1

Pencirian Perencanaan TransportasiSangat berbeda dengan kajian bidang lain relatif luas dan beragam

Multimoda: trip manusia/barang sebaran spasial moda split

Multidisplin: ciri trip karakteristik pengguna sistem sarana dan prasarana (ex. Planologi, Sipil, Transport, Ekonomi, Sospol dll)

Multisektoral: pemerintah (DLLAJ, BPN, DTK, Polantas, dll) & swasta (Organda, Operator angkutan, Pemilik kend, dll)

Sistemik: SKg; SJg; SPk; SLingk.

Multimasalah:> Multimoda > Multidisiplin: menghasilkan pergerakan spasial (batasan ruang): land use, pola trip orang/barang & non spasial (tanpa batas): mengapa, kapan melakukan trip dan moda split apa yang digunakan.

2

Pencirian Pergerakan TransportasiMasukan dalam Sistem Transportasi:

1. Pergerakan spasial (batasan ruang): distribusi land use (industri, perkantoran; perdagangan; permukiman dll trip O-D , pola trip orang/barang.

- Jumlah trip matrix hubungan antar land use beragam dan tidak sama akibat karakteristik dan luas ruang.

- Pusat kota (CBD) vs hinterlad (padat permukiman)

- Aksesibilitas antar land use (jarak, waktu, biaya & faktor tersamar)

- Ciri & pola trip (pagi, sore: 50-70% trip total CBD < hinterlad; konsumsi

(permukiman) produksi (industri & pertanian 80% trip).

2. Pergerakan non spasial (tanpa batasan ruang); mengapa, kapan melakukan trip dan moda split apa yang digunakan.

- Maksud dan tujuan perjalanan karakteristik sosekbud pelaku home base trip : 90% total trip

- Waktu & kapan terjadinya trip mis. trip pekerja 0600-0800 & 1600-1800. Pelajar 0600-0700; 1300 – 1400 & 1700-1800. Pekerja Tng – Jkt: trip chain 40%= 2 &3 tc ; 60% = 1 tc

Bermanfaat: perencanaan dan pengembangan sistem jaringan dan pergerakan, frekuensi & pentarifan, struktur & pengendalian ruang (sistem aktivitas) dan kebijakan transportasi lainnya.

3

Analisis Interaksi Sistem TransportasiDilakukan secara bertahap dan berurut: 4 tahap

Aksesibilitas dan mobilitas: ukuran potensial kemudahan & sulitnya pelaku melakukan perjalanan antar - Land Use; waktu, biaya dan jarak (ex. sarana dan prasarana transportasi ditingkatkan)

Bangkitan perjalanan: trip generation (O) dan trip attraction (D)

Distribusi pergerakan: besaran pergerakan yang disebarkan

secara geografis (wilayah, kota dan zona)

Pilihan moda transportasi: tergantung jenis moda pilihan yang ada, tujuan perjalanan, dsb

Pilihan rute: faktor hubungan waktu tempuh, kapasitas dan arus lalulintas O-D

Trip assingment: pembebanan perjalanan pada ruas tertentu

4

Konsep Pemodelan

Pendefinisian (1):

1. Murthy, Page, Rodin (1990) Model: representasi yang memadai jika telah sesuai dengan tujuan pemodel

2. Murdick, Ross, Claggett (1984) Model: aproximasi atau penyimpulan (abstraksi) dari sistem nyata dalam berbagai bentuk.

3. Gordon (1987) Model: sebagai kerangka utama sistem informasi suatu sistem nyata.

4. Model yang baik memiliki:

(i) tingkat generalisasi yang tinggi dan mampu menjelaskan sistem

nyata dengan baik;

(ii) berprinsip transparansi: memiliki kemampuan untuk

menjelaskan kembali (reconstruction);

(iii) sensitif terhadap perubahan asumsi-asumsi yang digunakan.

