<![CDATA[Meningkatnya kasus begal dan tindak kriminalitas di wilayah hukum Polres Medan Belawan menimbulkan keresahan masyarakat serta menunjukkan perlunya sistem deteksi dini yang efektif dan adaptif. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan Sistem Informasi Geografis (SIG) berbasis geofence guna memetakan dan memantau wilayah rawan kejahatan secara real-time. Metode penelitian yang digunakan meliputi pendekatan kualitatif deskriptif melalui studi pustaka, observasi lapangan, serta wawancara dengan pihak kepolisian. Sistem dibangun dalam dua platform: aplikasi web untuk admin dan aplikasi Android bagi masyarakat. Data lokasi kejahatan dikonversi menjadi koordinat geografis, lalu dihitung jaraknya terhadap posisi pengguna menggunakan rumus Haversine. Salah satu hasil perhitungan menunjukkan jarak aktual 285 meter (manual) dan 290 meter (aplikasi) dari titik rawan Jl. Pelabuhan Raya, dengan selisih hanya 5 meter dan akurasi sistem mencapai 98,2%. Sistem akan memberikan notifikasi otomatis saat pengguna berada dalam radius 500 meter dari lokasi rawan. Hasil pengujian black-box menunjukkan seluruh fungsi berjalan dengan baik, termasuk login, CRUD data, integrasi peta, dan sistem peringatan berbasis lokasi. Temuan penelitian membuktikan bahwa integrasi teknologi geofence dalam SIG mampu meningkatkan deteksi dini, mempercepat respons aparat, serta meningkatkan kewaspadaan masyarakat. Kesimpulannya, sistem ini efektif dalam mendukung strategi pencegahan kriminalitas secara sistematis dan real-time. Implikasinya, pendekatan ini dapat direplikasi untuk pengawasan keamanan wilayah lain yang memiliki tingkat kriminalitas tinggi. The rising cases of robbery and street crimes in the jurisdiction of Polres Medan Belawan have caused public concern and highlighted the need for an effective and adaptive early detection system. This study aims to develop a Geographic Information System (GIS) integrated with geofencing technology to map and monitor high-crime areas in real time. A qualitative descriptive approach was employed through literature review, field observation, and interviews with local police authorities. The system was developed on two platforms: a web-based application for administrators and an Android-based application for the public. Crime location data were converted into geographic coordinates, and the distance from users’ positions was calculated using the Haversine formula. One calculation result showed a manual distance of 285 meters and a system-generated distance of 290 meters from a high-crime area on Jl. Pelabuhan Raya, with only a 5-meter difference and an accuracy rate of 98.2%. The system automatically triggers alerts when users enter a 500-meter radius from dangerous zones. Black-box testing results confirmed that all system features—such as login, data CRUD operations, map integration, and location-based notifications—functioned properly. The findings demonstrate that integrating geofence technology into GIS significantly enhances early crime detection, accelerates law enforcement response, and raises public awareness. In conclusion, the system proves effective in supporting systematic and real-time crime prevention strategies. The implication is that this approach can be replicated in other urban areas with high crime rates as part of a broader digital security initiative.]]>
Copyrights © 2025
