## PENERAPAN METODE K-MEANS CLUSTERING UNTUK PEMETAAN DAERAH RAWAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA MALANG BERBASIS WEBSITE
Arninda Agnes Vernanda, Ahmad Faisol, Nurlaily Vendyansyah Program Studi Teknik Informatika S1, Fakultas Teknologi Industri Institut Teknologi Nasional Malang, Jalan Raya Karangploso km 2 Malang, Indonesia arnindaagnes1@gmail.com

## ABSTRAK
Kecelakaan Lalu Lintas atau yang biasa disebut dengan laka lantas di Kota Malang pada tahun 2019, telah mengalami peningkatan yang sangat pesat. Yakni telah terjadi kasus sebanyak 174 kejadian, dan menewaskan sebanyak 34 korban meninggal dunia. Sedangkan di tahun 2020, kasus kecelakaan lalu lintas yang terjadi lebih sedikit dibandingkan tahun 2019, di tahun 2020 terjadi sebanyak 49 kasus dan korban meninggal dunia ada 3 orang. Selain itu di Kota Malang saat ini belum memiliki sistem untuk menunjukkan lokasi daerah rawan kecelakaan lalu lintas. Dari permasalahan yang diuraikan tersebut, perlu adanya website pemetaan daerah rawan kecelakaan lalu lintas di Kota Malang. Pengelompokkan tiap daerah dibagi menjadi 3 cluster yakni Sangat Rawan(SR), Rawan(R), dan  Cukup  Rawan  (CR)  dengan  menggunakan  metode K-Means  Clustering. Hasil  dari  pengelompokkan  ini berdasarkan  5  kecamatan  di  Kota  Malang.  5  Kecamatan  tersebut  Kecamatan  Blimbing,  Kecamatan Kedungkandang, Kecamatan Klojen, Kecamatan Sukun, dan Kecamatan Lowokwaru dan 6 ruas jalanpada setiap kecamatan. Data yang diolah dalam penelitian ini bersumber dari Satlantas Polresta Malang Kota. Pembuatan peta untuk webiste ini menggunakan aplikasi QGIS versi 2.18, dengan menggunakan bahasa pemrograman PHP Nativ, dan  memakai framework CSS  Boostrap,  dan MySQL sebagai databasenya .  Pengujianmetode K-Means pada website ini menggunakan bidang unsupervised learning, yaitu lift ratio. Berdasarkan pengujian metode K-Means dengan  menggunakan lift  ratio menunjukkan  hasil  2,5.  Hasil  pemetaan  menunjukkanterdapat  satu  kecamatan masuk ke dalam kelompok Sangat Rawan(SR) yaitu Kecamatan Lowokwaru. Kecamatan Blimbing, Kecamatan Klojen, dan Kecamatan Sukun masuk dalam cluster Rawan(R), dan yang terakhir Kecamatan Kedungkandang masuk pada cluster Cukup Rawan(CR).
Kata Kunci : Pemetaan, Daerah Rawan Kecelakaan Lalu lintas, Kota Malang, K-Means,Lift Ratio

## 1. PENDAHULUAN
Kecelakaan lalu lintas dari tahun ke tahun terus meningkat  dan  telah  menjadi  bahan perbincangan yang tak kenal usai di masyarakat. Mengingat seiring dengan laju pertumbuhan penduduk yang sangat pesat dengan  di  dorongnya  peningkatan  kebutuhan  moda transportasi,  guna  mendukung  aktivitas  masyarakat berpindah dari satu tempat ke tempat yang lain. Kasus kecelakaan  lalu  lintas  yang  terjadi  di  tengah masyarakat,  tidak  terlapas  dari  faktor-faktor  pemicu kecelakaan  seperti  kondisi  jalanan  yang  rusak, kelalaian  pengguna  jalan  seperti  kurang  berhati-hati dalam  mengemudi kendaraan  biasanya  sering  terjadi dikarenakan  pengemudi  mengantuk,  kondisi  jalan yang  kurang bagus  sepeeti  jalan  yang  berlubang  dan tidak segera di perbaiki, kurangnya rambu rambu lalu lintas dan faktor yang lainnya [1] Adapun akibat yang yang  ditimbulkan  oleh  faktor-faktor  kecelakaan tersebut sangat bervariasi dari kondisi korban dengan luka ringan,  sedang,  hingga  berat  yang  berujung kematian dan  kerugian  harta  benda  yang  dialami korban.
Di Kota Malang saat ini, angka kasus kecelakaan lalu  lintas  dari  tahun  2020  cukup  mengalami penurunan  yang  signifikan,  yaitu  sebanyak  49 kejadian,  dibandingkan dengan tahun 2019 sebanyak 172  kejadian  pernyataan  menurut  Kombes  Pol Leonardus  Simarmata,  Kapolresta  Malang  Kota
kepada  Surya  Malang.[2]  Korban  yang  meninggal akibat  kecelakaan  lalu  lintas  di  tahun  2020 menewaskan sebanyak 3 orang, sedangkan pada tahun 2019 korban meninggal dunia 34 orang. Sementara Di Kota  Malang  saat  ini  belum  memiliki  sistem  untuk menunjukkan  daerah  yang  rawan  akan  terjadinya kasus  kecelakaan  lalu  lintas,  sehingga  upaya  dalam pencegahan dan penanganan kasus kecelakaan masih sangat  kecil.  Apabila  hanya  mengandalkan  imbauan dari kepolisian untuk tertib berlalu lintas setiap orang mungkin  bisa  saja  mengabaikan  dan  tetap  tidak berhati  –  hati  untuk  menjaga  keselamatan  dirinya sendiri  maupun  keselamatan  pengguna  jalan  lain. Apalagi  Kota  Malang  termasuk  ke  dalam  kota  terbesar kedua  di  Jawa  Timur  setelah  Surabaya,  pastinya banyak sekaliorang luar Kota Malang atau perantauan yang  hilir  mudik  ke  Kota  Malang  entah  itu  bekerja ataupunmenimba  ilmu.  Tentunya  mereka  belum  tau betul  wilayah  di  Kota  Malang  termasuk  daerah langganan  yang  sering  terjadi  kasus  kecelakaan  lalu lintas.
Dari  uraian  permasalahan  tersebut,  di  perlukan adanya webiste Pemetaan  Daerah  Rawan Kecelakaan Lalu  Lintas  Di  Kota  Malang.  Pengelompokkan  tiap daerah  dibagi  menjadi  3 cluster yakni  Sangat Rawan(SR),  Rawan(R),  dan  Cukup  Rawan  (CR) dengan  menggunakan  metode K- Means  Clustering . Metode K-Means  Clustering termasuk  kedalam
golongan  bidang unsupervised  learning, digunakan untuk  mengelompokkan  data  menjadi  beberapa cluster sesuai  dengan  karakteristik  data.  Metode K- Means dalam  penelitian  ini  dipilih  karena  mudah diimplementasikan ke dalam jumlah data yang besar, dan  memiliki  kemampuan  mengelompokkan  data. Selain  it,  algoritma  ini  tidak  terpengaruh  ke  objek yang lain. Dengan adanya penerapan metode k-means dalam pemetaan daerah rawan kecelakaan lalu lintas di Kota Malang ini, diharapkan mampu memberikan informasi  kepada  masyarakat  mengenai  titik-titik daerah yang rawan kecelakaan agar masyarakat dapat lebih  waspada  dalam  berkendara,  tentunya  untuk menjaga  dirisendiri  dan  orang  lain.  Selain  itu membantu  pihak  Satlantas  dalam  mengevaluasi wilayah-wilayah yangmemiliki kerawanan laka lantas yang  tinggi.  Sehingga  wilayah tersebut  segera  di tangani  dengan  cepat  dan  dapat  menekan  angka kecelakaan lalu lintas di wilayah Kota Malang.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## 2.1. Penelitian Terdahulu
Pada  tahun  2018  Yosep  Agus  Pranoto,  Moh Miftakhur  Rokhman,  dan  Suryo  Adi  Wibowo melakukan  penelitian  ini  terkait  dengan  pelayanan kesehatan. Banyak sekali animo masyarakat yangsaat ini  membutuhkan  fasilitas  dan  layanan  kesehatan. Akan  tetapi  permasalahan  dalam  lingkup  ini  adalah minimnya  informasi  terkait  dengan  letak  fasilitas kesehatan yang paling dekat dengan lingkungan atau tempat  tinggal  masyarakat.  Adapun  tujuan  dari dilakukannya  penelitian  ini,  untuk  merancang  dan membuat  Sistem  Informasi  Geografis  Berbasis Website  Pusat  Kesehatan  Masyarakat  Di  Wilayah Kabupaten Malang, sehingga memudahkan masyarakat  dalam  mencari  fasilitas  dan  pelayanan kesehatan yang diinginkan. [3]
Penelitian  kedua  dilakukan  oleh  Messy Arbina pada  tahun  2019.  Pada  penelitian  kedua  ini mengangangkat  masalah  pada  komoditi  perkebunan hasil  panen  di  provinsi  Kalimantan  Tengah  yang masih  disajikan  dalam  bentuk  laporan  statistik. Tentunya  dalam  bentuk  laporan  data  statistik  ini memiliki  kekurangan  dalam  pengujian  data  yaitu ketepatan  data  dikarenakan  pengolahan  data  masih dilakukan secara manual sehingga terjadi selisih data. Maka dari itu Dinas Perkebunan Kalimantan Tengah perlu  disediakan  Sistem  Informasi  Geografis Pemetaan  Dareah  Perkebunan  Kalimantan  Tengah. Tujuan  dari  penelitian  ini  yaitu  dibuatnya  sistem untuk mempermudah pemerintah  Kalimantan Tengah mengelola  data  lapangan,  mendata  pemilik  lahan perkebunan  guna  penyaluran  pemilihan  supplier untuk  pembuka  usaha  yang  memerlukan  bahan  dari hasil  perkebunan.  Hasil  penelitian  menunjukkan masih  banyak  lahan  yang  belum  di  pergunakan  atau masih berupa hutan. [4]
Satu  tahun  berikutnya  di tahun 2020  Mohamad Fat’al  Ghozali,  Sentot  Achmadi  dan  Hani Zulfia Zahro’  melakukan  penelitian  dengan  membahas
pengembangan  teknologi  Sistem Informasi  Geografis (SIG) pemetaan sekolah SMA/SMK di Kota Malang. Penelitian inidilakukan oleh  untuk  membantu  Diknas Pendidikan  Kota  Malang  untuk  mengetahui  lokasi sekolah  SMA  dan  SMK  negeri  di  Kota  Malan. Menganalisis  jumlah  penerimaan  mahasiswa  baru dengan  jumlah  kelas  yang  dimiliki  oleh  setiap sekolah, menambahkan  jumlah  kuota  siswa  dari luar kota  dan  terutama  untuk  membantu  siswa  mencari Pendidikan SMA / SMK di Kota Malang. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan membangun sistem informasi geografis pemetaan sekolah dan menyediakan aplikasi sistem informasi geografis yang dapat memberikan  informasi  yang  berguna  untuk mengetahui informasi dan lokasi sekolah SMA/SMK Kota  Malang.  Berdasarkan  hasil  penelitian  maka aplikasi  ini  dapat  menampilkan  informasi  mengenai nama  sekolah,  akreditasi  sekolah,  jurusan  sekolah, website  sekolah  berserta  jumlah  penerimaan  kuota pserta didik baru. [5]
Penelitian  di  tahun  2021  dilakukan  oleh  Tutut Suryani,  Ahmad  Faisol,  dan  Nurlaily  Vendyansyah. Adapun  topik  permasalahan  yang  di  lakukan  pada penelitian  ini terkait  dengankerusakan jalan  yang ada di  Kabupaten  Malang  yaitu  di  Kecamatan  Lawang, Kecamatan  Singosari,  Kecamatan  Karangploso  dan Kecamatan Dau. Kerusakan jalan dapat menghambat aktivitas masyarakat terutama pada sektor perhubungan,  dibutuhkan  laporan  dari  warga mengenai  kerusakan jalan  yang  ada  di  sekitar  untuk mempermudah  pemerintah  dalam  menindaklanjuti dan memperbaiki jalanan yang rusak. Adapun tujuan mengapa  penelitian  ini  dilakukan  yaitu  untuk membuat  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Kerusakan  Jalan  Dengan  Metode K-Means, dengan pemetaan  ini  dapat  membantu  pemerintah  dalam pengelompokan  tingkat  kerusakan  jalan  yang  ada di Kabupaten  Malang  sehingga  pemerintah  mengetahui tingkat  kerusakan  jalan  yang  termasuk  berat  agar segera di tangani. [6]
Penelitian  terakhir  yakni  pada  tahun  2021 oleh Ali  Hasymi,  Ahmad  Faisol  dan  F.X Ariwibisono. Permasalahan  yang  diangkat  dalam penelitian  ini adalah warga kurang di Kelurahan Karangbesuki. Pada masa pandemi Covid-19 banyak sekali bantuan yang diberikan  untuk  warga  kurang  mampu.  Akan  tetapi dalam  penerimaan  bantuan  masih  di  lakukan  secara manual  yaitu  penyelenggara  melihat  langsung keadaan tempat tinggal yang akan menerima bantuan. Dengan  cara  manual  dalam  penerimaan  bantuan tersebut, masih  dinilai  belum  tepat  sasaran.  Tujuan dari  penelitian
yaitu  dibuatkan  Sistem  Informasi  Geografis (SIG)  pada  Kelurahan  Karangbesuki  Menggunakan Metode K-Means  dalam  membantu  penyelenggara bantuan sosial  dalam  pemetaan warga  kurang mampu yang digunakan  sebagai  acuan  penerimaan  bantuan sosial.  Dari hasil penelitian terdapat hasil pengelompokan  sebanyak  55%  warga  tidak  layak menerima bantuan, 30% warga kurang layak menerima
bantuan dan 15% warga layak menerimabantuan.  [7]

## 2.2. Daerah Rawan Kecelakaan Lalu Lintas
Daerah rawan kecelakaan lalu lintas, merupakan suatu  lokasi  dimana  angka  kasus  kecelakaan  lalu lintas  berada  dalam  skala  tinggi,  dengan  kejadian kecelakaan yang terus berulang dalam rentang waktu yang  relatif  sama.  Kejadian   kasus  kecelakaan  lalu lintas  pada  suatu  daerah  tersebut,  diakibatkan  oleh suatu  penyebab  tertentu.  Adapun  daerah  rawan kecelakaan  lalu  lintas  dikelompokkan  menjadi  3 bagian  diantaranya  tampak rawan  kecelakaan,  rute rawan kecelakaaan dan wilayah rawan kecelakaan. [8]

## 2.3. Kota Malang
Kota Malang adalah sebuah kota yang terletak di provinsi Jawa Timur, Indonesia. Dan merupakan kota terbesar kedua di Jawa Timur setelah Kota Surabaya. Kota ini dijuluki sebagai kota pelajar dan kota bunga. Tidak  hanya  itu  hawanya  yang  sejuk  dan  dingin membuat  wisatawan  dari  luar  malang  betah  berlibur disini. Hawa sejuk dan dingin yang dihasilkan, karena kota ini terletak pada dataran tinggi dan dekat dengan pegunungan  yang  mengelilinginnya.  Terdiri  atas  5 kecamatan, 5 kecamatan tersebut yaitu Kecamatan  Klojen,  Kecamatan  Blimbing, Kecamatan Kedungkandang, Kecamatan Lowokwaru, Kecamatan Sukun. [9]

## 2.4. Pemetaan
Pemetaan  merupakan  suatu  proses  dalam menyajikan suatu informasi muka bumi  berupa fakta, dunia  nyata.  Baik  dalam  bentuk  permukaan  bumi maupun  sumberdaya  alamnya.  Pemetaan  didasarkan ke  dalam  skala  peta,  dengan  sistem  proyeksi  peta, kemudian  unsur  dari  muka  bumi  yang disajikan  ke dalam  sebuah  simbol.  Penyajian  dari  unsur-unsur permukaan  bumi  ini,  disajikan  ke  dalam  bentuk  peta, peta tersebut dibatasi oleh sebuah garis tepi pada kertas serta grid . [10]
2.5. QGIS QGIS atau  biasa  disebut  dengan quantum  gis merupakan  sebuah  aplikasi  dari  Sistem  Informasi Geografis, dan bersifat open source . QGIS sangat user friendly ,  yakni  dibawah  naungan  GNU (General Public  License) . QGIS pertama  kali  dibangun  oleh Gary Sherman, pada tahun 2002. GQIS sendiri adalah aplikasi  proyek  tidak  resmi,oleh Open  Source Geospatial  Foundation  disingkat  dengan  (OSGeo). OSGeo sendiri  merupakan  organisasi  non  profit, dimana OSGeo memiliki  misi  mempromosikan  dan mengembangkan  dari  data  dan teknologi  geospasial. [11]
2.6. Algoritma K-Means
K-Means Clustering adalah suatu metode dalam data mining, yang digunakan untuk melakukan pengelompokkan  data  dalam  jumlah  yang  besar.
Dimana  dari  setiap  data  yang  ada  di  dalam  satu kelompok  tersebut,  mempunyai  karakteristik  yang sama maupun karakteristik yang berbeda dengan data di  kelompok  yang  lain.  [12]  Adapun  langkah  – langkah metode K-Means:
1. Menentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin di bentuk
2. Menginisialisasi k sebagai pusat cluster
3. Menghitung jarak pada setiap data, dengan masing-masing  centroid  menggunakan persamaan Euclidean  Distance .  Dengan rumus sebagai berikut
(1)
Dimana : D(i,j) =  merupakan jarak dari data ke i ke pusat cluster j  ( Euclidean Distance ).
Xki = diinisialisasikan sebagai Objek atau  data  ke  i,  pada atribut ke k Xkj = diinisialisasikan sebagai centroid atau  yang  disebut dengan  titik  pusat  data  j, pada atribut ke k.
4. Kelompokkan  setiap  data  berdasarkan jarak  terdekat antara data dengan centroidnya.
5. Menentukan posisi centroid baru (k) / rata- rata dari tiap cluster
6. Kembali  ke  langkah  3  apabila  hasil centroid  baru dengan  centroid  lama  tidak sama  namun  apabila  hasil  centroid  baru dengan  hasil  centroid  lama  sama  maka perhitungan di hentikan.

## 2.7. Lift Ratio
Pengujian Lift Ratio merupakan suatu pengujian,  yang  dimana  pengujian  tersebut  untuk mengetahui  aturan  asosiasi (association  rules )  yang telah  terbentuk  sebelumnya.  Nilai  atau  hasil  akhir pada  lift  ratio  biasanya  sebagai  penentu  kuat  atau tidaknya,  valid  atau  tidak  validnya  suatu  aturan tersebut. [13]
Pada aturan lift ratio apabila nilainya kurang dari 1, maka aturan  tersebut  masuk  ke  dalam  kategori  tidak kuat  atau lemah, namun  apabila nilai  atauhasil akhir lebih dari 1 maka aturan tersebut kuat assosianya. [14]
Adapun  rumus  untuk  menentukan lift  ratio adalah sebagai berikut :
1. Mencari nilai confidence terlebih dahulu,adapun yang  dimaksud  dengan  nilai confidence adalah persentase kejadian dimana jika terjadi peluang A maka  juga  terjadi  peluang  B.  Adapun rumus untuk  mencari  nilai  confidence  adalah  sebagai berikut:

## (2)

## A = merupakan peluang terjadinya kejadian A
B = merupakan peluang terjadinya kejadian B
2. Setelah  memperoleh  nilai confidence ,  maka selanjutnya  menentukan  nilai lift  ratio ,  adapun rumus  untuk  menentukan  nilai  ratio  adalah sebagai berikut:
(3)
Sebelumnya ada aturan untuk memperoleh nilai dari Benchmark Confidence
(4)
Dimana : NC  :  Merupakan  jumlah  dengan  item yang menjadi consequent
N    :  Merupakan jumlah basis data
3. METODE PENELITIAN
3.1. Analisis Sistem
Sistem Informasi Geografis ini berbasis website, sebelum  merancang  dan  dibangunnya  sistem  ini diperlukan  data-data  serta  informasi  mengenai kecelakaan lalu lintas dari tahun 2019- 2020. Data di peroleh dari Polresta Malang Kota.

## 3.2. Sistem Yang Akan Dibangun
Pada  Sistem  Informasi  Geografis  ini  bertujuan untuk  memberikan  informasi  kepada  pengguna melalui  sebuah  peta  yang tersedia  di  dalam  website, maka  aplikasi  ini,  harus  memenuhi kebutuhan  yakni sebagai berikut :
1. Pada Website ini menampilkan informasiberupa peta yang menunjukkan wilayah- wilayah rawan kecelakaan lalu lintas di Kota Malang
2. Pada  Website  ini  memberikan  informasi  yang detail  pada  setiap  jalan  dan  kecamatan  yang  di kategorikan sebagai wilayah rawan kecelakaan.

## 3.3. Analisis Kebutuhan Fungsional
Pada  Sistem  Informasi  Geografis  Pemetaan Daerah  Rawan  Kecelakaan  Di  Kota  Malang  ini memiliki analisis kebutuhan fungsional untuk user dan admin.

## 3.4. Struktur Menu Pada Halaman User
Pada  Gambar  1  merupakan  struktur  halaman user yang terdiri dari halaman home , peta, pelaporan, dan admin.
Gambar 1. Struktur Menu Halaman User

## 3.5. Struktur Menu Pada Halaman Admin
Pada  Gambar  2  merupakan  struktur  halaman admin yang terdiri dari halaman dashboard, jenis luka korban,  kecamatan,  pihak  terlibat,  kriteria  jalan, kriteria kecamatan, kecelakaan, dan clustering.
Gambar 2. Struktur Menu Halaman Admin

## 3.6. Diagram Blok
Diagram  Blok  pada  Gambar  3  ini  menjelaskan cara kerja pemetaan daerah rawan secara garis besar
Gambar 3. Diagram Blok Sistem

## 3.7. Use Case
Use  case merupakan  sebuah  interaksi  antara aktor dengan sistem, use case sering digunakan guna mencapai  kebutuhan  fungsionalitas  pada  sebuah sistem.  Pada  Gambar  4  menggambarkan  sebuah interaksi antara admin dengan user pada sistem ini.

## 3.8. Flowchart User
Adapun  alur  proses  pada  systemyang  akan dijalankan oleh user dijelaskan pada Gambar 5
Gambar 5. Flowchart User

## 3.9. Flowchart admin
Flowchart  admin merupakan  gambaran  proses sistem  tersebut  pada  halaman admin. Adapun flowchart  admin adalah  sebagai  berikut  seperti pada Gambar 6

## 3.10. Struktur Tabel Login Admin
Merupakan  tabel  yang  digunakan  untuk menyimpan  inputan  data  login  admin  seperti  pada Tabel 1
Tabel 1. Struktur Tabel Login Admin

## 3.11. Struktur Tabel Kecamatan,
Struktur  tabel  kecamatan  merupakan  tabel yang digunakan  untuk menyimpan inputan  data kecamatan seperti pada Tabel 2
Tabel 2. Struktur Tabel Kecamatan Nama Field Jenis Keterangan id_kecamatan Int(11) Id kecamatan nama_kecamatan Varchar (100) Nama Kecamatan

## 3.12. Struktur Tabel Kecelakaan
Merupakan  tabel  yang  digunakan  untuk menyimpan  data  kecelakaan.  adapun  struktur  tabel kecelakaan seperti pada Tabel 3.
Tabel 3. Struktur Tabel Kecelakaan Nama Field Jenis Keterangan Kecelakaan_id Int(11) Id Kecelakaan Kecamatan_id Int(11) Id Kecamatan Jenis_id Int(11) Id Jenis Kecelakaan_nik Varchar(16) NIK KTP Kecelakaan_pelapor Varchar(100) Pelapor Kecelakaan Kecelakaan_hp Varchar(13) No hp pelapor Kecelakaan_tgl date Tanggal kecelakaan Kecelakaan_waktu time Waktu kecelakaan Kecelakaan_jalan Varchar(150) Tempat Kecelakaan/ Ruas Jalan Kecelakaan_pihak Varchar(80) PihakYang Terlibat Kecelakaan Kecelakaan_korban Int(11) Jumlah    korban kecelakaan Kecelakaan_desc text Faktor Penyebab Kecelakaan Latitude Varchar(100) Koordinat (x) Longtitude Varchar(100) Koordinat(y)

## 3.13. Metode K-Means Clustering
Data yang digunakan dalam perhitungan adalah data kasus kecelakaan lalu lintas di Kota Malang pada tahun  2019-2020.  Diambil  6  ruas  jalan  dari  setiap kecamatan  di  Kota  Malang.  Data  perhitungan kecamatan terdapat pada Tabel 4
Nama Field Jenis Keterangan user_id int(11) Id Admin user_fullname Varchar(50) Nama Panjang user_username Varchar(30) Username user_password Varchar(30) Varchar(90)
Tabel 4. Data Kasus Kecelakaan Lalu Lintas per kecamatan di Kota Malang

## 3.14. Menentukan centroid awal
Dalam  penentuan  centroid  awal  ini  dilakukan secara  random.  Pada  Tabel  5  merupakan  tabel pemilihan  centroid  awal  dari  data  kasus  kecelakaan per kecamatan
Tabel 5. Centroid Awal

## 3.15. Menentukan jarak pada iterasi 1
Menghitung  jarak  masing masing  jarak dari tiap data pada ketiga centroid tersebut dengan menggunakan  persamaan Euclidean  Distance. Hasil dari  perhitungan  jarak  darisemua data  dapat  dilihat pada Tabel 6
Tabel 6. Jarak euclidien distance iterasi 1
SR R CR 0 5.385164807 7.280109889 4.242640687 4.358898944 5 5.385164807 0 5.291502622 7.280109889 5.291502622 0 4 2.236067977 5.916079783

## 3.16. Mengelompokkan setiap data
Pengelompokkan  ini  dipilih  nilai  yang  paling kecil  atau  nilai  yang  terdekat  dengan  pusat cluster . Adapun  hasil  dari  pengelompokkan  setiap  data ditujukkan pada Tabel 7
Tabel 7. Hasil Pengelompokkan Dari Masing-Masing

## Data

## 3.17. Menentukan centroid baru
Centroid baru  yang  akan  digunakan  untuk menghitung  kembali  jarak  antara  data. Adapun  hasil centroid baru pada Tabel 8
Tabel 8. Hasil Centroid Baru Iterasi 2
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Halaman formulir pelaporan laka lantas Halaman formulir pelaporan ini disedikan untuk masyrakat  umum,  dimana  form  ini  sebagai  wadah untuk  menampung  laporan  terkait  kasus  kecelakaan lalu lintas yang baru terjadi disekitar mereka. Adapun tampilan dari  halaman form pelaporan  seperti  pada Gambar 7 berikut ini ini

## Gambar 7. Halaman formulir pelaporan

## 4.2. Halaman Perhitungan K-Means
Halaman ini digunakan untuk menampilkan hasil dari  perhitungan k-means dari  data  tiap  kecamatan, Adapun  tampilan  hasil perhitungan  per  kecamatan ditunjukkan pada Gambar 8
Gambar 8. Tampilan Hasil Perhitungan

## 4.3. Halaman Pemetaan
Pada halaman  ini  menampilkan  pemetaan hasil dari  proses  perhitungan  K-  Means  Clustering  per kecamatan.  Adapun  pemetaan  hasil  clustering  dapat dilihat pada Gambar 9 seperti pada gambar berikut
Gambar 9. Tampilan Hasil Pemetaan
4.4. Pengujian Browser
Pengujian browser merupakan kegiatan
pengujian terhadap fitur-fitur pada website ini, tujuan dari  dilakukannya  pengujian  fitur  tersebut  untuk mengetahui  sistem  sudahberjalan  dengan  baik  atau masih  ada  kesalahan (error) pada browser. Hasil pengujian fungsionalitas dapat dilihat pada Tabel 9
Tabel 9. Pengujian Browser
4.5. Pengujian Black Box
Pengujian dengan metode black box merupakan pengujian  yang  dilakukan  untuk  mengamati  hasil running pada  program,  pengujian  blackbox  ini dilakukan untukmenguji fungsionalitas yang ada pada sebuah sistem, dengan maksud sistem tersebut berjalan dengan  baik  atau   tidak.   Hasil   pengujian blackbox dapat dilihat pada Tabel 10
Tabel 10. Pengujian Black Box No Butir uji  Hasil yang diharapkan  Hasil sebenarnya Hasil 1 Login Admin Verifikasi username dan password Data username dan password
ter verifikasi dengan benar. Berhasil 2 Halaman Home
Masuk ke halaman terdapat button peta, pada saat  di klik  langsung Menuju ke halaman peta Halaman Peta Tertampil Berhasil
3 Halaman
Pelaporan Kecelakaan Saat user memberikan pelaporan kecelakaan lalu lintas, kemudian terkirim ke halaman admin untuk di validasi melalui email Verifikasi pelaporan kecelakaan melalui email Berhasil 4 Halaman Login Veriufikasi pelaporan melalui email Data username dan password terverifikasi dengan benar Berhasil 5 Halaman tambah data kecelakaan Input data kecelakaan lalu lintas Proses input data kecelakaan lalu lintas berhasil dilakukan Berhasil 6 Pengisian username dan password salah kemudian klik button login Sistem akan menolak kemudian menampilkan pemberitahuan “username dan password salah!” Proses login tidak berhasil dilakukan dan gagal masuk ke halaman dashboard admin Berhasil
7 Tidak megisikan email pada form pelaporan Sistem akan menolak pemrosesan pelaporan Proses pelaporan ditolak, user diminta untuk menginputkan data pelaporan hingga lengkap Berhasil

## 4.6. Pengujian Metode
Gambar 10. Hasil Perhitungan
Dari  Program    Diketahui  bahwa  terdapar  2 kejadian  yang  sama  pada  hasil  cluster  tersebut. Dimana A menunjukkan hasil cluster Rawan(R), dan B    menunjukkan  hasil  cluster  Sangat  Rawan  (SR). Hasil  dari  status  cluster  Rawan(A)  terdapat  2  yang sama, pada status cluster Sangat Rawan(B) terdapat 2 yang  sama.Maka  penjabaran  untuk   perhitungannya adalah sebagai berikut:
Setelah  menemukan  nilai  dari confidence , langkah  selanjutnya  yaitu  mencari  nilai lift  ratio . Terlebih dahulu nilai dari benchmark confidience. Penjabaran perhitungan benchmark  confidence
Dimana  nilai  2  merupakan  nilai  yang diguanakan  untuk consequent, nilai  peluang (A,B) yang  digunakan  pada confidence ,  dan  5  merupakan jumlah dataset atau total data keseluruhan Maka hasil lift ratio adalah sebagai berikut:
Maka  di  dapat nilai lift  ratio 2,5.  Dimana  pada aturan  yang  diterapkan lift  ratio , apabila  hasil  akhir lebih  dari  1  maka  nilai  dari  aturan cluster tersebut kuat.
Pengujian  akurasi  metode  ini  menggunakan pengujian lift  ratio .  Menggunakan  data  yang didapatkan  dariSatlantas  Polresta  Kota  Malang  dan sudah  dihitung  dengan  menggunakan  metode k- means .  Kemudian  hasil  dari  perhitungan k-means , menghasilkan  3 cluster yaitu  Sangat  Rawan(SR), Rawan(R),  dan  Cukup  Rawan  (CR).  Untuk mendapatkan  kekuatan  hasil  hasil cluster, dapat dilakukan  pengujian  metode  terhadap  sistem  hasil yang  ditunjukkan  oleh  program . Adapun  hasil perhitungan K-Means pada website ini,  ditujukkan oleh Gambar  10
5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1. Kesimpulan
Berdasarkan hasil dari implementasi penerapan  metode  k-means  dalam  pemetaan daerah  rawan  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kota Malang  berbasis website ,  maka  dari  beberapa pengujian yang telah dilakukan didapatkan hasil sebagai berikut:
1. Hasil  dari  pemetaan  daerah  rawankecelakaan lalu  lintas  di  Kota  Malang,dengan  metode K- Means menghasilkan 3 cluster, adapun 3 cluster tersebut  yaitu Sangat Rawan(SR), Rawan(R), dan Cukup Rawan (CR).
2. Pada perhitungan manual yang dilakukan dengan menggunakan Microsoft  Exel ,  menunjukkan terdapat  3 cluster yaitu cluster Sangat Rawan(SR) dan Rawan(R), dan Cukup
Rawan(CR) Terdapat 2 Kecamatan yang masuk ke  dalam cluster Sangat  Rawan  (SR)  yaitu Kecamatan  Klojen  dan  Kecamatan  Sukun. Kecamatan Blimbing dan Kecamatan
Lowokwaru  masuk  pada  daerah  Rawan  (R). KecamatanKedungkandang  masuk  pada  daerah Cukup Rawan(CR).
3. Pada  perhitungan  yang  dilakukan  dengan menggunakan Website, Menunjukkanbahwa juga ada 3 cluster SangatRawan(SR), Rawan(R), dan  Cukup  Rawan(CR).  Namun hanya  berbeda pada  kecamatan.  Terdapat  1  Kecamatan  yang masuk  kedalam  kategori  Sangat  Rawan(SR), adapun  kecamatan  tersebut  yaitu  Kecamatan Lowokwaru. Cluster yang  kedua  merupakan daerah Rawan(R), kecamatan di dalamnya yaitu Kecamatan  Blimbing,  Kecamatan  Klojen,  dan Kecamatan  Sukun.  Hasil cluster yang  terakhir merupakan  daerah  Cukup  Rawan(CR),  terdapat satu kecamatan yaitu Kecamatan
Kedungkandang
4. Pengujian  metode  yang  dilakukan  dengan menggunakan lift  ratio menunjukkan  hasil  2,5. Dimana  pada  aturan  lift  ratio,  jika  hasil  akhir bernilai lebih dari 1 maka aturan tersebut kuat.
5. Berdasarkan hasil dari pengujian user yang telah dilakukan  kepada  12  partisipan,  maka  dapat disimpulkan yang memberikan penilaian Sangat Baik(SB)sejumlah
0,33%,
memberikan penilaian Baik(B) 0,54%, memberikan penilaian Cukup  Baik(CB)  0,11%,  dan  yangterakhir memberikan  penilaian  Kurang  Baik  (KB) sebanyak 0,003.

## 5.2. Saran
Untuk  pengembangan  website  ini,  maka penulis  dapat  memberikan  saran-saran  dengan harapan  website  ini  dapat  berkembang  dan berfungsi  dengan  lebihbagus  dan  berjalan  baik kedepannya.  Adapun  saran-saran  yang  perlu diperhatikan:
1. Diharapkan  website  ini  dapat  dikembangkan dengan  menggunakan  aplikasi  mobile  atau android
2. Menggunakan metode  lain  seperti  K-  Medoids, Fuzzy  C-Means dalam  menentukan  clustering supaya  hasil  dari  pengelompokan  data  lebih bervariasi dan bisa di bandingkan tingkat keakuratannya

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Putri , C. E. (2014). ANALISIS KARAKTERISTIK KECELAKAAN DAN FAKTOR PENYEBAB. Jurnal Teknik Sipil dan Lingkungan, Vol. 2 , 154 - 161.
[2] Malang,  S.  (2020,  Desember  Rabu). Angka Kecelakaan di Kota Malang Selama 2020 Turun . (SURYAMALANG.COM) Retrieved May Jum'at,  2021, from https://suryamalang.tribunnews.com/2020/1
2/30/angka-kecelakaan-di-kota-malang- selama- 2020-turun
[3] Pranoto, Y. A., Rokhman, M. M., & Wibowo, S. A. (2018). APLIKASI PEMETAAN BERBASIS
WEBSITE  UNTUK  PUSAT  KESEHATAN MASYARAKAT DI WILAYAH KABUPATEN  MALANG. MNEMONIC ,  50- 55.
[4] Arbina,  M.  (2019).  SISTEM  INFOMASI GEOGRAFIS PEMETAAN
DAERAH
PERKEBUNAN. JATI  (Jurnal  Mahasiswa Teknik Informatika) , 165-172.
[5] Ghozali,  M.  F.,  Achmadi,  S.,  &  Zahro’,  H.  Z. (2020). PEMANFAATAN SISTEM INFORMASI GEOGRAFIS UNTUK PEMETAAN SEKOLAH SMA/SMK DI KOTA MALANG. JATI  (Jurnal  Mahasiswa  Teknik Informatika) , 230-238.
[6] Suryani,  T.,  Faisol,  A.,  &  Vendyansyah,  N. (2021).  SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS PEMETAAN  KERUSAKAN JALAN DI KABUPATEN    MALANG   MENGGUNAKAN METODE K- MEANS. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 380-388.
[7] Hasymi,  M.  A.,  Faisol,  A.,  &  Ariwibisono,  F. (2021).  SISTEM  INFORMASI  GEOGRAFIS PEMETAAN WARGA KURANG MAMPU DI
KELURAHAN KARANGBESUKI MENGGUNAKAN METODE K-MEANS
CLUSTERING. JATI (Jurnal Mahasiswa Teknik Informatika) , 284-290 .
[8] Dharma,  A.,  Edison.  MT,  B.,  &  ST,  R.  (n.d.).
IDENTIFIKASI KECELAKAAN LALU LINTAS (Study Kasus Jalan  Dalu-Dalu  sampai Pasir Pengaraian). 1-6.
[9] Kecil,  L. (2021,  May Minggu). Sekilas Tentang Kota  Malang  yang  Sejuk  dan  Penuh  Bunga . Retrieved
from lampukecil.com:
https://lampukecil.com/2015/09/07/sekilas- tentang-kota-malang-yang-sejuk-dan-penuh- bunga/
[10] Bappeda, A. (2013, June Jum'at). Tentang Peta dan  Pemetaan .  (A.  Bappeda,  Editor)  Retrieved May  Minggu,  2021,  from  BAPPEDA  Badan Perencanaan  Pembangunan  Daerah  Kabupaten Grobokan:
https://bappeda.grobogan.go.id/berita/serba- serbi/112-tentang-peta-dan-pemetaan
[11] Alam,  H.,  Redima,  &  Kusuma  ,  B.  S.  (2018).
Aplikasi  Geographic  Information  System  (GIS) Sebagai. Journal of Electrical Technology , 132- 80.
[12] Harahap,  B.  (n.d.).  Penerapan  Algoritma  K- Means  Untuk  Menentukan  Bahan  Bangunan Laris  (Studi  Kasus  Pada  UD.  Toko  Bangunan YD Indarung). Ready Star - 2 , 394 - 403.
[13] Fauzy,  M.,  Saleh  W,  K.  R.,  &  Asror, I.  (2016). PENERAPAN METODE ASSOCIATION RULE MENGGUNAKAN ALGORITMA
APRIORI  PADA  SIMULASI  PREDIKSI HUJAN WILAYAH KOTA BANDUNG. Jitter (Jurnal  Ilmiah  Teknologi  Informasi  Terapan) , 221 - 227.
[14] CHANNEL, L. S. (Director). (2018). Penjelasan Sederhana  Association  Rules  (Market  Basket Analysis)  Sesi  2  dengan  contoh  kasus [Motion Picture].