5

Pendefinisian (2)

- Model adalah representasi suatu sistem nyata dalam bahasa tertentu yang disepakati

- Sistem nyata adalah sistem yang sedang berlangsung dalam suatukehidupan atau sistem yang dijadikan fokus perhatian

- Pemodelan adalah proses membangun atau membentuk model dari suatu sistem nyata dalam bahasa tertentu

- Sistem nyata dipandang sebagai image tertentu dlm pikirannya

- Image sangat tergantung : value system, knowledge, experience dari (cara berpikir) pemodel

- Namun image tidak selalu sama dengan sistem nyata, maka dibutuhkan suatu pemodelan sistem

- Image dikomunikasikan dalam bentuk: simbol, angka, gambar, grafik, uraian verbal, huruf dan angka atau dapat berupa visualisasi sistem.

6

Gambar Konsepsi Pemodelan

(kumpulan materi kuliah transport planning, ITB, 2007)

7

Sistem Nyata

Image

(value system; knowledge; experience

Formulasi

M o d e l

Pengujian Model

Sampel

Dasar-Dasar Pemodelan Transportasi

“bahasa yang jauh lebih tepat dibandingkan dengan bahasa verbal. Ketepatan yang didapat dari penggantian kata dengan simbol sering menghasilkan penjelasan yang jauh lebih baik daripada penjelasan bahasa verbal” (Black, 1981: Urban Transportaion Planning: Theory and Practice, London, Cromm Helm).

Dipengaruhi: (next slide)1. Tujuan dan sasaran studi (apa, mengapa dan selanjutnya mengapa perlu

dirancang model tsb) 2. Tingkat kedetailan dan akurasi (peubah terpengaruh, peubah yang diatur, teori

mendasari, pengelompokkan model, dsb)3. Ketersediaan sumberdaya (kapasitas peneliti, waktu, teknik, data: P/Sek,

kalibrasi, proses modifikasi dan keabsahan)

Simplikasi dalam pemodelan:- Fisik Abstraksi- Kuantitatif Kualitatif- Statik Dinamik- Kausal Korelatif- Agregat Disagregat (terpilah)- Transparan Black box- Prediktif Preskriptif (petunjuk)- Empiris Sintetik

8

Idealisasi dalam Pemodelan TransportasiIdealnya setiap pemodelan mengandung aspek:

Cukup detail dan akurat

Transferable

Ekonomis

Mudah dimengerti

Faktor dalam pemodelan transportasi:

1. Spesifikasi Model (beberapa hal perlu dipertimbangkan)

- Struktur Model: sederhana (fungsi dan alternatif yg tdk berkorelasi) atau kompleks (menghitung probabilitas kajadian yang telah terjadi). Saat ini pengembangan struktur model (banyak peubah) lbh memungkinkan sbg model kontemporer.

- Bentuk fungsional: linear atau tidak linear suatu pemecahan persoalan. Tidak linear mencerminkan realita lebih tepat (mis. Jumlah trip dr zona), namun banyak data dan teknik utk kalibrasi model tsb.

- Spesifikasi peubah: apa saja peubah dan bagaimana peubah berkorelasi dalam model. Diperlukan proses tertentu dlm menentukan peubah yang dominan, misalnya dengan proses kalibrasi dan pengabsahan.

9

2. Kalibrasi dan pengabsahan modelModel : fungsi matematika sederhana dari beberapa peubah X dan θ parameter:

Y = f(X, θ)

- Kalibrasi : menaksir nilai parameter atau koefisien sehingga hasil yang didapatkanmempunyai kesalahan sekecil mungkin dibandingkan realita.

Model yang sdh dikalibrasi belum tentu cocok dipakai untuk penerapan ditempat lain. Perlu pengabsahan dgn menggunakan data asli daerah tsb, mis. jumlah karakter pelaku trip

- Penaksiran : mendapatkan nilai parameter sehingga hasil spesifikasi mendekatirealita. Bisa saja 1 atau lebih parameter dianggap tidak signifikan,sehingga perlu dikeluarkan dari model.

- Validasi : pengujian model dengan data set yang lain

3. Beberapa definisi dalam pemodelan. Fungsi : Konsep matematis yang menyatakan satu nilai peubah (tidak bebas)

ditentukan oleh satu atau beberapa peubah lainnya (bebas). Argumen : Nilai tertentu suatu fungsi dapat dihitung dengan memasukkan nilai pada

peubah (bebas) yang ada dalam fungsi tersebut; peubah bebas tsb disebutargumen.

