## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  2 2024 Pages 739 - 755 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i2.1063 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK

## IDENTIFIKASI PENGELOMPOKAN TITIK PENJEMPUTAN DAN TITIK PENGANTARAN PERJALANAN TAKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN
Anisa Salsabila 1* , Lizda Iswari 2
1,2 Universitas Islam Indonesia, Indonesia E-mail: anisa.salsabila@students.uii.ac.id
Abstract: The  rapid  growth  of  urban  areas  in  recent  years  has  resulted  in  a  strong interconnection and mutual influence between the daily travel routines of city residents and the use of public transportation. The satisfaction of passenger services is closely tied to the efforts of taxi fleets, starting from the pickup process to the delivery to the destination. The waiting time  for  taxis  becomes  a  crucial  factor  for  passengers  in  choosing  the  right  pickup point  in urban  environments.  Accurately  identifying  the  history  of  taxi  passenger  demand  can  assist taxi  fleet  managers  in  allocating  resources,  especially  in  urban  areas.  In  this  study,  the DBSCAN algorithm is employed to identify cluster patterns emerging from taxi pickup and drop-off points based on taxi travel data. The data used is sourced from Kaggle, with a specific focus  on  taxi  journeys  in  Brooklyn.  At  passenger  pickup  points,  potential  areas  during weekdays are observed in the Boerum Place and Adams Street areas, while on holidays, they are  found  on  Flatbush  Avenue.  On  the  other  hand,  at  passenger  drop-off  points  during weekdays,  potential  areas  are  identified  on Myrtle  Avenue,  Flatbush  Avenue,  and  Lafayette Avenue, located in Downtown Brooklyn and Fort Greene. On holidays, drop-off points tend to occur in Williamsburg.
Keywords: Taxi Trips, Pick-up Point, Drop-off Point, DBSCAN, Potential Areas
Abstrak: Pesatnya  pertumbuhan  wilayah  perkotaan  dalam  beberapa  tahun  terakhir mengakibatkan  keterkaitan  dan  saling  mempengaruhi  antara  rutinitas  perjalanan  harian penduduk kota dan penggunaan transportasi umum. Kepuasan pelayanan kepada penumpang merupakan hal yang sangat terkait dengan usaha armada taksi, dimulai dari proses penjemputan hingga pengantaran ke tujuan. Waktu menunggu taksi menjadi faktor penting bagi penumpang dalam memilih titik penjemputan yang tepat di lingkungan perkotaan. Mengidentifikasi sejarah permintaan  penumpang  taksi  secara  akurat  dapat  membantu  pengelola  armada  taksi  dalam mengalokasikan sumber daya terutama di wilayah perkotaan. Dalam penelitian ini, algoritma DBSCAN digunakan untuk mengidentifikasi pola cluster yang muncul dari titik penjemputan dan  titik  pengantaran  penumpang  berdasarkan  data  perjalanan  taksi.  Data  yang  digunakan berasal dari Kaggle, dan fokus penelitian ini adalah perjalanan taksi di Kota Brooklyn. Pada titik penjemputan penumpang, area potensial pada hari kerja terjadi di kawasan Boerum Place serta  Adams  Street  dan  pada  hari  libur  terdapat  di  Flatbush Avenue.  Sedangkan  pada  titik pengantaran  penumpang,  area  potensial  pada  hari  kerja  terjadi  di  Myrtle  Avenue,  Flatbush Avenue, dan Lafayette Avenue yang terletak di Downtown Brooklyn dan Fort Greene. Pada hari libur, titik pengantaran cenderung terjadi di Williamsburg.
Kata  Kunci  : Perjalanan  Taksi,  Titik  Penjemputan,  Titik  Pengantaran,  DBSCAN,  Area Potensial
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Setengah dari 7.6 miliar penduduk dunia tinggal pada daerah perkotaan dan setiap tahunnya jumlah penduduk akan bertambah sekitar 83 juta jiwa yang setara dengan empat kali  lipat jumlah  penduduk  Kota New  York ( United  Nations,  Department  of  Economic and Social Affairs, Population Division, 2017 ) . Dengan pesatnya angka perkembangan daerah  perkotaan tersebut,  mengakibatkan  hubungan  antara  rutinitas  perjalanan  sehari- hari penduduk kota dan transportasi umum saling berkaitan erat (Jian, Li, & Yu, 2021). Armada taksi merupakan transportasi umum yang sering digunakan oleh penduduk kota. Dengan  meningkatnya  persaingan  global  dan  globalisasi,  mobilitas  perkotaan menggunakan  armada  taksi  berhubungan  dengan  sangat  relevan  (Vizuete-Luciano, Guill´en-Pujadas, Alaminos, & Merigo-Lindahl, 2023).
