Penerapan Algoritma Naive Bayes dalam Klasifikasi Tingkat Keparahan Korban Kecelakaan Lalu Lintas di Kabupaten Pati Jawa Tengah

Kecelakaan lalu lintas menurut UU RI No. 22 Tahun 2009 adalah suatu peristiwa di jalan raya tidak diduga dan tidak disengaja melibatkan kendaraan atau tanpa pengguna jalan lain yang menyebabkan korban manusia dan kerugian harta benda yang mengakibatkan luka ringan sampai luka fatal atau korban meninggal dunia. Dilihat dari data angka kecelakaan lalu lintas bahwa kabupaten Pati menempati urutan pertama berdasarkan banyaknya kejadian laka dari POLDA Jawa Tengah yaitu sebanyak 857 kejadian. Berdasarkan penelitian sebelumnya metode yang di gunakan dalam penelitian tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas adalah metode log linier dua dimensi, metode regresi logistic ordinal, namun metode tersebut memerlukan biaya yang cukup besar dan kurang efisien untuk diterapkan. Sehingga digunakanlah metode data mining untuk mengubah data-data menjadi bentuk informasi yang dapat dengan mudah di pahami oleh masyarakat. Untuk mengetahui karakteristik dan akurasi tingkat keparahan korban kecelakaan lalu lintas di Kabupaten Pati Jawa Tengah April tahun 2019, maka dikembangkan sebuah metode klasifikasi untuk mendapatkan informasi yang terpercaya dan akurat. Algoritma klasifikasi yang tepat untuk digunakan yaitu Bayesian Classifiers atau sering disebut Naïve Bayes Classifiers. Naïve Bayes memiliki beberapa keunggulan seperti mudah serta biaya perhitungan kecil, dapat menangani data missing, memiliki akurasi dan kecepatan yang tinggi saat di aplikasikan kedalam database dengan data yang besar. Setelah melakukan analisis algoritma Naïve Bayes di dapatkan hasil dari penelitian ini yaitu tingkat akurasi sebesar 96,77% dimana ada 60 korban tidak meninggal yang di prediksi secara benar tidak meninggal dan 0 korban meninggal yang di prediksi secara benar meninggal dan sisanya 2 prediksi yang di nyatakan salah prediksinya.