. Peubah : kuantitas yang dapat digunakan untuk mengasumsikan nilai numerik yangberbeda-beda. Peubah Y (peubah tidak bebas) dan X (peubah bebasdigunakan sbg argumen suatu fungsi)

. Parameter : Kuantitas yang mempunyai nilai konstan yang berlaku pada kasus tertentudan pada kasus lain nilainya dapat berubah, mis. growth incom, polulation

dll. Koefisien : Dalam aplikasi matematis, didefinisikan sama dengan parameter

10

Istilah-istilah dalam modeling (1)

Trip/Journey Leg: Perjalanan satu arah – dari Zona A ke Zona B

Trip stage: Bagian dari perjalanan yang memiliki pemberhentian berbeda di kedua ujungnya.

Trip Origin (asal perjalanan): Tempat dimana perjalanan dimulai

Trip Destination (tujuan perjalanan): Tempat dimana perjalanan berakhir

Home base trip: Perjalanan yang memiliki asal dan tujuan di tempat tinggal pelaku perjalanan. Selain kondisi ini disebut non home base trip

Trip Purpose (tujuan perjalanan) didefinisikan kaitannya dengan tujuan perjalanan: kerja, bisnis, sekolah, belanja, dsb.

Peak Period Trips (perjalanan dalam waktu puncak/sibuk dalam ruas tertentu)

“O-D Matrix” ; “Trip Matrix” ; “Demand Matrix” ; “Cost Matrix”

11

Istilah-istilah dalam modeling (2)

Network: representasi grafis dari sistem transportasi dan biasanya dalam suatu set dari link (ruas).

Zone: karakteristik- mengatur trip matrix dengan agregasi spasial dari zona O-D- ukuran zonasi: trade-off antara akurasi & efisiensi budget- batas zonasi: memperhatikan ketersediaan data, zonasi studisebelumnya

- batas zonasi sebaiknya homogen aktivitas spasial (land use)- batas fisik akses (misalnya sungai dan batas alam lainnya)- pusat dari akses (misalnya stasiun atau terminal dsb)- relatif ukurannya sama (geocoding, post code zones, centroidpusat gravitasi)

(+) ……..

12

Studi Area (wilayah studi)

Hendaknya mencakup seluruh area yang dianggap memberikan pengaruh signifikan pada persoalan

Trade – off antara akurasi dengan optimasi biaya

Bentuk dan ukuran wilayah studi mencerminkan tujuan dan sasaran studi

Acapkali dibedakan adanya zona internal dan zona eksternal;zona kajian dan zona pengamatan (dibedakan): memungkinkan perubahan zona tujuan atau pemilihan rute lain dapat teramati.

Tiap zona O-D : memiliki pusat zona. Semakin banyak jumlah zona, maka semakin kecil luas daerah yang dapat diamati

(+): ……..

13

Proses Pemodelan Transportasi

Dipengaruhi:1. Tujuan dan sasaran studi (apa, mengapa dan selanjutnya mengapa perlu

dirancang model tsb) 2. Tingkat kedetailan dan akurasi (peubah terpengaruh, peubah yang diatur,

teori mendasari, pengelompokkan model, dsb)3. Ketersediaan sumberdaya (kapasitas peneliti, waktu, teknik, data: P/Sek,

kalibrasi, proses modifikasi dan keabsahan)

(1) Tujuan dan Sasaran Studi

- Memahami bagaimana sistem transportasi bekerja (mis. bagaimana kapasitas ruas jalan tertentu mempengaruhi kinerja pergerakan suatu zona)

- Memprediksi kinerja sistem pada berbagai keadaan di masa depan (misalnya bagaimana kinerja lalulintas bila diskenariokan adanya pertambahan permintaan transportasi)

- Mengevaluasi beberapa pilihan investasi (mis. ada tidaknya keuntungan bila dibangun sistem LRT, monorail atau busway, busline, dsb)

- (+) contoh lain:

14

(2) Tingkat Kedetailan dan Akurasi

- Model detail diperlukan untuk desain umumnya, namun tidak untuk strategic & action plan