Usaha armada taksi berkaitan erat dengan kepuasan pelayanan yang dimulai dari penjemputan  penumpang  taksi  hingga  pengantaran  ke  tempat  tujuan  penumpang. Kelebihan utama menggunakan taksi adalah layanan yang dapat membawa penumpang dari titik penjemputan hingga titik akhir pengantaran. Hal tersebut jarang ditemukan pada transportasi umum lainnya yang cenderung beroperasi antar stasiun atau halte dengan rute yang terbatas (Ulak, Yazici, & Aljarrah, 2020). Taksi menjadi salah satu alat transportasi yang  esensial  untuk  mengakomodasi  perjalanan  penduduk  perkotaan  (Jian,  Li,  &  Yu, 2021).
Pengoperasian taksi merupakan proses jangka panjang dimana banyak penumpang yang dijemput dan diturunkan secara terus menerus dengan jangka waktu tertentu. Satu perjalanan  memungkinkan  sopir  taksi  mengarah  ke  suatu  tempat  di  mana  sulit  untuk menemukan penumpang selanjutnya. Hal tersebut membuat taksi berjalan secara kosong tanpa penumpang (Gao, Jiang, & Xu, 2018). Meskipun beberapa sopir taksi memperoleh penghasilan yang cukup, namun banyak sopir taksi yang gagal mendapatkan penghasilan karena tidak mendapatkan penumpang yang cukup. Sedikit  sopir taksi yang berkeliling kota selama berjam-jam untuk mencari penumpang. Sementara, banyak sopir taksi yang memilih  untuk  menunggu  di  area  yang  sibuk  seperti  di  luar  mal  besar  atau  bandara. Bahkan  ketika  mendapatkan  penumpang,  sopir  taksi  harus  menunggu  lama  ataupun berkeliling mencari penumpang. Hal tersebut menyebabkan kekeliruan pengelolaan taksi karena  penempatan  taksi  yang  kurang  efektif  (Malhan,  2017).  Selain  itu,  mayoritas penumpang yang ingin menggunakan layanan taksi harus menunggu lama atau mencari
taksi  terdekat.  Waktu  tunggu  tersebut  menjadi  hal  yang  krusial  bagi  penumpang  taksi dalam  memilih  lokasi  penjemputan  yang  ramai  di  lingkungan  perkotaan  (You,  et  al., 2021).
Efisiensi  layanan  taksi  di  kota  besar  tidak  hanya  mempengaruhi  kenyamanan perjalanan masyarakat, tetapi juga lalu lintas perkotaan dan keuntungan bagi  pengelola taksi (Gao, Jiang, & Xu, 2018). Oleh sebab itu, dengan mengidentifikasi sejarah lokasi permintaan taksi secara akurat dan memberikan rekomendasi lokasi bagi sopir taksi dapat membantu pengelola taksi dapat mengalokasikan sumber daya taksi di daerah perkotaan yang potensial. Sehingga, sopir taksi pun dapat menemukan penumpang secara cepat dan mengurangi waktu tunggu  penumpang untuk menggunakan layanan taksi melalui hasil identifikasi lokasi potensial (Zhang, et al., 2020).
Dalam mengidentifikasi lokasi permintaan taksi, data geospasial menjadi data yang penting  dan  dapat  memberikan  informasi  untuk  mengeksplorasi  lingkungan  spasial perkotaan. Salah satu metode pionir yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola tersebut adalah Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN). Algoritma  DBSCAN  sebagai  pembelajaran  tanpa  pengawasan  dapat  mengidentifikasi kelompok  yang  berbeda  pada  data.  Algoritma  tersebut  akan  membentuk  area  yang memiliki tingkat kepadatan tinggi ke dalam sebuah cluster dan menemukan cluster dalam bentuk sembarang melalui data spasial yang di dalamnya terdapat titik noise yang tidak termasuk  dalam  pengelompokan cluster (Sugi  Almantara,  Sri  Ariyani,  &  Alit Swamardika, 2020).
