p-ISSN : 2460-3562 / e-ISSN : 2620-8989

## Integrasi Metode Decision Tree dan SMOTE untuk Klasifikasi Data Kecelakaan Lalu Lintas
Afrilio Franseda a1
a Program Studi Informatika STMIK Nusa Mandiri Jl. Damai No. 8 Warung Jati Barat (Margasatwa) Jakarta Selatan 12540
1 14002355@nusamandiri.ac.id

## Abstrak
Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  suatu  peristiwa  yang  tidak  dapat  diprediksi  dengan  pasti  dan  dapat mengakibatkan  korban  jiwa,  korban  luka  ringan,  korban  luka  berat  atau  kerugian  materil  seperti  benda berharga.  Permasalahan  ini  terjadi  di  seluruh  dunia,  tidak  terkecuali  Australia  Selatan  yang  merupakan  salah satu  wilayah  di  Australia.  Tercatat  bahwa  wilayah  tersebut  memiliki  total  kecelakaan  yang  memakan  korban 4.953  pada  tahun  2018.  Oleh  karena  itu,  dibutuhkan  analisis  untuk  mengantisipasi  kecelakaan  agar  tidak terulang kembali kejadian dengan faktor yang sama.  Salah satu solusi untuk permasalahan ini yaitu diperlukan metode  klasifikasi  untuk  mengelompokkan  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kecelakaan  lalu  lintas.  Metode klasifikasi  yang  digunakan  sebagai  pengolah  data  adalah  metode Decision  Tree .  Metode  pada  permasalahan ketidakseimbangan  kelas  menggunakan  metode Synthetic  Minority Over-sampling  Technique (SMOTE).  Untuk proses dalam meningkatkan evaluasi pada penelitian ini menggunakan proses Knowledge Discovery in Database (KDD). Pengujian dilakukan dengan tiga desain model yaitu Split Validation Decision Tree dan SMOTE diperoleh akurasi 69.23%. Pengujian menggunakan Cross Validation Decision Tree dan SMOTE diperoleh akurasi 63.56%. Pengujian  menggunakan Decision Tree dan  SMOTE Split Data diperoleh  akurasi  71.12%  dengan  perbandingan 1:9.  Sehingga,  setelah  ketiga  desain  model  tersebut  dibandingkan,  maka Decision  Tree dan  SMOTE Split  Data mendapatkan  akurasi  yang  paling  baik.  Selain  itu  diperoleh  pula  presisi  89.71%  (3:7)  dan area  under  curve (AUC) sebesar 0.773 (1:9). Penelitian ini masuk kedalam kategori fair classification (cukup).
Kata kunci: Data Mining , Klasifikasi, Decision Tree , SMOTE, Kecelakaan Lalu Lintas

## Integration of Decision Tree and SMOTE Methods for Classification of Traffic Accidents Data

## Abstract
Traffic accidents are events that cannot be  predicted with certainty and can result in casualties, minor injuries, serious injuries, or material losses such as valuable objects. This problem occurs throughout the world, including South Australia which is one of the regions in Australia. It is recorded that the area had a total of 4,953 casualties in  2018.  Therefore  the  analysis  is  needed  to  anticipate  the  accident  so  that  it  does  not  happen  again  with  the same factors. One solution to this problem is the classification method needed to classify the factors that affect traffic accidents. The classification method used for data processing is the Decision Tree method. The method for class  imbalance  problems  uses  the  method  of  Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique  (SMOTE).  For  the process  of  increasing  evaluation  in  this  study  using  the  Knowledge  Discovery  in  Database  (KDD)  process.  The test was carried out with three model designs namely Split Validation Decision Tree and SMOTE model design obtained an accuracy of 69.23%. Testing use Cross Validation Decision Tree and SMOTE obtained an accuracy of 63.56%. Testing using the Decision Tree and SMOTE Split Data obtained an accuracy of 71.12% with a ratio of 1:9. So, after the three design models are compared, the split Decision Tree and SMOTE Split Data get the best accuracy. Also, a precision of 89.71% (3:7) and area under the curve (AUC) were obtained of 0.773 (1:9). This research belongs to the fair classification category.
Keywords: Data Mining, Classification, Decision Tree, SMOTE, Traffic Accident

