Implementasi Algoritma Support Vector Machine dalam Penentuan Tingkat Kemacetan pada Data Jejaring Sosial Twitter  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Implementasi Algoritma Support Vector Machine dalam Penentuan Tingkat Kemacetan pada Data Jejaring Sosial Twitter Studi Kasus : Provinsi DKI Jakarta Syifa Rizqi Qatrunnada ( 221710026 , 4 SD 2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si zaman sekarang Ringkasan— Masyarakat sering mencurahkan keluhan mengenai permasalahan yang mereka hadapi melalui sosial media , salah satunya adalah sosial media Twitter . Setiap tweet publik yang diekspos dapat direkam oleh Twitter , sehingga datanya dapat digunakan untuk dianalisis. Twitter dapat memberi kita berbagai jenis informasi. Salah satu informasi yang dapat diperoleh dari Twitter adalah informasi tentang kondisi lalu lintas. Di kota besar seperti Jakarta , kemacetan lalu lintas menjadi persoalan yang kerap dibicarakan. Kemacetan sangat menghambat masyarakat dalam melakukan mobilitas. Tersendatnya arus lalu lintas dapat memberikan dampak buruk terhadap perekonomian , terutama dari segi bahan bakar yang digunakan. Warga DKI Jakarta menggunakan Twitter sebagai media sosial untuk bertukar informasi tentang kondisi lalu lintas. Biasanya warga Jakarta menggunakan akun dan @ TMCPoldaMetro , @ RadioElshinta , @ lewatmana , @ SonoraFM92 untuk memberikan informasi tentang kondisi lalu lintas di sekitar mereka. Kata Kunci— Twitter , Kemacetan , Klasifikasi , SVM , Support Vector Machine I. LATAR BELAKANG Infrastruktur merupakan salah satu bagian penting untuk mendukung pertumbuhan dan perkembangan ekonomi pada suatu negara. Infrastruktur yang tidak memadai , akan menghambat kemajuan dan kompetisi negara dibanding negara lainnya [ 1 ] . Dengan infrastruktur dan prasarana yang memadai , pemerintah berharap perekonomian dan kesejahteraan Indonesia pun menjadi semakin membaik. tentu tersebut Pembangunan infrastruktur , khususnya sarana dan prasarana topik yang menarik perhatian transportasi , merupakan masyarakat. Pembangunan telah banyak memberikan dampak pada masyarakat , baik dari sisi positif maupun negatif. Dampak positif terkait pembangunan infrastruktur diantaranya berupa kemudahan dalam mobilisasi masyarakat untuk memenuhi kebutuhan hidupnya , terbukanya jalur alternatif dan terbukanya lapangan pekerjaan baru. Adapun dampak negatif dari pembangunan , diantaranya berkurangnya lahan pertanian dan hutan , retribusi yang tidak dipergunakan dengan baik , dan terjadinya kemacetan. [ 2 ] Dengan adanya pembangunan , maka sejatinya masyarakat akan berpindah ke daerah yang lebih layak. Kota-kota besar yang memiliki pembangunan yang baik akan menjadi magnet untuk masyarakat dalam mencari pekerjaan. Jika terjadi urbanisasi yang semakin terkendali , maka akan menimbulkan berbagai masalah baru , salah satunya adalah kemacetan. [ 3 ] tidak Di kota besar seperti Jakarta , kemacetan lalu lintas menjadi persoalan yang kerap dibicarakan. Kemacetan sangat menghambat masyarakat dalam melakukan mobilitas. Tersendatnya arus lalu lintas dapat memberikan dampak buruk terhadap perekonomian , terutama dari segi bahan bakar yang digunakan. Tak lupa juga bahwa kemacetan berdampak buruk bagi lingkungan dan kesehatan karena dapat menyebabkan masalah polusi. Jika hal ini tidak bisa diminimalisasi , kemacetan lalu lintas bisa menjadi masalah serius karena dapat menimbulkan berbagai dampak negatif , seperti pemborosan bahan bakar , pemborosan waktu , dan polusi udara. Berdasarkan penelitian yang dilakukan oleh Rohana Sitanggang dan Euis Saribanon ( 2018 ) , kemacetan lalu lintas dapat disebabkan oleh beberapa faktor. Faktor-faktor yang menyebabkan kemacetan lalu lintas dapat berasal dari segi penggunaan kendaraan