Image of ANALISIS PERBANDINGAN KEPADATAN KENDARAAN LALU LINTAS BERDASARKAN DATA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM DAN DATA HASIL ETLE DI JALAN KOTA PALEMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
Bookmark Share

Skripsi

ANALISIS PERBANDINGAN KEPADATAN KENDARAAN LALU LINTAS BERDASARKAN DATA MEDIA SOSIAL INSTAGRAM DAN DATA HASIL ETLE DI JALAN KOTA PALEMBANG MENGGUNAKAN ALGORITMA SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)

Perbandingan dilakukan pada data media sosial dengan data angka jumlah kendaraan lalu lintas dari kamera CCTV ETLE di Jalan Kota Palembang. Pertumbuhan jumlah kendaraan di Kota Palembang telah menyebabkan meningkatnya kepadatan lalu lintas yang berdampak pada kemacetan dan waktu tempuh yang lebih lama. Pemantauan kepadatan lalu lintas secara real-time sangat penting untuk membantu pemerintah dan instansi terkait dalam mengambil langkah-langkah penanganan yang tepat. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan membandingkan kepadatan kendaraan lalu lintas di Jalan Kota Palembang dengan menggunakan data dari media sosial Instagram dan hasil data Electronic Traffic Law Enforcement (ETLE) serta mengimplementasikan algoritma Support Vector Machine (SVM) sebagai alat prediksi. Dalam penelitian ini, data dari media sosial Instagram dikumpulkan melalui pencarian tagar dan unggahan terkait kepadatan lalu lintas, sementara data ETLE diperoleh dari Dirlantas Polda Sumsel. Data yang diperoleh kemudian diproses dan dianalisis menggunakan algoritma SVM untuk memprediksi tingkat kepadatan lalu lintas dan melakukan perbandingan antara kedua sumber data. Penelitian ini memperoleh akurasi data teks Instagram oleh SVM sebesar 94%, data angka ETLE oleh SVM sebesar 89,53% dan hasil perbandingan antara data prediksi data teks dan data angka ETLE oleh SVM sebesar 53,40%. Kata Kunci : Kepadatan Lalu Lintas, Media Sosial, ETLE, Support Vector Machine, Palembang.

Availability
#
Central Library (REFERENS) T1815012025
T181501
Available but not for loan - Not for Loan
Detail Information
Series Title
-
Call Number
T1815012025
Publisher
Indralaya : Prodi Sistem Komputer, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Sriwijaya.,
Collation
xvi, 65 hlm.; ilus.; tab, 29 cm
Language
Indonesia
ISBN/ISSN
-
Classification
003.107
Content Type
Text
Media Type
unmediated
Carrier Type
other (computer)
Edition
-
Subject(s)
Prodi Sistem Komputer
Identifikasi Sistem
Specific Detail Info
-
Statement of Responsibility
Other version/related
File Attachment
Comments
You must be logged in to post a comment