Perbandingan XGB Regressor dengan Algoritma Lain untuk Prediksi Tarif Tol

Abstract

Beberapa tahun terakhir jalan tol di Indonesia telah berkembang pesat, banyak jalan tol di Indonesia dibangun guna memperlancar lalu lintas di daerah yang telah berkembang dan meningkatkan pelayanan distribusi barang dan jasa guna menunjang pertumbuhan ekonomi. Selain itu, jalan tol memainkan peran penting sebagai bagian dari upaya untuk meningkatkan konektivitas antar kota dan wilayah serta mempercepat mobilitas masyarakat. Banyak manfaat jalan tol yang sudah dirasakan masyarakat Indonesia seperti, jalan tol Jagorawi yang melancarkan lalu lintas sehingga mempersingkat waktu tempuh daerah ke daerah lain, dan masih banyak lagi. Tujuan dari penelitian ini adalah membuat machine learning prediksi tarif jalan tol guna memberi acuan kepada masyarakat, mengoptimalkan tarif tol di Indonesia, serta memberikan masukkan tarif tol sebagai pertimbangan pemerintah terkait. Pendekatan penelitian ini adalah kuantitatif menggunakan regresi linier dengan algoritma xgb regressor. Hasil pembuatan machine learning prediksi tarif tol ini cukup akurat dimana hasil uji akurasi yang menggunakan metrik root mean squared error (RMSE) berada di angka 3390.691, dengan hasil testing menunjukan adanya beberapa tarif prediksi yang sesuai dengan tarif asli.