## Implementasi Machine Learning pada Sistem Prediksi Kejadian dan Lokasi Patah Rel Kereta Api di Indonesia
Nafisah Nurul Hakim Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung
Bandung, Indonesia nafisah.nurul15@gmail.com
Abstrak—Besarnya  minat  masyarakat  Indonesia  terhadap  penggunaan  kereta  api menyebabkan  adanya  urgensi  terhadap  penjaminan  keselamatan  penggunaan  kereta api  yang  baik  dari  penyelenggaranya.  Meskipun  begitu,  KNKT  menemukan  bahwa sebagian besar kecelakaan kereta api disebabkan oleh faktor prasarana, salah satunya adalah  rel  patah.  Peninjauan  lebih  lanjut  pada  kejadian  terkait  memberikan  hasil bahwa kejadian rel patah ini disebabkan oleh beberapa hal, di antaranya terdapat pada aspek  manajemen  dan  organisasi.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memberikan pandangan  baru  terhadap  metode  penyelesaian  masalah  pada  aspek  manajemen  dan organisasi  dengan menerapkan machine learning untuk  melakukan penilaian kondisi rel.  Metode penilaian  yang dimaksud dalam penelitian ini adalah penggunaan model machine  learning untuk  melakukan  prediksi  kemungkinan  terjadinya  rel  patah  di suatu  titik  dengan  kondisi-kondisi  yang  dimasukkan  sebagai input pada  model. Pengembangan model dilakukan menggunakan metodologi CRISP-DM dan beberapa teknik  pemodelan  yang  saling  dibandingkan  hasilnya  sehingga  menghasilkan  model paling  tepat.  Evaluasi  pada  hasil  setiap  model  yang  dilakukan  di  akhir  penelitian memberikan kesimpulan bahwa random forest adalah teknik yang paling tepat untuk digunakan  dalam  melakukan  pembuatan  model  analisis  prediksi  kejadian  dan  lokasi rel patah berdasarkan data yang digunakan.
Keywords —kereta api, rel patah, machine learning , CRISP-DM

## I. P ENDAHULUAN
Kereta  api  merupakan  salah  satu  moda  transportasi  massal  yang  masih  cukup diminati  masyarakat  hingga saat  ini [1]. Salah satu  penyebabnya  adalah  penggunaan kereta  api  yang  membuat  perjalanan  menghabiskan  waktu  secara  lebih  efektif dibandingkan  dengan  penggunaan  mode  transportasi  lain.  Selain  itu,  kereta  api termasuk  mode  transportasi  publik  yang  hingga  saat  ini  biayanya  cukup  terjangkau oleh semua level masyarakat dengan berbagai jumlah penghasilan [2].
Besarnya  minat  masyarakat  terhadap  kereta  api  dapat  dibuktikan  dengan meningkatnya jumlah penumpang kereta dari tahun ke tahun. Pada 2013, penumpang kereta api jarak pendek maupun jarak panjang, mencapai 222 juta penumpang. Jumlah ini meningkat 26,28% pada 2014 menjadi 280,35 juta penumpang. Pada 2016, tercatat ada 352,31 juta penumpang kereta api, atau meningkat 7,7 persen dibandingkan tahun sebelumnya [3].
Banyaknya  masyarakat  yang  memilih  kereta  api  sebagai  moda  transportasi meningkatkan  urgensi  penjaminan  keselamatan  dalam  penggunaan  kereta  api  dari pihak  para  penyedia  layanan  yang  terlibat.  Namun,  berdasarkan  data  investigasi kecelakaan  perkeretaapian  tahun  2010-2016  yang  dikeluarkan  oleh  Komite  Nasional Keselamatan  Transportasi  (KNKT),  sebagian  besar  penyebab  kecelakaan  masih didominasi oleh kesalahan dalam faktor prasarana, khususnya patahnya rel di lokasi- lokasi terkait [4].
Pada  investigasi  yang  dilakukan  oleh  KNKT  terkait  kecelakaan  yang  menjadi highlight pada  tahun  2010-2016,  identifikasi  mengenai  detail  kondisi  pengelolaan organisasi dan manajemen  yang ikut menjadi penyebab terjadinya kejadian patah rel tersebut telah dilakukan. Beberapa kondisi dari hasil identifikasi  yang menjadi fokus dalam penelitian ini adalah temuan sebagai berikut.
1.  Tidak dilaksanakannya Keputusan Direksi PT.KAI (Persero) tahun 2013 berupa pelaporan risiko keselamatan dalam bentuk profil risiko dan Keputusan Direksi PT.KAI (Persero) tahun 2015 berupa pelaporan Level of Safety secara konsisten sehingga  tidak  terdeteksinya  kondisi  prasarana  yang  berisiko  tinggi  terhadap keselamatan dan menjadi prioritas utama dalam tindakan perawatan.
2.  Tidak  dijelaskannya  standar  keandalan  dari  perawatan  berdasarkan  kelas  jalur kereta  api  sehingga  tidak  ada  acuan/target  dalam  mempertahankan  konsistensi hasil perawatan.
3.  Belum  dilaksanakannya  uji  berkala  dari  jalur  kereta  api  di  wilayah  III.2.10 Resort Peninjauan, Sub Divre III.2 (Divre IV) Tanjungkarang.
Model machine  learning dalam  melakukan  prediksi  analisis  patah  rel  yang dikembangkan  dalam  penelitian  ini  diharapkan  mampu  membantu  penyelesaian masalah  di  industri  perkereta  apian  dalam  bidang  prasarana  khususnya  rel  patah dengan  memberikan  pandangan  baru  dalam  metode  penyelesaian  masalah-masalah terkait  organisasi  dan  manajemen  yang  menjadi  fokus  penelitian  dengan memanfaatkan teknologi berupa machine learning .

