## Mengelompokkan Daerah Rawan Kecelakaan Di Sumatera Utara Dengan Algoritma Clustering
M. Sapriyaldi 1 , Dedy Hartama 2
1 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
2 STIKOM Tunas Bangsa Pematangsiantar
1 msapriyaldi60@gmail.com, 2 dedyhartama @amiktunasbangsa.ac.id *

## Abstract
The large population has a very large need for motorized vehicles, both 2-wheeled and 4-wheeled, which most people consider to be a primary need, not a secondary need. The large number of vehicle users causes traffic congestion so that the number of accidents increases which can result in many fatalities, minor injuries and serious injuries. The aim of this research is to group accident-prone areas in North Sumatra using the clustering method. The data source used in the research is from BPS on the topic of traffic accidents in the North Sumatra region from 2015-2022. The method used to solve this problem is K-Means Data Mining. The results obtained from this search are 3 clusters with a DBI value of 0.384, cluster 1 contains 1 region, cluster 2 contains 16 regions, and cluster 3 contains 11 regions. Carrying out this research can provide knowledge input for further research  regarding  the  development  of  the  k-means  clustering  method  and  help  the  police,  especially  the  traffic  accident handling units in each region, in predicting accidents more easily and tracing possible cause’s accidents in the area.
Keywords: data mining, DBI, k-means, traffic accident, vehicles.

## Abstrak
Jumlah penduduk yang besar mempunyai kebutuhan  yang sangat besar terhadap kendaraan bermotor, baik  roda 2 maupun roda 4, yang oleh sebagian besar masyarakat dianggap sebagai kebutuhan primer, bukan  kebutuhan sekunder. Banyaknya pengguna kendaraan menyebabkan padatnya lalu lintas sehingga angka kecelakaan meningkat sehingga dapat mengakibatkan banyak  korban  jiwa,  luka  ringan  dan  luka  berat.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengelompokkan  daerah  rawan kecelakaan di Sumatera Utara dengan menggunakan metode clustering. Sumber data yang digunakan dalam penelitian adalah dari BPS (https://sumut.bps.go.id/indicator/17/277/1/nomor-kecelakaan-lalu-lintas-menurut-korban-dan-kabupaten-kota.html) dengan  topik  kecelakaan  lalu  lintas  di  wilayah  Sumatera  Utara  dari  tahun  2015-2022.  Metode  yang  digunakan  untuk menyelesaikan permasalahan tersebut adalah K-Means Data Mining. Hasil yang diperoleh dari pencarian ini adalah 3 cluster dengan nilai DBI sebesar 0,384, cluster 1 berisi 1 wilayah, cluster 2 berisi 16 wilayah, dan cluster 3 berisi 11 wilayah. Dengan dilakukannya penelitian ini dapat memberikan masukan ilmu untuk penelitian selanjutnya mengenai pengembangan metode k- means clustering dan membantu pihak kepolisian khususnya unit penanganan kecelakaan lalu lintas masing-masing daerah dalam memprediksi kecelakaan dengan lebih mudah dan menelusuri kemungkinan penyebabnya kecelakaan di kawasan.
Kata kunci: data mining, DBI, k-means, kecelakaan lalu lintas, kendaraan.
©This work is licensed under a Creative Commons Attribution - ShareAlike 4.0 International License

