## ANALISIS KECELAKAAN BERLALU LINTAS DI KOTA JAKARTA DENGAN MENGGUNAKAN METODE K-MEANS

## Esty Purwaningsih
Program Studi Sistem Informasi Universitas Bina Sarana Informatika www.bsi.ac.id esty.epw@bsi.ac.id
Abstract — In  the  Jakarta  city  area,  accidents  in traffic  enter  problems  that  almost  always  occur  at any  time.  Not  a  few  victims  suffered  property damage,  but  victims  also  suffered  minor  injuries, serious injuries and even lost their lives. The purpose of  this  study  is  to  determine  the  level  of  traffic accident  events  especially  in  the  Jakarta  city  area and  determine  the  performance  of  the  K-Means method  in  clustering  the  level  of  traffic  accident events. From the clustering of traffic accidents data obtained  accuracy  level  in  cluster  0,  cluster  1  and cluster 2 get the same accuracy value that is 33.33% where  in  cluster  0  there  are  2  data,  cluster  1  there are 2 data and cluster 2 there are 2 data.
Keyword: Traffic Accident, K-Means, Rapid Miner
Intisari — Di  wilayah  kota  Jakarta,  kecelakaan dalam berlalu lintas masuk kedalam masalah yang hampir  sering  terjadi  setiap  saat.  Tidak  sedikit korban  mengalami  kerugian  harta  benda,  tetapi korban  juga  mengalami  luka  ringan,  luka  berat bahkan  sampai  kehilangan  nyawa . T ujuan  dari penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  tingkat kejadian  kecelakaan  lalu  lintas  khususnya  di wilayah  kota  Jakarta  dan  mengetahui  kinerja  dari metode  K-Means  dalam  mengkluster  tingkat kejadian kecelakaan berlalu lintas . Dari pengklusteran  data  kecelakaan  berlalu  lintas didapat tingkat nilai akurasi pada cluster 0, cluster 1  dan  cluster  2  mendapatkan  nilai  akurasi  yang sama yaitu sebesar 33.33% dimana  pada cluster 0 terdapat  2  data, cluster 1  terdapat  2  data  dan cluster 2 terdapat 2 data.
Kata  Kunci : Kecelakaan  Lalu  Lintas,  K-Means, Rapid Miner.

## PENDAHULUAN
Beberapa  kali  kita  mendapatkan  informasi atau  bahkan  melihat  secara  langsung  adanya kejadian kecelakaan lalu lintas bagian wilayah yang ramai  kendaraan.  Kecelakaan  lalu  lintas  adalah indikator utama dalam tingkat keselamatan di jalan raya.  Keselamatan  jalan  sangat  diperhatikan  oleh
negara-negara  maju  dalam  mengurangi  jumlah kecelakaan  lalu  lintas  dan  jumlah  korban  dari kecelakaan lalu lintas yang terjadi (P. G. G. Saragih, 2013).
Berdasarkan Undang-Undang Republik Indonesia  No.  22  tahun  2009  tentang  Lalu  Lintas dan Angkutan Jalan, dinyatakan bahwa kecelakaan lalu  lintas  merupakan  peristiwa  yang  terjadi  di jalan  raya  baik  yang  tidak  diduga  maupun  tidak disengaja  yang  dapat  mengakibatkan  korban  juga kerugian harta benda.
Menurut Hobs dalam (Azzirrahman, Normelani,  &  Arisanty,  2015),  Faktor  penyebab kecelakaan  lalu  lintas  dapat  dikelempokkan menjadi  3  kelompok,  diantaranya  faktor  manusia seperti  menggunakan  kendaraan  berkecapatan tinggi,/ugal-ugalan,  membawa  muatan  yang berlebihan  dan  tidak  tertib  pada  aturan.  Faktor yang kedua adalah kendaraan,  seperti kaca spion, lampu  kendaraan  dan  faktor  yang  ketiga  faktor lingkungan  fisik  jalan  seperti  jalan  rusak, berlubang, gelap, tidak ada rambu lalu lintas serta tikungan tajam.
