## ANALISIS CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) UNTUK PREDIKSI PENGGUNA SEPEDA BERDASARKAN CUACA
Annida Purnamawati 1) , Monikka Nur Winnarto 2) , Mely Mailasari 3)
1,3 Sistem Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
2 Teknologi Informasi, Universitas Bina Sarana Informatika
1 Jl. Ringroad Barat, Ambarketawang, Gamping, Sleman, Yogyakarta
2,3 Jl. Kramat Raya No. 98, Senen, Jakarta Pusat
Email: 1 annida.npr@bsi.ac.id , 2 monikka.mnt@bsi.ac.id , 3 mely.myl@bsi.ac.id

## Abstract
This study presents a rule-based classification model for user predictions based on weather.  Cyclists are very popular because of the increased comfort and environment. The data used is public data from the Bike Sharing Dataset taken from Kaggle. The data has data on bicycle users every hour. With this data set, the authors managed to find the accuracy of the CART method which explains the accuracy of 96%. The results of this study show the estimated distribution under various  bicycles  with  spatial  variables,  distribution  of  use  and  time  including  the  most  influential  variables  in  the predictions of bicycle users.
Keyword: CART, decission tree, bike, cuaca, transportasi

## Abstrak
Penelitian ini menyajikan model klasifikasi berbasis aturan untuk prediksi pengguna sepea berdasarkan cuaca. Pengguna sepeda  sangat  populer  karena  kenyamanan  dan  kelestarian  lingkungan  menjadi  meningkat.  Data  yang  digunakan merupakan data publik dari Bike Sharing Dataset yang diambil dari Kaggle. Data tersebut memiliki data pengguna sepeda setiap  jam.  Dengan  dataset  tersebut  penulis  berhasil  menemukan  akurasi  dari  metode  CART  yang  menjelaskan  hasil akurasinya mencapai 96%. Hasil dari penelitian tersebut dengan menunjukkan arsitektur perkiraan distribusi di bawah berbagai sepeda dengan spatiotemporal variable, pendistribusian penggunaan dan waktu termasuk di merupakan variabl yang paling berpengaruh dalam prediksi pengguna sepeda tersebut.
Kata Kunci: CART, decission tree, sepeda, cuaca, transportasi

