Tingginya pertumbuhan penduduk di Indonesia menyebabkan kepemilikan kendaraan bermotor pribadi semakin tinggi yang mempengaruhi meningkatnya kemacetan dan juga kecelakaan lalu lintas. Peramalan angka kecelelakan lalu lintas dilakukan pada penelitian ini sebagai salah satu upaya yang dapat dimanfaatkan sebagai dasar tindakan antisipasi terkait peningkatan angka kecelelakaan lalu lintas. Penelitian ini bertujuan untuk meramalkan kecelakaan lalu lintas menurut akibatnya menggunakan Xtreme Gradient Boosting (XGBoost) dengan bahasa pemrograman Python. Data yang digunakan dalam penelitian ini yaitu data dari Badan Pusat Statistik Provinsi Bali dengan periode dari Tahun 1996 sampai dengan Tahun 2019 dalam selang waktu tahunan. Hasil peramalan diukur menggunakan RMSE (Root Mean Square Error). Penerapan XGBoost untuk meramalkan data kecelakaan lalu lintas menurut akibatnya, menunjukkan model XGBoost memiliki performa yang sangat baik pada dua kategori yaitu kategori jumlah orang meninggal akibat kecelakaan dengan nilai RMSE 4,92 dan jumlah orang yang mengalami luka berat dengan nilai RMSE 4,11. Nilai RMSE model XGBoost untuk kategori jumlah kejadian kecelakaan lalu lintas yaitu sebesar 21,69 dan kategori orang yang mengalami luka ringan akibat kecelakaan yaitu sebesar 77,24.
The need for food supplies are very crucial in a food business, therefore it is necessary to estimate the right supplies to maximize profit. One of the methods to determine these is by looking for patterns and forecasting transaction data. The purpose of this research is to estimate the gourami supplies using transaction data to forecast using the gradient boosting decision tree method from XGBoost. The transaction data used comes from Restaurant X with a time period from 2016 to 2019. A measurement error rate of the model is achieved by using MAE (Mean Absolute Error) and MAPE (Mean Absolute Percentage Error). This study tried five XGBoost models with different features such as lag, rolling window, mean encoding, and mix. The results of this study indicate that the mixed feature model produces an accuracy of 97.54% with an MAE of 0.63 and a MAPE of 2.64%.
scite is a Brooklyn-based organization that helps researchers better discover and understand research articles through Smart Citations–citations that display the context of the citation and describe whether the article provides supporting or contrasting evidence. scite is used by students and researchers from around the world and is funded in part by the National Science Foundation and the National Institute on Drug Abuse of the National Institutes of Health.
hi@scite.ai
10624 S. Eastern Ave., Ste. A-614
Henderson, NV 89052, USA
Copyright © 2024 scite LLC. All rights reserved.
Made with 💙 for researchers
Part of the Research Solutions Family.