## II. P ENELITIAN T ERKAIT
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  beberapa  referensi  utama  berupa  penelitian terkait  model  prediksi  lokasi  dan  patah  rel  kereta  serta  penerapan machine  learning yang telah dilakukan sebelumnya. Berikut adalah peneltian-penelitian yang dimaksud.
A. Multivariate Statistical Model for Predicting Occurrence and Location of Broken Rails Penelitian  ini  dilakukan  oleh  C.  Tyler  Dick,  Christopher  P.L.  Barkan,  Edward  R. Chapman  dan  Mark  P.  Stenly  pada  tahun  2003.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk meningkatkan  kualitas  pelayanan  pengadaan  jasa  transportasi  kereta  di  Amerika Serikat dalam bidang keamanan. Model prediksi yang dikembangkan dalam penelitian ini  diharapkan  bisa  membuat  proses  deteksi  patah  rel  dapat  dilakukan  secara  lebih efektif dengan menggunakan seluruh sumber daya yang ada.
Pengembangan  model  prediksi  dilakukan  dengan  menggunakan  data  milik Burlington  Northern  Santa  Fe  terkait service  failure dengan  detail  informasi  berupa tanggal, lokasi, tipe service failure , serta data teknis dan operasional dari lokasi setiap kejadian selama dua tahun sebelumnya. Service failure adalah kejadian rel patah yang teridentifikasi  oleh track  circuit  system atau track  inspector [5]. Penggunaan  data service  failure dalam  pengembangan  model  menjadikan  penelitian  ini  tepat  untuk dijadikan  referensi  dalam  penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Pengembangan  model dalam  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan  Statistical  Analysis  System  (SAS)  dan prosedur LOGISTIC.

## B. A Prediction Model for Broken Rails and an Analysis of Their Economic Impact
Penelitian  ini  dilakukan  oleh  Darwin  H.  Schafer  II  dan  Christopher  P.  L  Barkan pada  tahun  2008.  Penelitian  ini  merupakan  penelitian  lanjutan  dari  penelitian sebelumnya  yang  berjudul Multivariate  Statistical  Model  for  Predicting  Occurrence and Location of Broken Rails . Objective penelitian ini adalah untuk mengembangkan model  yang  bisa  digunakan  untuk  mengidentifikasi  lokasi  di  jaringan  rel  yang memiliki  kemungkinan  terjadinya  patah  rel  paling  tinggi  berdasarkan  data service failure dan faktor-faktor lain yang kemungkinan berpengaruh. Penggunan data service failure dalam  pengembangan  model  menjadikan  penelitian  ini  tepat  untuk  dijadikan referensi  dalam  penelitian  yang  sedang  dilakukan.  Pemodelan  dalam  penelitian  ini dilakukan  dengan  menggunakan  Statistical  Analysis  Software  (SAS)  dan  prosedur LOGISTIC.
Sebelum  penelitian  dilakukan,  model  yang  telah  dihasilkan  dalam  penelitian sebelumnya diuji kembali untuk memastikan tingkat akurasi model saat menggunakan dataset  yang  berbeda  dan  lebih  baru  (data  tahun  2005  dan  2006).  Hasil  pengujian tersebut menunjukkan bahwa tingkat akurasi menurun secara drastis dari sebelumnya. Tingkat  akurasi  yang  sebelumnya  melebihi  87,4%  menurun  menjadi  54,8%  dalam pengujian  tersebut.  Hasil  pengujian  ditindaklanjuti  dengan  pemeriksaan  lebih  lanjut terhadap  dataset service  failure yang  digunakan  dalam  penelitian  sebelumnya. Pemeriksaan  ini  memberikan  hasil  bahwa  ada  kemungkinan  dataset  sebelumnya belum mencakup semua service  failure yang terjadi  dalam jaringan  rel  pada periode dataset  yang  digunakan.  Penemuan  ini  menghasilkan  kesimpulan  terkait dibutuhkannya  pengembangan  model  statistik  yang  baru  dan  lebih update untuk memprediksi lokasi terjadinya service failure .

