Road Damage Level Prediction Using Data Mining-Based Regression Method
DOI:
https://doi.org/10.35335/jict.v16i2.276Keywords:
Data Mining, Linear Regression, Road Damage Prediction, Transportation Infrastructure, WEKAAbstract
Road damage is a critical infrastructure issue that significantly affects transportation safety, mobility efficiency, and vehicle operating costs, creating the need for an accurate and reliable prediction system to support timely maintenance planning. This study aims to develop and evaluate a road damage prediction model using a data mining–based linear regression method implemented in the WEKA environment. The dataset consists of 140 entries and includes key predictor variables such as daily vehicle volume, road age, rainfall, pavement type, and drainage quality. The methodology involves data preprocessing, linear regression modeling, and performance evaluation using metrics such as MAE, RMSE, and the correlation coefficient. The results show that the linear regression model demonstrates strong predictive capability, achieving a correlation coefficient of 0.8593, an MAE of 6.7954, and an RMSE of 7.763, with road age and pavement type identified as the most influential predictors. These findings indicate that linear regression is an effective and interpretable approach for modeling road deterioration levels and can be utilized as a decision-support tool in road maintenance planning and infrastructure asset management. Practically, the model provides data-driven insights for local governments and related agencies in optimizing repair scheduling and budget allocation based on predicted damage levels.
References
Aris. (2020). Aplikasi Sistem Informasi Penggajian Pegawai Pada. 6–8.
Aryani, Y. (2020). Sistem Informasi Penjualan Barang Dengan Metode Regresi Linear Berganda Dalam Prediksi Pendapatan Perusahaan. Jurnal Riset Sistem Informasi Dan Teknologi Informasi (JURSISTEKNI), 2(2), 39–51. https://doi.org/10.52005/jursistekni.v2i2.47
Ayuni, G. N., & Fitrianah, D. (2019). Penerapan metode Regresi Linear untuk prediksi penjualan properti pada PT XYZ. Jurnal Telematika, 14(2), 79–86.
Hardani, Nur Hikmatul Auliyah, Helmina Andriani, Roushandy Asri Fardani, Jumari Ustiawaty, Evi Fatmi Utami, D. J. S. & R. R. I. (2020). Buku Metode Penelitian Kualitatif dan Kualitatif. In Repository.Uinsu.Ac.Id (Issue April).
Lase, M., Saripurna, D., & Sari, V. W. (2022). Estimasi Penjualan Ice Cream Walls Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda. Jurnal Sistem Informasi Triguna Dharma (JURSI TGD), 1(5), 625. https://doi.org/10.53513/jursi.v1i5.5146
Miftahul Huda, D., Dwilestari, G., & Rizki Rinaldi, A. (2024). Jurnal Informatika dan Rekayasa Perangkat Lunak Prediksi Harga Mobil Bekas Menggunakan Algoritma Regresi Linear Berganda. Jurnal Informatika Dan Rekayasa Perangkat Lunak, 6(1), 150–157.
Naldy, E. T., & Andri, A. (2021). Penerapan Data Mining Untuk Analisis Daftar Pembelian Konsumen Dengan Menggunakan Algoritma Apriori Pada Transaksi Penjualan Toko Bangunan MDN. Jurnal Nasional Ilmu Komputer, 2(2), 89–101. https://doi.org/10.47747/jurnalnik.v2i2.525
Nur Wahyudin, A. A.-F., Primajaya, A., & Irawan, A. S. Y. (2020). Penerapan Algoritma Regresi Linear Berganda Pada Estimasi Penjualan Mobil Astra Isuzu. Techno.Com, 19(4), 364–374. https://doi.org/10.33633/tc.v19i4.3834
Simanjuntak, A. A., Purwadi, P., & Rizky, F. (2018). Implementasi Data Mining Untuk Memprediksi Pertumbuhan Nasabah Menggunakan Metode Regresi Linear Berganda. Jurnal Cyber Tech, 4(4).
Yulia, & Silalahi, M. (2021). Penerapan Data Mining Clustering Dalam Mengelompokan Buku Dengan Metode K-Means. Indonesian Journal of Computer Science, 10(1). https://doi.org/10.33022/ijcs.v10i1.3008
Zyen, A. K., Wibowo, G. W. N., Widiastuti, N. A., & Wahono, B. B. (2023). Klasterisasi Penerima Bantuan Fasilitas Sekolah di MI Datuk Singaraja Menggunakan Metode K-Means. Jurnal Teknik Informatika, 2(1), 25–38.
