Vol. 18  No. 1 (2021) 35 - 40 ISSN Media Elektronik: 2685-127X

## JURNAL BIT (Budi Luhur Information Technology)

## Prediksi Jumlah Kendaraan Di Kota Tangerang Selatan Dengan Metode Algoritma Genetik
Agianto Syamhalim 1) , Kusrini Kusrini 2) , Agung Budi Prasetyo 3) 1)2)3) Magister Teknik Informatika, Informatics Technopreneurship, Universitas Amikom Yogyakarta Jalan Ring Road Utara, Sleman, 55281
E-mail :  agianto.1208@students.amikom.ac.id 1) , kusrini@amikom.ac.id 2) , agungbp@amikom.ac.id 3)

## Abstract
The challenge for humans who live in big cities in Indonesia experiences the same thing, namely congestion. The city of South Tangerang, which is directly adjacent to the DKI Jakarta Province, is a  city with a population of 1,747,906 and only has an area of 147.19 km 2 . This means that every 1 (one) km 2 is average by 11,875 people. The population growth is directly proportional to the growth of motorized vehicle users, both two-wheeled and four-wheeled vehicles. The impact of the increase in population and vehicles will cause traffic jam, pollution and accidents. It's therefore needed a solution with the prediction amount of vehicles in Tangerang Selatan City. This research  is  expected  to  make  Tangerang  Selatan  City  Government  take  a  policy  in  determining  the  city infrastructure  in  the  Tangerang  Selatan  City  Building  and  Environmental  Planning.  The  author's  consists  of several stages including data observation, data selection, data analysis, and data training with genetic algorithm methods. This study uses the measurement of prediction accuracy by means of Mean Absolute Percentage Error (MAPE).  MAPE  measurement  provides  information  on  how  much  error  the  prediction  it  is,  the  smaller  the percentage error in MAPE, the more accurate the prediction results. Based on the training data and experiments that have been carried out, the percentage error value of 0.5% is obtained, this proves that the prediction results are very accurate because it is below the 10% value which is the benchmark for the interpretation of the MAPE assessment.
Keywords: algorithm genetic, prediction, vehicles, traffic jam

## Abstrak
Problematika manusia yang tinggal di kota-kota besar Indonesia menyajikan hal yang sama, yaitu kemacetan. Kota Tangerang  Selatan  yang  berbatasan  langsung  dengan  provinsi  DKI  Jakarta  adalah  sebuah  kota  dengan  jumlah 1.747.906 jiwa dan hanya memiliki luas wilayah 147,19 Km 2 . Artinya setiap 1 (satu) Km 2 rata-rata dihuni oleh 11.875  orang.  Pertumbuhan  populasi  di  Kota  Tangerang  Selatan  berbanding  lurus  dengan  penambahan kepemilikan kendaraan bermotor roda dua dan empat. Dampak dari laju penambahan populasi dan kendaraan akan menimbulkan kemacetan, polusi dan kecelakaan. Maka dari itu dibutuhkan solusi yaitu prediksi jumlah kendaraan di  Kota  Tangerang  Selatan.  Penelitian  ini  diharapkan  agar  Pemerintah  Kota  Tangerang  Selatan  mengambil kebijakan  dalam  menentukan  infrastruktur  kota  pada  Rencana  Tata  Bangunan  dan  Lingkungan  (RTBL)  Kota Tangerang Selatan. Penelitian penulis terdiri dari beberapa tahap termasuk observasi data, pemilihan data, analisa data, dan training data dengan  metode algoritma  genetik. Penelitian menggunakan pengukuran akurasi prediksi dengan cara Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Pengukuran MAPE memberikan informasi seberapa besar kesalahan dari prediksi, semakin kecil nilai persentase kesalahan  pada MAPE maka semakin akurat hasil prediksi tersebut. Berdasarkan training data dan percobaan yang telah dilakukan, diperoleh nilai persentase kesalahan 0,5% hal ini membuktikan hasil prediksi sangat akurat karena dibawah nilai 10% yang menjadi tolak ukur interpretasi penilaian MAPE.
