Dokumen ini memberikan ringkasan tentang model logistik yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan pengguna kereta beralih ke pengangkutan umum berdasarkan tingkat kemacetan. Model ini menggunakan data nyata tentang tingkat kemacetan dan kemungkinan peralihan, kemudian menganalisisnya menggunakan regresi logistik untuk menghasilkan persamaan yang dapat memprediksi kemungkinan peralihan berdasarkan tingkat kemacetan.
Visualisasi Penjanaan Perjalanan memberikan ringkasan tentang penggunaan visualisasi untuk memahami data penjanaan perjalanan di 6 zon. Data penjanaan perjalanan dikumpulkan berdasarkan unit rumah kediaman dan luas lantai pejabat di setiap zon. Kadar pengeluaran rumah dan penarikan pejabat digunakan untuk mengira jumlah perjalanan. Hasilnya divisualisasikan dalam bentuk graf untuk membantu memahami cor
MUHAMMAD IRFAN BIN MD HAZMI
A167847
Projek Akhir LMCP1352 Asas-Asas Data Dalam Pengangkutan.
Pensyarah Kursus: PROF. DATO’ IR. DR. RIZA ATIQ ABDULLAH BIN O.K. RAHMAT
Dokumen ini memberikan ringkasan tentang model logistik yang digunakan untuk memprediksi kemungkinan pengguna kereta beralih ke pengangkutan umum berdasarkan tingkat kemacetan. Model ini menggunakan data nyata tentang tingkat kemacetan dan kemungkinan peralihan, kemudian menganalisisnya menggunakan regresi logistik untuk menghasilkan persamaan yang dapat memprediksi kemungkinan peralihan berdasarkan tingkat kemacetan.
Visualisasi Penjanaan Perjalanan memberikan ringkasan tentang penggunaan visualisasi untuk memahami data penjanaan perjalanan di 6 zon. Data penjanaan perjalanan dikumpulkan berdasarkan unit rumah kediaman dan luas lantai pejabat di setiap zon. Kadar pengeluaran rumah dan penarikan pejabat digunakan untuk mengira jumlah perjalanan. Hasilnya divisualisasikan dalam bentuk graf untuk membantu memahami cor
MUHAMMAD IRFAN BIN MD HAZMI
A167847
Projek Akhir LMCP1352 Asas-Asas Data Dalam Pengangkutan.
Pensyarah Kursus: PROF. DATO’ IR. DR. RIZA ATIQ ABDULLAH BIN O.K. RAHMAT
Dokumen ini membahas model fungsi logistik untuk memprediksi kebarangkalian pengguna berpindah ke pengangkutan awam berdasarkan kadar parkir sejam. Data dikumpul dan ditukarkan ke bentuk ln(1-P/P) untuk dianalisis regresi. Persamaan regresi diperoleh dan digunakan untuk memprediksi kebarangkalian berpindah pada kadar-kadar tertentu.
Dokumen ini membahas fungsi logistik dan data yang digunakan untuk memodelkan kemungkinan pengguna kereta beralih ke pengangkutan umum berdasarkan kadar parkir dan tambang bas, serta kemungkinan beralih ke bas berdasarkan tambang dan waktu penghematan. Data dianalisis menggunakan regresi logistik untuk menghasilkan model prediksi kemungkinan beralih.
This document contains data on train station ridership for a Light Rail Transit (LRT) system. It includes the following information:
1. Ridership data by station including passenger pickups and drop-offs.
2. Calculations of average daily pickups and drop-offs across all stations.
3. A matrix showing the estimated number of passengers traveling between each pair of stations, making up 45% of total daily ridership.
Dokumen ini membahas tentang pentingnya menyediakan data yang baik untuk analitik, yaitu data yang relevan, bertautan, tepat, dan mencukupi. Contoh data yang diberikan meliputi harga dan spesifikasi mobil, profil pendapatan dan kepemilikan rumah, serta grafik hubungan antara variabel.
1. The document describes building a logistic regression model to predict the probability of commuters switching to public transportation based on parking rates. Data is plotted and transformed, and a logistic regression equation is fitted with parameters α=-0.9623 and C=3.5107. This model is used to predict probabilities for various parking rates.
2. A multiple logistic regression model is built to predict the probability of commuters switching to buses based on parking rates and bus subsidies. Data is transformed and separate regressions are performed on parking rates and subsidies. The final multiple logistic regression model is reported with parameters α=-0.0705, β=0.982, and C=2.4976.
3.
Dokumen ini berisi laporan pengamatan data perjalanan menggunakan aplikasi Waze dari kediaman di Kuala Lumpur ke Dewan Bandaraya Kuala Lumpur pada jam 7 pagi, 8 pagi, 9 pagi dan 10 pagi, serta jumlah anggota keluarga yang berangkat pagi hari.
A164543 projek akhir asas sains data dalam pengangkutanaida zahirah
This document contains a case study analyzing traffic flow between 6 cities (A to F) based on data provided. It calculates outputs like traffic generation and attraction for each city, as well as traffic flow matrices between cities by direction. It then determines the maximum traffic flow per hour during peak periods and calculates toll collection amounts. Finally, it illustrates the traffic flow patterns visually and determines the number of highway lanes needed based on the road capacity.
