## PENERAPAN TEKNIK SMOTE DAN CROSS VALIDATION PADA DECISION TREE UNTUK KLASIFIKASI TINGKAT KEMACETAN LALU LINTAS
Yajid Khoeri 1 , Rudi Kurniawan 2 , Yudhistira Arie Wijaya 3
1 Jurusan Teknik Informatika, STMIK IKMI Cirebon
2 Jurusan Rekayasa Perangkat Lunak, STMIK IKMI Cirebon
3 Jurusan Sistem Informasi, STMIK IKMI Cirebon Jl. Perjuangan No.10B, Karyamulya, Kec. Kesambi, Kota Cirebon, Jawa Barat 45135 khoeriyajid@gmail.com

## ABSTRAK
Kemacetan merupakan suatu keadaan dimana jumlah kendaraan yang lalu lalang melebihi kapasitas jalan yang  dapat  ditampung.  Kemacetan  lalu  lintas,  disebabkan  oleh  volume  kendaraan  melebihi  kapasitas  jalan, merugikan secara ekonomi dan sosial. Kemacetan juga  mempengaruhi mobilitas penduduk, perekonomian, dan lingkungan, sehingga menimbulkan biaya ekonomi yang signifikan melalui peningkatan konsumsi bahan bakar, hilangnya  waktu,  dan  dampak  negatif  terhadap  produktivitas.  Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk  mengurangi kemacetan lalu lintas.  Penelitian ini menerapkan metode Decision Tree dan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas.  Proses Knowledge  Discovery  in  Database (KDD) dan Cross Validation digunakan untuk evaluasi. Hasilnya menunjukkan Decision Tree dengan SMOTE memiliki  akurasi  96,54%.  Dengan Cross  Validation ,  akurasi  mencapai  96,03%  +/-  0,85%  (rata-rata  mikro: 96,03%).  Model  ini  dianggap  baik  dan  efektif  dalam  mengklasifikasikan  tingkat  kemacetan  lalu  lintas, memberikan kontribusi penting pada pemahaman dan manajemen lalu lintas perkotaan. Implementasi ini dapat membantu mengoptimalkan solusi untuk mengurangi dampak negatif kemacetan dan meningkatkan kualitas hidup masyarakat.
Kata kunci :   Kemacetan,  Decision  Tree,  SMOTE  (Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique)  ,  Cross Validation,  KDD (Knowledge Discovery in Database)

