## INFOTECH journal
ISSN : 2460-1861 (Print),  2615-4250 (Online) Vol. 9 No. 1, pp. 54-61

## PENGGUNAAN OTIMASI ATRIBUT DALAM PENINGKATAN AKURASI PREDIKSI DEEP LEARNING PADA BIKE SHARING DEMAND
Syarif Hidayatulloh 1 , Muhammad Amar Mustaja 2 ,Yudi Ramdhani 3 1,2,3 Program Studi Teknik Informatika, Fakultas Teknologi Informasi, Universitas Adhirajasa Reswara Sanjaya Email: m.amar.mustajab@gmail.com

## ABSTRACT
Cycling  is  becoming  popular  again  in  the  aftermath  of  the  Covid  19  pandemic  that  occurred  in  Indonesia yesterday.  In  this  study,  the  most  commonly  used  algorithms  were  tested,  including  Neural  Nets,  Generelized Linear Models, Support Vector Machines, Random Forests, and Deep Learning. The study was conducted in five predictive  algorithm  models  with  ten  trials  using  cross  validation,  and  the  best  accuracy  value  was  chosen. According to the comparison of these algorithms, the Deep Learning algorithm has an Accuracy value of 90% and an AUC of 0.770. Croos Validation with X fold is the foundation of this comparison algorithm. The deep learning algorithm was discovered to have an accuracy value of 90%, which is 4-5% lower than the other four algorithms. With a significant increase in the research, the accuracy value for weight optimization using the Forward optimize algorithm was 95.63%. Based on the results of the experiments, the researchers concluded that the experiments were successful in increasing the accuracy value of the deep learning algorithm.
Keywords: Attribute Optimization, Deep Learning, Feature Selection, Feature Weights, Prediction.

## ABSTRAK
Bersepeda kembali populer pasca pandemi Covid 19 yang terjadi di Indonesia kemarin. Dalam studi ini, algoritma yang paling umum digunakan diuji, termasuk Neural Nets, Generelized Linear Models, Support Vector Machines, Random Forests, dan Deep Learning. Penelitian dilakukan dalam lima model algoritma prediktif dengan sepuluh percobaan  menggunakan  validasi  silang,  dan  dipilih  nilai  akurasi  terbaik.  Berdasarkan  perbandingan  algoritma tersebut, algoritma Deep Learning memiliki nilai Accuracy sebesar 90% dan AUC sebesar 0,770. Validasi Croos dengan  X  fold  adalah  dasar  dari  algoritma  perbandingan  ini.  Algoritma  pembelajaran  mendalam  ditemukan memiliki  nilai  akurasi  90%,  yang  4-5%  lebih  rendah  dari  empat  algoritma  lainnya.  Dengan  peningkatan  yang signifikan  pada  penelitian  tersebut,  maka  nilai  akurasi  untuk  optimasi  bobot  menggunakan  algoritma  Forward optimize adalah sebesar 95,63%. Berdasarkan hasil percobaan, peneliti menyimpulkan bahwa percobaan tersebut berhasil meningkatkan nilai akurasi dari algoritma deep learning.
Kata Kunci: Deep Learning, Fitur Bobot, Fitur Seleksi, Optimasi Atribut, Prediksi.
Riwayat Artikel  :
Tanggal diterima  : 01-02-2023
Tanggal revisi : 12-02-2023
Tanggal terbit : 15-02-2023
DOI :
https://doi.org/10.31949/infotech.v9i1.4530
INFOTECH journal by Informatika UNMA is licensed under CC BY-SA 4.0
Copyright © 2023 By Author
1. PENDAHULUAN
1.1. Latar Belakang
Di era pandemi Covid 19 kemarin di Indonesia, tren  olahraga  sepeda  mulai  diminati  kembali  oleh banyak  orang.  Ini  terjadi  sebab  bersepeda  dapat dilakukan  sambil  bermain  bersama  keluarga  atau teman.  Bukan  hanya  itu  saja,  bersepeda  juga  dapat meningkatkan daya tahan tubuh seseorang.
Kegiatan  bersepeda  dapat  dilakukan  di  waktu luang misalnya saja pada akhir pekan. Untuk sekedar menjaga  kebugaran  dan  sebagai  sarana  rekreasi, bersepeda  tidak  memerlukan  jarak  tempuh  yang jauh.  Masyarakat  dapat  melakukannya  disekitar kota.  Pada  masa  pandemi  covid  19,  bersepeda menjadi  alternatif  olahraga  yang  diminati  oleh masyarakat, baik dilakukan secara individu maupun kelompok,  karena  dianggap  dapat  meningkatkan imunitas tubuh dimasa pandemi [1].
Bersepeda  juga  menjadi  salah  satu  olahraga yang  aman  untuk  lansia,  salah  satu  upaya  untuk menjaga,  mencegah,  meningkatkan  kesehatan  dan kesegaran  jasmani  bagi  lansia  (lanjut  usia)  adalah dengan  melakukan  olahraga.  Olahraga  bagi  lansia yang dilakukan secara terprogram akan mempunyai beberapa  manfaat,  diantaranya  adalah  untuk mempertahankan kesehatan, meningkatkan kekuatan otot jantung, meningkatkan sirkulasi darah dalam tubuh, menurunkan kadar lemak, menguatkan otot-otot  tubuh,  mengurangi  stress  dan  ketegangan batin, meningkatkan sistem kekebalan tubuh [2].
Di Korea Selatan (Korsel), khususnya di Seoul, bersepeda  menjadi  pilihan  transportasi  jarak  dekat dan  olahraga.  Kota  Seoul  dan  beberapa  kota  baru lain  seperti  Incheon  Metropolitan  City  dan  Sejong telah  memiliki  jaringan  jalur  khusus  sepeda  yang dapat  digunakan  untuk  berkeliling  kota  tanpa khawatir bersinggungan dengan kendaraan bermesin.  Bagi  pesepeda  dengan  waktu  terbatas, kegiatan  bersepeda  di  Seoul  dan  travelling  ke  kota terdekat  lain seperti Incheon dan Suwon juga tidak kalah menyenangkan [3].

