JGISE  Vol. 3 No. 1 (2020), pp. 61 - 70     |     https://doi.org/10.22146/jgise.54785

## JGISE
Journal of Geospatial Information Science and Engineering
ISSN: 2623-1182    |    https://jurnal.ugm.ac.id/jgise

## Analitis Geovisual Okupansi Halte dan Pergerakan Penumpang Transjakarta

## Geovisual Analytics of Transjakarta Bus Occupancy and Passenger Movement
Alian Fathira Khomaini 1 , Trias Aditya 2
1 Alumni Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia 2 Staf pengajar Departemen Teknik Geodesi, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, Indonesia
Penulis Korespondensi: Alian Fathira Khomaini | Email: alianfathira@gmail.com
Diterima (Received): 10/Mar/2020     Direvisi (Revised): 14/May/2020    Diterima untuk Publikasi (Accepted): 1/Jun/2020

## ABSTRAK
Peningkatan  jumlah  pengguna  Transjakarta  dari  tahun  ke  tahun  menunjukkan  minat  masyarakat  yang  semakin  tinggi  untuk menggunakan transportasi publik sebagai moda berkendara. Pemahaman mengenai perilaku pengguna dapat menciptakan kualitas layanan yang memuaskan dan sistem operasional yang efektif sehingga dapat menjaga peningkatan tersebut. Pemahaman mengenai perilaku  pengguna  dapat  diperoleh  melalui  identifikasi  pola  dan  kecenderungan  pengguna  yang  terekam  dalam  data  transaksi penumpang. Penelitian ini memanfaatkan data transaksi penumpang yang mengandung informasi lokasi dan waktu untuk dihasilkan menjadi visualisasi interaktif yang dapat mengidentifikasi pola dan kecenderungan mobilitas penumpang. Visualisasi interaktif yang dihasilkan menggambarkan tren okupansi halte dan pergerakan penumpang dari satu halte ke halte lainnya. Visualisasi terdiri dari peta  dan  diagram  yang  disusun  secara  sistematis  dalam  satu  sistem  dasbor  analitis.  Proses  perancangan  visualisasi  memadukan program  Tableau  2019.2  sebagai  perancang  visualisasi  dan  Mapbox  GL  JS  yang  memberikan  tampilan  peta  secara  3D  sehingga mendukung  penalaran  analitis  yang  lebih  kuat.  Penulisan  kode  Javascript  dan  HTML  dilakukan  untuk  mengintegrasikan  kedua program tersebut hingga akhirnya dasbor analitis dapat digunakan secara online. Dasbor analitis geovisual sebagai hasil penelitian ini ditujukan  untuk  pegawai  PT.  Transportasi  Jakarta  sebagai  pemangku  kebijakan.  Sejumlah  pegawai  sebagai  pemangku  kebijakan melakukan  uji  kegunaan  dasbor  analitis  berdasarkan  aspek  efektivitas,  efisiensi,  dan  aksesibilitas.  Berdasarkan  analisis  hasil  uji kegunaan, dasbor analitis geovisual dapat menghasilkan informasi baru berupa keterkaitan spasial antara satu objek dengan objek lainnya (halte dan koridor) yang menunjukkan pola dan kecenderungan mobilitas penumpang Transjakarta.
Kata Kunci: dasbor, analistis geovisual, transportasi publik, data transaksi penumpang

## ABSTRACT
Public  eagerness  to  use  Transjakarta  as  a  transport  mode  has  been  increasing  over  the  past  few  years  as  the  ridership growth  consistently.  To  keep  the  growth  up,  stakeholders  need  to  understand  the  passenger  behavior  by  creating  an effective operational system so that the passenger satisfaction maintained. An understanding of passenger behavior can be obtained  by  identifying its pattern and trend  which recorded as passenger transaction  data. This project uses passenger transaction  data  which  contains  information  about  time  and  space  to  produce  interactive  visualization  as  a  means  to identify passenger behavior. Interactive visualization created in this project depicts the trend of bus stop  occupancy and passenger movement from one stop to another. The visualization consists of a map and diagrams which relate to each other as one integrated analytical dashboard system. The visualization design process combines Tableau 2019.2 and Mapbox GL JS  to  create  powerful  visualization  supported  by  a  3D  map  view  that  facilitates  analytical  reasoning  work.  Geovisual analytics dashboard as a result of this project is intended for PT. Transportasi Jakarta staff to make decisions. Some staff was asked to examine the  usability of the  dashboard regarding  its  effectiveness, efficiency, and accessibility aspects. The usability test pointed  out that the analytical dashboard  can  generate new information about the patterns and trends of Transjakarta passengers.

## Keywords: Dashboard, geovisual analytics, public transportation, passenger transaction data
© Author(s) 2020.  This is an open access article under the Creative Commons Attribution-ShareAlike 4.0 International License ( CC BY-SA 4.0) .

