Indonesian Journal of  Electrical  Engineer ing and  Computer Science   V o l. 10 , No . 3, Jun e   20 18 , pp . 87 5 ~ 88 ISSN: 2502-4752,  DOI: 10. 11591/ij eecs.v10 .i3.pp875-882          8 75     Jo urn a l  h o me pa ge : http://iaescore.c om/jo urnals/index.php/ijeecs  Analysing Vehicu lar Congesti on Scenario in Kual a L u mpur  Using Open Traf fic        Muh a mm ad  Al i ,   S aar gu na w a th y Ma no g a ra n, Ka mal u di M o h a m a d   Yus o f,   Muha mma d  Ra mdha n Muha mma d   Suha ili  Advanced Telecommunications Techno log y   Res earch  Group, Faculty   of  Electrical  Engineering ,  Universiti  Tekno logi  Malay s ia (UTM), Skudai, 81310 Johor, Mala y s ia          Article Info    A B STRAC Article histo r y:  Received Ja 9, 2018  R e vi sed M a 2,  2 0 1 8   Accepted  Mar 18, 2018      Traffic cong estion on the ro ads is mainly   the r e sult of over c rowd ing and th is  phenomenon happens when a great numbe r o f  vehicles storm the road,  resulting in the disruption  of   the  smooth  traffi c f l ow. Th is gre a tl affe cts t h e   dail y rou tines of  the p e ople .  Not  to m e ntion  the   tim e tha t  is wast ed while   a   person feels st randed in such  situation and  it results in  the loss of  productivity als o  deterio r ates th e societ al b e hav i or to a certain  exten t  and  have adverse ef fects on the economy .   The n a tural calamities add to the  m i series. It be c o m e s ver y  diff i c ult to m a n a ge  the tr affic f l ow in situat ions  when there  are  flash floods or other a ccid e nts. Therefor e the  trend of the  traffic seems ver y  unpred ictable.     The real-time information and the pas t   data are deemed as the si gnificant inputs for  the pr edictiv e an alysis. Moder n   da y  res e arch ers  perform  the predictiv e ana l y s is  us ing the s i m u l a tions  as  it   does not seems to have an y  accurate a nd exact predictive model, main ly   becaus e  of th e hi gher com p lex i t y   and th e perp lexi ng s ituat ion th e r e s earch er s   face whi l e perfo rm ing the anal ys is . Open Traff i s eem s  to be a viable opt ion ,   as  it is  an open s ource and  can b e  linked wi th th e Open S t ree t . T h is  res earc h   targets to stud y   and understand the Open  Traffic  platform. In  this  regard  th real- tim e tr affi c  flow pat t ern  in  Kuala  Lum pur  area  was  s u cc es s f ull y  be en  extra c ted and t h e anal ys is  wa s  perform ed using Open Traff i c. It was   observed and deduced from  the results  that Kual a Lum pur faces congestion   on ever y  major  avenue, junction  or inters ect ion i t  m o s t l y  owes  to the offices   and the econo mic and commercial ce nters during the peak  hours. Some  avenues exper i ence the  congesti on problem du e to the tourism.   K eyw ords :   Ope n  Street  M a p   O p en  T r af f i c   Traffic fl ow analysis  Co ng estion   Copyright ©  201 8 Institut e  o f   Ad vanced  Engin eer ing and S c i e nce.  All rights re se rve d Co rresp ond i ng  Autho r M uham m ad Al i ,    Ad va nced  Tel e com m uni cat i ons Tec h nol ogy  R e searc h   Gr o u p ,   Facu lty of Electri cal Engineering,  Un i v ersiti Tekn o l o g i  Malaysia (UTM),  Sku d a i, 813 10 , Joh o r ,  Malaysia       1.   INTRODUCTION  Th e m o st v i sib l e an d  frequ en t l y h i g h lig h t ed  p r ob lem o f  a city  is its  traffic co ng estion ,  and  it is well  kn o w n  t h at   hi gh  l e vel s  o f  c o n g est i o n c r ea t e  si gni fi cant  i m pact  on l o cal  an nat i o nal   GD P.  