JUBAIDI, ALFI SYAHRIN (2019) PEMETAAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS CURANMOR MENGGUNAKAN METODE CLUSTERINGAN. S1 thesis, Universitas Mercu Buana Jakarta.
Text (JURNAL MAHASISWA)
Jurnal_Alfi Syahrin Jubaidi_41515010109.pdf Restricted to Registered users only Download (1MB) |
Abstract
The purpose of this study was to provide information to the public in order to prevent and anticipate areas prone to crime. This research will be conducted through a clustering approach where one of the algorithms used to cluster locations is DBSCAN to determine the density of crime. Experiments carried out with Epsilon and MinPts parameters where the value will be known optimally by using the Silhouette index. The results of this study state that the method of using Silhouette Coefficient in the results of DBSCAN grouping gives the highest value of 0.867580 for Eps and MinPts 50000 and 2. The results have total cluter 5 and total noise 4, the results place the Gondrong urban area as much as 59 cases. Key words: Mapping Criminality, Crime, Motorcycle Theft, Clustering, DBSCAN Tujuan penelitian ini dibuat untuk memberikan informasi terhadap masyarakat agar dapat mencegah dan mengantisipasi daerah rawan kriminalitas. penelitian ini akan dilakukan melalui pendekatan clustering dimana salah satu algoritma yang digunakan untuk dapat mengcluster lokasi adalah DBSCAN untuk mengetahui density pada kriminalitas. Eksperimen dilakukan dengan parameter Epsilon dan MinPts dimana nilai tersebut akan diketahui optimal dengan cara menggunakan Silhouette index. Hasil dari penelitian ini menyatakan metode menggunakan Silhouette Coefficient pada hasil pengelompokkan DBSCAN memberikan nilai tertinggi 0.867580 untuk nilai Eps dan MinPts 50000 dan 2. Hasil tersebut memiliki total cluter 5 dan jumlah noise 4, hasil tersebut menempatkan wilayah kelurahan Gondrong sebagai daerah rawan pencurian kendaraan bermotor sebanyak 59 kasus. Kata kunci: Pemetaan Kriminalitas, Kriminalitas, Curanmor, Clustering, DBSCAN
Actions (login required)
View Item |