PENGELOMPOKAN PROVINSI DI INDONESIA BERDASARKAN KASUS KRIMINALITAS MENGGUNAKAN METODE WARD DENGAN OPTIMALISASI GAMMA INDEX - Oktitannia, Dea; Sulistianingsih, Evy; Martha, Shantika (FMIPA Universitas Tanjungpura, 2025)
Kriminalitas menjadi permasalahan yang serius di Indonesia yang masih terjadi hingga saat ini dan dapat mempengaruhi kehidupan sosial masyarakat. Oleh karena itu, upaya menurunkan angka kriminalitas menjadi yang penting dilakukan, salah satunya dengan meningkatkan kewaspadaan pemerintah maupun masyarakat terhadap potensi kejahatan di lingkungan sekitar. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan kasus kriminalitas dan menentukan jumlah cluster optimal yang terbentuk. Salah satu metode yang digunakan dalam proses pengelompokan ini adalah analisis cluster, yang memungkinkan objek dikelompokkan berdasarkan informasi yang terkandung dalam data tersebut, termasuk hubungan antar objek. Dengan demikian, karakteristik setiap cluster dapat diidentifikasi, sehingga tingkat keadaan darurat serta kebutuhan di masing-masing cluster dapat dianalisis dan di tindaklanjuti secara lebih efektif. Metode Ward merupakan metode pengelompokan yang bertujuan meminimalkan varians di dalam cluster. Selanjutnya, untuk menentukan jumlah cluster optimal digunakan Gamma Index. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terbentuknya dua cluster optimal dalam pengelompokan provinsi di Indonesia berdasarkan kasus kriminalitas dengan nilai Gamma Index sebesar 0,9824 yang merupakan nilai tertinggi dibandingkan cluster lainnya. Cluster 1 merupakan daerah karakteristik kriminalitasnya yang rendah terdiri dari 29 provinsi. Cluster 2 merupakan daerah karakteristik kriminalitasnya tinggi yang terdiri dari 5 provinsi. Untuk mengatasinya, diperlukan peningkatan penegakan hukum, analisis faktor pemicu kriminalitas, serta program rehabilitasi dan edukasi bagi pelaku kejahatan. Kolaborasi antara pemerintah, kepolisian dan masyarakat juga perlu diperkuat untuk menciptakan lingkungan yang lebih aman dan kondusif.