Prediksi Perbaikan Jalan Nasional Dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree

  • Sri Suwartini STMIK IKMI Cirebon
  • Tuti Hartati STMIK IKMI Cirebon
  • Martanto STMIK IKMI Cirebon
  • Nining Rahaningsih STMIK IKMI Cirebon
  • Gifthera Dwilestari STMIK IKMI Cirebon
Keywords: Jalan Rusak, Algoritma Decision Tree, Datamining

Abstract

Perbaikan yang dilakukan biasanya kurang tepat sasaran. Salah satu masalahnya yaitu anggaran yang dialokasikan kurang memenuhi kebutuhan, anggaran untuk pemeliharaan jalan yang menurun sedangkan harga bahan bangunan yang terus meningkat. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah perbaikan jalan, dibutuhkan suatu sistem yang menentukan prioritas jalan mana yang akan diperbaiki terlebih dahulu sehingga mengoptimalkan anggaran. Atribut yang digunakan pada tugas akhir ini yaitu Nama Ruas, Panjang Ruas, Tahun, Kondisi Ruas Jalan dan Akses keJalan Hasil akurasi yang didapat yaitu sebesar 99,67% dengan rincian yaitu Hasil Prediksi Tidak Perbaikan dan ternyata True Tidak Perbaikan Sebesar 203 Data. Hasil Prediksi Tidak Perbaikan dan ternyata True Ya Perbaikan Sebesar 1 Data. Hasil Prediksi Ya Perbaikan dan ternyata True Tidak Perbaikan Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Ya Perbaikan dan ternyata True Ya Perbaikan Sebesar 94 Data

References

m. Abdurohman, r. Husna, i. Ali, g. Dwilestari, and n. Rahaningsih, “penerapan model klasifikasi dalam tingkat kepuasan layanan publik kelurahan karyamulya dengan menggunakan algoritma decision tree,” inf. Manag. Educ. Prof. J. Inf. Manag., vol. 6, no. 1, p. 81, 2022, doi: 10.51211/imbi.v6i1.1678.

p. Studi, t. Informatika, p. Studi, s. Informasi, p. Studi, and r. Perangkat, “pengelompokkan hasil belajar siswa dengan metode clustering k-means saeful anwar 1) , tati suprapti 2) , gifthera dwilestari 3) irfan ali 4),” vol. 4, no. 2, pp. 60–72, 2022.

f. M. Basysyar, g. Dwilestari, a. Bahtiar, martanto, and d. N. Nuris, “market basketball analysis algorithm for determining products association,” iop conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 1088, no. 1, p. 012040, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012040.

f. M. Basysyar, “clustering data disabilitas menggunakan algoritma k-means di kabupaten cirebon,” jursima (jurnal sist. Inf. Dan …, vol. 9, no. 3, 2021.

s. Suhari, a. Faqih, and f. M. Basysyar, “sistem informasi kepegawaian mengunakan metode agile development di cv. Angkasa raya,” j. Teknol. Dan inf., vol. 12, no. 1, pp. 30–45, 2022, doi: 10.34010/jati.v12i1.6622.

s. M. A. K-means, . “kata kunci : data mining, kualitas, ujian nasional, algoritma k-means.,” vol. 10, no. 1, 2022.

c. L. Rohmat, i. Ali, t. Suprapti, and u. Aryanti, “aplikasi pemesanan online barbershop berbasis android untuk meningkatkan layanan,” vol. 4, no. 2, pp. 37–45, 2021.

y. A. Wijaya, n. Suarna, iin, r. Hamonangan, and r. Nining, “comparison of machine learning algorithm for santander dataset,” iop conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 1088, no. 1, p. 012032, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012032.

n. Suarna, y. A. Wijaya, mulyawan, t. Hartati, and t. Suprapti, “comparison k-medoids algorithm and k-means algorithm for clustering fish cooking menu from fish dataset,” iop conf. Ser. Mater. Sci. Eng., vol. 1088, no. 1, p. 012034, 2021, doi: 10.1088/1757-899x/1088/1/012034.

s. Turangga and y. A. W, “analisis internet menggunakan parameter quality of service pada alfamart tuparev 70,” vol. 6, no. 1, pp. 392–398, 2022.

t. Hartati and y. A. Wijaya, “analisis data lalu lintas jaringan di kantor cangehgar cyber operation center menggunakan algoritma k-means network traffic data analysis at cangehgar cyber operation center office using k-means algorithm,” vol. 7, no. 1, pp. 75–84, 2022.

h. Putri, a. I. Purnamasari, a. R. Dikananda, o. Nurdiawan, and s. Anwar, “penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera menggunakan metode naïve bayes dan knn,” build. Informatics, technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 331–337, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1093.

a. Z. Zami, o. Nurdiawan, and g. Dwilestari, “klasifikasi kondisi gizi bayi bawah lima tahun pada posyandu melati dengan menggunakan algoritma decision tree,” j. Sist. Komput. Dan inform., vol. 3, pp. 305–310, 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3892.

e. W. Ramadhona, t. Prasetya, and a. I. Purnamasari, “game edukasi ‘ nihongo kurabu ’ belajar bahasa menggunakan unity 2d berbasis android,” inf. Manag. Educ. Prof., vol. 6, no. 1, pp. 71–80, 2022.

a. Z. Zami, o. Nurdiawan, and g. Dwilestari, “klasifikasi kondisi gizi bayi bawah lima tahun pada posyandu melati dengan menggunakan algoritma decision tree,” j. Sist. Komput. Dan inform., vol. 3, pp. 305–310, 2022, doi: 10.30865/json.v3i3.3892.

h. Putri, a. I. Purnamasari, a. R. Dikananda, o. Nurdiawan, and s. Anwar, “penerima manfaat bantuan non tunai kartu keluarga sejahtera menggunakan metode naïve bayes dan knn,” build. Informatics, technol. Sci., vol. 3, no. 3, pp. 331–337, 2021, doi: 10.47065/bits.v3i3.1093.

d. A. K. Irfan nurdiyanto, odi nurdiawan, nining rahaningsih, ade irfma purnamasari, “penentuan keputusan pemberian pinjaman kredit menggunakan algoritma c.45,” j. Data sci. Dan inform., vol. 1, no. 1, pp. 16–20, 2021.

a. Faqih, o. Nurdiawan, and a. Setiawan, “ethnomathematics : utilization of crock , ladle , and chopping board for learning material of geometry at the elementary school,” vol. 4, no. 1, pp. 46–55, 2021.

o. Nurdiawan, f. A. Pratama, d. A. Kurnia, kaslani, and n. Rahaningsih, “optimization of traveling salesman problem on scheduling tour packages using genetic algorithms,” j. Phys. Conf. Ser., vol. 1477, no. 5, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1477/5/052037.

f. Arie pratama, k. Kaslani, o. Nurdiawan, n. Rahaningsih, and n. Nurhadiansyah, “learning innovation using the zahir application in improving understanding of accounting materials,” j. Phys. Conf. Ser., vol. 1477, no. 3, pp. 0–6, 2020, doi: 10.1088/1742-6596/1477/3/032018.

Published
2022-06-24

Most read articles by the same author(s)