Indonesi an  Journa l  of El ect ri cal Engineer ing  an d  Comp ut er  Scie nce   Vo l.   9 , No .   1 ,  J an ua ry   201 8 , p p.   146 ~ 151   IS S N:  25 02 - 4752 ,  DOI: 10 .11 591/ ijeecs . v9.i 1 . pp 146 - 151           146       Journ al h om e page :  http: // ia es core.c om/j ourn als/i ndex. ph p/ij eecs   Determi nin g Hotspots of  Ro ad Ac cidents Usin g Sp atia l  An alys i s       S.Sari f ah   Rad iah Shari ff * 1 ,  Ha m dan A bd ul M aad 2 ,  Nu r sy az a N arsuh a Abd ul H alim 3 ,   Z uraida h  Der as it 4   1 Malay s ia Insti t ute   of   Tr ansport (MITRAN S),  Univer siti   T eknologi  MA RA Shah  Alam,  Ma lay sia   2,4 Cent re   for   Sta t isti cs  and  De ci si on  Scie n ce Studi es,   Facu lty   of  C om pute r  &  M at h emati c al Sci en ces ,   Univer sit i  Te knologi MA RA Shah  Alam, M al a y s ia   3 Digi  Tele communic a ti ons,  Shah   Alam,  Ma lay sia       Art ic le  In f o     ABSTR A CT   Art ic le  history:   Re cei ved   A ug   11 , 201 7   Re vised  N ov   1 0 , 2 01 7   Accepte d  N ov   2 7 , 201 7       Road  acci den ts  cont inuousl y   b ec om e  a  m aj or   proble m   in  Malay si a  and   conse quentl y   caus e  loss  of   li fe   or  prope rt y .   Due   to  tha t,   m an y   r oad  ac c ide nt   dat a  hav e  be en   col lect ed  b y   h ighwa y   concess iona ri es   or  build – oper ate – tra nsfer  oper atin g  companie s  in  t he  count r y   m ea n t  for  coming  up  with  prope r   count er  m ea sur e s.  Sever al   anal yses  ca n  be  done   on  the   a cc um ul at ed  d at a  in  orde r  to  improve  roa d  safe t y .   In   thi s  stud y   th e  r epor te d  ro ad  acc ide nts  ca s es  in  North  South   Expre ss wa y   ( NS E)  from   Sun gai   Pet ani   to   Bukit   L anj an   duri ng  2011  to  2014  per iod  is  an aly z ed.   Th e  ai m   is  to  det ermine  whethe r  th e   pat t ern   is  cl uster ed  a t  c ertain   area  and   to  ide nt if y  spati a l  p at t ern   o f  hot  spots   ac ross   thi s  lon gest  cont rol le d - ac c ess  expr essw a y   in  Ma lay si a  as  h otspot   re pre sents  th e  l oca t ion  of  the   r oad  which  is  c onsidere d  high  risk  and  the   proba bil i t y   of  t ra ffic   acci den ts  in  re l at ion  to   the   l eve l  of  risk  in  th e   surrounding  areas.  As   no  m et h odolog y   for  id e nti f y ing  ho tspot   has  bee n   agr ee d  g loball y  y et ;  h ence  th is  stud y   h el ped   det ermining  t he  suita b le   princ iples  and   t ec hniqu es  for  d et ermina ti on  of   the   ho tspot  on   Malay si an   highwa y s .   Two  spati al   an aly sis  te chn ique s   were   appl ied,  Nea re s t   Neighbor hood  Hier arc h ical  ( NN H)  Cluste ri ng  and  Spa ti a l  T emporal   Cluste ring ,   using  CrimeStat ®  and  visual izing   in  ArcGIS ™   software   to  ca l cul a te  the  co nce ntr at ion   of  t he  in ci den ts  an d  the  re sults   ar e  compar ed   base d  on  the ir  accura c ie s.  Result s   ide nti fi ed  seve r al   hotspots  and  show ed  tha t   they   var ie d  in  n um ber   and  loc a t ions,  depe nd ing   on  the ir  p ara m et er  v al ues .   Further  an aly s is   on  select ed   hot   spot  locati on   show ed  tha t   Spatial  T empora l   Cluste ring  (ST AC)  has  a  highe r  accurac y   i ndex  compare d   to  Nea re s t   Neighbor   Hier a rc hical  Cluste r i ng  (NN H).  