Indonesi an  Journa 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 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 M at h emati c al Sci en ces ,   Univer sit 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 N ov   2 7 , 201 7       Road  acci den ts  cont inuousl y   b ec om m aj or   proble m   in  Malay si and   conse quentl y   caus loss  of   li fe   or  prope rt y .   Due   to  tha t,   m an y   r oad  ac c ide nt   dat hav be en   col lect ed  b y   h ighwa y   concess iona ri es   or  build oper ate tra nsfer  oper atin companie in  t he  count r y   m ea n for  coming  up  with  prope r   count er  m ea sur e s.  Sever al   anal yses  ca be  done   on  the   a cc um ul at ed  d at in  orde to  improve  roa safe t y .   In   thi stud y   th r epor te 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 ai m   is  to  det ermine  whethe th e   pat t ern   is  cl uster ed  a c ertain   area  and   to  ide nt if spati a p at t ern   o hot  spots   ac ross   thi lon gest  cont rol le d - ac c ess  expr essw a y   in  Ma lay si as  h otspot   re pre sents  th l oca t ion  of  the   r oad  which  is  c onsidere 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 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 g loball 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 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 the  re sults   ar compar ed   base 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 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  highe 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 o f Ad vanc ed   Engi n ee r ing  and  S cienc e   Al l   rights re serv ed .   Corres pond in Aut h or :   S.S ari fah Ra di ah  S ha riff   Ma la ysi a In sti tute o 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 of  de at in   Ma la ysi is  due   to  roa acci den ts.   W it the  ra pid   de velo pm ent   in  Ma la ysi a’s  econom y,  the  issue  of   r oa safety   beco m e increasin gly  i m po rtant.  A cc ordin 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 the   nu m ber   of  ro a death is  6,676  cases  seri ou sly   in j ured  i 4, 43 cases  and   sli ghtl inj ure is  8, 59 cases.  Ma la ysi has  been   ranke the  8 th   in  fatal it ie of   ro a cr ashes  in  the  Mortal it fr om  Road  Cras hes   in  193  Countries  Re port.   Ma la ysi Road   Tra nsp ort De par tm ent  (RT D)  re port ed  th at   in  2014,  Ma la ysi lo st  RM   nin bill ion   du to  road  death as  sud de de at m a resu lt   in  lost  of  nat ural   assest On   a ver a ge,   m or than  t e Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
Ind on esi a J  E le En &  Co m 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 acci de nts  e ver 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].  stu dy  [2 ]   on  Ma la ysi road  acci de nt  sit uation  sta te t hat  the   ps yc holo gical   su f fer i ngs  are  of te inten se la sti ng   an ev en  pe rm anen t.   The  victi m m ay   gen erate  so m at i c   il lnesses whic h w or se t his  psy cho lo gical   distress, c reati ng  a v ic io us  cir cl e.   Ther a re  se ve ral  m e tho ds   be ing   us ed  t det erm ine  the  ho t sp ots  for  r oa acci den ts  in  t he   pr e vious  stud ie s.  Am on w hich  are  sta ti sti cal  package,  Crim eSta t   that  of fe rs  va r iou al gorit hms  in  determ ini ng   the   sp at ia patte r that  exist  within  the   data  [ 3 - 6]   al so   us e Ge ogra ph ic al   I nf or m at ion   Syst em   (G IS t vis ualiz the  identifie ho ts pots  to  fur ther  stre ng t hen  the  validit of   the  res ults.  I this  stud y,  t he  f ocu was  on   the   acci den ts  patte rn   al on the   North - S ou t 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 with  the  total   le ng t of  a bout  77 2   km   (4 80   m i)  ru nnin from   B uk it   Kay Hita m   in   Ked a nea t he   Ma la ysi an - T hai  bord e (c onnects   with  P hetkasem   Road  (Route   4)   in  Thail an d)   to   Jo hor   Ba hru  at   the  so ut hern  portio of   Pe ninsula Ma la ysi and   to  Si ngap ore The  ex pr e ss way  li nk 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  fa ste al te r native  t th old   Fede ral  Ro ute  1,   t hus  reduci ng  tra velli ng  tim between  va rio u 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 ro a acci de nts  involvi ng  al t ypes  of   veh ic le that   occurre al ong  North - S ou t Ex pr ess way  ( NS E sta rtin from   Su ngai   P et ani  to  Bu kit  Lan j an  from   20 11  t 2014.  T he  dat was  obta ine from   PLU Ex pr ess way  Be rh a that  incl ud e acci den locat ion (in  te rm of   kilom et er) the  m on th,  date,  day,  tim e,  veh i cl inv ol ved,  c auses  of   acci de nt,  colli sio ty pe  an 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 div ide 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 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 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 to  obse rv e   the  patte r n.   