CLUSTERING PENENTUAN POTENSI KEJAHATAN DAERAH DI KOTA BANJARBARU DENGAN METODE K-MEANS - Sri Rahayu; Dodon T Nugrahadi; Fatma Indriani (KLIK- KUMPULAN JURNAL ILMU KOMPUTER, 2014)
Abstract Within the scope of the police, the data held in the database can be used to make a crime report, the presumption of evil to come, and so on. With the data mining based on the amount of data stored so much, these data can be processed to find the useful knowledge for police. One technique that is known in the data mining clustering techniques. The purpose of the job grouping (clustering) the data can be divided into two, namely grouping for understanding and grouping to use. Methods K-Means clustering is a method for engineering the most simple and common. KMeans clustering is one method of data non-hierarchy (partition) which seeks to partition the existing data in the form of two or more groups. This method of partitioning data into groups so that the same characteristic of data put into the same group and a different characteristic data are grouped into another group. The purpose of this grouping is to minimize the objective function is set in the grouping process, which generally seek to minimize the variation within a group and maximize the variation between groups. The data mined to determine the potential clustering of crime in the city area of crime data Banjarbaru is owned by the city police in the Police Banjarbaru. Thus this study aims to assess the stage of clustering techniques and build clustering determination of potential crime areas in the city Banjarbaru. Keywords:Clustering, Data mining, K-Means, K-Means Clustering ABSTRAK Dalam ruang lingkup kepolisian, data-data yang dimiliki pada basis data dapat dimanfaatkan untuk pembuatan laporan kejahatan, praduga kejahatan yang akan datang, dan sebagainya.Dengan adanya data mining yang didasarkan pada jumlah data yang tersimpan begitu banyak, data-data tersebut dapat diproses untuk menemukan suatu pengetahuan yang berguna bagi pihak kepolisian.Salah satu teknik yang dikenal dalam data mining yaitu teknik clustering.Tujuan pekerjaan pengelompokan (clustering) data dapat dibedakan menjadi dua, yaitu pengelompokan untuk pemahaman dan pengelompokan untuk penggunaan.Metode K-Means merupakan metode untuk teknik clustering yang paling sederhana dan umum.K-Means merupakan salah satu metode pengelompokan data nonhirarki (sekatan) yang berusaha mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Metode ini mempartisi data ke dalam kelompok sehingga data berkarakteristik sama dimasukkan ke dalam satu kelompok yang sama dan data yang berkarakteristik berbeda dikelompokkan ke dalam kelompok yang lain. Tujuan dari pengelompokan ini adalah untuk meminimalkan fungsi objektif yang diset dalam proses pengelompokan, yang pada umumnya berusaha meminimalkan variasi di dalam suatu kelompok dan memaksimalkan variasi antar kelompok.Data yang ditambang untuk clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru yaitu data kejahatan yang dimiliki oleh kepolisian Polres di kota Banjarbaru.Sehingga penelitian ini bertujuan untuk mengkaji tahapan teknik clustering dan membangun clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Banjarbaru. Kata kunci:Clustering, Data mining,K-Means, K-Means Clustering