Simulasi Mobilitas Penduduk DKI Jakarta Menggunakan Agent-Based Modeling  
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Simulasi Mobilitas Penduduk DKI Jakarta Menggunakan Agent-Based Modeling Marko Januarta Putra Mulyowidodo ( 221709813 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian , M.Pop.Hum.Res. Ringkasan— Salah satu bentuk mobilitas non permanen yang berkembang pesat saat ini di kota-kota besar di Indonesia adalah kegiatan komuter atau nglaju. Banyaknya penduduk yang tinggal di wilayah peri urban menjadi penglaju menjadikan kegiatan komuter ini berdampak pada pembangunan wilayah , khususnya untuk penyediaan transportasi yang beragam dan memadai. Sebagai wilayah ibukota , Provinsi DKI Jakarta tentu memiliki banyak penglaju sehingga dipandang perlu mewujudkan smart mobility sebagai salah satu program Smart City di DKI Jakarta. Untuk itu penelitian ini melakukan simulasi mobilitas penduduk DKI Jakarta menggunakan Agent-Based Modeling. Simulasi yang dilakukan adalah simulasi aktivitas mobilitas dari rumah ke kantor dan sekolah. Simulasi yang dibangun berhasil disesuaikan dengan jenis kegiatan utama penduduk komuter serta waktu kegiatan yang terdapat pada publikasi Statistik Komuter Jabodetabek 2019. Kemudian dilakukan perbandingan dengan data empiris berupa data dari media sosial Twitter menunjukkan bahwa big data memiliki potensi untuk dimanfaatkan untuk studi kependudukan. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu dalam perencanaan dan pengambilan dasar kebijakan penyediaan transportasi di DKI Jakarta yang lebih efisien , efektif dan memadai. Komunikasi , Informatika dan Statistik Provinsi DKI Jakarta , masih banyak warga ibukota yang menganggap memiliki kendaraan pribadi masih jauh lebih efektif dalam menunjang mobilitas sehari-hari , walaupun sudah tersedia banyak moda transportasi massal. Sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 1 , jumlah kendaraan bermotor di provinsi DKI Jakarta tahun 2019 naik sebesar 0,7 persen , tepatnya sebanyak 77.158 kendaraan dibanding jumlah kendaraan bermotor ini menimbulkan masalah karena pertumbuhan jumlah kendaraan tidak seimbang dengan laju pertumbuhan jalan. Tentu masalah ini berdampak pada kelancaran aktivitas komuter bagai masyarakat di DKI Jakarta. sebelumnya. [ 3 ] Peningkatan tahun 11.762.763 11.839.921 11.274.597 Kata Kunci— Mobilitas , Transportasi , Agent-Based Modeling , Simulasi 2017 2018 2019 I. LATAR BELAKANG Perencanaan pembangunan membutuhkan informasi penting mengenai keadaan kependudukan setempat seperti jumlah penduduk , sebaran penduduk , aktivitas penduduk dan sebagainya. Informasi-informasi tersebut bisa diperoleh dari berbagai hasil survei atau sensus yang sudah ada. Namun demikian jumlah penduduk dalam suatu tempat bersifat dinamis karena dapat berubah yang dipengaruhi oleh beberapa faktor. Salah satu faktornya adalah perpindahan atau mobilitas penduduk. Menurut Badan Pusat Statistik ( BPS ) , salah satu bentuk mobilitas non permanen yang mengalami perkembangan pesat di kota-kota besar di Indonesia seperti DKI Jakarta adalah kegiatan komuter. Komuter adalah pergerakan yang dilakukan dalam waktu satu hari dengan melintasi batas wilayah dan kembali ke tempat asalnya. [ 1 ] Hasil Survei Komuter Jabodetabek 2019 oleh BPS menunjukkan bahwa 11,1 % dari 29,3 juta penduduk Jabodetabek yang berumur 5 tahun ke atas merupakan komuter. [ 2 ] Aktivitas komuter berkaitan erat dengan permasalahan di sektor transportasi. Permasalahan tersebut selalu menjadi salah satu perhatian utama bagi Pemerintah DKI Jakarta setiap tahunnya. Menurut Unit Pengelola Statistik dari Dinas Sumber : Dinas Perhubungan Provinsi DKI Jakarta , statistik.jakarta.go.id Gambar 1. Perkembangan Jumlah Kendaraan Bermotor di DKI Jakarta Tahun 2017-2019 Diperlukan sarana transportasi yang memadai untuk menunjang aktivitas komuter di DKI Jakarta. Hal ini juga terkait dengan perlunya Jakarta untuk menjadi sebuah smart city , yang ditunjang oleh smart mobility di mana adanya suatu sistem transportasi yang memungkinkan masyarakat untuk bergerak seminimal dan secepat mungkin , dengan hambatan yang rendah untuk mencapai kebutuhannya. [ 4 ] Pemerintah telah membuat berbagai kebijakan dan usaha untuk menyediakan moda transportasi yang semakin beragam , mudah diakses , efisien , serta terintegrasi dengan teknologi , informasi , dan komunikasi. Misalnya KRL Commuter Line , bus Transjakarta , Moda Raya Terpadu Jakarta , Jak Lingko , dan sebagainya. Rencana Induk Transportasi Jabodetabek ( RITJ ) tahun 2018 – 2029 dilaksanakan dalam tiga tahap , yaitu tahap pertama tahun 2018 – 2019 , tahap kedua tahun 2020 – 2024 , dan tahap terakhir tahun 2025 - 2029. Beberapa target yang ingin dicapai dalam RITJ yaitu pada 2029 diharapkan pergerakan orang dengan menggunakan angkutan umum perkotaan mencapai enam puluh persen dari total pergerakan , 1 / 9 cakupan pelayanan angkutan umum perkotaan mencapai delapan