Penerapan Data Mining Dalam Proses Hukum Pidana Bagi Pelaku Kekerasan Pada Wanita Menggunakan Algoritma C4.5


Authors

  • Lidya Priscila Simanjuntak Universitas Budi Darma, Medan, Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.64366/adajisr.v1i2.41

Keywords:

Data Mining; Association Rules; C4.5 Algorithm

Abstract

Violence against women is an act that results in physical, sexual or psychological harm or suffering to women, including threats of certain actions, coercion or arbitrary deprivation of liberty, whether occurring in public or in private life. The problems that have occurred to the POLDASU in handling the criminal legal process for violence against women are handled by the Head of the PPA 1 (Women and Children Protection) by collecting the identity of the perpetrator of violence, the identity of the victim, and the identity of the witness, evidence, and scene design according to the facts. the cause of the violence, as well as the handling of the autopsy and post-mortem that will be applied. So far, the Head of the PPA 1 (Women and Children Protection) has to conduct an in-depth investigation of the data related to the occurrence of violence against women and it takes a long time, so that the criminal legal process that will be imposed must also be adjusted to the violence that occurs against women. Thus, the application of data mining in the criminal law process against perpetrators of violence against women is very necessary to assist the Kanit PPA 1 (Women and Children Protection) in adjusting the types of acts of violence against women against the criminal law that will be given. The author uses the C4.5 algorithm in the application of data on criminal law processes with violence that occurs against women.

Downloads

Download data is not yet available.

References

D. Kurniawan and F. Hidayati, “PENYALAHGUNAAN SEKSUAL DENGAN KORBAN ANAK-ANAK ( Studi Kualitatif Fenomenologi Terhadap Pelaku Penyalahgunaan Seksual dengan Korban Anak-Anak ),” vol. 6, no. 1, pp. 120–127, 2017.

A. Z. Siregar, “Implementasi Metode Regresi Linier Berganda Dalam Estimasi Tingkat Pendaftaran Mahasiswa Baru,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 2, no. 3, pp. 133–137, 2021, [Online]. Available: https://tunasbangsa.ac.id/pkm/index.php/kesatria/article/view/73

S. S. S, A. T. Purba, V. Marudut, M. Siregar, T. Komputer, and P. B. Indonesia, “SISTEM PENDUKUNG KEPUTUSAN KELAYAKAN PEMBERIAN PINJAMAN,” vol. 3, pp. 25–30, 2020, doi: 10.37600/tekinkom.v3i1.131.

B. S. Pranata and D. P. Utomo, “Penerapan Data Mining Algoritma FP-Growth Untuk Persediaan Sparepart Pada Bengkel Motor (Study Kasus Bengkel Sinar Service),” Bull. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 83–91, 2020.

S. Al Syahdan and A. Sindar, “Data Mining Penjualan Produk Dengan Metode Apriori Pada Indomaret Galang Kota,” J. Nas. Komputasi dan Teknol. Inf., vol. 1, no. 2, 2018, doi: 10.32672/jnkti.v1i2.771.

A. Wanto et al., Data Mining: Algoritma dan Implementasi. Yayasan kita menulis, 2020.

N. L. W. S. R. Ginantra et al., Data mining dan penerapan algoritma. Yayasan Kita Menulis, 2021.

G. Gunadi and D. I. Sensuse, “Penerapan Metode Data Mining Market Basket Analysis Terhadap Data Penjualan Produk Buku Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Dan Frequent Pattern Growth ( Fp-Growth )?:,” Telematika, vol. 4, no. 1, pp. 118–132, 2012.

F. O. Lusiana, I. Fatma, and A. P. Windarto, “Estimasi Laju Pertumbuhan Penduduk Menggunakan Metode Regresi Linier Berganda Pada BPS Simalungun,” J. Informatics Manag. Inf. Technol., vol. 1, no. 2, pp. 79–84, 2021, [Online]. Available: https://hostjournals.com/

Z. Nabila, A. Rahman Isnain, and Z. Abidin, “Analisis Data Mining Untuk Clustering Kasus Covid-19 Di Provinsi Lampung Dengan Algoritma K-Means,” J. Teknol. dan Sist. Inf., vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI

S. Widaningsih, “Perbandingan Metode Data Mining Untuk Prediksi Nilai Dan Waktu Kelulusan Mahasiswa Prodi Teknik Informatika Dengan Algoritma C4,5, Naïve Bayes, Knn Dan Svm,” J. Tekno Insentif, vol. 13, no. 1, pp. 16–25, 2019, doi: 10.36787/jti.v13i1.78.

