Pertemuan ke 13:

Model Pemilihan ModaAdhi Muhtadi, ST.,SE.,MSi.

PENDAHULUAN

• Besar pergerakan ditentukan oleh:

1. besar bangkitan dan tarikan

2. tingkat aksesibilitas (jarak, waktu dan biaya)• Pada tahapan pemilihan moda diidentifikasi besarnya

pergerakan antarzona yg menggunakan setiap moda transportasi ttt

• Moda angkutan umum jauh lebih efisien dari angkutan pribadi• KA bawah tanah dan ka biasa tdk menggunakan jalan raya• KA lebih efisien memindahkan manusia dan barang• Moda transportasi jalan raya memiliki mobilitas tinggi, dapat

bergerak setiap saat

Faktor yang Mempengaruhi Pemilihan Moda

• Model pemilihan moda bertujuan: mengetahui proporsi orang yg akan menggunakan tiap moda

• Pemilihan moda sangat sulit dimodelkan, krn banyak faktor yg sulit dikuantifikasi misal: kenyamanan, keamanan, keandalan, atau ketersediaan moda pd saat dibutuhkan.

• Umumnya lebih dari 2 moda misal: bis, angkot, sepeda motor, KA.

• Utk angkutan barang, misalnya antara KA dgn truk• Karena geografi Indonesia yg tdr atas banyak pulau shg %

pergerakan multimoda cukup tinggi• Pemodelan pemilihan moda merupakan bagian yg terlemah

dan tersulit dimodelkan

Faktor yg dapat mempengaruhi pemilihan moda:

1. Ciri pengguna jalan: • ketersediaan / pemilikan kend pribadi• Pemilikan SIM• Struktur Rumah Tangga• Pendapatan• Faktor lain

2. Ciri pergerakan:• Tujuan pergerakan• Waktu terjadinya pergerakan• Jarak perjalanan

3. Ciri fasilitas moda transportasi:

a)Faktor kuantitatif: waktu perjalanan, biaya transportasi (tarif, bahan bakar dll), ketersediaan ruang dan parkir

b)Faktor kualitatif: kenyamanan, keamanan, keandalan, keteraturan dll

4. Ciri kota atau zona: jarak dari pusat kota dan kepadatan penduduk•Dari semua model pemilihan moda, pemilihan peubah bebas sangat tergantung pada:

a. orang yg memikih model tsb

b. tujuan pergerakan dan

c. jenis model yg digunakan

Model pemilihan moda dianggap:•Model agregat jika menggunakan informasi berbasis zona•Model tidak agregat jika memakai data berbasis rumah tangga dan atau data individu

Model pemilihan moda ujung-perjalanan

• Model bangkitan pergerakan model pemilihan moda• Jika pendapatan meningkat mobil pribadi pertumbuhan

kebutuhan investasi jalan raya, berkaitan dgn: pendapatan, kepadatan pemukiman, dan pemilikan kendaraan, ketersesediaan angkutan umum (sbg indeks aksesibilitas)

• Apabila jumlah kendaraan pribadi sangat lebih besar dari juml angkutan umum, maka upaya-upaya; memperbaiki fasilitas angkutan umum, membatasi ruang parkir dan membangun jalan tol adalah upaya yang kurang signifikan

Model pemilihan moda pertukaran - perjalanan

• Model sebaran pergerakan model pemilihan moda• Keuntungan: mempertimbangkan ciri pergerakan &

ketersediaan moda • Kerugian: lebih sulit mempertimbangkan ciri pengguna jalan,

krn telah diagregasikan dalam bentuk MAT• Gambar 12.1 hal: 245: kurva S dirasa paling cocok utk

mencerminkan perilaku pergerakan; juga memperlihatkan proporsi pergerakan yg akan menggunakan moda 1 (T1

id/Tid) sbg fungsi dr selisih waktu atau selisih biaya perjalanan antara moda 1 dengan moda lainnya.

