## Prediksi Perambatan Arus Lalu Lintas Berdasarkan Korelasi Tertinggi Antar Jalan
Bagus Priambodo 1,* , Yuwan Jumaryadi 1 , Umniy Salamah 2
1 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Sistem Informasi, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia
2 Fakultas Ilmu Komputer, Program Studi Teknik Informatika, Universitas Mercu Buana, Jakarta, Indonesia Email: 1,* bagus.priambodo@mercubuana.ac.id, 2 yuwan.jumaryadi@mercubuana.ac.id, 3 umniy.salamah@mercubuana.ac.id Email Penulis Korespondensi: bagus.priambodo@mercubuana.ac.id Submitted 06-06-2022 ; Accepted 20-06-2022 ; Published 30-06-2022

## Abstrak
Selama beberapa tahun terakhir, banyak algoritma untuk prediksi arus lalu lintas telah diusulkan untuk memprediksi arus lalu  lintas. Model time series dan model neural network telah diterapkan secara luas untuk memprediksi arus lalu lintas dan kemacetan lalu lintas berdasarkan  data  trafik,  kecepatan  kendaraan,  cuaca,  kecelakaan,  dan  hari-hari  khusus.  Akan  tetapi  kebanyakan  dari  penelitian sebelumnya  hanya digunakan  untuk  memprediksi  arus  lalu  lintas, tidak diterapkan  untuk  memprediksi  perambatan  arus  lalu  lintas. Perambatan arus lalu lintas merupakan penelitian yang menarik, karena dengan menggunakan hasil ini pengemudi dapat menghindari jalan tetangga yang terkena dampak kemacetan jalan. Kami mengusulkan metode korelasi untuk menemukan hubungan antara jalan. Untuk mengevaluasi hubungan antara jalan, hasil korelasi kami tampilkan dalam peta. Hasil visualisasi menunjukan korelasi trafik pada saat terjadi kemacetan lebih baik dalam menunjukan hubungan antara jalan daripada korelasi pada semua waktu.
Kata Kunci: Penyebaran Arus; Hubungan Antara Jalan; Korelasi;  Kemacetan; Transportasi

## Abstract
Over the past few years, many algorithms for traffic flow predictions have been proposed to predict traffic flow. Time series models and neural network models have been widely implemented to predict traffic flow and traffic congestion based on traffic data, vehicle speed, weather, accidents, and special days. However, most of previous studies are used to predict traffic flow, not applied to predict the propagation of traffic flow. Traffic flow propagation is an interesting study. Using this finding the driver can avoid neighboring roads  affected  by  road  congestion.  We  propose  the  correlation  method  to  find  the  relationship  between  the  road.  To  evaluate  the relationship between the road, we display the correlation results in the map. The visualization show that the correlation of traffic when congestion occurs shows better in showing the relationship between the road than the correlation at all times.
Keywords : Congestion Propagation; Relationship Between Roads; Correlation; Traffic Jam; Transportation

