Abstrak— Kota  besar,  sebuah  pusat  atau  sentral  dari  suatu provinsi atau daerah yang memiliki banyak aktivitas ekonomi dan  gaya hidup urban yang banyak  didambakan oleh banyak orang  terutama  yang  tinggal  di  daerah  terpencil,  mereka menilai apabila dapat  mengandu  nasib dengan baik  di  pusat kota, maka hidup mereka dapat berubah kearah yang lebih baik dari sebelumnya. Dengan alasan itulah faktor urbanisasi sangat umum  di  kota  besar.  Terutama  di  Kota  S urabaya,  yang notabenenya adalah  kota  terbesar  kedua  di  bumi  indonesia. Dengan pergerakan  urbanisasi  yang  masif,  dan  juga  diikuti dengan  banyaknya  tenaga  kerja  yang  tinggal di  daerah  lain untuk  berkarir  di  S urabaya,  terjadi  lonjakn manusia  yang sangat pesat terutama pada  hari kerja. Banyakanya kendaraan yang  menuju  kearah  pusat  kota  dan  memenuhi  jalan penghubung  utama.  Kebutuhan  akan  kendaraan  menjadi sangat  krusial.  S elain  kebutuhan  kendaraan  yang  besar, kebiasaan  masyarakat  yang  lebih  menyukai  penggunaan kendaraan  pribadi  dibandingkan  dengan  kendaraan  umum yang telah disediakan oleh pemerintah. Mereka menilai bahwa transportasi  umum  kurang  memadai  untuk  terus  dapat digunakan.  Maka  dari  itu,  perlu  adanya  sistem yang  dapat menunjang untuk menggerakan masyarakat dalam mengurangi penumpukan kendaraan dan  tetap  menjaga lingkungan tetap tidak  dipenuhi polusi. S istem ini akan mengaplikasikan teori S mart Mobility, salah satu aspek dari S mart City. Penelitian ini bertujuan mengurangi tingkat kemacetan yang ada sering kali terjadi  pada  ruas  jalan  utama  penyambung  kota  S urabaya dengan kota lainnya, yaitu Ruas Jalan A. Yani, Wonokromo dan Raya  Rungkut.  Dengan  mengaplikasikan  simulasi  dinamik dengan Vensim untuk melihat efek yang dapat disebabkan oleh implementasi  dari  S mart  Mobility  di  S urabaya.  Dari pembuatan  diagram  kausatik sampai  dengan  skenario yang akan  dibuat  menyesuaikan  dengan  potensi -potensi  kota S urabaya  yang  akan  mengedepankan implementasi menuju S mart City dan masyarakat yang lebih memiliki wawasan luas tentang teknologi kota yang bermanfaat.
Kata Kunci —Sistem Dinamik , Integrated Transportation System, Vensim, Smart City, Smart Mobility, Traffic Congestion.

