Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2019 - 2024
1.407
P-Index
This Author published in this journals
All Journal GEMA TEKNOLOGI METANA Prosiding Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Fakultas Teknik Abdimas Jurnal Bahan Alam Terbarukan Jurnal Teknik Elektro Rekayasa: Jurnal Penerapan Teknologi dan Pembelajaran Sainteknol : Jurnal Sains dan Teknologi Jurnal Produksi Tanaman Jurnal Zeolit Indonesia Prosiding Seminar Nasional Sains dan Teknologi Terapan Metalurgi Jurnal Puruhita
Widi Astuti
Unknown Affiliation
Agriculture, Biological Sciences & Forestry Arts Humanities Computer Science & IT Education Electrical & Electronics Engineering Energy Engineering Materials Science & Nanotechnology Social Sciences

Published : 30 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 2 Documents
Search
Journal : Jurnal Teknik Elektro

 1 
Pemetaan Tindak Kejahatan Jalanan di Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Astuti, Widi; Widodo, Djoko Adi
Jurnal Teknik Elektro Vol 8, No 1 (2016): Jurnal Teknik Elektro
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar

Abstract

Data kejahatan di Polrestabes Semarang merupakan kumpulan berbagai kasus kejahatan yang kemudian dikelompokkan berdasarkan peraturan yang mengatur yaitu KUHP (Kitab Undang-undang Hukum Pidana) dan Non KUHP, jumlah kejahatan per wilayah polisi sektor, dan jumlah kejahatan per jenis kasus kejahatan. Pengelompokan data dapat memberikan penemuan informasi baru yang sebelumnya tidak diketahui.Penelitian ini bertujuan untuk memetakan data kejahatan jalanan di Kota Semarang periode tahun 2014. Penelitian ini menggunakan metode observasi dan metode studi pustaka. Analisis data menggunakan teknik text mining yang terdiri tiga tahapan yaitu preprocessing, representation, dan knowledge discovery (penggalian informasi menggunakan clustering algoritma k-means. Selanjutnya dievaluasi menggunakan metode Entropy. Hasil penelitian diperoleh 3 cluster/kelompok tindak kejahatan jalanan berdasarkan waktu kejadian dan 7 kelompok menurut modus operandi. Berdasarkan nilai Entropy, kualitas algoritma k-means dalam pengelompokan waktu kejadian adalah baik karena data yang terkumpul dalam satu kelompok memiliki kemiripan tinggi dibandingkan data pada kelompok lain dan untuk pengelompokan modus operandi adalah cukup baik karena ada satu kelompok yang anggota kelompoknya memiliki tingkat kemiripan yang rendah. Simpulan dari penelitian ini yaitu algoritma k-means dapat digunakan untuk pengelompokan data teks kejahatan jalanan. Saran yang dapat diberikan adalah supaya lebih teliti dalam menentukan  jumlah kelompok sehingga data dapat terkelompok dengan baik sesuai kemiripan masing-masing data.
Pemetaan Tindak Kejahatan Jalanan di Kota Semarang Menggunakan Algoritma K-Means Clustering Astuti, Widi; Widodo, Djoko Adi
Jurnal Teknik Elektro Vol 8, No 1 (2016): Jurnal Teknik Elektro
Publisher : Jurusan Teknik Elektro, Fakultas Teknik, Universitas Negeri Semarang

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | DOI: 10.15294/jte.v8i1.8788

Abstract

Data kejahatan di Polrestabes Semarang merupakan kumpulan berbagai kasus kejahatan yang kemudian dikelompokkan berdasarkan peraturan yang mengatur yaitu KUHP (Kitab Undang-undang Hukum Pidana) dan Non KUHP, jumlah kejahatan per wilayah polisi sektor, dan jumlah kejahatan per jenis kasus kejahatan. Pengelompokan data dapat memberikan penemuan informasi baru yang sebelumnya tidak diketahui.Penelitian ini bertujuan untuk memetakan data kejahatan jalanan di Kota Semarang periode tahun 2014. Penelitian ini menggunakan metode observasi dan metode studi pustaka. Analisis data menggunakan teknik text mining yang terdiri tiga tahapan yaitu preprocessing, representation, dan knowledge discovery (penggalian informasi menggunakan clustering algoritma k-means. Selanjutnya dievaluasi menggunakan metode Entropy. Hasil penelitian diperoleh 3 cluster/kelompok tindak kejahatan jalanan berdasarkan waktu kejadian dan 7 kelompok menurut modus operandi. Berdasarkan nilai Entropy, kualitas algoritma k-means dalam pengelompokan waktu kejadian adalah baik karena data yang terkumpul dalam satu kelompok memiliki kemiripan tinggi dibandingkan data pada kelompok lain dan untuk pengelompokan modus operandi adalah cukup baik karena ada satu kelompok yang anggota kelompoknya memiliki tingkat kemiripan yang rendah. Simpulan dari penelitian ini yaitu algoritma k-means dapat digunakan untuk pengelompokan data teks kejahatan jalanan. Saran yang dapat diberikan adalah supaya lebih teliti dalam menentukan  jumlah kelompok sehingga data dapat terkelompok dengan baik sesuai kemiripan masing-masing data.
Co-Authors Achmad Roesyadi Adil Jamali, Adil Aprimal Aprimal, Aprimal Astrilia Damayanti Azhar Azhar Bayu Kurniawan Bratakusuma, Danu Catur Rini Widyastuti, Catur Rini Devi, Fatma Putrinta Dewi Kurniati Dhidik Prastiyanto Djoko Widodo Fajar Nurjaman Fajriani, Sisca Nur Hendrik Setiawan, Hendrik Heny Kusumayanti Himawan Tri Bayu Murti Petrus Indah Nurul Izzati, Indah Nurul Kristian, Lian Kurniawansyah, Firman Lanjar, Lanjar Maswadi Maswadi Muhammad Amin Noer Rahmi Ardiarini, Noer Rahmi Nova Susilowati, Nova Nur Nalindra Putra, Nur Nalindra R.TD Wisnu Broto Radenrara Dewi Artanti Putri, Radenrara Dewi Artanti Ratna Dewi Kusumaningtyas Ria Wulansarie, Ria Riayanti, Fatma Indah Riyadi, Delfimelinda Nurul RTD. Wisnu Broto Septriana, Ayu Sofi, Achmad Triastuti Sulistyaningsih Widhi Maharani Widhi Mahatmanti Wijaya, Ardyanto Wiratni Wiratni, Wiratni Zulaechah, Luluk Siti