pribadi , kapasitas jalan , pengguna jalan , terdapat pembangunan infrastruktur. Kemacetan yang terjadi dari segi penggunaan kendaraan pribadi sering terjadi diakibatkan jumlah penumpang yang kurang dari tiga orang , bahkan ada yang diisi oleh pengemudinya saja. Hal tersebut tentunya termasuk ke dalam pemborosan ruas jalan. Kapasitas jalan yang tidak proporsional dengan jumlah kendaraan biasanya menjadi penyebab kemacetan lalu lintas , karena kapasitas jalan raya tidak dapat menampung semua kendaraan yang ada , sehingga kemacetan tidak dapat dihindari. [ 4 ] lalu jalan , baik lintas. Perilaku pengemudi yang Menurut Rohana Sitanggang dan Euis Saribanon ( 2018 ) , manusia sebagai pengguna itu pengemudi , penumpang atau pejalan kaki , masih belum disiplin dan tidak mematuhi aturan lalu lintas , ini salah satu faktor penyebab kemacetan tidak mematuhi peraturan rambu lalu lintas yang ada , seperti melampaui batas kecepatan yang diizinkan , menaikkan dan menurunkan penumpang tidak pada tempatnya , melanggar rambu jalan , menunggu penumpang di sembarang tempat , salah dalam menggunakan lampu belok kanan atau belok kiri , melawan arus , dan mengabaikan keselamatan diri dan penumpang. Adanya pembangunan infrastruktur seperti MRT , LRT , Flyover , Underpass , dan Trotoar juga menjadi penyebab kemacetan di Jakarta. [ 4 ] lainnya seringkali Berdasarkan data publikasi BPS yang bertajuk ’Jakarta Dalam Angka 2017’ [ 5 ] , jumlah penduduk di jakarta berada di 1 / 7 angka 10.277.628 sedangkan jumlah kendaraan bermotor di Provinsi DKI Jakarta telah mencapai 18.006.404 juta. Menurut BPS , pertumbuhan kendaraan per tahunnya sebesar 5,35 % . Hal tersebut memberikan dampak kepadatan lalu lintas akibat tidak selarasnya dengan perkembangan ruas jalan raya di DKI Jakarta yang mana pertumbuhan jalannya hanya sebesar 0,01 % . [ 6 ] Saat ini , internet telah menjadi kebutuhan bagi sebagian besar masyarakat. Pengguna internet didominasi oleh masyarakat yang tinggal di kota-kota besar , seperti Jakarta. Kehadiran internet sendiri memberikan pengaruh bagi penggunanya , baik positif maupun negatif. Internet mampu menciptakan ruang lingkup baru dengan jangkauan yang sangat jenis media sosial yang mampu luas dengan berbagai mempercepat penyebaran berita atau kondisi terkini. Masyarakat kerap kali menggunakan internet , khususnya media sosial , sebagai wadah dalam penyampaian aspirasi bahkan keluhan yang dialaminya. Tak heran jika masyarakat sering kali menyampaikan pendapat mereka terkait hal yang dialaminya melalui berbagai jejaring media sosial , salah satunya melalui Twitter. [ 7 ] Twitter merupakan salah satu media sosial yang dapat dijadikan wadah bagi pengguna untuk menuangkan isi pikirannya terkait topik tersebut. Media sosial ini merupakan salah satu media sosial yang sering digunakan oleh masyarakat Indonesia. Indonesia sendiri menduduki peringkat 5 sebagai negara pengguna twitter terbanyak [ 8 ] . Twitter memberikan suatu fitur bagi penggunanya dalam melakukan penggalian informasi terhadap topik tertentu. Salah satu fitur yang diberikan adalah fitur ’pencarian’ atau yang biasa kita kenal sebagai fitur ’search’. Text mining merupakan pengambilan informasi dari teks antara lain dapat meliputi kategorisasi teks atau dokumen , analisis sentimen ( sentiment analysis ) , pencarian topik yang lebih spesifik ( search engine ) , serta spam filtering [ 9 ] . Dengan menggunakan twitter API , kita dapat melakukan analisis data dari tweet pengguna , salah satunya yaitu dengan text mining. Berdasarkan tweet di media sosial ( dalam hal ini Twitter ) , kita dapat menggunakan analisis sentimen untuk menganalisis pandangan orang terhadap suatu topik. Analisis sentimen adalah proses memahami , mengekstrak , dan mengolah data teks secara