ABSTRAK

MUH. AKBAR, Penerapan Gaussian Mixture Model untuk Menentukan Daerah Rawan Kecelakaan di Kota Makassar (dibimbing oleh Muhammad Resha dan Fitriana M Sabir).

Permasalahan yang sering terjadi adalah Kecelakaan lalu lintas merupakan peristiwa yang tidak terduga dan tidak disengaja, melibatkan kendaraan dengan atau tanpa pengguna jalan lain yang dapat menyebabkan korban jiwa atau kerugian harta benda. Di Kota Makassar, jumlah kecelakaan meningkat secara signifikan pada tahun 2023. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi daerah rawan kecelakaan, Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah algoritma Gaussian Mixture Model (GMM) karena kemampuannya dalam memodelkan distribusi data yang kompleks serta mengelompokkan data kecelakaan secara lebih akurat. Data ini diperoleh melalui penelitian lapangan dan penelitian pustaka.. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa GMM berhasil membagi daerah rawan kecelakaan menjadi 7 cluster, dan evaluasi model menggunakan Davies-Bouldin Index (DBI) menghasilkan nilai 0,35, yang menunjukkan kualitas clustering yang cukup baik. Algoritma GMM terbukti efektif dalam menangani distribusi data yang tidak seragam dan memberikan pemetaan yang lebih detail terkait daerah rawan kecelakaan.

Kata Kunci: Kecelakaan Lalu lintas, Gaussian Mixture Model, Clustering, Davies Bouldin Index.