## MODEL  ESTIMASI  BANGKITAN  PERGERAKAN  MODA  LAUT MENGGUNAKAN METODE REGRESI LINIER DAN RANDOM FOREST
Fadhlullah Apriandy a,* , Sugiarto Sugiarto a , Sofyan M Saleh a , Lulusi Lulusi a a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: fadhlullah.apriandy@unsyiah.ac.id
A R T I C L E     I N F O A B S T R A C T Article History: The  need  for  people  and  goods  movement  across  regions  have  been increasing susbtantially over the years. Sea transportations plays pivotal role in allowing this trans-national movement.The ferry line connecting Langsa, Indonesia and Penang,  Malaysia had been established to  help people and good across borders, albeit no longer operating. This study aims to estimate trip generation and attraction between these ports and their  surrounding  areas,  and  suggest  whether  this  ferry  line  should reoperate.  In  doing  so,  random  forest  was  utilised  alongside  linear regression model. Random forest has been increasingly popular among researchers  in  making  estimates  or  preditions,  whether  calculating numerical  or  categorical  data. To  develop  both  models,  historical  trip and  socio-economics  data  were  employed.  It  was  found  that  Gross Domestic Regional Product (GDRP) and population significantly affect trip  generation  and  attraction.  Both  variables  shows  positive  effect  on trip generation and attraction: an increase in either should increase trip generation  and  attraction.  Similar  to  linear  regression  model,  random forest  model  show  an  excellent  predictive  capability.  With  a sophisticated  model  incorporating  more  variables,  it  is  expected  that random forest should well exceed linear regression predicitve capability. As  population  and  GDRP  are  expected  to  continue  to  grow,  it  is suggested that stakeholders should reoperate this Langsa-Penang ferry line.
Recieved 7 November 2021 Accepted 28 December 2021 Online 30 December 2021 Keywords: Trip generation Trip attraction Sea transportation Linear regression
Random forest
Socio-demographics © 2021 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Seiring dengan semakin terjangkaunya moda transportasi udara, pergerakan orang dan barang antar- regional  semakin  berkembang  pesat.  Ditambah  lagi  dengan  penerapan  Kawasan  Perdagangan  Bebas Tionkok-Asean  (CAFTA),  sekat  pemisah  antar  negara  semakin  pudar.  Meskipun  demikian,  ada  potensi besar akan transporatsi laut, terutama bagi pergerakan barang, karena wilayah ini memiliki sumber daya laut yang melimpah yang dapat dimanfaatkan bagi sarana transportasi laut.
Lembaga  Perserikatan  Bangsa-Bangsa  (PBB)  yang  fokus  kepada  negara  berkembang  di  dunia perdagangan  (United  Nations  Conference  on  Trade  and  Development/UNCTAD)  mengatakan  bahwa sekitar 90% dari perdagangan global menggunakan moda transportasi laut. Analisis Kepadatan Pergerakan Kapal Laut secara global oleh Tournadre (2014) menunjukkan bahwa lalu lintas transportasi laut di tahun 2014  meningkat  menjadi  empat  kali  lipat  dari  level  di  awal  dekade  90-an,  dengan  Samudra  India  dan Pasifik  Barat  mengalami  peningkat  paling  pesat.  Peningkatan  kepadatan  ini  erat  kaitannya  dengan karakteristik dari moda transportasi laut itu sendiri, seperti penurunan biaya transportasi laut, berkurangnya waktu pengiriman, dan meningkatnya keamanan pengiriman (Cordón-Lagares dan García-Ordaz, 2020). Selain itu, transportasi laut menghasilkan emisi CO 2 per ton berat kargo yang lebih rendah dibandingkan

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index
moda transportasi lainnya, sehingga lebih ramah lingkungan (Grant dan Elliot, 2018). Volume kargo yang lebih  besar, baik  dari sisi ukurang maupun berat, juga memainkan peranan penting dalam pertimbangan orang untuk memilih moda transportasi laut.
