Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 180-186                                                                                     E ISSN : 2722-2713

## EVALUASI PERFORMA MODEL REGRESI LINEAR DENGAN RMSE PADA JUMLAH PENUMPANG BUS TRANSJAKARTA
Titin Nurholipah 1) , Rudi Kurniawan 2) , Yudhistira Arie Wijaya 3)
1 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Kemiri, Kabupaten Tangerang, Indonesia
2 Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon, Jl.Perjuangan 10B, Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia
3 Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon, Jl.Perjuangan 10B, Kesambi, Kota Cirebon, Indonesia Co Responden Email: titinnurholifah1993@gmail.com

## Article history
Received   20 Dec 2023 Revised     21 Feb 2024 Accepted  26 Feb 2024 Available online 30 Apr 2024
Keywords Transjakarta, Transportation, Data Mining,
Linear Regression

## Abstract
This research significantly helps in understanding the factors that influence the number of passengers on the TransJakarta bus service, especially in the midst of congestion  problems  that  plague  DKI  Jakarta.  By  using  a  linear  regression algorithm  on  the  passenger  dataset,  this  research  highlights  the  importance  of feature selection to ensure the highlighted the importance of feature selection to ensure  significant  variables  are  included  in  the  model.  significant  variables  are included in the model. The model evaluation showed quite good results with a Root Mean Squared Error (RMSE) value of 115306.990 +/- 0.000. These results provide an in-depth look about the factors that have the most influence on the number of passengers TransJakarta. Thus, this research can make a valuable contribution in operational  planning  and  decision  making  that  is  more  effective  operational planning and decision-making, aimed at improving public transportation services and  convenience,  especially  in  a  metropolitan  environment  like  Jakarta.  The findings  can  also  serve  as  a  basis  for  further  research  to  develop  more sophisticated predictive models to support urban transportation management. to support urban transportation management.

## Riwayat
Diterima  20 Des 2023
Revisi      21 Feb 2024 Disetujui  26 Feb 2024 Terbit Online 30 Apr 2024
Kata Kunci T ransjakarta,
Transportasi,
Data Mining, Regresi Linear

## Abstrak
Penelitian  ini  secara  signifikan  membantu  dalam  memahami  faktor-faktor  yang memengaruhi  jumlah  penumpang  pada  layanan  Bus  TransJakarta,  khususnya  di tengah  masalah  kemacetan  yang  melanda  DKI  Jakarta.  Dengan  menggunakan algoritma  regresi  linear  pada  dataset  penumpang,  penelitian  ini  menyoroti pentingnya  feature  selection  untuk  memastikan  variabel  yang  signifikan diikutsertakan  dalam  model.  Evaluasi  model  menunjukkan  hasil  yang  cukup  baik, dengan nilai Root Mean Squared Error (RMSE) sebesar  115306.990 +/- 0.000. Hasil ini memberikan gambaran mendalam tentang faktor-faktor yang paling berpengaruh terhadap  jumlah  penumpang  Bus  TransJakarta.  Dengan  demikian,  penelitian  ini dapat  memberikan  kontribusi  berharga  dalam  perencanaan  operasional  dan pengambilan keputusan yang lebih efektif, bertujuan meningkatkan pelayanan dan kenyamanan  transportasi  umum,  terutama  di  lingkungan  metropolitan  seperti Jakarta.  Temuan  ini  juga  dapat  menjadi  dasar  bagi  penelitian  lanjutan  untuk mengembangkan model prediksi yang lebih canggih dalam mendukung manajemen transportasi perkotaan.

