1. UKM Learning and Research Repository
2. PHD Thesis / Tesis PHD
3. Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Title:	Ramalan geo-lokasi kes jenayah suspek berulang berdasarkan teori set Zermelo-Fraenkel dan rangkaian neural
Authors:	Mohammed Ariff Abdullah (P61080)
Supervisor:	Md Jan Nordin, Prof. Madya Dr.
Keywords:	Universiti Kebangsaan Malaysia -- Dissertations Dissertations, Academic -- Malaysia Neural networks (Computer science) Geographical positions Criminology Cities and towns -- Safety measures
Issue Date:	2-Oct-2019
Description:	Sistem Pemantauan Bandar Selamat (SPBS) di bawah Program Bandar Selamat adalah hasil kerjasama cemerlang di antara Jabatan Perancangan Bandar Dan Desa (JPBD) dan Polis Diraja Malaysia (PDRM). Melalui SPBS, insiden jenayah dipetakan ke Pangkalan Data Sistem Maklumat Kawasan Dan Pemetaan ataupun Sistem Maklumat Geografi (SMG) berpusat membolehkan JPBD dan PDRM menzahirkan gambaran insiden jenayah dan trend titik panas untuk tujuan menghampiri kedudukan sasaran dan memperkukuhkan aktiviti kepolisan dan pembasmian jenayah. SPBS mempunyai ciri yang dikenali sebagai Carian Lokasi Berulang (CLB) yang berfungsi mengenal pasti kelompok titik-titik panas dan mewujudkan jarak penimbal untuk menentukan anjakan lokasi jenayah. Isu model anjakan ialah sukar menentukan dengan tepat arah anjakan lokasi jenayah kerana anjakan boleh bergerak ke mana-mana arah. Di samping itu, model anjakan berfungsi dengan menetapkan jarak penimbal dari lokasi asal. Objektif utama tesis ini adalah untuk mencadangkan penciptaan ruang kerja suspek berulang dan menentukan ruang kerja baharu mereka berdasarkan hubung-kait antara ciri geospasial yang membentuk ruang kerja dan sifat jarak mereka. Fitur geospasial adalah dalam bentuk titik dan poli-garisan dan maklumat disimpan mereka adalah jarak fitur-fitur geospasial dari lokasi jenayah suspek. Melalui penggunaan Teori Set Zermelo-Fraenkel dan Rangkaian Neural, kajian ini dapat meneroka dan menentukan ruang kerja geolokasi berikutnya bagi suspek berulang melalui fitur-fitur geospasial serta nila-nilai jarak dan seterusnya dapat meramal geo-lokasi di mana mereka akan melakukan jenayah seterusnya. Oleh kerana objektif pertama menggunakan semua fitur geospasial yang mengandungi kedua-dua sifat diskriminatif dan tidak diskriminatif, kajian ini mencapai peratusan keupayaan yang sangat rendah semasa membina ruang kerja untuk suspek berulang. Dengan motivasi tersebut, tujuan kedua tesis ini adalah untuk membandingkan Kaedah Eliminasi Kekerapan (KEK) dengan Kaedah Eliminasi Jarak (KEJ) untuk penghapusan ciri-ciri geospasial yang tidak diskriminatif dan memperkenalkan satu kaedah penilaian yang boleh menghasilkan ruang kerja dengan keupayaan ramalan yang lebih baik. Objektif ketiga tesis ini adalah mendapatkan penerimaan dari pemegang kepentingan iaitu Program Bandar Selamat dan PDRM. Pelaksanaan untuk objektif pertama dan kedua tesis ini telah diuji pada set data SPBS dan PDRM yang terdiri daripada 74 suspek berulang di sekitar kawasan Selangor, Wilayah Persekutuan Kuala Lumpur dan Putrajaya yang bermula dari 1 Januari hingga 31 Disember 2013. Ujian ke atas penyelesaian kepada objektif pertama sebagai ujikaji kawalan mendapati bahawa keupayaan ramalan hanya mencapai 7.69% daripada jumlah kes. Sebaik sahaja ujikaji kawalan didapati berjaya, kajian ini meneroka fitur geospasial yang lebih sesuai untuk ramalan ruang kerja yang lebih baik. Pelaksanaan ke atas objektif kedua menyaksikan keupayaan ramalan meningkat ke 85.71% dan 78.57% dari jumlah kes dengan menggunakan teknik-teknik KEJ dan KEK secara tertib. Pembentangan telah dibuat kepada Program Bandar Selamat dan PDRM yang menyimpulkan bahawa kaedah Ruang Kerja baharu ini boleh digunakan dalam lanskap SPBS dan ini memenuhi objektif ketiga tesis ini.,Ph.D.
Pages:	380
Call Number:	QA76.87.M8233 2019 3 tesis
Publisher:	UKM, Bangi
Appears in Collections:	Faculty of Information Science and Technology / Fakulti Teknologi dan Sains Maklumat

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.