## PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN KECELAKAAN BERKENDARA DI RUAS TOL JAKARTA-CIKAMPEK
Mochamad Riszky Sulaeman 1 , Purwantoro 2 , Tesa Nur Padilah 3
Universitas Singaperbangsa Karawang 12
Jl. HS.Ronggo Waluyo, Puseurjaya, Telukjambe Timur, Karawang, Jawa Barat 41361 E-mail : Mochamad.riszky18165@student.unsika.ac.id 1 , Purwantoro.masbro@staff.unsika.ac.id 2 , Tesa.nurpadilah@staff.unsika.ac.id 3

## ABSTRAK
Tingginya  kecelakaan  berkendara  di  jalan  tol  merupakan  bahan  evaluasi.  Sehingga  menjadi  perhatian khusus  bagi  perusahaan  penyedia  layanan  jalan  tol  baik  milik  negara  maupun  swasta,  yang  telah membuktikan perhatian tersebut dengan adanya perbaikan, penambahan infrastruktur dan edukasi kepada pengguna  jalan  guna  meminimalisir  kecelakaan  di  jalan  tol.  Tahapan  awal  pencegahan  kecelakaan berkendara  adalah  dengan  mengetahui    faktor-faktor  penyebab  kecelakaan  berkendara  yang  diperoleh melalui  analisa  data  kecelakaan.  Analisa  tersebut  dapat  dilakukan  dengan Data  Mining ,  yaitu K-Means Clustering. K-Means Clustering mengelompokkan data menjadi beberapa cluster sesuai karakteristik data tersebut.  Tahapan  klasterisasi  yang  dilakukan  dengan  menentukan  uji  coba  banyaknya  klaster  yaitu dengan  menetapkan k= 3, k=5 dan k=7, dan performance nya  menggunakan Davis Bouldin Index (DBI). Hasil cluster penerapan K-Means Clustering dilakukan  pengujian  untuk  menentukan  model  klaster terbaik yang diuji dan mengacu pada evaluasi performance DBI yang mendekai nilai Nol ( nilai Terbaik) secara berurutan sehingga menghasilkan nilai k=7 adalah nilai DBI terbaik yaitu 0.179 sedangkan untu k= 5 diperoleh DBI sebesar 0.180 dan k=3 nilai DBI sebesar 0.233.
Kata kunci : K-Means, Clustering, Kecelakaan, Jalan tol

## ABSTRACTS
The high number of driving accidents on toll roads is an evaluation material. So that it becomes a special concern for toll road service providers, both state-owned and private, which have proven this concern by improving,  adding  infrastructure  and  educating  road  users  to  minimize  accidents  on  toll  roads.  The initial stage of preventing driving accidents is to find out the factors that cause driving accidents obtained through accident data analysis. The analysis can be done with Data Mining, namely K-Means Clustering. K-Means Clustering groups the data into several clusters according to the characteristics of the data. The clustering  stage  is  carried  out  by  determining  the  number  of  cluster  trials,  namely  by  setting  k  =3, k = 5 and k = 7, and the performance is using the Davis Bouldin Index (DBI). The results of the cluster application of K-Means Clustering are tested to determine the best cluster model that tested and refers to the evaluation of DBI performance which approaches the value of Zero (Best value) sequentially so that the value of k=7 is the best DBI value of 0.179 while for k=5 the DBI is 0.180 and k=3 the DBI value is 0.233.
Keywords: K-Means, Clustering, Accident, Toll Road

