## JURNAL ILMIAH TEKNIK INDUSTRI
ISSN: 1412-6869  e-ISSN: 2460-4038 Journal homepage: http://journals.ums.ac.id/index.php/jiti/index doi: 10.23917/jiti.v18i1.7227

## Evaluasi Layanan Taksi Menggunakan Agen Based Modeling (ABM)
Silvi Istiqomah 1a , Yuniaristanto 1b , I Wayan Suletra 1c
Abstract. Taxi services involve the number of taxi and demand. A balance is needed for operated taxi and demand, so  that  the number  of  canceled  order decreases.  This  system  involves taxi  and  consumers  as  agents  with  various behaviors from their agents, then solved using modeling methods. Agent-based modeling is a feasible method used in this study because it can  accommodate the properties  and attributes of each  agent. From the scenario that has been done, the average number of good fleets to operate is 103 fleets, with the canceled order rate is 1.2% and this model proves that the number of operated taxi is sensitive to the number of requests that exist.
Keywords . taxi; demand; agen based modeling
Abstrak. Sistem layanan transportasi melibatkan jumlah taksi dan jumlah permintaan yang ada. Hal ini dibutuhkan keseimbangan  agar  tidak  terlalu  banyak  taksi  yang  beroperasi dan  kekurangan  taksi  yang mengakibatkan  jumlah pembatalan  pesanan meningkat.  Maka  masalah tersebut  mengisyaratkan diperlukannya suatu  alat  analisis  berupa model  simulasi  untuk  mengevaluasi  jumlah  taksi  yang  beroperasi  untuk  memenuhi  jumlah  permintaan  yang  ada. Sistem  tersebut  sulit  untuk  dimodelkan  dengan  model  matematik  karena  keragaman  perilaku  yang  dapat  terjadi, maka  perangkat lunak  simulasi merupakan salah  satu  solusi  yang digunakan  untuk permasalahan ini.  Agen Based Modeling  merupakan  metode  pemodelan  yang  digunakan  karena  dapat  mengakomodasi  sifat  dan  atribut  pada setiap agennya.Hasil yang didapatkan adalah jumlah armada optimal yang beroperasi sejumlah 103 armada dengan jumlah pembatalah order 1,2 % dan model ini membuktikan bahwa jumlah armada yang beroperasi sensitif terhadap jumlah permintaan yang ada.
Kata kunci. taksi, permintaan, agen based modeling.

## I. P ENDAHULUAN 1
Indonesia  dimudahkan  dengan  adanya perkembangan  teknologi.  Menurut  penelitian Center of Innovation Policy and Governance , saat ini  laju  penetrasi  internet  Indonesia  merupakan yang tertinggi  di Asia  yang  kini  sudah mencapai 51%  (Agahari  dkk.,  2018).    Hal  ini  memberi dampak pada penggunaan teknologi, tidak hanya berkembang  di  sektor  komunikasi.    Terjadi distraksi pada masyarakat sehingga berpengaruh pada  digitalisasi  di  berbagai  bidang,  salah satunya  adalah  transportasi.  Kondisi  ini  yang membuat permintaan terhadap layanan
