ANALISA CLUSTER DENGAN K-MEAN CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN DATA CYBERCRIME - Wulan Permata Sari; Tata Sutabri (Program Studi Informatika Universitas Teknologi Sumbawa, 2023)
Tujuan penelitian ini untuk melakukan cluster atau pengelompokan terhadap dataset cybercrime. Diketahui potensi kejahatan terkait data sangatlah mungkin untuk terjadi. Beberapa negara telah sejak lama memiliki perhatian yang lebih untuk keamanan data yang ada didalam dunia maya. Pada penelitian ini penulis ingin melakukan pengelompokan data atau clustering terhadap data Cybercrime yang didapat dari dataset kaggle. Untuk itu perlu dilakukan pengelompokan jenis kejahatan siber atau cybecrime dnegan menggunakan metode k-mean clustering yang dimana metode tersebut adalah suatu algoritma pengklasteran yang cukup sederhana yang mempartisi database kedalam beberapa clasteran k. Mempartisi data yang ada ke dalam bentuk dua atau lebih kelompok. Hasil penelitian ini adalah sebuah pengelompokan data terhadap dataset cybercrime yang dibagi kedalam 3 kelompok atau cluster yang dimana menghasilkan hasil uji dengan K-Mean Clustering didapati bahwa pola K yang digunakan dari 3 cluster memiliki cluster 1 sebagai cluster yang paling dominan dengan 20 record data.