## 1. PENDAHULUAN
Teknologi  hadir  sebagai  sarana  mempermudah manusia dalam menjalankan aktifitasnya sehari-hari. Laju perkembangan teknologi pada semua lini sangat cepat perubahannya.
Perkembangan  teknologi  komputer  pada  era Revolusi  Industri  4.0  sekarang  sudah  sangat menjadi  ketergantungan  setiap  orang  dalam melakukan  aktifitas  sehari  harinya,  ditambah dengan  kondisi  era  pandemi  Covid  19 menjadikan teknologi komputer sebagai piranti yang  seakan  wajib  dimiliki  dan  digunakan semua  kalangan  masyarakat.  Perkembangan perangkat  keras  ( Hardware )  dan  perangkat lunak  ( Software )  sangat  membantu  manusia dalam  pengelolaan  dan  manipulasi  data  pada semua  bidang,  pengelolaan  data  dalam  proses prediksi,  estimasi,    klasifikasi,  klasterisasi, proses untuk mengetahui hubungan keterkaitan sesuatu  dengan  sesuatu  yang  lain  (asosiasi) ataupun  pengelolaan  dan  manipulasi  data lainnya [1]. Penelitian ini akan
mengelompokkan  kasus  kecelakaan  di  ruas  tol Jakarta-Cikampek  berdasarkan  hasil  riset  dari data PT Jasa Marga Tollroad Operator Cabang Jakarta-Cikampek.    Metode  yang  digunakan adalah  metode clustering  k-means, Alasan penggunaan algoritma k-means karena
algoritma  ini  memiliki  ketelitian  yang  cukup tinggi  terhadap  ukuran  objek,  sehingga algoritma  ini  relatif  lebih  terukur  dan  efisien untuk  pengolahan  objek  dalam  jumlah  besar. Selain  itu  algoritma k-means ini  tidak terpengaruh  terhadap  urutan  objek  [2].  Jumlah kelompok  ditentukan  dari  evaluasi  dilakukan dengan  mencari  nilai  terkecil  dari  nilai Davies Bouldin  index sebagai  cara  untuk  optimasi jumlah cluster [3] .

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Knowledge Discovery in Database
KDD  adalah  salah  satu  metode  yang  dapat digunakan  dalam  melakukan  data mining , KDD  didefinisikan  sebagai proses  penggunaan metode  data mining untuk  menemukan informasi  yang  berharga,  pola  yang  ada  di dalam  data,  yang  melibatkan  algoritma  untuk mengidentifikasi  pola  pada  data  [4].  Metode Penelitian ini akan menerapkan alur kerja tujuh tahapan  terstruktur  yang  diharapkan  mampu
mengarahkan  penelitian  agar  sesuai  dengan tujuan.  Kerangka  kerja  akan  digunakan  adalah Knowledge  Data  Discovery yang  tersusun  atas Data  Cleaning,  Data  integration,  Data Selection,  Data  Transformation,  Data  Mining,
Pattern Evolution, dan Knowlegde Presentation.
Data Cleaning Data Integration Selection, Data Mining Data Trasnformation Knowledge Presentation Pattern Evolution Klustering Read Data csv Performance Proses Pengolahan Data Gambar 1. Tahapan Knowledge Data Discovery
Tujuh tahapan pada KDD pada gambar 1 yaitu:
1. Data  Cleaning pada  tahap  ini  adalah tahapan  awal  dilakukannya  pemilihan  data yang  akan  diolah  kemudian  dipilih  data yang dianggap layak pakai.
2. Data Integration pada tahap  ini proses  yang akan  dilakukan  adalah  menyatukan  data yang dianggap berulang menjadi satu data.
3. Data  Selection  pada  tahap  ini  proses  yang akan  dilakukan  adalah  pemilihan  data  yang dianggap relevan terhadap analisis.
4. Data Transformation pada tahap ini dilakukan  proses  transformasi  data  terpilih kedalam bentuk mining procedure.
5. Data  Mining  pada  tahap  ini  proses  yang akan  dilakukan  adalah  memproses  data dengan  berbagai  teknik  untuk  mengekstrak pola-pola  potensial  menghasilkan  data  yang bermanfaat, dengan tahapan:
a. Read data xls dengan operator membaca file xls yang ditentukan.
b. Klustering,  proses  ini  menggunakan algortima  K-means  operator  untuk pengelompokan data.
c. Performance  adalah  operator  yang digunakan  untuk  evaluasi  kinerja metode pengelompokan berbasis
centroid.  Operator  ini  memberikan daftar nilai kriteria berdasarkan centroid klaster.
d. Proses  pengolahan  data,  proses  ini untuk menentukan klaster.
6. Pattern  Evolution  pada  tahap  ini  dilakukan suatu  proses  dimana  mengidentifikasi  pola bedasarkan measure yang diberikan, dengan evaluasi kluster menggunakan Davies Bouldin index.
7. Knowledge  Presentation  pada  tahap  ini dilakukan pemprosesan data yang digambarkan  agar  lebih  mudah  dipahami oleh  user  dan  diharapkan  bisa  diambil tindakan bedasarkan analisis.

