## PREDICTIVE ANALYTIC KLASIFIKASI PENENTUAN TARIF SEW A BUS
Nuqson Masykur Huda Arif Rachmat Sri Anita School of Electric and Informatics School of Electric and Informatics School of Electric and Informatics Institut Teknologi Bandung Institut Teknologi Bandung Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia nuqson@students.itb.ac.id aiepbug@students.itb.ac.id sri.anita@students.itb.ac.id
Currently, the bus rental business has become the choice of consumers in traveling, because of the decision of flexibility and better availability. The government regulates that consumer and business owner agreements determine bus rental rates without routes. In this study intends to do clustering from the history of raw data that already exists before. Data is obtained from companies in the form of spreadsheet files originating from non-information systems. The raw data is combined and normalized, to eliminate the noise data and the data is not abnormal. The clustering results using the K -Means algorithm and Louvain clustering produce several tariff  groups  that  can  be  used  as  a  reference  for  determining  fare.  In  this  paper  also  concludes  about unbalanced data, which can cause data clustering errors.
Keywords— predictive analytics , prediksi harga, tarif bus, K-Means, Louvain clustering .

## I. P ENDAHULUAN
Saat ini traveling telah menjadi gaya hidup dan merupakan kebutuhan bagi masyarakat di  Indonesia,  baik  bagi  kaum  muda  maupun  orang  tua.  Motivasi  setiap  orang  untuk traveling  dapat  berbeda-beda,  mulai  dari  keluar  dari  rutinitas  sehari-hari,  istirahat  dari penatnya  pekerjaan,  meredakan  stres,  mencari  pengalaman  baru,  ataupun  sekedar  wisata kuliner. Hal tersebut memicu bisnis travel semakin menjamur di Indonesia. Tentunya biro wisata dalam menjalankan bisnis travel tidak dapat memenuhi semua layanan dari dirinya sendiri.  Misalnya  layanan  transportasi,  perusahaan  biro  wisata  akan  menggandeng perusahaan otobus untuk m emenuhi layanan transportasi. Dari sisi kacamata bisnis layanan bus  melayani  kegiatan  wisata  mempunyai  prospek  cerah   pada  saat  ini.  Lebih  dari  itu, penggunaan  bus  tidak  terbatas  pada  kegiatan  wisata  saja,  penggunaan  bus  banyak  juga dilakukan  pada  kegiatan  kantor,  seminar,  kunjungan  kelembagaan,  wisata  religi/  ziarah, serta tujuan perjalanan lainnya.
Terdapat  beberapa  kelebihan  bus  dibandingkan  angkutan  darat  lainnya.  Bus  memiliki daya  angkut  yang  lebih  besar  dibandingkan  kendaraan  jalan  raya  lainnya.  Meningkatnya volume  kendaraan  saat  ini  yang  tidak  sebanding  dengan  kapasitas  jalan,  menumpuknya kendaraan dari luar kota pada saat akhir pekan, peralihan dari angkutan umum  ke angkutan pribadi menjadi sebagian masalah pada pengelolaan transportasi di kota Bandu ng (Andrew B. Osmond, dkk., 2019). Sebuah bus yang mengangkut diperkirakan berpotensi mereduksi 55 mobil dari jalanan. Bahkan daya angkut bus lebih besar daripada monorel, jika monorel pada umumnya mampu mengangkut 90 penumpang, bus mampu mengangkut hingga  200 penumpang.  Artinya,  sebuah  bus  sebanding  dengan  dua  gerbong  m onorel,  sehingga penggunaan bus relatif lebih efektif dalam mengurangi  kemacetan. Jalur yang digunakan bus sama dengan kendaraan lain dan dapat menjangkau banyak tujuan. Kelebihan lain bus dibandingkan  dengan  mobil  adalah  tarif  yang  lebih  murah  dihitung  per  orang.  Tingkat keamanan Bus juga relatif lebih baik. Angka kematian akibat kecelakaan pada bus terbukti lebih kecil dibandingkan kendaraan seperti minibus atau sepeda motor.
Di  tengah  terpuruknya  bisnis  angkutan  trayek  yang  kalah  dengan  penyedia  layanan transportasi  daring,  penyewaan  bus  masih  memiliki  prospek  cerah.  Seperti  dalam artikel
(Suherni,  2017),  PO  Bluebird  lebih  mengembangkan  bus  pariwisata  dibandingkan  taksi yang mengalami masa sulit akibat tergusur dengan layanan transportasi daring. Sementara ini belum ada layanan daring yang menggusur bus pariwisata . Akan tetapi, meskipun bisnis jasa  sewa  bus  masih  menjanjikan  namun  perang  harga  di  antara  penyedia  jasa  sewa  bus terus meningkat. Tentunya dengan permintaan yang masih tinggi kompetisi harga di antara perusahaan otobus juga semakin meningkat.
Tarif  merupakan  komponen  penting  yang  menjadi  pertimbangan  pelanggan  dalam memilih bus pariwisata. Untuk menentukan tarif dari sebu ah layanan banyak metode yang dapat digunakan baik dari sisi ekonomi maupun lainnya. Penelitian ini mencoba melakukan predictive  analytic untuk  menentukan  tarif  dengan  menentukan  klasifikasi  tingkat  tarif dengan  memanfaatkan  data  riwayat  transaksi  pada PO  Grand  Star  Holidays.  Diharapkan dengan analisis atribut pada data transaksi dapat menentukan tarif bus di perusahaan.

