Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Traffic flow on roads is a database that forms the basis of traffic planning and decision-making. Traffic flow data can provide road usage information for road resource allocation, maintenance scheduling, and road infrastructure planning, which can help traffic management and control reduce congestion and ensure safety.The main objective of this research is to develop reproducible code using the R programming language, which is a statistical programming language with data processing, visualisation, and geospatial capabilities that are well suited for interactive use; also, scripts that allow others to reproduce the research and make further improvements based on the research (Lovelace et al., 2022). The GWPR method is used for modelling because it has more accurate and representative results (Yu, 2022), where modelling is applied in 2018 with normal traffic conditions and in 2020 with COVID-19 pandemic conditions where there are many restrictions on travel.The results of the analysis show that the traffic volume variable for each vehicle tends to have a high correlation among variables, which results in modelling having a high standard error value. However, the mode split variable can improve the traffic estimation modelling results.

---

Arus lalu lintas di jalan raya merupakan basis data yang menjadi dasar perencanaan lalu lintas dan pengambilan keputusan. Data arus lalu lintas dapat memberikan informasi penggunaan jalan untuk alokasi sumber daya jalan, penjadwalan pemeliharaan, dan perencanaan infrastruktur jalan, yang dapat membantu manajemen dan pengendalian lalu lintas untuk mengurangi kemacetan dan memastikan keselamatan.

Tujuan utama dari penelitian ini adalah untuk mengembangkan kode yang dapat direproduksi menggunakan bahasa pemrograman R, yaitu bahasa pemrograman statistik dengan kemampuan pemrosesan data, visualisasi, dan geospasial yang sangat sesuai untuk penggunaan interaktif; juga, skrip yang memungkinkan orang lain mereproduksi penelitian ini dan melakukan perbaikan lebih lanjut berdasarkan penelitian tersebut (Lovelace dkk., 2022). Metode GWPR digunakan untuk pemodelan karena memiliki hasil yang lebih akurat dan representatif (Yu, 2022), di mana pemodelan diterapkan pada tahun 2018 dengan kondisi lalu lintas normal dan pada tahun 2020 dengan kondisi pandemi COVID-19 di mana terdapat banyak pembatasan perjalanan.

Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel volume lalu lintas untuk setiap jenis kendaraan cenderung memiliki korelasi antar variabel yang tinggi, yang mengakibatkan pemodelan memiliki nilai standard error yang tinggi. Namun, variabel moda split dapat memberikan hasil pemodelan estimasi lalu lintas."

"Tingkat kemacetan di Jakarta saat ini tergolong tinggi dan memiliki tren yang meningkat setiap tahu. Terdapat berbagai upaya yang dilakukan oleh pihak manajemen kemacetan untuk mengurangi kemacetan. Salah satu komponen yang perlu diperhatikan pada perencanaan upaya dalam mengurangi kemacetan adalah penemuan atribut yang memiliki pengaruh kepada tingkat kemacetan. Pendekatan machine learning (ML) pada beberapa tahun terakhir memberi hasil yang baik berdasarkan nilai metrik performa model. Maka, penelitian ini menggunakan algoritma ML, yaitu support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), dan random forest (RF) untuk membangun model dalam memprediksi kemacetan serta menemukan faktor yang memiliki pengaruh terhadap kemacetan di ruas jalan. Variabel independen yang digunakan pada penelitian ini adalah jam, hari kerja, tanggal merah, curah hujan, ada tidaknya event, jam ganjil genap, volume motor, volume mobil, serta volume bus dan truk. Variabel dependen yang digunakan adalah tingkat kemacetan yang mewakili kecepatan rata-rata kendaraan di ruas jalan. Model dijalankan pada dua data, yakni pada data dengan variabel volume kendaraan dan data tanpa variabel kendaraan. Hasil penelitian menunjukkan model SVM, KNN, dan RF memberikan nilai akurasi, precision, recall, dan F1 score di atas 80% pada kedua data. Adapun faktor yang memiliki pengaruh kuat terhadap tingkat kemacetan terdiri dari jam dan jam ganjil genap pada data tanpa volume kendaraan serta volume motor, volume mobil, volume bus dan truk, jam, dan jam ganjil genap pada data dengan volume kendaraan.

