## SIMULASI SISTEM PARKIR SPASIAL BERBASIS AGEN: SEBUAH PERANCANGAN KONSEP DAN IMPLEMENTASI MODEL
Ary Arvianto*, Wiwik Budiawan, Ahmad Karami, Fachrul Rozi, Jose Daniel

## Marthin
Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro, Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus Undip Tembalang, Semarang, Indonesia 50275
(Received: April 23, 2022/ Accepted: June 8, 2022)

## Abstrak
Parkir  dapat  menimbulkan  permasalah  transportasi  diperkotaan.  Rendahnya  okupansi  ruang  parkir sebuah  fasilitas  umum  juga  berdampak  pada  kemacetan  lalu  lintas  di  sekitarnya.  Studi  ini  berfokus pada  optimalisasi  ruang  parkir  dengan  mengukur  tingkat  okupansinya.  Mikro  simulasi  diterapkan untuk  mendapatkan  gambaran  okupansi  secara  spasial.  Oleh  karena  itu,  pendekatan  agent  based digunakan untuk dapat menangkap aspek mikro terutama perilaku pengemudi dalam mencari tempat parkir. Simulasi ini menggunakan tiga skenario dalam analisis okupansinya yaitu parkir yang terjadi pada hari kerja, hari akhir minggu, dan hari raya atau masa libur panjang. Hasilnya adalah okupansi tertinggi terjadi pada skenario hari raya khususnya pada area pintu masuk, railway, dan area mesin tiket. Sementara itu, area tunnel adalah area yang paling sedikit diminati oleh pengendara dan memiliki okupansi  paling  sedikit.  Penambahan  pintu  masuk  dan  mesin  tiket  di  dekat  area  tunnel  dapat meningkatkan okupansi parkir yang berarti berpotensi dapat manambah okupansi kendarannya.
Kata kunci: transportasi; sistem parkir; simulasi; agent-based modeling

