April 2023
Penggunaan GPS pada Smartphone untuk Menghasilkan Data Profil Kecepatan dalam Waktu-Nyata
RADHITYA WIRATAMA, ABDUL HALIM
Departemen Teknik Elektro, Universitas Indonesia, Indonesia Email: radhityawiratama@gmail.com
Received 10 Januari 2023 | Revised 25 Januari 2023 | Accepted 5 Februari 2023

## ABSTRAK
Angkutan berbasis rel menjadi angkutan umum yang dinilai efektif dan efisien karena dapat mempersingkat waktu tempuh. Di kawasan perkotaan Jabodetabek (Jakarta, Bogor,  Depok,  Tangerang,  Bekasi),  angkutan  berbasis  rel  hampir  semuanya menggunakan  Kereta  rel  Listrik  (KRL)  sebagai  angkutan  komuter.  Pada  kasus  ini diambil  rute  Manggarai  –  Jatinegara  dengan  jarak  tempuh  2652  meter,  dengan stasiun  antara  yaitu  stasiun  Matraman  yang  berjarak  1387.49  meter  dari  stasiun Manggarai,  dan  berjarak  1309.75  dari  stasiun  Jatinegara.  Dengan  jarak  tempuh tersebut, waktu tempuh KRL dari Manggarai ke Matraman sebesar 185 detik, dan dari  Matraman  ke  Jatinegara  sebesar  168  detik.  Selama  jarak  tempuh  dan  waktu tempuh  tersebut,  pergerakan  KRL  akan  mengalami  tiga  kondisi,  yaitu  percepatan (acceleration), coasting, dan perlambatan (deceleration) atau pengereman (braking). Data kecepatan, jarak tempuh, dan waktu tempuh kereta diperoleh dengan sensor GPS pada Smartphone melalui aplikasi Phyphox.
Kata kunci : Phyphox, python, profil kecepatan, driving cycle

## ABSTRACT
Rail-based  transportation  is  public  transportation  that  is  considered  effective  and efficient because it can shorten travel time. In the Greater Jakarta areas (Jakarta, Bogor,  Depok,  Tangerang,  Bekasi),  almost  all  rail-based  transportation  uses Commuter Electric Railway or Kereta Rel Listrik (KRL) as a commuter transportation. In  this  case,  the  Manggarai  –  Jatinegara  route  is  taken  with  a  distance  of  2652 meters, with the intermediate station, Matraman station, which is 1387.49 meters from  Manggarai  station,  and  a  distance  of  1387.49  meters  from  Manggarai station.1309.75 from Jatinegara station. With this distance, the KRL travel time from Manggarai  to Matraman  is  185 seconds, and  from Matraman to  Jatinegara is  168 seconds.  During  the  mileage  and  travel  time,  the  movement  of  the  KRL  will experience three conditions, there are: acceleration, coasting, and deceleration or braking. Train  speed,  time,  and  distance  data  will  be  recorded  by  GPS  sensor  on smartphone through Phyphox app.
Keywords : Phyhpox, Python, speed profile, driving cycle

## 1. PENDAHULUAN
Sistem  transportasi  berbasis  rel  merupakan  system  transportasi  yang  saat  ini  masih  menjadi andalan bagi masyarakat di wilayah kota besar. Hal itu terjadi karena sistem transportasi berbasis rel  memiliki  teknologi  yang  berkembang  pesat  dalam  beberapa  tahun  terakhir,  dan perkembangan  teknologi  tersebut  dinilai  mampu  memecahkan  permasalahan  kemacetan  di beberapa kota besar (Navarro, dkk, 2021) .
Kawasan  Jakarta,  Bogor,  Depok,  Tangerang,  dan  Bekasi  atau  biasa  disebut  sebagai  kawasan Jabodetabek,  merupakan  kawasan  metropolitan  sibuk  yang  memungkinkan  berbagai  aktivitas transportasi massal di dalamnya. Salah satu transportasi yang menjadi penghubung antar kota dalam  kawasan tersebut  yaitu  Kereta  Rel  Listrik  (KRL)  yang  dioperasikan  oleh  KAI  Commuter sebagai bagian dari PT Kereta Api Indonesia (Persero) (Yuda, dkk, 2020) (Tjahjono, dkk, 2020) .  KRL  atau EMU  (Electric  Multiple  Unit)  merupakan  rangkaian  kereta  yang  digerakkan dengan tenaga listrik tanpa menggunakan lokomotif terpisah (Frey, 2012) . Pada sistem KRL Jabodetabek,  digunakan  jaringan  listrik  sebesar  1,500  Volt  DC  untuk  mengaliri  kereta  yang terhubung pada katenari listrik aliran atas (Haroen, 2023) .
KRL di Jabodetabek dioperasikan oleh KAI Commuter sebagai anak perusahaan dari PT Kereta Api Indonesia (PT KAI). Hingga Maret 2021, jalur KRL di wilayah Jabodetabek sudah mencapai 418,5 km panjangnya yang menjangkau wilayah DKI Jakarta, Kota Bekasi, Kabupaten Bekasi, Kota  Depok,  Kota  Bogor,  Kabupaten  Bogor,  Kota  Tangerang,  Kota  Tangerang  Selatan,  dan Kabupaten  Lebak (krl.co.id,  2022). Gambar  1  di  bawah  ini  merupakan  peta  rute  KRL Jabodetabek.