## 1. Pendahuluan
Dalam kurun waktu beberapa dekade terdapat sistem untuk pengguna sepeda. Ini merupakan sistem transportasi yang    di  kembangkan  untuk  menyediakan  sepeda  untuk pengguna  umum.  Sistem  sepeada  ini  memungkinkan untuk menyewa sepeda dari satu lokasi kelokasi lain, di mana  pengguna  dapat  naik  dan  kemudian  kembali  ke lokasi yang telah di tentukan.
Motif  utama  mengenai  sistem  tersebut  yaitu  untuk memfokuskan pada lingkungan dan kesejahteraan sosial. Dengan  kemajuan  teknologi  yang  pesat  dari  sistem transportasi cerdas dan teknologi setelah tahun 2000-an, sistem  sepeda  ini  digunakan  secara  global.  Kemudian banyaknya  pengguna  sepeda  juga  di  tentukan  oleh perubahan  iklim  yang  cukup  signifikan  yang  akan menyebabkan cuaca dapat berubah sangat cepat serta sulit untuk di prediksi [1]. Dari perubahan cuaca yang sangat sulit di prediksi ini menjadikan jumlah masyarakat yang bersepeda  juga  mengalami  peningkatan  dan  penurunan yang berubah-ubah jumlahnya [2].
Banyak  Negara  memiliki  sistem  ini,  seperti Ddareungi  yang  merupakan  sistem  sepeda  dari    Korea Selatan  dimulai  dari  tahun  2015  yang  dikenal  dengan Seoul  Bik  dalam  bahasa  Inggris  [3].  Hal  tersebut  untuk mengatasi  masalah  seperti  kenaikan  harga  minyak, kemacetan  lalu  lintas  dan  pencemaran  lingkungan  serta membangun lingkungan yang  sehat.
Penelitian  terdahulu  dari  Satishkumar,  V.  E  dan Yongyun Co mengenai penelitiannya dengan lima model statistik  yang  dilatih  serta  dioptimalkan  menggunakan beberapa  pendekatan  validasi  silang  berulang  dan  set pengujian  menggunakan  (a)  CUBIST  (b)  Regularized Random Forest (c) Klasifikasi serta Pohon Regresi (d) K Tetangga Terdekat (e) Pohon Inferensi Bersyarat. Indeks yang  mengevaluasi  beberapa  seperti  R2,  Root  Mean Squared  Kesalahan  Mean  Absolute  Kesalahan  dan Koefisien Variasi yang saat itu digunakan untuk mengukur prediksi perfor Mance dari model regresi. Dari penelitian yang menunjukkan bahwa model berbasis aturan CUBIST telah mampu menjelaskan sekitar 95% dan 89% Varians (R2) pada perangkat pengujian data Seoul Bike dan data
program Capital  Bike  Share berdasarkan  penelitian tersebut [3].
Bike  Sharing  berbasis  darat  ini  merupakan  contoh eksplorasi eksperimen penelitian yang kemungkinan akan mendapatkan  manfaat  dari  banyak  multivarian  teknik analisis data  berkembang dalam beberapa tahun terakhir [4]. Secara singkat beberapa masalah yang timbul dalam analisis  datanya,  dan  karakteristik  umum  dari  cuaca termasuk  di  dalamnya  suhu  dan  jam  merupakan  variabl yang paling berpengaruh dalam prediksi pengguna sepeda. Dalam studi kasus ini, berbagai macam teknik penerapan algoritma klasifikasi di terapkan untuk menentukan teknik mana  yang  tampaknya  akurasi  paling  baik  deskriminasi [5].
Dalam pendekatannya penulis, mendekatkan dengan karakteristik  umum  dari  sinyal  dan  peristiwa  latar belakang sekelompok node yang dekat  antara satu sama lain  pada  tree  tersebut  yang  di  sesuaikan  secara bersamaan. Karenanya pilihan akhir juga dipengaruhi oleh interaksi  antara  prediktor.  Sebuah  pohon  tidak  lunak bersama  dengan  data  latih  yang  digunakan  untuk konstruksinya. Sebagai masukan ke  fase pengoptimalan, yang mencoba menemukan nilai parameter ambang lunak, yang menghasilkan perkiraan terbaik dari penelitian data pelatihan.  Karena  struktur  pohon,  khususnya  jumlah nodenya,  tetapi  selama  pengoptimalan  tidak  terjadinya overviting.
Tujuan  dari  pemrosesan  pasca  trees  adalah  untuk mencapai fungsi yang lebih baik yang lebih cocok dengan data  pelatihan.  Karena  kompleksitas  pengklasifikasian tidak meningkat terlalu banyak, orang mungkin berharap untuk mencapai kesalahan generalisasi yang lebih kecil. Selain pendekatan yang lebih baik di dalam kasus, dimana fungsi probabilitas bersyarat yang tiak di ketahui bersifat kontinu,  penulis  dapat  memperoleh  yang  lebih  baik  ari perkiraan  bahkan  jika  sebenarnya  dari  konfisional probabilitas  membuat  lompoatan  pada  batas  antara wilayah  dengan  klasifikasi  berbeda,  jika  batasnya  tidak dalam  arah  sumbu-paralel.  CART  mungkin  mewawkili fungsi yang lebih kompleks dari yang lain. Secara khusus sebagai  konsekuensi  dari  interaksi  beberapa  prediktor fungsi preiksi dari tree mungin memiliki vektor gradien ke arah  umum,  sambil  mempertahankan  sejumlah  kecil simpul dari original tree.

## 2. Tinjauan Pustaka

## 2.1 Data Mining
Data mining merupakan proses untuk mencari dan menemukan  pola  dengan  menggunakan  data  yang jumlahnya  besar,  dengan  bertujuan  untuk  menemukan pola  yang  sebelumnya  tidak  diketahui  [6].  Data  mining didefinisikan sebagai proses menemukan pola dalam data. Prosesnya harus otomatis atau (lebih sering) semiotomatis.  Pola  yang  ditemukan  harus  bermakna karena mengarah pada beberapa keuntungan. Data selalu hadir dalam jumlah yang substansial [8]. Pada data mining kumpulan data pada masa lalu atau yang terkumpul dapat dijadikan  sebagai  sesuatu  yang  dapat  diolah  sehingga menghasilkan pengetahuan yang sangat berharga.