Penelitian  dilakukan  (Iswari  &  Ayu,  2015) dengan  mengambil  dataset  kecelakaan  lalu  lintas dan  penyajian  informasi  melalui  sejumlah  ruas jalan utama di Kabupaten Sleman Daerah Istimewa Yogyakarta (DIY). Pada penelitiannya menggunakan  metode  klasterisasi  yang  popular yaitu  metode  K-Means  dengan  tujuan  dapat membantu  memonitoring  terhadap  keselamatan pengendara  di  jalan  raya.  Hasil  dari  penelitiannya berupa sistem klasterisasi dengan mengelompokkan objek jalan dengan dasar jumlah korban,  kendaraan  yang  terlibat,  dan  jumlah kecelakaan  yang  terjadi  pada  rentang  waktu tertentu.  Visualisasi  dari  hasil  pengelompokkan dengan  metode  K-Means  berupa  peta  yang  efektif dalam  menunjukkan  jalan  yang  memiliki  tingkat kerawanan yang sama.
Analisis  data  kecelakaan  lalu  lintas  dapat membantu  mengidentifikasi  penyebab  terjadinya kecelakaan  yang  membuat  kecelakaan  lalu  lintas lebih sering terjadi. Pada penelitian ini diambil dari basis  data  Resor  Kendari  yang  tercatat  sebanyak 2620  data  kecelakaan,  namun  data  diseleksi
menjadi  500  data.  Metode  yang  dipakai menggunakan  algoritma  K-Means  Clustering  yang diolah  dengan  melalui  aplikasi  Rapid  Miner.  Hasil penelitian menunjukkan frekuensi tingkat kecelakaan  di  tiap  lokasi  dan  waktu  rawan  yang dianggap  berpotensi  terjadi  kecelakaan  (Rahmat C.T. I et al., 2017).
Penelitian  mengenai  kecelakaan  lalu  lintas pernah dilakukan (Aprianti & Permadi, 2018), Data diambil dari Kepolisian Resor (Polres) Tanah Laut. Peneliti  melakukan  analisa  kasus  kecelakaan  lalu lintas  dengan  pengelompokkan  (klusterisasi) melalui metode K-Means. Tujuan dari pengklusteran  dengan  metode  K-means  yaitu untuk  mencari  hasil  kluster  dengan  kualitas terbaik.  Dan  menghasilkan  informasi  terkait dengan kecelakaan lalu lintas yang sering terjadi di area Polres Tanah Laut.
Penelitian  yang  dilakukan  (R.  Saragih  & Sitompul,
2019)
dengan menganalisis perbandingan  dari  metode  apriori  dan  metode  k- means  clustering  terhadap  faktor-faktor  yang berkaitan  dengan  kejadian  kecelakaan  berlalu lintas  di  wilayah  Polresta  Medan.  Tujuan  dari penelitian  yang  dilakukan  (R.  Saragih  &  Sitompul, 2019) yaitu untuk menghasilkan pola asosiasi dan klusterisasi  yang  terdapat  pada  data  kecelakaan yang  ada  di  wilayah  tersebut.  Hasil  dari penelitiannya    berupa  aplikasi  identifikasi keterkaitan  antara  variabel  penyebab  kecelakaan lalu  lintas  dengan  variabel  pelaku  kecelakaan  lalu lintas  serta  memberikan  informasi  mengenai variabel  yang  berpengaruh  terhadap  angka kecelakaan lalu lintas.
Data mining merupakan serangkaian proses untuk  menggali  nilai  tambah  berupa  informasi yang selama ini tidak diketahui secara manual dari suatu  basis  data.  Informasi  yang  dihasilkan diperoleh  dengan  cara  mengekstrasi  dan mengenali  pola  yang  penting  atau  menarik  dari data  yang  terdapat  pada  basis  data  (Vulandari, 2017).
Menurut  Aggarwal  &  Reddy  dalam    (Ayu, Wati,  Puspitasari,  &  Purwaningsih,  2019), Pengelompokkan  atau clustering berguna  pada pembelajaran mesin dan tugas penambangan data. Bisa  dilihat  sebagai  tugas  eksplorasi  atau  langkah sebelum pemrosesan.
