tatralok kabupaten timor tengah selatan 5 bab v perkiraan...

Tatralok Kabupaten Timor Tengah Selatan

5-1

5 BAB V PERKIRAAN KONDISI

MENDATANG

5.1 Kebijakan Kewilayahan

Arahan kebijakan Kabupaten Timor Tengah Selatan dalam rencana struktur kota-kota

yang perlu dikembangkan di Kabupaten Timor Tengah Selatan, terdiri dari:

1. Pusat Kegiatan Nasional (PKN) yaitu kota yang mempunyai potensi sebagai pintu

gerbang kawasan-kawasan internasional dan mempunyai potensi untuk mendorong

daerah sekitar serta berfungsi sebagai pusat jasa, pusat pengolahan, simpul transportasi

yang melayani beberapa provinsi dan nasional. Berperan sebagai PKN adalah ibukota

Provinsi Nusa Tenggara Timur (Kupang).

2. Pusat Kegiatan wilayah (PKW) merupakan pusat kegiatan yang mempunyai fungsi

sebagai pusat kegiatan bagi wilayah kabupaten, perdagangan dan jasa, pariwisata,

pengangkutan/telekomunikasi, dan permukiman. dan mempunyai potensi sebagai pintu

gerbang ke kawasan-kawasan nasional dengan kegiatan spesifik yang jangkauan

pelayannya luas, serta memberikan kontribusi yang cukup besar pada pembentukan

struktur kegiatan di Kabupaten Timor Tengah Selatan. Kota yang berperan sebagai PKW

yaitu Kota Soe. Sedangkan kota yang berperan sebagai PKLp yaitu Niki Niki, Panite,

Kapan dan OeEkam.

3. Arahan kebijakan penataan ruang difokuskan pada beberapa strategi yang diprioritaskan

untuk mendukung pusat pertumbuhan perdagangan dan jasa, pertanian, peternakan dan

pariwisata sehingga perlu mengoptimalkan kinerja dan jangkauan pelayanan prasarana

utama dengan arahan pengembangan antara lain :

a. Pengembangan aksesibilitas prasarana utama terutama pada wilayah pusat

perdagangan dan jasa, pertanian, peternakan dan pariwisata guna memicu

perkembangan wilayah.


5-2

b. Mengembangkan jalan, menetapkan fungsi terminal angkutan dalam dan luar wilayah

serta menata dan mengatur trayek angkutan sebagai upaya memperlancar pergerakan

dan distribusi barang dan jasa hasil produksi wilayah.

c. Meningkatkan jangkauan pelayanan sistem transportasi darat dan laut guna

kelancaran simpul.

5.2 Rencana Pengembangan Sistem Transportasi

Rencana pengembangan pelayanan transportasi baik dalam kota Soe maupun ke seluruh

wilayah Timor Tengah Selatan sebagai berikut:

1) Pengembangan angkutan umum massal atau angkutan umum dalam kota kapasitas di

atas 24 seat berwawasan lingkungan.

2) Pengembangan angkutan perintis untuk menghubungkan pusat kegiatan dengan daerah

pedalaman.

3) Pengembangan angkutan barang dan peti kemas.

4) Optimalisasi angkutan antarkota dalam provinsi.

5) Pengembangan angkutan pariwisata.

6) Pengembangan Sistim Informasi dan Peningkatan Keselamatan Transportasi

7) Pengembangan penyajian data base transportasi berbasis internet.

8) Pengembangan ATCS untuk kawasan terminal transportasi jalan, kawasan pasar dan

pusat kegiatan.

9) Penataan daerah rawan kecelakaan dengan penempatan fasilitas LLAJ.

10) Pembatasan Kendaraan pada tempat dan waktu tertentu.

11) Pengembangan dan peningkatan kapasitas jalan dalam Kota Soe dan ruas jalan yang

menghubungkan wilayah kecamatan dalam Kabupaten Timor Tengah Selatan.

12) Pengembangan terminal tipe C di ibukota kecamatan dalam wilayah Kabupaten Timor

Tengah Selatan.

