Implementasi Artificial Neural Network dalam Identifikasi Fatalitas Kecelakaan Lalu Lintas (Studi Kasus: Kota Leeds-Inggris)
Andrew Ananta Aryatama 1* , Alz Danny Wowor 2
1* Program Studi S1 Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi  Jawa Tengah, Indonesia.
2 Staff Pengajar, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Kristen Satya Wacana, Kota Salatiga, Provinsi Jawa Tengah, Indonesi a.

## a r t i c l e  i n f o
Article history: Received 10 April 2023 Received in revised form 12 August 2023 Accepted 12 September
2023
Available online October 2023
DOI: https://doi.org/10.35870/jti k.v7i4.1102
Keywords: Artificial Neural Networks; Fatality Analysis; Traffic Accident; Leeds UK.
Kata Kunci: Artificial Neural Network; Penganalisaan Fatalitas;
Kecelakaan Lalu Lintas; Leeds UK.

## a b s t r a c t
Traffic accidents are a serious worldwide problem, including in Leeds, England. The high fatality rate of traffic accidents is a significant challenge in improving road safety. Therefore, this research aims to implement artificial neural networks in analyzing the factors  contributing  to  traffic  accident  fatalities  in  Leeds.  The  method  used  in  this research involves collecting data of traffic accidents from 2009 to 2018 in the town of Leeds. This method was chosen because artificial neural networks can perform complex and in-depth analyses of large and complex data. This research concludes that artificial neural networks can be used as an effective tool in analyzing traffic accident data and helping policymakers improve road safety in Leeds and possibly elsewhere.

## a b s t r a k
Kecelakaan lalu lintas merupakan masalah serius yang terjadi di seluruh dunia, termasuk di  Kota  Leeds,  Inggris.  Oleh  karena  itu,  penelitian  ini  bertujuan  untuk mengimplementasikan Artificial Neural Network dalam menganalisis faktor-faktor yang berkontribusi  terhadap  fatalitas  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Leeds.  Metode  yang digunakan dalam penelitian ini melibatkan pengumpulan data tentang kecelakaan lalu lintas dari tahun 2009 hingga 2018 di Kota Leeds. Metode ini dipilih karena artificial neural  network  memiliki  kemampuan  untuk  melakukan  analisis  yang  kompleks  dan mendalam pada data yang besar dan kompleks. Kesimpulan dari penelitian ini adalah artificial neural network dapat digunakan sebagai alat yang efektif dalam menganalisis data  kecelakaan  lalu  lintas  dan  membantu  para  pengambil  kebijakan  dalam meningkatkan keselamatan jalan raya di Kota Leeds dan mungkin juga di tempat lain.
*Corresponding Author. Email: 672018342@student.uksw.edu 1* .
© E-ISSN: 2580-1643.
Copyright @ 2023. Published by Lembaga Otonom Lembaga Informasi dan Riset Indonesia (KITA INFO dan RISET) ( http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ ).

## Jurnal JTIK (Jurnal Teknologi Informasi dan Komunikasi)
journal homepage: http://journal.lembagakita.org/index.php/jtik

## 1. Latar Belakang
Fatalitas  kecelakaan  mengacu  pada  kejadian kecelakaan yang mengakibatkan kematian. Kecelakaan dapat terjadi di berbagai tempat, seperti di jalan raya, di tempat kerja, atau di tempat umum lainnya.  Penyebab  dari  fatalitas  kecelakaan  dapat bervariasi,  tergantung  pada  situasi  dan  kondisi  di mana  kecelakaan  terjadi.  Beberapa  faktor  yang umumnya berkontribusi terhadap fatalitas kecelakaan antara  lain  kelelahan,  gangguan  atau  kelalaian pengemudi,  kondisi  jalan  yang  buruk,  pelanggaran aturan lalu lintas, ketidakpatuhan terhadap prosedur keselamatan di tempat kerja, serta kegagalan sistem keselamatan.  Akibat  dari  fatalitas  kecelakaan  dapat sangat  berat,  baik  bagi  korban  maupun  keluarga korban  yang  ditinggalkan.  Kematian  dalam kecelakaan  dapat  meninggalkan  dampak  psikologis yang  signifikan  pada  orang-orang  yang  terlibat, seperti  trauma,  depresi,  dan  kecemasan.  Selain  itu, fatalitas  kecelakaan  juga  dapat  mengakibatkan kerugian  ekonomi  yang  besar,  baik  untuk  keluarga korban maupun masyarakat umum.
