## ESTIM ASI TUJUAN PENUM PANG M ENGGUNAKAN PREDICTIVE M ODEL DENGAN DATA SM ART CARD
Inkreswari Retno Hardini 1 , Goklas Henry Agus Panjaitan 2 , Ekky Novriza Alam 3 , Sita Rosida 4 Sekolah Teknik Elektro dan Inform atika Institut Teknologi Bandung Bandung,
Indonesia inkreswari@gm ail.com 1 , goklasif10029@gm ail.com 2 , 23517006@std.stei.itb.ac.id 3 , 23517025@std.stei.itb.ac.id 4
Abstract—Bus  Rapid  Transit  (BRT)  is  one  of  the  main  choices  of  public  transportation  that  supports mobility of Jakarta community. As one of the main choices of public transportation, BRT should provide good service and always improve its performance. Needs for moving or mobility will cause a problem if the moving itself is heading at the same area and at  the same time. That will cause some problems which are  often faced in urban areas such as traffic and delay. To overcome those problems there needs to be a strategy to build good public  transportation  planning,  besides  need  to  know  individual travel  patterns  to  overcome  problems  and improve  BRT  service.  In  case to  realize  those  plans  needs  to  be  built  origin-destination  (O-D)  matrix.  O-D matrix is a matrix that each cell is an amount of trip from the source(row) to the destination (column). O -D matrix is beneficial for analysis, design and public transportation management . O-D matrix also provides useful information like amount of trip between 2 different locations, that can be utilized as fundamental information for decision making for three levels of strategic management (long term planning), tactic (service adjustment and  network development),  and operational (scheduling, passenger statistic, and performance indicator).  To build O-D matrix is required a predictive model that can be measured to predict passenger destination. The predictive model will be build using classification algorithms such as Decision Tree and K- Nearest Neighbor (KNN).
Keywords — predictive model , classification, decision tree , k-nearest neighbor , bus rapid transit .