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan lalu lintas adalah keadaan dimana pengguna jalan melebihi kemampuan jalan. Ciri ciri kemacetan jalan raya adalah kecepatan lambat, waktu tempuh lebih lama, dan panjang antrian mobil di sepanjang jalan. Selama beberapa tahun terakhir, banyak algoritma untuk prediksi arus lalu lintas telah disarankan untuk memprediksi arus lalu lintas. Model deret waktu dan model jaringan saraf tiruan banyak digunakan untuk memprediksi arus lalu lintas dan kemacetan lalu lintas berdasarkan  data  trafik  sebelumnya.  Data  trafik  di  yang  diperoleh  dari  sensor  [1]  [2]  [3]  [4]  [5]sering  diterapkan menggunakan  arima  atau  jaringan  saraf  tiruan.  Peningkatan  kinerja  prediksi  dapat  ditingkat  dengan  penambahan klasifikasi hari [3], [6]–[9], volume lalu lintas dan  zona [10], data cuaca [11], [12], serta data kecepatan dari berbagai kendaraan, hari, dan kepadatan lalu lintas [13]. Prediksi lain menggunakan data lintasan GPS, data cuaca, hari khusus , berdasarkan kesamaan temporal spasial. Penelitian lain menyebut tingkat keselamatan lalu lintas berdasarkan  surat izin mengemudi,  faktor,  GDP  dan  data  kecelakaan  menggunakan  regresi  berganda.  Selain  prediksi  menggunakan  metode linier dan nonlinier, penelitian menarik lainnya adalah memprediksi kemacetan jalan berdasarkan irisan persimpangan jalan  menggunakan  model  BML,  memprediksi  arus  lalu  lintas  berdasarkan  kesamaan  pola  kemacetan  lalu  lintas  [14], penelitian ini dapat berguna untuk memprediksi perambatan arus lalu lintas, namun sayangnya hasil menggunakan metode ini kurang memuaskan. Atau secara umum dalam memprediksi arus lalu lintas banyak faktor yang dapat mempengaruhi arus  lalu  lintas  atau  kemacetan  lalu  lintas  pada  suatu  rute,  antara  lain  data  temporal  [13]  kecepatan  kendaraan  [12], kemacetan [15], dan kecelakaan [16].
Faktor lain yang mempengaruhi kemacetan lalu lintas pada suatu rute adalah kemacetan jalan di sekitarnya. Seperti penelitian yang dilakukan oleh ahn et al, hubungan antar jalan diekstraksi menggunakan model 3D Markov [17], atau dengan  memvisualisasikan  dan  menyoroti  dampak  lalu  lintas  mempengaruhi  jalan  yang  berdekatan  [16],  visualisasi kemacetan mencerminkan penyebaran arus lalu lintas [18], deteksi kemacetan lalu lintas berdasarkan pada irisan antar simpang  menunjukkan  adanya  hubungan  antar  jalur  [19],  kemacetan  penambangan  antar  ruas  jalan  [20]  mencatat hubungan antara satu jalan dengan jalan lainnya. Berdasarkan faktor-faktor yang mempengaruhi kemacetan lalu lintas di atas.  Kami  menganggap  faktor  kemacetan  di  suatu  jalan  akan  mempengaruhi  jalan-jalan  di  sekitarnya.  Namun,  tidak semua ruas jalan mempengaruhi arus lalu lintas di jalan tersebut. Hanya jalan yang sangat terkait dengan jalan tertentu yang  dapat  mempengaruhi  arus  lalu  lintas  di  jalan  tersebut.  Hal  ini  dapat  membantu  petugas  yang  berwenang  dalam melakukan rekayasa lalu lintas.
Model  deret  waktu  dan  model  jaringan  saraf  diterapkan  secara  luas  untuk  memprediksi  arus  lalu  lintas  dan kemacetan  lalu  lintas  berdasarkan  data historis,  kecepatan kendaraan,  cuaca, kecelakaan,  dan  hari-hari  khusus.  Tetapi
kebanyakan  dari mereka  biasanya  digunakan untuk  memprediksi  arus  lalu  lintas,  tidak diterapkan untuk  memprediksi propagasi arus lalu lintas.
Hubungan yang kuat antara satu jalan dan jalan tetangganya membuat jalan tersebut menjadi kandidat kuat untuk input faktor dalam memprediksi kecepatan di jalan. Hasil prediksi ini dapat membantu memprediksi perambatan arus lalu lintas  dari  jalan  yang  mengalami  situasi  macet.  Lalu  lintas  jalan  di  sekitarnya  dapat  diterapkan  sebagai  alat  untuk memprediksi perambatan arus lalu lintas. Seperti yang dapat kita lihat pada gambar 1, jalan 158324 dipengaruhi oleh jalan yang mengelilinginya. Jika terjadi kemacetan atau kemacetan jalan di jalan tetangga akan mempengaruhi kecepatan rata-rata  di  jalan  158324.  Atau  sebaliknya  jika  jalan  158324  macet  maka  akan  mempengaruhi  arus  jalan  pada  jalan disekitarnya.