## A. Profil PO. Grand Star Holidays
Salah  satu  perusahaan  otobus  yang  berlokasi  di  Bandung  adalah  P O.  Grand  Star Holidays  yang  bergerak  dibidang  jasa  transportasi  penyewaan  bus.  Perusahaan  ini menjalankan  bisnis  utama  penyewaan  bus  dan  minibus.  PO  Grand  Star  Holidays  tidak menjalankan  rute  atau  trayek  tertentu,  perusahaan  tersebut  hanya  melayani  penyewaan berdasarkan hari. Perhitungan tarif  dida sarkan pada berapa lama sewa Bus yang dihitung per hari. Tarif sewa sudah termasuk jasa kru bus dan  bahan bakar, kemudian  untuk biaya beban  yang  lain,  seperti  retribusi  parkir  tol  dana  lainnya  menjadi  tanggungan  penyewa. Rata-rata  pelanggan  dari  P O  Grand  Star  Holidays  adalah  biro  perjalanan  dan  event organizer, namun banyak juga dari sekolah dan instansi di sekitar Bandung.

## B. Stake Holder Bisnis Jasa Penyewaan Bus
Penentuan tarif sangat terkait dengan pelanggan dan kompetitor. Hal ini  sesuai dengan prinsip demand and supply dari penyedia jasa transportasi. Stakeholder lain dari dari jasa transportasi  darat  dalam  hal  ini  jasa  penyewaan  bus  adalah  organda.  Setiap  perusahaan otobus wajib tergabung dengan asosiasi atau perkumpulan penyedia jasa transportasi dar at atau  dikenal  dengan  organda.  Organda  merupakan  kepanjangan  dari  organisasi  angkutan darat. Organda adalah organisasi resmi yang dibentuk pemerintah tahun 1963 melalui Surat Keputusan  Menteri  Perhubungan  Darat,  Pos,  Telekomunikasi  dan  Pariwisata  Nomor  L. 25/1/18/1963 tanggal 17 Juni 1963. Organda merupakan organisasi tunggal dalam bidang angkutan  bermotor  di  jalan  raya.  Untuk  meningkatkan  pelayanan  kepada  masyarakat, organda mengeluarkan  beberapa aturan dan SOP terkait angkutan orang  darat yang harus dipatuhi oleh semua anggota.
Pemerintah merupakan salah satu stakeholder dalam bisnis jasa transportasi. Pemerintah melalui  Kementerian  Perhubungan  dan  Dinas  Perhubungan  juga  mengeluarkan  beberapa aturan  untuk  menjamin  keamanan,  keselamatan  dan  kenyamanan  pen gguna  jasa transportasi darat.