Kata kunci: algoritma genetik, prediksi, kendaraan, kemacetan
1. Pendahuluan
Sebagai  manusia  yang  produktif  dan  dinamis,  ada berbagai  tantangan  hidup  yang  harus  dihadapi.  Salah satu tantangan bagi manusia yang tinggal di pusat kota
di  Indonesia  mempunyai  problematika  hal  yang  sama yaitu  kemacetan.  Kota  Tangerang  Selatan  yang berbatasan  langsung  dengan  Provinsi  DKI  Jakarta
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
adalah sebuah kota dengan jumlah penduduk 1.747.906 dan hanya memiliki luas wilayah 147,19 Km 2 . Artinya menurut  data  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS)  Kota Tangerang Selatan hanya 1 (satu) Km 2 rata-rata dihuni oleh 11.875 orang [1].
Data lainnya yang dirilis Kantor Samsat tahun 2019 terkait  penambahan  jumlah  kendaraan  di  Kota Tangerang Selatan berjumlah 612.171 kendaraan. Jika tidak bisa menekan pertumbuhan jumlah kendaraan hal ini akan menyebabkan permasalahan pada ruas jalan di Kota  Tangerang  Selatan.  Permasalahan  yang  muncul apabila  meningkatnya  penambahan  jumlah  kendaraan pribadi  adalah  kemacetan,  polusi,  rawan  kecelakaan, tata ruang perkotaan tidak berjalan dengan baik. Oleh karena  itu  dengan  memprediksi  jumlah  kendaraan bermotor di Kota Tangerang Selatan dapat  membantu pemerintah  untuk  mengambil  kebijakan  dalam pertimbangan  infrastruktur  kota  pada  Rencana  Tata Bangun dan Lingkungan Kota Tangerang Selatan.
Memprediksi data dapat dilakukan dengan beberapa cara  seperti fuzzy  time  series,  neural  network dan algoritma  genetik.  Metode  yang  paling  akurat  untuk memprediksi  data  adalah  dengan  algoritma  genetik. Penelitian lainnya membahas mengenai prediksi waktu dan  biaya  pekerjaan  proyek  konstruksi,  hasilnya disimpulkan  bahwa  dengan  menggunakan  algoritma genetik,  prediksi  biaya  dan  waktu  pengerjaan menghasilkan keakuratan persentase kesalahan MAPE sebesar  1.28%  [2].  Kasus  peneliti  lain  yang memprediksi jumlah kendaraan bermotor di Indonesia menggunakan metode fuzzy time ,  hasil dari pengujian tersebut memiliki akurasi persentase kesalahan MAPE sebesar 12,67% [3]. Prediksi jumlah kendaraan juga di uji  di  Provinsi  Riau  dengan  menggunakan  metode algoritma backpropagation, hasil  dari  penelitian tersebut  mendapatkan  persentase  kesalahan  MAPE sebesar  0,1%.  Setelah  melihat  hasil  0,1%  maka  pada penelitian sekarang, prediksi jumlah kendaraan di Kota Tangerang  Selatan  akan  membandingkan  metode algoritma  genetik  dengan  algoritma backpropagation . Hal ini dilakukan untuk mencari nilai persentase yang paling terkecil dari perbandingan antara kedua metode tersebut [4]. Pada penelitian di Kota Bandung ada yang menghitung  indikator  tingkat  kemacetan  dengan menggunakan  metode  linear regression penelitian tersebut  menghasilkan  suatu  pola  segmentasi  lokasi kemacetan  di  persimpangan    Kota  Bandung  yang dibagi  kedalam  beberapa  segmen  (pagi,  siang,  sore, malam)  [5].  Penelitian  lain  di  Provinsi  Bali menganalisis  perkembangan  kendaraan  bermotor menggunakan holt’s  smothing  model penelitian tersebut  menghasilkan  persentase  kesalahan  sebesar 3,79%  [6].  Penelitian  lain  yang  menggunakan algoritma genetik dalam memprediksi jumlah kecelakaan sepeda motor penelitian tersebut mendapatkan  nilai  persentase  kesalahan  sebesar  1,5% [7].  Studi  kasus  lain  yang  memprediksi  jumlah pendaftar  mahasiswa  baru    Fakultas  Sains  dan Teknologi  Universitas  Islam  Negeri  Sunan  Gunung
Djati  Bandung  dengan  menggunakan  perbandingan logic fuzzy metode Tsukamoto, Sugeno dan Mamdani dari ketiga metode tersebut yang memiliki nilai terkecil adalah  fuzzy  mamdani  yang  memperoleh  persentase kesalahan 19,76% [8].