1
1 Departemen Teknik Industri, Universitas Sebelas Maret, Jl. Ir. Sutami No 36A, Jebres, Kota Surakarta, 57126.
a email: silviistiqomah23@gmail.com
b email: yuniaristanto@ft.uns.ac.id c  email: iwayansatya@gmail.com
Diajukan: 28-11-2019
Diperbaiki: 08-05-2019 Disetujui: 15-06-2019
transportasi  taksi  konvensional  beralih  menjadi layanan  tranportasi  taksi online .    Salanova  dkk. (2011)  meninjau  secara  rinci  mengenai  agregat dan model ekuilibrium  layanan taksi.  Menurut Ye (2009), munculnya transportasi daring mencerminkan  tren  segmen supply yang  cukup kompleks karena  persaingan pasar  yang  lengkap dan kebiasaan konsumsi berubah karena internet. Pada penelitian Kusuma (2017), dijelaskan bahwa salah satu parameter yang memberikan pengaruh signifikan  adalah  waktu  kedatangan  penumpang ( arrival  order ).    Penelitian  Grau  dkk.  (2018) menjelaskan bahwa model baru harus dikembangkan  untuk  mendukung  kebijakan pemerintah  dan  regulasi  perusahaan  dalam pembuat keputusan dalam cara mengatur jumlah layanan taksi yang optimal untuk beroperasi pada suatu  wilayah.    Penelitian  Liang  dkk.  (2017) menjelaskan  bahwa  penentuan  rute  kendaraan sesuai  dengan  fungsi  maksimalisasi  keuntungan sementara  tergantung  pada  waktu  perjalanan dinamis yang bervariasi dengan aliran autonomus taxi (AT). Penelitian ini dilakukan pada KOSTI Solo
Istiqomah dkk. / Evaluasi Layanan Taksi Menggunakan Agen Based Modeling......  JITI, Vol.18(1), Juni 2019, 87-94
yang  telah  mengaplikasikan  pemesanan  secara konvensional maupun daring dengan menggunakan aplikasi. Jumlah
layanan tranportasi  yang  ditawarkan  baik  konvensional maupun  daring  sudah  sangat  banyak  sehingga menyebabkan oversupply, dan  dengan  keadaan ini  pembatalan order masih  berada  pada  tingkat yang  cukup  tinggi.    Ketidaksesuaian  ini  dapat menyebabkan  pembatalan  order,  hal  terjadi dikarenakan  beberapa  hal  yaitu  waktu  tunggu konsumen  terlalu  pendek,  pelayanan  armada yang  kurang  memuaskan,  kepadatan  lalu  lintas, serta regulasi  pemerintah yang mengatur  jumlah armada yang beroperasi pada suatu daerah.
Cuevas  dkk.  (2016)  melakukan  penelitian untuk  meningkatkan  efisiensi  sistem  transportasi on-demand dengan  optimimalisasi supply armada,  agar dapat  memberikan tingkat layanan yang  baik  bagi  pengguna  angkutan  umum. Fernandez  dkk.  (2006)  melakukan  evaluasi  skala besar  dan  empiris  dari layanan transportasi  taksi yang  dinamis  dan  terdistribusi,  hal  ini  bertujuan untuk  mencapai  koordinasi  antara  permintaan konsumen  ( demand )  dan  ketersediaan  armada taksi  ( supply ).    Maka untuk  mengetahui  perilaku konsumen  dan  armada  dalam  sistem  layanan transportasi,  dilakukan  simuasi  agar  dapat mengetahui  jumlah  armada  yang  optimal  untuk beroperasi.    Namun  penelitian  ini  membatasi masalah  dengan  tidak  mempertimbangkan keadaan lalu lintas, regulasi pemerintah, maupun kondisi  yang  terjadi  diluar  dugaan.    Jumlah kendaraan  yang  tersedia  juga  dipengaruhi  dari waktu  tunggu  konsumen  dalam  mendapatkan layanan transportasi (Dia & Javanshour, 2017) Pada  dasarnya  sistem  transportasi  perkotaan terdiri  dari  sistem  angkutan  penumpang  dan sistem  angkutan  barang.    Sistem  angkutan penumpang  bisa  dikelompokkan  menurut penggunaannya  dan  cara  pengoperasiannya (Vuchic, 1981).  Angkutan pribadi yaitu angkutan yang  memiliki  dan  dioperasikan  oleh  dan  untuk kepentingan pribadi pemilik dengan menggunakan  prasarana  baik  pribadi  maupun prasarana  umum.    Angkutan  umum  yaitu angkutan  yang  dimiliki  oleh  operator  yang  bisa digunakan  untuk  umum  dengan  persyaratan tertentu.  Grau  dan  Romeu  (2015)  menjelaskan
bahwa  keadaan  masyarakat  disimulasikan  untuk mendapatkan  layanan  taksi  dengan  asumsi distribusi  permintaan  seragam.  Grau dkk.  (2018) menjelaskan bahwa model baru harus dikembangkan  untuk  mendukung  kebijakan pemerintah  dan  regulasi  perusahaan  dalam pembuat keputusan dalam cara mengatur jumlah layanan taksi yang optimal untuk beroperasi pada suatu  wilayah.
Fagnant
dkk. (2015) mensimulasikan armada dengan berbagai ukuran armada  dan  menentukan  ukuran  armada  yang optimal dari perspektif ekonomi.