## 2.2 Metode LinearDiscriminantAnalysis (LDA)
Metode  LDA  dapat  digunakan  sebagai  penentuan hubungan  kebergantungan  antara  satu  variable  respon dengan dua atau lebih variable yang bebas dan berbentuk kategori  yang  sudah  dikelompokkan  dalam  masing masing kelas. Metode ini tujuannya untuk mengklasifikasikan  pengamatan  ke  dalam  kelas  dan hasilnya  bersifat  homogen  sebagai  pegamatan,  selain  itu metode ini juga bersifat heterogen antar kelas [9].
Metode  LDA  dapat  melakukan  analisis  pada  data serta dokumen yang berukuran besar. LDA menggunakan metode  bag  of  words  untuk  mengidentifikasi  informasi topik  tersembunyi  dalam  kumpulan    dokumen  besar. Metode LDA menjadikan setiap dokumen sebagai vektor jumlah kata dan  mewakili distribusi probabilitas beberapa topik,  dimana  setiap  topik  direpresentasikan  sebagai distribusi  probabilitas  beberapa  kata.  Mekanisme  kerja LDA  dibagi  menjadi  dua  bagian  yaitu  penalaran  dan realisasi.  Inferensi  adalah  proses  metode  LDA  yang digunakan  untuk  menentukan  bobot  setiap  kata  dalam setiap dokumen dalam korpus. Implementasi merupakan tahapan  dimana  aplikasi  LDA  selanjutnya  memenuhi kebutuhan temu kembali informasi [10].

## 2.3 Metode k-Nearest Neighbor (k-NN)
Metode k-NN merupakan salah satu metode klasifikasi objek  dengan  menggunakan  data  pembelajaran,  dimana diambil jarak terdekat dengan objek tersebut. Data yang digunakan dapat di proyekskan kedalam banyak dimensi yang masin-masing dimensi merepresentasikan fitur yang diperoleh dari data [11].
K-Nearest  Neighbor  (K-NN)  merupakan  salah  satu algoritma yang digunakan untuk menyelesaikan masalah pengklasifikasian.    Prinsip  kerja  K-NN  yaitu  mencari jarak  terdekat  antar  data  yang  akan  dievaluasi    dengan tetangga  terdekat  dalam  data  pelatihan.  Algoritma  ini sering menghasilkan hasil yang kompetitif dan signifikan. Untuk  menghitung  jarak  menggunakan  jarak  Euclidean. Rumus  jarak  Euclidean  didefinisikan  dalam  Persamaan (1) [12].
𝒅 𝒊 =   √∑ (𝑿 𝟐𝒊 − 𝑿 𝟏𝒊 ) 𝟐 𝑷 𝒊=𝟏 (1)
Keterangan : X 1 : Data Latih X 2 : Data Uji i  : Variabel Data d  : Jarak
p  : Dimensi Data
2.4 Metode Clasification and Regression Trees (CART) Classification  and  Regression  Trees  (CART) merupakan  suatu  algoritma  dari  suatu  teknik  pohon keputusan dimaksud juga sebagai Decission Tree. CART disebut juga sebagai algoritma statistic juga nonparametric yang dapat digambarkan sebagai variable respon dengan satu atau bisa lebih variable predictor atau variable independent [13]. Variabel respon yang dimaksud dapam  penelitian  ini  yaitu  variable  yang  berskala
kategorik  dimana  dimaksudkan  metode  tersebut  akan digunakan sebuah metode klasifikasi pohon.

