Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means: (Studi Kasus: Polsek Hamparan Perak)

Dicky Ananda Azhari ; Yani Maulita ; Suci Ramadani
Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahua... 📅 2024 Vol 2, No 5 🔗 DOI: 10.62383/polygon.v2i5.238
Abstract
Crime is a problem experienced by humans from time to time, crime often occurs because of several factors, one of which is due to the lack of security of the address so that many criminal acts occur. Hamparan Perak Police is trying to increase its commitment to safeguard and protect the community through efforts that are organized consistently and continuously. The rise of criminal acts that occur, such as motorcycle theft, persecution, and the rise of robbery in the middle of the road makes residents feel unsafe and always feel threatened at certain addresses. Therefore, to determine the vulnerable pattern of crimes committed, it is necessary to determine the group to determine the vulnerable area or not using the clustering method, which aims to be able to assist the police in conducting socialization and actions for public security by combining objects in a group with each other and different from objects in other groups. From the tests carried out using the clustering method with the K-Means algorithm, it can be seen that the group of criminal data that has the highest group and most often appears when processed is the criminal act of theft, the pattern of criminal acts in quiet areas, has been monitored and planned in klambir village.
Keywords
Data Mining; Clustering; Crime
How to Cite

Dicky Ananda Azhari, et al. (2024). Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means: (Studi Kasus: Polsek Hamparan Perak) . Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam, 2(5). https://doi.org/10.62383/polygon.v2i5.238

Dicky Ananda Azhari; Yani Maulita; Suci Ramadani, "Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means: (Studi Kasus: Polsek Hamparan Perak) ," Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam, vol. 2, no. 5, 2024.

Dicky Ananda Azhari; Yani Maulita; Suci Ramadani. "Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means: (Studi Kasus: Polsek Hamparan Perak) ." Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam, vol. 2, no. 5, 2024.

Dicky Ananda Azhari; Yani Maulita; Suci Ramadani. "Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means: (Studi Kasus: Polsek Hamparan Perak) ." Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam 2, no. 5 (2024).

Dicky Ananda Azhari, et al. (2024) 'Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means: (Studi Kasus: Polsek Hamparan Perak) ', Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam, 2(5). doi: 10.62383/polygon.v2i5.238.

Dicky Ananda Azhari; Yani Maulita; Suci Ramadani. Pengelompokan Data Kriminal untuk Menentukan Pola Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means: (Studi Kasus: Polsek Hamparan Perak) . Polygon : Jurnal Ilmu Komputer dan Ilmu Pengetahuan Alam. 2024;2(5).

Artikel Terkait

Navigasi Privasi di Era Digital: Peran Kesadaran Pengguna dalam Mitigasi Kebocoran Informasi di Media Sosial

Zahra Azkiya; Evy Nurmiati

Penerapan Algoritma Dijkstra dalam Optimasi Rute Terpendek dari Stasiun Kereta Api Medan ke Universitas Negeri Medan

Nazwa Salsyabilla Ramadhani; Juliana Gloria Br. Sipayung; Maria Winarni Br Silitonga; Mika Monika Fransiska Simanullang

Sistem Pendukung Keputusan Seleksi Penerimaan Karyawan Baru di Winmart Menggunakan Metode Seleksi Berbasis Web

Herlina Baro Lolu; Andreas Ariyanto Rangga; Paulus Mikku Ate

Reconceptualizing Student Agency in AI-Supported STEM Learning: A Qualitative Study of Autonomy, Regulation, and Dependency

Nofamataro Zebua

Penerapan Jaringan Saraf Tiruan dengan Metode Backpropagation untuk Memprediksi Curah Hujan di Kota Medan

Tiara Bela Harahap; Lailan Sofinah Harahap; Naina Nazwa Hasibuan

Pembatasan Laju Adaptif Berbasis Verifiable Delay Function untuk Mitigasi Penyalahgunaan API pada Gateway Edge Ringan

Diah Putri Kartikasari; Tiara Ayu Triarta Tambak; Agung Nugroho; Ibnu Rusydi
Tren Sitasi Jurnal