## Abstract
The parking system caused urban transportation problems. The low level of parking space occupancy also impacts traffic congestion around public facilities. This study focused on optimizing parking spaces by measuring their occupancy levels. Microsimulation was applied to get a spatial picture of occupancy. Therefore,  an  agent-based  approach  captured  micro  aspects,  particularly  the  driver's  behavior  in finding a parking space. This simulation used three scenarios in the occupancy analysis, namely parking that  occurs  on  weekdays,  weekends,  and  holidays  (extended  holidays).  The  result  is  that  the  highest occupancy occurs in the holiday scenario, particularly in the entrance area, railway, and ticket machine area. Meanwhile, the tunnel area is where drivers are least interested and has the least occupancy. The addition of entrances and ticket machines near the tunnel area can increase parking occupancy, which means it has the potential to increase vehicle occupancy.
Keywords: transportation; parking systems; simulation; agent-based modeling
1. Pendahuluan
Fasilitas  parkir  merupakan  elemen  penting dalam  sistem  transportasi  perkotaan,  terutama  di  era dimana  jumlah  pemilik  mobil  semakin  meningkat. Pertumbuhan  jumlah  pengguna  mobil  menyebabkan kebutuhan fasilitas parkir semakin meningkat. Bahkan, beberapa  kota  besar  di  negara  maju  dan  berkembang mengalami  masalah  sistem  transportasi  seperti kemacetan  akibat  kepemilikan  mobil  pribadi  terus tumbuh dengan ruang parkir yang terbatas (Arvianto et al., 2021). Minimnya tempat parkir dapat menyebabkan reputasi  aksesibilitas  kota  menjadi  buruk  serta
menurunkan  daya  tarik  bagi  pembeli,  wisatawan,  dan komuter.  Selain  itu,  kemacetan  dan  masalah lingkungan  (misalnya,  emisi  dan  kebisingan)  juga diakui sebagai  konsekuensi  dari  pencarian pengemudi untuk parkir (Arnott & Rowse, 1999). Bahkan, menurut Federal  Highway  Administration ,  kecelakaan  terkait parkir  terhitung  49%  dari  semua  kecelakaan  blok tengah di  sepanjang jalan utama, masing-masing  68% dan  72%  di  sepanjang  jalan  kolektor  dan  jalan  lokal (Humphreys et al., 1978).
Untuk memenuhi permintaan parkir, pembangunan  fasilitas  parkir  baru  adalah  salah  satu pilihan  yang  dapat  dilakukan  oleh  banyak  pakar transportasi dan pembuat kebijakan. Namun, pembangunan  fasilitas  baru  tidak  selalu  dapat dilakukan  karena  kurangnya  sumber  daya  uang,
*Penulis Korespondensi
E-mail: aryarvi@gmail.com
manusia,  waktu,  dan  lahan.  Solusi  lain  yang  dapat diterapkan  untuk  memenuhi  kebutuhan  parkir  adalah optimalisasi  penggunaan  fasilitas  parkir.  Pendekatan ini tampaknya lebih efisien karena mengkonsumsi lebih sedikit sumber daya. Saat mengoptimalkan penggunaan fasilitas  parkir,  tata  letak  area  parkir  yang  tepat  dan efisien  harus  dipertimbangkan  sebagai  salah  satu kriteria awal.
Optimalitas  tersebut  dapat  direpresentasikan melalui  tingkat  okupansi  parkir  yang  didefinisikan sebagai perbandingan antara jumlah lahan parkir yang digunakan dalam selang waktu tertentu dengan jumlah ruang  yang  tersedia.  Pendekatan  optimasi  okupansi sistem  parkir  juga  telah  dikaji  melalui  beberapa  studi melalui machine  learning (Provoost  et  al.,  2020; Saharan  et  al.,  2020;  Slavova  et  al.,  2022)  dan deep learning (Amato et al., 2017; Farley et al., 2021; Yang et  al.,  2019).  Untuk  memiliki  desain  yang  tepat  maka pemahaman  pergerakan  pengemudi  mobil  melintasi tempat parkir memainkan peran yang menentukan (van der Waerden et al., 2015).
Mikro-simulasi  secara  luas  dianggap  sebagai metode  yang  mempelajari  perilaku  pengemudi. Misalnya,  Bonsall  dan  Palmer  (2004)  menggunakan simulator  pilihan  parkir  PARKIT  untuk  memodelkan perilaku  parkir  mobil  di  luar  badan  jalan  dari pengemudi  (Bonsall  &  Palmer,  2004).  Aplikasi simulasi  mikro  lainnya  adalah  PARKAGENT. Implementasi  dari  aplikasi  tersebut  adalah  berupa model berbasis agen yang digunakan untuk mensimulasikan  perilaku  parkir  di  jalan  di  kota  Tel Aviv (Benenson et al., 2008).
Namun,  studi  tersebut  berfokus  pada  simulasi perilaku  seluruh  proses  parkir  atau  pilihan  fasilitas parkir  tetapi  belum  fokus  pada  perilaku  pergerakan pengemudi  mobil  yang  melintasi  tempat  parkir.  Oleh karena  itu,  pertanyaan  penelitian  atau research question  (RQ) terkait  permasalah  atau gap tersebut adalah:
RQ1.  Bagaimana  desain  konseptual  model  dari perilaku pergerakan pengendara (laki-laki dan perempuan) di dalam tempat parkir?
RQ2.  Bagaimana  implementasi  model  simulasi berbasis agen (agent-based modeling), khususnya  pada  interaksi  antara  pengemudi dengan tempat parkir?
RQ3.  Bagaimana tingkat okupansi tempat parkir dan skenario  yang  tepat  untuk  meningkatkan efisiensi dari okupansi tempat parkir?
Tujuan  dilakukannya  penelitian  ini  adalah membuat  model  konseptual  dan  mendesain  simulasi berbasis agen atau agent-based modeling (ABM) yang mempertimbangkan perilaku pengemudi dalam mencari tempat parkir dengan berbagai macam kondisi atau faktor. Persepsi pengemudi terhadap ruang parkir akan  mempengaruhi  pemilihan  rute  jalur  parkir maupun  tempat  parkir.  Oleh  karena  itu,  pengemudi adalah  agen  yang  berperan  sebagai basic  unit pemodelan  berbasis  agen  (Wilensky  &  Rand,  2015). Model  simulasi  ini  dibangun  melalui  protokol Overview,  Design  Concept,  and  Details  (ODD) . Selanjutnya,  ODD  akan  digunakan  sebagai  kerangka
dalam merumuskan simulasi model pengukuran tingkat okupansi  tempat  parkir.  Simulasi  ini  juga  akan menghasilkan  solusi  skenario  yang  tepat  dalam permasalahan efisiensi tempat parkir.
Diantara  program  simulasi  mikro,  simulasi pemodelan  berbasis  multi  agen NetLogo telah menunjukkan keuntungannya untuk simulasi perilaku. Program  ini  memungkinkan  penyelidikan  hubungan antara  perilaku  tingkat  mikro  individu  dengan  pola tingkat  makro  yang  berasal  dari  interaksi  mereka. NetLogo adalah  perangkat  lunak opensource dan powerfull. Keunggulan ini  membuat Netlogo menjadi tools simulasi berbasis agen yang menguntungkan bagi para  peneliti  transportasi.  Meskipun NetLogo cukup populer dibidang lain, namun masih sedikit penerapannya  pada  bidang  transportasi  (Sklar,  2007). Oleh  karena  itu,  studi  ini  fokus  mengembangkan simulasi mikro pergerakan pengemudi di tempat parkir menggunakan  lingkungan NetLogo .  Model  simulasi yang  dikembangkan  akan  divalidasi  menggunakan studi  kasus  menggunakan  data  penelitian  sebelumya (PJHJ et al., 2003).

