VISUALISASI DATA KEJAHATAN DENGAN MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING DI KOTA TASIKMALAYA - Sentia, Seni (LPPM Universitas Perjuangan Tasikmalaya, 2025)
Tantangan utama dalam pengelolaan keamanan kota terletak pada perlunya mengidentifikasi pola-pola kejahatan secara efisien untuk meningkatkan perencanaan. Di Kota Tasikmalaya, distribusi kejahatan yang tidak merata menghambat upaya pengendalian dan pencegahan. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi permasalahan tersebut dengan menerapkan algoritma K-Means Clustering untuk visualisasi data kejahatan. Metodologi yang digunakan mencakup pengumpulan data kejahatan dari kepolisian setempat, pra-pemrosesan data untuk menghapus nilai yang hilang dan outlier, serta penerapan algoritma K-Means untuk mengelompokkan data berdasarkan lokasi dan jenis kejahatan. Hasil analisis menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil mengidentifikasi beberapa cluster utama yang mencerminkan pola kejahatan di Kota Tasikmalaya. Cluster dengan tingkat kejahatan tinggi terdeteksi di pusat kota, sementara area pinggiran menunjukkan tingkat kejahatan yang lebih rendah. Visualisasi berbasis peta yang dihasilkan dari proses clustering ini mempermudah identifikasi lokasi-lokasi rawan kejahatan dan dapat dimanfaatkan untuk merencanakan strategi keamanan yang lebih efektif. Temuan ini memberikan wawasan yang berharga bagi pihak kepolisian dan pemerintah daerah dalam mengalokasikan sumber daya serta merancang kebijakan keamanan yang lebih terarah.