## Predictive M odel of Passengers Trans M etro Bandung  Encouraging Smart Transportation
Nova Nurviana Sigit Kusumo Ati Hani Purwati Hanifah School of Electrical Engineering and Informatics School of Electrical Engineering and Informatics School of Electrical Engineering and Informatics Bandung Institute of Technology Bandung Institute of Technology Bandung Institute of Technology Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia nova.nurviana@s.itb.ac.id sigitati@gmail.com hani.purwati@students.itb.ac.id
Abstract—Smart  city  can  be  accomplished  by  merging  all  components  to  be  smart  system.  One  of significant  components  is  transportation.  Everybody  moves,  everybody  need  to  reach   other  place  safely, efficiency, and comfortably. In order to get smart, we have to analyze the best way to improve capability. One of  the  best  ways  is  to  make  predictive  model  that  one  may  conceive  strategies  attracting  passengers.  Using Bayesian  dan  SVM  as  comparison  will  produce  best  fit  model  for  Trans  Metro  Bandung  passenger  data. Better  strategy  is  an  emergence  needed  to  produce  Trans  Metro  Bandung  better  performance  because  the model predicted there will be no significant grow th for Trans Metro Bandung passenger.
Keywords— smart, transportation, Trans Metro Bandung, predictive, SVM, Bayesian

## I. I NTRODUCTION
Trans  Metro  Bandung  adalah  Bus  Rapid  Transit  di  kota  Bandung  yang  diresmikan pada tanggal 22 Desember 2004. Saat ini Trans Metro Bandung memiliki beberapa trayek khusus,  trayek  tersebut  terbagi  menjadi  4  koridor  utama,  antara  lain  Koridor  I:  Cibiru  – Elang,  Koridor  II:  Cicaheum -Cibeureum,  Koridor  III:  Cicaheum -Sarijadi.  Koridor IV:Antapani-Terminal  Leuwi  Panjang.    Masing-  masing  koridor  tersebut  memilki sejumlah halte untuk menaikkan dan menurunkan penum pang.
Salah  satu  permasalahan  yang  dihadapi  oleh  TMB  adalah  jumlah  penumpang  yang sedikit.  Dari  permasalahan  yang  ada,  kemuudian  dia nalisis  jumlah  penumpang  dengan menggunakan  predictive  model  sehingga  dalam  perkembangan  revolusi  industri  4.0 teknologi pada transportasi akan mempermudah kehidupan [1] .
Predictive  model  banyak  digunakan  pemeliti  sebagai  evaluasi  bagi  penerapan  sebuah teknologi  atau  kebijakan  [2].  Selain  itu,  pada  bidang  tertentu,  predictive  model  sangat dibutuhkan  sebelum  diaplikasikan  sebuah  penelitian,  yaitu  pada  bidang  medis  dan kesehatan,  dimana  pengaplikasian  obat  atau  teknologi  akan  bergantun g  pada  hasil predictive  model  [3].  Pada  bidang  planologi,  dimana  predictive  model  sangat  berperan penting  dalam  perencanaan  wilayah.  Misalnya,  penelitian  [ 4]  yang  mengklasifikasi wilayah  sesuai  dengan  zona  riskan  bencananya  dapat  menjadi  masukan  bagi  pemerintah untuk  memtuskan  apakah  daerah  tersebut  layak  menjadi  pusat  pemerintahan  atau  tidak [5].  Tentunya,  pengklasifikasian  tersebut  dengan  cara  melihat  struktur  ttanah,  prediksi banjir, dan sejarah dari daerah tersebut apakah pernah terjadi bencana sebelumnya.
Pengaplikasian  predictive  model  pada  sarana  transpo rtasi  telah  diteliti  oleh  [6]-[12]. Dari  kesemua  penelitian,  yang  meneliti  mengenai  bis  adalah  [8]  dimana  metode  yang digunakan  bersifat  mixed  logical  dinamical  (MLD)  antara  motion  dengan  penum pang, sedangkan dalam paper ini  hanya meneliti mengenai penumpa ng, sehingga studi literatur diteruskan  hingga  terdapat  sebuah  penelitian  yang  sama -sama  meneliti  penumpang  dan memiliki  tingkat  akurasi  yang  tinggi,  penelitian  [13]  ini  memakai  algoritma  Bayes sebagai  model  prediksi.  Sebagai  bahan  komparasi,  dipakai  Suppo rt  Vector  Machine dikarenakan  algorima  ini  umum  dipakai  sehingga  banyak  contoh -contoh  program  yang dapat  dipakai  untuk  mengaplikasikan  penelitian  di  Bus  Trans  Metro  Bandung.  Adapun peneliti yang memakai SVM sebagai predictive model adalah [14][15][16 ].