## 3. Pembahasan
Pada penelitian ini data yang digunakan adalah Bike Share Daily Dataset yang diperoleh dari Kaggle dengan alamat web: https://www.kaggle.com/contactprad/bike-share- daily-data .
Dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  beberapa  langkah- langkah atau tahapan penelitian seperti gambah di bawah ini:

## Gambar  1. Tahapan Penelitian

## 3.1 Pengumpulan Data
Penulis  menggunakan  teknik  pengumpulan  data dengan menggunakan pendekatan kuantitatif yaitu dengan melakukan  survei  dari  literatur  akademis  dengan  bidang keilmuan  yang  sama  guna  untuk  mendapatkan  konsep yang  relevan  dengan  menyalurkan  kajian  inovasi penelitian dari kebijakan publik [14]. Dalam pengumpulan data  ada  2  sumbr  dengan  data  sekunder  dan  data  primer yaitu  diperoleh  dengan  key  information  sedangkan  data sekunder  diperoleh  dari    hasil  analisis  penulis  terhadap jawaban  key  informations  dan  narasumber  yang  telah dikaitkan  dengan  tabel  koding  dan  teori  strategi  dari public  relations  (dokumen  dan  data  jurnal,  buku  ilmiah dan internet) [15].
Pada penelitian ini termasuk dalam data sekunder karena  data  diperoleh  dari    Kaggle  dengan  judul  Bike
Share Daily Data
( https://www.kaggle.com/contactprad/bike-share-daily- data ).
Dari  dataset  tersebut  di  gambarkan  pada  Histogram berikut ini.
Gambar  2. Histogram Dataset
Tampilan Scater  Matrix dataset  seperti  yang    di gambarkan pada Histogram berikut ini.
Gambar  4. Scatter Matrix

## 3.2 Pengolahan Data Awal
Penulis  melakukan  pengolahan  data  awal  agar mendapatkan  data  yang  berkualitas  untuk  melakukan penelitian  ini  yaitu  ada  beberapa  teknik  yang  dapat dilakukan yaitu sebagai berikut:
a. Data  Validasi,  fungsinya  melaukan  identifikasi  dan menghapus  data  yang  ganjil  atau  outer/noise,  data tersebut yang merupakan data-data tidak konsisten.
b. Data  Integrasi  dan  Transformasi,  fungsinya  untuk meningkatkan  hasil  penelitian  agar  lebih  efisiensi dengan  menggunakan  algoritma  yang  telah  di  pilih dari peneitian.
Pengumpulan Data Pengolahan Data Awal
Model/Metode yang di usulkan
Eksperimen dan Pnegujian Model/Metode
Validasi Hasil
c. Data  Reduksi  dan  Dikrisasi  fungsinya  untuk mendapatkan  dataset  yang  digunakan  agar  sesuai dengan atribut dan record yang cocok dan pas sehingga dapat di sebut degan data yang informatif.

## 3.3 Metode
Pada  penelitian  ini  sebelumnya  menggunakan beberapa  percobaan  dengan  Algoritma  Classification diantaranya  LinearDiscriminantAnalysis,  KNN  dan CART. Dari beberapa algoritma tersebut akan dibandingkan  dan  diperoleh  salah  satu  metode  dengan hasil terbaik.
Pengujian  model  menggunakan  Cross  Validation, Evaluasi  dengan  Confusion  Matrix  dan  kurva  ROC sehingga  dihasilkan  akurasi  dari  metode  tersebut.  Lalu akan  dilakukan  komparasi  terhadap  metode  trsebut sehingga  didapatkan  algoritma  yang  akurat  untuk memprediksi Bike Share Daily .
3.1.1 Cara Kerja Metode LDA Metode Diskriminan dapat menghasilkan interpretasi hasil analisis yang mudah dipahami selain itu analisis dari metode ini juga sensitive terhadap kehadiran pencilan [9]. Sehingga hasil dari tiap kelas selalu memiliki selihsih rata-rata besar sehingga terdapat beberapa variasi kecil untuk masing-masing kelas dengan kombinasi linier yang  dapat  dipisahkan  untuk  target  kelas  klasifikasi, perhitungan rumusnya sebagai berikut:
𝒀~ = 𝑾′𝑿 …………………………………………...  (2) Yang  dimaksud  dengan  rumus  tersebut  yaitu merupakan penentu sebagai kombinasi untuk melakukan klasifikasi satu kolom dari matriks W, lalu selanjutnya: 𝒀𝒋 = (𝑾 ∗ ) ′ 𝑿 = 𝑾 𝟏 ∗ 𝑿 𝟏𝒋 + 𝒘 𝟐 ∗ + 𝑿 𝟐𝒋 + ⋯ + 𝑾 𝒅 ∗ …… (2) , untuk fungsi skornya berikut:
𝜶 = 𝑾′𝑺 𝑩 𝑾 𝑾′𝑺 𝒘 𝑾 , ……………………………………….... (3)
dengan,
𝑺 𝑩 = ∑ 𝒅 𝒌 𝒊=𝟏 (𝑿 𝒊 − 𝑿)(𝑿 𝒊 − 𝑿)′
𝑺 𝒘 = ∑ ∑(𝑿 𝒊 − 𝑿)(𝑿 𝒊 − 𝑿)′ 𝒏 𝒋=𝟏 𝒌 𝒊=𝟏