Se ver al   re comm enda ti ons  on  count er   m ea sure s ha ve al so b ee n   proposed  base d   on  the details r es ult s .   Ke yw or d s :   Pr e dicti ve  Acc ur acy   Road  A cci den t s Hotsp ots   Sp at ia l A naly sis   Copyright   ©   201 8   Instit ut e  o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e .    Al l   rights re serv ed .   Corres pond in g  Aut h or :   S.S ari fah Ra di ah  S ha riff ,    Ma la ysi a In sti tute o f  T ra ns po rt  (MI TRA NS ) ,   Un i ver sit i Te knol og i M ARA   Sh a h Alam ,   Ma la ysi a .   Em a il :  rad ia h@t m sk .u itm .ed u.m y       1.   INTROD U CTION   On e   of  t he  m ajo r   cause s  of  de at h  in   Ma la ysi a  is  due   to  roa d  acci den ts.   W it h  the  ra pid   de velo pm ent   in  Ma la ysi a’s  econom y,  the  issue  of   r oa d  safety   beco m e s  increasin gly  i m po rtant.  A cc ordin g  to  Ma la ysi an  In sti tute  of  Ro ad  Sa fety   Re se arch  (MIR OS),   in  2014  t he  tot al   nu m ber   of  r oad  acci de nts  was  476,1 96  w it h  the   nu m ber   of  ro a d  death s  is  6,676  cases  seri ou sly   in j ured  i s  4, 43 2  cases  and   sli ghtl y  inj ure d  is  8, 59 8  cases.  Ma la ysi a  has  been   ranke d  the  8 th   in  fatal it ie s  of   ro a d  cr ashes  in  the  Mortal it y  fr om  Road  Cras hes   in  193  Countries  Re port.   Ma la ysi a  Road   Tra nsp ort s  De par tm ent  (RT D)  re port ed  th at   in  2014,  Ma la ysi a  lo st  RM   nin e  bill ion   du e  to  road  death s  as  sud de n  de at h  m a y  resu lt   in  lost  of  nat ural   assest .  On   a ver a ge,   m or e  than  t e n  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c  En g  &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Determi ning  H otspots  of R oad  Acci den ts  Us ing   Spatial  An alysis   ( S.S ar if ah R adia h Sh ar i ff )   147   bill ion   rin gg it   has  l os ses  due  to  r oa d  acci de nts  e ver y  ye ar .   The   hi gh est   fa ta li ti es  by  the  age  gro up  are  a m ong  young  per s on  aged   16  to  25  ye ars  old   [ 1].  A  stu dy  [2 ]   on  Ma la ysi a  road  acci de nt  sit uation  sta te d  t hat  the   ps yc holo gical   su f fer i ngs  are  of te n  inten se ,  la sti ng   an d  ev en  pe rm anen t.   The  victi m s  m ay   gen erate  so m at i c   il lnesses whic h w or se n  t his  psy cho lo gical   distress, c reati ng  a v ic io us  cir cl e.   Ther e  a re  se ve ral  m e tho ds   be ing   us ed  t o  det erm ine  the  ho t sp ots  for  r oa d  acci den ts  in  t he   pr e vious  stud ie s.  Am on g  w hich  are  a  sta ti sti cal  package,  Crim eSta t   that  of fe rs  va r iou s  al gorit hms  in  determ ini ng   the   sp at ia l  patte r n  that  exist  within  the   data  [ 3 - 6]   al so   us e d  Ge ogra ph ic al   I nf or m at ion   Syst em   (G IS )  t o  vis ualiz e  the  identifie d  ho ts pots  to  fur ther  stre ng t hen  the  validit y  of   the  res ults.  I n  this  stud y,  t he  f ocu s  was  on   the   acci den ts  patte rn   al on g  the   North - S ou t h  Ex pr ess way  ( NS E ).   