## III. M ETODOLOGI P ENELITIAN
Metodologi  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini  adalah  CRISP-DM  ( Cross-Industry Standard Processing for Data Mining ). CRISP-DM adalah metodologi standar untuk melakukan data  mining dalam  industri  terkait  hal  tersebut  [6].  Metodologi  ini dikembangkan  pada  tahun  1996  oleh  Daimler  Chrysler,  SpSS  Inc.  (saat  itu  bernama sebagai perusahaan bernama Integral Solusion Limited), dan NCR Corporation selalu praktisi  dan  perusahaan  yang  sudah  berpengalaman  dalam  bidang data  mining pada masa tersebut [7].
Gambar 1 Rangkaian proses metodologi CRISP-DM (Chapman, et al., 2000)
Metodologi CRISP-DM memiliki rangkaian fase sebagai berikut [7].

## 1) Business understanding
Fase pertama ini berfokus pada kegiatan memahami objective pelaksanaan data mining dan  seluruh  kebutuhan  terkait  yang  ditinjau  dari  sudut  pandang  bisnis.
Informasi ini kemudian diproses menjadi definisi masalah dalam kegiatan data mining dan  rencana  awal  yang  dibuat  untuk  mencapai  tujuan  yang  telah diidentifikasi.
2) Data understanding
Fase  ini  dimulai  dengan  proses  pengumpulan  data  awal  dan  melanjutkannya dengan memahami data yang tersedia, mengidentifikasi masalah-masalah terkait kualitas  data,  dan  medeteksi  subset  yang  menarik  untuk  dijadikan  hipotesis terkait informasi yang tersembunyi.
3) Data preparation
Fase ini mencakup seluruh aktivitas yang dibutuhkan untuk membangun dataset final  yang  akan  digunakan  dalam  proses  pemodelan.  Kegiatan  yang  dilakukan dalam fase ini biasanya diakukan secara berulang kali tanpa urutan  yang kaku. Kegiatan  tersebut  meliputi  pembuatan  tabel  dan  rekaman,  pemilihan  atribut, serta transformasi dan pembersihan data untuk alat pemodelan.
4) Modeling
Pada  fase  ini  dilakukan  pemilihan  dan  penerapan  berbagai  teknik  pemodelan data  dengan  parameter  yang  sudah  dikalibrasi  dengan  konfigurasi  yang  dapat membuat hasil pemodelan berada pada tingkat akurasi paling optimal. Biasanya, setiap  tipe  permasalahan  data  mining  dapat  diselesaikan  oleh  beberapa  teknik pemodelan.  Penerapan  beberapa  teknik  pemodelan  juga  memiliki  syarat-syarat terkait kondisi data yang perlu dipenuhi. Hal ini menyebabkan perlunya kembali ke tahap pemodelan ketika fase-fase berikutnya sedang berjalan.
5) Evaluation
Pada fase ini dilakukan  evaluasi  atas model-model  yang telah dibuat.  Evaluasi dilakukan  untuk  memastikan  bahwa  ada  model  yang  telah  memenuhi business objective yang  telah  ditentukan  di  awal.  Pada  akhir  fase  ini,  model  final  yang akan  digunakan  dalam data  mining ditentukan  berdasarkan  hasil  evaluasi tersebut.
6) Deployment
Pada  fase  ini  dilakukan  penerapan  model  terhadap  media  yang  dapat memungkinkan  pengguna  memahami  cara  menggunakan  model  yang  telah dibuat. Bentuk kegiatan deployment didasarkan kembali pada daftar kebutuhan yang  telah  ditentukan  pada  fase  awal.  Bentuk  kegiatan deployment bisa dilakukan dalam berbagai bentuk mulai dari sebatas laporan, hingga penerapan sistem  untuk  interaksi  langsung  antara  sistem  dan  pengguna.  Fase deployment sendiri tidak termasuk dalam lingkup dari penelitian ini.

