Klasifikasi Status Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Samarinda Menggunakan Algoritma QUEST (Quick, Unbiased, Efficient, Statistical Tree)

Authors

  • Surya Prangga Universitas Mulawarman
  • Rito Goejantoro Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Mulawarman, Kalimantan Timur, Indonesia
  • Memi Nor Hayati Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Mulawarman, Kalimantan Timur, Indonesia
  • Siti Mahmuda Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Mulawarman, Kalimantan Timur, Indonesia
  • Dwi Husnul Mubiin Program Studi Statistika, FMIPA, Universitas Mulawarman, Kalimantan Timur, Indonesia

Abstract

Kecelakaan lalu lintas merupakan kejadian yang sulit untuk diprediksi kapan dan dimana akan terjadi. Kasus kecelakaan lalu lintas di Indonesia merupakan terbilang cukup besar. Jika dilihat berdasarkan data dari Badan Pusat Statistik selama tahun 2019 sampai dengan 2021 rata-rata kecelakaan lalu lintas mencapai seratus ribu kasus setiap tahunnya. Khususnya di Kota Samarinda yang merupakan Ibukota Provinsi Kalimantan Timur menempati urutan tertinggi pada tahun 2020 dibandingkan beberapa kabupaten/kota lainnya yang berada di Provinsi Kalimantan Timur. Berdasarkan fakta tersebut kasus kecelakaan lalu lintas perlu untuk ditangani sehingga dapat meminimalisir korban kecelakaan. Salah satu teknik data mining yang digunakan untuk melihat pola kecelakaan lalu lintas yaitu dengan menggunakan metode klasifikasi berbasis pohon keputusan. Salah satu metode klasifikasi berbasis pohon keputusan adalah algoritma QUEST. Algoritma QUEST (Quick, Unbiased, Efficient, and Statistical Tree) sebagai metode berbasis pohon keputusan dapat digunakan untuk mengklasifikasikan status korban kecelakaan lalu lintas. Berdasarkan analisis data diperoleh hasil akurasi terbaik dari proporsi data 70:30 dalam mengklasifikasikan status korban kecelakaan lalu lintas yaitu sebesar 54,54% dengan nilai F1-Score sebesar 42,86%.

Downloads

Download data is not yet available.

References

WHO, "World Health day: Road safety is no accident," 2004.

A. D. Saputra, "Studi Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas Jalan di Indonesia Berdasarkan Data KNKT Dari Tahun 2007-2016," Warta Penelitian Perhubungan, vol. 29, no. 2, 2017.

BPS, Statistik Transportasi Darat, Jakarta: Badan Pusat Statistik, 2021.

W.-Y. Loh and Y.-S. Shih, "Split Selection Methods for Classification Trees," Statistica Sinica, vol. 7, pp. 815-840, 1997.

L. Susiana, I. T. Utami and J. , "Penerapan Metode Boosting Pada Cart Untuk Mengklasifikasikan Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Palu," Natural Science Journal of Science and Technology, vol. 8, pp. 106-109, 2019.

A. Franseda, "Integrasi Metode Decision Tree dan SMOTE untuk Klasifikasi Data Kecelakaan Lalu Lintas," Jurnal Sistem dan Teknologi Informasi, vol. 8, 2020.

A. Fauzy, Statistik Industri, Jakarta: Erlangga, 2008.

J. Supranto, Statistik: Teori dan Aplikasi Jilid 2, Jakarta: Erlangga, 2001.

J. L. Gastwirth, Y. R. Gel and W. Miao, "The Impact of Levene’s Test of Equality of Variances on Statistical Theory and Practice," Statistical Science, vol. 24, no. 3, pp. 343-360, 2009.

W. Y. Loh and N. Vanichsetakul, "Tree-Structured Classification Via Generalized Discriminant Analysis," Journal of the American Statistical Association, vol. 83, no. 403, pp. 715-725, 1988.

Published

2024-01-15

How to Cite

Surya Prangga, Rito Goejantoro, Memi Nor Hayati, Siti Mahmuda, & Dwi Husnul Mubiin. (2024). Klasifikasi Status Korban Kecelakaan Lalu Lintas Di Kota Samarinda Menggunakan Algoritma QUEST (Quick, Unbiased, Efficient, Statistical Tree). Seminar Nasional Sains Dan Teknologi (E-SNST), 5(1). Retrieved from https://e-journal.upr.ac.id/index.php/SNST2023/article/view/11353