digilib@itb.ac.id +62 812 2508 8800

Penelitian ini bertujuan untuk memprediksi jumlah perjalanan dari rumah ke tempat kerja (Home-Based Work/ HBW trip) tingkat zona berbasis data Twitter dengan pendekatan Pembelajaran Mesin (PM). Kesimpulan penelitian ini menunjukkan penggunaan data Twitter saja tidak efektif, dan integrasi data Twitter dengan data Survei Rumah Tangga (Home-Interview/HI) menunjukkan kinerja model lebih baik, yaitu mampu meningkatkan akurasi model memprediksi trip-rate pekerja per zona. Pendekatan PM digunakan untuk memprediksi nilai variabel penjelas pada model prediksi, dimana variabel target yaitu trip-rate pekerja per zona. Prediksi jumlah produksi HBW per zona dengan jumlah data pada zona perkotaan yang tidak berimbang, digunakan Oridinary Least Square (OLS). Pada penelitian ini digunakan data Twitter tahun 2018 hingga tahun 2021 untuk memperoleh informasi lokasi tempat tinggal, lokasi tempat kerja, status kerja, dan jenis pekerjaan pengguna, tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, kepemilikan kendaraan roda 2 (sepeda motor), roda 4 (mobil), jarak dari lokasi tempat tinggal ke lokasi tempat kerja, dan jumlah HBW trip harian. Sebagai pendukung, data HI Tahun 2018 digunakan untuk memberikan informasi sosial-ekonomi dan pola perjalanan yang lebih komprehensif. Proses integrasi data melibatkan pemadanan zona asal individu baik pada data Twitter maupun data HI, status kerja, jenis pekerjaan, tingkat pendidikan, tingkat pendapatan, kepemilikan kendaraan roda 2 (sepeda motor), roda 4 (mobil), jarak dari lokasi tempat tinggal ke lokasi tempat kerja, dan jumlah HBW trip harian. Model prediksi berbasis data Twitter di-integrasikan dengan data HI tahun 2018 menunjukkan kinerja yang lebih unggul dibandingkan dengan hanya menggunakan data Twitter. Metode OLS memberikan koefisien untuk setiap variabel penjelas pada model, yang tidak dapat diperoleh ketika menggunakan metode ANN. Model dimaksud kemudian digunakan untuk memperkirakan jumlah produksi HBW trip setiap zona di wilayah penelitian berbasis data Twitter tahun 2018, 2019, 2020 dan 2021. Studi kasus dilakukan di Kota Serang, Indonesia.