puluh persen dari panjang jalan , serta akses jalan kaki ke angkutan umum maksimal 500 meter [ 5 ] . Upaya mengejar target itu pun sudah dilakukan melalui penyediaan sarana transportasi umum yang lebih bervariasi. Beberapa penelitian sebelumnya mengenai mobilitas DKI Jakarta antara lain penelitian Yusuf dan Buchori ( 2018 ) yang melakukan penelitian berupa simulasi pergerakan penduduk di Provinsi DKI Jakarta. Dalam penelitian ini simulasi dilakukan dengan metode pemodelan berbasis agen ( agent based modelling atau ABM ) . [ 6 ] ABM adalah suatu sistem yang dimodelkan sebagai kumpulan entitas pembuat keputusan otonom yang disebut agen. Model disimulasikan dalam sebuah sistem yang kompleks dan dinamis , di mana agen-agen tersebut mempunyai sifat heterogen dan otonom serta dapat berinteraksi antar agen dan lingkungannya. [ 7 ] ABM dapat diterapkan untuk simulasi di berbagai bidang atau masalah , seperti di bidang sosial , ekonomi , transportasi , dan lain lain. Masih belum banyak penelitian , khususnya di Indonesia , yang menggunakan ABM sebagai metode analisisnya. Padahal ABM memberikan keuntungan tersendiri untuk mempelajari berbagai fenomena yang bisa terjadi dalam masyarakat. Penelitian ini berusaha mengembangkan model aktivitas penduduk di DKI Jakarta dengan pendekatan pemodelan berbasis agen. Model dan hasil analisis pada penelitian ini diharapkan nantinya bisa memberikan gambaran mengenai kondisi lalu lintas jalan raya dan penggunaan moda transportasi ini diharapkan dapat mendukung umum. Pemodelan perencanaan dan pengambilan keputusan dalam pembangunan DKI Jakarta khususnya untuk mewujudkan Smart Mobility. II. TUJUAN PENELITIAN Berdasarkan permasalahan yang telah diuraikan di atas , maka tujuan dari penelitian ini adalah : 1. Membangkitkan populasi sintesis DKI Jakarta dengan menyesuaikan statistik komuter jabodetabek. 2. Melakukan simulasi pemodelan mobilitas penduduk berbasis agen di Provinsi DKI Jakarta 3. Melakukan visualisasi dan analisis hasil simulasi pemodelan mobilitas penduduk di Provinsi DKI Jakarta 4. Melakukan validasi dan verifikasi hasil simulasi pemodelan mobilitas penduduk di Provinsi DKI Jakarta melalui perbandingan dengan data dari media sosial Twitter. III. PENELITIAN TERKAIT Menurut penelitian Setyodhono , lebih dari 80 persen komuter di Jabodetabek adalah pekerja. Sebanyak 80 persen komuter menggunakan sepeda motor untuk mencapai tempat kerjanya , kemudian 15,25 persen menggunakan kendaraan umum. Penelitian tersebut menggunakan analisis regresi logistik multinomial dan menunjukkan bahwa faktor : umur , jenis kelamin , tingkat pendidikan , status pekerjaan , rata-rata penghasilan pekerja komuter , jarak tempat tinggal ke tempat kerja , serta lama dan biaya perjalanan memiliki pengaruh yang nyata terhadap pemilihan moda transportasi yang digunakan untuk melakukan kegiatan utama komuter tersebut. [ 1 ] Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik lintas , dimana dalam sistem Semenetara penelitian yang dilakukan oleh Tari Saputri , dkk menunjukkan bahwa kompleksitas interaksi dalam suatu sistem tersebut melibatkan lalu pergerakan kendaraan , memerlukan suatu alat analisis berupa model simulasi untuk evaluasi rancangan sistem lalu lintas tersebut. [ 8 ] Sejalan dengan hal tersebut , Grace O. Kagho menyatakan bahwa telah banyak kemajuan telah dibuat pada pemodelan berbasis objek terhadap transportasi. Suatu teknik komputasi terus dikembangkan , beban komputasi dari pemodelan berbasis agen tersebut semakin berkurang , sehingga memungkinkan untuk semakin berkembangnya pengaplikasian model berbasis agen tersebut. [ 9 ] Carlos Llorca , dkk dalam penelitian mereka menyebutkan bahwa dalam aplikasi model berbasis simulasi , penggunaan lahan serta ukuran populasi mempengaruhi hasil dari model transportasi yang sudah dibangun. [ 10 ] tersebut , perbedaan interval agen Penelitian yang dilakukan oleh Yusuf dan Buchori dilakukan dengan melakukan simulasi komuter terhadap warga DKI Jakarta melalui mode transportasi kendaraan pribadi. Penelitian ini menunjukkan bahwa kota Jakarta Pusat menjadi titik sentral kegiatan sebagian besar penduduk ibukota. Selain itu big data juga bisa menjadi pelengkap dalam analisisnya. [ 6 ] Penelitian- penelitian yang telah disebutkan di atas dipetakan pada Gambar 2. Gambar 2. Roadmap penelitian IV. METODE PENELITIAN Simulasi pemodelan mobilitas penduduk pada penelitian ini mencakup semua wilayah DKI Jakarta kecuali wilayah Kabupaten Kepulauan Seribu dan penduduk DKI Jakarta sebagai unit analisis. Kabupaten Kepulauan Seribu tidak dicakup dalam wilayah penelitian karena penelitian ini hanya fokus pada pergerakan di satu wilayah daratan saja , tidak termasuk antar pulau. Subjek dari penelitian ini yaitu individu dengan kegiatan utama bekerja dan bersekolah atau kursus berdasarkan Statistik Komuter Jabodetabek 2019. Kegiatan yang disimulasikan merupakan mobilitas individu dalam melakukan kegiatan utama komuternya yang dilakukan selama jangka waktu 24 jam. Populasi sintetis yang dibangkitkan 2 / 9 menyesuaikan Statistik Komuter Jabodetabek 2019. Hasil simulasi ditampilkan dalam bentuk visualisasi simulasi , serta data-data hasil simulasi ditampilkan dalam bentuk grafik agar informasi yang diperoleh mudah untuk dipahami. Hasil simulasi yang diperoleh akan dianalisis untuk mencapai tujuan- tujuan penelitian. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data sekunder berupa statistik yang diproduksi oleh BPS , tepatnya pada publikasi Statistik Komuter Jabodetabek 2019 , digunakan dalam pembentukan populasi sintetis yang dibangkitkan sebagai agent dalam proses simulasi. Selain itu dilakukan scrapping data dari platform media sosial Twitter untuk memperoleh data berupa tweet bergeoreferensi atau berlokasi di DKI Jakarta dalam kurun waktu 24 jam yang akan digunakan dalam proses validasi terhadap hasil simulasi. Tahapan dalam membangun suatu pemodelan berbasis agen adalah pertama melakukan suatu studi mengenai fenomena sosial yang menarik untuk diteliti serta teori-teori yang mendukung. Tahap kedua meliputi pemodelan itu sendiri , di mana peneliti membangun model simulasi dengan cara eksperimental. Langkah ketiga meliputi kalibrasi model dengan data empiris atau validasi dengan menggunakan uji statistik yang sesuai. [ 11 ] publikasi mengenai Pada penelitian ini diawali dengan studi literatur mengenai konsep simulasi pemodelan berbasis agen , konsep pemodelan transportasi , serta memahami penggunaan Netlogo sebagai framework simulasi komuter. Peneliti kemudian melakukan pengunduhan komuter jabodetabek melalui situs web Badan Pusat Statistik sebagai dasar pembentukan populasi sintetis. Lingkungan simulasi berupa tempat tinggal , tempat kerja , sekolah , serta jaringan jalan. Pembentukan lingkungan simulasi dimulai dengan mengunduh tata guna lahan , serta jaringan-jaringan jalan DKI Jakarta melalui internet dan melalui situs OpenStreetMap. Kemudian dilakukan editing dan cleaning data. statistik Setiap agen pada simulasi memiliki karakteristik yang berbeda-beda yang disebut atribut. Agen yang dibangkitkan pada simulasi akan dibuat serealistis mungkin untuk bisa mewakili keadaan populasi yang sebenarnya. Variabel atribut agen tersebut antara lain : 1. Kegiatan utama komuter ( Bekerja atau Sekolah ) 2. Lokasi rumah 3. Lokasi aktivitas 4. Pilihan rute 5. Waktu berangkat 6. Waktu mulai kegiatan , 7. Waktu berakhir kegiatan Nilai-nilai pada atribut agen ditentukan di awal namun beberapa atribut bisa berubah nilainya sejalan dengan dilakukannya beberapa iterasi pada simulasi. Selain itu terdapat juga nilai-nilai variabel yang dimiliki oleh lingkungan tempat agen disimulasikan , tepatnya pada sistem geografis DKI Jakarta. 1. 2. 3. Jika terjadi kepadatan pada suatu jalur. Maka kecepatan perpindahan akan berkurang. Hal tersebut juga memungkinkan Koordinat rumah agen Koordinat lokasi kegiatan Panjang lintasan agen Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik adanya kemacetan dan agen bisa memilih alternatif jalur yang belum terisi. Simulasi dilakukan dengan menggunakan aplikasi Netlogo versi 6.0.1 dengan memanfaatkan beberapa ekstensi seperti gis , nw , dan lain-lain untuk menyesuaikan ekstensi file penunjang seperti shapefile peta DKI Jakarta serta tata guna lahan dan jaringan jalan. Pada simulasi ini , pengguna bisa menentukan nilai parameter sesuai kebutuhannya selama masih dalam batas interval masing-masing parameter. Hasil simulasi berupa visualisasi dan dapat diperoleh grafik-grafik yang memuat informasi penting dari hasil simulasi tersebut Beberapa kebutuhan sistem menjadi dasar dalam menentukan platfotm atau tools yang akan digunakan untuk menunjang analisis simulasi. Diantaranya membutuhkan data statistik sebagai dasar pembentukan agen sehingga bisa menggambarkan keadaan DKI Jakarta di dalam simulai sehingga mendekati keadaan yang sebenarnya. Dalam penelitian ini dibutuhkan statistik yang diproduksi BPS. Platform yang digunakan sebagai sarana simulasi perlu mendukung simulasi dalam skala menengah dan besar mengingat simulasi yang dibangun meliputi area DKI Jakarta. Dibutuhkan juga file dengan format shp yang merupakan data geospasial sebagai pemodelan lingkungan dalam simulasi. Untuk kebutuhan validasi hasil simulasi , data empiris berupa data tweet yang memiliki atribut georeferensi. Visualisasi hasil simulasi sebagai gambaran keadaan komuter penduduk DKI Jakarta juga disajikan dalam penelitian ini. Nantinya dalam visualisasi tersebut bisa diperoleh mengenai pergerakan agen-agen dalam simulasi , serta melihat bagaimana keberadaan penduduk komuter di daerah DKI Jakarta setiap waktunya dalam tampilan peta. Kemudian dilakukan analisis deskriptif yang bertujuan untuk mendapat gambaran umum mengenai aktivitas komuter penduduk DKI Jakarta. Hal ini dijelaskan dengan adanya grafik-grafik mengenai persentase penduduk komuter DKI Jakarta setiap