## II. M ETHOD /M ATERIAL

## A. Support Vecor Machine
M etode SVM (Support Vector Machine) merupakan metode untuk mengklasifikasikan dan  meregresi  suatu  data.  Awal  mulanya  SVM  digunakan  pada  kasus  yang  dapat dipisahkan  secara  linear,  yaitu  dengan  cara  memilah  data  dan  margi n.  Namun  saat  ini SVM dikembangkan pada kasus yang non linear, dengan menggunakan hyperplane untuk memaksimalkan  jarak  antar  beberapa  kelas.  Metode  yang  digunakan  oleh  SVM  adalah metode  learning  machine,  yang  dapat  digunakan  untuk  pengenalan  pola.  SVM  beke rja dengan  prinsip  Structural  Risk  Minimization  yang  bertujuan  menemukan  hyperplane terbaik  yang  memilah  2  buah  class  pada  ruang  input.  Hyperplane  digunakan  sebagai pemilah dari class class yang berbeda, atau sering digambarkan sebagai sebuah garis yang memisahkan problem.
B. Naive Bayes
Metode yang lain yang dapat digunakan untuk klasifikasi adalah Metode Naïve Bayes. Metode ini merupakan suatu metode probabilitas dan statistik untuk memprediksi peluang di  masa  depan  berdasarkan  pengalaman  di  masa  lalu.  Ciri  utamanya  adalah  asumsi  yang sangat  kuat  (naïf)  akan  independensi  dari  masing –  masing  kondisi/kejadian.    Kelebihan dari  metode  ini  antara  lain,  dapat  menangani  kuantitatif  dan  data  diskrit,  selain  itu  naïve bayes  kokoh  untuk  titik  noise  yang  diisolasi,  misalkan  rata-rata  titik  dari  hasil  peluang bersyarat data. Untuk mengestimasi parameter yang dibutuhkan untuk klasifikasi, metode ini  hanya  memerlukan  sejumlah  kecil  data  pelatihan.  Kelebihan  yang  lain  adalah  metode ini  mampu  menangani  nilai  yang  hilang  selam a  perhitungan  estimasi  peluang.  Metode Naïve Bayes cepat, efisiensi dan kokoh terhadap atribut yang  tidak relevan.
Prediksi  Bayes  didasarkan  pada  teorema  Bayes  dengan  formula  umum  sebagai berikut :
) ( ) ( ) | ( ) | ( E P H xP H E P E H P 
Penjelasan dari formula tersebut adalah sebagai berikut :
P(H|E) :Probabilitas  akhir  bersyarat  (conditional  probability)  suatu  hipotesis  H
terjadi jika diberikan bukti (evidence) E terjadi.
P(E|H) :Probabilitas sebuah bukti E terjadi akan mempengaruhi hipotesis H. P(H) :Probabilitas  awal  (priori)  hipotesis  H  terjadi  tanpa  memandang  bukti apapun.
P(E) :Probabilitas  awal  (priori)  bukti  E  terjadi  tanpa  memandang hipotesis/bukti yang lain.

## C. Data Mining
Data  mining  merupakan  serangkaian  proses  untuk  menggali  nilai  tambah  berupa informasi  yang  selama  ini  tidak  diketahui  secara  manual  dari  suatu  database  dengan melakukan  penggalian  pola-pola  dari  data  dengan  tujuan  untuk  memanipulasi  data menjadi  informasi  yang  lebih  berharga  yang  diperoleh  dengan  cara  mengekstraksi  dan mengenali  pola  yang  penting  atau  menarik  dari  data  yang  terdapat  dalam  database. Tahapan dalam data mining antara lain:
1. Data  cleaning  (untuk  menghilangkan  noise  data  yang  tidak  konsisten)  Data integration (di mana sumber data yang terpecah dapat disatukan).
2. Data  selection  (di  mana  data  yang  relevan  dengan  tugas  analisis  dikembalikan  ke dalam database).
3. Data  transformation  (di  mana  data  berubah  atau  bersatu  menjadi  bentuk  yang  tepat untuk menambang dengan ringkasan performa atau operasi agresi).
4. Knowledge  Discovery  (proses  esensial  di  mana  metode  yang  intelejen  digunakan untuk mengekstrak pola data)
5. Pattern  evolution  (untuk  mengidentifikasi  pola  yang  benar -benar  menarik  yang mewakili pengetahuan berdasarkan atas beberapa tindakan yang menarik).