Transportasi  pada  umumnya  rentan  terhadap  perubahan  kebijakan  dan  perkembangan  teknologi. Akibatnya, perlu adanya studi akan prediksi untuk memperkirakan kebutuhan transportasi di masa depan ( transport demand ) seiring dengan pembaruan kebijakan dan perkembang teknologi yang pesat. Estimasi tersebut dapat digunakan untuk menentukan dan menganalisis apakah diperlukan beberapa penyesuaian, baik  dari  sisi  teknis  maupun  manajemen.  Beberapa  faktor  yang  banyak  digunakan  dalam  mengestimasi kebutuhan transportasi antara lain Produk Domestik Bruto (PDB), jumlah penduduk, pengeluaran rumah tangga, harga bahan bakar, tarif tiket, dan lain-lain.
Penelitian ini difokuskan pada rute laut internasional yang menghubungkan Langsa, Indonesia dengan Penang, Malaysia. Pertama kali dibuka pada tahun 2013, bertujuan untuk meningkatkan dan memperkuat kerja sama bilateral di bidang politik, ekonomi, sosial, budaya, investasi, dan pariwisata. Akan tetapi, rute ini berhenti beroperasi setalah hanya beberapa bulan. Oleh karenanya, hasil dari studi ini diharapkan dapat menjadi pertimbangan bagi para stakeholders apakah rute ini layak untuk dioperasikan kembali.
Selain  menggunakan  metode  yang  sudah  umum  yaitu  regresi  linier,  studi  ini  juga  menggunakan metode  pembelajaran  mesin  ( machine  learning )  yaitu random  forest dalam  mengestimasi  kebutuhan pergerakan. Random forest semakin digemari oleh para peniliti dalam melakukan prediksi, baik prediksi tersebut berupa data numerik maupun data kategorikal. Kelebihan dari random forest adalah kemampuan prediksinya yang mampu menghasilkan tingkat akurasi yang lebih  baik  dibanding metode konvensional seperti regresi linier.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Beberapa  faktor  yang  banyak  digunakan  dalam  mengestimasi  kebutuhan  transportasi  antara  lain Produk Domestik Bruto (PDB), jumlah penduduk, pengeluaran rumah tangga, harga bahan bakar, tarif tiket, dan  lain-lain.  Variabel-variabel  ini  dianggap  dominan  dan  memainkan  peranan  penting  dalam mencerminkan kebutuhan transportasi di masa depan. Selaon itu, Tsui dan Fung (2016) mengatakan bahwa terdapat  korelasi  yang  kuat  antara  PDB  dan  kebutuhan  transportasi,  oleh  karenanya  dianggap  sebagai variabel yang paling cocok dalam mencerminkan kebutuhan transportasi.
Dalam studi ini, fitur yang digunakan untuk memperkirakan bangkitan dan tarikan pergerakan di masa mendatang adalah jumlah penduduk dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB). Variabel-variabel ini dianggap  eksogen.  PDRB  bervariasi  dari  waktu  ke  waktu  karena  fluktuasi  harga  barang  dan  jasa  serta perubahan volume. Dataset ini dikumpulkan dari Badan Pusat Statistik (BPS Langsa) Langsa (BPS Langsa, 2020).  Data  sebelum  tahun  2010  tidak  dipertimbangkan  karena  sesuai  dengan  rekomendasi  PBB, perhitungan  tahun  dasar  produk  domestik  bruto  telah  diubah  dari  tahun  2000  menjadi  2010  dengan mempertimbangkan keadaan luar biasa seperti CAFTA, sistem pencatatan perdagangan internasional, dan perluasan  layanan  pasar  modal.  Berdasarkan  data  yang  digunakan,  studi  ini  dianggap  sebagai  metode berbasis ekonomi dan deret waktu ( time series ).
