## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 142-148 https://djournals.com/resolusi

## Metode Conjugate Gradient Beale Powell Restarts Untuk Memprediksi Angka Kecelakaan Berdasarkan Korban Yang Meninggal Di Sumatera Utara
Solikhun * , Hamdani
Teknik Informatika, STIKOM Tunas Bangsa, Pematangsiantar, Indonesia Email: 1,* Solikhun@amiktunasbangsa.ac.id, 2 dhannymotovlog@email.com Email Penulis Korespondensi: muhammadzen@dosen.pancabudi.ac.id
Abstrak− Tujuan  dari  riset  ini  adalah  meramalkan  jumlah  korban  kecelakaan  lalu  lintas  yang  tewas  di  Sumatra  Utara  dengan menggunakan  metode  Backpropogation  Conjugate  Gradient  Beale  Powell  Restarts,  Serta  memperhitungkan  dengan  menggunakan metode itu bersumber pada tingkatan kesalahannya serta meramalakan jumlah korban musibah kemudian rute di Sumatra Utara buat tahun kelak. Riset ini dicoba di Sumatra Utara dimana informasi yang dipakai dalam riset ini didapat dari BPS( Badan Pusat Statistik) Sumatra  Utara.  Informasi  itu  berbentuk  informasi  hal  jumlah  musibah  kemudian  rute  di  Sumatra  Utara  tahun  2010–  2022  dengan analisa kuantitatif yang memakai metode Conjugate Gradient Beale Powell Restarts. Hasil analisa informasi penilikan jumlah korban musibah kemudian memakai metode Conjugate Gradient Beale Powell Restarts didapat bentuk terbaik ialah bentuk Arsitektur 11- 4- 1 dengan MSE 0. 068199165 serta Ketepatan 82. 14%. Bersumber pada tingkatan kekeliruan didapat tata cara Conjugate  Gradient Beale Powell Restarts lebih bagus dibanding denganArsitektur yang lain, antara lain 11- 5- 1, 11- 6- 1, 11- 7- 1, 11- 3- 1. Dengan begitu didapat penilikan jumlah korban Kecelakaan buat 1 tahun kelak( Tahun 2023).
Kata Kunci: Analisis; Kecelakaan; Sumatera Utara; Backpropogation; Conjugate Gradient Powell Beale Restart
Abstract− The  purpose  of  this  study  is  to  predict  the  number  of  traffic  accident  victims  who  died  in  North  Sumatra  using  the Backpropogation Conjugate Gradient Beale Powell Restarts method, as well as calculating using a method based on the level of error and predicting the number of disaster victims and then routes in North Sumatra for the following year. This research was attempted in North Sumatra where the information used in this study was obtained from BPS (Central Bureau of Statistics) of North Sumatra. This information is in the form of information regarding the number of disasters and routes in North Sumatra in 2010–2022 using quantitative analysis using the Conjugate Gradient Beale Powell Restarts method. The results of the analysis of surveillance information on the number of victims of the disaster then using the Conjugate Gradient Beale Powell Restarts method obtained that the best form is the 11-4-1 architectural form with MSE 0.068199165 and an accuracy of 82.14%. Based on the level of confusion, it was found that the Conjugate Gradient Beale Powell Restarts procedure was better than the other architectures, including 11- 5- 1, 11- 6- 1, 11- 7- 1, 11- 3- 1. the number of accident victims for the next 1 year (Year 2023).
Keywords : Analysis; Accident; North Sumatera; Backpropagation; Conjugate Gradient Powell Beale Restarts

