Jurnal Algoritme , Vol. 4, No. 2, April 2024 , pp. 53 ~ 62 E – ISSN : 2775-8796
DOI: 10.35957/algoritme.xxxx ◼ 53
Received Dec11 th ,2023; Revised Jan13 th , 2024; Accepted Mar 9 th , 2024

## ANALISIS DATA SEWA SEPEDA DI SEOUL DENGAN VARIATIF METODE KLASIFIKASI
Nichola Charles 1 , Aldi Bernard Wijaya 2 ,Marvin 3 , Deny Jollyta 4 1,2 Fakultas Ilmu Komputer, Institut Bisnis dan Teknologi Pelita Indonesia, Jl. Jend. Ahmad Yani No. 78-88 Pekanbaru.
email: 1 nichola.charles@student.pelitaindonesia.ac.id,
2 aldi.bernard.wijaya@student.pelitaindonesia.ac.id, 3 marvin@student.pelitaindonesia.ac.id,
4 deny.jollyta@lecturer.pelitaindonesia.ac.id

## Abstrak
Penelitian ini  menyoroti  peran  penting klasifikasi  berbasis  empat  musim  dalam  konteks manajemen mobilitas perkotaan, dengan fokus untuk mengatasi tantangan kemacetan lalu lintas dan mendukung pilihan transportasi yang berkelanjutan. Penelitian ini menekankan pentingnya akurasi  dan  stabilitas  dalam  klasifikasi  berdasarkan  musim,  dengan  menggunakan  metode analisis data seperti Principal Component Analysis (PCA), K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes,  Support  Vector  Machine  (SVM),  Decision  Tree,  Random  Forest,  Regresi  Logistik,  dan Gradient  Boosting.  Dataset  yang  didapat  berasal  dari  website  UCI  Machine  Learning Repository, dengan mencakup berbagai variabel yaitu musim(musim semi, musim panas, musim gugur,  dan  musim  dingin),  suhu,  kelembapan,  kecepatan  angin,  jarak  pandang,  titik  embun, radiasi matahari, curah salju, dan curah hujan dalam analisi. Hasil penelitian dalam analisis klasifikasi  berdasarkan  musimam  per  jam  dan  tanggal,  mendapatkan  keakurasian  data  yang paling tinggi sebesar 0.709 oleh metode Random Forest dengan menggunakan data training 80% dan data testing 20%.
Kata kunci — Data Analysis, Data Mining, Machine Learning, PCA, Random Forest

## Abstract
The  study  highlights  the  important  role  of  four-season-based  classifications  in  the context of urban mobility management, with a focus on addressing traffic congestion challenges and supporting sustainable transportation options. The research emphasizes the importance of accuracy and stability in seasonal classifications, using data analysis methods such as Principal Component Analysis (PCA), K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes, Support Vector Machine (SVM), Decision Tree, Random Forest, Logistics Regression, and Gradient Boosting. The data set  was  obtained  from  the  UCI  Machine  Learning  Repository  website,  covering  a  variety  of variables  such  as  seasons (spring, summer,  autumn, and  winter),  temperature, humidity,  wind speed, distance of sight, dew point, solar radiation, snowfall, and rainfall in analysis. The results of the study in the analysis of classification by seasons per hour and date, obtain the highest data accuracy of 0.709 by the Random Forest method using 80% training data and 20% testing data.
Keywords — Data Analysis, Data Mining, Machine Learning, PCA, Random Forest
This is an open-access article under the CC-BY-CA license
54