- Model detail yang tidak perlu sering mempersulit pengertian X hanya membuang sumberdaya secara sia sia

- Model detail umumnya sangat mahal, tapi tidak selalu baik, kadang-kadang menambah measurement error

(3) Keterbatasan Sumber Daya

- Sumberdaya umumnya selalu kurang dari yang dikehendaki- “Lebih baik 2/3 benar dan tepat waktu dari pada ¾ benar tapi

terlambat”- Umumnya 5% biaya untuk tahapa forecasting dan analysis- Keuntungan yang diperoleh dari pengalokasian dana ekstra pada

umumnya kecil

15

16

Koleksi Data

Trip Generation

O-D

Trip Distribution

Total Matrix O-D

Modal Split

MAT Angk.Pribadi

Route Choice

Arus Jaringan

Zona model

Jaringan Transport

Survai invent. jaringan

Biaya Perjalanan

Survai Trip t0

MAT Angk.Umum

A. Tahapan Bangkitan dan Tarikan Pergerakan

- Tahapan dalam pemodelan yang mengestimasikan jumlah pergerakan OD sebagai fungsi dari land use, jenis dan intensitas aktivitas ruangnya (bangkit dan tarikan suatu aktivitas).

- Hasilnya berupa perhitungan jumlah kendaraan, orang atau barang per satuan waktu, mis: smp/jam atau harian.

- Jumlah dan jenis bangkitan lalulintas dari setiap land use merupakan fungsi dari parameter sosial dan ekonomi (Black, 1978). Contoh di USA:

. 1 ha perumahan menghasilkan 60-70 pergerakan kendaraan per minggu;

. 1 ha perkantoran menghasilkan 700 pergerakan kendaraan per hari;

. 1 ha tempat parkir umum menghasilkan 12 pergerakan kendaraan per hari;

17

B. Tahapan Distribusi Pergerakan

- Tahapan dalam pemodelan yang menghubungkan interaksi antara land use, jaringan transportasi dan arus lalulintas, mis: rumah kantor; rumah pasar; rumah sekolah, dst

- Pola spasial arus lalulintas adalah fungsi dari land use dan sistem jaringan transportasi, besarannya berupa penumpang/jam; kendaraan/jam = garis level spasial: 0-1000; 1000-5000 dst

- Mengambarkan garis kejadian arah pergerakan, namun tidak mencerminkan rute pergerakan sebenarnya digunakan.

- Kecendrungan semakin dekat jarak pemisah ruang (land use), arus lalulintas pergerakan semakin meningkat.

- Hal lain ikut berpengaruh: waktu, biaya dan faktor tersamar: kenyaman, keamanan, sistem jaringan, sistem pergerakan (moda, dll), hambatan trip, dst.

- Hambatan perjalanan (jarak) dapat dieliminir dengan kemajuan teknologi/rekayasa sistem jaringan dan pergerakan (hemat waktu dan biaya), namun tidak mampu mengurangi jarak, mis. Tol Cipularang.

18

C. Tahapan Pilihan Moda dan Rute

- Tahapan dalam pemodelan yang menggambarkan bagaimana interaksi antara 2 land use terjadi. mis: rumah kantor; rumah pasar; rumah sekolah, dst dengan menggunakan alat apa atau moda apa bagi pelaku perjalanan.

- Bentuk interaksi: teknologi komunikasi kabel/non kabel; moda angkutan (pribadi/umum) rel, jalan darat, laut, udara (motorized); berjalan kaki & sepeda dll (non motorized).

- Klasifikasi pilihan moda: captive transit rider, captive private rides, choice transit riders tergantung karakteristik sosekbud pelaku; faktor pergerakan (mis. aman, nyaman, mudah, dst); jaringan (network dan link: terpendek, murah dan cepat biasanya digunakan bagi pelakucaptive transit rider, captive private rides).

- Rute pergerakan: rute tetap (AU legal: pesawat, bus, angkot, KA dll: moda dan rute dilakukan bersama) dan tidak tetap (biasanya pilihan moda akan menentukan rute terbaiknya.

- Pilihan rute terbaik: terpendek, murah dan cepat atau kombinasi ketiganya dan memiliki informasi yang cukup tentang perjalanannya.