T he  N SE  is  the  longest  co ntr olled - acce s s   express w ay   in  Ma la ysi a  with  the  total   le ng t h  of  a bout  77 2   km   (4 80   m i)  ru nnin g  from   B uk it   Kay u  Hita m   in   Ked a h  nea r  t he   Ma la ysi an - T hai  bord e r  (c onnects   with  P hetkasem   Road  (Route   4)   in  Thail an d)   to   Jo hor   Ba hru  at   the  so ut hern  portio n  of   Pe ninsula r  Ma la ysi a  and   to  Si ngap ore .  The  ex pr e ss way  li nk s  m any  m ajo r   ci ti es  and  to wns  in w est e rn  Pe nin s ular   Ma la ysi a,  act ing  as   the  ' bac kbone'   of  the   west   coa st  of  the  p eni nsula . I t   pro vid es  a  fa ste r  al te r native  t o  th e  old   Fede ral  Ro ute  1,   t hus  reduci ng  tra velli ng  tim e  between  va rio u s  town s   & cit ie s.        2.   RESEA R CH MET HO D   This  stu dy  fir st  exam ined  m on thly   rep or te d  ro a d  acci de nts  involvi ng  al l  t ypes  of   veh ic le s  that   occurre d  al ong  North - S ou t h  Ex pr ess way  ( NS E )  sta rtin g  from   Su ngai   P et ani  to  Bu kit  Lan j an  from   20 11  t o  2014.  T he  dat a  was  obta ine d  from   PLU S  Ex pr ess way  Be rh a d  that  incl ud e s  acci den t  locat ion s  (in  te rm s  of   kilom et er) ,  the  m on th,  date,  day,  tim e,  veh i cl e  inv ol ved,  c auses  of   acci de nt,  colli sio n  ty pe  an d  in j ury   ty pe.  Assum ing   that  the  acci de nt  can  occ ur  at   any  sp ot  al ong  the  express w ay ,  w e  div ide d  t he  le ng t h,   a lo ng  S ungai   Peta ni to  B ukit  Lanja n,  i nto   six  (6)  sect io ns  a s d esc ribe d  i n Table   1.         Table  1. Lo cat ion  a nd Secti on  of Stu dy  Ar e a   Sectio n   Locatio n   Distan ce   N3   Su n g ai Petani to  Jawi   5 4 .90  k m   N4   Jawi to  Can g k at Jering   5 6 .80  k m   N5   Can g k at Jering  to Ipo h   5 5 .40  k m   C1   Ipo h  to Bid o r   6 4 .40  k m   C2   Bid o r  to  T an ju n g  M ali m   5 9 .70  k m   C3   Tanju n g  M ali m   to   Bu k it L an jan   6 0 .30  k m       Descr i ptive  a naly sis  on   road  acci de nts  at   each  sect ion   is  pr e sente d  to  obse rv e   the  patte r n.   In   order   t o  id entify   the  hotspo ts ,  tw o  m e thods  f ro m   Cri m eSta t,  Near est   Neighb or   Hierarc hical   ( NNH )   Cl us te rin g  A na ly sis  and   S patia l  Te m po ral  C lusterin g  A nal ysi s  are  consi de red   a nd  com par ed .  The se  m et hods   autom at ic   collect  the  s urface locat ion  of  the  targ et   a nd  s olve d  us in g   C rim e Stat ,  a  s patia l  sta ti sti cs  pr ogra m   fo r   the an al ysi s  of  crim e incident locati on s  [7].     2.1.   Ne ares t Nei ghbor  Ana lysis ( NNA )   Near est   Nei ghbor  A naly sis  (N N A)   pro du ce s  a  cal culat ion   cal le d  the  Near est   Neig hbor   Inde x  (NN I )   wh ic h   is  the  r at io  of   t he  ob s erv e d  distance   div ide d  by  th e  exp e ct ed  distance.  If   t he  in dex   valu e  sho ws  le ss   than  1,   it   m ean s  that  the  patte rn   of   i ncide nt  exh i bits  cl us te r ing   a nd   i f  the  i nd e x  is  great er   than  1,   it   m ea ns   that   the  incide nt  tr end   is  ra ndom  or   t ow a r d  di sp ersi on.  I n  N NA,  the  Z  sc or e  value s  m e asur e  t he  sta ti sti cal  sign ific a nce  w hethe r  the  p at t ern s  of i ncide nt  are  ra ndom ly  o r  not ra ndom l y dist rib uted.   