## I.    P ENDAHULUAN
Kebutuhan  akan  pergerakan  akan  mengakibatkan  permasalahan,  apabila  terjadi pergerakan  untuk  tujuan  yang  sama  disuatu  daerah  dan  dalam  waktu  yang  bersamaan, tentunya akan menyebabkan permasalahan yaitu kemacetan dan keterlambatan. Bus rapid transit  merupakan  salah  satu  transportasi  umum  yang  menunjang  aktivitas  pergerakan masyarakat  Jakarta.  Oleh  karenanya  bus   rapid  transit  (BRT)  harus  dapat  memberikan layanan  yang  baik  dan  senantiasa  memperbaiki  kinerja.  Layanan  yang  baik  dapat  diukur dari berbagai macam indikator, beberapa diantaranya adalah waktu tunggu penumpang di halte,  tingkat  kepadatan  penumpang  didalam  sebuah  bus  yang  harus  sesuai  dengan kapasitas, dan kemudahan pengumpulan tarif perjalanan.
Untuk  meningkatkan  layanan  BRT  serta  untuk  mengatasi  permasalahan  yang  terjadi seperti   kemacetan  dan  keterlambatan,  maka   harus   diketahui   pola  jumlah   kebutuhan transportasi  dan  pola  individu  penumpang.  Informasi  mengenai  kedua  hal  tersebut  dapat diperoleh  melalui  matriks origin-destination .  M atriks origin-destination adalah  matriks yang  setiap  selnya  merupakan  jumlah  perjalanan  dari  titik  asal  (baris)  ke  tujuan (kolom) [1][2].
Untuk  meningkatkan  kualitas  dan  keefektifan  transportasi  umum,  diterapkanlah automated  fare  collection (AFC),  atau  dikenal  sebagai  transit smart  card (SC).  Data transaksi yang terekam melalui AFC memungkinkan untuk memberikan pengetahuan atau insight baru  yang  bermanfaat  bagi  ilmu  pengetahuan,  tetapi  diperlukan  metodologi  untuk mengekstrak pengetahuan tersebut karena kebanyakan sistem AFC awalnya tidak dirancang untuk pengumpulan data [3].
Data  transaksi smart  card melalui Automated  fare  collection (AFC)  sistem  menjadi sumber  informasi  utama  untuk  membuat  matriks origin-destination (O-D)  transportasi
umum. Dengan adanya sumber informasi tersebut, memungkinkan pemahaman yang lebih baik tentang pola perjalanan individu dan  perencanaan strategis terkait transportasi umum kualitasnya semakin meningkat karena ditunjang data yang real . M atriks O-D penting untuk analisis, desain, dan manajemen transportasi umum. Selain itu informasi yang terkandung adalah mengenai jumlah perjalanan antara dua lokasi yang berbeda, yang dapat dimanfaatkan sebagai  informasi  dasar  pengambil  keputusan  untuk  tiga  tingkatan  manajemen  strategis, taktis, dan operasional [3][4][5][6][7].
Pada masa awal beroperasi, BRT Transjakarta menggunakan sistem entry-only . Lalu bertambahnya  waktu,  bus  rapid  transit  Transjakarta  mulai  menggunakan  sistem  yang merekam  transaksi  asal  dan  tujuan  penumpang  setiap  harinya,  yang  bernama  AFC entry- exit . Namun, data transaksi yang terekam oleh system AFC tidak dapat merepresentasikan keseluruhan data penumpang asal dan tujuan karena kendala infrastruktur yang masih belum sepenuhnya berfungsi dan perilaku penumpang yang tidak taat [8].
M engingat  system  AFC  yang  digunakan  serta  sumber  data  yang  dimiliki  keduanya berbeda, maka diperlukanlah proses pengolahan data yang berbeda pula untuk membentuk matriks O-D. Terdapat penelitian yang menggunakan model Trip-chaining yang merupakan metode  yang  paling  banyak  digunakan   untuk  melakukan  estimasi  tujuan penumpang pada system entry-only untuk membuat matriks O-D [6]. Trip-chaining model pertama kali  diterapkan di New York untuk keperluan menyimpulkan tujuan penumpang. Hal  tersebut  dilakukan  dengan  menggunakan  dua  asumsi  utama  yaitu  stasiun  tujuan  dari perjalanan  saat  ini  merupakan  stasiun  asal  dari  perjalanan  berikutnya  dan  sebagian  besar pengguna  transportasi  umum  mengakhiri  perjalanannya  pada  stasiun  mereka  memulai perjalanan  pada  hari  tersebut  [9].  Kemudian  dalam  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Zhao terdapat asumsi tambahan bahwa penumpang menggunakan jenis transportasi yang sama diantara dua perjalanan tersebut [10].
Terdapat penelitian yang menggunakan analisis big data untuk mengestimasi matriks O-D  BRT  Transjakarta  dengan  menggunakan  data entry-only dan  model trip-chaining . Penelitian tersebut  berhasil  membangun  matriks  O-D  tetapi  36,5%  transaksi  penumpang tidak dapat diprediksi [8]. Oleh karena itu diperlukan predictive model yang dapat diukur untuk melakukan prediksi tujuan penumpang yang dapat diukur untuk melakukan prediksi tujuan penumpang yang dapat dimanfaatkan untuk membangun matriks O -D.
Predictive model dapat dilakukan dengan menggunakan algoritma klasifikasi seperti decision tree yang telah dilakukan dalam penelitian [11] untuk prediksi tujuan pengemudi dan pernah digunakan juga untuk prediksi yang menggunakan mobile data [12]. Algoritma klasifikasi lainnya yang dapat digunakan yaitu K-Nearests Neighbor yang pernah digunakan dalam  penelitian  [13][14]  untuk  melakukan  prediksi  tujuan  dan  rute  kapal  dengan menggunakan data Automatic Identification System (AIS). Algoritma klasifikasi ini dapat menjadi alternative untuk membangun predictive model dengan data transaksi smart card BRT.
M elalui prediksi estimasi tujuan penumpang yang akurat, diharapkan dapat membantu dalam  pembentukan  perencanaan  strategis  sehingga  dapat  mengurangi  keterlambatan operasional  BRT,  kepadatan  penumpang  dan  kemudahan  pengumpulan  tarif  penumpang. Konsep  ini  peningkatan  layanan  menjadi  lebih  efektif  dan  efisien  ini  tentunya  sejalan dengan konsep future service di dunia industri [15].

