Kemacetan lalu lintas diberbagai kota sudah menjadi masalah yang tak kunjung selesai dan seakan sudah menjadi rutinitas setiap hari masyarakat di Ibukota Jakarta. Penyebabnya pun sangat beragam, mulai dari kecelakaan lalu lintas, attitude pengguna jalan, transport publik yang terbatas, serta peningkatan laju kepemilikan kendaraan bermotor yang setiap tahunnya meningkat, dan tingkat pengendara online yang setiap saat siap mencari orderan.
Informasi mengenai kondisi lalu lintas tentunya sangat dibutuhkan oleh para pengendara dalam menghindari kemacetan. Informasi ini dapat diperoleh dengan mudah melalui jejaring sosial seperti twitter. Akan tetapi, informasi yang dibagikan di twitter tersebut masih berupa teks yang belum dikategorikan. Selain itu informasi yang didapatkan belum tervisualisasi kedalam bentuk maps. Akun-akun Twitter yang menyediakan informasi seputar lalu lintas adalah akun Twitter @TMCPoldaMetro, @lewatmana, @radioelshinta, @sonorafm92. Informasi yang disediakan akun tersebut tidak semua postingannya mengenai kondisi lalu lintas disinilah dibutuhkan proses pre-processing untuk generate data kondisi lalu lintas yang dibutuhkan.
Dalam penelitian ini, dibuat suatu sistem klasifikasi kemacetan di DKI Jakarta dengan salah satu teknik datamining, yaitu klasifikasi dengan menggunakan metode klasifikasi decesion tree yaitu C4.5. Metode C4.5 ini mengubah fakta yang sangat besar menjadi pohon keputusan yang mempresentasikan aturan. Lokasi yang didapatkan akan di petakan dengan proses geocoding dan proses klasifikasi akan diuji menggunakan partisi data dengan confusion matrix. Hasil dalam penelitian ini menunjukkan rata-rata tingkat accuracy 99.08%, precision 99.46%, dan Recall 97.99%.
Kata Kunci : Kemacetan, twitter, Algoritma C4.5