kecamatan setiap jamnya. Dilakukan perbandingan dengan persentase penduduk tiap kecamatannya yang diperoleh dari hasil scrapping data dari media sosial Twitter. Perbandingan dilakukan dengan menghitung persentase tweet dalam satu kecamatan dibagi total tweet , dengan persentase penduduk komuter dalam satu kecamatan per total penduduk komuter. Selain itu juga dilakukan visualisasi ke dalam bentuk peta untuk kepadatan , baik tweet maupun agen simulasi pada jam-jam tertentu. V. KERANGKA PIKIR Suatu model simulasi diperlukan dalam perancangan suatu sistem yang akan dibuat untuk kepentingan analisis dan evaluasi. Untuk itu berdasarkan teori-teori yang telah dikaji sebelumnya maka dibangun model simulasi berbasis agen dari aktivitas komuter DKI Jakarta dengan memperhatikan atribut- atribut tiap agennya , lingkungan , serta interaksi antar agen. Adapun kerangka pikir pembentukan model dapat dilihat pada Gambar 3. 3 / 9 Gambar 3.Kerangka Pikir. VI. HASIL DAN PEMBAHASAN Model berbasis agen memiliki tiga elemen. Elemen pertama yaitu seperangkat agen , atribut serta perilaku mereka. Kedua , seperangkat hubungan agen dan metode interaksi. Elemen terakhir merupakan lingkungan agen. [ 12 ] Penelitian ini menggunakan beberapa asumsi untuk menentukan atribut- atribut agen yang dibutuhkan dalam simulasi , yaitu : 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. Pemilihan moda : menggunakan moda transportasi kendaraan bermotor Pemilihan lokasi rumah : dilakukan secara acak dan menempati atribut tata guna lahan residential Pemilihan rute : otomatis pada proses iterasi di dalam simulasi menggunakan ekstensi nw pada aplikasi Netlogo Pemilihan jenis kegiatan : persentase agen terhadap pemilihan jenis kegiatan tertentu disesuaikan dengan publikasi Statistik Komuter Jabodetabek Pemilihan lokasi kegiatan : dilakukan secara acak dan menyesuaikan dengan jenis kegiatan agen Pemilihan waktu mulai kegiatan : berdasarkan informasi Statistik Komuter Jabodetabek Pemilihan durasi kegiatan : menggunakan asumsi 7 hingga 8 jam kerja publikasi dari Simulasi komuter DKI Jakarta dilalukan melalui beberapa tahap. Beberapa tahapan harus dilakukan secara runtun , karena output yang dihasilkan akan dibutuhkan untuk input pada tahap selanjutnya. Gambar 4 menunjukkan tahapan persiapan hingga pelaksanaan simulasi komuter DKI Jakarta. Tahap awal dalam membangun simulasi ini merupakan pengumpulan data yang diperlukan dalam simulasi , seperti data yang mendukung atribut agen , dan data untuk pembentukan lingkungan tempat agen disimulasikan. Dari publikasi Statistik Komuter Jabodetabek 2019 beberapa statistik yang diperoleh dimanfaatkan untuk melengkapi atribut agen dalam simulasi. Karakteristik agen seperti jenis dan waktu kegiatan akan disesuaikan dengan publikasi tersebut. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Gambar 4. Tahapan persiapan hingga simulasi menggunakan Netlogo Lingkungan agen dalam ABM untuk penelitian ini dibangun dari shapefile batas administrasi , tata guna lahan ( land use ) , dan jaringan jalan DKI Jakarta. Shapefile ini berperan penting untuk membentuk lingkungan agen agar simulasi bisa dibuat serealistis mungkin sesuai keadaan wilayah DKI Jakarta. Ketiga shapefile tersebut dapat diperoleh dari OpenStreetMap , yang bisa diunduh dengan menggunakan HOT Export Tool melalui halaman https : / / export.hotosm.org / en / v3 / . Penulis menggunakan aplikasi QGIS 3.16 untuk melakukan edit dan cleaning data pada shapefile yang telah diunduh. Shapefile batas administrasi mencakup batas-batas hingga tingkat kecamatan di DKI Jakarta. Batas wilayah kecamatan akan digunakan untuk melacak pergerakan agen pada saat simulasi berlangsung. Shapefile batas administrasi bisa diliat pada gambar 5. Gambar 5. Shapefile DKI Jakarta dan Batas Wilayah Kecamatan Sumber : OpenStreetMap , diolah Shapefile tata guna lahan berupa polygon features yang memiliki atribut ruang terbuka , pemukiman , tempat kerja , dan sekolah. Tata guna lahan ini dibutuhkan untuk pengalokasian 4 / 9 lokasi rumah ( pemukiman ) dan tempat aktivitas agen ( tempat kerja dan sekolah ) . Shapefile tata guna lahan bisa dilihat pada Gambar 6. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Sumber : OpenStreetMap , diolah Gambar 6. Shapefile tata guna lahan DKI Jakarta Sumber : https : / / github.com / bugyardhytio Gambar 9. Shapefile Jaringan Jalan DKI Jakarta Shapefile di atas dilakukan import ke dalam Netlogo menggunakan ekstensi GIS. Dilakukan apply coverage untuk atribut batas kecamatan dan landuse ke masing-masing patch terkait. Kemudian patch-patch tersebut didefinisikan menurut jenis lahannya. Potongan kode implementasi shapefile ke dalam Netlogo bisa dilihat pada gambar 7 tata guna Gambar 7. Potongan code untuk memanggil shapefile ke dalam Netlogo Kemudian dilakukan import jaringan jalan menggunakan ekstensi nw pada Netlogo. Potongan kode untuk import jaringan jalan ke dalam Netlogo dapat dilihat