## II.   M ETODE
A.  Rancangan Solusi Untuk membentuk matriks origin-destination menggunakan data transaksi smart card penumpang transportasi umum diperlukan informasi asal dan tujuan penumpang. Sebagian besar sistem AFC merekam informasi asal perjalanan tetapi tidak merekam informasi tujuan perjalanan  penumpang.  Dari  batasan  yang  diberikan  oleh  penerapan  sistem  AFC,  model trip-chaining merupakan  metode  yang  paling  sering  digunakan  untuk  melakukan
prediksi  tujuan  perjalanan  penumpang.  Namun  hasil  prediksi  tujuan  penumpang  yang dihasilkan oleh model trip-chaining akan sulit untuk melakukan pengujian tanpa data yang cukup dan memadai.
Dengan  menggunakan data dari sistem AFC entry-exit dari  sumber data, data asal dan tujuan   perjalanan   penumpang   dijadikan   sebagai   data   yang   sudah   berlabel   untuk membangun model predisksi terhadap tujuan penumpang dengan menggunakan algoritma decision  tree dan  KNN.  Dua  algoritma  ini  digunakan  karena  berhasil  digunakan  oleh penelitian terdahulu untuk memprediksi tujuan pada domain yang berbeda [13][12][14].
Berdasarkan  data  yang  dimiliki  dan  pengaturan  rute   transportasi  umum,  prediksi terhadap tujuan dapat dikelompokkan  menjadi tiga, yaitu halte tujuan, sub-koridor tujuan, dan koridor tujuan. Halte tujuan penumpang diprediksi untuk mengetahui secara detail O - D   dari   suatu   halte   ke   halte   lain.   Sub-koridor   tujuan   penumpang   diprediksi   untuk mengetahui O-D dari bagian koridor. Sedangkan koridor tujuan diketahui untuk mengetahui jumlah transit antar koridor.
Untuk membangun predictive model maka data asal dan tujuan penumpang akan dibagi menjadi training set dan testing set . Kedua model ini akan digunakan untuk kemungkinan solusi  dalam  membentuk  matriks origin-destination yang  dapar  diuji.  Hasil  algoritma  ini dibandingkan untuk membentuk matriks origin-destination .

## 1)  Tahapan Solusi
Untuk  melakukan  prediksi  tujuan  perjalanan  penumpang  dengan  menggunakan  data transaksi smart  card ,  maka  dilakukan  4  tahapan  utama  yaitu  praproses, training  model , evaluasi model dan analisis model prediksi yang ditunjukkan pada Gambar 1 .

## Gam bar 1. Tahapan Solusi

## 2)  Evaluasi Rancangan Solusi
Evaluasi model yang dibangun untuk memprediksi tujuan penumpang, dilakukan dengan pengujian sisi akurasi terhadap data uji. Pengukuran akurasi menggunakan matriks akurasi.  Model  pengukuran  menggunakan  matriks  akurasi  dipilih  karena  hasil  prediksi berupa klasifikasi atau prediksi benar atau salah. Untuk dapat membangun matriks akurasi, maka perlu dihitung jumlah tujuan penumpang yang benar terhadap data uji. Hasil prediksi benar  ( true  positive ),  jumlah  transaksi  yang  salah  diprediksi  ( false  positive ),  jumlah transaksi yang gagal ( false negative ).
Setelah  nilai  matriks  akurasi  didapatkan  maka  dapat  dihitung precision dan recall . Kedua  pengukuran  ini  cukup  baik  memberikan  hasil  terhadap  model  prediksi. Precision merepresentasikan  tingkat  ketepatan  model  untuk  memprediksi  tujuan  perjalanan penumpang. Sedangkan recall merepresentasikan kemampuan  model untuk memprediksi seluruh tujuan perjalanan penumpang.
Untuk menentukan akurasi dari prediksi  berdasarkan kedua nilai ( precision dan recall ) yang merepresentasikan makna yang berbeda, maka dilakukan perhitungan f-measure untuk menggabungkan  kedua  nilai  tersebut  ( precision dan recall )  dan  didefinisikan  sebagai pengukuran tunggal B.  Pengumpulan Data 1)  Sumber Data Sumber data yang digunakan berasal dari data transaksi smart card yang didapatkan dari Badan Usaha Bus Rapid Transit Jakarta.

## 2)  Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  merupakan  data  transaksi smart  card penumpang  BRT Transjakarta  yang  direkam   melalui  sistem  AFC.  Sistem  AFC  yang  diterapkan  oleh  BRT Transjakarta menggunakan sistem AFC entry-exit yang merekam informasi asal dan tujuan penumpang. Setiap kali penumpang keluar masuk halte akan direkam sebagai satu transaksi. Informasi yang disimpan setiap kali transaksi yaitu timestamp, id kartu, bank penerbit kartu, koridor, subkoridor, halte, dan jenis transaksi keluar atau masuk halte. Dari data diketahui terdapat 13 koridor yang terbagi menjadi 43  sub-koridor. Dalam 43 sub- koridor terdapat total 233 halte. Data transaksi smart card mencakup atribut-atribut yang tertera pada Tabel 1 .

