IMPLEMENTASI K-MEANS CLUSTERING UNTUK
PENGELOMPOKAN DATA TILANG SEPEDA MOTOR BERBASIS
WEB SATLANTAS POLRES PEMALANG
Total View This Week0
Total View This Week0
Institusion
Universitas PGRI Semarang
Author
HUSNI, MOHAMAD NUR
Subject
T Technology (General)
Datestamp
2024-03-21 03:10:00
Abstract :
Pelanggaran lalu lintas terjadi dimana-mana, banyaknya pengguna jalan yang tidak mematuhi peraturan berlalu lintas dengan baik, setiap harinya dapat menambah tingkat kecelakaan dan pelanggaran tata tertib lalu lintas dalam berkendara pada wilayah hukum Polres Pemalang. Setiap tahunnya pelanggaran lalu lintas semakin bertambah dan beragam baik dari pelanggaran yang kecil hingga pelanggaran yang memakan denda tertinggi dan memakan korban. Algoritma K?Means Clustering bertujuan untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering dengan cara meminimalkan variasi antara data yang ada di dalam suatu cluster. Dalam perancangan sistem ini peneliti menggunakan beberapa bahasa Hypertext Markup Language (HTML), Hypertext Preprocessor (PHP), dan Bootstrap. Dalam penelitian menggunakan Visual Studio Code sebagai software coding, dalam tahap pengujian sistem menggunakan 3 tahap pengujian yaitu black box dengan persentase penilaian sebesar 100% sehingga layak digunakan, pengujian white box disimpulkan bahwa pengujian memenuhi kriteria dengan cyclometic complexity sebesar 2 yaitu kurang dari 10 dan hasil persentase value test sebesar 100% dikategorikan tercapai, dan pengujian User Acceptance Testing (UAT) mendapatkan rata-rata persentase sebesar 89% sehingga dikategorikan sangat setuju, untuk memenuhi harapan peneliti. Kata kunci : K-Means, Clustering, pelanggar, Tilang, Satlantas, website
Pelanggaran lalu lintas terjadi dimana-mana, banyaknya pengguna jalan yang tidak mematuhi peraturan berlalu lintas dengan baik, setiap harinya dapat menambah tingkat kecelakaan dan pelanggaran tata tertib lalu lintas dalam berkendara pada wilayah hukum Polres Pemalang. Setiap tahunnya pelanggaran lalu lintas semakin bertambah dan beragam baik dari pelanggaran yang kecil hingga pelanggaran yang memakan denda tertinggi dan memakan korban. Algoritma K?Means Clustering bertujuan untuk meminimalisasikan objective function yang diset dalam proses clustering dengan cara meminimalkan variasi antara data yang ada di dalam suatu cluster. Dalam perancangan sistem ini peneliti menggunakan beberapa bahasa Hypertext Markup Language (HTML), Hypertext Preprocessor (PHP), dan Bootstrap. Dalam penelitian menggunakan Visual Studio Code sebagai software coding, dalam tahap pengujian sistem menggunakan 3 tahap pengujian yaitu black box dengan persentase penilaian sebesar 100% sehingga layak digunakan, pengujian white box disimpulkan bahwa pengujian memenuhi kriteria dengan cyclometic complexity sebesar 2 yaitu kurang dari 10 dan hasil persentase value test sebesar 100% dikategorikan tercapai, dan pengujian User Acceptance Testing (UAT) mendapatkan rata-rata persentase sebesar 89% sehingga dikategorikan sangat setuju, untuk memenuhi harapan peneliti. Kata kunci : K-Means, Clustering, pelanggar, Tilang, Satlantas, website
Download
book
BibTex
Latex, Jabref
cloud_download
Original Resource
url resource Institution