## 3.1.2 Cara Kerja Metode k-NN
Metode k-NN merupakan kelompok instance-based- learning. Metode k-NN juga merupakan salah satu teknik yang  dinamakan  lazy-learning.  K-NN  dapat  dilakukan dengan  pencarian  nilai  dari  kelompok  k  objek  pada  data training yang mirip  atau paling depat dengan objek yang baru atau data testing [16].
Metode k-NN dapat menggunakan rumus sebagai berikut: 𝑑(𝑥, 𝑦) = √∑ (𝑥 𝑖 − 𝑦 𝑖 ) 2 𝑛 𝑖=1 ………………………….. (4) Metode  k-NN  menentukan  parameter  nilai  K  dengan jumalah  tetangga  yan  paling  dekat  dengan  Parameter  K pada nilai testing kemudian di tentukan berdasarkan nilai
K  yang  optimum  sehingga  diperoleh  dengan  mencoba termenerus. Untuk menghitung nilai kuadrat jarak Euclid dari masing-masing objek terhadap data dari sampel yang telah  di  berikan.  Mengurutkan  beberapa  objek  ke kelompok  yang  sudah  mempunyai  jarak  Euclid  terkecil. Dengan  mengumpulkan  kategori  dari  nilai  Y  yang termasuk kategori mayoritas, maka dapat diprediksi oleh nilai  query  instance  yang  sudah  di  hitung  sebelumnya.
3.1.3 Cara Kerja Metode CART
Klasifikasi  CART  terdiri  dari  3  tahap  yaitu  : pemilihan  pemilah,  yang  dimaksudkan  disitu  adalah ketergantungan nilai yang asalnya dari suatu variable yang independent  [17].  Variabel  yang  termasuk  independen kontinu Xj maka masuk dalam ruang sampel ukuran n dan terdapat n yaitu  nilai  amatan  sampel  yang  beda. Sedangkan  untuk  nilai Xj merupakan  variable  dimana kategori  nominalnya  bertaraf  L,  kemudian  diperoleh pemilihan  sebanyak 𝟐 𝑳−𝟏 − 𝟏 .  Namun  jika  variable X j merupakan  kategori  ordinal  maka  harus  dilakukan pemilihan yang memungkinkan.
Metode Pemilihan yang sangat sering digunakan yaitu indeks Gini, fungsi dari indeks Gini yaitu :
𝒊(𝒕) =   ∑ 𝒑(𝒊|𝒕)𝒑(𝒋|𝒕) 𝒊≠𝒋 …………………..…………(5)
Yang  dimaksud  dengan  rumus 𝒊(𝒕) yaitu  fungsi keheterogenan indeks gini, p(i|t) dengan proporsi kelas i pada  simpul t ,  dan  p(j|t)  adalah  proporsi  kelas j pada simpul t . Goodness of split yaitu suatu evaluasi pemilahan pemilah s pada  simpul t.  Goodness  of  split  (s,t) didefinisikan sebagai penurunan keheterogenan.
∅(𝒔, 𝒕) = ∆𝒊(𝒔, 𝒕) = 𝒊(𝒕) − 𝑷 𝑳 𝒊(𝒕 𝑳 ) − 𝑷 𝑹 𝒊(𝒕 𝑹 ) ……..(6)
Pengembangan  pohon  dengan  melakukan  pencarian  ke semua  yang  kemungkinan  pemilah  pada  simpul 𝒕 𝟏 sehingga  ditemukan  pemilah  s*  yang  memberikan  nilai penurunan keheterogenan tertinggi yaitu:
