Deteksi Kejadian Lalu Lintas pada Teks Twitter dengan Pendekatan Klasidikasi Multi-Label Berbasis Deep Learning

Abstract

Kemacetan merupakan salah satu kejadian yang sering terjadi di kota-kota besar. Hal ini dapat merugikan pengguna jalan, oleh karena itu perlu dilakukan pendeteksian kejadian lalu lintas. Saat ini, twitter digunakan sebagai sumber informasi untuk mendeteksi suatu kejadian. Namun, pengguna twitter cenderung membagikan beberapa informasi sekaligus, sehingga dalam satu tweet bisa memiliki lebih dari satu label. Pada penelitian ini dilakukan klasifikasi multi-label menggunakan 18.000 data dari akun twitter terverifikasi di Surabaya. Klasifikasi multi-label pada penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi banyak situasi lalu lintas seperti kondisi cuaca, kecelakaan lalu lintas, kemacetan lalu lintas, lalu lintas padat, dan lalu lintas lancar. Klasifikasi dilakukan dengan menggunakan pendekatan deep learning (CNN dan LSTM) dan word embedding (word2vec dan fastText) dengan augmentasi dan non-augmentasi data. Eksperimen dilakukan dengan 3 skenario berbeda untuk melihat pengaruh data uji yang berbeda pada data latih yang sama. Selanjutnya dilakukan eksperimen untuk menguji pengaruh jumlah label terhadap klasifikasi multi-label pada data uji yang sama. Akurasi tertinggi pada non-augmentasi data adalah 0,75 dan pada augmentasi data adalah 0,95. Dari keseluruhan ujicoba akurasi tertinggi diperoleh dari kombinasi LSTM dan fastText.