Konferensi Nasional Teknik Sipil 11 Universitas Tarumanagara, 26-27 Oktober 2017

TRP-119

STUDI PEMBEBANAN SISTEM JARINGAN JALAN TRANSPORTASI BARANG

JALAN RAYA BERDASARKAN DISTRIBUSI PERGERAKAN BARANG

KOMODITAS INTERNAL REGIONAL (Studi Kasus Barang Komoditas hasil perkebunan Internal- Regional Provinsi Jawa Tengah)

Juang Akbardin

1

1Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Setiabudi No.207 Bandung

Email : akbardien@yahoo.co.id

ABSTRAK

Pertumbuhan ekonomi wilayah mendorong perkembangan sistem supply – demand kebutuhan

barang komoditas disuatu wilayah. Barang komoditas hasil perkebunan wilayah internal- regional

mempunyai konstribusi yang besar terhadap industri manufaktur dan turunannya. Barang komoditas

hasil perkebunan memerlukan waktu distribusi yang efisien sesuai dengan sistem jaringan jalan dan

moda yang melayaninya. Sistem jaringan jalan yang terbagun mendorong dalam perilaku pemilihan

rute berdasarkan parameter tingkat pelayanan jalan dengan sistem jaringan jalan yang dominan

digunakan oleh lalu lintas jalan raya dalam distribusi pergerakannya. Pembebanan lalu lintas (Trip

Assigment) sistem jaringan jalan berdasarkan produksi bangkitan pergerakan zona penghasil barang

komoditas hasil perkebunan berdasarkan input – output barang komoditas internal – regional

Provinsi Jawa Tengah. Dengan distribusi sebaran pergerakan barang komoditas hasil perkebunan

yang menggunakan sistem jaringan jalan yang dominan digunakan lalu lintas, memungkinkan

alternatif perubahan perutean sistem jaringan jalan dari disstribusi hasil perkebunan diwilayah

internal – regional. Metode All or nothing digunakan untuk mengetahui perubahan kondisi sistem

jaringan jalan dengan moda yang dominan mengangkut adalah kendaraan barang dengan kapasitas

angkut 6-8 ton. Pembebanan sistem jaringan jalan akan untuk mengidentifikasi kondisi tingkat

pelayanan dan derajat kejenuhan jalan pada ruas – ruas jalan yang digunakan dalam pergerakan

distribusi volume lalu lintas dari pengangkut hasil – hasil perkebunan di internal – regional Provinsi

Jawa Tengah. Sehingga kemampuan infrastruktur jalan raya yang berkelanjutan dapat dikelola untuk

mendukung sistem distribusi transportasi barang nasional dengan mengetahui kecepatan rata-rata

jaringan dari produksi barang komoditas hasil perkebuanan.

Kata kunci : Pembebanan Jaringan Jalan, Transportasi Barang,Internal –Regional

1. PENDAHULUAN

Pertumbuhan ekonomi wilayah yang didukung oleh produksi dari potensi hasil sumber daya alam suatu wilayah

mempunyai potensi untuk mengembangkan wilayah tersebut secara mandiri. Hasil – hasil perkebunan merupakan

potensi produksi komoditas ekonomi berbasis komoditas lokal yang mempunyai kontribusi signifikan dalam

pengembangkan ekonomi wilayah terutama dari produk dasark dan turuna komoditasnya. Provinsi Jawa Tengah

mempunyai potensi produksi hasil perkebunan yang cukup signifikan dalam menyangga peronomian daerah

maupun secara nasional. Perkebunan yang mempunyai lokasi yang khusus dengan kondisi karakteristik yang

beragam sesuai dengan jenis perkebunannya secara umum mempunyai kondisi karakteristik infrastruktur

transportasi jalan raya yang minim dengan kendala sistem jaringan yang kurang mendukung sistem distribusi yang

baik dan lancar. Jaringan jalan pada zona – zona penghasil komoditas hasil – hasil perkebunan berkenderungan

kurang mendukung sistem distribusi dengan baik karena kondisi kapasitas jalan yang kurang dan potensi overload

