Implementasi Algoritma Decision Tree Untuk Prediksi Efisiensi Biaya Bensin Kendaraan Bermotor Parenggean Menuju Palangkaraya - Amar Filonga Septaraja; Kevin Joannes; Muhammad Roeyyan Radhi; Jadiaman Parhusip (Jurnal Ilmiah Informatika dan Komputer, 2024)
Penelitian ini bertujuan untuk menerapkan algoritma Decision Tree dalam memprediksi efisiensi biaya bensin kendaraan bermotor yang melakukan perjalanan dari Parenggean menuju Palangka raya. Dengan meningkatnya kebutuhan transportasi dan pengeluaran bahan bakar, penting untuk memiliki model yang dapat memprediksi dan mengoptimalkan penggunaan bahan bakar, sehingga dapat mengurangi biaya operasional. Algoritma Decision Tree, terutama varian C4.5, telah terbukti efektif dalam klasifikasi dan prediksi berdasarkan data historis. Penelitian ini menggunakan data mengenai jenis kendaraan, jarak tempuh, serta kondisi jalan untuk membangun model prediksi. Metode pengumpulan data dilakukan melalui observasi langsung, di mana data yang dikumpulkan mencakup informasi penting untuk analisis. Hasil penelitian menunjukkan bahwa algoritma ini mampu mencapai tingkat akurasi hingga 90%, yang menandakan efektivitasnya dalam mengidentifikasi pola konsumsi bahan bakar. Visualisasi pohon keputusan memberikan wawasan mendalam mengenai hubungan antara variabel yang mempengaruhi efisiensi biaya bensin. Temuan ini diharapkan dapat menjadi acuan bagi pengemudi dan perusahaan transportasi dalam merencanakan perjalanan dan mengelola biaya bahan bakar secara lebih efisien.