Pengumpulan data dilakukan dari berbagai sumber, seperti  data  jumlah  penduduk,  penduduk  di  atas  15 tahun, penduduk yang sudah bekerja berasal dari BPS Kota Tangerang Selatan [9].
Algoritma genetik pertama kali dikembangkan oleh John H. Holland pada tahun 1975 untuk memecahkan beberapa  masalah  optimasi,  berdasarkan  genetika biologis dan ide-ide evolusi [10].
Operator mutasi dan crossover sangat berpengaruh pada algoritma genetik, termasuk tingkat populasi yang menjadi isu penting di algoritma genetik [11].

## 2. Metode Penelitian
2.1 Kerangka Pikir
Runtunan  tahapan  yang  dilakukan  pada  penelitian ini  yaitu  studi  literatur,  pengumpulan  data, training data ,  dan  mencari  hasil  prediksi,  serta  membuat kesimpual dan saran. Hal tersebut dapat dijelaskan pada gambar 1

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Penjelasan pada gambar 1 adalah sebagai berikut: a. Studi  literatur  dilakukan  untuk  menangkap  latar belakang masalah kepadatan jumlah kendaraan dan ruang  lingkup  penelitian  berada  didaerah  Kota Tangerang Selatan dengan data jumlah penambahan kendaraan pribadi.
b. Pengumpulan data dilakukan dari berbagai sumber, seperti data jumlah penduduk, penduduk diatas 15 tahun,  penduduk  yang  sudah  bekerja  berasal  dari BPS  Kota  Tangerang  Selatan.  Data  penambahan jumlah kendaraan berasal dari Kantor Samsat Kota Tangerang  Selatan.  Data  pendapatan  perkapita berasal  dari  Rencana  Pembangunan  Jangka Menengah  Daerah  (RPJMD)  Kota  Tangerang Selatan.
c. Training  data dengan  mengimplementasikan algoritma genetic.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
2.2 Algoritma Genetik
Algoritma genetik adalah rekayasa pencarian dalam ilmu komputer untuk menemukan estimasi penyelesaian untuk optimasi. Algoritma genetik adalah cara  khusus  algoritma  evolusi  yang  menggunakan teknik  yang  terinspirasi  oleh  biologi  evolusi  seperti warisan, mutasi, seleksi alam dan rekombinasi.
Algoritma  genetika  pada  intinya  adalah  program komputer yang mensimulasi proses evolusi. Dalam hal ini populasi dari kromosom dihasilkan secara acak dan akan berkembang sesuai dengan hukum-hukum evolusi dengan harapan akan menghasilkan individu kromosom yang sempurna.
Kromosom  yang  dimaksudkan  adalah  kandidat untuk  memecahkan  masalah,  jadi  jika  kromosomnya baik,  diharapkan  menjadi  solusi  yang  baik  untuk masalah  yang  sedang  terjadi.  Pada  algoritma  genetik, banyaknya  kromosom  dari  suatu  objek  dapat dipertahankan  dengan  mengimplementasikan  operator mutasi dan crossover .