pada gambar 8. Jaringan jalan DKI jakarta dibutuhkan untuk tempat agen melakukan perpindahan dari tempat tinggal ke tempat aktivitas kemudian kembali lagi ke rumah. Jaringan jalan bisa dilihat pada gambar 9. Kemudian dilakukan coding untuk membangkitkan populasi sintetis sebagai agen dalam simulasi. User bisa mengatur berapa banyak populasi yang akan dibangkitkan. Agen yang dibangkitkan akan menempati patch residential dan pemilihan lokasi rumah dilakukan secara acak di seluruh DKI Jakarta. Pada bagian ini juga dilakukan coding untuk menentukan waktu berangkat dan waktu aktivitas agen serta jenis aktivitas agen. Kemudian setelah ditentukan aktivitasnya , agen akan menentukan lokasi aktivitas secara acak di seluruh DKI Jakarta , namun tetap menyesuaikan aktivitas agen tersebut. Pemilihan rute dari rumah ke tempat aktivitas memanfaatkan ekstensi nw untuk mencari rute terdekat dari rumah ke tempat aktivitas agen. Mekanisme pergerakan agen diatur sedemikian rupa untuk bisa menggambarkan keadaan nyata serealistis mungkin. Agen mulai bergerak sesuai waktu berangkat menuju tempat aktivitas. Selama perjalan terdapat beberapa aturan mengenai kecepatan kendaraan dan bagaimana agen merespon agen lain yang berada di jalan. Pergerakan kendaraan di jalan mengadaptasi dari car following algorithm yang berdasarkan pada Traffic Basic Model , yaitu model contoh yang terdapat pada library Netlogo mengenai lalu lintas. Hal ini meliputi kecepatan , akselerasi , deselereasi , serta respon agen jika ada kendaraan di depannya. Ticks atau satuan waktu dalam Netlogo pada simulasi komuter DKI Jakarta ini ditentukan sebesar 1 menit per tick- nya. Kemudian 1 iterasi simulasi dilakukan selama 24 jam waktu simulasi. Menurut Statisik Komuter Jabodetabek 2019 , komuter berkegiatan utama bekerja sebesar 80,5 % , kemudian sebesar 56,8 % komuter berangkat dari rumah pukul 06.00- 07.59. Maka pada interface netlogo ditentukan persentase jenis aktivitas komuter serta waktu aktivitas komuter seperti terlihat pada gambar 10. Gambar 8. Potongan code untuk jaringan Jalan DKI Jakarta Gambar 10. Interface menentukan aktivitas dan waktu aktivitas 5 / 9 Simulasi pada netlogo dimulai dengan meng-click tombol setup pada interface untuk memanggil fungsi-fungsi yang membentuk lingkungan agen dan populasinya. Kemudian tombol go untuk memulai jalannya simulasi. Gambar 11. Tombol setup dan go pada interface Netlogo Tampilan peta DKI Jakarta , dilengkapi dengan tata guna lahan dan jaringan jalannya akan muncul pada kotak yang tesedia. Area pemukiman diwakili oleh warna kuning , area perkantoran diwakili warna merah , area sekolah diwakili warna merah muda , serta lahan terbuka diwakili warna hijau. Agen berbentuk segitiga kemudian akan berjalan ke jalan terdekat kemudian mengendarai kendaraan bermotor untuk menuju tempat aktivitas utamanya Gambar 12. Running simulasi komuter DKI Jakarta pada Netlogo Dari hasil running simulasi bisa diperoleh plot dari model. Plot di ekspor ke dalam format csv untuk kemudia dilakukan analisis. Ekspor dilakukan pada tick tertentu , artinya pada waktu yang diinginkan model simulasi perlu di pause terlebih dahulu untuk melakukan ekspor plot ke dalam csv. Penulis melakukan ekspor pertama pada tick ke-359 , atau pada pukul 5.59. pada waktu tersebut seluruh agen masih berada di rumah masing masing. Gambar 13 menunjukkan potongan csv hasil ekspor dari model yang dibuat. Gambar 13. Potongan plot agen hasil ekspor dari netlogo Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Agen penduduk ditandai dengan atribut “breed people”. Dari plot tersebut bisa diperoleh data-data seperti posisi koordinat agen dan status kegiatan pada saat plot diekspor. Data diolah menggunakan Microsoft Excel untuk memperoleh persentase aktivitas utama komuter. Kemudian dihitung jumlah agen setiap kecamatan. Angka tersebut diagregat hingga tingkat kota administrasi dan dibandingkan dengan data dari hasil scrapping media sosial twitter. Untuk perbandingan persentase aktivitas komuter hasil simulasi dengan data Statistik Komuter 2019 bisa dilihat pada gambar 14. Berdasarkan diagram tersebut , populasi yang dibangkitkan sudah menyesuaikan perbandingan antar aktivitas utama komuter dari data bangkitan dan data BPS. 100 80 60 40 20 0 Pelajar Pekerja Simulasi Statistik Komuter Gambar 14. Perbandingan persentase aktivitas utama komuter dari populasi yang dibangkitkan dan data BPS Selama jangka waktu 24 jam agen melakukan aktivitasnya masing-masing , baik mulai dari rumah hingga ke tempat kerja , dan kemudian kembali lagi ke rumah. Diperoleh hasil berupa grafik pergerakan penduduk selama 1 iterasi simulasi. Grafik pergerakan penuduk bisa dilihat pada Gambar 15. Gambar 15. Grafik mobilitas penduduk selama 1 iterasi simulasi Dapat dilihat pada grafik di atas semua agen pada pukul 06.00 mulai melakukan mobilitas menuju tempat kegiatan utamanya. Garis merah menandakan jumlah agen yang melakukan kegiatannya