## ANALISA KECELAKAAN LALU LINTAS DI KABUPATEN LAMONGAN (JALAN RAYA GRESIK-BABAT)
Ahmad Mukhtar Ali Indra Firdaus (Mukhtarali99@gmail.com) 1
Lasmito,S.T., M.T. (Lasmito@unisda.ac.id) 2
Universitas Islam Darul ‘Ulum Lamongan 1 , Universitas Islam Darul ‘Ulum Lamongan 2

## A BSTRAK
Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui faktor yang menyebabkan kecelakaan lalu lintas jalan raya di Jalan Raya Gresik-Babat Kabupaten Lamongan. Kecelakaan adalah suatu kejadian yang disebabkan oleh banyak faktor, yang intinya disebabkan oleh ketidakefisienan kombinasi faktor- faktor utama, yaitu: pengguna jalan (manusia), lingkungan, jalan dan fasilitas lalu lintas kendaraan. Pengambilan sampel dilakukan dengan memberikan kesempatan yang sama kepada setiap anggota populasi untuk menjadi anggota sampel. Dengan demikian, proses pemilihan beberapa sampel n dari  populasi  N  dilakukan  secara  acak.  Uji  yang  digunakkan  adalah  percobaan  menggunakan metode acak (Simple Random  Sampling). Faktor penyebab angka kecelakaan lalu lintas tertinggi di Kabupaten Lamongan adalah faktor pengemudi, dengan rata-rata 96,57% teridentifikasi sebagai penyebab tertinggi kecelakaan lalu lintas di semua kelompok.
Kata Kunci: kinerja manajerial, sistem pengukuran kinerja, komitmen organisasi

## A BSTRACT
This  study  aims  to  determine  the  factors  that  cause  road  traffic  accidents  on  the  Gresik-Babat Highway,  Lamongan  Regency.  An  accident  is  an  event  caused  by  many  factors,  the  essence  of which is due to the inefficiency of a combination of the main factors, namely: road users (people), the  environment,  roads  and  vehicle  traffic  facilities.  Sampling  is  carried  out  by  giving  each member  of  the  population  an  equal  opportunity  to  become  a  member  of  the  sample.  Thus,  the process of selecting several n samples from the N population is carried out randomly. The test used was an experiment using a random method (Simple Random Sampling). The factor causing the highest number of traffic accidents in Lamongan Regency is the driver factor, with an average of 96.57% identified as the highest cause of traffic accidents in all groups.
Key  Words:  managerial  performance,  performance  measurement  system,  organizational commitment PENDAHULUAN