∆(𝒊(𝒔 ∗ , 𝒕 𝟏 ) = 𝒎𝒂𝒙 𝒔∈𝑺 ∆𝒊(𝒔, 𝒕 𝟏 ) ………………………………...…………(7)
dengan ∅(𝒔, 𝒕) merupakan  kriteria goodness  of  split , 𝑷 𝑳 𝒊(𝒕 𝑳 ) yaitu proporsi yang dapat mengapati dari semua simpul t lalu  menuju  simpul  kiri,  dan 𝑷 𝑹 𝒊(𝒕 𝑹 ) yaitu proporsi  dengan pengamatan  yang dimulai  dari simpul t lalu menuju simpul kanan. Tahap kedua yaitu penentuan simpul terminal, simpul t dapat dijadikan simpul terminal jika simpul tidak terdapat penurunan keheterogenan yang artinya  pada  pemilahan,  hanya  mempunyai  nilai  satu pengamatan ( n=1 ) pada setiap simpul  anak  atau adanya pembatasan minimum n dan adanya batasan jumlah level. Tahap ketiga  yaitu penandaan label tiap simpul terminal berdasar aturan jumlah anggota kelas terbanyak, yaitu:
𝒑(𝒋|𝒕) = 𝒎𝒂𝒙 𝒋 𝒑(𝒋|𝒕) =
𝒎𝒂𝒙 𝒋 𝑵 𝑱 (𝒕) 𝑵(𝒕) ……………………………………………..(8)
dengan 𝒑(𝒋|𝒕) yaitu jumlah proporsi kelas j pada simpul t, 𝑵𝒋(𝒕) yaitu jumlah yang dilakukan pengamatan fi kelas j pada simpul t , dan 𝑵(𝒕) yaitu jumlah pengamatan  yang ada pada simpul t . Label kelas simpul terminal t yaitu 𝒋 𝟎 yang  selalu  memberi  nilai  dengan  dugaan  kesalahan klasifikasi pada simpul t  dengan nilai besar. Proses  dari pembentukan  pohon  klasifikasi  berhenti  ketika  ada  satu pengamat  dalam  tiap  simpul  anak  dalam  nilai n ,  semua pengamatan  yang  dilakukan  dalam  setiap  simpul  anak identik,  lalu adanya batasan  dari umlah level/kedalaman pohon  maksimal.  Setelah  semua  terbentuk  pohon  sudah maksimal  kemudian  selanjutnya  yaitu  pemangkasan pohon  dimana  dapat  mencegah  pembentukan  pohon klasifikasi  yang  berukuran  sangat  besar  dan  kompleks, lalu bisa memperoleh ukuran yang layak berdasarkan cost complexity  prunning ,  kemudian  rumus  besarnya resubtitution  estimate pohon T pada  parameter kompleksitas  yaitu :
𝑹 𝒂 (𝑻) = 𝑹(𝑻) + 𝒂|𝑻| …………………………...……(9)
Dengan 𝑹 𝒂 (𝑻) yaitu  resubtitution  suatu  pohon T pada kompleksitas 𝒂, 𝑹(𝑻) yaitu  resubstitution estimate, bagi 𝒂 yang  merupakan 𝑷𝒂𝒓𝒂𝒎𝒆𝒕𝒆𝒓 𝒄𝒐𝒔𝒕 − 𝒄𝒐𝒎𝒑𝒍𝒆𝒙𝒊𝒕𝒚 dari  satu  simpul  akhir  pada  pohon  T,  dan |𝑻| dengan dilakukan banyak dari simpul terminal pohon T . Cost complexity prunning menentukan pohon bagian 𝑻(𝒂) yang  dapat  meminimumkan 𝑹 𝒂 (𝑻) pada  seluruh pohon  bagian  untuk  setiap  nilai T .  Nilai  parameter kompleksitas T akan  secara  perlahan  meningkat  selama proses pemangkasan. Selanjutnya pencarian pohon bagian 𝑻(𝒂) <   𝑻 𝒎𝒂𝒙 yang dapat meminimumkan 𝑹 𝒂 (𝑻) yaitu :
𝑹 𝒂 ((𝑻 (𝒂) )) =   𝒎𝒊𝒏 𝑻𝒎𝒂𝒙 𝑹 𝒂 (𝑻) ………………………(10)

