PENERAPAN SUPPORT VECTOR REGRESSION UNTUK PERAMALAN JUMLAH KECELAKAAN LALU LINTAS DI KABUPATEN BANGKA PROVINSI KEPULAUAN BANGKA BELITUNG - Sarina; Kholisoh, Nur; Lissya, Fintha Karin; Sulastri; Pratiwi, Desti Aulia; Saputri, Chiyona; Putra, Juwanda Eka; Desy Yuliana Dalimunthe (Fraction: Jurnal Teori dan Terapan Matematika, 2025)
Kecelakaan lalu lintas merupakan salah satu peristiwa yang sering terjadi dijalan yang dapat menyebabkan adanya korban jiwa. Penelitian ini bertujuan untuk memperkirakan Jumlah Kecelakaan Lalu Lintas di Kabupaten Bangka Provinsi Kepulauan Bangka Belitung. Penelitian ini menggunakan Metode Support Vector Regression dengan 2 kernel yaitu Kernel Polynomial dan Kernel RBF. Data yang digunakan dari Januari 2020 sampai dengan Desember 2023. Data tersebut dikumpulkan menjadi data training dengan jumlah (34 data) dan data testing dengan jumlah (14 data). Hasil peramalan menggunakan kernel Polynomial menghasilkan nilai persentase MAPE sebesar 34.94594% dimana hasil peramalan artinya “kurang akurat”. Hasil peramalan menggunakan kernel RBF memiliki persentase MAPE yang lebih kecil yaitu 0.047608% yang artinya hasil peramalan “sangat akurat”. Penggunaan dari dua kernel tersebut menyatakan bahwa dalam Metode Support Vector Regression untuk memprediksi jumlah kecelakaan lalu lintas dengan lebih tepat menggunakan Kernel RBF. Berdasarkan hasil prediksi jumlah kecelakaan lalu lintas tertinggi yang terjadi pada bulan April 2025 yaitu sebesar 15.9967231 sedangkan jumlah kecelakaan lalu lintasan terendah terjadi pada bulan September 2026 yaitu sebesar 0.9955438.