APPLIKASI GEOSPATIAL INFORMATION DI DALAM INTELLIGENCE-LED POLICING

ASP HASRANIZAM BIN HASHIM

POLIS DIRAJA MALAYSIA

National Geospatial Information Symposium (NGIS) 8TH , PICC , 10-11 Julai 2018

• PENDAHULUAN

• KONSEP INTELLIGENCE-LED POLICING (ILP)

• PERKEMBANGAN GEOSPATIAL INFORMATION DALAM PDRM

• INOVASI PDRM DALAM GEOSPATIAL INFORMATION• KAJIAN KES 1 : SMARTCOPS – TRACKING SYSTEM

• ANALISIS PDRM DALAM CRIME INTELLIGENCE• KAJIAN KES 2 : CRIME PATTERN IN PETALING JAYA

• CRIME INTELLIGENCE DI DALAM ISU SOSIAL• KAJIAN KES 3 : HOTSPOTS SCHOOL DI DAERAH PETALING DAN KLANG

• KESIMPULAN

ISI KANDUNGAN

PENDAHULUAN

• Ketua Polis Negara, Tan Sri Dato' Sri Mohamad Fuzi Harun pada 15 September 2017 dalamucaptamanya telah menekankan empat fokus utama yang akan dilaksanakan segera oleh PolisDiraja Malaysia (PDRM) bagi memperbaharui hala tuju iaitu;

1) Konsep ‘Back To Basic’ di mana PDRM perlu mengutamakan perkara-perkara asas sertapematuhan ‘Standard Operating Procedure’ (SOP).

2) Memelihara integriti dan menghindari rasuah.

3) Memerangi judi dan jenayah bersindiket.

4) Memperkasakan inovasi dan teknologi berteraskan ‘Intelligence-Led Policing’.

(Sumber: www.rmp.gov.my, www.utusan.com.my , www.hmetro.com.my, www.integriti.my )

KONSEP INTELLIGENCE-LED POLICING (ILP)

• Ratcliffe (2008:89) mendefinisikan Intelligence-ledpolicing sebagai model pengurusan strategikmelibatkan analisis data dan kombinasi crime intelligencedi dalam membuat keputusan pencegahan yang berkesanmelalui strategi penguatkuasaan yang mensasarkanpesalah prolifik.

• James (2013:2) menerangkan bahawa Intelligence-ledpolicing diapplikasikan untuk pelbagai proses crime-fighting yang bergantung kepada keupayaan penganalisisdan pakar risikan yang terlibat dalam pemetaan jenayah,analisis pattern jenayah, analisis data dan kaedahdecision-maker yang lain bersama.

• Model ini mula diapplikasi pada tahun 1990 di UnitedKindom seterusnya di United States, Kanada, Australia,New Zealand dan diperkenalkan di Negara anggotaKesatuan Eropah (EU) sebagai European CriminalIntelligence Model (ECIM).

Model Intelligence-led policing Ratcliffe (2016)

2002

•C4i (command, control, communication and computer integration)

2010

•PRS-Map

•SistemPemantauanBandar Selamat

2014

• iSelamat.my

•Upgrading C4i

2017-2018

•Volunteer Smartphone Patrol (VSP)

•Projek Inovasi(SmartCops-Tracking System)

•Performance IntellengeSystem (PIS)

PERKEMBANGAN GEOSPATIAL INFORMATION DALAM PDRM

Kajian Kes 1 : SmartCops-Tracking System

Objektif: Meningkatkan

Kawasan Rondaan Lokasi

Penugasan

Tempoh pilot projek : 14 September

2017 (mula) sehingga kini

Metodologi : Penggunaan alat gps berkosrendah dan applikasi smartphone.