terlihat pada pukul 09.00 semua agen sudah mencapai tempat kegiatan kemudian pada pukul 15.00 mulai melakukan mobilisasi untuk menuju kembali ke rumah 6 / 9 masing-masing. Waktu agen tiba di rumah sangat bervariasi dan semua dipastikan sudah tiba di rumah pada pukul 21.00 Pada tick ke-540 , atau pada pukul 09.00 semua agen dipastikan sudah berada di tempat aktivitasnya masing-masing. Plot pada tick tersebut diekspor kemudian dianalisis. Informasi yang bisa diperoleh adalah memperoleh matriks asal-tujuan dengan memanfaatkan pivot table pada Microsoft Excel. Matriks tersebut kemudian disimpan kembali dalam bentuk csv. Kemudian memanfaatkan modul pandas dan holoviews , matriks asal-tujuan ini diolah untuk memperoleh chord diagram yang bisa dilihat pada Gambar 16. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Scrapping data dari media sosial Twitter dilakukan sebagai pengumpulan data untuk melakukan tahap validasi hasil simulasi. Penulis menggunakan modul twint pada bahasa pemrograman python untuk melakukan scraping data. Modul ini memungkinkan untuk melakukan penggunanya pengambilan data twitter tanpa membutuhkan Application Programming Interface ( API ) , tidak ada batasan mengenai tweet yang bisa ditarik , baik dari segi jumlah , jenis , waktu , dan sebagainya. Data yang dibutuhkan berupa tweet bergeoreferensi yang menunjukkan dimana tweet tersebut dikirimkan. Namun dengan menggunakan modul twint data yang diperoleh tidak langsung berisi atribut georeferensi , sehingga perlu dilakukan konfigurasi twint yang secara manual pada modul menunjukkan koordinat pusat ( longitude dan latitude ) dari kecamatan-kecamatan di DKI Jakarta serta radius dari titik koordinat pusat kecamatan yang bersangkutan sehingga menunjukkan area berupa lingkaran. Data koordinat kecamatan di DKI Jakarta diperoleh dari fungsi centroids dari geometry tools , serta luas area kecamatan di DKI Jakarta diperoleh dari fungsi add geometry attributes yang terdapat pada QGIS. Estimasi dengan memanfaatkan formula luas lingkaran. Potongan data koordinat , area , dan radius tersebut bisa dilihat pada TABEL I. kecamatan dilakukan radius area TABEL I POTONGAN DATA GEOGRAFIS KECAMATAN DI PROVINSI DKI JAKARTA Gambar 16. Chord diagram dari matrik tempat tinggal dan tujuan dari populasi yang dibangkitkan Kemudian dilakukan analisis deskriptif terhadap beberapa tick pada saat agen melakukan mobilitas untuk berangkat menuju tempat aktivitasnya untuk setiap kecamatan. Data di ekspor pada interval 30 menit dimulai dari keberangkatan agen. Gambar 16 menunjukkan grafik kepadatan penduduk per kecamatan di wilayah Jakarta Timur. setiap Kecamatan Latitude Longitude Jakarta Pusat Cempaka Putih -6,1808330 106,8680932 Gambir -6,1714686 106,8180484 Johar Baru -6,1821000 106,8545919 Kemayoran -6,1626075 106,8557400 Menteng -6,1959273 106,8353824 Sawah Besar -6,1540443 106,8331460 Senen -6,1843209 106,8459536 Tanah Abang Sumber : OpenStreetMap , diolah -6,2053622 106,8094047 Luas Wilayah ( km2 ) Estimasi radius ( km ) 4,71 7,49 2,38 7,16 6,44 5,40 4,35 10,05 1,22 1,54 0,87 1,51 1,43 1,31 1,17 1,79 Gambar 15. Grafik jumlah penduduk komuter di Jakarta Timur menurut waktu Data tweet digunakan untuk dihitung untuk membandingkan hasil simulasi terhadap data real , dalam hal ini penulis memilih memanfaatkan big data sebagai pembanding statistik hasil simulasi dan statistik yang diproduksi BPS. Terkait tujuan penelitian , data tweet yang sudah diperoleh digunakan dalam tahapan validasi dalam rangkaian ABM. Salah satu output dari simulasi yang dibangun adalah statistik kepadatan penduduk tiap satuan waktunya. Hal ini bersesuaian dengan data tweet yang memiliki atribut waktu kapan tweet tersebut dibagikan. Data tweet ini bisa dipetakan ke dalam shapefile untuk melihat kepadatan dari tweet-tweet yang dibagikan penggunanya dalam satu kecamatan , kemudian tweet bisa dikelompokkan berdasarkan jam untuk melihat kepadatan tweet pada waktu waktu tertentu. 7 / 9 Angka yang digunakan sebagai perbandingan adalah angka persentase setiap kota administrasi dan bisa dilihat pada Tabel 2. Sedangkan grafik perbandingan bisa diliat pada gambar 17. Berdasarkan diagram batang tersebut bisa terlihat persentase tempat tinggal berdasarkan kota administrasi memiliki distribusi yang sama antara data hasil simulasi dengan data tweet. TABEL II DISTRIBUSI TEMPAT TINGGAL PENDUDUK DKI JAKARTA HASIL SIMULASI DAN TWEET Jumlah Penduduk Persentase Penduduk Simulasi Tweet Simulasi Tweet 30 18 15 31 5 99 28 30,30303 18,5 18,18182 20 15,15152 25,5 31,31313 8 100 5,050505 100 Kota Administrasi Jakarta Timur Jakarta Utara Jakarta Barat Jakarta Selatan Jakarta Pusat 56 37 40 51 16 Jumlah 200 Sumber : Twitter , diolah 35 30 25 20 15 10 5 0 Jakarta Timur Jakarta Utara Jakarta Barat Jakarta Selatan Jakarta Pusat Simulasi Tweet Gambar 17. Perbandingan persentase tempat tinggal antara populasi yang dibangkitkan dan data tweet Penulis mengakui masih terdapat