## Tabel 1. Deskripsi Data
Atribut                           Deskripsi
tanggal_jam                    Tanggal dan jam penum pang m elakukan transaksi id_kartu                           Nom or kartu kartu                                Jenis kartu yang digunakan koridor                            Jalur/koridor BRT asal perjalanan penum pang subkoridor                       pem bagian zona koridor asal perjalanan penum pang halte                                Halte asal penum pang flag                                  In/out
Jumlah  data  yang  didapatkan  sebanyak  16.099.914  data  dan  setelah  melakukan praproses  data,  maka  data  yang  digunakan  sebanyak  7.895.330  data  yang  diambil  dari pasangan in-out dan dengan maksimal jarak transaksi selama 240 menit.

## 3)  Praproses Data
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  tahapan  solusi,  praproses  data  dilakukan  untuk mempersiapkan data sumber untuk dapat diproses untuk membangun model. Berdasarkan hasil  analisa metode,  praposes  yang dilakukan  adalah pengelompokan  data, pairing O-D dari data transaksi, menentukan training set dan testing set , serta pelabelan outlier. - Pairing O-D dari data transaksi Pairing dari  data  transaksi  penumpang tap-in dan tap-out .  Data  transaksi  yang terlihat pada Tabel 2 tidak memperlihatkan keterhubungan antara asal dan tujuan dari setiap penumpang. Untuk itu dilakukan pairing antara tap-in dan tap-out . Hal ini  dilakukan  dengan  tujuan  mengetahui  pasanfan  (asal  dan  tujuan)  dari  setiap transaksi.
Pairing data  dilakukan  berdasarkan  nomor  id  kartu  yang  sama  dan  jarak  waktu antara transaksi. Data terlebih dahulu diurutkan berdasarkan id kartu dan timestamp transaksi.  Untuk  setiap tap-in dilakukan  pencarian  transaksi tap-out yang memiliki id kartu yang sama dan juga jarak waktu terdekat.Tabel 3 memuat contoh data hasil pairing O-D.
-     Pembagian waktu menjadi beberapa grup
Pengelompokan  berdasarkan  zona  waktu  dilakukan  untuk  memperoleh  korelasi temporal transaksi pengguna transportasi umum secara efektif. Pembangunan zona waktu  dilakukan  dengan  metode data-driven yaitu  melihat  kecenderungan kepadatan penumpang dan mendefinisikan zona waktu. Metode ini dilakukan agar pembagian  zona  waktu  dapat  merepresentasikan  kebiasaan  pengguna  transportasi BRT.
Pengelompokan  berdasarkan  zona  waktu  dilakukan  untuk  memperoleh  korelasi temporal transaksi pengguna transportasi umum secara efektif, pada penelitian ini 24 jam dalam sehari dibagi menjadi 12 periode waktu dengan jarak masing-masing 2 jam.
▪    00.00 – 02.00
▪    02.00 – 04.00 ▪    04.00 – 06.00 ▪    06.00 – 08.00 ▪    08.00 – 10.00 ▪    10.00 – 12.00 ▪    12.00 – 14.00 ▪    14.00 – 16.00 ▪    16.00 – 18.00
▪    18.00 – 20.00
▪    20.00 – 22.00
▪    22.00 – 24.00
-     M engkategorikan atribut hari Kategori  hari  dibagi  menjadi  dua,  yaitu  hari  libur  dan  hari  kerja.  Pengelompokan dilakukan  dengan  melakukan  pendefinisian  manual  terhadap  tanggal  libur. Pengelompokan ini dilakukan karena kecenderungan tujuan penumpang  pada hari kerja  dan  hari  libur  berbeda.  Pada  hari  kerja,  kecenderungan  tujuan  penumpang adalah halte dikawasan perkantoran.
-     Pemilihan fitur Pemilihan  fitur  bertujuan  untuk  memilih  fitur  yang  berpengaruh  dan mengesampingkan fitur yang tidak berpengaruh dalam suatu kegiatan pemodelan atau  penganalisaan  data.  Ada  banyak  alternatif  yang  bisa  digunakan  dan  harus dilakukan secara iterative untuk menemukan fitur yang cocok.
Dalam  penelitian  ini  dipilih  beberapa  fitur  yang  berpengaruh  untuk  melakukan prediksi halte tujuan perjalanan. Fitur-fitur tersebut tercantum pada Tabel 2 .
Tabel 2. Fitur-fitur yang digunakan untuk m embangun m odel prediksi tujuan
Fitur                           Deskripsi                                                             Inform ation G ain id_kartu                 M erupakan identitas unik penum pang                             0.422897 in_halte                 Halte asal penum pang                                                      0.147459 in_subkoridor       Pem bagian     zona     koridor     asal     perjalanan penum pang 0.134915
in_koridor             Jalur/koridor BRT asal perjalanan penum pang               0.143483 tim e_zone             Pem bagian waktu m enjadi 12 zona waktu                       0.140807
day_category        Hari kerja/hari libur                                                         0.01044
Tabel 3. Contoh Data O-D dari hasil pairing No Card_ID       K artu                In_Dat etime In_H alte In_S ubko ridor In_K orid or Out_Dat etime O ut_H alte O ut_Sub koridor O ut_K oridor 1 14506068 4827 BCA 1/1/201 8 0:01 M akro K-07 Sout h [7] Kam pung Ram butan – Kam pung 1/1/2018 0:36 Bidara Cina K-07 North [7] Kam pung Ram butan – Kam pung M elayu M elayu 2 60329393 M ANDIRI 1/1/201 BNN K-07 [7] 1/1/2018 Pesakih K-03 [3]    Kalideres    – 8205 8 0:01 M idd Kam pung 0:54 Outer Harm oni  –  Pasar le Ram butan Baru – Kam pung M elayu 3        14500355      BCA                  1/1/201      Central        K-09      [8]   Lebak     1/1/2018      Penjari       K-09              [9] Pinang Ranti - 4812                                        8 0:01 Park arah Inner Bulus – 0:18 ngan Outer Pluit Pluit East Harm oni W est 4 14500086 BCA 1/1/201 Cem paka K-10 [2]     Pulo 1/1/2018 Cem pa K-10 [2] Pulo Gadung 1 9736 8 0:01 Tim ur M idd Gadung   1 1:02 ka M iddle – Harm oni le – Harm oni Tim ur North Nort h 5 14500092 BCA 1/1/201 Cem paka K-10 [2]     Pulo 1/1/2018 Cem pa K-10 [2] Pulo Gadung 1 6618 8 0:01 Tim ur M idd Gadung   1 1:02 ka M iddle – Harm oni le – Harm oni Tim ur North
Nort h

