ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
ESTD PERPUSTAKAAN UNTAD
| JudulKLASTERISASI DAERAH RAWAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PALU MENGGUNAKAN METODE K-MEANS YANG BERBASIS GEOGRAPHIC INFORMATION SYSTEM (GIS) |
| Nama: SAHRUL MAULANA |
| Tahun: 2025 |
| Abstrak ABSTRAK Kecelakaan lalu lintas merupakan permasalahan serius di Kota Palu, sehingga diperlukan identifikasi daerah rawan kecelakaan untuk mengurangi risiko dan meningkatkan keselamatan. Penelitian ini bertujuan untuk melakukan klasterisasi daerah rawan kecelakaan lalu lintas di Kota Palu dengan menggunakan algoritma KMeans berbasis Geographic Information System (GIS), berdasarkan data kecelakaan lalu lintas dan data ruas jalan tahun 2023. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma K-Means berhasil mengelompokkan wilayah-wilayah di Kota Palu ke dalam tiga klaster, yaitu tidak rawan, rawan, dan sangat rawan. Selain itu, penelitian ini menghasilkan peta interaktif berbasis GIS menggunakan library Python, yang dapat digunakan sebagai alat visualisasi untuk mendukung pengambilan kebijakan dan tindakan pencegahan oleh pihak terkait. Pendekatan berbasis klasterisasi dan GIS ini diharapkan dapat memberikan solusi yang komprehensif dalam mengidentifikasi serta menangani daerah rawan kecelakaan lalu lintas di Kota Palu. Kata kunci: daerah rawan kecelakaan, klasterisasi, metode K-Means, Geographic Information Systems, python. |