PEMANFAATAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MELIHAT TINGKAT KEJAHATAN PADA PENGADILAN NEGERI KOTO BARU

Rahmat Hidayat
{"title":"PEMANFAATAN ALGORITMA FP-GROWTH UNTUK MELIHAT TINGKAT KEJAHATAN PADA PENGADILAN NEGERI KOTO BARU","authors":"Rahmat Hidayat","doi":"10.32639/tiij.v1i1.47","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"Pengadilan Negeri Koto Baru merupakan pengadilan yang memiliki wilayah hukum yang cukup luas. Pengadilan ini menaungi dua kabupaten sekaligus yaitu Kabupaten Solok dan Kabupaten Solok Selatan. Berdasarkan data yang terdapat di SIPP (Sistem Informasi Penelusuran Perkara) yang terdapat pada Pengadilan Negeri Koto Baru dapat dilihat bahwasanya tindak kejahatan yang terjadi diwilayah hukumnya meningkat setiap tahunya. Berdasarkan data dari SIPP dapat dilihat dari bulan januari 2021 sampai dengan bulan oktober 2021 telah terdaftar sebanyak 53 perkara tindak pidana yang telah dilimpahkan oleh pihak Kejaksaan. Data yang tersimpan pada SIPP dapat digunakan untuk mencari sebuah pengetahuan baru, yaitu dengan cara menggunakan teknik data mining. Adapun teknik yang digunakan adalah menggunakan algoritma FP-Growth yaitu salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan pengetahuan baru (knowledge) dari kumpulan data tindak pidana yang tersimpan pada SIPP Pengadilan Negeri Koto Baru. Nantinya dapat dilihat kecendrungan tindak kejahatan yang terjadi berdasarkan dari beberapa attribute yang telah ditentukan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tindak pidana yang terjadi dari bulan januari 2021 sampai dengan bulan oktober 2021. Adapun attribute yang digunakan pada penelitian ini yaitu terdiri dari Pendidikan, pekerjaan dan tindak pidana yang dilakukan. Hasil dari pengujian terhadap metode ini didapatkan sebuah informasi yaitu, kecendrungan tindak kejahatan yang terjadi berdasarkan latar belakang pendidikan dan pekerjaan terpidana dengan mengimplementasikan algoritma FP-Growth yang menggunakan konsep pembanguan FP-Tree dalam mencari frequent itemset, maka dihasilkan sebuah association rule.\n ","PeriodicalId":180109,"journal":{"name":"Technology and Informatics Insight Journal","volume":"52 4","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-02-19","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Technology and Informatics Insight Journal","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.32639/tiij.v1i1.47","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

Abstract

Pengadilan Negeri Koto Baru merupakan pengadilan yang memiliki wilayah hukum yang cukup luas. Pengadilan ini menaungi dua kabupaten sekaligus yaitu Kabupaten Solok dan Kabupaten Solok Selatan. Berdasarkan data yang terdapat di SIPP (Sistem Informasi Penelusuran Perkara) yang terdapat pada Pengadilan Negeri Koto Baru dapat dilihat bahwasanya tindak kejahatan yang terjadi diwilayah hukumnya meningkat setiap tahunya. Berdasarkan data dari SIPP dapat dilihat dari bulan januari 2021 sampai dengan bulan oktober 2021 telah terdaftar sebanyak 53 perkara tindak pidana yang telah dilimpahkan oleh pihak Kejaksaan. Data yang tersimpan pada SIPP dapat digunakan untuk mencari sebuah pengetahuan baru, yaitu dengan cara menggunakan teknik data mining. Adapun teknik yang digunakan adalah menggunakan algoritma FP-Growth yaitu salah satu alternatif algoritma yang dapat digunakan untuk menentukan himpunan data yang paling sering muncul. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menemukan pengetahuan baru (knowledge) dari kumpulan data tindak pidana yang tersimpan pada SIPP Pengadilan Negeri Koto Baru. Nantinya dapat dilihat kecendrungan tindak kejahatan yang terjadi berdasarkan dari beberapa attribute yang telah ditentukan. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data tindak pidana yang terjadi dari bulan januari 2021 sampai dengan bulan oktober 2021. Adapun attribute yang digunakan pada penelitian ini yaitu terdiri dari Pendidikan, pekerjaan dan tindak pidana yang dilakukan. Hasil dari pengujian terhadap metode ini didapatkan sebuah informasi yaitu, kecendrungan tindak kejahatan yang terjadi berdasarkan latar belakang pendidikan dan pekerjaan terpidana dengan mengimplementasikan algoritma FP-Growth yang menggunakan konsep pembanguan FP-Tree dalam mencari frequent itemset, maka dihasilkan sebuah association rule.  
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
新的Koto初审法院是一个拥有相当大管辖权的法庭。法院同时容纳了两个县,即索洛克县和南部索洛克县。根据Koto地方法院的数据,直到他的管辖范围内的犯罪有所增加。根据SIPP的数据,从2021年1月到2021年10月,检察官列出了53起被控的重罪案件。在SIPP中存储的数据可以用来寻找新的知识,即利用数据挖掘技术。使用的技术是使用FP-Growth算法,这是一种可以用来确定最常用的数据集的替代算法之一。这项研究的目的是从保存在新国家法院SIPP中的犯罪数据中找到新的知识。犯罪的倾向是基于几个特定的特征。本研究使用的数据是从2021年1月到2021年10月发生的犯罪记录。至于这项研究的吸引力,它包括教育、就业和犯罪。从这种方法的测试中获得的信息是,基于罪犯的教育和就业背景,通过实施FP-Growth算法,该算法利用FP-Tree构建的概念来搜索频率序列,从而产生一个协会规则。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
求助全文
约1分钟内获得全文 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
PREDIKSI JUMLAH PRODUKSI GENTENG DI KEBUMEN BERDASARKAN FUZZY INFERENCE SYSTEM MAMDANI PEMANFAATAN DATA MINING UNTUK MELIHAT MINAT SISWA SETELAH MENYELESAIKAN PENDIDIKAN SEKOLAH MENENGAH ATAS (SMA) DENGAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING ANALISIS DAN PERANCANGAN APLIKASI PEMBELAJARAN SISTEM PENCERNAAN MANUSIA BESERTA GANGGUANNYA BERBASIS ANDROID Implementasi Paradigma Interaksi Manusia & Komputer Pada di Era Society 5.0: Systematic Literature Review Kerangka Konseptual Perancangan Serious Games untuk Sekolah Menengah Kejuruan Jurusan Teknik Kendaraan Ringan Berbasis Kerangka Kualifikasi Nasional Indonesia (KKNI)
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1