Penerapan Metode Clustering Dalam Mengidentifikasi Pola Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Algoritma K-Means di Kota Padang

Abstract

Keselamatan lalu lintas di Kota Padang telah menjadi perhatian utama karena meningkatnya jumlah kecelakaan selama beberapa tahun terakhir. Untuk mengidentifikasi pola kecelakaan dan area rawan kecelakaan, penelitian ini menerapkan metode pengelompokan menggunakan algoritma K-Means. Data kecelakaan dari tahun 2021 hingga 2023 dianalisis berdasarkan variabel seperti jumlah kecelakaan, jumlah kendaraan yang terlibat, dan jumlah korban. Hasil analisis menunjukkan bahwa K-Means Clustering dengan jarak Chebyshev mampu mengelompokkan lokasi kecelakaan menjadi tiga klaster berdasarkan tingkat kerentanan. Klaster pertama mencakup jalan yang tidak rawan kecelakaan, klaster kedua mencakup jalan yang rawan kecelakaan, dan klaster ketiga mengidentifikasi jalan dengan tingkat kecelakaan tertinggi.