## 1.2. Tinjuan Pustaka
Kesehatan tidak terpisahkan dalam kehidupan  manusia,  karena  kesehatan  merupakan keadaan  yang  paling  penting  dalam  menjalankan berbagai  aktivitas.  Tanpa  kesehatan  manusia  akan mengalami  hambatan  dan  mengalami  penurunan kondisi  fisik.  Kesehatan  adalah  keadaan  seimbang yang dinamis, dipengaruhi faktor genetik, lingkungan  dan  pola  hidup  sehari-hari  seperti makan,  minum,  seks,  kerja,  istirahat,  hingga pengelolaan kehidupan emosional. Ada empat faktor terpenting yang harus diperhatikan dalam kaitannya dengan  kesehatan  yaitu  1)  makanan  sehat,  2) perbanyak minum air putih, 3) tidur cukup, 4) serta selalu aktif [4].
Seiring dengan perkembangan ilmu, pengetahuan  dan  teknologi  yang  semakin  pesat, maka  meningkat  pola  dan  gaya  hidup  masyarakat. Hal ini berdampak juga terhadap kesehatan, aktivitas
gerak  menjadi  berkurang  sebaliknya  berbagai penyakit menyerang individu yang masih produktif, seperti  penyakit  jantung,  diabetes,  kolesterol, hipertensi dan lainnya [4].
Olahraga  bersepeda  ini  muncul  sebagai akibat dari penerapan PSBB di Indonesia yang mana masyarakat merasa jenuh di dalam rumah kemudian melakukan aktivitas bersepeda di luar rumah sebagai salah  satu  cara  untuk  mengurangi  kejenuhan, mencari  udara segar dan bersih, ramah lingkungan, aman, serta dapat menjaga jarak antara pesepeda satu dengan pesepeda lainnya [5].
Teknik  Deep  Learning  akan  diterapkan dalam penelitian ini untuk prediksi permintaan bike sharing  Graph  Convolutional  Neural  Network dengan  model  Filter  Grafik  Berbasis  Data  yang berhasil mempelajari korelasi heterogen berpasangan  tersembunyi  antara  stasiun  untuk memprediksi  permintaan  per  jam  tingkat  stasiun dalam jaringan berbagi sepeda skala luas, diusulkan oleh Lin et al [6]. Deep Learning termasuk kedalam kecerdasan  buatan.  Algoritma  pembelajaran  mesin membangun  matematika  model  berdasarkan  data sampel, yang dikenal sebagai “data pelatihan”, untuk membuat prediksi atau keputusan tanpa harus secara eksplisit diprogram untuk melakukan tugas [7].
Teknologi  data  mining  merupakan  salah satu  alat  bantu  yang  dapat  mengoptimalkan  data basis  yang  berukuran  besar,  dengan  menggunakan bermacam spesifikasi tingkat kerumitan, penggunaan dari data mining sejauh ini sudah dapat digunakan untuk memperoleh informasi optimal dari sekelompok  besar  database  besar  yang  memiliki kompleksitas [8].
1.3. Metodologi Penelitian
Saat ini persewaan sepeda mulai diperkenalkan  di  banyak  kota  perkotaan  untuk peningkatan  kenyamanan  mobilitas.  Penting  untuk menyediakan sepeda sewaan dan dapat diakses oleh publik  pada  waktu  yang  tepat  karena  dapat mengurangi waktu tunggu. Pada akhirnya, menyediakan pasokan sepeda sewaan yang stabil di kota  menjadi  perhatian  utama.  Bagian  penting adalah  prediksi  jumlah  sepeda  yang  dibutuhkan setiap jam untuk pasokan sepeda sewaan yang stabil [9].
Dalam studi yang dilakukan pada kelompok  data  siap  pakai,  proses  prediksi  dan klasifikasi  biasanya  dilakukan  oleh  algoritma pembelajaran mesin [10]. Hasil yang diperoleh dapat bervariasi  tergantung  pada  algoritma  yang  dipilih dan karakteristik kumpulan data yang dipelajari [11]. Dalam penelitian ini, studi eksperimental dilakukan pada  klasifikasi  kebutuhan  stok  sepeda  sewaan menggunakan algoritma pembelajaran mesin sesuai dengan  nilai  pengukuran  dan  informasi  kehidupan yang  diperoleh  dari  individu.  Klasifikasi  adalah salah  satu  kasus  yang  menggunakan  data  berlabel dalam  Supervised  Learning.  Klasifikasi  membagi dataset  ke  dalam  pelatihan  data  dan  uji  data
kemudian membentuk kelas baru prediksi oleh kelas kategori  dan  kelas  label  [11].  Penelitian  ini  akan menggunakan Deep  Learning  sebagai  model utama algoritma untuk pengujian.
Deep  Learning  merupakan  salah  satu bidang dari  Machine Learning  yang memanfaatkan jaringan syaraf tiruan untuk implementasi permasalahan  dengan  dataset  yang  besar.  Teknik Deep  Learning  memberikan  arsitektur  yang  sangat kuat untuk Supervised Learning. Dengan menambahkan  lebih  banyak  lapisan  maka  model pembelajaran  tersebut  bisa  mewakili  data  citra berlabel dengan lebih baik. Pada Machine Learning terdapat  teknik  untuk  menggunakan  ekstraksi  fitur dari  data  pelatihan  dan  algoritma  pembelajaran khusus  untuk  mengklasifikasi  citra  maupun  untuk mengenali suara. Namun, metode ini masih memiliki beberapa kekurangan baik dalam hal kecepatan dan akurasi [12].
Aplikasi konsep jaringan syaraf tiruan yang dalam  (banyak  lapisan)  dapat  ditangguhkan  pada algoritma  Machine  Learning  yang  sudah  ada sehingga  komputer  sekarang  bisa  belajar  dengan kecepatan, akurasi, dan skala yang besar. Prinsip ini terus  berkembang  hingga  Deep  Learning  semakin sering  digunakan pada komunitas riset  dan industri untuk membantu memecahkan banyak masalah data besar  seperti  Computer  vision,  Speech  recognition, dan  Natural  Language  Processing  [12].  Feature Engineering adalah salah satu fitur utama dari Deep Learning untuk mengekstrak pola yang berguna dari data  yang  akan  memudahkan  model  untuk membedakan  kelas.  Feature  Engineering  juga merupakan  teknik  yang  paling  penting  untuk mencapai  hasil  yang  baik  pada  tugas  prediksi. Namun,  sulit  untuk  dipelajari  dan  dikuasai  karena kumpulan  data  dan  jenis  data  yang  berbeda memerlukan  pendekatan  teknik  yang  berbeda  juga [13].
Pada  penelitian  ini  akan  menggunakan algoritma  Deep  Learning  yang  nantinya  akan dioptimasikan  menggunakan  optimasi  atribut  dan optimasi  bobot  untuk  meningkatkan  tingkat akurasinya  dalam  prediksi  kebutuhan  stok  sewa sepeda.  Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah untuk meningkatkan akurasi dari dataset Seoul Bike Sharing  Demand  Data  Set  dengan  menerapkan algoritma  deep  learning  untuk  memprediksi kebutuhan  stok  sepeda  disetiap  harinya  dan pemilihan fitur seleksi untuk mencapai akurasi yang lebih baik dibandingkan hasil prediksi sebelumnya.