---

The level of congestion in Jakarta is currently high and has an increasing trend every year. There are various efforts made by congestion management to reduce congestion. One component that needs to be considered in planning efforts to reduce congestion is the discovery of attributes that have an influence on the level of congestion. Machine learning (ML) approaches in recent years have provided good results based on the value of model performance metrics. So, this study uses ML algorithms, namely support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and random forest (RF) to build a model to predict congestion and find factors that have an influence on congestion on road sections. The independent variables used in this study are hours, weekdays, red dates, rainfall, presence or absence of events, even odd hours, motorcycle volume, car volume, and bus and truck volume. The dependent variable used is the level of congestion, which represents the average speed of vehicles on the road. The model was run on two data, namely on data with vehicle volume variables and data without vehicle variables. The results showed that the SVM, KNN, and RF models provided accuracy, precision, recall, and f1 score values above 80% on both data. The factors that have a strong influence on the level of congestion consist of hours and even odd hours on data without vehicle volume and motorcycle volume, car volume, bus and truck volume, hours, and even odd hours on data with vehicle volume."

"Penelitian ini dilakukan karena adanya permasalahan yang timbul di area penelitian ruas tol Jagorawi menuju Bogor, sering terjadinya kecelakaan di beberapa titik yang disebabkan oleh beberapa faktor.Penelitian ini bertujuan untuk mengkaji karakteristik lalu lintas yang terjadi di area penelitian serta korelasi dengan kecelakaan yakni dengan mengambil data primer berupa data volume kendaraan dan waktu tempuh kendaraan dan didukung oleh adanya data sekunder. Dari hasil penelitian ini diharapkan terdapatnya analisa permasalahan yang terjadi dan dapat ditemukan solusi yang terbaik. Adapun faktor kecelakaan dilihat dari beberapa parameter berikut yaitu karakteristik lalu lintas, jumlah dan bobot kecelakaan yang terjadi, jenis kecelakaan dan kendaraan apa yang paling banyak terlibat. Sebelum di lakukan pengolahan data primer dan sekunder, terlebih dahulu dilakukan pengolahan uji korelasi untuk mendapatkan hubungan positif antara variabel, setelah di lakukan pengujian bahwa variabel arus, kecepatan dan kepadatan berpengaruh besar terhadap kecelakaan, maka setelah itu dilakukan pengolahan data primer yang ditunjang dengan data sekunder dan diperoleh hasil bahwa adanya korelasi kecelakaan di suatu ruas berbeda dengan di ruas lainnya sesuai dengan parameter yang ada di ruas tersebut.Berdasarkan tujuan dari penelitian yaitu untuk menganalisis karakteristik lalu-lintas (arus, kecepatan dan kepadatan) maka jumlah atau bobot kecelakaan terbesar berada di KM.6+400-KM.14+600 dengan kondisi jumlah arus kendaraan dan kecepatan tempuh yang tergolong rendah (berada kurang dari nilai median) sedangkan kepadatan yang tinggi (berada lebih dari nilai tengah) menghasilkan jumlah kecelakaan terbesar sehingga dapat disimpulkan bahwa pada segmen ini kecelakaan terbesar terdapat pada kondisi area penelitian yang cukup padat dengan jenis kecelakaan depan-belakang.Pada segmen/penggal jalan di lokasi KM.3+867-KM.4+700 memiliki jumlah dan bobot kecelakaan paling rendah bahwa jumlah arus dan kepadatan tidak mempengaruhi jumlah kecelakaan karena kecepatan maksimum mencapai 34 km/jam ditambah kepadatan paling tinggi di segmen ini menyebabkan pengemudi kehilangan konsentrasi tinggi.Dari perhitungan uji korelasi didapatkan nilai korelasi (r11) dan nilai determinasi (KD) masing-masing variabel yaitu korelasi angka kecelakaan dan volume sebesar 0,94, angka kecelakaan dan kecepatan sebesar 0,93, angka kecelakaan dan kepadatan 0,93 sehingga dapat disimpulkan bahwa terdapat hubungan linier diantara ketiga variabel tersebut.

