Terakreditasi SINTA Peringkat 4 Surat Keputusan Direktur Jenderal Pendidikan Tinggi, Riset, dan Teknologi, Nomor: 158/E/KPT/2021 masa berlaku mulai Volume 5 Nomor 2 Tahun 2018 sampai Volume 10 Nomor 1 Tahun 2023
Terbit online pada laman web jurnal: https://jurnal.plb.ac.id/index.php/tematik/index

## Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal)
Vol. 10 No. 2 (2023) 282 – 289
ISSN Media Elektronik: 2443-3640

## Sistem Cerdas Pemantauan Pergerakan Bus Wisata Ngulisik Kota Tasikmalaya
Intelligent System for Monitoring the Movement of Ngulisik Tourist Bus in Tasikmalaya City
Siti Maesaroh 1 , Rudi Hermawan 2* , Dewanto Rosian Adhy 3 , Sutrinawati Lingga Dewi 4 , Akpil Mauhib 5 , Asep
Mustopa 6 1,2,3,4 Teknik Informatika, Fakultas Teknik, Universitas Mayasari Bakti
1 sitimaesaroh40@gmail.com, 2 rudihermawan@mayasaribakti.ac.id, 3 dewantora@mayasaribakti.ac.id,
4 linggamath@gmail.com@gmail.com, 5 akpilmauhib@gmail.com, 6 asepmustopa11@gmail.com,

## Abstract
The  city of Tasikmalaya has  the "Ngulisik" tourist  bus  which  wants  to  provide  a  pleasant  tourist  experience,  but  there are service problems in the service and efficiency of the route schedule and routes used. In-depth research is needed to analyze the problems and movements of Ngulisik tourist buses to create a tourism ecosystem that can serve user needs and is efficient in the  service  process  provided.  Another  problem  is  arrival  and  departure  times,  as  well  as  waiting  times  for  tourists.  This research aims to collect, analyze and visualize bus movement data to improve service efficiency and efficiency, from the aspects of routes, density and correct bus route times. In this research, the process of installing a GPS Tracker on the Ngulisik Tourism bus fleet is carried out which is connected to a server to unify movements and obtain useful data for later analysis related to recommendations for tourist route packages and predictions of passenger density. The results of this research found that the Ngulisik  tourist  bus  had  the  highest  demand,  with  an  average  of  23  routes  on  Saturdays  and  Sundays,  10  -  15  routes  on Wednesdays and Fridays and less than 10 routes on Mondays, Tuesdays and Thursdays, whereas the use of the 3 routes served by the Ngulisik tourist bus, it shows that 57% of the route used is less effective, causing a mismatch between demand and the route services provided.
Keywords: ngulisik tourism bus, GPS tracker, internet of things, monitoring system, smart system.

## Abstrak
Kota  Tasikmalaya  memiliki  bus  wisata  "Ngulisik"  yang  ingin  memberikan  pengalaman  wisata  yang  menyenangkan,  tetapi terdapat masalah ketidakpastian dalam pelayanan dan efisensi jadwal rute serta trayek yang digunakan. Diperlukan penelitian yang mendalam untuk menganalisis permasalahan dan pergerakan bus wisata Ngulisik agar tercipta sebuah ekosistem wisata yang  dapat  melayani  kebutuhan  pengguna  dan  efisien  dalam  proses  pelayanan  yang  diberikan.  Masalah  lainnya  adalah ketidakpastian  waktu  kedatangan  dan  keberangkatan,  serta  waktu  tunggu  bagi  wisatawan.  Tujuan  penelitian  ini  adalah mengumpulkan,  menganalisis,  dan  memvisualisasikan  data  pergerakan  bus  untuk  meningkatkan  efisiensi  dan  keandalan layanan, dari aspek rute, kepadatan dan waktu trayek bus yang tepat. Dalam penelitian ini dilakukan proses pemasangan GPS Tracker pada Armada bus Wisata Ngulisik yang terhubung ke server untuk memantau pergerakan dan mendapatkan data yang bermanfaat untuk dianalisis kemudian terkait dengan rekomendasi paket rute wisata dan prediksi kepadatan penumpang. Hasil dari penelitian ini ditemukan fakta bahwa bus wisata ngulisik memiliki permintaan terbanyak sebanyak rata-rata 23 trayek pada hari sabtu dan minggu, 10 - 15 trayek pada hari rabu dan jum’at serta kurang dari 10 trayek pada hari senin, selasa dan kamis , sedangkan dari penggunaan 3 rute yang dilayani oleh bus wisata ngulisik menunjukan bahwa 57% penggunaan rute kurang efektif sehingga menimbulkan ketidakseusaian antara permintaan dan layanan trayek yang dilaksanakan.
Kata kunci: bus wisata ngulisik, GPS tracker , internet of things , sistem pemantuan, smart system .