## 2.2 Rapid Miner
RapidMiner adalah  sebuah  perangkat  lunak yang  bersifat  bebas  dan  bisa  digunakan  oleh siapa  saja  ( open  source ), RapidMiner adalah sebuah penyelesaian dalam melakukan
penganalisaan  terhadap data  mining,  text mining dan  analisis  prediksi  [5]. RapidMiner adalah  sebuah  solusi  untuk  melakukan  analisis terhadap data  mining,  text  mining dan  analisis prediksi. RapidMiner menggunakan  berbagai teknik deskriptif dan prediksi dalam memberikan wawasan kepada pengguna
sehingga  dapat  membuat  keputusan  yang paling  baik. RapidMiner diditribusikan  di bawah  lisensi  dengan  nama  AGPL  ( GNU Affero  General  Public  License )  tipe  3. RapidMiner tersedia  GUI  ( Graphic  User Interface )  untuk  mendesain pipeline analisis. GUI akan  mendapatkan hasil  berupa file XML ( Extensibel Markup Laguange ) dalam
menentukan  tahapan  analisis  yang  ingin digunakan dan diterapkan [5].

## 2.3 K-Means
K-Means
merupakan
suatu metode penganalisaan  data  atau  metode Data  mining yang  melakukan  prores  pemodelan  tanpa supervise ( unsupervised) dan  merupakan salah satu  metode  yang  melakukan  pengelompokan data dengan sistem partisi [6]. Metode k-means merupakan  metode clustering yang  paling sederhana  dan  umum.  Dikarenakan k-means mempunyai  kemampuan  mengelompokkan data  dalam  jumlah  yang  cukup  besar  dengan waktu  komputasi  yang  cepat  dan  efisien. k-
means merupakan  salah  satu  algoritma klasterisasi dengan metode partisi ( partitioning method )  yang  berbasis  titik  pusat  ( centroid ) selain algoritma k-medoids yang berbasis objek [6].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penelitian   ini   dilakukan   untuk   klasterisasi kecelakaan di ruas  jalan tol sebanyak 384 data menggunakan metodologi KDD dengan beberapa  tahapan  mulai  dari  Pengumpulan Data, Data  Selection,  Data  Preprocessing (Cleaning), Data Transformation, Data Mining, dan Evaluation (Interpretation).
Tahapan  klasterisasi  yang  dilakukan  dengan menentukan  uji  coba  banyaknya  klaster  yaitu dengan  menetapkan  k=  3,  k=5  dan  k=7,    dan performance nya  menggunakan Davis  Bouldin Index (DBI)  yang  didalam tools  Rapidminer sudah  ada  parameter  yang  disediakan  untuk DBI  tersebut,  hal  tersebut  dilakukan  untuk menentukan  model  klaster  terbaik  yang  diuji dan  mengacu  pada  evaluasi performance DBI yang  mendekai  nilai  Nol  (  nilai  Terbaik)  , sehingga  didapat  pada  nilai  k=7  adalah  nilai DBI  terbaik  yaitu  0.179  sedangkan  untu  k=  5 diperoleh DBI sebesar 0.180 dan k=3 nilai DBI sebesar 0.233.
Tabel 1. Performance Dengan 3 Klaster
Avg. within centroid
Davies Bouldin Avg. within centroid
distance: 0.359
Davies Bouldin: 0.233 Avg. within centroid distance_cluster_0: 0.308 Avg. within centroid distance_cluster_1:
1.190 Avg. within centroid distance_cluster_2: 0.349
Tabel 2. Performance Dengan 5 Klaster Avg. within centroid Davies Bouldin Avg. within centroid distance: 0.283 Davies Bouldin: 0.180 Avg. within centroid
distance_cluster_0: 0.287 Avg. within centroid distance_cluster_1: 0.533 Avg. within centroid distance_cluster_2: 0.324 Avg. within centroid distance_cluster_3: 0.395 Avg. within centroid distance_cluster_4: 0.217
Tabel 3. Performance Dengan 7 Klaster
Avg. within centroid Davies Bouldin
Avg. within centroid distance: 0.195 Davies Bouldin: 0.179 Avg. within centroid distance_cluster_0: 0.172
Avg. within centroid distance_cluster_1: 0.395 Avg. within centroid distance_cluster_2: 0.217 Avg. within centroid distance_cluster_3: 0.533 Avg. within centroid distance_cluster_4: 0.223 Avg. within centroid distance_cluster_5: 0.342 Avg. within centroid distance_cluster_6: 0.173
Dengan  demikian  klasterisasi  dengan  nilai  k=7 adalah  model  klasterisasi  terbaik  yang  bisa digunakan  dan  menghasilkan  42 lister: Cluster 0:  111 items , Cluster 1:  9 items , Cluster 2:  70 items , Cluster 3:  3 items , Cluste r  4:  16 items , Cluster 5:  10 items , Cluster 6:  165 items dan Total number of items : 384.
Tabel 4. Hasil Klaster K3 K5 K7 Cluster Model Cluster 0: 273 items Cluster 1: 18 items Cluster 2: 93 items Total number of items: 384 Cluster Model Cluster 0: 255 items Cluster 1: 3 items Cluster 2: 47 items Cluster 3: 9 items Cluster 4: 70 items Total number of items: 384 Cluster Model Cluster 0: 111 items Cluster 1: 9 items Cluster 2: 70 items Cluster 3: 3 items Cluster 4: 16 items Cluster 5: 10 items Cluster 6: 165 items Total number of items: 384
Gambar 2. Visualisasi Klaster 7 dengan Diagram Scatter Plot