Algoritma  K-Means  membagi  data  ke  dalam cluster sehingga  data  yang  memiliki  karakteristik yang  sama  dikelompokan  ke  dalam  satu cluster yang  sama  dan  data  yang mempunyai  karateristik yang berbeda di kelompokan ke dalam cluster yang lain (Eko, 2016).
Menurut  (Vulandari,  2017),  Algoritma  k- means  menetapkan  nilai-nilai  cluster  (K)  secara acak,  hasil  sementara  ari  nilai  tersebut  menjadi pusat  cluster  atau  bisa  disebut  sebagai  centroid,
mean, atau “means”. Selanjutnya menghitung jarak setiap  data  dengan  masing-masing  centroid menggunakan  rumus  Euclidian  sampai  ditemukan jarak  terdekat  dari  setiap  data  dengan  centroid. Klasifikasikan setiap data berdasarkan kedekatannya  dengan  centroid.  Lakukan  langkah tersebut sampai nilai centroid tidak berubah.
Peneliti  menganalisis  kejadian  kecelakaan lalu  lintas  khususnya  di  wilayah  Jakarta  dengan menggunakan  metode  K-Means.  Dimana  pada metode  K-Means  merupakan  algoritma  clustering yang  cukup  sederhana  untuk  mempartisi  dataset kedalm beberapa cluster k dan algoritmanya cukup mudah untuk dimplementasikan, dijalankan, relatif cepat, mudah disesuaikan dan banyak digunakan.
Tujuan  dari  penelitian  pada  studi  kasus  ini adalah  untuk  mengetahui  tingkat  kejadian kecelakaan lalu lintas khususnya di wilayah Jakarta dan  mengetahui  kinerja  dari  metode  K-Means dalam  mengkluster  tingkat  kejadian  kecelakaan lalu lintas di sekitar wilayah Jakarta.

## BAHAN DAN METODE
Peneliti  menggunakan  data  sekunder  dari sumber Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta yang  diambil  melalui  data.jakarta.go.id.  Data  yang diambil adalah dataset jumlah kejadian kecelakaan lalu  lintas,  korban  dan  kerugiannya  tahun  2013. Pada  dataset  tersebut  terdiri  dari  subsatuan  kerja diantaranya  subdit  bin  gakkum,  satlantas  wilayah Jakarta  pusat,  satlantas  wilayah  jakarta  utara, satlantas  wilayah  jakarta  barat,  satlantas  wilayah jakarta  selatan,  satlantas  wilayah  jakarta  timur, satlantas  wilayah  kepulauan  seribu.  Dataset memiliki  6  (enam)  variabel  diantaranya  jumlah kejadian,  korban  mati,  korban  luka  berat,  korban luka ringan, kerugian benda dan kerugian uang.
Namun  pada  penelitian  ini,  peneliti  hanya mengambil  sampel  dengan  wilayah  subdit  bin gakkum,  satlantas wilayah  Jakarta pusat, satlantas wilayah  jakarta  utara,  satlantas  wilayah  jakarta barat,  satlantas  wilayah  jakarta  selatan,  satlantas wilayah  jakarta  timur.  Sedangkan  variable  yang digunakan  diantaranya  jumlah  kejadian,  korban mati,  korban  luka  berat,  korban  luka  ringan,  dan kerugian benda.