1. Pendahuluan
Transportasi yang efisien dan handal adalah komponen kunci  dalam  pengembangan  industri  pariwisata  suatu kota.  Kota  Tasikmalaya  memiliki  bus  wisata  bernama
"Ngulisik" yang dirancang untuk memberikan pengalaman wisata yang menyenangkan bagi pengunjung yang ingin menjelajahi Kota Tasikmalaya. Namun,  masalah  yang  muncul  adalah  adanya
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
ketidakpastian dalam pelayanan bus wisata Ngulisik, di mana  wisatawan  seringkali  harus  menunggu  tanpa kepastian kapan bus akan tiba di loket penjualan tiket. Kondisi ini dapat mengganggu pengalaman wisatawan dan  berpotensi  menurunkan  minat  penggunaan  bus wisata Ngulisik sebagai transportasi wisata.
Dalam  era  mobilitas  yang  semakin  berkembang, pemahaman  yang  mendalam  tentang  pergerakan  dan preferensi  penumpang  Bus  Wisata  berdasarkan informasi  lokasi  merupakan  hal  yang  sangat  penting [1].
Dalam  konteks  ini,  diperlukan  penelitian  yang mendalam  untuk  menganalisis  permasalahan  dan pergerakan  bus  wisata  Ngulisik  di  Kota  Tasikmalaya. Penelitian  ini  bertujuan untuk  mengumpulkan, menganalisis,  dan  memvisualisasikan  data  pergerakan Bus  Wisata  dalam  bentuk longitude  latitude .  Dengan mempelajari  data  yang  ada  tentang  pergerakan  bus, waktu  tiba  dan  keberangkatan,  serta  kepadatan penumpang, penelitian ini bertujuan untuk memberikan wawasan yang berharga bagi Yayasan Yatmika Sarana (Pengelola  Bus  Wisata  Ngulisik)  terkait  dalam meningkatkan  efisiensi,  keandalan,  dan  pengalaman wisatawan dalam menggunakan bus wisata Ngulisik.
Berdasarkan latar belakang tersebut, rumusan masalah dalam penelitian ini adalah (a) Bagaimana mengoptimalkan waktu kedatangan dan keberangkatan bus  wisata  Ngulisik  di  loket  penjualan  tiket  agar mengurangi ketidakpastian dan waktu tunggu wisatawan?  (b)  Bagaimana  meningkatkan  frekuensi perjalanan  bus  wisata  Ngulisik  agar  dapat  memenuhi kebutuhan transportasi wisatawan dengan lebih baik?
Tujuan dari penelitian ini adalah (a) menganalisis data pergerakan  bus  wisata  berdasarkan long  lat selama  3 bulan terakhir untuk mengidentifikasi pola pergerakan dan  rute  yang  paling  sering  dilalui.  (b)  mempelajari karakteristik penumpang, termasuk demografi, preferensi  rute,  dan  tingkat  kepuasan  penumpang berdasarkan  informasi  lokasi  yang  tersedia.  (c) mengevaluasi  efektivitas  layanan  bus  wisata  yang  ada dan  memberikan  rekomendasi  untuk  perbaikan  dan pengembangan masa depan.
Penerapan smart system pada transportasi saat ini sudah menjadi  sebuah  kebutuhan  untuk  proses  efisiensi  dan efektifitas layanan, tetapi dalam prosesnya memerlukan banyak  hal  yang  perlu  diperhatikan.  seperti  halnya dalam  proses  pendeteksian  pergerakan  perlu  adanya sebuah  ekosistem  yang  sudah  lengkap  dari  sisi infrastruktur  perangkat  pemantauan  [2],  infrastruktur jaringan  sampai  pada  infrastruktur  pengumpulan  dan pengolahan data [3], [4].
Penelitian ini diharapkan dapat memberikan solusi dan rekomendasi  yang  spesifik  untuk  memperbaiki pelayanan  bus  wisata  Ngulisik  di  Kota  Tasikmalaya. Dengan demikian, peningkatan kualitas dan
penggunaan  bus  wisata  Ngulisik  sebagai  transportasi wisata diharapkan dapat dicapai.

## 2. Metode Penelitian
Pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  eksperimen. Metode  ini  dipilih  karena  pada  penelitian  ini dilaksanakan  dengan  melakukan  percobaan  terhadap ekosistem  transportasi  Ngulisik[5],  [6],  untuk  tahapan penelitian dapat dilihat pada Gambar 1.

## Gambar 1. Tahapan Penelitian
Kegiatan  yang  dilakukan  pada  fase  identifikasi kebutuhan smart  system transportasi  ini  adalah melakukan studi literatur terhadap beberapa komponen utama  dari  sistem  cerdas  kendaraan  seperti  teknologi pemantuan  kendaraan,  sistem  cerdas  kendaraan  dan mengenai  kendaraan  wisata.  selain  itu  dilakukan  juga proses  observasi  lapangan  terhadap  proses  bisnis pengelolaan kendaraan wisata.
