Implementasi Metode Random Forest untuk Peningkatan Efisiensi Penilaian Status Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor di Kota Malang

Authors

  • Hamidah Lutfiyanti Maharani Teknik Informatika, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang
  • Syahiduz Zaman Teknik Informatika, Sains dan Teknologi, Universitas Islam Negeri Maulana Malik Ibrahim Malang

DOI:

https://doi.org/10.33020/saintekom.v15i1.751

Keywords:

machine learning, random forest, vehicle inspection

Abstract

The growth of vehicle volume in Malang City presents challenges in the form of increased accident risks, especially if the technical condition of the vehicles does not meet standards. As a preventive measure, the Motor Vehicle Feasibility Testing (KIR Test) is conducted to ensure that vehicles comply with safety standards. However, manual assessments in this process are prone to human error, necessitating a more efficient and accurate system. This study implements the Random Forest method to classify the eligibility status of motor vehicles, focusing on two main categories: public and private vehicles. This implementation is expected to improve the efficiency and accuracy of the KIR test process. Among the data split ratios tested, a 60% training data and 40% test data ratio yielded the best results with an accuracy of 86.94% and an OOB error rate of 13.03%, indicating the model's error rate on data not used during training. These results indicate that the Random Forest method effectively identifies the eligibility status of motor vehicles with an optimal data configuration.

Downloads

Download data is not yet available.

References

Agung, A., Daniswara, A., Kadek, I., & Nuryana, D. (2023). Data Preprocessing Pola Pada Penilaian Mahasiswa Program Profesi Guru. Journal of Informatics and Computer Science, 05, 97–100.

Dwi Rahayuning Surastia, Moch. Yunus, Anita Sulistyorini, & Marji Marji. (2023). Hubungan Pengetahuan, Sikap dan Kelelahan Kerja dengan Perilaku Safety Riding pada Pengendara Go-Jek di Kota Malang. Jurnal Rumpun Ilmu Kesehatan, 3(3), 201–219. https://doi.org/10.55606/jrik.v3i3.2663

Febtiawan, E. P., Akbar, L. A. S. I., & Rachman, A. S. (2024). Forecasting Produksi Energi Photovoltaic Menggunakan Algoritma Random Forest Classification. Journal of Information System Research (JOSH), 5(4), 1053–1062. https://doi.org/10.47065/josh.v5i4.5514

Irwansyah, Dittyata, R., Rizal, & Wiyono. (2023). Optimalisasi Klasifikasi Uji Emisi Sepeda Motor Menggunakan Algoritma Naive Bayes. Infotech: Journal Of Technology Information, 9(1), 67–76.

Kusumah, H. (2020). Klasifikasi Tingkat Kepadatan Lalu Lintas Oleh Pengguna Kendaraan Bermotor Dengan Menggunakan Random Forest (Studi Kasus Jalan Raya By Pass Jomin Cikampek). Sekolah Tinggi Manajemen Informatika dan Komputer Likmi Bandung.

Mediansyah, I., Septian, F., & Zikry, A. (2024). Penerapan Whale Optimization Algorithm dalam Pengoptimalan Portofolio Investasi Menggunakan Model Prediktif Artificial Intelligence. Jurnal Software Engineering and Computational Intelligence, 2(01), 50–58. https://doi.org/10.36982/jseci.v2i01.4147

Mentiri, S. A. (2022). Tinjauan Terhadap Tugas dan Wewenang Dinas Perhubungan Kabupaten Poso dalam Pelaksanaan Uji Laik Jalan Angkutan Umum dan Angkutan Barang Menurut Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009.

Muttaqin, Widiyanto, W. W., Munsarif, M., Mandias, G. F., Pungus, Stenly Richard Widarman, A., Hapsari, W. K., Hardiyanti, S. A., Fatkhudin, A., Pasnur, Bisono, E. F., Anshori, M., Suryani, & Saputra, N. (2023). Pengenalan Data Mining (R. W. & J. Simarmata (ed.); Issue July). Yayasan Kita Menulis.

Nainggolan, E. S., Nasir, C., Fatoni, M., & Udariansyah, D. (2024). Perbandingan Klasifikasi Jenis Sampah Menggunakan Convolutional Neural Network Dengan Arsitektur ResNet18 dan ResNet50. CSRID Journal, 16(1), 76. https://www.doi.org/10.22303/csrid.1.1.2022.01-10

Purba, A. T., & Azwar, T. K. D. (2024). Perbandingan Kasus Pertanggungjawaban Pidana Korporasi Terhadap Kecelakaan Lalu Lintas Di Indonesia Dan Amerika Serikat. 6(2), 82–97.

Reza, S. F. S. (2023). Implementasi Algoritma Random Forest Terhadap Prediksi Good Loan/Bad Loan Kredit Nasabah Bank Di Jakarta. Prosiding Seminar Nasional Mahasiswa Bidang Ilmu Komputer Dan Aplikasinya, 4(2), 535–543. https://repository.upnvj.ac.id/25253/2/AWAL.pdf

Sahmony, N. F., & Rianto, H. (2024). Analisis Perbandingan Kinerja Model Machine Learning untuk Memprediksi Risiko Stunting pada Pertumbuhan Anak. Institut Riset Dan Publikasi Indonesia (IRPI), 4(2), 413–422.

Sinambela, D. P., Naparin, H., Zulfadhilah, M., & Hidayah, N. (2023). Implementasi Algoritma Decision Tree dan Random Forest dalam Prediksi Perdarahan Pascasalin. Jurnal Informasi Dan Teknologi, 5(3), 58–64. https://doi.org/10.60083/jidt.v5i3.393

Subhan, A., Ritawaty, N., Nisvie, M. R., & Darmawandi, A. (2024). Analisis Kebijakan Overdimensi Kendaraan Uji KIR Terkait Keselamatan Jalan dan Efisiensi Muatan di Hulu Sungai Utara. INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research Volume, 4, 4806–4827.

Susanto, E., Samad, S., Gaus, A., & Sultan, M. A. (2019). Analisis Kemacetan Dan Gangguan Lalu Lintas Di Kota Ternate Tengah Ditinjau Dari Aspek, Perilaku Dan Budaya Masyarakat. STABILITA?: Jurnal Ilmiah Teknik Sipil, 9(November), 119-.

Downloads

PlumX Metrics

Published

31-03-2025

How to Cite

Maharani, Hamidah Lutfiyanti, and Syahiduz Zaman. 2025. “Implementasi Metode Random Forest Untuk Peningkatan Efisiensi Penilaian Status Uji Kelayakan Kendaraan Bermotor Di Kota Malang”. Jurnal Saintekom : Sains, Teknologi, Komputer Dan Manajemen 15 (1):106-17. https://doi.org/10.33020/saintekom.v15i1.751.

Issue

Section

Articles