Penerapan algoritma Long Short-Term Memory untuk prediksi jalan berlubang

Abstract

Dinas Pekerjaan Umum Bina Marga dan Cipta Karya Provinsi Jawa Tengah merupakan instansi pemerintah yang bertanggung jawab terhadap perencanaan, pembangunan jalan serta prasarana umum lainnya. Persoalan muncul ketika menentukan kota mana yang harus mendapat perhatian khusus dalam pemeliharaan jalan, dengan mempertimbangkan kondisi jalan yang memerlukan perawatan lebih ekstensif. Penelitian ini bertujuan untuk mengatasi masalah tersebut dengan memanfaatkan metode Long Short-Term Memory (LSTM) untuk memprediksi jalan berlubang. Penelitian ini memanfaatkan data yang diperoleh dari rekaman jalan berlubang yang dikumpulkan dari 9 Balai Pengelolaan Jalan (BPJ) di Provinsi Jawa Tengah, mulai tanggal 1 Januari 2023 hingga 31 Desember 2023. Temuan penelitian menunjukkan bahwa Long Short-Term Memory (LSTM) dapat mengantisipasi jalan berlubang secara akurat pada 9 dataset BPJ yang ditunjukkan dengan nilai Mean Absolute Percentage Error (MAPE). Berdasarkan hasil evaluasi, terlihat bahwa performa model berbeda-beda di berbagai lokasi. Model dengan tingkat akurasi tertinggi terdapat pada BPJ Purwodadi dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 1,932868 persen. Model ini dilatih menggunakan variasi batch 48 dan 200 epoch. Sebaliknya model dengan tingkat akurasi terendah terdapat pada BPJ Wonosobo dengan Mean Absolute Percentage Error (MAPE) sebesar 30,511073 persen. Model ini dilatih menggunakan variasi batch 48 dan 50 epoch.The Department of Public Works Bina Marga and Cipta Karya in Central Java Province is a government agency responsible for planning and constructing roads and other public infrastructure. The issue comes when determining which city should receive special focus on road maintenance, considering the road conditions that necessitate more extensive care. The research aims to address the problem by utilizing the Long Short-Term Memory (LSTM) technique to forecast hollow paths. The study utilized data obtained from hollow road recordings collected from 9 Road Management Halls (BPJ) in Central Java Province, spanning from January 1, 2023, to December 31, 2023. The research findings demonstrated that long short-term memory (LSTM) can accurately anticipate hollow pathways on 9 BPJ datasets, as indicated by the Mean Absolute Percentage Error (MAPE) values. Based on the evaluation results, it is evident that the model's performance differs across different locales. The model with the highest level of accuracy is located at BPJ Purwodadi, with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 1.932868 percent. This model was trained using a batch size of 48 and 200 epochs. Conversely, the model with the lowest accuracy was observed in BPJ Wonosobo with a Mean Absolute Percentage Error (MAPE) of 30.511073 percent. This model was trained using a batch size of 48 and 50 epochs