## Gambar 1. Jalan 158324 dan jalan sekitarnya
Sebelumnya telah dilakukan penelitian tentang korelasi penambangan antara dua jalan [20]. Secara umum akan terjadi korelasi kemacetan dari ruas jalan A ke ruas B jika kondisi ini terjadi, kemacetan terjadi pada ruas jalan A pada waktu t,  dari waktu t + T terjadi kemacetan pada ruas jalan B. Demikian pula A dan B berada pada jarak tertentu d . Kelemahan  dari  algoritma  ini,  pertama  perhitungannya  tidak  mudah.  Untuk  memastikan  kedua  ruas  jalan  tersebut memiliki hubungan yang kuat maka kita harus menghitung jumlah kemacetan jalan yang terjadi pada ruas jalan B, bila pada ruas jalan A terdapat kemacetan jalan pada saat yang bersamaan, kedua panjang antara jalan A dan jalan B harus dilakukan secara manual. didefinisikan. Dibutuhkan algoritma yang mudah dan cepat untuk menemukan korelasi yang akurat antara dua jalan untuk memprediksi perambatan arus lalu lintas dari data besar arus lalu lintas.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Pada gambar 2 dibawah ini merupakan alur metodologi dari penelitian ini.
1. Pengumpulan Data 2. Tetapkan interval waktu saat terjadi kemacetan
3. Ambil data median avgSpeed pada interval waktu
4. Hitung korelasi trafik antara jalan berdasarkan data median

## 2.1 Pengumpulan Data
Dataset trafik kami diambil dari sensor lalu lintas di Aarhus, Denmark [21] [22] [23] . Jumlah total sensor adalah 449 sensor seperti yang kita lihat pada gambar 3. Data yang kami gunakan adalah data arus trafik pada bulan Juni-September 2014. Kami menghitung semua korelasi antar jalan, tetapi penelitian ini hanya menampilkan hasil daripada 2 jalan yaitu jalan 158324 dan jalan 184649.
Gambar 3. Peta 449 Sensor Lalu Lintas Di Kota Aarhus, Denmark

## 2.2 Menetapkan interval waktu
Kami menetapkan kemacetan jalan ketika kecepatan rata-rata kurang dari 30 dan jumlah kendaraan yang melewati jalan lebih dari 10. Untuk jalan 158324 kemacetan jalan terjadi pada 05.30 sampai 06.30. Sedangkan untuk ruas jalan 184649 kemacetan terjadi pada pukul 14.10 waktu denmark hingga 14.35 waktu denmark.

## 2.3 Ambil data median dalam interval waktu
Selanjutnya,  untuk  menyiapkan  perhitungan  korelasi,  cari  nilai  tengah  kecepatan  rata-rata  (avgSpeed)  dalam  rentang interval waktu terjadi kemacetan.

## 2.4 Hitung korelasi trafik antara jalan berdasarkan data median
Untuk memprediksi dampak jalan antara jalan tetangga kita perlu mencari korelasi tertinggi antara semua jalan di  kota. Kami menghitung korelasi antara semua jalan menggunakan formula korelasi (0) .
𝐶𝑜𝑟 𝑥𝑦 = ∑ (𝑥𝑖−𝑥̅)(𝑦𝑖−𝑦̅) 𝑛 𝑖=1 √∑ (𝑥𝑖−𝑥̅) 𝑛 𝑖=1 ∑ (𝑦𝑖−𝑦̅) 𝑛 𝑖=1 (1)

## 2.5 Evaluasi hasil dengan visualisasi
Hasil korelasi kami urutkan berdasarkan yang tertinggi hingga yang terendah dimana nilai korelasi terbaik adalah nilai yang paling dekat dengan 1. Selanjutnya lima nilai korelasi tertinggi akan ditampilkan dalam peta.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada penelitian ini kami melakukan dua ekperimen, eksperimen pertama kami menggunakan semua data kondisi arus lalu lintas, sedangkan eksperimen kedua kami menggunakan data trafik pada waktu interval terjadi kemacetan.