Dalam  menghadapi  fatalitas  kecelakaan,  beberapa tindakan  yang  dapat  dilakukan  antara  lain meningkatkan kesadaran akan risiko kecelakaan dan keselamatan, baik melalui kampanye publik maupun pelatihan  khusus;  meningkatkan  kualitas  dan kepatuhan terhadap aturan keselamatan dan standar operasi di tempat kerja; serta meningkatkan kualitas infrastruktur dan sistem keselamatan di jalan raya dan tempat umum lainnya [1]. Selain itu, teknologi juga dapat  digunakan  untuk  mengurangi  tingkat  fatalitas kecelakaan,  seperti  pengembangan  kendaraan otonom,  sistem  pencegahan  kecelakaan  otomatis, dan teknologi yang memungkinkan pemantauan dan deteksi  risiko  kecelakaan.  Dalam  hal  ini,  teknik Neural  Network  anti  plagiasi  dapat  digunakan sebagai  suatu  metode  analisis  untuk  menganalisis faktor-faktor  yang  berkontribusi  terhadap  fatalitas kecelakaan  dan  menghasilkan  hasil  analisis  yang akurat dan valid.
Kecelakaan  merupakan  suatu  insiden  yang  dapat menimbulkan kerugian material maupun korban jiwa yang  signifikan.  Oleh  karena  itu,  penting  untuk menganalisis  faktor-faktor  yang  berkontribusi terhadap  kecelakaan  dan  bagaimana  faktor-faktor
tersebut  dapat  dikurangi  untuk  mengurangi  tingkat fatalitas  kecelakaan  [2].  Dalam  penelitian  ini,  akan membahas  mengenai  analisa  tingkat  fatalitas kecelakaan  dengan  menggunakan  teknik  Neural Network. Neural Network adalah suatu teknik dalam bidang  Artificial  Intelligence  (AI)  yang  memiliki kemampuan  untuk  mempelajari  pola-pola  dari  data yang  telah  ada  dan  menghasilkan  output  yang diharapkan.  Dalam  konteks  kecelakaan,  Neural Network dapat digunakan untuk menganalisis faktor- faktor  yang  berkontribusi  terhadap  tingkat  fatalitas kecelakaan.
Pada penelitian ini, akan menggunakan teknik Neural Network anti plagiasi. Teknik ini memastikan bahwa hasil analisis yang diperoleh tidak tercemar oleh data yang  kurang  valid  atau  data  yang  dihasilkan  oleh metode  plagiarisme.  Hal  ini  sangat  penting  untuk memastikan  validitas  hasil  analisis  sehingga  dapat dijadikan  sebagai  landasan  untuk  mengambil keputusan  yang  akurat  dan  tepat  dalam  rangka mengurangi  tingkat  fatalitas  kecelakaan  [3]. Diharapkan  hasil  penelitian  ini  dapat  memberikan kontribusi  penting  dalam  pengurangan  tingkat fatalitas  kecelakaan  dan  menjadi  dasar  untuk pengembangan teknologi yang lebih canggih di masa depan.
Sumber teori dan hasil analisa menjadi hal yang sangat dibutuhkan dalam penelitian ini. Penelitian terdahulu dapat  dijadikan  sebagai  acuan  untuk  melakukan penelitian  ini.  Pada  penelitian  terdahulu  oleh Supratman  Agus  (2019)  membahas  permasalahan jumlah  fatalitas  di  Indonesia  menggunakan  metode andreassen [4] . Penelitian Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu  Lintas  dan  Perilaku  Berkendara  Pada  Siswa Sekolah Menengah Atas di Pasir Pengaraian Riau oleh Kahirul  Fahmi  (2021)  membahas  faktor  kecelakaan lalu lintas pada Siswa SMA yang berhubungan dengan perilaku  saat  berkendara  [5].  Penelitian  terdahulu berjudul  Keselamatan  Angkutan  Bus  di  Kabupaten Garut yang dibuat oleh Ida Farida & Wimpy Santosa (2019) membahas permasalahan kecelakaan lalu lintas di Garut dari tahun 2013 sampai 2017 [6]. Penelitian Prediksi  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Bali  dengan XGBoost  pada  Python  oleh  Ngakan  Nyoman Pandika  Pinata,  I  Made  Sukarsa,  &  Ni  Kadek  Dwi Rujayanthi (2020) membahas cara meramalkan angka kecelakaan  lalu  lintas  di  Indonesia  berdasarkan
akibatnya menggunakan Xtreme Gradient Boosting [7].
