## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 77~82 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## Jakarta Smart City: Pengembangan Model Smart Mobility Prediction Mengunakan GHMM-ARIMA

## Vina Ayumi
Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia vina.ayumi@mercubuana.ac.id
Article Info ABSTRAK Article history: Received, xxx xx xxxx Revised, xxx xx xxxx Accepted, xxx xx xxx
Pemerintah Jakarta telah menggunakan infrastruktur  digital, seperti platform online dan  aplikasi  perangkat  lunak,  untuk  mengimplementasikan  elemen- elemen ini. Namun, masih ada ruang untuk perbaikan dalam memaksimalkan manfaat bagi kota dan penduduknya. Salah satu area yang perlu dioptimalkan adalah  pengembangan  model smart  mobility  prediction dan  meningkatkan kinerja  dari  model  yang  ada  sebelumnya.  Pada  penelitian  ini,  algoritma gaussian  hidden  markov  model (GHMM)  dan autoregressive  integrated moving  average (ARIMA)  digunakan  untuk  pemantauan  mobilitas  dapat diprediksi  untuk  menguraikan  kemacetan  di  Jakarta.  Parameter  yang digunakan pada pendeteksian stay points adalah time threshold 20 menit, dan distance threshold 200 meter.  Hasil  evaluasi menunjukkan pengujian  model ARIMA mendapatkan nilai root mean square error (RMSE) sebesar 162.766, menunjukkan error yang  cukup  tinggi.  Hasil  evaluasi  untuk  prediksi menggunakan  GHMM  memprediksi  mobilitas  untuk  mendukung  program Jakarta Smart City pada data pengujian dihitung menggunakan model akurasi dan model RMSE. Kinerja dari GHMM mendapatkan akurasi sebesar 76,90% dan RMSE sebesar 1.641. Nilai evaluasi dari GHMM dapat dikatakan cukup baik untuk memodelkan data mobilitas.
Kata Kunci: GHMM ARIMA RMSE Jakarta Smart City

## ABSTRACT
Keywords: GHMM ARIMA RMSE Jakarta Smart City The  Jakarta  government  has  used  digital  infrastructure,  such  as  online platforms and software applications, to implement these elements. However, there is still room for improvement in maximizing benefits for the city and its residents.  One  area  that  needs  to  be  optimized  is  the  development  of  smart mobility prediction models and improving the performance of existing models. In  this  study,  Gaussian  hidden  markov  model  (GMM)  and  autoregressive integrated  moving  average  (ARIMA)  algorithms  were  used  for  predictable mobility monitoring to decipher congestion in Jakarta. The parameters used in detecting  stay  points  are  a  time  threshold  of  20  minutes,  and  a  distance threshold of 200 meters. The evaluation results showed that the ARIMA model test obtained a root mean square error (RMSE) value of 162,766, showing a fairly high error. The evaluation results for prediction using GHMM predicting mobility  to  support  the  Jakarta  Smart  City  program  on  the  test  data  were calculated  using  the  accuracy model and  RMSE model.  The  performance  of GHMM gets an accuracy of 76.90% and RMSE of 1,641. The evaluation value of GHMM can be said to be good enough to model mobility data.
This is an open access article under the CC BY-SAlicense.
Penulis Korespondensi:
Vina Ayumi, Fakultas Ilmu Komputer Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: vina.ayumi@mercubuana.ac.id