## 1. Pendahuluan
Kemacetan sebagai salah satu masalah perkotaan dapat menggangu  perkembangan  kota  yang  berimbas  pada kerugian  ekonomi.  Salah  satu  bentuk  kebijakan  untuk mengatasi  kemacetan  adalah  dengan  menerapkan kebijakan  transportasi  berkelanjutan  yang  dapat mengakomodasi  aksesibilitas  semaksimal  mungkin dengan  dampak  negatif  seminimal  mungkin  (Aminah, 2018).  Pemerintah  melalui  Kementerian  Perhubungan menyelenggarakan  kebijakan  transportasi  berkelanjutan dalam rangka mengatasi kemacetan dengan meningkatkan pelayanan  angkutan  umum  (Direktorat  Bina  Sistem Transportasi Perkotaan Kementerian Perhubungan, 2014). Transjakarta  merupakan  salah  satu  contoh  angkutan umum  yang  difungsikan  untuk  mengatasi  kemacetan  di DKI  Jakarta.  Selama  perkembangannya,  Transjakarta mengalamami  peningkatan  jumlah  pengguna.  Pada  tahun 2014 pengguna tahunannya mencapai angka 111.969.896 dan  pada  2018  jumlahnya  bertambah  mencapai 153.172.941 (Transportasi Jakarta, 2018).
Di sisi lain, masih  terdapat sejumlah aspek yang masih perlu  diperhatikan  untuk  menjaga  peningkatan  jumlah tersebut.  Puspitasari  dan  Sardjito  (2014)  menjelaskan bahwa  faktor-faktor  yang  berkaitan  dengan  waktu memiliki  nilai  ketidakpuasan  yang  paling  tinggi  dan merekomendasikan  faktor  yang  berkaitan  dengan.  Hal tersebut didukung oleh hasil survei kepuasan Transportasi Jakarta  (2017)  yang  menunjukkan  bahwa  aspek  waktu memperoleh indeks terendah kedua setelah aspek fasilitas penunjang  lainnya.  Permasalahan  aspek  waktu  ini  turut dipengaruhi  oleh  kondisi  jalur  Transjakarta  yang  kerap tidak  steril  dari  kendaraan  non-BRT  serta  armada  yang kurang pada suatu trayek yang padat (Setyawan, 2012).
Bakhtiar dkk., (2012) menyebutkan bahwa permasalahan  kurangnya  armada  merupakan  akibat  dari tidak  seimbangnya  antara  permintaan  dan  kesediaan armada, sehingga diperlukan penambahan dan pengalokasian  armada  yang  sesuai  dengan  kebutuhan. Keseimbangan antara kebutuhan dan ketersediaan jumlah armada  dapat  dicapai  salah  satunya  dengan  memahami pola  kepadatan  penumpang.  Pemahaman  pola  kepadatan penumpang  yang  dapat  diperoleh  dengan  mengolah  data transaksi penumpang dapat memberikan informasi waktu dan  posisi  pada  kondisi  kepadatan  tertentu  (Nadinta, 2019).
Pemanfaatan  data  transaksi  penumpang  dalam  rangka memberikan pemahaman mengenai pola dan kecenderungan  penumpang  dapat  dilakukan  dengan analitis geovisual. Analitis geovisual adalah sebuah upaya penalaran  analitis  menggunakan  informasi  spasial  yang dibantu  oleh  perangkat  interaktif.  Analitis  geovisual bertujuan  untuk  membantu  manusia  melakukan  analisis dan  memahami  pola  dengan  memanfaatkan  data  spasial (Robinson,  2017).  Andrienko  dan  Andrienko  (2006) menjelaskan  bahwa  pemahaman  mengenai  pola, kecenderungan,  dan  korelasi  sekumpulan  data  akan menghasilkan  pemahaman  terhadap  fenomena  yang mendasari sekumpulan data tersebut.
Susanta  (2017)  melakukan  penelitian  analisis  visual dari  jaringan  jalur  kereta  api  dalam  bentuk  peta  online. Analitis visual menggabungkan data spasial seperti posisi stasiun  dan  jaringan  jalur  kereta  api  serta  data  temporal yaitu  jadwal  keberangkatan  dan  tiba  kereta  api.  Peneliti melakukan analisis spasial dengan SIG untuk apengolahan data dan merancang visualisasi menggunakan Carto. Peta online yang dihasilkan dapat dimanfaatkan oleh pengguna kereta api untuk  merencanakan perjalanannya dan dapat pula  dimanfaatkan  oleh  pemangku  kebijakan  kereta  api dalam mengambil keputusan.
Iedha  (2019)  dalam  penelitiannya  menghasilkan analitis  geovisual  berupa  dasbor  analitis  yang  bertujuan mengeksplorasi  pola  mobilitas  pengguna  transportasi online  di  Kota  Yogyakarta.  Dasbor  analitis  tersebut memuat  visualisasi  interaktif  berupa  peta  dan  diagram yang  memanfaatkan  data  asal-tujuan  penumpang.  Data tersebut  mengandung  informasi  posisi  dan  waktu, sehingga  visualisasi  yang  dihasilkan  dapat  digunakan untuk  mengidentifikasi  pola  spatiotemporal  seperti  tren mobilitas  penumpang  di  suatu  daerah  dan  kaitannya dengan hari tertentu. Perancangan dasbor dan visualisasi menggunakan  Tableau  2019.2  dan  disajikan  dalam tampilan antarmuka pemrograman aplikasi (API) Tableau. Upaya  yang  sudah  dilakukan  saat  ini  oleh  pemangku kebijakan  di  PT.  Transportasi  Jakarta  adalah  membuat visualisasi  data  transaksi  penumpang  dalam  bentuk diagram  dan  grafik.  Visualisasi  dalam  bentuk  tersebut hanya  memberikan  informasi  tren  jumlah  transaksi  oleh penumpang  dari  waktu  ke  waktu,  namun  tidak memberikan  informasi  mengenai  keterkaitan  antara  satu objek  dengan  objek  lainnya  (halte  dan  koridor)  sehingga tidak  dapat  menunjukkan  pola  mobilitas  penumpang Transjakarta.
Oleh  karena  itu,  diperlukan  adanya  penelitian  analitis geovisual  untuk  membuat  visualisasi  data  transaksi penumpang  secara  spasial  untuk  keperluan  analitis. Artikel  ini  merupakan  ringkasan  dari  penelitian  yang dilakukan oleh penulis dalam bentuk tugas akhir skripsi.