## PENDAHULUAN
Perkembangan  transportasi  perkotaan  yang terus berkembang, Salah satu pilihan transportasi  umum  yang  tersedia  di  Jakarta ialah  TransJakarta.  TransJakarta  beroperasi sejak tanggal 1 Februari 2004,  sampai saat ini TransJakarta  tersedia  38  koridor  yang  terdiri dari 13 koridor utama dan 25 rute lintas koridor
(Wibowo  et  al.  2021)  Opini  publik  Jakarta mengenai keselamatan transportasi umum juga sangat  rendah,  terhitung  hanya  19%  dari layanan  transportasi  umum  yang  buruk  dan tidak  aman  di  Jakarta,  yang  mengakibatkan rendahnya  jumlah  orang  yang  menggunakan transportasi  umum.(Sriwana,  Saryatmo,  and Saputra  2019)  Dan  juga  Sebagai  kota  besar,
DKI  Jakarta  memiliki  banyak  masalah,  salah satunya adalah kemacetan jalan raya. Sebagai solusi  kemacetan,  Pemprov  DKI  telah menyiapkan  sarana  transportasi  Transjakarta. (Kadafi  and  Setiadi  2019)  sering  terjadinya kenaikan maupun penurunan jumlah penumpang  setiap  tahunnya  dengan  semakin banyaknya  pengguna  Transjakarta,  penting untuk  secara  berkala  memantau  jumlah pengguna di setiap periode demi meningkatkan kualitas layanan yang ditawarkan. (Hidayat 2023)
Pada  proses  prediksi  seringkali  masih dilakukan  secara  manual  dan  masih  kurang akurat, Proses tersebut bisa memerlukan waktu yang  cukup  lama  dan  dapat  mengakibatkan ketidakakuratan data. maka diperlukan analisis dengan  menggunakan  model  Regresi  Linear, Dengan  adanya  analisis  regresi  linear  untuk dapat  memprediksi  nilai  antara  variabel dengan lebih akurat. (Illahi and Viana 2023)
Penelitian  ini  memiliki  tujuan  untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  paling signifikan  pada  jumlah  penumpang  pada  bus TransJakarta.  Dengan  kata  lain,  Peneliti berusaha untuk memahami faktor-faktor yang mendorong atau menghambat jumlah
penumpang  serta  dapat  menganalisis  tren jangka panjang dan pola variasi dalam jumlah penumpang bus TransJakarta dengan
menggunakan  algoritma  regresi  linear  untuk membuat prediksi tentang jumlah penumpang di  masa  depan.  dengan  demikian,  kita  dapat merencanakan  kapasitas  dan  alokasi  sumber daya yang lebih efisien.
Pada penelitian sebelumnya implementasi data  mining  untuk  memprediksi  penjualan produk  alas  kaki  terlaris  Penggunaan  regresi linear  sederhan.  Untuk  mengolah  data transaksional,  Data  mining  dan  Algoritma Regresi Linier diperlukan dengan memakai dat material  lama  dan  besar  untuk  menemukan produk  yang  paling  diminati  di  toko  sepatu Bata. (Pohan, Dar, and Irmayanti 2022)
Algoritma  regresi  linier  adalah  teknik statistik  yang  digunakan  untuk  mengevaluasi tingkat  hubungan  kausal  antara  faktor penyebab  (X)  dan  variabel  target.  yang diakibatkannya (Pohan et al. 2022) Algoritma Regresi linear merupakan teknik yang dipakai untuk mengukiur minimal 2 variabel, Metode pengukuran  data  menggunakan  variabel dependen  dan  variabel  independen,  yang diwakili  oleh  korelasi  antara  dua  variabel
dengan  garis  lurus.  (Suryanto  2019)  Regresi linear  dengan  perhitungan  kesalahan  kuadrat rata-rata  (RMSE)  adalah  ukuran  tingkat kesalahan  prediksi,  di  mana  semakin  kecil (mendekati  0)  nilai  RMSE,  semakin  akurat prediksinya(Salwa et al. 2018)
Penelitian ini akan memberikan gambaran tentang bagaimana algoritma regresi linear  dapat  diterapkan  dalam  konteks transportasi  perkotaan,  yang  dapat  menjadi referensi  bagi  penelitian  lain  yang  berfokus pada penggunaan teknologi dalam pengelolaan transportasi.  sehingga  dapat  memberikan prediksi yang akurat dalam waktu yang relatif cepat.

