JGISE  Vol. 2 No. 2 (2019), pp. 228 - 236     |     https://doi.org/10.22146/jgise.51134

## JGISE

## Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise

## Suitability Level Analysis of Google Map’s Travel Time and Traffic Density Classification
Laksita Amelia Paramesti 1 , Dedi Atunggal 2
1 Alumni Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
2 Staf Pengajar Departemen Teknik Geodesi FT-UGM, Indonesia
Article History:
Received 3 November 2019
Received in revised form 19 December 2019 Accepted 20 December 2019 Available online 30 December 2019 ABSTRACT. Traffic congestion is one of the problems that occur in big cities,  therefore  people  need  traffic  information  to  determine  traffic conditions. One of the many applications that provide traffic information is Google Maps. From the information generated, there is an unsuitability between  google  maps'  traffic  update  and  travel  time  with  the  actual condition.  This  study  aims  to  analyze  the  suitability  level  of  traffic density  classification  and  google  maps  travel  time.  Based  on  the  speed range  by  Google,  the  level  of  suitability  can  be  determined,  while  the google  maps  travel  time  is  done  by  statistical  tests.  The  statistical  test used  is  a  statistical  test  of  two  parameters  using  t-table  with  a  95% confidence  level.  The  results  of  this  study  indicate  that  the  level  of suitability  of  the  traffic  classification  only  reaches  35%.  While  the information  on  google  maps  travel  time  does  not  have  a  significant difference in actual time.
Keywords: Google maps, E-GNSS, waktu tempuh, estimated time of arrival, kepadatan lalu lintas
Corresponding Author: Laksita Amelia Paramesti Email: laksitaa@gmail.com
© Author(s) 2019.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
1.1. Latar Belakang
Kepadatan  arus  lalu  lintas  menjadi  salah  satu permasalahan  besar  di  Indonesia,  terutama  di  kota-kota besar. Hal ini dikarenakan daya tampung jalan yang tidak sebanding  dengan  tingkat  volume  kendaraan.  Dengan adanya peningkatan kepadatan lalu lintas, maka informasi arus  lalu  lintas  menjadi  hal  yang  penting  bagi  pengguna jalan.  Informasi  arus  lalu  lintas  tersebut  dapat  diakses melalui  aplikasi  navigasi.  Aplikasi  navigasi  yang  sering digunakan oleh pengendara adalah google maps.
Untuk menghasilkan informasi lalu lintas, google maps menggunakan  metode  crowdsourcing  (Ashish,  2016). Metode tersebut tidak memerlukan kamera maupun traffic sensor yang dipasang pada jalan sehingga lebih efektif dan efisien (Ashish, 2016). Dengan metode tersebut ketepatan informasinya  perlu  dilakukan  analisis  lebih  lanjut.  Hal tersebut  dikarenakan  dengan  metode  crowdsourcing, kendaraan yang berhenti di bahu jalan dapat diindikasikan sebagai  salah  satu  entitas  kemacetan  sehingga  dapat
terjadi  perbedaan kondisi lalu  lintas google maps dengan kondisi sebenarnya.
Informasi  yang  dihasilkan  google  maps  dua diantaranya yaitu kepadatan lalu lintas dan waktu tempuh. Namun  dalam  informasinya  terdapat  permasalahan ketidaksesuaian  antara  kondisi  lalu  lintas  sebenarnya dengan  kondisi  kepadatan  lalu  lintas  yang  dihasilkan google  maps.  Selain  itu  juga  terdapat  perbedaan  waktu tempuh  sebenarnya  dengan  waktu  tempuh  yang dihasilkan google maps.
Kondisi ketidaksesuaian tersebut dipublikasikan dalam beberapa  situs.  Pada  forum  street  experience  yang  ada pada  www.team-bhp.com  dijelaskan  bahwa  traffic update google  maps  sangat  berbeda  dengan  kondisi  sebenarnya. Selain  itu  Mathew  dan  Simon  (2018)  dan  Chaim  (2017) menjelaskan  bahwa  waktu  tempuh  google  maps  belum sepenuhnya  presisi  melainkan  dapat  lebih  cepat  maupun lebih lambat.
1.2. Tinjauan Pustaka
Informasi lalu lintas yang merupakan hal penting bagi pengguna  jalan  telah  diteliti  oleh  beberapa  peneliti diantaranya  Riyanto  (2010),  Amirian,  Basiri  dan  Morley (2016) serta Mardhiyah (2018). Penelitian yang dilakukan oleh Riyanto (2010) yaitu tentang pengaruh kondisi pusat perbelanjaan  terhadap  lalu  lintas  dengan  menggunakan kendaraan  sepeda  motor  dipasang  GPS.  Untuk menganalisis nilai kecepatan pada kondisi buka dan tutup, Riyanto  (2010)  menggunakan  uji  statistik.  Uji  statistik yang  digunakan  pada  penelitian  tersebut  yaitu  uji  test dengan  derajat  kepercayaan  95%.  Hasil  dari  uji  statistik tersebut menunjukkan bahwa aktivitas pusat perbelanjaan mempengaruhi  nilai  kecepatan  yang  ditempuh  oleh pengendara di sekitarnya.