## 2. PEMBAHASAN
Penelitian  ini  didasari  oleh  paradigma  data mining  yang  menjelaskan  proses  pencarian  atau penambangan knowledge. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengusulkan fungsi optimasi berdasarkan  algoritma  Deep  Learning.  Fungsi objektif ini yang nantinya digunakan dalam optimasi algoritma pada dataset “Seoul Bike Sharing Demand Data Set”.
A. Identifikasi Masalah.
Sama  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada pendahuluan dalam penelitian ini, akan menggunakan  algoritma  Deep  Learning  yang nantinya akan dioptimasikan menggunakan optimasi atribut  dan  optimasi  bobot  untuk  meningkatkan tingkat  akurasinya  dalam  prediksi  kebutuhan  stok sewa  sepeda.  meningkatkan  akurasi  dari  dataset Seoul  Bike  Sharing  Demand  Data  Set  dengan menerapkan algoritma deep learning untuk memprediksi kebutuhan stok sepeda disetiap harinya dan pemilihan fitur seleksi  untuk  mencapai  akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  hasil  prediksi sebelumnya.
B. Data Set
Untuk  melakukan  suatu  penelitian  tentunya dataset  merupakan  bahan  utama  yang  akan  diolah menggunakan  suatu  algoritma.  Dataset  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  data  Seoul Bike  Sharing  Demand  yang  diambil  dari  website repositori  UCI.  Dataset  ini  berisikan  rekam  jejak peminjaman  sepeda  sejumlah  8760  data  yang disebarkan secara publik berdasarkan jumlah sepeda yang dipinjam, tanggal bulan dan tahun peminjaman, suhu  udara,  rata-rata  waktu  pinjam  sepeda  per  jam dalam  satu  hari,  tanggal  bulan  dan  tahun peminjaman, suhu udara, tingkat kelembaban udara, kecepatan  angin,  jarak  penglihatan  mata  dalam satuan  10m,  suhu  embun,  radiasi  sinar  uv,  tingkat rintik  hujan,  tingkat  ketebalan  salju,  data  set  ini dibagi menjadi 4 musim yaitu, musim dingin, musim semi,  musim  panas  dan  musim  gugur,  lalu  dibagi berdasarkan  hari  kerja  dan  hari  libur  dan  terakhir waktu-waktu tertentu orang-orang meminjam sepeda. Penjelasan lebih mudahnya ada pada table 1.

