## Analitik Visual Dampak Pemanfaatan Lahan Terhadap Kemacetan Lalu Lintas Melalui Data Crowdsourced dan Citra Penginderaan Jauh di Kawasan Peri-Urban Kota Yogyakarta
Visual Analytics of the Impact of Land Utilization Against the Traffic Congestion Using Crowdsourced and Remotely Sensed Data in the PeriUrban Area Of Yogyakarta City

## Syaiful Muflichin Purnama*, Trias Aditya
Magister Teknik Geomatika FT-UGM Jln. Grafika No. 2 Yogyakarta *Korespondensi penulis: syaiful.m@mail.ugm.ac.id
Diterima: 26042021; Diperbaiki: 11012022; Disetujui: 17012022; Dipublikasi: 10042022
Abstrak : Hasil survei oleh INRIX Research tahun 2017 Kota Yogyakarta menduduki peringkat ke-60 dunia sebagai kota termacet secara global dan nomor 4 di Indonesia. Kemacetan diakibatkan volume komuter dalam jumlah besar yang  berasal  dari  peri-urban.  Informasi  kemacetan  menjadi  salah  satu  fenomena  sehari-hari  yang  marak  di  media sosial. Informasi kemacetan disampaikan dalam bentuk pesan teks, dan gambar, dengan atau tanpa informasi lokasi (geolokasi)  melalui  beragam  media,  salah  satunya Twitter .  Informasi  kemacetan  lalu  lintas  diperoleh  melalui  data crowdsourced dengan metode web scrapping API Twitter tahun 2013-2020, sedangkan perubahan penggunaan dan pemanfaatan  lahan  diperoleh  melalui  Citra  Satelit  SPOT-6  dan  SPOT-7  tahun  2013-2016. Berdasarkan  laporan kemacetan  lalu  lintas  hasil web  scraping  Twitter, diperoleh  jumlah  laporan  kemacetan  antara  tahun  2013  sampai dengan  tahun  2020  sebanyak  20.351  dengan  durasi  waktu  paling  tinggi  pada  pukul  16.00-17.00  WIB  dan  kondisi paling lengang pada jam 23.00-24.00 WIB. Adapun perubahan lahan dari tahun 2013-2016 sebesar 1% atau seluas 1,814 Ha. Hasil analisis kemacetan yang disajikan dalam tampilan Heat-maps dan Space-time Cube (STC).
Copyright © 2022 Geoid. All rights reserved.
Abstract: Based on results of a survey by INRIX Research in 2017 the city of Yogyakarta was ranked 60th in the world as  the  most  congested  city  globally  and  ranked  4th  in  Indonesia.  Congestion  is  caused  by  the  large  volume  of commuters coming from peri-urban areas. Information on local congestion is one of the consistent hot topics on social media. Traffic jam information can be conveyed in the form of text messages, and images, which are either geolocated or not, for example through Twitter app. Traffic congestion information was obtained through crowdsourced with the Twitter API web scrapping method in 2013-2020, while changes in land use and use were obtained through SPOT-6 and SPOT-7 Satellite Imagery in 2013-2016. Based on traffic jam reports from Twitter web scraping, the number of traffic jam reports between 2013 and 2020 was 20,351 with the highest time duration at 16.00-17.00 WIB and the quietest conditions at 23.00-24.00 WIB. The land change from 2013-2016 was 1% or an area of 1,814 Ha. The results of the congestion analysis presented in the Heat-maps and Space-time Cube (STC).
Kata kunci: Crowdsourced, Penginderaan Jauh , Heat-maps, Space-time Cube (STC)
Cara  untuk  sitasi:  Purnama,  S.M.,  &  Aditya,  T.  (2021).  Analitik  Visual  Dampak  Pemanfaatan  Lahan  Terhadap Kemacetan  Lalu  Lintas  Melalui  Data Crowdsourced dan  Citra  Penginderaan  Jauh  di  Kawasan  Peri-Urban  Kota Yogyakarta. Geoid, 17 (2), 152 - 168.

## Pendahuluan
Menurut  Sumadi (2006) dalam konteks lalu lintas, kemacetan merupakan kondisi dimana lalu litas di jalan raya mulai tidak stabil, kecepatan menurun relatif cepat yang diakibatkan oleh adanya hambatan yang timbul dan kebebasan gerak yang relatif sedikit.  Menurut survei yang dilakukan oleh INRIX Research tahun 2017 Kota  Yogyakarta  menduduki  peringkat  ke-60  dunia  secara  global  sebagai  kota  termacet  dan  nomor  4  di Indonesia setelah Jakarta, Bandung dan Malang. (Prastiti.O dan Wildan.R, Maret 31, 2018).