NNI is calc ulate d  as  foll ows:     N e i g h b o r   N e a r e s t   A v g   E x p e c t e d N e i g h b o r   N e a r e s t   A v g I n d e x   N e i g h b o r   N e a r e s t     W he re :     A c c i d e n t s   of   N u m b e r D i s t a n c e N e i g h b o r   N e a r e s t   A v e r a g e       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vol .  9 ,  No.  1 ,  Jan ua ry   201 8   :    146   –   151   148   P o i n t s   of   N u m b e r A r e a 2 1 N e i g h b o r   N e a r e s t   A v e r a g e   E x p e c t e d       2.2.   Ne ares t Nei ghbor  Hie rarchical  ( NNH) Clust eri ng    The  ne xt  ste p  is  to  identify   the  de ns it y  of   r oad   acci dent s  occurre nce  or   the  hot  spo ts  us in g  the   Near est   Nei ghbor  Hiera rc hical   (N N H)   Cl ust ering .  In   N NH,  a  thresho ld  value  an d  m ini m u m   nu m ber   of   acci den ts,  m i n n with in  a  cl us te r   nee d  to  be  pr e dete rm ined.   Usi ng   Cri m eSta t  so ftwar e ,  1  kilom et er  has  bee n  se t  up   as  a  thre sho ld  distance,  a nd  the  m ini m um  nu m ber   per   cl us te rs, m i n n   is  20 0.  At  the  sam e   t i m e,  NN H  res ul ts  are  giv e n  with their  sever it y  va lue,  w hich  is  the  num ber   of   acci den ts  locat e d  in  the  bounda ry  of   a  cl us te r .   The  adv a ntage   to   this  te ch nique   is  that  it   ca n  ide ntify  sm al l  geogr a phic al   env i ronm ents  where  t here  ar e  con ce ntrate d  i ncide nts.  T his  can  be  us ef ul  f or   sp eci fic  ta r geting,  ei the r  by  poli ce  de pl oym ent  or   c om m un ity   interve ntio n.       2.3.   Sp at i al T empor al  Cluste ri ng   Analysis  ( ST AC)     STA C  is  one  of  the  wi dely   use d  m et ho ds   in  detect ing   ho ts po ts  in  t he  enti re  stu dy  area  ba sed  on  it s   sh a pe.   I n  m os t  pr e vious  stu die s  it   is   su ggest e d  to  us e  r ect an gu la r  if  the  ana ly sis  area  has  m os t  reg ular  pa tt ern ,  wh il e  the   tria ngula r  patte rn  is  m os t  su it ab le   f or   t he  a rea   w hich  ge ner a ll y  has  an   irre gu la r  patte rn.  STAC   places  a  ci rcle  on   e ver y  no de,  counts  the  nu m ber   of   acci de nts  w hich  fall ing   within  eac h  ci rcle  and   ra nks  the  ci rcle  in  desce nd i ng   orde r.   T he  X  a nd   Y  co ordinates  of   a ny   no de   with  at   le ast   two  in ci de nts  within  t he   search   rad i us  a re r ec orde d, al ong wit h  the  num ber   of  data points  f ound  f or  eac h n od e .      2.4.   C ompari so n  of H ot Sp ot Tec hnique s     In   orde r  to   obs erv e  t he  acc ur a cy   of   eac h  m eth od,   Pr e dicti on   Acc ur acy   Inde x  ( PAI)   that  is  com m on ly   us e d  in  cr im e  ho t  s pot  m app ing   is  a da pted.  A cco r ding  to  [ 7]  this  m e tho d  was  de vel op e d  in  orde r  to d et erm ine   the  dif fer e nces   betwee n  eac h  m et ho d  i n  ca pturin g  or  pr e dicti ng   hotsp ots  locat ion.  Fi ndin g  10 0  per   c ent  of   fu t ur e  e ven ts  i n  100  per   ce nt   of   the  area  w ou l d  gi ve   a  PAI  value  of   1.   I f   the  hit  rate  an d  the  area  per c entage  fall  b y an eq ua l  m easur e, the  value  w ould b e  co m pu te d  as 1  also.  