Hasil review  literature didapatkan  beberapa insight terkait  beberapa  hal  yang  dibahas  pada  penelitian  ini, dari  perkembangan  teknologi  pemantauan  kendaraan, telah banyak digunakan dengan berbagai macam variasi perkembangan  dimulai  dari  variasi  penggunanan perangkat  pendeteksi  kendaraan  dan  sistem  informasi yang di integrasikan dengan kebutuhan dari pengguna. Contohnya  adalah  penggunaan  Arduino  UNO  yang dintegrasikan  dengan  sensor  pendeteksi  jarak  yang menghasilkan  efisiensi  dari  pengadaan  perangkat pendeteksi tetapi masih kurang dalam hal akurasi. Dari sisi  sistem  Informasi  banyak  variasi  yang  digunakan ada  yang  menggunakan  firebase  sebagai  server  tetapi ada  permasalahan  dalam  keandalan  pengiriman  data sehingga  masih  perlu  proses  pengembangan  lanjutan [7],  [8]. Monitoring juga  tidak  hanya  dilakukan  pada kendaraani  untuk mendeteksi kendaraan  tetapi digunakan  untuk  pemetaan  jalan  dengan  keperluan untuk proses pengumpulan data dalam pengembangan teknologi Automated Vehicle [9] .
Dari  sisi  pengembangan  teknologi  kendaraan  di  bis wisata saat ini, belum banyak penerapan teknologi yang dilakukan. Implementasi teknologi pada bus wisata rata –  rata  digunakan  sebagai  pemantauan  secara  realtime
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
dan prediksi kedatangan bus wisata. Selain itu beberapa penelitian  lainnya  adalah  mengintegrasikan  antara Konsep smart tourism dengan teknologi sehingga dari literature  review  yang  dilaksanakan  ditemukan  gap yang  dapat  diangkat  dalam  proses  penelitian  yang penulis  lakukan  yaitu  mensimulasikan  pergerakan  bus wisata  sebagai  dasar  untuk  efektifitas  operasional  bus wisata  dan  rute  yang  dapat  ditempuh.  Kasus  yang diteliti  adalah  kasus  yang  khas  karena  terdapat  rute tempuh yang berbeda dan situasi budaya, lalu lintas dan aspek lainnya yang tentunya menjadi sebuah kebaruan dari penelitian yang dilakukan [10], [11].
Kegiatan  yang dilaksanakan pada fase  perancangan & pemasangan  sistem  pemantuan  ini  adalah    melakukan proses  perancangan  pada  perangkat  dan  sistem pemantauan  kendaraan  dan  melakukan  impelementasi dan pemasangan sistem pemantauan pada kendaraan.
Pada  fase  analisis  data  pergerakan  dilakukan  proses collecting data dari sistem pemantuan dan melaksanakan  proses  analisis  data  menggunakan beberapa tools yang  dapat  mempermudah  proses penelitian
Melakukan proses evaluasi dari hasil data pemantauan dari merumuskan pelaporan sebagai rekomendasi yang dihasilkan untuk pengelola bus wisata ngulisik

## 3.   Hasil dan Pembahasan
Proses penelitian dilakukan dengan beberapa tahapan / fase bisa dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Tahapan Proses Impelementasi
3.1. Penentuan Spesifikasi & Pemasangan GPS Tracker
Tahapan  awal  yang  dilaksanakan  pada  penelitian  ini adalah  pemasangan GPS  Tracker sebagai  perangkat utama  yang  digunakan  pada  penelitian,  peneliti sebelumnya  juga  menyebutkan  bahwa GPS dengan spesifikasi  yang  digunakan  pada  penelitian  ini merupakan GPS Tracker yang dapat diandalkan untuk proses  pengumpulan  data  pergerakan  kendaraan  [12] [13]. GPS Tracker yang digunakan memiliki spesifikasi sebagai berikut:
Realtime GT06 GPS GSM GPRS Vehicle Tracker Protokol : GT06
GSM : 850/900/1800/1900 Quad Band GPRS : Kelas 12, TCP/1P Tegangan : 9-36VDC Arus : =22mA (12vDC) Arus : =12mA (24vDC)
GPS Waktu Lokasi: Cold start = 8s (Ditempat Terbuka) Warm start = 3s Hot start = 2s (Ditempat Terbuka).
Gambar 3. Alat GPS Tracking
Pemasangan  alat GPS  Tracker pada  Gambar  3 dilakukan  untuk  1  Bus  Wisata  Ngulisik  Kota Tasikmalaya sebagai sample bus yang  GPS beroperasi di  rute  yang  dilalui.  Proses  Pemasangan  dilaksanakan sesuai  dengan  standar  penggunaan GPS yang  telah tersedia  pada  panduan GPS  Tracker ,  setelah GPS terpasang  perlu  dilakukan  aktivasi  agar GPS dapat mengirimkan  data  atau  lokasi  posisi  ke  server  yang telah disediakan. GPS Tracker telah berhasil terhubung dengan  server  sehingga  data  yang  dihasilkan  kedepan dapat dimanfaatkan untuk tujuan penelitian  yang akan dicapai seperti terlihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Instalasi & Aktivitas GPS Tracker
3.2. Collecting Data
Proses collecting  data dilakukan  selama  83  Hari dimulai  22  Juni  sampai  dengan  12  September  2023. Data yang dikumpulkan hanya 3 variabel sesuai dengan kebutuhan  penelitian  saat  ini.  Tabel  1  adalah  contoh tabel  data  yang  diambil  dari GPS  Tracker yang digunakan pada kendaraan Bus Wisata Ngulisik.