Lokasi: PetalingJaya, Selangor

Teknologi terlibat: GPS, Smartphone,

WebGIS

Outcome

Sasaran: 80% kawasanrondaan direkod dan dianalisis

Sebenar: Peningkatan 97% kawasan rondaan direkod dan

dianalisis

INOVASI PDRM DALAM GEOSPATIAL INFORMATION

Kajian Kes : SmartCops-Tracking System

Paparan Mula Pilihan Parameter Paparan Pergerakan Rondaan

Kajian Kes : SmartCops-Tracking System

Model GPS device TK102b (China) berharga RM 50 seunit

WEB GIS

Maklumat Data Spatial Real-Time Real-Time Analisis

Paparan Maklumat Smartphone

Hotspots area

RESULT SURVEY ANALYSIS (responden awam)

RESULT SURVEY ANALYSIS (responden awam)

TREND JENAYAH

SEBELUM PROJEK DILAKSANAKAN SELEPAS PROJEK DILAKSANAKAN

2017

Kajian Kes 2 : Crime Pattern in Petaling Jaya

Objektif: Mengenalpastilokasi hotspots

jenayah

Tempoh data jenayah spatial :

2010 – 2016 (geocode 26,739

point x,y)

Metodologi : Analisis Kernel Density Estimation (KDE) dan Analisis Proximity (street buffer)-common uses.

Lokasi: Petaling Jaya, Selangor

Parameter analisis: Bandwidth 100m dan

Cell size 25m (KDE) dan 10m (Proximity)

Penemuan

Analisis KDE: Lokasi hotspots ditemui di 3 kawasan.

Analisis Proximity: Lokasihotspots ditemui di 7 jalan

utama.

ANALISIS PDRM DALAM CRIME INTELLIGENCE

Kajian Kes : CRIME PATTERN IN PETALING JAYA

Rank Areas Buffer Zone Map Road Name

1 Sg Way

1. Jalan

51A/224

2. Jalan PJS

8/9

2 Central City

of Petaling

Jaya

1. Jalan PJS

2C/2

2. Jalan PJS

2/1

3. Jalan PJS

20/19

3 Kelana Jaya

1. Jalan SS

7/26

2. Lorong

SS 7/19

Analisis KDE Analisis Proximity

Kajian Kes : CRIME PATTERN IN PETALING JAYA

Street crime hotspot on the 3D view

CRIME PATTERN WITH ADVANCE TECHNIQUE (ESHA)

CRIME PATTERN WITH ADVANCE TECHNIQUE (EHSA)

Kajian Kes 3 : Hotspots School di Daerah Petaling dan Klang

Isu : Senarai 402 sekolah hotspots oleh Menteri Pendidikan 2017.Negeri Selangor mencatat paling tinggi (76 sekolah hotspots).

Objektif: Mengenalpastilokasi hotspots

jenayah dan kaitan korelasidengan lokasi

sekolah.

Data spatial : 2010 – 2016

(geocode 101,130 point x,y dan 33

lokasi point sekolah hotspots).

Metodologi : Analisis Proximity (Buffer), Analisis Location Quotient Crime (LQC) dan Spearman’s Correlation.

Lokasi: Daerah Petaling dan Klang,

Selangor.

Parameter analisis: Multiple buffer dari

lokasi sekolah (0 - 500 meter). Skala LQC :

>3.0 (very hotspots), <0.5 (very coldspots)._

Penemuan

Analisis Buffer dan LQC: Hanya4 lokasi sekolah dapat

dikategorikan sebagai very hotspots. Terdapat 7 sekolahhotspots sebenarnya adalah

very coldspots.

Spearman’s Correlation: Terdapat hubungan

pertalian lemah, namunkorelasinya positif di antarahotspot schools dan crime index, di mana statistiknya

menunjukkan signifikan(rs= .35612, p = .044).

