Analisis Pengelompokan Wilayah Kepolisian Daerah di Indonesia menggunakan Algoritma Hierarchical Clustering - Lubis, M. Shadri Ismaun; Pulungan, Zakiy Maulana; Lubis, Hafiz Khalik; Andari, Arnis Wulan; Napitupulu, Rusmawanty; Maulana, Bintang; Arnita, Arnita (Innovative: Journal Of Social Science Research, 2025)
Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan wilayah Kepolisian Daerah (Polda) di Indonesia berdasarkan karakteristik kejahatan pada tahun 2022 dengan menggunakan pendekatan data mining melalui algoritma hierarchical clustering. Dua variabel utama yang digunakan dalam analisis adalah jumlah kejahatan dan persentase penyelesaian kasus. Langkah-langkah analisis yang dilakukan adalah standarisasi data dengan Z-score, perhitungan matriks jarak Euclidean, pembuatan dendrogram untuk melihat struktur hierarki, dan evaluasi jumlah cluster yang optimal menggunakan Silhouette Coefficient. Hasil evaluasi menunjukkan jumlah cluster yang optimal adalah dua, dengan nilai Silhouette tertinggi sebesar 0,654. Cluster pertama terdiri dari 32 Polda dengan rata-rata jumlah kasus sebanyak 9.091 dan tingkat penyelesaian sebesar 26,32%, sehingga masuk dalam kategori cluster “Rentan”. Cluster kedua terdiri dari dua Polda dengan jumlah kasus yang sangat tinggi dan tingkat penyelesaian sebesar 92,63%, sehingga masuk dalam kategori cluster “Sangat Tinggi”. Visualisasi diagram sebar menunjukkan pemisahan spasial yang jelas antara kedua klaster, yang memperkuat validitas pemodelan. Hasil studi ini memberikan dasar untuk memetakan area prioritas dan merumuskan strategi untuk memperkuat sistem penegakan hukum, serta menjadikan area berkinerja tinggi sebagai tolok ukur nasional.