Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
ANALISIS DAERAH RAWAN KECELAKAAN LALU LINTAS MENGGUNAKAN CLUSTER ANALYSIS DI KOTA BOGOR BERBASIS WEBGIS
Lulu Lutfi Latifah 1 , Sahid Agustian Hudjimartsu 2 , Iksal Yanuarsyah 3
Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknik dan Sains Universitas Ibn Khaldun Bogor Jl.KH Sholeh Iskandar Km 2 Kota Bogor lululutfii2103@gmail.com 1 , shudjimartsu@uika-bogor.ac.id 2 , iksal.1980@gmail.com 3

## Abstrak
Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  suatu permasalahan  yang sering terjadi di  berbagai wilayah di  Indonesia  terutama  di  Kota  Bogor.  Berdasarkan data  kecelakaan  lalu  lintas  yang  di  peroleh  dari  Unit Laka  Lantas  Polresta  Kota  Bogor  mengalami pergerakan yang fluktuatif . Pemanfaatan data kecelakaan  juga  masih  kurang  optimal.  Hal  ini menyebabkan sulitnya untuk mengetahui daerah yang memiliki  tingkat  kerawanan.  Untuk  mengatasi masalah  tersebut  pada  Penelitian  ini  dibuat  suatu analisis  untuk  menentukan  daerah  rawan  kecelakaan lalu  lintas  dengan  memanfaatkan  Sistem  Informasi Geografis  untuk  memetakan  sebaran  lokasi.  Metode yang  digunakan  untuk  menganalisis  daerah  rawan kecelakaan  adalah  menggunakan  Algoritma K-Means Cluster .  Hasil  penelitian  yang  dilakukan  menyatakan bahwa  tingkat  kerawanan  paling  banyak  terjadi  dari tahun 2014-2019 berada di kecamatan tanah sareal di ruas  jalan  K.H.  Sholeh  Iskandar.  Selain  itu  beberapa kejadian  laka  terjadi  di  jalan  tikungan,  persimpangan jalan,  jalur  keluar-masuk  kendaraan.  Hasil  dari penelitian  ini  adalah  peta  daerah  rawan  kecelakaan lalu lintas yang ditampilkan dalam bentuk WebGIS.
Kata  kunci  :  SIG,    Kecelakaan  lalu  lintas, K-Means
Cluster,  Rstudio, WebGIS

## Abstract
Traffic  accidents  are  a  problem  that  often occurs  in  various  regions  in  Indonesia,  especially  in the  city  of  Bogor.  Based  on  traffic  accident  data obtained  from  the  Traffic  Laka  Unit,  the  Bogor  City Police experienced fluctuating movements. Utilization of accident data is also still not optimal. This makes it
difficult  to  identify  areas  that  have  a  level  of vulnerability.  To  overcome  this  problem,  an  analysis is  made  to  determine  areas  prone  to  traffic  accidents by  utilizing  Geographic  Information  Systems  for location  distribution  research.  The  method  used  to analyze  accident-prone  areas  is  using  the  K-Means Cluster  Algorithm.  The  results  of  the  research conducted stated that the highest level of vulnerability occurred  from  2014-2019  in  the  Tanah  Sareal  sub- district  on  the  K.H.  Sholeh  Iskandar.  In  addition, several  incidents  of  accidents  occurred  on  vehicle roads, crossroads, and  in and out of  lanes. The result of  this  research  is  a  map  of  traffic  accident  prone areas which is displayed in the form of a WebGIS.
Keywords : SIG,  Traffic accident, K-Means Cluster, Rstudio, WebGIS

