NURUL FIKRINURUL FIKRI

DBESTI: Journal of Digital Business and Technology InnovationDBESTI: Journal of Digital Business and Technology Innovation

Beberapa tahun terakhir jalan tol di Indonesia telah berkembang pesat, banyak jalan tol di Indonesia dibangun guna memperlancar lalu lintas di daerah yang telah berkembang dan meningkatkan pelayanan distribusi barang dan jasa guna menunjang pertumbuhan ekonomi. Selain itu, jalan tol memainkan peran penting sebagai bagian dari upaya untuk meningkatkan konektivitas antar kota dan wilayah serta mempercepat mobilitas masyarakat. Banyak manfaat jalan tol yang sudah dirasakan masyarakat Indonesia seperti, jalan tol Jagorawi yang melancarkan lalu lintas sehingga mempersingkat waktu tempuh daerah ke daerah lain, dan masih banyak lagi. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat machine learning prediksi tarif jalan tol guna memberi acuan kepada masyarakat, mengoptimalkan tarif tol di Indonesia, serta memberikan masukkan tarif tol sebagai pertimbangan pemerintah terkait. Pendekatan penelitian ini adalah kuantitatif menggunakan regresi linier dengan algoritma XGB Regressor. Hasil pembuatan machine learning prediksi tarif tol ini cukup akurat di mana hasil uji akurasi yang menggunakan metrik root mean squared error (RMSE) berada di angka 3390.691, dengan hasil testing menunjukkan adanya beberapa tarif prediksi yang sesuai dengan tarif asli.

Machine learning prediksi yang menggunakan regresi linier dengan algoritma XGB Regressor untuk memprediksi tarif tol dapat dibuat dengan mempersiapkan data yang matang, memilih model yang tepat sesuai dengan referensi yang diprediksi, melatih model, dan melakukan evaluasi model menggunakan metrik.Faktor atau fitur yang paling berpengaruh dalam memprediksi tarif tol di Indonesia yang paling optimal, di mana asal perjalanan di angka 20,14%, panjang jalan di angka 3,43%, dan tujuan perjalanan di angka 0,89%.Pada penelitian selanjutnya disarankan untuk melakukan pembahasan cara mengimplementasikan model machine learning tersebut menjadi berbasis website.

Berdasarkan penelitian ini, terdapat beberapa saran penelitian lanjutan yang dapat dikembangkan. Pertama, penelitian selanjutnya dapat mengeksplorasi penggunaan data eksternal seperti kondisi lalu lintas real-time, cuaca, dan hari libur untuk meningkatkan akurasi prediksi tarif tol. Kedua, pengembangan model dapat diperluas dengan mempertimbangkan faktor-faktor ekonomi makro seperti inflasi dan pertumbuhan ekonomi untuk memberikan prediksi tarif tol yang lebih komprehensif. Ketiga, penelitian dapat difokuskan pada pengembangan model yang mampu memprediksi tarif tol secara dinamis, menyesuaikan dengan perubahan kondisi lalu lintas dan faktor-faktor lainnya secara real-time, sehingga memberikan informasi yang lebih akurat dan relevan bagi pengguna jalan tol.

  1. Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan XGBoost | ARBITRASE: Journal of Economics and Accounting. harga... djournals.com/arbitrase/article/view/495Prediksi Harga Saham Bank BCA Menggunakan XGBoost ARBITRASE Journal of Economics and Accounting harga djournals arbitrase article view 495
Read online
File size397.78 KB
Pages6
DMCAReport

Related /

ads-block-test