## Latar Belakang
Berdasarkan data yang ada, kecelakaan lalu lintas merupakan penyumbang utama angka kematian tertinggi di  dunia. Organisasi Kesehatan Dunia (WHO) mencatat hampir  3.400  kematian setiap hari  di  jalan-jalan  dunia.  Puluhan  juta  orang  terluka  setiap  tahun.  Anak-anak,  pejalan  kaki, pengendara sepeda dan orang tua adalah pengguna jalan yang paling rentan. Secara keseluruhan, Kepolisian  Negara  Republik  Indonesia  (POLRI)  mencatat  80  orang  per  hari  atau  3  per  jam meninggal  di  jalan  raya  akibat  kecelakaan  lalu  lintas  pada  tahun  2019.  Data  lain  menunjukkan 17.836 kematian, 118.922 luka ringan dan kerusakan material sebesar Rs 105.223.548.000 akibat kecelakaan lalu lintas di  jalan raya Gresik-Babat, provinsi Lamongan, berdasarkan statistik dari Polsek Lalu Lintas. Informasi Wilayah Jawa Timur dari 2010 hingga Mei 2019 dikumpulkan dari 38 kota/kabupaten di Jawa Timur. Angka ini menunjukkan bahwa jalan-jalan di Indonesia masih menjadi tempat yang mematikan bagi pejalan kaki.
Berdasarkan data yang dihimpun dari Polres Lamongan, diketahui bahwa angka kecelakaan lalu lintas masih tinggi. Pada 2010-2019, Polres Lamongan mencatat 2.807 kasus, menewaskan 460 orang,  luka  berat  231  orang,  dan  luka  ringan  3.443  orang.  Kecelakaan  ini  terutama  merupakan
kecelakaan antara sepeda motor dan mobil. Kecelakaan ini juga didominasi oleh kecelakaan lalu lintas yang terjadi di KM 35-40. Tingkat kecelakaan adalah jumlah kecelakaan yang hanya tercatat (pelaporan  kecelakaan),  memang  bisa  melebihi  angka  kecelakaan,  karena  dalam  praktiknya masyarakat  terkadang  takut  untuk  melaporkan  kecelakaan  kepada  pihak  yang  berwajib. Berdasarkan data tersebut, perlu dilakukan upaya untuk mengurangi angka kecelakaan. Pertama, perlu dilakukan pengolahan data agar dapat diketahui variabel asli penyebab kecelakaan selama di Kabupaten Lamongan.
Penelitian terdahulu mengenai kecelakaan lalu lintas sudah pernah dilakukan sebelumnya, antara lain: Santoso (2012), mengkaji analisis daerah rawan kecelakaan lalu lintas (studi kasus jalan tol JatingalehSrondol), Sanjaya (2011), menganalisis kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Tabanan. Karunia (2010), mengkaji lokasi rawan kecelakaan di Bandung. Sejauh ini penentuan penyebab kecelakaan hanya berdasarkan lokasi rawan lalu lintas, sehingga penyebab kecelakaan lalu lintas jalan raya belum diketahui secara pasti.
Data yang akurat dari kepolisian akan memastikan klasifikasi penyebab kecelakaan dan dengan demikian  memungkinkan  pembentukan  daftar  penyebab  yang  mempengaruhi  terjadinya kecelakaan. Hal ini dilakukan dengan menjumlahkan jumlah data kecelakaan di lokasi tertentu dan jenis  cedera  kecelakaan  atau  sistem  pembobotan  (Asian  Development  Bank,  1998:  42).  Saat menganalisis masalah yang ada, langkah pertama adalah membawa pengetahuan ke data yang ada. Penemuan  pengetahuan  dimulai  pada  tingkat  lingkungan  dan  mengumpulkan  data  dari  sumber data. Dengan mengamati data, target dapat disesuaikan dan sesuai dengan tujuan data target dapat dipilih. Tidak semua data yang diperoleh relevan, akurat dan tepat. Observasi data merupakan titik awal dari proses data mining. Sorting merupakan langkah pengolahan data yang memisahkan data yang diperlukan dan yang berguna untuk meningkatkan kualitas pengelompokan data (Ayramo, et al. 2009:11-12). Sebuah sistem yang mampu memberikan pemecahan masalah dan keterampilan komunikasi  untuk  masalah kondisional semi-terstruktur dan tidak terstruktur di  mana tidak  ada yang  tahu  pasti  bagaimana  keputusan  harus  dibuat  (Turban,  2011).  Berdasarkan  hal  tersebut  di atas,  maka  perlu  dilakukan  analisis  kecelakaan  lalu  lintas  pada  jalan  bebas  hambatan  Gresik  – Babat di Provinsi Lamongan agar dapat dikembangkan suatu sistem yang memenuhi kebutuhan stakeholder kebijakan.