Berbeda dengan penelitian Riyanto,  pada tahun 2016, Amirian  dkk.  meneliti  tentang  perbedaan  waktu  tempuh antara google maps, iOS’s maps, dan windows phone maps. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  google  maps merupakan  aplikasi  navigasi  yang  paling  akurat dibandingkan  dua  aplikasi  lainnya.  Berbeda  dengan Amirian  dkk.  Pada  tahun  2018  Mardhiyah  juga  meneliti salah  satu  objek  yang  diteliti  oleh  Amirian  dkk.  yaitu Google  Maps.  Mardhiyah  (2018)  melakukan  verifikasi kepadatan  lalu  lintas  google  maps  dari  panjang  antrian yang dihasilkan. Dengan derajat kepercayaan sebesar 95%, hasil  dari  penelitian  tersebut    menunjukkan  bahwa panjang  antrian  kendaraan  dari  google  maps  dengan panjang  antrian  kendaraan  sebenarnya  berbeda  secara signifikan.
1.3. Tujuan
Tujuan  utama  dari  penelitian  ini  adalah  melakukan analisis  kesesuaian  informasi  lalu  lintas  yang  dihasilkan oleh google maps. Kesesuaian informasi tersebut meliputi analisis tingkat kesesuaian klasifikasi kepadatan lalu lintas serta  melakukan  uji  statistik  perbedaan  waktu  tempuh yang dihasilkan google  maps terhadap hasil pemograman dengan waktu tempuh sebenarnya.

## 2. Data dan Metodologi
2.1. Data dan Lokasi Penelitian dilakukan di provinsi D.I.Yogyakarta dengan lokasi detail dijelaskan pada bagian hasil. Secara geografis lokasi penelitian terletak di 7⁰30 s.d 8⁰12 Lintang Selatan dan  110⁰  00  s.d.  110⁰  50  Bujur  Timur.  Data  yang digunakan pada penelitian yaitu data koordinat sepanjang rute dan informasi lalu lintas google maps. Informasi lalu lintas  google  maps  meliputi  kepadatan  lalu  lintas  atau traffic  update  google  maps  dan  waktu  tempuh  dari  titik awal  menuju  titik  akhir.  Selain  kedua  data  tersebut,  juga diperlukan data jaringan jalan untuk mendukung jalannya program  ETA  yang  dibentuk  pada  software Python.  Data jaringan jalan tersebut diunduh dari Open Street Map.
2.2.Metodologi
Dalam  pelaksanaannya,  penelitian  ini  mencakup beberapa  tahapan  diantaranya  persiapan,  pengumpulan
data,  pengolahan  data,  uji  statistik  dan  analisis  dari  hasil yang diperoleh. Tahapan pelaksanaan tersebut digambarkan  dalam  diagram  alir  yang  ditunjukkan  pada Gambar 1.
Gambar 1 Diagram alir
2.2.2. Persiapan Kegiatan  persiapan  pada  penelitian  ini  meliputi  studi pustaka  mengenai  jurnal  atau  penelitian  yang  berkaitan dan  mendukung  penelitian  ini.  Selain  itu  juga  dilakukan persiapan software yang akan digunakan dalam penelitian ini seperti instalasi software pada laptop.
Pada  tahapan  persiapan  juga  dilakukan  instalasi beberapa  ekstensi  pada  software  Python  3.4.2  yang mendukung  jalannya  program.  Instalasi  yang  dilakukan yaitu  install utm  yang  berfungsi  melakukan  transformasi koordiant  dan  install  Psycopg2  yang  berguna  untuk menghubungkan  Python  dengan  basis  data  yang  telah dibuat  pada  software  Postgre  SQL.  Proses  instalasi tersebut dilakukan pada command prompt.
2.2.2. Penentuan Lokasi Penentuan lokasi dalam penelitian ini dilakukan dalam dua tahapan. Tahapan pertama yaitu secara online melalui fitur  live  traffic  google  maps  dan  tahapan  kedua  yaitu peninjauan lokasi secara langsung. Kriteria dalam memilih lokasi pada penelitian ini yaitu memiliki kepadatan tinggi,
tidak  terdapat  perbaikan  jalan,  memiliki  tipe  pembangun jalan yang sama dan karakteristik jalan yang sama.