## III. H ASIL DAN D ISKUSI

## A.  Analisis Data
Data yang digunakan adalah data transaksi tap-in & tap-out smart card penumpang BRT Transjakarta.  Sistem  perekamanan  menggunakan  sistem  AFC  yang  telah  dijelaskan  pada Bab  sebelumnya.  Informasi  didapatkan  setiap  kali  penumpang  melakukan  tap/transaksi. Informasi  yang  didapatkan  yaitu  timestamp,  id  kartu,  bank  penerbit  kartu,  koridor, subkoridor, halte, dan jenis transaksi masuk atau keluar halte. Contoh data dapat dilihat di Tabel 4 .
Tabel 4. Contoh Data Smart card Tanggal_Jam Pan K artu K oridor          Subkoridor H alte Flag 1/23.2018 9:46 145000100070412 BCA [1]  Blok  M     K-01 South M asjid In - Kota                                           Agung 1/23.2018 10:33     145000100070412            BCA         [2]       Pulo Gadung  1  - K-02       Inner North Gam bir 2      Out Harm oni 1/19/2018 13:08     145000100058904            BCA         [1]  Blok  M  K-01 North          Olim o           In - Kota 1/19/2018 13:47  145000100058904 BCA [1]  Blok  M     K-01 North Stasiun Out - Kota Kota

## B.  Pembangunan Model yang diusulkan
Pembangunan  ini  dapat  menggunakan  dua  algoritma,  yaitu  KNN  dan decision  tree . Training model dilakukan dengan tiga target label prediksi, yaitu halte tujuan penumpang, sub-koridor tujuan penumpang dan koridor tujuan penumpang.

## 1)  K-Nearest Neighbor
Algoritma  KNN  memiliki  nilai  K  yang  sangat  berpengaruh  dalam  menentukan  hasil klasifikasi.  Nilai  K  pada  kasus  ini  akan  menentukan  jumlah  perjalanan  yang  mirip berdasarkan   kedekatannya.   Nilai   optimum   K   akan   didapatkan   dengan   melakukan percobaan  menggunakan  6  nilai  K  yang  berbeda,  yaitu  50,  20,  10,  5,  3,  dan  1.  Proses pengkodean target label dapat dilihat pada Tabel 5 di bawah ini.

