E-Jurnal Matematika Vol. 4 (4), November 2015, pp. 146-151 ISSN: 2303-1751 146 KLASIFIKASI KARAKTERISTIK KECELAKAAN LALU LINTAS DI KOTA DENPASAR DENGAN PENDEKATAN CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES (CART) I Gede Agus Jiwadiana §1 , I Komang Gde Sukarsa 2 , I Gusti Ayu Made Srinadi 3 1 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA - Universitas Udayana [Email: sakjiwa@yahoo.co.id] 2 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA - Universitas Udayana [Email: sukarsakomang@yahoo.co.id] 3 Jurusan Matematika, Fakultas MIPA - Universitas Udayana [Email: srinadiigustiayumade@yahoo.co.id] § Corresponding Author ABSTRACT The aim of this research is to determine the classification characteristics of traffic accidents in Denpasar city in January-July 2014 by using Classification And Regression Trees (CART). Then, for determine the explanatory variables into the main classifier of CART. The result showed that optimum CART generate three terminal node. First terminal node, there are 12 people were classified as heavy traffic accident characteritics with single accident, and second terminal nodes, there are 68 people were classified as minor traffic accident characteristics by type of traffic accident front-rear, front- front, front-side, pedestrians, side-side and location of traffic accident in district road and sub-district road. For third terminal node, there are 291 people were classified as medium traffic accident characteristics by type of traffic accident front-rear, front-front, front-side, pedestrians, side-side and location of traffic accident in municipality road and explanatory variables into the main splitter to make of CART is type of traffic accident with maximum homogeneity measure of 0.03252. Keywords: CART, traffic accident, terminal node 1. PENDAHULUAN Umumnya masalah klasifikasi diselesaikan dengan menggunakan metode regresi logistik dan analisis diskriminan (Lusyanti [1]). Analisis diskriminan memerlukan asumsi multivariate normal dan varians kovarians sama, sedangkan metode regresi logistik tidak memerlukan kedua asumsi tersebut. Metode ini memerlukan data yang lengkap, dan sensitif terhadap outlier. Salah satu metode alternatif masalah klasifikasi yang lebih longgar atau tidak terikat oleh asumsi-asumsi dan tidak berbentuk probabilitas adalah metode klasifikasi berstruktur pohon yang diperkenalkan oleh Breimen, L., Friedmen, J., Olshen, R., dan Stone, C. pada tahun 1984 yaitu Classification and Regression Trees (CART). Metode CART merupakan alat yang digunakan dalam eksplorasi data nonparametrik yang dapat digunakan untuk melihat hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas yang berukuran besar dan kompleks (Pratiwi dan Zain [2]). Variabel bersifat kompleks dapat berupa dimensinya yang besar atau jenis variabel bebasnya campuran, misalnya kontinu dan kategorik, baik nominal maupun ordinal. Jika variabel terikatnyanya berupa variabel kontinu maka akan diperoleh model pohon regresi, jika variabel terikatnyanya kategorik maka akan diperoleh model pohon klasifikasi. Model CART dikenal karena kesederhanaan dan efisiensi ketika berhadapan dengan kasus yang jumlah datanya besar. CART diperoleh menggunakan pembagian cepat yang secara rekursif mempartisi data menjadi sub yang lebih kecil. Penelitian menggunakan metode CART sudah pernah dilakukan oleh Suniantara (2008) serta Pratiwi dan Zain [2]. Suniantara (2008)