## 2. Data dan Metodologi

## 2.1. Data dan Lokasi
Data  yang  digunakan  untuk  penelitian  ini  adalah  data transaksi penumpang Transjakarta selama tujuh hari pada tahun  2019.  Bulan  dan  tanggal  data  tidak  dapat dicantumkan  mengingat  data  tersebut  merupakan  bagian penting  bagi  perusahaan  yang  tidak  dapat  diketahui  oleh publik. Pemilihan rentang waktu tujuh hari mempertimbangkan  tidak  adanya  hari  besar  atau peristiwa  tertentu  yang  dapat  memengaruhi  perbedaan jumlah  penumpang  secara  signifikan.  Data  diperoleh  dari perusahaan  sewaktu  penulis  melakukan  kegiatan  Kerja Praktik  pada  Juli  2019.  Data  transaksi  diperoleh  dalam bentuk  satu  file  berformat  comma-separated  (.csv)  yang mengandung  3.661.930  baris.  Data  lainnya  yang digunakan sebagai data pendukung proses analitis antara lain  data  koordinat  halte  Transjakarta,  data  spasial jaringan  rute  koridor  1  –  7  berformat  keyhole  markup
language  (.kml),  dan  data  sebaran  penduduk  Indonesia yang  diperoleh  dari  Worldpop.org  (2019)  berformat GeoTIFF.  Data  sebaran  penduduk  tersebut    kemudian dipotong  menggunakan  fungsi  clip  sehingga  hanya menampilkan  data  sebaran  penduduk  di  wilayah  DKI Jakarta.

## 2.2. Metodologi
Tahapan  pelaksanaan  pada  penelitian  ini  terdiri  dari persiapan,  pengolahan  data,  perancangan  visualisasi,  dan uji  usabilitas  oleh  target  pengguna  yaitu  pegawai  PT. Transportasi Jakarta.

## Persiapan
Tahap  persiapan  diawali  dengan  studi  literatur  untuk menambah  referensi  terkait  analitis  geovisual  dan perancangan konseptual. Peranganan konseptual dilakukan  mengingat  proses  analitik  pada  analitis geovisual melibatkan pengguna untuk mengerjakan suatu tugas  atau  kueri  agar  memperoleh  informasi  dari  sistem visualisasi  yang  telah  dirancang.  Untuk  mencapai  kondisi tersebut, diperlukan perancangan konseptual yang terdiri dari  kerangka  data,  kerangka  kueri,  dan  kerangka visualisasi  sebagaimana  dicontohkan  oleh  Li  dan  Kraak (2010).  Kerangka  data  yang  tersedia  menentukan kemungkinan informasi yang dapat dihasilkan dari proses visualisasi. Ada pun kerangka kueri menentukan sejumlah pertanyaan yang dapat muncul dalam proses analitik.
Penentuan  kerangka  visualisasi  tersebut  dibuat menggunakan  kelas  dan  level  kueri  yang  dicontohkan Andrienko  dan  Andrienko  (2006),  yaitu  level  kueri  dasar dan  level  kueri  ringkas.  Tabel  2.1.  menunjukkan  contoh kerangka level dan kueri yang digunakan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut.
Tabel 2.1. Contoh kerangka level dan kelas kueri penelitian analitis geovisual

## Pengolahan data
Pengolahan  data  pada  penelitian  ini  diawali  dengan proses  pra-pengolahan  data  untuk  menyeleksi  data-data yang  dibutuhkan  sesuai  tujuan  serta  penyesuaian  format data seperti format tanggal agar data yang divisualisasikan dapat  dikenali  oleh  program  perancangan  visualisasi. Setelah  melalui  tahap  tersebut  data  kemudian  diolah menggunakan Microsoft Excel untuk dirancang visualisasinya  sesuai  dengan  masing-masing  tujuan visualisasi.