## Tabel 5. Eksperim en Algoritm a KNN
No.            Target Label Prediksi             Nilai K                      K ode
1.                Halte                                            K =50               K NN K50 : H 2.                Halte                                            K =20               K NN K20 : H 3.                Halte                                            K =10               K NN K10 : H 4.                Halte                                            K =5                 K NN K5 : H 5.                Halte                                            K =3                 K NN K3 : H 6.                Halte                                            K =1                 K NN K1 : H 7.                Sub-Koridor                                K =50               K NN K50 : S-K 8.                Sub-Koridor                                K =20               K NN K20 : S-K 9.                Sub-Koridor                                K =10               K NN K10 : S-K 10.              Sub-Koridor                                K =5                 K NN K5 : S-K 11.              Sub-Koridor                                K =3                 K NN K3 : S-K 12.              Sub-Koridor                                K =1                 K NN K1 : S-K 13.              Koridor                                        K =50               K NN K50 : K 14.              Koridor                                        K =20               K NN K20 : K 15.              Koridor                                        K =10               K NN K10 : K 16.              Koridor                                        K =5                 K NN K5 : K 17.              Koridor                                        K =3                 K NN K3 : K 18.             Koridor                                        K=1                 KNN K1 : K

## 2)  Algoritma Decision tree
Pada kasus ini, decision tree memperluas sampai semua leaves memiliki nilai pure atau sampai semua leaves mengandung kurang dari  min_sample_split  yaitu 2.  Sehingga  tidak akan dilakukan batasan kedalaman tree . Kode eksperimen dengan menggunakan algoritma Decision Tree ditunjukkan pada Tabel 6.
Tabel 6. Kode Eksperim en Algoritma Decision tree
Label Prediksi Atribut W aktu Jam                                            Zona W aktu Halte                                                             DT J:H                                        D T ZW :H
Sub-Koridor                                                 DT J:S-K                                    DT ZW:S-K Koridor                                                         DT J:K                                        DT ZW:K

## 3)  Analisis Hasil Eksperimen
Dalam melakukan analisis hasil eksperimen dibagi menjadi 3 bagian yaitu analisis hasil eksperimen  algoritma  KNN,  analisis  hasil  algoritma decision  tree, dan  analisis perbandingan algoritma KNN dan decision tree.
a)  Analisis Hasil Eksperimen Algoritma KNN Nilai  K  sangat  mempengaruhi  hasil  prediksi  tujuan.  Nilai  K=1  memberikan  hasil yang signifikan lebih baik dibanding dengan K=3, K=10, K=20, dan K=50. Nilai K yang besar   menghasilkan   nilai recall , precision ,   dan   f-measure   yang   lebih   rendah
dibandingkan dengan nilai K yang kecil. Hal ini karena menggunakan nilai K yang besar memberikan  bias  dengan  mengambil data  point perjalanan  individu  penumpang  yang berbeda.  Sedangkan  nilai  K  yang  kecil  memungkinkan  untuk  mengambil data  point dengan perjalanan individu penumpang yang sama pada zona waktu yang sama.
Ketika  K  kecil,  akan  menahan  wilayah  prediksi  yang  diberikan  dan  memaksa classifier tidak  melihat  distribusi  keseluruhan.  Nilai  kecil  untuk  K  memberikan kecocokan paling fleksibel, yang akan memiliki biasa rendah tetapi varians tinggi. Disisi lain, K yang lebih tinggi  melihat lebih banyak data point yang dijadikan pertimbangan di setiap prediksi dan karenanya lebih tahan terhadap pencilan. Nilai K yang lebih besar akan memiliki batas keputusan yang lebih halus yang berarti varians yang lebih rendah tetapi bias meningkat. Hasil evaluasi prediksi halte tujuan perjalanan penumpang dengan menggunakan algoritma KNN ditunjukkan pada Gambar 2, Gambar 3, dan Gambar 4.
Gam bar 2. Hasil Evaluasi M odel Prediksi Halte Tujuan Menggunakan Algoritm a KNN
Gam bar 3. Hasil Evaluasi M odel Prediksi Sub-Koridor Tujuan M enggunakan Algoritm a KNN
Gam bar 4. Hasil Evaluasi M odel Prediksi Koridor Tujuan M enggunakan Algoritm a KNN

## b)  Analisis Hasil Eksperiment Algoritma Decision tree
Hasil  eksperiment  dengan  menggunakan  algoritma decision  tree diketahui  dengan menggunakan  kategorisasi  waktu  menjadi  zona  waktu  dapat  memberikan  nilai  akurasi yang  lebih  baik  dibandingkan  dengan  menggunakan  nilai  jam.  Zona  waktu  dapat menaikkan nilai recall, precision, dan f-measure rata-rata 2,8%. Hasil evaluasi prediksi halte  tujuan  perjalanan  penumpang  dengan  menggunakan  algoritma Decision  Tree ditunjukkan pada Gambar 5.
Gam bar 5. Hasil Evaluasi M odel Prediksi Tujuan Menggunakan Algoritm a Decision tree
c)  Analisis Perbandingan Hasil KNN Dan Decision tree
Rata-rata  nilai recall,  precision, dan f-measure  decision  tree 2,4%  lebih  tinggi  dari nilai hasil evaluasi dengan KNN. Hal ini dikarenakan decision tree membagi setiap node
berdasarkan  information  gain  tertinggi  yang  merupakan  informasi  perjalanan  individu penumpang  melalui  atribut  id_kartu.  Sedangkan  algoritma  KNN  merupakan  “lazy learner”  yang  tidak  melihat  informasi  gain  dan  melakukan  prediksi  dengan  melihat kemiripan data point yang dalam hal ini melihat kemiripan semua atribut secara merata walaupun  dengan  menggunakan  nilai  K  terendah.  Hasil  perbandingan  evaluasi  model prediksi halte tujuan perjalanan penumpang dengan  menggunakan algoritma KNN dan Decision Tree ditunjukkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Perbandingan Hasil Evaluasi Model Prediksi Tujuan M enggunakan Algoritm a KNN dan Decision tree