## 2. Metode Penelitian

## Overview, Design Concept, and Details (ODD)
ABM memerlukan sebuah protokol baku untuk mempermudah  proses  pembangunan  keseluruhan simulasi.  Grimm  et  al.,  (2010)  menjelaskan  bahwa protokol overview,  design  concept  and  detail (ODD) dapat  digunakan  untuk  menstandarisasi  deskripsi model  berbasis  individu/  agen  (ABM).  Tujuan  utama ODD  adalah  membuat  deskripsi  model  lebih  mudah dimengerti dan lengkap (Sopha & Sakti, 2020).

## Overview

## Purpose
Simulasi  ini  memodelkan  perilaku  seluruh proses  parkir  atau  pilihan  fasilitas  parkir  seorang pengendara di dalam tempat parkir. Tujuannya adalah mempelajari bagaimana pergerakan pengendara dalam tempat  parkir  untuk  mendapatkan  efisiensi  okupansi dan mencegah terjadinya kekurangan ruang parkir. Entities, State Variables, and Scales
a) Temporal dan Spatial Scales Temporal Satu tick diasumsikan merepresentasikan 1 detik dalam dunia nyata. Waktu simulasi dapat diatur dalam input dengan rentang 0 hingga 24 jam. Secara spasial, jalur  parkir,  ruang  parkir,  mesin  tiket,  dan  mobil memiliki luasan 1 patches didalam world Netlogo .
b) Agents, Variables, Scales, dan Initial Value
Tabel 1 menunjukkan agen-agen yang digunakan  dalam  model  ini.  Masing-masing  agen mempunyai atribut variable, skala dan initial value .
c) Process Overview and Scheduling
Gambar  1 merupakan flowchart dari  simulasi parkir yang akan dijalankan.

## Design Concept
Bagian  ini  menjelaskan  konsep-konsep  desain yang akan diterapkan di dalam model simulasi parkir.
Tabel 1 . Agen, Variabel, Skala dan Initial Value Agen/ Individu Variabel Skala Initial Value Pengendara Mobil Gender Laki-laki/ Perempuan User Input Kecepatan Mobil Km/ H 0 Memiliki Tiket Ya/ Tidak User Input Ruang Parkir Durasi Parkir Normal Distribution (Second) Normal Distribution (Mean & StDev) Ketersediaan Ya/ Tidak (Hijau/ Merah) Output

## Basic Principle
Pemilihan  rute  jalur  parkir  akan  dipengaruhi  oleh empat faktor:
a) Jarak  antara  jalur  parkir  dan  tujuan  akhir mempengaruhi  pergerakan  parkir  (Bonsall  & Palmer, 2004).
b) Daya  tarik  parkir  merupakan  faktor  lain  dan  ini mencakup tiga sub-faktor yaitu persepsi pengemudi, karakteristik jalur parkir dan dis- utilitas jalur  parkir.  (Thompson  &  Richardson,  1998)  dan (Benenson et al., 2008).
c) Rambu  informasi  dan  waktu  antrian  di  tempat parkir  juga  mempengaruhi  proses  ini  (Bonsall  & Palmer, 2004).
d) Waktu  tempuh  rute  dan  waktu  berjalan  kaki  dari jalur  parkir  ke  tujuan  yang  diinginkan  juga berpengaruh pada keputusan ini (Young, 1986).
Pemilihan  tempat  parkir  juga  dipengaruhi  beberapa faktor:
a) Pengemudi  cenderung  memilih  tempat  parkir yang  paling  dekat  dengan  tujuan  akhir  (Young, 1986).
b) Jarak  antara  tempat  parkir  dan  mesin  tiket  juga mempengaruhi pilihan tempat parkir (PJHJ et al., 2003).  Selain  jarak,  jenis  kelamin  pengemudi merupakan  faktor  yang  mempengaruhi  kedua yaitu  laki-laki  lebih  suka  parkir  lebih  dekat dengan pintu masuk tempat parkir.
c) Ukuran  mobil  yang  besar  memerlukan  tempat parkir yang lebih luas sementara mobil yang lebih kecil  dapat  mengarahkan  pengemudi  untuk memilih ruang tengah atau antara dua sisi parkir. (PJHJ et al., 2003).

## Emergence
Emergence dari  model  ini  adalah  pola  perilaku pengendara dalam parkir dan okupansi lahan parkir.

## Adaptation
Pengendara  memiliki  rute  apabila  pengendara  tidak menemukan  tempat  parkir  yang  sesuai,  maka pengendara  akan  berkeliling  untuk  mencari  tempat parkir hingga mereka mendapatkan tempat parkir.

## Objectives
Tujuan  pengendara  adalah  memperoleh  tempat  parkir sesuai dengan kebutuhan dan ukuran kendaraan.

## Sensing
Pengendara baru dapat mendeteksi tempat parkir yang tersedia  hanya  jika  sudah  sampai  pada  area  yang diinginkan.

## Interaction
Pengendara  tidak  bisa  mendahului  pengendara  lain (harus mengantri) dan berinteraksi dengan  mesin  tiket
Gambar 1. Flowchart dari Simulasi Parkir
untuk  membeli  tiket  parkir.  Selanjutnya,  pengendara memilih patch parkir  yang  tersedia  untuk  memarkir kendaraanya.

