ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulCLUSTERING DATA KECELAKAAN LALU LINTAS DI SULAWESI TENGAH MENGGUNAKAN METODE K-MEANS |
| Nama: FITRI HANDAYANI DJAUHAR |
| Tahun: 2024 |
| Abstrak Abstract ? Traffic accidents in Indonesia are a serious problem that results in huge losses in terms of casualties, material losses, and other negative impacts. Data from the National Police Corps published by the Ministry of Transportation shows that in 2021 there were 103,645 cases of traffic accidents, with an increase compared to 2020 which reached 100,028 cases. The accident caused 25,266 deaths and material losses of around Rp246 billion. In addition, there were 10,553 seriously injured and 117,913 lightly injured. The majority of accidents involved motorcycles (73%) and freight transport (12%). The government is aware of the high number of accidents, especially those caused by motor vehicles and over dimensional over loading (ODOL). To overcome this problem, the Directorate General of Land Transportation took steps such as vehicle normalization, the use of electronic test pass evidence, public transport company safety management systems, law enforcement, and the construction of safety partnerships. Data also shows that the age of 15-24 years is the most vulnerable group involved in traffic accidents. Since 2017, accident cases have fluctuated, with a peak in 2019 and a significant decrease in 2020 due to the COVID-19 pandemic. This study aims to overcome this problem by analyzing traffic accident data in Palu City using the K-Means Clustering method. This method will help in grouping accident data based on its characteristics. Silhouette coefficients will be used to determine optimal cluster yields. This research is expected to provide deeper insight into the patterns and factors that contribute to traffic accidents in Palu City as well as provide a basis for better decision making in an effort to reduce traffic accidents. Keywords – Clustering, Traffic Accidents, K-means Algorithm. Abstrak ? Kecelakaan lalu lintas di Indonesia merupakan masalah serius yang mengakibatkan kerugian besar dalam hal korban jiwa, kerugian materi, dan dampak negatif lainnya. Data dari Korlantas Polri yang diterbitkan oleh Kementerian Perhubungan menunjukkan bahwa pada tahun 2021 tercatat 103.645 kasus kecelakaan lalu lintas, dengan peningkatan dibandingkan tahun 2020 yang mencapai 100.028 kasus. Kecelakaan tersebut menyebabkan 25.266 korban jiwa meninggal dan kerugian materi sekitar Rp246 miliar. Selain itu, ada 10.553 korban luka berat dan 117.913 korban luka ringan. Mayoritas kecelakaan melibatkan sepeda motor (73%) dan angkutan barang (12%). Pemerintah menyadari tingginya angka kecelakaan terutama yang disebabkan oleh kendaraan bermotor dan over dimensi over loading (odol). Untuk mengatasi permasalahan ini, Direktorat Jenderal Perhubungan Darat mengambil langkah-langkah seperti normalisasi kendaraan, penggunaan bukti lulus uji elektronik, sistem manajemen keselamatan perusahaan angkutan umum, penegakan hukum, dan pembangunan kemitraan keselamatan. Data juga menunjukkan bahwa usia 15-24 tahun menjadi kelompok yang paling rentan terlibat dalam kecelakaan lalu lintas. Sejak tahun 2017, kasus kecelakaan fluktuatif, dengan puncaknya terjadi pada tahun 2019 dan penurunan signifikan pada tahun 2020 akibat pandemi COVID-19. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah ini dengan menganalisis data kecelakaan lalu lintas di Kota Palu menggunakan metode K- Means Clustering. Metode ini akan membantu dalam mengelompokkan data kecelakaan berdasarkan karakteristiknya. Silhouette coefficient akan digunakan untuk menentukan hasil cluster yang optimal. Penelitian ini diharapkan dapat memberikan wawasan yang lebih dalam tentang pola dan faktor- faktor yang berkontribusi pada kecelakaan lalu lintas di Kota Palu serta memberikan dasar untuk pengambilan keputusan yang lebih baik dalam upaya mengurangi kecelakaan lalu lintas. Kata Kunci ? Clustering, Kecelakaan Lalu Lintas, Algoritma K- Means. |