• Kurva tsb adl kurva empiris yg didapat dr data & digunakan utk menghit proporsi pengguna jalan yg akan berpindah menggunakan moda transportasi lain yg lebih cepat – dinamakan kurva diversi

• Kendala: hrs sdh mempunyai alternatif moda yg akan digunakan

• Model pertukaran – perjalanan: teori lemah, peramalan diragukan, mengabaikan tarif & biaya parkir, bersifat agregat, tidak tepat utk memodel setiap individu / rumah tangga

Model pemil moda & kaitannya dgn model lain

• Analisis pemil moda dpt dilakukan pd thp yg berbeda dalam proses perencanaan dan pemodelan tranportasi

• Gambar 12.2 h:246: alternatif posisi utk pemilihan moda• Pendekatan 1: pemil moda dilakukan pd saat menghitung

bangkitan pergerakan, pergerakan angk umum dipisah dgn angk pribadi, tiap moda dianalisis terpisah selama tahapan proses pemodelan, asumsi: peubah sosio ekonomi sgt berpengaruh thd pemil moda

• Pendekatan 2: proses pemilihan moda terjadi sebelum proses pemilihan rute dilakukan. Tiap moda bersaing berebut pangsa penumpang, shg atribut penentu dari jenis pergerakan sgt berpengaruh thd pemil moda.

• Pendekatan 3: tahapan bangkitan pergerakan dan pemilihan rute ikut menentukan dlm pemilihan moda

• Model jenis 1: pergerakan yg menggun angk umum dan pribadi dihitung terpisah menggun analisis regresi atau kategori. Peubah dan parameter yg digunakan berbeda untuk: a. bangkitan dan tarikan, b. utk tiap moda transportasi.

Model Jenis II

• utk perenc angk jln raya, bukan utk angk umum.• Mengabaikan pergerakan angk umum, proses sebaran

pergerakan fokus pada angk pribadi. • Hal ini sama halnya dgn model jenis I. • Teknik utama: kurva diversi.• % pergerakan yg menggunakan angkutan pribadi sbg fungsi dr

peubah pemilikan kendaraan. • Contoh pemakaian pemilikan kendaraan pd gambar 12.3

(Rerata jumlah mobil); • Gambar 12.4: kurva diversi pada jam sibuk (tujuan bekerja)

(Bruton,1985)

Model jenis III:

• kombinasi model pemilihan moda dgn model gravity sebaran pergerakan dan pemilihan moda dilakukan scr bersamaan ;

• Black (1981) menjelaskan pd rumus 12.1• Model ini dapat dibandingkan dengan model gravity yg

menggunakan hambatan eksponensial. • Catatan: sebaran pergerakan – pemilihan moda

mengasumsikan 2 buah moda (umum dan pribadi) • Memakai “selisih” antara hambatan dibanding dgn “nisbahnya”

Model jenis IV

• Model IV sering digunakan• Model III populer di negara barat• Menggunakan kurva diversi, pers regresi atau variasi model III. • Model ini menggunakan selisih hambatan antara 2 moda yg

bersaing. • Bruton (1985) mendiskusikan hal tsb spt pd gambar 12.5. Gbr

12.5: Nisbah waktu tempuh angkutan umum/mobil• Apa yg dimksud dgn pemilihan didasarkan atas selisih / nisbah

dari hambatan kedua moda? • Suatu moda bergerak 2x lebih cepat dibandingkan dengan

moda lainnya, atau • suatu moda tiba lebih cepat 10 menit dibandingkan dgn moda

lainnya

• Kedua pendekatan tsb digunakan sbg faktor penentu dalam proses pemilihan moda

• Black (1981) memberi contoh kurva diversi digunakan TRCC (Canada) lihat gbr 12.1

• Kurva tsb didasarkan nisbah waktu tempuh antara angk umum X angkutan pribadi menghilangkan perlunya perkiraan biaya utk: berjalan, menunggu & waktu transfer (waktu akses) menggunakan 4 peubah: waktu, biaya, pendapatan & waktu akses

• Contoh lain model jenis IV: penggunaan nisbah hambatan antara 2 buah moda dgn formulasi logit hambatan mrpk biaya gabungan.