## IV. H ASIL DAN P EMBAHASAN

## A. Business Understanding
Pada  tahapan  ini  penelitian  dilakukan  dengan  identifikasi  permasalahan  dan kebutuhan  terkait  perkereta  apian  Indonesia,  khususnya  dalam  bidang  keamanan melalui studi pustaka. Sumber utama yang digunakan dalam tahap ini berupa laporan media  release dari  Komite  Nasional  Keselamatan  Transportasi  (KNKT)  Indonesia pada  tahun  2016  yang  berjudul  Data  Investigasi  Kecelakaan  Perkeretaapian  tahun 2010 – 2016. Laporan ini meliputi overview hasil investigasi kecelakaan dalam kereta api  di  Jawa  dan  Sumatera  serta  deskripsi  secara  lebih  rinci  mengenai highlight
kecelakaan  pada  periode  tersebut  sebagai  contoh.  Sumber-sumber  lainnya  yang mendukung dalam kegiatan ini adalah berita-berita dari portal berita online .
Pada  tahun  2010-2016,  terjadi  35  kecelakaan  perkeretaapian  di  Indonesia  yang diinvestigasi oleh KNKT. Jenis kecelakaan yang paling banyak terjadi adalah berjenis anjlokan/  terguling  dengan  jumlah  sebanyak  24  dari  35  kejadian.  Sembilan  kejadian lainnya merupakan kecelakaan dengan jenis tumbukan antar kereta api, sementara dua kecelakaan lainnya dikategorikan sebagai jenis lain-lain.
Berdasarkan  hasil  investigasi  KNKT  secara  umum,  faktor  penyebab  utama kecelakaan tersebut sebagian besar didominasi oleh faktor prasarana yang mengambil persentase  sebanyak  41  %  dari  seluruh  kejadian.  Faktor  penyebab  utama  kecelakan terbesar selanjutnya ditempati oleh sumber daya manusia sebanyak 33 %. Sementara itu,  faktor  –  faktor  lainnya  seperti  sarana,  operasional,  dan  eksternal  tidak  memiliki persentase yang cukup besar dengan detail berupa 19 %, 7 %, dan 0 % untuk masing- masing  faktor.  Dengan  mempertimbangan  bahwa  faktor  prasarana  memiliki persentase  terbesar  sebagai  penyebab  utama  kecelakaan  kereta  api,  faktor  prasarana dipilih sebagai lingkup dari masalah yang akan diselesaikan dalam penelitian.
Gambar 2 Anjokan KA 3008 Km 262+100/200 Petak Jalan Antara St. Lubukrukam – St. Peninjawan, Sub Divre III.2 (Divre IV) Tanjung Karang, 1 Maret 2016 (KNKT, 2016)
Dalam  laporan  secara  lebih  medetail  terkait highlight investigasi  kecelakaan perkeretaapian  tahun  2016,  terdapat  rincian  mengenai  faktor  penyebab  kecelakan secara  lebih  deskriptif  dan  detail.  Kecelakaan  yang  menjadi  highlight  pada  periode tersebuat  adalah  kecelakaan  berjenis  anjlokan  yang  terjadi  pada  KA  3008  di  KM 262+100/200 dalam perjalanan dari St. Lubukrukam menuju St. Peninjawan, Tanjung karang  pada  1  Maret  2016.  Hasil  investigasi  menunjukkan  bahwa  penyebab  utama dari  kecelakaan  tersebut  adalah  faktor  prasarana  berupa  terjadinya  patah  (patah  total dan patah gompal) dengan penyebab sebagai berikut [4].
1. Pelubangan  baut  pelat  sambung  yang  tidak  sesuai  sehingga  terbentuk  awal retakan  ( crack  inititiation )  pada  tepi  lubang  kasar  pada web  rail ,  penjalaran retakan ( crack propagation ) hingga patah akhir ( total disintegration )
2. Benturan yang berulang antara plat sambung dan kepala rel selama dilewati KA. Benturan ini disebabkan oleh penggunaan jumlah baut yang tidak sesuai dengan persyaratan teknis.
Gambar 3 Penyebab utama Anjlokan KA 3008 (KNKT,2016)
Penemuan  yang  didapatkan  dari  investigasi  kecelakaan  KA  3008  dalam  bidang prasarana secara lengkap adalah sebagai berikut [4] :
1. Ditemukan adanya kepala rel gompal.
2. Adanya rel patah pada sambungan rel di lokasi kejadian.
3. Adanya  porositas  di  sambungan  rel  pada  daerah  lasan  (pengelasan  tidak sempurna).  Hal  ini  disebabkan  oleh  metode  pengelasan  yang  tidak  sesuai prosedur dan penggunaan material yang disyaratkan.
4. Permukaan  lubang  baut  tidak  sempurna  (terdapat  sudut  tajam  pada  bentuk lubang).
5. Jumlah  baut  di  pelat  sambung  tidak  lengkap  (3  baut  yang  terpasang, berdasarkan spek seharusnya 6 baut).
6. Kondisi jalan rel disekitar lokasi kejadian kurang batu ballast.
7. Batalan beton pecah dan masih digunakan.
8. Secara umum  kerusakan jalur KA di  Divre  IV tanjungkarang pada tahun  2016 adalah sebagai berikut:
a. Rel  yang  mengalami  kerusakan  sebanyak  54%  dari  total  keseluruhan panjang jalur KA.
b. Program  perawatan  yang  berjalan  hanya  dapat  melingkupi  22%  dari total keseluruhan jalur KA yang rusak.
c. Masih  terdapat  backlog  yang  tersisa  sebanyak  42%  dari  total keseluruhan panjang jalur KA.
Hasil  investigasi  ini  menunjukkan  bahwa  patah  rel  merupakan  salah  satu  faktor prasarana  yang  mampu  menyebabkan  terjadinya  kecelakaan  kereta  api  yang  cukup berbahaya  hingga  menarik  perhatian  untuk  menjadi highlight kecelakaan  pada  tahun 2016.  Dengan  mempertimbangkan  hal  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  perawatan rel dengan kualitas yang baik dan benar dapat berperan dalam mengurangi kecelakaan kereta api  yang berbahaya.  Penemuan dalam bidang prasarana kemudian membawa investigasi  ke  beberapa  penemuan  dalam  bidang  organisasi  dan  manajemen  yang terkait dengan manajemen perawatan rel sebagai berikut [4]:
1. Belum  disusunnya  standar  kerusakan  dan  prosedur  inspeksi  jalan  rel  sebagai dasar  untuk  menentukan  kondisi  dan  klasifikasi  kerusakan  jalan  rel  yang menjadi acuan dalam menentukan risiko keselamatan dan prioritas perawatan.
2. Belum  dilaksanakannya  uji  berkala  dari  jalur  kereta  api  di  wilayah  III.2.10 Resort Peninjawan, Sub Divre III.2 (Divre IV) Tanjungkarang.
Inspeksi  rel  di  Indonesia  saat  ini  masih  dilakukan  secara  manual  oleh  petugas dengan berjalan kaki dari satu stasiun ke stasiun lain. Penemuan patah rel selanjutnya dilaporkan  kepada  pihak  berwenang  untuk  ditindaklanjuti  [8].  Tidak  adanya  standar
kerusakan  dan  prosedur  inspeksi  membuat  analisis  kerusakan  sangat  bergantung kepada pemahaman pelaku inspeksi sendiri.  Dengan mempertimbangkan mekanisme inspeksi  yang  digunakan,  hal  ini  menimbulkan  kemungkinan  besarnya  pengaruh human  error yang  tidak  bisa  diidentifikasi  dalam  proses  inspeksi.  Mekanisme inspeksi  yang  sangat  bergantung  kepada  sumber  daya  manusia  juga  memiliki  celah untuk tidak terlaksananya uji berkala pada jalur kereta  yang ditimbulkan dari human error .
Penelitian  ini  mengajukan  solusi  berupa  otomasi  proses  penilai  patah  rel  untuk meminimalisir  keterlibatan  manusia  dalam  proses  tersebut.  Hal  ini  diperlukan  agar proses  inspeksi  yang  sangat  memengaruhi  kondisi  rel  dapat  dipastikan  untuk  selalu dilakukan dengan berdasarkan standar yang seragam.
Sistem otomasi yang diajukan dalam penelitian ini adalah berupa sistem teknologi informasi  dalam  bentuk  aplikasi  berbasis machine  learning .  Penggunaan  algoritma machine  learning dapat  digunakan  untuk  mebangun  model  dalam  menentukan penilaian  kondisi  rel  berdasarkan  data  hasil  perawatan  rel  yang  telah  dilakukan  di masa  lampau.  Penerapan  algoritma machine  learning dalam  aplikasi  juga memungkinkan  dilakukannya  pembaharuan  model  yang  digunakan  dalam  prediksi seiring bertambahnya data kejadian patah rel sejak sistem digunakan. Agar perawatan preventif  dapat  dilakukan  sehingga  mengurangi  kemungkinan  terjadinya  kecelakaan, keluaran dari sistem ini akan dibuat dalam bentuk prediksi kejadian dan lokasi patah rel.  Hasil  prediksi  ini  nantinya  bisa  digunakan  untuk  melakukan  rencana  perawatan dengan menggunakan sumber daya yang ada secara lebih efektif dan efisien.
Berdasarkan analisis tersebut dapat disimpulkan bahwa tujuan dari penelitian atau proses data mining yang dilakukan adalah berupa pengadaan model machine learning untuk  mengidentifikasi  area  rel  yang  memiliki  kemungkinan  besar  menyebabkan kejadian  rel  patah  berdasarkan  rekaman  data  kejadian  terkait  yang  sudah  terjadi sebelumnya  dan  faktor-faktor  lain  yang  memiliki  kemungkinan  memengaruhi  hal tersebut  dalam  bentuk  nilai  kontinu  antara  0  dan  1.  Nilai  0  dalam  hasil  prediksi menyatakan  prediksi  tidak  adanya  kejadian  patah  rel  diarea  yang  diidentifikasi  dan nilai  1  menyatakan  sebaliknya.  Lokasi  yang  ditinjau  dalam  penelitian  juga  dibatasi pada  daerah  operasi  kereta  api  di  Sumatera  Selatan,  khususnya  DIVRE  III  dan DIVRE  IV.  Hal  ini  disebabkan  karena  kejadian  rel  patah  paling  banyak  terjadi  di kedua daerah operasi tersebut .

