PENERAPAN ALGORITMA DECISION TREE PADA WEBSITE ANALISIS PROFILE TRUCK DRIVER BERBASIS AI

Abstract

Kecelakaan lalu lintas yang melibatkan truk masih menjadi masalah serius di Indonesia, di mana perilaku dan kompetensi pengemudi merupakan faktor dominan. Penelitian ini bertujuan membangun sistem berbasis web yang mampu menganalisis profil pengemudi truk menggunakan algoritma Decision Tree dan model Gemini berbasis kecerdasan buatan (AI). Permasalahan yang diangkat adalah kurangnya efektivitas dalam proses seleksi dan evaluasi pengemudi yang selama ini masih dilakukan secara manual dan subjektif. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah Research and Development (R&D) dengan pendekatan Rapid Application Development (RAD). Sistem ini mengolah data delapan indikator penilaian pengemudi, termasuk pemeriksaan kendaraan, teknik dasar mengemudi, dan sikap saat berkendara. Algoritma Decision Tree digunakan untuk klasifikasi, sementara model Gemini membantu analisis pola perilaku non-linear. Hasil pengujian menunjukkan bahwa sistem memiliki tingkat akurasi sebesar 64% dan seluruh fungsionalitas berjalan sesuai harapan berdasarkan pengujian white box. Selain itu, hasil User Acceptance Testing (UAT) menunjukkan sistem dinilai layak oleh pihak HRD dan dapat digunakan untuk mendukung proses evaluasi pengemudi secara objektif dan terstruktur.