## C. Stake Holder Bisnis Jasa Penyewaan Bus
Tarif  secara  legalitas  untuk  sewa  bus  pariwisata  tidak  ada  campur  tangan  dengan pemerintah  dalam  hal  ini  dinas  perhubungan.  Berbeda  dengan  bus  yang  memiliki  trayek atau  jalur  tetap,  setiap  tarif  harus  didiskusikan  dengan  pihak  dinas  perhubungan  dan organda. Namun  meski tidak menentukan tarif secara langsung namun setiap perusahaan otobus  wajib  terdaftar  dan  mematuhi  semua aturan  yang  ada  dalam  organda.  Pemerintah telah  berupaya  untuk  m engelola  jasa  transportasi  darat  di    Indonesia.  Sebagai  bentuk perlindungan  konsumen  pemerintah  telah  mengeluarkan  beberapa  aturan  mengenai  KIR, standar keselamatan penumpang dan aturan lain yang mendukung kenyamanan penumpang. Saat ini memang belum  ada aturan yang mengikat dan mengatur tentang tarif pada bus non trayek.
Sesuai peraturan Bus wisata bisa masuk angkutan umum non trayek. Bus atau kendaraan wisata  yang  dioperasikan  harus  laik  jalan,  dibuktikan  dengan  uji  kir  berkala.  SDM  yang mengoperasikan  kom peten,  dibuktikan  dengan  SIM  resmi  sesuai  jenis  dan  kategori kendaraan  yang  dikemudikan.  Pemerintah  telah  yang  mengatur  layanan  jasa  transportasi penyewaan  bus  non  trayek  lewat  Peraturan  Menteri  Perhubungan  No.  108  tahun  2017 tentang Penyelenggaraan angkutan orang dengan kendaraan  bermotor  umum tidak  dalam trayek yakni angkutan dalam wilayah perkotaan dan/atau kawasan tertentu, atau dari suatu tempat  ke  tempat  lain,  mempunyai  asal  dan  tujuan  tetapi  tidak  mempunyai  lintasan  dan waktu  tetap.  Beberapa  jenis  angkutan  yang  termasuk  dalam  kategori  di  atas  yaitu  taksi, angkutan  pariwisata,  angkutan  karyawan,  angkutan  sewa,  angkutan  permukiman,  dan angkutan  sewa  khusus  dengan  penggunaan  aplikasi  berbasis  teknologi  informasi.  Pada pasal 104 menyebutkan tarif penum pang untuk angkutan orang tidak dalam trayek dengan tujuan  tertentu,  pariwisata,  dan  di  kawasan  tertentu  sebagaimana  dimaksud  dalam  Pasal 102  huruf  b  ditetapkan  berdasarkan  kesepakatan  antara  pengguna  jasa  dan  perusahaan angkutan umum. Peraturan terkait denga n angkutan bus non trayek :
i. Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan ii. Undang-undang Nomor 14 Tahun 1992 tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan
iii. Peraturan  Pemerintah  Nomor  32  Tahun  2011  tentang  Manajemen  dan  Rekayasa, Analisis Dampak, serta Manajemen Kebutuhan Lalu Lintas
iv. Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 74 Tahun  2014 Tentang Angkutan Jalan
v. Peraturan  Menteri  Perhubungan  Republik  Indonesia  Nomor  PM  108  tahun  2017 tentang Penyelenggaraan Angkutan Orang Dengan Kendaraan Bermotor Umum Tidak Dalam Trayek
vi. Keputusan  Menteri  Perhubungan  Nomor  KM.  35  Tahun  2003  tentang Penyelenggaraan Angkutan Orang di jalan.

## D. Rumusan Masalah
Penentuan  tarif  seharusnya  tidak  hanya  dilakukan  berdasarkan  perkiraan  saja,  tetapi dengan  berdasarkan  perhitungan  tarif  yang  benar.  Apabila  tarif  terlalu  tinggi,  maka berakibat pindahnya konsumen ke perusahaan lain yang lebih murah. Tetapi, apabila tarif yang  ditetapkan  terlalu  rendah  maka  berdampak  pada  kelangsungan  operasional perusahaan. Perusahaan menjadi rugi dan dalam jangka panjang akan tidak menguntungkan perusahaan.  Maka  dari  itu,  diperlukan  manajemen  yang  dapat  menentukan  strategi  dan kebijakan penetapan harga yang tepat. Standarisasi tarif yang berlaku pada masing -masing perusahaan mempunyai relevansi yang akan dapat membawa kemajuan perusahaan.
Tarif  yang  telah  disepakati  oleh  konsumen  dan  perusahaan  akan  membawa  dampak yang cukup baik bagi kelancaraan perusahaan. Pada dasarnya dalam keadaan normal harga jual  produk  atau  jasa  harus  dapat  menutup  biaya  penuh  perusahaan  baik  biaya  langsung atau  tidak  langsung.  Pengertian  biaya  penuh  adalah  total  pengorbanan  sumber  ekonomi untuk menghasilkan produk atau jasa terjadi penurunan jumlah konsumen.

## II. R ANCANGAN S OLUSI
Pada  penelitian  ini  penulis  ingin  mengusulkan  klasifikasi  tarif  baru  dan  menganalisis besar  tarif  sudah  tepat  atau  belum.  Oleh  karena  itu,  penulis  mengusulkan  clustering  tarif berdasarkan  jarak  dan  biaya  beban  yang  dikeluarkan.  Proses  clustering  dengan memanfaatkan data transaksi dengan mengambil atribut jarak perjalanan dan biaya beban yang dikeluarkan selama dalam perjalanan. Setelah mendapatkan kelas yang sesuai dengan yang parameter yang telah ditetapkan pada  selanjutnya usulan clustering tersebut dianalisa apakah tarif yang telah digunakan selama ini lebih menguntungkan atau tidak dibandingkan dengan kelas yang sudah dibentuk.

## A. Teknik Clustering
Teknik  klasifikasi  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  unsupervised  machine learning. Data yang digunakan belum ada label. Dari sebaran data yang sudah ada dibangun model untuk memetakan cluster atau kelas dengan parameter tertentu. Hasil dari pemetaan sebaran kelas tersebut di gunakan untuk menentukan kelas.