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
Tabel 1. Data Variabel GPS Tracker Id Latitude Longitude Time 353327022963979 -7.311698  108.1988967 2023-08- 19T00:07:08.191Z 353327022963979 -7.311698  108.1988967 2023-08-
19T00:17:08.424Z 353327022963979 -7.311698  108.1988967 2023-08-
19T00:32:24.073Z 353327022963979 -7.311698  108.1988967 2023-08-
19T00:42:09.211Z 353327022963979 -7.311698  108.1988967 2023-08-
19T00:47:09.566Z
Proses collecting data menggunakan teknologi internet of things dengan menggunakan Arsitektur Lapis 3 yang meliputi  Layer Perceptron , Network  &  Application . Lapisan  IoT  (atau  IoV)  semakin  berkembang  dan semakin  detail.  Dari  3  lapisan  (benda,  komunikasi, komputer) menjadi 5 lapisan [14] dan bahkan hingga 7 lapisan  [15], [16].

## Gambar 5. Topologi yang digunakan
Pada Gambar 5 penggunaan topoologi yang digunakan menggunakan protocol IoT yaitu MQQT atau Message Broker.  Broker ini  berfungsi  untuk  memfilter  pesan- pesan  yang  masuk  dan  mendistribusikannya  kepada klien  yang  tertarik  menerima  pesan–pesan  tersebut. Setiap Client dapat menjadi Publisher (pengirim pesan) ataupun  Subscriber  (penerima  pesan).  Data  yang dikirim dapat berupa Topic dan Messege . Topic adalah suatu  informasi  yang  terdapat  di Broker sedangkan Messege adalah  data  yang  kita  kirim.  Konsep  seperti inilah  yang  dapat  membuat  solusi  percakapan  bisa dikembangkan  dengan  skala  yang  besar,  karena  tidak memerlukan ketergantungan antara data producers dan data consumers [17], [18].
Selama  83  hari  collecting  data  didapatkan  66099  data pergerakan  kendaraan GPS  Tracker yang  dipasang  di Bus  Wisata  Ngulisik.  Analisis  data  berdasarkan Gambar  6  selama  81  hari  melakukan  collecting  data didapatkan  66099  data  pergerakan  kendaraan GPS Tracker yang  dipasang  di  Bus  Wisata  Ngulisik.  Jika dilihat dari grafik terdapat  penurunan pengiriman data dan data yang terkirim tidak tetap cenderung menurun
di  Bulan  kedua  s.d  bulan  ketiga.  Jika  dihitung  dari jumlah pengiriman data perjam maka didapatkan data.
Gambar 6. Hasil Collecting Data Pergerakan Kendaraan

## Gambar 7. Rata-Rata Pengiriman Data/Jam
Gambar  7  menunjukan  adanya  pengiriman  data terbanyak terdapat pada hari ke 5 dengan total 3875 data selama 24 Jam dengan rata – rata pengiriman 161 data perjam.  Data  ini  disajikan  untuk  menggambarkan proses  pengirim  data  sebagai  pertimbangan  analisis data  yang  dilakukan  untuk  membandingkan  proses pengiriman  data  setiap  jamnya.  Bus  wisata  ngulisik hanya beroperasi mulai pukul 07.00 WIB – 19.00 WIB.
Hal  ini  menjadi  perhatian  khusus  karena  terdapat anomali berupa perbedaan pengiriman data, salah satu penyebab  dari  masalah  pengiriman  data  tersebut disebabkan  oleh  jaringan  yang  tidak  normal  sehingga data  banyak  tidak  terkirim  dan  menjadi  sebuah  data yang  anomaly.  Dari  anomali  ini  dilaksanakan  proses pencarian  permasalahan  dengan  mensimulasikan  data menjadi sebuah sistem prediksi menggunakan Algoritma dalam artikel yang ditulis disebutkan bahwa jaringan  dapat  hilang  disebabkan  oleh  beberapa variabel yaitu Lokasi, kepadatan kendaraan, Topografi, Kekuatan  signal  dan  Cuaca  [3],  [4]  [19].  5  variabel tersebut  bisa  menjadi  penyebab  pengiriman  data  yang tertunda  atau  bahkan  tidak  terekam  sehingga pengiriman  data  setiap  hari  nya  tidak  stabil  dan  tidak sama dari rata – rata pengiriman data perjam pada setiap harinya.
Pada  Gambar  6  juga  dapat  dibaca  bahwa  pengiriman data  dibulan  terakhir  semakin  terbatas,  didapatkan minimal  data  yang  terkirim  dalam  1  hari  hanya  ada  1 data hal ini menjadi pertimbangan data yang digunakan untuk  merekomendasikan  rute  dan  prediksi  kepadatan
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
penumpang  untuk  bus  wisata  ngulisik.  Dalam merumuskan  rekomendasi  hanya  digunakan  data selama 60 hari. Dimulai dari 22 Juni – 17 Agustus 2023 dengan  pertimbangan  yang  disampaikan  diatas  bahwa GPS Tracker mengalami penurunan performa pengiriman data dimulai dari hari ke 60 pada saat GPS Tracker difungsikan.
