Identifikasi Sebaran Karakteristik Kriminal di Indonesia Tahun 2021 Menggunakan Model-Based Clustering
(1) Universitas Timor
(2) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Timor
(3) Program Studi Teknologi Informasi, Fakultas Sains dan Teknik, Universitas Timor
(*) Corresponding Author
DOI: https://doi.org/10.35580/jmathcos.v5i2.36956
Abstract
Kriminalitas merupakan suatu aspek yang mempengaruhi kelancaran perekonomian dalam masyarakat. Pentingnya peranan pemerintah dalam meminimalisir terjadinya kriminalitas dapat dilakukan dengan mengetahui sebaran karakteristik kriminalitas yang ada di setiap provinsi. Metode Model-Based Clustering dapat membantu mengidentifikasi karakteristik tersebut. Proses Clustering dilakukan dengan memastikan terlebih dahulu sebaran peubah mendekati sebaran normal dilihat dari QQplot dan kebebasan antar peubah. Hasil Clustering menunjukkan bahwa terdapat dua karakteristik kriminalitas yang tersebar di provinsi Indonesia. Identifikasi karakteristik sebaran kriminalitas menggunakan nilai rata-rata pada masing-masing cluster optimal yang sudah didapatkan. Cluster pertama menunjukkan sebaran 16 provinsi dengan kategori kriminalitas cenderung lebih rendah, sedangkan cluster kedua menunjukkan sebaran 18 provinsi dengan kategori kriminalitas tinggi.
Full Text:
PDFReferences
Andersen AJ & Dennison JR. (2019). An Introduction Quantile-Quantile Plots for the Experimental Physicist. Am. J. Phys, 87 (5).
BPS. (2021). Statistik Kriminal. Jakarta.
Greve B, Pigeot I, Huybrechts I, Pala V & Börnhorst C. (2014). A Comparison Of Heuristic And Model-Based Clustering Methods For Dietary Pattern Analysis. Public Health Nutrition, 19(2), 255–264.
McNicholas, PD. (2016). Model-Based Clustering. Journal of Classification, 33:331-373.
Meila M & Heckerman D. (2001). An Experimental Comparison of Model-Based Clustering Methods. Machine Learning. 42, 9–29.
N
urhasanah N, Salwa N, Ornila L, Hasan A & Mardhani M. (2021). Classifying Regencies And Cities On Human Development Index Dimensions: Application Of K-Means Cluster Analysis. Jurnal Sains Sosio Humaniora, Vol. 5 No 2, 913-918.
Palkhouskaya, et al. (2019). Method For Clustering Distributions Grid. INTEgrated opeRation PLAnning tool towards the Pan-European Network. Project co-funded by the European Commission within the H2020 Programme.
Purwanti EY & Widyaningsih E. (2019). Analisis Faktor Ekonomi Yang Mempengaruhi Kriminalitas Di Jawa Timur. Jurnal Enokomi, Vol. 9, No. 2.
Shaw M. (2021). Global Organized Crime Index. Enact : Institute For Security Studies And Interpol.
Wahyu AM, Anugrah PG, Danyalin AM, & Noorrizki RD. (2021). Ketimpangan Ekonomi Berdampak pada Tingkat Kriminalitas? Telaah dalam Perspektif Psikologi Problematika Sosial. Jurnal Ilmiah Ilmu Sosial, Vol. 7 No 2, 170-178.
Article Metrics
Abstract view : 191 times | PDF view : 5 timesRefbacks
- There are currently no refbacks.
Copyright (c) 2022 JMathCos (Journal of Mathematics, Computations, and Statistics)
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
Indexed by:
This work is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.