Pada tahapan pertama, dilakukan survei secara online melalui  fitur  live  traffic  google  maps  seperti  yang ditunjukkan  pada  Gambar  2.  Lokasi  yang  dipilih  yaitu lokasi  yang  memiliki  tingkat  kepadatan  tinggi  yang ditunjukkan  dengan  warna  merah  tua  pada  fitur  live traffic.  Pemilihan  lokasi  secara  online  ini  dilakukan selama  dua  minggu  pada  pagi  dan  sore  hari  yang merupakan waktu lalu lintas sedang padat.
Gambar 2 Printscreen peninjauan melalui fitur google maps Dari  hasil  lokasi  survei  secara  online,  kemudian dilakukan  peninjauan  langsung  terhadap  hasil  lokasi tersebut.  Hal  ini  dilakukan  untuk  memverifikasi  tidak adanya perbaikan jalan. Selain itu tahapan ini dilakukan untuk menyeleksi hasil dari tahapan sebelumnya dengan kriteria yang ada.
Pada  penelitian  ini  dipilih  lokasi  yang  memiliki  tipe pembangun  jalan  aspal  dan  dipilih  lokasi  yang  bukan merupakan  one  way  dan  tidak  terbagi  menjadi  jalur lambat  dan  jalur  cepat  serta  ketersediaan  median  jalan pada setiap lokasi yang dipilih.
2.2.3. Pengumpulan Data Proses  pengumpulan  data  pada  penelitian  ini  terdiri dari pengumpulan data koordinat menggunakan  receiver E-GNSS  dan  pengumpulan  data  lalu  lintas  google  maps. Data lalu lintas google maps yang diambil yaitu informasi kepadatan  lalu  lintas  serta  waktu  tempuh  menuju  titik yang telah ditentukan. Kedua pengumpulan data tersebut dilakukan  secara  bersamaan.  Proses  pengumpulan  data dilakukan sebanyak dua kali pada  weekdays dan dua kali pada weekend pada pukul 06.30 s.d. 08.30 dan 15.30 s.d. 17.30 WIB.
Pengambilan  data  koordinat  dilakukan  dengan melakukan  pengukuran  gps  pada  sepanjang  ruas  jalan yang  telah  ditentukan  dari  tahapan  sebelumnya.  Akuisisi data  koordinat  pada  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan receiver E-GNSS yang dipasang pada bagian atas  kendaraan  dengan  menggunakan  mounting  GPS. Metode pengukuran yang digunakan yaitu metode absolut dengan interval perekaman 1 sekon.
Gambar 3 Pemasangan GPS pada mobil
Untuk  mengetahui  nilai  kecepatan  kendaraan didapatkan  dengan  menggunakan  data  koordinat  yang telah  ditransformasikan  menjadi  UTM  kemudian dilakukan perhitungan dengan persamaan (1).
………………(1)
Keterangan: v: kecepatan (m/s) d: jarak (m) t: waktu tempuh (sekon) Sedangkan  nilai  jarak  (d)  diperoleh  menggunakan persamaan (2).
…...(2)
Keterangan : X 1 : Koordinat sumbu-x ke-i X 2 : Koordinat sumbu-x ke-i+1 Y 1 : Koordinat sumbu-y ke-i Y 2 : Koordinat sumbu-y ke-i+1
Setelah  dihasilkan  nilai  kecepatan  antar  dua  titik koordinat,  kemudian  dilakukan  perhitungan  nilai kecepatan  rerata  pada  setiap  klasifikasi  kepadatan.  Batas penentuan  nilai  kecepatan  rerata  yaitu  pada  koordinat batas  yang  merupakan  hasil  dari  akuisisi  data  kepadatan lalu lintas google maps.
Pada  saat  melangsungkan  perekaman  data  GPS, dilakukan  juga  perekaman  data  raster  keadaan  lokasi pengukuran  saat  akuisisi  data  berlangsung  dalam  bentuk video  dan  foto.  Hal  ini  dilakukan  untuk  mengetahui aktivitas  jalan  pada  saat  pengukuran  berlangsung sehingga dapat  diketahui  kestabilan pergerakan kendaraan  lain.  Jika  terdapat  ketidakstabilan  seperti adanya putar balik, penyeberangan maka dapat dilakukan exclude  data  pada  time  tag  yang  sama.  Perekaman  data raster  ini  dimulai  secara  bersamaan  dengan  proses perekaman  data  GPS  sehingga  memiliki  time  tag  yang sama.
Akuisisi data google maps dilakukan secara bersamaan dengan akuisisi data GPS pada setiap pengukurannya. Data yang dicatat pada akuisisi  ini yaitu  waktu  tempuh google maps  dari  titik  awal  menuju  titik  akhir  dan  klasifikasi kepadatan  lalu  lintas.  Pencatatan  waktu  tempuh  ini dilakukan  sebanyak  tiga  kali,  yaitu  pada  segmen  awal pengukuran,  segmen  tengah  dan  juga  menuju  segmen
akhir  secara  manual.  Ketiga  segmen  ini  selalu  tetap  pada setiap  pengukurannya  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar 4.
