## IMPLEMENTASI KERNEL DENSITY PADA ANALISA DAERAH RAWAN KECELAKAAN LALU LINTAS PROVINSI DKI JAKARTA
1 Respati Irfan Alrasyid Sartavie , 2 Noviandi, 3 Arif Arfan Dwi Cahyo, 4 Saipudin Anwar, 1,2,3,4 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Esa Unggul Jl. Arjuna Utara No. 9, Kebon Jeruk, Jakarta Barat, DKI Jakarta
1 respatiirfan@student.esaunggul.ac.id, 2 noviandi@esaunggul.ac.id,
3 arfan@student.esaunggul.ac.id, 4 anwardedealfaridzi@student.esaunggul.ac.id

## Abstrak
Provinsi DKI Jakarta setiap tahunnya memiliki tingkat kecelakaan lalu lintas yang cukup tinggi.  Berdasarkan  kecelakaan  periode  Januari  2019  hingga  Desember  2021  mencapai  9524 baris data. Penelitian ini menyajikan informasi daerah rawan kecelakaan menggunakan metode Kernel Density. Atribut yang digunakan untuk penelitian ini yaitu tanggal kejadian, instansi yang menangani,  identitas  korban  kecelakaan,  sifat  kecelakaan,  dan  kendaraan  yang  terlibat kecelakaan. Tahapan penelitian sesuai dengan ruang lingkup yang akan dilakukan yaitu: Data Preprocessing  Kernel  Density  Estimation  (KDE),  Incremental  Spatial  Autocorrelation,  dan Hotspot  Analysis.  Proses  penelitian  dari  pengumpulan  data  kecelakaan,  data  pre  processing, menjalankan  Kernel  Density  Estimation,  mendapatkan  visualisasi  daerah  rawan  kecelakaan, menjalankan  Spatial  Join,  menjalankan  Hotspot  Analysis,  mendapatkan  Hotspot  Kecelakaan, mendapatkan urutan Hotspot Kecelakaan. Berdasarkan hasil implementasi Kernel Density pada daerah  rawan  kecelakaan  yang  dilakukan,  penulis  berhasil  mendapatkan  daerah  rawan kecelakaan  tertinggi  di  Provinsi  DKI  Jakarta  yaitu  33,33%  ruas  jalan  Jatinegara  Timur merupakan daerah rawan kecelakaan, selanjutnya pada Jalan Jendral Basuki Rahmat 25,93% pada ruas jalan merupakan daerah rawan kecelakaan, dan pada 20% ruas jalan DI Panjaitan adalah daerah rawan kecelakaan.
Kata Kunci: Kecelakaan, Kernel Density, Lalu Lintas, Provinsi DKI Jakarta.

## Abstract
DKI  Jakarta  Province  is  one  of  the  provinces  that  has  a  fairly  high  number  of  traffic accidents  every  year.  Based  on  accidents,  the  period  from  January  2019  to  December  2021 reached 9524 data lines. This study applies the Kernel density method to provide information on accident-prone areas. The attributes used in this study are the date of the incident, the agency that  handled  it,  the  identity  of  the  accident  victim,  the  nature  of  the  accident,  and  the  vehicle involved in the accident. The research stages according to the scope to be carried out are: Data Preprocessing  Kernel  Density  Estimation  (KDE),  Incremental  Spatial  Autocorrelation,  and Hotspot Analysis. The research process consists of collecting accident data, pre-processing data, running Kernel  Density  Estimation,  getting  a  visualization  of  accident-prone  areas, running  a Space Join, running Hotspot Analysis, and getting Accident Hotspots, getting Accident Hotspot sequences. Based on the results of the Kernel Density implementation in accident-prone areas, the authors managed to get the highest accident-prone areas in DKI Jakarta Province, namely, Jalan  Jatinegara  Timur  (33.33%  of  all  roads  are  accident-prone  areas),  then  Jalan  Jendral Basuki Rahmat (25,93% of all roads are accident-prone areas), and DI Panjaitan roads (20% of all roads are accident-prone areas).
