Prediksi Kepadatan Jalan Berdasarkan Time Series Data GPS Angkutan Kota Menggunakan Support Vector Machine

NURUL KHAERIYAH PUTRI.M

Informasi Dasar

70 kali
23.04.3489
004
Karya Ilmiah - Skripsi (S1) - Reference

Seiring berkembangnya zaman saat ini, perkembangan angkutan kota di Indonesia sangat menarik perhatian, khususnya di kota Bandung. Angkutan kota digunakan oleh masyarakat yang tidak memiliki kendaraan pribadi untuk melakukan aktivitas sehari-hari seperti berangkat kerja, kesekolah, dan bepergian ke suatu tempat yang diinginkan. Umumnya, angkutan kota juga digunakan karena tarif harga yang diberikan cukup terjangkau. Untuk mengetahui titik koordinat lokasi pada angkutan kota kita dapat menggunakan Global Positioning System (GPS). Pada penelitian ini menggunakan metode Support Vector Machine (SVM). Metode ini digunakan karena penelitian sebelumnya, SVM menghasilkan tingkat akurasi yang cukup tinggi dibandingkan dengan metode yang lain. SVM juga dapat membantu meningkatkan performansi sistem dan mencari hubungan antara angkutan kota dengan kemacetan. Jumlah data yang digunakan dalam penelitian ini sebanyak 35320 data. Dari hasil pengujian yang telah dilakukan, metode klasifikasi SVM menghasilkan tingkat akurasi sebesar 98%.

Kata Kunci : Prediksi Traffic, Angkuta Kota, GPS, time series data, SVM

Subjek

DATA SCIENCE
DATA ANALYSIS, vector analysis,

Katalog

Prediksi Kepadatan Jalan Berdasarkan Time Series Data GPS Angkutan Kota Menggunakan Support Vector Machine
 
 
Indonesia

Sirkulasi

Rp. 0
Rp. 0
Tidak

Pengarang

NURUL KHAERIYAH PUTRI.M
Perorangan
Imelda Atastina, Rifki Wijaya
 

Penerbit

Universitas Telkom, S1 Informatika
Bandung
2023

Koleksi

Kompetensi

  • CII4E4 - TUGAS AKHIR

Download / Flippingbook

 

Ulasan

Belum ada ulasan yang diberikan
anda harus sign-in untuk memberikan ulasan ke katalog ini