---

This study was conducted because of the problems that arise in the study area Jagorawi towards Bogor toll road, the frequent occurrence of accidents at some point due to several factors.This study aims to assess the characteristics of the traffic that occurs in the study area as well as the correlation with the accident by taking the primary data in the form of data traffic volume and vehicle travel time and is supported by the presence of secondary data . From the results of this study are expected presence of analyzing problems that occur and can be found the best solution. The accident factors seen from the following parameters ie traffic characteristics, the number and weight of the accidents occurred , what type of vehicle accidents and most involved . Before doing data processing at the primary and secondary , first performed correlation processing to obtain a positive relationship between the variables, after doing the test that the variable flow, speed and density greatly affect the accident , then after it is done processing the primary data are supported by secondary data and the results showed that the correlation accident in a segment different from other segments in accordance with the parameters that exist in the road segment .Based on the purpose of the study was to analyze the characteristics of the traffic (flow, speed and density) then the number or weight of most accidents are in KM.6 Km.14 +400- +600 with the current condition of the number of vehicles and the relatively low travel speed (located less than the median value), whereas a high density (located over the middle value) produces the largest number of accidents so we can conclude that in this segment the largest accident conditions contained in the study area are quite dense with the kind of front-rear crash.In the segment / cut roads in locations Km.3 +867- +700 KM.4 have the number and weight of the lowest accident that the amount of current and density did not affect the number of accidents due to reach a maximum speed of 34 km / hour plus the highest density in this segment causes driver loses concentration.From the calculation of correlation obtained correlation values (R11) and the value of determination (KD) of each variable is the number of accidents and volume correlation of 0.94, the number of accidents and speeds of 0.93, 0.93 accident rate and density so that it can be concluded that there is a linear relationship between these three variables."

"ABSTRAKPenutupan lajur jalan pada ruas jalan dengan tipe dua Iajur dua arah tak terbagi (2/2 UD) memerlukan penanganan untuk mengoptimalkan kapasitas pada lokasi yang mengalami penyempitan. Permasalahan lalu lintas pada lokasi penyempitan mas jalan (LPRJ) akan semakin kompleks apabila arus lalu lintas yang rnelintasi lokasi sudah rnencapai kondisi lewat jenuh.Tujuan penelitian adalah untuk merumuskan strategi kontrol lalu lintas bersinyal di jalan dua Iajur dua arah tak terbngi yang mengalami penyempitan karena adanya LPRJ pada kondisi arus lalu lintas lewat jenuh.Untuk menyelesaikan antrian kendaraan akibat arus lewat jenuh pada waktu yang sama di kedua pendekat, dikembangkan metode kontrol lalu lintas bersinyal dengan perubahan waktu hijau pada siklus tertentu, yaitu dengan menggunakan parameter titik perubahan rasio akumulasi kendaraan yang dilepas terhadap kendaraan yang datang (R). Hasil penelitian menunjukkan bahwa waktu hijau optimal terjadi apabila salah satu pendekat telah mencapai R20,95. Dengan data arus kedatangan kendaraan yang sama, metode penelitian memberikan perbaikan kinerja bila dibandingkan dengan metode yang telah dikembangkan sebelumnya yaitu model Tundaan Diskrit Minimum (Chang & Lin, 2000) dan model Maximum Throughput (Talmor& Mahalel, 2007).Simulasi kontrol lalu Iintas bersinyal di LPRJ dengan tipe 2/2 UD dilakukan dengan asumsi arus kedatangan lewat jenuh terjadi pada 300 detik pertama. Hasil simulasi menunjukkan bahwa periode pengamatan kedatangan kendaraan optimum adalah sebesar 240 detik dan waktu siklus optimum sebesar 240 detik. Dari hasil simulasi juga dapat diketahui besaran peningkatan tundaan total akibat perubahan periode pengamatan kedatangan kendaraan dari 240 detik ke periode pengamatan kedatangan keudaraan yang Iebih kecil serta penurunan throughput rata-rata dan peningkatan periode arus jenuh akibat perubahan waktu siklus dari 240 detik ke waktu siklus yang lebih pendek. Penelitian juga memberikan hasil panjang LPRJ yang dapat diakomodasi oleh kontrol lalu lintas bersinyal pada kondisi arus lewat jenuh berdasarkan besaran derajat kejenuhan total (DS) dan kecepatan rata-rata pada LPRJ (Sw) serta nomogram yang dapat dipergunakan untuk memperkirakan kinerja kontrol lalu Iintas bersinyal di LPRJ tipe jalan 2/2 UD pada kondisi arus lewat jenuh.Untuk mempertajam keakurasian hasil agar sesuai dengan kondisi lapangan, diperlukan penelitian lanjut yang terkait dengan penetapan nilai ekivalensi mobil penumpang dan besaran arus jenuh yang sesuai dengan berbagai kondisi lalu lintas di Indonesia. Selain itu juga perlu dilakukan penelitian lanjut untuk arus kedatangan yang bervariasi dan kecepatan pada LPRJ < 20 km/jam.