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan  secara  umum  menjadi  kekhawatiran yang semakin meningkat, terutama di kota-kota besar di  negara-negara  berkembang.  Idealnya,  seluruh pemangku  kepentingan  harus  mengatasi  masalah kemacetan  lalu  lintas  dan  memperkenalkan  berbagai alternatif solusi untuk mengendalikan kemacetan lalu lintas  tersebut.  Karena  kecelakaan  ini  akan  menjadi sangat serius di kemudian hari dan akan mengakibatkan  penumpukan  pertumbuhan  penduduk di  perkotaan  yang  berdampak  pada  peningkatan kebutuhan lalu lintas[1]. Kemacetan merupakan suatu keadaan  dimana  jumlah  kendaraan  yang  lalu  lalang melebihi kapasitas jalan yang dapat ditampung[2].
Kemacetan juga mempengaruhi mobilitas penduduk,  perekonomian,  dan  lingkungan,  sehingga menimbulkan biaya ekonomi yang signifikan melalui peningkatan konsumsi bahan bakar, hilangnya waktu, dan dampak negatif terhadap produktivitas. Selain itu, terjebak kemacetan terus-menerus dapat meningkatkan  stres  dan  kelelahan,  yang  dapat berdampak buruk pada kesehatan psikologis pengemudi dan penumpang. Situasi ini semakin buruk karena meningkatnya risiko kecelakaan di jalan raya, peningkatan  emisi  kendaraan,  dan  pertumbuhan perkotaan  yang  tidak  terkendali.  Seiring  pesatnya kemajuan  teknologi  informasi,  teknologi  informasi berperan dalam memahami dan mengoptimalkan lalu lintas data melalui teknik data mining.
Salah satunya adalah manajemen lalu lintas, dan pengendalian  manajemen  lalu  lintas  dapat  digunakan sebagai bahan untuk mengklasifikasikan dan memprediksi arus lalu lintas kemacetan.serta kepadatan. Selain itu, penerapan data mining pada data lalu lintas dapat menimbulkan banyak tantangan yang memerlukan pengelolaan yang cermat. Mengelola data lalu  lintas  merupakan  tugas  kompleks  yang menghadapi banyak kendala, antara lain keterbatasan data, ketidakpastian cuaca, dan kompleksitas perilaku pengemudi.  Solusi  yang  efektif  harus  menggunakan Algoritma Decision  Tree ,  yang  memiliki  keunggulan dalam kemampuan interpretasi dan kemampuan untuk menangkap hubungan nonlinier.
Untuk  mengatasi ketidakseimbangan kelas pada lalu  lintas  data,  teknik  SMOTE  ( Synthetic  Minority Oversampling  Technique )  dapat  digunakan  untuk meningkatkan  representasi  kelas  minoritas  dan memastikan model berkinerja baik dalam mengklasifikasikan  data.  Selain  itu,  penerapan Cross Validation memastikan evaluasi model yang konsisten dan  andal  dengan  membagi  kumpulan  data  menjadi beberapa  bagian  yang  seimbang  untuk  melatih  dan menguji  model  secara  adil.  SMOTE  dan Cross Validation dapat  digunakan  dengan  metode Decision Tree untuk mengatasi kendala ini. SMOTE membantu menghasilkan  sampel  sintetik  dan  menyempurnakan model  untuk  mengatasi  ketidakseimbangan  kelas. Cross Validation juga  mempertahankan  performa model pada data yang tidak terlihat selama pelatihan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Pada  penelitian  sebelumnya  dengan  judul “Integrasi Decision Tree dan  Metode  SMOTE  untuk Pengklasifikasian  Data  Kecelakaan  Lalu  Lintas”, pengujian dilakukan dengan menggunakan tiga desain model:  Split  Validation Decision Tree dan  SMOTE, dengan akurasi sebesar 69,23%. Pengujian menggunakan pohon keputusan yang divalidasi silang dan SMOTE menunjukkan akurasi sebesar 63,56%.Pengujian  data  split Decision Tree dan SMOTE  menunjukkan  akurasi  sebesar  71,12  dengan rasio  1:  9.  Setelah  membandingkan  ketiga  desain model,  Decision  Tree  dan  SMOTE  Split  Data mencapai  akurasi  tertinggi.  Selanjutnya  diperoleh akurasi  sebesar  89,71%  (3:7)  dan  area  under  curve (AUC)  sebesar  0,773  (1:.9).  Penelitian  ini  termasuk dalam kategori cukup[3].
Penelitian selanjutnya dengan judul “Klasifikasi Pembagian
Arus Lalu Lintas Menggunakan Alogaritma Naïve  Bayes Dan Model  Linea r”.    hasil penelitian  ini  metode  Naive  Bayes  mendapatkan accuracy  lebih  tinggi  dari  model  linier  yaitu  untuk Naive Bayes accuracy 95.70%, precision 95.67%, dan recall 100%, sedangkan  untuk Naive Bayes accuracy 92.10%,  precision  95.68%,  dan  recall  96.20%.  maka hasilnya  metode  Naive  Bayes  lebih  unggul  dalam proses klasifikasi data arus lalu lintas.[4]
Pada  penelitian  sebelumnya  Dengan  Judul “Implementasi  Algoritma Decision  Tree Untuk Klasifikasi  Data  Peserta  Didik”.  Berdasarkan percobaan didapatkan bahwasanya algoritma Decision Tree yang  diujicoba  menunjukkan  hasil  yang memuaskan. Baik C4.5 maupun Random Forest telah menunjukkan  kinerja  yang  tinggi  dalam  ukuran akurasi, yakni 97,63% untuk C4.5 dan 95,13% untuk Random Forest. Berdasarkan ukuran akuras ini, C4.5 mengungguli  Random  Forest  sebesar  2,5%.  Oleh karena itu, model dan rule yang dihasilkan oleh C.45 digunakan  sebagai  dasar  pengembangan  prototipe aplikasi klasifikasi.[5]
Pada  penelitian  sebelumnya,  yang  berjudul “Analisis  sentimen  pada  rating  aplikasi  Shopee menggunakan  metode  Decision  Tree  berbasis SMOTE”  membahas  membahas    analisis  sentimen, cabang penelitian text mining yang melakukan proses klasifikasi    dokumen  teks.  Analisis  sentimen melibatkan  penggunaan  teknik  pemrosesan  bahasa alami  untuk  mengekstraksi  opini,  perasaan,  dan penilaian  orang  yang  menulis  tentang  topik  tertentu. Peneliti  melakukan  penelitian  terhadap  analisis sentimen review aplikasi Shopee dengan menggunakan  teknik  pohon  keputusan.  Tujuan  dari penelitian ini adalah untuk mengetahui tingkat akurasi dan  mengetahui  opini  pengguna  terhadap  aplikasi Shopee.  Hasil  penelitian    menggunakan  Algoritma Decision  Tree  menggunakan  SMOTE  (Synthetic Minority  Oversampling  Technique)  menunjukkan nilai  presisi  sebesar  99,98%  dengan  nilai  presisi sebesar  99,91%,  AUC  (Area  Under  The  Curve) sebesar  0,999,  dan  recall  sebesar  99,88%.Hasil
penggunaan  Algoritma  Decision  Tree  tanpa  SMOTE menunjukkan nilai presisi sebesar 99,89%, AUC (Area Under  The  Curve)  sebesar  0,950,  recall  sebesar 99,88%,  dan  nilai  presisi  sebesar  99,98%.  Dari  hasil evaluasi yang ada, SMOTE dapat mempengaruhi nilai presisi dan AUC (Area Under Curve), dan nilai recall dan  presisi  tidak  berpengaruh  atau  hasilnya  berbeda, terlepas digunakan atau tidaknya SMOTE, dapat kita simpulkan  sama  saja.  Selisih  nilai  akurasi  yang diperoleh sebesar 0,02 dengan AUC sebesar 0,049.[6]
Pada  penelitian  sebelumnya  yang  berjudul “Klasifikasi  Penyakit  Jantung  Menggunakan  Metode Synthetic  Minority  Over-  Sampling  Technique Dan Random  Forest  Clasifier ”  membahas  mengenai, klasifikasi  penyakit  jantung  dengan  menggabungkan Synthetic Minority Over-sampling Technique (SMOTE)  dan  Algoritma  Random  Forest  Classifier, dengan  menggunakan  data  pasien  yang  mengalami diagnosis  penyakit  jantung  dan  tidak  mengalami penyakit jantung. Tahapan awal yang dilakukan yaitu mengatasi  masalah  ketidakseimbangan  kelas  dengan mengaplikasikan SMOTE untuk menghasilkan sampel sintetis  dari  kelas  minoritas,  lalu  dilanjutkan  pada proses  normalisasi  data  menggunakan  metode  min- max  normalisasi,  setelah  itu  masuk  pada  proses klasifikasi  menggunakan  Random  Forest  Classifier untuk  melatih  model  dalam  melakukan  klasifikasi. Hasilnya menunjukkan bahwa pendekatan ini mampu meningkatkan kemampuan model dalam mengidentifikasi  kasus  penyakit  jantung.  Evaluasi model  menghasilkan  akurasi  yang  lebih  baik dibandingkan  hasil  yang  didapatkan  pada  penelitian yang  dilakukan  sebelumnya  yaitu  mencapai  akurasi 92%, hasil terbaik ini terjadi peningkatan 2% dari hasil akurasi yang dihasilkan penelitian.[7]

