Mengungkap Lanskap Kejahatan Provinsi di Indonesia Tahun 2021: Analisis Perbandingan K-Means dan Logika Fuzzy

Abstract

Tingkat kejahatan Indonesia menunjukkan penurunan yang konsisten mulai tahun  2017-2021. Meskipun demikian, beberapa provinsi memiliki tingkat kejahatan yang melebihi tingkat kejahatan nasional. Hal tersebut disebabkan faktor lokal pada masing-masing provinsi. Penelitian ini bertujuan untuk mengelompokkan provinsi di Indonesia berdasarkan indikator-indikator kejahatan menggunakan metode K-Means dan Fuzzy dalam clustering. Perbandingan hasil klaster dilakukan berdasarkan indeks validitas internal (connectivity, dunn, dan silhouette) dan stabilitas(APN, AD, ADM, dan FOM). Hasil penelitian menunjukkan bahwa metode K-Means lebih unggul dalam membentuk klaster provinsi. Indeks connectivity, dunn, dan silhouette K-Means berturut-turut sebesar 5,657; 0,913; 0,549 sedangkan Fuzzy sebesar 20,216; 0,183;0,223. Dalam hal stabilitas, K-Means memiliki nilai APN 0,011; AD 2,939; ADM 0,071; dan FOM 0,676, sementara Fuzzy memiliki nilai APN 0,011; AD 4,152; ADM 0,060; dan FOM 0,916. Jumlah klaster yang terbentuk adalah 2, dengan klaster 1 terdiri dari 29 provinsi dan klaster 2 terdiri dari 4 provinsi, masing-masing dengan karakteristik yang berbeda.