## Klustering Jumlah Penumpang pada Halte Bus Rapid Transit Kota Tangerang
Erni Dianawati 1 , Putri Previa Yanti 2 , Yulia Suryandari 3 Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia ernidianawatiw@students.itb.ac.id 1 , putriprevia@students.itb.ac.id 2 , yulia.suryandari@students.itb.ac.id 3
Abstract— Bus Rapid Transit (BRT) Trans Tangerang is a local public transportation system developed in the main corridor of the Tangerang City area as well as a feeder for Transjabodetabek and rail transport. BRT Trans  Tangerang  is  one  part  of  the  Bus  Rapid  Transit  program  which  is  implemented  and  launched  by Department  of  Transportation.  The  BRT  Trans  Tangerang  system  began  operating  at  the  beginning  of December 2016. Some problems faced by Trans Tangerang Bus Rapid Transit such  as the number of passengers that need to be increased to reduce congestion in the city of Tangerang and the placement of the right bus stops to attract passengers. Therefore, to overcome this problem, data and information about BRT Trans Tangerang are needed to find patterns of passenger distribution. The process of finding this information can be done by using data mining method. W ithin this method, there is a clustering technique which is useful to clustering all data  in  groups  which  have  similar  data.  The  algorithm  used  to  classify  the  data  is  called  simple  k -means algorithm. In this study, all the data will be clustered into five cluster.  The clustering results have almost the same  nature  between  the  data in  one  cluster,  namely  the  total  number  of  pass engers  per  month,  so  that  by performing clustering characteristics, knowledge of the busy schedule of passengers in one day can help related parties to anticipate the density of passengers on certain days.
Keywords— Clustering, passenger, bus rapid transit, Tangerang City