## I. PENDAHULUAN
RA milenial  yang sedang berjalan ini,  moda transportasi tetap  menjadi  salah  satu kebutuhan  yang  belum  dapat tergantikan.  Kebuthan  akan  berpindah  tempat  untuk melakukan  aktivitas keseharian,  jenjang karir  maupun untuk rekreasi tetap membutuhkan  transportasi baik umum  maupun pribadi. Tetapi sudah menjadi hal yang wajar  bagi masyarakat Indonesia memilih  menggunakan kendaraan pribadi karena di nilai  lebih aman dan nyaman ketimabang dengan transportasi umum  yang bagi  sebagian masyarakat  belum  memadai  dan
terbatas  dalam  hal  trayek.  Jadi  tetap  saja  penggunaan kendaraan masih sangat tinggi.
Efek yang  sangat  berdampak  kepada  penggunaan kendaraan pribadi  yang mas if  sudah pasti adalah kemacetan. Selain  karena  pertumbuhan  jalan  yang  sang at kurang  dari pertumbuhan kendaraan baik  roda dua maupun  roda empat. Rerata  pengguna  jalan  juga  akan  mengambil  jalan  utama yang  dinilai  lebih  mudah  di  pahami  karena  adanya  marka jalan  yang memadai  dan mudah ditemui.  Pemanfaatam  jalan alternative  belum  dimaksimalkan  oleh  pengguna  jalan, padahal  dengan  pemanfaatan  jalan alternatif dapat mengurangi  terjadinya  pemadatan  jalan.  Maka  dari  itu, dengan bantuan sistem navigasi kota yang dapat memberikan kemudahan  dalam  penginformasian  jalan  alternatif  untuk mencapai  waktu  perjalanan  tercepat  ataupun  menghindari kemacetan akan sangat membantu masyrakat untuk sampa ke tempat tujuan dengan aman.
Pemanfaatan  jalan  alternatif  ini  atau dapat  di  sebut juga ECO-Routing, selain  dapat  membantu  dalam  memberika n jalan tercepat dan menghindari adanya pemenuhan jalan, juga dapat mengurangi tingkat emisi  pada lansekap kota dan juga menghemat  bahan  bakar  bagi  setiap  pengguna kendaraan yang  telah  memakai  sistem  navigasi  pintar  yang  telah terintegrasi  pada  kendaraan  ataupun  yang  berada  telepon pintar. Beberapa  aspek seperti penggunaan peta digital yang terhubung dengan basis data dinamik,  prediksi routing serta antar muka  yang dapat menampilkan  hasil  kepada  penggua yang  akan  langsung  dapat  memudahkan  mereka  dala m mencapai  tujuan[1].  Dengan adanya navigasi yang dapat di akses dengan mudah  fitur  seperti  prediksi  biaya dan  waktu tempuh dari tiap perjalanan juga dapat membantu  pengendara dalam  mengambil  keputusan  terkait  dengan  kehendak pengendara, apakah  akan mengambil  jalan  tercepat ataupun yang lebih  memutar  apabila  ingin  mencapai  2  tujuan  yang berbeda, sesuai dengan kebutuhan dari pengendara[2]. Pada  penelitian  akan  membangkan  rancangan  mode l seperti  yang  dijelaskan  sebelumnya  yang  dapat  menjadi penerapan di  Kota  Surabaya di  kemudian  hari. Tools yang digunakan adalah Vensim yaitu adalah perangkat lunak yang dapat  digunakan  untuk  pengembangan,  analisa  dan pembuatan  optimasi  suatu  model  yang  berkelanjutan[3]. Untuk visualisasi aplikasi  akan digunakan perangkat android yang  memang  banyak  digunakan  oleh  masyarakat  saat  ini dengan terintegrasi  aplikasi  peta  dari  Google  Inc.  Dengan begitu, diharapkan dengan adanya penelitian ini, diharapkan penerapan  kedepan  menuju Smart  City of  Surabaya  dapat

## Model Sistem Dinamik Spasial Untuk Mengurangi  Tingkat Kepadatan Ruas Jalan Utama Kota Surabaya Dengan Metode Smart Mobility
Mochammad Althof Ibtisaam Shiddekh  dan Erma Suryani Departemen Sistem Informasi, Fakultas  Teknologi  Informasi dan Komunikaasi,  Institut Teknologi Sepuluh  Nopember (ITS) e-mail : erma@its.sby.edu
E
terealisasi  dengan cepat dan terarah serta dapat men yatukan ide-ide pintar untuk pengembangan kota yang lebih baik.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## A. Smart City
Konsep  “kota  cerdas”  adalah  implementasi dari pengembangan  teknologi  yang  intensif  dan  berkelanjutan untuk  menciptakan  lingkungan  yang  sinergis  baik  untuk masyarakat,  informasi,  lingkungan  dan  elemen  lain  yang berhubungan[4].  Konsep Smart  City juga  memiliki  definisi yang berkaitan  dengan Smart Industry terutama  pada aspek ekonomi  dan jenjang perindustrian. Tak hanya menggunakan teknologi  sebgai  jembatan  dalam  membantu  proses bisnis, juga  untuk  membantu dalam hal edukasi  maupun pemerintahan  serta transportasi. Kebijakan  dari  pemerintah kota  pun dapat  di monitor dan  didiskusikan  untuk  adanya kesinambungan  antar  pemerintah  dan masyarakat[5].  Suatu kota  juga  dapat  di  sebut  “ smart ”  apabila  adanya pengimplementasian  teknologi  secara  progresif  untuk masyarakat  dan  komponen  lain  telah  terintegrasu  dan sinergis.  Manajemen Smart  City oleh  pemerintah  haruslah konsisten  dan  membagi  skala  prioritas  sesuai  dengan kebutuhan kota berdasarkan 6 dimensi[6].
Berikut  ini  adalah  6  dimensi  yang  diperlukan  dala m pengimplementasian Smart City [7] :
 Smart  Economy  ( Competitiveness )
 Smart  People ( Social and Human Capital )
 Smart  Governance ( Participation )
 Smart  Mobility ( Transportation and ICT )
 Smart  Environment  ( Natural Resources )
 Smart  Living  ( Quality of Life )

