Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : ICIT (Innovative Creative and Information Technology) Journal

Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Untuk Clustering Tindak Pidana Daerah Faisal, Muhammad; Utami, Wiranti Sri; Prastyo, Doni; Saputro, Janu Ilham
ICIT Journal Vol 11 No 1 (2025): Februari 2025
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/icit.v11i1.3525

Abstract

Tindak pidana merupakan perbuatan melanggar hukum dan pelaku tindak pidana dapat mendapatkan sanksi pidana. Salah satu upaya Pemerintah dalam menekan tindak pidana disetiap daerah adalah dengan membuka Polres di setiap wilayah atau daerah demi memerangi tindak pidana. Setiap tahun terdapat tindak pidana yang beragam walaupun hal tersebut tidak terjadi secara signifikan. Badan Pusat Statistik (BPS) mendata tindak pidana yang terjadi di setiap Wilayah atau Daerah, data tersebut dapat dilakukan proses analisa pengelompokkan agar lebih akurat dan efektif dalam mendata tindak pidana di suatu Daerah. Dalam melakukan proses analisa tersebut dapat menggunakan teknik data mining menggunakan metode K-Means Clustering. Data yang digunakan diperoleh dari dataset BPS periode 2018, 2019, dan 2020 selanjutnya data tersebut dianalisa menggunakan metode K-Means. Hasil dari metode K-Means menampilkan 2 cluster tindak pidana dengan total keseluruhan cluster 73,9%.
Penerapan Data Mining Menggunakan Metode K-Means Untuk Cluster Rumah Tangga Dengan Status Kepemilikan Rumah Sewa Faisal, Muhammad; Utami, Wiranti Sri; Saputro, Janu Ilham
ICIT Journal Vol 11 No 2 (2025): Agustus 2025
Publisher : UNIVERSITAS RAHARJA

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.33050/icit.v11i2.3801

Abstract

Memiliki Rumah merupakan Impian setiap orang karena dapat dijadikan tempat tinggal sementara maupun tetap suatu individu atau keluarga. Harga rumah memiliki nilai yang berbeda beda tergantung dari luas bangunan dan tanah maupun letak geografis. Terutama rumah yang berada di jantung Ibu Kota misalnya Jakarta, Jakarta sendiri memiliki harga rumah yang berbeda sesuai dengan kategorinya masing-masing. Memiliki sebuah hunian rumah merupakan impian setiap makhluk hidup khususnya Manusia. Namun dengan pertumbuhan Ekonomi membuat harga Rumah menjadi lebih mahal dari tahun ketahun. Sehingga seseorang yang sudah berkeluarga lebih memilih menyewa rumah atau mengontrak. Dalam penelitian ini penulis akan melakukan cluster menggunakan metode K-Means terhadap dataset Keluarga atau Rumah tangga dengan status kepemilikan rumah sewa atau kontrak. Algoritma K-Means dapat membantu dalam mengkategorikan Provinsi dan Tahun Keluarga atau Rumah tangga dengan status rumah sewa atau kontrak. Dengan dilakukannya penelitian ini menggunakan algoritma K-Means didapatkan 2 cluster dengan jumlah cluster terendah terdapat cluster 29 dan cluster tertinggi terdapat cluster 9 dan hasil validitas menggunakan metode Elbow yaitu 29,9.