kendaraan yang semakin menyebabkan kondisi perkerasan semakin buruk.Sistem jaringan jalan yang kurang

berkembang dengan pembangunan jaringan jalan baru pada zona – zona potensi penghasil produksi perkebunanan

menyebabkan kendaraan atau lalu lintas yang menggangkut hasil – hasil perkebunan mencari alternative jalan lain

yang tidak memenuhi syarat jalur sesuai beban kendaraan maupun tidak sesuai dengan jalur distribusinya. Dengan

mengetahui sistem pembebanan jaringan jalan dari jaringan jalan raya yang ada di Jawa Tengah dari bangkitan

pergerakan produksi komoditas hasil - hasil perkebunan akan diperoleh kondisi sistem jaringan jalan yang

mendukung sistem distribusi dilihat dari tingkat pelayanannya pada jalan tersebut dan potensi untuk pemilihan rute

pada sistem jaringan jalan tersebut untuk jaringan distribusi yang efisien berdasarkan volume lalu lintas yang

dilayani pada sistem jaringan jalan tersebut.

TRP-120

Tujuan penelitian :

Maksud dan tujuan penelitian ini adalah memodelkan sistem pembebanan jaringan jalan berdasarkan bangkitan

pergerakan produksi komoditas hasil – hasil perkebunan di Jawa Tengah, dengan tujuna spesifik yaitu :

1. Pemodelan bangkitan pergerakan komoditas hasil – hasil perkebunan di Provinsi Jawa Tengah

2. Menganalisa dan mengestimasi hasil model bangkitan pergerakan komoditas hasil – hasil perkebunan

Provinsi Jawa Tengah

3. Pemodelan pembebanan jaringan jalan di Jawa Tengah berdasarkan bangkitan pergerakan zona – zona

produksi komoditas hasil – hasil perkebunan

4. Menganalisa kecepatan pergerakan sistem jaringan akibat pembebanan volume lalu lintas yang

dilayani.pada system jaringan jalan di Provinsi Jawa Tengah

Batasan masalah

Untuk lebih mengarahkan dan mempertajam dalam penelitian ini, batasan masalah yang ditetapkan dalam

penelitian ini adalah :

1. Kendaraan yang menjadi volume pemebebanan adalah jenis kendaraan yang dominan digunakan dalam

pelayanan pengangkutan hasil – hasil perkebunan yaitu jenis kendraan 6.A atau kendraan truk 6 ton

2. Metode pembebanan yang digunakan berdasarkan model transportasi berdasarkan volume lalu lintas dari

hasil bangkitan pergerakan dengan metode newton rapson

3. Komoditas sampel perkebunan yaitu perkebunan teh di Jawa Tengah.

4. Simulasi pembebanan di modelkan dengan dibantu software saturn

Lokasi penenlitian

Gambar 1. Peta Jaringan Jalan Jawa Tengah

2. KAJIAN PUSTAKA

Gambar. 2. Bangkitan dan Tarikan pergerakan

Arus meninggalkan zona i

i

Arus memasuki zona d

d

TRP-121

Model bangkitan -tarikan pergerakan Salah satu pendekatan untuk perencanaan transportasi dalam model perencanaan transportasi empat tahap adalah

bangkitan lalu lintas (Trip Generation). Bangkitan dan tarikan pergerakan terlihat secara diagram pada gambar 2,

(Wells, 1975), (dalam Tamin, 2000). Model Trip Generation pada umumnya memperkirakan jumlah perjalanan

untuk setiap maksud perjalanan berdasarkan karakteristik tata guna lahan dan karakteristik sosio ekonomi pada

setiap zona.

Model transportasi Pemodelan transportasi merupakan proses penyebaran matriks asal tujuan pada suatu jaringan jalan sehingga

menghasilkan arus lalulintas pada tahun rencana.

Matrik Asal Tujuan (MAT) merupakan data yang paling komponen utama yang digunakan dalam

perencanaan dan pemodelan sistem transportasi,

Trip assignment

Pembebanan lalulintas (tripassignment) adalah suatu proses dimana permintaan perjalanan (yang d idapat

dari tahap distribusi) dibebankan ke jaringan jalan. Tujuan trip assignment adalah untuk mendapatkan arus di

ruas jalan dan/atau total perjalanan di dalam jaringan yang ditinjau.

