Implementasi Data Mining Dalam Pengelompokkan Data Potensi Kejahatan Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Pada Kapolsek Beringin
DOI:
https://doi.org/10.53513/jursi.v2i4.5404Abstract
Kepolisian Republik Indonesia merupakan lembaga negara pada pemerintahan yang berfungsi untuk menjalankan salah satu pemeliharaan keamanan maupun ketertiban masyarakat, perlindungan, pengayoman, pelayanan kepada masyarakat dan penegakan hukum. Dari berbagai laporan tindak kejahatan, terdapat berbagai informasi dari data-data yang tersimpan dan diarsipkan, sehingga dapat dimanfaatkan untuk pembuatan suatu laporan kejahatan dan memanfaatkan laporan tindakan kejahatan agar dapat digunakan untuk membantu pihak kepolisian dalam melakukan sosialisasi pencegahan kejahatan dikemudian hari.Berdasarkan objek dari penelitian, maka penelitian ini akan melakukan sebuah pengelompokkan data tindakan kejahatan yang terjadi di masyarakat dengan memanfaatkan klasifikasi pada Data Mining menggunakan K-Means Clustering.Dimana hasil yang diharapkan adalah dapat memgelompokkan data-data potensi tindak kejahatan yang terjadi berdasarkan tingkatan yang banyak terjadi, agar dapat dilakukan sosialisasi terhadap masyarakat dari kepolisian untuk mencegah tindak kejahatan.References
I. A. Millah, “Penanggulangan Kejahatan Di Masa Pandemi Covid-19 (Dalam Perspektif Kriminologi Dan Viktimologi),†J. Komun. Huk., vol. 6, no. 2, pp. 2356–4164, 2020, [Online]. Available: https://mediaindonesia.com/read.
K. Zamroni and A. Ghafur, “Strategi Humas Polresta Malang Dalam Sosialisasi Kewaspadaan Masyarakat Pada Isu Tindak Kriminal Begal,†J. Ilmu Sos. dan Ilmu Polit., vol. 5, no. 3, pp. 89–92, 2016.
A. Aulina, “Potensi Pengendalian Sosial Kejahatan: Analisis Kepuasan Masyarakat terhadap Kinerja dan Kualitas Pelayanan Kepolisian,†Deviance J. Kriminologi, vol. 3, no. 1, pp. 1–23, 2019.
A. Manasikana, S. Handoyo, and G. P. Rizqia, “Peranan Kepolisian Negara Republik Indonesia Dalam The Role Of Republic Of Indonesia State Police In Control Of Threating Criminal Actions With Violence In Artikel,†J. Lex Suprema, vol. 1, no. II, pp. 1–17, 2019.
F. I. Sri Rahayu, Dodon T. Nugrahadi, “Clustering Penentuan Potensi Kejahatan Daerah Di Kota Banjarbaru Dengan Metode K-Means,†Kumpul. J. Ilmu Komput., vol. 01, no. 01, pp. 33–45, 2014.
D. M. C. Hermanto, “Analisis Algoritma Clustering,†J. Media Apl., vol. 9, no. 2, pp. 72–84, 2017.
T. P. M. F. Kelly, “Persepsi Terhadap Perilaku Tindak Kriminal Ditinjau Dari Epribadian The Big Five & Status Hukum Wanita Narapidana & Wanita Non Narapidana,†Angew. Chemie Int. Ed. 6(11), 951–952., vol. 12, no. 1, pp. 27–34, 2020.
T. Thi et al., “Vol 4 . No 2 . Desember 2015 ISSN : 2301 – 7201 Implementasi Iterative Dichotomiser 3 Pada Data Kelulusan Mahasiswa S1 Di Universitas Sebelas Maret,†vol. 4, no. 2, pp. 84–91, 2015.
S. Hendrian, “Algoritma Klasifikasi Data Mining Untuk Memprediksi Siswa Dalam Memperoleh Bantuan Dana Pendidikan,†Fakt. Exacta, vol. 11, no. 3, pp. 266–274, 2018, doi: 10.30998/faktorexacta.v11i3.2777.
A. Wanto, dkk, Data Mining : Algoritma dan Implementasi, 1st ed. Medan: Yayasan Kita Menulis, 2020.
R. K. Dinata, S. Safwandi, N. Hasdyna, and N. Azizah, “Analisis K-Means Clustering pada Data Sepeda Motor,†INFORMAL Informatics J., vol. 5, no. 1, p. 10, 2020, doi: 10.19184/isj.v5i1.17071.
C. Purnamaningsih, R. Saptono, and A. Aziz, “Pemanfaatan Metode K-Means Clustering dalam Penentuan Penjurusan Siswa SMA,†J. Teknol. Inf. ITSmart, vol. 3, no. 1, p. 27, 2016, doi: 10.20961/its.v3i1.644.