The r e i s  a  hu ge   im pact  on en vi ro nm ent  and t h e soci et y  due  t o  t h e pr obl e m s rel a t e d t o  trans p ort a t i o n.  It  has a seri o u s  t o l l  o n   th e qu ality of l i fe and   urb a n   produ ctiv ity. Some o f  t h es e imp acts in cl u d e  co ng estion ,  en erg y  con s u m p tio n ,  ai p o llu tion ,  un con t ro lled  m o to ri zatio n ,  m o b ility o f  urb a n   po or,  d i sab l ed  an sen i or citizen  an d traffic safety.  The c o n g est i o n i s  pe rha p s t h m o st  vi si bl e m a ni fest at i on  of t h seri es  of  fai l u res i n  t h e  pl an ni n g  o f   ur ba n t r a n sp o r t a t i on a nd i t  al s o   has  qui t e  a si gni fi cant  c o st For  exam pl e, I N R I X re p o rt e d , t h at  t h e c o m b i n ed   an nu al co st of   g r i d lo ck  to   UK, Fr an ce, G e r m an y and   U S  is  ex p ected  to r i se to  $29 3.1 b i l lio n   b y  20 30 w h ich   i s  an ob vi o u s i n crease  of  50 % fr om  2013  [1] .  C o nsi d e r i ng t h i s  e n t i r e peri od , t h e co m b i n ed cost  cause d by   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 502 -47 52  I ndo n e sian  J Elec Eng  & Com p  Sci, V o l. 10 No 3 ,  Jun e   2 018  :   87 5 – 88 87 6 co ng estion   fo th e related econ o m ies is estimated  to   b e  a  stag g e ring   $4 .4  trillio n [1 ].  Th U.S ex p e rien ces a  g r eatest  o v e rall eco no m i c i m p act, wh ere the esti m a ted  cu m u la tiv e co st  o f  traffic con g estio n   will b e   $ 2 .8  trillio n  b y  2 030 -wh i ch  is th e sam e  th at was  p a id  as  tax e s by th e A m erica n s a year b e fo re. Howev e r the UK  (at 6 6 %) an d  Lo ndo n   (at 71 %) will see  th e greatest an nu al rise in  th e co st  o f  co ng estion   b y  2 030 , m a in l y  d u e   t o  t h e rapi d u r bani zat i o n ex p e ri ence by  t h e  regi o n At  t h e i ndi vi dual  l e vel ,  t r af fi c co nge st i on c o st  dri v es   $1,740 last ye ar  on ave r a g acros s th e  f o ur  co unt ri es.  If  u n chec ke d,  t h i s   num b er is e x pected to  grow m o re  th an   60 % t o   $ 2 ,90 2  annu ally b y  203 0 [1 ].  B e si des t h e   h uge  am ount   o f  ene r gy  co ns u m ed by  t h e t r ans p o r t a t i on  i n dust r y ,   t h e m o t o ve hi cl es  co n t ribu te m o re to wards th e air po llu tion  phen o m en on Wh en foc u se d on  city centers, the concerne d agencie s   reveale d  that, the city centers are responsible for 90  t o  95  perce n t  of  t h e carb o n  m o no xi de , d u e t h e hu ge   am ount  of tra f fic experience d by these a r e a s. In additio n to this, the traces of  80  to 90 perc ent  of nitroge n   oxi des an hy dr ocar b o n s , an d a l a rge  p o rt i on  of t h e pa rt i c ul at es, p o se a   m a jor t h reat  t o  h u m a n heal t h  a n d   nat u ral  reso u r c e s. Lead em i s si ons f r o m  t h com bust i on  of  leaded ga soli ne also ca use  an estim a ted 80 to 90  p e rcen o f  lead  in am b i en t air.  Owi n g  to th is issu m a ny  dev e l o ped  c o u n t r i e s  ha ve  st art e d t h pra c t i ce o f   redu cing  th gaso lin e lev e l fro m  th e fu el, bu t in  m o st o f  th e d e v e lop i ng   co un tries, a certain  o l d  trait is yet  bei n g f o l l o wed .  These em i ssions  ha ve an al arm i ng gl o b al  as well as a local im pac t: Th e tran sp ortation  sector  i s  t h e m o st  rap i dl y  gr o w i n g s o u r ce  of  g r ee n h o u se  gas  em i s si ons  t h at  i s ,  e m i ssi ons  of c h em i cal s t h at  have t h e   pot e n t i a l  t o  co nt ri b u t e  t o   gl o b al  wa rm i ng. Nar r o w i n g C O 2 em i ssi on fr o m  t r ansp ort  se ct or i n   So ut he ast  Asi a ,   M a l a y s i a  i s  secon d  l a rge s t  p e r ca pi t a  g r ee nh o u se  gas  e m i t t e r am ong  t h gr ou p  o f   ASE A N  c o u n t r i e s [ 8 ] .   