Abstract:
Kriminalitas merupakan tindak kejahatan yang melanggar hukum dan
norma sosial sehingga dapat merugikan masyarakat. Setiap tahunnya terjadi
peningkatan kasus kriminalitas. Maraknya berbagai tindak kriminal yang
terjadi menurut data dari POLRI yang dipublikasikan oleh BPS sejak tahun
2017 hingga 2019 menyebabkan terganggunya kenyamanan masyarakat
terhadap lingkungan sekitar. Penyebab dari kriminalitas sendiri bisa dari
berbagai hal diantaranya keadaan ekonomi dari suatu daerah seperti tingkat
inflasi dan kurangnya daya beli masyarakat dari suatu daerah. Atas dasar
permasalahan diatas, penelitian ini akan melakukan prediksi terhadap tingkat
kriminalitas yang akan terjadi di kota Banjarmasin, serta mencari tau
kecocokan algoritma Recurrent Neural Network (RNN) dengan arsitektur
model Gate Recurrent Unit (GRU) untuk memprediksi tingkat kriminalitas
yang akan terjadi di lingkungan kota Banjarmasin. Data yang telah diolah
akan diterapkan untuk bahan pembuatan model prediksi. Pengujian model
dilakukan menggunakan 2 metode yaitu RMSE dan R-Squared. Hasil
penelitian menunjukkan metode GRU-RNN memiliki nilai RMSE 2.21 dan
R-Squared 0.84