## 1. PENDAHULUAN
Pengelolaan  manajemen  mobilitas  perkotaan  sangat  penting  untuk  pembangunan perkotaan  yang  berkelanjutan[1].  Memahami  perubahan  musiman  sangat  penting  untuk mengatasi  kemacetan  lalu  lintas  dan  mendorong  transportasi  berkelanjutan.  Musim-musim tertentu, seperti musim semi, musim panas, musim gugur, dan musim dingin, memiliki pengaruh yang signifikan terhadap penggunaan transportasi[2].
Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  menunjukkan  betapa  pentingnya  klasifikasi berbasis  4  musim  dalam  mengelola  mobilitas  perkotaan.  Mengatasi  tantangan  kemacetan  lalu lintas dan mendukung transportasi berkelanjutan merupakan fokuas utama penelitian ini. Tujuan ini dicapai melalui penggunaan teknik analisis data seperti Principal Component Analysis(PCA), K-Nearest  Neighbor  (KNN),  Naïve  Bayes,  Support  Vector  Machine(SVM),  Decision  Tree, Random Forest, Logistic Regression, dan Gradient Boosting [3]–[8] .
Dataset  mengandung  informasi  tentang  variabel  musiman  seperti  suhu,  kelembapan, kecepatan angin, jarak pandang, titik embun, radiasi matahari, curah salju, dan curah hujan. Selain itu, ada data klasifikasi musiman per jam dan informasi tanggal. Machine Learning merupakan sistem yang dapat belajar sendiri untuk membuat keputusan tanpa harus menulis ulang program yang dibuat oleh manusia[9].
Pada  penelitian  terdahulu  yang  ditulis  oleh  [10],  dengan  menggunakan  2  dataset  yang berasal dari Seoul Bike dan Capital Bikeshare Program Data . Dengan menggunakan 5 metode yaitu CUBIST,  Conditional  Inference  Tree,  Classification  and  Regression  Tree,  K-Nearest Neighbor, dan Regularized Random Forest. Dari penggunaan 2 data tersebut dihasilkan lah nilai sebesar 98 dan 89% untuk metode CUBIST untuk berbagai variasi( 𝑅 2 ), dimana temperature dan Hour of the day merupakan variabel terpenting.

## 2. METODE PENELITIAN

## 2.1 Tahapan Penelitian
55
Pada  awal  penelitian,  masalah  diidentifikasi  dan  didefinisikan.  Selanjutnya,  penulis mengumpulkan data melalui website UCI Machine Learning Repository . Setelah mendapatkan dataset, penulis menentukan berbagai metode klasifikasi yang akan digunakan dalam penelitian. Setelah  menentukan  metode  klasifikasi  yang  ingin  digunakan,  penulis  menggunakan Google Colab untuk melakukan percodingan sesuai dengan logika algoritma metode klasifikasi tersebut. Setelah coding selesai, penulis mengujinya untuk memastikan coding berjalan dengan baik. Jika tidak,  penulis  akan  menemukan  masalah  dan  memperbaikinya.  Jika  berhasil,  coding  akan menghasilkan hasil yang diinginkan.

## 2. 2 Dataset
Data penelitian ini penulis menggunakan dataset Rental Sepeda di Seoul yang dapat diunduh dari situs UCI Machine Learning Repository dalam bentuk format CSV( Comma Separated Values) , data tersebut memiliki 8760 baris data, dan 14 variabel yaitu tanggal, jumlah  sepeda  yang  dirental,  jam,  suhu  (°C),  kelembapan  (%),  kecepatan  angin  (m/s), jarak pandang (10m), titik embun (°C), radiasi matahari (MJ/m2), curah hujan (mm), curah salju (cm), musim, liburan, dan fungsional.
Tabel 1 Daftar tipe data dalam dataset
No Kolom Tipe Data 1 tanggal date 2 jumlah sepeda yang dirental integer 3 jam integer 4 suhu (°C) float 5 kelembapan (%) integer
6 kecepatan angin (m/s) float
7 jarak pandang (10m) integer 8 titik embun (°C) float 9 radiasi matahari (MJ/m2) float 10 curah hujan (mm) float 11 curah salju (cm) float 12 musim nominal (“Autumn”, “Summer”, “Spring”, “Winter”) 13 liburan nominal (“Holiday”, “No Holiday”) 14 fungsional nominal (“Yes”, “No”)

## 2. 3 Data Cleansing
Data  Cleansing merupakan  sebuah  proses  atau  tahapan  dalam  mengidentifikasi  dan menghilangkan data yang ganjil, error, data yang tidak konsisten, dan data yang tidak lengkap atau missing value dengan membuang data dari koleksi data yang nantinya dapat digunakan untuk penggalian pengetahuan( discovery knowledge) [11].