5.3 Analisis Kebutuhan Transportasi

5.3.1 Timeframe

Dalam studi ini analisis kebutuhan transportasi dilakukan dalam dalam 4 (empat) jangka

waktu selama 20 tahun mendatang. Pertimbangan yang diambil di sini adalah bahwa


5-3

lazimnya perencanaan dilakukan dalam jangka waktu tersebut. Untuk itu prediksi MAT

diposisikan pada tahun 2015, tahun 2020, tahun 2025, dan tahun 2030.

5.3.2 Sistem Zona

Untuk keperluan pemodelan transportasi maka wilayah penelitian dibagi menjadi

beberapa subdaerah yang disebut zona, yang masing−masing diwakili oleh pusat zona. Zona

juga dapat dianggap sebagai satu kesatuan atau keseragaman tata guna lahan. Pusat zona

dianggap sebagai tempat awal pergerakan lalulintas dari zona tersebut dan akhir pergerakan

lalulintas yang menuju ke zona tersebut. Pembagian zona pada studi ini didasarkan pada batas

administrasi kecamatan. Sehingga sistem zona dikembangkan menjadi25 zona. Data nomor

zona dan nama zona untuk wilayah studi selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 5-1.

Tabel 5-1 Sistem Zona Kabupaten TTS

ZONA NOMOR ZONA JENIS ZONA

FATUMNASI 1 Zona Internal

MOLO UTARA 2 Zona Internal

MOLO SELATAN 3 Zona Internal

BATU PUTIH 4 Zona Internal

AMANUBAN SELATAN 5 Zona Internal

KUALIN 6 Zona Internal

KOLBANO 7 Zona Internal

KOT'OLIN 8 Zona Internal

NUNKOLO 9 Zona Internal

BOKING 10 Zona Internal

TOIANAS 11 Zona Internal

AMANATUN UTARA 12 Zona Internal

AMANATUN TIMUR 13 Zona Internal

POLEN 14 Zona Internal

OENINO 15 Zona Internal

SOE 16 Zona Internal

KUANFATU 17 Zona Internal

KIE 18 Zona Internal

AMANATUN SELATAN 19 Zona Internal

AMANUBAN BARAT 20 Zona Internal

AMANUBAN TENGAH 21 Zona Internal

KUPANG 22 Zona Eksternal

KEFA-ATAMBUA 23 Zona Eksternal

BETUN-BESIKAMA 24 Zona Eksternal

EBAN 25 Zona Eksternal


5-4

5.3.3 Model Sistem Jaringan

Untuk melihat pola pergerakan melalui jaringan jalan maka selain sistem zona perlu

dikembangkan juga model jaringan jalannya. Sistem jaringan jalan yang dikembangkan

diupayakan cukup detail untuk mendapatkan pola pergerakan yang lebih baik. Berdasarkan

peta dasar yang ada maka dibuatlah model jaringan jalan Kabupaten TTS. Jaringan jalan yang

dikaji dalam studi ini adalah Jalan Nasional (non tol), Jalan Provinsi dan Jalan Kabupaten.

Gambar 5-1 menampilkan secara kewilayahan jaringan jalan yang dikaji dalam proyeksi

permintaan perjalanan ini.

Gambar 5-1

Model Sistem Jaringan Jalan Kabupaten TTS

5.3.4 Tahapan Pemodelan

Pokok pekerjaan yang dilakukan secara kronologis sesuai dengan urutan yang tersaji

pada beberapa butir berikut ini:

1. Melakukan survey asal tujuan untuk memperoleh Matriks Asal Tujuan di wilayah studi.

Survey asal tujuan dilakukan dengan metode Home Interview (HI) dan Road Side

Interview (RSI). Dari survey tersebut didapatkan Matriks Asal Tujuan Penumpang

Kabupaten TTS untuk tahun 2013, seperti pada Tabel 4-6, dan Matriks Asal Tujuan

Angkutan Barang tahun 2013 seperti pada Tabel 4-7.

