Prediksi Jumlah Kendaraan Bermotor Menggunakan Machine Learning
DOI:
https://doi.org/10.55927/fjmr.v1i3.745Keywords:
Jumlah kendaraan bermotor , model regresi, fasilitas jalanAbstract
Jumlah kendaraan bermotor setiap tahun selalu meningkat. Peningkatan ini perlu diperhatikan karena kendaraan bermotor membutuhkan sarana jalan. Dalam membangun sarana jalan diperlukan perencanaan yang matang agar dapat menampung pertumbuhan kendaraan bermotor di masa yang akan datang. Dengan melakukan prediksi maka jumlah kendaraan di masa yang akan datang dapat diketahui. Dalam penelitian ini prediksi dilakukan menggunakan machine learning dengan model regresi linear. Untuk memudahkan melihat hasil prediksinya dibuat website menggunakan flask pada python. Dari hasil pengujian didapat bahwa model yang dibuat memiliki nilai akurasi R2 sebesar 0,98. Hasil ini menunjukkan bahwa model regresi yang dibuat sangat baik.
Downloads
References
Alpaydin, E (2010), Introduction to Machine Learning, London, MIT Press.
Digital Talent.Scholarship, Modul Pelatihan AI Data Science, Kementrain Komunikasi dan Informatika, 2021
Dataindonesia.id,https://dataindonesia.id/sektor-riil/detail/jumlah-kendaraan-bermotor-di-8-provinsi-ini-paling-sedikit, 2021
Badan Pusat Statistik, 2021
Hakim, Nafisah, Implementasi Machine Learning pada system prediksi kejadian dan lokasi patah rel kereta apai di Indonesia, Jurnal Sistem Cerdas 2020. Vol 03
SKKNI Bidang Keahlian Artificial Intelligence Subbidang Data Science. Kementrian Departemen Tenaga Kerja. 2020.
Yuliara, Made, Regresi Linear Sederhana, Universitas Udayana.
Downloads
Published
How to Cite
Issue
Section
License
Copyright (c) 2022 Ahmad Darmawan Sidik, Alek Ansawarman

This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.





























