IMPLEMENTASI DATA MINING UNTUK MENENTUKAN POLA PENYEBAB KECELAKAAN LALU LINTAS DI WILAYAH KOTA PALEMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA FP-GROWTH

  • fathan pangestu mahasiswa
Keywords: association rules, fp-growth, kecelakaan lalu lintas, data mining.

Abstract

Kota Palembang merupakan salah satu kota besar yang berada di Indonesia. Seiring dengan meningkatnya jumlah penduduk dan meningkatnya jumlah kendaraan bermotor tentunya akan berdampak pada angka kecelakaan lalu lintas di wilayah Kota Palembang yang semakin tinggi. Pada penelitian ini penulis akan menentukan pola penyebab kecelakaan lalu lintas dengan menggunakan algoritma fp-growth dan menggunakan berbagai variabel. Variabel yang akan digunakan terdiri dari cuaca, waktu kejadian, bentuk geometri jalan, profesi, tingkat luka. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi acuan kepolisian untuk dapat melakukan tindakan antisipasi agar terjadi penurunan angka kecelakaan lalu lintas di wilayah Kota Palembang. Algoritma fp-growth dapat diterapkan dengan baik untuk menentukan pola penyebab kecelakaan lalu lintas di wilayah kota Palembang dengan menggunakan 2 minimum support sebesar 40% dan 50% serta 2 minimum confidence sebesar 70% dan 90%. Berdasarkan rules yang dihasilkan didapatkan rules dengan nilai confidence tertinggi sebesar 98 % dengan rules : Ketika kecelakaan terjadi dengan tipe kecelakaan Samping – Samping maka kecelakaan terjadi di kondisi cuaca Cerah.

Published
2021-06-08