Metode K-Means Clustering Dan Analisis Spasial Untuk Monitoring Sebaran Kriminalitas - Hamsinar, Henny; Manarfa, Wa Ode Rahma Agus Udaya; Salam, Adhelia Putri Cahyani (JURNAL INFORMATIKA, 2024)
Kriminalitas merupakan masalah umum yang sering terjadi dalam kehidupan sehari-hari, termasuk di Kota Bau-Bau. Berbagai tindakan kriminalitas yang telah terjadi di sana, seperti penganiayaan, persetubuhan anak, kekerasan anak, penipuan, keroyokan, dan pembunuhan, dengan waktu, tempat, serta jenis kejadian yang berbeda-beda, menyebabkan kesulitan bagi masyarakat untuk mengetahui informasi suatu wilayah yang rawan tindak kriminalitas karena belum adanya sebuah sistem informasi khusus yang mampu memberikan informasi wilayah mana saja yang tingkat kriminalitasnya tinggi, sedang, dan rendah. Metode K-means digunakan untuk melakukan pengelompokan data (clustering) terkait sebaran kriminalitas di Kota Bau-Bau K-means adalah algoritma yang membagi data ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan kesamaan karakteristik, dalam konteks ini metode K-means akan mengelompokkan lokasi-lokasi kejadian kriminalitas sehingga dapat dianalisis pola sebarannya.  Penelitian ini bertujuan untuk merancang dan membangun aplikasi berbasis Android untuk memonitor sebaran kriminalitas di Kota Bau-Bau menggunakan metode k-means clustering dan analisis spasial. Penelitian ini menggunakan metode k-means clustering dan analisis spasial untuk membuat peta yang memvisualisasikan sebaran kriminalitas. Hasil dari penelitian ini adalah sebuah aplikasi untuk memonitor sebaran kriminalitas di Kota Bau-Bau menggunakan metode k-means clustering untuk mengelompokkan tingkat kriminalitas dari 181 kasus yang terjadi di 8 kecamatan yang ada di Kota Bau-Bau, serta analisis spasial yang dapat memudahkan pihak kepolisian dalam melihat titik lokasi serta menerima informasi tentang tindak kriminalitas. Aplikasi ini juga memudahkan masyarakat dalam memberikan informasi mengenai kasus kriminalitas kepada pihak kepolisian.