PENDEKATAN REGRESI LOGISTIK, CART DAN MARS PADA POLA TINGKAT KEPARAHAN KORBAN KECELAKAAN LALU LINTAS DI SURABAYA - Atika Nurani Ambarwati (Journal of Applied Statistics and Data Mining, 2020)
Kecelakaan lalu lintas merupakan kejadian dimana sebuah kendaraan bermotor bertabrakan dengan benda lain sehingga menyebabkan kerusakan. Kecelakaan dapat mengakibatkan luka-luka atau kematian pada manusia. Berdasarkan informasi datapenyebab kematian di Indonesia, kecelakaan lalu lintas termasuk dalam penyebab kematian ketiga terbesar setelah HIV/AIDSdan TBC. Oleh karena itu masalah tingkat keparahan korban kecelakaan perlu mendapat perhatian untuk mengantisipasi jatuhnyakorban meninggal dunia pada kecelakaan lalu lintas. Banyak faktor yang berpengaruh terhadap tingkat keparahan korbankecelakaan lalu lintas. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas denganpendekatan regresi logistik, CART (Classification and Regression Trees) dan MARS (Multivariate Adaptive Regression Spline)untuk melihat karakteristik dan faktor yang paling berpengaruh terhadap tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas. Tingkatkeparahan korban kecelakaan lalu lintas dibagi menjadi dua kategori yaitu tidak meninggal dunia dan meninggal dunia. Setelahdilakukan klasifikasi didapatkan hasil bahwa dari 7 (tujuh) variabel prediktor, 2 (dua) variabel yang paling berpengaruh terhadaptingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas yaitu variabel jenis kecelakaan dan peran korban dalam kecelakaan. Padapendekatan regresi logistik biner ketepatan klasifikasi untuk testing 65,31 persen. Pada pendekatan CART dan MARS variabelyang berpengaruh bertambah yaitu variabel usia dan momen dengan ketepatan klasifikasi untuk data testing 68,40 persen.Sedangkan untuk MARS ketepatan klasifikasi untuk data testing 66,33 persen.