PERBANDINGAN METODE FUZZY C-MEANS DAN K-MEANS UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWAN KRIMINALITAS DI KOTA PALEMBANG
Kata Kunci:
Clustering, Fuzzy C-Means, K-Means, palembang, KriminalitasAbstrak
Kriminalitas adalah salah satu isu signifikan di wilayah, termasuk di Palembang. Namun, di Polrestabes Kota Palembang, selama ini hanya mencatat laporan mengenai kriminalitas tanpa memvisualisasikannya dalam bentuk informasi spasial. Metode pengelompokan yang diterapkan adalah Fuzzy C-Means dan K-Means. Metode Fuzzy C-Means adalah pengelompokan data yang ditentukan oleh derajat keanggotaan, sedangkan metode K-Means adalah pengelompokan data yang ditentukan oleh centroid kejadian kriminalitas. Daerah tingkat kerawanan dari kedua metode tersebut menunjukkan hasil yang berbeda. The Partition Coefficient Index obtained from the Fuzzy C-Means method is 0.818, while the Silhouette Index derived from the K-Means method is 0.569.
Unduhan
Unduhan
Diterbitkan
Terbitan
Bagian
Lisensi
Hak Cipta (c) 2025 saiful bahri; yuli wijayanti
Artikel ini berlisensi Creative Commons Attribution 4.0 International License.
Seluruh artikel yang diterbitkan dalam Digital Innovation and Technology dilisensikan di bawah Lisensi Creative Commons Atribusi 4.0 Internasional (CC BY 4.0).
Lisensi ini mengizinkan:
-
Berbagi — menyalin dan mendistribusikan ulang materi dalam media atau format apa pun
-
Adaptasi — mengubah, memodifikasi, dan membuat turunan dari materi untuk tujuan apa pun, termasuk komersial
Dengan syarat berikut:
-
Atribusi — Anda harus memberikan kredit yang sesuai, menyertakan tautan ke lisensi, dan menyatakan jika ada perubahan. Anda boleh melakukannya dengan cara yang wajar, namun tidak menyiratkan bahwa pemberi lisensi mendukung Anda atau penggunaan Anda.
Tidak ada pembatasan dalam penggunaan ulang, distribusi, atau adaptasi, selama atribusi yang layak diberikan kepada penulis asli dan jurnal ini.