Data  klasifikasi  kepadatan  lalu  lintas  yang  diambil yaitu merupakan tampilan  traffic awal pada google maps. Akuisisi  tersebut  dilakukan  pada  zoom  level  yang  sama yaitu pada zoom level 16x. Pengambilan data kepadatan ini dilakukan  dengan  cara  melakukan  pin  lokasi  dan pencatatan  koordinat  yang  ditampilkan  pada  batas  awal klasifikasi  dan  batas  akhirmya.    Dengan  melakukan  pin tersebut maka dapat diketahui nilai koordinat batas awal dan akhir suatu klasifikasi kepadatan lalu lintas.
Gambar 4 Lokasi penentuan waktu tempuh setiap segmen 2.2.4. Pembuatan Program Estimated Time of Arrival
Pembuatan program estimated time of arrival (ETA) ini bertujuan  untuk  mengetahui  waktu  tempuh  dengan menggunakan  algoritma  perhitungan  jarak  berdasarkan titik  hasil  pengukuran  yang  paling  mendekati  terhadap koordinat  awal  dan  akhir  yang  telah  didefinisikan  dan dianggap  fix.  Pada  program  ini  digunakan  konsep  map matching,  sehingga  koordinat  hasil  pengukuran  GPS direferensikan terhadap jaringan jalan yang telah diunduh pada Open Street Map.
Program  ETA  ini  dibuat  pada  software  Python  3.4.2 yang  terkoneksi  dengan  PostgreSQL.  PostgreSQL digunakan  sebagai  basis  data  untuk  menyimpan  file koordinat  hasil  pengukuran  GPS  dan  shapefile  jaringan jalan.    Hasil  dari  pemograman  ETA  ini  memiliki  fraksi detik. Untuk mencapai fraksi menit dilakukan pembulatan menggunakan  fungsi  pada  Microsoft  Excel  yaitu  =Round. Pembulatan  waktu  dilakukan karena waktu  tempuh yang dihasilkan oleh Google maps memiliki fraksi terkecil menit.
2.2.5. Analisis tingkat kesesuaian
Pada  penelitian  ini  tingkat  kesesuaian  dibagi  menjadi dua  yaitu  tingkat  kesesuaian  kepdatan  lalu  lintas  dan waktu tempuh google maps. Tingkat kesesuaian informasi kepadatan  lalu  lintas  dilakukan  dengan  membandingkan data  kecepatan  rerata  pada  setiap  pengukuran  dengan rentang data yang dimiliki oleh google maps seperti yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1 Rentang Nilai Kecepatan Google Maps
(Burns dkk. 2014) Kondisi Lalu Lintas Nilai Kecepatan Hijau (Lancar) >80,5 km/jam Jingga (Sedang) 40,2 s.d. 80,5 km/jam Merah (Pelan) <40,2 km/jam Merah gelap (Sangat pelan) Sangat pelan dan stop and go.
Tahapan  ini  dilakukan  pada  Microsoft  Excel  dengan menggunakan  fungsi  matematis  yang  ada  yaitu  sebagai berikut.
1. Kondisi lancar
Dari  persamaan  di  atas  dapat  diketahui  bahwa apabila nilai kecepatan pada klasifikasi lancar lebih dari  80,5  km/jam  maka  sesuai  atau  benar. Sedangkan  apabila  nilainya  kurang  dari  80,5 km/jam  maka  terdapat  ketidaksesuaian  antara kecepatan  yang  dapat  ditempuh  dengan  rentang data yang dimiliki oleh google.

## 2. Kondisi sedang
Dari  persamaan  di  atas  dapat  diketahui  bahwa apabila nilai kecepatan pada klasifikasi sedang lebih dari  40,2  km/jam  dan  kurang  dari  80,5  km/jam maka sesuai atau benar. Kemudian apabila nilainya lebih  dari  40,2  km/jam  namun  melebihi  80,5 km/jam  maka  salah.    Begitu  pula  apabila  nilai kecepatannya kurang dari 40,2 km/jam dan kurang dari  80,5  km/jam  maka  terdapat  ketidaksesuaian antara  kecepatan  yang  dapat  ditempuh  dengan rentang data yang dimiliki oleh google.

## 3. Kondisi pelan
Dari  persamaan  di  atas  dapat  diketahui  bahwa apabila  nilai  kecepatan  pada  klasifikasi  pelan kurang dari 40,2 km/jam maka sesuai atau  benar. Sedangkan apabila nilainya lebih dari 40,2 km/jam maka  terdapat  ketidaksesuaian  antara  kecepatan yang  dapat  ditempuh  dengan  rentang  data  yang dimiliki oleh google.