## B. Smart Mobility
Konsep ini  adalah  salah  satu 6  dimensi  yang  diperlukan untuk mencapai  kota yang bisa dikategorikan  sebagai Smart City. Konsep ini  juga menjadi  hal yang cukup krusial  dala m implementasi Smart City , karena menuai aspek kualitas hidup masyarakat  yang  membutuhkan  moda  transportasi  yang aman,  cepat dan ramah lingkungan.
Berikut  ini  adalah tujuan utama dari Smart Mobility dala m mendukung implementasi Smart City secara utuh[8] :
 Mengurangi polusi
 Mengurangi pemadatan jalan
 Meningkatkan keselamatan masyarakat
 Mengurangi polusi  udara
 Meningkatkan kecepatan transport
 Mengurangi biaya transport

## C. Traffic  Congestion (Kemacetan)
Merupakan  masalah  yang  sering ditemui  pada kota-kota besar  ataupun  arus  jalan  yang  tengah  padat  dengan kendaraan.  Dengan  volume  kendaraan  yang  melebih i kapasitas yang dapat ditampung oleh jalan. Sisi  positif yang dapat  diterima  pada  keadaan  saat  seperti  itu  meman g terhindarnya  tabrakan  dalam  kecepatan tinggi,  dikarenakan pengendara  lebih  berhati-hati  dengan  jalan  dan  kendaraan lain  disekitarnya[9].  Namun  efek  negatif  dari  terjadinya kemacetan juga cukup signifikan,  yaitu seperti :
 Berkurangnya produktivitas ekonomi karena terhambatnya  pengiriman  barang  oleh  kendaraan bisnis.
 Keterlambatan pekera dalama  memulai  bisnis di perkantoran maupun pabrik.
 Memicu  adanya  konflik di  jalan  antar pengendara yang tidak sabar dikarenakan stress terhadap kemacetan[10].
 Polusi  yang  semakin  besar  dikarenakan penumpukan  kendaraan  dengan  motor  bakar disuatu area[11].
Kemacetan  terjadi dikarenakana  adanya faktor intenal dan eksternal. Dikarenakan  kedua faktor tersebut, kemacetan jadi sulit  dihindarkan. Salah satu  faktor internal yang menyebabkan kemacetan adalah kenaikan populasi kota yang semakin  pesat  dan  meluas,  penggunaan kendaraan  pribadi yang lebih  dominan,  ataupun kendaraan  umum  yang belum memadai[12].  Sedangkan  untuk  faktor  eksternal,  seperti adanya  pembatasan  jalan  jika  terjadi  kecelakaan,  adanya suatu kegiatan yang mengambil  lahan jalan,  ataupun adanya perbaikan jalan atau pembangunan jalan tersebut.

## D. Model Sistem Dinamik
Simulasi  sistem dinamik  merupakan simulasi kontinu yang dikembangkan  oleh  Jay  Forrester  (MIT)  tahun  1960-a n , berfokus  pada  struktur  dan  perilaku  sistem  yg  terdiri  dari interaksi  antar  variabel  dan  loop  feedback.  Hubungan  dan interaksi antar variabel  dinyatakan dalam  diagram  kausatik..
Tahapan  dari  proses  pemodelan  sistem  dinamik  adalah sebagai berikut[13]  :
 Problem Identification and Definition
 System Conceptualization
 Model Formulation
 Simulation and Validation
 Policy Analysis and Improvement
 Policy Implementation

## E. Causal Loop Diagram
Diagram  Kausatik  adalah  suatu diagram  ytang berisikan sebab  akibat  yang  menjadi  alat  untuk  merepresentasikan struktur  timbal  balik  dari  sistem  yang  dimodelkan [14]. Diagram kausatik  terdiri atas  variabel  yang  saling berhubungan dengan panah ( link ) dengan prioritas ( + dan - ) serta  penundaan (  ||  ).  Tanda  tersebut menunjukan  apakah timbal  balik  yang dilakukan  adalah positif ataupun negatif.