Dengan  memanfaatkan  algoritma  DBSCAN  terhadap  data  perjalanan  taksi, penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengidentifikasi cluster yang  terbentuk  dari  titik penjemputan dan titik pengantaran penumpang. Penelitian ini menggunakan dataset yang didapatkan melalui Platform Kaggle yang berjudul “ New York City Taxi Trip Duration ” dengan catatan waktu perjalanan pada bulan April dan bulan Mei tahun 2016. Penelitian akan berfokus pada perjalanan taksi di Kota Brooklyn.

## METODE

## 1. Data Preprocessing
Penelitian ini menggunakan data perjalanan taksi yang diperoleh pada platform Kaggle. Data  cleaning merupakan  langkah  untuk  menangani  atau  membersihkan elemen  yang  tidak  standar  ataupun  tidak  relevan  dari  sekumpulan  data.  Elemen
tersebut diantaranya missing value , outlier , duplicate, dan sejenisnya (Chicco, Oneto, & Tavazzi, 2022). Proses ini juga akan menganalisis karakteristik dari masing-masing atribut dan hubungan antara satu atribut dengan atribut lainnya. Data yang digunakan adalah  catatan  perjalanan  taksi  pada  bulan  April  dan  bulan  Mei  yang  berjumlah 135.000 baris.
Tabel 1. Atribut Data Perjalanan Taksi No Atribut Keterangan Contoh Atribut 1 id Kode unik untuk setiap perjalanan id3504673 2 vendor_id Kode  untuk  penyedia  taksi terkait dengan catatan perjalanan 1 atau 2 3 pickup_datetime Tanggal dan waktu saat penjemputan penumpang 2016-04-06 19:32:31 4 dropoff_datetime Tanggal  dan  waktu  saat  tiba  di pengantaran penumpang 2016-04-06 19:39:40 5 passenger_count Jumlah  penumpang  di  dalam kendaraan taksi 4 6 pickup_longitude Garis  bujur  saat  penjemputan penumpang -74.010040 7 pickup_latitude Garis  lintang  saat  penjemputan penumpang 40.719971 8 dropoff_longitude Garis bujur saat tiba di pengantaran penumpang -74.012268 9 dropoff_latitude Garis  lintang  saat  tiba  di pengantaran penumpang 40.706718 10 store_and_fwd_flag Tanda  ini  menunjukkan  apakah catatan  perjalanan  disimpan  di memori taksi sebelum dikirim ke vendor sebab taksi tidak memiliki koneksi ke server Y atau N 11 trip_duration Durasi perjalanan dalam hitungan detik 429

## 2. Clustering
Titik  penjemputan  dan  pengantaran  penumpang  taksi  akan  dikelompokkan dengan  menggunakan  metode clustering .  Fitur  yang  dibutuhkan  untuk  melakukan clustering dengan Density-Based  Spatial  Clustering  of  Application  with  Noise (DBSCAN)  adalah pickup_longitude , pickup_latitude , dropoff_longitude ,  dan dropoff_latitude . Algoritma ini akan memisahkan kelompok untuk posisi penjemputan dan  kelompok  untuk  posisi  penurunan  penumpang  taksi.  Pada cluster titik penjemputan,  atribut  yang  digunakan  adalah pickup_longitude dan pickup_latitude . Dengan  memasukkan  parameter  DBSCAN,  yaitu Eps dan MinPts ,  algoritma  akan
mengidentifikasi core  point dan  menghitung  titik-titik  yang  menjadi border  point dengan jarak yang ditetapkan pada Eps . Titik-titik yang memenuhi batasan yang sudah diatur  oleh MinPts akan  dimasukkan  dalam  sebuah cluster .  Namun,  jika  tidak memenuhi batasan tersebut, maka titik-titik tersebut akan dianggap sebagai noise . (C.
& H., 2022)
Gambar 1. Pembentukan Cluster Berdasarkan Parameter
(Hossain et al., 2021)
Setelah  algoritma  DBSCAN  membentuk cluster ,  salah  satu  metode  yang digunakan  untuk  menilai  kualitas cluster adalah  dengan  memeriksa  nilai silhouette coefficient .  Nilai silhouette  coefficient akan  mendekati  1  jika  objek  dalam cluster terbentuk  dengan  rapat  dan  terpisah  secara  signifikan  dari cluster tetangga  lainnya. Sebaliknya,  jika cluster terbentuk  dengan  jarang  dan  berdekatan  dengan cluster tetangga, nilai silhouette coefficien t akan mendekati negatif 1 (Suyanto, 2017).