## Stochasticity
Kedatangan  dan  lamanya  kendaraan  parkir  bersifat random.

## Observation
Model  ini mengobservasi  perilaku dan level  okupansi ruang parkir berdasarkan kategori area yang tersedia.

## Details

## Initialization
Pengaturan inisialisasi simulasi dilakukan pada ketersediaan  tempat  parkir,  jumlah  mobil  yang  sudah dalam  kondisi  parkir  dan  lama  waktu  observasi. Inisialisasi  agen  mobil  dilakukan  pada  variabel  batas kecepatan  mobil,  laju  kedatangan  mobil,  dan  durasi parkir mobil. Pengaturan proporsi populasi direpresentasikan  dengan  persentase  jenis  kelamin yaitu laki-laki dan perempuan.
Input Data
Input data  di  dalam  model  ini  tidak menggunakan  data  historis  melainkan  menggunakan asumsi  secara  logika  dan  pengalaman  untuk menentukan  skenario  di  dalam  eksperimen  yaitu  hari kerja, akhir pekan, dan hari raya/ even.

## Submodels
Model  ini  menggunakan  algoritma A-star (Khalid et al., 2020) untuk menentukan rute terpendek. Algoritma A-star ini diterapkan ke agen (pengendara) untuk:
1.  Menentukan  rute  terpendek  dari  pintu  masuk  ke mesin tiket.
2.  Menentukan  rute  terpendek  dari  pintu  masuk  ke area yang diinginkan.
3.  Menentukan  rute  terpendek  dari  mesin  tiket  ke area yang diinginkan.
4.  Menentukan  rute  terpendek  dari  area  yang diinginkan ke ruang parkir.
5.  Menentukan  rute  terpendek  dari  ruang  parkir  ke pintu keluar.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Implementasi model adalah tahapan translasi ke dalam  model  simulasi Netlogo yang  dibangun berdasarkan  protokol  ODD  pada  sistem  parkir  ini. Secara  garis  besar  implementasi  model  dijelaskan dalam prosedur setup dan go .

## 3.1 Prosedur Setup
Prosedur setup adalah prosedur yang dijalankan untuk  mempersiapkan  simulasi  sebelum  dijalankan. Berikut  merupakan  prosedur-prosedur  yang  ada di setup .
a) Setup jalur parkir Prosedur  ini  digunakan  untuk  menentukan patches mana saja yang bertindak sebagai jalur parkir. Jalur  parkir  diberi  warna  abu-abu  dan  juga  diberikan kategori  area  yang  sesuai. Gambar  2 merupakan coding dari s etup jalur parkir.
b) Setup Tempat Parkir Prosedur  ini  digunakan  untuk  menentukan
patches mana  saja  yang  bertindak  sebagai  tempat parkir. Patches tersebut  diberi  warna hijau, label, dan kategori  areanya. Gambar  3 merupakan coding dari setup tempat parkir.
c) Setup fitur parkir
Prosedur  ini  digunakan  untuk  menentukan patches yang  menjadi  fitur  dalam  parkir.  Terdapat beberapa fitur parkir yaitu mesin tiket dan pintu keluar. Mesin  tiket  ditandai  dengan  warna  kuning  dan  pintu keluar ditandai dengan label “exit” .
d) Setup kedatangan mobil Prosedur  ini  digunakan  untuk  membangkitkan kedatangan  mobil.  Terdapat  dua  variabel  baru  dalam prosedur  ini  yaitu spawn  tick dan spawn  time . Spawn ticks adalah seberapa lama waktu telah berjalan setelah mobil datang. Spawn time adalah waktu yang telah di- generate (distribusi  poisson)  untuk  kedatangan  mobil selanjutnya. Gambar  4 merupakan coding dari prosedur kedatangan mobil.
Gambar 2 . Code Setup Jalur Parkir
e) Setup kondisi awal parkir Prosedur  ini  digunakan  untuk  memunculkan mobil  yang  sudah  parkir  di  awal  simulasi.  Terdapat sebuah  sub-prosedur  di  dalam  prosedur  ini  yaitu “spawn-mobil-initial”. Sub-prosedur  tersebut  berisi kondisi  untuk  men- generate mobil.  Prosedur  ini
meminta  semua patches dengan  jumlah “num-lot- occupied” yang  sudah  diinisialisasi  sebelumnya  dan memiliki warna hijau untuk menjalankan sub-prosedur “spawn-mobil-initial” . Gambar  5 merupakan coding untuk prosedur “spawn-mobil-initial” .
Gambar 3 . Code Setup Tempat Parkir
Gambar 4. Code Setup Kedatangan Mobil
Gambar 5 . Sub Prosedur Spawn-Mobil-Initial
Sub  prosedur  pada Gambar  5 terdiri  dari beberapa  kondisi  yang  sudah  disesuaikan  dengan inisialisasi,  termasuk  dalam  hal  probabilitas  laki-laki atau  perempuan  dalam  memiliki  tiket.  Mobil  yang dimunculkan  diberi  warna  masing-masing  dan  di- set variabel “parked?” menjadi true . Variabel “parked?” ini menunjukan bahwa mobil sudah parkir.
3.2 Prosedur Go
Prosedur go berfungsi  untuk  meng- update kondisi  simulasi  seiring  berjalannya ticks atau  waktu. Pada  awal  prosedur go ,  ditulis  perintah “tick” yaitu berguna  untuk  memulai  jalannya  waktu.  Berikut
merupakan  sub-prosedur  yang  ada  di  dalam  prosedur go .
a) Sub-prosedur kedatangan mobil
b) Sub-prosedur bergerak ke mesin tiket
c) Sub-prosedur  bergerak  ke  area  yang  diinginkan pengendara
d) Sub-prosedur bergerak ke ruang parkir
e) Sub-prosedur bergerak keluar (exit)
f) Sub-prosedur algoritma A-star (Shortest Path)
Dikarenakan model ini menggunakan algoritma A-star sebagai  dasar  dari  penentuan  rute. Gambar  6 menjelaskan  implementasi  algoritma  tersebut  dalam simulasi Netlogo .
Gambar 6 . Implementasi Algoritma A-star

