Classification Classification of Criminal Events based on Biplot Analysis
Abstract
Kriminalitas merupakan suatu perilaku yang melanggar hukum dan aturan dalam masyarakat. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis data biplot jumlah kejahatan di berbagai provinsi di Indonesia. Biplot merupakan analisis yang berguna untuk menafsirkan hubungan antara variabel dan objek dalam bentuk grafik tunggal. Sumber data dalam penelitian ini adalah data sekunder yang berasal dari website Badan Pusat Statistik yang berjudul “Statistik Kriminal 2022”. 34 kepolisian daerah yang mewakili setiap provinsi di Indonesia menjadi objek pengamatan dan 9 klasifikasi kejahatan menjadi variabel. Metode penelitian ini menggunakan analisis biplot dengan bantuan fiton. Dari nilai Dekomposisi Nilai Singular, keragaman data yang dapat dijelaskan sebesar 73,714%. Pada grafik analisis biplot hubungan antar observasi diperoleh bahwa observasi atau objek polda dari setiap provinsi tersebar terpusat pada satu kuadran. Hubungan antar variabel yang paling tinggi adalah korelasi antara variabel kejahatan narkotika dengan kejahatan yang berkaitan dengan penggelapan, penipuan, dan korupsi, sedangkan hubungan yang paling rendah adalah korelasi antara kejahatan narkotika dengan kejahatan terhadap ketertiban umum. Dalam hubungan observasi dengan variabel diperoleh 4 kelompok. Keberagaman variabel yang paling tinggi terletak pada kejahatan terhadap kebebasan masyarakat, sedangkan keberagaman variabel yang paling rendah terletak pada kejahatan terhadap kesusilaan.
References
Islam, 7(1):32–42. https://doi.org/10.15548/alqalb.v7i1.836.
Badan Pusat Statistik (2021). Statistik kriminal 2021. katalog no. 4401002. https://www.bps.go.id/id/publication/2021/12/15/
8d1bc84d2055e99feed39986/statistik-kriminal-2021.html.
Badan Pusat Statistik (2022). Statistik kriminal 2021. katalog no. 4401002. https://www.bps.go.id/id/publication/2022/11/30/
4022d3351bf3a05aa6198065/statistik-kriminal-2022.html.
Chrisinta, D., Gelu, L. P., and Baso, B. (2022). Identifikasi sebaran karakteristik kriminal di indonesia tahun 2021 menggunakan
model-based clustering. Journal of Mathematics, Computations and Statistics, 5(2):98–105. https://doi.org/10.35580/jmathcos.
v5i2.36956.
Direktorat Statistik Ketahanan Sosial (2022). Statistik kriminal 2022. https://doi.org/4401002.
Ihyakulumudin, M. and Dewi, R. S. (2022). Analisis biplot pada pemetaan indeks karakter siswa dan pembangunan manusia pada
provinsi di indonesia. Journal Educandum, 174. https://doi.org/10.31969/educandum.v8i1.
Kurra, T. and Ege, E. D. (2023). Dampak perkembangan teknologi komunikasi terhadap kehidupan sosial budaya di sumba barat
daya. Jurnal Pendidikan Tambusai, 7(2):5086–5092. https://doi.org/10.31004/jptam.v7i2.6525.
Kuswardono, D. (2024). Penerapan analisis biplot pada pemetaan 35 kabupaten/kota di provinsi jawa tengah berdasarkan karakteristik
ekonomi dan kependudukan. Jurnal Arjuna: Publikasi Ilmu Pendidikan, Bahasa dan Matematika, 2(2):01–12. https://doi.org/10.
61132/arjuna.v2i2.717.
Leleury, Z. A. and Wokanubun, A. E. (2015). Analisis biplot pada pemetaan karakteristik kemiskinan di provinsi maluku. Barekeng:
Jurnal ilmu matematika dan terapan, 9(1):21–31. https://doi.org/10.30598/barekengvol9iss1pp21-31.
Madyatmadja, E. D., Ridho, M. N., Pratama, A. R., Fajri, M., and Novianto, L. (2022). Penerapan visualisasi data terhadap klasifikasi
tindak kriminal di indonesia. Infotech: Journal of Technology Information, 8(1):61–68. https://doi.org/10.37365/jti.v8i1.12.
Nanda, C. A., Nugraha, A. L., and Firdaus, H. S. (2019). Analisis tingkat daerah rawan kriminalitas menggunakan metode kernel density di wilayah hukum polrestabes kota semarang. Jurnal Geodesi Undip, 8(4):50–58. https://www.numbeo.com/crime/
rankings by country.jsp?title=2021.
Palerm, C., Prada, C., Gerardin, B., Talon, A., and de Rosny, J. (2024). Decomposition of acousto-elastic matrices for contactless
modal analysis and vibration shaping. Journal of Sound and Vibration, 571:118032. https://doi.org/10.1016/j.jsv.2023.118032Rahman, Y. A. and Prasetyo, A. D. (2018). Economics and crime rates in indonesia. JEJAK: Jurnal Ekonomi dan Kebijakan,
11(2):401–412. https://doi.org/10.15294/jejak.v11i2.16060.
Ramdayani, S. S., Kharisma, B., and Wibowo, K. (2019). Local government spending on social protection, security order, and crime.
Jurnal Economia, 15(2):259–274. https://dx.doi.org/10.21831/economia.v15i2.26828.
Susanti, E. and Rahardjo, E. (2018). Buku ajar hukum dan kriminologi. CV Anugrah Utama Rahardja, Bandar Lampung.
Syahputra, E., Widiartha, I. B. K., and Zubaidi, A. (2019). Rancang bangun sistem informasi geografis pemetaan daerah rawan
kriminalitas dikota mataram berbasis web. Jurnal Manajemen Informatika Dan Sistem Informasi, 2(2):39–46. https://doi.org/10.
36595/misi.v2i2.102.
Wicaksono, A. S. et al. (2023). Analisis pengaruh faktor ekonomi terhadap kriminalitas di kabupaten/kota daerah istimewa yogyakarta. Jurnal Kebijakan Ekonomi dan Keuangan, pages 50–57. https://doi.org/10.20885/JKEK.vol2.iss1.art6.
Yuliansyah, F. D. (2016). Sistem Informasi Geografis Untuk Klasifikasi Daerah Rawan Kriminalitas Menggunakan Metode K-Means.
PhD thesis, UII. https://dspace.uii.ac.id/handle/123456789/1733.
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
