Penerapan Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Daerah Berdasarkan Waktu Kejadian Curas di Kabupaten Bekasi - Viyan Qomarudin Noor; Anggi Muhammad Rifa'i; Nanang Tedi Kurniadi (CESS (Journal of Computer Engineering, System and Science), 2025)
Kabupaten Bekasi merupakan wilayah dengan intensitas aktivitas ekonomi yang tinggi, namun rawan terhadap tindak kriminalitas seperti pencurian dengan kekerasan (curas) yang berdampak pada ketidaknyamanan dan kekhawatiran masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan waktu kejadian curas guna mengidentifikasi jam-jam rawan kriminalitas. Data yang digunakan berasal dari Polres Kabupaten Bekasi sebanyak 25 entri dan dianalisis menggunakan algoritma K-Means Clustering. Hasil menunjukkan bahwa data terbagi menjadi dua cluster waktu, yaitu malam hari (21.00–23.59) dan dini hari (00.00–05.00), dengan nilai Silhouette Score sebesar 0.4795, Davies-Bouldin Index 0.5922, dan Calinski-Harabasz Index 52.3170. Visualisasi dilakukan menggunakan Folium dengan penambahan pop-up interaktif. Hasil ini dapat digunakan oleh pihak kepolisian atau dinas terkait sebagai acuan dalam menyusun jadwal patroli malam yang lebih efisien dan berbasis data.