otomatis untuk mendapatkan informasi emosional yang terkandung dalam kalimat. Pendapat dan konsep terkait seperti sentimen , evaluasi , sikap , dan emosi adalah subjek studi analisis sentimen ( sentiment analysis ) dan penggalian opini ( opinion mining ) yang mana kedua subjek studi tersebut berfokus pada opini yang mengekspresikan atau menyiratkan sentimen positif atau negatif [ 10 ] . Dalam penelitian ini , emosi masyarakat yang tertuang dalam Twitter akan diklasifikasikan untuk menentukan apakah terdapat kemacetan atau tidak. Salah satu penelitian yang dijadikan sebagai acuan yaitu jurnal yang berjudul Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Kota Malang Melalui Media Twitter Menggunakan Metode Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor ( NW-KNN ) yang ditulis oleh Putu Amelia Vennanda Widyaswari , dkk [ 11 ] . Penelitian tersebut bertujuan untuk mengklasifikasikan kemacetan lalu lintas berdasarkan tweet yang ada di media sosial Twitter dengan menggunakan metode K-Nearest Neighbor. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik II. TUJUAN PENELITIAN Tujuan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Mengklasifikasikan kemacetan lalu lintas di Jakarta berdasarkan tweet pengguna Twitter. 2. Melihat pola waktu terjadinya kemacetan lalu lintas di DKI Jakarta berdasarkan data kemacetan dari media sosial twitter. III. PENELITIAN TERKAIT Bagian ini berisi uraian hasil penelitian sebelumnya yang berkaitan serta uraian relevansinya dengan topik skripsi. TABEL I TABEL LITERATUR Tertulis No Judul 1 Studi Literatur Tentang Perbandingan Metode Untuk Proses Analisis Sentimen di Twitter 2 Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas di Kota Malang Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Improved K- Nearest Neighbor Penulis , Publikasi Nurrun Muchammad Shiddieqy Hadna dkk. , Seminar Nasional Teknologi Informasi dan Komunikasi 2016 ( SENTIKA 2016 ) Yogyakarta , 18-19 Maret 2016 Andjar Prasetyo , Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Vol. 3 , No. 2 , Februari 2019 3 Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Kota Malang Melalui Media Twitter Menggunakan Metode Neighbor Weighted K- Nearest Putu Amelia Vennanda Widyaswari , dkk. , Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , Vol. 3 , No. 2 , Februari 2019 Kata-kata yang kurang penting ( Seperti “di-” , “ke-” , “dan” ) tidak perlu diperhitungkan. Data diambil melalui akun twitter @ PuspitaFM , karena masyarakat Kota Malang saling berbagi informasi tentang keadaan lalu lintas disana. Peneliti menyebutkan bahwa improved KNN memiliki akurasi yang lebih tinggi disbanding KNN biasa , namun perbedaannya tidak begitu besar. Tidak semua tweet pada Twitter memiliki arti yang jelas , masih terdapat beberapa tweet yang memiliki kata ambigu seperti penggunaan kata ‘ramai’. Kata Komentar Penulis memberikan contoh situs yang menggunakan analisis sentiment secara konkret. Penulis mencantumka n diagram alir yang dapat membantu pembaca lebih memahami tahapan penelitian. Peneliti menjelaskan secara rinci proses stemming. Penelitian ini menggunakan metode klasifikasi NW-KNN dan pembobotan 2 / 7 Neighbor ( NW-KNN ) Sandi Fajar Rodiyansyah dan Edi Winarko , IJCCS , Vol. 6 , No. 1 , January 2012 4 Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification ‘ramai’ tidak menunjukkan apakah ruas jalan tersebut masuk ke dalam kategori macet atau tidak macet. Sehingga klasifikasi kemacetan pada tweet ini perlu dilakukan guna memudahkan pengguna menentukan kategori atau kondisi yang sebenarnya dari tweet tersebut. Dari data tweet yang telah terklasifikasikan , kemudian data tersebut digunakan untuk divisualisasikan di peta kota Bandung. Data yang ditampilkan di peta adalah data jumlah tweet yang