Analisa Clustering Tingkat Rawan Kecelakaan Dengan Fuzzy C-Means - Hamzah Hatrik; Arie Vatresia (JSAI (Journal Scientific and Applied Informatics), 2022)
Kecelakaan lalu lintas adalah suatu peristiwa di jalan yang tidak diduga dan tidak disengaja melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan lain yang mengakibatkan korban manusia danÂ  kerugian harta benda, baik dari kecelakaan yang tergolong ringan sampai dengan kecelakaan yang tergolong berat. Saat ini kecelakaan telah menjadi penyebab kematian cukup banyak di Indonesia khususnya di daerah Kota Bengkulu. Maka dari itu tujuan penelitian ini adalah membangun sistem clustering tingkat rawan kecelakaan menggunakan algoritma Fuzzy C-Means clustering di Kota Bengkulu berbasis web dengan framework CodeIgneter.Â  Clustering tingkat rawan kecelakaan berdasarkan ruas jalan di Kota Bengkulu menjadi 3 (tiga) kelompok yaitu: 1) aman, 2) cukup rawan, dan 3) rawan. Dari 85 data indikator dapat clustering menggunakan Algoritma Fuzzy C-Means clustering berdasarkan 7 kriteria yaitu: jumlah kasus kecelakaan, jumlah meninggal dunia, jumlah luka berat, jumlah luka ringan, jumlah kecelakaan berat, jumlah kecelakaan sedang dan jumlah kecelakaan ringan. Dan hasil perhitungan fungsi obyektif sampai pada kondisi berhenti yang tercapai pada iterasi ke-70 adalah sebagai berikut: tingkat rawan kecelakaan ditentukan dengan 3 (tiga) cluster yaitu (i) ruas jalan yang tergolong cluster rawan terdapat 11 ruas jalan, (ii) ruas jalan yang tergolong cluster cukup rawan terdapat 33 ruas jalan, (iii) ruas jalan yang tergolong cluster aman terdapat 42 ruas jalsan berdasarkan 7 kriteria dengan perhitungan algoritma Fuzzy C-Means clustering.