## I. P ENDAHULUAN
Kecelakaan  lalu  lintas  merupakan  permasalahan  yang dihadapi  oleh  setiap  negara  di  seluruh  dunia,  tidak terkecuali Australia. Khusus di Australia Selatan, menurut
data  yang  dihimpun  oleh  Pemerintah  Australia  Selatan yaitu Department of Planning, Transport and Infrastructure pada  tahun  2018  tercatat  total  kecelakaan 13.599  dengan  rincian  75  kecelakaan  fatal,  485
kecelakaan  berat,  4.393  kecelakaan  ringan  dan  8.646 kerusakan meteril atau benda berharga. Ini mengakibatkan 80  korban  meninggal,  576  luka  berat  dan  5.468  luka ringan.  Berdasarkan  data  tersebut  diperlukan  analisis mengenai  model  yang  menghasilkan  akurasi  terbaik berdasarkan  faktor-faktor  yang  berkontribusi  dalam terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  [1].  Kecelakaan  lalu lintas merupakan suatu kejadian dimana sebuah kendaraan bermotor  atau  lebih  bertabrakan  dengan  benda  lain  dan menyebabkan  kerusakan.  Kadang  kecelakaan  ini  dapat mengkibatkan  luka-luka  atau  kematian  manusia  atau binatang. Kecelakaan lalu lintas merupakan kejadian yang sulit  untuk  diprediksi  walau  telah  diantisipasi,  sehingga kita tidak tahu kapan dan dimana akan terjadinya [2].
Menurut  Organisasi  Kesehatan  Dunia  (WHO),  faktor penyebab tertinggi terjadinya kecelakaan lalu lintas adalah human  error atau  kesalahan  manusia  itu  sendiri. Pendekatan  yang  dilakukan  melalui  sistem  keamanan yang  dirancang  untuk  keselamatan  diperjalanan  yang bertujuan untuk memastikan keselamatan pengguna jalan, seperti batas kecepatan minimal dan maksimal kendaraan bermotor, namun human error tetep menjadi permasalahan yang harus dicari solusinya. Sistem ini akan bekerja  apabila  manusia  yang  terlibat  patuh  terhadap aturan  yang  telah  dibuat.  Penyebab  kedua  adalah  ngebut atau pengemudi yang berkendara melebihi batas maksimal. Peningkatan  kecepatan  rata-rata  secara  langsung  terkait baik  dengan  kemungkinan  kecelakaan  terjadi  maupun beratnya  konsekuensi  dari  kecelakaan  itu.  Penyebab selanjutnya  infrastruktur  jalan  dimana  desain  jalan  dapat memiliki  dampak  yang  besar  pada  keselamatannya. Idealnya,  jalan  harus  dirancang  dengan  dipertimbangkan berdasarkan  keselamatan  semua  pengguna  jalan.  Ini berarti  memastikan  bahwa  ada  fasilitas  yang  memadai untuk  pejalan  kaki,  pengendara  sepeda,  dan  pengendara sepeda  motor.  Langkah-langkah  seperti  jalan  setapak, jalur  bersepeda,  titik  persimpangan  yang  aman,  dan langkah-langkah  penenangan  lalu  lintas  lainnya  bisa menjadi penting untuk mengurangi risiko cedera di antara pengguna jalan [3].
Untuk  dapat  mengklasifikasikan  data  yang  diperoleh berdasarkan  penyebab  kecelakaan  yang  terjadi  di Australia Selatan, diperlukan model atau metode pengolah data  menggunakan data  mining yang  memiliki  jumlah yang  sangat  besar  dan  untuk  meminimalisir  terulang kembali  kecelakaan  dari  penyebab  yang  sama.  Metode yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  metode klasifikasi Decision Tree . Data  mining adalah  proses  analisa  data  untuk mengekstraksi,  mengidentifikasi  pola,  serta  menemukan korelasi  suatu  informasi  dengan  cara  menambang repository data  yang  begitu  besar  menggunakan  teknik, metode  atau  algoritma  tertentu  dengan  tujuan  untuk menggali  informasi  penting.  Pada Knowledge  Discovery in  Database (KDD), data  mining merupakan  salah  satu bagian  yang  paling  penting  yang  bertugas  untuk mengekstrak  pola  atau  model  dari  data  dengan menggunakan  suatu  algoritma  yang  spesifik.  Terdapat empat  kelompok  yang  termasuk  kedalam data  mining
diantaranya yaitu  model prediksi  atau  klasifikasi,  analisis kelompok  atau clustering ,  analisis  asosiasi  dan  deteksi anomali [4],[5].
Klasifikasi adalah salah satu model dalam data mining . Model  klasifikasi  merupakan  teknik  memprediksi  data, membuat prediksi nilai dari suatu data yang hasilnya telah ditemukan  berasal  dari  data  yang  berbeda.  Tujuan  dari model ini yaitu memprediksi nilai dari suatu variabel yang tidak  diketahui  dari  variabel  lain  yang  telah  diberikan. Klasifikasi  sering  disebut supervised  learning karena kelas  yang  telah  ditentukan  sebelum  memproses  data [6],[7].
Decision  Tree atau  yang  disebut  dengan  pohon keputusan  merupakan  model  dari  klasifikasi.  Bentuknya yang  seperti  struktur  pohon  merepresentasikan  atribut setiap  data  yang  diproses.  Istilah Decision  Tree yaitu mendeskripsikan tiap – tiap kelas untuk menemukan pola atau  fungsi  dengan  tujuan  untuk  melakukan  klasifikasi atau  prediksi  data yang belum  mempunyai  kelas.  Metode ini  sangat  popular  karena  dapat  dipakai  pada  banyak bidang. Beberapa algoritma yang sering yang menerapkan Decision Tree yaitu C4.5, ID3, dan Random Forest [8],[9]. Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE) merupakan  pendekatan  untuk  menyeimbangkan  data sampel  pada  kelas  yang  memiliki  ketidakseimbangan berlebihan  (mayoritas)  dengan  fokus  terhadap  kelas minoritas,  dengan  tujuan  meningkatkan  kinerja  dari metode  klasifikasi.  Pada  SMOTE  kemungkinan  terjadi overfitting yaitu  data  pada  kelas  minoritas  yang terduplikasi [10], [11].
Pada penelitian sebelumnya terkait data mining tentang kecelakaan  lalu  lintas  terdapat  beberapa  metode  dan pembahasan  yaitu  klasifikasi  atau  prediksi,  klusterisasi dan  asosiasi.  Melalui  metode K-Means  Clustering untuk mengidentifikasi  lokasi  kecelakaan  lalu  lintas  dengan frekuensi  yang  tinggi  dan  faktor  yang  mempengaruhi kecelakaan tersebut [12], menggunakan metode Hierarchical  Clustering untuk  memprediksi  tingkat keparahan  kecelakaan  lalu  lintas  [13],  penelitian  ini mengunakan  3  metode  yaitu Hierarchical  Clustering , Random  Forest dan Regression  Tree (CART)  untuk mengidentifikasi dan menganalisa cluster yang berbahaya, serta  mengidentifikasi variable yang  memiliki  dampak besar  terkait  kecelakaan  [14].  Pada  metode  asosiasi dengan  menggunakan  algoritma Fp-Growth ,  tidak  hanya terbatas  pada  faktor  seperti  waktu  kejadian  pada kecelakaan,  jenis  kecelakaan  dan  jalan,  namun  variabel seperti usia, pekerjaan dan jenis kelamin ikut membentuk pola terjadinya kecelakaan [15].
Pada  penelitian  dengan  menggunakan Classification , dilakukan  penelitian  terkait  faktor  yang  berkontribusi dalam  kecelakaan  parah  dan  dengan  menggunakan beberapa  model  prediksi.  Data  yang  digunakan  yaitu catatan  keselamatan  yang  disediakan  oleh  pemerintah Inggris  (STATS19).  Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk memprediksi  atau  memperkirakan  keparahan  suatu kecelakaan dengan menggunakan tiga algoritma klasifikasi  yaitu Bayesian  Network,  Decision  Tree dan Artificial  Neural  Network (ANN),  melakukan  eksplorasi
faktor-faktor  mendasar  yang  dapat  mempengaruhi kecelakaan dan  melakukan  komparasi  terkait  model yang telah di prediksi [16] . Penelitian lain menerapkan metode klasifikasi  bernama Bootstrap  Aggregating ( Bagging ) pada  kasus  kecelakaan  lalu  lintas  yang  berlokasi  di Surabaya  dan  menggunakan  data  pada  tahun  2011. Bootstrap Aggregating merupakan metode untuk meningkatkan  akurasi  dari  klasifikasi  atau  prediksi. Dalam  hal  ini  metode  analisis  yang  digunakan  adalah Ordinal  Logistic  Regression .  Terdapat  tiga  kategori  yang digunakan  dalam  penelitian  ini,  yaitu  luka  ringan,  luka berat  dan  meninggal  dunia.  Dengan  demikian,  tercipta suatu  hubungan  anatara  faktor  penyebab  kecelakaan dengan  keparahan  korban  [17].  Berbeda dengan bagging , namun masih menggunakan Ordinal Logistic Regression , penelitian  ini  menerapkan Fuzzy  K-Nearest  Neighbor  in Every  Class (FK-NNC)  sebagai classifier .  Cara  kerja metode  ini  yaitu  mencari  tetangga  terdekat  setiap  kelas dari data yang telah diolah. Data dalam hal ini yaitu data kecelakaan lalu lintas yang terjadi di Kota Semarang [18]. Dalam  penelitian  lainnya,  klasifikasi  yang  digunakan adalah  metode boosting yaitu  metode  yang  melakukan kombonasi-kombinasi  pada  beberapa classifier atau dengan nama lain ensamble yang diterapkan di Kota Palu. Dengan  menggunakan  delapan  buah  variabel  untuk memprediksi  korban  kecelakaan  lalu  lintas  yang  salah satunya  merupakan  variabel  respon  dan  sisanya  sebagai predictor .  Dengan  tujuan    memberikan  informasi  kepada Kepolisian  Kota  Palu  berdasarkan  data  kecelakaan  lalu lintas pada tahun 2018 [19].
Oleh  karena  itu  berdasarkan  dari  uraian  diatas,  maka dilakukan  penelitian  dengan  menggunakan  salah  satu metode yang ada pada data mining . Tujuan dari penelitian ini  untuk  mengetahui  desain  model  pada Decision  Tree terintegrasi  dengan  metode  SMOTE  yang  memiliki akurasi  paling  baik  berdasarkan  faktor-faktor  yang mempengaruhi  terjadinya  kecelakaan  lalu  lintas  di Australia  Selatan,  dengan  melakukan  pengujian  akurasi menggunakan  tiga  desain  model  yaitu Split  Validation Decision  Tree dan  SMOTE, Cross  Validation  Decision Tree dan  SMOTE  dan Decision  Tree dan  SMOTE Split Data .  Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan  bermanfaat untuk kepolisian atau instansi terkait dengan keselamatan pengguna jalan, transportasi dan lain – lain.