Dokumen ini membahas tentang pengangkutan dan pengagihan perjalanan di sebuah kota. Terdapat 9 zon perumahan dengan jumlah pengeluaran dan penarikan berbeda untuk setiap zon. Disediakan pula matriks agihan perjalanan asal dan tujuan untuk menunjukkan jumlah perjalanan antar zon. Data-data ini digunakan untuk merancang sistem pengangkutan yang efisien.
Ringkasan dokumen tersebut adalah:
1) Dokumen tersebut berisi analisis lalu lintas dan kapasitas jalan raya antara beberapa bandar utama.
2) Beberapa parameter seperti jumlah kenderaan, pengaliran maksimum, dan jumlah lorong yang diperlukan dihitung untuk setiap laluan.
3) Kesimpulannya adalah jumlah lorong lebuh raya yang patut dibina antara bandar-bandar tersebut.
Dokumen ini membahas model fungsi logistik untuk memprediksi kebarangkalian pengguna berpindah ke pengangkutan awam berdasarkan kadar parkir sejam. Data dikumpul dan ditukarkan ke bentuk ln(1-P/P) untuk dianalisis regresi. Persamaan regresi diperoleh dan digunakan untuk memprediksi kebarangkalian berpindah pada kadar-kadar tertentu.
Dokumen ini membahas fungsi logistik dan data yang digunakan untuk memodelkan kemungkinan pengguna kereta beralih ke pengangkutan umum berdasarkan kadar parkir dan tambang bas, serta kemungkinan beralih ke bas berdasarkan tambang dan waktu penghematan. Data dianalisis menggunakan regresi logistik untuk menghasilkan model prediksi kemungkinan beralih.
This document contains data on train station ridership for a Light Rail Transit (LRT) system. It includes the following information:
1. Ridership data by station including passenger pickups and drop-offs.
2. Calculations of average daily pickups and drop-offs across all stations.
3. A matrix showing the estimated number of passengers traveling between each pair of stations, making up 45% of total daily ridership.
Dokumen ini membahas tentang pentingnya menyediakan data yang baik untuk analitik, yaitu data yang relevan, bertautan, tepat, dan mencukupi. Contoh data yang diberikan meliputi harga dan spesifikasi mobil, profil pendapatan dan kepemilikan rumah, serta grafik hubungan antara variabel.
1. The document describes building a logistic regression model to predict the probability of commuters switching to public transportation based on parking rates. Data is plotted and transformed, and a logistic regression equation is fitted with parameters α=-0.9623 and C=3.5107. This model is used to predict probabilities for various parking rates.
2. A multiple logistic regression model is built to predict the probability of commuters switching to buses based on parking rates and bus subsidies. Data is transformed and separate regressions are performed on parking rates and subsidies. The final multiple logistic regression model is reported with parameters α=-0.0705, β=0.982, and C=2.4976.
3.
Dokumen ini berisi laporan pengamatan data perjalanan menggunakan aplikasi Waze dari kediaman di Kuala Lumpur ke Dewan Bandaraya Kuala Lumpur pada jam 7 pagi, 8 pagi, 9 pagi dan 10 pagi, serta jumlah anggota keluarga yang berangkat pagi hari.
A164543 projek akhir asas sains data dalam pengangkutanaida zahirah
This document contains a case study analyzing traffic flow between 6 cities (A to F) based on data provided. It calculates outputs like traffic generation and attraction for each city, as well as traffic flow matrices between cities by direction. It then determines the maximum traffic flow per hour during peak periods and calculates toll collection amounts. Finally, it illustrates the traffic flow patterns visually and determines the number of highway lanes needed based on the road capacity.
Dokumen ini membahas tentang pengangkutan dan pengagihan perjalanan di sebuah kota. Terdapat 9 zon perumahan dengan jumlah pengeluaran dan penarikan berbeda untuk setiap zon. Disediakan pula matriks agihan perjalanan asal dan tujuan untuk menunjukkan jumlah perjalanan antar zon. Data-data ini digunakan untuk merancang sistem pengangkutan yang efisien.
Ringkasan dokumen tersebut adalah:
1) Dokumen tersebut berisi analisis lalu lintas dan kapasitas jalan raya antara beberapa bandar utama.
2) Beberapa parameter seperti jumlah kenderaan, pengaliran maksimum, dan jumlah lorong yang diperlukan dihitung untuk setiap laluan.
3) Kesimpulannya adalah jumlah lorong lebuh raya yang patut dibina antara bandar-bandar tersebut.
1. The document presents the results of a logistic regression analysis examining the relationship between parking rates and the likelihood of people switching to public transportation.
2. The analysis finds that as parking rates increase, the likelihood of switching to public transportation increases exponentially as well, with a rate of change of -0.9623.
3. A second logistic regression is presented analyzing the effects of both parking rates and travel time on the likelihood of switching transportation methods. The analysis finds negative coefficients for both parking rates and travel time, indicating increases in either factor correspond to an increased likelihood of switching to public transportation.
1. LMCP1352 ASAS-ASAS SAINS DATA
DALAM PENGANGKUTAN
NAMA: GOH MEI YING
NO. MATRIK: A183324
PENSYARAH: PROF DATO’ IR DR. RIZA ATIQ ABDULLAH BIN O.K. RAHMAT
TUGASAN KLUSTER