Analisis Sebaran Tingkat Kriminalitas dan Faktor-Faktor Penyebab di Kota Jayapura
Notice bibliographique
Résumé
Crime represents unlawful acts contrary to societal norms. In 2021, Jayapura City experienced a high number of criminal cases, predominantly involving crimes against property and goods. This study maps the distribution of crime rates and identifies contributing factors in Jayapura City using the K-Means Clustering and Analytical Hierarchy Process (AHP) methods. K-Means Clustering analysis revealed five crime levels: high, relatively high, moderate, quite low, and low. North Jayapura District exhibited the highest crime rates among all districts, with Gurabesi Village similarly showing elevated criminal activity. The clustering results were subsequently mapped to visualize the spatial distribution patterns of crime. AHP analysis identified economic factors and low educational attainment as primary contributors to criminal behavior in Jayapura City. Among various intervention alternatives, job creation emerged as the most effective strategy, achieving the highest comparative value for simultaneously improving educational quality and security conditions. These findings provide crucial insights for law enforcement agencies and policymakers to develop targeted crime prevention strategies, focusing on economic development and educational improvement in high-risk areas, particularly North Jayapura District and Gurabesi Village.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,002 |
| Études des sciences et des technologies | 0,003 | 0,001 |
| Communication savante | 0,002 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,002 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».