KLASIFIKASI MULTILABEL PERISTIWA LALU LINTAS MENGGUNAKAN METODE BERT BERBASIS DATA TWITTER

Rizky Miftachul Huda, Sam Farisa Chaerul Haviana, Moch Taufik

Abstract


Kemacetan lalu lintas dan insiden seperti kecelakaan serta penutupan jalan merupakan tantangan besar di kota-kota metropolitan yang berdampak pada mobilitas penduduk. Penelitian ini bertujuan untuk merancang sistem klasifikasi multi-label untuk peristiwa lalu lintas dengan memanfaatkan data dari Twitter dan pendekatan BERT (Bidirectional Encoder Representations from Transformers). Dengan metode BERT, sistem ini menganalisis dan mengklasifikasikan tweet terkait lalu lintas ke dalam berbagai kategori seperti tanpa insiden, insiden, macet, lancar, padat, dan ramai. Data yang digunakan diambil dari tweet berdasarkan kata kunci yang relevan dengan lalu lintas, kemudian melalui proses prapemrosesan teks sebelum diklasifikasikan menggunakan BERT. Hasil penelitian menunjukkan bahwa sistem ini mencapai akurasi sebesar 66,67% dalam klasifikasi peristiwa lalu lintas. Sistem ini diharapkan dapat menyediakan informasi yang berharga untuk analisis dan pengambilan keputusan di sektor transportasi, meskipun tidak dirancang untuk memberikan data secara real-time kepada pengguna akhir.

Kata Kunci: Kemacetan lalu lintas, Klasifikasi multi-label, Metode BERT, Data Twitter, Sistem klasifikasi


Full Text:

Untitled

References


Ali, A., Azman Mohd Noah, S., Kebangsaan Malaysia, U., & Bangi Lailatul Qadri Zakaria, U. (2023). A BERT-Based model: Improving Crime News Documents Classification through Adopting Pre-trained Language Models. 0-16. https://typeset.io/papers/a-bert-based-model-improving-crime-news-documents- t4a6u7hv

Atikah, L., Purwitasari, D., & Suciati, N. (2022). Deteksi Kejadian Lalu Lintas pada Teks Twitter dengan Pendekatan Klasidikasi Multi-Label Berbasis Deep Learning. Jurnal Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 9(1), 87. https://doi.org/10.25126/jtiik.2022915206

Ayu Puspitasari, A., & Santoso, E. (2018). Klasifikasi Dokumen Tumbuhan Obat Menggunakan Metode Improved k-Nearest Neighbor. Jurnal Pengembangan Teknologi Informasi Dan Ilmu Komputer, 2(2), 486-492. http://j-ptiik.ub.ac.id

Ayuningtyas, N., & Yustanti, W. (2024). Semi-Supervised Learning pada Pelabelan dalam Klasifikasi Multi-Label Data Teks. Journal of Informatics and Computer Science, 06, 240-248.

Basbeth, F., & Fudholi, D. H. (2024). Klasifikasi Emosi Pada Data Text Bahasa Indonesia Menggunakan Algoritma BERT, RoBERTa, dan Distil-BERT. Jurnal Media Informatika Budidarma, 8(2), 1160. https://doi.org/10.30865/mib.v8i2.7472 Dwitama, A. P. J., & Hidayat, S. (2021). Identifikasi Ujaran Kebencian Multilabel Pada Teks Twitter Berbahasa Indonesia Menggunakan Convolution Neural Network.

Jurnal Sistem Komputer Dan Informatika (JSON), 3(2), 117. https://doi.org/10.30865/json.v3i2.3610

Gunawan, K. I., & Santoso, J. (2021). Multilabel Text Classification Menggunakan SVM dan Doc2Vec Classification Pada Dokumen Berita Bahasa Indonesia. Journal of Information System,Graphics, Hospitality and Technology, 3(01), 29-38. https://doi.org/10.37823/insight.v3i01.126

Iqrom, R. A., & Kurniawan, T. B. (2023). Multi-Label Text Classification for Indonesian Language It Journal With K-Nearest Neighbors ( Knn ). Journal of Data Science, 2023. http://eprints.intimal.edu.my/1779/%0Ahttp://eprints.intimal.edu.my/1779/1/jods2 023_05.pdf

Solihin, F., Awaliyah, S., Muid, A., & Shofa, A. (2021). Pemanfaatan Twitter Sebagai Media Penyebaran Informasi Oleh Dinas Komunikasi dan Informatika. Jurnal Pendidikan Ilmu Pengetahuan Sosial (JPIPS), 1(13), 52-58. http://e- journal.upr.ac.id/index.php/JP-IPS

Tandijaya, J. H., Liliana, & Sugiarto, I. (2021). Klasifikasi dalam Pembuatan Portal Berita Online dengan Menggunakan Metode BERT. Jurnal Infra, 09(02), 320-325. Yuan, S., & Wang, Q. (2022). Imbalanced Traffic Accident Text Classification Based on Bert-RCNN. Journal of Physics: Conference Series, 2170(1). https://doi.org/10.1088/1742-6596/2170/1/012003

Zayet, T. M. A., Ismail, M. A., Varathan, K. D., Noor, R. M. D., Chua, H. N., Lee, A., Low, Y. C., & Singh, S. K. J. (2021). Investigating transportation research based on social media analysis: a systematic mapping review. In Scientometrics (Vol. 126, Issue 8). Springer International Publishing. https://doi.org/10.1007/s11192- 021-04046-2

Zou, L., He, Z., Zhou, C., & Zhu, W. (2024). Multi-class multi-label classification of social media texts for typhoon damage assessment: a two-stage model fully integrating the outputs of the hidden layers of BERT. International Journal of Digital Earth, 17(1), 1-18. https://doi.org/10.1080/17538947.2024.2348668


Refbacks

  • There are currently no refbacks.