## Gambar 1. Peta Rute KRL Wilayah Jabodetabek
Pada penelitian ini dibahas mengenai metode pengambilan data kecepatan untuk menghasilkan grafik  profil  kecepatan  pada  KRL,  serta  karakteristik  profil  kecepatan  KRL.  Adapun  cakupan
wilayah pengambilan data kecepatan KRL, yaitu pada rute stasiun Manggarai – stasiun Matraman – stasiun Jatinegara yang memiliki jarak sejauh 2,652 meter.

## Gambar 2. Cakupan Rute Pengambilan Data Kecepatan KRL
Gambar 2 di atas menunjukkan rute perjalanan KRL yang digunakan untuk pengambilan data kecepatan  KRL  pada  waktu-nyata . Data  kecepatan  yang  akan  dihasilkan  kemudian  digunakan untuk menghasilkan grafik profil kecepatan KRL. Dari grafik profil kecepatan tersebut akan terlihat bagaimana  karakteristik  perjalanan  KRL  sejak  diberangkatkan  dari  stasiun  Manggarai  sebagai stasiun awal pengambilan data kecepatan, berhenti di stasiun Matraman sebagai stasiun antara, dan berhenti di stasiun Jatinegara sebagai stasiun akhir dari pengambilan data kecepatan. Karena selama perjalanan KRL pada proses pengambilan data kecepatan terdapat satu stasiun antara, yaitu stasiun Matraman, maka data profil kecepatan KRL akan dibagi menjadi dua bagian sesuai petak jalan antar stasiun, yaitu petak jalan antara stasiun Manggarai dan stasiun Matraman, dan petak jalan antara stasiun Matraman dan stasiun Jatinegara.
Pada  umumnya, karakteristik profil  kecepatan  selama  perjalanan KRL  terdiri  dari acceleration, coasting,  dan  deceleration,  yang  secara  optimal  kereta  akan  mengalami  acceleration  secara maksimal ketika kereta akan berangkat, dan mengalami pengereman dengan deceleration yang maksimal (Wu, dkk, 2019) . Analisis mengenai profil kecepatan ini akan digunakan untuk banyak hal,  salah  satunya  yang  paling  banyak  digunakan  yaitu  mengenai  hubungan  antara  profil kecepatan  dengan  konsumsi  energi  yang  dibutuhkan  selama  perjalanan  kereta (Wang,  dkk, 2017) .
Metode  yang  akan  digunakan  untuk  mendapatkan  data  kecepatan,  waktu,  dan  jarak  untuk membentuk grafik profil kecepatan yaitu dengan pengamatan secara langsung. Hal ini berarti, tidak ada algoritma simulasi yang dilakukan untuk mendapatkan data kecepatan kereta, sehingga data  yang  diperoleh  adalah  data  waktu-nyata  sesuai  dengan  yang  terjadi  di  lapangan.  Data kecepatan,  waktu,  dan  jarak  diperoleh  dengan  menggunakan  peran  sensor  GPS  ( Global Positioning  System)  pada  smartphone.  Pada  penelitian  yang  sejenis  mengenai  penggunaan sensor  GPS  pada  s martphone  untuk  menentukan  lokasi  dan  kecepatan  kendaraan  yang sebelumnya dilakukan oleh Garcia ( Garcia, dkk, 2020) , beserta timnya. Dalam penelitian lain yang  dilakukan  oleh  Wawage  dan  Deshpande (Wawage  dan  Deshpande,  2022) yang mencoba untuk menghasilkan sebuah dataset dari pergerakan sebuah mobil yang dikendarai oleh seorang  pengemudi  untuk  menganalisis  perilaku  pengemudi  dengan  memanfaatkan  beberapa sensor dari smartphone, seperti sensor GPS, accelerometer, dan gyroscope. Meskipun konteks penelitian dalam makalah ini mengacu pada kendaraan berupa kereta listrik, namun beberapa data  dari  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Wawage  dan  Deshpande  yang  menggunakan  mobil sebagai objek penelitian berhubungan dengan penelitian pada makalah ini, yaitu menghasilkan
sebuah dataset  yang  di  dalamnya  terdapat  data  kecepatan,  jarak,  dan  waktu  tempuh  suatu kendaraan, termasuk kereta listrik. Sehingga metode tersebut dapat diterapkan pada penelitian ini  untuk  menghasilkan dataset  kecepatan  kereta  listrik  secara  otomatis  berdasarkan  kondisi aktual di lapangan.