## 4. Hasil dan Pembahasan
Pada  tahap  ini  peneliti  melakukan  eksperimen  dan pengujian  dengan  beberapa  metode  yaitu  Classification diantaranya  Kneighbors Classifier,  Linear  Discriminant Analysis dan Classification And Regression Trees. Pada  penelitian  ini  menggunakan Global  Feature Exctraction dengan  beberapa  diperoleh  hasil  akurasi seperti gambar berikut.
Gambar 6. Algorithm Comparison
Berdasarkan  hasil  diatas  penulis  juga  melakukan percobaan dari dataset yanga da yaitu dengan melakukan perhitungan  dengan  algoritma  LDA,  KNN  dan  CART dengan hasil LDA menunjukkan 93% kemudian algoritma KNN  menunjukkan  hasil  95%  dan  algoritma  CART menunjukkan  96%  untuk  akurasinya.  Sehingga  dapat disimpulkan bahwa Klasifikasi Bike Share Daily Dataset menggunakan  berdasarkan  gambar  pada Global  Feature Extraction untuk Akurasi tertinggi diperoleh pada CART dengan hasil akurasi sebesar 96%.
5. Kesimpulan
Dalam  penelitian  ini,  penulis  menggunakan  media pendekatan pembelajaran mendalam dengan menerapkan beberapa metode yang telah di tampilkan dengan motode CART  yaitu  menunjukkan  hasil  akurasi  96%.  Dengan menunjukkan  arsitektur  perkiraan  distribusi  di  bawah berbagai sepeda dengan spatiotemporal variable, pendistribusian penggunaan dan waktu.
Makalah  ini  mengeksplorasi  peramalan  distribusi jangka  pendek  di  bawah  sistem  berbagi  sepeda  tanpa dermaga  melalui  pendekatan  spatiotemporal  baru  dalam arsitektur  ujung  ke  ujung.  Peramalan  distribusi  sepeda real-time  yang  akurat  dapat  memberikan  saran  bagi pengguna untuk merencanakan strategi perjalanan dengan lebih baik dan memenuhi kebutuhan perjalanan. Selain itu, ini juga berkontribusi pada penerapan strategi redistribusi dinamis  untuk  membuat  sepeda  lebih  seimbang didistribusikan  sesuai  dengan  tuntutan.  Namun,  model tidak  dapat  menjelaskan  efek  dari  hubungan  penawaran dan permintaan pada distribusi sepeda  dan keseragaman melalui kerangka teoritis. Di masa depan, penulis berharap untuk membangun model teoretis tentang masalah ini.