## Table 1. Informasi Atribut Dalam Data Set
Seoul Bike Sharing Demand No Nama Data Deskripsi Data  Tipe Data 1 Date Tanggal, bulan dan tahun Date 2 Dew point temperature(°C) Suhu embun pagi Real 3 Functioning Day
Waktu-waktu tertentu orang- orang meminjam sepeda Binominal 4 Holiday Hari kerja dan hari libur Binominal 5 Hour Rata-rata waktu pinjam sepeda per jam dalam satu hari Integer
6 Humidity(%) Tingkat kelembaban uda Integer 7 Rainfall(mm) Tingkat rintik hujan Integer 8 Rented Bike count Jumlah sepeda yang dipinjam Integer 9 Seasons Terdiri dari 4 musim, musim dingin, musim semi, musim panas, musim gugur Polynominal 10 Snowfall (cm) Tingkat ketebalan salju Integer 11 Solar Radiation (MJ/m2) Radiasi sinar uv Real 12 Temperature(°C)  Suhu udara Integer 13 Visibility (10m) Jarak penglihatan mata Integer 14 Wind speed (m/s) Kecepatan angin Real

## C. Pre-procesing
Kumpulan  teknik  yang  digunakan  sebelum penerapan metode data mining disebut sebagai data preprocessing untuk data mining dan dikenal sebagai salah  satu  masalah  yang  paling  berarti  dalam Penemuan  Pengetahuan  yang  terkenal  dari  proses Data  [14].  Karena  data  kemungkinan  besar  tidak sempurna, mengandung inkonsistensi dan redundansi  tidak  dapat  diterapkan  secara  langsung untuk  memulai  proses  penambangan  data.  Jumlah data  yang  dikumpulkan  lebih  besar  membutuhkan mekanisme yang lebih canggih untuk menganalisisnya. Pre-procesing data mampu menyesuaikan  data  dengan  persyaratan  yang diajukan oleh masing-masing algoritma penambangan data, memungkinkan untuk memproses data yang tidak mungkin dilakukan[15].
Data  dalam  penelitian  ini  tidak  dapat  terbaca seluruhnya  sebab  aplikasi  data  mining  yang digunakan  dalam  eksperimen  ini  yaitu  rapidminer tidak  bisa  membaca  data  set  lebih  dari  5000  data, sehingga peneliti terpaksa mengurangi sejumlah data agar hasil yang diberikan seimbang.
D. Komparasi Algoritma
Klasifikasi,  model  pembelajaran  mesin  yang diawasi  digunakan  untuk  memprediksi  hasil  dari data. Penelitian ini mengusulkan suatu teknik untuk memprediksi  kebutuhan  persediaan  sepeda  sewaan
dengan menggunakan prosedur klasifikasi dan untuk meningkatkan akurasi klasifikasi melalui penggunaan  pengklasifikasi.  Dalam  penelitian  ini, pengujian  dilakukan  pada  beberapa  algoritme  yang paling  umum  digunakan,  yaitu  Neural  Net, Generelized Linear Model, Support Vector Machine, Random Forest dan Deep Learning.
E. Klasifikasi
Tahap  klasifikasi  merupakan  tahap  untuk mengklasifikasikan kualitas dari dataset “Seoul Bike Sharing  Demand  Data  Set”.  Pada  penelitian  ini dilakukan  validasi  menggunakan  Cross  Validation yang  sebelumnya  telah  dilakukan  pembagian  data training  dan  data  testing  untuk  mentukan  model mana  yang  memiliki  tingkat  akurasi  yang  terbaik. Kemudian  validasi  menggunakan  Split  Validation untuk menguji model yang telah diambil menggunakan cross validation.
F. Evaluasi Matriks Perhitungan performansi suatu model diperlukan untuk mengetahui apakah model tersebut benar  atau  tidak  dalam  proses  klasifikasi.  Ada beberapa  metode  evaluasi  kinerja  untuk  model pembelajaran  mesin.  Perpaduan  alat  evaluasi  yang berbeda  diharapkan  mendukung  pengembangan penelitian analitis[16].
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 × 100% 𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100% 𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%
Dalam  penelitian  ini,  empat  metrik  dasar (accuracy, precision, recall, F-Score) akan diperiksa untuk  mengetahui  perbedaan  dalam  algoritma berbasis pembelajaran mesin. Pada saat menggunakan  perhitungan  performansi  akurasi, presisi, dan recall, digunakan variabel-variabel yang tercantum  dalam  confusion  matrix.  Unsur-unsur matriks  konfusi  adalah  true  positive  (TP),  true negative (TN), false positive (FP) and false negative (FN)  [17].  Label  positif  dikategorikan  sebagai  No Holiday  dan  label  negatif  dikategorikan  Holiday. Masing-masing  variabel  pada  Tabel  2  memiliki penjelasannya, yaitu:
Tabel 2. Confusion Matrix Predicted Positive Predicted Negative Actual Postive True Postive (TP) False  Negative (FN) Actual Negative False  Positive (FP) True  Negative (TN) A. True  Positive  (TP)  menunjukkan  data  prediksi menyatakan  positif  atau  benar  terjadi  pada  No
Holiday  atau  hari  kerja.  Data  yang  ditunjukkan itu sesuai dengan No Holiday atau hari kerja.
B. True Negative (TN) menunjukkan data prediksi menyatakan negatif atau tidak benar terjadi pada Holiday  atau  hari  libur.  Data  yang  ditunjukkan menyatakan itu sesuai dengan Holiday atau hari libur.
C. False  Positive  (FP)  menunjukkan  data  prediksi menyatakan  positif  atau  benar  terjadi  pada  No Holiday  atau  hari  kerja.  Data  yang  ditunjukkan tidak sesuai dengan Holiday atau hari libur.
D. False Negative (FN) menunjukkan data prediksi menyatakan negatif atau tidak benar terjadi pada Holiday  atau  hari  libur.  Data  yang  ditunjukkan tidak sesuai dengan No Holiday atau hari kerja.
Kemudian  rumus  untuk  menghitung  nilai Accuracy, Precision, dan Recall sebagai berikut:
1. Accuracy (ACC) adalah efektivitas keseluruhan dari hasil klasifikasi.
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 𝑇𝑃 + 𝑇𝑁
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝐹𝑃 + 𝑇𝑁 × 100%
2. Precision (PREC) merupakan persentase dari label data dengan label positif yang diberikan klasifkasi [12].
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑃 × 100%
3. Recall (REC) atau sensitivity adalah efektivitas dari pengeklasifikasi dalam mengidentifikasi label postif [12].
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 = 𝑇𝑃
𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 × 100%