## 1. PENDAHULUAN
Jalur  raya  yang  awal  mulanya  berperan  memperlancar  pergerakan  orang  serta  benda  dari  satu  tempat  ke  tempat  lain nyatanya akhir- akhir ini  malah jadi pangkal  musibah. Jalur telah tidak  nyaman[1]. Bagi Organisasi Kesehatan  Dunia (World Health Organization), pada tahun 1998 tumbukan di jalur ialah pemicu terbanyak cedera ataupun kematian dini( early death) pada laki- laki antara baya 15 hingga 44 di semua negara[2]. Informasi yang terdaftar di Badan Pusat Statistik membuktikan  kalau  jumlah  musibah  yang  terjalin  tahun  2011  merupakan  sebanyak108.  696  kecelakaan  dengan spesifikasi: 31. 195 korban tewas( bertambah 63, 48%)*, 35. 285 cedera berat( bertambah 56, 97%)*, 108. 945 cedera enteng( bertambah 34, 70%)* serta kurang lebih 217 trilyun rupiah kehilangan modul( bertambah 37, 39)[3].
Terdapat sedemikian itu banyak pemicu kecelakaan, mulai dari situasi jalur raya, minimnya alat serta infrastruktur rambu- rambu kemudian rute, minimnya armada kepolisian, sampai situasi alat transportasi yang kurang bagus[4]. Tetapi seluruh  aspek  itu  cuma  6,  48%  pemicu  musibah,  sebaliknya  93,  52%  pemicu  musibah  nyatanya  merupakan  aspek orang[5].
Provinsi Sumatera Utara terdiri dari 28 Kabupaten; Nias, Mandailing Natal, Tapanuli Selatan, Tapanuli Tengah, Tapanuli Utara, Toba, Labuhanbatu, Asahan, Simalungun serta yang yang lain, yang mempunyai profil yang beraneka ragam diamati dari elastis jumlah kecelakaan, jumlah  yang tewas, jumlah cedera berat, kehilangan  materi serta uraian kepada peraturan serta etika lalu rute[6]. Alhasil butuh diawasi mana variabel yang sangat memastikan nilai kecelakaan. Yang diartikan dengan musibah kemudian lintas bersumber pada determinasi yang diresmikan dalam pasal 93 Peraturan Pemerintah No 43 tahun 1993 bagian 1 merupakan:
“Suatu peristiwa dijalan yang tidak disangka- sangka dan tidak disengaja melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pemakai jalan lainnya mengakibatkan korban manusia atau kerugian harta benda”.
Riset ini dicoba di Provinsi Sumatra Utara yang mempunyai besar area 72. 981 km2 dengan jumlah masyarakat sebesar 14, 56 juta jiwa di tahun 2019[7]. dengan Batasan area Provinsi Sumatera Utara mencakup Provinsi Aceh di sisi Utara, Provinsi Riau serta Sumatera Barat di sisi Selatan, Samudera Hindia di sisi Barat, dan Antara Malaka di sisi Timur. dalam riset ini, hendak diulas hal Prediksi jumlah korban musibah yang meninggal dunia di Sumatra Utara guna 1 tahun kelak[8]. Buat mengenali penekaan jumlah korban musibah yang meninggal dunia dibutuhkan informasi yang lumayan relevan. Ada pula informasi yang dipakai buat riset didapat dari BPS( Badan Pusat Statistik) Sumatra Utara, berbentuk informasi inferior ialah informasi hal jumlah korban kecelakaan lalu lintas yang meninggal dunia Sumatra Utara tahun 2010- 2023[9].