## B. Data Understanding
Dengan  mempertimbangkan  keluaran  dari  hasil  akhir  penelitian  yang  berupa prediksi  kejadian  dan  lokasi  patah  rel,  maka  data  yang  akan  digunakan  adalah  data kejadian  patah  rel  yang  disertai  dengan  data  teknis  dan  operasional  terkait.  Hal  ini dilakukan juga berdasarkan pertimbangan terkait penelitian sebelumnya yang berjudul Multivariate  Statistical  Model  for  Predicting  Occurrence  and  Location  of  Broken Rails yang  menggunakan  data  tersebut  untuk  membuat  model  statistik  prediksi kejadian  dan  lokasi  patah  rel  dengan  tingkat  akurasi  cukup  tinggi  pada  masanya, yakni 87,4% [9]. Dataset penelitian yang akan digunakan dalam penelitian ini adalah data  kejadian  rel  patah/gompal  dan  tidak  patah/gompal  di  daerah  operasi  kereta  api DIVRE  III  dan  DIVRE  1V  pada  tahun  2017  –  2019  dengan  atribut  berupa  data kejadian dan teknis operasional sebagai berikut :
• Tanggal (hari, bulan, dan tahun)
• Lokasi (titik kilometer dihitung dari titik nol yang ditentukan)
• Kecepatan maksimal (km/jam)
• Average tons per car (satuan ton)
• Average dynamictons per car (satuan ton)
• Annual gross tonnage (satuan juta ton)
• Annual wheel passes (satuan juta)