Al t h o u g h ,   M a l a y s i a   shares o n l y   0. 3% of gl obal  GH em ission t h e m a jor concern lies in the e v er i n creasing  t r en of  G H G   em i ssi on. M o st  o f  t h i s   o w es t o  co nge st i o n  sce n ari o .   Fu el sub s i d ies, in du ction  of so m e  p o licie s wh ic h  artifi c ially  lo wer t h e prices of th e fu el, are  est i m a t e d t o  cost s a heft y  am ount  on t h e  go ver n m e nt   and m a jor eco nom i e s arou nd  t h e gl obe , a ro u g h   esti m a te  o f  500  b illio n   d o llars was g i v e n   b y  th e ex p e rts [3]. Besid e s ad d i n g  the surp l u co sts, fu el subsid ies  i n d u ces  seve ra l  ot he pr o b l e m s  whi c bri n g i n   vari ous  n e gat i v e i m pact s o n  t h e ec o n o m y  so m e  of   t h ese  i n cl ude e n co u r agi n g wast ef ul  energy  co ns u m pti on, creat i ng fi scal  b u r d ens o n  de vel o pi n g  co unt ry  bud get s ,   di sp ro p o rt i o nat e l y  bene fi t i ng  weal t h y  h o u se hol ds,  an d i n cr easi n g  heal t h  a n d  en vi r o nm ent a l  cost s o f   fuel s.  Vari o u s  effo rts h a v e   b e en  do ne in  o r d e r to  mitig ate  th is issu e. Differen t sug g e stio n s   h a v e  b een   g i ven  whic h leads to a num b er  of a p proach es At   di ffe re nt  pl ace s sens o r s a n d   act u a to rs are in stalled  to co ll ect th data. Beside s t h is, cam eras are also  use d  to find t h real time traffic fl ow  Du ri n g  t h e em erge ncy  si t u at i o n ,  t h beha vi or  of t r af fi c al way s  de vi at es fr om  t h e norm  and i t  t e n d s   to  ch ang e   drastically in  o t h e r situ ation .  This b e h a v i o r  resu lts in th e d i srup tion   o f  the traffic fl o w . Thu s creates co m p licatio n s   for th e con cern e d  d i saster m a n a g e men t  au tho r ities, to  carry  out th e relief  operatio ns  effectively. Traffic congestion is consi d ere d  as a  m e n ace which is unavoi dable  during  fe stive season and also  d u r i ng   ph eno m en on   su ch  as, accid e n t s, f l oods and  etc  [ 2 ].  Using the  real-tim e data to perform  the analysis  and  de duct i o n seem s qui t e  an  u phi l l  t a sk as t h e   traffic  de viates from  the norm  drasti cally. The  nature  of t h e tra ffic  flow  in  Kuala L u mpur  follows t h e sam e   t r en d. The r ef o r e, a sol u t i o n sh oul d be s u g g es t e d i n  or der t o   cope  wi t h  t h e pr o b l e m .  Therefo r e, i t  has be en t h e   m o ti vat i on i n  t h e rese arc h  t o   st udy  a nd t o  c o l l ect  t h e r eal-t im e traffic be havior and a n al yzing it with t h e hel p   of  O p e n  T r af fic so ftwa re.   The  or ga ni zat i o n  o f  t h e  pa pe r  co nsi s t s  o f   5 s ect i ons.  Sect i o prese n t s  t h e i n t r od uct i o of t h wo r k .   A detailed  pre f ace of the problem  was discusse d in the  section. Secti o n 2  prese n ts the literature revie w   related to the platfo rm . Firstly ,  a re vi ew of  t r affi c m oni t o ri n g  an d t r affi c analysis from other researchers i s   descri bed .  I n  sect i on 3, a n  o v er vi ew  of t h e  Ope n  Traf fi c sy st em   i s  gi ven. I n  sect i on  4 ,  t h e resul t  an d t h e   discussi on bas e on the  dat a  collected  from   the Op en T r affic system Section  5 c oncludes  the  res earch  fin d in gs.       2.   