## B. Algoritma
Algoritma yang digunakan dalam membuat model pada penelitian ini menggunakan tiga jenis algoritma. Dari masing-masing algoritma tersebut dibandingkan seberapa bagus kelas yang terbentuk dari masing-masing algoritma. Ketiga algortima tersebut adalah K -Mean, LDS, dan Louvian Clustering.

## 1) Louvain Clustering
Louvain clustering adalah metode untuk mendeteksi komunitas dalam jaringan. Metode salah  satu  jenis  unsupervised  learning  yang  memaksimalkan  bobot  sebaran  untuk  setiap komunitas,  di  mana  sebaran  menjumlahkan  kualitas  bobot  node  ke  komunitas  dengan mengevaluasi  seberapa  jauh  lebih  padat  node  yang  terhubung  dalam  suatu  komunitas, dibandingkan  dengan  seberapa  terhubung  mereka  dalam  jaringan  acak.  (Blondel  dkk., 2008).
Figure 1. Ilustrasi relasi pada algoritma louvain clustering

## 2) K-Means
K-Means  adalah  suatu  metode  dalam  menganalisa  data  dan  merupakan  salah  satu metode  yang  melakukan  pengelompokan  data  dengan  sistem  partisi.  Metode  k -means berusaha  mengelompokkan  data  yang  ada  ke  dalam  beberapa  kelompok,  di  mana  data dalam  satu  kelompok  mempunyai  karakteristik  yang  sama  satu  sama  lainnya  dan mempunyai karakteristik yang berbeda dengan data yang ada di dalam kelompok yang lain. Dengan kata lain, metode ini berusaha untuk meminimalkan variasi antar data yang ada di dalam suatu cluster dan memaksimalkan variasi dengan data  yang ada di cluster lainnya. (McCall dkk., 2002).
Figure 2. Ilustrasi relasi pada algoritma k-Means

## C. Tingkat Kelas
Penetapan  tarif  merupakan  salah  satu  keputusan  tersulit  yang  dihadapi  oleh perusahaan, karena penetapan tarif merupakan ha l yang cukup fatal di dalam kebijaksanaan manajemen. Jika manajemen salah dalam menentukan tarif maka kemungkinan besar yang teIjadi  adalah  pangsa  pasar  perusahaan  akan  berkurang  bahkan  semakin  menjauh.  Oleh karena  itu  dibutuhkan  ketepatan  di  dalam  hal  pen etapan  tarif.    Prosedur-prosedur  untuk menentukan  tarif  sewa  bis  pariwisata  menurut  metode  pendekatan  biaya  dan  pendekatan pasar sebagai berikut
i. Membuat taksiran biaya-biaya yang akan teIjadi dalam satu tahun.
ii. Memisahkan  taksiran  biaya  ke  dalam  biaya  produksi  dan  non  produksi,  kemudian menghitung  total  biaya  produksi  dan  non  produksi  untuk  mendapatkan  biaya  penuh untuk setiap jenis bis.
iii. Menentukan laba yang diharapakan.
iv. Menghitung  persentase  mark-up  yang  diperoleh  dari  biaya  non  produksi  ditambah dengan laba diharapkan dibagi dengan biaya produksi dan dikali 100% .
Dari  perhitungan  tersebut  di  tetapkan  oleh  perusahaan  bahwa  laba  yang  diharapkan sebanyak 30 %  dari total pengeluaran. Sedangkan biaya non produksi s ebesar 20 %maka ditetapkan markup sebagai berikut :
Markup = Keuntungan yang diharapkan + biaya penyusutan dan maintenance Markup = 30% + 20%
Markup = 50%