3.3. Rekomendasi Hasil Penelitian
Dari  hasil  data  yang  dikumpulkan  divisualisasikan menjadi  rute  yang  sudah  sering  digunakan  oleh  bus wisata  ngulisik,  tetapi  bus  wisata  ngulisik  tidak mencatat  waktu  tempuh  yang  digunakan  pada  saat menggunakan  rute–rute  perjalanan  yang  sering digunakan.
Dari  hasil  visualisasi  didapatkan  3  Rute  bus  wisata ngulisik yang sering digunakan. Rute 1 : Mayasari Plaza –  Jl  Galunggung  –  Alun  Alun  Kota  Tasikmalaya  – Masjid  Agung  –  Pedestrian  Hz  Tasikmalaya  – Nagarawangi – Mall Matahari – Mayasari Plaza dengan Jarak  5,1  Km  dengan  waktu  tempuh  normal berdasarkan aplikasi google map adalah 17 Menit.

## Gambar 8. Rute 1
Pada  Gambar  8  dari  hasil  pengambilan  data,  rute  1 digunakan dalam 31 kali perjalanan bus wisata ngulisik dalam rentang waktu 60 hari, waktu tempuh dari rata – rata  dari  rute  ini  adalah  20  Menit.  Memiliki  selisih  3 menit  lebih  lama  dari  waktu  normal  yang  didapatkan dari  google  maps.  Rute  2:  Mayasari  Plaza  –  Jl  Mitra Batik  –  Simpang  5t  Tasikmalaya  -  Alun  Alun  Kota Tasikmalaya  –  Masjid  Agung  –  Pedestrian  Hz Tasikmalaya  –  Nagarawangi  –  Mall  Matahari  – Mayasari  Plaza  dengan  Jarak  6,3  Km  dengan  waktu tempuh normal berdasarkan aplikasi google map adalah 20 Menit.
Gambar 9. Rute 2
Gambar  9  menunjukan  hasil  pengambilan  data,  rute  2 digunakan dalam 54 kali perjalanan bus wisata ngulisik dalam rentang waktu 60 hari, waktu tempuh dari rata – rata  dari  rute  ini  adalah  24  Menit.  Memiliki  selisih  4 menit  lebih  lama  dari  waktu  normal  yang  didapatkan dari google maps.
Rute 3: Mayasari Plaza – Jl Mitra Batik – Simpang 5t Tasikmalaya  -  Alun  Alun  Kota  Tasikmalaya  –Jalan Tentara  Pelajar–  Masjid  Agung  –  Pedestrian Cihideung- Jl Nagarawangi - Mall Matahari – Mayasari Plaza  dengan  Jarak  8,6  Km  dengan  waktu  tempuh normal  berdasarkan  aplikasi  google  map  adalah  30 Menit.  Dari  hasil  pengambilan  data  pada  gambar  10, rute  3  digunakan  dalam  10  kali  perjalanan  bus  wisata ngulisik  dalam  rentang  waktu  60  hari,  waktu  tempuh dari rata – rata dari rute ini adalah 31 Menit. Memiliki selisih 1 menit dari waktu normal yang didapatkan dari google maps.

## Gambar 10. Rute 3
Perbandingan  waktu tempuh  dalam  waktu  normal dan rata  –  rata  disajikan  dalam  Tabel  2[20].  Pada Tabel  2 terlihat perbedaan tersebut diambil dari rata – rata dari rute yang digunakan selama 60 hari, dapat disimpulkan bahwa  kondisi  rute  tidak  selalu  lancar  atau  berada dalam kemacetan dalam beberapa waktu.
Tabel 2. Perbandingan Waktu Tempuh
No Rute Waktu Tempuh Berdasarkan Google Map Waktu Tempuh Real didapat dari Record GPS Tracker 1 Rute 1 17 Menit 20 Menit 2 Rute 2 20 Menit 24 Menit 3 Rute 3 30 Menit 31 Menit
Dari diagram pada Gambar 11 ditemukan bahwa 58% penggunaan  Rute  tidak  efektif  karena  melibih  waktu normal  perjalanan  sehingga  dapat  mengganggu kuantitas  perjalanan  dan  penumpang  terlayani. Sedangkan  untuk  Rute  2  pada  Gambar  12  adalah  rute yang  paling  banyak  digunakan,  Dari  diagram  diatas ditemukan  bahwa  74%  penggunaan  Rute  tidak  efektif karena melibih waktu normal perjalanan sehingga dapat mengganggu  kuantitas  perjalanan  dan  penumpang terlayani.  Diagram  perbandingan  waktu  tempuh  dan waktu  normal  rute  3.  Rute  3  pada  Gambar  13  adalah rute yang paling sedikit digunakan, Dari diagram diatas ditemukan  bahwa  40%  penggunaan  Rute  tidak  efektif karena  melibih  waktu  normal  perjalanan,  hal positive
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
penggunaan rute ini adalah memiliki presentase waktu tempuh yang melebihi waktu normal.