## Hasil Eksperimen & Pembahasan
Analisis  hasil  dan  eksperimen  dalam  simulasi ini  dilakukan  untuk  menemukan  perbedaan  pola pengendara dalam memilih tempat  parkir berdasarkan jenis  kelamin  dan  kepemilikan  tiket  oleh  pengendara. Untuk  menemukan  perbedaan  pola  pengendara  maka diperlukan  skenario  yang  akan  dijalankan  dalam Netlogo dengan mengadopsi kondisi aktualnya. Setiap simulasi  memiliki  faktor  pertimbangan  yang  sama namun  memiliki  nilai  yang  berbeda.  Berikut  adalah beberapa  skenario  yang  digunakan  pada  eksperimen kali ini.
Skenario pada Kondisi Normal Skenario kondisi normal mewakili saat dimana kebanyakan orang sedang bekerja, khususnya karyawan.  Hari  kerja  jatuh  pada  hari  Senin  hingga Jumat  di  luar  hari  raya  atau  adanya event khusus. Skenario  ini  mengasumsikan  bahwa  area  parkir  terisi saat  simulasi  dimulai  adalah 0 karena  pada  hari  kerja sebagian  besar  orang  akan  pergi  ke  kantor  sejak  pagi hari.  Selain  itu  laju  kedatangan  mobil  memiliki  nilai sebesar  0,25  mobil  per  menit  (1  mobil/  4  menit)  dan didominasi oleh pengendara perempuan dengan durasi parkir  rata-rata  sebesar  90  menit.  Asumsi  pengendara perempuan  tersebut  ditetapkan  berdasarkan  bahwa kebanyakan  pria  akan  berada  di  kantor  untuk  bekerja sehingga  kebanyakan  mobil  dikendarai  perempuan. Tujuan utama pengendara masuk ke area parkir adalah untuk  berbelanja.  Laju  kedatangan  juga  diatur  cukup lama  dengan  persentase  kepemilikan  tiket  langganan yang tinggi. Karena dalam hari kerja, pengunjung yang datang dinilai sedikit dan pengunjung didominasi oleh masyarakat  sekitar  sehingga  pengendara  sudah memiliki tiket parkir langganan yang dapat digunakan di  area  parkir. Tabel  2 adalah  rincian  faktor pertimbangan untuk skenario hari kerja.
Skenario pada Akhir Pekan Skenario  akhir  pekan  mewakili  saat  dimana orang  sedang  libur  atau  tidak  bekerja.  Akhir  pekan jatuh  pada  hari  Sabtu  dan  Minggu,  sehingga  pada umumnya  orang  akan  libur  dalam  pekerjaan  dan memanfaatkan  waktu  untuk  beristirahat  maupun
rekreasi.  Skenario  ini  mengasumsikan  bahwa  area parkir  terisi  saat  simulasi  dimulai  adalah  40  mobil, sebagian orang akan mengujungi area parkir dari pagi hari untuk  rekreasi.  Selain  itu  laju  kedatangan  mobil memiliki nilai sebesar 0,5 mobil per menit (1 mobil/ 2 menit)  dan  didominasi  oleh  pengendara  laki-laki dengan durasi parkir rata rata sebesar 240 menit. Nilai tersebut  ditetapkan  karena pada  akhir  pekan kebanyakan  pria  sedang  libur  sehingga  kebanyakan mobil  dikendarai  oleh  pria.  Pada  akhir  pekan,  tujuan pengunjung  memasuki  area  parkir  adalah  beragam sesuai dengan keinginan pengendara. Laju kedatangan juga diatur cukup cepat dengan persentase kepemilikan tiket langganan adalah sedang (50%), pengunjung yang datang dinilai cukup banyak dan sebagian pengunjung terdiri  dari  masyarakat  sekitar  dan  sebagian  lainnya berasal  dari  luar  kota  sehingga  tidak  memiliki  tiket langganan. Tabel 3 adalah rincian faktor pertimbangan untuk skenario akhir pekan.

