Perbandingan Prediksi Jumlah Transaksi Ojek Online Menggunakan Regresi Linier Dan Random Forest

Abstract

Pada saat ini kemajuan teknologi memberikan dampak yang signifikan terhadap kehidupan manusia. Salah satunya adalah industri transportasi. Masyarakat beralih dari ojek tradisional ke ojek online. Dalam menghadapi pesatnya pertumbuhan industri ojek online, penyedia layanan transportasi harus memahami faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah transaksi pengguna dalam menggunakan layanan tersebut. Tujuan dari penelitian ini yaitu memprediksi tarif ojek online menggunakan metode regresi linier dan random forest dengan memperhitungkan semua karakteristik yang relevan. Setelah dianalisis, model regresi linier memberikan kinerja yang lebih baik dalam hal kesalahan prediksi (RMSE dan MSE) serta MAPE yang lebih rendah dibandingkan dengan model random forest. Untuk penelitian selanjutnya, diharapkan agar dilakukan analisis yang lebih mendalam pada dataset, guna mencapai peningkatan nilai MSE, RMSE, dan MAPE.