Penelitian yang dilakukan oleh (Sari & Primajaya, 2019) menerapkan algoritma DBSCAN pada data yang diperoleh dari Dinas Pertanian Kabupaten Karawang. Data tersebut  mencakup  informasi  kecamatan,  luas  tanam,  luas  panen,  dan  organisme pengganggu tanaman. Hasilnya menunjukkan adanya dua cluster wilayah kecamatan dengan  perbedaan  karakteristik,  seperti  tingkat  curah  hujan,  jumlah  serangan  hama, jenis  hama,  dan  luas  lahan  yang  memengaruhi  produksi  pertanian.  Pengaturan parameter  yang  optimal  adalah Eps 325  dan MinPts 2  dengan  evaluasi  performa menggunakan average silhouette width yang menghasilkan skor 0,74.
Metode  serupa  juga  diterapkan  pada  data  yang  diperoleh  dari  situs  web  resmi World Health Organization (WHO). Penelitian ini menggunakan algoritma DBSCAN untuk  mengelompokkan  negara-negara  dengan  pola  kasus  Covid-19  serupa.  Hasil pengelompokan  dijadikan  rekomendasi  untuk  penanganan  kasus  Covid-19  dengan memperhatikan negara-negara dalam satu cluster . Algoritma DBSCAN diuji dengan variasi  parameter  Eps  mulai  0,1  hingga  0,2  dan  MinPts  yaitu  3  dan  4.  Pengujian tersebut  menghasilkan  parameter  terbaik  dengan  Eps  0,2  dan  MinPts  3  yang
menghasilkan  3 cluster dengan  nilai silhouette  index sebesar  0,3624  (Nurhaliza  & Mustakim, 2021).
Pada penelitian terdahulu, terdapat hal yang serupa setelah menerapkan algoritma DBSCAN  terhadap  masing-masing  dataset  dengan  permasalahan  yang  berbeda. Penerapan  algoritma  DBSCAN  dapat  menjawab  rumusan  masalah  pada  penelitian terdahulu  dengan  mengelompokkan  atribut  yang  digunakan  pada  masing-masing penelitian.  Pada  penelitian ini, algoritma DBSCAN  digunakan  pada  data  perjalanan taksi  untuk  mengidentifikasi  pengelompokan  dari  titik  penjemputan  dan  titik pengantaran yang terjadi di Kota Brooklyn. Cluster yang terbentuk akan diidentifikasi dan  akan  menghasilkan  karakteristik  yang  dapat  membantu  pengelola  taksi  dalam mengalokasikan  sopir  taksi  pada  area  titik  penjemputan  dan  pengantaran  yang potensial untuk menemukan penumpang selanjutnya.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## 1. Data Preprocessing
Penelitian  berfokus  pada  catatan  perjalanan  taksi  di  wilayah  Kota  Brooklyn. Untuk  itu,  atribut pickup_longitude dan pickup_latitude dapat  digunakan  untuk membuat atribut baru berupa sub_urban yang berisi kota lainnya di sekitar Kota New York.  Setelah  dilakukan  pengecekan missing  values ,  terdapat  126  baris  yang  harus dibersihkan. Setelah data dilakukan pengecekan terhadap duplicate , output mencetak 0 yang berarti tidak ada data duplicate . Data yang tidak relevan ataupun outlier untuk perjalanan taksi di Kota Brooklyn akan dihilangkan.
Gambar 2. Missing Value Pada Dataset
Pada atribut pickup_datetime dan dropoff_datetime , terdapat catatan berupa waktu penjemputan  dan  waktu  pengantaran  pada  hari  Senin  hingga  Minggu.  Dilakukan
pengelompokan berdasarkan hari kerja dan hari libur yang bertujuan untuk mengetahui catatan  perjalanan  berdasarkan  karakteristik  waktu.  Pengelompokan  tersebut  dibagi berdasarkan hari kerja (Senin – Jumat) dan hari libur (Sabtu dan Minggu). Perjalanan taksi di wilayah Brooklyn juga didominasi pada hari kerja.
2. Clustering
a. Titik Penjemputan
Setelah data melewati proses data preprocessing , data siap untuk masuk ke tahap clustering menggunakan algoritma Density-Based Clustering of Application with  Noise (DBSCAN).  Untuk  itu,  diperlukan  proses  iterasi  untuk  menemukan parameter terbaik yang akan digunakan pada clustering data perjalanan taksi. Pada titik penjemputan hari kerja, iterasi parameter dilakukan dengan rentang nilai Eps yaitu rentang 0.006 hingga 0.008 dan MinPts 21 hingga 30. Berdasarkan 50 iterasi, terdapat parameter terbaik dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0.546 yaitu Eps = 0.0075 dan MinPts = 29.