## I. P ENDAHULUAN
Menurut  laporan  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  Kota  Tangerang  pada tahun  2017  dan  2018,    populasi  kendaraan  bukan  umum   objek  pajak  di  Kota  Tangerang meningkat sebesar 0,94% (722.580 kendaraan pada tahun 2016 menjadi 768.627 kendaraan pada tahun 2017). Berdasarkan studi volume kecepatan di ruas jalan Kota Tangerang yang telah  dilakukan  oleh  Dinas  Perhubungan  pada  tahun  2017,  menunjukkan  semakin banyaknya  titik-titik  kritis  dengan  kecepatan  <10  km/jam  pada  beberapa  ruas jalan.   Hal ini  menunjukkan  masih  cukup  besarnya  antusiasme  masyarakat  untuk  menggunakan kendaraan  pribadi  dibandingkan  harus  menggunakan  angkutan  umum   yang  sudah disediakan. Kondisi tersebut berimbas pada kondisi lalu lintas di Kota  Tangerang, sampai tahun  2019  masih  tercatat  ada  83  titik  kemacetan  di  Kota  Tangerang  yang  belum  bisa diatasi sepenuhnya [1].
Gambar 1. Perbandingan kecepatan kritis (<10 Km/Jam) pada pagi hari antara Tahun 2015 dan 2017
BRT Trans Tangerang merupakan sistem angkutan umum lokal yang dikembangkan di koridor  utama  wilayah  Kota  Tangerang  sekaligus  sebagai  angkutan  pendukung  (feeder) bagi  angkutan  Transjabodetabek  dan  angkutan  kereta  api.  Pola  layanan  BRT  Trans Tangerang  diarahkan  sesuai  dengan  standar  pelayanan  minimal  (SPM)  yang  ditetapkan , yakni melayani penum pang umum  di wilayah Kota Tangerang secara lebih nyaman, aman, teratur, terjadwal, terjangkau, serta terintegrasi.
Sampai dengan tahun 2019, BRT Trans Tangerang sudah tersedia da lam 2 (dua) koridor utama,  yaitu  Koridor  1  dan  Koridor  2  [2].  Koridor  1  melayani  rute  dari  Terminal  Poris Plawad ke Jatake dan sebaliknya dengan jarak tempuh sepanjang 17 kilometer . Koridor ini dibuka sejak tahun 2017 dengan melewati beberapa halte sebagai  berikut:
1. Halte Terminal Poris Plawad
2. Halte Tanah Tinggi
3. Halte Imigrasi
4. Halte Pesanggarahan
5. Halte Satria
6. Halte PLN
7. Halte Sinar Hati
8. Halte RSU An-Nisa
9. Halte Uwung Jaya
10. Halte Keroncong
Koridor  2  melayani  rute  dari  Terminal  Poris  Plawad  ke  Terminal  Cibodas.  Koridor  2 dibuka sejak Juni 2018 dengan melewati rute Terminal Poris Plawad - Jl. Benteng Betawi - Jl. Jend. Sudirman - Jl. Teuku Umar - Jl. Imam Bonjol - Jl. Kav. Pemda Raya - Jl. Pandan Raya - Jl. Bango Raya - Jl. Nuri Raya - Jl. Betet Raya - Jl. Sawo Raya - Jl. Empu Barada - Jl. Borobudur Raya - Terminal Cibodas. Untuk rute sebaliknya yaitu Cibodas -Poris Plawad memiliki rute Terminal Cibodas - Pasar Malabar - Jl. Cemara Raya - Jl. Beringin Raya - Jl. Teuku Umar - Jl. Jend. Sudirman - Jl. Benteng Betawi - Terminal Poris Plawad.
BRT  Trans  Tangerang  mulai  beroperasi  dari  pukul  05:00  sampai  dengan  pukul  21:00 WIB  dengan  jumlah  perjalanan  sebanyak  4  RIT .  BRT  Trans  Tangerang  memiliki  10 armada  yang  beroperasi.  Kapasitas  penumpang  BRT  Trans  Tangerang  adalah  20 penumpang.
A. Implementasi solusi yang telah dilakukan oleh pemangku kepentingan dan dampaknya serta potensi-potensi pengembangan solusi.
Beberapa solusi yang telah dilakukan oleh Pemerintah Kota Tangerang antara lain  [4]:
a. Area  Traffic  Control  System  sebagai  bagian  dari  Intelligent  Transportation  System dengan memasang beberapa CCTV di beberapa persimpangan yang terhubung dengan monitoring traffic  light bertujuan  untuk  pengaturan  lalu  lintas  dan  memudahkan koordinasi dengan pegawai lapangan.
b. Pengoperasian  BRT  (Bus  Rapid  Transit)  yang  dimulai  sejak  Desember  2016  dengan jalur koridor I pelayanan Terminal Poris Plawad-Jatiuwung dan ditambahkan koridor II dengan jalur Terminal Poris Plawad-Cibodas sejak Juni 2018.
c. Pengintegrasian Angkutan Umum yang dimulai deng an rencana pembangunan Transit Oriented Development (TOD) Kawasan Terminal Poris Plawad.
d. Melakukan  Manajemen  Rekayasa  Lalu  Lintas  di  beberapa  titik  kemacetan  (Pintu  Air 10, Jalan Sangiang, Jalan Benteng Betawi,dll).
e. Operasi  penertiban  Parkir  Liar  (Jalan  S atria  Sudirman/  Kawasan  Tangerang  City/ Kawasan Taman Gajah, Stasiun Tanah Tinggi dan Kawasan Pasar Lama).

## B. Perumusan Masalah
Mengoptimalkan pelayanan angkutan um um  yang nyaman merupakan salah satu misi utama dari Dinas Perhubungan Kota Tangerang sebagai s alah satu upaya untuk mencapai visi “ Mewujudkan Transportasi yang Handal ”. Keberhasilan kinerja pelayanan angkutan umum  dapat  terlihat  dari  nilai load  factor. Dilihat  dari  aspek  keberlangsungan penyelenggaraan  angkutan  umum, semakin  tinggi  presentase  rata-rata load  factor maka dapat  dikatakan  semakin  baik,  sedangkan  dari  aspek  kenyamanan  penumpang,  semakin kecil load factor maka dapat dikatakan semakin baik.
Gambar 2. Kinerja Angkutan Umum di W ilayah Kota Tangerang berdasarkan  survei Tahun 2017
Kinerja angkutan umum baik bus kota, angkutan dalam kota, dan  BRT, saat ini masih dibawah  80%.  Artinya,  penggunaan  angkutan  umum  perkotaan  relatif  belum  menjadi pilihan sebagian masyarakat Kota Tangerang. Dari hasil survei kinerja angkuta n yang telah dilakukan pada jenis angkutan bus kota, angkutan dalam kota dan  BRT yang melayani di wilayah Kota Tangerang, maka Bus Kota mempunyai load factor rata-rata sebesar 60,22%, angkutan dalam kota sebesar 31,93% , dan BRT  sebesar 39,5%.
Berdasarkan survei statis yang telah dilakukan pada titik-titik strategis lintasan trayek angkutan  umum  yang  ada  di  wilayah  Kota  Tangerang  di  Tahun  2016,  diperoleh  bahwa populasi pengguna angkutan umum  sebesar ±245.180 orang dengan jumlah penduduk kota Tangerang  sebesar  1.750.030  jiwa.  Hal  ini  menunjukkan  hanya  14,01  %  penduduk  yang memanfaatkan penggunaan angkutan umum .
Dalam usaha menarik minat masyarakat dalam menggunakan angkutan umum  telah dilakukan beberapa solusi:
a. Meningkatkan kenyamanan angkutan umum
b. Pembukaan rute – rute baru BRT
c. Rencana penggunaan sistem e-ticketing