## Skenario pada Hari Raya
Skenario hari raya mewakili saat dimana sedang terjadi  suatu  kegiatan  atau  perayaan  yang  biasanya dirayakan oleh orang banyak. Hari raya merupakan hari libur  yang  ditetapkan  pemerintah  maupun  acara  yang diselenggarakan dalam periode waktu tertentu. Karena pada  umumnya  hari  raya  dijadikan  hari  libur,  pada umumnya  orang  akan  memanfaatkan  waktu  untuk bepergian  dan  mencari  tempat  tempat  baru  untuk dikunjungi.  Skenario  ini  mengasumsikan  bahwa  area parkir  terisi  saat  simulasi  dimulai  adalah  50  mobil. Sebagian orang akan mengujungi area parkir dari pagi hari untuk memaksimalkan waktu hari raya. Selain itu laju  kedatangan  mobil  memiliki  nilai  sebesar  1 mobil per  menit  dan  didominasi  oleh  pengendara  laki-laki dengan durasi parkir rata-rata sebesar 120 menit. Nilai tersebut  ditetapkan  karena  pengunjung  umumnya adalah  keluarga  dan  umumnya  berkunjung  dalam waktu relatif cepat. Laju kedatangan juga diatur cukup cepat  dengan  persentase  kepemilikan  tiket  langganan yang  sedikit  karena  pengunjung  yang  datang  dinilai banyak  berasal  luar  daerah. Tabel  4 adalah  rincian faktor pertimbangan untuk skenario hari raya.
Tabel 2 . Faktor Pertimbangan Skenario Kondisi Normal
Faktor Pertimbangan Nilai Satuan Jumlah area parkir terisi 0 Mobil Laju kedatangan mobil 0.25 Mobil/ Menit Durasi parkir 90 Menit Standar deviasi 45 % Populasi tiket 80 % Persentase pengendara pria 35 % Tabel 3 . Faktor Pertimbangan Skenario Akhir Pekan Faktor Pertimbangan Nilai Satuan Jumlah area parkir terisi 40 Mobil Laju kedatangan mobil 0.5 Mobil/ Menit Durasi parkir 240 Menit Standar deviasi 300 % Populasi tiket 50 % Persentase pengendara pria 70 %
Analisis Skenario Berdasarkan ketiga skenario didapatkan perbedaan  signifikan  pada  pola  perilaku  pengendara pada  hari  kerja,  akhir  pekan,  dan  hari  raya.  Pada skenario  hari  kerja,  area  parkir  yang  banyak  terisi adalah  area  di  dekat  pintu  masuk  perbelanjaan  atau shopping (area S )  dan  pengendara  didominasi  oleh perempuan.  Selama  simulasi  berjalan,  tidak  ada  area yang penuh dan kebanyakan area parkir tidak terpakai hingga akhir waktu  pengamatan simulasi. Pengendara yang masuk sebagian besar juga sudah memiliki tiket langganan  masuk sehingga pengendara yang  parkir di dekat  mesin  tiket  terlihat  sedikit. Gambar  7 adalah hasil simulasi pada hari kerja.
Pada  skenario  akhir  pekan  yang  ditunjukkan pada Gambar 8 , area parkir yang banyak terisi adalah area  pintu  masuk  dan  area railway .  Selama  simulasi
berjalan,  kedua  area  ini  mengalami  kapasitas  parkir penuh sehingga pengendara harus mencari area parkir lain  untuk  memarkirkan  kendaraannya.  Pada  skenario ini,  populasi  pengendara  didominasi  oleh  laki-laki dengan  peluang  memiliki  tiket  adalah  0,5.  Banyak pengguna area parkir pada akhir pekan juga jauh lebih banyak  dari  pada  jumlah  pengguna  area  parkir  pada hari  kerja  karena  banyak  pengguna  area  parkir  yang berkunjung  dalam  waktu  yang  cukup  lama  sehingga okupansi area parkir secara berturut-turut tinggi di area pintu  masuk  (area E ),  dekat  area  mesin  (area M ), railway (area R ),  dan shopping (area S ),  hal  ini  juga terlihat dari garfik okupansinya.
Pada skenario hari raya yang ditunjukkan pada Gambar 9 , populasi pengunjung laki-laki lebih banyak daripada populasi pengunjung wanita. Okupansi lahan parkir juga terlihat sangat padat, secara berurutan  pada
Tabel 4. Faktor Pertimbangan Skenario Akhir Pekan
Faktor Pertimbangan Nilai Satuan Jumlah area parkir terisi 50 Mobil Laju kedatangan mobil 1 Mobil/ Menit Durasi parkir 120 Menit Standar deviasi 100 % Populasi tiket 35 % Persentase pengendara pria 70 %
Gambar 7 . Hasil Simulasi Skenario Hari Kerja
Gambar 8 . Simulasi pada Skenario Akhir Pekan
Gambar 9 . Hasil Simulasi Skenario Hari Raya
area dekat mesin (area M ), area pintu masuk (area E ), dan  area  railway  (area R ).  Ketiga  area  tersebut mengalami  kapasitas  parkir  penuh  akibat  dari banyaknya  pengguna  area  parkir  yang  masuk  dan lamanya durasi parkir dari pengguna area parkir.