## 3. METODE PENELITIAN
Pada bagian ini memuat metode yang digunakan pada penelitian ini. Metode penelitian ini menggunakan  Algoritma Decision Tree berbasis SMOTE ( Synthetic Minority Over- Sampling Technique )  dan Cross  Validation .  Pada  bagian  data tingkat kemacetan lalu lintas. Dataset dalam penelitian ini terdiri dari 297.000 yang  di ambil dari situs open data  yaitu  kaggle  berjenis  time  series  .  Data  tersebut kemudian  di  analisis  untuk  mengetahui  situasi  lalu lintas  berdasarkan  4  kategori  1-berat( heavy ),  2- Tinggi( high ),  3-Normal( normal ),  dan  4-Rendah( low) menggunkan  Algoritma Decision Tree berbasis SMOTE  )  dan Cross  Validation .  Performa  algoritma Decision Tree dalam  menganalisis  data  tingkat  lalu lintas  diukur dengan menghitung akurasi, recall, dan precision.  Alur  metode  penelitian  ini  yang  di tampilkan pada gambar 1.

## Gambar 1. Metode penelitian

## 3.1. Identifikasi Masalah
Memahami dengan jelas ruang lingkup penelitian  dan  identifikasi  tujuan  yang  ingin  dicapai. Menganalisis  secara  mendalam  situasi  dan  latar belakang yang berkaitan dengan penelitian. Memahami faktor-faktor yang mungkin mempengaruhi atau berkontribusi terhadap masalah.Menemukan informasi dari berbagai sumber, termasuk  literatur,  laporan,  data  statistik,  dan  studi kasus  terkait  topik  atau  masalah  yang    diidentifikasi. Merumuskan  masalah  yang  ingin  dipecahkan  atau diselidiki.