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 142-148 https://djournals.com/resolusi
Riset terkait yang lain, ialah pemakaian tata cara XGBoost( Xtreme Gradient Boosting) dalam meramalkan bobot listrik  pada  smart  building,  dari  sebagian  bentuk  yang  telah  dicoba  dengan  tata  cara  ARIMA,  SARIMA,  XGBoost, Random  Forest  serta  Long  Short-  Term  Memory  diterima  bentuk  XGBoost  selaku  bentuk  terbaik  dengan  sMAPE  ( symmetric Mean Absolute Percentage Error) sebesar 4, 33. Tata cara XGBoost dianjurkan digunakan dari tata cara SVM (Support Vector Machine) dari bidang keakuratan, kemantapan, serta efisiensi dalam meramal radiasi mentari garis besar (H)  riset  permasalahan  Cina  memakai  informasi  temperatur  dan  curah  hujan.  Riset  ini  berpusat  pada  penilikan  pada jumlah  peristiwa,  jumlah  orang  meninggal  dunia,  jumlah  orang  yang  hadapi  cedera  enteng,  cedera  berat  pada  tiap tahunnya  bersumber  pada  informasi  BPS  Provinsi  Bali[10].  Penilikan  memakai  Xtreme  Gradient  Boosting  dan diimplementasikan pada bahasa pemrograman Python. Python diseleksi sebab dilengkapi library semacam Pandas, Plotly, Numpy,  scikit-  learn  serta  XGBoost  yang  mempermudah  dalam  pengolahan  informasi.  Riset  ini  diharapkan  bisa membagikan saran pada pihak terpaut untuk mencanangkan strategi untuk kurangi kecelakaan lalu lintas yang terjalin pada Provinsi Bali[11].
Informasi kecelakaan dari Informasi BPS di Provinsi Sumatra Utara menampilkan kalau kecelakaan lalu lintas di Sumatra Utara terhitung lumayan besar. Sepanjang tahun 2010 terjalin sebesar 1600 Jiwa yang meninggal dunia. Serta pada tahun 2011 justru hadapi deflasi jumlah korban ialah 6365 jiwa. Dengan tutur lain, tiap Daerahnya berpulang dampak kecelakaan di jalan raya. Situasi semacam ini membuktikan kalau keamanan pengguna jalur terletak pada tingkatan yang‘ membahayakan’[12].
Ramalan  ialah  teknologi  rekayasa  wawasan  dalam  aspek  artificial  intelligent  ataupun  intelek  ciptaan  Riset  ini dicoba buat memastikan mana Arsitektur terbaik 11- 3- 1, 11- 4- 1, 11- 5- 1, 11- 6- 1, 11- 7- 1 pada Backpropogation buat memperhitungkan  kenaikan  Nilai  kecelakaan  bersumber  pada  Korban  yang  meninggal  di  Sumatra  Utara[13].  Dengan sebagian  Arsitektur  terbaik  bisa  diimplementasikan  selaku  Perkiraan  Angka  kecelakaan  di  era  yang  hendak  tiba  serta selaku upaya penangkalan yang bisa dilakukan[14].

## 2. METODOLOGI PENELITIAN

## 2.1 Jaringan Backpropogation
Backpropagation merupakan tata cara training jaringan saraf tiruan yang diawasi. Ini menilai partisipasi kekeliruan dari tiap neuron sehabis satu set informasi diproses. Tujuan backpropagation merupakan buat memodifikasi berat buat melatih jaringan neural buat melukiskan input arbitrer ke output dengan betul.
Gambar 1. Jaringan Backpropogation
2.2 Tahapan Penelitian
Input Layer Hidden Layer Output

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 142-148 https://djournals.com/resolusi

## 2.3 Analisis Data
Analisa  data  ialah  aturan  metode  yang  digunakan  dapat  mendeskripsikan  data,  keakraban  data,  semantik  data  dan Keterbatasan  data  perangkat  lunak  informasi.  Ada  banyak  tata  cara  untuk  masuk  Menganalisa  dan  memodelkan  data, beberapa di antara lain disertakan Mengenakan Entity Relationship Denah (ERD) dan Wujud Abstrak Data Warehouse. Informasi yang dipakai merupakan Informasi dari Tubuh Pusat Statistik Sumatra Utara, Yang didalamnya ada 28 Kota, serta dipecah jadi informasi Pelatihan serta informasi Pengetesan. Terdapat 28 Kota yang jadi Variabelnya Ialah: Nias (X1),  Mandailing  Natal  (X2),  Tapanuli  Selatan  (X3),  Tapanuli  Tengah(X4),  Tapanuli  Utara(X5), Toba(X6),  Labuhan Batu(X7), Asahan(X8), Simalungun(X9), Dairi(X10) serta yang lainnya, serta target nya adalah Informasi Akhir Tahun dari informasi Pelatihan (2021) serta informasi Pengujian (2022)(Ningsih et al., 2022).