## METODE PENELITIAN
Dalam penelitian ini tteknik analisis data yang digunakan  ialah  teknik Knowledge  Discovery in  Database (KDD),  (Lestari  2023)  dengan menggunakan  algoritma  Regresi  Linear  dan menggunakan perangkat lunak rapidminer.
Gambar 1 Tahapan Proses KDD (School of Information Systems, n.d.)
Berikut ini adalah teknik analisis data dengan menggunakan KDD :
1. Selection  : Proses  pemilihan  data  yang dipakai untuk menganalisis dataset jumlah penumpang bus. Pada tahap data selection yang  dipakai  adalah  dataset  jumlah penumpang  bus  transjakarta  pada  kota jakarta  tahun  2021.  (Wijayadhi,  Effendi, and Rahardjo 2023)
2. Pre-processing  : Dalam  proses  ini pre- processing digunakan  untuk  pembersihan data  dengan  menghapus  data  yang  tidak sesuai, dan seleksi data proses mana yang data diperlukan dan yang tidak diperlukan, agar  dapat  mempermudah  pemahaman terhadap kualitas data.(Utami 2020)
3. Transformation  : Tahap  ini  dilakukan perubahan  data  dari  data  yang  berbentuk nominal  diubah  menjadi  data  yang
berbentuk numerik sesuai dengan kategori yang diperlukan dalam algoritma Regresi Linear.  (Riyana,  Suarna,  and  Dwilestari 2022)
4. Data Mining : Tahap proses data mining, dilakukan  analisis  dengan  menerapkan algoritma Regresi Linear untuk menentukan  hubungan  antara  atribut  satu dengan atribut lainnya, korelasi dari sebab dan akibat antara faktor penyebab dengan variabel  yang  diakibatkannya.(Setiawan and Rosadi 2011)
5. Evaluation  : Proses  terakhir  dari  tahap data  mining.  Proses  evaluasi  dilakukan sesudah data dianalisis dengan menggunakan  algoritma  yang  dipilih menggunakan  Rapidminer.  Tujuannya agar dapat melakukan penilaian pada hasil dari proses data mining. (Adianto 2023)

## HASIL DAN PEMBAHASAN Data Selection
Pada  tahap  data  selection,  tahap  ini proses  pemilihan  atribut  mana  yang  akan dipakai  dala  proses  data  mining.  Data  yang berupa file CSV yang diberi nama  penumpang bus  transjakarta  diperoleh  dari  internet  di website  Open  data  jakarta  jumlah  record sebanyak  1232  record,  terdiri  dari  6  atribut seperti  Tahun,  Bulan,  Jenis,  Kode  Trayek, Trayek, Jumlah Penumpang.
Tabel 1 Atribut Jumlah Penumpang Bus Transjakarta Attribute Keterangan Tahun Integer Bulan Integer Jenis Kode_Trayek Trayek Jumlah_Penumpang Polynominal Polynominal Polynominal Integer
Agar dataset tersebut ada di rapidminer  dan  terbaca,  Oleh  karena  itu, impor data diperlukan.
Dataset
Penumpang Bus TransJakarta.csv menjadi operator Read CSV.

## Gambar 2 Read CSV
Kemudian  Diperlukan  Operator  Append, untuk menggabungkan lebih dari satu dataset.

## Gambar 3 Operator Append
Dibutuhkan operator ini untuk menggabungkan beberapa dataset menjadi satu,  Dataset  yang  digunakan  dalam penelitian ini terdiri dari 10 file CSV yang berisi data jumlah penumpang bus dengan bulan  yang  berbeda,  dengan  atribut  yang digunakan harus sama untuk setiap file.

