IMPLEMENTASI ALGORTIMA K-MEANS UNTUK CLUSTERING KASUS KRIMINAL DI WILAYAH KOTA DEPOK
Author
Abstract
Tindakan kriminal merupakan tindakan yang dilarang, ditindak tegas serta mendapatkan hukuman di setiap negara demi melindungi masyarakatnya. Pada portal Data Indonesia.id Kepolisian RI (Polri) mendata, ada 288.472 tindak kriminal yang terjadi di Indonesia sepanjang tahun 2023 yang mana jumlah kejahatan tersebut mengalami kenaikan sebesar 4,33% dibandingkan tahun sebelumnya sebanyak 276.507 kasus. Khususnya pada catatan Polda Metro Jaya yang mencangkup wilayah kota Depok yang mengalami peningkatan sebanyak 32% pada tahun 2023 dibandingkan tahun 2022. Tujuan dari penelitian ini yaitu mengelompokkan tingkat kriminalitas di wilayah kota Depok menggunakan algoritma K- Means Clustering berdasarkan data pelaporan yang didapatkan dari Kepolisian Negara Republik Indonesia Resor (Polres) Metro Depok dengan kategori rawan, tidak rawan dan sedang. Penelitian ini menggunakan data yang mencakup informasi tentang 5 jenis kejahatan yaitu Penganiayaan berat (Anirat), Pencurian berat (Curat), Pencurian dengan kekerasan (Curas), Pencurian kendaraan bermotor (Curanmor), Pemerasan dan Ancaman (Peras/Anc) yang memiliki nilai tertinggi pada tahun 2023 di masing- masing wilayah Kepolisian Sektor Kota Depok, yang kemudian dikelompokkan menggunakan algoritma K-Means. Sedangkan metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah CRISP-DM (Cross Industry Standard Process for Data Mining) yang terdiri dari beberapa tahapan yaitu, pemahaman bisnis, pemahaman data, persiapan data, pemodelan, evaluasi, dan penerapan. Berdasarkan hasil evaluasi yang telah dilakukan maka didapatkanlah hasil Silhouette Score tertinggi pada cluster 3 dengan memperoleh nilai sebesar 0, 5891 atau setara dengan 58,9%.