## I. P ENDAHULUAN

## I.1 Latar Belakang
Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa  yang  sering  kali  terjadi  yang  di  sebabkan oleh  kelalaian  pengemudi  dalam  mengendarai kendaraan  maupun  karena  faktor  manusia,  faktor kendaraan  dan  faktor  jalan  atau  lingkungan  [1]. Permasalahan Kecelakaan lalu lintas kerap kali terjadi di  berbagai  daerah  di  Indonesia,  terutama  di  Kota Bogor.
Berdasarkan data kecelakaan  lalu  lintas  yang di peroleh dari Unit Laka Lantas Kepolisian Resor Kota (Polresta)  Kota  Bogor  pada  tahun  2014-2019 mengalami  pergerakan  yang  Fluktuatif.  Pada  tahun 2014  jumlah  kecelakaan  tercatat  sebanyak  40 kejadian,  lalu  mengalami  peningkatan  pada  tahun
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
2015  sebanyak  48  kejadian,  kemudian  pada  tahun 2016  kecelakaan  kembali  meningkat  sebanyak  52 kejadian,  pada  tahun  2017  jumlah  kecelakaan mengalami  penurunan  sebanyak  39  kejadian,  pada tahun 2018 kejadian bertambah sebanyak 44 kejadian, jumlah  kecelakaan  kembali  mengalami  penurunan  di tahun 2019 sebanyak 21 kejadian.
Data  kecelakaan  lalu  lintas  sangat  berhubungan erat dengan data yang bersifat spasial temporal, yaitu memiliki  informasi  utama  berupa  lokasi  dan  waktu kejadian.  Data  yang  bersifat  demikian  akan  sangat efektif jika disajikan sebagai sebuah peta [2]. Namun, pemanfaatan data kecelakaan lalu lintas masih kurang optimal  karena  hanya  disajikan  dalam  bentuk  grafik statistik.  Hal  ini  menyebabkan  sulitnya  menentukan daerah  mana  saja  yang  memiliki  tingkat  kerawanan kecelakaan  lalu  lintas.  Sehingga  informasi  tentang daerah  rawan  kecelakaan  sangat  dibutuhkan  oleh masyarakat, kepolisian lalu lintas dan pemerintah kota saat  ini.  sebagai  bentuk  upaya  pencegahan  dalam menangani  masalah  kecelakaan  lalu  lintas  di  kota bogor [3].
Beberapa  peneliti  sebelumnya  telah  melakukan analisis  lokasi  rawan  kecelakaan,  salah  satu  metode yang digunakan untuk menganalisis serta mengelompokan suatu data adalah K-Means clustering, yaitu  mengelompokan  data  menjadi beberapa cluster sesuai  karakteristik  data  untuk memetakan lokasi daerah rawan kecelakaan [4]. Serta memanfaatkan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) dalam pemetaan kecelakaan yang terjadi [5].
Penelitian  ini  menyajikan  informasi  dengan memanfaatkan  Sistem  Informasi  Geografis  (SIG) untuk memetakaan sebaran daerah rawan kecelakaan. Untuk  menganalisis  lokasi  daerah  rawan  kecelakaan menggunakan K-Means clustering dengan  RStudio. Hasil dari penelitian ini adalah peta rawan kecelakaan yang  berisi  peta  lokasi  sebaran  daerah  rawan kecelakaan  lalu  lintas  beserta  informasi  yang dibutuhkan  yang  akan  di  tampilan  dalam  bentuk aplikasi WebGIS.

## I.2 Rumusan Masalah
Mengacu  pada  latar  belakang,  maka  rumusan masalah dari penelitian ini adalah :
1. Bagaimana  mengamplikasikan  metode  K-Means Cluster untuk pemetaan daerah rawan kecelakaan lalu lintas di Kota Bogor?
2. Bagaimana  cara  memvisualisasikan  ke  dalam Sistem Informasi berbasis WebGIS?

## I.3 Maksud dan Tujuan Penelitian
Maksud  dari  penelitian  ini  adalah  untuk mengelompkan daerah rawan kecelakaan.
Adapun tujuan dari penelitian ini adalah :
1. Menganalisis  tingkat  kerawanan  kecelakaan  lalu lintas  dari  daerah  cukup  aman  sampai  daerah sangat rawan.
2. Merancang  sistem  informasi  sebaran  titik  rawan kecelakaan lalu lintas di wilayah kota bogoruntuk menampilkan  informasi  tentang  daerah  rawan kecelakaan lalu lintas di Kota Bogor berbasiskan WebGIS.

