Klasterisasi dan visualisasi geografi tentang kriminalitas konvensional dengan metode algoritma K-means menggunakan R di Provinsi Jawa Timur : studi kasus di Polda Jatim

Ma'arif, Sulthon (2015) Klasterisasi dan visualisasi geografi tentang kriminalitas konvensional dengan metode algoritma K-means menggunakan R di Provinsi Jawa Timur : studi kasus di Polda Jatim. Undergraduate thesis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember.

[img]
Preview
Text
5211100127-Undergraduate_Thesis.pdf

Download (3MB) | Preview
[img]
Preview
Text
5211100127-Paper-5211100127-paperpdf.pdf

Download (669kB) | Preview
[img]
Preview
Text
5211100127-Presentation-5211100127-presentationpdf.pdf

Download (2MB) | Preview

Abstract

Kriminalitas adalah tindakan melanggar hukum yang membuat rakyat gelisah dan menjadi isu tren pada saat ini. Kerugian yang ditimbulkan akibat kriminalitas tidak hanya materi dan sosial tetapi menurunkan rasa nyaman masyarakat, menurunkan produktivitas bahkan dapat membuat hilangnya nyawa seseorang. Untuk itu diperlukan sebuah rancangan strategi &kebijakan yang tepat sasaran oleh para penegak hukum untuk menekan tingkat kriminalitas. Supaya mudah dalam menganalisis dan menginterpretasikan sebuah data informasi kriminalitas menjadi sebuah acuan kebijakan maka diperlukan penggalian data teknik clustering untuk menganalisis kelompok berdasar data kejahatan menggunakan algoritma K-means. Analisis polanya berdasar faktor – faktor yang mempengaruhi resiko tingkat kriminalitas yang ada hubungannya seperti pola pelaku, umur pelaku, pola korban, pola sasaran dan tempat kejadian.Sedangkan dalam upaya penyajian informasi yang dapat menunjukkan analisis yang telah dilakukan maka dibutuhkan visualisasi geografis untuk melihat informasi per daerah dan kota. Dalam tugas akhir ini, data yang dipakai adalah data kriminal Jawa Timur tahun 2012 – 2014 dari Reskrimum Polda Jatim. Hasil dari tugas akhir ini adalah analisis klaster menggunakan algoritma K-means & visualisasi geografis setiap daerah & kota di Jawa Timur. Dari tugas akhir ini tentunya dapat memberikan informasi yang bermanfaat umumnya buat masyarakat dan khususnya buat Polda Jatim dalam memberikan referensi tentang analisis data untuk membuat rancangan strategi, kebijakan tepat sasaran dan keputusan penanganan masalah kriminalitas kedepan. Hasil dari tugas akhir ini berupa klasterisasi 3 kategori ini adalah kategori kasus kriminal terdapat 7 klaster, kategori pelaku terdapat 6 klaster dan kategori korban terdapat 3 klaster. Analisa tindakan disesuaikan terhadap karakteristik klaster masing-masing kategori dan divisualisasikan. ============================================================================================================ Crime is an act against the law that is deemed to the people, public welfare and morals and creates violation and punishable by law. Losses incurred due to crime is not only the material and social but also harmful to the comfort of society, lowering productivity and even make the loss of someone's life. Undoubtedly, it required a strategy and policies targeted by law enforcement to reduce the level of crime. In this study, we would like to use criminal data provided by police department in province level (East Java) in 2012 - 2014. So easy to analyze and interpret a criminal information data into a reference policy is needed extracting data clustering techniques to analyze the data based crime groups using the K-means algorithm. Pattern analysis based on factors - factors that affect the risk level of criminality that are related as actors pattern, age of the actor, the victim pattern, the pattern of the target and the scene. The crime data is processed into the visualization to find information about fourteen types of specific crimes defined by the police department of Indonesia (Kepolisian Republik Indonesia or POLRI). The results of this research is the clustering analysis using the Kmeans algorithm and visualization of geographic every county and city in East Java. The result is a map visualization, where the type used is choropleth maps created using application R. This map will display information about a crime that can be easily accessed by the public, so that it will raise public awareness about the criminal acts that occurred in specific region, especially in the area of East Java. The result of final project in the form of clustering third category are the criminal case category there are 7 clusters, categories of perpetrators are 6 clusters and categories of victims there are 3 clusters. Analysis of measures adapted to the characteristics of the cluster each category and visualized.

Item Type: Thesis (Undergraduate)
Additional Information: RSSI 004.35 Maa k
Uncontrolled Keywords: Kriminalitas, Visualisasi, K-Means, Klasterisasi, Aplikasi R, Shiny, SSE, DBI.
Subjects: Q Science > QA Mathematics > QA76.6 Computer programming.
Divisions: Faculty of Information and Communication Technology > Information Systems > 57201-(S1) Undergraduate Thesis
Depositing User: - Taufiq Rahmanu
Date Deposited: 05 Dec 2019 06:45
Last Modified: 05 Dec 2019 06:45
URI: https://repository.its.ac.id/id/eprint/72229

Actions (login required)

View Item View Item