## G. Area under The Curve (AUC)
Area Under Curve merupakan salah satu metode umum yang digunakan untuk menghitung nilai under the  ROC  curve  [12].  Area  Under  the  Curve  dapat diartikan sebagai nilai probabilitas, jika memilih satu contoh  positif  dan  negatif  secara  acak,  metode klasifikasi akan memberikan skor yang lebih tinggi pada  contoh  positif  dari  pada  contoh  negatif.  Oleh karena  itu,  bilai  AUC  yang  lebih  tinggi  dapat menunjukan metode klasifikasi yang lebih baik[12], [18]. Berikut ini adalah formula dalam mencari nilai AUC dilihat dari hasil confusion matrix [19]:
𝐴𝑈𝐶 = 1 2 ( 𝑇𝑃 𝑇𝑃 + 𝐹𝑁 + 𝑇𝑁 𝑇𝑁 + 𝐹𝑃 )
Nilai  Area  under  Curve  (AUC)  akan  selalu berada  pada  range  0-1,  karena  bagian  dari  luas persegi  satuan  dengan  sumbu  x  dan  sumbu  y memiliki  nilai  dari  0  sampai  1.  Nilai  diatas  0,5 dikatakan  nilai  yang  menarik  karena  prediksi  acak menghasilkan  garis  diagonal  antara  (0,0)  dan  (1,1) yang  memiliki  luas  0,5.  Kualitas  klasifikasi keakuratan  dari  tes  diagnostik  menggunakan  nilai AUC ditunjukkan pada Tabel 3 [12].
Tabel 3. Keakuratan Hasil Klasifikasi
Berdasarkan AUC
Nilai AUC Kategori 0.90 – 1.00 Sangat Baik 0.80 – 0.90 Baik 0.70 – 0.80 Cukup Baik 0.60 – 0.70 Kurang Baik 0.50 – 0.60 Buruk

## 3. PROSES DAN HASIL PENELITIAN
Penelitian  dilakukan  dalam  lima  model algoritma  klasifikasi  dengan  10  kali  percobaan menggunakan cross validation dan diambil berdasarkan nilai  akurasi  terbaik. Hasil eksperimen dapat  dilihat  pada  tabel  4.  Hasil  eksperimen  yang tertuang pada tabel  4  menyatakan bahwa algoritma deep  learning  menghasilkan  tingkat  akurasi  yang lebih  rendah  dibandingkan  dengan  algoritma  lain. Kemudian  nantinya  akan  dilakukan  optimasi menggunakan  fitur  seleksi  genetika  algoritma dengan  berdasarkan  variasi  rasio  split  validation untuk  klasifikasi  stok  kebutuhan  sepeda  pinjaman. Hasil komparasi algoritma dapat dilihat pada tabel 4. Jika dilihat dari tabel 6 nilai akurasi yang dihasilkan oleh  seleksi  fitur  genetik  algoritma  memiliki  nilai yang lebih baik dari sebelumnya.