Mengacu  pada  penelitian  terdahulu  yang  sudah  di paparkan, maka dalam penelitian ini akan melakukan identifikasi  terhadap  kecelakaan  pada  kota  Leeds Inggris  menggunakan  metode  Artificial  Neural Network. Neural  Network adalah  sebuah  model matematika  yang  terdiri  dari  jaringan  neuron  yang saling terhubung. Setiap neuron menerima input dari neuron sebelumnya, memproses input tersebut, dan mengirimkan  output  ke  neuron  berikutnya. Neural Network digunakan  dalam  berbagai  aplikasi  seperti pengenalan  gambar,  teks,  suara,  dan  prediksi  [8]. Adaptive Moment Estimation (ADAM) adalah metode optimasi yang popular untuk estimasi parameter skala besar di jaringan saraf [9]. Sigmoid biner merupakan fungsi  aktivasi  jaringan  saraf  tiruan  yang  bertugas untuk mengolah data masukan menjadi data keluaran dan memiliki range 0 hingga 1 maka outputnya ada di interval 0 hingga 1 [10]. Neural Network dengan non-
linearitas ReLU telah sangat berhasil untuk tugas visi komputer  dan  terbukti  lebih  cepat  untuk  dilatih daripada unit sigmoid standar, ReLU telah digunakan baik sebagai fungsi aktivasi dalam jaringan saraf [11].

## 2. Metode Penelitian
Metode  Penelitian  merupakan  tahapan  untuk menguraikan  penelitian  agar  penelitian  menjadi terstuktur.  Sampel  dalam  penelitian  ini  adalah sebanyak 25832 data, dimana setiap indeks data terdiri dari  delapan  indikator  terkait  kecelakaan  di  Kota Leeds  Inggris  sejak  tahun  2009  hingga  2018.  Data diambil dari situs  kaggle dengan  alamat https://www.kaggle.com/datasets/ thedevastator/leeds-road-traffic-accidents-2009-
2018.
Tabel 1. Cuplikan Data dan Indikator Penelitian
Indeks  Number
of Vehicles Time (24 hr) Lighting Conditions Weather Conditions Type  of Vehicle Casualty Class Casualty Severity Sex  of Casualty Age  of Casualty 0 1 05.05 4 1 9 3 3 1 44 1 1 23.35 4 1 9 1 2 2 23 2 1 16.45 4 1 9 3 3 2 12 3 1 17.23 4 1 9 3 3 1 15 . . . . . . . . . . 25831  1 16.08 4 1 11  3 3 1 18
Penelitian ini menggunakan delapan indikator seperti yang  ditunjukkan  pada  kolom  kedua  sampai  kolom delapan  pada  Tabel  1,  yaitu: number  of  vehicles,  time, lighting conditions, weather conditions, type of vehicle, casualty class,  sex  of  causality,  age  of  causality. Secara  umum, terdapat beberapa tahapan dalam metode penelitian. Masing-masing  tahapan  merupakan  bagian  dari rencana  penelitian  yang  mengarahkan  penyelesaian masalah penelitian kepada tujuan dan hasil penelitian. Tahap Pertama : Identifikasi Masalah, Pada tahap ini merupakan  langkah  awal  untuk  mengidentifikasi masalah  dari  penelitian.  Dalam  pengamatan permasalahan  yang  berhubungan  cuaca,  lalu  lintas, kepadatan,  hingga  tekstur  jalan  yang  dapat mengakibatkan  kecelakaan  hingga  pada  tahap fatalitas.
Gambar 1. Skema Alur Penelitian [12]
Tahap  Kedua:  Pengumpulan  Data,  Pada  proses  ini pengumpulan  data  dilakukan  dengan  metode penelitian  kuantitatif  yang  berfokuskan  pada
penggunaan  angka,  tabel,  grafik  dan  diagram  untuk menampilkan  hasil  data  yang  diperoleh  dan  untuk menganalisis data model neural network. Tahap Ketiga: Preprocessing  Data,  Pada  proses  ini  data  yang didapatkan  dari  kedua  situs  tersebut  harus  melalui proses preprocessing agar  data  dapat  diolah  dengan neural network .  Tahap Keempat: Implementasi neural network .  Pada  penelitian  ini  proses  implementasi dilakukan menggunakan perhitungan untuk mengetahui  apakah  penelitian  yang  dilakukan  telah sesuai  dengan  tujuan  yang  diharapkan  yaitu  untuk menentukan tingkat vatalitas kecelakaan lalu lintas di Kota Leeds .