## Tabel 2 Hasil Operator Append
Uraian Keterangan Record 1232 Special Attribute 0 Reguler Attribute 6
Kemudian digunakan Operator Multiply untuk mengambil Objek RapidMiner dari port input dan mengirimkan salinannya ke port output.

## Gambar 4 Operator Multiply
Untuk  menentukan  Id  pada  dataset penumpang bus transjakarta, maka dipakaikan Operator Generate Id.

## Gambar 5 Operator Generate ID
Untuk  Menentukan  Id  dan  label  pada dataset  penumpang  bus  transjakarta, Operator Set Role digunakan sebagaimana yang terlihat dalam gambar di bawah ini.

## Gambar 6 Operator Set Role
Parameter  dan  atribut  yang  dipilih  pada operator Set Role
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 180-186                                                                                     E ISSN : 2722-2713
Tabel 3 isi Operator Set Role Parameter Isi Attribute name Target role Id Jumlah_Penumpang Dari  penggunaan  operator  SetRole  diperoleh hasil sebagai berikut. Tabel 4 Hasil Operator Set Role Uraian Keterangan Record 1232 Special Attribute 2 Reguler Attribute 4
untuk  memudahkan  pemilihan  atribut operator  Select  Attributes.  Atribut dipilih  secara  langsung    dan  hanya memilih atribut tanpa nilai yang hilang.

## Gambar 7 Operator Select Attribute

## Preproccesing
Proses  pembersihan  data yang melibatkan penghapusan entri yang hilang atau  memiliki  nilai  yang  tidak  konsisten merupakan bagian dari proses preprocessing .  (Fitri  2023)  Sebelum melanjutkan proses ini, dilakukan analisis terlebih  dahulu  untuk  memeriksa  apakah atribut dalam dataset yang dipilih memiliki nilai  yang  kosong  atau  tidak  konsisten. Hasil dari analisis statistik dataset, seperti yang  terlihat  pada  gambar  di  bawah  ini, menunjukkan bahwa tidak ada atribut yang memiliki nilai yang kosong.
Gambar 8 Hasil Preprocessing
Dari gambar diatas, maka proses Preprocessing tidak  perlu  dilakukan karena atribut pada dataset tidak memiliki nilai  missing,  dapat  lanjut  ke  tahap selanjutnya.

## Transformation
Karena  tipe  data  pada  dataset beberapa  atribut  berjenis  nominal  seperti atribut jenis, kode trayek, trayek sedangkan  algoritma  regresi  linear  harus bertipe numerical, maka diperlukan Transformasi untuk mengubah data
kategorikal  menjadi  numerik  dilakukan menggunakan operator Nominal to Numerical,  seperti  yang  ditunjukkan dalam gambar 9.

## Gambar 9 Operator Nominal to Numerical
Parameter yang digunakan dalam operator Nominal to Numerical.

## Tabel 5 Parameter Nominal to Numerical
Parameter Isi Attribute Filter Type Subset Selected Attribute : Jenis Kode_Trayek Trayek Coding Type Unique integer
Dari  hasil  operator  Nominal  to  Numerical didapat informasi seperti tabel 6.
Tabel 6 Hasil Nominal to Numerical Uraian Keterangan Record 1232 Special Attribute 0 Reguler Attribute Attribute : Tahun Bulan Jenis Kode_Trayek Trayek Jumlah_Penumpang 6 Integer Integer Numeric Numeric Numeric Integer

## Data Mining
Pada tahap ini dibutuhkan split  data untuk  membagi  data  menjadi  dua  data ialah Data latihan dan data pengujian Data latihan  dan  data  pengujian  dengan memberikan  ratio  0.8  dan  0.2  diperlukan pembagian  data  untuk  ketahap  regresi linear. (Dwiasnati and Devianto 2021)

## Gambar 10 Operator Split Data
Pada  langkah  selanjutnya  data  mining memakai  operator  Regresi  Linear,  bisa terlihat pada gambar 11.

