HUSNA, NABILA NAHDATUL (2024) PEMETAAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS MENGGUNAKAN METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS DAN ALGORITMA K-MEANS (STUDI KASUS: KAPANEWON SLEMAN DAN KAPANEWON MLATI, KABUPATEN SLEMAN). Undergraduate thesis, UNIVERSITAS DIPONEGORO.

Text Cover.pdf Download (842kB)

Abstract

Kabupaten Sleman, dengan keberagaman sosial dan ekonomi yang tinggi, menghadapi tantangan signifikan dalam menjaga keamanan dan ketertiban masyarakat. Tingginya angka kriminalitas di Kabupaten Sleman terutama Kapanewon Mlati dan Kapanewon Sleman, menunjukkan bahwa daerah dengan
kepadatan penduduk dan dinamika sosial yang kompleks cenderung lebih rentan terhadap tindak kejahatan. Penelitian bertujuan untuk memetakan dan menganalisis daerah rawan kriminalitas menggunakan metode Analytical Hierarchy Process
dengan mempertimbangkan faktor-faktor seperti tingkat kemiskinan, kepadatan penduduk, perceraian, PDRB per kapita, pendidikan, pengangguran, dan historical kejadian kriminalitas dan algoritma K-Means. Hasil pemetaan menunjukkan bahwa
historical kejadian kriminalitas dan pengangguran merupakan faktor dominan dalam menentukan potensi daerah rawan kriminalitas. Pemetaan ini menghasilkan tiga kelas potensi kriminalitas yaitu kelas tinggi (Kalurahan Sinduadi, Sendangadi,
Triharjo, Tridadi), kelas sedang (Kalurahan Sumberadi, Caturharjo, Tlogoadi dan Tirtoadi) dan kelas rendah (Kalurahan Pandowoharjo danTrimulyo). Di sisi lain, pemetaan klasifikasi daerah rawan kriminalitas menggunakan algoritma K-Means
menghasilkan 3 cluster tingkat rawan kriminalitas yaitu cluster tinggi (Kalurahan Sinduadi, Sendangadi, Triharjo dan Tridadi), cluster sedang (Kalurahan Sumberadi, Caturharjo, Pandowoharjo dan Trimulyo) dan cluster rendah (Kalurahan Tlogoadi dan Tirtoadi). Sementara itu, peta kerapatan kejadian kriminalitas yang dihasilkan dengan metode ordinary kriging digunakan sebagai evaluasi hasil AHP dan K-Means karena akurasi prediksi yang dihasilkan cukup tinggi dengan nilai RSMe 0,1. Hasil penelitian menunjukkan konsistensi antara peta potensi rawan kriminalitas menggunakan metode AHP dengan peta kerapatan kejadian kriminalitas yang didasarkan pada data aktual kejadian kriminalitas tahun 2023 adalah 70% sesuai.
Sementara itu, kesesuaian hasil klasifikasi daerah rawan kriminalitas menggunakan algortima K-Means terhadap peta kerapatan kejadian kriminalitas menunjukkan angka sebesar 90%.

Actions (login required)

View Item