konsep Sistem Informasi . Yogyakarta: Andi, 2012.
[13] D.  Novianti,  “Implementasi  Algoritma  Naïve Bayes  Pada  Data  Set  Hepatitis  Menggunakan Rapid  Miner,” Paradig.  J.  Komput.  dan  Inform. Univ. Bina Sarana Inform. , vol. 21, no. 2, pp. 143– 148, 2019, doi: 10.31294/p.v20i2.
[14] E.  T.  L.  Kusrini, Algoritma  Data  Mining .
Yogyakarta: Andi Offset, 2009.
[15] H.  Jiawei  and  K.  Micheline, Data  mining: concepts and techniques second edition . 2006.
[16] Y. B. Widodo, S. A. Anggraeini, and T. Sutabri, “Perancangan  Sistem  Pakar  Diagnosis  Penyakit Diabetes  Berbasis  Web  Menggunakan  Algoritma Naive Bayes,” vol. 7, no. 1, pp. 112–123, 2021.
[17] S.  P.  Tamba,  F.  T.  Kesuma,  and  Feryanto, “Penerapan  Data  Mining  Untuk  Menentukan Penjualan  Sparepart  Toyota  Dengan  Metode  K- Means  Clustering,” J.  Sist.  Inf.  Ilmu  Komput. Prima (JUSIKOM PRIMA) , vol. 2, no. 2, pp. 67– 72, 2019.
[18] K. F. Irnanda, A. P. Windarto, I. S. Damanik, and I. Gunawan, “Penerapan K-Means pada Proporsi Individu  dengan  Keterampilan  (  Teknologi Informasi  dan  Komunikasi  )  TIK  Menurut Wilayah,” no. c, pp. 452–456, 2019.