## 2. METODE

## 2.1 Gambaran Umum

## Gambar 3. Diagram Alir Menghasilkan Data Profil Kecepatan
Berdasarkan diagram alir pada Gambar 3 di atas, hal pertama yang dilakukan untuk menghasilkan grafik profil kecepatan pada kereta yaitu mendapatkan data kecepatan kereta, waktu tempuh, dan jarak tempuh kereta secara waktu-nyata dengan menggunakan aplikasi Phyphox. Phyphox merupakan aplikasi yang berjalan di sistem operasi Android yang memiliki peran untuk merekam atau mendapatkan data dari percobaan fisika, data yang dihasilkan oleh aplikasi Phyphox berupa
dokumen  Microsoft  Excel  atau  CSV (Staacks,  dkk,  2018). Setelah  data  kecepatan,  waktu tempuh, dan jarak tempuh diperoleh, maka data tersebut akan diekspor menjadi format CSV yang selanjutnya  berkas  CSV  tersebut  akan  diolah  dengan  menggunakan  bahasa  pemrograman Python.  Setelah  berkas  CSV  diekspor,  langkah  selanjutnya  yaitu  pra-pengolahan  data  untuk membersihkan data yang dihasilkan Phyphox dari data yang tidak dibutuhkan dan data error. Pada pra-pengolahan data, juga dilakukan inisialisasi data waktu dan jarak ketika kereta akan berangkat dari stasiun Manggarai sebagai stasiun keberangkatan awal. Setelah data dibersihkan dan dinisialisasi untuk data jarak dan waktunya, berikutnya yaitu melakukan pengolahan data dengan membuat grafik profil kecepatan dan driving cycle menggunakan Python.

## 2.2 Menghasilkan Data Waktu-Nyata Profil Kecepatan
Data yang diperoleh pada makalah ini adalah data kecepatan, waktu tempuh, dan jarak tempuh yang membentuk grafik speed profile pada jalur Manggarai – Jatinegara dengan menggunakan aplikasi Phyphox. Aplikasi Phyphox merupakan aplikasi yang berjalan pada smartphone dengan system  operasi  Android  yang  dapat  melakukan  eksperimen  fisika,  salah  satunya  adalah  data speed profile yang akan dihasilkan pada paper ini. Phyphox menggunakan sensor smartphone untuk mendapatkan data yang diinginkan, seperti untuk mendapatkan eksperimen kecepatan, phyphox  mengakses  GPS  pada smartphone  untuk  mendapatkan  lokasi  yang  kemudian  dapat memperhitungkan kecepatan pada tiap detiknya. Bentuk keluaran yang dihasilkan dari aplikasi berupa file workbook Microsoft Excel dengan format xls.
Untuk  mengambil  data  kecepatan,  waktu  tempuh,  dan  jarak  tempuh  kereta,  maka  perlu diperhatikan beberapa hal seperti pada titik awal keberangkatan kereta, yaitu stasiun Manggarai, mulai lakukan pengambilan data dengan Phyphox sebelum adanya pergerakan pada kereta dan pastikan kecepatan dan jarak tempuh kereta bernilai 0. Apabila nilai jarak tempuh tidak sama dengan 0, maka catat nilai tersebut untuk dilakukan olah data agar data jarak tempuh kereta menjadi  valid.  Ketika  kereta  mulai  bergerak,  pastikan  nilai  kecepatan  mulai  terdeteksi  pada aplikasi Phyphox. Pastikan kondisi smartphone stabil agar tidak mempengaruhi nilai kecepatan di luar kecepatan kereta. Ketika sampai di stasiun Jatinegara sebagai akhir dari pengambilan data kecepatan kereta dan proses pengambilan data akan diakhiri, pastikan kereta berhenti dengan sempurna sampai nilai kecepatan bernilai 0. Hal ini dilakukan agar diperoleh data yang presisi.
Ketika proses pengambilan data selesai, maka data hasil percobaan dapat disimpan secara lokal pada aplikasi Phyphox dalam bentuk grafik profil kecepatan, atau ekspor data dalam bentuk file xls atau csv. Pada paper ini, data percobaan diekspor dalam bentuk file xls agar dapat diolah datanya  dengan  menggunakan  perangkat  lunak  lain,  misalnya  dengan  bahasa  pemograman Python (Purnama, 2021).