CRIME INTELLIGENCE DALAM ISU SOSIAL

Kajian Kes : Hotspots School di Daerah Petalingdan Klang, Selangor

Analisis LQC Analisis Proximity Hotspot Schools

0 to 100 101

to 200

201

to 300

301

to 400

401

to 500

Total

LQC 1 SMK Raja Mahadi 0.1 0.3 0.5 0.6 0.6 0.5

2 SMK Pusat Bandar Puchong 1.6 2.9 3.8 3.4 3.0 3.3

3 SMK Taman Klang Utama 2.7 1.3 1.2 1.8 2.8 1.9

4 SMK Sek 4 2.5 1.8 1.7 1.1 1.3 1.4

5 SMKP Bukit Kuda 0.6 0.1 0.5 0.3 0.4 0.3

6 SMK Tengku Ampuan Jemaah and

SMK Dato Hamzah

0.8 1.4 0.7 1.1 0.8 0.9

7 SMK Seksyen 10 Kota Damansara 0.0 0.3 0.2 0.2 0.4 0.2

8 SMK Tengku Idris Shah 4.9 7.9 4.8 4.6 5.0 5.1

9 SMK Bandar Utama Damansara 2 2.0 0.9 0.4 1.0 1.5 1.0

10 SMK Bandar Baru Sungai Buloh 1.1 0.5 3.3 3.1 1.8 2.4

11 SM Hin Hua 1.0 0.7 0.7 0.0 0.0 0.3

12 SMK Seksyen 7 0.0 0.1 0.5 0.6 0.9 0.6

13 SMK Taman Medan and

SMK Taman Dato Harun

2.2 2.6 5.5 3.3 2.6 3.5

14 SMK Lembah Subang 0.6 0.4 1.1 1.4 1.2 1.1

15 SM Kelana Jaya 1.0 1.0 1.6 2.9 2.9 2.3

16 SMK Pandamaran Jaya 1.3 0.2 0.6 1.3 2.9 1.5

17 SMK Seri Kembangan 0.0 0.4 1.0 2.0 1.6 1.4

18 SMK Seafield 1.4 3.0 1.5 1.6 1.5 1.7

19 SMK Bukit Kemuning 0.0 0.2 0.3 0.4 0.4 0.3

20 SMK Damansara Damai 1 0.4 0.4 0.8 1.0 1.3 1.0

21 SMK Jalan Kebun 0.0 0.1 0.1 0.1 0.1 0.1

22 SMK Taman Sea 0.5 0.8 0.4 1.0 1.3 0.9

23 SMK Bandar Utama 1.0 1.1 0.6 0.0 0.0 0.3

24 SMK Seksyen 19 1.2 1.0 1.0 0.8 0.8 0.9

25 SMK La Salle 0.3 0.3 0.1 0.4 0.2 0.3

26 SMK Batu Unjur 3.1 5.9 2.2 2.4 3.9 3.2

27 SMK Kampong Jawa 0.4 1.0 0.8 0.7 0.4 0.7

28 SMJK Kwang Hua 1.5 2.1 0.9 0.9 0.6 1.0

29 SMK Convent 1.1 0.9 0.5 0.0 0.0 0.3

30 SMK Methodist Acs 1.0 0.5 0.5 1.3 1.4 1.0

31 SMK L Bukit Bintang 1.3 0.4 0.6 1.0 1.7 1.1

32 SMK USJ 12 0.9 0.6 0.4 0.5 0.5 0.5

33 SMK Taman Desaminium 3.7 4.0 2.3 3.2 0.9 2.4

Total 0.1

Rank School

Name

Buffer Zone Map Land Use

Affected

1 SMK

Tengku

Idris Shah,

Kapar.

1. Housing

2. Business

3. Industrial

2 SMK

Taman

Medan,

Petaling

Jaya.

1. Housing

2. Business

3. Industrial

3 SMK Pusat

Bandar

Puchong.

1. Housing

2. Business

Korelasi – PertalianHubungan 2 variable diuji

• Hubungan korelasi di antara hotspotschools dan crime index, makakeputusannya ;

• Jadual menunjukkan perkiraanSpearman's rank-order correlation bagimenguji pertalian hubungan 33 hotspotschools dan crime index mendapati,“Terdapat hubungan pertalianlemah, namun korelasinya positif diantara hotspot schools dan crimeindex, di mana secara statistiknyamenunjukkan signifikan (rs= .35612,p = .044)”. Oleh kerana rs 0.35612 >0.44, maka H0 ditolak pada araskeyakinan 0.05 𝒅𝟐

𝟔 𝒅𝟐

Table 5. Correlation between hotspot schools and crime index.

