Alur Machine Learning dalam Prediksi Arus Lalu Lintas

Machine learning tentunya sangat bermanfaat bagi kehidupan sehari-hari. Salah satunya dalam hal prediksi arus lalu lintas. Algoritma machine learning dapat menganalisis pola-pola yang terjadi berdasarkan data historis dari arus lalu lintas pada masing-masing rambu yang tersedia di sudut kota. Misalnya pola pengaturan arus lewat contra flow, kepadatan kendaraan di jam-jam sibuk, cuaca, dan lain-lain. 

Melalui contoh ini, praktisi data dapat menyusun keputusan yang lebih akurat tentang pergerakan arus lalu lintas dari waktu ke waktu. Hal ini memungkinkan para pengguna jalan untuk merencanakan rute perjalanan mereka dengan lebih efisien, tanpa pusing menghadapi kemacetan, dan bahkan membantu pihak kepolisian (polisi lalu lintas) dalam pengelolaan lalu lintas secara keseluruhan.

Berikut adalah contoh penerapan machine learning yang difokuskan dalam prediksi arus lalu lintas. Simak penjelasannya yuk, sahabat DQLab!

1. Mengumpulkan Data

Sebelum lebih jauh membahas tentang bagaimana machine learning digunakan dalam prediksi arus lalu lintas, penting juga bahwa setiap prediksi yang akurat membutuhkan data yang tepat. Data mengenai arus lalu lintas dapat dikumpulkan dari berbagai sumber, termasuk kamera pantauan lalu lintas, sensor lalu lintas, GPS, dan bahkan data dari aplikasi perjalanan seperti Google Maps atau Waze.

Data ini mencakup informasi tentang jumlah kendaraan, kecepatan rata-rata, pola perjalanan, dan faktor-faktor lain yang mempengaruhi kepadatan arus lalu lintas.

Sumber Gambar: New York Post

Baca juga : Yuk Kenali Macam-Macam Algoritma Machine Learning!

2. Pemrosesan Data

Setelah data terkumpul, langkah selanjutnya adalah memprosesnya agar dapat digunakan dalam pembuatan model machine learning. Ini melibatkan tahap pra-pemrosesan di mana data dibersihkan, diubah menjadi format yang sesuai, dan fitur-fitur penting diekstraksi. Misalnya, dari data GPS, kita dapat menghitung waktu tempuh antara titik-titik tertentu, atau dari data kamera lalu lintas, kita dapat mengidentifikasi pola kepadatan lalu lintas pada jam-jam tertentu.

3. Pembuatan Model Machine Learning

Setelah data diproses, langkah berikutnya adalah memilih dan melatih model machine learning yang tepat untuk melakukan prediksi arus lalu lintas. Ada berbagai jenis model yang dapat digunakan, seperti regresi linier, pohon keputusan, atau algoritma yang lebih kompleks seperti jaringan saraf tiruan (Convolutional Neural Network). Model ini diberi data latih yang mencakup pola-pola historis arus lalu lintas, dan mereka belajar untuk mengidentifikasi hubungan antara variabel input (seperti waktu, cuaca, atau kejadian khusus) dan arus lalu lintas.

Baca juga : Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner

4. Validasi dan Penyesuaian Model

Setelah model dilatih, penting untuk menguji seberapa baik model tersebut berperforma menggunakan data yang tidak pernah dilihat sebelumnya (data uji). Ini membantu memastikan bahwa model tidak hanya "menghafal" data latih, tetapi juga dapat membuat prediksi yang akurat untuk situasi yang belum pernah dilihat sebelumnya. Jika diperlukan, model dapat disesuaikan atau dioptimalkan lebih lanjut untuk meningkatkan akurasinya.

5. Implementasi dalam Sistem Prediksi Arus Lalu Lintas

Setelah model diuji dan divalidasi, mereka siap untuk diimplementasikan dalam sistem prediksi arus lalu lintas yang lebih luas. Sistem ini dapat digunakan oleh pengemudi untuk merencanakan rute perjalanan mereka dengan lebih efisien, oleh pemerintah kota untuk mengelola lalu lintas dan menghindari kemacetan, atau oleh penyedia layanan transportasi untuk mengoptimalkan jadwal armada mereka.

Sumber Gambar: Google Maps

Nah, sekarang kamu jadi lebih paham kan soal contoh machine learning di berbagai bidang. Salah satunya diterapkan pada prediksi lalu lintas. Kalau kamu penasaran untuk mengulik lebih jauh soal contoh lainnya, yuk pelajari dan kuasai machine learning dari sekarang.  

DQLab merupakan suatu platform belajar online yang berfokus pada pengenalan Data Science & Artificial Intelligence (AI) dengan menggunakan berbagai bahasa pemrograman populer. Selain itu DQLab merupakan platform edukasi pertama yang mengintegrasi fitur ChatGPT.

DQLab juga menggunakan metode HERO, yaitu Hands-On, Experiental Learning & Outcome-based, yang dirancang ramah untuk pemula. Untuk bisa merasakan pengalaman belajar yang praktis & aplikatif yuk langsung saja sign up di DQLab.id/signup dan ikuti DQLab LiveClass Bootcamp Machine Learning and AI for Beginner sekarang! 

Penulis: Reyvan Maulid