## 4)  Evaluasi model
Pengujian model terhadap model prediksi dilakukan dengan menggunakan congfusion matrix untuk menghitung recall, precision, dan f-measure .

## a)  KNN
Hasil  evaluasi  model  yang  didapatkan  dengan  menggunakan  algoritma  KNN  dapat dilihat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Evaluasi KNN
No.       K ode Skenario                           Recall                           Precision                        F-m easure
1.            K NN K 50 : H                               0.126                                0.153                                0.129 2.            K NN K 20 : H                               0.208                                0.231                                0.213 3.            K NN K 10 : H                               0.280                                0.302                                0.285 4.            K NN K5  : H                                 0.346                                0.372                                0.351 5.            K NN K3  : H                                 0.393                                0.425                                0.395 6.            K NN K1  : H 0.492                                0.496                                0.493 7.            K NN K 50 : S-K                           0.206                                0.243                                0.211 8.            K NN K 20 : S-K                           0.287                                0.324                                0.298 9.            K NN K 10 : S-K                           0.359                                0.391                                0.370 10.          KN N K5 : S- K                             0.424                                0.451                                0.433 11.          KN N K3 : S- K                             0.466                                0.502                                0.475 12.          KN N K1 : S- K 0.565                                0.565                                0.565 13.          KN N K50  : K                               0.373                                0.370                                0.366 14.          KN N K20  : K                               0.431                                0.427                                0.427 15.          KN N K10  : K                               0.487                                0.477                                0.481 16.         KN N K5 : K                                 0.537                               0.537                                0.537

## b)  Decision tree
Hasil evaluasi yang didapatkan pada tiap eksperimen, sesuai dengan skenario yang telah didefinisikan pada Tabel 6 dapat dilihat pada Tabel 8 berikut ini.
Tabel 8. Evaluasi Kinerja dengan decision tree
No.       K ode Skenario               Recall                              Precision                         F-m easure
1.          DT J:H                             0.492                               0.492                                0.492 2.          DT ZW :H 0.523                               0.523                                0.522 3.          DT J:S-K                         0.565                               0.563                                0.564 4.          DT ZW :S-K 0.587                               0.588                                0.588 5.          DT J:K                             0.631                               0.630                                0.631 6.          DT ZW :K 0.662                               0.658                                0.660

## 5)  Informasi Strategis dari Analisis Menggunakan Decision tree
Hasil  analisis  menggunakan decision  tree dapat  dilihat  bahwa  terdapat  beberapa pasangan  koridor  dan  sub-koridor  yang  menjadi  asal-tujuan  yang  paling  ramai  pada  jam- jam  tertentu.  Sehingga  dapat  dilakukan  beberapa  analisis  penyebab  ramainya  koridor tersebut.  Kemudian  dari  hasil  analisis  tersebut,  dapat  dilakukan  beberapa  keputusan strategis yang berkaitan dengan infrastruktur maupun pelayanan.
Dari  hasil  evaluasi  dengan decision  tree ,  Tabelmenunjukkan  bahwa  evaluasi  kinerja model  pembelajaran  sudah  cukup  baik,  sehingga  dapat  dijadikan  landasan  untuk pengambilan keputusan. . menunjukkan beberapa pasangan Koridor yang memiliki banyak transaksi tap  in-out pada  zona-zona  waktu  tertentu.  Dari  hasil  analisis  berikut  ini,  dapat dijadikan  sebagai  rekomendasi  atau  pendukung  penyusunan  analisis  lanjut  untuk merumuskan  strategi.  M isalnya  dapat  dilakukan  dengan  survei  langsung,  untuk mengobservasi  keadaan  langsung  di  lapangan.  Sehingga  dapat  dilihat gap antara  hasil analisis dengan hasil survei
Gam bar 7. Sebaran Total Transaksi Terbanyak
Pada Gambar 7 dapat dilihat jam-jam sibuk transaksi tap in-out terbanyak. Pasangan koridor  Lebak  Bulus  –  Harmoni  pada  zona  waktu  06.00  –  08.00  merupakan  koridor dengan jumlah transaksi tap in-out paling banyak.