Kecepatan arus FV = (FV0+FVW) x FVSF x FVCS (1)

Dengan :

FV = Kecepatan arus bebas kendaraan ringan pada kondisi lapangan (km/jam)

FV0 = Kecepatan arus bebas dasar kendaraan ringan pada jalan yang diamati

FVW = Penyesuaian kecepatan untuk lebar jalan (km/jam)

FVSF = Faktor penyesuaian untuk hambatan samping dan lebar bahu atau jarak kereb penghalang

FVCS = Faktor penyesuaian kecepatan untuk ukuran kota

Kapasitas Jalan

C = C0 x FCW x .FC

SP x .FCSF x .FC

CS (2)

C = Kapasitas (smp/jam)

C0 = Kapasitas dasar (smp/jam)

FCSP = Faktor penyesuaian distribusi

FCW = Faktor penyesuaian lebar jalan

FCSF = Faktor penyesuaian gangguan samping

FCcs = Faktor penyesuaian ukuran kota

Metode pemilihan rute Pada tahap pembebanan rute, beberapa prinsip digunakan untuk membebankan Matriks Asal Tujuan pada jaringan

jalan yang akhirnya menghasilkan informasi arus lalulintas pada setiap ruas jalan. Terdapat beberapa faktor yang

mempengaruhi pemilihan rute pada saat kita melakukan perjalanan. Beberapa diantaranya adalah waktu

tempuh, jarak, biaya (bahanbakar dan lainnya), kemacetan dan antrian, jenis manuver yang dibutuhkan, jenis

jalan raya (jalan tol, arteri), pemandangan, kelengkapan rambu dan marka jalan, serta kebiasaan. Tidaklah

praktis memodel semua faktor sehingga harus digunakan beberapa asumsi atau pendekatan. Klasifikasi model

pemilihan rute berdasarkan asumsi yang melatarbelakanginya.

Model All or Nothing Metode ini merupakan model pemilihan rute yang paling sederhana. Pada model ini diasumsikan bahwa semua

pengendara berusaha untuk meminimumkan biaya perjalanannya yang tergantung pada karakteristik jaringan jalan

dan asumsi pengendara. Dianggap bahwa pengendara memiliki persepsi dan tujuan yang sama sehingga hanya

terdapat satu rute terbaik yang dipilih. Metode ini tidak dipengaruhi oleh efek kemacetan.

TRP-122

Pemodelan Transportasi berdasarkan Arus Lalu Lintas

Total arus V̂ pada ruas jalan tertentu merupakan penjumlahan pergerakan antar zona didalam daerah kajian yang

menggunakan ruas jalan tersebut, ditunjukkan pada persamaan (3).

…(3)

Komoditas yang bergerak antar zona didalam daerah kajian tersebut diwakili oleh suatu model kebutuhan akan

transportasi dengan Model Gravity Opportunity (GO). Dengan total pergeraan Tid dengan zona asal i dan zona

tujuan d untuk semua tujuan pergerakan komoditas ditunjukkan persamaan (4)

…(4)

Dengan komoditas yang bergerak dari zona I ke zona d ditunjukkan pada persamaan (5)

…(5)

Dengan memasukan persamaan (5) ke persamaan (3) persamaan dasar untuk model penaksiran kebutuhan akan

transportasi dengan data arus lalu lintas ditunjukkan pada persamaan (6)

…(6)

Model Keseimbangan Wardrop Konsep dasar analisis keseimbangan untuk jaringan jalan pertama kali dikemukakan oleh Wardrop (1952), yang

dikenal sebagai prinsip Keseimbangan Wardrop, yang menyatakan bahwa : Dalam kondisi

keseimbangan arus lalu lintas akan merekayasa dirinya sendiri dalam jaringan yang macet sedemikian rupa hingga

tidak ada pengendara baru yang akan dapat mengurangi biaya perjalanannya dengan mengganti ke rute lainnya.