## I.4 Ruang Lingkup Masalah
Berdasarkan tujuan penelitian dan untuk perolehan  manfaat  penelitian,  maka  batasan  pada penelitian ini diantaranya :
1. Studi  kasus  penelitian  hanya  di  wilayah  Kota Bogor.
2. Data Kecelakaan yang digunakan dalam penelitian ini yaitu dari tahun 2014 s/d 2019.
3. Hanya  memberikan  informasi  dan  peta  sebaran daerah  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota Bogor.
4. Sistem yang di kembangkan berbasis WebGIS

## II. K AJIAN L ITERATUR

## II.1 Kecelakaan Lalu Lintas
Berdasarkan  UU  RI  No.  22  tahun  2009  tentang Lalu  Lintas  dan  Angkutan  Jalan,    kecelakaan  lalu lintas  adalah  suatu  peristiwa  di  jalan  yang  tidak terduga  dan  tidak  disengaja  yang  melibatkan kendaraan  dengan  atau  tanpa  pengguna  jalan  lain yang  mengakibatkan  korban  manusia  dan  kerugian harta benda [6].

## II.2 Sistem Informasi Geografis (SIG)
Sistem  Informasi  Geografis  (SIG)  adalah  suatu sistem informasi yang digunakan untuk memasukkan, menyimpan, memanggil kembali, mengolah, menganalisis,  dan  menghasilkan  data  bereferensi geografis atau data geospasial [7].

## II.3 RStudio
R  adalah  bahasa  Pemrograman  dan  sistem perangkat  lunak  yang  di  rancang  khusus  untuk mengerjakan  segala  hal  terkait  komputasi  statistik. Bahasa pemrograman ini pertama kali di kembangkan pada  tahun  1993  oleh  dua  orang  pakar  statistic  yaitu
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Ross  Ihka  dan  Robert  Gentleman  di  Auckland University, New Zealand [8] .
II.4. WEB Geographic Information System (WEBGIS ) WebGIS  merupakan  Sistem  Informasi  Geografi berbasis  web  yang  terdiri  dari  beberapa  komponen yang  saling  terkait.  WebGIS  merupakan  gabungan antara  design  grafis  pemetaan,  peta  digital  dengan analisa  geografis,  pemrograman  komputer,  dan sebuah  database  yang  saling  terhubung  menjadi  satu bagian web design dan web pemetaan [9].
II.5 K-means Cluster Analysis K-Means merupakan  Algoritma clustering yang pertama  kali  diperkenalkan  oleh  James  B  MacQueen pada tahun 1976. Metode ini merupakan suatu metode clustering  non-heirarchial yang  umum  digunakan yang  relatif  sederhana  untuk  mengelompokan  data dalam jumlah besar [10].

## III. M ETODE P ENELITIAN
Metode  penelitian  yang  digunakan  dalam penelitian ini meliputi tiga bagian pokok yaitu metode pengumpulan  data,  metode  analisis  dan  metode perancangan  sistem.  Dalam  metode  penelitian  dapat di lihat pada Gambar 1.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
III.1 Pengumpulan Data Dalam tahapan ini peneliti melakukan pengumpulan  data  untuk  analisis  daerah  rawan kecelakaan  lalu  lintas  dengan  menggunakan  data sekunder  yaitu  dari  kepustakaan  dan  data  primer didapatkan  langsung  dari  Unit  Laka  Lantas  Polresta Bogor Kota.
Tabel 1. Jumlah Kejadian Tahun 2014
NO LOKASI JML KEJADIAN JML KORBAN 1 Jl.  K.H.  Sholeh Iskandar 5 7 2 Jl. Raya Tajur 10 19 3 Jl. Pajajaran 17 24 4 Jl. Ks. Tubun 6 17 6 Jl. Dramaga 2 6 III.2 Metode Analisis yang Digunakan Algoritma k-means merupakan  salah  satu algoritma clustering (pengelompokkan). K-means clustering merupakan  metode clustering non-hierarki
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
yang  mengelompokkan  data  dalam  bentuk  satu  atau lebih  cluster.  Data-data  yang  memiliki  karakteristik yang  sama  dikelompokkan  dalam  satu cluster atau kelompok  dan  data  yang  memiliki  karakteristik  yang berbeda  dikelompokkan  dengan cluster yang  lain, sehingga  data  yang  berada  dalam  satu  cluster memiliki  tingkat  variasi  kecil.  Dasar  algoritma k- means adalah sebagai berikut :
a. Tentukan  nilai  k  sebagai  jumlah  klaster  yang ingin dibentuk.
b. Inisialisasi  k  sebagai centroid yang  dapat
dibangkitkan secara random .
c. Hitung  jarak  setiap  data  ke  masing-masing centroid menggunakan  persamaan Euclidean
Distance yaitu sebagai berikut :
√
Dimana : adalah Euclidean Distance adalah banyaknya objek ( , ) merupakan koordinat objek ( , ) merupakan koordinat centroid
d. Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan  jarak terdekat antara data dengan centroidnya.
e. Tentukan posisi centroid baru
f. Kembali ke  langkah 3  jika posisi centroid baru dengan centroid lama tidak sama.