## 3.2. Studi Literature
Pada  penelitian  ini  topik  yang  dipilih  adalah mengenai  Implementasi  Algoritma Decision  Tree Berbasis  SMOTE  dan Cross  Validation. Langkah selanjutnya  adalah  pencarian  literatur  yang  relevan dengan topik penelitian. Langkah ini dapat memberikan gambaran mengenai dengan penggunaan Algoritma Decision  Tree dalam  mengklasifikasikan data  tingkat  kemacetan  lalu  lintas  .  Proses  pencarian dan  pengumpulan  artikel  dengan  menggunakan tools publish  or  perish ,  yang  diambil  dari  database akademik  yaitu Google  Scholar,  Shinta  dan  Scopus dengan  kata  kunci  “Klasifikasi  Kemacetan”  dan “Algoritma Decision Tree ”.

## 3.3. Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini untuk mendapatkan dataset yang  diperlukan  maka  dari  itu  digunakan  beberapa metode  pengumpulan  data.  Dataset  yang  digunakan dalam penelitian ini adalah data arus lalu lintas  yang
bersifat time series dan didapatkan dari website  open data  kaggle  dataset  yang  di  memiliki  9 atribut diantaranya Time,  date,  Day  of  the  week,  Carcount, Bikecount,  Buscount,  Truckcount,  Total  dan  Traffic situation dan memiliki 297.000 record .

## 3.4. Proses Tahapan KDD
Discovery  of  Knowledge  in  Databases (KDD)
adalah proses yang dapat digunakan untuk menemukan  pola  yang  berguna  dan  mengekstrak informasi  dari  kumpulan  data  yang  besar.  KDD bersifat  otomatis  dan  dapat  didefinisikan  sebagai organisasi proses untuk mengidentifikasi dan menemukan pola dari kumpulan data  yang besar dan kompleks  secara  akurat  dan  efektif.  Data  yang dikumpulkan  melewati  tahap  pra-pemrosesan  untuk memastikan kualitas dan kegunaannya untuk analisis.Pembersihan  data  melibatkan  penghapusan data yang tidak valid atau tidak relevan. Jika terdapat nilai  yang  hilang  pada  data  maka  dilakukan  langkah pengisian  nilai  yang  hilang  tersebut.  Konversi  data mungkin  diperlukan  jika  skala  atau  format  perlu disesuaikan.