## 2.3 Operator Mutasi dan Crossover
Namun,  setiap  operator  mutasi  dan crossover algoritma  genetik  memiliki  dan  pengaruh  yang berbeda.  Dampak  dari  faktor-faktor  ini  dipengaruhi oleh  probabilitasnya.  Khususnya  operator  mutasi  dan crossover untuk menentukan rasio spesifik untuk setiap parameter.

## 3. Hasil Dan Pembahasan
Hasil  prediksi  ini  akan  dibandingkan  juga  dengan hasil prediksi menggunakan metode backpropagation . Setiap  metode  akan  diukur  besar  kesalahan  hasil peramalan  datanya  menggunakan  MAPE.  Semakin kecil nilai yang didapat dengan menggunakan MAPE, maka  semakin  akurat  pula  data  yang  diprediksi. Adapun rumus (1) yang digunakan dalam memperoleh MAPE.
𝑀𝑎𝑝𝑒 = 100 𝑛 ∑ | 𝑛 𝑖=1 𝑥𝑖 − 𝑓𝑖 𝑥𝑖 | … … … … … . (1)
Tabel 1.  Variabel Data Jumlah Penduduk Penduduk Pendapatan Jumlah Penduduk Diatas yang Kapita Kendaraan 15 T ahun Bekerja (Juta) 2010 1.298.504 751.308 342.781 31,81 608.942 2011 1.346.102 756.127 354.223 31,92 609.812 2012 1.394.405 769.178 351.891 32,07 609.195 2013 1.443.403 757.315 369.201 32,19 610.812 2014 1.492.999 761.091 372.450 33,63 610.931 2015 1.543.209 751.890 387.983 36,32 611.813 2016 1.593.812 758.712 391.034 38,11 611.791 2017 1.644.899 761.203 389.912 39,12 611.921 2018 1.696.308 778.440 386.121 39,82 612.091 2019 1.747.906 765.108 371.251 40,02 612.171 T ahun
Data  pada  tabel  1  akan  dilakukan  normalisasi. Alasan dari normalisasi ini adalah untuk mempercepat
perhitungan karena nilai dari data ini sendiri mencapai puluhan juta. Data akan dibuat sehingga nilai yang akan diinput adalah antara nol dan satu.
Adapun  rumus  untuk  normalisasi  sendiri  seperti rumus (2).
𝑑𝑎𝑡𝑎𝑛𝑜𝑟𝑚(𝑖) = 𝑑𝑎𝑡𝑎(𝑖) 𝑛𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑚𝑎𝑘𝑠𝑖𝑚𝑢𝑚 𝑑𝑎𝑡𝑎 … … … … … . (2)
Dengan keterangan bahwa datanorm(i) adalah data hasil  normalisasi  ke-i, data(i) adalah data pada urutan ke-i,  dan  nilai  maksimum  data  adalah  nilai  terbesar yang muncul pada tabel 2.

## Tabel 2. Hasil Normalisasi
Jumlah  Penduduk Penduduk Per Kapita  Jumlah
Penduduk Diatas yang (juta) Kendaraan 15 Tahun Bekerja 2010 0.743 0.965 0.877 0.7948525740.99473 2011 0.770 0.971 0.908 0.7976011990.99615 2012 0.798 0.988 0.902 0.8013493250.99514 2013 0.826 0.973 0.944 0.8043478260.99778 2014 0.854 0.978 0.952 0.8403298350.99797 2015 0.883 0.966 0.995 0.9075462270.99942 2016 0.912 0.975 1 0.9522738630.99938 2017 0.941 0.978 0.997 0.9775112440.99959 2018 0.970 1 0.987 0.9950024990.99987 2019 1 0.983 0.949 1 1 Tahun
Setelah  dilakukan  optimalisasi  atribut  oleh algoritma genetik dengan menggunakan metode seleksi pemilihan acak dan 1000 kali iterasi. Dengan bantuan vector  regression  dan  fungsi  fitness  yang  digunakan adalah rumus Mean Square Error (MSE), seperti rumus (3).