## 1. Pendahuluan
Banyaknya penggunaan kendaraan membuat aktivitas di  lalu  lintas  semakin  padat  dan  banyaknya  jalan berlubang  di  sepanjang  jalan  dapat  mengakibatkan kecelakaan terjadi, kecelakaan antar kendaraan ataupun kecelakaan  tunggal  yang  mengakibatkan  banyak korban  meninggal,  luka  ringan,  luka  berat  maupun cacat  permanen  [1].  Kendaraan  merupakan  alat transportasi yang menjadi kebutuhan masyarakat luas, dengan adanya tranportasi memudahkan aktivitas yang memiliki  jarak  cukup  jauh  dengan  waktu  yang  lebih singkat.
Kecelakaan  lalu  lintas  disebabkan  dari  peningkatan mobilitas  transportasi  yang  cukup  pesat  [2]. Kecelakaan  merupakan  suatu  tindakan  maupun kejadian  yang  tidak  terduga  dan  tidak  dapat dikendalikan  dimana  kontak  dan  reaksi  suatu  benda, bahan  maupun  radiasi  menyebabkan  cedera  ataupun kemungkinan besar menyebabkan kematian [3].
Peningkatan pertumbuhan penduduk di Sumatera Utara membuat persentase penggunaan kendaraan meningkat mengakibatkan  semakin  padatnya  lalu  lintas  dapat mengakibatkan  kecelakaan.  Kecelakaan  merupakan peristiwa yang tidak diinginkan dan  tidak diharapkan yang dapat menyebabkan cedera atau bahkan kematian [4]. Tingginya angka kematian akibat kecelakaan lalu lintas dikalangan generasi muda disebabkan rendahnya kesadaran akan resiko bahaya yang besar yang ada di jalan raya [5].
K-Means merupakan salah satu metode clustering data berbasis  jarak  dengan  cara  membagi  data  menjadi beberapa kelompok dengan tipe data numerik [6].
Terdapat  beberapa  penelitian  yang  terkait  dengan penggunaan  metode  K-Means  seperti  yang  dilakukan oleh Kurniawan dan Jajuli pada tahun 2022  [7] yaitu mengelompokkan  data  kecelakaan  lalu  lintas  di kecematan  Cileungi  dengan  menggunakan  K-Means dengan memperoleh hasil penelitian berupa penggunaan  evaluasi silhouette  coefficient berupa  3
cluster , cluster 1 nilai evaluasi 0,35, cluster 2 dengan nilai evaluasi 0,22 dan cluster 3 dengan nilai evaluasi 0,38. Penelitian selanjutnya Gultom dan kawan-kawan pada  tahun  2020  [8]  yaitu  untuk  mengetahui  tingkat kejahatan daerah Pematangsiantar dengan menggunakan  Algoritma  K-Means  memperoleh  2 cluster , cluster 1  tingkat  kejahatan  tinggi  sebanyak  4 kecamatan  dan cluster 2  tingkat  kejahatan  rendah sebanyak 2 kecamatan.
Pada  penelitiaan  ini  pengelompokkan  daerah  rawan kecelakaan menggunakan algoritma K-Means. Banyak cluster yang akan digunakan yaitu sebanyak 3 cluster . Yang  mana  algoritma  K-Means  memiliki  tingkat keakuratan  yang  cukup  baik  untuk  pengelompokkan data dalam jumlah yang besar, juga algoritma K-Means ini  sangat  mudah  untuk  dipahami  dan  mudah  untuk diterapkan terhadap data [9].
Untuk  mengetahui  banyak cluster yang  paling maksimal  untuk  digunakan  untuk  mengelompokkan daerah  rawan  kecelakaan  menggunakan Davies Bouldin  Index (DBI).  DBI  ( Davies  Bouldin  Index )
merupakan metode evaluasi cluster dengan memaksimalkan jarak antar cluster dan juga mencoba mengecilkan jarak antar titik dalam suatu cluster pada metode pengelompokkan [10]. Semakin kecil nilai DBI banyak cluster yang digunakan maka semakin optimal pula banyak cluster itu untuk digunakan, dengan nilai DBI  paling  rendah  mendekati  0  maka  paling  cocok untuk digunakan.
Tujuan  penelitian  ini  yaitu  untuk  mengetahui  daerah mana yang tingkat kecelakaannya yang tinggi, sedang dan  rendah  menggunakan  algoritma  K-Means  dan penerapan DBI untuk memperoleh banyak cluster yang paling baik untuk digunakan. Hasil dari pengelompokan  daerah  rawan  kecelakaan  di  Provinsi Sumatera Utara dapat membantu pemerintah agar dapat tahu  di  mana  tingkat  kecelakaannya  tinggi  sehingga dapat  melakukan  tindak  pencegahan  akan  terjadinya kecelakaan pada tiap daerah berdasarkan pengclusteran daerah rawan kecelakaan.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  data  yang  diperoleh  dari website Badan Pusat Statistik Sumatera Utara dengan topik  kecelakaan  lalu  lintas  di  Sumatera  Utara berdasarkan  daerah  dari  tahun  2015-2022.  Data  akan dibagi  menjadi  3 cluster yaitu cluster 1  tingkat kecelakaan tinggi, cluster 2 tingkat kecelakaan rendah dan cluster 3 dengan tingkat kecelakaan sedang..
2.1. Data Mining
Data  mining  bagian  dari  suatu  proses Knowledge Discovery  in  Database (KDD)  yang  membantu menciptakan  pola  atau  pola  dalam  data  dengan menerapkan  algoritma  yang  unik  [11].  Data  mining merupakan  ilmu  yang  mempelajari  pola  data  yang belum  di  ketahui  secara  pasti  seperti  pada  penelitian [12-13].

