Prediksi Perbaikan Jalan Nasional Dengan Menggunakan Algoritma Decision Tree - Sri Suwartini; Tuti Hartati; Martanto; Nining Rahaningsih; Gifthera Dwilestari (KOPERTIP : Jurnal Ilmiah Manajemen Informatika dan Komputer, 2022)
Perbaikan yang dilakukan biasanya kurang tepat sasaran. Salah satu masalahnya yaitu anggaran yang dialokasikan kurang memenuhi kebutuhan, anggaran untuk pemeliharaan jalan yang menurun sedangkan harga bahan bangunan yang terus meningkat. Oleh karena itu, untuk mengatasi masalah perbaikan jalan, dibutuhkan suatu sistem yang menentukan prioritas jalan mana yang akan diperbaiki terlebih dahulu sehingga mengoptimalkan anggaran. Atribut yang digunakan pada tugas akhir ini yaitu Nama Ruas, Panjang Ruas, Tahun, Kondisi Ruas Jalan dan Akses keJalan Hasil akurasi yang didapat yaitu sebesar 99,67% dengan rincian yaitu Hasil Prediksi Tidak Perbaikan dan ternyata True Tidak Perbaikan Sebesar 203 Data. Hasil Prediksi Tidak Perbaikan dan ternyata True Ya Perbaikan Sebesar 1 Data. Hasil Prediksi Ya Perbaikan dan ternyata True Tidak Perbaikan Sebesar 0 Data. Hasil Prediksi Ya Perbaikan dan ternyata True Ya Perbaikan Sebesar 94 Data