| dc.identifier.citation | [1] Adyowati, P.2014. Tempo.Co Bisnis. Retrieved from Tempo.Co: http://www.tempo.co/read/news/2014/05/27/090580666/Angkutan-Um umMinim-Sepeda-Motor-Menggila [2] Anastasia, I.A., 2010. Penerapan Metode If –Then Rules Dari Rough Set Theory Kecelakaan Di Lokasi Pertambangan (Studi Kasus: PT. PAMAPERSADA NUSANTARA di Jakarta). Yogyakarta: Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Islam Indonesia. [3] Anwar, R. 2014. Indonesia Peringkat Lima Dunia Tingkat Kecelakaan Lalu Lintas. Retrieved from RRI.co.id: http://rri.co.id/post/berita/95107/nasional/indo nesia_peringkat_lima_dunia_tingkat_kecelakaan_lalu_lintas.html [4] Bergmeir, Christoph. 2014. Data Analysis Using Rough St and Fuzzy Rough Set Theories. Retrieved from http://sci2s.ugr.es/dicits/software/RoughSets [5] BPS. 2014. Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Jenis Tahun 1987 2013. Retrieved from http://www.bps.go.id/tab_sub/view.php?kat=2&tabel =1&daftar=1&id_subyek=17¬ab=12 [6] Chen, Y. L., Chen, J. M., dan Tung, C. W. 2006. A Data Mining Approach For Retail Knowledge Discovery With Consideration Of The Effect Of Self-Space Adjacency On Sales. Decision Support Systems, 42, 1503-1520 [7] Ditjen Perhubungan Darat, 2013. Perhubungan Darat Dalam Angka. Jakarta : Kementerian Perhubungan Direktorat Jenderal Perhubungan Darat RI [8] Ditjen Perhubungan Darat, 2012. Profil dan Kinerja Transportasi Darat.Jakarta : Kementerian Perhubungan Direktorat Jenderal Perhubungan Darat RI [9] Ditjen Perhubungan Darat. 2006. Buku Petunjuk Tata Cara Bersepeda Motor Di Indonesia.Jakarta :DepartemenPerhubungan RI [10] Firmansyah, T. 2014. Survei Kecelakaan Lalu Lintas di Seluruh Dunia: Orang-Orang yang Mati dalam Diam. Retrieved from Republika Online: http://www.republika.co.id/berita/koran/halaman-1/14/11/07/nenhso57survei -kecelakaan-lalu-lintas-di-seluruh-dunia-orangorang-yang-mati-dalamdiam [11] Heinrich, Petersen, & Ross. 1980. Industrial Accident Prevention (5 Prosiding Seminar Nasional Matematika dan Pendidikan Matematika UMS 2015 955 th Edition). New York : Mc. Grow Hill Book Company [12] Heinrich, HW et all 1996. A Safety Management Approach in Industrial Accident Prevention. New York : Mc. Grow Hill Book Company [13] Hobbs,F.D. 1995. Traffic Planning and Engineering, 2 th Edition, EdisiBahasa Indonesia.Yogyakarta :GadjahMada University Press [14] Khairunisa, 2014. Decision Rules Pada Kecelakaan Lalu Lintas Di Kabupaten Sleman Dengan Metode If-Then Dari Rough Set Theory. Yogyakarta : Jurusan Statistika Fakultas Matematika dan Ilmu Pengetahuan Alam Universitas Islam Indonesia [15] Korlantas Polri. 2014. Laporan kecelakaan berdasarkan Polda. Retrieved from korlantas-irms: http://www.korlantas-irms.info/graph/accidentTypeTable [16] Kusnawi, 2007. Pengantar Solusi Data Mining. Yogyakarta. Retrieved from http://p3m.amikom.ac.id/p3m/56%20%20PENGANTAR%20SOLUSI%20DATA%2 0MINING.pdf [17] Luang, R. 2006. Aplikasi Statistika dan Hitung Peluang. Jogjakarta : Graha Ilmu. [18] Magnani, Matteo. 2003. Technical Report on Rough Set Theory for Knowlege Discovery in Data Bases. University of Bologna, department of Computer Science [19] Pancerz, Zdislaw. 2010. Rough set Method for Data Mining and Knowledge Discovery(Lecture1). Retrieved from http://sao.wszia.edu.pl/~kpancerz/ roughsets.htm [20] Pawlak, Zdzislaw. 2002. Primer On Rough Set : A new Approach To Drawing Conclusion From Data. Vol. 22:1407 [21] Pawlak, Zdislaw. 2002. Rough Set Theory And Its Aplications. Jurnal of telecomunication and information technology 3/2002 [22] Pawlak, Z., dan Skowron, A. 2007. Rough Sets: some extensions. Information Sciences Information And Computer Sciences Intelligent Systems Applications, 177, 28-40 [23] Peri, E. 2014. Tingkat Kecelakaan Motor Sulit Ditekan. Retrieved from Sinar Harapan.CO: http://sinarharapan.co/news/read/140919076/tingkat-kecelakaan -motor-sulit-ditekan-span-span- [24] Soelaiman, R., Anggraeni, W., & Setiawan, E. 2008. Penerapan Rough Set Quantitative Measure Pada Aplikasi Pendukung Keputusan. seminar nasional (p. 113). Yogyakarta : Prosiding Seminar Nasional Teknoin ISBN [25] Unit LakaLantas Kota Magelang. 2014. Profil LakaLantas Kota Magelang. Polres Kota Magelang [26] World Health Organization. 1984. Road Traffic Accident in Developing Countries, Report of WHO Meeting. Geneva: Author | in_ID |
| dc.description.abstract | Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui bagaimana pola decision rules yang tersembunyi dalam
data laka lantas sepeda motor di Kota Magelang tahun 2014. Metode yang digunakan dalam
penelitian ini adalah metode Rough Set Theory. Metode Rough Set Theory adalah suatu
pendekatan matematis baru untuk menganalisa pola data yang bersifat samar atau tak pasti
(Pawlak, 2002). Hasil yang didapat dari penelitian ini berupa karakteristik, kecenderungan dan
decision rules dari kejadian laka lantas sepeda motor di Kota Magelang pada tahun 2014. Salah
satu Decision Rules yang dihasilkan dalam penelitian ini adalah untuk lakalantas sepeda motor
hingga menimbulkan korban meninggal dunia terjadi ketika lakalantas di waktu sore hari, cuacanya
cerah, kondisi kepadatan lalu lintas jalan raya yang padat, dan pengendara tidak konsentrasi dalam
mengendarai kendaraannya. Decision rules yang dihasilkan memiliki tingkat keakuratan hingga
sebesar 90.9%. Nantinya, makalah ini diharapkan dapat digunakan sebagai referensi atau acuan
instansi terkait dalam pengambilan kebijakan untuk menekan tingkat laka lantas sepeda motor
yang terjadi di Kota Magelang. | in_ID |
