Syifa, Cut Zulfa (2025) ANALISIS PENGELOMPOKAN DAERAH RAWAN KECELAKAAN DI KABUPATEN PIDIE MENGGUNAKAN METODE K-MEANS CLUSTERING. S1 thesis, Universitas Malikussaleh.

	Text Cover.pdf Download (134kB)
	Text Abstrak.pdf Download (404kB)
	Text Bab I.pdf Download (454kB)
	Text Daftar Pustaka.pdf Download (326kB)
	Text Full-text.pdf Restricted to Registered users only Download (3MB)

Abstract

Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan mengidentifikasi pola kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Pidie menggunakan metode clustering K-Means berdasarkan data kecelakaan dari tahun 2021 hingga 2023. Data kecelakaan ini dikelompokkan menjadi tiga cluster utama: C1, C2, dan C3. Cluster C1 mencakup 7 desa dengan tingkat kecelakaan sangat tinggi, kondisi jalan yang buruk, serta dominasi kendaraan roda dua dan kendaraan besar, menunjukkan perlunya perbaikan infrastruktur jalan secara signifikan. Cluster C2, terdiri dari 1 desa, memiliki tingkat kecelakaan menengah dan membutuhkan pemeliharaan rutin serta pemasangan rambu peringatan di lokasi tertentu. Cluster C3 meliputi 28 desa dengan tingkat kecelakaan rendah dan kondisi jalan yang relatif baik, yang hanya memerlukan perawatan dasar dan pemantauan berkala. Proses klusterisasi dilakukan dengan K-Means menggunakan Euclidean Distance untuk mengukur jarak antar titik, menghasilkan klusterisasi akhir setelah 4 iterasi. Hasil analisis Silhouette Score menunjukkan kualitas klasterisasi terbaik pada Cluster C3, sementara Cluster C1 perlu evaluasi lebih lanjut terkait penempatan titik data. Hasil penelitian ini memperlihatkan pola kecelakaan lalu lintas yang bervariasi di Kabupaten Pidie dan mengidentifikasi kebutuhan perbaikan infrastruktur jalan sesuai karakteristik masing-masing cluster.

Item Type:	Thesis (S1)
Subjects:	Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknik > 57201 - Jurusan Sistem Informasi
Depositing User:	Cut Zulfa Syifa
Date Deposited:	09 May 2025 04:40
Last Modified:	09 May 2025 04:40
URI:	https://rama.unimal.ac.id/id/eprint/11530

Actions (login required)

View Item