Pemodelan kebutuhan transportasi pada umumnya menggunakan pendekatan statistik seperti regresi, model gravitasi, dan metode time-series (Profillidis dan Botzoris, 2019). Pendekatan-pendekatan ini, yang perlu  dibuktikan  secara  matematis,  mewajibkan  data  untuk  memenuhi  asumsi  yang  sudah  melekat sebelumnya.  Tidak  seperti  metode  konvensional,  teknik  pembelajaran  mesin  membebaskan  data  dari mengikuti asumsi dasar seperti distribusi variabel (Aghaabbasi dkk, 2020) dan memberi kebebasan bagi algoritma komputer untuk belajar dari observasi dan mengamati pola. Hal ini menawarkan fleksibilitas bagi para peneliti dalam mengembangkan model prediksi (Zhao dkk, 2020).
Metode  berbasis  pembelajaran  mesin  dapat  digunakan  di  antaranya  untuk  tujuan  deskriptif  dengan menggambarkan status sistem saat ini; tujuan prediktif dengan memprediksi kondisi sistem berikutnya; atau tujuan preskriptif dengan mengusulkan perbaikan sistem (Barua dkk, 2020). Algoritma pembelajaran mesin
mengajarkan  komputer  untuk  mereplikasi  cara  paling  mendasar  dari  bagaimana  manusia  belajar,  yaitu belajar dari pengalaman. Beberapa penelitian terdahulu seperti yang dilakukan oleh Barua dkk (2020) dan Alekseev  dan  Seixas  (2009)  telah  menunjukkan  bahwa  pendekatan  pembelajaran  mesin  sering mengungguli teknik pemodelan konvensional. Beberapa metode pembelajaran mesin yang paling umum digunakan dalam banyak penelitian antara lain K-means Clustering, Artificial Neural Network (ANN), dan Random  Forest (RF).  Meningkatnya  minat  dalam  penggunaan  metode  pembelajaran  mesin  di  berbagai bidang penelitian dikaitkan dengan kemampuannya untuk memecahkan permasalahan dengan beragam tipe data  (Cheng  dkk,  2020).  Studi  terdahulu  menunjukkan  metode  pembelajaran  mesin  lebih  unggul dibandingkan metode konvensional dalam kemampuan prediksi (Hagenauer dan Helbich, 2017; Zhao dkk, 2020; Cheng dkk, 2020; Yan dkk, 2020).
Dalam memodelkan hubungan antara variabel bebas dan terikat, metode regresi linier menggunakan rumus 1 sebagai berikut.
= + + + ⋯ + +
Di mana:
y = jumlah bangkitan/tarikan perjalanan
a i = koefisien dari variabel bebas
x i = variabel bebas meliputi PDRB, populasi
ε = galat ( error term )
…… ……
Dataset Pohon 1 Pohon 2 …… Pohon n Prediksi 1 Prediksi 2 …… Prediksi n Rata-rata keseluruhan prediksi
Prediksi Random Forest
Metode Random Forest terinspirasi dari suatu kombinasi pepohonan yang membentuk suatu sistem hutan. Cara Random Forest bekerja dalam melihat pola data adalah dengan meminta masukan dari setiap individu pohon dalam mebuat suatu prediksi, di mana galat ( error ) dari prediksi akan mengerucut dengan meningkatnya jumlah pepohonan dalam sistem itu sendiri (Breiman, 2001). Dengan kata lain, suatu sistem Random Forest yang terdiri dari pepohonan dengan jumlah yang banyak diharapkan mampu menghasilkan suatu  prediksi  yang  lebih  akurat.  Akan  tetapi,  kemampuan Random  Forest dalam  meminimalisir error dalam membuat generalisasi data sangat dipengaruhi oleh kekuatan dari setiap pohon dan korelasi di antara mereka. Random  Forest membagi  dataset  menjadi  beberapa  sub-sampel  secara  acak  ( random )  dan menggunakan rata-rata untuk meningkatkan kemampuan prediksi. Skema pengambilan keputusan Random Forest dapat dilihat pada Gambar 1.