Penerapan Metode Ward Clustering Untuk Pengelompokkan Daerah Rawan Kriminalitas Di Jawa Timur Tahun 2021
Journal Title: Jurnal Statistika dan Komputasi - Year 2023, Vol 2, Issue 1
Abstract
Latar Belakang: Segala tindakan yang melanggar hukum pidana ialah tindak kejahatan atau Kriminalitas. Tindakan yang memberikan bahaya secara fisik dan harta orang lain ialah karakteristik kiriminalitas, seperti: kekerasan fisik, pelecehan, pembunuhan, perbudakan, dan obat-obatan terlarang atau narkotika, serta penipuan, perampasan hak milik, korupsi, dan penggelapan uang. Tujuan: Menganalisis pengelompokan wilayah dengan metode Ward clustering terhadap daerah rawan kriminal di Provinsi Jawa Timur tahun 2021. Metode: Menerapkan metode kuantitatif berupa metode Cluster Hierarki menggunakan analisis Ward untuk data skunder tentang jumlah kriminalitas di Jawa Timur tahun 2021. Data pengamatan diperoleh dari publikasi Badan Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Timur 2021. Hasil: Diperolaeh hasil Cluster 1 beranggotakan 31 Kabupaten/kota yaitu Pacitan, Ponorogo, Trenggalek, Tulungagung, Blitar, Kediri, Malang, Situbondo, Probolinggo, Pasuruan, Sidoarjo, Mojokerto, Jombang, Nganjuk, Madiun, Magetan, Ngawi, Bojonegoro, Tuban, Lamongan, Sampang, Pamekasan, Sumenep, Kota Kediri, Kota Blitar, Kota Probolinggo, Kota Pasuruan, Kota Mojokerto, Kota Madiun, kota Surabaya, dan kota Batu.Cluster 2 beranggotakan 5 kabupaten/kota yaitu Lumajang, Banyuwangi, Bondowoso, Bangkalan, dan Kota Malang.Cluster 3 beranggotakan 2 kabupaten/kota yaitu Jember dan Gresik.. Kesimpulan: Diperoleh 3 cluster kecamatan yang memiliki kemiripan karakteristik dari studi clustering dengan metode Ward untuk kabupaten/kota yang rawan kriminalitas di Jawa Timur Tahun 2021.
Authors and Affiliations
Insiyah Insiyah, Miftakhul Khasanah, Tantra Pratama Hendarsyah
Keywords
Related Articles
- EP ID EP720292
- DOI https://doi.org/10.32665/statkom.v2i1.1664
- Views 68
- Downloads 0
Simulasi Monte Carlo Untuk Prediksi Jumlah Klaim Asuransi Di BPJS Ketenagakerjaan Cabang Bojonegoro
Latar Belakang: Simulasi adalah salah satu cara yang digunakan untuk memprediksi jumlah klaim di masa depan berdasarkan jumlah klaim bulanan pada periode sebelumnya. Simulasi data ini dapat dilakukan dengan simulasi Mo...
Peramalan Jumlah Wisatawan Mancanegara di Provinsi Kalimantan Timur Menggunakan Fuzzy Backpropagation Neural Network
Latar Belakang: Pariwisata merupakan salah satu bidang ekonomi yang menjadi sumber penerimaan devisa bagi negara. Banyaknya wisatawan merupakan salah satu faktor yang dapat berpengaruh terhadap perkembangan pariwisata....
Perbandingan Algoritma K-Medoids Dan K-Means Dalam Pengelompokan Kecamatan Berdasarkan Produksi Padi Dan Palawija Di Jember
Latar Belakang: Pengelolaan tanaman pangan sangat penting untuk mendukung ketahanan pangan. Dataset menunjukkan variasi hasil panen padi dan tanaman pokok lainnya. Variasi hasil panen tersebut memerlukan pengelompokan...
Analisis Ketahanan Hidup Pasien COVID-19 Menggunakan Pendekatan Multivariate Adaptive Regression Spline (MARS)
Latar Belakang: Tahun 2019 dunia digemparkan dengan terjadinya penyebaran penyakit baru yaitu Coronavirus Disease 19 (COVID-19) yang merupakan penyakit menular disebabkan oleh jenis corona virus bernama Severe Acute Re...
Peramalan Banyaknya Pasien Rawat Jalan dengan Menggunakan Metode Brown's Double Exponential Smoothing
Latar Belakang: Peramalan memainkan peran penting dalam kegiatan pengambilan keputusan dalam manajemen organisasi. Kebutuhan akan peramalan yang andal semakin meningkat seiring upaya manajemen untuk mengurangi keter...