## III.3 Metode Perancangan Sistem
Metode  perancangan  sistem  yang  digunakan adalah  metode  waterfall.  Dimana  proses  tahapannya terdiri  dari  tahap  komunikasi,  perencanaan,  model, konstruksi dan pengujian sistem seperti Gambar 2.
Communication
Project Initiation Requirements Gathering Planning Estimating Scheduling Trackin Modeling Analysis Design Contruction Code Test Deployment Delivery Support Feedback
Gambar 2. Metode Waterfall ( Roger S. Pressman, 2014)

## IV. A NALISIS DAN P ERANCANGAN
IV.1 Analisis Data
1. Pencarian titik koordinat lokasi kecelakaan
Dalam  analisis  ini  data  yang  digunakan  berupa data  kecelakaan  lalu  lintas  tahun  2014  sampai  2019. Tahap  selanjutnya  yaitu  mengolah  data  untuk mendapatkan  nilai  x  dan  y.  Pengumpulan  titik-titik
koordinat  lokasi  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas dilakukan  dengan  menggunakan  metode  kartometrik. Metode  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  bantuan peta citra satelit dari Google Earth seperti Gambar 3.
Gambar3. Digitasi Point di Google Earth
Gambar 4. Sebaran Titik Lokasi Kecelakaan Tahun 2014-2019

## 2. Pengolahan  K-Means  Clustering  dengan RStudio
Setelah data kecelakaan mendapatkan nilai x dan y dari hasil digitasi, maka dilakukan proses Clustering dengan K-means di software Rstudio. Tahap pertama yaitu  memasukan  data  kecelakaan  ke  dalam  RStudio dengan  cara  mengklik import  dataset dan  pilih from excel .  Setelah  data  berhasil  di import maka  akan muncul di workspace seperti Gambar 5.