## 2.4 Alih Bentuk Qubit Serta Superposisi
Data  Kecelakaan  lalu  lintas  di  transfomasikan  ke  dalam  wujud  Decimal.  Alih  bentuk  ke  wujud  Decimal  mengikuti ketentuan  yang  terdapat  pada  bagan  di  dasar  ini  Informasi  Kecelakaan  yang  informasinya  berawal  dari  Badan  Pusat Statistik Sumatra Utara. Berikut datanya:
Tabel 1. Data Latih Kecelakaan Berdasarkan yang meninggal
Kota 2010 2011 2012 2013 ….. 2020 Nias 57,00 173,00 54,00 40,00 ….. 16,00 Mandailing Natal 46,00 170,00 64,00 55,00 ….. 50,00 Tapanuli Selatan 12,00 367,00 146,00 130,00 ….. 58,00 Tapanuli Tengah 56,00 144,00 55,00 35,00 ….. 51,00 Tapanuli Utara 24,00 102,00 36,00 25,00 ….. 43,00 Toba 2,00 27,00 24,00 28,00 ….. 34,00 Labuhanbatu 190,00 690,00 234,00 227,00 ….. 1878,00 Asahan 246,00 812,00 254,00 201,00 ….. 115,00 Simalungun 120,00 435,00 149,00 124,00 ….. 106,00 Dairi 30,00 102,00 46,00 35,00 ….. 28,00 Karo 58,00 181,00 56,00 60,00 ….. 66,00 Deli Serdang 50,00 357,00 124,00 109,00 ….. 99,00 Langkat 64,00 346,00 114,00 89,00 ….. 105,00 Nias Selatan 14,00 29,00 22,00 19,00 ….. 20,00 Humbang Hasundutan 18,00 62,00 10,00 13,00 ….. 17,00 Pakpak Bharat 2,00 10,00 3,00 3,00 ….. 1,00 Samosir 8,00 27,00 21,00 27,00 ….. 27,00 Serdang Bedagai 73,00 357,00 100,00 86,00 ….. 69,00 Batubara 0,00 0,00 0,00 51,00 ….. 82,00 Padang Lawas 0,00 0,00 0,00 0,00 ….. 27,00 Sibolga 0,00 37,00 7,00 6,00 ….. 0,00 Tanjungbalai 10,00 45,00 20,00 14,00 ….. 16,00 Pematangsiantar 34,00 166,00 46,00 42,00 ….. 22,00 Tebing Tinggi 60,00 227,00 78,00 45,00 ….. 81,00 Binjai 0,00 264,00 91,00 79,00 ….. 70,00 Medan 178,00 808,00 309,00 261,00 ….. 190,00 Padangsidimpuan 27,00 85,00 28,00 28,00 ….. 14,00 Pel Belawan 94,00 338,00 111,00 99,00 ….. 76,00
Dengan Targetnya adalah Data di Tahun 2022. Seperti tabel 2 di bawah ini :
Tabel 2. Target Kecelakaan Berdasarkan yang meninggal (2021)
Target 19,00 53,00 64,00 46,00 31,00 37,00 163,00 116,00 65,00