4. Kondisi sangat pelan Untuk kondisi sangat pelan, dilakukan pengecekan secara manual untuk mengetahui adanya stop and go yang dapat diketahui dari titik koordinat yang  berdekatan  dan  time  tag  pengukuran.  Hal tersebut  dikarenakan  google  mendefinisikan  kondisi sangat  pelan  dengan  nilai  kecepatan  sangat  rendah dan  adanya  stop  and  go.  Kondisi  stop  and  go diilustrasikan pada Gambar 5.
Gambar 5 Kondisi stop and go Untuk  menentukan  tingkat  kesesuaian  waktu  tempuh google  maps,  pada  kegiatan  ini  dilakukan  perbandingan
Titik awal
Titik tengah
Titik akhir
nilai  waktu  tempuh  hasil  program  ETA  dengan  waktu tempuh  real  time  terlebih  dahulu.  Apabila  terdapat perbedaan  signifikan,  maka  program  ETA  perlu  ditinjau kembali.  Nilai  signifikasi  perbedaannya  diperoleh  dari perhitungan  uji  statistik  dua  parameter  dengan  derajat kepercayaan  95%.  Dalam  uji  statistik  ini  ada  banyak  hal yang harus diperhatikan di antaranya :
1. Penentuan hipotesis uji
Hipotesis uji dibagi menjadi dua yaitu H0 dan Ha. H0 yaitu perbedaan waktu tempuh google maps dan hasil  pemograman  ETA  tidak  berbeda  signifikan.  H a pada  penelitian  ini  yaitu  perbedaan  waktu  tempuh google  maps  dan  hasil  pemograman  ETA  berbeda signifikan.
2. Perhitungan nilai t-hitung
…… (3)
Keterangan:
dan  : parameter satu dan dua dan  : jumlah pengamatan yang dilakukan : varian
3. Menentukan  nilai  t-tabel  dengan dari  tabel fungsi distribusi t-student dengan argumen.
4. Melakukan uji nilai  hitung terhadap  tabel.
3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Lokasi Penelitian
Berdasarkan  penentuan  lokasi  dengan  tahapan  secara langsung dan tidak langsung, penelitian ini dilakukan pada lima ruas jalan yang ditunjukkan pada Gambar 6.

## Gambar 6 Lokasi penelitian
1. Simpang  fly  over  Jl.Raya  Solo  Yogyakarta  hingga simpang ringroad (Barat ke Timur).
2. Simpang  Jl.Laksda  Adisucipto  hingga  simpang Demangan, Gejayan (Timur ke Barat).
3. Simpang  Jl.Colombo  hingga  simpang  ringroad Condongcatur.
4. Simpang Borobudur Plaza hingga Jl.Magelang km 4
5. Simpang  Jl.Diponegoro  hingga  simpang  Jl.Magelang km 4
Kelima  lokasi  tersebut  memiliki  kriteria  jalan  yang sama.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  tipe  pembangun jalan  yang  sama  yaitu  aspal,  terdapat  median  jalan,  dan
tidak  terbagianya  jalan  menjadi  jalur  cepat  dan  jalur lambat  seperti  yang  ada  pada  jalan  di  ringroad.   Dengan kriteria jalan yang sama maka dapat diperkirakan bahwa aktivitas jalan pada setiap lokasi kurang lebih sama.  Dari kelima lokasi yang telah dipilih kemudian ditentukan nilai koordinat sebagai input pada google maps.
3.2. Tingkat Kesesuaian Klasifikasi Kepadatan Lalu Lintas Pada  bagian  ini  akan  dijelaskan  mengenai  tingkat kesesuaian  klasifikasi  kepadatan  lalu  lintas  yang dihasilkan google maps. Total klasifikasi kepadatan pada penelitian  ini  yaitu  172  klasifikasi.  Setelah  dihasilkan nilai  kecepatan  dari  data  koordinat,  maka  didapatkan nilai  kecepatan  rerata pada setiap klasifikasi kepadatan lalu  lintas  di  setiap  pengukuran.  Nilai  kecepatan  rerata setiap  klasifikasi  tersebut  kemudian  divisualisasikan dalam  peta  dan  disesuaikan  dengan  rentang  nilai  yang dimiliki  oleh  google  maps.  Dengan  visualisasi  tersebut maka  dapat  diketahui  perbedaan  kondisi  lalu  lintas google maps dengan kondisi lalu lintas hasil pengukuran GPS.  Berikut  cuplikan  hasil  visualisasi  di  setiap  lokasi pengukuran:
1. Lokasi Jalan Raya Solo-Yogyakarta
Dari  hasil  pengukuran  gps  dan  pengumpulan informasi  lalu  lintas  google  maps,  maka  dapat dilakukan  visualisasi  menjadi  peta  yang  ditunjukkan pada  Gambar  7.  Apabila  dibandingkan  dengan informasi  lalu  lintas  google  maps  pada  saat pengukuran, terdapat perbedaan klasifikasi kepadatan.  Informasi  google  maps  menunjukkan tingkat kepadatannya yaitu  lancar, pelan,  dan lancar lagi.  Namun  kecepatan  yang  dihasilkan  yaitu  46 km/jam, 7,7 km/jam dan 7,79 km/jam. Nilai tersebut tidak sesuai dengan rentang nilai dari google maps.
