JudulKLASIFIKASI TINGKAT KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PALU MENGGUNAKAN ADABOOST PADA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) |
Nama: ERDY KRISTO PADJODA |
Tahun: 2025 |
Abstrak Kecelakaan lalu lintas tidak hanya disebabkan oleh satu faktor, tetapi juga ada beberapa faktor lain seperti pengendara dan kendaraan yang terlibat. Banyaknya pengguna jalan yang lalai terhadap konflik lalu lintas seperti berkendara dengan kecepatan tinggi, pengendara menyalip dengan tidak berhati-hati dan tidak menghidupkan lampu sinyal juga menjadi penyebab terjadinya kecelakaan dengan pengendara lawan arah. Sebagai salah satu kota di Indonesia, kota Palu memiliki tingkat kecelakaan lalu lintas yang cukup tinggi. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengklasifikasikan tingkat korban kecelakaan lalu lintas menggunakan metode gabungan (ensemble) yaitu Adaptive Boosting (AdaBoost) pada Support Vector Machine (SVM). Penelitian ini menggunakan data sekunder yaitu data korban kecelakaan lantas di Polresta Palu tahun 2022 dan 2023. Performa AdaBoost-SVM dievaluasi berdasarkan akurasi klasifikasi, sensitivitas, dan spesifisitas. Hasilnya menunjukkan bahwa implementasi AdaBoost dengan SVM tepat digunakan untuk klasifikasi korban kecelakaan lantas yaitu dengan nilai akurasi, sensitivitas, dan spesitifitas yang sama, yakni 81,94%, 94,23%, dan 83,05%. |