## Gambar 11 Operator Regresi Linear
Operator  Regresi  adalah  ukuran  statistik yang  mencoba  menentukan  kekuatan hubungan  antara  satu  variabel  terikat (yaitu  atribut  label)  dan  serangkaian variabel  lain  yang  berubah  yang  dikenal sebagai variabel bebas (atribut biasa). Dari perhitungan  dengan  rumus  regresi  linear ialah  (Musthofa,  Wahyudi,  and  Arip 2023),  Hasil  perhitungan  regresi  linear dapat diamati dari gambar 12

## Gambar 12 Hasil Regresi Linear
Nilai  a  dan  b  dapat  dihitung  untuk mengetahui nilai Y = a + b (X) (Latief and Karyanti  2022)  dan  dihasilkan  nilai  yang sesuai  diperoleh  hasil  seperti  gambar dibawah ini.
Tabel Nilai a dan b
Operator  apply  model  diperlukan  untuk memperoleh  prediksi  pada  data  yang belum  terlihat  untuk  mentransformasikan data.
Gambar 13 Operator Apply Model Kemudian, ditambahkan operator Performance dengan menggunakan
metode  linear regression  untuk  mengukur nilai Root mean squared error.

## Gambar 15 Operator Performance
Hal  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan informasi  mengenai  nilai  Root  Mean Squared Error (RMSE). (Dewi Putri et al. 2022)

## Gambar 14 Hasil RMSE

## Evaluation
Berdasarkan dataset penumpang bus transjakarta  diperoleh  hasil  prediksi  pada nilai  RMSE  115306.990  +/-  0.000. Semakin  kecil  nilai  error  Hasil  prediksi dibandingkan dengan kondisi aktual untuk menilai  keefektifan  metode  prediksi  yang digunakan baik. Hasil Percobaan menggunakan algoritma Regresi Linear. Gambar 15 Eksperimen Algoritma Regresi Linear
Proses  perhitungan  ini  merupakan inti  dari  algoritma  regresi  linear,  yang memungkinkan peneliti untuk memvisualisasikan hubungan antara variabel  independen  dan  dependen  serta memprediksi jumlah penumpang berdasarkan model regresi yang dibuat dan dilakukan eksperimen dengan
menggunakan 80% data training dan 20% data testing. Pada penelitian ini dihasilkan nilai  regresi  linear  61553.186  dengan persamaan  regresi  linear  yang  didapatkan Y = 61553.186 + -23540.522 x tahun.
Root  Mean  Squard  Error  (RMSE) adalah  metrik  evaluasi  yang  umum digunakan  untuk  mengukurseberapa  baik model  statistik  atau  prediksi  numerik menyesuaikan data aktual. Sebuah RMSE yang  lebih  rendah  menandakan  bahwa model  memiliki  tingkat  kesalahan  yang lebih kecil. RMSE dengan nilai 115306.990  +/-  0.000.  Ini  menunjukkan bahwa  nilai  rata-rata  RMSE  dari  model yaitu  115306.990  dihitung  dari  sejumlah percobaan  atau  iterasi,  dan  +/-  0.000 menunjukkan kesalahan  standar dari rata- rata  tersebut.    model  rata-rata  memiliki kesalahan sebesar sekitar 115306.990 unit dalam  memprediksi  nilai  yang  diamati. Kesalahan  standarnya  (diberikan  dengan +/- 0.000) menunjukkan seberapa variabel nilai RMSE tersebut dari iterasi ke iterasi, atau seberapa stabil kinerja model tersebut dengan  interval  kepercayaan  yang  sangat kecil, ini menunjukkan bahwa hasil RMSE ini  sangat  stabil  dan  konsisten  dalam percobaan yang berulang.
Peneliti  dapat  merekomendasikan untuk  melakukan  analisis  lebih  lanjut tentang  perilaku  penumpang,  seperti  pola perjalanan, waktu preferensi, dan rute yang paling  sering  digunakan.  Ini  dapat membantu Transjakarta
dalam mengoptimalkan jadwal, rute, dan fasilitas mereka.

