Latar Belakang Perumusan Masalah
1
IMPLEMENTASI METODE SUPPORT VECTOR MACHINE UNTUK MELAKUKAN KLASIFIKASI KEMACETAN LALU LINTAS PADA TWITTER
IMPLEMENTATION SUPPORT VECTOR MACHINE METHOD FOR TRAFFIC JAM CLASSIFICATION ON TWITTER
Elly Susilowati, Mira Kania Sabariah, ST., MT.
2
, Alfian Akbar Gozali, ST., MT.
3 1,2,3
Jurusan Teknik Informatika, Universitas Telkom Jl. Telekomunikasi, Dayeuh Kolot Bandung 40257 Indonesia
elly.susi237gmail.com, mira.ijuangmail.com, alfian.gozaligmail.com ABSTRAKSI
Twitter merupakan jejaring sosial yang populer saat ini. Beragam informasi dapat diambil dari Twitter. Salah satunya adalah tweet yang mengabarkan mengenai kondisi kemacetan suatu lalu lintas. Akan tetapi, sumber yang mengabarkan
kondisi lalu lintas tersebut tidak hanya satu dan tidak saling terintegrasi. Sehingga informasi yang ada menjadi kurang bermanfaat karena seseorang cenderung malas ketika harus melakukan pencarian data secara manual dari satu sumber ke
sumber yang lain.
Tugas akhir ini bertujuan untuk melakukan hasil klasifikasi tweet kondisi jalan pada twitter yang telah dikumpulkan dengan melihat isi dari tweet tersebut. Data diklasifikasikan menjadi 2 kondisi, yaitu macet atau ramai
lancar. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah Support Vector Machine SVM. Metode ini dipilih karena mampu mengklasifikasikan data berdimensi tinggi yang dalam konteks tugas akhir ini adalah data berupa teks. Dari uji
skenario yang dilakukan, hasil rata-rata akurasi berada diatas nilai 90.
Kata kunci : kemacetan, klasifikasi, Support Vector Machine
ABSTRACT
Twiter is one of the popular social networks lately. We can get a lot of informations from twitter. One of them including the info about traffic jam from the tweets itself. However, the resources of the informations might not be just one
and not fully integrated. So that the informations might be founded unuseful because people tend to be careless to verify the informations manually from each resources.
This research proposed to do the tweet classification by checking on the real condition from the resources on twitter. Data classification will be divided into 2 conditions, one with traffic jam and one without traffic jam. The method
that will be used in this research is Support Vector Machine SVM. This method was chosen because it is believed to be able to do the classification from the high dimention data which is formed as data text. From the testing scenario, the results
showed that the percentage of system accuration are mostly above 90.
Keyword : traffic jam, classification, Support Vector Machine 1 Pendahuluan