Cluster Based Analysis and Consumption of Food Products in Targeted Public Distribution System

The Public Distribution System in India is 50 years old. At present it is being carried on as an anti-inflationary and antipoverty system. Tamil Nadu, the southernmost State in the country, is adopting the Universal Public Distribution System covering its entire population and supplying regularly rice, wheat, sugar, kerosene and other products like pulses, edible oil etc. The PDS is a centrally sponsored scheme that entitles beneficiaries to subsidized food grains every month. Several challenges have been identified in the implementation of PDS like (i) Targeting errors (ii) Large leakages or diversion (iii) The elimination of bogus cards and (iv) The problems in Fair Price Shops. This paper analyses and evaluates the problems and finds the possible solutions using the data mining techniques based on preprocessing and clustering. The K-means and K-harmonic means algorithms are combined to cluster the data based on the type of food commodities for rice and wheat

Spatiotemporal Analysis of Web News Archives for Crime Prediction

In today's world, security is the most prominent aspect which has been given higher priority. Despite the rapid growth and usage of digital devices, lucrative measurement of crimes in under-developing countries is still challenging. In this work, unstructural crime data (900 records) from the news archives of the previous eight years were extracted to predict the behavior of criminals' networks and transform it into useful information using natural language processing (NLP). To estimate the next move of criminals in Pakistan, we performed hotspot-based spatial analysis. Later, this information is fed to two different classifiers for possible identification and prediction. We achieved the maximum accuracy of 92% using K-Nearest Neighbor (KNN) and 62% using the Random Forest algorithm. In terms of crimes, the results showed that the most prevalent crime events are robberies. Thus, the usage of digital information archives, spatial analysis, and machine learning techniques can open new ways of handling a peaceful and sustainable society in eradicating crimes for countries having paucity of financial resources

MODEL DATA PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK ANALISIS DATA TINDAK KRIMINAL

Penelitian ini menghasilkan model arsitektur dan model data yang dapat mendukung aplikasi cerdas pengambilan keputusan yang berkaitan dengan analisis data tindak kejahatan. Aplikasi cerdas yang dimaksud adalah suatu aplikasi yang mampu melakukan analisis prediktif terhadap pola kriminal (crime pattern) dengan algoritma-algoritma data mining, tampilan multidimensional analisis dengan Online Analytical Analysis (OLAP), visualisasi dashboard yang mengacu pada Key Performance Indicator (KPI). Model arsitektur yang dihasilkan adalah model arsitektur yang mengintegrasikan banyak sumber data untuk analisis dan model data adalah hasil ekstraksi entitas dan atribut yang relevan dengan analisis yang yang dibutuhkan. Rancangan Data warehouse model yang dihasilkan menggunakan metode bottom-up Kimball. Metode pengumpulan data dengan cara survey ke lapangan yaitu ke pusat data kriminalisme dari instansi pemerintah dan pihak yang terkait (data sekunder), dan melalui interview terhadap pihak yang terkait (data primer). Pemodelan data menghasilkan star schema dengan tiga table fakta dan 13 tabel dimensi. Tabel fakta (fact table )yang dihasilkan yaitu: fact table case_analysis, fact table arrest_analysis dan fact table summon_analysis, sedangkan table dimensi yang dihasilkan terdiri dari: dim case, dim crime_scene, dim time, dim position, dim modus, dim DPO, dim visum, dim witness, dim police_officer, dim crime, dim convey, dim suspect, dim physical, dim iklim, dim demografi. Model schema yang dihasilkan digunakan untuk mendukung aplikasi cerdas dalam hal optimasi query untuk data yang besar dan tampilan multidimensional analisis

MODEL DATA PENGAMBILAN KEPUTUSAN UNTUK ANALISIS DATA TINDAK KRIMINAL

Penelitian ini menghasilkan model arsitektur dan model data yang dapat mendukung aplikasi cerdas pengambilan keputusan yang berkaitan dengan analisis data tindak kejahatan. Aplikasi cerdas yang dimaksud adalah suatu aplikasi yang mampu melakukan analisis prediktif terhadap pola kriminal (crime pattern) dengan algoritma-algoritma data mining, tampilan multidimensional analisis dengan Online Analytical Analysis (OLAP), visualisasi dashboard yang mengacu pada Key Performance Indicator (KPI). Model arsitektur yang dihasilkan adalah model arsitektur yang mengintegrasikan banyak sumber data untuk analisis dan model data adalah hasil ekstraksi entitas dan atribut yang relevan dengan analisis yang yang dibutuhkan. Rancangan Data warehouse model yang dihasilkan menggunakan metode bottom-up Kimball. Metode pengumpulan data dengan cara survey ke lapangan yaitu ke pusat data kriminalisme dari instansi pemerintah dan pihak yang terkait (data sekunder), dan melalui interview terhadap pihak yang terkait (data primer). Pemodelan data menghasilkan star schema dengan tiga table fakta dan 13 tabel dimensi. Tabel fakta (fact table )yang dihasilkan yaitu: fact table case_analysis, fact table arrest_analysis dan fact table summon_analysis, sedangkan table dimensi yang dihasilkan terdiri dari: dim case, dim crime_scene, dim time, dim position, dim modus, dim DPO, dim visum, dim witness, dim police_officer, dim crime, dim convey, dim suspect, dim physical, dim iklim, dim demografi. Model schema yang dihasilkan digunakan untuk mendukung aplikasi cerdas dalam hal optimasi query untuk data yang besar dan tampilan multidimensional analisis