mengandung informasi kemacetan di suatu jalan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik dengan metode TF- IDF. Machine ( SVM ) ” yang menyebutkan bahwa akurasi yang dimiliki oleh model ini sebesar 98.11 % [ 13 ] . IV. METODE PENELITIAN 4.1 Metode Pengumpulan Data ini Data yang digunakan dalam penelitian merupakan data yang diambil dari tweet akun twitter @ TMCPoldaMetro , @ RadioElshinta , @ lewatmana , dan @ SonoraFM92 serta tweet yang menyebutkan akun-akun tersebut. Proses scraping menggunakan package python yang bernama Twint. Periode tweet yang diambil menggunakan library Twint yaitu dari tanggal 1 Maret 2020 hingga 31 Maret 2020. Hasil scraping menggunakan library Twint memiliki beberapa atribut , antara lain berupa tanggal , waktu , username , dan tweet itu sendiri. Data hasil scraping itu kemudian disimpan dengan format file csv. 4.2 Data Selection kata Tweet hasil scraping dari keempat akun yang telah disebutkan di atas tidak semuanya mengandung kondisi lalu lintas. Maka , dilakukan proses seleksi data dengan yang menggunakan menggambarkan kondisi lalu lintas. Adapun kata kunci yang mengandung kondisi jalan adalah macet , tersendat ( kata dasar sendat ) , terhambat ( kata dasar hambat ) , padat , pamer ( padat merayap ) , ramai , ramlan ( ramai lancar ) , lancar , dan lengang. Jumlah data dari hasil seleksi tersebut berjumlah 11.155 tweet. ( keyword ) kunci 4.3 Preprocessing Preprocessing digunakan untuk memastikan bahwa data yang akan diolah merupakan data yang konsisten dan tidak ada nilai yang hilang. Tahapan praproses dalam penelitian ini adalah sebagai berikut [ 14 ] : 1. Cleansing Tahap cleansing dilakukan untuk mengurangi noise. Pada proses ini dilakukan penghilangan username ( @ username ) , simbol tanda baca , link ( HTML dan URL ) , simbol hashtag ( # hastag ) , dan angka. 2. Case folding Penulis membuat alur metode penelitian yang jelas. Saran peneliti , salah satunya dikatakan bahwa diperlukan pengaturan ulang untuk menyesuaikan nama jalan kota dan koordinat jalan di Google Maps sehingga nama jalan dan koordinat sesuai dengan kota. tweet , Dalam terkadang yang menggunakan huruf besar , huruf kecil , dan folding kombinasi keduanya. Tahap merupakan tahapan penyetaraan huruf menjadi lower case ( huruf kecil ) semua. case ada Gambar 1. Literature Map Penelitian 3. Tokenizing Pada penelitian yang telah dilakukan oleh Rustam , dkk. ( 2012 ) dengan judul “Pendeteksian Jenis dan Kelas Aroma dengan Menggunakan Metode One-Vs-One dan Metode One- Vs-Rest” , pengklasifikasian menggunakan SVM memiliki akurasi sebesar 100 % [ 12 ] . Rachman dan Purnami ( 2012 ) juga telah melakukan penelitian dengan judul “Perbandingan Klasifikasi Tingkat Keganasan Breast Cancer Dengan Menggunakan Regresi Logistik Ordinal Dan Support Vector Tokenisasi membuat daftar token / istilah / kata yang akan digunakan sebagai masukan untuk metode selanjutnya [ 15 ] . Cara termudah adalah dengan memisahkan setiap kata dalam dokumen dengan spasi. 4. Filtering 3 / 7 Tahap ini merupakan dimana penghilangan kata yang termasuk dalam daftar stoplist dihilangkan. Stoplist berisi kata-kata yang tidak bermakna dan dianggap tidak penting. tahap 5. Stemming Stemming merupakan tahapan dilakukan proses pengubahan suatu kata menjadi kata dasar. Contoh : berjalan , menjadi ‘jalan’. 