Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/ ZENODOarrow_drop_down
image/svg+xml art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos Open Access logo, converted into svg, designed by PLoS. This version with transparent background. http://commons.wikimedia.org/wiki/File:Open_Access_logo_PLoS_white.svg art designer at PLoS, modified by Wikipedia users Nina, Beao, JakobVoss, and AnonMoos http://www.plos.org/
ZENODO
Article . 2020
License: CC BY
Data sources: ZENODO
addClaim

Sistem Informasi Pemetaan Wilayah Rawan Kriminalitas Polresta Bandar Lampung Menggunakan K-Means Clustering

Authors: Nurjoko, Defi Dwirohayati, Novi Herawadi Sudibyo;

Sistem Informasi Pemetaan Wilayah Rawan Kriminalitas Polresta Bandar Lampung Menggunakan K-Means Clustering

Abstract

Kejahatan memang menjadi masalah umum yang sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari dimana pun termasuk di Kota Bandar Lampung. Berbagai tindak pidana yang terjadi di Kota Bandar Lampung dengan waktu dan tempat serta jenis kejadian yang berbeda-beda, masyarakat kesulitan untuk mendapatkan informasi lokasi daerah rawan kejahatan dan daerah aman. Untuk mengatasi masalah tersebut maka dibutuhkan Informasi Geografis (SIG) wilayah rawan kriminalitas berdasarkan intensitas tingkat tindak kriminalitasnya. GIS adalah salah satu sistem informasi khusus yang digunakan untuk mengolah data yang berisi informasi spasial. GIS juga biasa digabungkan dengan metode clustering. Salah satu metode dalam clustering adalah metode K-Means. K-Means adalah bagian dari analisis cluster non-hierarki yang mencoba mempartisi data menjadi beberapa cluster atau grup. Hasil clustering menggunakan K-Means menghasilkan 3 set cluster. SIG yang diperoleh dari penggabungan semua data spasial berdasarkan hasil clustering dapat merekomendasikan pihak berwenang untuk menindaklanjuti wilayah yang memiliki intensitas kejahatan tinggi, membantu dalam pembuatan laporan pihak berwenang dan website akan menginformasikan kepada masyarakat di Kota Bandar Lampung, dimana lokasi daerah rawan kejahatan dan lokasinya aman.

Powered by OpenAIRE graph
Found an issue? Give us feedback