Klasterisasi Wilayah Rawan Tindak Kriminal Menggunakan Algoritma K-Means . (Studi Kasus Di Wilayah Hukum Pengadilan Negeri Painan) - Sando Eka Putra; Sintia Sintia; Diana Kemala Odang (Fakultas Ilmu Pendidikan Universitas Pahlawan Tuanku Tambusai, 2026)
Meningkatnya jumlah kasus kriminal setiap tahun di wilayah hukum Pengadilan Negeri Painan menjadi perhatian penting bagi aparat penegak hukum. Oleh karena itu, diperlukan penyediaan informasi yang bermanfaat bagi masyarakat mengenai daerah-daerah yang tergolong rawan tindak kriminal. Salah satu metode yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi daerah rawan tersebut adalah klasterisasi dengan algoritma K-Means. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan daerah berdasarkan tingkat kerawanan tindak kriminal di wilayah hukum Pengadilan Negeri Painan menggunakan algoritma K-Means. Metode ini termasuk dalam teknik data mining yang berfungsi untuk memisahkan atau mengelompokkan data ke dalam beberapa kelompok (cluster) berdasarkan kesamaan karakteristik tertentu. Hasil penelitian menunjukkan bahwa penerapan algoritma K-Means dengan bantuan aplikasi RapidMiner 5.3 mampu mengelompokkan wilayah ke dalam beberapa kategori tingkat kerawanan, yaitu rawan, kurang rawan, dan aman. Informasi yang dihasilkan dari penelitian ini diharapkan dapat membantu lembaga penegak hukum dalam melakukan pemetaan daerah rawan kejahatan serta mendukung pengambilan keputusan yang lebih efektif dalam upaya pencegahan tindak kriminal