KLASIFIKASI ANAK BERHADAPAN DENGAN HUKUM MENGGUNAKAN ALGORITMA K-NN (STUDI KASUS : SENTRA ABISEKA KOTA PEKANBARU) - Prayoga, Rahmad; Haryadi, Octadino (RJOCS (Riau Journal of Computer Science), 2025)
Anak Berhadapan dengan Hukum (ABH) merupakan permasalahan serius yang membutuhkan penanganan tepat dan cepat. Di Sentra Abiseka Kota Pekanbaru, proses pengklasifikasian ABH masih dilakukan secara manual, mengakibatkan keterlambatan dalam penanganan serta kurangnya pemanfaatan data karakteristik anak untuk pengambilan keputusan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem klasifikasi berbasis web untuk mengelompokkan ABH sebagai pelaku atau korban menggunakan algoritma K-Nearest Neighbor (K-NN). Data yang digunakan diperoleh dari Sentra Abiseka dan terdiri atas 112 data anak dengan 9 atribut utama: jenis kelamin, kasus, usia, pendidikan terakhir, kondisi ekonomi keluarga, pekerjaan orang tua, jumlah anggota keluarga, riwayat penyalahgunaan zat terlarang, dan hubungan dengan sebaya. Tahapan penelitian meliputi pra-pemrosesan data, penanganan ketidakseimbangan data dengan SMOTE, pelatihan dan pengujian model menggunakan k-fold cross validation, serta evaluasi berdasarkan akurasi. Hasil menunjukkan bahwa model K-NN dapat mengklasifikasikan ABH secara akurat dan membantu pihak terkait dalam pengambilan keputusan yang lebih efisien dan terstruktur