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 142-148 https://djournals.com/resolusi
Target 46,00 61,00 118,00 82,00 13,00 11,00 11,00 12,00 71,00 76,00 24,00 3,00 13,00 26,00 41,00 64,00 204,00 22,00 74,00
Sehabis data di Klasifikasian, setelah itu data Dinormalisasi. mengganti data jadi bernilai antara nilai 0 serta 1( 0, 1- 0, 9). Hasil normalisasi ini nantinya hendak diproses serta dimasukkan kedalam aplikasi Matlab.
𝑋 𝑖 = 0,8 ( 𝑥−𝑎 ) 𝑏−𝑎 + 0,1 (1) Keterangan :
xi   = Hasil Normalisasi 0,8 = Nilai default normalisasi optimum x    = Data yang akan di normalisasi b    = Nilai data Tertinggi a    = Nilai data Terendah
0,1 = Nilai default normalisasi nilai minimum
Sebelum melakukan Normalisasi lakukan pencarian data tertinggi dan data terendah dalu Data Tersebut.
Tabel 3. Data Latih Hasil Normalisasi Kota 2010 2011 2012 2013 ….. 2020 Nias 0,29 0,27 0,24 0,22 ….. 0,11 Mandailing Natal 0,25 0,27 0,27 0,27 ….. 0,12 Tapanuli Selatan 0,14 0,46 0,48 0,50 ….. 0,12 Tapanuli Tengah 0,28 0,24 0,24 0,21 ….. 0,12 Tapanuli Utara 0,18 0,20 0,19 0,18 ….. 0,12 Toba 0,11 0,13 0,16 0,19 ….. 0,11 Labuhanbatu 0,72 0,78 0,71 0,80 ….. 0,90 Asahan 0,90 0,90 0,76 0,72 ….. 0,15 Simalungun 0,49 0,53 0,49 0,48 ….. 0,15 Dairi 0,20 0,20 0,22 0,21 ….. 0,11 Karo 0,29 0,28 0,24 0,28 ….. 0,13 Deli Serdang 0,26 0,45 0,42 0,43 ….. 0,14 Langkat 0,31 0,44 0,40 0,37 ….. 0,14 Nias Selatan 0,15 0,13 0,16 0,16 ….. 0,11 Humbang Hasundutan 0,16 0,16 0,13 0,14 ….. 0,11 Pakpak Bharat 0,11 0,11 0,11 0,11 ….. 0,10 Samosir 0,13 0,13 0,15 0,18 ….. 0,11 Serdang Bedagai 0,34 0,45 0,36 0,36 ….. 0,13 Batubara 0,10 0,10 0,10 0,26 ….. 0,13 Padang Lawas 0,10 0,10 0,10 0,10 ….. 0,11 Sibolga 0,10 0,14 0,12 0,12 ….. 0,10 Tanjungbalai 0,13 0,14 0,15 0,14 ….. 0,11 Pematangsiantar 0,21 0,26 0,22 0,23 ….. 0,11

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 142-148 https://djournals.com/resolusi
Kota 2010 2011 2012 2013 ….. 2020 Tebing Tinggi 0,30 0,32 0,30 0,24 ….. 0,13 Binjai 0,10 0,36 0,34 0,34 ….. 0,13 Medan 0,68 0,90 0,90 0,90 ….. 0,18 Padangsidimpuan 0,19 0,18 0,17 0,19 ….. 0,11 Pel Belawan 0,41 0,43 0,39 0,40 ….. 0,13 Tabel 4 . Target Hasil Data Training Normalisasi Target 0,16 0,30 0,34 0,27 0,21 0,24 0,74 0,55 0,35 0,27 0,33 0,56 0,41 0,14 0,13 0,13 0,14 0,37 0,39 0,18 0,10 0,14 0,19 0,25 0,34 0,90 0,18 0,38
Setelah data Training di input dimulai dari dataset Training, Target Training, kemudian menentukan Data Testing, yang dimama data testing di ambil dari data Tahun 2011-2021, dengan Target di Tahun 2022 kemudian di Normalisasi sesuai dengan Rumus yang sesuai.
Setelah  data  selesai  di  Proses  dan  Normalisasi,  selanjutnya  menggunakan  Aplikasi  Matlab  2011  dengan Pengaturan yang ada pada Matlab untuk melakukan Algoritma Backpropogation.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari kian banyak Pelatihan yang dipakai, yaitu Metode Conjugate Gradient Beale Powell Restarts dengan Arsitektur 11- 3- 1, 11- 4- 1, 11- 5- 1, 11- 6- 1, 11- 7- 1. Buat mencari arsitektur terbaik, dicari angka error yang sangat minimal buat memastikan hasil yang terbaik. Sesudah berbagai pelatihan yang berkali- kali Data Kecelakaan Berdasarkan Korban Yang Meninggal Dunia Di Sumatra Utara, Berikut keterangan hasil pelatihan Pada Tabel di bawah ini:
Tabel 5 . Hasil MSE dan Akurasi Arsitektur MSE Akurasi 11-3-1 0,012291641 53,57% 11-4-1 0,068199165 82,14% 11-5-1 0,013067573 71,42% 11-6-1 0,019737409 78,57% 11-7-1 0,013603231 68,00%
Dari  data  diatas,  dapat  disimpulkan  bahwa  Arsitektur  11-4-1  dengan  MSE  (Mean  Square  Error)  0,068199165 dengan Akurasi 82,14% menjadi arsitektur Terbaik, yang dapat dilihat dari akurasi paling tertinggi. Walaupun ada Error