## III. P ENGUMPULAN D ATA

## A. Teknik pengumpulan dan deskripsi data
Pencatatan dan pembukuan aktivitas bisnis pada Po Star Holidays secara elektronik baru mulai dilakukan pada Januari tahun 2018. Karena menurut pihak perusahaan, armada yang dipunyai  masih  sedikit  dan  masih  dapat  di  tangani  secara  manual,  pencatatan  pun  mas ih menggunakan  buku.  Selain  alasan  terebut,  belum  ada  petugas  yang  fasih  dan  mampu mengoperasikan komputer dengan baik. Baru pada tahun 2018 pihak perusahaan merekrut staf yang sudah berpengalaman pada pembukuan dan dapat mengoperasikan kom puter.
Data yang dihimpun dalam penelitian ini adalah rekaman data dalam bentuk spreadsheet dari  tahun  2018  sampai  tahun  2019.  Data  di  dapat  dengan  survei  lapangan,  wawancara dengan  pemilik  dan  admin  pembukuan.  Untuk  data  aktivitas  dan  pembukuan  perusahaan di dapatkan secara langsung dari admin berupa file spreadsheet. Data yang didapat berupa : data  detail  setiap  transaksi,  data  rekapan  bulanan,  data  sopir  dan  karyawan,  data kelengkapan  bus,  dan  data  unit  bus.  Data  yang  didapat  mulai  1  Januari  2018  sampai  31 desember 2018 dengan jumlah record transaksi sebanyak 583. Berikut deskripsi data yang didapatkan :
Tabel 1.Table data transaksi, total 583 record.
Nama field Tipe (panjang) Keterangan Nomor surat jalan String (30) Key ide (unique) Tanggal dan jam berangkat Datetime Jumlah hari sewa int(5) Tanggal dan jam kembali Datetime Nama Customer String (30) Phone customer String(15) Alamt jemput String(50) Tujuan String(50) Driver – 1 String(20) Co driver String(20) NO.Body String (10) Pengeluaran IDE Int(20) Upah driver Int(20) Upah codriver Int(20) Biaya lain Int(20) Uang makan Int(20) Total uang jalan Int(20) Setoran sewa Int(20) Ket String (50) Tabel 2.Table data rekap bulanan, total 12 record Nama field Tipe (panjang) Keterangan Nomor surat jalan String (30) Key ide (unique) Tgl berangkat Date Setoran Int(20) Uang jalan Int(20) Ket String (50)
Tabel 3.Table data sopir dan karyawan, total 20 record
Nama field Tipe (panjang) Keterangan
Nama String (30) Key ide (unique) Ide. HP String (15) Alamat String(50) Status String(10) Ket String (50) Tabel 4.Table data unit bus, total 7 record Nama field Tipe (panjang) Keterangan NO BODY String (10) Key ide (unique) PLAT NO String (9) NO RANGKA String(20) NO MESIN String(20) TIPE BUS String (50) TAHUN Year KAPASITAS Int(5) Type/ MERK String(50) Tabel 5.Table data kelengkapan bus, total 7 record Nama field Tipe (panjang) Keterangan No Body String (10) Key ide (unique) Jenis Perlengkapan String (50) Macam Audio Video String(50) Jumlah int(5) Type/ Merk String (50) Kondisi String(10)

## B. Pre-Processing
Dari data yang telah dikumpulkan selanjutnya dilakukan tahap pre-processing agar data dapat  dilakukan  proses  learning.  Dalam  penelitian  ini  karena  yang  dicari  adalah keterhubungan  tarif  maka  tabel  yang  digunakan  adalah  tabel  transaksi.  Selanjutnya disiapkan tabel beru dengan atribut sebagai berikut :
Tabel 5.Table data kelengkapan bus, total 7 record
Nama field Tipe (panjang) Keterangan No int (5) Key ide (unique) Jarak int(10) Biaya beban Int (20)
Data dari tabel awal data transaksi di load ke dalam tabel baru sesuai atribut yang akan digunakan.  Untuk  mengisi  kolom  jarak  tempuh,  pengisian  data  dilakukan  dengan memanfaatkan api dari  google  map dengan inputan tempat jemput dan tujuan. Meskipun tidak dapat menggambarkan secara nyata berapa jarak perjalanan yang ditempuh, namun didapatkan perkiraan berapa km perjalanan selama bus disewa. Perhitungan jarak tempuh dapat dihitung dengan rumus sebagai berikut :

## JT = (JTJ+ JGJ) x 2
JT : jarak tempuh
JTJ : jarak antara titik jemput sampai tujuan
JGJ : Jarak dari garasi/pool sampai titik jemput

## C. Analisis Deskriptif
Hasil  akhir  diharapkan  ada  pemetaan tingkat  tarif  yang  dihasilkan  dari clustring yang dilakukan.  Hasil clustering diharapkan  dapat  menjadi  bahan  pertimbangan  bagi  pemilik usaha  dalam  menentukan  tarif  yang  terbaik  tanpa  merugikan  dari  sisi  pemilik  usaha maupun pelanggan. Berdasarkan dataset yang telah dimiliki, maka akan dilakukan analisa data  yang  telah  ada  dengan  menggunakan  beberapa  fitur  yang  sekiranya  dapat  menjadi parameter utilize dari  setiap  unit  kendaraan  seperti  harga  sewa  perhari,  biaya fee  driver, b iaya fee  co-driver,  o ngkos  bahan  bakar,  titik  awal,  titik  tujuan,  jarak  tempuh,  u nit  bus. Fitur  tersebut  diproyeksikan  sebagai  parameter  yang  bisa  memberikan insight dalam penentuan tarif selanjutnya.

## IV. E KSPERIMEN DAN H ASIL
Pada  bagian  ini  menjelaskan  tentang  tahapan  dalam  melakukan  analisis  data,  setelah raw  data  yang  diperoleh  dilakukan pre-processing, maka  dilanjutkan  dengan  proses pembuatan model dengan menggunakan algoritma yang telah didefinikan sebelumnya.