6. Knowledge  presentation  (di  mana  gambaran  teknik  visualisasi  dan  pengetahuan digunakan untuk memberikan pengetahuan yang telah ditambang kepada user).

## III. A NALISIS
Data  yang  akan  diolah  adalah  data  di  tahun  2018  yang  berada  di  koridor  1,2,3  dan  4. Sebelum  melakukan  analisa  terlebih  dahulu  dilakukan  pengolahan  (preprosessing)  data. Data  yang  dimiliki  adalah  data  aktivitas  Bus  Trans  Metro  Bandung  masing -masing koridor,  kemudian  data  tersebut  digabungkan  berdasarkan  field  yang  sejenis.  Dari  hasil penggabungan  data,  dilakukan  proses  cleaning  untuk  menghilangkan  atribut  yang  tidak relevan  dan  menghilang  row  dengan  nilai  null  dan  row  pencilan  (noise  tidak  konsisten). Melalui  proses  selection,  dipilih  field  yang  meliputi:  Tanggal,  Hari,  Koridor,  Jumlah Penumpang  (berdasarkan  kelompok  pelajar,  umum  dan  total  penumpang  dan  rata -rata penumpang), Jumlah Armada dan  Kapasitas Bus.
Dari  data  tersebut  dapat  dilakukan  analisa  deskriptif  jumlah  penumpang  per -bulan, per-koridor tahun 2018, ditunjukkan pada gambar berikut
Gambar 1a. Jumlah penumpang koridor 1 Gambar 1b. Jumlah penumpang koridor2
Gambar 1c. Jumlah Penumpang Koridor3 Gambar 1d.Jumlah Penumpang Koridor4
Dari  gambar  1a,1b,1c,1d  dapat  dilihat  bahwa  pada  bulan  mei  rata -rata  megalami penurunan jumlah penumpang. Selain itu  dari keempat koridor tersebut, koridor keempat yang memilki jumlah penumpang paling sedikit.
Preprosessing  data  selanjutnya  dilakukan  dengan  melakukan  transformasi  data melalui penentuan standard range dari data penumpang pelajar dan umum, yang meliputi :
0 2 0 0 0 0 0 2 0 0 0 0 0 5 0 0 0 1 0 0 0 0 0 5 0 0 0
Table1. Standard jumlah penumpang umum dan pelajar Standard penumpang Jumlah Penumpang Range 1 penum pang pelajar 0-100 Range 2 penum pang pelajar 101-300 Range 3 penum pang pelajar 301-600 Range 4 penum pang pelajar > 600 Range 1 penum pang um um < 300 Range 2 penum pang um um 301-600 Range 3 penum pang um um 601-1000 Range 4 penum pang um um >1000
Dengan hasil sebagai berikut :
Gambar 2. Standar format dalam range
Data  hasil  proses  transformasi  tersebut  kemudian  dilakukan  proses  penegecekan kekonsistenan  data.  Selanjutnya  dilakukan  penentuan  pola  dengan  menggunakan  metode naive  bayes.  Tahapan  dalam  melakukan  pengklasifikasian  dengan  menggunakan  metode naive bayes ini adalah sebagai berikut:
Gambar 3.Tahapan pengklasifikasian
Penentuan  pola  dilakukan  melalui  suatu  persamaan  probability,  nilai  probability yang tersebesar itulah yang akan diambil. Berdasarkan rumus naive bayes :
) ( ) ( ) | ( ) | ( E P H xP H E P E H P 
Jika E adalah vektor masukan,  misal data jumlah penumpang pelajar, dan H adalah label kelas,  yaitu  Range  1,2,3,4.  Maka  Naive  Bayes  dituliskan  dengan  P(H|E).  Notasi tersebut berarti  probabilitas  label  kelas  H  didapatkan  setelah  fitur-fitur  E  diamati.  Notasi  ini disebut  juga  probabilitas  akhir  (posterior  probability)  untuk  H,  sedangkan  P(H)  disebut probabilitas  awal  (prior  probability)  H. Model  dari  kombinasi  E  dan H  dari  data  training dilakukan  proses  learning  probibiltas  P(H|E).    Setelah  model  terbentuk,  data  Testing  E’ dapat  dilakukan  klasifikasi  dengan  mencari  nilai  H’  dengan  memaksimal kan  nilai P(E’|H’) yang didapat.