## IV. K ESIMPULAN
•  Berdasarkan  nilai information  gain ,  mengkonversi  waktu    menjadi kategorikal  efektif  untuk  meningkatkan  kinerja  model  prediksi.  Selain  itu informasi  perjalanan  individu  penumpang  melalui  id  kartu  merupakan  atribut yang paling berkorelasi untuk melakukan prediksi tujuan.
•  Dibandingkan    dengan    KNN,    kinerja predictive    model dengan decision tree memberikan hasil kinerja yang lebih baik dilihat dari nilai precision , recall , dan  f -  measure .  Hal  ini  dikarenakan decision  tree membagi node berdasarkan information gain tertinggi yaitu informasi perjalanan individu penumpang yang paling berkorelasi dengan prediksi tujuan penumpang.

## R EFERENCES
[1] T. Wen, C. Cai, L. Gardner, S. T. Waller, V. Dixit, and F. Chen, “Estimation of sparse O– D matrix accounting for demand volatility,” IET Intell. Transp. Syst. , 2018.
[2] C. Sun, L. Cheng, X. Luan, Q. Tu, and J. M a, “Subnetwork origin-destination matrix estimation  considering  network  topology,” Dongnan  Daxue  Xuebao  (Ziran  Kexue Ban)/Journal Southeast Univ. (Natural Sci. Ed. , 2017.
[3] M . Bagchi and P. R. White, “What role for smart-card data from bus systems?,” Proc.Inst. Civ. Eng. - Munic. Eng. , 2009.
[4] W.   Wang,   J.   Attanucci,   and   N.   Wilson,   “Bus   Passenger   Origin-Destination Estimation  and  Related  Analyses  Using  Automated  Data  Collection  Systems,” J. Public Transp. , 2015.
[5] S. Tao, J. Corcoran, I. M ateo-Babiano, and D. Rohde, “Exploring Bus Rapid Transit passenger travel behaviour using big data,” Appl. Geogr. , 2014.
[6] T.  Li,  D.  Sun,  P.  Jing,  and  K.  Yang,  “Smart  card  data  mining  of  public  transport destination: A literature review,” Information (Switzerland) . 2018.
[7] O.  J.  Ibarra-Rojas,  F.  Delgado,  R.  Giesen,  and  J.  C.  Muñoz,  “Planning,  operation, and control of bus transport systems: A literature review,” Transportation Research Part B: Methodological . 2015.
[8] Widyawan, B. Prakasa, D. W. Putra, S. S. Kusumawardani, B. T. Y. Widhiyanto, and F. Habibie, “Big data analytic for estimation of origin-destination matrix in Bus Rapid Transit  system,”  in Proceeding  -  2017  3rd  International  Conference  on Science and Technology-Computer, ICST 2017 , 2017.
[9] J.  J.  Barry,  R.  Newhouser,  A.  Rahbee,  and  S.  Sayeda,  “Origin  and  Destination Estimation in New York City with Automated Fare System Data,” Transp. Res. Rec. J. Transp. Res. Board , 2007.
[10] J. Zhao, A. Rahbee, and N. H. M . Wils on, “Estimating a rail passenger trip origin- destination   matrix   using   automatic   data   collection   systems,” Comput.   Civ. Infrastruct. Eng. , 2007.
[11] C. M anasseh and R. Sengupta, “Predicting driver destination using machine learning techniques,”    in IEEE    Conference    on    Intelligent    Transportation    Systems, Proceedings, ITSC , 2013.
[12] L. H. Tran, M . Catasta, L. K. M cDowell, and K. Aberer, “Next Place Prediction using Mobile Data,” Proc. Mob. Data Chall. Work. (MDC 2012) , 2012.
[13] A. Lo Duca, C. Bacciu, and A. Marchetti, “A K-nearest neighbor classifier for ship route prediction,” in OCEANS 2017 - Aberdeen , 2017.
[14] V.  Roşca,  E.  Onica,  P.  Diac,  and  C.  Amariei,  “Predicting  Destinations  by  Nearest Neighbor Search on Training Vessel Routes,” 2018.
[15] U. Al-Faruqi, “Survey Paper : Future Service in Industry 5 . 0,” vol. 02, no. 01, pp. 67– 79, 2019.