## A. Analisis data
Penelitian ini menggunakan perangkat lunak data mining bernama “orange”. Langkah pertama  adalah  menyiapkan  data  yang  tadi  sudah  melewati  ta hap pre-processing . Berdasarkan  hasil clustering dan  perubahan  peubah  berapa  kelas  yang  akan  dibuat,  jika terlalu banyak kelas maka harga cenderung membingungkan  pelanggan, jika kelas terlalu sedikit  kelas  yang  ditentukan  maka  tujuan  awal  pengkategorian  a gar  tarif  sesuai  dengan beban dan jarak tidak tercapai dengan baik.

## B. Analisis data
Dengan menggunakan rum us yang telah didefinisikan pada bagian sebelumnya,  maka dapat didefinisikan tarif :
Markup = Keuntungan yang diharapkan + biaya penyusutan dan servic e Markup = 30 % +20 % Mark up = 50 % Tarif = 150 % x rentang pengeluaran
Selanjutnya  akan  dilakukan  analisa  terhadap  data,  dengan  langkah -langkah  sebagai berikut :
i. Normalisasi data yakni menyalin raw data spreadsheet dari pemilik usaha, karena data yang diberikan belum berupa record seperti umumnya database.
ii. Penyeleksian fitur, dari sekian banyak fitur  yang terdapat pada  data, pada  penelitian ini  memilih  fitur  signifikan  yang  dianggap  mempengaruhi  model  tarif  yang  akan diusulkan  yakni  jarak  tempuh,  total  biaya  pengeluaran,  jumlah  hari,  dan  jumlah pemasukan.
iii. Penghapusan  noise  data,  dalam  data  yang  telah  dinormalisasi  masih  terdapat  noise seperti  data  perjalanan  yang  batal  namun  tidak  terhapus  dalam  database,  data perjalanan yang jumlah pengeluarannya nol rupiah.
iv. Load  dataset,  yakni  melakukan  pengambilan  data  yang  dianggap  telah  bebas  noise untuk diberikan parameter bagi tiap-tiap kolom  data, yakni numerik, teks dan meta. Karena  metode  yang  digunakan  adalah  clustering  maka  tidak  ada  pemberian paramaeter target pada data.
v. Building model, langkah ini adalah melakukan proses clustering dari dataset dengan menggunakan algoritma yang ada.
vi. Save model, setelah proses clustering selesai maka hasilnya disimpan menjadi sebuah model.
vii. Hasil  cluster,  model  yang  telah  didefinisikan  telah  membentuk  cluster  yang  akan menjadi dasar penentuan tarif.

## C. Evaluasi Model
Algoritma  K-Means,  kelas  yang  dibentuk  sebanyak  4  kelas.  Hasil  analisa  dari  peta sebaran titik disimpulkan berapa kelas yang akan dibentuk maka dapat disimpulkan bahw a sebaran  dan  frekuensi  yang  sering  terjadi  ditentukan  4  kelas  dengan  pertimbangan  jarak dekat, jarak menengah, jarak jauh dan perjalanan dalam kota (city tour).
i. Kelas pertama dengan rentang pengeluaran = 300.000 – 1.270.000
Rentang jarak =  0 km - 200 km Jumlah hari = 1
Harga tarif = 450.000 – 1.905.000 ii. Kelas kedua dengan rentang pengeluaran = 1.270.000 – 2. 800.000 Rentang  jarak = 93 km – 471 Km
Jumlah hari = 1-3 Harga tarif = 1.905.000 – 4.200.000 iii. Kelas ketiga dengan rentang pengeluaran = 2.900.000 – 6.800.000 Rentang jarak = 140 km  -880 km
Jumlah hari = 3-6 Harga tarif = 4.200.000 – 10.200.000 iv. Kelas keempat dengan rentang pengeluaran = 6.800.000 -10.000.000 Rentang jarak = 848-1180 km Jumlah hari = 5-10 Harga tarif = 10.200.000– 15.000.000
Figure 3. Hasil clustering menggunakan algoritma k-Means berdasarkan jarak