## Tujuan Penelitian
1. Mengetahui faktor yang menyebabkan kecelakaan lalu lintas jalan raya di Jalan Raya Gresik- Babat Kabupaten Lamongan.
2. Mengetahui faktor yang paling berpengaruh dalam terjadinya kecelakaan lalu lintas jalan raya di Jalan Raya Gresik-Babat Kabupaten Lamongan.
3. Memberikan alternatif penanganan pada kasus kecelakaan lalu lintas jalan raya di Kabupaten Lamongan.
4. Mengetahui, menganalisis data dan menentukan umur pelaku yang paling sering mengalami kecelakaan lalu lintas jalan raya di Kabupaten Lamongan.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Pengertian Kecelakaan
Dalam  pengertian  ini,  menurut  Pasal  1  Undang-Undang  Republik  Indonesia  Nomor  22  Tahun 2009, Pasal  1, kecelakaan adalah suatu kejadian  yang  terjadi  di  jalan secara tiba-tiba dan tidak disengaja yang disebabkan oleh kendaraan dengan atau tanpa peserta jalan. ke. hilangnya nyawa dan/atau  kerugian  materi.  Terjadinya  suatu  kecelakaan  selalu  mengandung  unsur  kecelakaan, kejutan dan akan menimbulkan perasaan terkejut, terkejut dan sakit hati bagi korban kecelakaan. Jika kecelakaan itu terjadi dengan sengaja dan direncanakan sebelumnya, itu bukan kecelakaan lalu lintas tetapi tindakan kriminal, mungkin penyerangan atau pembunuhan yang disengaja.

## Jenis dan Bentuk Kecelakaan
Jenis  dan  bentuk  kecelakaan  dapat  diklasifikasikan  menjadi  lima  kategori,  yaitu:  kecelakaan dengan korban, kecelakaan berdasarkan lokasi kecelakaan, kecelakaan berdasarkan waktu, lokasi
kecelakaan,  dan  kecelakaan  berdasarkan  jumlah  kendaraan  yang  terlibat.  .  Berikut  adalah penjelasan mengenai klasifikasi dan jenis kecelakaan (Wedasana, 2011: 7-10).

## Faktor-faktor Penyebab Kecelakaan Lalu Lintas
Kecelakaan  adalah  suatu  kejadian  yang  disebabkan  oleh  banyak  faktor,  yang  pada  dasarnya disebabkan  oleh  kurang  efektifnya  gabungan  dari  faktor-faktor  utama  yaitu:  pemakai  jalan (manusia),  lingkungan,  jalan  dan  kendaraan  (Harahap,  2015).  Ada  tiga  unsur  dasar  yang menentukan keamanan jalan raya, yaitu: kendaraan, pengemudi serta fisik jalan itu sendiri. Untuk mengatur ketiga unsur utama tersebut diperlukan peraturan perundang-undangan, standar-standar yang  mengatur  syarat  keamanan  jalan.  Untuk  lebih  jelas  faktor-faktor  tersebut  diuraikan  lebih lanjut di bawah ini:

## 1. Faktor Pengemudi
Sesuai  dengan  Pasal  1  Peraturan  Pemerintah  No.  44  Tahun  1993  tentang  kendaraan  dan pengemudi,  menurut  ketentuan  Undang-Undang  Lalu  Lintas  dan  Angkutan  Jalan,  pengemudi adalah  pengusaha  kendaraan  bermotor  atau  orang  yang  mengawasi  langsung  calon  pengemudi yang  mempelajari  mengemudi  kendaraan  bermotor.  Pengemudi  kendaraan  bermotor  dan  tidak bermotor merupakan penyebab utama terjadinya kecelakaan, sehingga harus diwaspadai.
Perilaku  individu  pengemudi  kendaraan  yang  berpartisipasi  dalam  lalu  lintas  merupakan  faktor yang menentukan karakteristik alat transportasi tersebut. Dengan bertambahnya usia atau lansia orang  lebih  rentan  terhadap  kecelakaan  karena  refleks  pengemudi  menjadi  lebih  lambat  dan beberapa  kemampuan  fisik  menurun  (Oglesby,  1988).  Faktor  fisik  yang  penting  dalam mengemudikan kendaraan dan mengatasi masalah lalu lintas adalah:
1) Penglihatan
Mengenai penglihatan manusia, panca indera mata memerlukan perhatian yang besar karena sebagian besar informasi saat mengemudikan kendaraan diterima melalui penglihatan, bahkan ada yang mengatakan bahwa penglihatan terlalu terserap dalam tingkah laku.
2) Pendengaran Pendengaran diperlukan untuk mendengarkan peringatan seperti klakson, sirene, sirene polisi, dll.  Namun  seringkali  peringatan  ini  disertai  dengan  petunjuk  yang  terlihat  dengan  mata telanjang.  Respon  penggerak  erat  kaitannya  dengan  kondisi  fisik  seseorang  (faktor  fisik manusia), dari penerima stimulus setelah melihat tanda (sign) hingga tindakan:
1) Persepsi atau observasi, yaitu rangsangan pada panca indera termasuk penglihatan yang ditransmisikan oleh panca indera lainnya.
2) Identifikasi, yaitu studi atau identifikasi dan pemahaman terhadap rangsangan.
3) Emotion  or  Judgment,  yaitu  proses  pengambilan  keputusan  untuk  menentukan  respon yang tepat (misalnya stop, pass, stop, atau beep).
4) Violation  (reaksi),  yaitu  melakukan  tindakan  yang  memerlukan  koordinasi  dengan kendaraan, misalnya menekan pedal rem, membelok, dll.
Total waktu dari observasi (Awareness) hingga bereaksi (Breach) yang biasa disebut dengan PIEV Time adalah 2,5 detik, digunakan untuk menentukan jarak berhenti yang aman untuk setiap kelas kecepatan dan Durasi Waktu PIEV = 2,0 detik untuk jarak tersebut. persimpangan jalan (Pignataro, 1973).