2. Membuat model bangkitan dan tarikan pergerakan yang dikaitkan dengan data sosial

ekonomi wilayah studi untuk memprediksi bangkitan dan tarikan beberapa tahun

mendatang.


5-5

3. Menyebarkan hasil prediksi bangkitan dan tarikan ke semua zona pergerakan sehingga

dihasilkan Matriks Asal Tujuan (MAT) Pergerakan setiap tahun rencana.

4. Membebankan MAT setiap tahun rencana ke jaringan transportasi sehingga diketahui

arus (volume) pergerakan di semua ruas.

5. Menghitung kinerja jaringan transportasi.

6. Menyusun rencana pengembangan transportasi sesuai dengan analisis kebutuhan

transportasi.

5.3.5 Model Trip Generation dan Trip Attraction

Tujuan model bangkitan perjalanan (trip generation) pada suatu studi kajian transportasi

ialah untuk memperkirakan jumlah perjalanan yang dibangkitkan oleh zona-zona perjalanan

yang ada di daerah studi. Dalam terminologi pemodelan transportasi, bangkitan perjalanan

atau trip generation adalah total jumlah perjalanan yang berasal (Oi) dan/atau bertujuan (Dj)

ke setiap zona yang ada di daerah studi.

Untuk mengestimasi atau memprediksi bangkitan perjalanan di masa datang diperlukan

model bangkitan perjalanan yang mengaitkan antara jumlah bangkitan/tarikan dengan faktor

sosial ekonomi atau faktor penentu pertumbuhan perjalanan di setiap zona (misalnya: jumlah

penduduk, PDRB, penggunaan lahan, dlsb).

Model bangkitan dan tarikan perjalanan barang yang digunakan dalam kegiatan ini

adalah model regresi multi linier dengan rumusan pokok sebagai berikut:

Yei = a + b1ix1i + b2ix2i + b3ix3i+ ..... + bnixni + ui

Dalam kasus ini, Yeimewakili jumlah perjalanan (yang lebih tepat dipandang sebagai

hasil pemodelan) yang terbangkit atau tertarik dari dan ke zona i sebagai variabel terikat pada

model yang bersangkutan. Sedangkan xniadalah besarnya variabel bebas ke-n yang diamati

dari zona i, misalnya: tingkat kepadatan zona industri, jumlah penduduk atau kondisi ekonimi

dan lain sebagainya. Selanjutnya a adalah konstanta yang akan diperoleh dari perhitungan

dan bni adalah koefisien yang menyatakan efek perubahan setiap satuan variabel xni terhadap

jumlah perjalanan. Dalam ilmu statistik koefisien bni biasa disebut dengan koefisien regresi

parsial. Sedangkan uimenyatakan besarnya residu yang akan diperoleh dari estimasi.

Model bangkitan/ tarikan dikembangkan dari data hasil survey primer dan data sosio-

ekonomi pada tahun yang sama. Dengan metoda step-wise, fungsi yang mengkaitkan antara

data sosio-ekonomi (yang terukur dan terdapat data tahunannya) dengan bangkitan/ tarikan.


5-6

Bentuk persamaan yang dipilih adalah persamaan regresi linier berganda. Dan sesuai dengan

metoda step-wise, maka untuk model bangkitan/ tarikan adalah persamaan yang memiliki

nilai parameter-parameter statistik tertinggi (dari alternatif yang ada) dan persamaan

konsisten dengan hipotesa umum (misalnya semakin tinggi jumlah penduduk, semakin tinggi

pula jumlah bangkitan/ tarikan).

5.3.5.1 Peramalan BangkitanPergerakan

Hasil proyeksi bangkitan pergerakan di Kabupaten TTS dapat dilihat pada Tabel 5-2.

Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa bangkitan terbesar pergerakan ada di Zona 16.

Sedangkan bangkitan terkecil pergerakan terdapat di Zona 10.

