Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Untuk Clustering Tindak Pidana Daerah
Article Sidebar
Main Article Content
Abstract
Tindak pidana merupakan perbuatan melanggar hukum dan pelaku tindak pidana dapat mendapatkan sanksi pidana. Salah satu upaya Pemerintah dalam menekan tindak pidana disetiap daerah adalah dengan membuka Polres di setiap wilayah atau daerah demi memerangi tindak pidana. Setiap tahun terdapat tindak pidana yang beragam walaupun hal tersebut tidak terjadi secara signifikan. Badan Pusat Statistik (BPS) mendata tindak pidana yang terjadi di setiap Wilayah atau Daerah, data tersebut dapat dilakukan proses analisa pengelompokkan agar lebih akurat dan efektif dalam mendata tindak pidana di suatu Daerah. Dalam melakukan proses analisa tersebut dapat menggunakan teknik data mining menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan diperoleh dari dataset BPS periode 2018, 2019, dan 2020 selanjutnya data tersebut dianalisa menggunakan metode K-Means. Hasil dari metode K-Means menampilkan 2 cluster tindak pidana dengan total keseluruhan cluster 73,9%.
Article Details
References
[2] K. Lie, A. Zurnetti and E. Elda, "PenegakanHukumTindakPidanaPemerasanDenganAncamanDalam PembangunanProperti DiKota Padang," Delicti, vol. 1, no. 2, pp. 54-62, 2023.
[3] W. Saputro, M. R. Pahlevi and A. , "ANALISIS ALGORITMA K-MEANS UNTUK KLASTERISASI TINDAK PIDANA KORUPSI DI WILAYAH HUKUM INDONESIA," JIKO (Jurnal Informatika dan Komputer)`, vol. 3, no. 3, pp. 137-142, 2020.
[4] P. M. S. Tarigan, J. T. Hardinata, H. Qurniawan, M. Safii and R. Winanjaya, "IMPLEMENTASI DATA MINING MENGGUNAKAN ALGORITMA APRIORI DALAM MENENTUKAN PERSEDIAAN BARANG (STUDI KASUS : TOKO SINAR HARAHAP)," JUST IT (Jurnal Sistem Informasi, Teknologi Informasi dan Komputer), vol. 12, no. 2, pp. 51-61, 2022.
[5] M. Faisal, S. and D. Prastyo, "Implementasi Data Mining Menggunakan Metode K-Means Dalam Pengelompokkan Bayi Penerima ASI Ekslusif," ICIT (Innovative Creative and Information Technology), vol. 9, no. 2, pp. 198-207, 2023.
[6] F. Rahmadayanti and R. Rahayu, "PENERAPAN METODE DATA MINING PADA KASUS KRIMINALITAS INDONESIA," Jurnal Teknologi Informasi Mura, vol. 15, no. 1, pp. 52-61, 2023.
[7] Y. Diana and F. Hadi, "ANALISA PENJUALAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEDOIDS UNTUK MENGOPTIMALKAN PENJUALAN BARANG," JOISIE, vol. 7, no. 1, pp. 97-103, 2023.
[8] H. Priyatman, F. Sajid and D. Haldivany, "Klasterisasi Menggunakan Algoritma K-Means Clustering untuk Memprediksi Waktu Kelulusan Mahasiswa," JEPIN (Jurnal Edukasi dan Penelitian Informatika), vol. 5, no. 1, p. 62, 2014.
[9] D. t. Cahaya, D. Puspita and R. Syahri, "PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERINGUNTUK PENGELOMPOKAN POTENSI PADI DI KOTA PAGAR ALAM," JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), vol. 8, no. 2, pp. 2187-2193, 2024.
[10] A. "Data Mining," in DATA MINING DAN KNOWLEDGE DISCOVERY PROCESS, Tangah Padang Sumatera Barat , PT GLOBAL EKSEKUTIF TEKNOLOGI, 2023, pp. 1-16.
[11] J. Nasir, "PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING DALAM MENGELOMPOKAN BUKU DENGAN METODE K-MEANS," SIMETRIS, vol. 11, no. 2, pp. 690-703, 2020.
[12] N. A. Maori, "METODE ELBOW DALAM OPTIMASI JUMLAH CLUSTER PADA K-MEANS CLUSTERING," SIMETRIS, vol. 14, no. 2, pp. 277-287, 2023.
[13] E. A. Saputra and Y. Nataliani, "Analisis Pengelompokan Data Nilai Siswa untuk Menentukan Siswa Berprestasi Menggunakan Metode Clustering K-Means," ISI (Information Systems and Informatics), vol. 3, no. 3, pp. 424-439, 2021.
[14] N. Febrian and N. , "Perbandingan Manhattan dan Euclidean Distance Untuk Pengelompokan Penyakit Jantung Menggunakan Algoritma K-Means," ICI (Innovative Creative and Information Technology), vol. 10, no. 1, pp. 61-70, 2024.
[15] A. W. S, I. G. I. Sudipa, A. A. E. Putra, A. J. Wahidin, W. A. Syukrilla, A. K. Wadhani, N. Heryana, T. Indriyani and L. W. Santoso, Data Mining, Padang Sumatera Barat: PT Global Eksekutif Teknologi, 2023.