## Gambar 5. Code Menampilkan Data
kecelakaan.xls
Source Code Memanggil data kecelakaan dengan format excel :
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
library(readxl) data<-read_excel("D:/LAKA/kecelakaan.xls", sheet = "2014") data
data = data.frame(data[2:7]) summary(data)
Tahap  selanjutnya  adalah  mencari  nilai  jarak antar  objek.  Untuk  mencari  nilai  jarak  antar  objek dapat dilihat dengan syntax seperti pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil Nilai Distance antar Objek
Source Code Mencari nilai jarak antar objek satu dengan yang lain  : distance <-get_dist(data) distance fviz_dist(distance,gradient=list(low="green", mid="white", high="red"))
Pada  Gambar  4.13  merupakan  nilai  jarak  antar obyek  dapat  dilihat  jarak  obyek  1  dengan  obyek  2 sebesar 1.7322070642, jarak obyek 1 dengan obyek 3 sebesar 1.0904524851 dan begitu seterusnya.
Kemudian melakukan
pengklasteran menggunakan  metode K-means  clustering dengan menggunakan  3 cluster yaitu  dengan syntax seperti Gambar 7 dan Gambar 8.
Gambar 7. Syntax Pengklusteran dengan K- Means
Gambar 8.  Hasil Pengklusteran dengan K- Means
Source Code Klaster Data : klaster <- kmeans(data, centers = 3, nstart =25) klaster k=data.frame(klaster$cluster) view(k) k
Dengan  menggunakan  3  kelas  dengan  ukuran yang didapatkan jika menggunakan 3 kelas yaitu 7, 2 dan 19. Dimana untuk nilai rata-rata variabel cluster 1 pada  jumlah  kejadian  sebesar  2.142857,    korban meninggal  sebesar  1.250000,  korban  luka  berat sebesar  1.067460,  korban  luka  ringan  sebesar 1.321429.  Pada cluster 2  nilai  rata-rata  pada  jumlah kejadian sebesar 3.000000, korban meninggal sebesar 2.000000, korban luka berat sebesar 2.000000, korban luka ringan sebesar 2.000000 dan untuk cluster 3 nilai rata-rata  pada  jumlah  kejadian  sebesar  1.000000, korban  meninggal  sebesar  1.171053,  korban  luka berat  sebesar  1.135965,  dan  korban  luka  ringan sebesar 1.197368.
Untuk Within cluster sum of squares merupakan jarak antara objek didalam cluster . Dapat dilihat jarak untuk cluster 1 adalah 2.374159682, cluster 2 sebesar 0.001176936, cluster 3 sebesar 0.835308616. Sehingga  nilai  jaraknya  sebesar  83.2%.  Hasil  plot cluster dapat dilihat pada Gambar 9.
Gambar 9. Hasil Plot Cluster
Setelah  selesai  dan  mendapatkan  hasil  cluster, save file hasil cluster dengan format .xls atau .csv.
Source Code Plot data dan menyimpan data hasil Cluster : plot(data$longitude, data$latitude, col= klaster$cluster, pch=20)
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
hasil<-cbind(data,k) setwd("E:/GAMBAR TERBARU/") write.csv2(hasil, file = "hasil.csv")

## 3. Pengolahan  Data  Hasil  Cluster  dengan Arcgis
Setelah  melakukan  pengklasteran  data  hasil cluster  akan  di  tampilkan  di  Arcgis  dan  di  convert menjadi .shp dengan melakukan Add data yang ada di pilihan  menu  file  di  ArcGis,  pilih  Add  XY  data  lalu sesuaikan  X  dan  Y.  Bila  sudah  diconvert  ke  format .shp  hasil point akan  muncul  saat  di zoom  to  layer . Hasilnya akan tampak seperti Gambar 10.
Gambar 10. Tampilan Point Pada Arcgis Setelah data point hasil cluster telah di  inputkan kedalam  Arcgis,  selanjutnya  yaitu  masuk  ketahap overlay atau menggabungkan data dengan melakukan Spatial  Join  Shp  kecamatan  kedalam  Shp  Point kecelakaan. Seperti Pada Gambar 11 dan Gambar 12.
Gambar 11. Overlay Dengan Spatial Join
Gambar 12. Hasil Melakukan Overlay Data
4. Pengolahan  Data  Hasil  Analisis  Clustering ditampilkan dengan Layout Peta.
Setelah  mendapatkan  hasil  analisis  clustering berdasarkan kategori kerawanan maka hasil yang bisa ditampilkan  dalam  bentuk  layout  peta  daerah  rawan kecelakaan lalu lintas seperti Gambar 13.

## Gambar 13. Peta Daerah Rawan Kecelakaan Tahun 2014
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan tahun  2014,  total  kejadian  sebanyak  40  kasus,  pada daerah  cukup  aman  sebanyak  19  kejadian,  daerah rawan sebanyak 15 kejadian dan daerah sangat rawan sebanyak  6  kejadian.  Dengan  jumlah  korban meninggal  sebanyak  15  orang,  korban  luka  berat sebanyak  19  orang  dan  jumlah  korban  luka  ringan sebanyak  39  orang.  lokasi  daerah  sangat  rawan banyak  terjadi  didaerah  persimpangan  jalan  dan tempat  keluar-masuknya  kendaraan  yang  menjadi salah  satu  penyebab  tingginya  kecelakaan  dan  relatif terjadi secara berulang didaerah tersebut. Daerah yang memiliki angka kecelakaan tinggi dan kejadian terjadi secara  berulang  yaitu  di  persimpangan  dekat Pascasarjana IPB di Jalan Pajajaran dan Depan SPBU Lorena di Jalan Raya Tajur.
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333