Th us , th e  g reater the nu m ber  o f  acci den ts i n  a  ho ts pot  area  that  is  sm a ll er  in  siz e  to  the   whole  stu dy  ar ea,  the  higher  the  PAI  valu e .   The  P A I  is  ea sy  to  cal culat e, cons iderin g  t he  nu m ber  o f  acci de nts that  fall  into  the  area  deter m ined  as  ho ts pots agai ns t t he   siz e o f   the hots po t a nd  the size  of the   stud y a rea.  The  h ig he r  the  P AI the m or e acc urat e the m et hod  is.     Pr e dicti on   Acc ur acy   Ind e x  is  cal culat ed  as  f ollows:     100 ) A a ( 100 ) N n (     I n d e x ( P A I )   A c c u r a c y   P r e d i c t i o n ,      Wh e re :  n   is t he  total  num ber  of accide nts  fou nd in  t hat part ic ular  cl us te r,                   N   is t he  total  num ber  of accide nts i n  t he  st ud y a rea,                    a   e qua ls t o  total  a rea  of hotsp ots a nd                     A  e qua ls t o  the  en ti re   area in  the st ud y regi on.         3.   RESU LT S   A ND AN ALYSIS   Figure 1  s hows , f r om  2 01 1  to  2014 secti on s  C3 ( Ta njung   Ma lim  to  Buk it  Lan j a n)  r ec orded   30.5% o f   total   acci den ts,   the  highest  nu m ber   of   r oad   a cci den t  com par ed  to  t he  ot he r   sect ion s .  T his  sect ion   rem ain s  th e   record  of   ha vi ng   the  highest  cases  of   ro a d  acci den t  fro m   20 11 - 2014.   Wh il e,  the  lo west  nu m ber   of   r oa d  acci den t  is  sect ion   N3   wh ic h  is  from   Su ng ai   Peta ni  to  Jawi  wh ic h  co ntri bute d  only   6.7%  of   the  t otal  num ber   of   a cci de nt  in   al l  sect ion s.   The  se ve rity   rati ng   of  the  va st  m ajo rity   of   r oa d  acci de nt   acro s s  N ort h  Sout h  Ex pr ess way is  descr i bed in  Figure  2.         Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c  En g  &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Determi ning  H otspots  of R oad  Acci den ts  Us ing   Spatial  An alysis   ( S.S ar if ah R adia h Sh ar i ff )   149       Figure  1.  Ef fec ts of sel ect ing  diff e re nt sw it c hing  unde r dynam ic  co nd it io n       Figure  2 .  Ef fec ts of sel ect ing  diff e re nt  switc hing  unde r dynam ic  co nd it io n       3.1.    R andom ness P attern  I dent ific at i on   As  m entioned  earli er,  1  kilo m et er  hav e  be en  set   up  as   a   thres hold  distance  wh il e  the   m ini m u m   nu m ber   per   cl ust ers  is  200,  usi ng   Crim eSta t  so ft war e .   I n  Ta ble  2,   it   sho ws  that  the  r oad   a cci den t  cases  a cro s s   North  South  E xpress way  ( N SE)  a re  ha ving  a  cl us te red   distrib ution  be cause  the  Nea r est   Neig hbor  I nd e x  is   0.005 06   w hich  is less t han   1.   The p - value  al so  s hows  th at  it  less than             , th us we r e j ect   n ull  h yp oth esi s   of   the  occurre nce  of  ro a d  a cci den ts  acr oss  NS E  was  ra ndom .  This  go es  to  the  co nc lusio n  that  the  ro a d  acci den ts e xhibit  a cluste rin g patt er n.       Table  2.   Neare st Neig hbor  Index Re su lt   Test Statistic  ( Z)  :   -   2 3 7 .67 8 8                            P  V alu e On e  Ta il :  0 .00 0 1   Mean Ne arest  Nei g h b o r  Distan ce ( m )   Exp ected Near est  Neig h b o r  Distan ce ( m )   Near est  Neig h b o r   Ind ex   3 .84 3 2   7 5 8 .807   0 .00 5 0 6       3.2.    