Gambar 7 Peta hasil pengukuran lokasi Jalan Raya Solo-Yogyakarta
Gambar 8 Kondisi lalu lintas google maps pada saat pengukuran.
2. Jalan Laksda Adisucipto
U
Titik awal Titik akhir
Dari  hasil  pengukuran  GPS  dan  pengumpulan informasi  lalu  lintas  google  maps,  maka  dapat dilakukan  visualisasi  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  9.  Kondisi  lalu  lintas  google  maps menyatakan  bahwa  kondisi  kepadatan  saat pengukuran terbagi menjadi lancar dan pelan. Namun hasil dari pengukuran GPS menunjukkan bahwa nilai kecepatan yang dihasilkan yaitu 34,5 km/jam dan 6,8 km/jam. Nilai kecepatan tersebut tidak sesuai dengan rentang nilai kecepatan yang dimiliki oleh google.
Gambar 9 Peta hasil pengukuran Jalan Laksda Adisucipto (pagi hari)
Gambar 10 Kondisi lalu lintas google maps pada saat pengukuran
3. Jalan Affandi Gejayan
Dari  hasil  pengukuran  GPS  dan  pengumpulan informasi  lalu  lintas  google  maps,  maka  dapat dilakukan  visualisasi  seperti  yang  ditunjukkan  pada Gambar  11.  Sedangkan  Gambar  12  menunjukkan kondisi lalu lintas google maps pada saat pengukuran berlangsung.  Dari  kedua  gambar  tersebut  dapat diketahui  terdapat  perbedaan  kondisi.  Pada  saat pengukuran  berlangsung,  google  menginformasikan bahwa  kepadatan  ruas  jalan  terbagi  menjadi  tiga klasifikasi  yaitu  lancar,  sedang,  dan  lancar.  Namun kecepatan  yang  dihasilkan  yaitu  35,3  km/jam,  25,7 km/jam dan 4,3 km/jam.
Gambar 11 Peta hasil pengukuran Jalan Affandi (pagi hari)
4. Jalan Magelang km 4
Salah satu hasil pengukuran lokasi Jalan Magelang km  4  divisualisasikan  pada  Gambar  13.  Sedangkan informasi  lalu  lintas  google  maps  pada  saat pengukuran  berlangsung  ditunjukkan  pada  Gambar 14.  Dari  kedua  gambar  tersebut  dapat  diketahui bahwa  tidak  terdapat  ketidaksesuaian  kondisi  lalu lintas  dengan  teori  kepadatan.  Ketidaksesuaian tersebut  yaitu  dengan  nilai  kecepatan  yang  rendah yaitu 18,7 km/jam dan 14  km/jam apabila  mengacu rentang  nilai  yang  dimiliki  google,  klasifikasi kepadatannya yaitu menjadi pelan.
U
Gambar 12 Kondisi lalu lintas google maps pada saat pengukuran
Gambar 13  Peta hasil pengukuran lokasi Jalan Magelang km 4 (sore hari)
Gambar 14 Kondisi lalu lintas google maps pada saat pengukuran.
5. Jalan Diponegoro Berdasarkan  hasil  visualisasi  yang  ditunjukkan pada  Gambar  15,  dapat  diketahui  bahwa  tidak terdapat ketidaksesuaian kondisi lalu lintas terhadap informasi  lalu  lintas  yang  dihasilkan  google  maps. Informasi  google  maps  pada  saat  pengukuran berlangsung  membagi  tingkat  kepadatan  menjadi empat  yaitu  lancar,  sedang,  lancar,  dan  sedang. Namun  hasil  dari  pengukuran  GPS  menunjukkan bahwa  kecepatan  yang  dapat  ditempuh  tidak  sesuai dengan  rentang  nilai  pada  setiap  klasifikasi.  Hal tersebut dikarenakan nilai kecepatannya yang rendah yaitu 25,5 km/jam, 23,4 km/jam, 32 km/jam, dan 4,2 km/jam.  Kecepatan  4,2  km/jam  diklasifikasikan menjadi kondisi sangat pelan dikarenakan pada titik
tersebut terjadi stop and go serta jarak antar titiknya yang sangat rapat.