Keywords: Accidents, DKI Jakarta Province, Kernel density, Traffic.

## PENDAHULUAN
World  Health  Organization (WHO) melalui  buku Global  Status  Report  on  Road Safety 2018 menyatakan kecelakaan lalu lintas menyebabkan  1,35  juta  kematian  setiap tahunnya  dan  merupakan  penyebab  kematian ke-8  pada  manusia  di  segala  kelompok  umur serta  penyebab  kematian  nomor  1  pada manusia  dengan  kelompok  umur  anak-anak dan  remaja  antara  usia  5-29  tahun  [1]. Rendahnya kondisi infrastruktur jalan berbanding  lurus  dengan  tingkat  kerentanan cedera korban kecelakaan lalu lintas.
Badan Pusat Statistik (BPS) dalam buku Statistik Transportasi Darat 2019
menunjukkan  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas pada  seluruh  wilayah  Indonesia  tahun  2019 adalah  116.411  kejadian  atau  meningkat 6,59% dari tahun 2018 dan meningkat 11,58% dari  tahun  2017  [2].  Kemudian  korban meninggal  dunia  sebagai  dampak  dari kecelakaan  lalu  lintas  tahun  2019  adalah 25.671 jiwa  atau  menurun  12,90%  dari  tahun 2018  dan  menurun  16,36%  dari  tahun  2017, sedangkan untuk korban luka-luka pada tahun 2019  sejumlah  149.817  jiwa  atau  meningkat 4,12% dari tahun 2018 dan meningkat 10,05% dari  tahun  2017  [2].  Badan  Pusat  Statistik (BPS) dalam buku Statistik Transportasi DKI Jakarta  2019  menunjukkan  angka  kecelakaan lalu lintas di Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2019 sejumlah 8.877 kejadian atau meningkat 50,38%  dari  tahun  2018  dan  meningkat 57,20% dari tahun 2017 dengan rincian korban
meninggal  pada  tahun  2019  adalah  559  jiwa atau  menurun  1,58%  dari  tahun  2018  dan 2,27%  dari  tahun  2017  sedangkan  untuk korban  luka-luka  pada  tahun  2019  adalah 9.998 jiwa atau meningkat 51,69% dari tahun 2018  dan  meningkat  64,66%  dari  tahun  2017 [3].
Penelitian  sebelumnya  terkait  analisa daerah rawan kecelakaan lalu lintas antara lain Khairul  Imtihan  pada  tahun  2020  melalui penelitian implementasi Geographic Information  System (GIS)  pada  analisis  dan perancangan  sistem  informasi  daerah  rawan kecelakaan menghasilkan informasi mengenai ruas jalan dengan  tingkat  pertumbuhan angka kecelakaan  tertinggi  [4].  Kemudian  Yogi Oktopianto,  dkk  melakukan  analisis  daerah rawan kecelakaan ( Black Site ) dan titik rawan kecelakaan  ( Black  Spot )  pada  Provinsi Lampung  dan  menghasilkan  Kabupaten Lampung  Selatan  adalah  kabupaten  dengan tingkat  fatalitas  tertinggi  akibat  kecelakaan lalu lintas pada Provinsi Lampung yaitu 2,21% [5]. “Analisa Daerah Rawan Kecelakaan Lalu
Lintas Menggunakan Metode Cluster
Analysis”  yang  ditulis  oleh  Arsie  Mielarich pada  tahun  2021  menghasilkan  informasi kecamatan yang memiliki daerah cukup aman kemudian  untuk  membuat  peta  rawan kecelakaan  dilakukan  dengan  memperoleh persebaran  dari  titik  lokasi  kecelakaan  lalu lintas  [6].  Namun  dalam  metode  yang digunakan sebelumnya ada beberapa kelemahan antara lain pengelompokan bersifat subjektivitas penulis, tidak dapat di
