Analisa Metode K-Means pada Pengelompokan Kriminalitas Menurut Wilayah

Sinta Maulina Dewi, Agus Perdana Windarto, Irfan Sudahri Damanik, Heru Satria

Abstract


Banyaknya tindak kejahatan saat ini yang menjadi perhatian dan pemberitaan di berbagai media massa maupun elektronik.  Aksi kejahatan yang sering terjadi ialah pembunuhan, baik pembunuhan terencana maupun tidak. Aksi ini bnyak menimbulkan ke khawatiran terhadap masyarakat dikarenakan sudah banyaknya korban yang ada disekitar mereka.  Penelitian ini membahas tentang AnalisaMetode K-means pada Pengelompokkan Kriminalitas Menurut Provinsi. Sumber data pada penelitian ini merupakan kumpulan dari berbagai dokumen-dokumen  keterangan Aksi Kriminalitas oleh Badan Pusat Statistik Nasional. Data yang digunakan pada penelitian ini adalah data dari tahun 2012 yang terdiri dari 31 provinsi. Variable yang digunakan yaitu cluster tingkat tinggi dan cluster tingkat rendah.

Kata Kunci: Kriminalitas, Sistem Pakar,  K-Means, Clustering


Full Text:

PDF

References


D. Hendri, “Kriminalitas :,” pp. 1–19, 2014.

T. Alfina, B. Santosa, and A. R. Barakbah, “145483-ID-analisa-perbandingan-metode-hierarchical,” Tek. ITS Vol.1, vol. 1, 2012.

M. G. Sadewo, A. P. Windarto, and D. Hartama, “Penerapan Datamining Pada Populasi Daging Ayam Ras Pedaging Di Indonesia Berdasarkan Provinsi Menggunakan K-Means Clustering,” InfoTekJar (Jurnal Nas. Inform. dan Teknol. Jaringan), vol. 2, no. 1, pp. 60–67, 2018.

K. Fatmawati and A. P. Windarto, “DATA MINING : PENERAPAN RAPIDMINER DENGAN K-MEANS CLUSTER PADA DAERAH TERJANGKIT DEMAM BERDARAH DENGUE ( DBD ) BERDASARKAN PROVINSI,” vol. 3, no. 2, pp. 173–178, 2018.

A. P. Windarto, “Penerapan Data Mining Pada Ekspor Buah-Buahan Menurut Negara Tujuan Menggunakan K-Means Clustering,” Techno.COM, vol. 16, no. 4, pp. 348–357, 2017.


Refbacks

  • There are currently no refbacks.


Copyright (c) 2019 Seminar Nasional Sains dan Teknologi Informasi (SENSASI)