## 2.2. K-Means
Pengelompokkan  K-Means  adalah  pengelompokkan non  hirarki  untuk  melakukan  pengelompokan  data dalam  beberapa  kelompok  [14].  Langkah-langkah dalam  penerapan  algoritma  k-means  sebagai  berikut [15] :
1) Menentukan banyak cluster yang akan digunakan.
2) Menentukan centroid (titik  pusat)  secara  acak pada  iterasi  pertama,  untuk  iterasi  selanjutnya menentukan centroid menggunakan  persamaan (1) berikut :
𝑉 !" = # $! ∑ 𝑋𝑘𝑗 $! %&' (1)
Keterangan :
Vij = Rata-rata titik pusat kelompok ke-i untuk variabel ke-j
Ni   = Banyak data kelompok ke-i
i, k  = Indikator dari kelompok
j      = Indikator dari variable
Xkj = nilai data ke-k variabel ke-j untuk kelompok
3) Setiap  catatan  dihitung  jaraknya  terhadap centroid menngunakan persamaan (2) berikut :
𝑑(𝑥, 𝑦) =   .∑ (𝑥𝑖 − 𝑦𝑖) ( $! %&' (2)
4) Mengelompokkan  data  berdasarkan  jarak centroid terdekat.
5) Mengulangi  langkah  ke  2  sampai  ke  4  hingga memperoleh nilai centroid yang sama.
2.3. DBI ( Davies Bouldin Index )
DBI  ( Davies  Bouldin  Index )  merupakan  cara memperoleh  nilai  validasi  suatu  kelompok  yang menggunakan metode clustering [16]. Berikut langkah untuk mencari nilai DBI [17] :
1) Mencari  nilai  SSW  ( Sum  Of  Square  Between Cluster ) menggunakan rumus (3) :
𝑆𝑆𝑊 ! = # )! ∑ 𝑑(𝑥𝑗, 𝑐𝑖) )! "&! (3)
Keterangan :
SSW = Sum Of Square Within Cluster
m i = Banyak data pada kelompok x j = Data pada kelompok c i = Titik pusat kelompok ke-i
d (x j , c j ) = Jarak data terhadap titik pusat
2) Mencari  nilai  SSB  ( Sum  Of  Square  Within Cluster ) menggunakan rumus (4) :
𝑆𝑆𝐵 !" = 𝑑(𝑐𝑖, 𝑐𝑗) = +(𝑥 #! − 𝑥 #" ) $ + (𝑦 #! − 𝑦 #" ) $ (4)
Keterangan :

## SSB = Sum Of Square Between Cluster
D (ci , cj) = Jarak titik pusat satu dengan yang lain
3) Mencari nilai Rasio dengan persamaan (5) berikut :
𝑅 !" = **+ ! ,**+ " **- !" (5)
Keterangan :
Rij  =  Nominal  perbandingan  kelompok  i  dan kelompok j
SSW i = Sum Of Square Within Cluster ke i SSW j = Sum Of Square Within Cluster ke j
SSB ij = Sum Of Square Between Cluster ke i dan j
4) Mencari nilai DBI ( Davies Bouldi Index ) dengan persamaan (6) berikut :
𝐷𝐵𝐼 = # . ∑ 𝑚𝑎𝑥 !/" . !0# (𝑅 !" ) (6)
Keterangan :
K = Banyak kelompok yang dipakai
Rij = Rasio antar kelompok i dan kelompok j Max = perolehan rasio terbesar antar kelompok
2.4. Flowchart K-Means
Flowchart merupakan diagram arahan yang melukiskan langkah-langkah  untuk  menyelesaikan  masalah  yang ada [18].
Flowchar K-Means  dapat  dilihat  pada  gambar  1 dibawah berikut ini :