Tabel 5-2 Proyeksi Bangkitan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari)

Zona Proyeksi Trip Generation (smp/hari)

2013 2015 2020 2025 2030

1 431 479 579 692 855

2 806 884 1.076 1.294 1.590

3 609 673 815 978 1.204

4 344 383 461 552 683

5 695 765 928 1.116 1.371

6 463 513 621 743 916

7 482 532 648 774 952

8 442 489 595 710 876

9 563 620 753 904 1.114

10 281 317 383 451 561

11 297 333 402 477 591

12 516 568 693 828 1.022

13 614 676 821 986 1.209

14 468 517 627 751 924

15 519 577 695 833 1.026

16 1.107 1.210 1.472 1.777 2.175

17 516 572 694 828 1.020

18 435 483 586 698 862

19 490 541 657 787 970

20 754 827 1.006 1.210 1.486

21 594 655 795 954 1.173

22 739 815 985 1.186 1.456

23 803 884 1.070 1.289 1.580

24 581 643 778 933 1.148

25 464 515 622 745 917

Jumlah 14.013 15.471 18.762 22.496 27.681


5-7

5.3.5.2 Peramalan Tarikan Pergerakan

Hasil proyeksi tarikan pergerakan di Kabupaten TTS dapat dilihat pada Tabel 5-3.

Daritabeltersebut dapat dilihat bahwa nilai tarikan terbesar pergerakan terdapat di Zona 16.

Sedangkan nilai tarikan terkecil pergerakan terdapat di Zona 11.

Tabel 5-3 Proyeksi Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari) Zona Proyeksi Trip Attraction (smp/hari)

2013 2015 2020 2025 2030

1 355 397 478 570 703

2 581 642 777 933 1.147

3 460 512 615 738 907

4 536 591 719 860 1.060

5 473 525 635 759 937

6 530 585 711 851 1.050

7 430 476 579 690 854

8 423 470 569 679 837

9 607 670 813 974 1.198

10 517 573 693 830 1.021

11 309 345 418 496 616

12 380 423 512 610 754

13 450 499 605 722 893

14 534 590 715 857 1.053

15 503 555 676 807 993

16 1.348 1.471 1.788 2.164 2.648

17 443 492 594 711 876

18 433 480 582 695 857

19 521 575 698 836 1.032

20 524 581 704 841 1.038

21 886 972 1.182 1.422 1.746

22 896 982 1.191 1.438 1.762

23 714 785 955 1.146 1.408

24 647 715 866 1.039 1.278

25 513 565 687 824 1.013

Jumlah 14.013 15.471 18.762 22.496 27.681


5-8

Gambar 5-2

Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2015

Gambar 5-3



5-9

Gambar 5-4


Gambar 5-5


5.3.6 Prediksi MAT dan Desire Line Angkutan di Masa Datang

Berdasarkan hasil prediksi bangkitan tarikan perjalanan sebelumnya dapat diestimasi

MAT perjalanan di masa datang. Dalam studi ini digunakan pendekatan model prediksi

sebaran perjalanan Metoda Furness.

Model Furness merupakan basis termudah dalam meramalkan matriks perjalanan di mana

perilaku matriks di masa datang akan mirip dengan yang ada pada saat ini. Dengan demikan


5-10

model Furness, cocok untuk wilayah studi yang sudah stabil tanpa perubahan yang berarti

dalam basis data sistem zona dan sistem jaringan jalannya. Proses kalibrasi matriks dengan

Model Furness disajikan pada Gambar 5-6.

Dalam studi ini prediksi lalu lintas dilakukan dalam empat jangka waktu yaitu tahun

2015, 2020, 2025, dan 2030 yang dapat dilihat pada Tabel 5-4 s.d Tabel 5-7.