## F. Purwarupa Aplik asi
Suatu  metode  yang  dapat  dilakukan  dengan  membuat gambaran singkat terkait dengan aplikasi ataupun sistem yang akan  diterpakan,  metode  purwarupa  ini  dilakukan  apabila client belum dapat menyebutkan spesifikasi kebutuhan secara lengkap  ataupun  memang belum  dapat  memberika n gambaran  yang  jelas  terkait  denga  pembangunan  suatu perangkat lunak.  Keunggulan dari  metode ini  adalah dengan waktu  yang  singkat,  ilustrasi  awal  aplikasi  sebelum dilanjutkan ke pembangunan[15].

## III. METODOLOGI

## A. Studi Literatur
Pada tahap ini  dilakukan  pencarian dan pemahaman  teori- teori yang mendukung penelitian maupun informasi lain yang menunjang penelitian mengenai pemodelan kontinyu, konsep
smart  mobility ,  serta  identifikasi  masalah  terkait  dengan implementasi  sistem smart mobility di Surabaya.
B. Analisis Fak tor
Tahap  selanjutnya  adalah  analisis  faktor-faktor  yang memengaruhi pengembangan smart mobility . Yang selanjutnya  akan  di  identifikasi  beberapa  faktor  tersebut disesuaikan  dengan  indikator  dari smart  mobility yang memengaruhi  pembuatan  pemodelan  dan  simulasi.  Faktor- faktor  tersebut nantinya akan  membantu  dalam  pembuatan causal loop diagram dan stock  flow diagram .

## C. Pengumpulan Data
Setelah  dilakukannya  analisis  terhdapa  faktor  yang memengaruhi pengembangan smart mobility, tahap selanjutnya adalah menambil  data pada sumber yaitu dishub Surabaya,  dengan  adanya  dukungan  data  dari  narasumber yang  terkait  tersebut,  dapat  membantu  dalam  pembuatan skenario.

## D. Pembuatan Causal Loop Diagram
Pembuatan causal  loop  diagram dilakukan  sebelum disimulasikan kedalam stock   flow  diagram .  Tujuan digunakannya  diagram  kausatik  adalah  untuk  membantu dalam  mengklasifikasikan  faktor-faktor  serta indikator smart mobility ke dalam  diagram  kausatik.

## E. Pembuatan Stock  Flow Diagram
Dalam  pembuatan stock  flow  diagram ,  variabel-variab e l yang diambil  berasal dari causal loop diagram . Kemudian  di klasifikasikan  variabel  mana  saja  yang  masuk  ke level , parameter  dan initial condition- nya.

## F. Verifik asi dan Validasi
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  verifikasi  untuk memastikan  apakah  program  komputer  dan  implementa s i konseptual tidak terjadi galat setalah dimasukannya formulas i model  pada  variabel  di stock   flow  diagram .  Setelah dilakukannya verifikasi, dilakukan validasi untuk memastikan  luaran  perilaku  model  sudah akurat  dan sesuai dengan ekspektasi  dan kenyataan  dilapangan.  Dengan  cara behavior pattern test yaitu membandingkan hasil rata-rata dn variasi amplitude.

## G. Pembuatan Sk enario
Pada tahap ini  akan dilakukan  perilaku  sistem berdasarkan spesifikasi skenaro yang dapat terjadi.  Penggunaan skenario ini  bertujuan  untuk  seberapa rigid sistem  yang  dibuat  dan bagaimana  apabila adanya skenario tertentu, dapat membuat efek yang baik jika  ditambahkan skenario yang ada.

## H. Analisa hasil dan Pembuatan Purwarupa
Selanjutnya  adalah  dilakukan analisis  yang  akan mendapatkan  struktur  model  yang  baru.  Dari  beberapa skenario yang dilakukan,  di pilih  salah satu skenario  dengan luaran  yang  terbaik,  Skenario  ini  yang  selanjutnya  akan menjadi  model  pendukung  keputusan  implementasi  dari smart  mobility di  Surabaya,  Setelah  analisa  hasil,  dibuat purwarupa aplikasi  dengan Google  Maps API.