Gambar 11. Diagram Perbandingan Waktu Tempuh & Waktu Normal Rute 1
Gambar 12. Diagram Perbandingan Waktu Tempuh &Waktu Normal Rute 2
Dari data –  data  telah  dijelaskan,  untuk merekomendasikan  waktu  tempuh  dan  rute  paling efektif perlu dibandingkan dengan kepadatan penumpang.  Kepadatan  penumpang  dalam  penelitian
0 5 10 15 20 25 30 Rute 1 Waktu Tempuh Waktu Normal 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Rute 2 Waktu Tempuh Waktu Normal
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
ini  dilihat  dari  frekuensi  pemberangkatan  bus  wisata ngulisik dalam 60 hari masa penelitian. Rata-rata trayek harian dalam 2  bulan terlihat pada Gambar 14.
Gambar 13. Diagram perbandingan waktu tempuh & waktu normal rute 3

## Gambar 14. Rata-rata trayek harian 2 Bulan
Dari  Gambar  14  perhitungan  rata  –  rata  trayek  harian bus wisata ngulisik didapatkan fakta yang dikategorikan  menjadi  3  kategori  yaitu  banyak permintaan, standar dan rendah permintaan. Permintaan paling  banyak  adalah  pada  hari  sabtu  dan  minggu sedangkan pada hari jum’at dan hari rabu dikategorikan dalam kategori standar sedangkan hari senin, selasa dan kamis masuk dalam kategori paling sedikit permintaan. Kategori hari tersebut selanjutnya dilakukan pemeriksaan tentang potensi kemacetan atau ketepatan waktu tempuh bus ngulisik sehingga didapatkan waktu, rute  dan  hari  yang  dapat  direkomendasikan  agar  bus wisata  ngulisik  dapat  efektif  dalam  melayani permintaan pelanggan.
Diagram pada Gambar 15 menunjukan bahwa  rata- rata harian mengalami delay waktu tempuh disetiap harinya, hal  ini  berarti  kondisi  lalu  lintas  di  kota  Tasikmalaya yang menjadi rute trayek bus wisata ngulisik memiliki kepadatan  yang  cukup  membuat  waktu  tempuh  tidak sesuai  prediksi.  Dari  hasil  penelitian  yang  didapatkan dapat  diambil  rekomendasi  trayek  dengan  rute  seperti terlihat pada Tabel 3.
Gambar 15. Kepadatan Lalu Lintas berdasarkan waktu tempuh
Tabel 3. Rekomendasi Waktu & Rute No Hari Rekom endasi Rute Alasan & Tujuan 1 Senin Rute 3 Arus  Lalu  Lintas  Normal  &  Peminat pada  hari  ini  kurang,  sehingga  untuk meningkatkan  peminat  paket  rute  3 bisa menjadi opsi paket wisata karena merupakan  wisata  terjauh  dan  bisa dijadikan    bahan    untuk    promosi bus  ngulisik  meningkatkan  minat pengguna pada hari ini 2 Selasa Rute 3
Arus  Lalu  Lintas  Normal  &  Peminat pada  hari  ini  kurang,  sehingga  untuk meningkatkan  peminat  paket  rute  3 bisa menjadi opsi paket wisata karena merupakan  wisata  terjauh  dan  bisa dijadikan  bahan  untuk  promosi  bus ngulisik meningkatkan minat pengguna pada hari ini 3 Rabu Rute 2 Peminat sedang dan rute cukup padat sehingga menimbulkan keterlamabatan,  rute  2  bisa  menjadi pilihan untuk menjaga dan meningkatkan  pengguna  karena  rute ini  merupakan  rute  dengan  jarak menengah 4 Kamis Rute 2 Peminat Kurang dan rute sangat padat sehingga menimbulkan keterlamabatan,  rute  2  bisa  menjadi pilihan untuk menjaga dan meningkatkan  pengguna  karena  rute ini    merupakan    rute    dengan jarak Menengah 5 Jum’at Rute 1 Peminat sedang dan rute sangat padat dan  termasuk  pada  hari  terpadat  lalu lintas,  sehingga  rute  terdekat  harus digunakan  pada  hari  ini  agar  dapat menjaga frekuensi pelanggan yang dating. 6 Sabtu Rute 1 Peminat  Tinggi  dan  rute  kepadatan cenderung  normal.  Dengan  peminat yang  tinggi  rute  terpendek  harus digunakan agar    dapat    memenuhi perminataan  pelanggan  dan  tidak mengurang frekuensi trayek 7 Minggu Rute 1
Peminat  Tinggi  dan  rute  kepadatan cenderung  normal.  Dengan  peminat yang  tinggi  rute  terpendek  harus digunakan  agar  dapat  memenuhi perminataan  pelanggan  dan  tidak mengurang frekuensi trayek

## 4.   Kesimpulan
Permalasahan yang dihadapi oleh pengelola Bus Wisata Ngullisik Kota Tasikmalaya adalah proses efisiensi dan efektivitas  penggunaan  rute  dan  jadwal  trayek  yang