4.4 Algoritma SVM Berdasarkan referensi proses pengklasifikasian dari penelitian sebelumnya , metode pengklasifikasian yang dapat digunakan dalam mengklasifikasikan kemacetan lalu lintas di Jakarta berdasarkan data jejaring sosial twitter adalah dengan menggunakan metode Support Vector Machine. Support Vector Machine atau SVM adalah untuk yang mengklasifikasikan suatu data. Algoritma tersebut melakukan klasifikasi objek dengan suatu teknik untuk menemukan hyperplane yang bisa memisahkan dua set data dari dua kelas yang berbeda. Adapun proses pengklasifikasiannya adalah seperti yang disajikan pada gambar 2. Diagram Alir Pengklasifikasian Tweet. digunakan algoritma Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik 4.5 Evaluasi Model Pengujian model dilakukan untuk mengetahui performa dari model klasifikasi SVM yang diukur dengan menghitung akurasi , presisi , recall , dan F1- score. V. KERANGKA PIKIR ramainya pengguna Penelitian bermula dari twitter mencurahkan keluh kesah mereka di media sosial. Namun , tidak data twitter ( tweet ) tidak dapat langsung diolah karena terdapat tweet yang masih ambigu untuk menentukan apakah pengguna twitter menyebutkan lokasi ini macet atau tidak. Pendekatan yang dilakukan dapat berupa pengklasifikasi tweet tentang kemacetan lalu lintas dengan menggunakan Support Vector Machine , serta membuat tingkat kemacetan berdasarkan perbandingan jumlah tweet yang dikategorikan macet dan tidak. Untuk tools , yang dibutuhkan adalah python , dengan package twint , Pandas , nltk , Sastrawi , pySastrawi , dan numpy yang telah ter-install. Gambar 3. Kerangka Pikir Pengklasifikasian Tweet Kemacetan Lalu Lintas VI. HASIL DAN PEMBAHASAN 6.1. Hasil Scraping dan Filtering Data Data lalu lintas yang dikumpulkan berasal dari akun twitter @ TMCPoldaMetro , @ RadioElshinta , @ lewatmana , dan @ SonoraFM92 serta tweet yang menyebutkan akun-akun tersebut. Data yang diambil merupakan data pada bulan Maret 2020 yang berjumlah 56.488 tweet. Selanjutnya data tersebut dilakukan proses filtering , sehingga didapat data berjumlah 11.155 tweet. 6.2. Preprocessing Preprocessing yang dilakukan yaitu case folding , cleansing , tokenizing , filtering , dan stemming. Gambar 4. Proses Preprocessing 4 / 7 Gambar 2. Diagram Alir Pengklasifikasian Tweet Arah Depok dari pasar Minggu padat , kemacetan dimulai dari jalan layang TB.simatupang sampai puteran Ranco lalu ke arah depok. Cc : @ ElshintaLive @ lewatmanaData dari TwitterData setelah preprocessingarah depok pasar minggu padat macet jalan layang tb simatupang puter ranco arah depok cc Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 8. Pola Kasus Kemacetan Berdasarkan Jam Berdasarkan grafik tersebut , dapat dinyatakan bahwa sebagian besar kasus kemacetan di DKI Jakarta terjadi pada hari-hari kerja ( Senin-Jumat ) , terutama pada hari Senin. Kemacetan terjadi pada jam berangkat dan pulang kerja. Kasus kemacetan cenderung meningkat pada pukul 05.00-08.00 pagi , dan pukul 15.00-16.00. 6.6. Proporsi Tweet Kemacetan ( Harian ) Proporsi tweet kemacetan dapat dihitung menggunakan rumus berikut : 𝑃𝑟𝑜𝑝𝑜𝑟𝑠𝑖 𝐾𝑒𝑚𝑎𝑐𝑒𝑡𝑎𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑤𝑒𝑒𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑡𝑒𝑟𝑘𝑙𝑎𝑠𝑖𝑓𝑖𝑘𝑎𝑠𝑖 𝑚𝑎𝑐𝑒𝑡 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑡𝑤𝑒𝑒𝑡 𝑠𝑒𝑙𝑢𝑟𝑢ℎ𝑛𝑦𝑎 ( 1 ) Dari data twitter , dilakukan proses penyetaraan huruf menjadi huruf kecil , pengeluaran kata yang tidak bermakna , pembentukan menjadi kata dasar , serta penghapusan simbol , tanda baca dan angka. 6.3. Klasifikasi Gambar 5. Data yang Telah Diberi Label Data dari tweet dilabeli manual , dengan label tidak macet sebanyak 8.604 tweet dan 2.551 tweet berlabel macet. Kemudian dilakukan pembuatan model dengan proporsi 80 % training dan 20 % untuk testing. 6.4. Evaluasi Model Pengujian model dilakukan untuk mengetahui performa dari model klasifikasi SVM yang diukur dengan menghitung akurasi , presisi , recall , dan F1- score. Gambar 6. Data yang Telah Diberi Label Berdasarkan evaluasi yang didapat , model dari SVM ini memiliki akurasi sebesar 99,24 % , recall sebesar 99,19 % , presisi sebesar 97,40 % , dan F1-score sebesar 98,29 % . 