Gambar 15 Peta hasil pengukuran lokasi Jalan Diponegoro (pagi hari)
Dari  seluruh  hasil  pengumpulan  data  dan  pengolahan data  dengan  membandingkan  kecepatan  rerata  setiap klasifikasi  kepadatan  dengan  rentang  nilai  yang  dimiliki google, diperoleh nilai persentase tingkat kesesuaian yang hanya  mencapai  35%.  Nilai  tingkat  kesesuaian  yang rendah  tersebut  dapat  dikarenakan  kondisi  jalan  yang tidak  terbebas  dari  hambatan  dan  juga  kebiasaan pengendara  lain  yang  menyebabkan  tidak  maksimalnya peneliti  dalam  mengendarai  kendaraan  sehingga mempengaruhi hasil pengukuran.
Untuk mengetahui tingkat kesesuian klasifikasi dengan kondisi  bebas  dari  hambatan  seperti  area  putar  balik, penyeberangan  maka  pada  penelitian  ini  dilakukan exclude  data.  Exclude  data  dilakukan  pada  data  yang mengalami  penurunan  kecepatan  dalam  rentang  waktu yang  singkat.  Pemilihan  data  tersebut  tidak  dilakukan secara  sembarangan  melainkan  berdasarkan  data  video pada saat pengukuran berlangsung. Dari data video dapat diketahui  time  tag  pada  saat  terdapat  penurunan kecepatan  yang  disebabkan  oleh  berbagai  faktor,  namun tidak dikarenakan antrean lampu merah.
Dengan  dilakukannya  exclude  data  diperoleh  tingkat kesesuaian google maps dengan batas kecepatan yang ada yaitu  sebesar  37  %.  Dari  nilai  presentase  tersebut  dapat diketahui  bahwa  exclude  data  tidak  terlalu  memberikan perbedaan  yang  signifikan.  Ketidaksesuaian  tersebut dikarenakan oleh beberapa hal yaitu:
1. Adanya area putar balik Dengan  adanya  kondisi  area  putar  balik,  maka kendaraan  yang  seharusnya  berjalan  lancar  menjadi
U U Gambar 16 Kondisi lalu lintas google maps pada saat pengukuran.
terhambat dan membuat antrean kendaraan sehingga kendaraan tidak dapat berjalan maksimal.
2. Perilaku atau kebiasaan pengendara lain Apabila  pengendara  lain  tidak  mengendarai  dengan kecepatan  maksimum  meskipun  volume  kendaraan pada  suatu  ruas  jalan  rendah,  maka  hal  tersebut mengganggu  pengendara  yang  lain  sehingga  dapat menghambat  kecepatan  kendaraan  lain  dan menimbulkan kemacetan.
3. Kendaraan yang berhenti di bahu jalan Dengan  adanya  kondisi  tersebut  maka  dapat menyebabkan perbedaan kondisi yaitu kondisi suatu ruas  jalan  sebenarnya  lengang  sehingga  pengendara dapat maksimum dalam mengendarai, namun google menyatakan  bahwa  ruas  jalan  tersebut  termasuk pada klasifikasi pelan.
3.3. Tingkat Kesesuaian Waktu Tempuh
3.3.1. Perbandingan  waktu  tempuh  real  time  dengan waktu tempuh program ETA.
Nilai  waktu  tempuh  antara  real  time  dengan  hasil program  ETA  tidak  memiliki  perbedaan  yang  besar  yaitu dengan  nilai  selisih  terbesarnya  yaitu  1  menit.  Setelah dilakukan  uji  statistik  dua  parameter  juga  diketahui bahwa  tidak  terdapat  perbedaan  signifikan  antara  waktu tempuh  secara  real  time  dengan  waktu  tempuh  yang dihasilkan pada pemograman ETA. Hal tersebut diketahui dari nilai  t hitung yaitu 1,118 yang lebih rendah dari nilai t  tabel  (t 0.025,78 )  yaitu  1,99085.  Dengan  tidak  terdapat perbedaan signifikan, maka waktu tempuh yang dihasilkan pada  pemograman  ETA  dapat  digunakan  untuk  analisis selanjutnya  yaitu  analisis  waktu  tempuh  hasil pemograman ETA dengan google maps.
3.3.2. Perbandingan  waktu  tempuh  google  maps  dengan waktu tempuh program ETA.
Dari hipotesis  dan perhitungan uji statistik yang telah dilaksanakan,  hasil  menunjukkan  bahwa  nilai  hitung lebih  rendah  dibandingkan  nilai   tabel.  Nilai  hitung yaitu  1,118  dan  nilai  tabel  yaitu  1,99085.  Dengan  nilai yang  lebih  rendah  tersebut  maka  dapat  diketahui  bahwa hipotesis  0  diterima.  Artinya  yaitu  waktu  tempuh  yang dihasilkan  google  maps  tidak  berbeda  signifikan  dengan waktu tempuh yang dihasilkan pada program ETA.
Meskipun  tidak  memiliki  perbedaan  signifikan terdapat  beberapa  pengukuran  yang  memiliki  selisih waktu tempuh yang cukup besar. Untuk mengetahui nilai kesalahan  perbedaan  waktu  tempuh  maka  dilakukan perhitungan  nilai  relative  error  yang  ditunjukkan  pada Gambar  17  Nilai  relative  error  dilakukan  untuk mengetahui  nilai  perbedaan  waktu  tempuh  google  maps dan  waktu  sebenarnya  terhadap  waktu  tempuh sebenarnya.