Almumtazah, N., Azizah, N., Putri, Y. L., & Novitasari, D. C. R. (2021). Prediksi Jumlah Mahasiswa Baru Menggunakan Metode Regresi Linier Sederhana. Jurnal Ilmiah Matematika Dan Terapan, 18(1), 31–40. https://doi.org/10.22487/2540766x.2021.v18.i1.15465
Fatawa Imam Al Muftin, & Fendi Hidayat. (2024). Sistem Informasi Penjualan. Zona Komputer: Program Studi Sistem Informasi Universitas Batam, 13(3), 232–237. https://doi.org/10.37776/zkomp.v13i3.1461
Hamidani, S., Yanto, R., & Aprudi, S. (2024). Prediksi Penjualan Barang Pada Toko Padang Jaya Menggunakan Metode Regresi Linear Sederhana. Jurnal Pustaka Data (Pusat Akses Kajian Database, Analisa Teknologi, Dan Arsitektur Komputer), 4(1), 22–26. https://doi.org/10.55382/jurnalpustakadata.v4i1.712
Harsiti, Muttaqin, Z., & Srihartini, E. (2022). Penerapan Metode Regresi Linier Sederhana Untuk Prediksi Persediaan Obat Jenis Tablet. JSiI (Jurnal Sistem Informasi), 9(1), 12–16. https://doi.org/10.30656/jsii.v9i1.4426
Janis, J. W., Mamahit, D. J., Sugiarso, B. A., Rumagit, A. M., Elektro, T., Sam, U., & Manado, R. (2020). Rancang Bangun Aplikasi Online Sistem Pemesanan Jasa Tukang Bangunan Berbasis Lokasi. Jurnal Teknik Informatika, 15(1), 1–12. https://doi.org/10.35793/jti.15.1.2020.29023
Lestari, S. (2023). Analisis Algoritma Regresi Linear Sederhana dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Album KPOP. INSOLOGI: Jurnal Sains Dan Teknologi, 2(1), 199–209. https://doi.org/10.55123/insologi.v2i1.1692
Lumataw, A. T., & Rorimpandey, G. C. (2024). Sistem Prediksi Pengadaan Barang Menggunakan Algoritma Regresi Linier. Journal of Information System Management (JOISM), 5(2), 194–198. https://doi.org/10.24076/joism.2024v5i2.1402
Pala’langan, E. I., Saerang, D. P. E., & Gamaliel, H. (2020). Analysis of Accounting Information System Sales At Pt. Wahana Wirawan Manado-Nissan Datsun Martadinata. Jurnal EMBA, 8(4), 824–834. https://ejournal.unsrat.ac.id
Putri, Ratih Dewi, A. (2022). Prediksi Penjualan Produk Elektronik Yang Terlaris Pada Cv. Istana Komputer Palembang Menggunakan Algoritma Regresi Linear Sederhana. Jurnal Mantik, 6(2), 2254–2263. http://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/view/2798%0Ahttps://iocscience.org/ejournal/index.php/mantik/article/download/2798/2203
Supardi, S., Ajie, A. K., Dwiyanti, A., Ramiaji, J., Jein, K., Ramadhanti, N. A., Putri, A. M., & Meilizar, R. K. (2023). Peran Data Mining dalam Memprediksi Tingkat Penjualan Sepatu Adidas Menggunakan Metode Algoritma Regresi Linear Sederhana. Jurnal Ekonomi Manajemen Sistem Informasi (JEMSI), 4(5), 883–890. https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Sadikin, M., Aditya, E., Syamanta, A., Ihsan, O. M., & Lubis, H. N. (2024). Transformasi Digital Layanan Kesehatan Gigi dan Mulut Melalui Sistem Berbasis Web. CORAL (Community Service Journal), 3(2), 1-10.
Ihsan, M., Verina, W., Dewi, R., Tanjung, D. H., & Sadikin, M. (2023). Perbandingan Konvensional Method dengan Fast Fourire Transform Method pada efesiensi Citra Digital. INFOSYS (INFORMATION SYSTEM) JOURNAL, 7(2), 142-154.
Dewi, R., Verina, W., Tanjung, D. Y. H., Setiawan, A., Ihsan, O. M., & Sadikin, M. (2023). APLIKASI SIMULASI MEDIA PEMBELAJARAN GRAVITASI SUATU BENDA. UNES Journal of Scientech Research, 8(1), 059-065.
Verina, W., Ihsan, O. M., Haddina, E., Syahputra, F., & Astuti, E. (2025). Rancang Bangun Aplikasi Desktop Dalam Mendukung Produktivitas Penjualan Pada UMKM Mommy Yola Kicthen. Jurnal Pengabdian Masyarakat IPTEK, 5(2), 216-221.
Verina, W., Tanjung, D. Y. H., Syahputra, F., Ihsan, O. M., Sanjaya, A., & Bronson, C. (2023). TEKNOLOGI PEMBELAJARAN SIMULASI PERAKITAN PERSONAL KOMPUTER. Unes Journal of Information System, 8(2), 105-115.
Hermayani, J., & Ihsan, O. M. (2024). Penerapan Sistem Pendukung Keputusan Menggunakan Metode Profile Matching DanMetode Promethee Dalam Evaluasi Kinerja Karyawan Pada PT. Maritim Era Sukses. Jurnal Rekayasa Sistem (JUREKSI), 2(3), 1214-1233.
Junaid, K. U., & Ihsan, M. N. (2022). Conservation-based management of children's character education on Barrang Lompo Island, Makassar City. Agrikan: Jurnal Agribisnis Perikanan, 15(2), 520-526.
Hts, D. I. G., Astuti, E. Y., Desi, E., Aliyah, S., Dewi, R., Verina, W., ... & Indriani, U. Basis Data: Teori Dan Praktik Dengan SQL Server. Penerbit Adab.
Jurnal ICT : Information and Communication Technologies is licensed under a 