ANALISIS KLASTERISASI KECELAKAAN LALU LINTAS DI PULAU JAWA MENGGUNAKAN ALGORITMA K-MEANS

Abstrak

Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu penyebab utama kematian dan cedera serius di berbagai wilayah, menyebabkan kerugian material dan dampak signifikan pada kualitas hidup masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola kecelakaan lalu lintas guna mengidentifikasi cluster atau kelompok tertentu yang memiliki karakteristik serupa, menggunakan algoritma K-Means sebagai metode clustering. Data kecelakaan yang digunakan mencakup informasi seperti lokasi, waktu kejadian, profesi pelaku, dan karakteristik kecelakaan dari berbagai wilayah di kabupaten dan kota. Hasil penelitian menunjukkan bahwa terdapat pola-pola spesifik yang dapat diidentifikasi melalui clustering, yang membantu dalam memahami faktor risiko utama dan area-area kritis kecelakaan. Metode Elbow dan Silhouette Score digunakan untuk menentukan jumlah cluster optimal, dengan hasil tiga cluster sebagai pilihan terbaik. Setiap cluster mengelompokkan kecelakaan berdasarkan karakteristik tertentu seperti waktu kejadian dan lokasi. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan kontribusi dalam merumuskan kebijakan keselamatan lalu lintas yang lebih efektif dan terfokus.