## Perbandingan Skenario
Setelah  menjalankan  simulasi  untuk  masing masing skenario maka didapatkan perbedaan okupansi yang  terjadi  untuk  setiap  area  pada  masing  masing skenario.  Perbandingan  okupansi  dalam  tiap  skenario dijelaskan  dalam Tabel  5 .  Berdasarkan Tabel  5 didapatkan  bahwa  okupansi  parkir  terbesar  adalah terjadi  pada  hari  raya  dengan  area  kepadatan  tinggi berturutan adalah area pintu masuk (area E ), area mesin (area M ),  dan  area railway (area R ).  Hal  ini  terjadi karena kendaraan masuk ke dalam area parkir dengan interval  yang  singkat  dibarengi  dengan  durasi  parkir yang cukup lama. Tingginya populasi pengendara pria juga  menjadi  salah  satu  faktor  yang  menyebabkan okupansi area tersebut menjadi tinggi.
Okupansi  paling  rendah  dari  setiap  skenario adalah area tunnel (area T ). Area tunnel hanya terisi jika area lain sudah penuh terisi oleh pengguna area parkir yang  lain.  Jika  diamati  dari  pola  grafik  dan  perilaku pengendara,  area tunnel akan  mulai  terisi  jika  area shopping mencapai  kapasitas  parkir  penuh.  Hal  ini terjadi karena area tunnel adalah area yang paling jauh dari pintu masuk.
Solusi  yang  dapat  diberikan  agar  okupansi parkir lebih merata adalah membuka pintu masuk baru di  area  dekat tunnel sehingga  okupansi  parkir  dapat lebih merata. Selain itu, penambahan mesin tiket di area dekat tunnel juga  dapat  menjadi  solusi  agar  okupansi area parkir dapat lebih merata. Jika kedua hal tersebut dilakukan maka kepadatan dapat dikurangi.

## 4. Kesimpulan dan Saran
Kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  simulasi yang  dibuat  dan  skenario  yang  dijalankan  adalah perilaku  pengemudi  saat  mencari  tempat  parkir dipengaruhi  beberapa  faktor  yaitu  jenis  kelamin, ketersediaan  tiket,  dan  ketersediaan  lahan  parkir. Pengemudi  pria  lebih  menyukai  parkir  di  area  pintu masuk dan railway , sedangkan pengemudi wanita lebih menyukai parkir di area shopping .
Model  konseptual  perilaku  pengendara  dalam parkir  direpresentasikan  dengan flowchart melalui process  overview dalam  ODD.  Protokol  ODD
diterapkan  sebagai  standar  kerangka  membangun model Netlogo .
Kepadatan  tertinggi  terjadi  pada  skenario  hari raya  khususnya  pada  area  pintu  masuk, railway ,  dan area mesin tiket. Sementara itu, area tunnel adalah area yang  paling  sedikit  diminati  oleh  pengendara  dan memiliki okupansi paling sedikit. Hal ini terjadi karena area  tunnel  adalah  area  yang  paling  jauh  dari  pintu masuk.  Selain  itu  penyebab  rendahnya  okupansi  area tunnel adalah karena pengendara kendaraan didominasi oleh  pria  yang  lebih  menyukai  parkir  di  dekat  pintu masuk dan railway . Saran yang dapat diberikan adalah menambah  pintu  masuk  di  dekat tunnel dan  atau menambahkan mesin tiket didekat area tunnel .
Beberapa
penelitian lanjutan dapat dikembangkan  dengan  menambahkan  kompleksitas perilaku  yang  mendekati  sistem  aktual  seperti pengendara  keluar  jika  tidak  mendapatkan  tempat parkir.  Penambahan  pola  jam  sibuk  juga  dapat dilakukan untuk pengembangan model simulasi parkir ini.