## 2.3 Pra-pengolahan Data
Pra-pengolahan  diperlukan  untuk  membersihkan  dataset  yang  telah  dihasilkan  oleh  aplikasi Phyphox dari data yang tidak diperlukan. Data yang tidak diperlukan tersebut yaitu nilai jarak tempuh yang tidak bernilai 0, namun nilai kecepatan masih 0 pada baris data pertama hingga baris data di mana nilai kecepatan mulai terdeteksi (kecepatan > 0). Selanjutnya, agar data dapat mudah digunakan untuk proses pengolahan data berikutna, maka perlu dihilangkan kolom data yang  tidak  ada  kaitannya  dengan  pengolahan  data  speed  profile.  Pada  paper  ini,  data  yang digunakan  hanya  pada  kolom  kecepatan,  waktu,  dan  jarak  tempuh.  Selain  dari  kolom  data tersebut dapat dihilangkan.

## 2.4 Pembentukan Grafik Profil Kecepatan
Setelah dilakukan pembersihan data, maka langkah selanjutnya yaitu melakukan pengolahan data agar dapat diperoleh grafik profil kecepatan selama perjalanan KRL. Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan bahasa pemograman Phyton dengan library Pandas dan Matplotlib. Python merupakan bahasa pemrograman yang memungkinkan untuk melakukan pengolahan data yang saat  ini  populer  digunakan  dalam  ranah  data  science  dan  machine  learning  karena  bahasa pemograman  Python  mudah  untuk  digunakan (Wahyono,  2018) .  Hal  ini  karena  Python menyediakan beberapa library untuk mendukung proses pengolahan data seperti NumPy untuk scientific computing, Pandas untuk analisis data, Scikit-learn dan Tensorflow yang memungkinkan untuk pengolahan data lanjut seperti machine learning dan deep learning (Hachimi,2022) , dan Matplotlib untuk membuat grafik dalam bentuk 2D atau 3D (Ari, dkk, 2014) .
Tujuan utama pengolahan data ini yaitu untuk melakukan plot grafik dari dataset speed profile yang telah diperoleh dari aplikasi Phyphox. Hal pertama yang dilakukan agar dataset dapat dibaca oleh Python yaitu mengimpor library Pandas. Peran dari library Pandas ini yaitu membaca dataset speed  profile  dengan  format  xlsx  yang  sudah  diperoleh  sebelumnya,  sehingga  dataset  dapat dilakukan pengolahan data berikutnya (.
Library  Matplotlib  pada  Python  memungkinkan  untuk  melakukan  visualisasi  data  dari  dataset menjadi  sebuah  grafik.  Untuk  pengolahan  data  speed  profile,  Matplotlib  digunakan  untuk melakukan plot kecepatan kereta untuk setiap perpindahan kereta, sehingga dari hasil plot grafik ini dapat terlihat kapan kereta mengalami acceleration, coasting, dan braking.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Setelah dilakukan pengambilan data kecepatan, waktu tempuh, dan jarak tempuh pada kereta sepanjang jalur Manggarai – Jatinegara dengan menggunakan Phyphox, kemudian pembersihan data,  dan  pengolahan  serta  pembuatan  grafik  profil  kecepatan  dengan  menggunakan  bahasa pemrograman Python, maka diperoleh data profil kecepatan keseluruhan perjalanan kereta dari Stasiun  Manggarai  ke  Stasiun  Jatinegara.  Data  profil  kecepatan  pada  umumnya  memiliki  tiga elemen, antara lain, kecepatan dalam satuan meter per detik (m/s), jarak tempuh kereta dalam satuan  meter  (m),  dan  waktu  tempuh  kereta  dalam  satuan  detik  (s) (Huang,  dkk,  2019). Berdasarkan ketiga elemen data profil kecepatan yang sudah diperoleh dari proses pengambilan data  menggunakan  aplikasi  Phyphox,  maka  dihasilkan  dua  grafik  data,  yaitu  grafik  profil kecepatan  yang  menampilkan  hubungan  kecepatan  dengan  jarak  tempuh  kereta,  sedangkan grafik driving cycle yang menampilkan grafik hubungan antara kecepatan kereta dengan waktu tempuh kereta.