## Perancangan Visualisasi
Perancangan visualisasi dilakukan berdasarkan perancangan  konseptual  yang  dilakukan  pada  tahap sebelumnya.  Dari  tahap  tersebut  diperoleh  bahwa  pada penelitian ini visualisasi dirancang dalam dua bentuk yaitu bentuk representasi spasial berupa peta dan representasi waktu  dan  objek  dalam  bentuk  diagram,  grafik  dan  heat map.  Kedua  jenis  visualisasi  kemudian  digabung  saling berkaitan  satu  sama  lain  sebagai  satu  sistem  visualisasi dalam bentuk dasbor.
Visualisasi  okupansi  halte  dirancang  menggunakan Mapbox GL JS untuk pembuatan visualisasi dalam bentuk peta  3D.  Visualisasi  yang  disajikan  di  atas  peta  dengan tampilan 3D dapat memberikan perspektif dan kesan baru dalam  proses  penalaran  analitis  (Kraak,  2003).  Ada  pun penggunaan Tableau dilakukan untuk membuat visualisasi berupa diagram, grafik, dan heat map.
Visualisasi  yang  dirancang  perlu  ditambahkan  unsur interaktif  agar  memenuhi  ketentuan  analitis  geovisual sebagaimana  yang  dijelaskan  Andrienko  (2007)  bahwa analitis  geovisual  merupakan  proses  penalaran  analitis berbasis  informasi  spasial  yang  didukung  oleh  perangkat interaktif.  Penambahan  unsur  interaktivitas  dilakukan menggunakan  Tableau  untuk  merancang  interaktivitas visualisasi  dan  Javascript  untuk  merancang  unsur interaktivitas pada halaman web.
Keluaran  perancangan  visualsiasi  interaktif  adalah  dua dasbor  yang  ditempatkan  pada  halaman  web  sehingga pengguna  dapat  mengakses  media  analitis  geovisual tersebut dalam jaringan.

