MUSSIRIN, MUSSIRIN (2018) CLUSTERING PENENTUAN POTENSI KEJAHATAN DAERAH DI KOTA BANDAR LAMPUNG DENGAN METODE K-MEANS. Skripsi thesis, IIB DARMAJAYA.
Text
0 COVER.pdf Download (180kB) |
|
Text
BAB I.pdf Download (267kB) |
|
Text
BAB II.pdf Download (673kB) |
|
Text
BAB III.pdf Download (958kB) |
|
Text
BAB IV .pdf Download (792kB) |
|
Text
BAB V.pdf Download (10kB) |
|
Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf Download (124kB) |
|
Text
LAMPIRAN.pdf Download (642kB) |
Abstract
ABSTRAK CLUSTERING PENENTUAN POTENSI KEJAHATAN DAERAH DI KOTA BANDAR LAMPUNG DENGAN METODE K-MEANS Oleh: MUSSIRIN NPM.1311010015 Kejahatan atau tindak kriminal merupakan salah satu bentuk dari perilaku menyimpang yang selalu ada dan melekat pada tiap bentuk masyarakat. Salah satunya adalah kejahatan pencurian sepeda motor, karena memiliki nilai ekonomi yang cukup tinggi baik di desa maupun di kota. Sehingga menyebabkan tingkat pencurian sepeda motor setiap tahunnya semakin meningkat. Sedangkan pengelompokan yang diterapkan di Polresta Bandar Lampung masih secara konvensional. Sehingga mengakibatkan banyaknya permasalahan diantaranya terjadinya penumpukan data, data yang terselip, dan pembuatan laporan penentuan potensi pencurian motor yang lama. Berdasarkan banyaknya kasus pencurian sepeda motor maka diperlukannya sistem Clustering penentuan potensi kejahatan daerah di kota Bandar Lampung dengan menggunakan metode K-means agar dapat membantu pihak kepolisian dalam pembuatan laporan dan praduga kejahatan pencurian sepeda motor yang akan datang. Hasil dari penelitian ini adalah sistem mampu menentukan potensi dan praduga pencurian sepeda motor di Bandar Lampung dengan baik. Sehingga dapat membantu pihak polresta Bandar Lampung. Kata Kunci : Konvensional , Clustering , K-Means.
Item Type: | Thesis (Skripsi) |
---|---|
Subjects: | Ilmu Komputer |
Divisions: | Skripsi/TA & PKPM/KP - Fakultas Ilmu Komputer > Teknik Informatika |
Depositing User: | editor 1 |
Date Deposited: | 02 Sep 2020 03:10 |
Last Modified: | 02 Sep 2020 03:10 |
URI: | http://repo.darmajaya.ac.id/id/eprint/1369 |
Actions (login required)
View Item |