RELATED WORKS    The c o nducted researc h  take s  account  of  di ffe rent as pects  considered  by  othe r resea r c h ers.  In t h e   fol l o wi n g  s u sect i ons,  p r e v i ous  w o rks   relat e d  to th is  wo rk are  rev i ewed.    2.1.   A Glimps e at the Open  Traffic Platform  There  are  seve ral challenges  being faced  by  the a g encies a ll arounf the  wo rl d which are  concerne with  th e issu o f  traffic m a n a g e m e n t . So m e   o f  t h ese ch allen g e s are  bu t no t li m ited  to , th e co ng estion   an d  t h scarce res o urc e s. The r e is a  need to  m o n ito r th e real ti me traffic flow , bearing in m i nd that the r e are no  effectiv e too l av ailab l e to mo n itor  real-time traffic fl ow,  to c o llect and  analyze hi stori cal travel tim e  data.  Owi ng  t o  t h ese  chal l e n g es,  C e bu  C i t y  Go ver n m e nt  had c o m e  up  wi t h  a n   ope n s o urce  pl at form  whi c h c o l l ect s,   visulaizes and  analyzes the traffic data s p ee d. T h e data   w a s deri ved  fr o m  t a xi  dri v er ’s  ph o n e. T h i s  p r o j ect  Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In d onesi a n  J  E l ec En g &  C o m p  Sci    ISS N :  2 5 0 2 - 47 52       An al ysi n g  Ve hi cul a r  C o nge st i o n  Sce n ari o  i n   K ual a L u mp ur  Usi n Ope n  …  ( M uh a m m a Al i)   87 7 won   Ph ilipp i n e s Nation a l E-Go v e rn an ce Com p et itio n  on   20 13   [4 ]. Th e tea m  th en   wen t   o n  to co llaborate with  an AS EA N fa m ous t a xi -hai l i ng a p p cal l e d “Gra b Ta xi ”,  w h i c gene rat e s GPS  dat a  an d wi t h  C o nvey a l   wh o i s   an  ope n s o urc e  t r ans p ort  s o f t ware  de vel o p m ent  con s ul t a nt  t o   fu rt he r i m prove t h e i n i t i a l  devel o pm ent .  T h e   W o r l d  B a n k   B i g Dat a  C h al l e nge  In n ovat i on  G r ant   was  al so w o n by  t h em . The p r o j ect  st art e d i n  J a nua ry   and  s u ccessf ul l y  com p l e t e d o n  J u n e   20 1 5   w h i c was  ar ou n d  si x m ont hs  [ 4 ] .       2.2.   Arc h itecture of  the  Ope n  Traffic Pl atform                     T h e c o m pone nt of  Ope n   Tra ffi c s o ft ware a r e s h ow n i n  Fi gu re  1.  Tra ffi c E n gi ne,  Tra ffi Dat a  Po ol Ope n   St reet  M a (OSM -l i n ke d)  Tra ffi Dat a  Set  an d R eal -tim e Routing API a r e c o nsidered as  the  bac k   bone  of the a r chitect ure .            Figu re 1.   Com p o n e n ts of O p e n   T r af fic  S o ft ware       2. 3.   T r a ffi c E n gi ne                      T h t r anslation  of  t h ve hicle  loc a t i on, t o  t h e O S M  l i nked  spe e d est i m at es, is do ne  by  t h Traf fi En gi ne.  Tra ffi c En gi ne  i s  l o cat ed i n side   a fleet operat or. T h e m a in ro le  of th Traffic En g i n e  is th co nv ersion   o f  real ti m e  GPS l o catio n informatio n  t o  an   insig h t ab le traffic  statistics.   Thi s  bl oc k gu ara n t ees  t h e   suret y  t h at  t h e   fet c he dat a fr om  t h e dat a   pr ovi der net w o r k ,  i s  e n t i r el y  a n o n y m ous.  O n  t h ot he r si de  of  t h e   pi ct ure ,  t h e  Tr affi c E n gi ne  S o ft ware  De vel opm ent  Ki t  ( S DK ) m a y  al so be em bed d e d   ont o t h e  a ppl i cat i ons  that are user  friendly. This  thing pa ves  the way fo r direct calculation a nd  by such m eans the  traffic  in fo r m atio n  is  sh ar ed  am o n g  th u s er’ s   [5 ]- [6 ].      3.   