## C. Data Preparation
Pada fase ini dilakukan  persiapan data  yang digunakan dalam penelitian.  Fase ini dimulai dari pengambilan data dari pihak penyedia data hingga transformasi  data ke bentuk  yang  diperlukan.  Penyedia  data  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah bagian  organisasi  yang  dipimpin  oleh  direktur  pengelolaan  prasarana  di  PT.  Kereta Api Indonesia.
Data  yang  digunakan  dalam  penelitian,  tidak  seluruhnya  diminta  dari  pihak penyedia  data.  Hal  ini  disebabkan  ada  beberapa  data  yang  bisa  diturunkan  dari  data lainnya.  Data  yang  diminta  dari  pihak  penyedia  data  adalah  data  kejadian  rel patah/gompal  di  daerah  operasi  kereta  api  DIVRE  III  dan  DIVRE  1V  pada  tahun 2017–  2019  dengan  atribut  berupa  data  kejadian  dan  teknis  operasional  sebagai berikut :
• Tanggal (hari, bulan, dan tahun)
• Lokasi (titik kilometer dihitung dari titik nol yang ditentukan)
• Kecepatan maksimal kereta(km/jam)
• Average tons per car (satuan ton)
• Annual gross tonnage (satuan juta ton)
Kondisi  data  akhir  atau  data  yang  digunakan  dalam  pemodelan  di  penelitian  ini berbentuk  sebuah  tabel  dengan  setiap  barisnya  mendeskripsikan  satu  kejadian  rel patah atau gompal. Berikut adalah bentuk data yang sudah siap dipakai dalam proses pemodelan.

## Gambar 4 Data final pemodelan
Kondisi  data  akhir  tersebut  diperoleh  dengan  melakukan  proses  transformasi  dari data  awal.  Dalam  proses  transformasi  tersebut  data  kejadian  rel  tidak  patah  dan gompal dari tahun 2017 hingga 2019 di divre III dan IV diperoleh dengan melakukan ekstraksi  titik-titik  lokasi  antara  titik  awal  daerah  observasi  (0  km)  dan  titik  akhir daerah  observasi  dengan  nilai  yang  tidak  sama  dengan  nilai  lokasi  yang  sudah  ada pada  data  kejadian.  Proses  transformasi  juga  meliputi  penentuan  nilai-nilai  atribut yang  mendeskripsikan  setiap  data  kejadian.  Berikut  adalah  proses  transformasi  yang dilakukan untuk menentukan nilai-nilai atribut dari data setiap kejadian .