## Tabel 4. Komparasi Algortima
Algoritma Akurasi AUC Neural Net 95.71% 0.841 GLM 94% 0.707 SVM 94% 0.5 RF 95% 0.99 DL 90% 0.770
Berdasarkan  komparasi  algoritma  tersebut diketahui bahwa algoritma Deep Learning menghasilkan nilai Accuracy yaitu sebesar 90% dan AUC sebesar 0,770. Berikut adalah tabel confusion matrix  yang  dihasilkan  model  klasifikasi  deep learing dapat dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Confusion Matrix True 1 True 0 Class precision Pred. 1 4248 192 95.68% Pred. 0 265 96 26.59% Class Recall 94.13% 33.33%
1. Accuracy Dari  hasil  pengujian  nilai  akurasi  yaitu
90%. Berikut hasil perhitungan manual:
𝐴𝑐𝑐𝑢𝑟𝑎𝑐𝑦 = 4248 + 96 4248 + 96 + 265 + 192 100%
= 4344 4801 × 100%
= 0.904  × 100%
= 90% %
2. Precision
Dari  hasil  pengujian  nilai  Precision  yaitu 95.68%  untuk  precision No  Holiday =  192  dan 26.59% untuk precision Holiday = 96. Berikut hasil perhitungan manual:
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 1 = 4248 4248 + 265 × 100%
= 4248 4513 × 100%
= 0.94  × 100% = 94 %
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 2 = 96 96 + 265 × 100% = 96 361 × 100% = 0.2659  × 100% = 26.59 %

## 3. Recall
Dari  hasil  pengujian  nilai  Recall  yaitu 95.68%  untuk  precision No  Holiday =  192  dan 26.69% untuk precision Holiday = 92. Berikut hasil perhitungan manual:
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 1       = 4248 4248 + 265 × 100% = 4248 4513 × 100%
= 0.94  × 100%
= 94 %
𝑅𝑒𝑐𝑎𝑙𝑙 2  = 96 96 + 192 × 100%
= 96 288 × 100%
= 0,33  × 100% = 33 %
4. Area Under Curve
Dari  hasil  pengujian  nilai  AUC  model algoritma Deep Learning adalah 0.770. Berdasarkan nilai  pengujian  tersebut  menunjukan  bahwa algoritma  Deep  Learning  mencapai  klasifikasi
Cukup  Baik.  Kinerja  algoritma  dapat  dilihat  dari kurva  ROC-AUC  seperti  yang  ditampilkan  pada gambar  1  [12].  Gambar  1  menunjukan  kurva  ROC yang menggambarkan hubungan antara data testing dan  datra  prediksi.  Dari  kurva  tersebut  didapatkan nilai Area Under the Curve (AUC) yaitu luas daerah dibawah kurve ROC [12]. Nilai AUC yang diperoleh sebesar  0,770.  Dapat  dikatakan  bahwa  hasil klasifikasi  yang  didapat  cukup  baik.  Selanjutnya adalah  tahap  pendeketan  menggunakan  fitur optimasi.

## Gambar 1. ROC Average
Setelah  didapatkan  model  yang  terbaik  tahap selanjutnya  menerapkan  optimasi  fitur.  Pada penelitian  ini  dilakukan  dalam  lima  eksperimen berdasarkan  variasi  rasio  Split  Validation.  Pada setiap  eksperimen  akan  diterapkan  akan  diterapkan algoritma terbaik dari hasil komparasi yaitu Random Forest  dan  optimasi  fitur  algoritma  genetika.  Hasil eksperimen dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Hasil Eksperimen Optimasi Seleksi Rasio Spilt Validasi Deep Learning Optimize Selection (Evolutinary) 0,5 92% 94.12% 0,6 91% 94.38% 0,7 92.56% 95.83% 0,8 88% 94.38% 0,9 94% 93.75% Rata-rata 92% 94.49%
Berdasarkan  hasil  eksperimen  optimasi seleksi  pada  tabel  6,  Algoritma  Deep  Learning menghasilkan  nilai  akurasi  rata-rata  92%,  sebelum melakukan  optimasi  atribut  memiliki  hasil  terbaik diperoleh 94% dengan rasio split validation 0,9 dan sebesar  95.83%  setelah  menerapkan  optimize selection  (evolutinary). Ini  membuat  split  rasio  0,7 memiliki  nilai  akurasi  tertinggi  dibandingkan dengan yang lainnya.
Berdasarkan hasil eksperimen pada tabel 6 dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  peningkatan
kinerja  pada  algoritma  deep  learning,  peningkatan ini  cukup  tinggi  sebab  peningkatan  eksperimen menggunakan  split  rasio  0,8  yang  memiliki  nilai akurasi  88%  terendah  dibandingkan  dengan  rasio yang  lainnya,  setelah  menerapkan  optimize  weight forward hasilnya menjadi 94,38%.