H ot s pots  Det ermi n ati on   Accor ding  to  [ 8],  ch oice  of   t hr es hold  li m i ts   is  i m po rtant,   wh ic h  basical ly   def ine s  the  s cop e   of  the   cl us te rin g  anal ysi s.  Hen ce ,  usi ng   Crim eSta t  so ftwa re  in  cond ucting  t his  Near est   Neighb or   Hierarc hical   Cl us te rin g  acr os s  North  Sou th  Ex press way,  1  kilom et er  hav e   bee n  set   up  as  a  th res hold  distance  w it h  the   m ini m u m   nu m ber  pe r  cl ust er s  is  20 0.   T able   3  s how s  that,   there  a re  12  hot  spots  with  t he  highest  num ber   of  ro a d  acci den t a re  349  case s.    Du e  to  it s  natu re  of   detect ing   the  ho ts pots  ba sed  on  patte r n  or   s hap e ,   there   is  a  need   to  de te rm ine  the  search   ra dius  and  the   m ini mu m   nu m ber   of   acci de nts  pe r   cl us te r .  Af te r   doin g  t he  se nsi ti vity   analy si s,  th e   search   ra diu s   a ll ow ed   in  t his  stud y  ha ve  bee n  set   as   0.5   kil om et er  with  n m i n=  10 0  ba sed   on  tria ng ular  pa tt ern   for  sca n  ty pe . A s  s how n  i n  T able  3,  th ere  a r e  14 h ots pots  f ound w it h  the  h ig hest n um ber  o f  r oad  acci de nts  ar e   220  ca ses.    The  num ber   of  ho t  spots  distr ibu ti on  withi n  the  six  sect ion s   is  su m m arized  in  Table  4.   Bo th  m et hods   sh ow t hat the   m os t ho tsp ots  are fo und  i n  se ct ion  C 3  ( Tan jong Mal im  to  Buk it  La njan ).         Table  3.   H ot s po ts  Identifie d base d on N NH an d  S TAC   NNH   STAC   Clu ster   Mean X   (lon g itu d e)   Mean Y   (latitud e)   Frequ en cy  ( No .  Of  Acciden t   Clu ster   Mean X   (lon g itu d e)   Mean Y   (latitud e)   Frequ en cy  ( No .  Of  Acciden t)   1   1 0 0 .9703   4 .69 3 6 6   349   1   1 0 0 .672   4 .92 6 9   220   2   1 0 1 .57   3 .23 0 1   349   2   1 0 1 .5668   3 .23 3 6 4   218   3   1 0 0 .6718   4 .92 7 5 5   328   3   1 0 0 .4891   5 .19 1 5 5   161   4   1 0 1 .023   4 .69 2 0 6   298   4   1 0 1 .542   3 .43 6 3 4   148   5   1 0 1 .5579   3 .37 0 6 2   298   5   1 0 0 .983   4 .68 8 4 8   133   6   1 0 1 .545   3 .43 1 0 2   295   6   1 0 1 .5603   3 .37 5 0 8   130   7   1 0 1 .5202   3 .66 1 7 5   241   7   1 0 1 .5549   3 .36 4 2 6   129   8   1 0 1 .5841   3 .19 3   234   8   1 0 1 .1708   4 .45 5 6 3   127   9   1 0 1 .2082   4 .40 7 8 9   223   9   1 0 1 .5557   3 .38 8 8 6   114   10   1 0 1 .5468   3 .30 6 5 4   222   10   1 0 1 .5766   3 .22 3 1 1   112   11   1 0 0 .8173   4 .77 8 6 5   213   11   1 0 1 .0037   4 .68 7 8 2   104   12   1 0 1 .4904   3 .69 1 5 9   210   12   1 0 1 .553   3 .35 1 7 6   102           13   1 0 1 .026   4 .68 6 1 1   101           14   1 0 1 .5657   3 .24 5 7 9   101   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                          IS S N :   2502 - 4752   Ind on esi a n  J  E le c Eng &  Co m p  Sci,   Vol .  9 ,  No.  1 ,  Jan ua ry   201 8   :    146   –   151   150   Table  4.   N um ber   of   H ot S po t  by Secti ons  us i ng NN H   Sectio n   Nu m b e r  o f  Hot Sp o ts   Usin g  NNH   Usin g  ST AC   N3   ( Su n g ai Petani  to  Jawi)   0   1   N4  ( Jawi to  C an g k at Jering )   1   1   N5  ( Can g k at Jerin g  to Ipo h )   3   3   C1  ( Ipo h  to Bid o r)   1   1   C2  ( Bid o r  to  T an ju n g  M ali m )   1   0   C3  ( Tanju n g  M ali m   to  Bu k it L an jan )   6   8       3. 