## KESIMPULAN
Dari hasil penelitian yang didapatkan setelah  dilakukan  proses  prediksi  dataset
penumpang  bus  transjakarta  dengan menggunakan  algoritma  Regresi  Linear, maka  dapat  disimpulkan , Hasil  proses prediksi  menggunakan  algoritma  regresi linear sederhana  adalah model prediksi Y (jumlah  penumpang  bus)  dan  X  (tahun). Model prediksi ini akan dievaluasi dengan indikator  penilaian  yaitu  RMSE.  Hasil yang  diperoleh  dari  model  tersebut,  pada kategori  nilai  RMSE ialah  115306.990  +/- 0.000. Hasil prediksi pada dataset penumpang bus TransJakarta bisa dikatakan  baik.  Hal  ini  ditunjukkan  pada hasil prediksi jumlah penumpang bus bisa terbilang  cukup  atau  bisa  digunakan  dan mampu memberikan manfaat bagi pengembangan  transportasi  serta dapat memberikan  kontribusi  pada  perencanaan operasional  dan  pengambilan  kputusan yang  lebih  efisien  dan  efektif,  dalam meningkatkan pelayanan dan kenyamanan transportasi umum di kota-kota metropolitan, khususnya jakarta.

## REFERENSI
Adianto, T. 2023. “Implementasi Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Mayora  Menggunakan  Metode  FP- Growth.” Jurnal  Sains  Dan  Teknologi 3(1):170–77.
Dewi  Putri,  Ratih,  Fakultas  Ilmu  Komputer, Universitas  Bina  Darma,  Jl  Jenderal Ahmad Yani No, Kecamatan I. Seberang Ulu,  Kota  Palembang,  and  Sumatera Selatan.  2022.  “Prediksi  Penjualan Elektronik yang Terlaris pada CV Istana Komputer  Palembang  menggunakan Algoritma  Regesi  Linier  Sederhana.” Jurnal Mantik 6(2):2254–63.
Dwiasnati,  S.,  and  Y.  Devianto.  2021. “Optimasi  Prediksi  Bencana  Banjir Menggunakan  Algoritma  SVM  Untuk Penentuan  Daerah  Rawan  Bencana Banjir.” Prosiding SISFOTEK 202–7.
Fitri,  Evita.  2023.  “Analisis  Perbandingan Metode  Regresi  Linier,  Random  Forest Regression Dan Gradient Boosted Trees Regression  Method  Untuk  Prediksi Harga  Rumah.” Journal  of  Applied Computer  Science  and  Technology
Tangerang, April 2024, Vol 8 No.2, pp 180-186                                                                                     E ISSN : 2722-2713
4(1):58–64. Hidayat, Miwan. 2023. “Perancangan Dashboard  Untuk  Visualisasi  Data Jumlah Penumpang Transjakarta.” Insantek 4(1):32–36.
Illahi,  Putri  Kurnia,  and  Ayu  Rina  Viana.
2023.  “Application  of  Decision  Tree Algorithm  and  Linear  Regression  for Breast  Cancer  Classification  Penerapan Algoritma  Decision  Tree  Aan  Regresi Linear Untuk Klasifikasi Kanker Payudara.” 86–92.
Kadafi,  Muhamar,  and  Ary  Setiadi.  2019. “Sistem Pemantauan Lokasi Dan Jumlah Penumpang  Busway  Via  Web.” Jurnal Teknologi Elektro 10(1):40.