OVERVIEW OF  THE OPE N   TRAFFIC SYSTE M      The i m pl em ent a t i on  of  t h e  p r op ose d  sy st em  re qui res se ve r a l  o p en  s o u r ce  soft ware . Fi rst l y , Java  a n d   Mav e n   will b e  in stalled ,  fo llowing  wit h  th Traffic Eng i ne so ft ware and   Op en  Traffic ap p lication .  Th e work   also  in vo lv es d o wn lo ad ing  th e Op en  Street  Map  o f   Ku ala Lu m p u r  th e co nfigu r ation  fi le will b e  ed ited  and  th e Traffic Eng i n e  app   will b e  u s ed to  ex tract th e real -ti m e d a ta to   b e  an alyzed  at later stag es  o f  the  i m p l e m en tatio n .         3. 1.    T o p-l e ve l  Vi ew                        A com p reh e n s iv e ap pro ach  tak e n   for th e traffic d a ta co llectio n is sh own  in   Fig u re 2 .  Th wo rk  is  in itiated  b y  in stallin g  Mav e n   wh ich  is a well-kn own  to  bu i l d  Jav a  related p r o j ects  [7 ].  After t h is step , Jav a   JDK  v e rsion  1.8  is in stalled ,  fo llo wi n g   with  t h e in stalla t i on  of t h e T r af fi En gi ne  and  OSM respectively .  This   was fo llo wed  b y  th e ed itin g o f  th e con f igu r ation  file for Traffic Eng i n e  Ap p licatio n an d  th en  re-ru n  it Finally, the tra ffic s p ee ds ca n be e x tract i n  C S file and a n alyze the data.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 502 -47 52  I ndo n e sian  J Elec Eng  & Com p  Sci, V o l. 10 No 3 ,  Jun e   2 018  :   87 5 – 88 87 8   Fi gu re 2.   C o m p re he nsi v e Fl o w   C h ar t to Col l ect Traffic Flow  Data      3. 2.    L oadi n g   o f  th GPS   D a t a  o n to   t h e Ma p                           T h e Map of Malaysia can be accessed and can  be  downloa d e d  from  the Ge ofa b ri k’s se rve r . Thi s   serve r   p r o v i d e s  m a ps fo OSM   pr o j ect s ,  w h i c h a r up dat e d .  T h e  m a p i n   pd f  i s  d o w nl oa d e fr om   h ttp ://d own l o a d . g e ofab rik.d e / a sia/ m a la ysia-sin g a p o re-brun e i.h t ml. Sin ce th e scop e of th is wo rk  is to tak e   con s i d erat i o n  of  Kual Lum pur  onl y ,  so t h e m a p o f  KL  was d o w nl oa ded  fr om  t h i s  l i n k   h ttp s:// m a p zen .co m /d ata/ metr o e x t racts/ m e tro/kuala-lum p ur_m alaysia/ as sh o w n i n  Fi g u re  3. T h e f o r m at  of   the m a p downloade d  i n   raw OSM data as  pdf form at.           Fig u r e   3 .   Map Ex tr acti o n fr om  Map zen       3. 3.      L oadi n g  o f   th e GPS  D a t a   o n to  t h e T r af fi c E n gi ne   The l o adi n g  o f   t h e G PS  dat a  t o  t h e  Tra ffi c  E ngi ne i s   de pi ct ed i n  Fi g u r 4.  The st e p s a r m e nt i oned:   (i) csv l o a d e r.jar file  d o wn lo aded   fro m  h ttp s://g ith ub .co m /o p e n t raffic/csv-load e r site.  (i i )  t h fi l e  na m e d “K ual a _L um pur.cs v ” i s   in the  sam e  folder as  of “  jar fil e”.  (iii) at term in al , g e t t h e csv l o a d e r fo ld er.          Fi gu re  4.  Scree n sh ot   of  L o adi n g  C S V  fi l e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In d onesi a n  J  E l ec En g &  C o m p  Sci    ISS N :  2 5 0 2 - 47 52       An al ysi n g  Ve hi cul a r  C o nge st i o n  Sce n ari o  i n   K ual a L u mp ur  Usi n Ope n  …  ( M uh a m m a Al i)   87 9 The co ng re gat e d sp ot s i n  Fi g u re 5 s h o w s t h e poi nt s o f  i n t e rest  (PO I) w h i c h were l o a d e d  fr om  C S file in  Traffic  Eng i n e . Si n ce th e lo ad ing  of th e d a ta, th e n u m b e r of th e traffic statisti cs th at were co un ted  al on g t h e  p r oc ess are  di s p l a y e by  t h e “ D a t a Loa d er  St at us B a r”.  