Gambar 5-6 Metodologi Perhitungan MAT dengan Teknik Furness

MAT saat ini

Prediksi bangkitan perjalanan di

tahun ke-n

(Oi (n) dan Dd (n))

Total bangkitan

perjalanan saat ini

(Oi(0)dan dd(0))

Jumlah perjalanan antarzona

saat ini (Tid(0)) Tingkat pertumbuhan

perjalanan (Eidan Ed)

Iterasi (1): Tid (1) = Tid(0)x Ei

Iterasi (2): Tid (2) = Tid (1) x Ei

Jumlahkan Tid (2) untuk setiap asal dan

tujuan sehingga diperoleh

Oi (2) dan Dd (2)

Oi (2) =Oi (n)

Dd (2) = Dd (n)

? Anggap Tid (2) = Tid(0)

Selesai

ya

tidak


5-11

Tabel 5-4 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015 (smp/hari)

O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2015

1 0 47 30 20 11 13 13 11 16 17 7 5 15 32 12 44 10 20 17 17 29 25 17 19 32 479

2 61 0 32 21 18 11 21 22 30 29 10 10 23 35 42 118 30 31 46 47 46 52 64 43 42 884

3 32 56 0 59 20 21 15 19 30 20 16 10 13 8 8 98 31 21 23 23 16 29 30 44 31 673

4 6 10 10 0 31 43 37 23 10 6 9 6 6 6 6 55 10 10 13 21 20 10 9 9 17 383

5 38 38 31 73 0 94 28 29 33 41 23 8 21 30 25 103 10 15 20 17 19 34 19 6 10 765

6 16 21 16 29 43 0 37 47 35 28 19 10 10 10 10 75 7 5 8 10 12 17 8 8 32 513

7 8 8 19 63 11 19 0 76 73 28 6 10 10 5 10 54 6 11 12 15 12 10 11 35 20 532

8 10 21 6 19 6 19 21 0 46 8 9 10 18 10 10 49 8 11 20 21 19 4 8 58 78 489

9 10 7 6 20 21 20 15 28 0 10 6 11 21 13 13 31 38 6 43 30 89 23 49 97 13 620

10 6 7 4 9 6 46 21 6 16 0 9 6 6 6 17 11 8 7 7 19 18 21 19 21 21 317

11 7 9 6 10 6 37 20 6 16 6 0 8 17 10 6 19 8 10 10 46 19 5 9 18 25 333

12 23 10 12 25 28 8 23 37 23 22 8 0 18 17 35 35 13 10 10 25 42 38 45 42 19 568

13 6 6 7 6 41 19 9 9 5 52 32 25 0 30 47 64 40 62 58 16 17 25 32 43 25 676

14 6 57 49 10 7 22 20 6 13 5 6 6 6 0 53 106 10 10 8 8 20 29 17 30 13 517

15 7 5 28 6 20 17 23 9 5 6 8 6 17 49 0 47 15 29 15 35 43 41 75 28 43 577

16 5 85 59 114 71 23 53 8 23 33 23 48 39 54 52 0 43 9 32 29 121 194 30 54 8 1.210

17 3 9 10 18 43 54 5 8 13 5 13 19 18 20 15 70 0 10 15 32 62 29 35 41 25 572

18 5 4 9 5 21 7 10 35 35 5 6 10 13 19 21 43 6 0 35 21 81 41 21 20 10 483

19 8 7 7 13 9 10 24 43 45 34 21 6 35 7 6 45 43 34 0 9 63 13 41 6 12 541

20 26 6 35 20 33 25 9 21 35 21 47 42 54 61 30 28 21 37 70 0 46 37 97 13 13 827

21 17 19 4 11 9 10 21 4 6 13 21 20 6 49 32 117 30 27 48 31 0 42 63 21 34 655

22 17 54 28 16 39 21 7 7 30 21 7 43 32 32 45 106 30 43 20 41 50 0 57 35 34 815

23 30 68 30 6 19 9 5 8 43 19 7 44 34 32 16 60 28 32 25 31 97 215 0 21 5 884

24 19 43 43 11 6 5 8 4 56 68 24 41 44 25 32 51 43 18 10 19 21 31 18 0 3 643

25 31 45 31 7 6 32 31 4 33 76 8 19 23 30 12 42 4 12 10 18 10 17 11 3 0 515

Dd'2015 397 642 512 591 525 585 476 470 670 573 345 423 499 590 555 1.471 492 480 575 581 972 982 785 715 565 15.471