## Figure 4. Hasil clustering menggunakan algoritma k -Means berdasarkan hari
Algoritma  lovain  clustering,  metode  ini  akan  menyusun  kelas secara  otomatis  dengan mengatur  berapa  jumlah  ke-tetangga-nnya.  fituryang   ditetapkan  adalah  3  yaitu  jarak, pengeluaran  dan  hari.  N  ketetangganan  =   30.  Penggunaan  algoritma  Louvain  Clustering menyusun  kelas  berdasarkan  pemilihan  atribut  yang  paling  relevan.  Dalam  kasus  ini metode louvain menggunakan fitur pengeluaran. Jadi dalam membangun kelas didasarkan pada fitur pengeluaran. Dari hasil learning data di peroleh sebaran sebagai berikut :
i. Kelas 1 dengan rentang pengeluaran = 220.000  – 560.500
Rentang jarak=  0 km - 160 km jumlah hari = 1
Harga tarif = 330.000 – 840.750 ii. Kelas 2 dengan rentang pengeluaran = 580.500  – 941.000 Rentang  jarak =  23 km  – 165 KM
Jumlah hari = 1-2 Harga tarif = 870.750 -1.411.500 iii. Kelas 3 dengan rentang pengeluaran = 838.000  – 966.750 Rentang jarak = 100 km  -240 km
Jumlah hari = 1-2 Harga tarif = 1.257.000 -1.450.125 iv. Kelas 4 dengan rentang pengeluaran = 992.250-1.250.000 Rentang jarak = 82-198
Jumlah hari = 1-3 Harga tarif =1.488.375 – 1.875.000
v. Kelas 5 dengan rentang pengeluaran = 1.291.000 -1.518.500 Rentang jarak = 100-214
Jumlah hari = 1-4 Harga tarif = 1.936.500 – 2.277.000 vi. Kelas 6 dengan rentang pengeluaran =1.676.000 -2.476.000
Rentang jarak = 100-272
Jumlah hari = 1-5 Harga tarif = 2.514.000 – 3.714.000 vii. Kelas 7 dengan rentang pengeluaran = 2.645.000 -3.410.000 Rentang jarak = 140-558
Jumlah hari = 1-5 Harga tarif = 3.967.500 – 5.115.000 viii. Kelas ke 8  dengan rentang pengeluaran = 3.616.500 -4.152.500 Rentang jarak = 502-583 Jumlah hari = 1-6 Harga tarif = 5.424.750 – 6.228.750 ix. Kelas 9 dengan rentang pengeluaran = 5.255.000 – 5.383.000
Rentang jarak = 840 -880
Jumlah hari = 1-5 Harga tarif = 7.882.500 - 8.077.500 x. Kelas 10 dengan rentang pengeluaran = 7.717.500 -9.037.000 Rentang jarak = 848-1180
Jumlah hari = 7-10 Harga tarif = 11.576.250- 13.555.500 xi. Kelas 11 dengan rentang pengeluaran diatas 9.050.000 Rentang jarak = diatas 1200 Jumlah hari = diatas 10 Harga tarif = 13.575.000
Figure 5. Sebaran cluster dengan feature pemasukan dan jarak menggunakan methode lovain
Figure 6. Sebaran cluster dengan feature pemasukan dan ju mlah hari menggunakan metode lovain clustering

## D. Analisa Harga
Hasil analisa perhitungan dengan clustering K means dan louvain, maka didapatkan nilai sebagi berikut :
Tabel 6.Analisa harga berdasarkan K -means
Kelas Rentang harga M ean harga Rentang jumlah hari M ean hari Tarif perhari 1 450,000 1,905,000 1,177,500 1 1 1.5 785,000 2 1,905,000 4,200,000 3,052,500 1 3 3.5 872,143 3 4,200,000 10,200,000 7,200,000 3 6 7.5 960,000 4 10,200,000 15,000,000 12,600,000 5 10 13.5 1,008,000
dari usulan tersebut, maka didapatkan tarif yang diusulkan sebagai berikut :
Tabel 7.Usulan harga berdasarkan K -means
Kelas Range jarak Tarif perhari 1 0 km - 147 km 785,000 2 147 km – 306 Km 872,143 3 306 km -863 km 960,000 4 863 km -1180 km  - dst 1,008,000
Tabel 8.Analisa harga berdasarkan Louvain clustering Kelas Rentang harga Mean harga Rentang  jumlah hari Mean hari tarif perhari 1 220,000 560,500 390,250 1 1 1.5 260,167 2 580,500 941,000 760,750 1 2 2.5 304,300 3 838,000 966,750 902,375 1 2 2.5 360,950 4 992,250 1,250,000 1,121,125 1 3 3.5 320,321 5 1,291,000 1,518,500 1,404,750 1 4 4.5 312,167 6 1,676,000 2,476,000 2,076,000 3 5 6.5 319,385 7 2,645,000 3,410,000 3,027,500 3 5 6.5 465,769 8 3,616,500 4,525,000 4,070,750 3 6 7.5 542,767 9 5,255,000 5,383,000 5,319,000 3 7 8.5 625,765 10 7,717,500 9,037,000 8,377,250 7 11 14.5 577,741 11 9,050,000 9,050,000 9,050,000 6 12 15 603,333
dari usulan tersebut, maka didapatkan tarif yang diusulkan sebagai berikut :
Tabel 9.Usulan harga berdasarkan Louvain clustering
Kelas Range jarak Tarif perhari 1 0 - 92 km 260,167 2 92 -132 Km 304,300 3 132 - 161 km 360,950 4 161 – 198 km 320,321 5 199-214 312,167 6 214 - 272 319,385 7 272-502 465,769 8 502-583 542,767 9 583- 840 625,765 10 840 - 1180 577,741 11 Diatas 1180 603,333
Berdasarkan analisa diatas dapat dilihat cluster yang terbentuk lovian memiliki bias pada kelas 10 11. Hal ini bisa jadi  karena sebaran  data yang tidak sama antar  kelompok. Data dengan  kelas  yang  terbentuk  terlalu sedikit  namun  memiliki  jarak  yang  jauh.  Oleh  karen itu dalam penelitian ini lebih  diusulkan dengan menggunakan metode clustering k mean, dengan sebaran data yang relatif normal. Metode lovian memiliki sebaran data yang tidak seimbang.