## 2. 4 Feature Extraction
Feature Extraction merupakan teknik pengambilan ciri atau feature dari sebuah data yang berbentuk teks, kemudian diubah menjadi sebuah vektor berupa angka untuk dapat diproses oleh komputer dalam bentuk bahasa python dan dibuktikan dalam perhitungan manual [12], [13].

## 2. 5 Principal Component Analysis (PCA)
Principal  Component  Analysis(PCA) merupakan  pendekatan  seleksi  fitur  untuk pengurangan dimensi pada himpunan variabel yang saling berkolerasi menjadi variabel baru yang tidak berkolerasi satu sama lain[8], [14], [15].
56

## 2.6 K-Nearest Neighbor (KNN)
K-Nearest Neighbor merupakan algortima supervised machine learning yang diterapkan untuk melakukan klasifikasi data, dalam menentukan data uji berdasarkan jarak terdekat terhadap data latih[5].
2. 7 Na ï ve Bayes
Naïve  Bayes merupakan  pendekatan  statistik  untuk  melakukan  inferensi  induksi  pada persoalan klasifikasi[16].

## 2.8 Support Vector Machine (SVM)
Support Vector Machine merupakan algoritma berbasis diskriminasi dalam menentukan batas pemisahan optimal yang disebut hyperlane untuk membedakan kelas dari satu sama lain[7].

## 2. 9 Decision Tree
Decision Tree merupakan metode yang merubah fakta yang sangat besar menjadi sebuah pohon keputusan yang mempresentasikan aturan-aturan[6].

## 2.10 Random Forest
Random  Forest merupakan  algoritma  yang  menggunakan  metode  pemisahan  biner rekursif yang dapat meningkatkan keakurasian hasil dalam setiap node[17].

## 2. 11 Logistic Regression
Logistic  Regression merupakan  teknik  analisis  pohon  keputusan  untuk  membangun klasifikasi  berdasarkan  struktur  variabel  tergantung  dengan  faktor  atau  numerik berkelanjutan[10].

## 2.10 Gradient Boosting
Gradient  Boosting merupakan  teknik supervised  learning berbasis  pohon  keputusan dengan menghasilkan pohon klasifikasi awal dan terus penyesuaian terhadap pohon baru melalui minimalisasi fungsi kerugian[18].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Skenario Pengujian
Dataset  yang  telah  diambil  dari  situs UCI  Machine  Learning  Repository dilakukan pembersihan  data  atau data  cleansing dengan  menggunakan google  colab, sehingga menghasilkan data yang dapat dilihat pada gambar 2.
◼
57
Setelah dilakukan data cleansing, berikutnya menampilkan deskripsi yang mengandung informasi dari masing-masing variabel yang dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3 Deskripsi Informasi Setiap Variabel Keterangan :
1. Count ( Jumlah) : Memberikan jumlah baris yang memiliki nilai.
2. Mean (Rata-rata) : Menunjukkan nilai rata-rata.
3. Std (Standar Deviasi) : Menunjukkan besaran variasi dari nilai rata-rata, semakin tinggi nilai std semakin besar sebaran data.
4. Min : Menunjukkan nilai minimum.
5. 25% : Merupakan nilai hasil pembagian kuartil pertama.
6. 50% : Merupakan nilai hasil tengah atau nilai hasil pembagian kuartil kedua.
7. 75% : Merupakan nilai hasil pembagian kuartil ketiga.
Kemudian  dilakukan  pengonversian  data  musim  menjadi  bilangan  bulat,  sehingga  dapat dimasukkan dalam perhitungan penelitian yang dapat dilihat pada gambar 4.
Gambar 4 Hasil Konversi Data
Keterangan :
1. 0 = Musim gugur
2. 1 = Musim semi
3. 2 = Musim panas
4. 3 = Musim salju
Setelah data musim dikonversi menjadi angka, kemudian dilakukanlah penerapan PCA pada dataset  yang  telah  dinormalisasi,  dengan  memilih  jumlah  komponen  utama  sebanyak  3 komponen, dan menghasilkan nilai PCA yang dapat dilihat pada gambar 5.
58
Gambar 5 Hasil PCA
Berikutnya melakukan pemisahan data menjadi data pelatihan( data training) dan data pengujian (data testing) dengan ukuran data pengujian sebesar 20% dari seluruh data dan seed untuk reproduktibilitas hasil 42 yang dapat dilihat pada gambar 6.
Gambar 6 Hasil pemisahan data
Setelah itu dilakukanlah pengujian berdasarkan metode klasifikasi yang telah ditentukan dengan memilih 3 komponen tetangga terdekat sehingga mendapatkan hasil keakurasian data sebagai berikut ;
◼
59 Gambar 7 Hasil K-Nearest Neighbor Hasil keakurasian data sebesar 0.7009132420091324. Gambar 8 Hasil Naïve Bayes Hasil keakurasian data sebesar 0.6409817351598174. Gambar 9 Hasil SVM Hasil keakurasian data sebesar 0.702054794520548. Gambar 10 Hasil Decision Tree