implementasi  pada  data  yang  memiliki karakteristik  heterogen.  Penelitian  terkait kernel  density  sudah  banyak  dilakukan diantaranya  jurnal  yang  ditulis  oleh  Dedy Handriyadi, dkk mengenai analisis perbandingan Clustering-Based , Distance- Based dan Density-Based menghasilkan metode density-based memiliki akurasi tertinggi  dibanding  metode clustering-based dan distance-based .  Metode density-based secara  dapat  digunakan  secara  maksimal dalam  mencari  outlier  [7].  Erwan  Setiawan, dkk  penelitiannya  mengambil  kesimpulan bahwa Kernel  Density  Estimation dapat menggambarkan struktur data yang tidak dapat di  modelkan  oleh  fungsi  lain  dengan  sangat baik  [8].  Berdasarkan  jurnal  mengenai dinamika  persebaran  penduduk  Jawa  Tengah menggunakan metode Kernel Density , didapatkan hasil bahwa metode Kernel Density adalah  model  perhitungan  dalam  mengukur kepadatan secara non-parametrik yang umumnya  digunakan  pada  perhitungan  yang bersifat free distribution dan bentuk penyebaran datanya tidak menjadi permasalahan serta tidak menggunakan parameter tertentu sebagai tolak ukur perhitungan  [9].  A.  N.Chairunisa  dkk  (2019) mengimplementasikan  kernel  untuk  studi kasusnya dan Hasil kajiannya adalah
implementasi Kernel  Density pada  pemetaan daerah rawan kriminalitas berdasarkan daerah centroid [10]. Selain itu S. Erwan, M. Hendri, S.  Yudi,  (2016)  juga  melakukan  penelitian terkait  implementasi  Kernel  Density  pada
estimasi  LSD  dan  hasil  dari  metode  ini  dapat memperkirakan daerah lokal tempat pengumpulan  data  dibandingkan  dengan model  log  normal  [11].  Merujuk  pada  hasil penelitian tersebut maka penelitian yang akan dilakukan menggunakan metode kernel density .  Permasalahan  yang  diangkat  pada penelitian  ini  adalah  bagaimana  tingkat kerawanan  kecelakaan  lalu  lintas  di  DKI Jakarta  dan  bagaimana  melakukan  pemetaan daerah  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  di  DKI Jakarta.  Sedangkan  tujuan  penelitian  adalah menganalisis  tingkat  kerawanan  kecelakaan lalu lintas di DKI Jakarta dan mengetahui data dan  pengelompokan  informasi  berisi  daerah yang  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  di  DKI Jakarta  sehingga stakeholder terkait  dapat menggunakan  hasil  penelitian  ini  untuk menentukan  langkah  pencegahan  kecelakaan lalu lintas.

## METODE PENELITIAN
Tahapan penelitian sesuai dengan ruang lingkup yang akan dilakukan, Data Preprocessing , Kernel  Density  Estimation (KDE), Incremental  Spatial  Autocorrelation , dan Hotspot Analysis . Gambar 1 menjelaskan alur proses penelitian yang dilakukan.

## Area Penelitian
Penelitian ini menggunakan data kecelakaan pada provinsi DKI Jakarta dengan rentang  tahun  kecelakaan  dari  tahun  2019 sampai dengan tahun 2021.

## Data Pre Processing
Sebelum  melakukan  analisis Kernel Density Estimation dan Hotspot , pengumpulan data  dilakukan  menggunakan tools yang tersedia di dalam ArcGIS.
Alat ini mengumpulkan semua kecelakaan yang terjadi pada lokasi geografis yang sama dan apabila ada data outliers , maka data tersebut tidak diperhitungkan. Output dari tahapan  ini  adalah  fitur  pembobotan  yang disebut ICOUNT dan digunakan sebagai input untuk  kedua  tahapan  berikutnya.  Semua analisis  spasial  dilakukan  menggunakan ArcGIS dan ekstensinya.