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode regresi linier dan Random Forest untuk memodelkan bangkitan perjalanan dan tarikan perjalanan dengan menggunakan PDRB dan populasi sebagai variabel bebas. Kedua metode dibangun menggunakan algoritma komputer berbasi Python yang dijalankan di Scientific Python Development Environment ( Spyder ). Modul dmatrices dari patsy digunakan pada tahap pengolahan data. Dmatrices berguna dalam memisahkan variabel independen dan dependen dan menambahkan nilai konstan dalam  analisis  regresi. Statsmodels digunakan  untuk  membantu  menjalankan  metode  regresi  linier. Statsmodels memiliki fungsi Ordinary Least Square (OLS) yang dapat memodelkan hubungan linier antara variabel  independen  dan  dependen.  Ekesekusi  dari  algoritma  tersebut  akan  menghasilkan  intersep (konstanta), koefisien setiap variabel independen, dan parameter statistik penting seperti R-squared dan p- value . Uji tingkat kepercayaan 5% digunakan dalam penelitian ini. Sedangkan metode Random Forest dapat dijalankan menggunakan modul dari sci-kit learn . Parameter yang berperan penting dalam sistem Random Forest di antaranya adalah jumlah individu pohon ( estimator ) .
Penelitian ini difokuskan pada rute pelayaran internasional Langsa-Penang seperti digambarkan pada Gambar 2. Perjalanan dimulai dari Pelabuhan Kuala Langsa, Langsa, Aceh, Indonesia, kemudian berlabuh di Pelabuhan Penang, Penang, Malaysia, dan sebaliknya. Pertama kali dibuka pada tahun 2013, pelayaran ini bertujuan untuk meningkatkan dan memperkuat kerja sama bilateral di bidang politik, ekonomi, sosial, budaya,  investasi,  dan  pariwisata.  Ini  adalah  satu-satunya  moda  transportasi  langsung  yang menghubungkan Langsa dan Penang, dan satu-satunya kapal penumpang berjadwal yang menghubungkan bagian utara Pulau Sumatera dengan Pulau Penang. Kapal Feri Kenangan-3 berkapasitas 192 penumpang yang dimiliki oleh Fast Ferry Ventures Sdn Bhd, adalah satu-satunya kapal yang melayani rute tersebut. Kapal beroperasi dua kali seminggu, berangkat dari Penang pukul 8.30 pagi pada hari Senin dan Rabu, serta meninggalkan Langsa setiap Selasa dan Kamis pukul 09.00. Dengan jarak tempuh sekitar 300 km, perjalan satu arah biasanya memakan waktu 6 hingga 7 jam, tergantung kondisi laut dan cuaca. Biaya perjalanan pulang-pergi adalah Rp. 500.000. Akan tetapi, setelah beroperasi selama beberapa bulan, rute pelayaran ini berhenti beroperasi. Hal yang menjadi pertimbangan di antaranya adalah rendahnya okupansi kapal.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rangkuman model regresi linier ditunjukkan pada Tabel 1 dan Tabel 2. Sekilas, kecilnya nilai koefisien masing-masing variabel independen terkesan menunjukkan ketidaksignifikanannya. Namun, p-value yang rendah menunjukkan bahwa variabel independen, dalam hal ini PDRB dan populasi, memiliki hubungan yang kuat dengan bangkitan perjalanan dan daya tarik perjalanan. Koefisien yang kecil bukan bermakna tidak berarti. Ini mungkin hasil dari data yang tidak seimbang di mana populasi adalah data angka dengan enam digit, PDBR adalah angka tujuh digit, sedangkan perjalanan itu sendiri adalah angka lima digit. Hasil regresi  menunjukkan  bahwa,  untuk  setiap  10.000  peningkatan  populasi,  diperkirakan  akan  terjadi  121 peningkatan bangkitan perjalanan dan 33 tarikan perjalanan. Di sisi lain, pertumbuhan PDRB sebesar satu juta  rupiah  diperikirakan  akan  menghasilkan  2700  bangkitan  pergerakan  dan  700  tarikan  pergerakan.