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 77~82 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 1. PENDAHULUAN
Jakarta  telah  menerapkan  konsep smart  city ,  dengan  fokus  pada  enam  elemen: Smart  Economy , Smart Governance , Smart People , Smart Mobility , Smart Environment , dan Smart Living . Pemerintah Jakarta telah menggunakan  infrastruktur  digital,  seperti  platform  online  dan  aplikasi  perangkat  lunak,  untuk mengimplementasikan elemen-elemen ini. Namun, masih ada ruang untuk perbaikan dalam memaksimalkan manfaat bagi kota dan penduduknya. Salah satu area yang perlu dioptimalkan adalah  pengembangan model smart mobility prediction dan meningkatkan kinerja dari model yang ada sebelumnya [1]–[5]. Setiap elemen smart city akan saling mendukung sehingga perlu adanya peningkatan kinerja di setiap elemen, seperti yang terlihat pada Gambar 1 .
Gambar 2 Elemen smart city framework  [6]
Komponen smart  mobility adalah  aspek  penting  dari  Jakarta  Smart  City.  Komponen smart  mobility ini bertujuan untuk meningkatkan infrastruktur transportasi dan memfasilitasi akses publik ke transportasi umum, yang pada akhirnya mengarah pada manajemen lalu lintas yang lebih baik dan peningkatan minat masyarakat untuk  menggunakan  transportasi  umum.  Implementasi  mobilitas  cerdas  di  Jakarta  mencakup  penggunaan teknologi, informasi, dan komunikasi untuk mengelola dan mengatasi masalah transportasi. Program Jakarta Smart  City juga  berfokus pada  peningkatan  kualitas  hidup warga kota  dengan  meningkatkan mobilitas  dan memperkenalkan sistem pemantauan lalu lintas cerdas. Implementasi smart mobility di Jakarta perlu didukung inovasi yang terbaru agar pemantauan mobilitas dapat diprediksi untuk menguraikan kemacetan di Jakarta [7]– [13]. Pengembangan pada smart mobility akan melalui beberapa proses seperti yang terlihat pada Gambar 2 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 77~82 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Prediksi mobilitas dalam Jakarta Smart  City dilakukan  untuk mengetahui  pola masyarakat  Jakarta  yang berpindah  di  daerah  perkotaan,  contohnya  seperti  berpergian  baik  dengan  berjalan  atau  menggunakan berkendara pribadi atau transportasi publik ke suatu tempat atau dengan cara lainnya  Riset untuk memahami pola mobilitas manusia  sangat  penting  untuk mendukung Jakarta  Smart  City .  Data human  mobility bersifat time-series  dan  sequential.  Beberapa  riset  mengenai  prediksi  mobilitas  manusia  telah  berhasil  dilakukan diantaranya menggunakan algoritma machine learning berbasis time-series dan sequential. Salah satu algoritma time-series yang populer adalah ARIMA, dan algoritma sequential adalah Gaussian Hidden Markov Model (GMM) [15], [16], [25], [17]–[24].
ARIMA adalah algoritma time-series predictor yang merupakan singkatan dari autoregressive integrated moving-average .  ARIMA  dapat  digunakan  untuk  mengolah  dataset  dalam  mencari  pola  prediksi.  Markov order- k  O ( k )  dapat  dimanfaatkan  untuk  mengetahui  pola  prediksi  lokasi  selanjutnya  yang  dikunjungi berdasarkan urutan  riwayat lokasi  yang  sudah pernah  dikunjungi.  Meskipun  telah  banyak digunakan  dalam beberapa  kasus,  namun  algoritma gaussian  hidden  markov  model (GHMM)  atau  algoritma  ARIMA  belum banyak  diimplementasikan  dalam  mengolah  data  mobilitas  manusia.  Berdasarkan  latar  belakang  diatas, penelitian  ini  mencoba  untuk  menggunakan  algoritma  ARIMA  dan  GHMM  untuk  memprediksi  mobilitas untuk mendukung program Jakarta Smart City dalam menguraikan kemacetan di Jakarta.

## 2. METODE PENELITIAN
Pada  penelitian ini,  algoritma gaussian  hidden  markov  model (GMM)  dan autoregressive  integrated moving  average (ARIMA)  digunakan  untuk  mengetahui  pola masyarakat Jakarta  yang  berpindah  di  daerah perkotaan,  contohnya  seperti  berpergian  baik  dengan  berjalan  atau  menggunakan  berkendara  pribadi  atau transportasi publik ke suatu tempat. Tahap pertama adalah menggabungkan seluruh data trajectory individual user.  Terdapat  182  user  dengan  total  trajectory  17,621  masing-masing  trajectory  dengan  total  distance 1,292,951kilometers  total  durasi  50,176  jam.  Struktur data  trajectory yang  digunakan  dapat  dilihat  pada Gambar 1 .

## Gambar 4 Struktur Data Trajectory
Tahap kedua adalah pembersihan data dengan mendeteksi stay points dan menghilangkan data yang bukan stay  points .  Parameter  yang  digunakan  pada  pendeteksian stay  points adalah time  threshold 20  menit,  dan distance threshold 200 meter. Tahap ketiga adalah ekstraksi region of interest dengan melakukan clustering pada datastay points . Selanjutnya, clustering dilakukan dengan metode DBScan untuk mengetahui jumlah cluster dari seluruh stay points. Suatu point dianggap masuk kedalam satu cluster apabila jaraknya kurang dari 2 km dari centroid cluster. Tahap selanjutnya adalah melakukan pembangunan model pada data menggunakan metode gaussian hidden markov model (GMM) dan autoregressive integrated moving average (ARIMA). Pembangunan model dilakukan dengan melakukan pembelajaran pada data pelatihan dengan input waktu dan output label lokasi.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada  eksperimen  pertama  dilakukan  pembangunan  model  ARIMA  memprediksi  mobilitas  untuk mendukung  program Jakarta  Smart  City dalam  menguraikan  kemacetan  di  Jakarta.    Pembangunan  model dilakukan dengan melakukan pembelajaran pada data pelatihan dengan input waktu  dan output label lokasi. Setelah model diperoleh selanjutnya dilakukan prediksi pada data uji. Hasil evaluasi menunjukkan pengujian model ARIMA mendapatkan nilai root mean square error (RMSE) sebesar 162.766, menunjukkan error yang cukup  tinggi.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  pemodelan  yang  dilakukan  dengan  seluruh  data  user  kurang signifikan  dari  pada  jika  dilakukan  pemodelan  per  individu.  Grafik  nilai  RMSE  pada  model  ARIMA  dapat dilihat pada Gambar 1 .

