ANALISIS CART (CLASSIFICATION AND REGRESSION TREES) UNTUK PREDIKSI PENGGUNA SEPEDA BERDASARKAN CUACA - Annida Purnamawati; Monikka Nur Winnarto; Mely Mailasari (Universitas Teknokrat Indonesia, 2022)
Penelitian ini menyajikan model klasifikasi berbasis aturan untuk prediksi pengguna sepea berdasarkan cuaca. Pengguna sepeda sangat populer karena kenyamanan dan kelestarian lingkungan menjadi meningkat. Data yang digunakan merupakan data publik dari Bike Sharing Dataset yang diambil dari Kaggle. Data tersebut memiliki data pengguna sepeda setiap jam. Dengan dataset tersebut penulis berhasil menemukan akurasi dari metode CART yang menjelaskan hasil akurasinya mencapai 96%. Hasil dari penelitian tersebut dengan menunjukkan arsitektur perkiraan distribusi di bawah berbagai sepeda dengan spatiotemporal variable, pendistribusian penggunaan dan waktu termasuk di merupakan variabl yang paling berpengaruh dalam prediksi pengguna sepeda tersebut.