Prediksi Klasifikasi Kecelakaan Lalu Lintas di Kota Surakarta dengan Menggunakan Metode Regresi Logistik Multinomial

Abstract

Kecelakaan lalu lintas adalah sebuah permasalahan dalam bidang transportasi yang membutuhkan perhatian khusus. Untuk menurunkan frekuensi kecelakaan, khususnya di Kota Surakarta yang menjadi fokus penelitian ini, sangat penting untuk mengkaji klasifikasi kecelakaan lalu lintas. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model klasifikasi kecelakaan di Kota Surakarta dengan menggunakan regresi logistik multinomial, sebuah metode dalam machine learning. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah klasifikasi kecelakaan, tipe tabrakan, kondisi cahaya, cuaca, fungsi jalan, kelas jalan, kondisi geometrik jalan, kondisi permukaan jalan, dan kemiringan jalan. Data kecelakaan yang digunakan dalam penelitian ini mencakup tahun 2018 hingga 2022. Berdasarkan temuan dari penelitian ini, terdapat enam variabel yang secara signifikan memengaruhi peningkatan klasifikasi kecelakaan menjadi kecelakaan berat dan empat variabel yang secara signifikan memengaruhi peningkatan klasifikasi kecelakaan menjadi kecelakaan sedang. Meskipun akurasi model mencapai 72%, model yang dihasilkan masih perlu ditingkatkan dalam hal klasifikasi pada kelas minoritas. Penelitian di masa depan diharapkan dapat menangani data yang tidak seimbang sebagaimana yang terjadi dalam penelitian ini agar dapat memperbaiki kinerja model yang dihasilkan.