Setelah data terkumpul, penggunaan alat asosiatif dalam analisis jaringan melibatkan beberapa tahap penting untuk mengidentifikasi dan menganalisis pola hubungan antara entitas yang terlibat dalam kasus, seperti Teddy Minahasa Putra. Berikut adalah penjelasan tentang proses ini:
Pemetaan Hubungan:
- Identifikasi Entitas: Langkah awal adalah mengidentifikasi entitas atau individu, organisasi, dan peristiwa yang relevan dalam konteks kasus. Ini dilakukan dengan menganalisis data yang telah terkumpul dari berbagai sumber seperti transaksi keuangan, log komunikasi, dan dokumen resmi.
- Hubungan Keuangan: Alat asosiatif menggunakan perangkat lunak khusus untuk membuat grafik atau diagram yang memetakan hubungan keuangan antara Teddy Minahasa Putra dengan pihak lain yang terlibat dalam peredaran narkotika. Contohnya, alat ini dapat menunjukkan aliran dana dari akun bank yang terkait dengan Teddy Minahasa Putra ke akun lainnya yang juga terlibat dalam transaksi ilegal.
Visualisasi Jaringan:
- Membangun Grafik Jaringan: Data yang terkumpul kemudian dijadikan grafik atau diagram jaringan yang memvisualisasikan bagaimana entitas saling berhubungan. Grafik ini membantu penyidik untuk melihat pola-pola yang kompleks dan hubungan yang mungkin tidak jelas hanya dari melihat data mentah.
- Analisis Pola: Melalui visualisasi ini, penyidik dapat mengidentifikasi kelompok entitas yang terkait erat dalam jaringan kejahatan. Misalnya, dalam kasus Teddy Minahasa Putra, grafik jaringan dapat menunjukkan bagaimana individu-individu atau organisasi saling terhubung dalam kegiatan peredaran narkotika.
-
Interpretasi dan Analisis Lanjutan:
- Analisis Koneksi: Alat asosiatif juga melakukan analisis koneksi yang mendalam menggunakan berbagai algoritma untuk mengidentifikasi tidak hanya koneksi langsung antara entitas, tetapi juga koneksi tidak langsung yang mungkin tersembunyi.
- Penggunaan Metrik: Metrik seperti degree centrality, betweenness centrality, dan clustering digunakan untuk menentukan entitas mana yang paling berpengaruh atau berperan sebagai penghubung kunci dalam jaringan.
Dengan menggunakan alat asosiatif ini, penyidik dapat membangun pemahaman yang lebih mendalam tentang struktur dan dinamika jaringan kejahatan yang sedang diselidiki. Data yang telah diproses dan divisualisasikan dalam bentuk grafik atau diagram jaringan memberikan kejelasan yang diperlukan untuk mengambil langkah-langkah investigasi dan hukum selanjutnya.
Membangun Jaringan
Alat asosiatif memungkinkan penyidik untuk memvisualisasikan hubungan antara entitas yang berbeda dalam bentuk jaringan atau grafik. Visualisasi ini membantu dalam memahami struktur dan dinamika jaringan kejahatan, serta menyediakan representasi yang jelas tentang bagaimana entitas saling terhubung satu sama lain. Dalam kasus Teddy Minahasa Putra, penyidik dapat menggunakan alat ini untuk melihat secara visual bagaimana peredaran narkotika terorganisir dan bagaimana Teddy Minahasa Putra berperan dalam jaringan tersebut.
Dengan pola hubungan yang telah diidentifikasi, penyidik kemudian dapat membangun jaringan yang memvisualisasikan hubungan antara entitas yang berbeda. Langkah-langkah yang terlibat meliputi:
- Klasifikasi Entitas: Mengkategorikan entitas dalam jaringan berdasarkan peran mereka, misalnya sebagai penerima dana, pengirim dana, penghubung, atau perantara.
- Penggunaan Algoritma Analisis Jaringan: Algoritma seperti analisis koneksi, centrality measures, dan clustering digunakan untuk mengidentifikasi peran penting dalam jaringan dan untuk menemukan entitas yang bertindak sebagai penghubung utama dalam aliran dana atau komunikasi.
- Deteksi Kelompok dan Sub-Jaringan: Mengidentifikasi kelompok dalam jaringan yang bekerja sama atau memiliki hubungan yang kuat, yang dapat mengindikasikan konspirasi atau kolusi.
Analisis Koneksi
Alat asosiatif memungkinkan penyidik untuk melakukan analisis koneksi yang lebih mendalam dengan menggunakan berbagai algoritma:
- Koneksi Langsung dan Tidak Langsung: Mengidentifikasi tidak hanya koneksi langsung antara dua entitas, tetapi juga koneksi tidak langsung yang mungkin tersembunyi. Misalnya, dua individu mungkin tidak memiliki kontak langsung, tetapi terhubung melalui perantara.
- Centrality Measures: Menggunakan metrik seperti degree centrality, betweenness centrality, dan eigenvector centrality untuk menentukan entitas mana yang paling berpengaruh dalam jaringan. Ini dapat mengungkap individu atau organisasi yang berperan sebagai pengendali utama atau penghubung kritis dalam jaringan.
- Algoritma Clustering: Menggunakan algoritma clustering seperti k-means atau hierarchical clustering untuk menemukan kelompok atau sub-jaringan dalam data. Ini membantu dalam memahami struktur internal jaringan dan mengidentifikasi kelompok yang bekerja sama dalam kegiatan ilegal.
Dengan cara ini, penyidik dapat mengungkap struktur internal jaringan kejahatan yang mungkin tidak terlihat dengan jelas pada pandangan pertama.