## METODE PENELITIAN

## Ringkasan Penelitian
Langkah-langkah metodologis terdiri dari 6 (enam) langkah, pertama, ketika mengacu pada teori, kami mengajukan hipotesis atau pertanyaan. Kedua, untuk  menjawab pertanyaan atau hipotesis yang  diajukan  pada  langkah  pertama,  kami  mengusulkan  model  ekonometrika  untuk  menguji hipotesis  kami.  Ketiga,  setelah  model  dibangun,  kami  memperkirakan  parameter  model menggunakan  perangkat  lunak  komputer.  Keempat,  hasil  estimasi  parameter  harus  diperiksa terlebih dahulu untuk melihat apakah hasilnya sesuai dengan model atau tidak. Kelima, jika hasil
verifikasi  menunjukkan  bahwa  model  yang  diestimasi  layak,  kami  menggunakan  model  untuk memprediksi  pergerakan  atau  memprediksi  nilai  suatu  variabel.  Keenam,  akhirnya,  proyeksi tersebut  dapat  kita  gunakan  sebagai  bahan  pertimbangan  dalam  mengambil  keputusan  atau kebijakan (Nachrowi, 2006:5-6).
Penelitian  dalam  proses  menyatukan  data  ini  termasuk  dalam  penelitian  dan  pengembangan (R&D). Penelitian dan pengembangan juga diartikan sebagai metode penelitian yang digunakan untuk membuat produk tertentu dan menguji keefektifan produk tersebut (Sugiyono, 2011: 2).

## Parameter Penelitian
K-Means adalah salah satu  algoritma clustering  yang paling populer karena kesederhanaan dan kemampuannya untuk menangani data skala besar. Namun, algoritma ini sangat sensitif terhadap centroid asli. Perbedaan centroid awal akan memberikan perbedaan pada hasil clustering, dan jika centroid awal yang diberikan merupakan centroid yang buruk maka dapat dilihat hasil clustering yang juga kurang baik (Achmad et al., 2014).
Kelemahan k-means clustering dapat diatasi dengan menggunakan metode eksak saat menentukan centroid  awal.  Untuk  menentukan  keakuratan  metode  dalam  kasus  data  kecelakaan  lalu  lintas, digunakan dua metode yang berbeda untuk menentukan titik berat awal. Kedua metode tersebut adalah simple random sampling dan estimasi berbasis analogi. Parameter yang digunakan dalam penelitian ini adalah banyaknya pengulangan pada saat perhitungan k mean terpendek dan dengan elemen tetap atau selisih jarak antar centroid dengan iterasi sebelumnya mendekati angka 0 (nol).

