BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang

Transkripsi

1 BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Tindak kriminal adalah suatu fenomena yang terjadi di masyarakat sejak dulu yang dianggap sebagai suatu sikap atau tindakan menyimpang yang meresahkan masyarakat. Tindakan kriminal tidak hanya dapat dilakukan oleh satu orang saja, melainkan bisa dilakukan oleh beberapa orang secara bersama baik itu secara terencana maupun tidak. Hal ini mengakibatkan munculnya kelompok-kelompok kecil yang melakukan tindakan kriminal dalam skala kecil hingga terbentuknya suatu organisasi kriminal yang melakukan tindakan kriminal dalam skala yang besar, bahkan bisa mencapai tingkat internasional. Jaringan kriminal berkelompok menghubungkan para pelaku kriminal yang bergabung untuk melakukan tindakan kriminal bersama-sama (Tayebi dkk, 2012). Dalam suatu kelompok, biasanya memiliki satu orang sebagai pelaku utama atau sering disebut sebagai central actor. Hal ini juga berlaku pada kelompok kriminal, dimana pelaku utama dapat berperan sebagai pemimpin, ahli startegi, hingga pelaku yang paling aktif dari kelompok tersebut. Sentralitas pada level individu dapat diukur sebagai banyaknya jumlah kontak yang terjadi pada seseorang yang terhubung langsung pada suatu jaringan (Morselli, 2009). Social Network Analysis (SNA) merupakan pembelajaran terhadap hubungan sosial dari suatu himpunan/kumpulan pelaku sosial (Mika, 2007). SNA lebih berfokus pada hubungan antar pelaku daripada hubungan antara pelaku dan atribut yang dimiliki pelaku. Social Network dapat ditampilkan dalam bentuk graf dan beberapa metode analisis jaringan menggunakan matriks. Hal ini sangat berguna untuk melakukan atau menampilkan konsep jaringan kriminal berkelompok dan bisa juga untuk mengidentifikasi pelaku utama pada suatu jaringan kriminal berkelompok. Penerapan SNA pada data kriminal sudah lama dilakukan, baik itu untuk menentukan pelaku utama maupun untuk meneliti perubahan jaringan yang terjadi pada suatu kelompok kriminal seiring berjalannya waktu. Selain penerapan pada 1

2 2 data kriminal, SNA juga diterapkan pada berbagai bidang lainnya seperti bidang akademik, bursa saham, dan bahkan dikombinasikan dengan teknologi semantic web. Pengembangan teknologi semantic web yang ditujukan untuk mengelola pengetahuan digunakan untuk mempermudah pengelolaan data sosial dan pengukuran sentralitas dari jaringan sosial yang ditampilkan dalam bentuk RDF dengan menggunakan SPARQL. Walaupun SNA dan semantic web sudah banyak diteliti, tetapi penelitian SNA pada data kriminal yang berasal dari pihak kepolisian dengan menggunakan semantic web masih relatif sedikit. Penelitian SNA yang dilakukan lebih banyak diterapkan pada data sosial yang lebih mudah didapat pada media sosial online seperti Twitter, Facebook, dan Instagram. Pada penelitian ini, dilakukan identifikasi pelaku utama dari suatu jaringan tindak kriminal berkelompok menggunakan pengukuran sentralitas pada metode SNA yang diterapkan pada teknologi semantic web berdasarkan data tindak kriminal berkelompok yang diperoleh dari pihak kepolisian. Dengan penggabungan SNA dengan semantic web, diharapkan dapat mempermudah dan mempercepat pencarian pelaku utama dari suatu jaringan tindak kriminal berkelompok dengan tingkat akurasi yang baik. 1.2 Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang masalah yang telah diuraikan sebelumnya, rumusan masalah yang digunakan pada penelitian ini adalah bagaimana mengidentifikasi pelaku utama pada jaringan tindak kriminal berkelompok berdasarkan data kasus kriminal berkelompok yang diperoleh dari pihak kepolisian. 1.3 Batasan Masalah Permasalahan yang akan dibahas pada penelitian ini memiliki ruang lingkup yang cukup luas, sehingga diberikan batasan-batasan yang meliputi: 1. Penelitian terfokus pada identifikasi pelaku utama pada suatu jaringan tindak kriminal berkelompok atau kasus kriminal dengan pelaku lebih dari satu orang.