5-12


O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2020

1 0 57 36 24 14 16 16 14 19 20 8 6 18 39 15 53 12 24 20 20 35 31 20 23 39 579

2 74 0 39 26 22 14 26 27 36 35 12 12 28 43 51 144 36 37 56 57 56 64 78 52 51 1.076

3 39 68 0 72 24 26 18 23 36 24 19 12 16 10 10 119 37 26 28 28 19 35 36 53 37 815

4 7 12 12 0 37 52 45 28 12 7 11 7 7 7 7 66 12 12 16 26 24 12 11 11 20 461

5 47 47 37 89 0 114 33 35 40 49 28 10 26 36 31 126 12 18 24 20 23 41 23 7 12 928

6 19 26 19 35 52 0 45 57 43 33 23 12 12 12 12 91 8 6 10 12 15 20 10 10 39 621

7 10 10 23 77 14 23 0 93 89 33 7 12 12 6 12 65 7 14 15 18 15 12 14 43 24 648

8 12 26 7 23 7 23 26 0 56 10 11 12 22 12 12 60 10 14 24 26 23 4 10 70 95 595

9 12 8 7 24 26 24 18 33 0 12 7 14 26 16 16 37 47 7 52 36 109 28 60 118 16 753

10 7 8 4 11 7 56 26 7 19 0 11 7 7 7 20 14 10 8 8 23 22 26 23 26 26 383

11 8 11 7 12 7 45 24 7 19 7 0 10 20 12 7 23 10 12 12 56 23 6 11 22 31 402

12 28 12 15 31 33 10 28 45 28 27 10 0 22 20 43 43 16 12 12 31 51 47 55 51 23 693

13 7 7 8 7 49 23 11 11 6 64 39 31 0 36 57 78 49 76 70 19 20 31 39 52 31 821

14 7 69 60 12 8 27 24 7 16 6 7 7 7 0 65 130 12 12 10 10 24 35 20 36 16 627

15 8 6 33 7 24 20 28 11 6 7 10 7 20 60 0 57 18 35 18 43 52 49 91 33 52 695

16 6 103 72 139 86 28 65 10 28 40 28 59 48 65 64 0 52 11 39 35 147 236 36 65 10 1.472

17 3 11 12 22 52 65 6 10 16 6 16 23 22 24 18 85 0 12 18 39 76 35 43 49 31 694

18 6 4 11 6 26 8 12 43 43 6 7 12 16 23 26 52 7 0 43 26 98 49 26 24 12 586

19 10 8 8 16 11 12 30 52 55 41 26 7 43 8 7 55 52 41 0 11 77 16 49 7 15 657

20 32 7 43 24 40 31 11 26 43 26 57 51 65 74 36 33 26 45 85 0 56 45 118 16 16 1.006

21 20 23 4 14 11 12 26 4 7 16 26 24 7 60 39 143 36 32 59 37 0 51 77 26 41 795

22 20 65 33 19 48 26 8 8 36 26 8 52 39 39 55 128 36 52 24 49 61 0 69 43 41 985

23 36 82 36 7 23 11 6 10 52 23 8 53 41 39 19 73 33 39 31 37 118 261 0 26 6 1.070

24 23 52 52 14 7 6 10 4 68 82 29 49 53 31 39 62 52 22 12 23 26 37 22 0 3 778

25 37 55 37 8 7 39 37 4 40 93 10 23 28 36 15 51 4 15 12 22 12 20 14 3 0 622

Dd'2020 478 777 615 719 635 711 579 569 813 693 418 512 605 715 676 1.788 594 582 698 704 1.182 1.191 955 866 687 18.762


5-13


O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2025

1 0 70 44 29 17 20 20 17 23 25 10 7 21 47 18 65 15 29 25 25 42 37 25 28 47 706

2 90 0 47 31 26 17 31 33 44 42 15 15 34 52 61 176 44 45 68 70 68 78 95 63 62 1.307

3 47 82 0 87 29 31 21 28 44 29 23 15 20 12 12 145 45 31 34 34 23 42 44 65 45 988

4 9 15 15 0 45 63 55 34 15 9 13 9 9 9 9 81 15 15 20 31 29 15 13 13 25 566

5 57 57 45 108 0 139 41 42 49 60 34 12 31 44 37 153 15 21 29 25 28 50 28 9 15 1.129