6.5. Pola Terjadinya Kemacetan Gambar 9. Grafik Tingkat Kemacetan Harian Bulan Maret 2020 Gambar 7. Pola Kasus Kemacetan Berdasarkan Hari fluktuasi terkait proporsi Proporsi tweet kemacetan harian tertinggi pada bulan Maret 2020 terjadi pada hari Selasa , 3 Maret 2020 dengan proporsi tweet sebesar 43,90. Sedangkan proporsi tweet kemacetan harian terendah pada bulan Maret 2020 terjadi pada hari Sabtu , 28 Maret 2020 dengan proporsi tweet sebesar 1,52. Grafik di atas menggambarkan tweet kemacetan lalu lintas berdasarkan data dari Twitter. Pada pertengahan hingga akhir Bulan Maret 2020 , proporsi lintas cenderung menurun. Hal ini terjadi karena pada tanggal-tanggal tersebut sudah ada beberapa peraturan untuk mencegah penyebaran virus corona , salah satunya adalah meniadakan kegiatan belajar di Sekolah. Walau PSBB diadakan pada awal Bulan April , namun sudah ada penurunan proporsi tweet terkait kemacetan karena beberapa kebijakan di daerah DKI Jakarta. tweet kemacetan lalu 5 / 7 Gambar 10. Pola Kasus Kemacetan Berdasarkan Hari Berdasarkan proporsi tweet kemacetan harian tertinggi , Jakarta Selatan merupakan kota yang memiliki jumlah tweet terbanyak terkait informasi lalu lintas , yaitu sebesar 89 tweet di hari tersebut. Jakarta Selatan juga memiliki proporsi tweet kemacetan tertinggi , yaitu sebesar 53,93. Sedangkan jumlah tweet terendah terkait lalu lintas dimiliki oleh kota Jakarta Barat , yaitu sebesar 24 tweet. Namun untuk proporsi tweet kemacetan terendah dimiliki oleh Jakarta Utara , yaitu sebesar 18,75.. VII. PENUTUP Berdasarkan pemaparan hasil dan pembahasan sebelumnya , dapat disimpulkan bahwa : 1. Klasifikasi menggunakan Support Vector Machine dapat bekerja dengan baik untuk mengklasifikasikan kemacetan di DKI Jakarta. 2. Tweet terkait kemacetan menunjukkan bahwa kemacetan terjadi pada hari dan jam kerja. 3. Proporsi tweet terkait kemacetan harian tertinggi terjadi di hari Selasa , 3 Maret 2020 dengan proporsi tweet sebesar 43,90. Sedangkan proporsi tweet kemacetan harian terendah pada bulan Maret 2020 terjadi pada hari Sabtu , 28 Maret 2020 dengan proporsi tweet sebesar 1,52. 4. Berdasarkan proporsi tweet kemacetan harian tertinggi ( 3 Maret 2020 ) , Jakarta Selatan merupakan kota yang memiliki jumlah tweet terbanyak terkait informasi lalu lintas dan juga memiliki proporsi tweet kemacetan tertinggi. Di hari yang sama , tweet terendah dimiliki oleh kota Jakarta Barat , yaitu sebesar 24 tweet. Namun untuk proporsi tweet kemacetan terendah dimiliki oleh Jakarta Utara , yaitu sebesar 18,75. Adapun saran untuk pengembangan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Akurasi perwilayah perlu diperhitungkan. Jika langsung diambil memungkinkan , dalam scraping longitude dan latitude-nya. 2. Penambahan data 1 bulan maju dan 1 bulan mundur untuk melihat perubahan pola kemacetan lalu lintas karena pandemi Covid-19. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] S. Fauziah and Nurwahidin , “Pembiayaan Infrastruktur Dengan Sukuk Negara Di Indonesia : Prosedur Dan Struktur , ” Jurnal Ilmiah MEA ( Manajemen , Ekonomi , dan Akuntansi ) , vol. 4 , no. 1 , pp. 30 , 2020. [ 2 ] V. M. Ompusunggu , “Dampak Pembangunan Infrastruktur Jalan Terhadap Pertumbuhan Ekonomi Masyarakat di Desa Semangat Gunung , Kabupaten Karo , Sumatera Utara , ” JUPEKO ( Jurnal Pendidikan Ekonomi ) , vol. 3 , no. 2 , 2018. [ 3 ] F. R. Harahap , “Dampak Urbanisasi bagi Perkembangan Kota di Indonesia , ” Jurnal Society , vol. 1 , no. 1 , Juni 2013. [ 4 ] R. Sitanggang and E. Saribanon , “Faktor-Faktor Penyebab Kemaceran di DKI Jakarta , ” Jurnal Manajemen Bisnis Transportasi dan Logistik ( JMBTI ) , col. 4 , no. 3 , Mei 2018. [ 5 ] BPS Provinsi DKI Jakarta , Jakarta dalam Angka 2017 , Jakarta : BPS Provinsi DKI Jakarta , 2017. [ 6 ] A. D. Limantara , L. D. Krisnawati , S. Winardi , S. W. Mudjanarko , “Solusi Pengawasan Kebijakan Mengatasi Kemacetan Jalan dan Parkir Kota Berbasis Internet Cerdas , ” in Prosiding Seminar Nasional Teknologi dan Rekayasa Informasi Tahun 2017 , pp. 1. [ 7 ] Bimananda W. , I. Riski , K. Dwi , R. Nooraeni , T. , and S. Y. Dhea , “Analisis Text Mining dari Cuitan Twitter Mengenai Infrastruktur di Indonesia dengan Metode Klasifikasi Naïve Bayes , ” Eigen Mathematics Journal , vol. 2 , no. 2 , pp. 92 , Desember 2019. [ 8 ] Admin Kominfo. ( 2012,11 ) . Indonesia Peringkat Lima Pengguna Twitter. [ Online ] . Available : https : / / kominfo.go.id / content / detail / 2366 / indonesia- peringkat-lima-pengguna-twitter / 0 / sorotan_media [ 9 ] A. Z. Amrullah , A. S. Anas , and M. A. J. Hidayat , “Analisis Sentimen Movie Review Menggunakan Naive Bayes Classifier Dengan Seleksi Fitur Chi Square , ” Jurnal Bumigora Information Technology , vol.2 , no.1 , pp. 40 , Juni 2020. [ 10 ] B. Liu , Sentiment Analysis and Opinion Mining , Morgan & Claypool Publishers , 2012. [ 11 ] P. A. V. Widyaswari , Indriati , R. S. Perdana , “Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas Kota Malang Melalui Media Twitter Menggunakan Metode ( NW-KNN ) , ” Jurnal Neighbor Weighted K-Nearest Neighbor Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3 , no. 2 , Februari 2019. [ 12 ] I. F. Yuliati , S. Wulandary , and P. R. Sihombing , “Penerapan Metode Support Vector Machine ( SVM ) dan Backpropagation Neural Network ( BPNN ) dalam Pengklasifikasian Pasangan Usia Subur di Jawa Barat , ” Jurnal Statistika dan Aplikasinya ( JSA ) , vol. 4 , no. 1 , Juni 2020. [ 13 ] F. Rachman and S. W. Purnami , “Perbandingan Klasifikasi Tingkat Keganasan Breast Cancer dengan Menggunakan Regresi Logistik Ordinal dan Support Vector Machine ( SVM ) , ” Jurnal Sains dan Seni ITS , vol. 1 , no. 1 , September 2012. [ 14 ] D. Z. Nathania , Indriati , and F. A. Bachtiar. “Klasifikasi Spam Pada Twitter Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor , ” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2 , no. 10 , Oktober 2018. [ 15 ] A. S. Nayak et al. , “Survey on Pre-Processing Techniques for Text Mining , ” International Journal of Advanced Trends in Computer Science and Engineering , vol. 5 , no. 6 , Juni 2016. [ 16 ] A. Perdana , M. T. Furqon , and Indriati , “Penerapan Algoritma Support Vector Machine ( SVM ) Pada Pengklasifikasian Penyakit Kejiwaan Skizofrenia ( Studi Kasus : RSJ. Radjiman Wediodiningrat , Lawang ) , ” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 2 , no. 9 , September 2018. [ 17 ] Bidang Statistik Distribusi BPS Provinsi DKI Jakarta , “Transportasi Darat” , Statistik Transportasi DKI Jakarta 2017 , Ed. Bidang Statistik Distribusi BPS Provinsi DKI Jakarta , Jakarta : Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta , 2018 , pp. 14. [ 18 ] P. A. Octaviani , Y. Wilandari , and D. Inspriyanti , “Penerapan Metode Klasifikasi Support Vector Machine ( SVM ) pada Data Akreditasi Sekolah Dasar ( SD ) di Kabupaten Magelang , ” Jurnal Gaussian , vol. 3 , no. 4 , tahun 2014. [ 19 ] R. D. Nurfarida , Indriati , and R. S. Perdana , “Klasifikasi Kemacetan Lalu Lintas di Kota Malang Pada Sosial Media Twitter Menggunakan Metode Improved K-Nearest Neighbor , ” Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer , vol. 3 , no. 2 , Februari 2019. [ 20 ] S. F. Rodiyansyah and E. Winarko , “Klasifikasi Posting Twitter Kemacetan Lalu Lintas Kota Bandung Menggunakan Naive Bayesian Classification , ” IJCCS , vol. 6 , no. 1 , Januari 2012. 