• Suatu pembobotan diberikan utk waktu akses scr rinci dijelaskan pd subbab 12.6 model pada persamaan 12.2 (hal:249)

• Gbr 12.6: Pangsa pergerakan moda sbg fungsi nisbah hambatan (Sosslau, et.al, 1978)

• Jika nisbah hambatan antara angk umum X angk pribadi =1, maka peluang memilih masing-masing moda menjadi sama (50%;50%)

• Hal ini jarang terjadi, krn misal waktu tempuh antara ka dgn mobil sama, tetapi faktor lainnya bisa berpengaruh misal: tingkat kenyamanan

12.5.5. Bbrp Koment Ttg Model Pemilihan Moda

12.5.5.1 Biaya•Dibedakan antara biaya perkiraan dgn biaya aktual•Biaya perkiraan: biaya yang direncanakan oleh pemakai jalan dan dasar pengambilan keputusan•Biaya aktual: biaya sebenarnya dalam proses pemilihan moda

12.5.5.2 Angkutan umum captive•Orang berangkat dari rumah ttp tidak mempunyai dan menggunakan kend pribadi (tidak ada pilihan lain kecuali angk umum)•Bila memiliki minimal 1 kendaraan, maka akan ada banyak kemungkinan: menumpang kend pribadi milik temannya, menggun angk umum nilai potensial pendekatan tidak agregat (tidak pasti)

12.5.51212.5.5.3 Lebih dari 2 moda

• 2 moda : angk umum & angk pribadi• Tetapi di London: ka bawah tanah, ka, bus dan mobil• Di Indonesia: moda kendaraan bermotor (ojek, dan becak

motor? & motor gerobak?), becak dan berjalan kaki• Jones (1977) proses pemilihan 2 moda (angk umum & angk

pribadi); Gambar kiri: pemilihan angk umum (bus atau ka); Gambar kanan: pemilihan antara mobil, bus atau ka

• Khusus utk Indonesia lebih cocok spt pd gbr 12.8• Gbr 12.8: memodelkan seluruh moda transportasi di Indonesia• Tahap pemilihan moda: atahap tersulit dlm perenc transportasi• Angk pribadi tdp pengendara dan penumpang; mempunyai

atribut yg berbeda yg sgt berpengaruh dlm pemilihan moda

• Kend pribadi: mobil n sepeda motor n motor gerobak?• Sepeda motor punya nilai smp jauh lebih kecil dari mobil? Pd

kenyataannya kalau ada 2 motor atau 1 motor gerobak di depan mobil , mobil tidak bisa menyalip kedua motor tersebut.

• Pohon keputusan dgn memakai biner memberikan perkiraan penggunaan angk pribadi yg lebih tinggi drpd pendekatan pemilihan simultan

12.6 Model Multinomial Logit

• Model multinomial logit bersifat bebas dan tersebar scr identik menurut fungsi sebaran logistik Gumbel spt pd pers 12.3

• Pada kasus 2 alternatif moda, peluang terpilihnya moda i dpt didekati dgn pers 12.4

• Dgn mengasumsikan Vin dan Vjn linear, maka pers 12.4 dpt ditulis kembali dlm bentuk pers 12.6 (model binomial logit)

12.6.1 Model Binomial Logit Selisih

• Proporsi Pi tiap pasangan (i,d) atau (asal dan tujuan) untuk moda 1 adalah pers 12.8 atau lihat gbr 12.9 (model logit biner selisih)

• Pers 12.13 dpt ditulis kembali dalam bentuk pers logaritma natural (pers 12.14 = pers tidak linear)

