Prediksi Kecelakaan Lalu Lintas di Bali dengan XGBoost pada Python - Pandika Pinata, Ngakan Nyoman; Sukarsa, I Made; Dwi Rusjayanthi, Ni Kadek (Jurnal Ilmiah Merpati (Menara Penelitian Akademika Teknologi Informasi), 2020)
Tingginya pertumbuhan penduduk di Indonesia menyebabkan kepemilikan kendaraan bermotor pribadi semakin tinggi yang mempengaruhi meningkatnya kemacetan dan juga kecelakaan lalu lintas. Peramalan angka kecelelakan lalu lintas dilakukan pada penelitian ini sebagai salah satu upaya yang dapat dimanfaatkan sebagai dasar tindakan antisipasi terkait peningkatan angka kecelelakaan lalu lintas. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kecelakaan lalu lintas menurut akibatnya menggunakan Xtreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan bahasa pemrograman Python. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data dari Badan Pusat Statistik Provinsi Bali dengan periode dari Tahun 1996 sampai dengan Tahun 2019 dalam selang waktu tahunan. Hasil peramalan diukur menggunakan RMSE (Root Mean Square Error). Penerapan XGBoost untuk meramalkan data kecelakaan lalu lintas menurut akibatnya, menunjukkan model XGBoost memiliki performa yang sangat baik pada dua kategori yaitu kategori jumlah orang meninggal akibat kecelakaan dengan nilai RMSE 4,92 dan jumlah orang yang mengalami luka berat dengan nilai RMSE 4,11. Nilai RMSE model XGBoost untuk kategori jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas yaitu sebesar 21,69 dan kategori orang yang mengalami luka ringan akibat kecelakaan yaitu sebesar 77,24.