dc.contributor.advisor | Ayundyah Kesumawati | |
dc.contributor.author | Fauziyah Dewi Nisrina, 16611127 | |
dc.date.accessioned | 2020-09-10T02:32:25Z | |
dc.date.available | 2020-09-10T02:32:25Z | |
dc.date.issued | 2020-05-12 | |
dc.identifier.uri | http://dspace.uii.ac.id/123456789/23847 | |
dc.description.abstract | Kejahatan merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi di kota besar, salah satunya yaitu Daerah Istimewa Yogyakarta. Menurut Badan Pusat Statistik (BPS) D.I. Yogyakarta tahun 2018, Kabupaten Sleman merupakan kabupaten yang memiliki tingkat kriminalitas paling tinggi di Provinsi D.I. Yogyakarta. Salah satu upaya penanggulangan masalah tindak kejahatan, ditetapkan hukum pidana dengan sanksinya berupa pidana yang jenis-jenis pidana tersebut tertuang dalam KUHP Pasal 10. Untuk mengadili individu/kelompok yang melakukan pelanggaran terhadap hukum, diadili melalui pengadilan negeri dimana kejahatan itu dilakukan (lokus delictie). Dalam hal ini hakim yang memutuskan sanksi pidana penjara dan/atau denda kepada individu/kelompok tindak pidana dengan hasilnya berupa putusan hakim. Putusan hakim dalam hal ini berupa kalimat kurang dimengerti oleh khalayak umum. Berdasarkan hasil tersebut peneliti ingin membantu khalayak umum/pembaca mengetahui bahasan yang berasal dari putusan hakim tersebut. Salah satu perkembangan teknologi yang berkaitan dengan text dapat dimanfaatkan untuk mendapatkan topik dari kumpulan kalimat. Salah satu metode yang dapat digunakan adalah Latent Dirichlet Allocation (LDA). Fokus penelitian ini adalah untuk mendapatkan topik dari putusan hakim terkait kejahatan di Pengadilan Negeri Sleman, D.I. Yogyakarta tahun 2016 – Januari 2020. Dari hasil analisis deskriptif jenis kelamin pria yang paling banyak melakukan kejahatan. Sedangkan kejahatan yang paling banyak terjadi adalah pencurian. Kemudian hasil analisis topic modeling menggunakan LDA diperoleh 4 topik dengan bahasan pada Topik 1 cenderung membahas kasus perjudian, topik 2 cenderung membahas kasus pencurian/penggelapan/penipuan, topik 3 cenderung membahas kasus narkotika, sedangkan topik 4 cenderung membahas kasus senjata api dan benda tajam / kekerasan/ penganiayaan. | en_US |
dc.publisher | Universitas Islam Indonesia | en_US |
dc.subject | Kejahatan | en_US |
dc.subject | tindak pidana | en_US |
dc.subject | hukum pidana | en_US |
dc.subject | topic modeling | en_US |
dc.subject | Latent Dirichlet Allocation (LDA) | en_US |
dc.title | Implementasi Deteksi Topik Putusan Hakim dengan Latent Dirichlet Allocation (LDA) (Studi terhadap Putusan Tindak Pidana di Pengadilan Negeri Sleman, D.I. Yogyakarta) | en_US |
dc.Identifier.NIM | 16611127 | |