Huda, Rizky Miftachul (2024) KLASIFIKASI MULTILABEL PERISTIWA LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE BERT BERBASIS DATA TWITTER. Undergraduate thesis, Universitas Islam Sultan Agung Semarang.

	Text Teknik Informatika_32601700021_fullpdf.pdf Baca Disini (3MB) | Download (3MB)
	Text Teknik Informatika_32601700021_pernyataan_publikasi.pdf Restricted to Registered users only Baca Disini (356kB) | Download (356kB)

Abstract

Kemacetan lalu lintas dan peristiwa seperti kecelakaan atau penutupan jalan adalah tantangan signifikan di kota-kota besar yang mempengaruhi mobilitas masyarakat. Penelitian ini bertujuan untuk mengembangkan sistem klasifikasi multi-label peristiwa lalu lintas menggunakan data Twitter dan metode BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Metode BERT diterapkan untuk menganalisis dan mengklasifikasikan tweet terkait lalu lintas ke dalam kategori seperti tanpa insiden, insiden, macet, lancar, padat, dan ramai. Data diperoleh dari tweet yang dikumpulkan berdasarkan kata kunci lalu lintas, diolah melalui prapemrosesan teks, dan diklasifikasikan menggunakan BERT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini memiliki akurasi 66,67% dalam mengklasifikasikan peristiwa lalu lintas. Sistem ini diharapkan dapat memberikan data yang berguna untuk analisis dan pengambilan keputusan di bidang transportasi, meskipun tidak dirancang untuk menyajikan informasi secara real-time kepada pengguna akhir
Kata kunci: Kemacetan lalu lintas, Klasifikasi multi-label, Metode BERT, Data Twitter, Sistem klasifikasi

Dosen Pembimbing:	Haviana, Sam Farisa Chaerul and Taufik, Moch. | nidn0628028602, nidn0622037502
Item Type:	Thesis (Undergraduate)
Subjects:	T Technology > T Technology (General)
Divisions:	Fakultas Teknologi Industri Fakultas Teknologi Industri > Mahasiswa FTI - Skripsi Teknik Informatika
Depositing User:	Pustakawan 4 UNISSULA
Date Deposited:	03 Feb 2025 06:32
URI:	https://repository.unissula.ac.id/id/eprint/37429

Actions (login required)

View Item