---

ABSTRACTRoad activities usually require the closure of one of the two ways two lane roads (2/2 UD) constitute the restrictive bottleneck ofthe road system, which need a special eH`ort to maximize the capacity of bottleneck areas, especially on over saturation traffic condition.The objective of the study is to develop a signal-control strategy and its application for road closure area on two way two lanes roads which is treated as an isolated intersection during severe over saturation.To disperse the queues ofthe two approaches in the same time, the study developed a new method by introducing a ratio between cumulative departure and cumulative arrival (R). The study showed, that switch over of green time was effectively dispersed all the vehicles ofthe two approaches in the same cycle. The result of the study indicates that optimal green time happened if one of the approach has reached R>0.95. With the same arrival and saturation flow data, the method introducing in this study has a better performance results comparing amongst the previous methods, i.e. the Discrete Minimal Delay Model and the Maximum Throughput Model.The study conducted a signalized control simulation on road closure areas on two way two lane roads with the assumption that the road severe over sanitation on the first 300 seconds which indicates that various arrival detection has a different total delay but has average throughput and over satmation period. The simulation results show that the optimum arrival detection period is 240 seconds and the optimum cycle time is 240 seconds.The study give indication of the percentage of increasing total delay if the there is a change of vehicle arrival detection period from 240 seconds to less than 240 seconds (i.e. 120 seconds and 180 seconds). The study also indicates the percentage of increasing total delay, decreasing of average throughput and decreasing of over saturation period if there is a change of cycle time from 240 seconds to less than 240 seconds (i.e. 120 seconds, 150 seconds,180 seconds and 210 seconds). The study also indicates the maximum work zone length that can be accommodated by signalized tratiic control in over saturation trafic condition based on total Degree of Saturation (DS), average speed on lane closure area (Sw) and nomogram that can be used to predict signalized traffic control performance on over saturated road closure areas (total delay and average throughput).ln order to get more accurate results, it is necessary to study the value of passenger car equivalents and saturation flow that Egure the actual traffic condition corresponds with various traffic conditions in Indonesia. It also needs to do the simulation with various arrival patterns and at average road closure area?s speed less than 20 kph."

"ABSTRAKSalah satu karakteristik pola hidup masyarakat di suatu daerah dapat dinyatakan dengan perkembangan transportasinya. Volume kendaraan bermotor dan tingkat kecepatannya dapat dijadikan salah satu parameter perkembangan di daerah tersebut. Namun, fenomena ini ditanggapi oleh masyarakat dengan membuat suatu alat yang dapat menahan laju kecepatan kendaraan di lingkungannya masing-masing dengan sesukanya tanpa memperhatikan lokasi penempatan dan ukuran dimensinya. Oleh karena itu dalam penelitian ini akan ditentukan desain penahan laju yang diinginkan sesuai kondisi lalulintas dan lingkungan jalan.Analisis dilakukan dengan menggunakan model regresi linear berganda. Regresi linear berganda digunakan untuk mengetahui variabel apa saja yang mempengaruhi kecepatan kendaraan dengan dimensi penahan laju. Persamaan yang diambil adalah persamaan terbaik yang telah melalui uji-uji standar statistik dengan menggunakan metode backward elimination.Hasil dari penelitian tersebut adalah kecepatan kendaraan di antara penahan laju di tentukan oleh varibel kecepatan sebelum melintasi penahan laju pertama dan jarak antar penahan laju. Sedangkan tinggi penahan laju tidak mempengaruhi kecepatan kendaraan saat diantara kedua penahan laju. Model matematis regresi linier berganda yang dihasilkan menunjukkan hubungan yang linier antara jarak antar penahan laju dengan kecepatan awal kendaraan. Model yang digunakan dalam desain akhir penahan laju yang ditawarkan adalah model pada sampel motor.