## 3.5. Implementasi Algoritma Decision Tree
Algoritma Decision  Tree merupakan  Algoritma yang  terdapat  dalam  metode  klasifikasi  dari  data mining. Decision tree adalah konsep flowchart dengan struktur  pohon  ( tree )  dimana  setiap  node  (node internal) mewakili atribut dan cabang menggambarkan hasil pengujian atau nilai input atribut, sedangkan daun mewakili kelas atau distribusi kelas[8] Langkah kerja algoritma Decision  tree yaitu  menghitung  nilai entropy ,  nilai information  gain, nilai split  info ,  dan nilai gain ratio dijelaskan sebagai berikut.
3.5.1. Menghitung entropi setiap atribut menggunakan persamaan 1
𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ −𝑝𝑖 𝑙𝑜𝑔2𝑝𝑖 𝑛 𝑖=1
(1)
Dimana :
S = Himpunan Kasus n = Jumlah partisi S p_i  =  Probabilitas  yang  didapat  dari  jumlah  kelas dibagi total kasus.
3.5.2. Menghitung  Information  gain  dari  setiap atribut menggunakan persamaan 2
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑆𝐴 = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ [𝑆𝑖]
[𝑆] ∗ 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 𝑆𝑖 𝑛 𝑖=1 (2)
Dimana : S = Himpunan Kasus A = Atribut n = Jumlah partisi S [Si] = Jumlah partisi ke-i [S] = Jumlah kasus dalam S
3.5.3. Menghitung  Split  gain  dari  setiap  atribut menggunakan persamaan 3
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝑖𝑛 𝑓𝑜𝑟(𝑆, 𝐴) = 𝐸𝑛𝑡𝑟𝑜𝑝𝑦 (𝑆) ∑ [𝑆𝑖]
[𝑆] 𝑙𝑜𝑔2 [𝑆𝑖] [𝑆] 𝑛 𝑖=1 (3)
Dimana :
S = Ruang sampel data yang digunakan untuk training A = Atribut [Si] = Jumlah sampel atribut i
3.5.4. Menghitung  Gain  ratio  dari  setiap  atribut menggunakan persamaan 4
𝐺𝑎𝑖𝑛 𝑟𝑎𝑡𝑖𝑜 (𝑆, 𝐴) = 𝐼𝑛𝑓𝑜𝑟𝑚𝑎𝑡𝑖𝑜𝑛 𝐺𝑎𝑖𝑛 (𝑆, 𝐴)
𝑆𝑝𝑙𝑖𝑡 𝐼𝑛𝑓𝑜 (𝑆, 𝐴) (4)
3.6. Evaluasi
Menentukan akurasi persisi, dan recall dari Cross Validation. Untuk mengetahui pengujian model desain yang terbaik dari integrasi metode klasifikasi Decision Tree  dan  teknik  penyeimbang  data  yaitu  SMOTE berdasarkan  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat kemacetan  lalu  lintas,  sehingga  akurasi  menjadi meningkat melalui persamaan 5.
𝐴𝑘𝑢𝑟𝑎𝑠𝑖 = 𝑡𝑝+𝑡𝑛 𝑡𝑝+𝑓𝑛+𝑓𝑝+𝑡𝑛
(5)
𝑃𝑟𝑒𝑐𝑖𝑠𝑖𝑜𝑛 = 𝑡𝑝 𝑡𝑝 + 𝑓𝑝
(6)
Adapun attribute/variabel yang digunakan untuk penelitian  ini  yaitu Day  of  the  week,  CarCount, BikeCount, BusCount, TruckCount, Total, dan Traffic Situation.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1. Data Set Data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini diperoleh
dari
website
kaggel https://www.kaggle.com/datasets/hasibullahaman/traf fic-prediction-dataset/data. Dimana berisikan 297.000 recod  dan  9  atribut.  Berisi  informasi  yang dikumpulkan  oleh  model  visi  computer. Selain  itu, kumpulan data menyertakan kolom yang menunjukkan situasi lalu lintas yang dikategorikan ke dalam  empat  kelas:  1-Berat( Heavy ),  2-Tinggi (High) , 3-Normal (Normal ), dan 4-Rendah (Low). Informasi ini dapat membantu menilai tingkat keparahan kemacetan dan memantau kondisi lalu lintas pada waktu dan hari yang berbeda dalam seminggu tools yang di gunakan dalam penelitian ini menggunakan aplikasi Rapidminer versi Educational 10.3000.
4.2. Data Selection
Proses  pemilihan  data  ( data  selection )  dalam KDD melibatkan identifikasi dan ekstraksi subset data yang  relevan  dari  sumber  data  yang  lebih  besar. Tujuan utamanya adalah untuk fokus pada bagian data yang  paling  mungkin  mengandung  pola,  informasi,
atau  relasi  yang  signifikan.  Atribut  yang  digunakan tampak dalam tabel 1 berikut ini :
Tabel 1. Atribut Atribut Type Data Day of the week Polynominal CarCount Integer BikeCount Integer BusCount Integer TruckCount Integer Total Integer Traffic Situation Polynominal

## 4.3. Pre-Processing
Tahap selanjunya proses pelabelan dalam data set menggunkan  operator Set  Role pada  RapidMiner. Pelabelan  berfungsi  untuk memberi  identitas  objek pada  atribut  data  set. Set  Role adalah  suatu  langkah yang  menentukan  peran  atau role dari  setiap  atribut dalam  dataset.  Proses  ini  penting  karena  membantu RapidMiner  memahami  bagaimana  atribut  tertentu seharusnya diperlakukan selama analisis data.  Atribut yang  menjadi  label  dalam  data  ini  adalah Traffic situation . Untuk mengetahui tingkat kemacetan dalam data arus lalu lintas. Hasil dari proses pelabebelan bisa di lihat dalam gambar 2 berikut ini :
Gambar 2. Hasil operator set role

## 4.4. Transformation
Tahapan  Transformasi  data  adalah  pengubahan format data tersimpan menjadi bentuk standar format file yang sesuai dengan aplikasi yang akan digunakan. Pada proses ini salah satu atribut  yang di pakai yaitu atribut day  of  the  week di  rubah  menjadi  type  data numerik,  Operator Nominal  to  Numerical membantu mengatasi  karakteristik  kategorikal  tersebut  dengan memberikan  representasi  numerik  pada  setiap  nilai kategori.  Proses  ini  dikenal  sebagai  encoding,  dan dalam  konteks  hari  dalam  seminggu,  melibatkan pengubahan  setiap  hari  menjadi  nilai  numerik. Parameter  Parameter  pada  operator Nominal  to Numerical yang  digunakan  tampak  pada  tabel  2 dibawah ini :
Tabel 2. Parameter operator nominal to numerical Parameter Isi attribut filter type Subset Attributes Select Atributes Day Of The Week
Tahapan  selanjutnya  adalah SMOTE.  SMOTE merupakan teknik yang dimanfaatkan untuk mengatasi masalah class  imbalance  problem (CIP). SMOTE bekerja  dengan  memodifikasi  dataset  yang  tidak seimbang dengan cara membuat data sintetik baru dari kelas  minoritas  dengan  tujuan  meningkatkan  kinerja dari metode klasifikasi[9]. Pada SMOTE kemungkinan terjadi overfitting y aitu data pada kelas minoritas yang terduplikasi. Dengan tampilan parameter tampak  pada gambar 3 berikut ini :