H. Maulidiya and A. Jananto, “Asosiasi Data Mining Menggunakan Algoritma Apriori dan FP-Growth sebagai Dasar Pertimbangan Penentuan Paket Sembako,” Proceeding SENDIU 2020, vol. 6, pp. 36–42, 2020.

F. Harahap, “Perbandingan Algoritma K Means dan K Medoids Untuk Clustering Kelas Siswa Tunagrahita,” TIN Terap. Inform. Nusant., vol. 2, no. 4, pp. 191–197, 2021.

B. Harli Trimulya Suandi As and L. Zahrotun, “PENERAPAN DATA MINING DALAM MENGELOMPOKKAN DATA RIWAYAT AKADEMIK SEBELUM KULIAH DAN DATA KELULUSAN MAHASISWA MENGGUNAKAN METODE AGGLOMERATIVE HIERARCHICAL CLUSTERING (Implementation Of Data Mining In Grouping Academic History Data Before Students And Stud,” J. Teknol. Informasi, Komput. dan Apl., vol. 3, no. 1, pp. 62–71, 2021, [Online]. Available: http://jtika.if.unram.ac.id/index.php/JTIKA/

M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4.5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, p. 640, 2021, doi: 10.30865/mib.v5i2.2937.

A. Nugraha, O. Nurdiawan, and G. Dwilestari, “Penerapan Data Mining Metode K-Means Clustering Untuk Analisa Penjualan Pada Toko Yana Sport,” JATI (Jurnal Mhs. Tek. Inform., vol. 6, no. 2, pp. 849–855, 2022.

D. Winarti, E. Revita, and E. Yandani, “Penerapan Data Mining untuk Analisa Tingkat Kriminalitas Dengan Algoritma Association Rule Metode FP-Growth,” Simtika, vol. 4, no. 3, pp. 8–22, 2021.

Y. Andini, J. T. Hardinata, and Y. P. Purba, “Penerapan Data Mining Terhadap Tata Letak Buku Di Perpustakaan Sintong Bingei Pematangsiantar Menggunakan Metode Apriori,” J. Times, vol. 11, no. 1, pp. 9–15, 2022.

D. Marlina and M. Bakri, “Penerapan Data Mining Untuk Memprediksi Transaksi Nasabah Dengan Algoritma C4. 5,” J. Teknol. Dan Sist. Inf., vol. 2, no. 1, pp. 23–28, 2021.

M. Azhari, Z. Situmorang, and R. Rosnelly, “Perbandingan Akurasi, Recall, dan Presisi Klasifikasi pada Algoritma C4. 5, Random Forest, SVM dan Naive Bayes,” J. Media Inform. Budidarma, vol. 5, no. 2, pp. 640–651, 2021.

S. U. Putri, E. Irawan, and F. Rizky, “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penyakit Diabetes Dengan Algoritma C4. 5,” Kesatria J. Penerapan Sist. Inf. (Komputer dan Manajemen), vol. 2, no. 1, pp. 39–46, 2021.

R. R. Andarista and A. Jananto, “Penerapan Data Mining Algoritma C4. 5 Untuk Klasifikasi Hasil Pengujian Kendaraan Bermotor,” J. Tekno Kompak, vol. 16, no. 2, pp. 29–43, 2022.

A. H. Nasrullah, “Implementasi algoritma Decision Tree untuk klasifikasi produk laris,” J. Ilm. Ilmu Komput. Fak. Ilmu Komput. Univ. Al Asyariah Mandar, vol. 7, no. 2, pp. 45–51, 2021.

S. F. Damanik, A. Wanto, and I. Gunawan, “Penerapan Algoritma Decision Tree C4. 5 untuk Klasifikasi Tingkat Kesejahteraan Keluarga pada Desa Tiga Dolok,” J. Krisnadana, vol. 1, no. 2, pp. 21–32, 2022.


Bila bermanfaat silahkan share artikel ini

Berikan Komentar Anda terhadap artikel Penerapan Data Mining Dalam Proses Hukum Pidana Bagi Pelaku Kekerasan Pada Wanita Menggunakan Algoritma C4.5

Dimensions Badge

ARTICLE HISTORY

Published: 2024-02-29

Abstract View: 369 times
PDF Download: 41 times

How to Cite

Simanjuntak, L. P. (2024). Penerapan Data Mining Dalam Proses Hukum Pidana Bagi Pelaku Kekerasan Pada Wanita Menggunakan Algoritma C4.5. ADA Journal of Information System Research, 1(2), 79-92. https://doi.org/10.64366/adajisr.v1i2.41