## V. K ESIM PULAN D AN SARAN
Dari  hasil  penelitian  dapat  disimpulkan  bahwa  pemanfaatan  data  transaksi    dapat digunakan untuk membentuk clustering kelas tarif  dengan mempertimbangkan jarak dan biaya  beban  dalam  tiap  transaksi.  Dari  hasil  eksperimen  pengolahan  data  ditemukan kejanggalan sebaran data yang tidak semestinya. Kejanggalan data ini di antaranya :
1. Untuk jarak tempuh yang sama, biaya pengeluaran yang dikeluarkan tidak sama. Hal  ini  disebabkan  pengeluaran  bahan  bakar  yang  menjadi  biaya  operasional terbesar tidak selalu sama. Bahan bakar yang tersisa pada tangki pada perjalanan sebelumnya yang tidak habis, sehingga terakumulasi pada penggunaan setelahnya. Ini  mengakibatkan  pengeluaran  bahan  bakar  menjadi  lebih  sedikit  dari  pada seharusnya.
2. Terdapat order yang tidak sesuai antara pemasukan dan biaya pengeluaran. Order yang dilakukan adalah perjalanan dalam menghadiri kegiatan internal perusahaan, yang biaya pemasukan adalah nol rupiah, namun ongkos operasional yakni biaya bahan  bakar  tetap  dimasukkan  ke  dalam  data  pen geluaran.  Hal  ini  juga menyebabkan pola sebaran yang prematur.
Untuk mengatasi kejanggalan sebaran data tersebut, maka penulis menyarankan kepada pemilik  usaha  untuk  melakukan  kalibrasi  kembali  sisa  bahan  bakar  yang  masih  tersedia dalam  tangki  sebelum  melakukan  perjalanan  selanjutnya,  agar  menjadi  pengurang  biaya bahan bakar. Dalam melakukan perjalanan yang bersifat pribadi, yang tidak terdapat biaya pemasukan dan pengeluaran agar tidak di masukkan kedalam pencatatan data. Hal ini agar menjadikan data clustering dalam proses iterasi selanjutnya menjadi lebih reliable dengan tujuan akhir prediksi tarif yang lebih akurat.
Dari  tabel  penentuan  tarif  terdapat  ketidaknormalan  kelas  yang  dihasilkan  dari  m odel lovain. Hal ini bisa jadi disebabkan pada kelas 10 at au kelas atas, jumlah datanya sedikit boleh  jadi  masuk  kedalam  kelompok  sebelumnya,  dan  tidak  terbentuk  kelompok  baru. Sehingga  kelas  yang  dihasilkan  bias.  Untuk  itu  dalam  penelitian  ini  diusulkan menggunakan metode K -means dengan sebaran tiap kelas lebih  normal tidak terjadi  data yang tidak seimbang.

## R EFERENCES
[1] Kementerian  Perhubungan  nomor  108  tahun  2017,  Tentang  Penyelenggaraan Angkutaan Orang Dengan Kendaraan Bermotor Umum Tidak Dalam Trayek .
[2] Surat  Keputusan  Menteri  Perhubungan  Darat,  Pos,  Telekomuni kasi  dan  Pariwisata Nomor L. 25/1/18/1963 tanggal 17 Juni 1963 .
[3] Blue Bird Sasar Peluang Bisnis Bus Wisata , data  diperolehmelalui    situs    internet: https://www.arah.com/article/26999/blue -bird-sasar-peluang-bisnis-bus-wisata.html
[4] Andrew B. Osmond., Suhono Harso Supangkat., Platform dan Pemodelan Kerjasama Multi  Agen  untuk  Layanan Pengiriman  Barang,  Jurnal Sistem  Cerdas  2019  Volume 02 No. 01, 2019, 22-24.
[5] Blondel,  V.  D.,  Guillaume,  J.  L.,  Lambiotte,  R.,  dan  Lefebvre,  E.  (2008)   :  :  Fast unfolding of communities in large networks, Journal of Statistical Mechanics: Theory and Experiment, 2008(10), 1–12.
[6] McCall, M. R., Mehta, T., Leathers, C. W., dan Foster, D. M. (2002): An Efficient k - Means  Clustering  Algorithm:  Analysis  and  Implementation,  IEEE  Transac tions  on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 24, 881 –892.