• Persamaan linear (12.15): Y = A + Bxi• Dgn menggunakan analisis regresi linear, nilai A dan B didapat

dgn persamaan 12.16 dan 12.17

12.6.2 Model Binomial Logit Nisbah

• Proporsi P1 didapat dgn pers 12.18 (lihat gbr 12.10: model binomial logit nisbah untuk beberapa nilai α dan β)

• Pers 12.16 disederhanakan menjadi pers 12.20• Pers 12.20 ditulis kembali dlm bentuk algoritma spt pada 12.21

12.6.3 Metode Penaksiran Regresi Linear

• Model logit biner digunakan utk memodel pemilihan moda yg tdr atas 2 alternatif moda saja

• Tdp 2 jenis model: model selisih dan model nisbah diselesaikan dgn metode penaksiran regresi linear

• Parameter kuantitatif yg sering digunakan sbg penentu utama adl: biaya perjalanan atau waktu tempuh

• Pemilihan model: binomial logit selisih X binomial logit nisbah sgt ditentukan persepsi seseorang membandingkan biaya perjalanan atau waktu tempuh dalam memilih moda yg akan digunakan

• Contoh kejadian yg dpt menjelaskan perbedaan kedua model logit biner tersebut

• Tdp 2 kejadian pergerakan yg dilayani oleh 2 jenis moda , 1 berjarak jauh dan 1 berjarak dekat

• Tabel 12.1: Waktu tempuh 2 kejadian pergerakan

• Moda A bergerak 20 menit lebih lama drpd moda A• Pada jarak dekat, moda A bergerak 1,5 x lebih lama drpd B• Pd jarak jauh hanya 1,03 lebih lama drpd moda B

Waktu tempuh jarak dekat

(menit)

Waktu tempuh jarak jauh

(menit)

Moda A 60 660

Moda B 40 640

Selisih (A – B) 20 20

Nisbah (A – B) 1,5 1,03

• Model binomial logit selisih tidak dapat menunjukkan adanya perbedaan karakteristik dari kedua kejadian

• Pd jarak dekat, % orang memilih moda B pasti akan lebih besar drpd moda A; pd jarak jauh % orang memilih moda A akan ≈ moda B

• Itulah kelemahan model binomial logit selisih dan sebaliknya kelebihan model binomial logit nisbah

• Jika data waktu tempuh antar zona sgt bervariasi, sebaiknya menggunakan model binomial logit nisbah ; sebaliknya bila waktu tempuh tidak terlalu bervariasi menggun model binomial logit selisih

12.7 Contoh Penerapan Model Binomial Logit

• Model pemilihan moda antara jalan raya (bus) dgn jalan baja (ka)

• 4 zona asal (A,B,C,D) dan 3 zona tujuan (U,V,W) 12 pasangan antar zona

Data pada survei koridor: • Waktu tempuh selama berada di kendaraan dlm menit (X1)• Waktu menunggu dlm menit (X2)• Biaya operasional kendaraan (X3)• Biaya terminal (X4)• Nilai waktu X1 (2 sat uang/menit)• Nilai waktu X2 (4 sat uang/menit)• Nilai waktu menunggu diasumsikan 2x nilai waktu di kendaraan

manusia pd umumnya tdk suka menunggu

• Tabel 12.2: informasi operasional moda jalan raya dan jalan baja serta % pemilihan moda

12.7.1 Model Binomial Logit Selisih

• Menggunakan pers 12.14, pers tidak linear 12.11 dapat ditulis kembali dan hasilnya seperti gambar 12.11

• Menggunakan analisis regresi linear (lihat pers 12.14 – 12.15) didapat nilai A & B

• Tabel 12.3 memperlihatkan perhitungan analisis regresi linear untuk model binomial logit selisih

• Gambar 12.11: Analisis regresi linear model binomial logit selisih

• α=-A=1,6674 dan β=-B=0,0532, pers model binomial logit selisih dinyatakan dalam pers 12.22 dan grafiknya dapat dilihat pada gbr 12.12