## Daftar Pustaka
[1] C. Jiang, Z. Wang, R. Wang, and Y. Ding, “Loan default prediction by combining soft information extracted from descriptive text in online peer-to- peer lending,” Ann. Oper. Res. , vol. 266, no. 1–2, pp.  511–529,  2018,  doi:  10.1007/s10479-017- 2668-z.
[2] W. El-assi, M. S. Mahmoud, and P. K. N. Habib, “Effects  of  Built  Environment  and  Weather  on
Bike Sharing Demand : A Station Level Analysis of Commercial Bike Sharing in Toronto.”
[3] S. V E and Y. Cho, “A rule-based model for Seoul
Bike  sharing  demand  prediction  using  weather data,” Eur. J. Remote Sens. , vol. 53, no. sup1, pp. 166–183, 2020, doi: 10.1080/22797254.2020.1725789. [4] V. Albuquerque, F. Andrade, J. Ferreira, M. Dias, and F. Bacao,  “Bike-sharing mobility patterns: a data-driven  analysis for the city of Lisbon,” EAI Endorsed  Trans.  Smart  Cities ,  vol.  5,  no.  16,  p. 169580, 2018, doi: 10.4108/eai.4-5-2021.169580.
[5] R. K. Bock et al. , “Methods for multidimensional event  classification: A  case  study  using  images from  a  Cherenkov  gamma-ray  telescope,” Nucl. Instruments  Methods  Phys.  Res.  Sect.  A  Accel.
Spectrometers,  Detect.  Assoc.  Equip. ,  vol.  516, no. 2–3, pp. 511–528, 2004, doi: 10.1016/j.nima.2003.08.157.
[6] H. Amalia and E. Evicienna, “Komparasi Metode Data Mining Untuk Penentuan Proses Persalinan Ibu Melahirkan,” J. Sist. Inf. , vol. 13, no. 2, p. 103, 2017, doi: 10.21609/jsi.v13i2.545.
[7] J.  R.  Saura,  P.  Palos-Sanchez,  and  A.  Grilo, “Detecting indicators for startup business success: Sentiment  analysis  using  text  data  mining,” Sustain. ,  vol.  11,  no.  3,  pp.  1–14,  2019,  doi: 10.3390/su11030917.
[8] V. Kotu  and B. Deshpande, Predictive Analytics and  Data  Mining:  Concepts  and  Practice  with RapidMiner . Morgan Kaufmann, 2015.
[9] Y.  N.  N.  Nanda  Arista  Rizki  ,  Wasono, “Comparison  of  Classification  Models  Between Linear  Discriminant  Analysis  and  k-Nearest Neighbor for Students Majoring Data of Madrasah Aliyah Negeri in Samarinda,” Pros. Semin. Nas. Lingkung.  Lahan  Basah ,  vol.  4,  no.  April,  pp. 562–565, 2019.
[10] M. A. N. Febriansyach, F. Rashif, G. I. P. Nirvana, and  N.  A.  Rakhmawati,  “Implementasi  LDA untuk  Pengelompokan  Topik  Tweet  Akun  Bot Twitter bertagar #covid-19,” CogITo Smart J. , vol.
7, no. 1, p.
170, 2021, doi: 10.31154/cogito.v7i1.299.170-181.
[11] Isman,  Andani  Ahmad,  and  Abdul  Latief, “Perbandingan  Metode  KNN  Dan  LBPH  Pada
Klasifikasi  Daun  Herbal,” J.  RESTI  (Rekayasa Sist. dan Teknol. Informasi) , vol. 5, no. 3, pp. 557– 564, 2021, doi: 10.29207/resti.v5i3.3006.
[12] I. A.  Nikmatun  and  I.  Waspada,  “Implementasi Data  Mining  untuk  Klasifikasi  Masa  Studi Mahasiswa  Menggunakan  Algoritma  K-Nearest Neighbor,” J. SIMETRIS , vol. 10, no. 2, pp. 421– 432, 2019.
[13] M.  M.  Ghiasi,  S.  Zendehboudi,  and  A.  A. Mohsenipour,  “Decision  tree-based  diagnosis  of coronary artery disease: CART model,” Comput. Methods Programs Biomed. , vol. 192, p. 105400, 2020, doi: 10.1016/j.cmpb.2020.105400.
[14] A.  Sururi,  “Inovasi  Kebijakan  dalam  Perspektif Administrasi  Publik  Menuju Terwujudnya  Good Public  Policy  Governance,”  vol.  12,  pp.  14–31, 2017, doi: 10.31227/osf.io/6djph.
[15] R. Rosliana and R. Loisa, “Strategi Cyber Public Relatons  dalam  Memanfaatkan  Media  Sosial untuk  Membangun  Citra  Perusahaan,” Prologia , vol.  2,  no.  2,  p.  480,  2019,  doi: 10.24912/pr.v2i2.3733.
[16] F.  D.  Wahyudi,  D.  Remawati,  and  P.  Harsadi, “Sistem  Pakar  Deteksi  Kerusakan  Mesin  Bubut Dengan Metode Knn,” J. Teknol. Inf. dan Komun. , vol.  6,  no.  2,  pp.  7–13,  2019,  doi: 10.30646/tikomsin.v6i2.370.
[17] A.  Dessy,  “Perbandingan  Ketepatan  Klasifikasi Antara  Metode  Regresi  logistik  dan  Klasifikasi Pohon,” 2015.