Selain faktor jam padat kendaraan, kemacetan lalu lintas terjadi akibat dari perkembangan kota yang terjadi di  area  pinggiran  kota  (Peri-Urban).  Perkembangan  tata  guna  lahan  mempengaruhi  tata  kelola  transportasi makro dan mikro. Pola tata guna lahan memiliki beberapa kegiatan yang berkaitan dengan kegiatan sosial, ekonomi, kebudayaan dan lain-lain (Tamin, Z.O dan Frazila, R.B., 1997). Menurut (Meyer & Miller, 1984) guna lahan dibentuk dari tiga unsur yaitu manusia, aktivitas dan lokasi yang saling berinteraksi satu dengan lainnya.  Dalam  sistem  transportasi  guna  lahan  merupakan  hubungan  erat  antara  transportasi  dan  tata  guna lahan (Sukarto, 2006).
Peri-urban menjadi daya tarik masyarakat untuk melakukan ruralisasi untuk bermukim karena semakin tinggi pertumbuhan permukiman. Pertumbuhan permukiman membawa implikasi bertambahnya populasi di suatu kota berbanding lurus  dengan  aktivitas  manusia sehingga tingkat  kemacetan lalu  lintas  semakin  bertambah (Prasetyo, 2018). Analisis aksesibilitas, khususnya, dengan sarana transportasi umum, sangat penting terutama terhadap transportasi dan perencanaan penggunaan lahan (Andrienko dkk., 2019) .
Perkembangan teknologi informasi yang cepat mengakibatkan munculnya beragam media komunikasi untuk bertukar  informasi  dan/atau  menyebarkan  informasi. Informasi  yang  disampaikan  dapat  berupa  pesan  teks, gambar, dan geolokasi. Penggunaan perangkat geolokasi dalam kegiatan sehari-hari membuka peluang baru untuk  mengumpulkan  data  secara  data crowdsourced dengan  data  yang  kaya  dan  mengatasi  banyak keterbatasan metode tradisional (García dkk., 2016) . Salah satu media sosial yang menyediakan layanan pesan teks,  gambar,  dan  geolokasi yaitu Twitter . Twitter yang  merupakan  sebuah  layanan  jejaring  sosial  dan microblogging yang memungkinkan pengguna dapat bertukar informasi melalui pesan teks dengan maksimal 280 karakter (Budianto, 2019). Media sosial dapat menghasilkan suatu informasi kejadian, kondisi sekitarnya, dan sebagainya yang dapat dimanfaatkan sebagai data analisis menggunakan text mining .
Text  mining merupakan  proses  pengambilan  pengetahuan  secara  intensif,  dimana  seorang  pengguna berinteraksi dengan sekumpulan dokumen dari waktu ke waktu (Budianto, 2019). Dalam dunia data mining , text  mining adalah  sebuah  usaha  untuk  mengekstraksi  informasi  yang  berguna  dari  sumber  data  melalui identifikasi  dan  eksplorasi  pola-pola  khusus  (Feldman  &  Sanger,  2007).  Salah  satu  media  sosial  yang memberikan informasi melalui text mining yaitu Twitter . Twitter memberikan informasi sesuai dengan tren yang  ada  disekitar  kita.  Contoh informasi  dari media sosial Twitter diantaranya mengenai  keuangan, gosip artis, kejahatan, dan kemacetan lalu lintas.
Kondisi eksisting di lembaga yang bertugas menangani kemacetan lalu lintas untuk melakukan monitoring, analisis dan evaluasi kemacetan masih menggunakan metode konvensional. Beberapa metode yang digunakan seperti analisis Causal Loop Diagram (CLD), analisis statistik deskriptif dan analisis SWOT. Analisis tersebut tidak memasukan aspek analisis spasial dan analisis time-series.
Data satelit memberikan informasi terkait perkembangan urban sprawl dan analisis perubahan penggunaan lahan yang diperoleh secara detail dan cepat (LAPAN, 2015). Pergerakan dan perkembangan di kawasan peri- urban  dapat  dimanfaatkan  sebagai  analisis  pola  perkembangan  pergerakan  suatu  kota (Mujiandari,  2014) . Dengan menggabungkan parameter populasi serta pola perkembangan kota dan didorong dengan perubahan penggunaan lahan sehingga semakin berkembangnya suatu kota berbanding linier dengan kemacetan lalu lintas (Wibawa, 1996) .
Dengan berkembangnya teknologi informasi media sosial mampu memberikan informasi berupa pesan teks, gambar, dan geolokasi kemacetan lalu lintas. Pengumpulan informasi melalui data crowdsourced diperoleh big  data dengan  memanfaatkan  data  dari  media  sosial Twitter .  Aplikasi Twitter menyediakan Application Programing Interface (API) yang memungkinkan untuk mengumpulkan informasi (Buslim dkk., 2018) .