## 3.1 Hasil

## 3.1.1 Hasil korelasi menggunakan data trafik dalam semua waktu
Menggunakan semua kondisi arus lalu lintas. Banyak ditemukan jalan yang memiliki nilai korelasi tinggi dengan jalan 18324. Begitu juga dengan jalan 184649. Seperti terlihat pada gambar 4 dan gambar 5
Gambar 4. Visualisasi Jalan Yang Berhubungan Dengan Jalan 158324 (Semua Kondisi Lalu Lintas)
Gambar 5. Visualisasi Jalan Yang Berhubungan Dengan Jalan 184649 (Semua Kondisi Lalu Lintas)

## 3.1.2 Hasil korelasi menggunakan data trafik pada interval waktu terjadi kemacetan
Eksperimen ini menggunakan lokasi yang sama yaitu pada ruas jalan 158324 akan tetapi pada saat terjadi kemacetan (kemacetan terjadi pada pukul 05:30 – 06:30) dan jalan 184649 (kemacetan terjadi pada pukul 14:20 – 14:35). Hasil korelasi antar jalan dapat dilihat pada tabel 1 dan tabel 2 di bawah ini. Hasil visualisasi korelasi tersebut dapat dilihat pada Gambar 6 dan 7.
Tabel 1. Hasil korelasi jalan 158324 No With Roads Value 1 158475 0.623 2 192574 0.622 3 206051 0.608 4 158415 0.603 5 158595 0.588 Tabel 2. Hasil Korelasi Jalan 158324 No With Roads Value 1 190879 0.305 2 203610 0.284 3 184595 0.280 4 181305 0.258 5 206104 0.253
Gambar 6. Visualisasi Jalan Yang Memiliki Korelasi Dengan Jalan 158324
Gambar 7. Visualisasi Jalan Yang Memiliki Korelasi Dengan Jalan 184649

## 3.2 Pembahasan
Berdasarkan hasil eksperimen dengan menggunakan data pada semua waktu, menunjukkan bahwa semua kondisi  arus lalu lintas pada ruas jalan 158324 dan jalan 184649 memiliki banyak ruas jalan yang berhubungan dengan jalan tersebut. Tidak hanya jalan raya yang dekat, tetapi juga jalan lain yang cukup jauh dari jalan raya.  Sedangkan hasil eksperimen menggunakan data pada saat terjadi kemacetan menunjukan hasil yang berbeda. Hasil korelasi menggunakan data pada saat terjadi kemacetan menunjukkan hasil yang lebih baik di jalan 184649. Data pada saat terjadi kemacetan, menseleksi lebih banyak jalan. Atau menampilkan hanya jalan jalan yang tertentu. Dimana hanya jalan yang memiliki hubungan kuat saat terjadi kemacetan jalan yang ditampilkan. Namun dari hasil visualisasi pada peta terlihat terdapat ruas jalan yang memiliki korelasi yang cukup kuat, namun memiliki letak yang sangat jauh dari jalan tersebut. Hal ini menunjukan bahwa hasilnya tidak cukup akurat dalam mendeteksi hubungan antar jalan. Sehingga jarak juga perlu dipertimbangkan dalam menilai hubungan antara jalan. Selain filter data kemacetan jalan, data jarak antar jalan juga perlu diperhatikan sebagai parameter. Nilai korelasi  yang tinggi pada saat  terjadi kemacetan  dengan jarak yang saling berdekatan sangat penting dalam prediksi hubungan kemacetan antara dua jalan.

## 4. KESIMPULAN
Objektif utama dari penelitian ini adalah untuk memprediksi perambatan arus lalu lintas. Berdasarkan studi literatur faktor kemacetan di suatu jalan akan mempengaruhi jalan-jalan di sekitarnya. Namun, tidak semua ruas jalan mempengaruhi arus  lalu  lintas  di  jalan  tersebut.  Hanya  ruas  jalan  yang  terhubung  kuat  dengan  ruas  jalan  tertentu  yang  dapat mempengaruhi arus lalu lintas di jalan tersebut. Hasil eksperimen menunjukkan bahwa  perhitungan korelasi pada saat terjadi kemacetan dapat digunakan untuk mencari hubungan antara jalan. Atau dapat digunakan untuk memprediksi jalan
jalan yang terkena dampak dari kemacetan suatu jalan. Pemilihan waktu dan kriteria saat terjadi kemacetan jalan  juga penting dalam prediksi hubungan kemacetan antara dua ruas jalan. Selain itu jarak antara jalan juga faktor yang penting untuk menilai apakah suatu jalan memiliki hubungan atau tidak. Selain itu nilai korelasi antar jalan juga berbeda antara jalan  158324  dan  jalan  184649.  Kemungkinan  letak  jalan,  persimpangan,  kondisi  jalan  menyebabkan  perbedaan  nilai korelasi jalan, selain faktor waktu dan faktor kriteria kemacetan jalan.