## Uji usabilitas
Uji  usabilitas  dilakukan  untuk  menilai  produk  analitis geovisual  yang  mengikuti  standar  ISO  dengan  mengukur tingkat kemudahan akses, efektivitas, efisiensi, dan tingkat kepuasan  pengguna  (International  Organization  for Standardization,  2010).  Uji  usabilitas  dilakukan  dengan meminta  peserta  mengerjakan  sejumlah  tugas  berupa kueri  pencarian  informasi  dan  memberikan  kesempatan kepada  pengguna  untuk  mengeksplorasi  dasbor.  Setelah itu  pengguna  diminta  mengisi  kuesioner  online  dan menyatakan
kesesuaian pengalaman selama menggunakan dasbor terhadap 15 pernyataan.
Pernyataan-pernyataan  tersebut  mewakili  indikator aspek  kelayakan  seperti  aksesiblitas,  efektivitas  dan efisiensi, serta kepuasan dan pengalaman pengguna.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menghasilkan  dasbor  analitis  geovisual yang  dapat  diakses  dalam  jaringan  di  alamat alianfathira.github.io/avtransjakarta/.  Dasbor  analitis geovisual  terdiri  dari  satu  halaman  pengenalan  dan  dua halaman  dasbor  yaitu  dasbor  okupansi  halte  yang menunjukkan  tren  pengguna  dalam  menggunakan  suatu halte  sebagai  halte  asal  dan  dasbor  pergerakan penumpang  yang  menunjukkan  pola  pergerakan penumpang  dari  satu  halte  ke  halte  lainnya.  Masing- masing dasbor memiliki fitur interaktif seperti filter untuk memberikan  kebebasan  kepada  pengguna  dalam
tasks Lookup Halte mana yang paling banyak dikunjungi oleh penumpang dari halte A? Comparison Apakah traffic AT dari A ke B pada hari X lebih besar dari hari Y?
Bagaimana sebaran peregerakan penumpang ketika halte A sebagai halte asal dan sebagai halte tujuan pada hari X?
menentukan informasi yang hendak diperoleh.  Bagian ini membahas penyajian masing-masing dasbor dan informasi yang  diperoleh  dari    penerapan  kueri  serta  analisis  hasil uji usabilitas.
3.1. Dasbor Okupansi Halte Dasbor  okupansi  halte  yang  ditunjukkan  oleh  Gambar 3.1. disajikan dalam bentuk proportional map yaitu sebuah peta  yang  objeknya  ditampilkan  menggunakan  simbol dengan  variasi  ukuran  mewakili  variabel  kuantitatif. Dalam  hal  ini  variabel  kuantitatif  objek  adalah  jumlah okupansi  halte  yang  ditampilkan  dalam  variabel  ukuran dan  warna.    Tampilan  peta  3D  pada  dasbor  ini  hasil  dari perancangan  menggunakan  Mapbox  GL  JS  yang  apabila dilakukan  perbesaran  (zoom)  lebih  besar  peta  akan menampilkan bangunan-bangunan dengan masing-masing ketinggiannya.
Dasbor  ini  mengandung  visualisasi  berupa  diagram, grafik  garis  dan  heat  map.  Diagram  digunakan  untuk memvisualisasikan  okupansi  koridor  dan  halte  pada rentang  satu  hari,  sedangkan  grafik  garis  pada  rentang satu pekan. Ada pun  heat map dibuat untuk menunjukkan sebaran  okupansi  pada  satu  pekan  sekaligus  jam  untuk masing-masing hari.
Interaktivitas yang terdapat  pada dasbor ini antara lain filter  hari,  filter  jam  dan  filter  koridor.  Filter  koridor diberikan agar pengguna dapat menentukan tampilan data berdasarkan koridor yang ingin dipilih, kemudian apabila suatu  koridor  dipilih  akan  muncul  diagram  halte  yang merupakan  bagian  dari  koridor  tersebut  dan  semua visualisasi  akan  menampilkan  tren  okupansi  untuk koridor atau halte yang dipilih.
Gambar 3.1 Tampilan dasbor okupansi halte dengan peta 3D yang memadukan Mapbox GL JS dan Tableau
Pada dasbor ini contoh yang diterapkan dari kueri dasar yaitu  kueri  Lookup  untuk  mencari  informasi  jumlah okupansi  suatu  koridor  dan  halte  pada  hari  dan  jam tertentu. Gambar 3.2. menunjukkan tampilan dasbor hasil penerapan  kueri  dasar  yang  dari  tampilan  tersebut pengguna  dapat  memperoleh  informasi  bahwa  jumlah okupansi  koridor  4  Pulogadung  –  Dukuh  Atas  sebesar 27.411  yang  4.345  di  antaranya  terjadi  di  halte  UNJ sebagaimana  ditunjukkan  diagram  koridor  dan  halte. Tampilan peta menunjukkan halte UNJ terletak di kawasan kampus Universitas  Negeri Jakarta dan area yang dipadati oleh bangunan rendah dengan sebaran penduduk berkisar 122-154.5  per  100m 2 .  Grafik  garis  menunjukkan  tren okupansi  halte  UNJ  mengalami  penurunan  dalam  satu
pekan dengan okupansi harian terendah pada hari Minggu sebesar 756. Ada pun diagram okupansi per jam dan heat map  menunjukkan  okupansi  halte  UNJ  pada  hari  Jumat mengalami  okupansi  terbesar  pada  pukul  16  dan  terjadi pada hari Senin hingga Jumat.
Kueri  selanjutnya  yang  diterapkan  pada  dasbor  ini adalah    kueri  ringkas  Pattern  Comparison  menentukan perbedaan kenaikan okupansi suatu halte pada jam sibuk di hari kerja dan akhir pekan. Contoh penerapan kueri ini menggunakan halte Gelora Bung Karno (GBK) di Koridor 1 Blok M – Kota dengan membandingkan okupansi halte di hari  Senin  sebagai  hari  kerja  dan  hari  Minggu  sebagai akhir pekan.
Gambar 3.2 Tampilan dasbor okupansi halte setelah dilakukan skema kueri Lookup
Gambar 3.3 Visualisasi okupansi halte GBK pada hari Senin
Gambar 3.4 Visualisasi okupansi halte GBK pada hari Minggu
Gambar  3.3.  menunjukkan  visualisasi  okupansi  halte GBK  pada  hari  Senin.  Berdasarkan  gambar  tersebut diagram okupansi per jam menunjukkan bahwa kenaikan okupansi halte GBK terjadi pada sore hari pukul 16 hingga 17  dengan  puncak  okupansi  sebesar  1.642  penumpang. Hal  tersebut  berkaitan  dengan  posisi  halte  GBK  yang terletak  di  sekitar  bangunan  tinggi  yang  merupakan perkantoran. Hal tersebut dapat dilihat dari tampilan peta. Ada  pun  kenaikan  okupansi  halte  GBK  pada  hari  Minggu
yang  ditunjukkan  oleh  Gambar  3.4.  terjadi  di  Jam  Sibuk pagi hari pukul 6 hingga pukul 9 sebagai puncak okupansi sebesar 539 penumpang. Lokasi halte GBK yang berada di Jalan  Sudirman  sebagaimana  ditunjukkan  tampilan  peta merupakan  kawasan  Hari  Bebas  Kendaraan  Bermotor pada  hari  Minggu,  sehingga  dapat  dipahami  bahwa padatnya  okupansi  pada  Jam  sibuk  pagi  hari  berkaitan dengan kegiatan HBKB tersebut.
Jl. Jenderal Sudirman

