ANALISIS TINGKAT KRIMINALITAS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Studi Kasus: KEPOLISIAN RESORT BONTANG)
Peran Kepolisian Resort Bontang dalam menjaga keamanan dan penegakan hukum sesuai dengan amanat UURI Nomor 2 Tahun 2002 dapat menggunakan data kriminalitas untuk clustering tingkat kriminalitas berdasarkan tinggi, sedang dan rendah. Clustering atau mengelompokkan data dapat dilakukan dengan menerapkan algoritma K-Means. Dalam penerapan algoritma ini sendiri menggunakan 3 metode perhitungan jarak yaitu, Euclidean Distance, Manhattan Distance dan Minkowski Distance. Penggunaan 3 metode ini dimaksudkan untuk mengetahui perhitungan jarak yang lebih ideal untuk digunakan. Selain menggunakan metode perhitungan jarak, digunakan juga metode pengukuran jarak yaitu Sum of Squared Error (SSE) untuk mengukur akurasi clustering. Diperoleh hasil dengan tiga cluster memiliki nilai yang lebih kecil dibandingkan dengan menggunakan dua cluster sehingga tiga cluster merupakan jumlah ideal untuk melakukan perhitungan clustering dan Minkowski Distance merupakan metode yang ideal digunakan karena memiliki nilai SSE paling rendah dengan nilai 16,3418.
Ketersediaan
Detail Information
Judul | ANALISIS TINGKAT KRIMINALITAS MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING (Studi Kasus: KEPOLISIAN RESORT BONTANG) |
---|---|
Pengarang | MUHAMMAD IQBAL - Personal Name |
No. Panggil | SKRIPSI MUH a 2020 |
Subyek | Kriminalitas, Clustering, K-Means, Euclidean Dista |
Bahasa | Indonesia |
Tempat Terbit | Universitas Mulawarman |
Tahun Terbit | 2020 |
Penerbit | Fakultas Teknik |
Jurusan | INFORMATIKA |
Lampiran Berkas | LOADING LIST... |
DIGITAL LIBRARY