6 / 7 KotaTweetProporsiJakarta Barat2429.17Jakarta Pusat8633.72Jakarta Selatan8953.93Jakarta Timur4837.50Jakarta Utara6418.75 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik [ 21 ] S. Prayoningsih and R. P. Kusumawardani , “Klasifikasi Data Twitter Pelanggan Berdasarkan Kategori myTelkomsel Menggunakan Metode Support Vector Machine ( SVM ) Studi Kasus : Telekomunikasi Selular , ” Jurnal Sisfo , vol. 07 , no. 02 , Januari 2018. [ 22 ] S. Widiantoro , “Optimalisasi Alokasi Dana Desa Pada Pembangunan Infrastruktur Sebagai Upaya Peningkatan Kesejahteraan Masyarakat Desa Sumberdadap , ” Jurnal Meta Yuridis , vol. 3 , no 2 , pp. 114 , September 2020. [ 23 ] V.N. Vapnik , The Nature of Statistical Learning , Berlin : Springer-Verlag , 1999. [ 24 ] Z. A. Syafani , M. Nasrun , and C. Setianingsih , “Klasifikasi Tweet Kondisi Lalu Lintas Kota Jakarta dengan Penerapan Metode K-Nearest Neighbor , ” Jurnal TEKTRIKA , vol. 3 , no. 1 , Januari 2018. [ 25 ] Z. Rustam , B. Kusumoputro , and B. Widjaja , “Pendeteksian Jenis dan Kelas Aroma dengan Menggunakan Metode One-Vs-One dan Metode One-Vs-Rest , ” MAKARA SAINS , vol. 7 , no. 3 , Desember 2003. 7 / 7
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Implementasi Algoritma Support Vector Machine dalam Penentuan Tingkat Kemacetan pada Data Jejaring Sosial Twitter Studi Kasus : Provinsi DKI Jakarta Syifa Rizqi Qatrunnada ( 221710026 , 4 SD 2 ) Dosen Pembimbing : Budi Yuniarto , SST , M.Si zaman sekarang Ringkasan— Masyarakat sering mencurahkan keluhan mengenai permasalahan yang mereka hadapi melalui sosial media , salah satunya adalah sosial media Twitter . Setiap tweet publik yang diekspos dapat direkam oleh Twitter , sehingga datanya dapat digunakan untuk dianalisis. Twitter dapat memberi kita berbagai jenis informasi. Salah satu informasi yang dapat diperoleh dari Twitter adalah informasi tentang kondisi lalu lintas. Di kota besar seperti Jakarta , kemacetan lalu lintas menjadi persoalan yang kerap dibicarakan. Kemacetan sangat menghambat masyarakat dalam melakukan mobilitas. Tersendatnya arus lalu lintas dapat memberikan dampak buruk terhadap perekonomian , terutama dari segi bahan bakar yang digunakan. Warga DKI Jakarta menggunakan Twitter sebagai media sosial untuk bertukar informasi tentang kondisi lalu lintas. Biasanya warga Jakarta menggunakan akun dan @ TMCPoldaMetro , @ RadioElshinta , @ lewatmana , @ SonoraFM92 untuk memberikan informasi tentang kondisi lalu lintas di sekitar mereka. Kata Kunci— Twitter , Kemacetan , Klasifikasi , SVM , Support Vector Machine
VII. PENUTUP Berdasarkan pemaparan hasil dan pembahasan sebelumnya , dapat disimpulkan bahwa : 1. Klasifikasi menggunakan Support Vector Machine dapat bekerja dengan baik untuk mengklasifikasikan kemacetan di DKI Jakarta. 2. Tweet terkait kemacetan menunjukkan bahwa kemacetan terjadi pada hari dan jam kerja. 3. Proporsi tweet terkait kemacetan harian tertinggi terjadi di hari Selasa , 3 Maret 2020 dengan proporsi tweet sebesar 43,90. Sedangkan proporsi tweet kemacetan harian terendah pada bulan Maret 2020 terjadi pada hari Sabtu , 28 Maret 2020 dengan proporsi tweet sebesar 1,52. 4. Berdasarkan proporsi tweet kemacetan harian tertinggi ( 3 Maret 2020 ) , Jakarta Selatan merupakan kota yang memiliki jumlah tweet terbanyak terkait informasi lalu lintas dan juga memiliki proporsi tweet kemacetan tertinggi. Di hari yang sama , tweet terendah dimiliki oleh kota Jakarta Barat , yaitu sebesar 24 tweet. Namun untuk proporsi tweet kemacetan terendah dimiliki oleh Jakarta Utara , yaitu sebesar 18,75. Adapun saran untuk pengembangan dari penelitian ini adalah sebagai berikut : 1. Akurasi perwilayah perlu diperhitungkan. Jika langsung diambil memungkinkan , dalam scraping longitude dan latitude-nya. 2. Penambahan data 1 bulan maju dan 1 bulan mundur untuk melihat perubahan pola kemacetan lalu lintas karena pandemi Covid-19. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik
1. Klasifikasi menggunakan
O B-METODE O