## 3.2 Dasbor Pergerakan Penumpang
Dasbor  pergerakan  penumpang  yang  ditunjukkan  oleh Gambar  3.5.  disajikan  dalam  bentuk  flow  map  atau  peta yang menggambarkan pergerakan objek dari satu titik ke titik  lainnya  dengan  simbol  garis.  Variabel  visual  yang digunakan pada peta ini adalah ukuran dan warna. Ukuran garis  berupa  ketebalan  menunjukkan  jumlah  traffic  pada suatu  pergerakan  dari  halte  asal  menuju  halte  tujuan. Sedangkan  variabel  warna  yang  terdiri  dari  warna  biru sebagai  titik  asal  dan  jingga  sebagai  titik  tujuan menunjukkan  orientasi  arah  pergerakan  masing-masing garis.
Kueri dasar yang dapat diterapkan pada dasbor ini yaitu kueri  Comparison  yang  bertujuan  untuk  menentukan “apakah  pergerakan  penumpang  dari  halte  A  ke  halte  B lebih  besar  pada  hari  X  dibandingkan  dengan  hari  Y?”. Pada  contoh  kueri  ini  akan  dibandingkan  pergerakan penumpang  dari  halte  Cawang  UKI  ke  halte  Tosari  pada hari  Senin  sebagai  hari  kerja  dan  hari  Minggu  sebagai waktu  akhir  pekan.  Gambar  3.6.  menunjukkan perbandingan tampilan flow map rute asal-tujuan Cawang UKI  –  Tosari  pada  hari  Senin  dan  hari  Minggu.  Melalui perbandingan  yang  ditampilkan,  diperoleh  informasi bahwa  penumpang  yang  bergerak  ke  halte  Tosari  dari halte Cawang UKI pada hari Senin sebanyak 29, sedangkan pada hari Minggu hanya sebanyak 9 pergerakan.
Berdasarkan  tampilan  peta  pada  gambar  tersebut  juga diketahui  bahwa  pergerakan  penumpang  di  kedua  halte tersebut  merupakan  pergerakan  yang  terjadi  di  koridor yang berbeda. Hal tersebut dapat dilihat dari halte Cawang UKI  yang  titik  haltenya  dilewati  oleh  garis  koridor berwarna  ungu  dan  halte  Tosari  yang  titik  haltenya dilewati  oleh  garus  koridor  berwarna  biru.  Kueri selanjutnya yang dapat digunakan pada dasbor ini adalah kueri  ringkas  Pattern  Comparison  yang  bertujuan  untuk menentukan sebaran pergerakan penumpang ketika halte A  sebagai  halte  asal  dan  sebagai  halte  tujuan  pada  hari tertentu.  Pada  contoh  ini  halte  yang  dipilih  adalah  halte Karet  Sudirman  dan  hari  yang  dipilih  adalah  hari  Senin sebagai hari kerja.
(a)
(b)
Gambar 3.6. Perbandingan tampilan peta rute Cawang UKI – Tosari pada hari Senin (a) dan hari Minggu (b)
Berdasarkan  tampilan  peta  pada  gambar  tersebut  juga diketahui  bahwa  pergerakan  penumpang  di  kedua  halte tersebut  merupakan  pergerakan  yang  terjadi  di  koridor yang berbeda. Hal tersebut dapat dilihat dari halte Cawang UKI  yang  titik  haltenya  dilewati  oleh  garis  koridor berwarna  ungu  dan  halte  Tosari  yang  titik  haltenya dilewati  oleh  garus  koridor  berwarna  biru.  Kueri selanjutnya yang dapat digunakan pada dasbor ini adalah kueri  ringkas  Pattern  Comparison  yang  bertujuan  untuk menentukan sebaran pergerakan penumpang ketika halte A  sebagai  halte  asal  dan  sebagai  halte  tujuan  pada  hari tertentu.  Pada  contoh  ini  halte  yang  dipilih  adalah  halte Karet  Sudirman  dan  hari  yang  dipilih  adalah  hari  Senin sebagai hari kerja.
Sebaran  pergerakan  penumpang  yang  bergerak  dari halte  Karet  Sudirman  pada  hari  Senin  yang  ditunjukkan oleh Gambar 3.7 lebih banyak bergerak menuju koridor 1. Hal  tersebut  dapat  dilihat  dari  garis-garis  asal-tujuan dengan  ketebalan  yang  lebih  besar  yang  menggabungkan titik halte asal dengan titik-titik halte tujuan yang dilewati garis  koridor  biru  yang  merupakan  koridor  1  Blok  M  – Kota.  Ada  pun  garis  asal-tujuan  yang  menuju  titik  halte tujuan  lainnya  lebih  tipis  yang  berarti  jumlah pergerakannya lebih sedikit.
Pergerakan  penumpang  menuju  halte  karet  Sudirman ditunjukkan  oleh  Gambar  3.8.  Berdasarkan  gambar tersebut dapat diketahui bahwa paling banyak penumpang yang  bergerak  menuju  halte  karet  Sudirman  berangkat dari  halte  Gelora  Bung  Karno.  Hal  tersebut  dapat  dilihat dari  diagram  batang  pada  kolom  “Halte  Asal”  yang menempatkan nama halte Gelora Bung karno pada posisi teratas urutan halte asal.
Gambar  3.8.  juga  menunjukkan  bahwa  setelah  halte Gelora Bung Karno, penumpang paling banyak selanjutnya empat  di  antaranya  merupakan  pergerakan  yang dijangkau  dari  halte-halte  yang  berada  di  ujung  koridor, yaitu  halte  Ragunan  (Koridor  6),  halte  Blok  M  dan  halte Kota  (Koridor  1),  dan  halte  Kalideres  (Koridor  3).    Hal tersebut  dapat  dilihat  dari  urutan  di  kolom  ”Halte  Asal” serta  dari  ketebalan  garis  yang  menghubungkan  antara titik  halte  Karet  Sudirman  dengan  empat  titik  halte  yang dilewati oleh masing-masing garis koridor.
Gambar 3.7. Pergerakan penumpang yang berangkat dari halte Karet Sudirman pada hari Senin
Gambar 3.8. Pergerakan penumpang menuju halte Karet Sudirman pada hari Senin
Koridor 1 Koridor 1
Halte Kalideres (Koridor 3) Halte Kota (Koridor 1) Halte Blok M (Koridor 1)
Halte Ragunan (Koridor 6)
3.3. Uji Usabilitas
Pengujian kegunaan dasbor analitis geovisual dilakukan oleh  target  pengguna  yang  pada  penelitian  ini  adalah pegawai  di  PT.  Transportasi  Jakarta.  Tabel  3.1 menunjukkan  hasil  penilaian  pengguna  terhadap  aspek- aspek yang diuji pada dasbor analitis geovisual.
Tabel 3.1. Hasil uji usabilitas oleh pengguna
Jawaban Aspek Sangat tidak Setuju Tidak Setuju Cukup Setuju Setuju Sangat Setuju Aksesibiltas 0 0 2 8 4 Efektivitas dan Efisiensi 0 0 7 7 6 Pengalaman Pengguna 0 0 10 8 7 Kepuasan 0 0 1 4 5 Tampilan antarmuka 0 1 4 6 4
Berdasarkan  hasil  uji  usabilitas  tersebut,  dapat disimpulkan  bahwa  aspek  aksebilitas,  efektivitas  dan efisiensi, kepuasan, dan tampilan antarmuka pada dasbor analitis  geovisual  dinilai  baik,  sedangkan  aspek pengalaman  pengguna  dinilai  cukup  baik  mengingat kelemahan-kelemahan yang terdapat pada dasbor sebagai berikut:
1. Visualisasi  yang  ditampilkan  hanya  menampilkan kecenderungan dalam satu pekan sehingga tidak dapat menunjukkan pola kecenderungan untuk jangka waktu yang lebih panjang.
2. Peta  dalam  visualisasi  pergerakan  penumpang  tidak ditampilkan  secara  3D,  sehingga  tampilan  garis  dlam flow map cenderung menumpuk dan  membingungkan pengguna.
3. Kolom  petunjuk  penggunaan  dasbor  belum  bisa menjelaskan  tata  letak  tampilan  sehingga  pengguna membutuhkan  waktu  untuk  memahami  tata  letak dalam dasbor.
4. Perpindahan  dari  satu  tampilan  dasbor  ke  tampilan dasbor lainnya memunculkan halaman baru dalam web, sehingga  untuk  proses  analisis  yang  perlu  berpindah berkali-kali  akan  menghasilkan  halaman  web  yang lebih banyak.

