APLIKASI DATA MINING DALAM PENGELOMPOKAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DENGAN ALGORITMA K-MEDOIDS BERBASIS DEKSTOP

Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu permasalahan yang sering terjadi setiap Provinsi di Indonesia. Untuk menentukan daerah yang memiliki tingkat kerawanan kecelakaan lalu lintas sangat sulit, karena kecelakaan lalu lintas bisa terjadi kapan saja dan dimana saja. Untuk mengatasi masalah ini, dibutuhkan upaya pencegahan dan penanganan dengan cepat. Pada penelitian ini akan dibuat suatu sistem untuk menentukan daerah rawan kecelakaan di Provinsi Sumatera Utara. Data yang digunakan untuk menentukan daerah rawan kecelakaan adalah data korban kecelakaan Provinsi Sumatera Utara selama 10 tahun terakhir. Metode yang digunakan untuk menentukan daerah rawan kecelakaan adalah K- Medoids. Dalam metode K-Medoids, anggota cluster diukur berdasarkan perbandingan total cost. Hasil pengelompokan cluster akan divisualisasikan dalam bentuk tabel dengan aplikasi Microsoft Visual Studio 2008. Dari penelitian ini, terdapat 28 Kabupaten / Kota di Provinsi Sumatera Utara dengan kasus kecelakaan sering terjadi selama 10 tahun terakhir. Dari 28 Kabupaten / Kota didapatkan hasil cluster 1 berjumlah 102 anggota dengan kategori sangat rawan, cluster 2 berjumlah 57 anggota dengan kategori rawan, dan cluster 3 berjumlah 110 anggota dengan kategori jarang terjadi. Kata Kunci : Cluster, K-Medoids, Kecelakaan Lalu Lintas, Microsoft Visual Studio 2008

URI :
https://www.prosiding.snastikom.com/index.php/SNASTIKOM2020/article/download/113/102

Collections :
Skripsi [1281]
View/Open
Peer Review
Author
Ismail, M Ari
Sundari, Siti
Metadata
Show Full Item Record