## Tabel 7. Hasil Eksperimen Optimasi Bobot
Rasio Spilt Validasi Deep Learning Optimize Weight (Forward) 0,5 92% 94.88% 0,6 91% 95.47% 0,7 92,56% 93.47% 0,8 88% 95.63% 0,9 94% 95.83% Rata-rata 92% 95.06%
Berdasarkan  hasil  eksperimen  optimasi artibut  pada  tabel  7,  Algoritma  Deep  Learning menghasilkan  nilai  akurasi  rata-rata  92%,  sebelum melakukan  optimasi  bobot  memiliki  hasil  terbaik diperoleh 94% dengan rasio split validation 0,9 dan sebesar 95.83% setelah menerapkan optimize weight (forward). Ini membuat split rasio 0,9 memiliki nilai akurasi tertinggi dibandingkan yang lainnya.
Berdasarkan hasil eksperimen pada tabel 7 dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  peningkatan kinerja  pada  algoritma  deep  learning,  peningkatan ini  cukup  tinggi  sebab  peningkatan  eksperimen menggunakan  split  rasio  0,8  yang  memiliki  nilai akurasi  88%  terendah  dibandingkan  dengan  rasio yang lainnya, setelah menerapkan ooptimize weight forward hasilnya menjadi 95.63% yang membuatnya menjadi  nilai  akurasi  terbaik  kedua setelah  95.83% dari rasio split validasi 0,9. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengoptimasi algoritma deep learning agar  memiliki  nilai  akurasi  yang  lebih  baik  dari sebelumnya, berdasarkan hasil eksperimen optimasi artibut  pada  tabel  6,  sebelum  melakukan  optimasi seleksi memiliki hasil terbaik diperoleh 94% dengan rasio split validation 0,9 dan sebesar 95.83% setelah menerapkan  optimize  selection  (evolutinary).  Ini membuat  split  rasio  0,7  memiliki  nilai  akurasi tertinggi  dibandingkan  dengan  yang  lainnya. Berdasarkan hasil eksperimen optimasi artibut pada tabel 7, sebelum melakukan optimasi bobot memiliki hasil  terbaik  diperoleh  94%  dengan  rasio  split validation  0,9  dan  sebesar  95.83%  setelah menerapkan optimize weight (forward).  Ini membuat  split  rasio  0,9  memiliki  nilai  akurasi tertinggi  dibandingkan  yang  lainnya.  Penelitian  ini juga menerapkan evaluasi matriks untuk menghitung nilai  Accuracy,  Precision,  dan  Recall  demi memperoleh  data  yang  lebih  akurat.  Data  yang diperlukan untuk perhitungan itu tersedia pada tabel 5, hasil perhitungan yang diperoleh melalui evaluasi
matriks cukup sesuai  dengan apa yang ditunjukkan dalam tabel 5.

## 4. KESIMPULAN
Penelitian
ini dimulai dengan
membandingkan  hasil  5  model  algoritma  prediksi pada  "Bike  Sharing  Demand  Data  Set"  dengan menerapkan  cross  validation  sebesar  10  fold,  5 algortima  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini adalah  Neural  Net,  Generelized  Linear  Model, Support Vector Machine, Random Forest dan Deep Learning.  Setelah  menerapkan  cross  validation  10 fold,  ditemukan  bahwa  algoritma  deep  learning memiliki  nilai  akurasi  sebesar  90%,  4-5%  lebih rendah  dibandingkan  dengan  4  algortima  lainnya yang memiliki nilai akurasi lebih tinggi, akan tetapi nilai  AUC  yang  diperoleh  sebesar  0.770  termasuk Cukup  Baik.  Peningkatan  yang  signifikan  dalam penelitian  ini  adalah  nilai  akurasi  pada  rasio  split validasi 0,8 sebesar 88%, ini merupakan nilai akurasi terendah  dibandingkan  rasio  yang  lainnya,  setelah melakukan  eksperimen  ini,  diperoleh  nilai  akurasi sebesar  94.38%  untuk  optimasi  seleksi  dan  nilai akurasi  sebesar  95.63%  untuk  optimasi  bobot. Melihat  hasil  yang  diperoleh  dari  eksperimen  yang telah dilaksanakan, peneliti menyatakan eksperiman yang dilakukan berhasil meningkatkan nilai akurasi algoritma deep learning.