## 4. Kesimpulan
Penelitian analitis geovisual yang  menghasilkan produk berupa visualisasi interaktif  diawali dengan perancangan kerangka  visualisasi  yang  mempertimbangkan  kerangka data  dan  kerangka  kueri.  Kerangka  data  transaksi penumpang yang digunakan berisi informasi spatiotemporal  yang  dapat  merefleksikan  pola  dan kecenderungan  pergerakan  penumpang.  Informasi tersebut  diterjemahkan  dalam  bentuk  kerangka  kueri
untuk  menentukan  sejumlah  kemungkinan  pertanyaan yang akan diajukan pengguna ketika melakukan penalaran analitis  terhadap visualisasi  interaktif  okupansi halte dan pergerakan penumpang berupa dasbor.
Visualisasi  interaktif  berupa  dasbor  kemudian  diuji kegunaannya  oleh  pengguna  dengan  melakukan  uji usabilitas. Hasil uji usabilitas menunjukkan bahwa produk analitis geovisual dapat membantu pengguna memperoleh informasi  dan  pemahaman  mengenai  pola  dan kecenderungan  mobilitas  pengguna  Transjakarta.    Hal tersebut  menunjukkan  bahwa  kerangka  data  transaksi penumpang  yang  digunakan  berhasil  merefleksikan  pola mobilitas  pengguna  dengan  cara  divisualisasikan  secara interaktif.  Unsur  interaktivitas  memberikan  kebebasan bagi  pengguna  untuk  melakukan  eksplorasi  perolehan pemahaman dan informasi yang diinginkan.

