ANALISIS CLUSTERING KRIMINALITAS BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN WARGA BINAAN PEMASYARAKATAN (WBP) MENGGUNAKAN METODE K- MEANS DAN PENGUJIAN SILHOUETTE COEFFISIENT (Studi Kasus: Rutan Kelas II Ternate)

Maharani, Suci Ayu Maharani (2024) ANALISIS CLUSTERING KRIMINALITAS BERDASARKAN TINGKAT PENDIDIKAN WARGA BINAAN PEMASYARAKATAN (WBP) MENGGUNAKAN METODE K- MEANS DAN PENGUJIAN SILHOUETTE COEFFISIENT (Studi Kasus: Rutan Kelas II Ternate). Sarjana thesis, Universitas Khairun.

[thumbnail of COVER.pdf] Text
COVER.pdf - Published Version

Download (141kB)
[thumbnail of ABSTRAK.pdf] Text
ABSTRAK.pdf - Published Version

Download (149kB)
[thumbnail of BAB I.pdf] Text
BAB I.pdf - Published Version

Download (132kB)
[thumbnail of DAFTAR PUSTAKA.pdf] Text
DAFTAR PUSTAKA.pdf

Download (109kB)
[thumbnail of SKRIPSI_SUCI AYU MAHARANI_07352011015.pdf] Text
SKRIPSI_SUCI AYU MAHARANI_07352011015.pdf - Updated Version

Download (6MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis clustering kriminalitas berdasarkan tingkat pendidikan warga binaan pemasyarakatan (WBP) di Rutan Kelas II Ternate menggunakan metode K-Means dan pengujian Silhouette Coefficient. Metode K-Means digunakan untuk mengelompokkan data WBP berdasarkan tingkat pendidikan dan jenis kriminalitas yang dilakukan. Pengujian Silhouette Coefficient digunakan untuk mengevaluasi kualitas clustering yang dihasilkan. Data yang digunakan dalam penelitian ini mencakup informasi tentang tingkat pendidikan dan jenis kejahatan yang dilakukan oleh WBP. Hasil clustering menunjukkan bahwa WBP dapat dikelompokkan ke dalam tiga cluster utama berdasarkan tingkat pendidikan dan jenis kejahatan. Cluster pertama didominasi oleh WBP dengan tingkat pendidikan rendah yang cenderung melakukan kejahatan narkotika dan pencurian. Cluster kedua mencakup WBP dengan pendidikan menengah yang banyak melakukan kejahatan penganiayaan dan perlindungan anak. Cluster ketiga adalah WBP dengan pendidikan tinggi yang melakukan berbagai jenis kejahatan termasuk korupsi dan kesusilaan. Pengujian Silhouette Coefficient menunjukkan nilai rata-rata yang baik untuk ketiga cluster, mengindikasikan bahwa WBP dikelompokkan dalam cluster yang sesuai. Penelitian ini menunjukkan bahwa metode K-Means efektif untuk mengelompokkan WBP berdasarkan tingkat pendidikan dan jenis kejahatan, dan pengujian Silhouette Coefficient mengonfirmasi bahwa hasil clustering memiliki kualitas yang baik. Kata Kunci: Clustering, K-Means, Silhouette Coefficient, Kriminalitas, Tingkat Pendidikan, Warga Binaan Pemasyarakatan (WBP), Rutan Kelas II Ternate.

Item Type: Thesis (Sarjana)
Subjects: T Technology > TS Informatics Engineering
Divisions: Fakultas > Teknik Informatika
Fakultas > Teknik Informatika
Fakultas > Teknik Informatika
Depositing User: Rini 1
Date Deposited: 06 Nov 2025 06:08
Last Modified: 06 Nov 2025 06:08
URI: http://digilib.unkhair.ac.id/id/eprint/6463

Actions (login required)

View Item View Item