## II. R ANCANGAN S OLUSI
Data  yang  tersedia  belum  memliki  label,  namun  pengelompokan  data  yang  belum memiliki  label  dapat  dilakukan  berdasarkan  karakteristik  kemiripan  data  yang  dimiliki. Teknik pengelompokan dengan clustering melakukan eksplorasi data untuk mendapatkan insight terhadap  data  yang  anomali  [8][9].  Salah  satu  metode clustering yang  populer adalah K-Means. Pengelompokkan ( clustering) item data ke dalam sekelompok data kecil berdasarkan  kesamaan  sifat  data  dilakukan  dengan  tujuan  untuk  meminimalkan  jarak  di dalam  cluster  dan  memaksimalkan  jarak  antar cluster [3] . Dari  hasil  analisis  akan dihasilkan 5 cluster dari data yang tersedia .

## A. Teknik Klustering
Teknik clustering yang  digunakan  merupakan unsupervised  learning yang merupakan  teknik  pengelompokkan machine  learning yang  menyimpulkan  pola  dari dataset tanpa mengacu pada hasil yang telah diketahui maupun yang telah diberi label [9].
K-Means  Clustering  merupakan  salah  satu  metode  yang  termasuk  ke  dalam golongan algoritma Partitioning Clustering [8]. Dengan langkah-langkah sebagai berikut [10]:
1. Tentukan nilai k sebagai jumlah cluster yang ingin dibentuk
2. Bangkitkan k centroid (titik pusat cluster) awal secara acak
3. Hitung jarak setiap data ke masing-masing centroid menggunakan rumus korelasi antar dua objek (Euclidea Distance)
4. Kelompokkan setiap data berdasarkan jarak terdekat antara data dengan centroidnya
5. Tentukan posisi centroid baru ( k C )  dengan cara menghitung nilai rata -rata dari data yang ada pada centroid yang sama.
Gambar 3. Clustering data

## B. Evaluasi Rancangan Solusi
Evaluasi  model  menggunakan silhouette  coefficient untuk  melihat  kualitas  dan kekuatan  cluster,  seberapa  baik  suatu  objek  ditempatkan  dalam  suatu  cluster.  Metode  ini merupakan gabungan dari metode cohesion dan separation. Nilai hasil silhouette coefficient terletak  pada  kisaran  nilai  -1  hingga  1.  Jika  nilai silhouette coefficient mendekati  nilai  1, maka  semakin  baik  pengelompokan  data  dalam  satu  cluster.  Sebaliknya  jika silhouette coefficient mendekati  nilai  -1,  maka  semakin  buruk  pengelompokan  data  didalam  satu cluster [8].

## III. P ENGUMPULAN D ATA
Data didapatkan dari Unit Pelayanan Teknis Angkutan Umum yang berada dibawah Dinas Perhubungan Kota Tangerang dan survei – survei yang telah dilakukan sebelumnya oleh  pihak  Dinas  Perhubungan  Kota  Tangerang  sejak  Desember  Tahun  2016  sampai dengan Maret 2019 [5][6].

## A. Deskripsi Data
Data  yang  digunakan  berupa  data  penumpang  kendaraan  BRT  Trans  Tangerang sejak  Desember  2017  sampai  dengan  November  2018  yang  melayani  perjalanan  pada Koridor  1  dari  koridor  Terminal  Poris  Plawad-Jatake  yang  ada  dengan  rincian  atribut- atributnya sebagai berikut.
Tabel 1. Data penumpang kendaraan BRT Trans Tangerang
Nama_field Keterangan Tanggal datetime Hari string Halte string Jumlah_penumpang integer
Data penumpang kendaraan BRT  Trans Tangerang terdiri dari field Tanggal, Hari, Halte, dan Jumlah_penumpang sesuai Tabel 1. Data tersebut terdiri dari 365 records data berupa  jumlah  penumpang  yang  menggunakan  kendaraan  tersebut  pada  Koridor  1  untuk satu kali perjalanan yang melalui 10 (sepuluh) halte. Gambar 4 menunjuk kan contoh data penumpang kendaraan BRT Trans Tangerang pada bulan November 2018.
Gambar 4. Contoh data penumpang BRT Trans Tangerang