• Pd gbr 12.12: 84% orang akan memilih moda jalan raya (bus) meskipun biaya bus = biaya ka; biala biaya ka naik 20 satuan uang maka penggunaan bus meningkat menjadi 94%

• Jika ka ingin pangsa pasar 30%, maka biaya ka harus lebih murah 16 sat uang

• Jika pangsa pasar seimbang 50%, maka biaya bus harus 31 sat uang lebih mahal dari ka

12.7.2 Model Binomial Logit Nisbah

• Menggunakan pers tidak linear 12.21 dapat ditulis kembali dengan persamaan linear Y = A + BX seperti pd gbr 12.13 (Analisis regresi linear model binomial logit nisbah)

• Menggunakan analisis regresi linear lihat persamaan 12.14 – 12.15, bisa didapat nilai A dan B, shg α=10A dan β=B

• Tabel 12.4 (perhitungan metode analisis regresi linear utk model binomial logit nisbah), α=0,1931 dan β=4,4819

• Persamaan model binomial logit nisbah dinyatakan dlm pers 12.23 dan grafiknya dpt dilihat pd gbr 12.14 (Model binomial logit nisbah)

• Tabel 12.4: Perhitungan metode analisis regresi linear untuk model binomial logit nisbah

• Pd gbr 12.14 terlihat bahwa 84% orang memilih bus, meski biaya bus = biaya ka; jika biaya bus lebih mahal sebanyak 1,2 x biaya ka, % orang menggunakan bus menurun hingga 70%

• Bila operator ka ingin meningkatkan pangsa pasar mjd 30%, operator ka harus bisa lebih murah 1,19x biaya bus. Bila pangsa seimbang 50% maka kondisi akan dicapai bila biaya bus lebih mahal 1,44x dibandingkan biaya ka

TUGAS: Analisis Uji Kepekaan

Beberapa kasus akan diuji kepekaannya dalam kaitannya terhadap pangsa pasar penumpang kedua jenis moda transportasi tersebut:•Kasus 1: tjd peningkatan harga BBM sebanyak 50%yg scr langsung berpengaruh pada nilai X5 (1,5x kondisi awal)•Kasus 2: tjd penurunan waktu tempuh mjd 40% dr kondisi awal. Peningkatan pelayanan jalan raya akan mempengaruhi X1 (waktu tempuh kendaraan) mjd 60% dari kondisi awal (khusus utk kend di jln raya)•Kasus 3: peningkatan pelayanan ka shg waktu tempuh dan waktu tunggu berkurang mjd 60% dr kondisi awal. Hal tsb berakibat waktu tempuh (X1) dan waktu menunggu (X2) jalan baja menurun 40% dr kondisi awal

• Kasus 4: biaya terminal utk jalan raya (X4) dihilangkan• Tabel 12.5 & 12.6; hasil uji kepekaan setiap kasus dgn

menggunakan binomial logit selisih dan model binomial logit nisbah

Hasil:• Tabel 12.5 & 12.6 tidak terlihat perbedaan yg signifikan • Pada kasus 1: peningkatan harga BBM tidak berpengaruh scr

umum dan msh menguntungkan operator jalan raya• Pd kasus 2: pengurangan waktu tempuh ternyata

menyebabkan pangsa pasar beralih ke jalan raya scr signifikan; peningkatan tjd utk seluruh pasangan zona

• Pd kasus 3: peningkatan pelayanan ka peningkatan pangsa pasar ka; pd beberapa pasangan antarzona pangsa pasar pengguna bus masih lebih besar;

• Pd kasus 4: penghilangan biaya terminal sangat menguntungkan bagi pengguna bus pangsa pasar pengguna bus semakin meningkat.

SELAMAT MENGERJAKAN & TERIMA KASIH

Adhi Muhtadi, ST.,SE.,MSi.