kelemahan dari model simulasi yang dibangun ini , antara lain mengasumsikan populasi DKI Jakarta yang selalu tetap , padahal sebenarnya tentu banyak mobilitas dari luar DKI Jakarta terutama kota-kota penyangganya seperti Depok , Bekasi , Tangerang. Kemudian skala yang digunakan masih cukup kecil. Karena 1 patch-nya mewakili 255,52m x 255,52m. Sehingga mungkin ada beberapa fasilitas yang tidak terbaca pada applikasi Netlogo karena area yang tidak memenuhi patch. Menurut Chattoe ( 2003 ) Salah satu kesulitan dalam membangun pemodelan berbasis agen adalah dari sisi pengumpulan data yang relevan untuk membangun dan menguji ABM. Begitu pun data tweet untuk tahap validasi juga memiliki banyak kelemahan mengingat jenis datanya berupa big data. Ada kemungkinan tidak merata nya pengguna twitter ataupun masalah dari perangkat yang digunakan untuk merekam data geografis. Namun big data dianggap memiliki potensi untuk dimanfaatkan dalam studi kependudukan. Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik VII. PENUTUP 2. 3. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini yaitu 1. Simulasi berhasil dilakukan dengan menyesuaikan Statistik Komuter Jabodetabek 2019 , yaitu pada sebaran jenis aktivitas dan waktu kegiatan aktivitas utama komuter. Data hasil pemodelan mobilitas penduduk DKI Jakarta ditampilkan dengan grafik-grafik. Diperoleh bahwa jumlah penduduk komuter tertinggi selama mobilitas agen menuju tempat aktivitas berlangsung terdapat pada kecamatan Jagakarsa. Validasi dengan memanfaatkan big data berhasil dilakukan pada data tempat tinggal agen dengan membandingkan data hasil simulasi dengan data dari media sosial Twitter. Diperoleh bahwa distribusi tempat tinggal agen menyerupai distribusi kepadatan tweet pada masing-masing kota administrasi di DKI Jakarta. Saran yang bisa diberikan penulis yaitu 1. Untuk pemerintah , agar dapat meningkatkan fasilitan serta sarana dan prasarana transportasi mengingat pentingnya hal tersebut bagi kegiatan komuter untuk melakukan mobilitas ke tampat aktivitasnya masing- masing. Hal ini untuk mendorong efektivitas dan efisiensi setiap moda transportasi terutama di kota besar seperti DKI Jakarta. keadaan mobilitas 2. Untuk penelitian selanjutnya agar dapat memasukkan input data moda transportasi yang bervariasi untuk penduduk menggambarkan serealistis mungkin. Selain itu penelitian selanjutnya dapat menggunakan data validasi yang bersumber dari statistic resmi ( official statistics ) guna memastikan data hasil simulasi memang sudah mewakili keadaan atau fenomena yang sebenarnya DAFTAR PUSTAKA [ 1 ] S. Setyodhono , Faktor yang Mempengaruhi Pekerja Komuter di Jakarta : Jabodetabek Menggunakan Moda Transportasi Utama. Puslitbang Ketenagakerjaan , Kementerian Ketenagakerjaan RI , 2017 , pp. 1-12. [ 2 ] Badan Pusat Statistik. Statistik Komuter Jabodetabek 2019. Jakarta : Badan Pusat Statistik , 2019 [ 3 ] Unit Pengelola Statistik. ( 2020 , 8 ) Peningkatan Jumlah Kendaraan Available : Bermotor https : / / statistik.jakarta.go.id / peningkatan-jumlah-kendaraan-bermotor-di- dki-jakarta / [ Online ] . Jakarta Dki Di [ 4 ] Dinas Perhubungan Kabupaten Banjar. ( 2019 , 11 ) Menhub Bicara Pentingnya Pengembangan Sistem Angkutan Massal Di Kawasan Available : [ Online ] . Mahasiswa Perkotaan , https : / / dishub.banjarkab.go.id / menhub-bicara-pentingnya- pengembangan-sistem-angkutan-massal-di-kawasan-perkotaan- dihadapan-mahasiswa / Dihadapan [ 5 ] Republik Indonesia. 2018. Peraturan Presiden Nomor 55 Tahun 2018 tentang Rencana Induk Transportasi Jakarta , Bogor , Depok , Tangerang , dan Bekasi tahun 2018 – 2029. [ 6 ] M. B. A. Yusuf dan I. Buchori , Model Simulasi Aktivitas Pergerakan Penduduk Berbasis Agen ( Studi Kasus : Provinsi DKI Jakarta ) . Semarang : Universitas Diponegoro , 2015 , pp. 1–10. [ 7 ] E. Bonabeau. ( 2002 , 5 ) Agent-based modeling : Methods and techniques Available : [ Online ] . simulating for https : / / www.pnas.org / content / 99 / suppl_3 / 7280 [ 8 ] T. Saputri , C. Nugraha , dan K. Amila , Model Simulasi Untuk Pergerakan Kendaraan Pada Ruang Dua Dimensi Kontinu Dengan Pendekatan systems human 8 / 9 Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Pemodelan Berbasis Agen. Bandung : Institut Teknologi Nasional , 2014 , pp. 1–13. [ 9 ] Kagho G.O. , Balaca M. , and Axhausen K.W. “Agent-Based Models in Transport Planning : Current State , Issues , and Expectations” in The 9th International Workshop on Agent-based Mobility , Traffic and Transportation Models , Methodologies and Applications ( ABMTRANS ) April 6 - 9 , 2020. Warsaw , Poland : Elsevier B.V , 2020 , pp. 726-732. [ 10 ] C. Llorcaa , N. Kuehnel , dan R. Moeckel , Agent-based integrated land use / transport models : a study on scale factors and transport model simulation intervals. Munich : Technical University of Munich , 2020 , pp. 1–6. [ 11 ] Salgado M. dan Gilbert N. , “Agent Based Modelling” in Handbook of Quantitative Methods for Educational Research. Rotterdam : Sense Publishers , 2013 , pp. 247-265. [ 12 ] Macal , C. M. , North , M. J. , “Tutorial on agent-based modelling and simulation” in Journal of Simulation. Chicago , Universit of Chicago , pp. 151 – 12. [ 13 ] Chattoe , E. The Role of Agent-Based Modelling in Demographic Explanation. Oxford : University of Oxford , 2003 , pp. 1–13. 9 / 9