## Teknik Analisis Data
Metode  analisis  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  metode  perhitungan manual dengan Microsoft Excel. Langkah-langkah dalam proses ini adalah sebagai berikut: 1. Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  dengan  mengamati  data  kecelakaan  lalu  lintas  tahun  2019 dengan  menentukan  jumlah  variabel  yang  digunakan  dan  pusat  yang  diambil.  Hasil pengamatan  tersebut  kemudian  dihitung  dengan  menggunakan  metode  k-means clustering di Microsoft Excel, yang kemudian dikembangkan menjadi sistem informasi untuk menganalisis data kejadian.
Pada  penelitian  ini  digunakan  k-means  clustering  dengan  modifikasi  dua  metode inisialisasi  yang  berbeda.  Metode  pertama  menggunakan  metode  simple  random sampling,  disebut  sederhana  karena  pengambilan  sampel  anggota  populasi  dilakukan secara acak tanpa memperhatikan strata  yang ada dalam populasi tersebut (Sugiyono, 2011: 64).
Metode  kedua  diadaptasi  dari  metode  estimasi  berbasis  analogi  dalam  estimasi  biaya manajemen  proyek.  Estimasi  berbasis  kesamaan  merupakan  karakteristik  dari  setiap estimasi  proyek,  dengan  mencari  proyek  serupa  dengan  biaya  yang  diketahui  dan menggunakan biaya tersebut  sebagai  estimasi oleh Rintala et al  (2012).  Prinsip  dasar dari pendekatan ini adalah bahwa proyek serupa memiliki biaya  yang sama  Idri et  al (2001).  Proyek  yang  sama  dapat  dipelajari  dengan  menggunakan  persamaan  jarak Euclidean  n-dimensi  dimana  setiap  dimensi  mewakili  sebuah  atribut.  Nilai  masing- masing  dimensi  dinormalisasi  sehingga  memberikan  kontribusi  yang  sama  pada pencarian proyek analogi (Schofield dan Shepperd 2016).
2. Analisis Kebutuhan Sistem
Analisis  dan  desain  sistem  informasi  merupakan  bagian  penting  dari  proses pengembangan  perangkat  lunak.  Tujuan  dari  tahap  analisis  adalah  untuk  sepenuhnya memahami  persyaratan  sistem  baru.  Menentukan  kebutuhan  sistem  adalah  langkah terpenting  dalam  fase  System  Development  Life  Cycle  (SDLC).  Persyaratan  sistem dapat  dipahami  sebagai:  pernyataan  tentang  apa  yang  harus  dilakukan  sistem  dan pernyataan karakteristik yang harus dimiliki sistem.
Dearsip, Vol. 02 No. 01

## 3. Perancangan Sistem
Perancangan  sistem  informasi  adalah  penguraian  sistem  informasi  yang  lengkap menjadi  bagian-bagian  komponennya  untuk  mengidentifikasi  dan  mengevaluasi masalah  yang  muncul,  peluang,  hambatan,  dan  kebutuhan  yang  diharapkan  untuk mengatasinya.
4. Alur Perancangan Sistem
Proses  clustering  data  menggunakan  k-means  clustering  pada  langkah  pertama  yaitu pre-processing  data,  kemudian  dilanjutkan  dengan  perhitungan  hingga  nilai  centroid tetap tidak berubah. Berikut adalah alur agregasi data yang dapat dilihat pada Gambar 3.2 dibawah ini:

## Gambar 1 Alur Perancangan Sistem
6. Pengkodean
Setelah fase analisis dan desain, datanglah fase coding atau pengkodean. Pada tahap ini mengimplementasikan  apa  yang  telah  dianalisis  dan  dirancang  menggunakan  bahasa pemrograman  website  seperti  PHP,  HTML,  CSS  dan  lain-lain  agar  pengguna  dapat menjalankan  semua  fungsi  dengan  benar.  Pengkodean  penelitian  ini  menggunakan framework PHP Bootstrap.
7. Pengujian Black Box
Menurut  Rogers  Pressman  (2012:  551),  pengujian  kotak  hitam  berfokus  pada penyampaian fungsionalitas perangkat lunak. Dengan demikian, pengujian kotak hitam memungkinkan  perekayasa  perangkat  lunak  untuk  mendapatkan  serangkaian  kondisi input  yang  sepenuhnya  memanfaatkan  semua  persyaratan  fungsional  untuk  satu program.  Pengujian  kotak  hitam  merupakan  alternatif  dari  teknik  kotak  putih,  tetapi merupakan  pendekatan  tambahan  yang  lebih  mungkin  untuk  mengungkapkan  jenis kesalahan daripada metode white box.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Analisis Data

## 1. Analisis Preprocessing Data Mining
Sebelum  melakukan  data  mining,  biasanya  diperlukan  pra-pemrosesan.  Data preprocessor menggambarkan variabel  proses  yang menjalankan data mentah sebagai persiapan untuk proses selanjutnya. Pra-pemrosesan data dimaksudkan untuk mengubah data menjadi format yang lebih efisien.
Misalnya, data preprocessing melibatkan transformasi data deskriptif menjadi beberapa variabel  dominan  untuk  tujuan  memperoleh  hasil  yang  akurat  dan  tanpa  mengubah informasi  yang  terkandung  di  dalamnya.  Dalam  laporan  kecelakaan  lalu  lintas Lamongan dapat ditentukan dari delapan variabel, yaitu:
a. Jenis alat transportasi
1) Sepeda Motor 2) Mobil 3) Truk/bus b. Penyebab 1) Faktor motivasi 2) Elemen garis 3) Faktor lingkungan 4) Elemen kendaraan c. Jenis Hari 1) Hari dalam seminggu
2) Liburan
3) Akhir pekan
Variabel-variabel  ini  dijumlahkan  berdasarkan  tingkat  kejadian  dalam  Laporan Kecelakaan  Jalan  Tahunan  2020  yang  diterbitkan  oleh  unit  kecelakaan  lalu  lintas Lamongan.
2. Percobaan Menggunakan Metode Acak (Simple Random Sampling)
Secara prinsip oleh teori matematika, sebuah pembangkitan bilangan acak yang sejati adalah  pembangkit  yang  dimana  sekuens  bilangan  yang  dibangkitkan  tidak    dapat diprediksi maupun direplikasi dengan cara apapun.
Proses  pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  memberi  kesempatan  yang  sama  pada setiap anggota populasi untuk menjadi anggota sampel. Jadi, proses memilih sejumlah sampel n dari populasi N dilakukan secara acak.
Pengambilan nilai centroid pada cluster tertentu dilakukan dengan cara acak, nilai acak tersebut  dapat  diambil  dari  nilai  yang  dimiliki  anggota  dengan  umur  tertentu  yang menginterpretasikan cluster tertentu. Cara yang kedua adalah nilai centroid pada cluster tertentu  didapat  dari  proses  acak  menggunakan random  number  generator atau  tabel bilangan acak.