Tabel 2. Iterasi Parameter Titik Penjemputan Hari Kerja Eps MinPts 0.006 0.0065 0.007 0.0075  0.008 21 0.533 0.541 0.542 0.493 0.503 22 0.413 0.542 0.541 0.486 0.502 23 0.406 0.538 0.541 0.486 0.495 24 0.402 0.537 0.544 0.485 0.495 25 0.387 0.533 0.543 0.483 0.492 26 0.526 0.527 0.543 0.481 0.490 27 0.525 0.527 0.539 0.544 0.485 28 0.524 0.527 0.539 0.544 0.485 29 0.524 0.533 0.535 0.546 0.485 30 0.520 0.531 0.538 0.540 0.485
Gambar 3. Cluster Titik Penjemputan Hari Kerja
Selanjutnya, dilakukan iterasi parameter untuk titik penjemputan hari libur. Iterasi parameter dilakukan dengan rentang nilai Eps yaitu rentang 0.006 hingga 0.008 dan MinPts 20 hingga 30. Berdasarkan 55 iterasi, terdapat parameter terbaik dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0.524 yaitu Eps = 0.008 dan MinPts = 25.
Tabel 3. Iterasi Parameter Titik Penjemputan Hari Libur Eps MinPts 0.006 0.0065 0.007 0.0075  0.008 20 0.388 0.470 0.517 0.521 0.443 21 0.452 0.461 0.517 0.521 0.441 22 0.451 0.453 0.517 0.523 0.520 23 0.451 0.449 0.517 0.523 0.521 24 0.449 0.448 0.469 0.523 0.521 25 0.511 0.448 0.450 0.523 0.524 26 0.511 0.455 0.450 0.522 0.523 27 0.513 0.511 0.449 0.519 0.523 28 0.512 0.510 0.455 0.514 0.522 29 0.331 0.511 0.454 0.515 0.520 30 0.312 0.511 0.454 0.518 0.519
Gambar 4. Cluster Titik Penjemputan Hari Libur
Setelah mendapatkan parameter terbaik, parameter tersebut akan dimasukkan pada  algoritma  DBSCAN  dan  menghasilkan cluster seperti  gambar  berikut.
Sesuai dengan hasil iterasi pada titik penjemputan hari kerja dengan menggunakan parameter  Eps  =  0.0075  dan  MinPts  =  29  menghasilkan  2 cluster besar  yang ditandai  dengan  warna  kuning  dan  merah.  Pada  titik  penjemputan  hari  libur, dengan  menggunakan  parameter    Eps  =  0.008  dan  MinPts  25  menghasilkan  2 cluster dengan warna kuning dan merah. Titik-titik hitam merupakan titik noise dan  tidak  masuk  ke  dalam cluster .  Setelah  jumlah  titik  pada  masing-masing cluster dicetak,  pada  titik  penjemputan  hari  kerja  terdapat  148  titik noise yang dilabeli dengan -1. Sedangkan pada titik penjemputan hari libur terdapat 78 titik noise .  Berikut  merupakan  jumlah  anggota cluster titik  penjemputan  pada  hari kerja dan hari libur.
Gambar 5. Jumlah Aggota Cluster Penjemputan Hari Kerja
Gambar 6. Jumlah Aggota Cluster Penjemputan Hari Libur
b. Titik Pengantaran
Pada titik pengantaran hari kerja, iterasi parameter dilakukan dengan rentang nilai Eps yaitu rentang 0.006 hingga 0.008 dan MinPts 2 hingga 10. Berdasarkan 45  iterasi,  terdapat  parameter  terbaik  dengan  nilai silhouette  coefficient sebesar 0.321 yaitu Eps = 0.008 dan MinPts = 8.
Tabel 4. Iterasi Parameter Titik Pengantaran Hari Kerja Eps MinPts 0.006 0.0065 0.007 0.0075 0.008 2 0.024 0.047 0.055 0.096 0.139 3 0.052 0.062 0.090 0.122 0.177 4 0.063 0.078 0.133 0.166 0.172 5 0.153 0.147 0.228 0.231 0.203 6 0.168 0.179 0.182 0.247 0.235 7 0.004 0.122 0.121 0.306 0.310 8 0.039 0.014 0.106 0.318 0.321 9 0.208 0.089 0.105 0.316 0.318 10 0.206 0.211 0.226 0.098 0.316
Gambar 7. Cluster Titik Pengantaran Hari Kerja
Selanjutnya,  dilakukan  iterasi  parameter  untuk  titik  pengantaran  hari  libur. Iterasi parameter dilakukan dengan rentang nilai Eps yaitu rentang 0.006 hingga 0.008 dan MinPts 2 hingga 10. Berdasarkan 45 iterasi, terdapat parameter terbaik dengan nilai silhouette coefficient sebesar 0.258 yaitu Eps = 0.008 dan MinPts = 7.
