PENGGUNAAN ALGORITMA NEURAL NETWORK UNTUK PREDIKSI DATA ARUS LALU LINTAS JANGKA PENDEK DI KABUPATEN JEPARA

Ketidak seimbangan pertumbuhan sarana transportasi khususnya sepeda motor dan kendaraan pribadi berkembang sangat pesat daripada pertumbuhan prasarana transportasi sehingga berdampak pada kemacetan lalu lintas. Kabupaten Jepara termasuk ke dalam 35 kabupaten/kota yang ada di Propinsi Jawa Tengah. Beberapa faktor yang mempengaruhi kemacetan di Jepara adalah :1) Beberapa sekolah yang ada di Jepara terletak di pinggir jalan sehingga menimbulkan kemacetan karena ketika pagi jam berangkat sekolah parkir pengantar dan siang jam pulang sekolah ketika menjemput dan banyaknya orang yang berjualan di depan sekolah.2) Banyaknya Industri yang berdiri di Jepara sedangkan kapasitas jalan sempit. 3) Parkir liar/sembarangan. Oleh sebab itu, penelitian ini dilakukan untuk membuktikan algoritma neural network yang paling akurat dalam prediksi data arus lalu lintas dengan menggunakan data volume lalu lintas kabupaten Jepara. Dataset yang diperoleh sejumlah 70 record dengan pembagian 50 data training dan 20 data testing. Parameter yang digunakan antara lain : Nama (ID), Waktu, Motor Cycle (MC), Light Vehicle(LV), Heavy Vehicle (HV), Kapasitas (C), Volume (V), V/C dan kesimpulan label. Hasil penelitian yang diperoleh nilai root mean squared error sebesar 1.09