𝑓 = MSE = ∑ = 𝑛 𝑘 1(𝑦𝑘 − 𝑦 ′ 𝑘)2 𝑛 … , … … … . (3)
Penentuan  probabilitas crossover dan  mutasi dilakukan dengan percobaan di mana yang mendapatkan  nilai  MSE  terkecil  adalah  yang  akan digunakan  dalam  peramalan  ini.  Nilai  probabilitas crossover dan  mutasi  pada  jumlah  kendaraan,  seperti tabel 3.
Dengan  melihat  hasil  percobaan  di  atas,  x`adalah 0.003. Untuk itu prediksi ini akan dilaksanakan dengan mutasi  dan  probabilitas crossover yang  menghasilkan nilai MSE 0.003.
Dengan menggunakan arsitektur algoritma genetik ini,  maka  didapatkan  hasil  atribut-atribut  yang  paling optimal  adalah  jumlah  penduduk  yang  bekerja  dan pendapatan per kapita sama seperti data pada tabel 4.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
Dengan  menggunakan  arsitektur backpropagation dengan  data  input  seperti  pada  tabel  4,  maka  hasil prediksi  yang  didapat  dengan  menggunakan feature selection menggunakan algoritma genetik dan backpropagation dituliskan pada tabel 5
Tabel 3. Nilai Probabilitas Crossover dan Mutasi
P robabilit asP robabilit as Crossover Mut asi 1 0 0.013 0.2 0.013 0.25 0.005 0.3 0.017 1 0.015 0.7 0 0.012 0.2 0.008 0.25 0.005 0.3 0.005 Dat a 1 0.01 Hasil 0.8 0 0.013 Normalisasi 0.2 0.005 0.25 0.01 0.3 0.012 1 0.009 0.9 0 0.014 0.2 0.015 0.25 0.014 0.3 0.003 1 0.007 1 0 0.013 0.2 0.014 0.25 0.007
0.3 0.014 1 0.025 Dat a Nilai MSE
Tabel 4. Variabel Data Setelah Optimalisasi Menggunakan Algoritma Genetik
Tahun Jumlah PendudukPer Kapita (Juta) 2010 0.743 0.794852574 2011 0.770 0.797601199 2012 0.798 0.801349325 2013 0.826 0.804347826 2014 0.854 0.840329835 2015 0.883 0.907546227 2016 0.912 0.952273863 2017 0.941 0.977511244 2018 0.970 0.995002499 2019 1 1

## Tabel 5. Hasil Prediksi Dengan Menggunakan Algoritma
Backpropagation
Jumlah KendaraanPrediksi Jumlah Kendaraan Error Rate 608.942 613.747,52 0.007891601 609.812 614.633,46 0.007906475 609.195 613.484,62 0.007041461 610.812 615.653,82 0.007926 865 610.931 613.432,17 0.004094 044 611.813 616.244,43 0.007243 120 611.791 615.089,88 0.005392 170 611.921 612.186,41 0.000433743 612.091 614.672,90 0.004218172 612.171 613.243,57 0.001752085 MAPE 0.005112015
Dengan  menggunakan  MAPE,  maka  didapatkan bahwa persentase kesalahan didalam prediksi menggunakan  model  algoritma  genetik  dan  jaringan syaraf tiruan ini adalah sebesar 0,5%.
Data  yang  diinput  adalah  data  pada  tabel  2. Sehingga dengan menggunakan arsitektur backpropagation , maka dihasilkan prediksi untuk data menggunakan  algoritma backpropagation adalah infomasi di tabel 6.