---

ABSTRAKOne of the characteristic of the society pattern in one place can be shown by its transportation development. Volume of vehicles and its speed rate can be made as a parameter for the development in that area. So thus when people make road humps in their area as they like without give attentions to the placement location and dimension size. Since that, in this research will be defined the design of road humps wanted that agree with traffic and road environment conditions.

This analysis use double linear regression model. This method used for detect what variables that influence vehicles speed and road humps dimensions. The taken equation is the best equation that have passed statistical standard tests using elimination backward method.

Result of the research is the vehicles speed among road humps defined by speed variables before pass the first road humps and distance between acceleration resistance. Whereas, height of the road humps do not influence vehicles speed when the vehicle at the both road humps. Result of the mathematical model of double linear regression shows the linear connection between before pass the first road humps and distance between them. Model that used in the final design for road humps which offered is the model in motorcycle sample."

"Kinerja lalu lintas di jalan raya Narogong memiliki permasalahan dengan kecepatan yang diinginkan dari jalan raya tersebut, sehingga pengguna jalan melakukan penurunan kecepatan akibat dari banyaknya kendaraan berat yang melewati ruas jalan raya Narogong, oleh karena itu penulis melakukan kajian dampak dari kerapihan jalan dari ruas jalan raya Narogong untuk mendapatkan kecepatan jalan yang diinginkan oleh pemerintah, penelitian ini dilakukan untuk melihat apakah desain jalan yang dilakukan oleh penulis dapat memberikan kenaikan dari kinerja jalan yang ditinjau, dimana akan dilihat dari volume dan kecepatannya, apakah dengan volume yang sama bisa didapatkan kenaikan kecepatan apabila dilakukan kerapihan jalan yang diolah penulis.

Kerapihan jalan merupakan kerapihan dari kendaraan yang melewati suatu ruas jalan yang ditinjau, dimana kendaraan yang melewati suatu ruas jalan apabila tetap berada satu ruas lajur yang ada dan tidak melakukan pindah lajur dapat meningkatkan kinerja jalan yang ditinjau. Kendaraan yang dibatasi perpindahan lajurnya adalah kendaraan berat, dan diharapkan dari kerapihan dari kendaraan berat dapat meningkatkan kinerja jalan yang ditinjau.

Pengolahan data menggunakan simulasi mikroskopis untuk mendapatkan simulasi jalan yang diinginkan, dari simulasi ini dilakukan kalibrasi dan validasi terlebih dahulu untuk mendapatkan kondisi simulasi eksisting yang mirip dengan kondisi observasi ruas jalan yang ditinjau. Dari hasil kondisi eksisting yang sudah divalidasi, dilakukan simulasi model jalan desain untuk melihat apakah ada perubahan yang berpengaruh dari desain yang dilakukan oleh penulis, dari hasil tersebut akan didapatkan data-data yang dapat dibandingkan apakah dengan melakukan perubahan desain dapat meningkatkan kinerja lalu lintas dari ruas jalan yang ditinjau.

---

Traffic performance on the Narogong highway has problems with the desired speed from the highway, so that road users make a decrease in speed due to the large number of heavy vehicles that pass through the Narogong highway, therefore the authors conduct a study of the impact of road tidiness on the highway Narogong to get the road speed desired by the government, this study was conducted to see whether the road design carried out by the author can provide an increase in the performance of the road being reviewed, which will be seen from the volume and speed, whether with the same volume an increase in speed can be obtained if done the neatness of the road processed by the author.

Road tidiness is the tidiness of vehicles that pass a road section under review, where vehicles that pass a road section if there is still one existing lane and do not change lanes can improve the performance of the road being reviewed. Vehicles that are restricted in lane displacement are heavy vehicles, and it is hoped that the tidiness of heavy vehicles can improve the performance of the road under review. Data processing uses microscopic simulations to obtain the desired road simulation, from this simulation calibration and validation are carried out first to obtain the existing simulation conditions which are similar to the observed conditions of the road section being reviewed. From the results of the existing conditions that have been validated, a simulation of the design road model is carried out to see if there are any changes that affect the design made by the author, from these results will be obtained data that can be compared whether making changes to the design can improve traffic performance from the section the path under review."