## B. Proses Data
Tahap pertama yang dilakukan adalah dengan menyeleksi s eluruh data atribut pada dataset untuk mendapatkan atribut-atribut  yang  bernilai relevan, tidak missing value, dan tidak redundance [7].  Atribut  pengujian  pertama  ditentukan  sebanyak  3  atribut,  yaitu: tanggal,  hari  dan  jumlah  penumpang,  sehingga  akan  didapatkan sample data  sebagai berikut.
Gambar 5. Sample data

## C. Analisis Deskriptif
Data penumpang BRT Trans Tangerang berjumlah sebanyak 365 records. Data ini diambil  pada  bulan  Desember  2017  hingga  November  2018.  Penumpang  paling  banyak pada data ini terjadi pada  hari Senin tanggal  18 Desember 2017 sebanyak 743 orang dan paling  sedikit  pada  hari  Selasa  tanggal  4  Januari  2018  sebanyak  35  orang.  Rata-rata penumpang BRT Trans Tangerang per harinya adalah 340 orang.
Dalam  kondisi  ideal,  jumlah  rata-rata  penumpang  ini  masih  dapat  dilayani  oleh armada  dan  jadwal  yang  dilayani  Koridor  1.  Namun   untuk  hari-hari  tertentu,  terjadi peningkatan atau penurunan jumlah penumpang. Jumlah penumpang meningkat pada hari - hari tertentu seperti Minggu dan Senin. Selain itu, jumlah penumpang  yang tinggi terjadi pada  bulan  Desember  2017  dengan  rata-rata  525  orang  dan  yang  terendah  terjadi  pada November 2018.

## IV. E KSPERIMEN DAN H ASIL
Variabel yang digunakan sebagai parameter berjumlah 3 buah, yaitu:
a. Tanggal
b. Hari
c. Jumlah penumpang

## A. Pembangunan model yang diusulkan
Clustering pada data penumpang BRT  Trans Tangerang dil akukan menggunakan teknik  k-means  clustering.  Data  ini  dikelompokan  ke  dalam  5  (lima)  cluster  dengan visualisasi seperti yang digambarkan pada Gambar 6.
Gambar 6. Hasil clustering data penumpang BRT Trans Tangerang
Pada Gambar 6, terlihat cluster C1 dan C3 memiliki sebaran data yang lebih banyak dibandingkan  cluster  lainnya  sedangkan  cluster  C5  memiliki  sebaran  data  yang  paling sedikit. Beberapa data yang merupakan pencilan tetap masuk ke dalam cluster yang paling dekat centroidnya.
Cluster C1 (berwarna biru) berisi 102  data. Cluster C2 (berwarna merah) berisi 84 data. Cluster C3 (berwarna hijau) berisi 105 data. Cluster C4 (berwarna oranye) berisi 44 data.  Cluster  C5(berwarna  kuning)  berisi  30  data.  Distribusi  clust ering  tersebut digambarkan pada Gambar 7.
Gambar 7. Distribusi hasil clustering data penumpang BRT Trans Tangerang
Distribusi data berdasarkan hari untuk setiap cluster ditunjukkan pada Tabel 2. Data penumpang pada hari Senin paling banyak  dikelompokan  ke dalam cluster C1 dan paling sedikit  pada  cluster  C5.  Data  pada  hari  Selasa  paling  banyak  dikelompokan  ke  dalam cluster  C1  dan  paling  sedikit  dikelompokan  ke  dalam  cluster  C4  dan  C5.  Data  pada  hari Rabu paling banyak dikelompokan ke dalam cluster C1 dan C3, sedangkan paling sedikit dikelompokan ke dalam cluster C5. Data pada hari Kamis paling banyak dikelompokan ke dalam  cluster  C3  dan  paling  sedikit  dikelompokan  ke  dalam  cluster  C5.  Data  pada  hari Jumat paling banyak dikelompokan ke dalam cluster C3 dan paling sedikit dikelompokkan ke dalam cluster C4 dan C5. Data pada hari Sabtu paling banyak dikelompokan ke dalam cluster C3 dan paling sedikit dikelompokkan ke dalam cluster C5. Data pada hari Minggu paling  banyak  dikelompokkan  ke  dalam  cluster  C1  dan  C3,  sedangkan  paling  sedikit dikelompokan ke  dalam cluster C5. Visualisasi dari distribusi tersebut digambarkan pada Gambar 8.
Tabel 2. Distribusi data berdasarkan hari Cluster Senin Selasa Rabu Kamis Jumat Sabtu Minggu C1 15 17 14 13 15 15 13 C2 13 12 12 12 12 11 12 C3 14 15 14 17 16 16 13 C4 6 4 8 6 5 6 9 C5 4 4 4 4 5 4 5
Gambar 8. Visualisasi distribusi hasil clustering data penumpang BRT Trans Tangerang berdasarkan hari
Rata-rata  data  penumpang  BRT  Trans  Tangerang  diperoleh  sebesar  390,38  pada cluster C1; 246,67 pada cluster C2; 263,74 pada cluster C3; 544,39 pada cluster C4; dan 405,47 pada cluster C5. Rata-rata tertinggi terdapat pada cluster C4 dan rata -rata terendah terdapat pada cluster C2.  Cluster C4 sebagian  besar diisi oleh data pada bulan Desember 2017.
Gambar 9. Contoh data hasil clustering