## IV. MODEL DAN IMPELEMNTASI

## A. Pengolahan Data
Pada  tahap  ini  dilakukan  proses  pengolahan  data  yang didapatkan  berdasarkan dari  data publikasi  LHR  Surabaya,
Laka  Lantas dan Data sensus penduduk untuk dilakukannya analisis faktor dari data yang dibutuhkan. Proses pengolahan data berujjuan  untuk merumuskan  hubungan antar  masing - masing  variabel  yang  akan  memengaruhi  perkembangan smart  mobility Kota  Surabaya.  Beberapa  tahapan  dalam mengembangkan  model  dalam  penelitian  ini  antara  lain sebagai berikut :
 Model Diagram  Kausatik
 Model Diagram  Flow
 Verifikasi  Model
 Validasi  Model
 Rancangan Skenario

## B. Model Diagram Kausatik
Langkah  selanjutnya  adalah  pembuatan  simulasi  sistem dinamik  adalah  dengan merumuskan  model  sesuai  dengan kondisi terkini  ( esisting ) lalu  lintas Kota Surabaya. Hal  yang paling  utama  dalam  pembuatan  konsep  diagram  kausatik adalah  identifikasi  dari  diagram  kausatik  yang akan  dibuat, berdasarkan dari analsa faktor  yang telah dilakuakn ,  berikut adalah model  diagram  kausatik penelitian ini. (Gambar  1)
Gambar 1. Model kausatik.

## C. Pemodelan Sistem
Setelah  Didapatkan  hubungan antar variabel,  selanjutnya dilakukan  pembuatan model  dengan menggunakan  aplikasi Vensim  berdasarkan  data-data  yang  telah  dikumpulka n sebelumnya.  Model  tersebut  nantinya  akan  disesuaikan dengan rumusan  yang diperoleh  dari  pengolahan data yang dihasilkan dari formulasi.  Gambar  2 merupakan gambar  flow diagram  :
Gambar 2. Flow diagram.

## D. Verifik asi dan Validasi Model
Verifikasi  model  bertujuan  untuk  memastikan  bahwa program  pada  komputer  dari  model  konseptual  yang merepresentasikan model sebenarnya tidak terjadi bug . Validasi  model  bertujuan  untuk memastikan  apakah  luaran perilaku  dari  model  sudah  akurat  dan  sesuai  dengan ekspektasi.  Pengujian  validasi  dilakukan dengan  uji
perbandingan  mean  comparison  dan  %  error  variance. Dikatakan valid apabaila nilai mean comparison 5 % dan nila i % error  variance   30%.
1. Validasi  Ruas A. Yani
Tabel 1 adalah validasi dari ruas A. Yani: Berdasarkan nilai  mean comparison dan standard deviation dari  Rata-rata  simulasi  dengan  data  asli  yaitu  adalah  E1, memberikan  nilai  3.15%  (<5%)  dan E2  yang menggunakan standar deviasi simulasi  dan data asli sebesar 3.60%  (<30%). Dari  kedua hasil tersebut, dapat dipastikan bahwa model  ini valid.
2. Validasi  Ruas Raya Rungkut Tabel 2 adalah validasi dari ruas Raya Rungkut:
Berdasarkan nilai  mean comparison dan standard deviation dari  Rata-rata  simulasi  dengan  data  asli  yaitu  adalah  E1, memberikan  nilai  3.45%  (<5%)  dan E2  yang menggunakan standar deviasi simulasi  dan data asli sebesar 3.30%  (<30%). Dari  kedua hasil tersebut, dapat dipastikan bahwa model  ini valid.