## II. M ETODOLOGI
Metode  penelitian  memiliki  tahap-tahap  yang  akan digunakan serta perancangan dalam melakukan implementasi metode Decision Tree untuk klasifikasi data kecelakaan  lalu  lintas  di  Australia  Selatan.  Tahapan metode penelitian ditunjukkan pada Gambar 1.
Gambar 1. Metode proses Knowledge Discovery in Database
Dengan  menggunakan  proses Knowledge  Discovery  in Database (KDD)  terdapat  tahap-tahap  yang  akan  dilalui oleh  data  kecelakaan  lalu  lintas  yaitu selection, preprocessing, transformation, data mining dan evaluation .  Proses  KDD  merupakan interative  process , dimana langkah evaluasi dapat ditingkatkan, disempurnakan  dan  mendapat  hasil  yang  berbeda  dan lebih tepat.

## A. Selection
Tahap  ini  merupakan  tahap  yang  pertama  dalam penelitian,  operasi  yang  dilakukan  yaitu  mengekstrak dataset yang  didapatkan  atau  dikumpulkan  berdasarkan hubungan  yang  lebih  luas  ( universal )  [20].  Dalam penelitian  ini dataset yang  akan  dipilih  adalah  data sekunder  yang  telah  disediakan  oleh  situs  penyedia repository .  Berikut  langkah  –  langkah  seleksi  data kecelakaan [21]:
• Kunjungi website pemerintah Australia Selatan.
• Pilih menu dataset .
• Pilih menu road crash data .
• Unduh dataset road crash .
• Ubah  format  data comma  separated  values (CSV) ke dalam bentuk excel . Selanjutnya, dataset akan diproyeksikan, diseleksi atau digabungkan apabila lebih dari satu dataset .

## B. Preprocessing
Pada  tahap preprocessing ,  operasi  yang  dilakukan adalah mendeteksi dan melakukan koreksi  data-data yang salah, menghapus data yang berlebihan, serta menambahakan  atau  menggantikan  data  yang  hilang. Sehingga ketika data telah dibersihkan, maka data tersebut akan memberikan peluang lebih besar untuk keberhasilan dalam data mining [20].

