Penentuan Pola Hubungan Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Teknik Association Rule

Authors

  • Rizky Fitria Politeknik Caltex Riau
  • Warnia Nengsih Politeknik Caltex Riau
  • Dini Hidayatul Qudsi Politeknik Caltex Riau

Abstract

Tingginya jumlah kecelakaan yang terjadi menjadi alasan penting bagi pihak Satuan Lalu Lintas khususnya Polresta Pekanbaru untuk mengetahui hubungan yang cenderung terbentuk dari penyebab terjadinya kecelakaan. Hubungan tersebut terbentuk dengan menggunakan teknik data mining untuk menemukan informasi berupa pola yang dapat menjadi acuan dalam pengambilan kebijakan di Satuan Lalu Lintas Polresta Pekanbaru. Teknik data mining yang digunakan dalam memproses kecelakaan lalu lintas yaitu teknik association rule dengan algoritma FP-Growth. Algoritma ini menerapkan struktur data tree untuk mengetahui pola kecelakaan lalu lintas. Suatu pola ditentukan oleh dua parameter, yaitu support (nilai penunjang) dan confidence (nilai kepastian). Sistem dibuat berbasis desktop dengan Bahasa pemograman Visual Basic.Net. Sistem ini menghasilkan pola kecelakaan yang sering terjadi. Berdasarkan pengujian lift ratio didapatkanlah pola kecelakaan yang paling sering terjadi adalah “Faktor kecelakaan dengan Jenis_Luka  Luka Ringan, Jenis_Jalan  Jalan Arteri, Waktu  Padat Kendaraan, Jenis_Kelamin  Perempuan”  dengan nilai lift ratio 1.1948%. Sedangkan hasil pengujian skala likert didapatkanlah bahwa persentase rata rata 88.09% user merasa dimudahkan dengan sistem ini dan dapat membantu user dalam mengetahui pola kecelakaan yang sering terjadi.Kata kunci: Kecelakaan Lalu lintas, Associattion Rule, FP-Growth, Visual Basic.net

Author Biographies

Rizky Fitria, Politeknik Caltex Riau

Sistem Informasi

Warnia Nengsih, Politeknik Caltex Riau

Sistem Informasi

Dini Hidayatul Qudsi, Politeknik Caltex Riau

Sistem Informasi

References

Arifin, R. N. (2015). Implementasi Agoritma Frequent Pattern Growth (FP-Growth) Menentukan Asosiasi antar Produk (Studi Kasus: Nadiamart). Jurnal Teknik ITS, 68-76.

Fitriyani. (2015). Implementasi Algoritma FP-Growth Menggunakan Association Rule pada Market Base Analysis. Jurnal Informatika, 2, 296-305.

Fitriany Sitanggang, L. (2014). Aplikasi Data Mining Association Rule dengan Algoritma FP-Growth Untuk Mengenali Pola Pembelian Pelanggan pada Toko Kue (Studi Kasus : L’Cheese Factory). Politeknik Caltex Riau.

Hakim, L. (2015). Penentuan Pola Kecelakaan Lalu Lintas Menggunakan Metode Association Rule dengan Algoritma Apriori. University Research Colloquium, 73-81.

Ririanti. (2014). Implementasi Algoritma FP-Growth pada Aplikasi Prediksi Persediaan Sepeda Motor (Studi Kasus PT. Pilar Deli Labumas). Pelita Informatika Budi Darma, 6, 139-144.

Todingrara, M. (2013). Tinjauan Kriminologis terhadap Pelanggaran Lalu Lintas yang Menimbulkan Kecelakaan Berakibat Kematian (Studi Kasus Polres Tana Toraja Tahun 2009-2012). Universitas Hasanuddin.

Published

2017-12-18

Issue

Section

Artikel