Text

ANALISIS BERITA KRIMINAL BERBASIS GRAPH CLASSIFICATION

---

Pendekatan analisis berita kriminal berbasis klasifikasi graf menjadi solusi inovatif dalam memahami data kompleks terkait kejahatan, terutama dengan dukungan teknologi seperti Graph Neural Networks (GNN). Teknik ini memungkinkan visualisasi hubungan antara entitas seperti pelaku,korban, lokasi, dan waktu, sehingga pola tersembunyi dalam data besar dapat terungkap. Dengan mengintegrasikan berbagai sumber informasi, seperti laporan polisi dan berita, analisis berbasis graf mampu mendeteksi pola, mengidentifikasi jaringan kriminal, dan memprediksi potensi kejahatan. GNN juga mempermudah pengelolaan data tidak terstruktur melalui pembelajaran mesin, meningkatkan ketepatan dalam pengambilan keputusan strategis oleh pihak berwenang. Meski menghadapi tantangan terkait privasi dan etika, teknologi ini memberikan peluang besar untuk meningkatkan keamanan publik melalui analisis yang lebih mendalam dan prediksi yang presisi, menjadikannya alat penting dalampencegahan kejahatan dan perencanaan kebijakan berbasis bukti. Penelitian ini dilaksanakan di Kota Kendari. Pengambilan sampel dilakukan
dengan mengambil isi berita-berita kriminal oneline yang terjadi di kota kendari. Data sampel diambil dari beberapa media oneline yang memuat berita kriminal. Hasil pengujian model DGCNN dengan epoch 100 batch size 8 test size 30% didapatkan hasil Training accuracy dikisaran 70-75%. Pengujian model DGCNN dengan epoch 100 batch size 16 test size 10% didapatkan hasil Training accuracy dikisaran 65,38 %. Pengujian model DGCNN dengan epoch 100 batch size 32 test size 10% didapatkan hasil Training accuracy dikisaran 69,23%. Pengujian model DGCNN dengan epoch 200 batch size 8 test size 20% didapatkan hasil Training accuracy dikisaran 65,38%. Pengujian model DGCNN dengan epoch 200 batch size 16 test size 20% didapatkan hasil Training accuracy dikisaran 59,62%. Pengujian model DGCNN dengan epoch 200 batch size 32 test size 10% didapatkan hasil Training accuracy dikisaran 61,54%.

---

Ketersediaan

T250036

TESIS - 2024 JAS a

Perpustakaan Universitas Handayani Makassar

Tersedia

Informasi Detail

Judul Seri

-

No. Panggil

TESIS - JAS a

Penerbit

Universitas Handayani Makassar : ., 2024

Deskripsi Fisik

iii + 158 hlm,; 19 x 21 cm

Bahasa

Indonesia

ISBN/ISSN

-

Klasifikasi

TESIS - JAS a

Tipe Isi

-

Tipe Media

-

Tipe Pembawa

-

Edisi

Ed. 1, Cet. 1

Subjek

Berita Kriminal
DGCNN
Graph Classification

Info Detail Spesifik

-

Pernyataan Tanggungjawab

Jasman

Versi lain/terkait

Lampiran Berkas

Komentar

---

Anda harus login sebelum memberikan komentar