## Gambar 1. Flowchart K-Means
Gambar 1 diatas merupakan flowchar dari metode K- Means.  Dimulai  dari start lalu  memproses  data  yang akan  digunakan  selanjutnya  menentukan  banyak cluster yang akan digunakan untuk mengelompokkan data, lalu menentukan titik pusat cluster , menghitung jarak  data  terhadap  pusat cluster ,  mengelompokkan data  sesuai  denga  jarak  yang  paling  kecil  ke  pusat cluster ,  apabila  pusat cluster iterasi  1  dan  iterasi  2 berbeda maka harus mencari iterasi ke 3 dengan cara mengulangi  langkah-langkah  sebelumnya  mulai  dari menentukan  nilai centroid sampai  mengelompokkan objek data, apabila pusat cluster dan posisi obek data
pada iterasi saat ini dat iterasi sebelumnya sama, maka proses iterasi berhenti.

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Berikut  pada  Tabel  1.  ini  merupakan  data  asli  yang dikelompokkan menggunakan algoritma k-means :
Tabel 1. Data Asli Polisi Resort 2015 2016 .... 2020 2021 2022 Nias 98 107 .... 114 92 84 Mandailing Natal 97 93 .... 84 77 58 Tapanuli Selatan 134 188 .... 107 113 135 Tapanuli Tengah 66 107 .... 129 129 141 Tapanuli Utara 105 134 .... 134 142 154 Toba 98 92 .... 89 105 141 Labuhanbatu 312 272 .... 453 488 512 Asahan 390 453 .... 332 295 339 Simalungun 385 252 .... 349 253 277 Dairi 134 105 .... 98 104 170 Karo 154 192 .... 186 174 186 Deli Serdang 548 485 .... 318 354 392 Langkat 344 358 .... 294 260 262 Nias Selatan 13 26 .... 35 28 29 Humbang Hasundutan 42 32 .... 41 36 40 Pakpak Bharat 15 11 .... 8 14 12 Samosir 25 38 .... 55 44 75 Serdang Bedagai 330 297 .... 289 282 300 Batubara 330 329 .... 248 240 270 Padang Lawas 0 0 .... 61 45 40 Sibolga 20 32 .... 14 9 14 Tanjungbalai 68 43 .... 69 57 51 Pematangsiantar 258 264 .... 163 185 226 Tebing Tinggi 261 285 .... 252 184 252 Binjai 195 186 .... 280 266 299 Medan 1598 1574 .... 1585 1345 1665 Padangsidimpuan 62 58 .... 35 39 32 Pel Belawan 314 263 .... 261 256 309
Tabel 1 diatas merupakan data asli yang akan dilakukan pengelompokkan menggunakan metode K-Means.
Tabel 2. Centroid awal iterasi 1 Cluster  2015 2016 2017  2018 2019 2020  2021 2022 Cluster 1 1598 1574 1081  1212 1334 1585  1345 1665 Cluster 2 0 0 0 0 0 61 45 40 Cluster 3 195 186 163 176 253 280 266 299
Tabel 2 diatas merupakan nilai centroid awal iterasi ke 1  yang  akan  digunakan  untuk  menentukan pengelompokkan  data  berdasarkan  jarak  antara  data terhadap centroid .
Tabel 3. Mengelompokkan Objek Pada Iterasi 1
Polisi Resort C1  C2 C3 Nias 1
Mandailing Natal
1
Tapanuli Selatan
1 Tapanuli Tengah 1 Tapanuli Utara 1
Polisi Resort C1 C2 C3 Toba 1 Labuhanbatu 1 Asahan 1 Simalungun 1 Dairi 1 Karo 1 Deli Serdang 1 Langkat 1 Nias Selatan 1 Humbang Hasundutan 1
Pakpak Bharat 1
Samosir 1 Serdang Bedagai 1 Batubara 1 Padang Lawas 1 Sibolga 1 Tanjungbalai 1 Pematangsiantar 1 Tebing Tinggi 1 Binjai 1 Medan 1 Padangsidimpuan 1 Pel Belawan 1
Tabel 3 diatas merupakan pengelompokkan objek data berasarkan  jarak  antara centroid dan  objek  data  yang paling dekat.
Tabel 4. Centroid iterasi 5
C  2015 2016  2017  2018  2019 2020  2021  2022 C 1 1598 1574  1081  1212  1334 1585  1345  1665 C 2 70,68 75 78,62 5 73,1 88 83,06 3 96,8 75 78,68 8 75,5  85,12 5 C 3 333,3 636 313,0 9 277, 82 313,5 5 330, 55 294,4 5 278,4 5 312,5 5
Tabel 4 diatas merupakan tabel centroid untuk iterasi terakhir yaitu iterasi ke 5.