Dengan  potensi  pertumbuhan  penduduk  dan  PDRB,  studi  ini  menemukan  bahwa  rute  pelayaran internasional Langsa-Penang layak untuk dioperasikan kembali.
Metode Random  Forest menghasilkan  nilai R-squared yang  nyaris  sempurna  baik  pada  model bangkitan pergerakan maupun tarikan pergerakan. Metode regresi linier juga menghasilkan nilai R-squared serupa. Hal  ini  terjadi  dikarenakan jumlah variabel bebas  yang digunakan sedikit, yaitu hanya dua. Jika variabel bebas yang digunakan lebih banyak dan beragam, diperkirakan bahwa model Random Forest akan menghasilkan prediksi yang lebih akurat dibandingkan model konvensional, seperti yang ditunjukkan oleh studi  terdahulu. Akan  tetapi,  tidak  ada  luaran  koefisien  dari  metode Random  Forest .  Hal  ini  membatasi pemahaman  yang  baik  akan  besarnya  pengaruh  dari  setiap  variabel.  Inilah  salah  satu  kekurangan  dari metode pembelajaran mesin, meskipun di sisi lain metode ini memiliki kemampuan akurasi yang sangat baik. Pembelajaran mesin terkesan bekerja layaknya sebuah kotak hitam ( black box ).
Gambar 2. Lokasi penelitian
Table 1. Model bangkitan pergerakan
Model Variabel bebas Koefisien P-value R-squared Regresi linier Intersep -1307.88 0.038 0.99 Populasi 0.0121 0.043 PDRB 0.0027 0.000 Random Forest - - - 0.99
Table 2. Model tarikan pergerakan
Model Variabel bebas Koefisien P-value R-squared Regresi linier Intersep -358.385 0.038 0.99 Populasi 0.0033 0.043 PDRB 0.0007 0.000 Random Forest - - - 0.99
Gambar 3 dan 4 menunjukkan nilai R-squared yang diperoleh melalui metode Random Forest pada model bangkitan dan tarikan pergerakan. Dilakukan beberapa percobaan jumlah pohon. Terlihat bahwa nilai R-squared yang dihasilan fluktuatif. Nilai R-squared yang diperoleh pada mulanya rendah dengan jumlah pohon  yang  sedikit  (<5),  kemudian  meningkat  seiring  dengan  bertambahnya  jumlah  pohon,  meskipun terjadi  fluktuasi  nilai R-squared. Akan  tetapi,  setelah  beberapa  percobaan,  dapat  dilihat  bahwa  nilai R- squared mulai stabil di level nyaris sempurna dengan pohon berjumlah belasan. Fluktuasi ini terjadi karena model Random Forest , sesuai dengan namanya, bekerja dengan membagi dataset mejadi sub-sampel secara acak ( random ).
Gambar 3. R-squared model bangkitan pergerakan 0.87 0.88 0.89 0.9 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 R -squ ared Jumlah pohon R-squared

## Gambar 4. R-squared model tarikan pergerakan
Nilai R-squared yang diperoleh mengindiksikan bahwa baik metode regresi linier maupun Random Forest mampu memodelkan data dengan nyaris sempurna. Dari perspektif statistik, hal ini dianggap sebagai model yang ideal. Namun, ini juga mengindikasikan kemungkinan terjadinya overfitting yang sering terjadi pada riset dengan jumlah data yang minim.