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 77~82 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
Gambar 5 Grafik RMSE dari model ARIMA
Pada eksperimen kedua, klasterisasi digunakan sebagai label kelas pada pelatihan model. Pada tahap pelatihan model selanjutnya mengimplementasikan algoritma gaussian hidden markov model (GHMM). Implementasi ini menggunakan library hmmlearn yang ada pada sklearn . Pada model GHMM, parameter yang digunakan adalah n_components dengan nilai 5, covariance_type dengan nilai ‘ spherical’ , dan decoder algorithm dengan nilai  ‘ viterbi’ .  Hasil  klasterisasi menggunakan gaussian  hidden  markov  model (GHMM)  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## Gambar 6 Klasterisasi menggunakan GHMM
Hasil evaluasi untuk prediksi menggunakan GHMM memprediksi mobilitas untuk mendukung program Jakarta Smart City pada data pengujian dihitung menggunakan model akurasi dan model RMSE. Kinerja dari GHMM  mendapatkan  akurasi  sebesar  76,90%  dan  RMSE  sebesar  1.641.  Nilai  evaluasi  dari  GHMM  dapat dikatakan cukup baik untuk memodelkan data mobilitas.

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 77~82 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085

## 4. KESIMPULAN
Penelitian ini menganalisis data mobilitas dari 182 oraang dengan total trajectory 17,621 masing-masing trajectory dengan total distance 1,292,951kilometers total durasi 50,176 jam. Pembangunan model dilakukan dengan melakukan pembelajaran pada data pelatihan dengan input waktu dan output label lokasi. Setelah model diperoleh selanjutnya dilakukan prediksi pada data uji. Hasil evaluasi menunjukkan pengujian model ARIMA mendapatkan nilai root mean square error (RMSE) sebesar 162.766, menunjukkan error yang cukup tinggi. Hasil  evaluasi  untuk  prediksi  menggunakan  GHMM  memprediksi  mobilitas  untuk  mendukung  program Jakarta Smart City pada data pengujian dihitung menggunakan model akurasi dan model RMSE. Kinerja dari GHMM  mendapatkan  akurasi  sebesar  76,90%  dan  RMSE  sebesar  1.641.  Nilai  evaluasi  dari  GHMM dapat dikatakan cukup baik untuk memodelkan data mobilitas.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih kepada Pusat Penelitian dan Fakultas Ilmu Komputer, Universitas Mercu Buana yang telah mendukung pelaksanaan penelitian ini.

