<![CDATA[Abstrak - Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan aplikasi berbasis web menggunakan metode Fuzzy C-Means (FCM) untuk klasterisasi wilayah rawan kriminalitas di Kota Malang. Dengan memanfaatkan data kriminalitas tahun 2022, penelitian ini mengelompokkan 57 kelurahan ke dalam tiga kategori kerawanan: “Paling Rawan,” “Cukup Rawan,” dan “Tidak Rawan.” Proses pengembangan aplikasi melibatkan beberapa tahapan, mulai dari perancangan, implementasi, hingga pengujian menggunakan metode kotak hitam (black box). Evaluasi kualitas pengelompokan dilakukan menggunakan Silhouette Coefficient, yang menghasilkan nilai 0,62, menunjukkan kualitas pengelompokan yang cukup baik. Aplikasi ini tidak hanya memberikan visualisasi spasial yang intuitif, tetapi juga memfasilitasi pengambilan keputusan strategis dalam upaya pencegahan kejahatan. Keunggulan utama dari metode FCM adalah kemampuannya menangani data dengan keanggotaan ganda, yang sering terabaikan dalam metode klasterisasi konvensional. Implementasi aplikasi ini menunjukkan bahwa pendekatan berbasis web dapat meningkatkan efisiensi analisis data kriminalitas dan keandalannya dalam menyusun strategi keamanan. Implikasi penelitian ini meliputi penyediaan alat bantu yang dapat direplikasi untuk kebutuhan analisis spasial serupa di wilayah lain. Dengan pendekatan yang lebih adaptif terhadap data kriminalitas, aplikasi ini diharapkan mampu menjadi referensi bagi pengembangan sistem manajemen keamanan berbasis teknologi di berbagai daerah. Secara keseluruhan, penelitian ini memberikan kontribusi signifikan terhadap pemanfaatan teknologi informasi dalam pengelolaan data kriminalitas untuk mendukung kebijakan publik yang lebih efektif.Kata kunci: Fuzzy C-Means, Klasterisasi, Kriminalitas, Kota Malang, Aplikasi Berbasis Web, Silhouette Coefficient. Abstract - This study aims to develop a web-based application using the Fuzzy C-Means (FCM) method to cluster crime-prone areas in Malang City. Utilizing crime data from 2022, this study categorizes 57 urban villages into three risk levels: "High Risk," "Moderate Risk," and "Low Risk." The application development process involved several stages, including design, implementation, and testing using the black-box method. The clustering quality was evaluated using the Silhouette Coefficient, yielding a score of 0.62, indicating a fairly good quality of clustering. The application provides not only intuitive spatial visualizations but also facilitates strategic decision-making in crime prevention efforts. The main advantage of the FCM method lies in its ability to handle data with multiple memberships, often overlooked in conventional clustering methods. The implementation of this application demonstrates that a web-based approach can enhance the efficiency and reliability of crime data analysis in devising security strategies. The implications of this research include providing a replicable tool for similar spatial analysis needs in other regions. With a more adaptive approach to crime data, this application is expected to serve as a reference for the development of technology-based security management systems in various areas. Overall, this study contributes significantly to leveraging information technology in crime data management to support more effective public policy.Keywords: Fuzzy C-Means, Clustering, Crime, Malang City, Web-Based Application, Silhouette Coefficient]]>
