SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS PENGELOMPOKAN TINGKAT KRIMINALITAS KOTA MALANG MENGGUNAKAN METODE K-MEANS - Sutejo, Danang; Agus Pranoto, Yosep; Zulfia Zahro’, Hani (JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika), 2020)
Kota malang menjadi salah satu kota pendidikan dengan jumlah perguruan tinggi lebih dari 80 lokasi, hal ini membuat padatnya tingkat penduduk dan membuka peluang tinggi terjadinya kriminalitas terutama bagi masyarakat umum dan khususnya para mahasiswa baru yang belum banyak mengetahui mengenai daerah rawan kriminal di Kota Malang. Sebagai solusi masalah ini diperlukan sistem informasi geografis yang secara khusus menampilkan informasi mengenai daerah persebaran lokasi yang mempunyai kerawanan kriminal. Sistem yang akan dibangun yaitu sebuah sistem informasi geografis Pengelompokan tingkat kriminalitas Kota Malang ini dibuat menggunakan QGIS 2.18 dengan mengkombinasikan metode clustering. Salah satu metode Clustering adalah dengan menggunakan metode K-Means dengan menggunakan pengujian keakuratan menggunakan Davies-Bloudin Index. Penerapan dari hasil clustering yang dilakukan menunjukan bahwa hasil clustering menggunakan K-Means menghasilkan percobaan 3 cluster yang memiliki hasil analisis keakuratan terkecil menggunakan Davies Bouldin Index yaitu sebesar 2,401 dengan pembagian daerah intensitas aman(C1) yaitu Kecamatan Kedungkandang, dalam cluster (C2) cukup rawan yaitu Kecamatan Blimbing, dalam cluster (C3) rawan yaitu kecamatan Klojen, Sukun dan dalam cluster sangat rawan (C4) yaitu kecamatan Lowokwaru. Pada pengujian user yang telah dilakukan, user memilih sangat baik adalah 32%, memilih baik 55%, memilih cukup baik 13% dan memilih kurang baik 0% kemudian hasil pengujian fungsionalitas aplikasi pada browser yang berbeda, sudah berjalan dengan baik.