19

D. Arus Lalulintas Jaringan

- Lalulintas jaringan sangat dinamis dan berinteraksi dengan sistem jaringan transportasi.

- Peningkatan arus lalulintas maks (C = smp/jam) pada ruas tertentu akan mengakibatkan waktu tempuh perjalanan semakin lama (t) dan Vt

juga pasti menurun.

- Hubungan arus lalu lintas dengan waktu tempuh (Vt) tidak linear.Setiap penambahan kendaraan pada ruas tertentu akan menyebabkan waktu tempuh bertambah.

- Besar dan kecilnya hubungan di atas mengakibatkan timbulnya persoalan klasik transportasi: kemacetan, tundaan, dst

- Kemacetan dan tundaan pergerakan pada ruas tertentu mempengaruhi tingkat pelayanan jalan tersebut (level of services:rasio volume:kapasitas)

- Level of services: LOS ruas 0-1: LOS A = stabil LOS F = arus terhambat: berhenti dan macet) dan LOS fasilitas (LOS jalan tol dan LOS jalan sempit)

20

Pendekatan Analisis dan Pemodelan

Dalam Perencanaan Transportasi

MATERI 8

1. Analisis Tahapan Trip Generation

2. Analisis Tahapan Trip Distribution

21

A. Model-model Trip Generation

(memiliki karakteristik)

- Baik untuk penggunaan langsung (misalnya: penentuan luas

sarana parkir, kapasitas jalan, dll) maupun sbg bagian dari pemodelan yang lebih luas.

- Menentukan jumlah pergerakan di zona tertentu dan pada waktu tertentu (misalnya pergerakan harian, morning peak hour, dll)

- Dapat “disagregasi” menurut jenis pergerakan, jenis moda, dan tujuan perjalanan tertentu, dsb.

Metode analisis yang sering digunakan:

1. Metode Perluasan Faktor (expansion factor method)

2. Metode Rerata Perjalanan (trip rate method)

3. Metode Regresi (regression method)

22

(1) Metode Perluasan Faktor

(expansion factor method)Oi

ť = Oit x Exp ťt

Oiť : Jumlah perjalanan dari zona i pada tahun estimasi rencana

Oit : Jumlah perjalanan dari zona i pada tahun perencanaan

Exp ťt : Expansion factor periode ť-t

Pemahaman metode:

Sangat simpel

Membutuhkan data tahun dasar dan faktor ekspansi yang dapat diandalkan pada semua zona

Tidak sensitif terhadap perubahan kebijakan

Contohnya: jumlah perjalanan (smp/jam) dari zona asal

23

(2) Metode Rerata Perjalanan (trip rate method)

Pemahaman metode: Modelnya sangat sederhana dalam menghitung trip rates (misalnya

jumlah trip pada peak hour/rumah)

Asumsinya: trip rates konstan sepanjang waktu Mengabaikan perubahan pada bangkitan pergerakan dan perubahan

kebijaksanaan Model yang populer: cross clasification atau category analysis

Prosedurnya:1. pilih parameter terkait (misalnya struktur rumah tangga, kepemilikan

kendaraan atau pendapatan)2. tentukan nilai kritis dari masing-masing parameter tersebut (misalnya 6

struktur RT, 3 kelompok pemilikan kendaraan, dan 5 level income).3. Gunakan data hasil survai untuk menghitung rerata trip rates (misalnya

jumlah trip pada jam puncak /RT) untuk setiap sel pada matrix cross classification (6x3x5 = 90 sel)

4. prediksi jumlah rumah tangga pada setiap sel untuk zona yang bersangkutan

5. kalikan dengan trip rate pada sel yang berkesesuaian, kemudianjumlahkan seluruh hasilnya sehingga diperoleh total trips

24

(3) Metode Regresi(regression method)

Pemahaman metode: Asumsi : fixed function form Perbedaan mendasar antara zonal regression (aggregate) dengan household regression

(disaggregate) adalah:- zonal regression : explanatory variable adalah rerata zona atau total (misalnya rerata income, total populasi) sehingga data mudah diperoleh:

contoh: Oi = 0,351 Pi + 0,145 Hi + 0,253 CiOi = Jumlah trip yang berasal dari zona i tahun 2005Pi = Populasi zona i tahun 2005Hi = Jumlah rumah tangga zona i tahun 2005Ci = Jumlah mobil zona i tahun 2005