Melalui  geovisual  dan analitik  visual Heat-maps dan Space-time  Cube (STC)  menginformasikan  secara interaktif  terkait  faktor  dan  dampak  yang  diakibatkan  dari  kemacetan  lalu  lintas. Heat-maps untuk menggambarkan  persebaran  titik  lokasi  dan  frekuensi  ke  dalam  variabel  warna,  sedangkan  STC
merepresentasikan  model  3D,  menampilkan  pergerakan  data  dan  mengungkap  pola  temporal  dalam  suatu analisis kemacetan lalu lintas.

## Data dan Metode
Pengumpulan data dimulai dengan mempersiapkan rincian data yang akan digunakan dalam penelitain. Data yang digunakan berupa data spasial dan non-spasial yang mendukung dalam penelitian. Data spasial dibagi dua jenis yaitu data raster dan data vektor. Data raster berupa Citra SPOT-6/ SPOT-7 dan data vector berupa data batas administrasi wilayah serta data Rencana Tata Ruang Wilayah daerah kajian penelitian. Data non- spasial berupa data hasil pengumpulan data dari media sosial Twitter melalui data crowdsourced.
Data Twitter yang  digunakan  merupakan  data time-series dari  bulan  Desember  tahun  2012  sampai  bulan Desember tahun 2020. Perolehan data melalui proses web scrapping melalui API Twitter . Metode ini bekerja dengan melakukan pencarian data melalui API yang terverifikasi sesuai dengan tagar (“#”) yang dibutuhkan. Pencarian data menggunakan bahasa phyton dengan query sederhana.
Gambar 1. Diagram Metode Perolehan Data Twitter
Dari Gambar 1 menjelaskan bagaimana alur proses yang dilakukan dalam perolehan data Twitter . Dimulai dari membuat atau mendaftarkan aplikasi baru melalui alamat web. Kemudian melakukan akses API Twitter , setiap akun yang telah terdaftar memiliki Access Token. Dalam proses pencarian data menyesuaikan dengan kata kunci atau tagar yang dipilih. Data yang diperoleh perlu dipilah dan dipilih sesuai dengan kebutuhan informasi yang akan dijadikan sumber data penelitian.
Data  penginderaan  jauh  digunakan  sebagai  data  dasar  dalam  identifikasi  perubahan  penutup  lahan  baik vegetasi maupun objek terbangun. Data yang digunakan  merupakan data resolusi tinggi yaitu citra SPOT-6 dan  SPOT-7.  Data  tersebut  mampu  menyuguhkan  kedetailan  informasi  hingga  1,5  meter.  Perolehan  data melalui instansi Pusat Teknologi dan Data Penginderaan Jauh Lembaga Penerbangan dan Antariksa Nasional (LAPAN). Kemudian Data Rencana Tata Ruang Wilayah (RTRW) diperoleh dari instansi BAPPEDA pada masing-masing  wilayah  yang  tercakup  pada  lokasi  peneilitian.  Data  RTRW  berisi  data  Kawasan  Hutan, Kawasan Rawan Bencana, Kawasan Strategis, Pola Ruang, Struktur Ruang, dan Prasarana Wilayah. Penelitian kali ini hanya menggunakan data Pola Ruang sebagai data penunjang analisis yang berkaitan dengan tata ruang wilayah.
Tahap  pengolahan  data  dimulai  dari  pengolahan  dasar  data  SPOT-6  dan  SPOT-7.  Berhubung  data  sudah terkoreksi  geometrik  sistematis  pengolahan  yang  dilakukan  yaitu  penggabungan  data  raw tile  base dan pengolahan pansharpen atau penajaman. Kedua pengolahan tersebut menggunakan command dialog dengan menggunakan  bahasa  pemrograman  GDAL  sederhana  seperti  pada  Gambar  2.  Pengolahan pansharpen menggabungkan (fusi  data)  citra multispectral (MS)  dengan  citra pancromatik (P)  menjadi  citra  baru  yang memiliki  kualitas  spasial  yang  lebih  baik.  Resolusi multispektral 6  meter  menjadi  lebih  jelas  atau  tajam sehingga berubah menjadi resolusi spasial 1,5 meter ditunjukan pada Gambar 3.