## Hasil keakurasian data sebesar
0.6523972602739726
60 Gambar 11 Hasil Random Forest

## Hasil keakurasian data sebesar
0.7094748858447488. Gambar 12 Hasil Logistic Regression Hasil keakurasian data sebesar 0.6815068493150684.
Gambar 13 Hasil Gradient Booting

## Hasil keakurasian data sebesar
0.6980593607305936.

## 3.2 Hasil
Dari semua nilai yang telah dihasilkan, berikutnya dilakukanlah perbandingan akurasi dari berbagai metode klasifikasi yang ditunjukkan pada tabel 2.
61

## Tabel 2 Perbandingan akurasi setiap metode klasifikasi
No Metode Klasifikasi Akurasi 1 K-Nearest Neighbors 0.7009132420091324 2 Naïve Bayes 0.6409817351598174 3 Support Vector Machine 0.702054794520548 4 Decision Tree 0.6523972602739726 5 Random Forest 0.7094748858447488 6 Logistic Regression 0.6815068493150684 7 Gradient Boosting 0.6980593607305936

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menyoroti pentingnya klasifikasi berbasis empat musim dalam mengelola mobilitas perkotaan. Tujuannya adalah mengatasi kemacetan dan mendukung transportasi yang berkelanjutan. Dalam penelitian ini, berbagai metode seperti K-Nearest Neighbor (KNN), Naïve Bayes , Support Vector Machine (SVM), Decision Tree , Random Forest , Logistic Regression , dan Gradient Boosting digunakan untuk mengklasifikasikan musim.  Hasilnya menunjukkan bahwa metode-metode ini berhasil memprediksi kondisi musiman dengan baik. Random Forest memiliki akurasi tertinggi sebesar 70.95%. Implikasi dari penelitian ini mendukung pengembangan sistem klasifikasi  musiman  yang  pintar  untuk  manajemen  mobilitas  perkotaan  yang  lebih  responsif. Penelitian ini memberikan panduan penting bagi pembuat kebijakan dan perencana kota dalam meningkatkan manajemen mobilitas perkotaan, dengan mempertimbangkan dinamika musiman. Akhirnya,  perbandingan  akurasi  antar  metode  memberikan  wawasan  tentang  kinerja  relatif, memudahkan pemilihan metode yang sesuai untuk kebijakan transportasi yang lebih cerdas dan berkelanjutan di perkotaan.

## 5. SARAN
Pentingnya  dalam  melakukan  analisis  berdasarkan  data  musim,  dapat  diintegrasikan dengan  data  yang real-time dan  dapat  diakses  dengan  mudah,  dengan  memperhatikan  faktor- faktor tambahan seperti kondisi jalan, ketersediaan transportasi, jenis mesin kendaraan, dan lain- lain.  Dan melakukan pengembangan sistem yang didukung dengan teknologi yang lebih canggih seperti Internet of Things(IoT) .