Tahap  Kelima:  Evaluasi  dan  Validasi  Hasil.  Pada tahap ini proses evaluasi dilakukan dengan Confusion matrix  dan  grafik  yang  dihasilkan  oleh rapidminer , evaluasi  ini  dilakukan  dengan  menganalisis  hasil klasifikasi. Proses validasi digunakan untuk membagi data  testing dan data  training yang  diolah  dengan rapidminer menggunakan algoritma untuk mengetahui tingkat  akurasi  model.    Tahap  Keenam:  Penulisan Laporan,  Pada  tahap  terakhir  ini  merupakan penyusunan laporan penelitian yang berisi mengenai hasil  dan  pembahasan  dari  seluruh  rangkaian penelitian yang telah dilakukan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  mencari  tingkat  resiko  fatalitas  dalam dalam  berkendara  di  Kota  Leeds,  Inggris.  Proses secara umum dalam penyelesaian masalah diberikan pada  Gambar  4,  nampak  bahwa  proses split  data menjadi langkah awal yang penting untuk melakukan proses  implementasi  metode  jaringan  syaraf  tiruan (ANN) dengan algoritma Adam.
Gambar 2. Proses Penelitian [13]
Langkah  selanjutnya  adalah  proses  statiska  atau standardize  data sebelum  masuk  dalam  proses implementasi  model  ANN  menggunakan  algoritma ADAM,  dan  tahapan  terakhir  adalah  proses  validasi untuk  dapat  melihat  hasil  akurasi  dari  rekomendasi tingkat  fatalitas.  Pada  implementasi  JST  analisis fatalitas  kecelakaan  lalu  lintas,  pemisahan  data dilakukan  menjadi  dua  data  yaitu  seperti  yang diberikan  pada  Tabel  2  yaitu  data  pelatihan  ( data traning ) dan data pengujian ( data testing ).
Tabel 2. Split Data
Data Keseluruhan Data Training Data Testing 25832 20665 5167
Sampel  yang  digunakan  sebanyak  25832  data,  dan terdiri dari delapan indikator. Kondisi pada beberapa indikator terbagi menjadi beberapa sub-indikator dan dalam  bentuk  variable  linguistik  sehingga  perlu dilakukan  proses  kategori  setiap  sub-kategori  dapat diwakilkan dengan data bilangan bulat ( integer )
Tabel 3 . Banyak sub kategori
Number of Vehicles Time (24hr) Lighting Conditions Weather Conditions Type  of Vehicle Sex  of Casualty Casualty Class Age  of Casualty banyak sub-kategori - - 7 9 24 2 3 - Tabel pengujian mendefinisikan input data kecelakaan dalam  bentuk tuple dengan  8  elemen  yang  masing- masing  merepresentasikan  atribut  seperti  jumlah kendaraan  terlibat,  waktu  kecelakaan,  kondisi penerangan,  kondisi  cuaca,  jumlah  kendaraan kecelakaan, gender pengemudi, kelas kecelakaan, dan umur  pengemudi  terkait.  Kriteria  kondisi penerangan/pencahayaan ( lighting conditions ) digunakan sebagai salah satu kategori karena menjadi hal  yang  penitng  bagi  pengumudi  pada  saat berkendaraan.  Kriteria  ini  terdiri  dalam  tujuh  sub- kategori seperti yang diberikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Sub Katgori Pada Ligting Condition Lighting Conditions Desc
Data Kategori (Integer) Daylight: street lights present  1 Daylight: no street lighting 2 Daylight: street lighting unknown 3 Darkness:  street lights present and lit 4 Darkness:  street lights present but unlit 5 Darkness:  no street lighting 6 Darkness:  street lighting unknown 7
Untuk  kriteria  kondisi  cuaca  ( weather  conditions  desc ) terdiri  dari  sembilan  sub-kategori.  Pelabelan  untuk setiap kategori secara rinci diberikan pada Tabel 5.
Tabel 5. Sub Kategori Weather Conditions
Weather Conditions Desc  Data kategori (Integer)
Fine  without  high  winds  1 Raining  without  high winds 2 Snowing without high winds 3 Fine  with  high  winds 4 Raining with high winds  5 Snowing with high winds  6 Fog or mist - if  hazard 7 Other 8 Unknown 9
Sub-kategori paling banyak untuk setiap kriteria yang gunakan  adalah  ( type  of  vehicle ).  Berdasarkan  Tabel  4 telah  dijelaskan  bahwa  kriteria  ini  terdiri  dari  dua puluh  empat  sub-  kategori.  Pelabelan  untuk  setiap sub-kategori diberikan secara rinci pada Tabel 6.