## REFERENSI
[1] P.  Cáceres,  C.  E.  Cuesta,  B.  Vela,  J.  M.  Cavero,  and  A.  Sierra,  “Smart  data  at  play:  improving accessibility in the urban transport system,” Behav. Inf. Technol. , vol. 39, no. 6, pp. 681–694, 2020.
[2] A.  De  Paola,  A.  Giammanco,  G.  Lo  Re,  and  M.  Morana,  “Human  mobility  simulator  for  smart applications,” pp. 203–210, 2019.
[3] M. Sadikin, R. Y. Harwikarya, and L. Mitaliska, “Combining ITAF and ISO 27004 to Perform IS Audit in  Higher  Education  Institution,”  in International  Conference  on  Recent  Innovations  in  Computer Science and Information Technology (ICRICSIT-2015), New York, USA , 2015, pp. 5–6.
[4] D. Fitrianah, R. A. M. Zen, and N. H. Praptono, “Prediction Framework for Potential Tuna Fish Zone in Indonesia,” in Proceedings of the 2019 Asia Pacific Information Technology Conference , 2019, pp. 51–55.
[5] I.  Nurhaida et  al. ,  “Implementation  of  Deep  Learning  Predictor  (LSTM)  Algorithm  for  Human Mobility Prediction,” Int. J. Interact. Mob. Technol. , vol. 14, no. 18, p. 132, Nov. 2020.
[6] H.  Chourabi et  al. ,  “Understanding  smart  cities:  An  integrative  framework,”  in 2012  45th  Hawaii international conference on system sciences , 2012, pp. 2289–2297.
[7] B. N. Avianto, “Implementation of ‘Jakarta Smart City’ In One-Stop-Service: Daily Need In The City South Jakarta?,” J. Res. Soc. Sci. Econ. Manag. , vol. 2, no. 09, 2023.
[8] E. W. Handoyo, “Implementasi Kebijakan Jakarta Smart City dalam Mewujudkan Smart Governance pada Pemerintahan Provinsi DKI Jakarta,” Unnes Polit. Sci. J. , vol. 6, no. 2, pp. 42–47, 2023.
[9] R. Oktorini and L. S. Barus, “Integration of Public Transportation in Smart Transportation System (Smart Transportation System) in Jakarta,” Konfrontasi J. Kult. Ekon. dan Perubahan Sos. , vol. 9, no. 2, pp. 341–347, 2022.
[10] D. I. Sensuse, P. Prima, E. Cahyaningsih, and H. Noprisson, “Knowledge management practices in e- Government,”  in 2017  3rd  International  Conference  on  Science  in  Information  Technology (ICSITech) , 2017.
[11] H.  Noprisson,  “Analysis  and  Design  e-Government  Website  for  Special  Allocation  Fund,” Int.  J. Comput. Sci. Eng. , vol. 8, no. 02, 2019.
[12] M.  Mishbah,  D.  I.  Sensuse,  and  H.  Noprisson,  “Information  system  implementation  in  smart  cities based on types, region, sub-area,” 2017 Int. Conf. Inf. Technol. Syst. Innov. ICITSI 2017 - Proc. , vol. 2018-Janua, pp. 155–161, 2017.
[13] V. Ayumi, “Smart Village and Its Development in Research,” Int. J. Adv. Stud. Comput. Sci. Eng. , vol. 9, no. 10, pp. 1–5, 2020.
[14] I. Vilajosana, J. Llosa, B. Martinez, M. Domingo-Prieto, A. Angles, and X. Vilajosana, “Bootstrapping smart cities through a self-sustainable model based on big data flows,” IEEE Commun. Mag. , vol. 51, no. 6, pp. 128–134, 2013.
[15] K. Zhao, S. Tarkoma, S. Liu, and H. Vo, “Urban human mobility data mining: An overview,” 2016 IEEE Int. Conf. Big Data (Big Data) , pp. 1911–1920, 2016.
[16] Y. Zhang et al. , “A human mobility dataset collected via LBSLab,” Data Br. , vol. 46, p. 108898, 2023.
[17] H. F. Chan, A. Skali, and B. Torgler, “A global dataset of human mobility,” Res. Pap. Econ. , 2020.
[18] X.  Guo,  R.  Zhang,  X.  Liu,  and  J.  Huai,  “Human  mobility  semantics  analysis:  a  probabilistic  and scalable approach,” Geoinformatica , vol. 22, no. 3, pp. 507–539, 2018.
[19] Y. Gao, J. Cheng, H. Meng, and Y. Liu, “Measuring spatio-temporal autocorrelation in time series data

## JSAI: Journal Scientific and Applied Informatics
Vol. 6, No. 1, Januari 2023, hal. 77~82 E-ISSN: 2614-3054; P-ISSN: 2614-3062, accredited by Kemenristekdikti, Sinta 4 DOI: 10.36085
of collective human mobility,” Geo-spatial Inf. Sci. , vol. 22, no. 3, pp. 166–173, 2019.
[20] Y. K. Qarout, Y. P. Raykov, and M. A. Little, “Probabilistic Modelling for Unsupervised Analysis of Human Behaviour in Smart Cities.,” Sensors , vol. 20, no. 3, p. 784, 2020.
[21] R.  Singh  and  Y. Chen,  “Learning  Gaussian  Hidden  Markov  Models  From  Aggregate  Data,” IEEE Control Syst. Lett. , vol. 7, pp. 478–483, 2023.
[22] N. Bátfai, R. Besenczi, P. Jeszenszky, M. Szabó, and M. Ispány, “Markov modeling of traffic flow in Smart Cities,” Appl. Med. Informaticvs , vol. 53, pp. 21–44, 2021.
[23] “Applications, Modern Trends, and Challenges of Multiscale Modeling in Smart Cities,” Adv.  data Min. database Manag. B. Ser. , pp. 1–23, 2023.
[24] F. Zhang, S. Han, H. Gao, and T. Wang, “A Gaussian mixture based hidden Markov model for motion recognition with 3D vision device,” Comput. Electr. Eng. , vol. 83, p. 106603, 2020.
[25] Y. Jung and J. Park, “Scalable Inference for Hybrid Bayesian Hidden Markov Model Using Gaussian Process Emission,” J. Comput. Graph. Stat. , vol. 31, no. 3, pp. 666–683, 2022.