## PUSTAKA
[1] H. Fitroni, “Fenomena peningkatan motivasi bersepeda  masyarakat  di  masa  pandemi COVID-19,” Sporta  Saintika , vol. 6, no. 1, pp. 109–118, 2021.
[2] E.  N.  Deniati  and  A.  Annisaa,  “Hubungan Tren  Bersepeda  dimasa  Pandemi  Covid-19 dengan  Imunitas  Tubuh  Lansia,” Sport Science and Health , vol. 3, no. 3, pp. 125– 132, May 2021, doi: 10.17977/UM062V3I32021P125-132. [3] “Menjelajahi  Seoul  dan  Korea  dengan Bersepeda | kumparan.com.”
https://kumparan.com/jifiawan-gana- putra/menjelajahi-seoul-dan-korea-dengan- bersepeda-1vL7Ax2ZLFh (accessed Jan. 17, 2023).
[4] B.  S.  Pane,  “Peranan  olahraga  dalam meningkatkan kesehatan,” Jurnal pengabdian kepada masyarakat , vol. 21, no. 79, pp. 1–4, 2015.
[5] “Pakar  UGM  Jelaskan  Cara  Aman Bersepeda  di  Tengah  Pandemi  Corona  | Universitas Gadjah Mada.” https://ugm.ac.id/id/berita/19632-pakar- ugm-jelaskan-cara-aman-bersepeda-di- tengah-pandemi-corona  (accessed  Jan.  17, 2023).
[6] L.  Lin,  Z.  He,  and  S.  Peeta,  “Predicting station-level hourly demand in a large-scale bike-sharing network:
A graph
convolutional  neural  network  approach,” Transp Res Part C Emerg Technol , vol. 97, pp. 258–276, 2018, doi: https://doi.org/10.1016/j.trc.2018.10.011.
[7] O.  O.  Oladimeji  and  O.  Oladimeji, “Predicting survival of heart failure patients using  classification  algorithms,” JITCE (Journal  of  Information  Technology  and
Computer  Engineering) ,  vol.  4,  no.  02,  pp. 90–94, 2020.
[8] D. Riana, Y. Ramdhani, R. T. Prasetio, and A.  N.  Hidayanto,  “Improving  Hierarchical
Decision  Approach  for  Single  Image Classification of Pap Smear.,” International Journal of Electrical & Computer
Engineering  (2088-8708) ,  vol.  8,  no.  6,
2018.
[9] V.  E.  Sathishkumar,  J.  Park,  and  Y.  Cho, “Using  data  mining  techniques  for  bike sharing  demand  prediction  in  metropolitan city,” Comput Commun , vol.  153, pp. 353– 366, 2020.
[10] R. T. Prasetio, A. A. Rismayadi, N. Suryana, and  R.  Setiady,  “Features  Selection  and  k- NN  Parameters  Optimization  based  on Genetic  Algorithm  for  Medical  Datasets Classification,” Heart  Disease  (SPECTF) , vol. 267, no. 44, p. 2, 2020.
[11] M.  Huljanah, Z.  Rustam,  S.  Utama,  and  T. Siswantining,  “Feature  selection  using random  forest  classifier  for  predicting prostate cancer,” in IOP Conference Series:
Materials  Science  and  Engineering ,  2019, vol. 546, no. 5, p. 052031.
[12] A.  N.  Rachmi,  “Implementasi  Metode
Random Forest Dan Xgboost Pada Klasifikasi  Customer  Churn,” Laporan Tugas Akhir. Fakultas Matematika Dan Ilmu
Pengetahuan Alam Universitas Islam Indonesia Yogyakarta , 2020.
[13] T. Nurhikmat, “Implementasi deep learning untuk  image  classification  menggunakan algoritma  Convolutional  Neural  Network (CNN) pada citra wayang golek,” 2018.
[14] S.  García,  J.  Luengo,  and  F.  Herrera, Data preprocessing  in  data  mining ,  vol.  72. Springer, 2015.
[15] S. García, S. Ramírez-Gallego, J. Luengo, J. M.  Benítez,  and  F.  Herrera,  “Big  data preprocessing: methods and prospects,” Big Data Anal , vol. 1, no. 1, pp. 1–22, 2016.
[16] A. Ishaq et al. , “Improving the prediction of heart  failure  patients’  survival  using
SMOTE and effective data mining techniques,” IEEE access , vol. 9, pp. 39707– 39716, 2021.
[17] A.  M.  Hay,  “The  derivation  of  global estimates  from  a  confusion  matrix,” Int  J Remote Sens , vol. 9, no. 8, pp. 1395–1398,
1988.
[18] F.  Gorunescu, Data  Mining:  Concepts, models  and  techniques ,  vol.  12.  Springer Science & Business Media, 2011.
[19] M. Sokolova and G. Lapalme, “A systematic analysis  of  performance  measures  for classification  tasks,” Inf  Process  Manag , vol. 45, no. 4, pp. 427–437, 2009.