In   order   t id entify   the  hotspo ts tw m e thods  f ro m   Cri m eSta t,  Near est   Neighb or   Hierarc hical   ( NNH )   Cl us te rin A na ly sis  and   S patia Te m po ral  C lusterin A nal ysi 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 us in g   C rim e Stat s patia sta ti sti cs  pr ogra m   fo r   the an al ysi 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 cal culat ion   cal le the  Near est   Neig hbor   Inde (NN I )   wh ic h   is  the  r at io  of   t he  ob s erv e distance   div ide by  th exp e ct ed  distance.  If   t he  in dex   valu sho ws  le ss   than  1,   it   m ean that  the  patte rn   of   i ncide nt  exh i bits  cl us te r ing   a nd   i the  i nd e is  great er   than  1,   it   m ea ns   that   the  incide nt  tr end   is  ra ndom  or   t ow a r di sp ersi on.  I N NA,  the  sc or value m e asur t he  sta ti sti cal  sign ific a nce  w hethe 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 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 J  E le c Eng &  Co m 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 is  to  identify   the  de ns it of   r oad   acci dent occurre nce  or   the  hot  spo ts  us in the   Near est   Nei ghbor  Hiera rc hical   (N N H)   Cl ust ering In   N NH,  thresho ld  value  an m ini m u m   nu m ber   of   acci den ts,  m i n n with in  cl us te r   nee to  be  pr e dete rm ined.   Usi ng   Cri m eSta so ftwar e kilom et er  has  bee se up   as  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 res ul ts  are  giv e with their  sever it va lue,  w hich  is  the  num ber   of   acci den ts  locat e in  the  bounda ry  of   cl us te r .   The  adv a ntage   to   this  te ch nique   is  that  it   ca ide ntify  sm al geogr a phic al   env i ronm ents  where  t here  ar con ce ntrate i ncide nts.  T his  can  be  us ef ul  f or   sp eci fic  ta r geting,  ei the 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 is  one  of  the  wi dely   use 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 m os pr e vious  stu die it   is   su ggest e to  us r ect an gu la if  the  ana ly sis  area  has  m os reg ular  pa tt ern wh il the   tria ngula patte rn  is  m os su it ab le   f or   t he  a rea   w hich  ge ner a ll has  an   irre gu la patte rn.  STAC   places  ci rcle  on   e ver no de,  counts  the  nu m ber   of   acci de nts  w hich  fall ing   within  eac ci rcle  and   ra nks  the  ci rcle  in  desce nd i ng   orde r.   T he  a nd   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 the  num ber   of  data points  f ound  f or  eac h n od e     2.4.   C ompari so of H ot Sp ot Tec hnique s     In   orde to   obs erv t he  acc ur a cy   of   eac m eth od,   Pr e dicti on   Acc ur acy   Inde ( PAI)   that  is  com m on ly   us e in  cr im ho s pot  m app ing   is  a da pted.  A cco r ding  to  [ 7]  this  m e tho was  de vel op e in  orde to d et erm ine   the  dif fer e nces   betwee eac m et ho i ca pturin or  pr e dicti ng   hotsp ots  locat ion.  Fi ndin 10 per   c ent  of   fu t ur e ven ts  i 100  per   ce nt   of   the  area  w ou l gi ve   PAI  value  of   1.   I f   the  hit  rate  an the  area  per c entage  fall  b y an eq ua m easur e, the  value  w ould b e  co m pu te as 1  also.  Th us , th e  g reater the nu m ber  o acci den ts i ho ts pot  area  that  is  sm a ll er  in  siz to  the   whole  stu dy  ar ea,  the  higher  the  PAI  valu e .   The  P A is  ea sy  to  cal culat e, cons iderin t he  nu m ber  o 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 the  P AI the m or e acc urat e the m et hod  is.     Pr e dicti on   Acc ur acy   Ind e 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 t he  st ud y a rea,                    a   e qua ls t total  a rea  of hotsp ots a nd                     e qua ls t 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 to  2014 secti on 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 com par ed  to  t he  ot he r   sect ion s T his  sect ion   rem ain th e   record  of   ha vi ng   the  highest  cases  of   ro a acci den fro m   20 11 - 2014.   Wh il e,  the  lo west  nu m ber   of   r oa acci den is  sect ion   N3   wh ic is  from   Su ng ai   Peta ni  to  Jawi  wh ic co ntri bute only   6.7%  of   the  t otal  num ber   of   a cci de nt  in   al sect ion s.   The  se ve rity   rati ng   of  the  va st  m ajo rity   of   r oa acci de nt   acro s N ort Sout 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 J  E le En &  Co m 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,  kilo m et er  hav be en  set   up  as   a   thres hold  distance  wh il the   m ini m u m   nu m ber   per   cl ust ers  is  200,  usi ng   Crim eSta so ft war e .   I Ta ble  2,   it   sho ws  that  the  r oad   a cci den cases  a cro s s   North  South  E xpress way  ( N SE)  a re  ha ving  cl us te red   distrib ution  be cause  the  Nea r est   Neig hbor  I nd e 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 a cci den ts  acr oss  NS was  ra ndom This  go es  to  the  co nc lusio that  the  ro a 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 Ta il :  0 .00 0 1   Mean Ne arest  Nei g h b o Distan ce ( m )   Exp ected Near est  Neig h b o 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 basical ly   def ine the  s cop e   of  the   cl us te rin anal ysi s.  