## Gambar 3. Parameter smote
Kemudian data pada tahap selanjutnya data set di bagi 2 dengan data testing dan data traning untuk dapat di  klasifikasikan  dengan  ratio  80%  dan  20%. Menggunkan operator  Split  Data. Pemisahan  data pelatihan  dan  pengujian  dengan  rasio  80%  dan  20% umumnya  dilakukan  untuk  mengoptimalkan  model dan  menghindari  overfitting.  Data  pelatihan  80% digunakan  untuk  melatih  model,  sementara  data pengujian  20%  digunakan  untuk  menguji  kinerja model  pada  data  yang  belum  pernah  dilihat sebelumnya.

## 4.5. Data mining
Dalam  tahapan  data  mining  menggunakaan implementasi algoritma Decicion Tree untuk mengklassifikasikan  data  lalu  lintas  atau traffic  data yang  di  kategorikan  ke  dalam  empat  kelas:  1-Berat ( Heavy ), 2-Tinggi (High) , 3-Normal (Normal ), dan 4- Rendah (Low). Dari  hasil  implementasi  algoritma Decsion  Tree  berupa  model  pohon  keputusan  yang tampak pada gambar 4 berikut ini :
Gambar 4. Model pohon keputusan
Jika  Total  kendaraan  melebihi  167.500,  maka diklasifikasikan sebagai 'heavy' dengan 546 kasus." "Jika  Total  kendaraan  ≤  167.500,  dan TruckCount > 12.500, maka dilakukan pengecekan tambahan." "Jika Total > 111.500 dan TruckCount > 20.500, maka diklasifikasikan sebagai 'high' dengan 159 kasus." "Jika Total ≤ 111.500 dan TruckCount > 12.500, maka 'normal' dengan  909  kasus."  "Jika TruckCount ≤ 12.500,  dilakukan  pengecekan  pada  Total  dan BusCount ."  "Jika  Total  >  111.500  dan BusCount > 25.500,  maka 'high' dengan  72  kasus.”  "Jika  Total  > 111.500  dan BusCount ≤  25.500,  maka  'normal' dengan  172  kasus."  "Jika  Total  ≤  111.500,  maka diklasifikasikan  sebagai 'low' dengan  1335  kasus." Hasil  ini  memberikan  aturan  klasifikasi  berdasarkan kombinasi  nilai Total , TruckCount ,  dan BusCount. Dan  dengan  model attribute  weights  Decision  Tree seperti tampak pada tabel 3 berikut ini :
Tabel 3 . Attribute weights decision tree Atribut Weights Total 0,051 BusCount 0,223 TruckCountt 0,276
Hasil model atribut weights pada Decision Tree menunjukkan kontribusi masing-masing atribut terhadap  keputusan  klasifikasi.  Dalam  konteks  ini, weights menunjukkan seberapa besar pengaruh setiap atribut  terhadap  keputusan  akhir  dalam  model Decision Tree . Semakin tinggi nilai weights, semakin besar kontribusi atribut tersebut terhadap pembentukan  Keputusan.  Proses  data  mining  bisa  di lihat dalam gambar 5 berikut ini :
Gambar 5. Proses data mining