3 .    Predi cti on Acc urac y   The  pe rfo rm a nce  of  the  tw o  m et ho ds   in   identify ing   t he  hotsp ots  is   m easur ed  us i ng   P A I  an d  su m m arized  in   Table  5.   Since   the  PA I  val ue s  fo r  ST AC  ar e  hig he r,   it   can  be  con cl ud e d  that  STA C  perform s  bette r  com par e d  to  NNH fo r  a ll  inj ury  ty pes a nd   fatal it ie s.  STA C al s o  m a nag e d  to i de ntify t wo  m or e   s pots f or   po s sible  ho ts pots c om par ed  t o NNH.       Table  5.  C om par iso n  Be twee n NNH a nd ST AC       Area   (sq   m e tre )   Frequ en cy   Hit Rate   PAI   All I n ju r y  T y p e   NNH   1 .39   3260   2 2 .29   1 6 3 .69   STAC   0 .29   1900   1 2 .99   4 6 1 .57   Fatalitie s   NNH    0 .80   198   1 .35   1 7 .28   STAC   0 .51   77   0 .53   1 0 5 4 .5 8       4.   CONCL US I O N   Ov e rall ,  the  pa tt ern   of   r oa d  acci den t  on   North  S ou t h  Ex pr ess way  ( NS E )  res ulted   in  cl us te ring  patte rn  which m eans  that  the acci den t was grou ped   i n  on e  l ocati on.  F or  bo th  m et ho ds  u se d  in d et erm ining   th e   ho ts pots,  the  m os t  ho tspo ts  are  fou nd   in  C 3  sect ion   wh i c h  was  f r om   Ta njung   Ma li m   t o  Bu kit  Lanj a n.  This  is  al so   par al le l  w it h  descr ipti ve   sta ti sti cs  resu lt  on   the  hi gh e st  ro a d  acci den ts   occurre nce.  It  is  al so   ob se rv e d  that   the  ty pes  of  r oad   al ong  t he   sect ion   is  3  r oad   la ne.   Ba s ed  on  t he  res ul ts  ob ta ine d,   it   is  i m po rtant  for  th e   con ce r ned   bodi es  to  ta ke  a  re m edial   act ion   at   sel ect ed  hot  spots.  T his  in cl ud es  a ddin g  m or e  cauti on   s ign a ge   or im ple m ents sp eci fic inte rv e ntions to  preve nt roa d  acci de nt .   Both  ap plied  m et ho ds   ca n  be   us ed  a re  pra ct ic al   in  determ ining   the  h ot sp ot  base d  on  choosi ng   a n  accurate  pa ram et er  value  su c h  as  m uch   s m al l er  thres ho l d  va lue.  Furthe r  an al ysi s  on   m or e  su it able  par a m et er  values  to be  use d  s houl d be  done  for bett er  re su lt s [9,   10] .   It  is  adv isa ble  to  f ur the r  r esea rch   t o  ad d  m ore  of   hot  spot  t echn i qu e  m et hods   s uch   a s  Ke r nel  De ns it y  Estim at ion   (KDE),  K - Me an s   Cl us te rin g,   G et is - Ord  Stat ist ic s  and   M or a n’s  I ndex .  Be sid es  that,  the  st udy  can   be  div ide d  i nto  an oth er   sub  gr oup  s uc h  as  c ol li sion   ty pe,   in jury  ty pe  or  ve hicle s  in vo l ved.  Com par ed   to  oth e r   stud ie s  wh ic h  consi der   t he  ne twork  desig n  su c h  as  r ounda bout  an d  inte rs ect ion s,  t his  stud y  ca nnot  ta ke   any  desig n  ty pe  i n  consi der at io n  s ince  the  highwa y  is  a  strai gh t   ro a d  netw ork.  Howe ver,  the  nu m ber   of   la ne s  or   ro a d  ty pes  co ul d  be  use d  to  unde rstan d  the   r el at ion sh i p  bet ween   t he  hot  sp ots  a nd   ro a ds .   Sp ee d  sta tus  of  the   par ti cula r  r oa d segm ents can b e u se d w hen an al yz ing  the  hot  spots .       