(a)

## (b)
Gambar 2. (a) Menunjukan Prose Kerja GDAL dan (b) Hasil Penggabungan Data
(a) (b)
Gambar 3. Perbedaan Kenampakan (a) Citra Belum Dipertajam dan (b) Setelah Dipertajam
Pengumpulan data media sosial Twitter guna penggalian data menggunakan metode web scrapping API. Data yang diperoleh merupakan data primer/Raw yang belum masuk proses sortir. Penggalian data sesuai dengan kata  kunci  tagar  (#)  yang  berhubungan  dengan  kemacetan  lalu  linatas.  Kata  kunci  yang  digunakan  seperti #cegatanjogja,  #infocegatanjogja,  #infolalinjogja,  #jogjamacet,  #jogjamudik,  #jogjaramai,  #lalinjogja, #mudikjogja  dan  #trafficjogja.  Data  primer/Raw  yang  diperoleh  kemudian  dilakukan  sortir  sesuai  dengan kebutuhan informasi dalam penelitian. Hasil sortir diperoleh informasi yang relevan seperti berikut:
Data Twitter username date time tweet place geo
Setelah  memperoleh  data  raw  lanjut  pada  tahapan filtering dan remove data  digunakan  untuk  menghindari adanya duplikasi data atau dalam media Twitter disebut reposting atau retweet. Data hasil filtering kemudian digambarkan dalam spasial dengan cara ekstraksi informasi lokasi dan koordinat.
Selanjutnya  masuk  pada  tahap  diseminasi  geovisulisasi  atau  tahap  penyajian  hasil  analisis  yang  diperoleh melalui variabel-variabel dan data set dalam bentuk teknis visualisasi. Proses penggambaran informasi tabular ke dalam peta geovisualisasi menggunakan perangkat lunak ArcGIS Pro dan ILWIS. Informasi yang disajikan melalui geovisualisasi merupakan hasil dari analisis data kemacetan lalu lintas dalam rentang tahaun 2013- 2020. Penelitian ini mendesiminasikan informasi kemacetan lalu lintas yang diperoleh melalui media sosial Twitter ke dalam bentuk informasi spasial Heat-maps dan Space-time Cube (STC) .
Adapun diagram penelitian yang digunakan sebagai berikut:
Gambar 4. Langkah Pengolahan Data, Analisis dan Diseminasi

## Hasil dan Pembahasan
Data crowd merupakan  kumpulan  informasi  yang  diperoleh  dari  sumberdaya  yang  cukup  besar  dengan memberikan informasi tertentu melalui kelompok atau media sosial. Melalui media sosial Twitter memberikan informasi melalui kicauan ( tweet ) dengan menyajikan konten dalam bentuk kalimat, gambar, lokasi dan link media informasi lainya. Penelitian ini konsen pada pencarian informasi media sosial Twitter yang berkaitan dengan  kemacetan lalu lintas.  Pencarian informasi melalui pencariaan tweet atau  cuitan menggunakan  kata kunci  yang  berhubungan  dengan  kemacetan  lalu  lintas  seperti;  #cegatanjogja,  #infocegatanjogja, #infolalinjogja,  #jogjamacet,  #jogjamudik,  #jogjaramai,  #lalinjogja,  #mudikjogja  dan  #trafficjogja. Pengambilan data melalui t ext mining merupakan proses pengambilan pengetahuan secara intensif, dimana seorang pengguna berinteraksi dengan sekumpulan dokumen dari waktu ke waktu (Budianto, 2019). Dalam dunia data mining , text mining adalah sebuah usaha untuk mengekstraksi informasi yang berguna dari sumber data melalui identifikasi dan eksplorasi pola-pola khusus (Feldman & Sanger, 2007). Salah satu media sosial yang memberikan informasi melalui text mining yaitu Twitter .
Pencarian data kemacetan lalu lintas dalam penelitian ini menggunakan metode web scrapping . Proses web scrapping melalui API Twitter dengan durasi waktu tahun 2013-2020. Pengumpulan data diambil setiap bulan pada durasi tahun 2013-2020. Durasi waktu 2013-2020 dipilih guna mengumpulkan data sebanyak mungkin yang sesuai dan berkaitan dengan kriteria yang dibutuhkan. Kriteria data yang digunakan dalam media sosial Twitter menginformasikan kemacetan lalu lintas melalui tweet text , share location dan dokumentasi foto atau video. Berdasarkan kata kunci yang digunakan diperoleh data primer terkait informasi kemacetan lalu lintas berjumlah 20.351  cuitan. Semua data diperoleh berdasarkan username akun Twitter aktif sesuai kata kunci pencariaan  dengan  menggunakan  tagar  (#),  #cegatanjogja,  #infocegatanjogja,  #infolalinjogja,  #jogjamacet, #jogjamudik, #jogjaramai, #lalinjogja, #mudikjogja dan #trafficjogja.