## B. Evaluasi model
Nilai  s ilhouette  coefficient yang  didapat  dari  penelitian  ini  dihasilkan  nilai  antara 0,456  sampai  dengan  0,708,  hal  ini  menunjukkan  jika  model  yang  didap at  sudah  cukup baik.

## V. K ESIMPULAN DAN S ARAN

## A. Kesimpulan
Hasil clustering memiliki sifat yang hampir sama antara data -data yang berada dalam satu  cluster,  yaitu  jumlah  penumpang  secara  total  perbulannya,  sehingga  dengan melakukan  karakteristik  clustering,  pengetahuan  mengenai  jadwal  padatnya  penumpang dalam satu hari dapat membantu pihak terkait untuk mengantisipasi padatnya penumpang pada hari tertentu.

## B. Saran
Berdasarkan hasil penelitian diatas dapat disimpulkan bahwa hasil klustering dapat lebih  bermanfaat  jika  dataset  yang  digunakan  lebih  terperinci,  seperti  tipe  penumpang, jumlah penumpang naik dan turun di setiap halte, jam  kedatangan dan jam  keberangkatan BRT, dan lain-lain.

## D AFTAR P USTAKA
[1] Adeliani,  A  (2018):  Efektivitas  Pengelolaan  Bus  Rapid  Transit  Trans  Tangerang, Skripsi, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
[2] Data Halte Kota Tangerang. Dinas Perhubungan Kota Tangerang. 2017.
[3] Handoko,  K.,  and  Lesmana,  L.  S.  (2018):  Data  Mining  Pada  Jumlah  Penumpang Menggunakan Metode Clustering, (1), 97–102.
[4] Identifikasi Titik Kemacetan dan Permasalahannya di Kota Tangerang Tahun 2013  - Sekarang. Dinas Perhubungan Kota Tangerang. 2017.
[5] Laporan UPTD Angkutan Umum Massal Dinas Perhubu ngan Kota Tangerang Tahun Anggaran 2017.
[6] Laporan UPTD Angkutan Umum Massal Dinas Perhubungan Kota Tangerang Tahun Anggaran 2018.
[7] Praja,  B.  S.,  Purba  D.K,  dan  Setianingsih  C,  (2018):  Penerapan  Metode  K -Means Clustering  Dalam  Pengelompokan  Data  Penumpang  D an  Kapal  Angkutan  Laut  Di Indonesia  Aplication  Of  K -Means  Clustering  Method  In  Passenger  And  Ship Transport Data Grouping In Indonesia.
[8] Tilley, S., dan Rosenblatt, H. (2017): Systems Analysis and Design , eleventh, Boston: Cengage Learning.
[9] Rahmat, Arif. "Survei Penerapan Model Machine Learning dalam Bidang Keamanan Informasi". Jurnal Sistem Cerdas 2019 vol 02 pp. 47-60
[10] Zakiul  Fahmi  Jailani  (2015)  :    Pola  Persebaran  Penumpang  Pada  Shuttle  Bus  Trans Jogja  Menggunakan  Algoritma  Simple  K -Means,  Makalah,  STIMIK  AMIKOM Yogyakarta.