Prediksi Tingkat Kriminalitas di Kota Banjarmasin Menggunakan Model RNN - GRU

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