Tabel 6. Hasil Prediksi Dengan Menggunakan
Algoritma Backpropagation Jumlah kendaraanPrediksi jumlah kendaraanError Rate 608.942 613.204,59 0.007241451 609.812 614.298,92 0.007357875 609.195 625.258,13 0.026367812 610.812 630.330,06 0.031753289 610.931 612.103,69 0.001919513 611.813 616.499,66 0.007660295 611.791 613.195,76 0.002296149 611.921 614.035,60 0.003455678 612.091 612.488,92 0.000650104 612.171 614.264,93 0.003419355 MAPE 0.009431119
Dari hasil prediksi menggunakan algoritma genetik dan  algoritma backpropagation di  atas  didapatkan perbandingan  hasil  dari  prediksi  menggunakan  kedua algoritma tersebut seperti informasi yang bisa dipahami pada gambar 2.
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
Gambar 2. Perbedaan Hasil Prediksi Jumlah Kendaraan
Berdasarkan  gambar  2  di  atas  dapat  dilihat  bahwa prediksi  algoritma  genetik  lebih  mendekati  jumlah kendaraan  dari  data  dibandingkan  dengan  algoritma backpropagation. Hasil  ini  akan  diperjelas  dengan Penggunaan  MAPE  untuk  menentukan  berapa  persen error  rate  yang  dihasilkan  dari  prediksi  algoritma genetik  dan  juga  algoritma backpropagation seperti pada tabel 7.
Tabel 7. Perbandingan Error Rate Error Rate Error Rate Algoritma Algoritma Genetik Backpropagation 2010 0.007891601 0.007241451 2011 0.007906475 0.007357875 2012 0.007041461 0.026367812 2013 0.007926865 0.031753289 2014 0.004094044 0.001919513 2015 0,00724312 0.007660295 2016 0.005392170 0.002296149 2017 0.000433743 0.003455678 2018 0.004218172 0.000650104 2019 0.001752085 0.003419355 MAPE 0.005112015 0.009431119 Tahun
Berdasarkan  Tabel  7,  dapat  dilihat  bahwa  hasil prediksi  dengan  menggunakan  Algoritma  Genetik memiliki error  rate yang  lebih  baik  dibandingkan dengan  hasil  prediksi menggunakan  algoritma backpropagation. Menggunakan  MAPE,  didapatkan MAPE Backpropagation sebesar  0.9%,  sedangkan MAPE  Algoritma  Genetik  yang  didapatkan  adalah 0.5%.

## 4. Kesimpulan
Prediksi  dengan  menggunakan  algoritma  genetik memiliki  persentase  kesalahan  yang  lebih  baik dibandingkan  dengan  hasil  prediksi  menggunakan algoritma backpropagation .  Hasil  yang  didapatkan MAPE backpropagation sebesar  0.9%,  sedangkan MAPE algoritma genetik yang didapatkan adalah 0.5%.
Hasil ini menunjukkan bahwa peramalan menggunakan algoritma genetik menunjukkan hasil yang lebih akurat yaitu  0,5%.  Hasil  ini,  dapat  disimpulkan  optimalisasi variabel  menjadi  nilai  lebih  yang  membuat  hasil prediksi  algoritma  genetik  menjadi  lebih  akurat dibandingkan  dengan  algoritma backpropagation . Berdasarkan  hasil  penelitian  ini  diperoleh  bahwa prediksi  jumlah  kendaraan  dengan  menggunakan algoritma genetik sebagai feature selection mempunyai tingkat  akurasi  lebih  sempurna  yaitu  0.5%.  Jika dibandingkan prediksi menggunakan metode algoritma backpropagation yaitu  0.9%.  Dengan  demikian  dapat dikatakan  bahwa  peramalan  menggunakan  model algoritma genetik memiliki tingkat akurasi yang cukup baik  sehingga  proses  peramalan  dengan  model algoritma  genetik  bisa  difungsikan  sebagai  metode untuk memprediksi total penambahan jumlah kendaraan,  karena  mendapatkan  hasil  yang  cukup akurat.