Tabel 6. sub kategori pada type of vehicle Type of Vehicle Desc Data kategori (integer) Pedal  cycle 1 M/cycle 50cc and under 2 Motorcycle  over  50cc  and  up  to  125cc 3 Motorcycle  over  125cc  and  up  to  500cc 4 Motorcycle  over  500cc 5 not  used 6 not  used 7 Taxi/Private hire car 8 Car 9 Minibus  (8  -16  passenger  seats) 10 Bus  or  coach  (17  or  more  passenger  seats) 11
not  used 12 not  used 13 Other motor vehicle 14 Other non-motor vehicle 15 Ridden  horse 16 Agricultural  vehicle  (includes  diggers  etc.) 17 Tram / Light rail 18 Goods  vehicle  3.5  tonnes  mgw  and  under 19 Goods  vehicle  over  3.5  tonnes  and  under  7.5  tonnes  mgw 20 Goods  vehicle  7.5  tonnes  mgw  and  over 21 Mobility  Scooter 22 Other  Vehicle 90 Motorcycle  -  Unknown  CC 97
Tabel  7  secara  jelas  menunjukkan  tiga  label  sub- kategori  untuk  kriteria  ( casualty  class ).  Kriteria  ini melihat  terkait  dengan  kausalitas  atau  sebab  akibat pada sebuah kecelakaan lalu lintas.
Tabel 7. Sub Kategori Pada Casualty Class Casualty  Class  Desc Data kategori (integer) Driver  or  rider 1 Vehicle  or  pillion passenger 2 Pedestrian 3
Kriteria  yang  terakhir  adalah  jenis  kelamin  atau gender dari pengemudi. Disini karena jenis kelamin hanya  ada  dua  sehingga  secara  langsung  diberikan label  1  untuk  laki-laki  dan          label  2  untuk  sub- ketegori perempuan. Proses pelabelan diberikan pada Tabel 8.

## Tabel 8. Sub Kategori Pada Sex Of Casualty
Sex of Casualty Desc  Data kategori (integer)
Male 1 Female 2
Proses  pelabelan  juga  diberikan  bukan  hanya  pada delapan  kriteria  yang  telah  diberikan  sebelumnya, tetapi pelabelan juga yang digunakan pada target yaitu tingkat keparahan dari kecelakaan lalu lintas. Target model  ADAM  dalam  perancangan  ini  disesuaikan dengan  pelabelan  yang  diberikan  pada  Tabel  9, dimana  Tingkat  keparahan  kecelakaan  lalu  lintas
( Casualty  Severity )  adalah  bagian  penting  karena digunakan sebagai target dari penelitian ini.
Tabel 9. Sub Kategori Pada Casualty Severity
Casualty Severity Desc Data kategori (integer) Fatal 1 Serious 2 Slight 3
Setelah  proses  pelabelan  sub-kategori  pada  setiap kriteria  dilakukan,  maka  yang  langkah  selanjutnya adalah  melihat  informasi  dari  traffic  data  yang digunakan.  Bagian  ini  memas-  tikan  apakah ketersediaan  data  yang  telah  dilakukan  proses  pe- labelan,  dan  berdasarkan  pengujian  diperoleh  hasil yang  diberikan  pada  Tabel  10.  Kolom  kedua mengiformasikan  setiap  kriteria  terdirir  dari  25832 data numerik.
Tabel 10. Informasi Traffic Data No Column Non-Null Count Dtype 0 Index 25832 non- null int64 1 Number  of Vehicles 25832 non- null int64 2 Time  (24hr) 25832 non- null int64 3 Lighting Conditions 25832 non- null int64 4 Weather Conditions 25832 non- null int64
5 Type  of  Vehicle  25832 non- null int64 6 Casualty cLass 25832 non- null int64 7 Casualty Severity  25832 non- null int64 8 Sex of Casualty 25832 non- null int64 9 Age of Casualty  25832 non- null int64
Setelah  proses split  data telah  selesai,  selanjutnya dilakukan proses preprocessing pada data latih sebelum dimasukkan  ke  dalam  model  ANN.  Proses preprocessing yang  dilakukan  pada  data  latih  ialah standardization atau normalisasi data. Hal ini dilakukan untuk menghilangkan pengaruh skala atau range nilai yang berbeda pada setiap fitur dari data latih. Pada penelitian  ini, standardization data  dilakukan  dengan
menggunakan  metode Z-score  normalization .  Proses standardization ini  sangat  penting  untuk  dilakukan sebelum data latih dimasukkan ke dalam model ANN. Apabila standardization tidak dilakukan, nilai-nilai input yang  berbeda  skala  dapat  menghasilkan  kontribusi yang  tidak  seimbang  pada  hasil  model.  Oleh  karena itu, standardization sangat  penting  digunakan  untuk meningkatkan  performa  model  dan  mempercepat konvergensi  selama  pelatihan  model  ANN.  Setelah data  latih  di  standardisasi,  maka  data  latih  tersebut dimasukkan ke dalam model ANN. Model ANN yang dibangun  pada  penelitian  ini  menggunakan  3 layer yaitu layer input , hidden layer , dan output layer . Pada layer input ,  setiap  fitur  dari  data  latih  menjadi input  node dalam  model.  Sedangkan  pada layer  output ,  terdapat satu  node  yang  menghasilkan output yang  berupa prediksi fatalitas kecelakaan (1 untuk fatal dan 0 untuk non-fatal).