Data  hasil  percobaan,  baik  itu  data  profil  kecepatan  dan  data driving  cycle  ditunjukkan  pada Gambar 4 hingga Gambar 6 berikut.
(a) (b)
Gambar 4. (a) Profil Kecepatan Kereta Selama Perjalanan dari Stasiun Manggarai ke Stasiun Jatinegara. (b) Driving Cycle Kereta Selama Perjalanan dari Stasiun Manggarai ke Stasiun Jatinegara
Pada  profil kecepatan  kereta  dari Stasiun Manggarai  ke  Stasiun  Jatinegara,  terlihat kecepatan kereta menunjukkan nilai 0 m/s pada jarak tempuh sekitar 1,300 meter. Hal ini juga terjadi pada driving cycle kereta, di mana kereta menunjukkan nilai kecepatan sama dengan 0 m/s di sekitar detik ke 185 hingga detik ke  207. Hal ini terjadi karena kereta berhenti di stasiun antara, yaitu stasiun Matraman.  Untuk memperjelas grafik data profil kecepatan dan driving cycle, maka grafik tersebut dibagi menjadi dua bagian, yaitu data profil kecepatan dan driving cycle dari Stasiun Manggarai hingga Stasiun Matraman, dan data profil kecepatan dan driving cycle dari Stasiun Matraman hingga Stasiun Jatinegara
(a)
(b)
Gambar 5. (a) Profil Kecepatan Kereta Selama Perjalanan dari Stasiun Manggarai ke Stasiun Matraman. (b) Driving Cycle Kereta Selama Perjalanan dari Stasiun Manggarai ke Stasiun Matraman
Pada  data  profil  kecepatan  kereta  selama  perjalanan  dari  Stasiun  Manggarai  menuju  Stasiun Matraman,  terlihat  bahwa  kereta  mengalami  percepatan  sampai  dengan  200  meter  setelah berangkat dari stasiun Manggarai. Setelah itu kereta mengalami perlambatan selama 200 meter berikutnya  atau  berjarak  400  meter  dari  stasiun  Manggarai.  Kemudian  kereta  cenderung
mengalami  percepatan  sejauh  sekitar  600  meter  hingga  berjarak  1,000  meter  dari  stasiun Manggarai, kereta mengalami perlambatan kembali hingga menjelang masuk stasiun Matraman. Perjalanan dari stasiun Manggarai menuju stasiun Matraman dengan jarak tempuh 1387.48 meter dengan waktu tempuh selama 186 detik.
(a)
(b)
Gambar 6. (a) Profil Kecepatan Kereta Selama Perjalanan dari Stasiun Matraman ke Stasiun Jatinegara. (b) Driving Cycle Kereta Selama Perjalanan dari Stasiun Matraman ke Stasiun Jatinegara
Sedangkan pada data profil kecepatan selama perjalanan dari Stasiun Matraman menuju Stasiun Jatinegara,  kereta  mengalami  percepatan  sejauh  100  meter,  kemudian  kereta  sempat  melaju dengan kecepatan konstan, yaitu sekitar 8 m/s sejauh kurang lebih 60 meter atau selama 17 detik,  sebelum  mengalami  perlambatan  di  jarak  1,600  meter  dari  Stasiun  Manggarai  sebagai stasiun  keberangkatan  awal,  atau  200  meter  dari  stasiun  Matraman.  Setelah  itu  laju  kereta mengalami  percepatan  sejauh  300  meter.  Kereta  melakukan  perlambatan  atau  pengereman untuk  persiapan  berhenti  di  stasiun  Jatinegara  dengan  jarak  276  meter  sebelum  memasuki stasiun Jatinegara.
Tabel 1. Data Waktu dan Jarak Antar Stasiun Rute Waktu (s) Jarak (m) Jarak Percepatan (m) Jarak Pengereman(m) Manggarai - Matraman 185 1387.49 102 216.3 Matraman - Jatinegara 168 1305.85 138 297.17