## 5. Pernyataan Konflik Kepentingan
Penulis  menyatakan  tidak  ada  konflik  kepentingan dalam  artikel  ini  (The  authors  declare  no  competing interest).

## 6. Referensi
Aminah,  S.,  2018,  “Transportasi  Publik  dan  Aksesibilitas Masyarakat  Perkotaan”,  Jurnal  Teknik  Sipil  UBL, Volume 9, Nomor 1, 1 April 2018, 1142-1145.
Andrienko,  G.,  2007,  “Space,  Time,  and  Visual  Analytics”,
International  Journal  of  Geographical  Information Science, 21(8), 839–857.
Andrienko.  N.,  and  Andrienko.  G.,  2006.  Exploratory
Analysis  of  Spatial  and  Temporal  Data.  Springer. Berlin.
Bakhtiar,  A.,  Sari.  dan  D.P.,  Tantono.  H.  2012.  “Penentuan Jumlah  Bus  yang  Optimal  dengan  Menggunakan Metode Goal Programming (Studio Kasus di Trayek B 35 Jurusan  Terboyo  –  Cangkiran Semarang)”.  Jurnal Teknik Industri. 42-50.
Direktorat Bina Sistem Transportasi Perkotaan Kementerian  Perhubungan.  2014.  “Pengembangan Sarana  dan  Prasarana  Transportasi  Perkotaan”. Rapat  Koordinasi  Teknis  Perhubungan  Darat Direktorat  Jenderal  Perhubungan  Darat.  Oktober 2014. Bandung.
Iedha. B., 2019. “Ride-Hailing Origin-Destination Geovisual Analytics  For  Exploring  Urban  Mobility  In Yogyakarta  Municipality”.  Skripsi.  Program  Studi  S1 Teknik Geodesi. Universitas Gadjah Mada. Yogyakarta.
International  Organization  for  Standardization,  2010, “Ergonomics  of  human–system  interaction  —  Part
210:  Human-centred  design  for  interactive  systems Ergonomie”, The Japanese journal of ergonomics.
Kraak,  M.  J.,  2003,  “Geovisualization  illustrated.”  ISPRS
Journal  of  Photogrammetry  and  Remote  Sensing, 57(5–6), 390–399.
Li,  X.,  and  Kraak,  M.  J.,  2010,  “A  temporal  visualization concept:  A  new  theoretical  analytical  approach  for the  visualization  of  multivariable  spatio-temporal data”,  2010  18th  International  Conference  on Geoinformatics, IEEE, pp.1-6.
Nadinta,  D.,  2019.  “Identifikasi  Pola  Kepadatan Penumpang  Transjakarta  Menggunakan  Pendekatan Data  Mining”.  Skripsi.  Program  Studi  S1  Teknik Industri. Universitas Indonesia. Depok.
Puspitasari,  H.,  dan  Sardjito.  2014.  “Peningkatan Pelayanan Bus Transjakarta Berdasarkan Preferensi Pengguna  (Studi  Kasus:  Koridor  I  Blok  M  –  Kota)”. Jurnal Teknik POMITS. Volume 3. No. 1.
Robinson,  C.  2017.  “Geovisual  Analytics”.  The  Geographic Information  Science  &  Technology  Body  of
Knowledge (3rd Quarter 2017 Edition). https://doi.10.22224/gistbok/2017.3.6
Setyawan, H.. 2012. “Kualitas Layanan Transportasi (Studi Kasus  Transjakarta  Busway  Di  Provinsi  Daerah Khusus  Ibukota  Jakarta)”.  Tesis.  Program  Magister Perencanaan  dan  Kebijaan  Publik  .  Universitas Indonesia. Jakarta.
Susanta, F. F., 2017, “Analitis Visual Data Spatio Temporal Jaringan  Jalur  Kereta  Api  Dalam  Peta  Online Interaktif  (Studi  Kasus:  Jaringan  Jalur  Kereta  Api  di Wilayah Jakarta dan Banten)”, Skripsi, Program Studi S1  Teknik  Geodesi,  Universitas  Gadjah  Mada, Yogyakarta.
Transportasi  Jakarta,  2018.  “Ridership  Growth  Increase Concistently”.
http://ppid.transjakarta.co.id/informasi- publik/infografis/9 (diakses pada 15 Maret 2019). Transportasi  Jakarta,  2018.  “Indeks  Kepuasan  Pelanggan
Mencapai 79%”. http://ppid.transjakarta.co.id/informasi- publik/infografis  (diakses pada 15 Maret 2019). WorldPop, 2019, “Worldpop – Focus Areas”, https://www.worldpop.org/focus_areas (diakses pada 14 Oktober 2019).