Pada penelitian ini, konsumen dan armada adalah  agen  yang  dapat  menyebabkan perubahan pada sistem layanan transportasi taksi. Pengelolaan  sistem  transportasi  dan  interaksi antar  agen  dapat  diketahui  menggunakan  salah satu  ilmu  permodelan.  Barrios  (2014)  dan  Li (2011)  mengembangkan  model  simulasi  yang bertujuan  memodelkan  layanan  operasi  yang rumit.  Pemodelan  yang  digunakan  adalah agent based  modelling (ABM).    Pemodelan  ini  mampu memodelkan sistem hingga ke entitas terkecilnya. Selain  itu,  dapat mengakomodasi  atribut  dan sifat-sifat  tertentu  dari  individu  terkecil  pada sebuah sistem .    Menurut  Pidd  dkk.  (2010), pemodelan  ini  mampu  memodelkan  sistem hingga  ke  entitas  terkecilnya.    Selain  itu,  dapat mengakomodasi  atribut  dan  sifat-sifat  tertentu dari  individu  terkecil  pada  sebuah sistem .    ABM dipilih kerena mampu memodelkan heterogenitas dan adanya ketidakpastian (stokastik) dari sistem kompleks,  sehingga  ABM  merupakan  metode yang paling cocok digunakan dalam menyelesaikan  permasalahan  sistem  yang kompleks.
Grau  dkk.  (2018)  mengatakan  bahwa  hanya beberapa  model  simulasi  mampu  lebih memahami  karakteristik  operasional  pasar  taksi, salah  satunya  adalah  model  simulasi  taksi berbasis  agen.  ABMS  merupakan  simulasi berbasis  komputer  untuk  memodelkan  semua perilaku entitas (agen) yang  terlibat dalam  dunia nyata  dengan  harapan  interaksi  antar  entitas dapat  menghasilkan  atau  menggambarkan  sifat utama  yang  dapat  digunakan  lagi  sebagai  alat bantu  untuk  eksplanatori  atau  prediksi  dalam
mengambil  keputusan  di  dunia  nyata  (Macal  & North, 2010).
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mendapatkan jumlah  armada  yang  optimal  untuk  beroperasi melayani  permintaan  yang  ada  dengan pemodelan  simulasi  pada  ruang  dua  dimensi kontinu  dengan  menggunakan  pendekatan pemodelan  berbasis  agen.    Hal  ini  dilakukan untuk  meminimalkan  pembatalan  order  yang disebabkan  karena  jumlah  taksi  yang  beredar dalam melayani masyarakat.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Ada beberapa tahapan yang  dilakukan  dalam menyelesaikan  penelitian  ini.    Tahap  pertama yang dilakukan adalah  perumusan masalah  yang telah ditentukan yaitu untuk mengevaluasi jumlah permintaan dan armada layanan transportasi taksi dengan agent  based  model untuk  mengelola supply dengan  minimasi  pembatalan  pesanan dalam  sistem layanan  transportasi  taksi.   Setelah perumusan  masalah  dilakukan,  maka  dilakukan pengambilan data mengenai jumlah order setiap satuan waktu.  Chang (2009) menjelaskan bahwa data  historis  permintaan  dapat  digunakan  untuk memprediksi  distribusi demand .    Data  ini merupakan  data  sekonder  yang  menjadi representasi jumlah demand dalam 24 jam dalam satu bulan.
Setelah  itu  adalah  menggambarkan  sistem yang akan dibuat pada penelitian ini.  Penentuan karakteristik  sistem  ini  dilakukan  agar  dapat menginformasikan  tujuan  dan  hasil  yang  ingin dicapai  dengan  batasan-batasan  yang  telah ditentukan.Data  yang  digunakan  adalah  data permintaan pada setiap waktu. Kemudian menjadi
distribusi  yang  menjadi  input  pada  model. Batasan pada pemodelan ini hanya mengakomodasi sistem layanan transportasi yang melibatkan  taksi  dan  konsumen.  Keluaran  pada simulasi  ini  adalah  jumlah  pembatalan  pesanan dan  pesanan  yang  terpenuhi.  Dari  data  tersebut dapat  dianalisis  jumlah driver yang  dibutuhkan untuk  memenuhi demand yang  tersebar  untuk meminimalisisr pembatalan pesanan.