## UCAPAN TERIMA KASIH
Penulis mengucapkan terima kasih kepada Dr. Dewi Nasien, B.SC,. M.SC. selaku dosen pembimbing mata kuliah pengenalan pola, atas ilmu yang telah diberikan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] L. Tondobala, “PENGEMBANGAN STRUKTUR RUANG :,” vol. 12, no. 2, pp. 73–79, 2015.
[2] P. Suna, P. Liua, and Y. Songe, “Seasonal variations in urban park characteristics and
62
visitation patterns in Atlanta: A big data study using smartphone user mobility,” Urban For. Urban Green. , p. 128166, 2023, doi: 10.1016/j.ufug.2023.128166.
[3] H. Apriyani and Kumiati., “Perbandingan Metode Naïve Bayes Dan Support Vector Machine Dalam Klasifikasi Penyakit Diabetes Melitus,” vol. 1, no. 3, pp. 133–143, 2020.
[4] P. A. Octaviani, Y. Wilandari, and D. Ispriyanti, “PENERAPAN METODE KLASIFIKASI SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM) PADA DATA AKREDITASI SEKOLAH DASAR (SD) DI KABUPATEN MAGELANG,” vol. 3, no. 8, pp. 811–820, 2014.
[5] S. A. Suryaman et al. , “Klasifikasi Cuaca Menggunakan Metode VGG-16 , Principal Component Analysis Dan K-Nearest Neighbor nyawa manusia . Selain itu , informasi tentang kondisi cuaca juga bermanfaat dalam menjalani pengaplikasian citra ada pada sistem pendeteksi hujan es , siste,” vol. 1, no. 1, pp. 1–8, 2021.
[6] B. D. M. Achmad and F. Slamat, “Klasifikasi Data Karyawan Untuk Menentukan Jadwal Kerja Menggunakan Metode Decision Tree,” J. IPTEK , vol. 16, no. 1, 2012.
[7] W. Apriliah et al. , “Prediksi Kemungkinan Diabetes pada Tahap Awal Menggunakan Algoritma Klasifikasi Random Forest,” vol. 10, pp. 163–171, 2021.
[8] D. I. Komputer, F. Matematika, D. A. N. Ilmu, and P. Alam, “KLASIFIKASI FRAGMEN METAGENOM MENGGUNAKAN PRINCIPAL COMPONENT ANALYSIS DAN K-NEAREST NEIGHBOR,” 2015.
[9] T. Wahyono, U. Kristen, and S. Wacana, Fundamental of Python for Machine Learning : Dasar-Dasar Pemrograman Python untuk Machine Learning dan Kecerdasan Buatan , no. September. Penerbit Gava Media Yogyakarta, 2018.
[10] V. E. Sathishkumar and Y. Cho, “A rule-based model for Seoul Bike sharing demand prediction using weather data,” Eur. J. Remote Sens. , vol. 53, no. 1, pp. 166–183, 2020, doi: 10.1080/22797254.2020.1725789.
[11] C. Zai, “IMPLEMENTASI DATA MINING SEBAGAI PENGOLAHAN DATA,” vol. 2, no. 3, pp. 1–12, 2022.
[12] M. Ibrahim, “PERBANDINGAN FEATURE EXTRACTION TF-IDF DAN BOW UNTUK,” pp. 1449–1463, 2023.
[13] Y. Religia, “Pelita Teknologi : Jurnal Ilmiah Informatika , Arsitektur dan Lingkungan,” vol. 14, no. September, pp. 85–92, 2019.
[14] H. B. Umar, “STUDI LITERATUR PRINCIPAL COMPONENTANALYSIS ( PCA ) Herralta Bus Umar *,” J. Kesehat. Masy. , vol. 3, no. 2, pp. 97–101, 2009.
[15] G. Rahayu et al. , “Principal Component Analysis untuk Dimensi Reduksi Data Clustering Sebagai Pemetaan Persentase Sertifikasi Guru di Indonesia,” pp. 18–19, 2017.
[16] I. Andriyanto and E. Santoso, “Pemodelan Sistem Pakar Untuk Menentukan Penyakit Diabetes Mellitus Menggunakan Metode Naive Bayes Studi Kasus : Puskesmas Poncokusumo Malang,” vol. 2, no. 2, pp. 880–887, 2018.
[17] R. Sistem, “JURNAL RESTI Analisis Perbandingan Algoritma Optimasi pada Random Forest untuk,” vol. 1, no. 10, pp. 187–192, 2021.
[18] S. E. Suryana, B. Warsito, and Suparti., “Penerapan gradient boosting dengan hyperopt untuk memprediksi keberhasilan telemarketing bank 1,2,3,” vol. 10, no. 2014, pp. 617– 623, 2021.