PENERAPAN DATA MINING DALAM MENANGANI KEMACETAN DI JAKARTA

Abstract

Tujuan dari penelitian ini untuk menganalisis akurasi Algoritma C4.5 dalam mendeteksi Kemacetan yang paling sering terjadi di Jakarta, penulis mencoba menawarkan strategi menangani Kemacetan di Jakarta, dengan konsep Business Intelegencie(BI). Jurnal ini menawarkan modelpenerapan Angkot Sekolah online berbasis BIdengan MetodeCRISP-DM, Algoritma A*, TSP-BAB. Penelitian ini memakai Populasi dan sampel sebanyak 50 Responden. Hasil penelitian 1).Analisis C4.5ditemukan bahwa Kemacetan terjadi Pagi dan Siang, Jam 07:0008:00 WIB, nilai paling besar adalah Jakarta Timur Jam 07:00 WIB panjang kemacetan 10,45Km, kemudian hasil Statistik yang Mengendarai Kendaraan Pribadi 9x lebih banyak dari pada Kendaraan Umum, terjadi kemacetan. Waktu Pagi Jam 07:0008:00 WIB dan Sore Jam 17:00 WIB panjang Kemacetan 10,45Km dengan tingkat Akuras tersebar dibeberapa titik kemacetan Jalan Raya Jakarta Timur. 2). Penggunaan Algoritma A* dalam mencari Rute terpendek efesien digunakan 3).Penerapan Angkot Sekolah online menggunakan Metode TSP-BABdalam Minimalisir Biaya Perjalanan menjemput Siswa dapat mengurangi macet, mengurangi kecelakaan, mengurangi waktu keterlambatan siswa, minimalisir ongkos perjalanan. Saran yang diberikan yaitu menjadi bahan evaluasi bagi Pemerintah dalam menangani Kemacetan di Jakarta, secara efisien, aman dan transparan.