Kemudian  dilakukan  formulasi  model.    Tahap pertama adalah memformulasikan masalah.  Pada tahap ini perlu dikenali masalah yang ada, obyek yang menjadi fokus analisa adalah jumlah armada yang beroperasi, variabel yang terlibat adalah jam kerja  armada  taksi  dan  tingkat  pelayanan  yang diberikan,  dan  ukuran  performansi  yang  dicapai adalah  jumlah  pembatalan  order  yang  ada. Kedua,  mengumpulkan  data  informasi  dan  data penunjang  pemodelan  sistem  yang  diinputkan setelah model disusun.  Tahap selanjutnya adalah memilih software untuk coding  command dan mengembangkan  model. Software yang digunakan  untuk  menyelesaikan  pemodelan  ini adalah NetLogo, programming software ini sesuai kustomisasi dengan pendekatan syntax.
Perilaku  agen  yang  digambarkan pada  model sesuai  dengan  Tabel  1.  Perilaku  ini  yang  akan menggambarkan  sistem  sehingga  didapatkan jumlah  konsumen  yang  terlayani  dan  jumlah pembatalan  pesanan  yang  ada.  Hal  itu disebabkan karena pelayanan yang diberikan oleh jumlah  taksi  yang  beroperasi.  Alur running simulasi  yang  terjadi  mengikuti  diagram  alir model simulasi pada Gambar 1.
Setelah coding  command tersusun  maka verifikasi,  sistem  ini  harus  dipastikan  bahwa algoritma  yang  digunakan  dalam  sistem  sudah
Tabel 1. Hasil identifikasi perilaku agen No Agent Perilaku 1 Konsumen  Memesan dengan maksimal waiting time 30 menit
 Membatalkan pesanan jika tidak ada pick up 2 Armada  Mencari konsumen dengan     bergerak bebas
 Mem pick-up konsumen yang paling dekat dengan armada
 Setiap mencari konsumen, jam kerja akan berkurang
 Jam kerja habis, maka armada akan digantikan oleh armada lain sebagai agen baru
 Armada akan aktif sesuai dengan penilaian konsumen dan jumlah permintaan yang ada
Gambar 1. Diagram alir model simulasi
Gambar 2. Hasil paired t-test data permintaan aktual dan simulasi
benar  dengan debugging kode  yang  telah disusun  pada software NetLogo.    Verifikasi  ini dilakukan  menggunakan  fitur check pada software NetLogo.    Hal  ini  dilakukan  agar  dapat memastikan  bahwa code sudah berjalan  dengan baik.
Tahap  selanjutnya  adalah  validasi  model. Validasi  ini  dilakukan  dengan  membandingkan kondisi  nyata  dan  kondisi  dalam  model.    Input jumlah konsumen yang order
layanan transportasi
pada kondisi
nyata akan dibandingkan  dengan  konsumen  yang  order
layanan transportasi yang dihasilkan dari running model.  Dilakukan  uji  statistik  yang  bertujuan untuk mengetahui apakah hasil simulasi berbeda signifikan dengan kondisi aktual.
Gambar 2 menunjukan bahwa hasil pengujian statistik  dengan paired  t-test mendapatkan  hasil p-value sebesar  0,123. Karena p-value > α ,  maka data  hasil  simulasi  dengan  data  aktual  tidak memiliki  perbedaan  yang  signifikan.  Model  pun dinilai valid.
Dilakukan  beberapa  replikasi  agar  dapat menggambarkan  bahwa  perubahan  hasil  dari
simulasi  tidak  begitu  signifikan,  sehingga  dapat dipastikan  bahwa  data  yang  dihasilkan merupakan data yang valid.  Maka pada tahap ini model  sudah  tervalidasi  sesuai  dengan  kondisi nyata.
Tabel 2. Hasil perhitungan replikasi Replikasi Rata-rata service 1 34 2 35 3 35 4 33 5 34 Mean 34,20 Standar Deviasi 0,84 KV 0,02 Perhitungan koefisien variansi
yang menunjukkan  seberapa  besar  nilai  simpangan baku  relatif  terhadap  rata-ratanya.  Variansi  yang baik  berapa  pada  rentang  0 ˂ KV ˂ 1,  nilai koefisien  variansi  pada  perhitungan  tersebut menunjukkan  bahwa  hasil  dari  5  replikasi  yang telah dilakukan cukup homogen dengan KV 0,02.