"Padatnya aktivitas lalu lintas yang terjadi setiap harinya menimbulkan gangguan yang dapat mengganggu proses pelaksanaan kegiatan berlalu lintas. Pemerintah Provinsi DKI Jakarta telah mengembangkan sistem pemantauan guna memantau situasi lalu lintas dalam mendukung kegiatan berlalu lintas dan mengurangi ganguan situasi lalu lintas. Walaupun terdapat beberapa sistem pemantauan lalu lintas, namun Informasi yang diterima oleh pengguna atau penyelenggara lalu lintas masih tidak lengkap / kurang lengkap. Penelitian ini berfokus memanfaatkan data media sosial Twitter untuk digunakan terkait pemantauan lalu lintas dan kondisi jalan. Pendekatan text mining digunakan untuk mengekstraksi informasi dari data media sosial. Jenis analisa yang digunakan pada penelitian ini adalah klasikasi untuk penyaringan data relevan dan klasifikasi untuk mengkategorikan data relevan, ekstraksi informasi lokasi untuk ekstraksi informasi lokasi dan geocoding untuk mengkonversi informasi lokasi menjadi informasi geografis. Algoritma klasifikasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Naïve Bayes, Random Forest, Logistic Regression dan Support Vector Machine. Metode ekstraksi fitur yang digunakan pada penelitian ini adalah Bag Of Words (BOW) dan Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF). Metode ekstraksi informasi lokasi yang digunakan pada penelitian ini adalah Named Entity Recognition (NER) dan Part Of Speech Tagger. Metode geocoding yang digunakan memanfaatkan library ArcPy. Hasil evaluasi menunjukkan model klasifikasi terbaik untuk menyaring data relevan dihasilkan dengan menggunakan algoritma Logistic Regression dan gabungan tiga fitur ektraksi BOW Unigram dan TF-IDF Word Trigram dan N-Gram Char dengan nilai F1-score 93%. Model klasifikasi untuk mengkategorikan data relevan dihasilkan dengan menggunakan algoritma Logistic Regression dan gabungan dua fitur ektraksi BOW Unigram dan TF-IDF N-Gram Char dengan nilai F1-score 96%. Metode ekstraksi informasi lokasi terbaik dihasilkan dengan menggunakan metode Standford NER dengan nilai F1-score sebesar 48% dan presisi sebesar 84%. Tingkat keberhasilkan tahapan geocoding untuk hasil ekstraksi informasi lokasi menggunakan metode NER adalah sebesar 59%. Disamping itu, dilakukan juga visualisasi sederhana berbasis web untuk menampilkan informasi data yang telah diolah dalam bentuk spasial.

---

Dense traffic activities that occur every day cause disruption that can interfere with the process of carrying out traffic activities. The DKI Jakarta Government has developed a monitoring system to monitor the traffic situation in support of traffic activities and reduce traffic disruption. Although there are some traffic monitoring system, but the information received by the user or traffic organizers are still not complete / incomplete. This study focuses on utilizing Twitter social media data for use in monitoring traffic and road conditions. The process of extracting information related to traffic situations uses a method with a text mining approach. The type of analysis used in this study is the classification for the filtering of relevant data and classification for categorizing relevant data, location extraction for the extraction of location information and geocoding to convert location information into geographic information. The classification algorithm used in this study is Naïve Bayes, Random Forest, Logistic Regression and Support Vector Machine. Feature extraction methods used in this study are Bag of Words (BOW) and Term Frequency - Inverse Document Frequency (TF-IDF). The location extraction method used in this study is Named Entity Recognition (NER) and Part Of Speech Tagger. The geocoding method used utilizes the ArcPy library. The evaluation results show that the best classification model to filter out relevant data is generated using a Logistic Regression algorithm and a combination of three extraction features, namely BOW Unigram and TF-IDF Word Trigram and N-Gram Char with an F1-score of 93%. Classification models to categorize relevant data are generated using Logistic Regression algorithm and a combination of two features, namely Unigram BOW extraction and TF-IDF N-Gram Char with F1-score value of 96%. Best location extraction method produced using Stanford NER with F1-score value of 48% and a precision of 84%. The success rate of the geocoding stage for location extraction results using the NER method was 59%. Besides that, a simple web-based visualization is also produced to display information that has been processed in spatial interface.