0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 Jum'at Minggu Minggu Minggu Minggu sabtu sabtu sabtu sabtu sabtu Rute 3 Waktu Tempuh Waktu Normal 23 23 6 9 14 9 11 0 5 10 15 20 25 SABTU MINGGU SENIN SELASA RABU KAMIS JUM'AT Rata - Rata Trayek Harian dalam 2 Bulan
0 2 4 6 8 10 12 14 Senin Selasa Rabu Kamis Jum'at Sabtu Minggu Kepadatan Lalu Lintas Berdasarkan Waktu Tempuh Normal Delay
Tematik : Jurnal Teknologi Informasi Komunikasi (e-Journal) Vol. 10 No. 2 (2023)
berdampak  pada  proses  pelayanan  kepada  pelanggan. Dari  penelitian  ini  didapatkan  fakta  bahwa  bus  wisata Ngulisik  belum  menggunakan  rute  yang  tepat  ditinjau dari  kepadatan  penumpang,  kepadatan  lalulintas  dan pemilihan  rute,  bus  wisata  ngulisik  memiliki permintaan terbanyak sebanyak rata-rata 23 trayek pada hari sabtu dan minggu, 10 - 15 trayek pada hari rabu dan jum’at  serta  kurang  dari  10  trayek  pada  hari  senin, selasa  dan  kamis,  sedangkan  rute  yang  digunakan adalah  rute  yang  tidak  teratur  atau  tidak  disesuaikan dengan kepadatan penumpang (permintaan trayek), bus wisata  masih  menggunakan  rute  panjang  sedangkan permintaan banyak, sedangkan permintaan yang sedikit tetapi  menggunakan  rute  yang  pendek,  hal  ini  yang menjadi  fakta  bahwa  bus  wisata  ngulisik  masih menggunakan rute yang kurang efektif, jika diefektifkan  menggunakan  rute  pendek  dengan permintaan  yang  banyak,  maka  akan  semakin  banyak trayek  yang  dapat  dilaksanakan  dan  semakin  banyak penumpang yang terlayani.  Penelitian ini menghasilkan rekomendasi  paket  wisata  berupa  rute  pilihan  yang lebih  efektif  dan  efisien  untuk  Bus  Wisata  Ngulisik dengan rekomendasi paket perhari disesuaikan dengan temuan dari penelitian yang dilaksanakan. Hari dan rute yang  direkomendasikan  dengan  mempertimbangkan kepadatan lalu lintas dan permintaan trayek (kepadatan penumpang)  adalah  hari  senin  dan  selasa  dengan menggunakan Rute 3 (Mayasari Plaza – Jl Mitra Batik –  Simpang  5t  Tasikmalaya  -  Alun  Alun  Kota Tasikmalaya  –Jalan  Tentara  Pelajar–  Masjid  Agung  – Pedestrian Cihideung- Jl Nagarawangi - Mall Matahari – Mayasari Plaza)  hari Rabu dan Kamis menggunakan Rute 2 (: Mayasari Plaza – Jl Mitra Batik – Simpang 5t Tasikmalaya  -  Alun  Alun Kota Tasikmalaya  – Masjid Agung – Pedestrian Hz Tasikmalaya – Nagarawangi – Mall Matahari – Mayasari Plaza) dan hari jum’at, Sabtu &  Minggu  menggunakan  Rute  1  (Mayasari  Plaza  –  Jl Galunggung  – Alun  Alun Kota Tasikmalaya  – Masjid Agung – Pedestrian Hz Tasikmalaya – Nagarawangi – Mall Matahari – Mayasari Plaza).

## Daftar Rujukan
[1] T.  Darmana,  F.  Annas,  and  .  A.,  “Implementasi  Sistem Monitoring  Bus  Trans  Semarang  Berbasis  Lora  (Long Range),” Sainstech  J.  Penelit.  Dan  Pengkaj.  Sains  Dan Teknol. ,  vol.  32,  no.  1,  pp.  24–40,  2022,  doi: 10.37277/stch.v32i1.1239.
[2] N. Anwar, A. K. Among Praja, H. Akbar, M. F. A. Adhikara, R. Rasjidin, and D. R. Adhy, “Review Literature Performance: Quality of Service from Internet of Things for Transportation System,” in 2021  1st  International  Conference  on  Computer Science and Artificial Intelligence (ICCSAI) , 2021, vol. 1, pp. 444–450. doi: 10.1109/ICCSAI53272.2021.9609761.
[3] N.  Anwar,  R.  Dewanto,  R.  Hermawan,  B.  Tjahjono,  and Muhammad Abdullah Hadi, “Jurnal Resti,” Resti , vol. 5, no. 5, pp. 1016–1022, 2021.
[4] N.  Anwar,  D.  R.  Adhy,  S.  Maesaroh,  M.  A.  Hadi,  and  R. Hermawan,  “Prediction  System  For  QoS  Level  of  Network Infrastructure Using Naive Bayes Classifier,” Int. Conf. Glob.
Optim.  Its  Appl.  2021 … ,  vol.  2021,  no.  ICoGOIA,  2021,
[Online]. Available: https://scholar.google.com/citations?view_op=view_citation& hl=en&user=FOwZ8hUAAAAJ&pagesize=100&citation_for _view=FOwZ8hUAAAAJ:ubry08Y2EpUC
[5] S.  A.  Elsagheer  Mohamed  and  K.  A.  AlShalfan,  “Intelligent Traffic Management System Based on the Internet of Vehicles (IoV),” J.  Adv.  Transp. ,  vol.  2021,  p.  4037533,  2021,  doi: 10.1155/2021/4037533.
