Analisis Kemacetan Lalu Lintas di Bali Menggunakan Metode Clustering dan Visualisasi Data Spasial Di Denpasar-Kuta, Canggu, dan Ubud

Kemacetan lalu lintas di Bali, terutama di koridor “Denpasar–Kuta, Canggu”, dan “Ubud”, telah menjadi hambatan serius bagi mobilitas masyarakat lokal maupun wisatawan. Penelitian ini memanfaatkan metode clustering (K-Means dan density-based) untuk mengelompokkan titik- titik kemacetan berdasarkan data GPS dan rekaman waktu tempuh. Analisis spasial menggunakan GIS menghasilkan visualisasi peta yang menggambarkan intensitas dan distribusi kemacetan. Hasil menunjukkan empat klaster utama: kemacetan  sebaran di kawasan komersial dan jalur menuju pelabuhan. Temuan ini mendukung rekomendasi peningkatan infrastruktur

(traffic-underpass, BRT, LRT), pengaturan zonasi parkir, dan optimalisasi armada e-BRT. Model ini juga berguna untuk prediksi tren kemacetan dan perencanaan transportasi masa depan di Bali.

ringan (30%), sedang (45%), berat (20%), dan ekstrim (5%). Fokus-sebaran di kawasan komersial dan jalur menuju pelabuhan. Temuan ini mendukung rekomendasi peningkatan infrastruktur

(traffic-underpass, BRT, LRT), pengaturan zonasi parkir, dan optimalisasi armada e-BRT. Model ini juga berguna untuk prediksi tren kemacetan dan perencanaan transportasi masa depan di Bali.