## Tabel 11. Traffic Data Describe
Nilai statistik Index  Number of Vehicles Time (24 hr) Lighting Conditions Weather Conditions Type of Vehicle Casualty Class Casualty Severity Sex  of Casualty Age  of Casualty Count  25832  25832 25832  25832 25832 25832  35832 25832  25832 25832 Mean  12916  1.9279 1399.51 2.88045 1.344186 7.6635  2.8703 1.56147  1.4104  35.232 Std 772.183 0.8012 519.615 3.9285 1.09051 6.1385  0.3573 0.729  0.4919  18.354 Min 0 1 0 1 1 1 1 1 1 1 q-1 6458 1 1033 1 1 4 3 1 1 32 q-2 12916  2 1455 1 1 9 3 1 1 22 q-3 19374  2 1752 4 1 9 3 2 2 47 Max 25832  14 2359 9 9 98 3 3 2 98
Proses split  data dilakukan  secara  acak,  dengan memperhatikan keseimbangan daripada jumlah data antar  kelas  fatalitas  dan  non-fatalitas.  Hal  ini dilakukan  agar  model  yang  dibangun  dapat mempelajari  kedua  kelas  tersebut  dengan  seimbang dan  menghasilkan  performa  yang  baik  pada  kelas minoritas (fatalitas).
Tabel 12. Data Loss dan Accuracy
Epoch  loss accuracy  val loss val accuracy 1/8 0.5171  0.8497 0.4049  0.8805 2/8 0.3909  0.8784 0.3843  0.8800 3/8 0.3789  0.8784 0.3740  0.8800 4/8 0.3717  0.8784 0.3695  0.8800 5/8 0.3681  0.8784 0.3634  0.8800 6/8 0.3652  0.8783 0.3617  0.8800 7/8 0.3636  0.8782 0.3578  0.8805 8/8 0.3625  0.8781 0.3581  0.8810
Selain itu, untuk menghindari bias dan overfitting pada model,  dilakukan  juga  validasi  silang (cross-validation) dengan menggunakan metode k-fold cross-validation. Dalam  validasi  silang  ini dataset dibagi  menjadi beberapa  bagian  (k-bagian),  setelah  itu  dilakukan iterasi sebanyak k kali (k-bagian). Pada setiap iterasi,
salah  satu  bagian  menjadi  data  uji,  sedangkan  k- bagian  lainnya  menjadi  data  latih.  hal  ini  dilakukan untuk menguji performa model pada data yang belum pernah  dilihat  sebelumnya  dan  juga  untuk meminimalisasi  resiko overfitting yang  terjadi  pada model.  dengan  melakukan  proses split  data dan validasi silang pada dataset , diharapkan model ANN yang dibangun dapat mempelajari karakteristik data secara  keseluruhan  dan  mampu  memberikan  hasil yang generalisasi pada data yang belum pernah dilihat sebelumnya.
Gambar 3.  Model loss [14]
Selain itu, pada penelitian ini digunakan juga model ANN  dengan hidden  layer yang  berbeda-beda,  yaitu model dengan 1 hidden layer , 2 hidden layer , dan 3 hidden layer .  Hal  ini  dilakukan  untuk  membandingkan performa  model  ANN  dengan  jumlah hidden  layer yang  berbeda.  Setelah  model  ANN  dilatih menggunakan data latih yang sudah di-standardisasi, maka model tersebut diuji menggunakan data uji yang belum  pernah  dilihat  sebelumnya.  Data  uji  juga  di- standardisasi  dengan  menggunakan  parameter  yang sama  dengan  data  latih  sebelum  dimasukkan  ke dalam model ANN.
Gambar 4. Model accuracy [15]
Hasil yang didapatkan dari pengujian ini ialah akurasi, presisi, recall , dan F1-score dari model ANN. Akurasi merupakan  rasio  antara  jumlah  prediksi  yang  benar dengan total jumlah prediksi. Presisi merupakan rasio antara  jumlah  prediksi  yang  benar  positif  (fatalitas) dengan  total  prediksi  positif. recall merupakan  rasio antara  jumlah  prediksi  benar  positif  dengan  jumlah sebenarnya  positif.  Sedangkan F1-score merupakan harmonik  rata-rata  dari  presisi  dan recall .  Dari  hasil pengujian,  diperoleh  bahwa  model  ANN  dengan  2 hidden  layer  dapat  menghasilkan  performa  terbaik dengan  akurasi  sebesar  85.2%,  presisi  84.4%,  recall 85.7%, dan F1-score 85.1%. sedangkan model ANN dengan  1  hidden  layer  menghasilkan  performa  yang sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  model ANN 2 hidden layer, lalu pada model ANN dengan 3 hidden  later  mampu  menghasilkan  performa  yang sedikit  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  model ANN 2 hidden layer.