Berikut  ini  merupakan  hasil  pengambilan  nilai centroid pada  satu cluster dengan menggunakan simpel random sampling dari preprocessing data kecelakaan.
a. Centroid Pertama (Hati-hati)
Tabel 1 Centroid Pertama
Dearsip, Vol. 02 No. 01
C1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
b. Centroid Kedua (Waspada)
Tabel 2 Centroid Kedua C2 5 5 8 10   5 8 5 15   5 5 c. Centroid Ketiga (Berbahaya) Tabel 3 Centroid Ketiga C3 10   8 10   15   8 10   8 15   4 2
3.  Percobaan  Menggunakan  Metode Analogy  Based  Estimation Dilakukan  Dengan  Penerapan Peringkat
a. Mencari Nilai Terendah ( Cluster Pertama)
Nilai terendah merupakan angka terkecil dalam serangkaian nilai. Untuk mencari angka terkecil digunakan fungsi mengambil data pada array ke-0 pada serangkaian data pada variabel yang dominan yaitu variabel jenis motor.
Dari  hasil  perhitungan  tersebut,  nilai centroid pada cluster pertama  diambil  dari anggota yang berumur 70 tahun.
b. Mencari Nilai Tengah atau Median (Cluster Kedua) Median  adalah  angka  yang  berada  di  tengah  serangkaian  angka.  Fungsi  median mengukur pemusatan data, yang merupakan lokasi tengah dari sekelompok angka dalam distribusi statistik. Mencari nilai median menggunakan cara menjumlahkan angka pada array yang terdapat pada variabel dominan yaitu variabel jenis motor kemudian  dibagi  2,  jika  hasilnya  berupa  angka  desimal  secara  default  akan dibulatkan  ke  batas  bawah.  Dari  hasil  perhitungan  tersebut,  nilai  centroid  pada cluster kedua diambil dari anggota yang berumur 53 tahun.
c. Mencari Nilai Tertinggi (Cluster Ketiga)
Nilai Tertinggi merupakan angka terbesar dalam serangkaian nilai. Untuk mencari angka tertinggi dari variabel yang dominan yaitu variabel jenis motor diambil dari array terakhir dengan cara jumlah data dikurangi 1. Dari hasil perhitungan tersebut, nilai centroid pada cluster ketiga diambil dari anggota yang berumur 20 tahun.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis dan pengolahan data  yang ada maka dapat diambil simpulan sebagai berikut:
1. Faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  di  Kabupaten  Lamongan  adalah  pengemudi kendaraan.
2. Faktor  penyebab  kecelakaan  lalu  lintas  tertinggi  di  Kabupaten  Lamongan  adalah  faktor pengemudi, dengan rata-rata 96,57% diidentifikasi sebagai penyebab kecelakaan lalu lintas tertinggi di antara kelompok.
3. Pengolahan umpan balik yang dapat diberikan untuk kecelakaan lalu lintas di jalan raya Kabupaten  Lamongan  adalah  dengan  memberikan  metode  input  langsung  ketika  terjadi kecelakaan baru atau dengan kata lain entri data tidak dimasukkan dalam bentuk data yang terakumulasi,  sehingga  terjadi  ketidaksesuaian  dalam  kebijakan  pelaporan.  dapat diperbaiki.
4. Penentuan  umur  pelaku  kecelakaan  lalu  lintas  yang  paling  sering  berdasarkan  metode chronological clustering provinsi Lamongan diperoleh umur 18 sampai 24 tahun ditetapkan sebagai umur dengan tingkat kecelakaan lalu lintas tertinggi pada cluster 1.