It  wi l l  keep  o n   u p d a t i ng as  l o ng   as t h e   Traffic E ngi ne  App  rem a ins connected wit h   the serve r         Fi gu re 5.   Scree n sh ot  of   K L  Ar ea  wi t h  PO I                              At th e en d, after th e ex tractio n  of d a ta fr om  the GPS and e x tracting the traffic speed in CSV  form at the platform  is ready to c o llect the  da ta  and the i n terface looked like as s h own in  Figure  6.          Fi gu re  6.   Sc re ens hot   of  O p e n  Tra ffi c Pl at f o r m       4. RES U LTS AN D DIS C US SION S   4. 1.    T r af fi An al ysi s   fo Kual a L u m p u r       App r ox im ate l y  two  m ill io n   data sa m p les, wh ich   were relat e d   with  th e speed  m e tric, were ex t r acted  fr om   the Ope n  Traffic s o ft wa re. Th e average traffic spee for whole  Ku a l a Lum pur wa s depi ct ed  usi n g t h e   bar  graphs as   shown in Figure 7. T h e tra ffi c data as s h own in  Figure  7 i s  an a v era g for all m a jor a r eas in  Ku ala Lu m p u r . Th e d i stricts in clu d e , Buk it Bin t an g,  W a n g sa Maj u , Batu, Kepo ng , Titiwang s a, Setiawang sa  Segam but, Le m b ah Pantai, Seputeh, Ba ndar Tun Razak  and C h eras . Fi gure 8 s h ows com p rehe nsive l y, that  the ave r a g e tra ffic s p ee d is more  tha n  e xpect ed  du ri n g   wee kday s  an d a  bi t  calm  du ri n g   w eeken ds .           Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 502 -47 52  I ndo n e sian  J Elec Eng  & Com p  Sci, V o l. 10 No 3 ,  Jun e   2 018  :   87 5 – 88 88 0     Fi gu re  7.  Tra f f i c Anal y s i s  F o r  w hole Kuala Lum pur  a r ea  i n  Nov 2016      It  i s  obse r ve d  t h at  on Sat u r d ay s an d S u n d ay s, t h e a v er age spee d fal l s bet w ee n 4 4 - 49  km / h  fo r   Novem b er. On  11th Novem b er  and 18th Novem b er,  the sp e e d  i s  t h e mi n i mu m.  T h i s   deduces that t h e s p eed is   the slowest on  Fridays as t h Muslim s offe the prayers in l a rge  num b ers  and i n  co n g re ga t i on. T h ot he r   m a i n   reason  for t h e l o w s p eed is that the  m a jori t y  of   t h e pe opl e   a r e goi ng   t o   t h ei r hom et own   af t e t h e day  has been   called .  Besid e s th is p e op le also   g o   fo r sho p p i ng  wit h  th ei r fam ily. Th is alto g e th er results in  a con g e stio scenari o . H o w e ver ,  t h e t r en d  i s  t h e qui t e  opposi t e  i n  t h e w eeken ds w h e r e   m o st  of t h e peopl e are rest i ng a nd  the wee k e n ds  alm o st expe rience  no activity as com p are d   t o  th e weekd a ys. It is  ob serv ed  th at t h e traffic is  heavy on weekdays b ecause   m o st of the  bus i nesses a r ope rated  during t h at tim e .      4. 2.     T r af fi c An al ysi s  of  M a j o T o w n s   Som e   m a jor t o w n s o f  K u al a  Laum pur we r e  t a ken i n t o  c onsi d erat i o n f o r t h e a n al y s i ng t h e t r a ffi beha vi o u r  spa nni ng a  week .  These t o wns  were Se nt ul , P u d u Kam pun g  bar u , Se ksy e n  10, B a ng sar,  C h i n a   Town  and  th e Starh ill. A slo w  trait was ex p e rien ced   at th e to wn s od  Ban g s ar, Ch i n ato w n  and  Starh ill as  depicted i n  Figure  9. T h e average tr af fi c spee d va ri es bet w e e n 2 6 - 3 4k p h M o st  of t h i s  sl ow s p ee d o w es  t o  t h strateg i c lo catio n   o f  t h e Bang sar, wh ich  is  co nn ected  t o  Petalin g  Jaya by  m ean s o f  th e Fed e ral  Highway. It   also c o nnecte d  to t h Ne w Pantai Express w ay a n d th e  Spri nt E x press w ay. Besi des t h is, May b ank  towe r,  Ban g s ar  v illage and  so m e  au to m o tiv e sho w ro o m s are also  s itu au ed  in  t h v i cin ity o f  Bang sar. Th is all facto r co n t ribu tes and  m a k e  Ban g s ar a ho tspo t o f   activ ities. Ch in ato w n  on  th oth e r h a nd  is a v e ry fam o u s  tou r ist’s  attraction beca use it is surrounde d by  hotels  and it is th ronged  by the ha wke r s es pcially at night. Thi s  place  altern ativ ely is also  kno wn  as Petalin g  Street wh ich attr acts th e v i sitors.  