Tabel 13. simulasi tingkat vatalitas No  Input pada algoritma (berdasarkan  8 indikator) Output (tingkat vatalitas) 1 (2 , 16 . 50 , 9 , 4 , 3 , 1 , 3 , 62) Serious 2 (1 , 14 . 00 , 1 , 1 , 1 , 1 , 1 , 28) Slight 3 (2 , 17 . 55 , 2 , 4 , 3 , 5 , 2 , 45) Slight 4 (1 , 14 . 55 , 1 , 1 , 11 , 2 , 2 , 21) Slight 5 (2 , 16 . 50 , 9 , 4 , 3 , 1 , 3 , 62) Fatal
6 (1 , 17 . 00 , 4 , 1 , 2 , 1 , 2 , 29) Serious 7 (1 , 00 . 55 , 4 , 1 , 9 , 3 , 1 , 44) Slight 8 (1 , 13 . 55 , 3 , 1 , 2 , 4 , 1 , 56) Slight
9 (1 , 23 . 35 , 4 , 1 , 9 , 1 , 2 , 23) Serious 10 (4 , 22 . 30 , 7 , 8 , 9 , 3 , 1 , 19)
Slight
Dapat disimpulkan, bahwa penggunaan model ANN dalam mengidentifikasi fatalitas kecelakaaan lalu lintas di Kota Leeds, Inggris menghasilkan hasil yang cukup baik.  Penggu-  naan preprocessing  standardization pada data  latih  dan  uji  dapat  meningkatkan  performa model, serta pemilihan jumlah hidden layer yang tepat juga dapat mempengaruhi performa model ANN.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan Implementasi Artificial Neural Network dalam  Identifikasi  Fatalitas  Kecelakaan  Lalu  Lintas
(Studi Kasus Kota Leeds Inggris), studi ini dilakukan untuk  mengalisis  faktor-faktor  yang  berpengaruh terhadap tingkat fatalitas pada kecelakaan lalu lintas di kota Leeds Inggris dengan menggunakan Artificial Neural  Network.  Studi  ini  melibatkan  2  faktor penting  yaitu;  Fatalitas  dapat  dilihat  dari  tingkat keseriusan  luka  yang  diterima  oleh  pengendara dengan melihat faktor-faktor yang ada seperti Lighting Conditions, Weather Conditions, Type of Vehicle, Casualty Class, Casualty Severity, Sex of Casualty, Age of Casualty . Penelitian  ini  berfokus  pada  penggunaan  faktor- faktor  tersebut  untuk  menganalisis  tingkat  fatalitas pada kecelakaan lalu lintas dan kemudian dimasukkan ke  dalam  model Artificial  Neural  Network untuk dilakukan  klasifikasi  tingkat  fatalitas.  Pada  tahun 2009-2018, data kecelakaan lalu lintas di kota Leeds, Inggris mayoritas terjadi pada pria sehingga menjadi salah satu faktor penting pada penelitian ini. Data ini kemudian  dianalisa  untuk  melihat  kejadian kecelakaan lalu lintas yang yang paling sering terjadi, yang paling jarang terjadi, sampai dengan mayoritas korban kecelakaan yang terdiri dari jenis kelamin pria.
Penelitian  ini  dapat  memberikan  informasi  penting mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi tingkat fatalitas  pada  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota  Leeds, Inggris  dan  juga  informasi  mengenai  kejadian kecelakaan lalu lintas yang paling sering terjadi, yang jarang terjadi, serta mayoritas korban kecelakaan yang terdiri  dari  jenis  kelamin  pria  pada  rentang  waktu 2009-2018.  Pada  penelitian  ini  juga  dapat membuktikan  bahwa  metode  Artificial  Neural Network yang digunakan pada penelitian ini efektif dalam menganalisis faktor-faktor tersebut dan dapat mengklasifikasikan tingkat fatalitas.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Imtihan, K. and Fahmi, H., 2020. Analisis Dan Perancangan Sistem Informasi Daerah Rawan Kecelakaan Dengan Menggunakan Geographic Information Systems (GIS). Jurnal Manajemen Informatika dan Sistem Informasi , 3 (1), pp.16-23. DOI: https://doi.org/10.36595/misi.v3i1.128 .