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan      hasil      penelitian      yang      telah dilakukan    kesimpulan  yang  didapatkan  dari Klasterisasi  tingkat  kecelakaan  pada  ruas  jalan tol  sebanyak 7 klaster dengan dengan nilai k=7 adalah  model  klasterisasi  terbaik  yang  bisa digunakan  dan  menghasilkan  klaseter:  Cluster 0:  111  items,  Cluster  1:  9  items,  Cluster  2:  70 items,  Cluster  3:  3  items,  Cluster  4:  16  items, Cluster  5:  10  items,  Cluster  6:  165  items  dan Total  number  of  items:  384.  Evaluasi  yang digunakan  menggunakan  Davis  Boulden  index (DBI) dimana  nilai  yang  mendekati Nol adalah
nilai  terbaik  yang  bisa  digunakan  untuk  proses klasterisasi,  dalam  hal  ini  adalah  pada  k=7 dengan nilai DBI sebesar 0,179.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Rizkinaswara,  L.  (2020).  Revolusi  4.0. aptika.kominfo.go.id.
[2] Simamora  B.  “Analisis  Multivariat Pemasaran”. Jakarta. PT. Gramedia Pustaka Utama. (2005)
[3]  Muningsih,  E.,  Maryani,  I.,  Handayani,  V. R.  “Penerapan  Metode  K-Means
dan  Optimisasi  Jumlah  Cluster Dengan  Index  Davies  Bouldin Untuk Clastering Propinsi Bedasarkan  Potensi  Desa”. Jurnal
Sains  dan  Manajemen 9.1  (2021):
95-100.
[4] Turban, E., Delen, D., Sharda, R. “Business
Intelligence,  Analytics,  and  Data Science: A Managerial Perspective”.  Harlow;  Munich: Pearson Prentice Hall (2018).
[5]  Luluk  Elvitaria,  M.  H.  “Smk  Analisis Kesehatan  Abdurrab Menggunakan Algoritma”. Jurnal  Teknologi  Dan
Sistem  Informasi  Univrab  2.2 (2017): 220-233.
[6]  Miyamoto,  S.,  Suizu,  D.  “Fuzzy  C-Means Clustering  Using  Kernel  Functions in  Support  Vector  Machines”.
Journal of Advance (2003).