[6] M.  R.  Indrawan,  M.  Anwar,  and  M.  Ridwan,  “Teknologi DESAIN  GPS  TRACKING  PADA  RADIO  DIRECTION FINDER    UNTUK  MENENTUKAN  POSISI  RADIO MUSUH MENGGUNAKAN ANTENA ROANOKE DOPPLER: Telekomunikasi Militer,” J. Telkommil , vol. 3, no.
Oktober SE-, pp. 31–37, Oct. 2022, doi: 10.54317/kom.v3iOktober.315.
[7] D.  C.  Mahendra,  T.  Susyanto,  and  S.  Siswanti,  “Sistem Monitoring Mobil Rental Menggunakan Gps Tracker,” J. Ilm. SINUS , vol. 16, no. 2, pp. 37–46, 2018, doi:
10.30646/sinus.v16i2.357.
[8] I. Isnawaty, M. Muhlis, L. M. FidiAksara, B. Pramono, and L. M.  Golok  Jaya,  “Sistem  Monitoring  Kendaraan  Bermotor Secara Realtime Berbasis Gps Tracking Dan Internet of Things (Iot) Menggunakan Android,” J. Ilm. Flash , vol. 9, no. 1, p. 13, 2023, doi: 10.32511/flash.v9i1.1066.
[9] S.  Li,  M.  Frey,  and  F.  Gauterin,  “Model-Based  Condition Monitoring  of  the  Sensors  and  Actuators  of  an  Electric  and Automated  Vehicle,” Sensors ,  vol.  23,  no.  2,  2023,  doi: 10.3390/s23020887.
[10]  Aditya  Saputra  and  Muhammad  Sani  Roychansyah, “Penerapan  Smart  Tourism  Destination  di  Tiga  Destinasi Wisata Kota Yogyakarta,” J. Sinar Manaj. ,  vol.  9, no. 1, pp. 122–129, 2022, doi: 10.56338/jsm.v9i1.2332.
[11]  M. Mujahidin, F. Adiandoro, E. R. Swedia, and M. Cahyanti, “Pemanfaatan  Internet  of  Things  Dalam  Rancang  Bangun Sistem  Informasi  Pengawasan  Bus  Pada  Terminal  Bus Berbasis Arduino Uno Dan Node Mcu,” Sebatik , vol. 24, no. 2, pp. 228–233, 2020, doi: 10.46984/sebatik.v24i2.1061.
[12]  N. T. Morallo, “Vehicle tracker system design based on GSM and  GPS  interface  using  Arduino  as  platform,” Indones.  J. Electr. Eng. Comput. Sci. , vol. 23, no. 1, pp. 258–264, 2021, doi: 10.11591/ijeecs.v23.i1.pp258-264.
[13]  Y.  Pratama,  D.  N.  Ramadan,  S.  Pd,  and  T.  N.  Damayanti, “PERANCANGAN GPS TRACKING UNTUK PENYEWAAN KENDARAAN BERMOTOR Design of GPS Tracking on Lending Motor Vehicle,” vol. 6, no. 2, pp. 2407– 2421, 2020.
[14]  O. Kaiwartya et al. , “Internet of Vehicles: Motivation, Layered Architecture,  Network  Model,  Challenges,  and  Future Aspects,” IEEE  Access ,  vol.  4,  pp.  5356–5373,  2016,  doi: 10.1109/ACCESS.2016.2603219.
[15]  J. Contreras-Castillo, S. Zeadally, and J. A. Guerrero-Ibanez, “Internet of Vehicles: Architecture, Protocols, and Security,” IEEE  Internet  Things J. ,  vol.  5, no. 5, pp.  3701–3709, 2018, doi: 10.1109/JIOT.2017.2690902.
[16]  A.  M.  Fauzi  and  R.  Hermawan,  “Sistem Pendeteksi  Tekanan Air  Berbasis  Internet  Of  Thing  (IoT)  Di  PDAM  Tirta  Galuh Kabupaten,” J. Ilm. Sains, Teknol. dan Rekayasa , vol. 2, no. 2, pp. 1–8, 2022.
[17]  I. B. P. Widja, “Sistem IoT Berbasis Protokol MQTT Dengan Mikrokontroler ESP8266 dan ESP32,” SNATIF-Fakultas Tek. Univ. Muria Kudus , pp. 329–336, 2018.
[18]  R.  Somya  and  H.  Andros,  “Telematika  Pembuatan  Alert System  pada  Perangkat  Android  menggunakan  Protocol MQTT,” vol. 12, no. 2, pp. 109–123, 2019.
[19]  N.  Anwar,  B.  Tjahjono,  M.  Tarigan,  and  D.  A.  Rosian, “Kualitas Model Layanan dari Internet Kendaraan ( Internet of Vehicle ),” pp. 1–8, 2020.
[20]  L. Singal and Y. D. Y. Rindengan, “Comparative Analysis of Google Maps Coordinates Points and Professional GPS Tools in Manado City,” vol. 16, no. 2, pp. 157–164, 2021.