## 5. KESIMPULAN
Studi ini menunjukkan bahwa penerapan metode pembelajaran mesin dalam pemodelan dan prediksi bangkitan dan tarikan pergerakan dapat  dikatakan sebagai instrumen yang bermanfaat  untuk digunakan. Hal ini ditandai dengan kemampuan prediksi yang sangat baik dari model Random Forest , meskipun di lain sisi,  ketiadaan  koefisien  dari  tiap  variabel  menjadikan  terbatasnya  pemahaman  akan  besarnya  pengaruh masing-masing faktor terhadap bangkitan dan tarikan pergerakan. Studi ini menemukan bahwa data sosial ekonomi  meliputi  populasi  dan  PDRB  berpengaruh  terhadap  jumlah  bangkitan  dan  tarikan  pergerakan. Dengan  potensi  pertumbuhan  penduduk  dan  PDRB,  studi  ini  menemukan  bahwa  rute  pelayaran internasional Langsa-Penang layak untuk dioperasikan kembali. Nilai R-squared yang dihasilkan baik oleh model regresi linier maupun Random Forest sangatlah tinggi, yang mengindikasikan model yang ideal di satu sisi dan kemungkinan terjadinya overfitting akibat minimnya jumlah data di sisi yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Aghaabbasi,  M.,  Shekari,  Z.  A.,  Shah,  M.  Z.,  Olakunle,  O.,  Armaghani,  D.  J.,  Moeinaddini,  M.  2020.
Predicting the use frequency of ride-sourcing by off-campus university students through random forest and Bayesian network techniques. Transportation Research Part A: Policy and Practice , 136, pp. 262- 281.
0.87 0.88 0.89 0.9 0.91 0.92 0.93 0.94 0.95 0.96 0.97 0.98 0.99 1 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 R -squ ared Jumlah pohon R-squared
Alekseev,  K.  P.  G.,  Seixas,  J.  M.  2009.  A  multivariate  neural  forecasting  modeling  for  air  transport– preprocessed by decomposition: a Brazilian application. Journal of Air Transport Management , 15(5), pp. 212-216.
Barua, L., Zou, B., Zhou, Y. 2020. Machine learning for international freight transportation management: a comprehensive review. Research in Transportation Business & Management . 34, p. 100453.
BPS Langsa. 2020. Langsa Municipality in Figures 2020 . BPS Langsa, Langsa, Indonesia.
Breiman, L. 2001. Random forests. Machine learning , 45(1), pp. 5-32.
Cheng, L., Chen, X., De Vos, J., Lai, X., Witlox, F. 2019. Applying a random forest method approach to model travel mode choice behavior. Travel Behaviour and Society , 14, pp. 1-10.
Cordón-Lagares, E., García-Ordaz, F. 2020. Factors affecting the survival of maritime goods transport firms in Spain. Research in Transportation Business & Management . 37, p. 100520.
Grant, D. B., Elliott, M. 2018. A proposed interdisciplinary framework for the environmental management of water and air-borne emissions in maritime logistics. Ocean & coastal management , 163, pp.162- 172.
Hagenauer, J., Helbich, M. 2017. A comparative study of machine learning classifiers for modeling travel mode choice. Expert Systems with Applications , 78, pp. 273-282.
Profillidis, V. A., Botzoris, G. N. 2019. Modeling of Transport Demand . Elsevier, Oxford, UK.
Tournadre,  J.  2014.  Anthropogenic  pressure  on  the  open  ocean:  The  growth  of  ship  traffic  revealed  by altimeter data analysis. Geophysical Research Letters , 41(22), pp.7924-7932.
Tsui, W. H., Fung, M. K. 2016. Analysing passenger network changes: The case of Hong Kong. Journal of Air Transport Management , 50, pp. 1-11.
Yan,  X.,  Liu,  X.,  Zhao,  X.  2020.  Using  machine  learning  for  direct  demand  modeling  of  ridesourcing services in Chicago. Journal of Transport Geography , 83, p.102661.
Zhao, X., Yan, X., Yu, A., Van Hentenryck, P. 2020. Prediction and behavioral analysis of travel mode choice: A comparison of machine learning and logit models. Travel behaviour and society . 20, pp. 22- 35.