## C. Transformation
Pada tahap transformasi, dataset yang sebelumnya telah melalui  tahap  seleksi  dan preprocessing dapat  dipakai dalam pengembangan dalam data mining , karena generasi data  menjadi  lebih  baik.  Langkah  yang  termasuk  dalam transformasi  yaitu  transformasi  atribut,  pengurangan dimensi, gabungan data ( aggregation ) dan lain- lain [20]. Tahap  ini  menjadi  sangat  penting  untuk  keberlangsungan proses Knowledge Discovery in Database (KDD).

## D. Data Mining
Pada data mining , tahap ini merupakan inti dari proses KDD.  Operasi  dari data  mining akan  megnekstraksi dataset kecelakaan lalu lintas [20]. Pilihan algoritma yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  menggunakan algoritma Decision  Tree ,  ekstraksi  data  akan  ditampilkan dalam  bentuk  akurasi.  Orientasi  dari  operasi  ini  adalah pemasangan  model  karena  algoritma Decision  Tree merupakan  bagian  dari classification . Decision  Tree merupakan  salah  satu  model  klasifikasi  yang  dapat menggunakan  variabel  data nominal dan numerical .  Di dalam data  mining juga  akan  dilakukan  klasifikasi  data kecelakaan lalu lintas berdasarkan faktor yang mempengaruhinya.
Ada  berbagai  macam  algoritma  pada  metode  atau teknik Decision  Tree yaitu  algoritma  ID3,  algoritma random  forest ,  algoritma  CHAID,  algoritma  C4.5  dan lainnya.  Khusus  untuk  algoritma  C4.5  adalah  salah  satu algoritma  yang  sering  dipakai  karena  merupakan pengembangan  dari  algoritma  pendahulunya  yaitu algoritma  ID3.  Berikut  langkah-langkah  algoritma  C4.5 dalam  membangun Decision  Tree adalah  sebagai  berikut [22]:
• Pilih atribut sebagai akar.
• Buat cabang untuk tiap-tiap nilai.
• Bagi kasus dalam cabang.
• Ulangi  proses  untuk  setip  proses  cabang  sampai semua kasus pada cabang memiliki kelas yang sama. Perbedaan  antara  algoritma  C4.5  yang  merupakan perbaikan  dari  algoritma  ID3  terletak  pada pruning yaitu pemangkasan outlier atau noise data  untuk  kebutuhan akurasi  pada  klasifikasi  dan  prediksi.  Algoritma  C4.5 menghitung gain  ratio untuk  masing-masing  atribut,  dan atribut  yang  memiliki  nilai  yang  tertinggi  akan  dipilih sebagai  simpul.  Penggunaan  gain  ratio  ini  memperbaiki kelemahan dari ID3 yang menggunakan information gain [22].
𝐺𝑎𝑖𝑛(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) −   ∑ |𝑆𝑖| |𝑆| 𝑛 𝑖=1 ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆𝑖) (1)
Keterangan:
S = Himpunan kasus
A = Atribut
n = Jumlah partisi atribut A
|Si| = Jumlah kasus pada partisi ke-i
|S| = Jumlah kasus dalam S
Sementara  itu,  perhitungan  nilai  entropi  dapat  dilihat pada persamaan 2 berikut ini:
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦(𝑆) =   − ∑ 𝑝𝑖 ∗ 𝑙𝑜𝑔 2 𝑛 𝑖=1 𝑝𝑖 (2)
Keterangan: S = Himpunan kasus
A
= Atribut
n = Jumlah partisi S
pi = Proporsi dari Si terhadap S
E. Evaluation
Pada tahap terakhir yaitu evaluasi, dilakukan pengujian akurasi  dan  visualisasi  dari  data  yang  telah  diekstrak dan diolah  oleh  algoritma Decision  Tree dan  SMOTE.  Maka, diperlukan tools yang  dapat  menerapkan  tahap  ini.  Pada penelitian  ini, tools yang  digunakan  adalah Rapidminer Studio v.9.6. Rapidminer tidak  hanya  melakukan visualisasi data, namun juga menguji akurasi, presisi, serta klasifikasi benar dan klasifikasi yang salah.
Adapun  akurasi  merupakan  rasio  prediksi  benar  pada keseluruhan data.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃+𝑇𝑁
𝑇𝑃+𝐹𝑃+𝐹𝑁+𝑇𝑁 (3)
Presisi  adalah  rasio  prediksi  benar  positif  (TP)  yang dibandingkan  dengan  keseluruhan  hasil  yang  diprediksi positif
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃+𝐹𝑃 (4)

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Selection
Data  yang  diperoleh  untuk  tujuan  suatu  penelitian dikelompokkan  menjadi  dua  jenis  sesuai  dengan  sumber data  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder.  Data  yang diperoleh dari penelitian ini adalah data sekunder laporan tahun  2018  kecelakaan  lalu  lintas The  Department  of Planning,  Transport  and  Infrastructure (DPTI)  Australia Selatan.  Jumlah  data  yang  dihimpun  yaitu  13.599  data [23].  Dengan  menggunakan  model  klasifikasi Decision Tree dan  algoritma  SMOTE  sebagai  penyeimbang  data dari  kelas  minoritas,  diharapkan  dapat  membantu  dan menjadi solusi untuk meminimalisir terjadinya kecelakaan di Australia Selatan.

## B. Preprocessing
Sumber  dari  data  yang  telah  diseleksi  maka  dilakukan preprocessing , pada penelitian ini maka kolom yang tidak dipakai untuk pengolahan data harus dihapus atau dibuang, karena  pada  beberapa  kolom  tersebut  juga  terdapat missing value.
T ABEL I A TRIBUT K ECELAKAAN L ALU L INTAS Atribut Variabel Kategori Area Speed Numerical - Road Surface Nominal Sealed Unsealed Moisture Condition Nominal Dry Wet Weather Condition Nominal Raining Not Raining DayNight Nominal Daylight Night Entity Code Nominal Driver Rider Passenger Pedestrian Animal Severity Nominal Property Damage Only
Serious Injury Minor Injury Fatal Traffic Control Nominal No Control Traffic Signals Roundabout Give Way Sign
Stop Sign
Pada  tabel  I.  terdapat  8  atribut  yaitu area  speed,  road surface,  moisture  condition,  weather  condition,  daynight, entity  code,  severity dan traffic  control . Severity digunakan  sebagai class  label karena  termasuk  kedalam polynominal yaitu  keterangan  dari  atribut  lebih  dari  dua. Dalam dataset terdiri  data  dari  satu  atau  lebih  variabel. Pada penelitian ini variabel yang digunakan ada dua yaitu numerical dan nominal .  Dari  tujuh  atribut  pendukung tersebut, satu-satunya variabel data yang numerical adalah area  speed . Area  speed merupakan  batas  kecepatan  pada waktu  dan  lokasi  terjadinya  kecelakaan.  Berdasarkan dataset , tercatat bahwa kecepatan yang terjadi yaitu antara 5  sampai  dengan  110  km/jam.  Atribut  kedua  yaitu road surface yakni variabel data nominal yang merupakan jenis permukaan  jalan  saat  terjadi  kecelakaan.  Atribut  ketiga moisture  condition yaitu  kelembapan  permukaan  jalan. Dimana  permukaan  jalan  kering  atau  basah  yng  bisa mebuat  jalanan  menjadi  licin.  Atribut  keempat weather condition yaitu  kondisi  cuaca  ketika  terjadi  kecelakaan. Cuaca  hujan  dapat  mengakibatkan  pengelihatan  dari pengemudi  tidak  setajam  ketika  cuaca  cerah.  Atribut kelima daynight yaitu  kondisi  pencahayaan  saat  terjadi kecelakaan. Biasanya kecelakaan terjadi pada malam hari, karena  pencahayaan  yang  minim.  Atribut  keenam entity code yaitu  entitas  yang  terlibat  dalam  kecelakaan. Keterlibatan seperti pengemudi, penumpang, pejalan kaki, hewan yang melintasi jalan atau entitas lainnya yang dapat mengganggu  pengemudi.  Atribut  yang  terakhir traffic control yaitu  kontrol  lalu  lintas  saat  terjadi  kecelakaan. Lampu  merah,  kuning,  hijau  atau  tanda  kereta  api  akan lewat dapat menjadi faktor kecelakaan.

## C. Transformation
Data  kecelakaan  lalu  lintas  telah  yang  melalui  proses data cleansing dan data  integration yang  tergabung kedalam preprocessing , tahap selanjutnya yaitu transformation.
T ABEL II
T RANSFORMASI ATRIBUT KELAS Data Sebelum Transformasi Data Setelah Transformasi Severity Crashes Property Damage only Minor Injury Serious Injury Fatal Property Damage Only Casua- lties
Pada  tabel  II.  atribut severity (keparahan)  kecelakaan lalu  lintas  yang  dijadikan  kelas  dalam  klasifikasi  dan merupakan informasi awal data dengan memiliki kategori property damage only (kerusakan barang berharga), minor injury (korban  luka  ringan), serious  injury (korban  luka
berat)  dan fatal (kematian),  diubah  menjadi  atribut crashes yang  memiliki  kategori property  damage  only (kerusakan  barang  berharga)  dan casualties (korban). Transformasi  ini  bertujuan  untuk  melihat  AUC  pada model Decision
Tree . AUC digunakan untuk menunjukkan akurasi dan membandingkan hasil klasifikasi secara visual.

## D. Data Mining
Sebelum  mengetahui  hasil  dan  visualisasi  dari penelitian  berdasarkan  faktor  penyebab  kecelakaan, langkah  awal  yang  perlu  dilakukan  yaitu  merancang model,  agar  bisa  menampilkan  akurasi,  presisi  dan  juga hasil  kemungkinan  dalam  bentuk  grafik yang  diolah  oleh tools rapidminer . Berikut desain model yang ditampilkan pada gambar 2.

## Gambar 2. Model proses pengujian
Pada  gambar  2. dataset yang  telah  diperoleh  diubah kedalam format excel dan  membentuk sebuah tabel yang menampilkan kolom-kolom yang berisi atribut. Kemudian dilakukan pemilihan atribut berdasarkan faktor kecelakaan yang  menyebabkan  korban  atau  kerusakan  barang berharga.  Lalu  pilih  atribut crashes sebagai  label. Selanjutnya,  melakukan  peningkatan  kinerja  pada  model Decision Tree dengan menggunakan SMOTE Upsampling . Terakhir,  penentuan  akurasi  dibagi  menjadi  3  bagian, yaitu  menggunakan Split  Validation  Decision  Tree dan SMOTE, Cross  Validation  Decision  Tree dan  SMOTE dan Decision  Tree dan  SMOTE Split  Data dan membandingkan  desain  model  tersebut  dengan  mencari akurasi yang paling baik.

## E. Evaluation
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  pengujian model  desain  yang  terbaik  dari  integrasi  metode klasifikasi Decision  Tree dan  teknik  penyeimbang  data yaitu  SMOTE  berdasarkan  faktor  yang  mempengaruhi kecelakaan  lalu  lintas,  sehingga  akurasi  menjadi meningkat. Output dari  evaluasi  ini  berupa  akurasi perhitungan data dan visualisasi data.

## 1)  Split Validation Decision Tree dan SMOTE
Pengujian  pertama  dilakukan  pada  desain  model Split Validation Decision Tree dan SMOTE  dengan melakukan
validasi  data  dengan  membagi  data  tesebut  mejadi  dua bagian,  data  bagian  pertama  bernama data  training dan bagian  kedua  yaitu data  testing .  Perubahan  dilakukan pada split ratio .
Gambar 3. Pembagian rasio split validation
Split ratio ini mejadi parameter yang spesifik pada data training .  Perubahan  rasio  atau  perbandingana  dilakukan dalam rentang 0.1 (1:9) sampai dengan 0.9 (9:1).
T ABEL III P ERBANDINGAN H ASIL P ENGUJIAN Rasio Akurasi 0.1 (1:9) 67.51% 0.2 (2:8) 68.88% 0.3 (3:7) 68.81% 0.4 (4:6) 68.99% 0.5 (5:5) 68.05% 0.6 (6:4) 69.23% 0.7 (7:3) 69.05% 0.8 (8:2) 68.26% 0.9 (9:1) 67.71%
Dari  tabel  III.  diperoleh  hasil  pengujian  data  training dengan  akurasi  paling  baik  yaitu  rasio  0.6  (6:4)  yaitu 69.23%.  Untuk  melihat confusion  matrix menggunakan Split  Validation  Decision  Tree dan  SMOTE  ditampilkan pada tabel IV.
T ABEL IV
C ONFUSION MATRIX True: Property Damage Only Casualties Property Damage Only: 3042 1735 Casualties: 357 1664
Confusion  matrix digunakan  untuk  evaluasi  klasifikasi model Decision  Tree berdasarkan  akurasi  prediktif.  Pada tabel didapatkan hasil sebagai berikut:
• Jumlah  data  positif  dan  terdeteksi  benar  atau True Positive (TP)  yaitu 3042.
• Jumlah data negatif dan terdeteksi salah atau False Positive (FP) yaitu 1735.
• Jumlah  data  positif  namun  terdeteksi  salah  atau
False Negative (FN) yaitu 357.
• Jumlah  data  negatif  namun  terdeteksi  benar  atau
True Negative (TN) yaitu 1664.

## 2)  Cross Validation Decision Tree dan SMOTE
Pengujian  kedua  dengan  menggunakan  desain  model Cross  Validation  Decision  Tree dan  SMOTE  dilakukan untuk  menguji  kinerja  model  klasifikasi  yaitu Decision Tree . Decision Tree dilatih oleh dua buah subproses yaitu subproses training dan subproses testing .
Gambar 4. Jumah fold cross validation
Pada  gambar  4.  Angka  10 fold pada cross  validation dipilih  karena  angka  tersebut  merupakan  rekomendasi yang  terbaik  untuk  model.  Cara  kerja  nya  yaitu  dibagi menjadi  10 fold berarti  terdapat  10 subset data untuk melakukan evaluasi pada Decision Tree.
T ABEL V
C ONFUSION M ATRIX True: Property Damage Only Casualties Property Damage Only: 7781 5476 Casualties: 717 3022
Berdasarkan  tabel  V. diperoleh confusion  matrix yang terdapat  pada  model Cross  Validation  Decision  Tree dan SMOTE. Pada tabel didapatkan hasil sebagai berikut:
• Jumlah  data  positif  dan  terdeteksi  benar  atau True Positive (TP)  yaitu 7781.
• Jumlah data negatif dan terdeteksi salah atau False
• Positive (FP) yaitu 5476.
• Jumlah  data  positif  namun  terdeteksi  salah  atau False Negative (FN) yaitu 717.
• Jumlah  data  negatif  namun  terdeteksi  benar  atau True Negative (TN) yaitu 3022.
Perhitungan  akurasi  yang  dihasilkan  dari  pemodelan Cross  Validation  Decision  Tree dan  SMOTE  adalah 63.56%.  Presisi  yang  yang  dihasilkan  yaitu  82.08%. Sementara  itu  untuk  kurva  ROC  digunakan  untuk menerangkan  ketepatan  keseluruhan  dari  data  yang  diuji, sehingga  nilai  AUC  ( Area  Under  Curve )  sebesar  0.659. Pengujian pada desain model ini menunjukkan AUC yang tidak  bisa  mencapai  70%  atau  lebih  untuk  bisa  masuk kedalam kategori fair classification.

## Gambar 5. AUC cross validation

## 3)  Decision Tree dan SMOTE Split Data
Pada  pengujian  dengan  menggunakan  model Decision Tree dan  SMOTE Split  Data dilakukan split yaitu membagi data menjadi 2 subset atau partisi.
Gambar 6. Split data
Split  data merupakan  parameter  yang  penting  dalam model  klasifikasi.  Parameter  ini  menentukan  jumlah  dari partisi  data  dan  rasio  setiap  partisi  dengan  pemilihan secara  acak  dan  otomatis  oleh rapidminer .  Pada  gambar rasio yang diuji antara 0.1 (1:9) hingga 0.9 (9:1).
T ABEL VI
P ERBANDINGAN H ASIL P ENGUJIAN Rasio Akurasi Decision Tree Akurasi Decision Tree + SMOTE Presisi Decision Tree + SMOTE AUC Decision Tree + SMOTE 0.1 (1:9) 65.97% 71.12% 83.06% 0.773 0.2 (2:8) 65.45% 70.47% 87.58% 0.763 0.3 (3:7) 64.91% 70.44% 89.71% 0.757 0.4 (4:6) 64.69% 70.17% 88.36% 0.754 0.5 (5:5) 65.06% 70.43% 88.99% 0.755 0.6 (6:4) 64.55% 70.48% 89.40% 0.756 0.7 (7:3) 64.53% 70.53% 88.52% 0.759 0.8 (8:2) 64.68% 70.21% 84.09% 0.755 0.9 (9:1) 64.72% 70.05% 84.06% 0.751
Berdasarkan  tabel  VI.  Pengujian  yang  dilakukan berdasarkan  jumlah  data  pada  tiap-tiap  rasio.  Sebagai perbandingan, dilakukan pengujian Decision Tree dengan Decision  Tree +  SMOTE.  Hasil  terbaik  dari  pengujian Decision  Tree hanya  mencapai  65.97%.  Namun,  dengan mengintegrasikan  dengan  SMOTE,  akurasi  meningkat lebih  dari  5%.  Maka  akurasi  yang  terbaik  yaitu  71.12% pada  rasio  0.1  (1:9)  yang  memiliki  presisi  83.06%  dan AUC  0.773,  serta  jumlah example  data yang  digunakan
yaitu  1.700  dari  total  16.996  data  yang  telah  dilakukan perhitungan menggunakan model SMOTE Upsampling .
T ABEL VII C ONFUSION M ATRIX True: Property Damage Only Casualties Property Damage Only: 758 399 Casualties: 92 451 Confusion  matrix pada  perhitungan Decision Tree  dan SMOTE Split Data diperoleh hasil sebagai berikut:
• Jumlah  data  positif  dan  terdeteksi  benar  atau True Positive (TP)  yaitu 758.
• Jumlah data negatif dan terdeteksi salah atau False Positive (FP) yaitu 399.
• Jumlah  data  positif  namun  terdeteksi  salah  atau False Negative (FN) yaitu 92.
• Jumlah  data  negatif  namun  terdeteksi  benar  atau True Negative (TN) yaitu 451.
Gambar 7. AUC split data
Pada  kurva  ROC  yang  ada  pada  model Decision  Tree dan  SMOTE Split  Data ,  nilai  AUC  yang  diperoleh  yaitu 0.773.  Berdasarkan  penilaian  AUC,  grafik  tersebut termasuk  kedalam  kriteria fair  classification (0.7  –  0.8) atau cukup. Berarti model Decision Tree layak digunakan pada dataset kecelakaan lalu lintas.
Berdasarkan  hasil  dari  ketiga  pengujian  desain  model, berikut perbandingan akurasi terbaik dari tiap-tiap model:
T ABEL VIII
P ERBANDINGAN D ESAIN M ODEL No. Model Pengujian Akurasi 1 Split Validation Decision Tree dan SMOTE 69.23% 2 Cross Validation Decision Tree dan SMOTE 63.56% 3 Decision Tree dan SMOTE Split Data 71.12%
Perbandingan  dari  tiga  desain  model  tersebut menunjukkan  bahwa  model Decision  Tree dan  SMOTE Split  Data mendapatkan  hasil  akurasi  yang  paling  baik. Berikut grafik dari akurasi, presisi dan AUC.

## Gambar 8. Grafik pengujian akurasi
Berdasarkan  grafik  dari  hasil  pengujian  menunjukan bahwa  nilai  tertinggi  yang  berjumlah  1.700  data  (1:9) memiliki nilai akurasi tertinggi yaitu 71.12%.
Untuk  grafik  dari  pengujian  presisi  ditampilkan  pada gambar 9.

## Gambar 9. Grafik pengujian presisi
Berdasarkan  grafik  dari  hasil  pengujian  menunjukan bahwa  nilai  tertinggi  yang  berjumlah  5.098  data  (3:7) memiliki nilai presisi tertinggi yaitu 89.71%.
Grafik  dari  pengujian  AUC  ditampilkan  pada  gambar 10.

## Gambar 10. Grafik pengujian AUC
Hasil  pengujian  menunjukan  bahwa example  data berjumlah  1.700 (1:9) memiliki nilai AUC  tertinggi yaitu 0.773.

## IV. K ESIMPULAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa, pengujian yang dilakukan dengan melakukan perbandingan  desain  model  yaitu Split  Validation Decision Tree dan SMOTE dengan akurasi 69.23%, Cross Validation  Decision  Tree dan  SMOTE  dengan  akurasi 63.56%,  menunjukkan  dua  pengujian  tersebut  masuk  ke dalam  kriteria poor  classification atau  buruk  dan  tidak layak  untuk  dijadikan  model  klasifikasi dataset pada penelitian  ini.  Sedangkan  pengujian  menggunakan  desain model Decision  Tree  dan SMOTE Split  Data dengan
akurasi  71.12%  (1:9),  presisi  89.71  dan  AUC  0.773,    ini masuk  ke  dalam  kriteria fair  classification atau  cukup. Kriteria  ini  merupakan  yang  terendah  untuk  bisa dikatakan  layak  pada  penelitian  klasifikasi  dalam data mining .
Berdasarkan
hasil penelitian, saran untuk pengembangan dari penelitian ini adalah dapat menggunakan  metode  klasifikasi data  mining yang  lain seperti metode klasifikasi ensemble yaitu menggabungkan beberapa  metode  sebagai  solusi  klasifikasi  untuk mendapatkan  hasil  terbaik.  Penelitian  ini  juga  dapat dikembangkan  dengan  menambahkan  kategori  terkait kecelakaan lalu lintas.

