Aplikasi pencarian rute tercepat kendaraan bermotor di Kota Malang menggunakan algoritma dijkstra dan multiple regression

INDONESIA:

Kota Malang termasuk salah satu kota yang memiliki tingkat kepadatan penduduk yang sangat tinggi. Kemacetan lalu lintas sering menjadi masalah besar bagi masyarakat. Berdasarkan data hasil riset INRIX pada tahun 2017, lembaga survei asal Amerika Serikat yang berfokus pada riset lalu lintas jalan menunjukkan bahwa kemacetan di Malang Raya mengalahkan Kota Surabaya yang berada di posisi kesembilan. Dibutuhkan sebuah petunjuk arah agar masyarakat dapat terhindar dari kemacetan dengan estimasi waktu yang cepat. Berdasarkan beberapa pertimbangan tersebut, maka perlu adanya suatu penelitian untuk menentukan jalur tercepat menuju stasiun Kotabaru di Kota Malang. Sebuah aplikasi pencarian rute tercepat kendaraan bermotor di kota Malang dibangun dengan menggunakan algoritma dijkstra dan multiple regression. Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui akurasi rute tercepat yang dihasilkan dari aplikasi yang dibangun menggunakan algoritma dijkstra dan multiple regression. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah kendaraan pada setiap jalan dari rute yang telah ditentukan dan data kecepatan yang diperoleh dari kecepatan rata-rata kendaraan bermotor yang diambil secara langsung. Kemudian diproses menggunakan algoritma multiple regression agar menghasilkan sebuah bobot. Bobot tersebut digunakan untuk data masukan pada penentuan rute tercepat menggunakan algoritma dijkstra. Kemudian dihitung persentase error-nya. Sehingga akurasi aplikasi dapat dihitung berdasarkan persentase error yang dihasilkan. Proses pengujian dilakukan dengan membandingkan data waktu tempuh yang dihasilkan aplikasi dengan data testing rute secara langsung. Dari 10 kali percobaan yang telah dilakukan, persentase error yang terkecil yang dihasilkan adalah sebesar 3,67% dan persentase error terbesar yang dihasilkan adalah sebesar 20,98%. Nilai rata-rata persentase error adalah sebesar 11,21% dan nilai akurasi yang dihasilkan adalah 88,79%. Sebagai perbandingan, dilakukan perhitungan persentase error terhadap aplikasi yang sudah ada yaitu Google maps. Nilai persentase error yang dihasilkan oleh aplikasi lebih kecil jika dibandingkan dengan nilai persentase error yang dihasilkan oleh Google maps, yaitu sebesar 38,30%.

ENGLISH:

Malang City is one of the cities that has a very high population density. Congestions are often a big problem for the community. Based on INRIX's research data in 2017, a survey institute from the United States that focuses on road traffic research shows that congestion in Malang City beats Surabaya City which is in ninth position. A direction is needed so that people can avoid congestion with a fast estimate of time. Based on these considerations, it is necessary to have a research to determine the fastest route to Kotabaru station in Malang City. A search application for the fastest route of vehicles in Malang City was built using the dijkstra algorithm and multiple regression. This research aims to determine the accuracy of the fastest route generated from the application built using the dijkstra algorithm and multiple regression. The data used in this research is the data on the number of vehicles on each road from a predetermined route and speed data obtained from the average speed of vehicles taken directly. Then it is processed using a multiple regression algorithm to produce a weight. This weight is used for input data in determining the fastest route using the dijkstra algorithm. Then the error percentage is calculated. So that the accuracy of the application can be calculated based on the percentage of errors generated. The testing process is done by comparing the travel time data generated by the application with route testing data directly. Of the 10 experiments that have been carried out, the smallest percentage error produced is 3.67% and the largest percentage of errors generated is 20.98%. The average value of error percentage is 11.21% and the resulting accuracy value is 88.79%. For comparison, a percentage error is calculated on an existing application, namely Google maps. The percentage value of errors generated by the application is smaller when compared to the percentage value of errors generated by Google maps, which is equal to 38.30%.