Tabel 5. Iterasi Parameter Titik Pengantaran Hari Libur
Eps MinPts 0.006 0.0065 0.007 0.0075 0.008 2 -0.016 -0.125 -0.036 -0.052 0.090 3 -0.004 -0.123 -0.067 -0.054 0.096 4 -0.027 -0.095 -0.075 -0.005 0.216 5 -0.101 0.014 -0.053 0.098 0.219 6 -0.016 0.023 -0.079 0.100 0.251 7 -0.075 -0.000 -0.024 0.101 0.258 8 -0.094 0.003 -0.155 0.073 0.152 9 -0.126 -0.082 0.017 -0.012 0.151 10 -0.213 -0.078 0.004 -0.049 0.074
Gambar 8. Cluster Titik Pengantaran Hari Libur
Setelah mendapatkan parameter terbaik, parameter tersebut akan dimasukkan pada  algoritma  DBSCAN  dan  menghasilkan cluster seperti  gambar  berikut.
Sesuai dengan hasil iterasi pada titik pengantaran hari kerja dengan menggunakan parameter  Eps  =  0.008  dan  MinPts  =  8  menghasilkan  4 cluster yang  ditandai dengan warna merah, kuning, hijau, dan oren. Pada titik pengantaran hari libur, dengan  menggunakan  parameter    Eps  =  0.008  dan  MinPts  7  menghasilkan  3 cluster dengan warna hijau, kuning, dan merah. Titik-titik hitam merupakan titik noise dan tidak masuk ke dalam cluster . Setelah jumlah titik pada masing-masing cluster dicetak,  pada  titik  pengantaran  hari  kerja  terdapat  146  titik noise yang dilabeli dengan -1. Sedangkan pada titik pengantaran hari libur terdapat 151 titik
noise . Berikut merupakan jumlah anggota cluster titik pengantaran pada hari kerja dan hari libur.
Gambar 9. Jumlah Aggota Cluster Penjemputan Hari Kerja
Gambar 10. Jumlah Aggota Cluster Pengantaran Hari Libur
3. Pattern Evaluation and Knowledge
Setelah  mengidentifikasi  anggota cluster pada  titik  penjemputan  dan  titik pengantaran,  visualisasi  peta  terhadap  anggota cluster menjadi  hal  yang  berguna untuk menentukan nama-nama area dengan kepadatan titik tertentu. Memahami pola ini  dapat  menjadi  panduan  bagi  sopir  taksi  dan  pengelola  taksi  dalam  mengelola operasional taksi. Dengan informasi ini, sopir taksi dapat mengetahui area-area yang berpotensi sebagai titik penjemputan pada hari kerja dan hari libur, sehingga mereka dapat  menyesuaikan  penempatan  taksi  untuk  memberikan  layanan  yang  optimal kepada  penumpang.  Sopir  taksi  juga  dapat  melihat  area  yang  cenderung  ramai dengan penumpang pada hari kerja dan hari libur.
Dengan pengetahuan tentang area potensial titik penjemputan, sopir taksi dapat mengelola persediaan bahan bakar taksi dengan efisien untuk menghindari kehabisan bahan bakar. Selain itu, mereka dapat mengurangi waktu sopir taksi berkendara tanpa penumpang  yang  dapat  meningkatkan  potensi  pendapatan.  Melalui  pemahaman tentang area potensial ini, sopir taksi juga dapat membuat keputusan cerdas terkait waktu istirahat mereka, memilih untuk beristirahat pada saat permintaan taksi rendah.
Berikut  adalah  visualisasi  peta  yang  akan  mempermudah  pengguna  dalam mengidentifikasi nama-nama jalan yang menjadi area potensial di Kota Brooklyn.