## Kernel Density Estimation (KDE)
Kernel  Density  Estimation (KDE)
merupakan  teknik  yang  dapat  digunakan dalam  mendeteksi  daerah  rawan  kecelakaan lalu  lintas  jalan  karena  didukung  dengan adanya visualisasi hasil yang mudah dipahami. KDE  dievaluasi  dengan  menempatkan  kurva simetris  pada  setiap  lokasi  kecelakaan  dan
mengukur  jarak  dari  lokasi  kecelakaan  ke lokasi referensi berdasarkan fungsi matematika (fungsi kernel) kemudian menghitung kepadatan per area lalu menjumlahkan seluruh nilai pada setiap lokasi referensi  yang  ada  dalam  radius  [12].  Nilai tertinggi pada setiap lokasi dihilangkan dalam setiap perhitungannya sehingga dapat mencapai nilai 0 pada radius pencarian dengan mempertimbangkan  efek  jarak.  Persamaan  1 merupakan  persamaan  umum  dari  Kernel Density  Estimation,  dimana    λ_τ  (s)  adalah estimasi kerapatan data pada lokasi s, 𝑛 jumlah terjadinya kecelakaan, 𝑠 𝑖 lokasi dari kecelakaan  ke-I, 𝜏 besaran  radius  pencarian, dan 𝑘 fungsi dari jarak dan radius.
𝜆 𝜏 (𝑠) = ∑ 1 𝜏 2 𝑘( 𝑠−𝑠 𝑖 𝜏 ) 𝑛 𝑖=1 (1)
Penelitian ini menggunakan ArcGIS dan Quartic Function yang populer dalam analisis data kecelakaan.
Gambar 1. Metode Penelitian

## Spatial Join
Atribut  pada  satu  fitur  ke  fitur  lain berdasarkan  hubungan  spasial  digabungkan melalui Spatial Join .
Fitur target dan atribut gabungan ditulis dalam  kelas  fitur  keluaran. Spatial  Join digunakan untuk mencocokkan baris dari nilai Fitur Gabung ke nilai Fitur Target berdasarkan lokasi spasial relatifnya.
Kemudian, semua atribut fitur gabungan ditambahkan ke atribut fitur target dan disalin ke kelas fitur keluaran.
Selanjutnya  dapat  ditentukan  atribut mana  yang  akan  ditulis  ke  output  dengan memanipulasinya dalam parameter Field Map of Join Features.  Spatial Join memiliki 2 tipe yaitu One-to-One  Relationship dan One-to-
Many Relationship .
One-to-One Relationship adalah proses spatial join dengan tabel fitur target memiliki jumlah  baris  yang  sama  dengan  tabel  akhir setelah spatial join dijalankan. Jika tabel fitur gabungan  memiliki  lebih  banyak  baris daripada tabel fitur target, data dari tabel fitur gabungan  akan  dikelompokkan  agar  sesuai dengan nilai  baris yang  sesuai  dari  tabel fitur target.
One-to-Many Relationship terjadi ketika tidak ada keinginan untuk kemungkinan pengelompokan data dari tabel fitur gabungan. Sebagai gantinya, tabel final akan mengakomodasi kemungkinan memiliki beberapa entri  dari  tabel  fitur  gabungan  yang sesuai  dengan  satu  baris  dari  bidang  yang dipilih dalam tabel fitur target.

## Hotspot Analysis
Alat Hotspot  Analysis pada  ArcGIS digunakan  untuk  menjalankan  G i * statistical significance  test .  Alat  ini    digunakan  untuk melihat apakah nilai intensitas tinggi dikelilingi  oleh  nilai  intensitas tinggi,  apabila iya maka disebut sebagai hotspot . Ketika nilai intensitas  rendah  dikelilingi  oleh  nilai intensitas  rendah,  maka  disebut coldspot . Output dari statistik G i * adalah nilai G i *z dan nilai G i *p. Nilai G i *z tinggi dalam klaster nilai tinggi  disebut hotspot .  Semakin  rendah  nilai G i *z  dalam  suatu  klaster  nilai  rendah  disebut coldspot . G i *z.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  Pertama  yang  dilakukan  adalah tahap pengumpulan data.
