PENERAPAN ALGORITMA K-MEANS CLUSTERING UNTUK PENGELOMPOKAN KECELAKAAN BERKENDARA DI RUAS TOL JAKARTA-CIKAMPEK - Sulaeman, Mochamad Riszky; ., Purwantoro; Padilah, Tesa Nur (LPPM Institut Teknologi Bisnis Dan Bahasa Dian Cipta Cendikia, 2023)
Tingginya kecelakaan berkendara di jalan tol merupakan bahan evaluasi. Sehingga menjadi perhatian khusus bagi perusahaan penyedia layanan jalan tol baik milik negara maupun swasta, yang telah membuktikan perhatian tersebut dengan adanya perbaikan, penambahan infrastruktur dan edukasi kepada pengguna jalan guna meminimalisir kecelakaan di jalan tol. Tahapan awal pencegahan kecelakaan berkendara adalah dengan mengetahui faktor-faktor penyebab kecelakaan berkendara yang diperoleh melalui analisa data kecelakaan. Analisa tersebut dapat dilakukan dengan Data Mining, yaitu K-Means Clustering. K-Means Clustering mengelompokkan data menjadi beberapa cluster sesuai karakteristik data tersebut. Tahapan klasterisasi yang dilakukan dengan menentukan uji coba banyaknya klaster yaitu dengan menetapkan k= 3, k=5 dan k=7, dan performancenya menggunakan Davis Bouldin Index (DBI). Hasil cluster penerapan K-Means Clustering dilakukan pengujian untuk menentukan model klaster terbaik yang diuji dan mengacu pada evaluasi performance DBI yang mendekai nilai Nol ( nilai Terbaik) secara berurutan sehingga menghasilkan nilai k=7 adalah nilai DBI terbaik yaitu 0.179 sedangkan untu k= 5 diperoleh DBI sebesar 0.180 dan k=3 nilai DBI sebesar 0.233.