Dengan kata lain dalam kondisi keseimbangan, semua rute yang dipilih mempunyai biaya yang sama,

sementara rute yang tidak dipilih mempunyai biaya yang sama atau lebih besar. Sehingga dapat dikatakan bahwa

sistem tersebut telah mencapai kondisi keseimbangan menurut pandangan pengguna

Kriteria konvergensi Terdapat tiga tipe dasar kriteria konvergensi pada prosedur pembebanan batasan kapasitas, yaitu:

a. Dengan melihat perbedaan antara arus atau biaya ruas pada setiap pengulangan yang berturutan. Dengan

perbedaan ini dapat dilihat apakah proses pengulangan selanjutnya akan menghasilkan perubahan yang

berarti bagi arus atau biaya tersebut. Jika tidak, konvergensi dianggap sudah tercapai.

b. Dengan mengukur perbedaan antara asumsi hubungan biaya−arus pada saat awal pembebanan dengan

hubungan biaya−arus pada saat akhir pembebanan.

c. Melihat potensi perbaikan yang dihasilkan apabila dilakukan proses pengulangan berikutnya.

Berdasarkan tiga tipe dasar tersebut, Van Vliet (dalam Tamin, 2) mengusulkan kriteria konvergensi pada

pembebanan keseimbangan δ yang sering digunakan untuk melihat seberapa dekat solusi terhadap kondisi

keseimbangan:

(7)

Dengan :

Cidr− Cid adalah selisih biaya pada rute tertentu dan biaya minimum untuk pasangan (i,d). Biaya ini dihitung

setelah pengulangan selesai dan total pergerakan didapatkan untuk setiap ruas jalan. Karena itu, δ adalah nilai yang dihasilkan oleh selisih antara biaya rute optimal dan biaya rute tidak-optimal.

id idr id

id id

T ( c c' )

T .c'

Kk

id id

k 1

T T

k k k k k k

id k i d i d idT b .O .D .A .B . f

N Nl

l id id

i 1 d 1

V̂ T .p

K N N

k k k k k l

l k i d i d id id

k 1 i 1 d 1

V b .O .D .A .B . f p .

TRP-123

3. METODOLOGI PENELITIAN

Pendekatan pada penelitian Studi Pembebanan Sistem Jaringan Jalan Transportasi Barang Jalan Raya Berdasarkan

Distribusi Pergerakan Barang Komoditas Internal Regional dengan studi kasus Barang Komoditas hasil perkebunan

Internal- Regional Provinsi Jawa Tengah dipengaruhi faktor –faktor pada masing – masing zona yang memerlukan

banyak data, informasi yang sangat komplek dan untuk keakuratannya perlu pendekatan variable penentu dalam

penelitian ini yaitu :

Penentuan variabel model bangkitan hasil perkebunan Variabel Dependen

Y1 = Oi = Bangkitan Pergerakan Komoditas hasil perkebunan

Variabel Independen

X1 = Vaiabel bebas penduduk

X2 = Vaiabel bebas PDRB

X3 = Variabel bebas barang berdasarkan IO zona hasil perkebunan di Jawa Tengah

X4 = Variabel bebas panjang jalan nasional di Kabupaten atau Kota di Jawa Tengah

X5 = Variabel bebas panjang jalan propinsi di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah

X6 = Variabel bebas panjang jalan kabupaten di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah

X7 = Variabel bebas kondisi jalan baik di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah

X8 = Variabel bebas kondisi jalan sedang di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah

X9 = Variabel bebas kondisi jalan rusak di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah

X10 = Variabel bebas kondisi jalan rusak berat di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah

X11 = Variabel bebas jumlah kendaraan barang di Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah

X12 = Variabel bebas jumlah kendaraan barang dengan kepemilikan status perseorangan

X13 = Variabel bebas jumlah kendaraan barang dengan kepemilikan status perusahaan

b0 = konstatanta

Uji model

UJi Determinasi

…(8)

Kalibrasi Model Gravity Kalibrasi Model Gravity Metode Regresi Linier dengan fungsi hambatan eksponential negative Metode kalibrasi

dengan analisa regresi linear untuk mencari parameter model dilakukan melalui tahapan pada persamaan berikut,:

(9)

Dengan Trasnformasi linier maka : loge Tid = Yi dan Cid = Xi

… .(10)

exp. . .

exp log. . .

log log . . .

log log . . .

idid

i d i d

ide id e

i d i d

id e id i d i d

e id e i d i d id

TC

A B O D

Tlog C

A B O D

C T e A B O D

T A B O D C

1 1 1

2

2

1 1

( . ) ( ). ( )

( ) ( )

N N N

i i i i

i i i

N N

i i

i i

N X Y X Y

B

N X X

A Y BX

2

2 1 1

2

1

1 1

ˆ( )

1ˆ( )

N N

id id

i d

N N

id

i d

T T

R

T T

i d

TRP-124

Diagram Kalibrasi Newton Raphson

Gambar 3. Diagram Alir Pemodelan

Mulai

Menentukan Oi dan Dd

Nilai awal parameter β

Menghitung Fungsi Hambatan 2

id id

id 2

F FF : ;

(eksponential negatif, pangkat, tanner)

Menghitung : Faktor Penyeimbang (BF) 2 2

i d i i

i d 2 2

A B A AA ; B ; ; ; ;

(sesuai dengan fungsi hambatan yang digunakan)

Menghitung 2

id id

id 2

T T fT ; ; ; f ;

(sesuai dengan metode penaksiran)

Periksa h≈0

fh f /

Digunakan nilai β

Konvergen

Ya

m 1 mh

Selesai

tidak

TRP-125

4. HASIL DAN PEMBAHASAN

Pemodelan bangkitan Pergerakan Komoditas Hasil Perkebunan Teh di Jawa Tengah Pemodelan bangkitan pergerakan hasil perkebunan the dijawa tengah di modelkan dengan model regresi linier

berganda dengan hasil model ditunjukkan pada persamaan (11) :

Yi = 3.91 + 0.871 X1 + 0.0928 X2 - 0.0023 X3 + 0.0208 X4 + 0.0201 X5 + 0.019 X6 + 0.0187 X7 - 0.0479 X8 - 0.0106 X9 -

0.0215 X10 (11)

Dengan uji normal litas model regresi linier berganda yang ditunjukkan pada gambar

Gambar 4. Uji Normalitas Model Regresi berganda pada Model bangkitan Hasil Perkebunan

Berdasarkan hasil bangkitan pergerakan tersebut selanjutnya diestimasi model berdasarkan data masing masing zona

yang mempunyai produksi hasil perkebunan teh di Jawa Tengah. Simulasi pemodelan dilakukan dengan metode

komputasi dengan hasil yang ditunjukkan pada gambar (5)

Gambar 5. Simulasi Bangkitan Pergerakan pada Model bangkitan Hasil Perkebunan

0.500.250.00-0.25-0.50

99

95

90

80

70

60

50

40

30

20

10

5

1

RESI2

Pe

rce

nt

Mean -3.85723E-15

StDev 0.1677

N 35

KS 0.122

P-Value >0,150

Probability Plot of RESI2Normal

TRP-126

Pemodelan pembebanan jaringan Jalan di Jawa Tengah Berdasarkan data jaringan jalan di Jawa Tengah di peroleh kapasitas Jalan yang berada di Jawa Tengah berdasarkan

lebar jalan atau ruang milik jalan sesuai dengan tipe jalan.

Tabel 1. Kapasitas Jalan yang ada di Jawa Tengah

Sumber

: Analisa

Data 2017

Simulasi Pembebanan Jaringan Jalan berdasarkan bangkitan pergerakan barang komoditas hasil perkebunan

digunakan dengan bantuan software Saturn. Bangkitan barang komoditas diangkut dengan kendaraan truk kapasitas

6- 8 ton pada lalu lintas yang direncanakan ditunjukkan pada gambar (6)