## Pembahasan
A. Titik Penjemputan
Dengan memperbesar visualisasi peta pada area Boerum Place dan Adams Street pada hari kerja, dapat ditemukan bahwa di bagian barat laut Kota Brooklyn terdapat beberapa titik penjemputan terletak di sekitar perguruan tinggi seperti Saint Francis College,  Packer  Collegiate  Institute,  dan  Brooklyn  Law  School.  Selain  itu,  titik penjemputan juga terpencar di sekitar Borough Hall, sebuah bangunan pemerintahan. Di  area  ini,  terdapat  stasiun  transportasi  umum  yang  berdekatan  dengan  titik penjemputan  Borough  Hall  dan  Jay  Street.  Simbol-simbol  pada  visualisasi  juga menandakan keberadaan fasilitas umum seperti hotel, pusat perbelanjaan, dan kantor bank di sekitar daerah tersebut.
Gambar 11. Area Potensial Titik Penjemputan Hari Kerja
Pada hari libur, titik penjemputan banyak terdistribusi di sepanjang jalan Flatbush Avenue.  Namun,  titik  penjemputan  yang  memiliki  kepadatan  tinggi  terletak  di persimpangan jalan yang melintasi Flatbush Avenue, dekat dengan pusat perbelanjaan, tempat ibadah, dan area hiburan. Flatbush Avenue, sebuah arteri utama yang melintasi Kota Brooklyn, melewati beberapa wilayah utama.
Gambar 12. Visualisasi Peta Titik Penjemputan Hari Libur di Flatbush Avenue
B. Titik Pengantaran
Titik  pengantaran  pada  hari  kerja  tersebar  di  bagian  utara  Kota  Brooklyn  yang mencakup wilayah Bushwick, Greenpoint, dan Williamsburg. Beberapa jalan utama yang sering menjadi destinasi penumpang taksi antara lain Myrtle Avenue, Flatbush Avenue, dan Lafayette Avenue yang terletak di Downtown Brooklyn dan Fort Greene. Dalam  visualisasi  berikut,  terlihat  bahwa  area  titik  pengantaran  memiliki  distribusi yang signifikan pada wilayah Williamsburg. Lokasi pengantaran juga menyebar luas di  bagian  utara  Kota  Brooklyn  yaitu  wilayah  Williamsburg  sebagai  tujuan  populer sebab kemudahan akses ke Manhattan, kekayaan kuliner, serta kehidupan musik dan hiburan. Daerah ini menjadi tujuan pengantaran yang banyak dipilih, terutama pada hari libur.
Gambar 13. Visualisasi Peta Titik Pengantaran di Williamsburg dan Myrtle Avenue

## SIMPULAN
Dalam  mengidentifikasi  lokasi  permintaan  taksi,  data  geospasial  menjadi  data yang penting dan dapat memberikan informasi untuk mengeksplorasi lingkungan spasial perkotaan. Salah satu metode pionir yang dapat digunakan untuk mengidentifikasi pola tesebut adalah Density-Based Spatial Clustering of Application with Noise (DBSCAN). Pada titik penjemputan, parameter terbaik pada hari kerja yaitu Eps = 0.0075 dan MinPts = 29 yang menghasilkan 2 cluster besar dan 148 titik noise . Selanjutnya, parameter titik penjemputan  pada  perjalanan  hari  libur  yaitu  Eps  =  0.008  dan  MinPts  =  25  yang menghasilkan 2 cluster dan 78 titik noise . Area potensial pada titik penjemputan pada hari kerja terdapat di kawasan Boerum Place dan Adams Street. Sedangkan pada hari libur, area potensial titik penjemputan terjadi di Flatbush Avenue.
Pada titik pengantaran hari kerja memperoleh parameter terbaik yaitu Eps = 0.008 dan MinPts = 8 yang menghasilkan 4 cluster dan 146 titik noise. Pada titik pengantaran hari libur, parameter terbaik yang digunakan adalah Eps = 0.0065 dan MinPts = 7 yang menghasilkan 3 cluster dan 151 titik noise. Area potensial pada titik pengantaran pada hari kerja terdapat di kawasan Myrtle Avenue, Flatbush Avenue, dan Lafayette Avenue yang terletak  di  Downtown  Brooklyn  dan  Fort  Greene.  Sedangkan  pada  hari  libur,  area potensial titik pengantaran terjadi di Williamsburg.