Tabel 1. Sampel Data Kecelakaan Lalu Lintas
Wilayah Jakarta tahun subsatuan kerja juml ah keja dian korb an mati korb an luka berat korban luka ringan kerugi an benda 2013 Subdit Bin Gakkum 590 41 73 455 942 2013 Satlantas Wil Jakarta Pusat 458 22 138 301 692 2013 Satlantas 747 155 32 709 1020
D L2 (X 2 , X 1 ) = ||X 2 -X 1 || 2 = √∑ (𝑋2𝑗 − 𝑋1𝑗)2 𝑝 𝑗=𝑖
Accurat 𝒊𝒐𝒏 𝑹𝒂𝒕𝒆 =
X 100%
Wil Jakarta Utara 2013 Satlantas Wil Jakarta Barat 566 74 427 117 775 2013 Satlantas Wil Jakarta Selatan 511 33 105 696 810 2013 Satlantas Wil Jakarta Timur 838 101 201 679 1201
Sumber: (BPS Provinsi DKI Jakarta, 2013)
Peneliti  menggunakan  metode  clustering dengan algoritma K-Means untuk analisis kejadian kecelakaan  lalu  lintas  di  wilayah  Jakarta.  Agar penelitian  menjadi  lebih  terarah  dengan  baik. Berikut  adalah  metodologi  penelitian  yang dilakukan peneliti:
Sumber: (Purwaningsih, 2019) Gambar 1. Tahapan Penelitian
Langkah-langkah  yang  dilakukan  dalam tahapan  penelitian  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:
1. Identifikasi Masalah Identifikasi masalah pada penelitian ini adalah menganalisa kejadian kecelakaan lalu lintas di wilayah  Jakarta dengan  menggunakan metode K-Means.
2. Pengumpulan Data Data yang dikumpulkan bersumber dari Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta pada tahun 2013.
3. Pengolahan Data Pengolahan data pada penelitian ini menggunakan  metode clustering dengan algoritma K-means pada  data  kejadian kecelakaan  lalu  lintas  di  wilayah  Jakarta. Sehingga  hasil  dari  penelitian  ini  dapat
berguna  untuk  dijadikan  evaluasi  dan  agar dapat  meminimalisir  kejadian  kecelakaan  lalu lintas.
4. Evaluasi Hasil Penelitian Pada  tahap  ini  penulis  melakukan  uji  hasil penelitian  menggunakan software  RapidMiner dalam  menghubungkan database yang  akan diuji.  Sehingga  informasi  yang  dihasilkan  oleh proses data mining dapat ditampilkan kedalam bentuk yang mudah dipahami bagi penelitian.
5. Kesimpulan Hasil Penelitian Pada  tahap  ini  penelitian  yang  telah  selesai akan diberikan kesimpulan dari permasalahan yang  ada  agar  dapat  digunakan  oleh  pihak yang berwenang.
Menurut  Sugiyono  dalam  (Endra,  2017) Sampling Jenuh Suatu teknik penentuan sampel jika semua anggota populasi digunakan sebagai sampel. Hal ini   sering  kali  dilakukan  jika  jumlah  populasi relatif  kecil  atau  sedikit,  yaitu  kurang  dari    30 orang,  atau  penelitian  yang  ingin  membuat generalisasi,  dengan  kesalahan  yang  relatif  kecil. Istilah  lain  sampel  jenuh  adalah  sensus,  dimana semua  anggota  populasi  dijadikan  sampel.  Sampel jenuh dikenal pula dengan total sampel.
Maka  dari  itu  penelitian  ini  menggunakan sampel  yang  berasal  dari  populasi  tersebut.  Dan pada penelitian ini sampel yang digunakan adalah data  kejadian  kecelakaan  lau  lintas  di  wilayah Jakarta  pada  tahun  2013  sebanyak  5  data  yang diambil  dari  Jakarta  Open  Data  melalui data.jakarta.go.id.
Dalam pengolahan data, penulis menggunakan metode clustering dengan algoritma K-Means untuk melakukan  perhitungan  pada  kejadian  kecelakaan lalu lintas di wilayah jakarta.
a. Menghitung Jarak Terdekat Untuk  menghitung  jarak  terdekat,  pada penelitian ini digunakan L 2 ( Euclidian ) distance space ,  jarak  antara  dua  titik  hitung  dengan rumus sebagai berikut :
..................................... (1)
b. Pengukuran Nilai Akurasi ( Accuration Rate ) Nilai akurasi merupakan perbandingan antara jumlah cluster yang  sesuai  dengan  label  pada data  asli  dibandingkan  dengan  jumlah  data keseluruhan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Dalam  penelitian  ini  penulis  menggunakan RapidMiner sebagai
softwarre
untuk implementasinya.  Adapun  langkah-langkah  dan hasil  implementasi  menggunakan RapidMiner adalah sebagai berikut :
a. Memilih Operator
Operator  yang  digunakan  pada  penelitian  ini adalah :
1) Read  Excel :  berguna  sebagai  pembaca data,  data  disini  di  olah  dengan Microsoft Excel yang  berarti  memiliki  fungsi  format .xlsx.
2) Clustering : berguna sebagai implementasi algoritma k-means.
Pada  langkah  ini,  peneliti  memasukkan  data  yang akan  diolah  berupa  excel  dengan  menggunakan Rapid Miner dan memilih operator clustering untuk mengelompokkan  data  dengan  mengisi  nilai parameter  dan  jumlah  cluster  (k)  yang  akan digunakan.
Sumber: (Purwaningsih, 2019) Gambar 2. Pemilihan Operator
b. Hasil Olahan Setelah dilakukan pemilihan operator kemudian  dijalankan  dan  menampilkan  hasil example set.
Sumber: (Purwaningsih, 2019) Gambar 3. Hasil Cluster Model
Pada hasil data ExampleSet (Clustering) data yang  disajikan  yaitu  berupa  penjabaran  setiap cluster pada semua data .
Sumber: (Purwaningsih, 2019) Gambar 4. Pusat Cluster Pada Data 1-6
Hasil statistic ExampleSet (Clustering) menyajikan data yang telah dikluster, dimana pada cluster 0 ada pada wilayah Subdit Bin Gakkum dan wilayah  Satlantas  Jakarta  Selatan,  cluster  1  ada pada  wilayah  Satlantas  Jakarta  Pusat  dan  wilayah Satlantas  Jakarta  Barat  serta  cluster  2  ada  pada wilayah  Satlantas  Jakarta  Utara  dan  wilayah Satlantas Jakarta Timur.
Scatter (Grafik  Penyebaran),  grafik  ini menggambarkan  penyebaran  yang  dilakukan dengan  sampel  kerugian  benda  (x)  dan  subsatuan kerja (y).
Sumber: (Purwaningsih, 2019) Gambar 5. Scatter Chart
Centroid  Table ,  tabel  yang  menampilkan  nilai centroid dalam masing-masing cluster.
Sumber: (Purwaningsih, 2019) Gambar 6. Table Centroid
Plot  atau  grafik  yang  menggambarkan  titik centroid dengan tiap cluster. Dimana garis bewarna biru menunjukkan grafik untuk cluster 0 dan garis bewarna  hijau  pada  grafik  menunjukan cluster 1, dan garis bewarna merah pada grafik menunjukkan cluster 2.
Sumber: (Purwaningsih, 2019) Gambar 7. Grafik Hasil Plot
Adapun
pengukuran nilai akurasi ( Accuration Rate ) dengan rincian sebagai berikut:
1) Data  yang  ada  pada cluster 0,  maka  nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
Accurat 𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 2 6 X 100% = 33.33%
Jadi nilai akurasi pada cluster 0 adalah 20%
2) Data  yang  ada  pada cluster 1,  maka  nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 2 6 X 100% = 20%
Jadi nilai akurasi pada cluster 1 adalah 33.33%
3) Data  yang  ada  pada cluster 2,  maka  nilai akurasinya adalah sebagai berikut :
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝑅𝑎𝑡𝑒 = 2 6 X 100% = 33.33%
Jadi nilai akurasi pada cluster 2 adalah 33.33%

## KESIMPULAN
Data  yang  diambil  dari  data.jakarta.go.id merupakan  data  kejadian  kecelakaan  lalu  lintas pada  tahun  2013  dan  data  diolah  dengan menggunakan  metode K-Means melalui tools RapidMiner. Dari  pengklusteran  data  kejadian kecelakaan  berlalu  lintas  didapat  tingkat  nilai akurasi pada masing-masing cluster yaitu cluster 0 sebesar  33.33%, cluster 1  mendapat  nilai  akurasi sebsar  33.33%  dan cluster 2  dengan  nilai  akurasi sebesar  33.33%.  Sehingga  dapat  disimpulkan bahwa hasil perhitungan di setiap cluster memiliki hasil akurasi yang sama dimana cluster 0 terdapat
2  data, cluster 1  terdapat  2  data  dan cluster 2 terdapat 2 data.