Tabel 5. Mengelompokkan Objek Pada Iterasi 5 Polisi Resort C1 C2 C3 Nias 1 Mandailing Natal 1 Tapanuli Selatan 1 Tapanuli Tengah 1 Tapanuli Utara 1 Toba 1 Labuhanbatu 1 Asahan 1 Simalungun 1 Dairi 1 Karo 1 Deli Serdang 1 Langkat 1 Nias Selatan 1 Humbang Hasundutan 1
Polisi Resort C1 C2 C3
Pakpak Bharat
1 Samosir 1 Serdang Bedagai 1 Batubara 1 Padang Lawas 1 Sibolga 1 Tanjungbalai 1 Pematangsiantar 1 Tebing Tinggi 1
Binjai 1 Medan
1 Padangsidimpuan 1 Pel Belawan 1
Tabel  5  diatas  merupakan  pengelompokkan  data  dari iterasi ke 5 yang mana proses iterasi berhenti sampai iterasi ke 5 dikarenakan posisi dan nilai centroid pada iterasi  ke  4  dan  iterasi  ke  5  memperoleh  hasil  yang sama maka proses iterasi berhenti.
Untuk memperoleh nilai DBI ( Davies Bouldin Index ), diawali  dengan  memperoleh  SSW  ( Sum  of  Square within  Cluster ),  lalu  mencari  SSB  ( Sum  Of  Square Between cluster ) dan mencari nilai Rasio.
1) Mencari  nilai  SSW  ( Sum  Of  Square  Between Cluster ) menggunakan rumus (3) Menghitung nilai SSW untuk cluster 1 SSW 1 = # # (0) = 0
Menghitung nilai SSW untuk cluster 2 SSW 2 = # #1 (76,89+41,9155+226,227+153,226+ 170,502+76,6227+131,061+294,762+152,203+
108,69+192,548+99,9289+189,996+171,726+ 81,1397+96,6335) = 141,505
Menghitung nilai SSW untuk cluster 3 SSW 3 = # ## (367,61+279,807+124,4+374,867+ 122,633+45,4635+133,243+242,932+148,666+
271,955+176,074) = 207,968
2) Mencari  nilai  SSB  ( Sum  Of  Square  Between Cluster ) Menghitung nilai SSB centroid 1 dan centroid 2
SSB 1.2 =
: (1598 − 70,6875) ( + (1574 − 78,625) ( + (1081 − 73,188) ( + (1212 − 83,063) ( + (1334 − 96,875) ( + (1585 − 78,688) ( +
(1345 − 75,5) ( + (1665 − 85,125) (
= 3842,67
Menghitung nilai SSB centroid 1 dengan centroid 3 SSB 1.3 =
: (1598 − 333,36) ( + (1574 − 313,09) ( + (1081 − 277,82) ( + (1212 − 313,55) ( + (1334 − 330,55) ( + (1585 − 294,45) ( + (1345 − 278,45) ( + (1665 − 312,55) (
= 3206,34
Menghitung nilai SSB centroid 2 dengan centroid 3
SSB 2.3 = : (70,6875 − 333,36) ( + (78,625 − 313,09) ( + (73,188 − 277,82) ( + (83,063 − 313,55) ( + (96,875 − 330,55) ( + (78,688 − 294,45) ( + (278,45 − 278,45) ( + (85,125 − 312,55) (
= 642,68
Tabel  6  berikut  merupakan  matrik  rasio  yang diperoleh :
Tabel 6. Matrik SSB Centroid 1 2 3 R Max 1 0 3842,67  3206,34 3206,34 2 3842,67 0 642,68 3842,67 3 3206,34 642,68 0 3206,34
Tabel 6 diatas merupakan tabel matrik rasio yang dibuat untuk memperoleh nilai maksimal DBI.
3) Mencari nilai Rasio Menghitung nilai rasio cluster ke 1 dan cluster ke
2 R 1.2 = ',#2#,4'4 562(,17 = 0,03682 Menghitung nilai rasio cluster ke 1 dan cluster ke
3 R 1.3 = ',('7,816 5('1,52 = 0,06486 Menghitung nilai rasio cluster ke 2 dan cluster ke
3
R 2.3 = #2#,4'4,('7,816 12(,16 = 0,54377 Tabel  7  berikut  merupakan  matrik  rasio  yang diperoleh :
Tabel 7. Matrik Rasio R 1 2 3 R Max 1 0 0,03682 0,06486 0,06486 2 0,03682 0 0,54377 0,54377 3 0,06486 0,54377 0 0,54377
Tabel 7 diatas merupakan tabel matrik rasio yang dibuat untuk memperoleh nilai maksimal rasio. Setelah memperoleh nilai Sum Of Square Within Cluster (SSW), Sum Of Square Between Cluster (SSB) dan Rasio maka dapat dilakukan pencarian nilai DBI.
4) Mencari nilai DBI
DBI = # 5 (0,06486 + 0,54377 + 0,54377) = 0,38414
Berikut seperti pada Gambar 2 merupakan pemrosesan data dengan penggunaan aplikasi RapidMiner 5.3 dan hasil dari pengelompokkan data.