Perilaku  sistem  dan  analisanya  diteliti kemudian  dilakukan  pengembangan  skenario untuk
menjawab pertanyaan formulasi masalahnya. Dengan
demikian diperoleh gambaran optimal sistem melalui modelnya yang dijadikan  pertimbangan  untuk  perbaikan  sistem nyatanya.

## III. H ASIL DAN P EMBAHASAN
Untuk  mengevaluasi  jumlah  permintaan  dan armada  layanan  transportasi  taksi  dengan agent based  model untuk  minimasi  pembatalan pesanan  dalam sistem  layanan transportasi taksi. Jumlah  permintaan  yang  ada  akan  mengikuti distribusi yang telah ditentukan, ini akan menjadi input  dalam  model  simulasi  sehingga  sistem dapat  mengetahui  jumlah armada  yang nantinya dibutuhkan  dan  jumlah  pembatalan  order  yang terjadi.
Penentuan agent pada  simulasi, agent yang dibuat  pada  simulasi  ini  ada  2  yaitu  konsumen dan  armada  taksi.  Kedua agent ini  memiliki perilaku  yang  berbeda, agent bisa  melakukan order  atau  pesanan  dan agent  driver bisa melakukan  pencarian  konsumen  selama  masih
dalam  waktu  kerjanya  serta  dapat  melayani konsumen.
Pengembangan skenario dilakukan, taksi akan melayani  konsumen  dengan  jarak  paling  dekat. Taksi  akan  lebih  banyak  ditemukan  pada daerah dengan  kapasitas  permintaan  tinggi  dibanding daerah lainnya.  Dengan pengelompokan wilayah yang dilakukan, maka taksi dapat memperkirakan daerah dengan permintaan yang tinggi, sehingga waktu  tunggu  konsumen  tidak  tinggi  yang menyebabkan konsumem membatalkan pesanan. Pembatalan pesanan  ini yang menjadi  salah  satu masalah yang akan diselesaikan.
Gambar 3. Tampilan visual simulasi pada NetLogo
Gambar  3  menunjukkan  hasil  visual  dari penyebaran  permintaan  dan  beroperasinya armada  yang  ada.  Penyebaran  ini  menunjukkan wilayah yang ramai dengan permintaan, sehingga armada  yang  beroperasi  juga  mempunyai perkiraan  pangkalan  agar  dapat pick dengan waktu yang cepat. Hal ini membantu armada agar dapat  melayani  dengan  meminimalisir canceled order .  Dari  skenario  pertama  yang  dijalankan adalah  waktu  kerja  dari  armada  selama  8  jam. Dengan  skenario  ini  didapatkan  hasil  pada Gambar  4,  jumlah  rata-rata  armada  yang beroperasi pada setiap jamnya adalah 97 armada dengan  pembatalan  order  sebanyak  136  dalam satu  bulan, dan konsumen yang  terlayani adalah 11.554 dalam satu bulan.
Istiqomah dkk. / Evaluasi Layanan Taksi Menggunakan Agen Based Modeling......  JITI, Vol.18(1), Juni 2019, 87-94
Gambar 4. Hasil simulasi dengan jam kerja 8 jam
Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  bahwa jumlah  armada  yang  beroperasi  mengikuti  pola perilaku  pada  konsumen.  Hal  ini  tidak  hanya dipengaruhi  oleh  jamkerja  armada,  namun penilaian  pelayanan  dari  konsumen  juga berpengaruh  pada  beroperasinya  armada  untuk melayani  konsumen.  Jika  penilaian  pelayanan semakin  buruk,  maka  konsumen  tidak  akan memilih armada tersebut untuk melayaninya. Hal ini ditunjukkan oleh skenario yang kedua dengan hasil  jumlah  pembatalan  mencapai  153  dalam satu  bulan  dan  jumlah  konsumen  yang  terlayani hanya  9.528  dalam  satu  bulan.  Dalam  skenario yang  kedua  ini,  jumlah  armada  yang  beroperasi hanya 97 armada.