Gambar 5. Jumlah Data Primer Scraping Kemacetan Lalu Lintas
Dari Gambar 5 menjelaskan bahwa jumlah cuitan tertinggi diperoleh melalui kata kunci “lalinjogja” dengan jumlah 12.250 data kemudian terendah pada kata kunci “jogjamacet” dan “trafficjogja” dengan jumlah 8 data. Pengguna Twitter lebih dominan menggunakan tagar yang praktis singkat, padat, dan jelas. Seperti kata kunci lalinjogja, dan infolalinjogja, lalin yang dimaskud sudah mewakili istilah lalu lintas dan jogja mewakili lokasi. Sehingga  pengguna Twitter yang  ingin  menginformasikan  kondisi  kemacetan  di  suatu  daerah  cenderung menggunakan tagar #lalin dibandingkan tagar #macet atau #traffic.
Gambar 6 merupakan representasi data kemacetan lalu lintas berdasarkan temporal waktu/jam dari tahun 2012- 2020.  Dari  representasi  visual  yang  ditunjukan  dengan  warna  biru  gelap  kejadian  kemacetan  lalu  lintas tertinggi terjadi di tahun 2013 dan 2019. Sedangkan dari diagram batang tingkat kemacetan lalu lintas tertinggi
63 325 6359 325 783 8 12250 230 8 0 2000 4000 6000 8000 10000 12000 14000 Juml ah Kata kunci Tweet
ditunjukan pada jam 16.00-17.00. Selain jam tertinggi tersebut, berdasarkan Gambar 6, kejadian kemacetan lalu  lintas  dengan  tingkat  intensitas  tinggi  terjadi  direntang  jam  15.00-18.00.  Rentang  waktu  tersebut merupakan  jam  aktivitas  pulang  kantor  sehingga  volume  kendaran  dibeberapa  titik  jalan  di  Yogyakarta menjadi padat.
Gambar 6. Tabel Heat-Map Kemacetan Lalu Lintas Berdasarkan Temporal Jam Tahun 2012-2020
Hasil  interpretasi  Citra  SPOT-6/7  di  Kota  Yogyakarta  dan  peri-urban  Kota  Yogyakarta,  dihasilkan  bahwa lokasi kemacetan lalu lintas didominasi pada area terbangun seperti pada Gambar 7. Area kemacetan lalu lintas berada di pusat jasa, perdagangan, pusat rekreasi dan sosial budaya. D.I Yogyakarta yang menganut struktur ruang konsentris secara fisik pusat kota dicirikan dengan lokasi yang berada di tengah.
Gambar 7. Penutup Lahan di Wilayah Kota Yogyakarta dan Peri-Urban
Informasi  kemacetan  lalu  lintas  yang  bersumber  dari  media  sosial Twitter ,  disandingkan  dengan  data penggunaan lahan yang bersumber dari interpretasi citra satelit menghasilkan beberapa penemuan fenomena kemacetan lalu lintas yang berlokasi seperti pada Gambar 8 dan 9. Pergerakan dan perkembangan di kawasan peri-urban dapat dimanfaatkan sebagai analisis pola perkembangan pergerakan suatu kota (Mujiandari, 2014) . Dengan menggabungkan parameter populasi serta pola perkembangan kota dan didorong dengan perubahan penggunaan lahan sehingga semakin berkembangnya suatu kota berbanding linier dengan kemacetan lalu lintas (Wibawa, 1996) .
Citra SPOT-6 tahun 2016
Lokasi di Plaza Ambarrukmo, Jl. Laksda Adisucipto, Kapanewon Depok, Sleman.
Kordinat: (X: -7.782240694622, Y: 110.4012782839) Laporan tweet kemacetan: 6 laporan Foto:

## Gambar 8. Lokasi Kemacetan Lalu Lintas di Pusat Perbelanjaan
Seperti Gambar 8 menunjukan bahwa terjadi kemacetan tinggi di lokasi yang secara pemanfaatan lahannya berupa pusat perbelanjaan.  Banyak aktivitas samping jalan (hambatan samping) yang sering menimbulkan konflik dan kadang-kadang besar pengaruhnya terhadap arus lalu lintas (Abriyanto.I., 2010). Aktivitas keluar masuk pengunjung dan parkir angkutan umum yang tidak sesuai tempatnya mengakibatkan kemacetan. Lokasi yang  ditunjuk  pada  Gambar  8  adalah  Plaza  Ambarukmo  yang  berlokasi  di  kawasaan  peri  urban  Kota Yogyakarta  yaitu  di  Kapanewon  Depok,  Kabupaten  Sleman.  Berdasarkan  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah Kabupaten  Sleman  tahun  2011-2031,  pola  ruang  lokasi  Plaza  Ambarukmo  masuk  peruntukan  Kawasan Permukiman. Perkembangan permukiman yang tinggi di area tersebut mengakibatkan daya beli  masyarakat yang  tinggi  dan  mengakibatkan  aktivitas  manusiannya  yang  semakin  besar  sehingga  menimbulkan  volume kemacetan tinggi di ruas jalan tersebut.