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 142-148 https://djournals.com/resolusi
yang  paling  minim  yaitu  arsitektur  11-3-1  dengan  MSE  0,012291641 Tetapi  akurasi  hanya  53,57%.  Maka  dengan  itu Arsitektur terbaik pada 11-4-1. Berikut gambar hasil pengujian yang dilakukan di aplikasi Matlab 2011.
Gambar 3. Hasil Neural Network Training Dari Aplikasi Matlab 2011
Gambar 4. Hasil Regression Dari Aplikasi Matlab 2011
Kemudian Hasil dari matlab yang dimana terdapat a (Output) dan e (error) dilakukan hasil Prediksi berdasarkan hasil yang didapat di Matlab dengan Rumus sebagai berikut :
𝑃  = (𝑎−0,1)∗ (𝑀𝑎𝑥𝑀𝑖𝑛) 0,8+𝑀𝑖𝑛 (2)
Keterangan :
P    = Prediksi
a    = Hasil Output yang keluar dari Matlab 0,1 = Nilai Default MaxMin = Nilai dari (Data Tertinggi – Data Terendah) 0,8    = Nilai Default Min   = Data Terendah
Kemudian melakukan Prediksi untuk tahun 2023 Yang dimana Hasilnya seperti Tabel di bawah ini :
Tabel 6 . Prediksi Kecelakaan Berdasarkan Yang Meninggal Untuk Tahun 2023
Kota 2010 2011 2012 …... 2021 2022 2023 Nias 57,00 173,00 54,00 …... 19,00 25,00 125,90 Mandailing Natal 46,00 170,00 64,00 …... 53,00 29,00 123,30 Tapanuli Selatan 12,00 367,00 146,00 …... 64,00 76,00 173,61 Tapanuli Tengah 56,00 144,00 55,00 …... 46,00 47,00 99,62 Tapanuli Utara 24,00 102,00 36,00 …... 31,00 43,00 60,41 Toba 2,00 27,00 24,00 …... 37,00 32,00 23,93 Labuhanbatu 190,00 690,00 234,00 …... 163,00 173,00 152,27 Asahan 246,00 812,00 254,00 …... 116,00 113,00 163,16

## RESOLUSI : Rekayasa Teknik Informatika dan Informasi
ISSN 2745-7966 (Media Online) Vol 3, No 4, Maret 2023 Hal 142-148 https://djournals.com/resolusi
Kota 2010 2011 2012 …... 2021 2022 2023 Simalungun 120,00 435,00 149,00 …... 65,00 58,00 168,54 Dairi 30,00 102,00 46,00 …... 46,00 46,00 60,41 Karo 58,00 181,00 56,00 …... 61,00 52,00 132,53 Deli Serdang 50,00 357,00 124,00 …... 118,00 119,00 174,11 Langkat 64,00 346,00 114,00 …... 82,00 76,00 174,52 Nias Selatan 14,00 29,00 22,00 …... 13,00 13,00 24,42 Humbang Hasundutan 18,00 62,00 10,00 …... 11,00 26,00 35,60 Pakpak Bharat 2,00 10,00 3,00 …... 11,00 8,00 20,60 Samosir 8,00 27,00 21,00 …... 12,00 27,00 23,93 Serdang Bedagai 73,00 357,00 100,00 …... 71,00 58,00 174,11 Batubara 0,00 0,00 0,00 …... 76,00 95,00 19,22 Padang Lawas 0,00 0,00 0,00 …... 24,00 17,00 19,22 Sibolga 0,00 37,00 7,00 …... 3,00 3,00 26,30 Tanjungbalai 10,00 45,00 20,00 …... 13,00 13,00 28,79 Pematangsiantar 34,00 166,00 46,00 …... 26,00 43,00 120,62 Tebing Tinggi 60,00 227,00 78,00 …... 41,00 60,00 159,83 Binjai 0,00 264,00 91,00 …... 64,00 73,00 170,10 Medan 178,00 808,00 309,00 …... 204,00 211,00 162,43 Padangsidimpuan 27,00 85,00 28,00 …... 22,00 11,00 48,58 Pel Belawan 94,00 338,00 111,00 …... 74,00 60,00 174,73

