| Abstrak |
KEPADATAN ARUS LALU LINTAS MENJADI PERMASALAHAN SETIAP KOTA-KOTA BESAR. KONDISI INI MENYEBABKAN TERGANGGUNYA KELANCARAN LALU LINTAS DAN MENIMBULKAN KEMACETAN LALU LINTAS. MAKA UNTUK PENANGGULANGAN ARUS LALU LINTAS DIPERLUKAN SEBUAH APLIKASI YANG DAPAT MEMBANTU KINERJA LALU LINTAS MENJADI OPTIMAL.
TUJUAN DARI APLIKASI WEB YANG DIBANGUN INI ADALAH MENGETAHUI KONDISI JALAN BERDASARKAN FREKUENSI SUARA SEHINGGA MENGHASILKAN PREDIKSI OPSI JALAN SERTA MENGUJI TINGKAT AKURASI ARUS LALU LINTAS. DALAM APLIKASI INI TERDAPAT BEBERAPA MODEL MACHINE LEARNING YANG DIGUNAKAN UNTUK MEMPREDIKSI TINGKAT KEMACETAN SUATU JALAN DENGAN DATA SUARA. TERDAPAT BEBERAPA MODEL MACHINE LEARNING SEPERTI: NAIVE BAYES, LOGISTIC REGRESSION DAN RANDOM FOREST. |