Citra SPOT-6 tahun 2016
Lokasi di Simpang Jl. Raya Solo-Yogyakarta (Bandara Adi Sucipto), Kapanewon Depok, Sleman.
Kordinat: (X: -7.783476579790352, Y: 110.44403524970515)
Laporan tweet kemacetan: 6 laporan
Foto:
Gambar 9. Lokasi Kemacetan di Simpang Bandara Adi Sucipto
Dari Gambar 9 diperoleh jumlah pelapor kemacetan melalui Twitter sebanyak 12 laporan. Dari hasil analisis diketahui periode waktu pelaporan kemacetan di area tersebut dimulai dari tahun 2013 sampai 2019 dengan keluhan kejadian kemacetan akibat penuhnya volume jalan. Lokasi kemacetan tersebut berlokasi di Simpang Jl.  Raya  Solo-Yogyakarta  (Bandara  Adi  Sucipto)  yang  merupakan  jalur  utama  untuk  menuju  Bandara  Adi Sucipto. Selain volume jalan yang padat lokasi tersebut kerap terjadi  angkutan taksi yang berhenti di badan jalan  untuk drop  off penumpang,  sehingga  menimbulkan  hambatan  samping  menambah  padatnya  volume kendaraan di ruas jalan tersebut.
Desain kartografi merupakan transformasi sistematis data menjadi representasi gambar atau grafis. Kartografi dan  grafis  visualisasi  direalisasikan  dengan  menerapkan  teori  desain  kartografi  yang  telah  berkembang bertahun-tahun salah satunya geovisualisasi. Penelitian ini mengubah karakteristik geodata kemacetan melalui persepsi  visual  dengan  menonjolkan  spatiotemporal  waktu,  hari,  dan  tahun.  Geovisulisasi  yang  digunakan dalam penyajian geodata kemacetan yaitu bentuk Heat-maps dan Space-time Cube (STC).
Heat-maps merupakan salah satu geovisualisasi dengan merepresentasikan geodata dalam bentuk kelompok warna. Teknik geovisualisasi ini menonjolkan variabel warna berdasarkan tingkat densitas distribusi geodata. Sedangkan  STC  salah  satu  teknik  geovisualisasi  yang  memiliki  signifikansi  dan  mengarah  pada  persepsi informasi yang lebih baik dengan mempertimbangkan variabel lokasi dan waktu (Kveladze dkk., 2019).
Geovisualisasi  yang  dihasilkan  merupakan  hasil  data crowdsourced kemacetan  lalu  lintas  melalui Twitter dengan periode waktu laporan kemacetan lalu lintas dari tahun 2012 sampai 2020. Hasil geovisualisasi dapat dilihat  seperti  pada  lampiran.  Dari  hasil  geovisualisasi  tersebut,  pemilihan  dan  penerapan  desain  grafis mempengaruhi kelebihan visual dalam hal interpretasi informasi. Variabel warna digunakan sebagai penunjuk klasifikasi kemacetan lalu lintas. Tingkat kemacetan tinggi ditunjukan dengan rona warna coklat yang pekat sedangkan kemacetan rendah ditunjukan dengan rona warna coklat yang lebih cerah. Dari data di atas lokasi kemacetan  tinggi  berada  di  tahun  2012,  2013,  2014  dan  2015.  Terdapat  penggabungan  data  di tahun  2016 sampai 2020 dikarenakan jumlah laporan kemacetan kurang representatif, sehingga ada penggabungan agar dalam visualisasi terlihat lebih baik.
Hasil dari visualisasi Heat-maps menunjukan distribusi kemacetan berdasarkan gradien warna. Gradien warna coklat menunjukan tingkat kemacetan lalu lintas pada suatu lokasi. Semakin gelap rona warna coklat semakin tinggi  densitas  kemacetan disuatu  lokasi tersebut.  Begitu  pula  sebaliknya  semakin cerah rona  warna  coklat menunjukan  tingkat  kemacetan  semakin  rendah.  Penggunaan  gradien  warna  memudahkan  pengguna  non- kartografer dalam membaca informasi dari visualisasi yang ditampilkan (Netek dkk., 2018) .
Hasil  dari  visualisasi  melalu Space-time  Cube (STC)  memberikan  informasi  terkait  lintasan  kejadian kemacetan dengan tingkat intensitas dalam bentuk variabel warna. Periode waktu yang panjang memberikan informasi perubahan secara historis dan kemudian dapat menjadi tren suatu fenomena.
