SISTEM CLUSTERING TINDAK KEJAHATAN PENCURIAN DI WILAYAH JAWA BARAT MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Usep Tatang Suryadi, Yana Supriatna

Sari


Pencurian adalah salah satu tindakan kriminalitas yang banyak kita dapatkan dalam masyarakat. Khususnya diwilayah Jawa Barat, data Polda Jabar pada 2013 mencatat kasus pencurian dengan pemberatan mencapai 3.421 kasus, pencurian dengan kekerasan sebanyak 1.031 kasus serta kasus curanmor sebanyak 7.199 kasus. Kemudian pada tahun 2014, mencatat kasus pencurian dengan pemberatan sebanyak 3.146 kasus, pencurian dengan kekerasan 925 kasus, serta kasus curanmor sebanyak 6.305 kasus. Dari permaslahan tersebut munculah gagasan untuk membuat suatu aplikasi, yang didalamnya dapat melakukan pengelompokan tingkat tindak kejahatan pencurian pada kabupaten/kota di provinsi Jawa Barat. Metodologi yang digunakan adalah algoritma K-Means Clustering. Hasil dari penelitian ini dibentuk 3 cluster, dimana cluster 1 masuk kedalam kategori tingkat pencurian tinggi, cluster 2 masuk kedalam kategori tingkat pencurian sedang dan cluster 3 masuk kedalam tingkat pencurian rendah. Iterasi clustering data pencurian terjadi sebanyak 6 kali iterasi dengan menggunakan WCV dan BCV sebagai acuan iterasi. Terdapat 8 wilayah dengan tingkat pencurian tinggi, 10 wilayah dengan tingkat pencurian sedang dan 9 wilayah dengan tingkat pencurian rendah. Ditemukan pusat cluster dengan Cluster 1 = 297,65 ; 22,375, Cluster 2 = 169,200 ; 11 dan Cluster 3 = 35,222 ; 6,111. Dalam membuat sistem ini menggunakan bahasa pemrograman PHP dan HTML. Databasenya menggunakan MySQL. Pada penelitian ini algoritma K-Means clustering dapat melakukan klasterisasi dengan ideal.
Kata Kunci : Kriminalitas, Pencurian, K-Means Clustering, PHP, MySQL.

Teks Lengkap:

PDF