PENERAPAN DATA MINING CLUSTERING MENGGUNAKAN METODE K-MEANS PADA DATA TINDAK KRIMINALITAS DI POLRES KABUPATEN KUNINGAN

  • Stedila Stedila Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
  • Rini Astuti Sistem Informasi, STMIK LIKMI Bandung
  • Fadhil M Basysyar Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon
Keywords: Data Mining, Algoritma K-Means Clustering, Kriminalitas, Tools Rapid miner 10.3

Abstract

Dengan meningkatnya tingkat tindak kriminalitas di Kabupaten Kuningan tentunya data yang akan disimpan akan terus bertambah. Menurut Polres Kabupaten Kuningan jumlah kasus tindak kejahatan yang terjadi di Kabupaten Kuningan pada 3 Tahun terakhir mencapai 800 kasus. Salah satu upaya untuk menanggulangi kejahatan dengan mengetahui pola dan karakteristik dari tindak kejahatan yang terjadi, dengan mengetahui pola dan karakteristik dari tindak kejahatan maka dapat diidentifikasi fakto-faktor yang menyebabkan terjadinya tindak kejahatan. Oleh karena itu, untuk mengelompokan data tindak kejahatan yang terjadi di masyarakat akan memanfaatkan Dara Mining menggunakan metode K-Means Clustering dengan Tools RapidMiner versi 10.3. Nilai Davies Bouldin Index yang dihasilkan dari algoritma k-means ini sebesar 3.323. Pengelompokan data tindak kejahatan ini dapat digunakan oleh Polres Kabupaten Kuningan untuk menentukan pola dan karakteristik dari tindakan kejahatan yang terjadi.

Downloads

Download data is not yet available.
Published
2024-04-03