Dari hasil geovisualisasi diperoleh lokasi kemacetan lalu lintas Kota Yogyakarta Tahun 2012 terkonsetrasi di pusat perdagangan dan jasa. Seperti yang ditunjukan pada peta Heat-maps tahun 2012 distribusi titik panas berada di senter kota, seperti di wilayah Jalan Malioboro. Sebelah Utara terdeteksi tingkat kemacetan tinggi, dengan ditunjukan rona warna coklat pekat yang berlokasi di Jl. Laksda Adisucipto dan Jl. Padjajaran.
Tahun 2013 kemacetan lalu lintas tersebar di pusat kota dan beberapa di wilayah Timur serta wilayah Utara. Seperti yang ditunjukan pada peta Heat-maps tahun 2013, dengan densitas tertinggi berlokasi di Jl. Jalan Solo- Yogyakarta (Simpang Bandar Udara Adisucipto). Sepanjang Jl. Laksda Adisucipto terlihat potensi kemacetan berwarna coklat tua.
Berdasarkan laporan kemacetan lalu lintas Twitter tahun 2014, kemacetan lalu lintas mengalami penurunan. Terlihat dari sebaran Heat-maps terlihat lebih lengang dibandingkan dengan tahun 2013. Lokasi kemacetan terkonsentrasi di Jl. Malioboro dan di Jl. Laksda Adisucipto. Pola yang sama terjadi di tahun 2015 dengan
distribusi  kemacetan  terfokus  di  Kawasan  Jl.  Malioboro.  Jumlah  pelapor  kemacetan  di  tahun  2015  relatif menurun dibandingkan dengan tahun 2014 dari 124 laporan menjadi 60 laporan.
Tahun  2016  sampai  2019  pola  kemacetan  lalu  lintas  sangat  berbeda,  konsentrasi  kemacetan  berada  di  Jl. Laksda Adisucipto dan Simpang Tugu yang digambarkan melalui warna coklat tua pada Heat-maps dan STC. Tahun 2019 sampai 2020 lokasi kejadian kemacetan berada di Jl. Kleringan dan Simpang Jl. Kaliurang – Jl. Padjajaran mengarah ke Utara. Lokasi kemacetan di Jl. Kleringan relatif tinggi karena arus wisatawan yang mengarah ke Jl. Malioboro menjadi satu arah dan terakumulasi di lokasi tersebut.
Dari hasil visualisasi kemacetan lalu lintas secara temporal, diperoleh informasi lokasi kemacetan berada di pusat kota yang merupakan area perdagangan dan jasa di Kota Yogyakarta yaitu di Jl. Malioboro. Seperti yang ditunjukan  pada  gambar  IV.11,  distribusi  kemacetan  sesuai  dengan rona  warna  coklat  tua terkonsentrasi  di sepanjang Jl. Malioboro dari tahun 2012 sampai tahun 2020 ditunjukan dengan penanda kotak warna hitam pada peta. Selain di Jl. Malioboro, distribusi kemacetan terjadi di sepanjang Jl. Laksda Adisucipto seperti yang ditunjakan dengan kotak warna biru pada peta, kemacetan terjadi di tahun 2012, 2013, 2014, 2016, 2017, dan 2018. Puncak kemacetan di jalan tersebut berada di tahun 2013, pada peta ditunjukan dengan rona warna coklat tua.
Terjadi pengecualian untuk data kemacetan lalu lintas di tahun 2016, 2017, dan tahun 2018, lokasi kemacetan hanya berada dibeberapa titik saja dikarenakan pada tahun tersebut jumlah pelaporan kemacetan lalu lintas tidak  begitu  tinggi.  Tampilan  peta  pada  tahun  2016,  2017,  dan  2018  menjadi  satu  kesatuan,  dikarenakan minimnya data pelaporan kemacetan lalu lintas oleh pengguna Twitter sehingga untuk memudahkan visualisasi dilakukan penggabungan, begitu juga untuk data kemacetan lalu lintas di tahun 2019 dan 2020.

## Kesimpulan
Penggalian data melalui crowdsourced media sosial seperti Twitter dapat memberikan informasi secara cepat dengan  informasi objek  spasial dan  atribut  waktu  yang  merepresentasikan  fenomena  kemacetan lalu lintas. visualisasi Heat-maps menunjukan distribusi kemacetan berdasarkan variabel warna, sedangkan untuk Space- time Cube (STC) memberikan informasi terkait lintasan kejadian kemacetan dengan tingkat intensitas dalam bentuk  variabel  warna  dan  informasi  waktu  kejadian.  Hasil  geovisualisasi  diperoleh  lokasi  kemacetan  lalu lintas Kota Yogyakarta Tahun 2012-2020 terkonsetrasi di pusat perdagangan dan jasa. Visual analitik seperti Heat-maps dan Space-time Cube (STC) menjadi alternatif baru dalam menyajikan informasi spasial.