Table2. Nilai P(H) kelas penumpang Penumpang Kelas P(H) Pelajar Range1 0.46 Pelajar Range2 0.49 Pelajar Range3 0.05 Pelajar Range4 0 Umum Range1 0.78 Umum Range2 0.01 Umum Range3 0.17 Umum Range4 0.04
P(E|H)  merupakan  nilai  probabilitas  Hari  tertentu  dan  Koridor  tertentu  pada  kelas penumpang Range tertentu. Digambarkan dengan tabel sebagai berikut :
Gambar 4. Probability naive bayes Penumpang Pelajar
Gambar 5. Grafik probabilty naive bayes penumpang  pelajar per hari
Dari  hasil  penghitungan  tersebut,  dapat  disimpulkan  bahwa  dari  hari  senin  s/d  minggu rata-rata  penumpang  pelajar  di  koridor  1  berada  di  range  2.  Sehingga  diprediksi  jumlah penumpang  di  tahun  yang  akan  datang  di  koridor  1  adalah  antara   101  -  300  orang  per harinya.  Setelah  dilakukan  penghitunganlebih  lanjut  di  koridor  2  dan  3  diprediksi  bahwa jumlah  penumpang  yang  akan  datang  juga  berada  di  range  2  juga  yaitu  di  kisaran  101  - 300 penum pang tiap harinya.
Dilakukan  kembali  penghitungan  probabilitas  probabilitas  naive  bayes  untuk penumpang Umum, dengan hasil sebagai berikut:
Gambar 6. Probability Naive Bayes Penumpang Umum
Gambar 7. Grafik probabilty naive bayes penumpang Umum per hari
Pada  Koridor  1  hari  Senin  s/d  Minggu  rata -rata  jumlah  penumpang  berada  pada  range  1 yaitu  kurang  dari  300  penumpang.  Setelah  dilakukan  penghitungan  kembali  jumlah penumpang  pada  koridor  2,3,  dan  4  juga  berada  di  range1.  Sehingga  dapat  diprediksi pada  masa  yang  akan  datang  (tahun  depan),  jumlah  penumpang   umum  bus  TMB  per harinya berkisar 1-300 orang per hari.
Data  tersebut  dapat  pula  diklasifikasikan  menggunakan  SVM,  dengan  hasil  sebagai berikut :
Gambar 6. SVM klasifikasi penumpang Umum
Pada penumpang umum, menunjukkan hasil yang sama ketika menggun akan metode Naive  bayes,  yaitu  rata-rata  penumpang  umum   berada  di  range  1.  Sehingga  dengan
metode  SVM  juga  akan  menghasilkan  hasil  prediksi  yang  sama  dengan  ketika menggunakan  metode  Naive  Bayes,  yaitu  pada  tahun  yang  akan  datang  jumlah penumpang  umum  di  koridor  1,2,3  dan  4  adalah  di  kisaran  1-300  orang  per  hari. Perbedaan antara SVM dan Nabive bayes adalah pada tingkat keakurasiannya.

## IV. E VALUASI M ODEL
Evaluasi diperlukan untuk mengetahui keakuratan m odel naive bayes, ditunjukkan  dalam gambar berikut:
Gambar 7. Evaluasi Model prediksi penumpang pelajar dalam 4 range kelas metode SVM
Gambar 8. Evaluasi Model prediksi penumpang umum dalam 4 range kelas metode Naive bayes
Dari  gambar  tersebut  dapat  diketahui  bahwa  model  naive  bayes  dengan pengelompokan  4  range  kelas,  pada  penumpang  pelajar  nilai  keakurasiannya  adalah 68,8%, sedangkan pada penum pang um um adalah 71% .

## V. C ONCLUSION
Dalam  melakukan  analisa  terhadap  data  Bus  Trans  Metro  Bandung,    maka  dapat disimpulkan bahwa:
1. Dari  hasil  analisa  deskriptif  jumlah  penumpang  perkoridor  tidak  menunjukkan peningkatan  yang  signifikan  di  tahun  2018.  Setiap  armada  bus  hanya  terisi  10 - 20% dari kapasitas bus.
2. Koridor 4 memilki jumlah penumpang paling sedikit, Hal ini perlu dianalisa lebih lanjut  penyebabnya,  terkait  dengan  perutean  di  koridor  4,  detinasi  orang berkunjung di jalur koridor,  misal: kantor, sekolah, dll.
3. Berdasarkan  pola  klasifikasi  dari  metode  naïve  bayes,  dapat  diklasifikasi  jumlah penumpang  bus  yang  akan  datang    untuk  penumpang  um um  adalah  berada  di kisaran  1-300  orang  perharinya  dan  untuk  pelajar  berada  di  kisaran  100  -  300 orang perharinya.