## 5. Daftar Pustaka
Amato,  G.,  Carrara,  F.,  Falchi,  F.,  Gennaro,  C., Meghini, C., & Vairo, C. (2017). Deep learning for  decentralized  parking  lot  occupancy detection. Expert Systems with Applications , 72 , 327–334. https://doi.org/10.1016/j.eswa.2016.10.055
Arnott,  R.,  &  Rowse,  J.  (1999).  Modeling  Parking. Journal  of  Urban  Economics , 45 (1),  97–124. https://econpapers.repec.org/RePEc:eee:juecon: v:45:y:1999:i:1:p:97-124
Arvianto, A., Sopha, B. M., Asih, A. M. S., & Imron, M.  A.  (2021).  City  logistics  challenges  and innovative solutions in developed and developing  economies:  A  systematic  literature review. International  Journal  of  Engineering Business  Management , 13 ,  184797902110397. https://doi.org/10.1177/18479790211039723 Benenson,  I.,  Martens,  K.,  &  Birfir,  S.  (2008). PARKAGENT:  An  agent-based  model  of parking  in  the  city. Computers,  Environment and Urban Systems , 32 (6), 431–439. https://doi.org/10.1016/j.compenvurbsys.2008. 09.011
Bonsall, P., & Palmer, I. (2004). Modelling drivers’ car parking  behaviour  using  data  from  a  travel choice simulator. Transportation Research Part C:    Emerging    Technologies , 12 ,   321–347.
Tabel 5 . Perbandingan Okupansi Antar Skenario
No Kategori Area Tingkat Okupansi Skenario Hari Kerja Skenario Akhir Pekan Skenario Hari Raya Jam ke-0 (%) Jam ke-4 (%) Jam ke-8 (%) Jam ke-0 (%) Jam ke-4 (%) Jam ke-8 (%) Jam ke-0 (%) Jam ke-4 (%) Jam ke-8 (%) 1 Entrace 0 20 25 40 100 100 29 100 100 2 Ticket Machine 0 13 6 15 86 93 34 96 97 3 Railway 0 0 0 12 52 100 25 91 77 4 Tunnel 0 0 0 25 21 39 28 7 21 5 Shopping 0 47 39 32 48 83 20 90 69
https://doi.org/10.1016/j.trc.2004.07.013
Farley, A., Ham, H., & Hendra. (2021). Real Time IP Camera  Parking  Occupancy  Detection  using Deep  Learning. Procedia  Computer  Science ,
179 , 606–614.
https://doi.org/10.1016/j.procs.2021.01.046
Grimm, V., Berger, U., DeAngelis, D. L., Polhill, J. G., Giske, J., & Railsback, S. F. (2010). The ODD protocol: A review and first update. Ecological
Modelling , 221 (23), 2760–2768.
https://doi.org/10.1016/j.ecolmodel.2010.08.01 9
Humphreys,  J.  B.,  Box,  P.  C.,  Sullivan,  T.  D.,  & Wheeler,  D.  J. (1978). SAFETY  ASPECTS  OF CURB PARKING .
Khalid,  A.,  Ahmed,  H.,  Mohamed,  M.,  &  Atef,  M.
(2020). Improved  Global  Routing By  Using  A- Star Algorithm .
https://doi.org/10.13140/RG.2.2.32240.07684
PJHJ, W., Borgers, A., & Timmermans, H. J. P. (2003). Travelers  Micro-Behavior  at  Parking  Lots  -  A Model of Parking Choice Behvior . Provoost,  J.  C.,  Kamilaris,  A.,  Wismans,  L.  J.  J.,  van der  Drift,  S.  J.,  &  van  Keulen,  M.  (2020). Predicting  parking  occupancy  via  machine learning in the web of things. Internet of Things , 12 , 100301. https://doi.org/10.1016/j.iot.2020.100301
Saharan,  S.,  Kumar,  N.,  &  Bawa,  S.  (2020).  An efficient smart parking pricing system for smart city  environment:  A  machine-learning  based approach. Future Generation Computer Systems , 106 , 622–640. https://doi.org/10.1016/j.future.2020.01.031
Sklar,  E.  (2007).  NetLogo,  a  Multi-agent  Simulation
Environment. Artificial  Life , 13 ,  303–311. https://doi.org/10.1162/artl.2007.13.3.303
Slavova, S., Sebastian Piest, J. P., & van Heeswijk, W. (2022).  Predicting  truck  parking  occupancy using  machine  learning. Procedia  Computer Science , 201 , 40–47. https://doi.org/10.1016/j.procs.2022.03.008 Sopha,  B.  M.,  &  Sakti,  S.  (2020). Pemodelan  dan Simulasi Berbasis Agen . Gadjah Mada University Press. Thompson,  R.  G.,  &  Richardson,  A.  J.  (1998).  A Parking Search Model. Transportation Research  Part  A:  Policy  and  Practice , 32 (3),
159–170. https://econpapers.repec.org/RePEc:eee:transa:
v:32:y:1998:i:3:p:159-170
van der Waerden, P., Timmermans, H., & da Silva, A. N. R. (2015). The influence of personal and trip characteristics  on  habitual  parking  behavior. Case Studies on Transport Policy , 3 (1), 33–36. https://doi.org/10.1016/j.cstp.2014.04.001 Wilensky, U., & Rand, W. (2015). An introduction to agent-based modeling (Issue January).
Yang,  S.,  Ma,  W.,  Pi,  X.,  &  Qian,  S.  (2019).  A deep learning approach to real-time parking occupancy prediction in transportation networks incorporating  multiple  spatio-temporal  data sources. Transportation  Research  Part  C: Emerging Technologies , 107 , 248–265.
https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.08.010
Young,  W.  (1986).  PARKSIM  1  A  NETWORK
MODEL FOR PARKING FACILITY DESIGN. Traffic Engineering and Control , 27 , 606–613.