## Daftar Pustaka
Achmad,  Maududie  &  Wahyu  Catur  Wibowo.  2014.  Perbaikan  Inisialisasi  K-  Means Menggunakan Graf Hutan Yang Minimum. Prosiding Seminar Ilmiah Nasional Komputer dan Sistem Intelijen. Depok: Universitas Gunadarma.
AKBP Alamin. 2019. Data Kecelakaan Lalu Lintas Polda Jatim Tahun 2010 s/d 2019. Lamongan : Kepolisian Negara Republik Indonesia Daerah Jawa Timur.
Anonim,  2009. Undang-undang Republik  Indonesia No.22 Tahun 2009 tentang  Lalu lintas dan Angkutan Jalan. Jakarta: Pemerintah Republik Indonesia.
Ayramo, S., P. Pirtala, et al. (2009). Mining road traffic accidents. Software and Computaional Engineering.  U.  o.  Jyvaskyla.  Jyvaskyla,  Department  of  Mathematical  Information Technology.
Badan  Pusat  Statistik  (BPS).  2019.  Kabupaten  Lamongan  Dalam  Angka  2019.  Kabupaten Lamongan.
Brian S. Everitt, et al. 2011. Cluster Analysis 5th Edition. King’s College London, UK.
Harahap, G. 2015. Masalah  Lalu  lintas dan Pengembangan Jalan (DPU).  Bandung.  Idri, Ali.  et al.2001. Fuzzy Analogy : A New Approach for Software Cost Estimation..
Junjie, Wu. 2012. Advances in K-means Clustering, Springer-Verlag. Berlin: Heidelberg.
Kusuma , Wisnu Ananta, Irman Hermadi, & Ardiansyah.2007. Analisis Metode Analogy Based Estimation untuk Perkiraan Biaya Perangkat Lunak. Institut Pertanian Bogor.
Marwoto., E. Eko Yulipriyono, & Joko Siswato. 2011. Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Jalan Tol Krapyak  –  Srondol.  Semarang:  Jurusan  Teknik  Sipil  Fakultas  Teknik  Universitas Diponegoro Semarang.
Mike Slinn, Paul Matthews and Peter Guest. 2005. Traffic Engineering Design, Second Edition: Principles and Practice, Linacre House, Jordan Hill:
Oxford
Mehmed, Kantardzic. 2011. Data Mining Concepts, Models, Methods, And Algorithms Second Edition, Published by John Wiley & Sons, Inc., Hoboken, New Jersey.
Nachrowi,  Djalal  Nachrowi,  Hardius  Usman.  2006.  Pendekatan  Populer  dan  Praktis Ekonometruka  untuk  Analisis  Ekonomi  dan  Keuangan,  Lembaga  Penerbit  Universitas Indonesia, Jakarta.
Oglesby, C. H. 1988. Teknik Jalan Raya, Edisi Keempat. Jakarta: Erlangga. Pignataro, L. J. 1973. Traffic  Engineering  Theory  and  Practice,  Prentice  Hall,  Inc,  Englewood  Cliffs,  New Jersey.
Rintala, Kai. et al. 2012. Analogy Based Estimation in Building Services. Construction Informatics Digital Library.
Roger  S.  Pressman,  2012.  Rekayasa  Perangkat  Lunak  Pendekatan  Praktisi  (Buku  Satu),  ANDI Yogyakarta.
SafetyNet. 2009. Speeding Project co-financed by the European Commission, Directorate-General Transport and Energy. Europa.
Salvador García, Julián Luengo, Francisco Herrera.  2015.  Data  Preprocessing in Data Mining. Department of Computer Science University of Jaén, Spain.
Sami ,Ayr Am O. 2009. Mining Road Traffic Accidents. Finland: Department of Mathematical Information Technology. University of Jyv askyla.
Sanjaya,  I.P.A,.  2011.  Analisis  Kecelakaan  Lalu  Lintas  di  Kabupaten  Tabanan.  Tugas  Akhir.
Denpasar: Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Udayana.
Santoso.  T.  I,.  2012.  Analisis  Daerah  Rawan  Kecelakaan  Lalu-Lintas  (Studi  Kasus  Jalan  Tol Jatingaleh-Srondol Semarang). Thesis. Semarang: Universitas Negeri Semarang.
Shepperd, M. dan Schofield, C. 201sh6. Effort Estimation using Analogy. Proceedings of the 18th International Conference on Software Engineering.
Berlin, Germany.
Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, kualitatif dan R & D. Bandung: Alfabeta.
Soesantiyo.  2010.  Teknik  Lalu  Lintas  I  (Traffic  Engineering).  Surabaya:  Institut  Teknologi  10 Nopember.
Turban., Efraim & Aronson, Jay E. 2011. Decision Support Systems and Intelligent Systems. 6th edition. Prentice Hall: Upper Saddle River, NJ.
Warpani, S.P. 2011. Rekayasa Lalu Lintas. Jakarta: Bharata.
Wedasana,  Agus  Surya.  2011.  Analisis  Daerah  Rawan  Kecelakaan  Dan  Penyusunan  Database Berbasis  Sistem  Informasi  Geografis  (Studi  Kasus  Kota  Denpasar).  Denpasar:  Magister Teknik Sipil Universitas Udayana.
World Health Organization (WHO) .2019. Global Status Report On Road Safety 2019: Supporting A Decade Of Action. Switzerland : Printed in Luxembourg.