Latief, Muhammad Abdul, and Yuli Karyanti. 2022.  “Data  Mining  &  Analytic Forecasting  Indeks  Standar  Pencemar Udara  Jakarta  Menggunakan  Metode Linear Regression (Studi Kasus: Dataset Indeks  Standar  Pencemar  Udara  Jakarta 2021).” Journal  of  Social  Research 1(10):1164–76.
Lestari,  Silvia.  2023.  “INSOLOGI:  Jurnal
Sains Dan Teknologi Analisis Algoritma Regresi Linear Sederhana Dalam Memprediksi  Tingkat  Penjualan  Album
KPOP.” Media Cetak 2(1):199–209. doi:
10.55123/insologi.v2i1.1692. Musthofa,  Naufal,  Ifan  Aulia  Wahyudi,  and Ridwan Arip. 2023. “Penerapan Algoritma  Regresi  Linear  Sederhana
Untuk  Prediksi  Pengaruh  Nilai  Omset Terhadap  Besaran  Pendapatan  Bersih Usaha  Mikro  Kecil  Dan  Menengah.” 20259073(01):46–56.
Pohan, Doli Alamsah, Muhammad Halmi Dar, and  Irmayanti.  2022.  “Penerapan  Data Mining Untuk Prediksi Penjualan Produk Sepatu  Terlaris  Menggunakan  Metode Regresi  Linier  Sederhana.” Jurnal Nasional  Informatika  Dan  Teknologi Jaringan 2:2–6.
Riyana, Iis, Nana Suarna Suarna, and Gifthera Dwilestari.  2022.  “Analisa  Dataset Penjualan Teh Menggunakan  Algoritma Linear Regresi.” Jurnal Informatika Dan
Teknologi Informasi 1(2):98–103.
Salwa,  Nany,  Nidya  Tatsara,  Ridha  Amalia, and  Aja  Fatimah  Zohra.  2018.  “Model Prediksi  Liku  Kalibrasi  Menggunakan Pendekatan Jaringan  Saraf Tiruan (JST) (Studi  Kasus:  Sub  DAS  Siak  Hulu).” Journal of Data Analysis 1(2011):21–31.
Setiadi,  R.  2022.  “Penerapan  Data  Mining Untuk Prediksi Kebutuhan Energi Listrik Provinsi  Lampung.” Jurnal  Teknologi Pintar 2(12):1–17.
Setiawan,  Atje,  and  Rudi  Rosadi.  2011. “Spasial  Data  Mining  Menggunakan Model Sar-Kriging.” IJCCS (Indonesian Journal  of  Computing  and  Cybernetics Systems) 5(3):52.
Sriwana, Iphov Kumala, M. Agung Saryatmo, and Erwin Saputra. 2019. “Perancangan Model  Simulasi  Untuk  Meningkatkan Jumlah  Penumpang  Bus  Transjakarta Menggunakan Soft System Methodology Dan  Agent  Based  Model.” Operations Excellence: Journal of Applied Industrial Engineering 11(2):173.
Suryanto,  Andik  Adi.  2019.  “Penerapan Metode  Mean  Absolute  Error  (Mea) Dalam  Algoritma  Regresi  Linear  Untuk Prediksi  Produksi  Padi.” Saintekbu 11(1):78–83.
Utami,  Sri  Farida.  2020.  “Penerapan  Data
Mining Algoritma Decision Tree Berbasis  PSO.” Seminar Nasional Teknologi Komputer & Sains
(SAINTEKS) 677–81.
Wibowo,  Arief,  Moh  Makruf,  Inge  Virdyna, and  Farah  Chikita  Venna.  2021. “Penentuan Klaster Koridor TransJakarta Dengan  Metode  Majority  Voting  Pada Algoritma  Data  Mining.” Jurnal  RESTI (Rekayasa Sistem Dan Teknologi Informasi) 5(3):565–75. doi: 10.29207/resti.v5i3.3041.
Wijayadhi,  Agung,  Muhammad  Makmum Effendi,  and  Sugeng  Budi  Rahardjo. 2023.  “Prediksi  Penyakit  Jantung Dengan  Algoritma  Regresi  Linier.” Bulletin of Information Technology (BIT) 4(1):15–28.