## 4.6. Evaluation
Pada  tahap  ini  bertujuan  untuk  mengetahui pengujian  model  desain  yang  terbaik  dari  integrasi metode  klasifikasi Decision  Tree dan  SMOTE berdasarkan  faktor  yang  mempengaruhi  tingkat kemacetan lalu lintas. Output dari evaluasi ini berupa nilai akurasi , presisi , dan recall. Dengan menggunakan  desain  mod  el Cross  Validation [10] Decision  Tree dan  SMOTE  dilakukan  untuk menguji kinerja model klasifikasi yaitu Decision Tree. Dengan  menggunkan  parameter  Cross  Validation seperti pada gambar 6 berikut ini :
Gambar 6. Parameter cross validation
Angka 10 fold dan sampling type automatic pada cross validation dipilih karena merupakan rekomendasi  yang  terbaik  untuk  model.  Di  dalam operator Cross  validation terdapat  beberapa  operasi seperti pada gambar 7 berikut ini :
Gambar 7. Kumpulan operator di dalam cross validation
Pada  kumpulan  operator di  cross  validation ini yang pertama gunakan operator metode Decision Tree selanjutnya apply  model atau  memodelkan  metode Decision Tree . Dan yang terakhir gunakan performance  (classification ).  Pada performance pilih untuk memunculkan tingkat accuracy , precision, dan recall. Paramater nilai Accuracy, Precisio n, dan Recall di  gunakan  untuk  mengukur  seberapa  performa Algoritma Decision Tree dan  SMOTE  dengan  Cross Validation dalam  mengklasifikasikan  data traffic . Berikut hasil performance Decision tree dan SMOTE bias di lihat pada gambar 8 berikut ini :
Gambar 8. Performa decision tree dan smote
Model  pohon  keputusan  menggunakan  SMOTE menunjukkan kinerja yang baik dalam mengklasifikasikan  data  lalu  lintas  dengan  akurasi sebesar  96,54%.  Matriks  konfusi  menggambarkan keberhasilan  model  dalam  memprediksi  setiap  kelas, seperti yang ditunjukkan oleh 334 prediksi yang benar untuk  kelas  "rendah".  Kelas  tersebut  menunjukkan kemampuan model dalam mendeteksi kasus positif.
Hasil  ini  memberikan  gambaran  komprehensif tentang  efektivitas  model  dalam  menghilangkan ketidakseimbangan  kelas  dan  kemampuannya  untuk memprediksi secara akurat setiap kategori kemacetan lalu lintas. Dan hasil perfoma mengklasifikasikan data traffic dari metode Decisin Tree dan SMOTE dengan Cross Validation bias di lihat pada tabel 4 berikut ini:

## Tabel 4. Hasil cross validation
Accuracy : 96.03% +/- 0,85% (rata-rata mikro: 96,03%) True low True normal True heavy True high Class precision Pred low 1335 104 0 0 92.77% Pred normal 0 1223 0 26 97.92% Pred heavy 0 6 546 0 98.91% Pred high 0 2 0 231 98.21% Class recall 100.00% 91.61% 100.00% 89.88% 99.14%
Hasil  dari  evaluasi Cross  Validation mencapai akurasi  sebesar  96,03%  dengan  deviasi  sekitar  +/- 0,85% (rata-rata mikro: 96,03%). Hasil ini mencerminkan  hasil  model.  Kemampuan  untuk mengklasifikasikan  instance  dengan  akurasi  tinggi dalam  kumpulan  data  lalu  lintas  yang  berisi  empat kelas  (Rendah,  Normal,  Kuat,  Tinggi).  Matriks konfusi  menunjukkan  bahwa  semua  model  yang
menghasilkan  hasil  baik  memberikan  kelas.  Pada tingkat  ketelitian  yang  tinggi.  Ketelitian  pada  kelas “rendah” adalah sekitar 92,77%.
Akurasi  untuk  kelas  'berat'  adalah  sekitar 98,91%,  yang  menunjukkan  tingkat  akurasi  model dalam mengidentifikasi instance yang termasuk dalam kelas  tersebut.  Selain  itu,  mendapatkan  hasil  recall yang  baik  untuk  setiap  kelas,  termasuk  recall  sekitar
91,61%  untuk  kelas  'normal'.  Hal  ini  menunjukkan bahwa model mampu menangkap sebagian besar data nyata  dan  mengenali  contoh  positif  yang  ada  dalam data

