Indicador de Entorno de Riesgo e Inseguridad y Segmentación Territorial de las UPZ de Bogotá

Indicador de Entorno de Riesgo e Inseguridad y Segmentación Territorial de las UPZ de Bogotá

A DATA 607 presentation by Sarah Abdelrahman, CUNY SPS M.S. in Data Science, Fall 2026, under Prof. Darwhin Gomez. This project analyzes 2024 Staten Island traffic collisions using R, GIS, spatial visualization, and DBSCAN clustering to identify collision hotspots and prioritize locations for road safety investigation.

Nama: Citra Syifa Nuramaliyah NIM:2507016005 Kelas 3B

Perkembangan teknologi informasi mendorong penggunaan metode pembelajaran mesin untuk menganalisis data dan menghasilkan prediksi. Salah satu metode klasifikasi yang dapat digunakan adalah K-Nearest Neighbors (K-NN). K-NN merupakan metode supervised learning nonparametrik yang mengklasifikasikan suatu observasi berdasarkan kelas mayoritas dari sejumlah tetangga terdekat pada data latih. K-NN termasuk pendekatan instance-based learning atau lazy learning karena proses prediksi dilakukan dengan membandingkan observasi baru terhadap data yang telah tersedia, bukan dengan membentuk model parametrik terlebih dahulu (Kubat, 2021; Halder et al., 2024).

Niska Pradila 2507016073 4B

Nama : Aisyah NIM : 2507016009