## R EFERENCES
[1] Faruqi,  Umar  Al. Survey  Paper:  Future  Service  in  Industry  5.0.  Published  in  Jurnal Sistem Cerdas  2019 Volume 02 No 01 ISSN : 2622-8254 Hal : 67 - 79
[2] Hovsepyan,  Aram,et  al.  Is  Newer  Always  Better?  The  Case  of  Vulnerability Predicion  Model.  Published  in  Proceeding    ESEM  '16  Proceedings  of  the  10th ACM/IEEE  International  Symposium  on  Empirical  Software  Engineering  and Measurement Article No. 26
[3] Peng  T,  et  al.Predictive Modeling  of  Drug  Effects  on  Elecrocardiograms.  Published in Journal Computers in Biology and Medicine 108 (2019) 332 344
[4] Kempf,  Michael.  The  Application  of  GIS  and  Satellite  Imagery  in  Archaeological Land-Use  Reconstruction:  A  Predictive  Model?  Published  in  Journal  of Archaeological Science: Report
[5] Schatz,  Edward.  When  Capital  Cities  Move:  The  P olitical  Geographical  of  Nation and State Building
[6] Liu,  Chunxia,et  al.  An  Improved  Grey  Neural  Network  Model  for  Predicting Transportation  Disruptions.Published  in  Journal  Expert  Systems  with  Application 45(2016) 331-340
[7] Zhou,  Huide,  et  al.  An  Approach  of  Model  Predictive  Control  for  Urban Transportation  Network.  Published  in  13th  IFAC  Symposium  on  Large ScaleComplex Systems: Theory and ApplicationsJuly 7 -10, 2013. Shanghai, China
[8] I.I  Sirmatel  and  N.Geroliminis.  Dynamical  Modeling  and  Predictive  Control  of  Bus Transport  System:  A  Hybrid  Systems  Approach.Published  in  IFAC  PapersOnLine 50-1 (2017) 7499–7504
[9] Zhou,  Zhao,  et  al.  A  Congestion  Eliminating  Control  Method  for  Large -Scale  Urban Traffic  Network.  Published  in  13th  IFAC  Symposium  on  Large  ScaleComplex Systems: Theory and ApplicationsJuly 7-10, 2013. Shanghai, China
[10] Khanmohamadi,  Masoud,  et  al.  A  Security  Vulnerability  Analysis  Model  for
Dangerous  Goods  Transportation  by  Rail  –  Case  Study:  Chlorine  Transportation  in Texas-Illnois. Published in Journal Safety Science 110 (2018) 230-241
[11]Wu,  Yizheng,  et  al.  Modeling  Health  Equity  in  Active  Transportation  Planning. Published in Journal Transportation Research Part D 67 (2019) 528 -540
[12]Huang,  Dengpeng,et  al.  Modelling  of  Serrated  Chip  Formation  Processes  Using  the Stabilized  Opimal  Transportation  Meshfree  Method.  Published  in  International Journal of Mechanical Science Volume 155, May 2019, Pages 323-333
[13]Sona  Taheri,  Musa  Mammadov, “Learning  The  Naive  Bayes  Classifier  With Optimization  Model” ,  Int.  J.  Appl.  Math.  Comput.  Sci.,  2013,  Vol.  23,  No.  4,  787 – 795, DOI: 10.2478/amcs-2013-0059
[14]Feng,  Yating,et  al.  Short  Term  Load  Forecasting  of  Offshore  Oil  Field  Microgrids Based  on  DA -SVM .  Published  in  10th  International  Conference  on  Applied  E nergy (ICAE2018), 22-25 August 2018, Hong Kong, China
[15]Dhamecha,  Tejas  Indulal,et  al.  Between-Subclass  Piece  –wise  Linear  Solutions  in Large Scale Kernel SVM Learning. Published in Journal Pattern  Recognition.
[16]Chao,  Luo,  et  al.  A  Novel  Reconsructed  Training -Set  SVM  with  Roulette Cooperative  Coevolution  for  Financial  Time  Series  Classification.  Published  in Journal Experts Systems with Applications 123(2019)283 -298
[17]Alfa  Shaleh, ‘Implementasi  Metode  Klasifikasi  Naïve  Bayes  Dalam  Memprediksi Besarnya Penggunaan Listrik Rumah Tangga’ , Citec Journal Vol.2
[18]Babajide  O.  Afeni,  Thomas  I.  Aruleba1,  Iyanuoluwa  A.  Oloyede,  “ Hypertension Prediction  System  Using  Naive  Bayes  Classifier ” ,  Journal  of  Advances  in Mathematics  and  Computer  Science,  Previously  known  asBritish  Journal  of Mathematics & Computer Science