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  mengimplementasikan  algoritma Decision Tree dengan memanfaatkan teknik SMOTE ( Synthetic  Minority  Over-sampling  Technique )  dan Cross  Validation untuk  mengklasifikasikan  data tingkat  kemacetan  lalu  lintas.  Hasil  penelitian menunjukkan  bahwa  model  yang  dikembangkan mencapai  tingkat  akurasi  sebesar  96.03%  dengan deviasi  standar  sebesar  0.85%  ( micro  average : 96.03%)  menggunakan Cross  Validation .  Evaluasi model juga dilakukan dengan Confusion Matrix , yang menunjukkan  tingkat  presisi  dan recall yang  baik untuk  setiap  kelas  tingkat  kemacetan.  Model  ini memperoleh  tingkat  presisi  tertinggi  pada  kelas "heavy " sebesar 98.91 %.
Meskipun  demikian,  saran  untuk  penelitian selanjutnya  mencakup  optimasi  parameter Decision Tree ,  eksplorasi  Algoritma  klasifikasi  alternatif, penanganan  variabilitas  data  lalu  lintas,  dan  inklusi fitur  tambahan  untuk  meningkatkan  generalitas  dan kinerja model di lapangan. Implementasi di lapangan dan  keterlibatan  pihak  terkait  juga  diusulkan  untuk memastikan relevansi dan penerimaan solusi ini dalam konteks manajemen lalu lintas perkotaan.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  A.  Pengaruh,  P.  Pengendara,  P.  Kemacetan,  D. Alternatif,  P.  Di,  and  K.  Makassar,  “Jurnal Pendidikan  dan  Konseling,” J.  Pendidik.  DAN KONSELING  Vol.  5  NOMOR  1  TAHUN  2023 , vol. 5, pp. 2784–2799, 2023.
[2]  N.  Fadlia  and  R.  Kosasih,  “Klasifikasi  Jenis Kenda0raan Menggunakan Metode Convolutional  Neural  Network  (CNN),” J.  Ilm. Teknol.  dan  Rekayasa  Vol. ,  pp.  207–215, [Online]. Available: https://doi.org/10.35760/tr.2019.v24i3.2397
[3]  A.  Franseda,  “Integrasi  Metode  Decision  Tree dan SMOTE untuk Klasifikasi Data Kecelakaan Lalu  Lintas  Integration  of  Decision  Tree  and
SMOTE  Methods  for  Classification  of  Traffic Accidents  Data,” JUSTIN(Jurnal  Sist.  dan Teknol.  Informasi)  Vol.  08  ,  No.  3  ,  Juli  2020 kecelakaan ,  vol.  08,  no.  3,  2020,  doi: 10.26418/justin.v8i3.40982.
[4]  M. F. Abdi, S. Y. Qodarbaskoro, A. Alfani, and D.  Maulina,  “Klasifikasi  Pembagian  Arus  Lalu Lintas  Menggunakan  Alogaritma  Naïve  Bayes dan Model Linear,” J. Ilm. “Technologia”Vol 12, No. 4, Oktober-Desember 2021 , no. 4, pp. 203– 208, 2021.
[5]  Imam Sutoyo, “Implementasi Algoritma Decision  Tree  Untuk  Klasifikasi  Data  Peserta Didik,” J. PILAR Nusa Mandiri , vol. 7, no. 2, pp. 45–51, 2018, doi: 10.35329/jiik.v7i2.203.
[6]  C. Cahyaningtyas, Y. Nataliani, I. R. Widiasari, F.  T.  Informasi,  U.  Kristen,  and  S.  Wacana, “Analisis  sentimen  pada  rating  aplikasi  Shopee menggunakan  metode  Decision  Tree  berbasis SMOTE,” AITI J. Teknol. Informasi, Vol. 18 No. 2 Agustus 2021, 173-184 ISSN , vol. 18, no. 2, pp. 173–184, 2021.
[7]  K.  Kunci,  “Klasifikasi  Penyakit  Jantung Menggunakan Metode Synthetic Minority Over- Sampling  Technique  Dan  Random  Forest Clasifier,” J.  Comput.  Sci. ,  vol.  12,  no.  1,  pp. 2995–3011, 2023.
[8]  D.  Septhya et  al. ,  “Implementasi  Algoritma Decision  Tree  dan  Support  Vector  Machine untuk  Klasifikasi  Penyakit  Kanker  Paru,” MALCOM  Indones.  J.  Mach.  Learn.  Comput. Sci. ,  vol.  3,  no.  1,  pp.  15–19,  2023,  doi: 10.57152/malcom.v3i1.591.
[9]  R. Sistem and O. Heranova, “Synthetic Minority Oversampling  Technique  pada  Averaged  One Dependence Estimators untuk Klasifikasi Credit Scoring,” J.  RESTI  (Rekayasa  Sist.  dan  Teknol. Informasi) , vol. 1, no. 10, pp. 10–12, 2021.
[10]  T.  Untuk,  P.  Status,  and  K.  Mahasiswa, “Klasifikasi algoritma k-nearest neighbor, naive bayes,  decision  tree  untuk  prediksi  status kelulusan  mahasiswa  s1  1)  1,2,3),” RABIT    J. Teknol. dan Sist. Inf. Univrab , vol. 8, no. 2, pp. 146–154, 2023, [Online]. Available:
https://doi.org/10.36341/rabit.v8i2.3434