On  t h o t h e rsid e, Starh ill h a s lu xu ry   shopping m a lls such as Pa vilion, Sungei Wang Pl aza and Tim e s Square. Moderate  traffic spee da are  obs erved for Sentul, Kam p ung Baru a nd Se ksyen 10. T h is  is because th ese places have  shopping complexe s   and busi ness a r eas in t h eir  vicinity.           Fig u r e  8 .   Tr af fic  A n alysis f o r  Maj o r   Tow n   in  4 t h W e ek  of  O c tob e 201 Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
In d onesi a n  J  E l ec En g &  C o m p  Sci    ISS N :  2 5 0 2 - 47 52       An al ysi n g  Ve hi cul a r  C o nge st i o n  Sce n ari o  i n   K ual a L u mp ur  Usi n Ope n  …  ( M uh a m m a Al i)   88 1 Th e abo v e  m e n tio n e d  spo t s ex p e rien ces co ng estion   m o st o f  th e ti m e s  when  th e p u b lic activ ities are  at their  peak.    4. 3.     T r af fi c An al ysi s  per Hour   B a si s   An hou rly d a t a  co llectio n  app r o a ch  was tak e n at an im p o rtan t lo cation i.e. Masj id   Ind i a. Fi g u re  sh ow s the an al ysis  m a d e  o n  ho ur ly b a sis at Masj id  Ind i a ro ad   on  24 th   Octo b e r  20 16 Heav y tr af f i f l ow  w a o b s erv e d after  9 . 0 0  am  u n til mid n i g h t          Fi gu re 9.   Tra f f i Anal y s i s  on  Ho url y   B a si a t   M a sji d  I ndi a R o ad   o n  2 4 t h  Oct o ber   2 0 1 6       5. CO N C L U S I ON   In this  work a v era g e Tra ffic  Spee d was  obs e rve d  at  selected locations of the  m a jor a r e a s of  Kuala  Lum pur a r ea f o r t h e w h ol m ont h of  N o v e m b er ( f r o m  1st  t o  3 0 t h ) an d  t h e l a st  wee k   of  Oct o be r 2 0 1 6 .  T h e   traffic s p eeds  and a rri val time were  observed by the  he lp of  Ope n  T r affic softwa re. T h e work si gni fies the  im portance   o f  Ope n  Tra ffic p l atform It  also focus s es at t h e proces of c o llecting t h real tim e  traffic flow  d a ta an d th en   an alyzin g it. B a sed   on  the resu lts ob tain ed , th e con g e stion  scen ari o   o c cu rs th e m o st durin g th weekdays c o m p ared to  we ekends . It  wa s de picted th at th e Op en  Traffic is h e l p fu l in  an alyzing  an un de rst a n d i n t h e real  t i m e  vehi cul a r t r af fi c fl ow  f o t h e gi ven a r ea. T h e r efore, it is recommended that  Ope n   Traffic ca be  use d   for t r affic analysis in  the future  w o r k s.   B e si des   t h i s t h e dat a   ca n be use d  fo r   t h e   pre d i c t i on  of t h e ve hi cul a r t r affi c be havi or  and al s o , t h e d a t a  can al so b e  used  by  t h e pri v at e or t h pu bl i c   sector  for t h e traffic m a nagement.        REFERE NC ES  [1]     Peter Samuel, Traffic Congestio n: A  Solvable Problem, Issue in Science a nd Technologies, Volume XV Issue 3 ,   Springer 1999.  [2]   Traffic  congestion and r e liability : Tr ends and  advan ced   strategies for  cong estion m itigation .  Vol.6 .  Fed e ral  Highway  Administration ,  2005 [3]   Hossa in,  Moa z z e m .   ”Integrated  management of  Malaysian road netw ork operati ons through ITS  Initiat i ves: issues,  potentia ls and  challenges.”  