Detail Cantuman

Konsep Fifteen-Minute City (FMC) menekankan pentingnya keterjangkauan fasilitas publik dalam waktu tempuh 15 menit sebagai indikator kota yang berkelanjutan dan berkeadilan. Namun, pengukuran aksesibilitas perkotaan sering kali masih bersifat statis dan belum mampu menangkap kompleksitas interaksi spasial antarwilayah. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis dan memetakan pola aksesibilitas penduduk terhadap fasilitas publik di Kota Bandung dengan mengintegrasikan algoritma Dijkstra, Graph Neural Network (GNN), dan metode klasterisasi OPTICS. Jaringan jalan dimodelkan sebagai graf berbobot untuk menghitung waktu tempuh minimum menggunakan algoritma Dijkstra. Selanjutnya, wilayah dan penduduk direpresentasikan sebagai node dalam graf dan diproses menggunakan GNN untuk menghasilkan embedding spasial yang merepresentasikan keterkaitan antarwilayah secara kontekstual. Hasil embedding tersebut kemudian diklasterisasi menggunakan OPTICS guna mengidentifikasi struktur kepadatan aksesibilitas tanpa menentukan jumlah klaster secara eksplisit. Hasil penelitian menunjukkan bahwa pendekatan GNN–OPTICS mampu mengurangi fragmentasi spasial dan menghasilkan zona FMC yang lebih konsisten dibandingkan model baseline. Klaster yang terbentuk merefleksikan pola aksesibilitas aktual dan memberikan gambaran yang lebih akurat mengenai wilayah yang memenuhi prinsip Fifteen-Minute City. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar pengambilan keputusan dalam perencanaan wilayah dan pengembangan kebijakan transportasi perkotaan berbasis data.