## Ucapan Terimakasih
Terima kasih kepada PUSTEKDATA LAPAN yang telah memfasilitasi data Citra Penginderaan Jauh SPOT- 6 dan SPOT-7.

## Daftar Pustaka
Abriyanto, I., Teknik, F., Indonesia, U., Studi, P., Sipil, T., Pendidikan, P., & Ekstensi, S. (2010). Tata Guna Lahan Pada Pusat Kota Depok ( Jalan Margonda Raya ). Tata Guna Lahan Pada Pusat Kota Depok (Jalan Margonda Raya ).
Andrienko,  Natalia,  Gennady  Andrienko,  Fabian  Patterson,  dan  Hendrik  Stange.  (2019).  “Visual  Analysis  of  Place Connectedness by Public Transport.” IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems 14(8):1–13. doi: 10.1109/tits.2019.2924796.
Budianto  dkk.  (2019). Analisis  dan  Pengembangan  Sistem  Informasi  Tracer  Study  Menggunakan  Metode  Waterfall Berbasis Web. Semnas SENASTEK Unikama.
Buslim,  Nurhayati,  Busman  Busman,  Nadika  Sigit  Sinatrya,  dan  Tifani  Shallynda  Kania.  (2018).  “Analisa  Sentimen Menggunakan Data Twitter, Flume, Hive Pada Hadoop dan Java Untuk Deteksi Kemacetan di Jakarta.” Jurnal Online Informatika 3(1):1. doi: 10.15575/join.v3i1.141.
Feldman, Ronen & James Sanger. (2007). The Text Mining Handbook: Advanced Approaches to Analyzing Unstructured Data. Cambridge University Press, xii+410 pp; hardbound, ISBN 0-521-83657-3. García, Pedro, Ricardo Herranz, José Javier Ramasco, Gennady Andrienko, Nicole Adler, dan Carla Ciruelos. (2016).
“Big  Data  Analytics  for  a  Passenger-Centric  Air  Traffic  Management  System.” 6th  SESAR  Innovation  Days (November):8.
Kveladze  dkk.  (2019 ).  Cartographic  Design  and  the  Space–Time  Cube, he  Cartographic  Journal, 56:1, 73- 90, DOI: 10.1080/00087041.2018.1495898
Mujiandari, Reni. (2014). “Perkembangan Urban Sprawl Kota Semarang pada Wilayah Kabupaten Demak Tahun 2001- 2012.” Jurnal Wilayah dan Lingkungan 2(2):129. doi: 10.14710/jwl.2.2.129-142. Meyer, M.D., & Miller, E, 1984. Urban Transportation Planning. New York: McGraw Hill Book Co. Netek,  Rostislav,  Tomas  Pour,  dan  Renata  Slezakova.  (2018).  “Implementation  of  Heat  Maps  in  Geographical Information  System  -  Exploratory  Study  on  Traffic  Accident  Data.” Open  Geosciences 10(1):367–84.  doi: 10.1515/geo-2018-0029.
Prasetyo, P.W (2018).  Kajian Geografi Terhadap Kemacetan Lalu Lintas di Kawasan Kampus UMS. Surakarta: UMS Library
Prastiti,  O  dan  Wildan,  R.  (2018,  Maret  31,).  Urban  Sprawl  dan  Kemacetan  di  Yogyakarta.  Diperoleh  dari https://www.balairungpress.com/2018/03/urban-sprawl-dan-kemacetan-di-yogyakarta/
Sukarto, Haryono. 2006. Transportasi Perkotaan dan Lingkungan: Jurnal Teknik Sipil. 3(2): 94-95. Sumadi. 2006. Kemacetan Lalu Lintas Pada Ruas Jalan Veteran Kota Brebes. Semarang: Universitas Diponegoro. Tamin, O. Z., & Frazila, R. B. 1997. Penerapan Konsep Interaksi Tata Guna Lahan-Sistem Transportasi dalam Perencanaan Sistem Jaringan Transportasi. Jurnal Perencanaan Wilayah dan Kota, 8(3), 34-48 Wibawa, bayu A. 1996. “Tata Guna Lahan Dan Transportasi Dalam Pembangunan Berkelanjutan.” in Jurnal Tata Guna Lahan Dan Transportasi .
This article is licensed under a Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License .

## LAMPIRAN
Geovisualisasi Heat-maps dan Space-time Cube Kemacetan Lalu Lintas Tahun 2012-2020