ACKN OWLE DGE MENT   We  w ou l d  li ke  to  acknow le dg e  Re sea rch   Ma nag em ent  In sti tute  (RMI)   of   U niv e rsiti   Teknolo gi   MARA,  Ma la ysi a,   for  f undi ng   t his  resea rch   t hro ugh  t he  G ra nt  N o:  600 - IRMI/ D ANA  5/3 /LES TAR I   (00 39 / 2016).       REFERE NCE S   [1]   Sham suddin,   S.,   Anill ,   M. ,   Othm an  C . ,   As m ah,  H .   S. ,   &   T armiz i,  I .   Spa ti a l   and   T e m pora l  Pat te rn   o f  Road   Acc id ents   and  Casua lt i es  i n  Peninsula r   Ma lay s ia.  Jur nal  T e knol ogi ,   2015 .   7 6(14),   57 – 65 .   [2]   Kare em,  A.   R e vie w  of   Glob al  Mena ce  of   R oad  Acc ide nts   with  Spe cial   R efe re n ce  to   Ma lay s ia -   A   Soc ial  Perspec ti v e.  The   Malay sian   Jour nal  of   Me di cal S ci en ce s ,   2003.   1 0(2).   [3]   Prasanna kum ar ,   V . ,   V ij i th,  H. ,   C har utha,   R. ,   &   Gee tha,   N.   Spat io - T emporal   Clu steri ng   of   Road  Acc ide n ts :  GIS   Based  Ana l y s is  and  As sess m ent .   Pr oce dia   -   So cial  and  Be ha vi or al  Sc ie nc es ,   2 01 1.   21 ,   317 – 325 .     [4]   T ruong,  L . ,   &   Som ena hal li,  S.   Us ing  GIS   to   ide nti f y   ped estrian - vehicle  cr ash   hotspots  and  u nsafe   bu s  stops.   Journal  of   Publi c  T rans portati on ,   201 1.   14(1), 99 – 1 14.     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a n  J  E le c  En g  &  Co m p  Sci     IS S N:  25 02 - 4752       Determi ning  H otspots  of R oad  Acci den ts  Us ing   Spatial  An alysis   ( S.S ar if ah R adia h Sh ar i ff )   151   [5]   Xie,   K . ,   Ozba y ,   K.,   &  Y ang,  H.   Spati al  an aly sis  of  highwa y   inci dent   dur at ions   i n  the  con te xt   of  Hurric ane  Sand y .   Acc ide n t  Ana l y s is  &  Prev ent ion ,   2015.   74 ,   77 – 86 .   [6]   Karpa gavalli.  S ,   &  B alam uruga n,   V.   Onlin e  Mar i ne  Sat el l it e   S y s t em  Us ing  GIS .  I ndonesian  Journ al  of   Elec tric al  Engi ne ering  and   Computer  Sc ie n ce ,   2017.   8(2).   [7]   Chai ne y ,   S. ,   T o m pson,  L. ,   &   U hli ng,   S.  Th e  Ut il ity   of  Ho tspot  Mapping  for   Pre dic ti ng   Spat ia l   P at t ern s  of  Cr ime.   Sec urit y  Journal ,   2008 .   21(2) .   [8]   Le vin e,   N.  Crim eSt at  III:  A  Spat ial   Statis ti cs  Pro gram   for  the   Anal ysis  of  Crime  Inc ide n t  Locati o ns   (ve rsion  3. 3).   2010,   Ned   Le v in e  &   As socia t es: H ouston,   TX/   Nati on al   Inst it ut e of  Jus ti ce:  W ash ingt on,   DC.   [9]   MM   Othm an  &  Mus iri n,   I.   A  novel   appr o ac h   to  determ ine   t ra nsm ission  re liabil i t y   m arg in  using  par ametr i c  bootstra p  te chn i que.   I n te rnat ion al  Journal   of   Ele ct rical P ow er  &   Ene rgy  S yste ms ,   2011.   33   (10), 1 666 - 1674 .   [10]   Aw al in,  L. J . ,   H.   Mokhlis,   M.   K.   Rahmat ,   Shi lpa,  S,   Alba tsh,   F.  &  Ism a il,  B .   Fa ult   Dist ance  Id e nti ficat ion  Us in g  Im peda nce  and   Matc hing  Appro ac hes   on   Distrib uti on   Network.  I ndonesian  Journal  o f  Elec tri cal  Engi ne ering  an d   Computer  Scien ce ,   2017.   8(3).   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.