"

"Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu masalah kesehatan masyarakat di dunia yang disebabkan oleh tiga faktor risiko utama yaitu faktor manusia yang meliputi faktor sosial demografi dan faktor perilaku, kedaraan, dan lingkungan/infrastruktur. Dampak yang ditimbukan dari kecelakaan lalu lintas di Indonesia berdasarkan data Kepolisian setiap jam meyebabkan tiga orang meninggal dunia. Terdapat perbedaan angka kecelakaan lalu lintas di setiap daerah di Indonesia serta terdapat perbedaan faktor risiko penyebab kecelakaan lalu lintasnya. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis hubungan faktor risiko kecelakaan dengan kecelakaan lalu lintas di Kota Cilegon tahun 2017-2018. Penelitian ini ini menggunakan desain cross sectional dengan variabel independennya adalah faktor risiko kecelakaan yang meliputi faktor manusia, faktor kendaraan, dan faktor lingkungan/infrastruktur. Variabel dependennya adalalah kecelakaan lalu lintas. Data yang digunakan merupakan data sekunder terkait dengan kecelakaan lalu lintas yang didapatkan dari Polres Kota Cilegon. Pengambilan dan pemasukkan data dilakukan di Polres Kota Cilegon. Digunakan analisis data univariat dan bivariat dengan Uji Chi Square. Hasil ananlisis menunjukkan bahwa proporsi faktor jenis kelamin laki-laki memiliki presentase tertinggi yaitu sebesar 91,8% pada tahun 2017 dan 87,6% pada tahun 2018. Dari 14 variabel yang diuji, tidak ada variabel yang berhubungan secara signifikan dengan kecelakaan lalu lintas di Kota Cilegon.

---

Traffic accidents are one of the public health problems in the world caused by three main risk factors, such as human factors which include social demographic factors and behavioral, vechile, and environmental / infrastructure factors. The impact caused by traffic accidents in Indonesia based on Police data every hour caused three deaths. There are differences in the number of traffic accidents in each region in Indonesia and there are different risk factors that cause traffic accidents. This study aims to analyze the relationship between accident risk factors and traffic accidents in Cilegon in 2017-2018. This study uses a cross sectional design with independent variables are accident risk factors which include human factors, vehicle factors, and environmental / infrastructure factors. The dependent variable is a traffic accident. The data used are secondary data related to traffic accidents obtained from Polres Cilegon. The data is collected and entried in Polres Cilegon. Data analysis is used the Kai SquareTest. The results of the analysis showed that the proportion of male gender factors had the highest percentage of 91.8% in 2017 and 87.6% in 2018. Of the 14 variables tested, there are no variables that were significantly related to traffic accidents in Cilegon. "

"Pada lalu lintas campuran terjadi interaksi antar jenis kendaraan yang berbeda. Komposisi kendaraan mempengaruhi karakteristik lalu lintas. Peningkatan penjualan sepeda motor yang tinggi menyebabkan perubahan pada komposisi lalu lintas yang berdampak pada perubahan karakteristik lalu lintas.Pengumpulan data pada lokasi yang sesuai kriteria dengan panjang segmen 50 meter melalui rekaman video di peroleh data volume lalu lintas dengan rekapitulasi dalam interval 1 menit dan rata-rata kecepatan lalu lintasnya. Dengan menggunakan model Greenshield, Underwood dan Greenberg dianalisis hubungan Arus - Kecepatan - Kepadatan pada 4 kelas persentase Sepeda Motor, berdasarkan sebaran frekuensi persentase sepeda motor.Hasil analisis dengan ketiga model menunjukan bahwa nilai kecepatan arus bebas (Uf), kepadatan macet (Kj), Kecepatan Optimum (Uo), Kepadatan Optimum (Ko) dan Arus maksimum (Qmaks) tiap kelas persentase sepeda motor terdapat perbedaan, yang menunjukan adanya pengaruh persentase sepeda motor terhadap karakteristik lalu lintas campuran. Dengan menggunakan analisis regresi nilai arus maksimum dan derajat kejenuhan dianalisis hubungannya dengan persentase sepeda motor. Diperoleh hubungan yang sangat erat yang ditunjukan dengan nilai koefisien determinasi (R2) dari hubungan tersebut mendekati 1.