- household regression yaitu perhitungan secara terpisah untuk setiap rumah tangga menggunakan data disagregat. Perhitungan untuk zona adalah penjumlahan dari rumah tangga.contoh: Oh = 0,91 + 1,44 Eh + 1,07 Ch

Oh = perjalanan bekerja yang berasal dari rumah tangga hEh = jumlah orang bekerja dari rumah tangga hCh = jumlah mobil di rumah tangga h

maka: Oi = ∑Ohh di zona i

- household regression memerlukan survai rumah tangga, tetapi lebih baik dari zonal regression karena lebih unggul secara statistik dan lebih transferable

25

B. Model-model Trip DistributionBertujuan: Memetakan besarnya perjalanan pada setiap pasangan O-D

Merupakan masukan untuk modal split atau trip assignment model

Karakteristiknya:

- menggunakan fraksi sampel untuk menentukan O-D:

. Misalnya: fraksi sample = 0,01; maka besarnya O-D sampel dikalikan 100

untuk menentukan O-D sesungguhnya

. Sampel matrix diperoleh dengan wawancara rumah tangga, tujuan

perjalanan, interview en route (roadside interview, public transport)

. Hati hati dengan masalah: double counting dan matriks parsialnya???

- Updating Old Matrix : matriks yang pernah disusun dapat digunakan untuk

menyusun matrix baru (misalnya melalui expansion factor), bila pola perjalanan

dianggap tetap. Contohnya:

. Growth Factor Method:

> sederhana, mudah dimengerti diproses

> sangat dipengaruhi pola matrix lama, kurang baik dalam perencanaan JP

> sel kosong di matrix lama, kemungkinan ada pada sel matrix baru sesungguhnya???

> tidak mengakomodasikan perubahan biaya dan kebijakan, dlll

26

Uniform Growth Factor

Oi-jť = Oi

t x Exp ťt

Exp ťt adalah faktor global yang dianggap valid untuk semua zona, misalnya trend masa lalu atau angka resmi dari pemerintah.

Zonal Growth Factor (mengakomodasikan perbedaan antar zona)

- Singly Constrained Growth Factor :

. Origin Constrained GF: model ini digunakan bila kita memiliki perkiraan yang baik dari pertumbuhan di “asal” namun tidak baik di “tujuan”

Oiť

Oiťt =

Oiť

. Destination constrained GF (kebalikan dari Origin constrained GF)

Djť

Ojťt =

Djť

27

28

Tťij = Tt

ij x (Oiť + Dj

ť)

Oit + Di

t

Uniform Growth Factor (lanjutan)- Doubly Constrained Growth Factor

Model ini digunakan jika terdapat perkiraan yang baik dari besarnya pertumbuhan di „asal‟ dan „tujuan‟

. Average Factor

Tid = tid. Ei + Wd

2

. The Furness Method Tid = tid . Ei

. Detroit Method Tid = tid . Ei . Ed

E

. Fratar Method Tid = tid.Ei.Ed (Li + L2)

2

- The Gravity ModelModel ini digunakan jika tidak terdapat O-D matriks, tetapi data asal dan tujuan diketahui.

Rumusnya: Tij = K. Oi.Dj. f(Cij)K = KonstantaOi = Jumlah perjalanan yang berasal dari iDj = Jumlah perjalanan yang menuju ke jf (Cij) = deterrence function (disutility of travel): jarak, waktu dan biaya umum

Hasil permodelan sangat ditentukan oleh f(Cij): semakin jauh jarak tujuan, maka semakin rendah jumlah pergerakan.

Bentuk-bentuk deterrence function:1 1. Reciprocal M/Cij

2. Power function Cij-n

3. Negative exponential e-ßCij

4. combined function Cjn.e-ßCij

No. 2 dan 3 merupakan bentuk yang populer digunakan. Alasannyaparameter (m, n, ….) dikalibrasi dari data pada tahun dasar, misalnya dengan metoda least square regression.

29