## Gambar 2. Pemrosesan data dengan penggunaan aplikasi RapidMiner 5.3 dengan algoritma K-Means
Pada Gambar 2 diatas penggunaan algoritma K-Means dalam mengelompokkan data terlebih dahulu dilakukan configurasi  agar  data  yang  akan  dikelompokkan menjadi lebih akurat.
Hasil  dari  pengelompokkan  dengan  penggunaan algoritma K-Means pada gambar 3 berikut ini :

## Gambar 3. Perolehan Dari Pengelompokkan dengan penggunaan Algotirma K-Means
Dapat  dilihat  pada  Gambar  3  hasil  dari pengelompokkan  yang  menggunakan  algoritma  K- Means  menghasilkan cluster 1  kecelakaan  tinggi sebanyak 1 daerah, cluster 2 tingkat kecelakaan rendah sebanyak  16  daerah  dan cluster 3  tingkat  kecelakaan rendah sebanyak 11 daerah.

## Gambar 4. Tampilan Cluster Berupa Plot View
Dapat  dilihat  pada  Gambar  4  merupakan  tampilan sebaran data berdasarkan masing-masing cluster , pada titik berwarna merah merupakan anggota cluster 1 yang beranggotakan 1 daerah, titik warna hijau anggota dari cluster rendah  dengan  beranggotakan  11  daerah  dan titik warna biru merupakan anggota dari cluster 3 yang beranggotakan 16 daerah.
Untuk  mengetahui  berapa  banyak cluster yang  dapat digunakan  secara  maksimal  untuk  melakukan pengelompokkan  data  tersebut  dengan  mencari  nilai DBI ( Davies Bouldin Index ), Tambah kecil nilai DBI ( Davies  Bouldin  Index )  yang  didapat  maka  tambah optimal  banyak  kelompok  yang  dapat  digunakan. Berikut  merupakan  nilai  DBI  yang  diperoleh menggunakan aplikasi RapidMiner 5.3 sebagai berikut :

## Gambar 5. Nilai DBI 2 Cluster
Dari Gambar 5 diatas bisa diperhatikan nilai DBI yang diperoleh untuk 2 kelompok sebesar 0,906.

## Gambar 6. Nilai DBI 3 cluster
Dari  Gambar  6  diatas  bisa  diperhatikan  nilai  yang diperoleh untuk 3 kelompok sebesar 0,384.
Gambar 7. Nilai DBI 4 cluster
Dari  Gambar  7  diatas  bisa  diperhatikan  nilai  yang diperoleh untuk 4 kelompok sebesar 0,602.

