Optimasi Pemodelan Regresi Linier Berganda Pada Prediksi Jumlah Kecelakaan Sepeda Motor Dengan Algoritme Genetika
| Main Author: | Fraticasari, Sema Yuni |
|---|---|
| Format: | Thesis NonPeerReviewed |
| Terbitan: |
, 2017
|
| Subjects: | |
| Online Access: |
http://repository.ub.ac.id/3592/ |
Daftar Isi:
- Kecelakaan lalu lintas dari tahun ke tahun semakin meningkat menurut catatan Badan Pusat Statistika dari tahun 1992 hingga tahun 2003. Menurut, World Health Organization (WHO) mencatatat bahwa hamper 3.400 orang per hari meninggal dunia karena kecalakaan lalu lintas. Agar terjadi relevan antara solusi yang dihasilkan dengan masalah yang ada, maka diperlukan informasi yang dapat menunjang dari data kecelakaan lalu lintas yang selama ini terjadi. Kota Surabaya merupakan salah satu kota metropolitan yang ada di Indonesia. Pertumbuhan penduduk cukup pesat karena kota Surabaya juga sebagai ibu kota provinsi Jawa Timur. Sistem memprediksi daerah yang sering terjadi kecelakaan lalu lintas berdasarkan parameter yang digunakan antara lain panjang jalan, lebar badan volume, kecepatan, jumlah lajur, jumlah arah, pembatas/median, akses persil dan lebar bahu dengan menggunakan regresi linier yang dioptimasikan dengan algoritme genetika. Pada algoritme genetika menggunakan bilangan riil dengan panjang kromosom 10 gen. Metode crossover yang digunakan extended intermediate crossover sedangkan mutasi menggunakan random mutation, serta seleksi menggunakan elitism selection. Dari hasil uji coba yang dilakukan menghasilkan ukuran populasi yaitu 125, kombinasi Cr dan Mr yang terbaik yaitu 0,6:0,4 dan generasi terbaik sebanyak 700. Perbandingan tingkat error dengan menunjukkan nilai error yang lebih rendah yaitu 0,5% dibandingkan dengan regresi yang menghasilkan nilai error sebesar 1,5%.