## REFERENCES
[1] A. Abadi, T. Rajabioun, and P. A. Ioannou, “Traffic Flow Prediction for Road Transportation Networks With Limited Traffic Data,” IEEE Trans. Intell. Transp. Syst., vol. 16, no. 2, pp. 653–662, 2015, doi: 10.1109/TITS.2014.2337238.
[2] K. Y. Chan and T. S. Dillon, “Traffic flow prediction using orthogonal arrays and Takagi-Sugeno neural fuzzy models,” in 2014 International Joint Conference on Neural Networks (IJCNN), 2014, pp. 35–41, doi: 10.1109/IJCNN.2014.6889374.
[3] H. Dong, L. Jia, X. Sun, C. Li, and Y. Qin, “Road traffic flow prediction with a time-oriented ARIMA model,” in NCM 2009 - 5th International Joint Conference on INC, IMS, and IDC, 2009, no. 1, pp. 1649–1652, doi: 10.1109/NCM.2009.224.
[4] C. Hu, K. Xie, G. Song, and T. Wu, “Hybrid Process Neural Network based on Spatio-Temporal Similarities for Short-Term Traffic  Flow  Prediction,”  in  Proceedings  of  the  11th  International  IEEE  Conference  on  Intelligent  Transportation  Systems Beijing, China, October 12-15, 2008, 2008, pp. 253–258.
[5] K. Kumar, M. Parida, and V. K. Katiyar, “Short Term Traffic Flow Prediction for a Non Urban Highway Using Artificial Neural Network,” in Procedia - Social and Behavioral Sciences, 2013, vol. 104, pp. 755–764, doi: 10.1016/j.sbspro.2013.11.170.
[6] B. Priambodo and Y. Jumaryadi, “Time Series Traffic Speed Prediction Using k-Nearest Neighbour Based on Similar Traffic Data,” MATEC Web Conf., vol. 218, p. 03021, 2018, doi: 10.1051/matecconf/201821803021.
[7] B. Priambodo and A. Ahmad, “Traffic flow prediction model based on neighbouring roads using neural network and multiple regression,” J. Inf. Commun. Technol., vol. 17, no. 4, pp. 513–535, 2018.
[8] B.  Priambodo  and  A.  Ahmad,  “Predicting  Traffic  Flow  Based  on  Average  Speed  of  Neighbouring  Road  Using  Multiple Regression.”
[9] I. Laña, J. Del Ser, and I. Olabarrieta, “Understanding Daily Mobility Patterns in Urban Road Networks using Traffic Flow Analytics,” in International Workshop on Urban Mobility & Intelligent Transportation Systems (UMITS), 2016, pp. 1157–1162, doi: 10.1109/NOMS.2016.7502980.
[10]  H. Dai and Z. Yang, “Real-Time Traffic Volume Estimation with Fuzzy Linear Regression,” in  2006 6th World Congress on Intelligent Control and Automation, 2006, pp. 3164–3167, doi: 10.1109/WCICA.2006.1712950.
[11]  D.  Zhang  and  M.  R.  Kabuka,  “Combining  Weather  Condition  Data  to  Predict  Traffic  Flow:  A  GRU  Based  Deep  Learning Approach,” Proc. - 2017 IEEE 15th Int. Conf. Dependable, Auton. Secur. Comput. 2017 IEEE 15th Int. Conf. Pervasive Intell. Comput. 2017 IEEE 3rd Int. Conf. Big Data Intell. Compu, vol. 2018-Janua, pp. 1216–1219, 2018, doi: 10.1109/DASC-PICom- DataCom-CyberSciTec.2017.194.
[12]  J.  Lee,  B.  Hong,  K.  Lee,  and  Y.-J.  Jang,  “A  Prediction  Model  of  Traffic  Congestion  Using  Weather  Data,”  in  2015  IEEE International Conference on Data Science and Data Intensive Systems, 2015, pp. 81–88, doi: 10.1109/DSDIS.2015.96.
