Kecelakaan lalu lintas di jalan tol Jagorawi merupakan permasalahan yang masih
sering terjadi setiap tahunnya. Data kecelakaan yang bersifat spasial-temporal selama ini
cenderung hanya disajikan dalam bentuk statistik, sehingga menyulitkan identifikasi area
rawan kecelakaan secara optimal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan
memetakan daerah rawan kecelakaan di ruas Tol Jagorawi menggunakan metode K-Means
Clustering yang diimplementasikan melalui aplikasi R-Studio. Hasil klastering lokasi
kecelakaan divisualisasikan dalam bentuk WebGIS agar informasi dapat diakses secara
interaktif oleh masyarakat dan pemangku kepentingan. Studi kasus dilakukan pada ruas Tol
Jagorawi dengan data kecelakaan tahun 2018 dengan 198 insiden, tahun 2019 dengan 188
insiden, tahun 2020 dengan 119 insiden dan pada tahun 2021 dengan 86 insiden lalu dari arah
Ciawi-Cililitan dengan resiko kecelakaan paling tinggi ada pada KM 40.600-40.400, KM
22.400-22.400, KM 16.800-16.600 dan paling sering terjadi pada waktu malam hari pada
jam 00.00-05.59, Sedangkan dari arah Cililitan-Ciawi dengan resiko kecelakaan paling tinggi
ada pada KM 40.600-40.400, KM 35.800-35.600, KM 16.800-16.600, KM 12.000-11.800
dan paling sering terjadi pada waktu malam hari pada jam 00.00-05.59. Penelitian ini berhasil
menunjukkan bahwa metode K-Means Clustering memiliki kapabilitas untuk
mengklasifikasikan titik-titik kecelakaan ke dalam beberapa klaster, yang masing-masing
merepresentasikan tingkat kerawanan berbeda dan ditandai dengan skala 1 sampai 4. Lebih
lanjut, implementasi visualisasi berbasis WebGIS secara signifikan memfasilitasi pengguna
untuk memahami pola persebaran kecelakaan dan mengidentifikasi area-area prioritas yang
memerlukan intervensi pencegahan kecelakaan lalu lintas.. Penelitian ini diharapkan dapat
menjadi referensi bagi pihak terkait dalam pengambilan keputusan dan strategi peningkatan
keselamatan di jalan tol Jagorawi.

Kata Kunci: Kecelakaan Lalu Lintas, K-Means Clustering, WebGIS, Tol Jagorawi,
Analisis Spasial.