Penulis
menggunakan data kecelakaan lalu lintas pada provinsi  DKI  Jakarta  periode  Januari  2019  – Desember  2021.  Atribut  yang  digunakan adalah  tanggal  kejadian,  instansi  yang menangani,  identitas korban  kecelakaan,  sifat kecelakaan, data kendaraan terlibat kecelakaan,  kecamatan,  kotamadya,  alamat kejadian,  dan  geolokasi  (latitude  serta longitude)  dari  lokasi  kejadian  kecelakaan. Banyaknya  record  data  yang  digunakan penelitian  ini  berjumlah  9524  baris  data. Tahapan berikutnya adalah preprocessing data yang  bertujuan  untuk  membuat  data    mentah menjadi  data  yang  memiliki  arti  dan berkualitas. Proses yang dilakukan antara lain data cleaning yaitu peneliti memastikan tidak
ada missing  value ,  tidak  ada  duplikasi  data, dan  mengoreksi  data  yang  tidak  konsisten sehingga  didapatkan  data  yang  lengkap  dan utuh.    Cara  yang  dilakukan  untuk  mengatasi missing value antara lain dengan memasukkan nilai lain yang  sejenis.  Selanjutnya  dilakukan proses data  transformation yaitu  melakukan normalisasi sehingga data siap untuk digunakan.  Bentuk  data  transformation  yang digunakan adalah Reguler Expression (RegEx) agar geolokasi yang akan digunakan memiliki format yang sama. Kemudian dilakukan proses data  selection untuk  memilih  atribut  dalam proses data mining. Atribut yang dipilih yaitu tanggal  kejadian,  instansi  yang  menangani, kecamatan,  kotamadya,  alamat  kejadian,  dan geolokasi (latitude serta longitude) dari lokasi kejadian kecelakaan. Kemudian atribut-atribut tersebut  diimpor  ke  dalam  aplikasi  ArcGis sehingga didapatkan hasil impor data kecelakaan seperti pada Gambar 2. Gambar 2
menampilkan visualisasi titik lokasi kecelakaan  lalu  lintas  pada  Provinsi  DKI Jakarta  periode  Januari  2019  –  Desember 2021.  Titik-titik  tersebut  mewakili  satu kejadian kecelakaan lalu lintas.
Tahapan  berikutnya  adalah  melakukan proses kernel  density .  Sebelum  menjalankan tahapan tersebut ada beberapa variabel dalam kernel  density  yang  perlu  ditetapkan  yaitu input dan population field . Input penelitian ini adalah  titik-titik  lokasi  data  kecelakaan  lalu lintas. Population  Field merupakan  jumlah yang  akan  disebarkan  pada  seluruh  lanskap untuk menciptakan permukaan yang berkelanjutan. Dalam penelitian ini population field dibuat none yang  artinya  tidak  ada  nilai khusus  yang  ditetapkan  sehingga  setiap  titik kecelakaan  lalu  lintas  akan  dihitung  sekali. Output  dari  proses kernel  density adalah mendapatkan  daerah  rawan  kecelakaan  lalu lintas seperti terlihat dalam Gambar 3.