## V. SKENARIO DAN ANALISA HASIL

## A. Pengembangan Sk enario
Skenario  dikembangkan  ketika  basemodel  telah  melalu i tahapan  verifikasi  dan  validasi.  Peningkatan  pengurangan tingkat  kepadatan  jalan,  berikut  adalah  Skenario  yang digunakan  pada  penelitian  ini  untuk  memaksimala ka n penurunan tingkat kepada tan jalan,  berikut  adalah skenario yang digunakan :
1. Skenario  Penambahana Jalur Alternatif
Skenario yang dilakukan pertama adalah penambahan jalu r disetiap  ruas, yaitu  dengan menambahkan  1  jalur  alternatif yang dapat digunakan oleh pengguna jalan. Pada skenario ini digunakan  nilai  konfidensi  sebesar 1.25%  untuk  pengguna jalan  alternatif  dikarenakan  adanya penambahan jalur  untuk dapat digunakan.
2. Skenario  Pemgadaan ICT  Penyaranan Tempat Skenario  selanjutnya adalah dengan adanya implementa s i dari teknologi ICT yang membuat pengguna dapat mengakses tempat  umum  alternatif  seperti  pust  perbelanjaan,  tempat rekreasi  atau lainnya apabila  terjadi kepadata dijalan  menuju tempat pilihan awal  dari pengguna, dengan b egitu, kepadatan jalan dapat terurai.

## B. Hasil Analisis Sk enario
Perbandingan skenario pada Ruas A. Yani  dapat dilihat  pada Gambar  3.
Gambar 3. Perbandingan skenario pada Ruas A. Yani.
Dari  hasil simulasi  diatas, dapat terlihat bahwa untuk Ruas A.  Yani,  efektivitas  yang  sangat  baik  dadalah  apabila memadukan  kedua skenario,  namun  apabila  harus memeilih
T abel 1.
Validasi ruas A. Yani T ahun Data Sebenarnya Kendaraan yang terkena macet A. Yani Simulasi banyak Kendaraan yang terkena macet A.Yani 2000 11147 10948 2001 21479 20563 2002 32750 31670 2003 45547 43642 2004 57451 55198 2005 68743 66965 2006 80145 79457 2007 89475 87968 2008 101486 100861 2009 114587 111909 2010 124875 122411 2011 138752 131436 2012 144589 140077 2013 160213 152255 2014 174896 163891 2015 179021 172962 2016 185472 180791 2017 190546 187706 Rata-Rata 106732 103373 Standar Dev. 57412.64151 55347.93719
T abel 2. Validasi dari ruas Raya Rungkut T ahun Data Sebenarnya Kendaraan yang terkena macet Raya Rungkut Simulasi banyak Kendaraan yang terkena macet Raya Rungkut 2000 6254 6190 2001 12335 12270 2002 19547 18443 2003 26879 24699 2004 32547 30792 2005 38475 36725 2006 45178 42954 2007 49652 48200 2008 57412 54225 2009 60248 59803 2010 66524 65191 2011 70145 69672 2012 77558 74338 2013 79842 78687 2014 85476 83739 2015 90145 88643 2016 97584 93550 2017 105489 97967 Rata-Rata 56738 54783 Standar Dev. 29002.00062 28028.95875
salah  satu  skenario  yang  ada,  yang  paling  efektif  adalah skenario  penambahan  jalur  alternatif.  Dengan  nilai  rataaan dari  jumlah  kendaraan dari  tahun 2000  hingga 2040  sebesar 165510.
Gambar 4. Perbandingan Skenario pada Rusa Raya Rnngkut.
Untuk  skenario  pada  Ruas  Raya  Rungkut,  dapat  dilihat pada  Gambar  4,  kedua  skenario  saling  berdekatan  secara grafik,  namun  yang  palingbaik  adalah  dengan  membuat sistem  ICT  Penyaranan  tempat  alternatif,  dengan  rataan 121234.
Jadi, dapat disimpulkan,  untuk ruas A. Yani  skenario yang dapat  diterapkan  adalah  penambahan  jalur  alternatif,  dan untuk Raya Rungkut adalah Penyaranan ICT  Tempat  umum, namun  tidak  serta  merta  dapat  langsung  menggunakan keputusan tersebut, pemerintah kota dapat menerapkan sesuai dengan kebutuhan  ataupun risiko  yang  ada  terkait  dengan penerapan skenario tersebut
Tahap terakhir adalah visualisasi dari sistem menggunakan  API  Google  Maps  pada  android,  dipilihnya android,  dikarenakan  pengguna android  jauh  lebih  banyak dari  pada  platform  lain.  Tools  yang digunakan  pada  tahap visualisasi ini  adalah Android Studio dan perangkat android untuk ADB Demo,  berikut adalah gambar hasil dari visualiasi
Gambar 5. Hasil visualisasi