---

Vehicle composition on mixed traffic affect the characteristic of traffic flow. In Indonesia typically traffic composition consist of 60%, 8% and 32% for light vehicle, heavy vehicle and motorcycle respectively. A high increasing of the motorcycle sale cause a change of traffic flow composition.

The Location research are some of urban road which is passed through by a high composition of motorcycle. By performing data collection on a road with 50 meters segmen length using video recorder have been obtained traffic flow data, average speed and density of traffic flow in a minute interval survey. And then, by using traffic flow relationship model, i.e. Greenshiled, Underwood and Greenberg, the relationship of Traffic Flow -Speed - Density could be analyzed for 4 (four) classes of motorcycle percentage on flow of traffic based on the distribution of percentage frequency of motorcycle.

The results of analysis with the three models indicate that the free flow speed (Uf), stuck density (Kj), optimum speed (Uo), optimum density (Ko) and maximum flow (Qmax) for each class percentage of motorcycles are different.

The results show that there are a significant influence of composition (percentage) of motorcycles on a traffic flow toward the characteristics of mixed traffic. By Using a regression technique, the relationship between the percentage of motorcycles and the maximum flow value and degree of density can be analyzed. There are a significant relationship showed by the coefficient of determination (R2) of the relationship are closed to the value of 1."

"Pertumbuhan penduduk yang tinggi sering menimbulkan berbagai masalah perkotaan, diantaranya jumlah volume kendaraan yang tinggi dan menimbulkan kemacetan. Kota Depok sendiri merupakan kota termacet nomor 5 di Indonesia, dan Jalan Margonda Raya merupakan jalan yang memiliki volume kendaraan paling tinggi di Kota Depok. Volume kendaraan yang tinggi selain menimbulkan kemacetan, juga menimbulkan masalah lain yaitu kebisingan. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui pola spasial kebisingan lalu lintas di Jalan Margonda Raya dan hubungannya dengan volume kendaraan berdasarkan pembagian segmen menurut RTBL Kota Depok tahun 2005. Menggunakan metode interpolasi Inverse Distance Weight (IDW) dan regresi linier, diketahui bahwa kebisingan paling tinggi terjadi di segmen utara Jalan Margonda Raya, lalu yang kedua di segmen tengah Jalan Margonda Raya, dan yang paling tenang di segmen selatan Jalan Margonda Raya. Secara spasial kebisingan di Jalan Margonda Raya dipengaruhi oleh aktivitas pusat kegiatan seperti kampus, terminal, atau pertokoan dan fasilitas lalu lintas seperti lampu lalu lintas atau penerapan Jalur cepat-Jalur lambat. Hubungan tingkat kebisingan dengan volume kendaraan cukup bervariasi, pada segmen selatan memiliki hubungan dengan kategori lemah, pada segmen tengah memiliki hubungan dengan kategori lemah, dan segmen utara tidak memiliki hubungan.

---

High population growth causes various urban problems, including a High number of vehicle volume and traffic jam. Depok city itself has been nominated by transportation minister as number five the most traffic cities in Indonesia, and Margonda Raya road as the highest traffic volume in Depok. High traffic volume not only causes traffic jam but also traffic noise. In this study, which aimed to explain the road-traffic noise spatial patterns on Margonda Raya road and its correlation with the traffic volume. Based on Depok Building and Environment Plan 2005 as a research location and using Inverse Distance Weight (IDW) interpolation method to generate noise model. The result of this research showed that the north segment is the noisiest part in Margonda Raya road, then the middle segment, and the south segment is the noiseless segment. Spatially noise in Margonda Raya road affected by some point of interest activity such as mall, bus station, or education building. Beside that, activity of road facility gives an impact too like existence of traffic light or fast-slow track lane. The correlation between traffic volume and noise showed have a vary correlation on each segment. South segment and middle segment have a weak correlation category and north segment didn?t have a significance correlation."