## 5. Daftar Pustaka
[1] Badan  Pusat  Statistik  Kota  Tangerang  Selatan, 2020. Statistik Daerah Kota Tangerang Selatan 2020 . 8 (2), ISSN 2089-4600
[2] Krisnandi,  Kevin,  dan  Agung,  Halim,  2017.  Implementasi Algoritma  Genetika  untuk  Memprediksi  Waktu  dan  Biaya Pengerjaan  Proyek  Konstruksi.  Jurnal  Ilmiah  Fifo,  ,  Vol.  9 No.2, November 2017, ISSN 2085-4315, EISSN 2502-8332
[3] Pangestu  F.,  Widodo  A,  W.,  Rahayudi  B.,  2018.  Prediksi Jumlah  Kendaraan  Bermotor  di  Indonesia  Menggunakan Metode Average-Based  Fuzzy  Time  Series  Models. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi dan Ilmu Komputer, Vol. 2 No. 9, September 2018, e-ISSN 2548-964X
[4] Guntoro,  Costaner  L.,  Lisnawati,  2019.  Prediksi  Jumlah Kendaraan di Provinsi Riau Menggunakan Metode Backpropagation. Jurnal Ilmiah Ilmu Komputer, Vol. 14 No. 1, Februari 2019, e-ISSN 2597-4963, p-ISSN 1858-4853
[5] Ramady  G.  D.,  Wowiling  R.  G.,  2017.  Analisa  Prediksi  Laju Kendaraan  Menggunakan  Metode  Linear  Regresion  Sebagai Indikator  Tingkat  Kemacetan.  ISU  Teknologi  STT  Mandala, Vol. 12 No.2, Desember 2017, ISSN 1979-4818
[6] Wiryanata  K.  S.,  Candiasa  M.,  Suarsana  M.,  2020.  Analisis Perkembangan  Kendaraan  Bermotor  di  Bali  Menggunakan Holt’s  Smoothing  Model .  Mandar  Maju  Vol.  7  No.  2, September 2020, e-ISSN 2579-4647 p-ISSN 2355-3782
[7] Fraticasari  S.  Y.,  Ratnawati  D.  E.,  Wihandika  R.  C.,  2018. Optimasi  Pemodelan  Regresi  Linier  Berganda  Pada  Prediksi Jumlah Kecelakaan Sepeda Motor Dengan Algoritme Genetika, Jurnal  Pengembangan  Teknologi  Informasi  dan  Ilmu Komputer, Mei 2018,  e-ISSN: 2548-964X
[8] Ayuningtias  P.  L.,  Irfan  M.,  Jumadi,  2017.  Analisa Perbandingan  Logic  Fuzzy  Metode  Tsukamoto,  Sugeno,  dan Mamdani Studi Kasus : Prediksi Jumlah Pendaftar Mahasiswa Baru  Fakultas  Sains  Dan  Teknologi  Universitas  Islam  Negeri Sunan  Gunung  Djati  Bandung.  Jurnal  Teknik  Informatika, ISSN 1979-9160, Vol. 10, No. 1, 2017
[9] Badan  Pusat  Statistik  Kota  Tangerang  Selatan,  2021. Kota Tangerang  Selatan  Dalam  Angka  2021. 10  (3),  ISSN  36740- 2101
[10] Holland,  John,  H.  1975. Adaptation in Natural  and  Artiﬁcial Systems:  An  Introductory  Analysis  with  Applications  to Biology,  Control,  and  Artiﬁcial  Intelligence; MIT  Press: Cambridge, USA,
[11] Hassanat A., Almohammadi K., dkk. 2019. Choosing Mutation and Crossover Ratios for Genetic Algorithms — A Review with a  New  Dynamic  Approach. 10  (2).  10  Desember  2019. Multidisciplinary  Digital  Publishing  Institute  (MDPI), Switzerland
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40
Jurnal BIT (Budi Luhur Information Technology) Vol . 18  No. 1 (2021) 35 – 40