MEMPREDIKSI TINGKAT KECELAKAN JALAN RAYA DI SALATIGA MENGGUNAKAN MACHINE LEARNING - Febrian, Andika Rossy; Hendry, Hendry (STKIP PGRI Tulungagung, 2025)
Kecelakaan merupakan suatu kejadian dijalan yang tidak terduga yang melibatkan kendaraan dan mengakibatkan korban jiwa maupun kerugian material, kecelakaan juga disebut sebagai kejadian yang memiliki multi faktor atau memiliki banyak penyebab yang mempengaruhi terjadinya kecelakaan. Penelitian ini memiliki tujuan yaitu untuk meramalkan atau memprediksi kecelakaan lalu lintas menggunakan metode Random Forest dan Linear Reggresion dengan bahasa pemrograman Python. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data dari BPS (Badan pusat Statistik) kota Salatiga dengan periode dari Tahun 2017 sampai dengan Tahun 2023 dengan selang waktu perbulan. Penerapan dari kedua model menunjukan untuk model Linear Reggression memiliki hasil yang lebih baik dari pada model Random Forest ini dikarenakan pada perhitungan Random Forest selalu menunjukan hasil decimal dan tidak genap akan tetapi kekurangan tersebut dapat dibenahi dengan menggunakan tools Difference yang beeguna untuk membantu mengidentifikasi pola atau kesalahan system dan memberikan arahan untuk perbaikan kedepannya