PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS DI KOTA SEMARANG - Hana Sugiastu Firdaus; Arief Laila Nugraha; Bandi Sasmito; Moehammad Awaluddin (Department of Geodesy Engineering, Faculty of Engineering, Diponegoro University,Indonesia, 2021)
Kriminalitas merupakan salah satu masalah penting di wilayah perkotaan termasuk di Kota Semarang. namun di Polrestabes Kota Semarang selama ini hanya mencatat laporan terjadinya kriminalitas tanpa memvisualisasikan ke dalam bentuk informasi spasial. Hal ini perlu dilakukan untuk memudahkan pihak berwenang dalam memetakan dan monitoring sebaran daerah rawan kriminalitas. Pada penelitian ini, dilakukan perbandingan metode clustering untuk menentukan metode yang paling baik untuk memetakan daerah rawan kriminalitas di Kota Semarang. Metode clustering yang digunakan yaitu Fuzzy C-Means dan K-Means. Metode Fuzzy C-Means adalah pengelompokan data ditentukan oleh derajat keanggotaan, sedangkan metode K-Means adalah pengelompokan data ditentukan dari centroid kejadian kriminalitas. Hasil penelitian ini menunjukan terdapat 1.965 kasus kriminalitas selama kurun waktu tahun 2016-2018. Daerah tingkat kerawanan dari kedua metode tersebut mempunyai hasil yang berbeda-beda. Nilai uji pengolahan metode Fuzzy C-Means sebesar 0,818 dikategorikan baik karena mendekati angka 1. Hasil verifikasi dari kedua metode terhadap data kriminalitas tahun 2019, menunjukan nilai metode Fuzzy C-Means lebih baik dengan persentase sebesar 71,23 %.