Gambar 2. Hasil Impor Data Kecelakaan Lalu Lintas Provinsi DKI Jakarta Periode Januari 2019 – Desember 2021

## Gambar 3. Output Proses Kernel Density

## (a)                                                     (b)
Gambar 4. Output Proses Reclassify (a) Output Proses Raster to Polygon (b)
Kemudian sebelum menjalankan tahapan Spatial  Join ,  ada  beberapa  hal  yang perlu  disiapkan  yaitu  impor  data  jalan, reclassify ,  dan raster  to  polygon .  Impor  data jalan  dilakukan  agar  peneliti  mendapatkan lokasi rawan kecelakaan lalu lintas. Reclassify dilakukan untuk mengubah data yang awalnya berbentuk range kemudian  diberi  label  untuk setiap range atau  area  yang  sudah  terbentuk, output dari proses ini bertipe raster . Raster to polygon dilakukan  untuk  mengubah  data raster ke dalam format polygon sehingga dapat disandingkan dengan data jalan. Output proses reclassify dan raster to polygon terlihat dalam Gambar  4.  Setelah  tahapan  sebelumnya dilakukan  maka  proses spatial  join dapat dilakukan,  sehingga  akan  didapatkan  ruas
jalan pada provinsi DKI Jakarta yang telah di klasifikasikan.  Proses  ini  menghasilkan  15 kelas  jalan  dengan  kelas  1  adalah  ruas  jalan dengan  tingkat  kecelakaan  rendah  sedangkan kelas  15  adalah  ruas  jalan  dengan  tingkat kecelakaan  tinggi.  Visualisasi  proses  ini terlihat  dalam  Gambar  5.  Selanjutnya berdasarkan  hasil spatial  join ,  peneliti melakukan analisis terhadap ruas jalan  rawan kecelakaan  lalu  lintas.  Dalam  menentukan kelas  ruas  jalan  yang  akan  di  analisa  lebih lanjut  peneliti  menggunakan  kelas  jalan dengan  tingkat  kecelakaan  tertinggi.  Pada kelas tersebut terdapat 3 ruas jalan yaitu Jalan DI  Panjaitan  (antara  Jalan  Bekasi  Timur  dan Jalan  Kalimalang),  Jalan  Jatinegara  Timur (antara Jalan Jatinegara Timur 2 dengan Jalan
Basuki  Rahmat),  dan  Jalan  Jenderal  Basuki Rahmat  (antara  Jalan  Jatinegara  Timur  dan Jalan  DI  Panjaitan).  Visualisasi  ruas  jalan dengan  tingkat  kecelakaan  tertinggi  dapat dilihat pada Gambar 6 dan persentase dari ruas jalan  yang  memiliki  tingkat  kecelakaan tertinggi  dapat  dilihat  pada  Tabel  1.  Hasil
penelitian  yang  dilakukan  penulis,  selaras dengan  pernyataan  Kanit  Laka  Lantas  Polres Metro  Jakarta  Timur  pada  publikasi  media online  Tribun  Jakarta  yang  rilis  tanggal  9 Agustus 2019 bahwa kemiringan kontur jalan DI  Panjaitan  menyebabkan  jalan  tersebut menjadi rawan kecelakaan lalu lintas. [12]
Gambar 5. Visualisasi Ruas Jalan Provinsi DKI Jakarta Berdasarkan Tingkat Kecelakaan
Gambar 6. Visualisasi Ruas Jalan Provinsi DKI Jakarta Berdasarkan Tingkat Kecelakaan Tertinggi
Tabel 1. Ruas Jalan dengan Tingkat Kecelakaan Tertinggi
Ruas Jalan Panjang Ruas Jalan  % Ruas Jalan Rawan  Kecelakaan Jalan DI Panjaitan 30 20,00 Jalan Jatinegara Timur 9 33,33 Jalan Jenderal Basuki Rahmat 54 25,93

## KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  yang  dilakukan  penulis
berhasil mendapatkan daerah rawan kecelakaan  tertinggi  di  provinsi  DKI  Jakarta yaitu  Jalan  Jatinegara  Timur  (33,33%  dari keseluruhan  jalan  merupakan  daerah  rawan kecelakaan  lalu  lintas),  kemudian  Jalan Jenderal  Basuki  Rahmat  (25,93%  dari keseluruhan  jalan  merupakan  daerah  rawan kecelakaan lalu lintas), dan Jalan DI Panjaitan (20% dari keseluruhan jalan merupakan daerah rawan kecelakaan lalu lintas).  Penelitian dapat dikembangkan  untuk  mendapatkan  daerah rawan  kecelakaan  lalu  lintas  pada  seluruh provinsi di Indonesia atau dengan menambahkan atribut lain dalam menentukan daerah  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  sehingga hasil  yang  didapatkan  menjadi  lebih  optimal untuk  dimanfaatkan  oleh  para stakeholder terkait.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] World  Health  Organization,  Global
Status  Report  on  Road  Safety  2018. Geneva:  World  Health  Organization,
2018. [2] Badan Pusat Statistik, Statistik
Transportasi Darat 2019. Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2020.
