Pemanfaatan Dashboard pada Olah Data Mining Berdasarkan Analisa Pola Hubungan Data Kecelakaan Lalu Lintas Kota Pontianak - Ilhamsyah Ilhamsyah; Syahru Rahmayuda (CYBERNETICS, 2020)
Banyak faktor yang dapat mempengaruhi tingginya angka kecelakaan lalu lintas. Informasi mengenai faktor-faktor penyebab kecelakaan lalu lintas sangat dibutuhkan oleh masyarakat dan penegak hukum. Informasi tersebut dapat dijadikan pertimbangan sebagai tindakan antisipasi agar terhindar dari kecelakaan lalu lintas. Penelitian ini menganalisa pola hubungan jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas dengan 13 faktor lainnya. Serta menganalisa kelompok lokasi dan waktu rawan kecelakaan lalu lintas. Berdasarkan pola analisa hubungan dibuat sebuah dashboard hasil olah data mining yang disajikan dalam bentuk informasi yang berkualitas. Data diperoleh dari Poltabes Unit LAKA Kota Pontianak Provinsi Kalimantan Barat. Terdapat dua pola analisa kecelakaan lalu lintas yaitu analisa faktor internal pelaku atau korban berupa status pendidikan, profesi dan usia. Sedangkan faktor eksternal terdiri atas lokasi kejadian dan waktu kejadian. Untuk menentukan pola hubungan jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas dengan faktor-faktornya maka ditentukan nilai korelasi matriks setiap faktor dengan minimal nilai korelasi matriksnya sebesar 0.5. Variabel usia yang memenuhi kriteria adalah kategori dewasa dengan rentang umur 16- 40 tahun dengan nilai 0.564, tua dengan rentang umur > 41 tahun dengan nilai 0.679. Variabel kendaraan yang terlibat dengan kategori motor dengan nilai 0.531 dan mobil dengan rincian mobil penumpang, mobil box, bus dan kendaraan lainnya dengan nilai 0.598. Variabel pendidikan pelaku dan korban dengan kategori SLTA dengan nilai 0.598.