## 4. KESIMPULAN
Paper  ini  menjelaskan  mengenai  bagaimana  merekam,  mengolah,  hingga  menghasilkan  data profil kecepatan pada kereta, mulai dari kereta akan berangkat dari satu stasiun hingga berhenti di  stasiun  yang  ditentukan.  Selama  perjalanan,  kereta  mengalami  tiga  mode  operasi,  yaitu powering mode atau kondisi di mana kereta mengalami percepatan, coasting mode atau kondisi kereta berjalan dengan kecepatan yang cenderung konstan, dan braking mode atau kondisi di mana kereta mengalami perlambatan. Pengambilan data secara waktu-nyata dilakukan di dalam kereta dengan menggunakan aplikasi Phyphox melalui perangkat smartphone. Kemudian, data
dibersihkan dari nilai dan kolom yang tidak diperlukan, serta pengolahan data hingga membentuk grafik profil kecepatan dan driving cycle.

## DAFTAR RUJUKAN
Frey, S. (2012). Railway Electrification System and Engineering. Delhi: White Word Publications. García  Ramírez,  Y.,  &  Rojas,  H.  (2020).  Position  and  speed  accuracy  on  smartphones:  an Ecuadorian case study. Espacios, 41, 24.
Hachimi, C. E., Belaqziz, S., Khabba, S., & Chehbouni, A. (2022). Data Science Toolkit: An all-in- one python library to help researchers and practitioners in implementing data science- related algorithms with less effort. Software Impacts, 12, 100240.
Haroen, Y., Rachmildha, T. D., Ikhsan, M., & Fikriadi, M. I. (2013). Power Evaluation of Jakarta DC Railway Substation to Meet 1.2 Million Passengers Per Day. Procedia Technology, 11, 1252–1258.
Huang,  K.,  Wu,  J.,  Yang,  X.,  Gao,  Z., Liu,  F.,  &  Zhu,  Y.  (2019).  Discrete  Train  Speed  Profile Optimization for Urban Rail Transit: A Data-Driven Model and Integrated Algorithms Based on Machine Learning. Journal of Advanced Transportation, 2019, 7258986.
KAI Commuter. (2022). Sekilas PT Kereta Commuter Indonesia. https://www.krl.co.id/
N.  Ari  and  M.  Ustazhanov,  "Matplotlib  in  python,"  2014  11th  International  Conference  on Electronics, Computer and Computation (ICECCO), 2014, pp. 1-6
Navarro, L. M., Fernandez-Cardador, A., & Cucala, A. P. (2021). Design of indicators to guide capacity improvements in urban railway lines. Journal of Urban Mobility, 1, 100003.
Purnama,  B.  (2021). Implementasi  Artificial  Intelligence  dan  Machine  Learning.  Bandung: Penerbit INFORMATIKA.
Staacks, S., Hütz, S., Heinke, H., & Stampfer, C. (2018). Advanced tools for smartphone-based experiments: phyphox. Physics Education, 53
Tjahjono,  T.,  Kusuma,  A.,  &  Septiawan,  A.  (2020).  The  Greater  Jakarta  Area  Commuters Travelling Pattern. Transportation Research Procedia, 47, 585–592.
Wang, J., & Rakha, H. A. (2017). Electric train energy consumption modeling. Applied Energy, 193, 346–355.
Wahyono, T. (2018). Fundamental of Python For Machine Learning. Penerbit Gava Media.
Wawage, P., & Deshpande, Y. (2022). Smartphone Sensor Dataset for Driver Behavior Analysis.
Data in Brief, 41, 107992.
Wu, C., Zhang, W., Lu, S., Tan, Z., Xue, F., & Yang, J. (2019). Train Speed Trajectory Optimization With On-Board Energy Storage Device. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 20(11), 4092–4102.
Yuda Bakti, I. G. M., Rakhmawati, T., Sumaedi, S., & Damayanti, S. (2020). Railway commuter line  passengers’  perceived  service  quality:  hedonic  and  utilitarian  framework. Transportation Research Procedia, 48, 207–217.