@thesis{thesis,
		author={Manihuruk  Reni Alda Aristawaty},
		title ={Implementasi Data Mining dengan Metode Clustering Algoritma K-Means untuk Pengelompokan Data Tilang di Polda Kepri},
		year={2023},
		url={http://repository.upbatam.ac.id/3102/},
		abstract={Setiap komunitas mengandalkan transportasi, tetapi pengemudi harus mengikuti 
aturan agar aman. Ada beberapa variabel yang menyebabkan banyak individu 
ditilang antara lain kurangnya pengetahuan dan kesadaran masyarakat akan standar 
berkendara yang baik, akurat dan aman, serta kegagalan masyarakat untuk 
memeriksa kondisi kendaraan dan dokumen sebelum bepergian untuk menghindari 
tilang selama operasi khusus (penggerebekan). Penelitian ini mengkaji pelanggaran 
lalu lintas pengendara roda dua di Kota Batam yang menjadi permasalahan yang 
diteliti oleh penulis karena banyaknya pelanggaran lalu lintas yang mengganggu 
sistem regulasi selama ini. Kluster metode K-Means, penerapan Algoritma K?Means untuk mengelompokkan data pelanggaran lalu lintas membantu Polda Kepri 
menemukan pelanggaran lalu lintas terbanyak dan dinas tilang menemukan 
pengelompokan data pelanggaran lalu lintas di Kota Batam. Penulis akan 
memanfaatkan pendekatan data mining algoritma K-Means untuk melakukan 
segmentasi pelanggaran selama ini. Analisis data dari klaster dipisahkan 
berdasarkan jenis pelanggaran, tingkat pelanggaran dan besaran denda, 
menghasilkan temuan klaster 0: 11 item, klister 1: 13 item, klaster 2: 11 item, dari 
35 data yang diperlakukan sebagai data sampel dengan vektor kinerja 
pengelompokan terbaik adalah 0,499.}
		}