Count SMK

(x) Count Total

(y) Rank

(x) Rank

(y) d d2

1 SMK Raja Mahadi 214 6573 10 3 7 49

2 SMK Pusat Bandar Puchong 61 299 28 33 -5 25

3 SMK Taman Klang Utama 169 1418 15 27 -12 144

4 SMK Sek 4 277 3082 8 14.5 -6.5 42.25

5 SMKP Bukit Kuda 68 3160 27 11.5 15.5 240.25

6 SMK Tengku Ampuan Jemaah and

SMK Dato Hamzah

107 1828 21.5 23.5 -2 4

7 SMK Seksyen 10 Kota Damansara 46 3082 29 14.5 14.5 210.25

8 SMK Tengku Idris Shah 314 988 5 31 -26 676

9 SMK Bandar Utama Damansara 2 154 2461 17 18.5 -1.5 2.25

10 SMK Bandar Baru Sungai Buloh 201 1350 11 28.5 -17.5 306.25

11 SM Hin Hua 118 6573 19 3 16 256

12 SMK Seksyen 7 85 2406 24 20 4 16

13 SMK Taman Medan and SMK Taman Dato Harun

1069 4905 1 6.5 -5.5 30.25

14 SMK Lembah Subang 303 4360 6 8.5 -2.5 6.25

15 SM Kelana Jaya 628 4360 2 8.5 -6.5 42.25

16 SMK Pandamaran Jaya 167 1828 16 23.5 -7.5 56.25

17 SMK Seri Kembangan 29 326 32 32 0 0

18 SMK Seafield 107 999 21.5 30 -8.5 72.25

19 SMK Bukit Kemuning 31 1628 31 26 5 25

20 SMK Damansara Damai 1 82 1350 25 28.5 -3.5 12.25

21 SMK Jalan Kebun 12 2054 33 22 11 121

22 SMK Taman Sea 150 2661 18 16.5 1.5 2.25

23 SMK Bandar Utama 45 2461 30 18.5 11.5 132.25

24 SMK Seksyen 19 190 3462 13 10 3 9

25 SMK La Salle 80 4905 26 6.5 19.5 380.25

26 SMK Batu Unjur 432 2147 3 21 -18 324

27 SMK Kampong Jawa 278 6573 7 3 4 16

28 SMJK Kwang Hua 194 3160 12 11.5 0.5 0.25

29 SMK Convent 110 6573 20 3 17 289

30 SMK Methodist Acs 421 6573 4 3 1 1

31 SMK L Bukit Bintang 175 2661 14 16.5 -2.5 6.25

32 SMK USJ 12 94 3125 23 13 10 100

33 SMK Taman Desaminium 270 1799 9 25 -16 256

TOTAL 6681 101130

=3853

=23118

n =33

n(n2-1) =35904

rs

=0.35612

𝑟𝑠 = 1 −6∑𝑑2

𝑛 𝑛2−1 = 1−

6 3853

33 332−1 = 0.35612

• Kajian-kajian kes tersebut menunjukkan pendekatan PDRM di dalammenggunakan geospatial information dalam Intellingence-Led Policingdalam cabaran kepolisian moden masa kini.

• Crime mapping, crime data analysis dan criminal intellengenceberupaya menjadikan model crime Intellingence-Led Policing berkesandi dalam menghurai fenomena kejadian jenayah dan mengatur langkahpencegahan jenayah yang strategik dan dinamik.

• Perkongsian data di antara agensi-agensi kerajaan terutama data spatialamat penting sebagai salah satu faktor keberkesanan program-programPDRM dalam pencegahan jenayah.

KESIMPULAN

SEKIAN TERIMA KASIH