## REFERENSI
Aprianti,  W.,  &  Permadi,  J.  (2018).  K-Means Clustering Untuk Data Kecelakaan Lalu Lintas K-Means  Clustering  for  Highway  Traffic Accident  Data  in  Pelaihari  Sub  District, 5 (5),
613–620. https://doi.org/10.25126/jtiik2018551113
Ayu, D., Wati, M., Puspitasari, D., & Purwaningsih, E.
(2019).  Metode  Clustering  Pada  Model Algoritma  K-Means  Untuk  Pemilihan  Alat Kontrasepsi, 3 (2), 129–138.
Azzirrahman,  M.,  Normelani,  E.,  &  Arisanty,  D. (2015). Faktor Penyebab Terjadinya Kecelakaan  Lalu  Lintas  pada  Daerah  Rawan Kecelakaan  di  Kecamatan  Banjarmasin Tengah  Kota  Banjarmasin. Jurnal  Pendidikan Geografi , 2 (3), 20–37.
BPS  Provinsi  DKI  Jakarta.  (2013).  Data  Jumlah Kejadian Kecelakaan Lalu Lintas, Korban dan Kerugian  di  Provinsi  DKI  Jakarta.  Retrieved from  http://data.jakarta.go.id/dataset/data- jumlah-kejadian-kecelakaan-lalu-lintas- korban-dan-kerugiannya
Eko, W. A. (2016). Implementasi data mining dalam pengelompokan data peserta didik di sekolah untuk memprediksi calon penerima beasiswa dengan  menggunakan  algoritma  k-  means (studi kasus sman 16 bekasi), 21 (3).
Endra,  F.  (2017). Pengantar  Metodologi  Penelitian (Statiska Praktis) . zifatama jawara.
Iswari,  L.,  &  Ayu,  E.  G.  (2015).  Pemanfaatan Algoritma  K-Means  Untuk  Pemetaan  Hasil Klasterisasi  Data  Kecelakaan  Lalu  Lintas. Pemanfaatan  Algoritma  K-Means  Untuk Pemetaan  Hasil  Klasterisasi  Data  Kecelakaan Lalu
Lintas , 21 (1), 1–13. https://doi.org/10.20885/teknoin.vol21.iss1. art7
Purwaningsih,  E.  (2019). Laporan  Akhir  Penelitian PDY:  Analisis  Kecelakaan  Berlalu  Lintas  Di Kota Jakarta Dengan Menggunakan Metode K- Means . Jakarta.
Rahmat C.T. I, B., Gafar, A. A., Fajriani, N., Ramdani, U.,  Uyun,  F.  R.,  P,  Y.  P.,  &  Ransi,  N.  (2017). IMPLEMETASI  K-MEANS  CLUSTERING  PADA RAPIDMINER  UNTUK  ANALISIS  DAERAH RAWAN  KECELAKAAN.  In Prosiding  Seminar
Nasional  Riset  Kuantitatif  Terapan  2017 (pp. 58–62).  Kendari:  Lembaga  Pengembangan Sistem Informasi.
Saragih,  P.  G.  G.  (2013).  ANALISA  KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA PEMATANG SIANTAR. JURNAL  TEKNIK  SIPIL  USU , 2 (3).  Retrieved from
https://jurnal.usu.ac.id/index.php/jts/article /view/5676
Saragih, R., & Sitompul, J. N. (2019). Perbandingan
Data Mining Mengidentifikasi Pola Keterkaitan  Variabel  Kecelakaan  Lalu  Lintas Di  Polresta  Kota  Medan. Journal  Information System  Development  (ISD) , 4 (1),  39–45. Retrieved from https://ejournal.medan.uph.edu/index.php/i sd/article/view/281
Vulandari,  R.  T.  (2017). Data  Mining  Teori  dan Aplikasi  Rapidminer .  Yogyakarta:  Gaava Media.