Clustering Wilayah Dan Pelanggaran Berkendaraan Menggunakan Algoritma K-Means Pada Data Satlantas Polres Tasikmalaya Kota - Evi Dewi Sri Mulyani; Agus Maulana Yusup; Alif Kurnia Tisna; Fahmi Akbar Fauzi; Irawan Bayu Seta; Rizky Khairunas; Wendi Ardiansyah (Universitas Dipa Makassar, 2019)
Banyaknya pengguna jalan yang tidak mematuhi peraturan berlalu lintas dengan baik, setiap harinya dapat menambah tingkat kecelakaan dan pelanggaran tata tertib lalu lintas dalam berkendara pada wilayah Kota Tasikmalaya, sehingga masyarakat kurang dalam memahami ketertiban dijalan raya. Penelitian ini menerapkan data mining dengan menggunakan metode clustering pada data pelanggaran lalu lintas Polres Tasikmalaya Kota, algoritma yang digunakan yaitu K-Means clustering berupa proses pengelompokan sejumlah data atau objek ke dalam cluster atau group sehingga setiap dalam cluster tersebut akan berisi data yang semirip mungkin dan berbeda dengan objek dalam cluster lainnya. Data pelanggaran lalu lintas Polres Tasikmalaya kota ini diproses melalui Knowledge Data Discovery (KDD) sehingga dapat diketahui pengujian dengan rapidminer, menghasilkan cluster-cluster pelanggaran lalu lintas. Sampel yang digunakan di ambil dari tabel data pelanggaran lalu lintas yang telah ditrasformasikan. Dimana atribut yang ditentukan sebanyak 6 atribut yaitu wilayah, tidak menggunakan helm, sabuk keselamatan, melanggar rambu lintas, tidak membawa sim dan stnk dan kelebihan muatan. Dimana akan mempresentasikan cluster-cluster tiap kelompok wilayah dan jenis pelanggaran lalu lintas.