## Tabel 1 Transformasi Data
Atribut Simbol di tabel Proses transformasi Tahun Tahun Mengambil dari data tanggal pada dokumen kejadian Bulan Bulan Mengambil dari data tanggal pada dokumen kejadian Hari Tanggal Mengambil dari data tanggal pada dokumen kejadian Lokasi Lokasi Mengambil data kilometer dan mengubahnya menjadi data  berjenis float dari  kolom  identifikasi  lokasi  di tabel  pada  dokumen  kejadian  yang  jenisnya  masih berupa  string  dan  tercampur  dengan  karakter  bukan angka Annual  Gross  Tonnage (ann_ton) ann_ton Mengaitkan  data  tahun  dan  lokasi  kejadian  dengan data lokasi di tabel passing tonnage pada tahun terkait
Atribut Simbol di tabel Proses transformasi untuk memperoleh passing tonnage di lokasi terkait Kecepatan maksimal (vmax) vmax Mengaitkan  data  tahun  dan  lokasi  kejadian  dengan data lokasi di tabel passing tonnage pada tahun terkait untuk  memperoleh  kecepatan  maksimal di  lokasi terkait Average  tons  per  car (br_cart) br_cart Mengaitkan  data  tahun  dan  lokasi  kejadian  dengan data lokasi di tabel passing tonnage pada tahun terkait untuk  memperoleh  kecepatan  maksimal di  lokasi terkait. Average  dynamic  tons per car (br_dinamis) br_dinamis Melakukan perhitungan berdasarkan rumus : A = T(1+V/100) dengan legenda sebagai berikut A : Average dynamic tons per car T : Average tons per car V : kecepatan maksimal kereta Annual wheel passes wheel Melakukan perhitungan berdasarkan rumus : W = 4T/L dengan legenda sebagai berikut W : Annual number of wheel passes T : Annual gross tonnage
L : Average tons per car Status  rel  patah  dalam titik yang dideskripsikan (0  =  tidak  terjadi;  1  = ada kejadian rel patah) Acc Membuat  kolom  sendiri  dan  memberikan  nilai  1 untuk  data  kejadian  rel  patah  dan  nilai  0  untuk kejadian rel tidak patah

## D. Modeling
Pemodelan  dilakukan  menggunakan  google  colab  dengan  bahasa  pemrograman python.  Modul  utama  yang  digunakan  dalam  pemrograman  di  fase  pemodelan  ini adalah  scikit-learn.  Scikit-learn  adalah  modul  yang  memungkinan  pemrograman machine learning berbasis python dan didistribusikan di bawah lisensi 3-Clause BSD [10].
Proses  selanjutnya  adalah  analisis  dan  pre-processing  data  secara  lebih  lanjut. Kegiatan yang dilakukan dalam proses ini meliputi peninjauan data yang telah dimuat dengan mengecek header data, mengecek outlier , mengecek jenis data setiap atribut, mengecek missing  value dan  menanganinya,  serta feature  selection .  Penanganan missing  value dalam  penelitian  ini  dilakukan  dengan  mengisi  sel  kosong menggunakan  rata-rata  dari  kolom  sel  kosong  terkait. Feature  selection dilakukan dengan melihat keterkaitan antara atribut dalam data menggunakan heatmap . Atribut variabel  independen  (atribut  selain  acc)yang  memiliki  keterkaitan  bernilai  positif dengan  atribut  variabel  dependen  (acc)  selanjutnya  dimasukkan  ke  data  final  untuk proses  pembuatan  model.  Hasil  proses feature  selection menunjukkan  bahwa  fitur- fitur yang berpengaruh pada terjadinya rel patah adalah kecepatan maksimal (km/jam), average tons per car (satuan ton), average dynamictons per car (satuan ton), annual gross tonnage (satuan juta ton)
Gambar 5 Heatmap untuk feature selection
Pemodelan  dalam  penelitian  ini  akan  dilakukan  menggunakan  berbagai  macam teknik.  Selanjutnya,seluruh  hasil  pemodelan  akan  dievaluasi  menggunakan  metode yang  telah  ditetapkan.  Hasil  evaluasi  tersebut  kemudian  akan  dibandingkan  antara satu sama lain untuk menentukan model terbaik yang digunakan di sistem yang akan digunakan  di  kehidupan  nyata.  Hal  ini  dilakukan  dengan  mempertimbangkan  bahwa tidak ada satu  algoritma  yang lebih unggul  dari  algoritma lain dalam menyelesaikan permasalahan semua dataset [11]. Berikut adalah teknik-teknik yang akan digunakan dalam pemodelan :
1. Support Vector Machine (dengan kernel=’rbf’)
2. Decision Tree
3. Random Forest (dengan n_estimators = 103 dan random_state = 515)
4. K-Nearest Neighbor (dengan n_neighbors = 19)