Gambar 6. Simulasi Pembebanan Jaringan Jalan di Jawa Tengah berdasarkan

Model Bangkitan Hasil Perkebunan

Berdasarkan pemodelan pembebanan sistem jaringan berdasarkan produksi bangkitan pergerakan komoditas hasil

perkebunan the menunjukkan bahwa zona – zona penghasil produksi perkebunan the berkecenderungan

menggunakan jalur – jalur utama antar zona untuk menentukan pemilihan rute pergerakan lalu lintasnya dengan

ditunjukkan pada jaringan yang mempunyai kepadatan yang cukup pada ruas – ruas yang dilayani. Dengan hasil

pembebanan jaringan yang diakibatkan volume produksi bangkitan pergerakan komoditas hasil perkebunan

diperoleh kecepatan rata –rata jaringan 30 km/ jam . Dari model yang dihasilkan selanjutnya divalidasi model yang

dihasilkan dengan data traffic counting yang dilakukan dengan pendekatan data sekunder untuk menguji

keakuaratan model. Validasi model yang dilakukan dengan berdasarkan data IRMS 2016 yang divalidasi dari

amsing – masing zona. Hasil validasi pemodelan pembebanan jarinngan berdasarkan produksi komoditas hasil

perkebunan ditunjukkan pada gambar. (7)

Lebar

Jalan Co FCw FCsp FCsf Kapasitas

Input

Model

17 1900 1.03 1 0.95 7436.6 3718.3

12 1900 0.91 1 0.95 6570.2 3285.1

9 1700 1.15 1 0.95 1857.25 928.625

7 3100 1 1 0.91 2821 1410.5

6.5 3100 1 1 0.91 2821 1410.5

6 3100 0.91 1 0.91 2567.11 1283.555

TRP-127

Gambar 7. Validasi Model Pembebanan Jaringan Jalan di Jawa Tengah berdasarkan

Model Bangkitan Hasil Perkebunan

5. KESIMPULAN

Berdasarkan analisa dan pembahasan dari penelitian diatas dapat ditarik kesimpulan bahwa,

1. Produksi bangkitan pergerakan komoditas hasil perkebunan mempunyai kontribusi pergerakan lalu lintas

jalan raya .

2. Volume lalu lintas yang diakibatkan karena bangkitan pergerakan produksi komoditas hasil perkebunan

mempunyai kontribusi yang signifikan dalam pembebanan jaringan jalan dengan.

3. Kecepatan volume lalu lintas jaringan jalan akibat pembebanan volume pergerakan komoditas hasil

perkebunan menyebabkan kecepatan rata- rata jaringan 30 km/jam

Sehingga pengembangan sistem jaringan jalan berdasarkan lokasi pengembangan zona – zona produksi yang

berpotensi untuk mendorong pertumbuhan ekonomi wilayah memerlukan pengembangan kapasitas jalan dan jalur

jalur baru ubtuk efektitas dan efiseiensi jalur distribusi yang lebih cepat.

DAFTAR PUSTAKA

Akbardin J., Parikesit, D. Riyanto, B. Mulyono. A.T. (2016) Modeling Study of Generating-Trip Transportation in

the Border Zone Area Based on Conditions of Transportation’s Infrastructure: A Case Study in the Central

Java Province-Indonesia

Edward, K. Morlok (1991). Pengantar teknik dan perencanaan Transportasi, cetakan ke empat, Erlangga, Jakarta –

Indonesia.

Friesz, T.L.,J. Gottfried and E.K. Morlok (1986). A Sequential shipper-carrier Network Model for predicting

Freight Flows, Transportation Science, 20 (1), pp. 80-91

Ghozali, Imam (2001) Aplikasi Analisis Multivariate dengan IBM SPSS 19, Badan Penerbit Universitas Diponegoro

, Semarang

Holguin-Veras, J. and Thorson, E (2000) Trip length Distributions in Commodity-based and Trip-Based Freight

Demand Modelling, Transportation Research Record 1707, pp37-48

Sugiyono, 2002, Statistik Untuk Penelitian, Penerbit CV Alfabeta, Bandung.

Tamin Z. Ofyar (2000), Perencanaan dan Permodelan Transportasi, Edisi kedua, ITB Bandung.

Winston, C. (1983). The demand for Freight Transportation : Models and Applications, Transportation Research

Part A, 17.pp.419-427.