Hagi, Mario (2023) Analisis Data Karakteristik Penumpang LRT Jakarta berdasarkan data yang dikumpulkan oleh Automatic Fare Collection. Other thesis, UNIVERSITAS BINA DARMA.
Text (BAB 0)
BAB 0.pdf Download (1MB) |
|
Text (BAB 1)
BAB 1.pdf Download (378kB) |
|
Text (DAPUS)
DAPUS.pdf Download (350kB) |
|
Text (Analisis Data Karakteristik Penumpang LRT Jakarta berdasarkan data yang dikumpulkan oleh Automatic Fare Collection)
LAPORAN HASIL.pdf Restricted to Repository staff only Download (8MB) |
|
Text (LAMPIRAN)
LAMPIRAN.pdf Download (669kB) |
|
Text (ARTIKEL)
ARTIKEL.pdf Download (1MB) |
Abstract
Dengan mengetahui karakteristik / preferensi umum penumpang LRT (Light Rail Transit) Jakarta, pihak terkait bisa melakukan evaluasi terhadap elemen kegiatan operasionalnya sebagai langkah untuk memastikan kualitas pelayanan dan promosi yang tepat. Maka dari itu, tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui preferensi umum penumpang dan mengelompokkan stasiun berdasarkan jumlah penumpang pasangan stasiun masuk-stasiun keluar dari LRT Jakarta dengan menggunakan metode cluster. Data yang dianalisis menggunakan aplikasi Tableau Desktop diperoleh dari AFC (Automatic Fare Collection) LRT Jakarta. Data berisi tujuh field yaitu METODE PEMBAYARAN, TANGGAL, TIME OUT, RANGE 60’, RANGE 15’, STASIUN OUT, STASIUN IN selama 15 hari dari 1 Januari 2023 sampai 15 Januari 2023. Hasil penelitian yaitu berupa visualisasi data, statistik deskriptif, hasil clustering, dan dashboard. Berdasarkan hasil analisis, terbentuk tiga cluster dengan cluster 3 diisi oleh VEL-BVU dan BVU-VEL dengan menguasai sebanyak 14038 jumlah penumpang atau 40.8% dari total penumpang, cluster 2 diisi oleh VEL-DPD, VEL-BVS, DPD-VEL, dan BVS-VEL dengan menguasai sebanyak 10053 jumlah penumpang atau 29.2% dari total penumpang, dan sisa 27 items berada di cluster 1 dengan menguasai sebanyak 10317 jumlah penumpang atau 30.0% dari total penumpang.
Item Type: | Thesis (Other) |
---|---|
Uncontrolled Keywords: | AFC, LRT Jakarta, preferensi umum penumpang, Analisis Cluster. |
Subjects: | Q Science > QA Mathematics > QA75 Electronic computers. Computer science |
Divisions: | Faculty of Engineering, Science and Mathematics > School of Electronics and Computer Science |
Depositing User: | Miss Marina Ina |
Date Deposited: | 06 Nov 2024 02:12 |
Last Modified: | 06 Nov 2024 02:12 |
URI: | http://repository.binadarma.ac.id/id/eprint/8162 |
Actions (login required)
View Item |