[2] An  Anisarida,  A.  and  Janizar,  S.J.,  2020. Besaran  Biaya  Korban  Kecelakaan  Sepeda Motor di Kota Bandung. GEOPLANART , 2 (2), pp.62-74.
DOI: http://dx.doi.org/10.35138/gp.v2i2.181 .
[3] Liliana,  D.Y.,  Maulana,  H.  and  Setiawan,  A., 2021. Data Mining untuk Prediksi Status Pasien Covid-19  dengan  Pengklasifikasi  Naïve Bayes. Multinetics , 7 (1), pp.48-53. DOI: https://doi.org/10.32722/multinetics.v7i1.37
86 .
[4] Agus,  S.,  2019,  October.  Kajian  Model Andreassen  1985  Untuk  Prediksi  Fatalitas Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Indonesia. In Prosiding  Forum  Studi  Transportasi  antar Perguruan Tinggi . pp. 19 – 20.
[5] Fahmi, K., 2021. Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu lintas dan perilaku berkendara pada Siswa Sekolah  Menengah  Atas  di  Pasir  Pengaraian Riau. Jurnal Ilmiah Cano Ekonomos , 10 (1), pp.1- 10. DOI: https://doi.org/10.30606/cano.v10i1.1084 . [6] Farida, I. and Santosa, W., 2018. Keselamatan angkutan  bus  di  Kabupaten  Garut. Jurnal Transportasi , 18 (3), pp.211-218. DOI: https://doi.org/10.26593/jtrans.v18i3.3159.2
11-218 .
[7] Pinata,  N.P.,  Sukarsa,  I.M.  and  Rusjayanthi, N.D., 2020. Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas di Bali  dengan  XGBoost  pada  Python. Jurnal Ilmiah Merpati , 8 (3), pp.188-196. DOI: https://doi.org/10.24843/jim.2020.v08.i03.p0 4 .
[8] Hadianto, N., Novitasari, H.B. and Rahmawati, A.,  2019.  Klasifikasi  Peminjaman  Nasabah Bank Menggunakan Metode Neural Network. Jurnal  Pilar  Nusa  Mandiri , 15 (2), pp.163-170.
DOI: https://doi.org/10.24843/jim.2020.v08.i03.p0
4 .
651-660
[9] Zhou, J., Wang, H., Wei, J., Liu, L., Huang, X.,
Gao, S., Liu, W., Li, J., Yu, C. and Li, Z., 2019. Adaptive  moment  estimation  for  polynomial nonlinear  equalizer  in  PAM8-based  optical interconnects. Optics express , 27 (22), pp.32210- 32216. DOI: https://doi.org/10.1364/OE.27.032210 .
[10] Pamungkas,  I.,  2022.  Studi  Komparasi  Fungsi Aktivasi Sigmoid Biner, Sigmoid Bipolar dan Linear pada  Jaringan  Saraf  Tiruan  dalam  Menentukan Warna  RGB  Menggunakan  Matlab. Jurnal Serambi  Engineering.  7(4),  pp.  3749-3758. DOI: https://doi.org/10.32672/jse.v7i4.4776 .
[11] Rynkiewicz, J., 2019. Asymptotic statistics for multilayer  perceptron  with  ReLU  hidden units. Neurocomputing , 342 ,  pp.16-23.  DOI:
https://doi.org/10.1016/j.neucom.2018.11.0 97 .
[12] Kurniawan,  A.S.,  2018.  Implementasi  Metode Artificial Neural Network Dalam Memprediksi Hasil  Ujian  Kompetensi  Kebidanan  (Studi Kasus  Di  Akademi  Kebidanan  Dehasen Bengkulu). Pseudocode , 5 (1),  pp.37-44.  DOI: https://doi.org/10.33369/pseudocode.5.1.37- 44 .
[13] Vujičić,  D.,  Pavlovic,  R.,  Milošević,  D., Borislav,  D.,  Randjić,  S. and  Stojić,  D.,  2020. Classification of asteroid families with artificial neural  networks.  201,  pp.  39-48.  DOI: http://dx.doi.org/10.2298/SAJ2001039V .
[14] Afaq,  S.  and  Rao,  S.,  2020.  Significance  of epochs on training a neural network. Int. J. Sci. Technol. Res , 9 (06), pp.485-488.
[15] Regmi,  R.H.  and  Timalsina,  A.K.,  2018,
October.  Risk  Management  in  customs  using Deep  Neural  Network.  In 2018  IEEE  3rd International Conference on Computing, Communication  and  Security  (ICCCS) (pp.  133- 137). IEEE. DOI: https://doi.org/10.1109/CCCS.2018.8586834