HAFIDZ
Kembali ke proyek terpilih

STUDI KASUS

Data Analytics 2025

Sistem Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis FP-Growth

Aplikasi web analitik untuk mengelola data kejadian kecelakaan lalu lintas dan menemukan pola keterkaitan antar faktor menggunakan algoritma FP-Growth. Sistem menggabungkan ingestion data, association rule mining, dashboard analitik, pemetaan hotspot berbasis GIS, riwayat analisis, serta reporting dalam satu workflow terintegrasi.

TEKNOLOGI

Python / Flask / SQLAlchemy / SQLite / Pandas / mlxtend / Bootstrap 5 / Leaflet / Waitress

Pratinjau proyek Sistem Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis FP-Growth

TANTANGAN

Data kejadian kecelakaan terdiri dari banyak atribut seperti waktu, cuaca, kondisi jalan, kendaraan, tingkat korban, dan lokasi. Evaluasi data secara manual membuat pola keterkaitan antar faktor dan konsentrasi kejadian lebih sulit diidentifikasi secara konsisten, terutama ketika jumlah data terus bertambah.

YANG DIBANGUN

  1. 01

    Import dan normalisasi data kejadian dari CSV/XLSX dengan validasi struktur dan transactional processing.

  2. 02

    Analisis FP-Growth dengan support, confidence, periode, dan atribut analisis yang dapat dikonfigurasi.

  3. 03

    Frequent itemsets dan association rules dengan metrik support, confidence, dan lift serta riwayat sesi analisis.

  4. 04

    Pemetaan GIS dengan heat layer, marker clustering, hotspot scoring, dan ranking prioritas lokasi.

  5. 05

    Dashboard analitik, CSV export, dan laporan rekomendasi yang dapat dicetak berdasarkan hasil analisis.

PENDEKATAN

Mengembangkan backend aplikasi berbasis Flask yang menangani import CSV/XLSX, validasi dan normalisasi data, penyimpanan dataset per pengguna, serta pipeline analisis FP-Growth. Frequent itemsets dan association rules dihitung menggunakan parameter support dan confidence yang dapat dikonfigurasi, kemudian disimpan sebagai riwayat analisis. Hasil tersebut dilengkapi pemetaan hotspot GIS dengan heat layer dan prioritas berbasis frekuensi serta severity, dashboard visual, CSV export, dan laporan rekomendasi yang dapat dicetak.

TAMPILAN TERPILIH

Sistem Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis FP-Growth Buka tampilan 01 dalam ukuran penuh
Tampilan 01 Visualisasi GIS untuk memetakan konsentrasi kejadian dan membandingkan prioritas hotspot berdasarkan frekuensi serta severity data yang dianalisis.
Sistem Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis FP-Growth Buka tampilan 02 dalam ukuran penuh
Tampilan 02 Dashboard merangkum dataset aktif, cakupan koordinat, pola asosiasi, distribusi tingkat korban, lokasi dengan frekuensi kejadian tertinggi, dan aktivitas analisis terbaru.
Sistem Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis FP-Growth Buka tampilan 03 dalam ukuran penuh
Tampilan 03 Workflow FP-Growth memungkinkan parameter dan atribut analisis dikonfigurasi, kemudian menampilkan frequent itemsets serta association rules menggunakan metrik support, confidence, dan lift.
Sistem Analisis Kecelakaan Lalu Lintas Berbasis FP-Growth Buka tampilan 04 dalam ukuran penuh
Tampilan 04 Hasil analisis dirangkum menjadi laporan terstruktur yang menggabungkan lokasi prioritas, waktu kejadian dominan, association rules, dan rekomendasi untuk peninjauan lebih lanjut.

HASIL

Terimplementasi workflow analitik end-to-end dari ingestion data hingga pemetaan dan reporting. Sistem dapat menghasilkan frequent itemsets dan association rules dengan metrik support, confidence, dan lift, menyimpan setiap sesi analisis, memprioritaskan hotspot berdasarkan data kejadian dan severity, serta menyajikan hasil melalui dashboard, GIS interaktif, export CSV, dan laporan rekomendasi terstruktur.

Punya kebutuhan sistem yang serupa?

Ceritakan proses kerja atau masalah yang ingin diselesaikan. Saya dapat membantu memetakan kebutuhan teknis dan pendekatan yang sesuai.

Diskusikan Kebutuhan