[3] Badan  Pusat  Statistik  DKI  Jakarta,
Statistik Transportasi DKI Jakarta 2019.
Jakarta:  Badan  Pusat  Statistik  Provinsi DKI Jakarta, 2020.
[4] K. Imtihan and H. Fahmi, “Analisis Dan Perancangan  Sistem  Informasi  Daerah Rawan Kecelakaan Dengan Menggunakan  Geographic  Information Systems (GIS),” J. Manaj. Inform. Sist. Informasi), vol. 3, no. 1, 2020.
[5] Y.  Oktopianto,  S.  Shofiah,  F.  A.
Rokhman,  K.  P.  Wijayanthi,  and  E. Krisdayanti,  “Analisis  Daerah  Rawan
Kecelakaan  (Black  Site)  Dan  Titik Rawan Kecelakaan (Black Spot)
Provinsi  Lampung,”  Borneo  Eng.    J.
Tek. Sipil, vol. 5, no. 1, 2021.
[6] A.  Melarich,  “Analisis  Daerah  Rawan Kecelakaan  Lalu  Lintas  Menggunakan Metode Cluster Analysis (Studi Kasus : Kota  Surabaya),”  Institut  Teknologi
Sepuluh Nopember, 2021.
[7] D. Handriyadi, M. A. Bijaksana, and E. B.  Setiawan,  “Analisis  perbandingan clustering-based,  distance-based  dan density-based dalam mendeteksi outlier,” Seminar, 2009.
[8] E.  Setiawan,  H.  Murfi,  and  Y.  Satria,
“Analisis  Penggunaan  Metode  Kernel
Density Estimation pada Loss Distribution  Approach  untuk  Risiko
Operasional,”  J.  Mat.  Integr.,  vol.  12,
no. 1, 2017.
[9] W. Handayani and I. Rudiarto, “Dinamika  Persebaran  Penduduk  Jawa Tengah: Perumusan Kebijakan
Perwilayahan  Dengan  Metode  Kernel
Density”.
[10]  H.  S.  Nanda,  Chairunisa  Afnidya; Nugraha, Arief Laila;Firdaus, “Analisis Tingkat  Daerah  Rawan  Kriminalitas Menggunakan  Metode  Kernel  Density Di  Wilayah  Hukum  Polrestabes  Kota Semarang,” J. Geod. Undip, vol. 8, no.
4, 2019.
[11]  E.  Setiawan,  H.  Murfi,  and  Y.  Satria, “Analisis  Penggunaan  Metode  Kernel Density Estimation pada Loss Distribution  Approach  untuk  Risiko
Operasional,”  J.  Mat.  Integr.,  vol.  12, no. 1, 2016.
[12]  L.  Srikanth  and  I.  Srikanth,  “A  Case
Study on Kernel Density Estimation and Hotspot  Analysis  Methods  in  Traffic Safety  Management,”  Int.  Conf. Commun.  Syst.  Networks,  vol.  12, 2020.
[13]  P.  Bima,  “Jalan  DI  Panjaitan  Miring,
Polisi: Rawan Kecelakaan”, TribunJakarta.com, Ags 9, 2019. [Online]. Available: https://jakarta.tribunnews.com/2019/08 /09/jalan-di-panjaitan-miring-polisi- rawan-kecelakaan.