Dari  Gambar  17,  dapat  diketahui  bahwa  nilai  relative error terbesar bernilai 1 yang merupakan nilai maksimum
dari  aturan  relative  error.  Nilai  relative  error  terbesar tersebut  terjadi  pada  lokasi  pengukuran  Jalan  Affandi, Gejayan  tanggal  23/02/2019  dengan  selisih  waktu tempuh  google  maps  dengan  hasil  pemograman  ETA sebesar  6  menit.  Dengan  lokasi  dan  waktu  pengukuran yang  sama  diketahui  bahwa  selisih  waktu  tempuh  real time  dan  program  ETA  yaitu  0  menit  atau  tidak  ada perbedaan.  Sehingga  dapat  diketahui  bahwa  pada  nilai relative  error  1  terdapat  kesalahan  informasi  yang dihasilkan oleh google maps.
Gambar 17 Hubungan Relative Error dengan Jarak pengkuran
Dari  grafik  hubungan  relative  error  dan  jarak  juga dapat diketahui bahwa jarak tempuh tidak mempengaruhi nilai  relative  error.  Hal  ini  ditunjukkan  dengan  tidak linearnya  nilai  relative  error  terhadap  jarak  pengukuran. Yang mempengaruhi kesalahan perbedaan waktu tempuh google maps yaitu faktor lain seperti waktu tunggu traffic light,  waktu  tunggu  pada  area  putar  balik  serta keterbatasan  fraksi  waktu  tempuh  yang  hanya  mencapai fraksi menit.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan  dari  kegiatan penelitian  di  atas  dapat  diperoleh  kesimpulan  bahwa informasi  kepadatan  lalu  lintas  google  maps  pada  zoom level 16x  masih  kurang  tepat.  Hal  tersebut  diketahui  dari tingkat  kesesuiaan  kondisi  lalu  lintas  google  maps  jika dibandingkan  dengan  batas  yang  dimiliki  google  hanya mencapai 35%. Sedangkan setelah dilakukan  exclude data faktor  area  putar  balik  dan  penyeberangan  nilai  tingkat kesesuaiannya  adalah  37%.  Meskipun  nilai  tingkat kesesuaian kepadatan lalu lintas google maps rendah, dari perhitungan  uji  statistik  menunjukkan  bahwa  waktu tempuh  google  maps  tidak  berbeda  signifikan  dengan waktu tempuh sebenarnya. Hal tersebut dikarenakan nilai hitung lebih kecil dibandingkan nilai  tabel.
Agar  informasi  yang  dihasilkan  oleh  google  maps menjadi  lebih  akurat,  pihak  google  dapat  melakukan pengkajian  ulang  terkait  pendefinisian  dari  klasifikasi kepadatan lalu lintas.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  (The  authors  declare  no  competing interest).

## 6. Referensi
Anonim. (2018). Google Maps traffic updates & ETA: How accurate?.  Available  at:  https://www.team- bhp.com/forum/street-experiences/200071- google-maps-traffic-updates-eta-how- accurate.html Amirian,  P.,  Basiri,  A.  and  Morley,  J.  (2016)  Predictive analytics  for  enhancing  travel  time  estimation  in navigation  apps  of  Apple,  Google,  and  Microsoft.
Oxford, UK: Arxiv.org. doi:
10.1145/3003965.3003976.
Burns,  C  and  Sauers,PM.  (2014)  Google  Search  Secret. Chicago. American Library Association
Ashish  (2016)  How Does Google Maps Know About Traffic
Condition. Available at:
https://www.scienceabc.com/innovation/how- does-google-maps-know-about-traffic- conditions.html.
Chaim,  G.  (2017)  Google Maps Now Can Tell You The Best Time  of  Day  to  Travel  to  Your  Destination. Available
at:
https://www.theverge.com/2017/7/14/1597338 4/google-maps-update-travel-time-when-to- leave-directions-android.
Mardhiyah,  W.  (2018)  Verifikasi  Tingkat  Kepadatan  Arus Lalu Lintas di Google Maps Pada Beberapa Lampu Apill  di Daerah Istimewa Yogyakarta.  Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada.
Mathew, C. and Simon, M. (2018) How Google Maps Predict Traffic  and  Knows  How  Long  Your  Journey  Will
Take. Available at: https://www.chroniclelive.co.uk/news/north- east-news/how-google-maps-predicts-traffic- 14154099.
Riyanto,  S.  (2010)  Analisis Pengaruh Kecepatan Terhadap Pusat  Perbelanjaan.  Yogyakarta:  Universitas Gadjah Mada.