Klasifikasi Tingkat Keparahan Korban Pada Kecelakaan Lalu Lintas Dengan Metode Chi-Squared Automatic Interaction Detection (CHAID) Di Kota Bekasi - Zulaiha Zulaiha; Mirtawati Mulyami; Andri Saputra (Fakultas Sains Dan Teknologi, 2023)
Kecelakaan lalu lintas merupakan suatu peristiwa di jalan yang tidak dapat diduga dan tidak disengaja yang melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan yang mengakibatkan korban manusia maupun kerugian harta, benda. Kecelakaan lalu lintas sulit di minimalisasi dan cenderung meningkat setiap tahunnya seiring pertambahan jalan dan banyaknya jumlah kendaraan. Menurut data POLRES kota Bekasi kecelakaan lalu lintas mengalami kenaikan setiap tahunnya, maka perlu dilakukan penelitian yang bertujuan untuk mengetahui faktor-faktor apa sajakah yang mempengaruhi kecelakaan lalu lintas yang mengalami meninggal dunia, luka berat, dan luka ringan. Metode yang digunakan adalah CHAID, karena CHAID akan menghasilkan pohon keputusan dalam klasifikasi sehingga akan memudahkan dalam interprestasi. Prosedur metode CHAID yaitu membagi variabel independen (Jenis Kelamin, Usia Korban, Pendidikan, Pekerjaan, Waktu Kejadian, Faktor Pengemudi, Jumlah Kendaraan Yang Terlibat, Jenis Kendaraan, Jenis Kecelakaan, Status Jalan, Lokasi Kawasan) menjadi sebuah kelompok berdasarkan pada variabel dependennya (Tingkat Keparahan Korban). Analisis CHAID dengan menggunakan software SPSS 24 menghasilkan 7 segmen klasifikasi dimana terdapat 4 faktor yang mempengaruhi Tingkat Keparahan Korban yaitu, Pekerjaan, Jenis Kendaraan, Status Jalan, dan Jumlah Kendaraan Yang Terlibat. Model Klasifikasi metode CHAID dengan software SPSS 24 memiliki akurasi sebesar 96,8%, maka model tersebut sudah sangat baik. Sedangkan analisis CHAID dengan menggunakan software SIPINA menghasilkan 5 segmen terdapat 3 faktor yang mempengaruhi Tingkat Keparahan Korban yaitu, Pekerjaan, Status Jalan, dan Jumlah Kendaraan Yang Terllibat. Model Klasifikasi metode CHAID dengan software SIPINA memiliki akurasi sebesar 86,9%, maka model tersebut sudah sangat baik.