## VI. KESIMPULAN/ RINGKASAN
Kesimpulan  yang didapatkan berdasarkan hasil penelitian ini adalah :
1. Indikator penurunan kepadatan  jalan dapat dilakukan dengan  hanya  memanipulasi nilai konfidensi  yang ada pada sistem..
2. Model  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  telah valid  dan  sesuai  dengan  sistem  nyata,  dengan membuktikan  E1 < 5% dan E2 < 30%
3. Seknario  yang  dibuat  adalah  berdasarkan  dari implementasi Transportation Management System yang meminimalisir demand atau penggunaan jalan dengan supply atau  ketersdiaan  dari  jalan.  Untuk implementasi yang tepat pada A. Yani, direkomendasikan menggunakan skenario penambahan  jalur  alternative,  sedangkan  Raya Rungkut,  yaitu  implementasi  ICT  Penyaranan Tempat Umum.
4. Penggunaan  visualisasi on-demand seperti android lebih  intuitif  dibandingkan  dengan  penggunaan desktop  yang  cukup  menyulitkan  apabila  harus membawa perangkat.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] K. Boriboonsomsin, M. J. Barth, W. Zhu, and A. Vu, “Eco-routing navigation system based on multisource  historical and real-time traffic information,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst. , vol. 13, no. 4, pp. 1694–1704, 2012.
[2] D. Levinson, “The value of advanced traveler information systems for route choice.”
[3] R. L. Eberlein and D. W. Peterson, “Understanding models with Vensim TM ,” Eur. J. Oper. Res. , vol. 59, no. 1, pp. 216–219, May 1992.
[4] V.  Albino,  U.  Berardi,  and  R.  M.  Dangelico,  “Smart  Cities: Definitions, Dimensions, Performance, and Initiatives,” J. Urban Technol. , vol. 22, no. 1, pp. 3–21, Jan. 2015.
[5] R.  Giffinger, “Smart cities Ranking of European medium-sized cities,” October , vol. 16, no. October, pp. 13–18, 2007.
[6] V. Chichernea, “THE USE OF DECISION SUPPORT SYSTEMS (DSS)  IN  SMART   CIT Y PLANNING AND MANAGEMENT Virgil Chichernea 1,” J. Inf. Syst. Oper. Manag. , pp. 1–14, 2014.
[7] R.  Giffinger, “Smart cities Ranking of European medium-sized cities,” October , vol. 16, no. October, pp. 13–18, 2007.
[8] C.  Benevolo, R. P. Dameri, and B. D’Auria, “Smart mobility in smart city action taxonomy, ICT intensity and public benefits,” in Lecture Notes in Information Systems and Organisation , vol. 11,
2016, pp. 13–28.
[9] M. Quddus  A, C. Wang, S. Ison G, M. A. Quddus,  C. Wang, and S.  G.  Ison,  “Road  T raffic  Congestion  and  Crash  Severity: Econometric  Analysis  Using  Ordered  Response  Models,” J. Transp. Eng. , vol. 136, no. 5, p. pp 424-435, 2010.
[10] D. A. Hennessy and D. L. Wiesenthal, “Traffic congestion, driver stress, and driver aggression,” Aggress. Behav. , vol. 25, no. 6, pp.
409–423, 1999.
[11] R.  Bauza,  J.  Gozalvez, and  J.  Sanchez-Soriano, “ Road T raffic Congestion  Detection  through  Cooperative  Vehicle-to-Vehicle Communications.”
[12] A. Downs, Still Stuck in Traffic . 2004.
[13] R. G. Coyle, System  Dynamic Modelling . 1996.
[14] J.  D.  Sterman,  “Business  Dynamics.  System  T hinking  and Modeling for A Complex World,” McGraw-Hill Educ. Bost. , no. January 2000, p. 982 pp, 2000.
[15] M. T uteja and G.  Dubey, “A Research Study on importance of T esting  and  Quality  Assurance  in  Software  Development  Life Cycle ( SDLC ) Models,” Int. J. Soft Com put. Eng. , vol. 2, no. 3, pp. 251–257, 2012.