3 3 2. Identifikasi yang dilakukan hanya untuk satu orang pelaku utama dengan nilai hasil pengukuran sentralitas tertinggi. 3. Data pelaku kasus kejahatan berkelompok berasal dari Polres Kota Yogyakarta. Data utama yang digunakan sebagai fokus penelitian adalah hubungan kekerabatan yang terjadi antar pelaku kasus kejahatan berkelompok. 4. Hubungan kekerabatan yang digunakan berdasarkan pada data dan hasil wawancara dengan pihak Polres Kota Yogyakarta. 1.4 Tujuan Penelitian Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pelaku utama dari suatu tindak kriminal berkelompok dengan menggabungkan metode Social network analysis dan semantic web. Metode tersebut diimplementasikan dalam sebuah prototip sistem berbasis ontologi yang akan digunakan untuk mencari pelaku utama pada tindak kriminal berkelompok dan disajikan dalam bentuk graf. 1.5 Manfaat Penelitian Adapun manfaat dari penelitian ini diantaranya adalah untuk membantu mempermudah dan mempercepat para penyidik dari pihak kepolisian dalam proses mengidentifikasi aktor utama dari suatu jaringan tindak kriminal berkelompok. 1.6 Keaslian Penelitian Berdasarkan referensi yang dimiliki peneliti, penelitian ini akan membahas identifikasi pelaku utama pada jaringan kriminal berkelompok menggunakan semantic social network analysis dengan menggunakan hubungan kekerabatan antar pelaku tindak kejahatan berkelompok belum pernah digunakan. Walaupun demikian, terdapat penelitian terdahulu tentang topik dan metode sejenis yang dipaparkan dalam tinjuan pustaka dalam penelitian ini.

4 4 1.7 Metode Penelitian Berikut ini adalah tahapan dan metode yang dilakukan dalama penelitian ini: 1. Studi Pustaka Mempelajari literatur-literatur yang terkait dengan penelitian yang dilakukan yaitu pengukuran sentralitas, masalah kejahatan berkelompok, serta web semantik. 2. Pengumpulan Data Melakukan pengumpulan data terkait penelitian yang dilakukan yaitu data kasus kejahatan berkelompok pada Kepolisian Resort Kota Yogyakarta. 3. Perancangan Sistem Proses perancangan sistem meliputi identifikasi sistem, masukan dan luaran sistem, pembuatan arsitektur sistem hingga desain antarmuka sistem dengan pengguna. 4. Implementasi Tahapan ini berisi hasil implementasi dari rancangan sistem. Penelitian ini menggunakan bahasa pemrograman Python. 5. Pengujian Pengujian daam penelitian ini dilakukan dengan cara membandingkan akurasi pelaku utama hasil identifikasi sistem dengan data yang dimiliki pihak Kepolisian Resort Kota Yogyakarta. 1.8 Sistematika Penulisan Sistematika penulisan ini merupakan intisari dari setiap bab yang terdapat pada penulisan laporan penelitian ini. BAB I Pendahuluan Berisi uraian singkat tentang latar belakang masalah, rumusan masalah, batasan masalah, tujuan dan manfaat penelitian, keaslian penelitian, metode penelitian, dan sistematika penulisan. BAB II Tinjauan Pustaka Berisi uraian singkat tentang hasil penelitian sejenis yang telah dilakukan sebelumnya termasuk metode penelitian yang digunakan.

5 5 BAB III Landasan Teori Berisi teori dasar yang digunakan untuk mencari solusi permasalahan dalam penelitian. BAB IV Analisis dan Perancangan Sistem Berisi uraian tentang tahapan analisis dan perancangan sistem yang dibuat. BAB V Implementasi Berisi implementasi sistem yang dibangun berdasarkan analisis rancangan sistem yang telah dibuat. BAB VI Hasil dan Pembahasan Berisi tentang pembahasan sistem yang telah dibangun serta pembahasan tentang pengujian yang dilakukan terhadap sistem yang dibangun. BAB VII Kesimpulan dan Saran Berisi tentang kesimpulan dari hasil penelitian dan saran untuk pengembangan sistem yang telah dibangun.