## 4. KESIMPULAN
Dapat di lihat bahwa data diatas terdapat penaikan dan penurunan jumlah  Kecelakaan di Sumatra Utara. Dengan data tersebut dapat jadi referensi untuk Kesatuan Lalu Lintas agar dapat Menekankan kembali bahwa keselamatan yang Paling Utama. Dengan Arsitektur terbaik dapat dihasilkan data yang akurat. Mungkin masih banyak kesalahan atau Arsitektur dan MSE yang kebih baik dari ini. Dan untuk penelitian lenih lanjut, dapat dilakukan dengan mengubah metode yang telah ada atau menemukan arsitektur yang Terbaik untuk melakukan Prediksi.

## REFERENCES
[1]  J. Kesehatan Masyarakat and E. Swaputri Dinas Kesehatan Kota  Surakarta, “KEMAS 5 (2) (2010) 95-105 Analisis Penyebab Kecelakaan Kerja,” 2010. [Online]. Available: http://journal.unnes.ac.id/index.php/kemas
[2]  L. A. Rakhmat, A. Kusumawati, R. Bona Frazila, and S. Hendarto, “Pengembangan Model Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas pada Jalan Tol Purbaleunyi,” Desember, vol. 19, no. 3, 2012.
[3]  “garuda503060”.
[4]  A.  Hidayati  and  L.  Y.  Hendrati, “Traffic  Accident  Risk  Analysis  by  Knowledge,  the  Use  of  Traffic  Lane,  and  Speed,”  Jurnal Berkala Epidemiologi, vol. 4, no. 2, p. 275, Feb. 2017, doi: 10.20473/jbe.v4i2.2016.275-287.
[5]  S. Y. Fraticasari, D. E. Ratnawati, and R. C. Wihandika, “Optimasi Pemodelan Regresi Linier Berganda Pada Prediksi Jumlah Kecelakaan Sepeda Motor Dengan Algoritme Genetika,” 2018. [Online]. Available: http://j-ptiik.ub.ac.id
[6]  “Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Surakarta.”
[7]  J. Karya and T. Sipil, “Analisis Kecelakaan Lalu Lintas (Studi Kasus-Jalan Raya Ungaran-Bawen),” Halaman, 2014. [Online]. Available: http://ejournal-s1.undip.ac.id/index.php/jkts
[8]  S. Djaja et al., “(),” 2010.
[9]  L.  Jumhuriyah,  D.  C.  Rini  Novitasari,  and  F.  Setiawan,  “Prediksi  Kecepatan  Arus  Laut  dengan  Menggunkan  Metode Backpropagation (Studi Kasus: Labuhan Bajo).”
[10] N. Nyoman, P. Pinata, M. Sukarsa, N. Kadek, and D. Rusjayanthi, “Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas di Bali dengan XGBoost pada Python.”
[11] S. Hadri, Y. Naitmalek, M. Najib, M. Bakhouya, Y. Fakhri, and M. Elaroussi, “A comparative study of predictive approaches for load  forecasting  in  smart  buildings,”  in  Procedia  Computer  Science,  2019,  vol.  160,  pp.  173–180.  doi: 10.1016/j.procs.2019.09.458.
[12] C. Dona Kordelia and T. Kurniati, “3. CutDonna-pp-22-31,” 2014.
[13] D. P. Restuputri, R. Prima, and D. Sari, “Analisis Kecelakaan Kerja Dengan Menggunakan Metode Hazard And Operability Study (Hazop).”
[14] F.  Idalin  and  L.  Budi  Suparma,  “Pengembangan  Metode  Prediksi  Probabilitas  Kecelakaan  Pada  Suatu  Ruas  Jalan  Antarkota Berdasarkan Kondisi Geometrik Jalan Dan Karakteristik Lalu Lintas,” 2018.