Hen ce usi ng   Crim eSta so ftwa re  in  cond ucting  t his  Near est   Neighb or   Hierarc hical   Cl us te rin acr os North  Sou th  Ex press way,  kilom et er  hav e   bee set   up  as  th res hold  distance  w it the   m ini m u m   nu m ber  pe cl ust er is  20 0.   T able   s how that,   there  a re  12  hot  spots  with  t he  highest  num ber   of  ro a acci den t a re  349  case s.    Du to  it natu re  of   detect ing   the  ho ts pots  ba sed  on  patte r or   s hap e ,   there   is  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 t he  se nsi ti vity   analy si s,  th e   search   ra diu s   a ll ow ed   in  t his  stud ha ve  bee set   as   0.5   kil om et er  with  n m i n=  10 ba sed   on  tria ng ular  pa tt ern   for  sca ty pe . A s how i T able  3,  th ere  a r 14 h ots pots  f ound w it the  h ig hest n um ber  o r oad  acci de nts  ar e   220  ca ses.    The  num ber   of  ho spots  distr ibu ti on  withi 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 se ct ion  C ( Tan jong Mal im  to  Buk it  La njan ).         Table  3.   H ot s po ts  Identifie d base d on N NH an 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 J  E le c Eng &  Co m Sci,   Vol 9 ,  No.  1 Jan ua ry   201 8     146     151   150   Table  4.   N um ber   of   H ot S po by Secti ons  us i ng NN H   Sectio n   Nu m b e 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 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 m et ho ds   in   identify ing   t he  hotsp ots  is   m easur ed  us i ng   P A an su m m arized  in   Table  5.   Since   the  PA val ue fo ST AC  ar hig he r,   it   can  be  con cl ud e that  STA perform bette com par e to  NNH fo a ll  inj ury  ty pes a nd   fatal it ie s.  STA C al s m a nag e 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 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 acci den on   North  S ou t 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 on l ocati on.  F or  bo th  m et ho ds  u se in d et erm ining   th e   ho ts pots,  the  m os ho tspo ts  are  fou nd   in  C sect ion   wh i c was  f r om   Ta njung   Ma li m   t Bu kit  Lanj a n.  This  is  al so   par al le w it descr ipti ve   sta ti sti cs  resu lt  on   the  hi gh e st  ro a acci den ts   occurre nce.  It  is  al so   ob se rv e that   the  ty pes  of  r oad   al ong  t he   sect ion   is  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  re m edial   act ion   at   sel ect ed  hot  spots.  T his  in cl ud es  a ddin m or cauti on   s ign a ge   or im ple m ents sp eci fic inte rv e ntions to  preve nt roa acci de nt .   Both  ap plied  m et ho ds   ca be   us ed  a re  pra ct ic al   in  determ ining   the  h ot sp ot  base on  choosi ng   a accurate  pa ram et er  value  su c as  m uch   s m al l er  thres ho l va lue.  Furthe an al ysi on   m or su it able  par a m et er  values  to be  use s houl d be  done  for bett er  re su lt s [9,   10] .   It  is  adv isa ble  to  f ur the r esea rch   t ad m ore  of   hot  spot  t echn i qu m et hods   s uch   a Ke r nel  De ns it Estim at ion   (KDE),  K - Me an s   Cl us te rin g,   G et is - Ord  Stat ist ic and   M or a n’s  I ndex Be sid es  that,  the  st udy  can   be  div ide i nto  an oth er   sub  gr oup  s uc as  c ol li sion   ty pe,   in jury  ty pe  or  ve hicle in vo l ved.  Com par ed   to  oth e r   stud ie wh ic consi der   t he  ne twork  desig su c as  r ounda bout  an inte rs ect ion s,  t his  stud ca nnot  ta ke   any  desig ty pe  i consi der at io s ince  the  highwa is  strai gh t   ro a netw ork.  Howe ver,  the  nu m ber   of   la ne or   ro a ty pes  co ul be  use to  unde rstan the   r el at ion sh i bet ween   t he  hot  sp ots  a nd   ro a ds .   Sp ee sta tus  of  the   par ti cula 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 li ke  to  acknow le dg 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 Pat te rn   o Road   Acc id ents   and  Casua lt i es  i 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 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 stops.   Journal  of   Publi 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 J  E le En &  Co m 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 the  con te xt   of  Hurric ane  Sand y .   Acc ide n Ana l y s is  Prev ent ion ,   2015.   74 ,   77 86 .   [6]   Karpa gavalli.  S ,   B alam uruga n,   V.   Onlin 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 Ut il ity   of  Ho tspot  Mapping  for   Pre dic ti ng   Spat ia l   P at t ern of  Cr ime.   Sec urit Journal ,   2008 .   21(2) .   [8]   Le vin e,   N.  Crim eSt at  III:  Spat ial   Statis ti cs  Pro gram   for  the   Anal ysis  of  Crime  Inc ide n Locati o ns   (ve rsion  3. 3).   2010,   Ned   Le v in &   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.   novel   appr o ac h   to  determ ine   t ra nsm ission  re liabil i t y   m arg in  using  par ametr i bootstra 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 Im peda nce  and   Matc hing  Appro ac hes   on   Distrib uti on   Network.  I ndonesian  Journal  o 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.