Dari  skenario  ketiga  yang  dijalankan  adalah waktu  kerja  dari  armada selama 12  jam.  Dengan skenario  ini  didapatkan  hasil  pada  Gambar  5, didapatkan  jumlah  rata-rata  armada  yang beroperasi  pada  setiap  jamnya  adalah  103 armada  dengan  pembatalan  order sebanyak 136 dalam  satu  bulan,  dan  konsumen  yang  terlayani adalah 11.633 dalam satu bulan.
Gambar 5. Hasil simulasi dengan jam kerja 12 jam
Dari  grafik  tersebut  dapat  dilihat  bahwa jumlah  armada  yang  beroperasi  mengikuti  pola perilaku  pada  konsumen.  Dibandingkan  dengan skenario  1  dan  skenario  2,  grafik  jumlah  mobil dan jumlah konsumen tidak memiliki range yang
cukup jauh. Pada penilaian pelayanan yang tidak cukup  baik,  jumlah  pembatalan  yang  terdapat pada  skenario  ini  mencapai  152  dengan  jumlah konsumen  yang  terlayani adalah  10.140.  Armada yang  beroperasi  pada  skenario  ini  hanya  61 armada.
Skenario selanjutnya adalah mengenai jumlah order  yang  masuk.  Tingkatan demand pada skenario  menggunakan  rata-rata demand mencapai  50  dengan  standar  deviasi  35,  hal  ini menunjukkan  bahwa  jumlah  layanan  yang dilakukan  sebanyak  55.511  perjalanan  dengan jumlah  pembatalan  171.  Pada  skenario  ini didapatkan  hasil  pada  Gambar  6,  rata-rata armada yang beroperasi sebanyak 527 armada.
Gambar 6. Hasil simulasi jumlah demand dengan rata- rata 50
Sedangkan  pada demand dengan  rata-rata demand 45  dengan  standar  deviasi  30,  jumlah layananyang dilakukan sebanyak
47.052
perjalanan dengan jumlah pembatalan 172. Pada skenario  ini  didapatkan  hasil  pada  Gambar  7, rata-rata  armada  yang  beroperasi  sebanyak  444 armada.
Gambar 7. Hasil simulasi jumlah demand dengan rata- rata 45
Dari skenario adanya perubahan demand yang ada,  model  tetap  menekan  jumlah  pembatalan order  dengan  menambah  armada  yang beroperasi  untuk  memenuhi  jumlah  permintaan
yang  ada.    Peningkatan  layanan  yang  terjadi cukup  drastis,  namun  jumlah  pembatalan  order tidak  berubah  secara  signifikan.  Hal  ini menunjukkan bahwa model juga sensitif terhadap jumlah demand yang ada.
Dari  beberapa  skenario  diatas  menunjukkan bahwa  jumlah  armada  cukup  signifikan  untuk melayani  permintaan  yang  ada,  namun  dengan jumlah armada yang berbeda tidak mempengaruhi  jumlah  pembatalan  order  secara signifikan.  Jumlah  rata-rata  armada  yang beroperasi  yang  baik  adalah  103  pada demand kondisi  saat  ini.  Jumlah  armada  akan  sensitif terhadap  jumlah demand yang  ada,  hal  ini ditunjukkan oleh dua skenario yang meningkatkan  rata-rata  permintaan.  Hal  ini dilakukan agar driver memiliki utilitas yang tinggi sehingga  dapat  meminimalisir  waktu  tunggu untuk  mendapatkan  pelanggan,  dan  mempunyai waktu  istirahat  yang  cukup  agar  dapat memberikan layanan yang baik bagi konsumen.

## IV. S IMPULAN
Penelitian  ini  telah  menghasilkan  pemodelan simulasi  dan  kerangka  pemrograman  untuk pergerakan  konsumen  dan  armada  layanan transportasi  taksi  pada  ruang  dua  dimensi kontinu  dengan  menggunakan  pendekatan pemodelan  berbasis  agen.  Sehingga  dapat diadaptasi  untuk  kasus  sistem  nyata  yang melibatkan pergerakan kendaraan.
Hasil running dari  beberapa  skenario  yang telah dilakukan menunjukkan bahwa armada yang baik  untuk  beroperasi  adalah  103  armada  pada demand kondisi  nyata.  Model  menunjukkan bahwa  jumlah  armada  yang  beroperasi  sensitif terhadap jumlah permintaan yang ada, dan model ini  berusaha  untuk meningkatkan pelayanan dan tetap  menekan  jumlah  pembatalan  agar  tidak meningkat.
