IDENTIFIKASI PENGELOMPOKAN TITIK PENJEMPUTAN DAN TITIK PENGANTARAN PERJALANAN TAKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN

  • Anisa Salsabila Universitas Islam Indonesia
  • Lizda Iswari Universitas Islam Indonesia, Indonesia
Keywords: Taxi Trips, Pick-up Point, Drop-off Point, DBSCAN, Potential Areas

Abstract

Pesatnya pertumbuhan wilayah perkotaan dalam beberapa tahun terakhir mengakibatkan keterkaitan dan saling mempengaruhi antara rutinitas perjalanan harian penduduk kota dan penggunaan transportasi umum. Kepuasan pelayanan kepada penumpang merupakan hal yang sangat terkait dengan usaha armada taksi, dimulai dari proses penjemputan hingga pengantaran ke tujuan. Waktu menunggu taksi menjadi faktor penting bagi penumpang dalam memilih titik penjemputan yang tepat di lingkungan perkotaan. Mengidentifikasi sejarah permintaan penumpang taksi secara akurat dapat membantu pengelola armada taksi dalam mengalokasikan sumber daya terutama di wilayah perkotaan. Dalam penelitian ini, algoritma DBSCAN digunakan untuk mengidentifikasi pola cluster yang muncul dari titik penjemputan dan titik pengantaran penumpang berdasarkan data perjalanan taksi. Data yang digunakan berasal dari Kaggle, dan fokus penelitian ini adalah perjalanan taksi di Kota Brooklyn. Pada titik penjemputan penumpang, teridentifikasi 3 cluster dengan pola sebaran jalur yang memiliki potensi area yang signifikan terletak di sekitar pusat perbelanjaan seperti Atlantic Avenue Barclays Center, Arena Barclays Center, Flatbush Avenue, dan Atlantic Avenue. Sementara itu, pada titik pengantaran penumpang, terdapat 2 cluster dengan pola sebaran jalur yang memiliki potensi area signifikan terletak di Myrtle Avenue, Flatbush Avenue, Lafayette Avenue, Williamsburg, dan Dumbo.

Downloads

Download data is not yet available.

References

C., M., & H., C. (2022). Parallel DBSCAN Clustering Algorithm Using Hadoop Map-reduce Framework for Spatial Data. I.J. Information Technology and Computer Science, 3.

Chicco, D., Oneto, L., & Tavazzi, E. (2022). Eleven quick tips for data cleaning and feature engineering. PLoS Comput Biol 18(12): e1010718.

Gao, Y., Jiang, D., & Xu, Y. (2018). Optimize taxi driving strategies based on reinforcement learning. International Journal of Geographical Information Science.

Hossain, M. Z., Islam, M. J., Rahman Miah, M. W., Rony, J. H., & Begum, M. (2021). Develop a dynamic DBSCAN algorithm for solving initial parameter selection problem of the DBSCAN algorithm. Indonesian Journal of Electrical Engineering and Computer Science, 1.

Jian, S., Li, D., & Yu, Y. (2021). Research on Taxi Operation Characteristics by Improved DBSCAN Density Clustering Algorithm and K-means Clustering Algorithm. 1.

Malhan, A. (2017). ST-OPTICS: A spatial-temporal clustering algorithm with time recommendations for taxi services. Indraprastha Institute of Information Technology, Delhi.

Nurhaliza, N., & Mustakim. (2021). Pengelompokan Data Kasus Covid-19 di Dunia Menggunakan Algoritma DBSCAN. Indonesian Journal of Informatic Research and Software Engineering, 1-8.

Sari, B. N., & Primajaya, A. (2019). Penerapan Clustering DBSCAN untuk Pertanian Padi di Kabupaten Karawang. Jurnal Informatika dan Komputer Vol. 4.

Sugi Almantara, I. P., Sri Ariyani, N. W., & Alit Swamardika, I. B. (2020). Spatial Data Analysis using DBSCAN Method and KNN classification. International Journal of Engineering and Emerging Technology, Vol.5, No.2.

Suyanto, 1.-(. (2017). Data mining : untuk klasifikasi dan klasterisasi data / Suyanto. Bandung: Penerbit Informatika.

Ulak, M. B., Yazici, A., & Aljarrah, M. (2020). Value of convenience for taxi trips in New York City.

United Nations, Department of Economic and Social Affairs, Population Division. (2017). World Population Ageing 2017 (ST/ESA/SER.A/408).

Vizuete-Luciano, E., GuillĀ“en-Pujadas, M., Alaminos, D., & Merigo-Lindahl, J. M. (2023). Taxi and urban mobility studies: A bibliometric analysis. 1.

You, L., Guan, Z., Li, N., Zhang, J., Cui, H., Claramunt, C., & Cao, R. (2021). A Spatio-Temporal Schedule-Based Neural Network for Urban Taxi Waiting Time Prediction. ISPRS International Journal of Geo-Information.

Zhang, C., Zhu, F., Wang, X., Sun, L., Tang, H., & Lv, Y. (2020). Taxi Demand Prediction Using Parallel Multi-Task Learning Model. IEEE TRANSACTIONS ON INTELLIGENT TRANSPORTATION SYSTEMS.

Published
2024-01-04
How to Cite
Salsabila, A., & Iswari, L. (2024). IDENTIFIKASI PENGELOMPOKAN TITIK PENJEMPUTAN DAN TITIK PENGANTARAN PERJALANAN TAKSI MENGGUNAKAN ALGORITMA DBSCAN. EDUSAINTEK: Jurnal Pendidikan, Sains Dan Teknologi, 11(2), 739 -755. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i2.1063
Section
Articles