pemodelan prediksi kemacetan lalu lintas pada ruas jalan di jakarta barat dengan metode algoritma c4.5

Cahyo, Dimas Dwi (2017) pemodelan prediksi kemacetan lalu lintas pada ruas jalan di jakarta barat dengan metode algoritma c4.5. Bachelor Thesis thesis, Universitas Multimedia Nusantara.

Preview	Text bab iii.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (983kB) | Preview
Preview	Text bab ii.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
Preview	Text bab i.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (813kB) | Preview
Preview	Text bab v.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (685kB) | Preview
	Text bab iv.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (2MB)
Preview	Text daftar pustaka.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (878kB) | Preview
Preview	Text halaman awal.pdf Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB) | Preview
	Text lampiran.pdf Restricted to Registered users only Available under License Creative Commons Attribution Non-commercial Share Alike. Download (1MB)

Abstract

Prediksi merupakan sebuah usaha untuk mencari jawaban sedekat mungkin terhadap sesuatu yang akan terjadi. Prediksi dapat menjadi solusi untuk memecahkan masalah-masalah dalam kehidupan sehari-hari. Kemacetan lalu lintas memberikan kerugian bagi masyarakat, khususnya para pengguna jalan. Kerugian tersebut antara lain yaitu pemborosan bahan bakar, terbuangnya waktu secara percuma, dan polusi udara. Oleh karena itu, pada penelitian ini dibangun sebuah aplikasi model prediksi kemacetan ruas jalan untuk 7 hari ke depan pada wilayah Jakarta Barat berbasis Android. Yang mana aplikasi tersebut dapat memberikan informasi berupa prediksi kondisi kemacetan lalu lintas pada ruas utama dan ruas-ruas cabang. Sehingga pengguna jalan dapat memanfaatkan informasi dari aplikasi ini untuk mencari jalur alternatif ataupun mencari waktu yang tepat untuk menghindari kemacetan. Pengumpulan data training dilakukan dengan pembacaan nilai RGB warna-warna kondisi kemacetan pada Google Traffic melalui aplikasi penarikan data otomatis setiap 1 jam. Data yang training berhasil dikumpulkan ialah sebanyak 863 jam kondisi kemacetan dalam waktu 6 minggu, dengan persentase keberhasilan pengambilan data sebesar 85,6%. Akurasi prediksi yang dihasilkan oleh rule kondisi kemacetan algoritma C4.5 ialah sebesar 70,0029% untuk ruas utama dan 71,8497% untuk ruas cabang dengan menggunakan teknik pengujian 10 folds Cross Validation.

Item Type:	Thesis (Bachelor Thesis)
Subjects:	000 Computer Science, Information and General Works > 000 Computer Science, Knowledge and Systems > 005 Computer Programming > 005.2 Programming for Specific Computers, Algorithm, HTML, PHP, java, C++ 600 Technology (Applied Sciences) > 600 Technology > 600 Technology 600 Technology (Applied Sciences) > 620 Engineering > 628 Environmental Protection Engineering > 628.5 Pollution Control and Industrial Sanitation Engineering
Divisions:	Faculty of Engineering & Informatics > Information System
Depositing User:	Administrator UMN Library
Date Deposited:	24 Jan 2019 08:08
Last Modified:	05 Apr 2023 03:25
URI:	https://kc.umn.ac.id/id/eprint/4877

Actions (login required)

View Item