Area potensial tersebut dapat dijadikan layanan taksi sebagai bahan evaluasi untuk membaca  karakteristik  penumpang  berdasarkan  sejarah  perjalanan  taksi.  Hal  ini  dapat membantu layanan taksi dalam meningkatkan operasi dan mengalokasikan armada taksi pada  area  yang  potensial.  Pada  lokasi  penjemputan,  taksi  dapat  dialokasikan  ke  area tersebut  untuk  memudahkan  sopir  taksi  dalam  menemukan  penumpang.  Selain  itu, terdapat titik penjemputan pada tempat hiburan dan tempat ibadah. Pengelola taksi dapat memperhatikan  jadwal  operasional  tempat-tempat  tersebut  dengan  menggunakan visualisasi  temporal  terhadap  rentang  waktu  tertentu  untuk  lebih  efisien  menemukan penumpang.  Selenjutnya  pada  titik  pengantaran,  pengelola  dan  sopir  taksi  dapat memperkirakan destinasi penumpang berdasarkan rentang waktu. Pada hari kerja, sopir taksi dapat melihat daerah dan jalan utama dengan mobilitas tinggi. Untuk itu, sopir taksi dapat  mempelajari  rute  alternatif  yang  dapat  membawa  penumpang  ke  tujuan  dengan menghindari kemacetan. Mengetahui titik pengantaran penumpang juga dapat membantu
pengelola  dan  sopir  taksi  dalam  merencanakan  optimalisasi  armada  taksi,  termasuk persiapan bahan bakar.

## DAFTAR RUJUKAN
C., M., & H., C. (2022). Parallel DBSCAN Clustering Algorithm Using Hadoop Map- reduce Framework for Spatial Data. I.J. Information Technology and Computer Science , 3.
Chicco,  D.,  Oneto,  L.,  &  Tavazzi,  E.  (2022).  Eleven  quick  tips  for  data  cleaning  and feature engineering. PLoS Comput Biol 18(12): e1010718 .
Gao,  Y.,  Jiang,  D.,  &  Xu,  Y.  (2018).  Optimize  taxi  driving  strategies  based  on reinforcement  learning. International  Journal  of  Geographical  Information Science .
Hossain, M. Z., Islam, M. J., Rahman Miah, M. W., Rony, J. H., & Begum, M. (2021).
Develop  a  dynamic  DBSCAN  algorithm for  solving  initial  parameter  selection problem  of  the  DBSCAN  algorithm. Indonesian  Journal  of  Electrical Engineering and Computer Science , 1.
Jian, S., Li, D., & Yu, Y. (2021). Research on Taxi Operation Characteristics by Improved DBSCAN Density Clustering Algorithm and K-means Clustering Algorithm. 1.
Malhan,  A.  (2017).  ST-OPTICS:  A  spatial-temporal  clustering  algorithm  with  time recommendations  for  taxi  services. Indraprastha  Institute  of  Information Technology, Delhi .
Nurhaliza,  N.,  &  Mustakim.  (2021).  Pengelompokan  Data  Kasus  Covid-19  di  Dunia Menggunakan Algoritma DBSCAN. Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering , 1-8.
Sari,  B.  N.,  &  Primajaya,  A.  (2019).  Penerapan  Clustering  DBSCAN  untuk  Pertanian Padi di Kabupaten Karawang. Jurnal Informatika dan Komputer Vol. 4 .
Sugi Almantara, I. P., Sri Ariyani, N. W., & Alit Swamardika, I. B. (2020). Spatial Data Analysis using DBSCAN Method and KNN classification. International Journal of Engineering and Emerging Technology, Vol.5, No.2 .
Suyanto,  1.-(.  (2017). Data  mining  :  untuk  klasifikasi  dan  klasterisasi  data  /  Suyanto.
Bandung: Penerbit Informatika.
Ulak, M. B., Yazici, A., & Aljarrah, M. (2020). Value of convenience for taxi trips in New York City.
United  Nations,  Department  of  Economic  and  Social  Affairs,  Population  Division.
(2017). World Population Ageing 2017 (ST/ESA/SER.A/408).
Vizuete-Luciano,  E.,  Guill´en-Pujadas,  M.,  Alaminos,  D.,  &  Merigo-Lindahl,  J.  M.
(2023). Taxi and urban mobility studies: A bibliometric analysis. 1.
You, L., Guan, Z., Li, N., Zhang, J., Cui, H., Claramunt, C., & Cao, R. (2021). A Spatio- Temporal  Schedule-Based  Neural  Network  for  Urban  Taxi  Waiting  Time Prediction. ISPRS International Journal of Geo-Information .
Zhang,  C.,  Zhu,  F.,  Wang,  X.,  Sun,  L.,  Tang,  H.,  &  Lv,  Y.  (2020).  Taxi  Demand Prediction  Using  Parallel  Multi-Task  Learning  Model. IEEE  TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS .