Implementasi Fuzzy Inference System Untuk Menentukan Tingkat Kriminalitas Di Kota Batam

Fuzzy logic sugeno

  • Sesri Novia Rizki Universitas Putera Batam
  • Handra Tipa Universitas Putera Batam
Keywords: Kriminalitas, Fuzzy logic, Mmetode Mamdani, Matlab

Abstract

Kriminalitas merupakan sebuah perbuatan meyimpang serta merugikan banyak orang.Pada tahun 2017 perekonomian Kota Batam menurun, sehigga banyak perusahaan yang tutup dan menyebabkan tingkat pengangguran meningkat.Kejahatan yang marak terjadi saat ini seperti pembegalan, pencopetan, Penipuan, dan penjampretan tanpa belas kasihan bahkan menyebabkan korban meninggal dunia.Contoh  kejahatan yang sering terjadi berupa pembegalan dan penjamretan  pada daerah tamiang, banyak  korban yang berjatuhan, pelaku

Tidak segan melukai bahkan menghilangkan nyawa korbannya. Faktor utama penyebab  kriminalitas seperti tingkat kesenjangan social, pendidikan, pendidikan, pergaulan,  PengangguranLowongan Pekerjaan serta pendidikan sehingga banyak hal yang membuat tingkat kriminalitas yang tinggi di kota Batam. Tujuan penelitian ini yaitu untuk mengetahui tingkat kriminalitas di kota Batam, serta sabagai pembelajaran bagi penduduk batam sehingga terhindar dari kejahatan. Metode yang digunakan menggunakansystem max-mix atau logika sugeno, langkah kerja metode fuzzy ada empat, yang pertama pembentukan himpunan fuzzy, yang kedua aplikasi fungsi implikasi yang ketiga komposisi aturan dan yang keempat adalah defuzzifikasi.Fokus penelitian ini berupa 1.Menentukan Tingkat kriminalitas 2.Penyebab  kriminalitas 3.Menggunakan metode sugeno dan aplikasi matlab untuk menyelesaikan hasil penelitian. Penelitian ini menghasilkan system mendukung keputusan berupa hasil akhir sebesar 0.72 berada pada posisi Output dengan nilai keputusan tingkat kriminalitas tinggi di Kota Batam.

 

                                                            Abstract
Crime is an act that deviates and harms many people. In 2017 the economy of Batam City declined so that many companies closed and caused the unemployment rate to increase. Crimes are rife at this time, such as hijacking, pickpocketing, fraud, and mugging without mercy, even causing death. Examples of crimes that often occur in the form of kidnapping and mugging in the Tamiang area, many victims have fallen, the perpetrators do not hesitate to hurt or even kill the lives of their victims. The main factors were causing crime such as the level of social inequality, education, relationships, Job Vacancy Unemployment and education so that many things that make a high crime rate in the city of Batam. The purpose of this study is to determine the level of crime in the city of Batam, as well as learning for residents of Batam, is avoid way. The method used uses the max-mix system or Sugeno logic, there are four steps in the fuzzy process, the first is the formation of the fuzzy set, the second is the application of the implication function, the third is the composition of the rules, and the fourth is defuzzification. The scope of this research is 1.  They are using the level of crime 2. Cause of crime 3. They are using the Sugeno method and the application of Matlab to complete the research results. This research results offence ina system was supporting the decision in the form of the final They are determining of 0.72 is in the Output position with a high crime rate decision value in Batam City.

 

Downloads

Download data is not yet available.

References

P. Daerah, r. Kriminalitas, d. Menggunakan, and m. Clustering, “jurnal geodesi undip januari 2015 jurnal geodesi undip januari 2015,” vol. 4, pp. 32–42, 2015.

R. Gwr et al., “pemodelan persentase kriminalitas dan faktor- faktor yang mempengaruhi di jawa timur dengan pendekatan geographically weighted,” vol. 3, no. 1, 2014.

C. Y. Lumenta, j. S. Kekenusa, d. Hatidja, a. Jalur, and v. Eksogen, “path analysis of factors cause crime in manado,” 2009.

F. Aldyanto, j. T. Informatika, and f. T. Industri, “jurnal teknoif issn : 2338-2724 prediksi jumlah produksi roti menggunakan metode logika fuzzy ( studi kasus : roti malabar bakery ) jurnal teknoif issn : 2338-2724 metode sistem inferensi fuzzy,” vol. 4, no. 2, pp. 59–65, 2016.

Y. Charolina, “sistem pendukung keputusan untuk menentukan pemberian bonus tahunan menggunakan metode fuzzy logic tipe mamdani ( studi kasus pada karyawan pt . Sunhope indonesia di jakarta ),” vol. 12, pp. 42–53, 2016.

T. Pangaribowo, “jurnal teknologi elektro, universitas mercu buana issn : 2086-9479 perancxangan simulasi kendali,” vol. 6, no. 2, pp. 123–135, 2015.

J. M. Infotama, d. Tetap, f. Ilmu, k. Universitas, and d. Bengkulu, “metode logika fuzzy tsukamoto dalam sistem pengambilan,” vol. 9, no. 1, 2013.

A. Fernández and f. Herrera, “linguistic fuzzy rules in data mining : follow-up mamdani fuzzy modeling linguistic fuzzy rules in data mining : follow-up mamdani fuzzy modeling principle,” no. January 2014, 2012.

A. Shakiba, m. R. Hooshmandasl, b. Davvaz, and s. A. S. Fazeli, “s-approximation spaces: a fuzzy approach,” vol. 14, no. 2, pp. 127–154, 2017.

V. N. O. V ak, “a note to interpretable fuzzy models and,” vol. 13, no. 7, pp. 53–65, 2016.

Published
2020-01-18
How to Cite
Rizki, S. N., & Tipa, H. (2020). Implementasi Fuzzy Inference System Untuk Menentukan Tingkat Kriminalitas Di Kota Batam: Fuzzy logic sugeno. Digital Zone: Jurnal Teknologi Informasi Dan Komunikasi, 10(2), 206-221. https://doi.org/10.31849/digitalzone.v10i2.3090
Abstract viewed = 1312 times
PDF downloaded = 907 times