In t e rnat ional  Sem i nar on In te llig e n t Tr ansport S y stem s (ITS) in  Road Ne twork  Operations, 200 6, Kuala  Lumpur, Malay s ia. 200 6.  [4]   Yong, Mich ael.  Integrated Transport Information System ( I TI S)  for Kuala Lumpur: The clear way to go . ” 2005.  [5]   Roopa, T., An anthar aman Naray a na  I y er, an d Shanta Rang aswamy . ”CroTISCrowdsourcing Based Traffic  Information System.”  2013 I EEE Intern ation a l Co ngress on Big  Data. I EEE, 2013 [6]   Fi re ,  Mi c h ae l,  et  a l .  ” Data mini ng opportunities  in geosocial  networks for improving road safety.” , El ec tric al  Ele c troni cs Eng i neers in  Israe l  (I EEEI) ,  2012  IE E E  27th  Convent i on of. IEE E , 201 2.  [7]   Holly  Krambeck, Natasha B e schorner,  et al. W o rld Combining  Taxi GPS  Data and Open-So u rce Software for  Evid ence- Based  Traffic Manag ement and  Planni ng, Open  Traffic , Repor t No: ACS15491, Septem ber 2015.  [8]   Miska ,  Ma rc ,   et  al. ”Opentraffi c - an open source platform for traffic simula tion.” , P r oceed ings  of the Aus t ralas i an   Transport R e search Forum 2011.      Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                        I S SN 2 502 -47 52  I ndo n e sian  J Elec Eng  & Com p  Sci, V o l. 10 No 3 ,  Jun e   2 018  :   87 5 – 88 88 2 BIOGRAP HI ES  OF AUTH ORS          M uhammad Ali  com p leted  his  M a s t er of e ngineering (Electron i cs and   Tel ecom m unicat ions) from  Uni v ersiti T echnol ogi Mala y s ia i n  2016. He receiv e d his   Bache l ors  of S c ienc e in El ec tric al Engin eer i ng f r om University   of Lahore Pakis t an. He is   current l y  doing  PhD in depart m e nt of ele c tri cal  engine ering  in Universiti  Techno logi   Malay s ia. His to pics of interest  are big data  an al yt ics ,  m ach ine  l earning , Int e rnet  of Things   (IoT), image pro cessing and  sign al pro cessing.             Saargunaw a thy  is working as an Assistant  Manager in  Te lekom  Mala ysi a . W a t h graduat e d from   Multim edia Uni v ersit y , C y ber j a y a ,  Mala ysi a , wi th a Bache l or of Elec troni c   Majoring in Telecommunication s  Engineering .   She then continued to earn her Master from  Universiti T e kn ologi Mala ysi a  in Tel ecom m unica tions Engin eering .   She has  published  paper on  title “An Investigation  on the Use  of I T U-R P.1411-7  in IEEE 802 .11 N  Path Loss  Modelling” during her b ach elors .             K a maludin M o hamad Yu sof  rece ived  the  B.Eng degr ee  i n  Ele c tri cal  -  Ele c troni cs   Engineering an d M.Eng degr ee in Electri cal Engineering f r om Universiti Teknolog M a la y s ia . He re ceiv e d P h .D deg r ee from  Univer s i t y  of Es s e x ,  U. K. He is  current l y  a s e n i or  lecturer in  the Department  of Communica tion Engin eerin g, Faculty  of  Electrical  Engineering an d member of  Advanced Te lecommunication  Technol og y  at  Universiti  Teknologi Malay s ia. His current research intere s t s include Intern et-of-Th i ngs, Big Data and  Software-Defin ed Networks.      M uhammad Ra mdhan M . S  rec e ived  the  B.S .  de gree  in  Ele c tri c a l -El ectron i c  Eng i neer ing  from Universiti  Teknologi Malay s ia in  2016  and  he   is curr entl y  enrolled  in  the M.S. degree  in Facu lty  of  Electrical Eng i neer ing at Universiti  Teknologi Malay s ia. His  curren t  research  inter e s t s  ar e in  t h e ar ea  of wir e l e s s  networ ks including wireless sens or networks ( W SN),  sports and saf e ty monitoring  engineering .       Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.