## D AFTAR P USTAKA
[1] the  G.  of  S.  A.  The  Department  of  Planning,  Transport  and Infrastructure,  “Road  Crashes  in  South  Australia  Statistical Summary  of  Road  Crashes  &  Casualties  in  2018,”  2018. [Online].
Available: https://www.dpti.sa.gov.au/towardszerotogether/road_crash_fa cts/sa_crashes#reports. [Accessed: 20-Apr-2020].
[2] A. D. Saputra, “Studi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Jalan di Indonesia  Berdasarkan  Data  KNKT  (Komite  Nasional Keselamatan  Transportasi)  dari  Tahun  2007-2016,” War. Penelit. Perhub. , 2018.
[3] WHO,  “Road  traffic  injuries,”  2020.  [Online].  Available: https://www.who.int/news-room/fact-sheets/detail/road-traffic- injuries. [Accessed: 20-May-2020].
[4] Y. Mardi, “Data Mining : Klasifikasi Menggunakan Algoritma C4.5,” J. Edik Inform. , 2017.
[5] K.  Fatmawati  and  A.  P.  Windarto,  “Data  Mining:  Penerapan Rapidminer Dengan K-Means Cluster Pada Daerah Terjangkit Demam  Berdarah  Dengue  (DBD)  Berdasarkan  Provinsi,” Comput. Eng. Sci. Syst. J. , 2018.
[6] R. L. Hasanah, M. Hasan, W. E. Pangesti, F. F. Wati,  and W. Gata, “Klasifikasi Penerima Dana Bantuan Desa Menggunakan Metode KNN (K-Nearest Neighbor),” J. Techno Nusa Mandiri ,
2019.
[7] A.  B.  E.  D.  Ahmed  and  I.  S.  Elaraby,  “Data  Mining:  A prediction for performance improvement using classification,” World J. Comput. Appl. Technol. , 2014.
[8] F.  Dwi  Meliani  Achmad,  Budanis,  Slamat,  “Klasifikasi  Data Karyawan  Untuk  Menentukan  Jadwal  Kerja  Menggunakan Metode Decision Tree,” J. IPTEK , 2012.
[9] A. Shiddiq, R. K. Niswatin, and I. N. Farida, “Ahmad Shiddiq Analisa  Kepuasan  Konsumen  Menggunakan  Klasifikasi Decision  Tree  Di  Restoran  Dapur  Solo  (Cabang  Kediri),”
Gener. J. , 2018.
[10] A.  N.  Kasanah,  M.  Muladi,  and  U.  Pujianto,  “Penerapan Teknik  SMOTE  untuk  Mengatasi  Imbalance  Class  dalam Klasifikasi Objektivitas Berita Online Menggunakan Algoritma  KNN,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , 2019.
[11] A. Bisri and R. Rachmatika, “Integrasi Gradient Boosted Trees dengan  SMOTE  dan  Bagging  untuk  Deteksi  Kelulusan Mahasiswa,” J. Nas. Tek. Elektro dan Teknol. Inf. , 2019.
[12] S.  Kumar  and  D.  Toshniwal,  “A  data  mining  approach  to characterize road accident locations,” J. Mod. Transp. , 2016.
[13] M. Taamneh, S. Taamneh, and S. Alkheder, “Clustering-based classification  of  road  traffic  accidents  using  hierarchical clustering and artificial neural networks,” Int. J. Inj. Contr. Saf. Promot. , 2017.
[14] M. A. Raihan, M. Hossain, and T. Hasan, “Data mining in road crash analysis: the context of developing countries,” Int. J. Inj. Contr. Saf. Promot. , 2018.
[15] R.  Fitria,  W.  Nengsih,  and  D.  H.  Qudsi,  “Implementasi Algoritma  FP-Growth  Dalam  Penentuan  Pola  Hubungan Kecelakaan Lalu Lintas,” J. Sist. Inf. , 2017.
[16] Y. Castro and Y. J. Kim, “Data mining on road safety: Factor assessment  on  vehicle  accidents  using  classification  models,” Int. J. Crashworthiness , 2016.
69,00% 70,00% 71,00% 72,00% 0.1 (1:9) 0.2 (2:8) 0.3 (3:7) 0.4 (4:6) 0.5 (5:5) 0.6 (6:4) 0.7 (7:3) 0.8 (8:2) 0.9 (9:1)
Pengujian ExampleSet 75,00% 80,00% 85,00% 90,00% 95,00% 0.1 (1:9) 0.2
(2:8) 0.3 (3:7) 0.4 (4:6) 0.5 (5:5) 0.6 (6:4) 0.7 (7:3) 0.8 (8:2) 0.9
(9:1) Pengujian ExampleSet 0,74 0,76 0,78 0.1 (1:9) 0.2 (2:8) 0.3 (3:7) 0.4 (4:6) 0.5 (5:5) 0.6 (6:4) 0.7 (7:3) 0.8 (8:2) 0.9 (9:1) Pengujian ExampleSet
[17] W.  W.  Fitriah  and  M.  Mashuri,  “Faktor-Faktor  yang Mempengaruhi  Keparahan  Korban  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di Kota  Surabaya  dengan  Pendekatan  Bagging  Regresi  Logistik Ordinal,” J. Sains dan Seni ITS , 2012.
[18] C. Silvia, Y. Wilandari, and A. Hoyyi, “Ketepatan Klasifikasi Tingkat
Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan  Metode  Reresi  Logistik  Ordinal  dan  Fuzzy  K- Nearest Neighbor In Every Class,” None , 2015.
[19] L.  Susiana,  I.  T.  Utami,  and  J.  Junaidi,  “Penerapan  Metode Boosting  Pada  Cart  Untuk  Mengklasifikasikan  Korban Kecelakaan  Lalu  Lintas  Di  Kota  Palu,” Nat.  Sci.  J.  Sci. Technol. , 2019.
[20] P.  Ristoski  and  H.  Paulheim,  “Semantic  Web  in  data  mining and  knowledge  discovery:  A  comprehensive  survey,” Journal of Web Semantics . 2016.
[21] F.  Syukmana et  al. ,  “Predicting  Relegation  Clubs  in  Italian Serie A with Method based C4.5 Decision Tree Algorithm,” in
Journal of Physics: Conference Series , 2020.
[22] A. Muzakir and R. A. Wulandari, “Model Data Mining sebagai Prediksi  Penyakit  Hipertensi  Kehamilan  dengan  Teknik
Decision Tree,” Sci. J. Informatics , 2016.
[23] the  G.  of  S.  A.  The  Department  of  Planning,  Transport  and Infrastructure,  “2018_DATA_SA_Crash,”  2018.  [Online]. Available: https://data.sa.gov.au/data/dataset/road-crash- data/resource/45ceb7e8-59bd-4492-b107-8379752ea597. [Accessed: 11-Apr-2020].