[13]  R. Zhang, Y. Shu, Z. Yang, P. Cheng, and J. Chen, “Hybrid Traffic Speed Modeling and Prediction Using Real-World Data,” Proc. - 2015 IEEE Int. Congr. Big Data, BigData Congr. 2015, pp. 230–237, 2015, doi: 10.1109/BigDataCongress.2015.40.
[14]  W. Hu, L. Yan, and H. Wang, “Traffic Jams Prediction Method based on Two-dimension Cellular Automata Model *,” 2014.
[15]  K. Lee, B. Hong, D. Jeong, and J. Lee, “Congestion pattern model for predicting short-term traffic decongestion times,” in 2014 17th  IEEE  International  Conference  on  Intelligent  Transportation  Systems,  ITSC  2014,  2014,  pp.  2828–2833,  doi: 10.1109/ITSC.2014.6958143.
[16]  A. Anwar, T. Nagel, and C. Ratti, “Traffic origins: A simple visualization technique to support traffic incident analysis,” IEEE Pacific Vis. Symp., pp. 316–319, 2014, doi: 10.1109/PacificVis.2014.35.
[17]  J. Ahn, E. Ko, and E. Y. Kim, “Highway traffic flow prediction using support vector regression and Bayesian classifier,” 2016 Int. Conf. Big Data Smart Comput. BigComp 2016, pp. 239–244, 2016, doi: 10.1109/BIGCOMP.2016.7425919.
[18]  W. Xiong, Z. Yu, L. Eeckhout, Z. Bei, F. Zhang, and C. Xu, “SZTS: A novel big data transportation system benchmark suite,” Proc. Int. Conf. Parallel Process., vol. 2015-Decem, pp. 819–828, 2015, doi: 10.1109/ICPP.2015.91.
[19]  W.  Hu,  L.  Yan,  and  H.  Wang,  “Traffic  jams  prediction  method  based  on  two-dimension  cellular  automata  model,”  in  17th International  IEEE  Conference  on  Intelligent  Transportation  Systems  (ITSC),  2014,  pp.  2023–2028,  doi: 10.1109/ITSC.2014.6958001.
[20]  Z. Wang, M. Lu, X. Yuan, J. Zhang, and H. Van De Wetering, “Visual traffic jam analysis based on trajectory data,” IEEE Trans. Vis. Comput. Graph., vol. 19, no. 12, pp. 2159–2168, 2013, doi: 10.1109/TVCG.2013.228.
[21]  S. Bischof, C.-S. Karapantelakis, Athanasios Nechifor, A. Sheth, A. Mileo, and P. Barnaghi, “Real Time IoT Stream Processing and Large-scale Data Analytics for Smart City Applications,” 2014.
[22]  S. Kolozali, M. Bermudez-Edo, D. Puschmann, F. Ganz, and P. Barnaghi, “A knowledge-based approach for real-time IoT data stream annotation and processing,” in Proceedings - 2014 IEEE International Conference on Internet of Things, iThings 2014, 2014 IEEE International Conference on Green Computing and Communications, GreenCom 2014 and 2014 IEEE International Conference on Cyber-Physical-Social Computing, CPS 20, 2014, no. iThings, pp. 215–222, doi: 10.1109/iThings.2014.39.
[23]  S. Bischof, A. Karapantelakis, A. Sheth, and A. Mileo, “Semantic Modelling of Smart City Data Description of Smart City Data,” in W3C Workshop on the Web of Things Enablers and services for an open Web of Devices, 2014, pp. 1–5, [Online]. Available: http://www.w3.org/2014/02/wot/papers/karapantelakis.pdf.