## Gambar 8. Nilai DBI 5 cluster
Dari Gambar 8 diatas bisa diperhatikan nilai DBI untuk 5  kelompok  sebesar  0,499.  Banyak cluster yang
memiliki nilai DBI ( Davies Bouldin Index ) yang paling mendekati  angka  0  merupakan  banyak cluster yang paling cocok untuk digunakan dalam mengelompokkan data daerah rawan kecelakaan di Sumatera Utara tahun 2015-2022.  Banyak cluster yang  digunakan  yaitu  3 kelompok  dengan  nilai  DBI  ( Davies  Bouldin  Index ) sebesar 0,384.

## 4.   Kesimpulan
Berdasarkan hasil dan pembahasan sebelumnya maka penulis  dapat  mengambil  kesimpulan  bahwa  banyak cluster  yang  paling  cocok  untuk  digunakan  yaitu sebanyak 3 cluster dengan nilai DBI ( Davies Bouldin Index )  sebesar  0,385.  Hasil  pengelompokan  yang diperoleh berupa cluster 1 dengan tingkat kecelakaan tinggi  terdapat  1  daerah,  cluster  2  dengan  tingkat kecelakaan  rendah  terdapat  16  daerah  dan  cluster  3 dengan tingkat kecelakaan sedang terdapat 11 daerah.
Algoritma K-Means dapat diimplementasikan dengan baik dalam mengelompokkan daerah rawan kecelakaan di  Sumatera  Utara.  Untuk  penelitian  selanjutnya diharapkan  dapat  menggunakan  algoritma clustering yang  lainnya  sebagai  perbandingan  dengan  algoritma K-Means.