## Gambar 14. Peta Daerah Rawan Kecelakaan Tahun 2015
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan tahun  2015,  total  kejadian  sebanyak  48  kasus,  pada daerah  cukup  aman  sebanyak  19  kejadian,  daerah rawan sebanyak 20 kejadian dan daerah sangat rawan sebanyak  9  kejadian.  Dengan  jumlah  korban meninggal  sebanyak  17  orang,  korban  luka  berat sebanyak  13  orang  dan  jumlah  korban  luka  ringan sebanyak  54  orang.  lokasi  daerah  sangat  rawan banyak  terjadi  didaerah  persimpangan  jalan  dan tempat  keluar-masuknya  kendaraan  yang  menjadi salah  satu  penyebab  tingginya  kecelakaan  dan  relatif terjadi secara berulang didaerah tersebut. Daerah yang memiliki angka kecelakaan tinggi dan kejadian terjadi secara  berulang  yaitu  di  persimpangan  Yasmin  di Jalan K.H. Sholeh Iskandar dan Depan SPBU Lorena di Jalan Raya Tajur.

## Gambar 15. Peta Daerah Rawan Kecelakaan Tahun 2016
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan tahun  2016,  total  kejadian  sebanyak  52  kasus,  pada daerah  cukup  aman  sebanyak  31  kejadian,  daerah rawan sebanyak 15 kejadian dan daerah sangat rawan sebanyak  6  kejadian.  Dengan  jumlah  korban meninggal  sebanyak  25  orang,  korban  luka  berat sebanyak  25  orang  dan  jumlah  korban  luka  ringan sebanyak  45  orang.  lokasi  daerah  sangat  rawan banyak  terjadi  didaerah  persimpangan  jalan  dan tempat  keluar-masuknya  kendaraan  yang  menjadi salah  satu  penyebab  tingginya  kecelakaan  dan  relatif terjadi secara berulang didaerah tersebut. Daerah yang memiliki angka kecelakaan tinggi dan kejadian terjadi secara  berulang  yaitu  di  Depan  SPBU  Kukupu  di Jalan K.H. Sholeh Iskandar.

## Gambar 16. Peta Daerah Rawan Kecelakaan Tahun 2017
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan tahun  2017,  total  kejadian  sebanyak  40  kasus,  pada daerah  cukup  aman  sebanyak  23  kejadian,  daerah rawan  sebanyak  8  kejadian  dan  daerah  sangat  rawan sebanyak  8  kejadian.  Dengan  jumlah  korban meninggal  sebanyak  17  orang,  korban  luka  berat sebanyak  26  orang  dan  jumlah  korban  luka  ringan sebanyak  50  orang.  lokasi  daerah  sangat  rawan banyak  terjadi  didaerah  persimpangan  jalan  dan tempat  keluar-masuknya  kendaraan  yang  menjadi salah  satu  penyebab  tingginya  kecelakaan  dan  relatif terjadi secara berulang didaerah tersebut. Daerah yang memiliki angka kecelakaan tinggi dan kejadian terjadi secara  berulang  yaitu di Depan Ramayana Cimanggu di  Jalan  K.H.  Sholeh  Iskandar,  Pertigaan  depan Koramil  Wangun  di  Jalan  Raya  Tajur,  Persimpangan dekat  Pascasarjana  IPB  di  Jalan  Pajajaran,  dan Tikungan  Jembatan  Pejagalan  di  Jalan  KH.  Abd  Bin Nuh.
Gambar 17. Peta Daerah Rawan Kecelakaan Tahun 2018
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan tahun  2018,  total  kejadian  sebanyak  44  kasus,  pada daerah  cukup  aman  sebanyak  24  kejadian,  daerah rawan  sebanyak  3  kejadian  dan  daerah  sangat  rawan sebanyak  17  kejadian.  Dengan  jumlah  korban meninggal  sebanyak  30  orang,  korban  luka  berat sebanyak  28  orang  dan  jumlah  korban  luka  ringan sebanyak  40  orang.  lokasi  daerah  sangat  rawan banyak  terjadi  didaerah  persimpangan  jalan  dan tempat  keluar-masuknya  kendaraan  yang  menjadi salah  satu  penyebab  tingginya  kecelakaan  dan  relatif terjadi secara berulang didaerah tersebut. Daerah yang memiliki angka kecelakaan tinggi dan kejadian terjadi secara  berulang  yaitu  di  Depan  SPBU  Kukupu  di Jalan  K.H.  Sholeh  Iskandar,  Depan  SPBU  Lorena  di Jalan  Raya  Tajur,  Putaran  Tugu  Kujang  di  Jalan Pajajaran, Persimpangan Jalan Baru dan Depan SPBU Ciluar di Jalan KS. Tubun, Depan Yogya Dramaga di Jalan  Dramaga,  dan  Persimpangan  Semplak  di  Jalan KH. Abd Bin Nuh.