Model ini membutuhkan pengembangan yang mengakomodasi  wilayah  permintaan  sehingga dapat mengalokasikan jumlah armada pada suatu wilayah.

## D AFTAR P USTAKA
Agahari,  W.;  Nugraha,  L.K.;  Usmani,  M.L.  (2017) Innovation  Outlook:  Ekonomi  Digital  di Indonesia .  Center  of  Innovation  Policy  and Governance.  (Diakses 12  Juli  2018, dari http://cipg.or.id)
Barrios,  J.A.;  Doig,  J.C.  (2014). Fleet  sizing  for  flexible carsharing systems: a simulation-based approach .  In:  Proceedings  of  Transportation Research Board 93rd Annual Meeting.
Chang,  H.; Tai,  Y.; Hsu,  J.Y. (2009).  "Context-aware taxi demand  hotspots  prediction". International Journal  of  Business  Intelligence  and  Data Mining, 5 (1), 3-18.
Cuevas,  V.;  Salanova,  J.M.;  Estrada  M.  (2016). “Management of on-demand  transport services in  urban  contexts:  Barcelona  case  study”. Transportation Research Procedia, 13 , 155-165 Dia,  H.;  Javanshour,  F.  (2017).  “Autonomous  shared mobility-on-demand: Melbourne
pilot simulation  study”, Transportation  Research Procedia, 22 , 285–296.
Fagnant,  D.J.;  Kockelman,  K.M.  (2015).  ”Dynamic  ride- sharing and optimal fleet sizing for a system of shared  autonomous  vehicles.” Transportation Research  Board  94th  Annual  Meeting .  No.  15- 1962.
Fernandez,  J.E.;  Ch,  J.D.C.;  Briones,  J.M.  (2006).  "A diagrammatic analysis of the market for cruising taxis", Transportation Research Part E:  Logistics and Transportation Review, 42 (6), 498-526. Grau,  J.M.S.;  Romeu,  M.A.E.  (2015).  “Agent  based modelling for simulating taxi services”. Procedia Computer  Science,  52 ,  902–907. doi: 10.1016/j.procs.2015.05.162}
Grau, J.M.S.; Estrada, M.; Tzenosa, P.; Aifandopoulou, G.
(2018).  “Agent  based  simulation  framework  for the  taxi  sector  modeling”. Procedia  Computer
Science, 130 , 294–301. doi:
10.101/j.procs.2018.04.042
Kusuma, P.D. (2017). “Online motorcycle taxi simulation by  using  multi  agent  system”. International Journal  of  Applied  Engineering  Research,  12 (19), 9199-9208.
Li,  L.  (2011). Design  and  Analysis  of  a  Carsharing System  Offering  One-way  Journeys .  Master Thesis. University of Wisconsin-Milwaukee.
Liang,  X.;  Correia,  G.H.A.;  Arem,  B.  (2017).  “An optimization  model  for  vehicle  routing  of automated taxi trips with dynamic travel times”. Transportation Research Procedia, 27, 736–743. doi: 10.1016/j.tpro.2017.12.045
Macal,  C.M.;  North,  M.J.  (2010).  “Tutorial  on  agent- based  modelling  and  simulation”. Journal  of Simulation . 4 , 151-162. doi: 10.1057/jos.2010.3 Pidd, M.; Seibers, P.O.; Macal, C.M.; Garnett, J.; Buxton, D.  (2010)  “Discrete-event  simulation  is  dead, long  live  agent-based  simulation”.
Journal  of Simulation, 4 (3), 204-210.
doi: 10.1057/jos.2010.14 Salanova,  J.M.;  Estrada,  M.;  Aifadopoulou,  G.;  Mitsakis, E.  (2011).  “A  review  of  the  modeling  of  taxi services”. Procedia  and  Social  Behavioral
Sciences #20, 150-161. Vuchic,  V.R.  (1981). Urban  Public  Transportation Systems and Technology . Englewood Cliffs, New
Jersey: Prentice-Hall.
Ye,  Z.Y.  (2009).  “Management  of  Hong  Kong  Taxi Industry”. Traffic & Transportation, 03 .