Agustinho Gusmao Pereira Pengarang YULIANTO TRIWAHYUADI POLLY Dosen Pembimbing 2 Emerensye S. Y. Pandie Dosen Pembimbing 1 Dony Martinus Sihotang Ketua Penguji Nelcy Dessy Rumlaklak, S.Kom.,M.Kom Penguji 1 Sebastianus A. S. Mola ST., M.kom Penguji 2

Kecelakaan lalu lintas merupakan masalah serius yang memerlukan perhatian karena menyebabkan kerugian besar baik dari segi korban jiwa maupun kerugian materiil. Penelitian ini bertujuan untuk mengklasifikasikan tingkat kecelakaan lalu lintas di Kota Kupang dengan menggunakan algoritma Naive Bayes Classifier. Metode klasifikasi Naive Bayes dipilih karena terbukti memiliki kecepatan dan akurasi tinggi saat diterapkan pada dataset besar serta sangat potensial dalam mengklasifikasikan data dengan variabel input bertipe kategorikal. Penelitian ini menggunakan data kecelakaan lalu lintas dari Polres Kupang Kota tahun 2016-2023 yang terdiri dari 2639 record dengan 31 atribut. Pengujian model Naive Bayes classifier dilakukan dengan metode k-fold cross validation untuk memastikan validitas hasil. Hasil pengujian menunjukkan rata-rata akurasi sebesar 80.29%, Precision sebesar 74.44%, dan recall sebesar 81.07% untuk klasifikasi kecelakaan berat, 74.16% untuk kecelakaan sedang, dan 85.65% untuk kecelakaan ringan. Hasil yang diperoleh, algoritma Naive Bayes classifier menunjukkan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan tingkat kecelakaan. Hasil penelitian ini dapat membantu pihak Kepolisian Lalu Lintas Polres Kupang Kota dalam memperoleh informasi yang berguna untuk penentuan kebijakan guna mengurangi angka kecelakaan lalu lintas.