## E. Evaluation
Sebelum  pemodelan  dilakukan,  dataset  yang  ada  akan  dibagi  dua  dengan persentase  sebanyak  80%  untuk training dan  20%  untuk  pengujian.  Setelah pemodelan  dilakukan,  setiap  model  yang  dihasilkan  diuji  akurasinya  menggunakan root  mean  squared  error (RMSE)  dan  data  training  yang  telah  dipisahkan.  Model untuk  deployment  kemudian  ditentukan  dengan  memilih  model  yang  memiliki  nilai RMSE  terkecil  dalam  hasil  pengujian.  Eksekusi  program  yang  telah  dibuat  untuk melakukan  pemodelan  dan  evaluasinya  memberikan  nilai  dalam  matriks  evaluasi sebagai berikut.
Tabel 2 Hasil evaluasi pengujian model Metode Nilai RMSE Support Vector Machine 0.5856426400801563 Decision Tree 0.4806360950985497 Random Forest 0.47885622798803357 K-Nearest Neighbour 0.4862270843368316

## V. K ESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  pengujian  yang  dilakukan  pada  proses  evaluasi,  dapat disimpulkan  bahwa  metode  pemodelan random  forest merupakan  metode machine learning terbaik  dari  seluruh  metode  yang  telah  diuji  untuk  melakukan  pemodelan dalam  prediksi  lokasi  dan  kejadian  rel  patah  menggunakan service  failure .  Hal  ini ditunjukkan  dengan  paling  kecilnya  nilai  RMSE  dari  model  yang  dibentuk menggunakan algoritma random forest . Penelitian ini selanjutnya bisa dikembangkan
dengan  melakukan hyperparameter  tuning lanjutan  dengan  lebih  detail  pada  setiap modelnya  untuk  mendapatkan  model  yang  lebih  baik.  Dataset  pemodelan  juga  bisa dikembangkan  agar  data  lebih  bervariasi  dengan  memperluas  wilayah  lingkup penelitian  atau  memperpanjang  lingkup  periode  terjadinya  data  kejadian  yang digunakan  sehingga  model  bisa  menjadi  lebih reliable untuk  digunakan  dalam melakukan prediksi.

## REFERENSI
[1] VIVA, ―Kereta Api Masih Jadi Moda Transportasi Populer,‖ 30 July 2017. [Online]. Available: https://www.viva.co.id/gaya-hidup/travel/941094-kereta-api-masih-jadi- moda-transportasi-populer.
[2] A. Aziz, ―Laba KRL Tinggi, Tapi Penumpang Masih Keluhkan Layanan Dasar,‖ 16 January  2017.  [Online].  Available:  https://tirto.id/laba-krl-tinggi-tapi-penumpang- masih-keluhkan-layanan-dasar-cgWv.
[3] D.  Purnamasari,  ―90%  Pengguna  Kereta  Api  adalah  Penumpang  Jarak  Dekat,‖  16 January  2018.  [Online].  Available:  https://tirto.id/90-pengguna-kereta-api-adalah- penumpang-jarak-dekat-cDiY.
[4] KNKT,  ―Data  Investigasi Kecelakaan  Perkereta  apian  tahun  2010  –  2016,‖ KNKT, Jakarta, 2016.
[5] C.  T.  Dick,  C.  P.  L.  Barkan,  E.  R.  Chapman  dan  M.  P.  Stehly,  ―Multivariate Statistical  Model  for  Predicting  Occurence  and  Location  of  Broken  Rails,‖ Transportation Research Record 1825, pp. 48-55, 2003.
[6] IBM, ―CRISP-DM Help
Overview,‖ 2012. [Online]. Available:
https://www.ibm.com/support/knowledgecenter/SS3RA7_15.0.0/com.ibm.spss.crispd m.help/crisp_overview.htm.
[7] P. Chapman, J. Clinton, R. Kerber, T. Khabaza, T. Reinartz, C. Shearer dan R. Wirth, CRISP-DM 1.0 Step-by-Step Data Mining Guide, SpSS Inc., 2000.
[8] L. A. Nugroho, ―Begini Cara Petugas Kereta Api Awasi Jalur KA Pangrango, Susur Rel Sejauh 7 KM,‖ 3 January 2019. [Online]. Available:
https://bogor.tribunnews.com/2019/01/03/begini-cara-petugas-kereta-api-awasi-jalur- ka-pangrango-susur-rel-sejauh-7-km.
[9] D.  H.  Schafer  dan  C.  P.  L.  Barkan,  ―A  Prediction  Model  for  Broken  Rails  and  an Analysis  of  Their  Economic  Impact,‖  dalam  Proceedings  of  the  American  Railway Engineering  and  Maintenance-of-Way  Association  Annual  Conference,  Salt  Lake City, 2008.
[10] A. Mueller, ―scikit-learn
0.22.2.post1,‖ 2020. [Online]. Available: https://pypi.org/project/scikit-learn/#description.
[11] A. Maheshwari, N. Davendralingam dan D. A. DeLaurentis, ―A Comparative Study of  Machine  Learning  Techniques  for  Aviation  Applications,‖  dalam  Aviation Technology, Integration, and Operations Conference, Atlanta, 2018.