## Daftar Rujukan
[1] N. F. Muto’in and A. Utami, “Analisis Tingkat Kecelakaan Lalu  Lintas  Menggunakan  Metode  Accident  Rate  Dan Equivalent Accident Number (EAN) Di Kota Magelang,” J.  Rekayasa  Sipil ,  vol.  18,  no.  1,  p.  60,  2022,  doi: 10.25077/jrs.18.1.60-67.2022.
[2] Z.  Siregar  and  I.  Dewi,  “Analisis  Ruas  Jalan  Lintas Sumatera Kota Tebing Tinggi Dan Kisaran Sebagai Titik Rawan Kecelakaan Lalu Lintas,” J. MESIL (Mesin Elektro Sipil) ,  vol.  1,  no.  2,  pp.  63–73,  2020,  doi: 10.53695/jm.v1i2.88.
[3] H.  Hernawan,  “ANALISIS  Faktor  PENYEBAB KECELAKAAN RUAS JALAN LIMBANGAN MALANGBONG  KABUPATEN  GARUT,” J.  Tek.  Sipil Cendekia ,  vol.  3,  no.  2,  pp.  38–43,  2022,  doi: 10.51988/jtsc.v3i2.53.
[4] N.  K.  P.  Widiastuti  and  I.  M.  S.  Adiputra,  “Gambaran Tingkat Pengetahuan Siswa tentang Pertolongan Pertama pada  Kecelakaan  di  Sekolah  Menengah  Atas,” J.  Akad. Baiturrahim  Jambi ,  vol.  11,  no.  1,  p.  23,  2022,  doi: 10.36565/jab.v11i1.409.
[5] Khairul Fahmi, “Faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas Dan Perilaku Berkendara Pada Siswa Sekolah Menengah Atas Di Pasir Pengaraian Riau,” J. Ilm. Cano Ekon. , vol. 10, no. 1, pp. 1–10, 2021, doi: 10.30606/cano.v10i1.1084.
[6] M.  Fatkuroji,  Fajrizal,  Taslim,  E.  Sabna,  and  K.  W. Ningsih,  “Optimasi  Nilai  K  Pada  Algoritma  K-Means Untuk  Klasterisasi  Data  Pasien  Covid-19,” Indones.  J.
Comput. Sci. , vol. 11, no. 1, pp. 697–707, 2022.
[7] Kurniawan  Titus  &  Mohamad  Jajuli,  “Clustering  Data Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Kecamatan  Cileungsi Menggunakan Metode K-Means,” Gener. J. , vol. 6, no. 1, pp. 1–12, 2022, doi: 10.29407/gj.v6i1.16103.
[8] D.  H.  Devi  Gultom,  Hotma  Dame  Tampubolon,  Luvita Yolanda  Hutabarat,  Fikrul  Ilmi  R  H  Zer,  “Penerapan Algoritma  K-Means  Untuk  Mengetahui  Tingkat  Tindak Kejahatan Daerah Pematangsiantar,” J. Teknol. Inf. , vol. 4, no. 1, pp. 146–151, 2020, doi: 10.36294/jurti.v4i1.1263.
[9] W.  T.  Saputro,  M.  Murhadi,  and  H.  M.  Jumasa, “Menemukan  Pola  Sebaran  Vaksinasi  Data  Covid-19  di Indonesia  Menggunakan  Algoritma  K-Means,” J.
Fasilkom ,  vol.  13,  no.  02,  pp.  244–250,  2023,  doi: 10.37859/jf.v13i02.5551.
[10] M.  Mughnyanti,  S.  Efendi,  and  M.  Zarlis,  “Analysis  of determining  centroid  clustering  x-means  algorithm  with davies-bouldin  index  evaluation,” IOP  Conf.  Ser.  Mater. Sci.  Eng. ,  vol.  725,  no.  1,  2020,  doi:  10.1088/1757- 899X/725/1/012128.
[11] W.  R.  Fadillah et  al. ,  “Implementasi  Data  Mining  C4.5 Dalam Mengukur Tingkat Kepuasan Mahasiswa Terhadap Kinerja  Asisten  Laboratorium  Komputer,” Pros.  Semin. Nas. Ris. Dan Inf. Sci. , vol. 2, pp. 403–414, 2020.
[12] I. Rosyadi, F. A. Artanto, S. E. Rahmawati, and H. T. B. J. Pangestu,  “Decision  Tree  Dalam  Analisis  Keputusan Pembelian  Program  Pada  Perkumpulan  Penggiat Programmer  Indonesia,” J.  Fasilkom ,  vol.  12,  no.  3,  pp. 141–144, 2022, doi: 10.37859/jf.v12i3.3948.
[13] Hidayatunnisa,  Kusrini,  and  Kusnawi,  “Perbandingan Kinerja Metode Naive Bayes dan Support Vector Machine dalam Analisis Soal,” J. Fasilkom , vol. 13, no. 2, pp. 173– 180, 2023.
[14] A.  Aditya,  I.  Jovian,  and  B.  N.  Sari,  “Implementasi  K- Means  Clustering  Ujian  Nasional  Sekolah  Menengah Pertama di Indonesia Tahun 2018/2019,” J. Media Inform. Budidarma ,  vol.  4,  no.  1,  p.  51,  2020,  doi: 10.30865/mib.v4i1.1784.
[15] N.  Zulfa,  R.  I.  Auliya,  and  A.  Zaenal,  “Analisis  Data Mining  Untuk  Clustering  Kasus  Covid-19  Di  Provinsi Lampung  Dengan  Algoritma  K-Means,” J.  Teknol.  dan Sist. Inf. , vol. 2, no. 2, p. 100, 2021, [Online]. Available: http://jim.teknokrat.ac.id/index.php/JTSI
[16] M.  Fikri,  “PENGELOMPOKKAN  KABUPATEN  /
KOTA DI JAWA TIMUR BERDASARKAN BANYAKNYA SEKOLAH MENGGUNAKAN ALGORITMA PARTITIONING AROUND MEDOIDS ( PAM ),” J. Apl. Sist. Inf. Dan Elektron. , vol. 2, no. 2, pp. 99–106, 2020.
[17] M. Wahyudi, L. Pujiastuti, and Solikhun, “Komparasi K-
Means Clustering dan
K-Medoids dalam Mengelompokkan  Produksi  Susu  Segar  di  Indonesia Comparison  of  K-Means  Clustering  and  K-Medoids  in Clustering  Fresh  Milk  Production  in  Indonesia,” J. Bumigora Inf. Technol. , vol. 4, no. 2, pp. 243–254, 2022, doi: 10.30812/bite.v4i2.2104.
[18] R. V. Siregar, E. Christian, A. C. Saputra, J. Y. Sudarso, and  K.  Tengah,  “Rancang  Bangun  Media  Promosi  Oleh- Oleh  Khas  Sampit  Berbasis  Website,” JOINTECOMS (Journal  Inf.  Technol.  Comput.  Sci.  p-ISSN  2798-284X , vol. 1, no. 2, pp. 2798–3862, 2021.