O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O B-METODE O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O O
Makalah Skripsi – Program Studi D-IV Komputasi Statistik Simulasi Mobilitas Penduduk DKI Jakarta Menggunakan Agent-Based Modeling Marko Januarta Putra Mulyowidodo ( 221709813 , 4SD1 ) Dosen Pembimbing : Dr. Tiodora Hadumaon Siagian , M.Pop.Hum.Res. Ringkasan— Salah satu bentuk mobilitas non permanen yang berkembang pesat saat ini di kota-kota besar di Indonesia adalah kegiatan komuter atau nglaju. Banyaknya penduduk yang tinggal di wilayah peri urban menjadi penglaju menjadikan kegiatan komuter ini berdampak pada pembangunan wilayah , khususnya untuk penyediaan transportasi yang beragam dan memadai. Sebagai wilayah ibukota , Provinsi DKI Jakarta tentu memiliki banyak penglaju sehingga dipandang perlu mewujudkan smart mobility sebagai salah satu program Smart City di DKI Jakarta. Untuk itu penelitian ini melakukan simulasi mobilitas penduduk DKI Jakarta menggunakan Agent-Based Modeling. Simulasi yang dilakukan adalah simulasi aktivitas mobilitas dari rumah ke kantor dan sekolah. Simulasi yang dibangun berhasil disesuaikan dengan jenis kegiatan utama penduduk komuter serta waktu kegiatan yang terdapat pada publikasi Statistik Komuter Jabodetabek 2019. Kemudian dilakukan perbandingan dengan data empiris berupa data dari media sosial Twitter menunjukkan bahwa big data memiliki potensi untuk dimanfaatkan untuk studi kependudukan. Diharapkan hasil penelitian ini dapat membantu dalam perencanaan dan pengambilan dasar kebijakan penyediaan transportasi di DKI Jakarta yang lebih efisien , efektif dan memadai. Komunikasi , Informatika dan Statistik Provinsi DKI Jakarta , masih banyak warga ibukota yang menganggap memiliki kendaraan pribadi masih jauh lebih efektif dalam menunjang mobilitas sehari-hari , walaupun sudah tersedia banyak moda transportasi massal. Sebagaimana dapat dilihat pada Gambar 1 , jumlah kendaraan bermotor di provinsi DKI Jakarta tahun 2019 naik sebesar 0,7 persen , tepatnya sebanyak 77.158 kendaraan dibanding jumlah kendaraan bermotor ini menimbulkan masalah karena pertumbuhan jumlah kendaraan tidak seimbang dengan laju pertumbuhan jalan. Tentu masalah ini berdampak pada kelancaran aktivitas komuter bagai masyarakat di DKI Jakarta. sebelumnya. [ 3 ] Peningkatan tahun 11.762.763 11.839.921 11.274.597 Kata Kunci— Mobilitas , Transportasi , Agent-Based Modeling , Simulasi 2017 2018 2019
VII. PENUTUP 2. 3. Kesimpulan yang diperoleh dari penelitian ini yaitu 1. Simulasi berhasil dilakukan dengan menyesuaikan Statistik Komuter Jabodetabek 2019 , yaitu pada sebaran jenis aktivitas dan waktu kegiatan aktivitas utama komuter. Data hasil pemodelan mobilitas penduduk DKI Jakarta ditampilkan dengan grafik-grafik. Diperoleh bahwa jumlah penduduk komuter tertinggi selama mobilitas agen menuju tempat aktivitas berlangsung terdapat pada kecamatan Jagakarsa. Validasi dengan memanfaatkan big data berhasil dilakukan pada data tempat tinggal agen dengan membandingkan data hasil simulasi dengan data dari media sosial Twitter. Diperoleh bahwa distribusi tempat tinggal agen menyerupai distribusi kepadatan tweet pada masing-masing kota administrasi di DKI Jakarta. Saran yang bisa diberikan penulis yaitu 1. Untuk pemerintah , agar dapat meningkatkan fasilitan serta sarana dan prasarana transportasi mengingat pentingnya hal tersebut bagi kegiatan komuter untuk melakukan mobilitas ke tampat aktivitasnya masing- masing. Hal ini untuk mendorong efektivitas dan efisiensi setiap moda transportasi terutama di kota besar seperti DKI Jakarta. keadaan mobilitas 2. Untuk penelitian selanjutnya agar dapat memasukkan input data moda transportasi yang bervariasi untuk penduduk menggambarkan serealistis mungkin. Selain itu penelitian selanjutnya dapat menggunakan data validasi yang bersumber dari statistic resmi ( official statistics ) guna memastikan data hasil simulasi memang sudah mewakili keadaan atau fenomena yang sebenarnya
itu penelitian ini melakukan simulasi mobilitas penduduk DKI Jakarta menggunakan Agent-Based Modeling. Simulasi yang dilakukan adalah simulasi aktivitas mobilitas dari rumah Twitter menunjukkan bahwa big data memiliki potensi untuk dimanfaatkan untuk studi kependudukan. Diharapkan hasil penelitian pada kecamatan Jagakarsa. Validasi dengan memanfaatkan big
O O O B-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN I-TUJUAN O O O O B-METODE I-METODE O O O O O O B-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN I-TEMUAN O O O O O O B-METODE O O O