## Gambar 18. Peta Daerah Rawan Kecelakaan Tahun 2019
Berdasarkan  hasil  pengolahan  data  kecelakaan tahun  2019,  total  kejadian  sebanyak  21  kasus,  pada daerah  cukup  aman  sebanyak  10  kejadian,  daerah rawan  sebanyak  8  kejadian  dan  daerah  sangat  rawan sebanyak  3  kejadian.  Dengan  jumlah  korban meninggal  sebanyak  15  orang,  korban  luka  berat sebanyak  10  orang  dan  jumlah  korban  luka  ringan sebanyak  15  orang.  lokasi  daerah  sangat  rawan banyak  terjadi  didaerah  persimpangan  jalan  dan tempat  keluar-masuknya  kendaraan  yang  menjadi salah  satu  penyebab  tingginya  kecelakaan  dan  relatif terjadi secara berulang didaerah tersebut. Daerah yang memiliki angka kecelakaan tinggi dan kejadian terjadi secara berulang yaitu di Tikungan Jembatan Pejagalan di Jalan KH. Abd Bin Nuh.

## IV.2 Hasil Antarmuka Webgis

## 1. Implementasi Halaman Home
Halaman  utama  pada  halaman  ini  yaitu menampilkan  halaman  menu  utama.  Menu  utama terdiri  dari  tampilan  home,  about,  data,  grafik  dan peta.  Berikut  implementasi  tampilan  halaman  utama ditunjukan pada Gambar berikut :

## Gambar 19. Tampilan Halaman Home
2. Implementasi Halaman About
Halaman
About ialah halaman yang menampilkan deskripsi tentang Kota Bogor. Implementasi halaman about pada gambar berikut :
Gambar 20. Tampilan Halaman About 3. Implementasi Halaman Data
Halaman tabel berisikan halaman yang menampilkan  tabel  sebaran  kecelakaan  lalu  lintas  di Kota  Bogor.  Implementasi  halaman  tabel  pada gambar berikut :
Gambar 21. Tampilan Halaman Data
4. Implementasi Halaman Grafik
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911

## P-ISSN : 2686 - 0333
Desain halaman grafik berisikan grafik berdasarkan  jumlah  kecelakaan  lalu  lintas  dari  tahun 2014-2019.  Adapun  desain  halaman  grafik  dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 22. Tampilan Halaman Grafik
5. Implementasi Halaman Peta
Desain  halaman  peta  berisikan  sebaran  daerah rawan kecelakaan lalu lintas. Adapun desain halaman peta dapat dilihat pada gambar berikut :

## Gambar 23. Tampilan Halaman Peta

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN
Kesimpulan  dari  penelitian  Analisis  Daerah Rawan  Kecelakaan  Menggunakan  Cluster  Analysis berbasiskan  WebGIS  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :

## V.1 Kesimpulan
Referensi  dituliskan  menggunakan  style  APA fifth  edition,  yaitu  Nama  penulis,  tahun,  judul, sumber  [jurnal,  prosiding,  bagian  buku,  artikel  dari internet dan lain-lain.
1. Hasil  proses  cluster  yang  dilakukan  tingkat kerawanan  paling  tinggi    selama  kurun  waktu  6 tahun  yaitu  di  tahun  2014-2019  berada  di kecamatan  tanah  sareal  yang  berlokasi  di  Jalan K.H.  Sholeh  Iskandar  dan  daerah  yang  memiliki tingkat  kerawanan  paling  rendah  di  kecamatan bogor  timur.  Sedangkan  jumlah  kejadian  yang cukup  tinggi  selama  periode  2  tahun  berturut-
turut  terjadi  di  tahun  2015-2016.  Hal  yang menjadi  penyebab  terjadinya  kecelakaan  lalu lintas  salah  satunya  dilihat  dari  kondisi  lokasi tersebut,  beberapa  kejadian  laka  terjadi  di  jalan tikungan, persimpangan jalan, jalur keluar-masuk kendaraan  seperti  mall/tempat  perbelanjaan  dan spbu.
2. Sistem informasi yang dibuat dapat menampilkan informasi  berupa  peta  sebaran  daerah  rawan kecelakaan di Kota Bogor.

## V.2 Saran
Berdasarkan  penelitian  adapun  saran  yang  dapat dikemukakan adalah sebagai berikut : 1. Penelitian selanjutnya sebaiknya dilakukan dengan wilayah studi kasus yang lebih besar dan menggunakan  jumlah  data  yang  lebih  banyak, karena semakin banyaknya data yang dikumpulkan  maka  hasil  proses  Clustering  yang di dapatkan semakin baik.
2. Penelitian  Selanjutnya  dapat  dilakukan  dengan menambahkan  parameter  lain  seperti,  waktu kejadian,  jenis  kecelakaan,  kendaraan  yang terlibat,  pola  kejadian,  dan  faktor  penyebab terjadinya kecelakaan.

## R EFERENSI
[1] Soehodho.  Road  Accident  in  Indonesia. IATSS RESEARCH [e-Journal]. 2009;33(2):122-124.
[2] Kraak,  M.  J.,  &  Ormeling,  F.  Cartography: Visualization  of  Geospatial  Data,  3rd  Ed.
The Guilford Press. 2010. [3] Dionanda Resza Pradipta, Argnes. Moehammad  Awaluddin  dan  Arief  Laila Nugraha. Pemetaan Daerah Rawan Kecelakaan  Di  Kota  Semarang  Dengan Menggunakan  Metode  Cluster  Analysis.
2018;7(4).
[4] Aprianti,  Winda.  Jaka  Permadi.  K-Means Clustering  Untuk  Data  Kecelakaan  Lalu Lintas  Jalan  Raya  Di  Kecamatan  Pelaihari. 2018;5(5).
[5] Stephane, Ilfa. Heru Saputra , Karfindo, Silis Jelita.  Sistem  Informasi  Geografis  Titik
Rawan  Kecelakaan  Daerah  Sumatera  Barat Berbasis Web. 2018;10(2). [6] Republik Indonesia. Undang-undang Republik  Indonesia  Nomor  22  Tahun  2009
Lulu Lutfi Latifah, Sahid Agustian Hudjimartsu, Iksal Yanuarsyah Jurnal Ilmiah Teknologi Informasi Terapan Volume 8, No 2, 15 April 2022
E-ISSN : 2407 – 3911 P-ISSN : 2686 - 0333
tentang  Lalu  Lintas  dan  Angkutan  Jalan. 2009.
[7] P.  Ahli.  Pengertian  SIG.  21  Oktober  2013. [Online].Available:
http://pengertianahli.id/2013/10/pengertian-
sig-sistem-informasi-
geografis.html [Diakses 24 Juni 2020]
[8] A. P. Putra. Belajar Data Science :  Langkah Awal Mengenal R dan RStudio. Medium. 18 Februari 2018. [Online]. Tersedia : https://medium.com/@mandes95/belajar- data-sciencelangkah-awal-mengenal-r-dan- rstudio-198ec2246f78  [Diakses  :  November 2020]
[9] Qolis,  Nur.  Arna  Fariza.  Pemetaan  Dan Analisa Sebaran Sekolah Untuk Peningkatan
Layanan  Pendidikan  Di  Kabupaten  Kediri Dengan Gis. 2010.
[10] Mikael  Aditya  Wahyu  KM,  “Penerapan Metode K-Means Clustering Untuk Mengelompokan Potensi Produksi BuahBuahan  Di  Provinsi  Daerah  Istimewa
Yogyakarta”,  Universitas  Sanata  Dharma, 2007