6 23 31 23 42 63 0 55 70 52 41 28 15 15 15 15 111 10 7 12 15 18 25 12 12 47 757

7 12 12 28 94 17 28 0 113 108 41 9 15 15 7 15 79 9 17 18 21 18 15 17 52 29 789

8 15 31 9 28 9 28 31 0 68 12 13 15 26 15 15 73 12 17 29 31 28 5 12 86 116 724

9 15 10 9 29 31 29 21 41 0 15 9 17 31 20 20 45 57 9 63 44 132 34 73 143 20 917

10 9 10 5 13 9 68 31 9 23 0 13 9 9 9 25 17 12 10 10 28 26 31 28 31 31 466

11 10 13 9 15 9 55 29 9 23 9 0 12 25 15 9 28 12 15 15 68 28 7 13 26 37 491

12 34 15 18 37 41 12 34 55 34 33 12 0 26 25 52 52 20 15 15 37 61 57 66 62 28 841

13 9 9 10 9 60 28 13 13 7 78 47 37 0 44 70 95 60 92 86 23 25 37 47 63 37 999

14 9 84 73 15 10 33 29 9 20 7 9 9 9 0 79 158 15 15 12 12 29 42 25 44 20 767

15 10 7 41 9 29 25 34 13 7 9 12 9 25 73 0 70 21 42 21 52 63 60 111 41 63 847

16 7 126 87 169 105 34 79 12 34 49 34 71 58 79 78 0 63 13 47 42 179 288 44 79 12 1.789

17 4 13 15 26 63 79 7 12 20 7 20 28 26 29 21 103 0 15 21 47 92 42 52 60 37 839

18 7 5 13 7 31 10 15 52 52 7 9 15 20 28 31 63 9 0 52 31 119 60 31 29 15 711

19 12 10 10 20 13 15 36 63 66 50 31 9 52 10 9 66 63 50 0 13 94 20 60 9 18 799

20 39 9 52 29 49 37 13 31 52 31 70 61 79 90 44 41 31 55 103 0 68 55 143 20 20 1.222

21 25 28 5 17 13 15 31 5 9 20 31 29 9 73 47 174 44 39 71 45 0 62 94 31 50 967

22 25 79 41 23 58 31 10 10 44 31 10 63 47 47 66 156 44 63 29 60 74 0 84 52 50 1.197

23 44 100 44 9 28 13 7 12 63 28 10 65 50 47 23 89 41 47 37 45 143 318 0 31 7 1.301

24 28 63 63 17 9 7 12 5 82 100 36 60 65 37 47 76 63 26 15 28 31 45 26 0 4 945

25 45 66 45 10 9 47 45 5 49 113 12 28 34 44 18 62 5 18 15 26 15 25 17 4 0 757

Dd'2025 585 945 751 873 773 864 700 693 988 846 510 625 736 871 821 2.178 725 706 847 853 1.433 1.450 1.160 1.053 835 22.821


5-14


O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2030

1 0 85 53 36 20 24 24 20 28 30 12 8 26 57 22 79 18 36 30 30 51 45 30 34 57 855

2 110 0 57 38 32 20 38 40 53 51 18 18 42 63 75 214 53 55 83 85 83 94 116 77 75 1.590

3 57 100 0 106 36 38 26 34 53 36 28 18 24 14 14 177 55 38 42 42 28 51 53 79 55 1.204

4 10 18 18 0 55 77 67 42 18 10 16 10 10 10 10 98 18 18 24 38 36 18 16 16 30 683

5 69 69 55 132 0 169 49 51 59 73 42 14 38 53 45 186 18 26 36 30 34 61 34 10 18 1.371

6 28 38 28 51 77 0 67 85 63 49 34 18 18 18 18 135 12 8 14 18 22 30 14 14 57 916

7 14 14 34 114 20 34 0 137 131 49 10 18 18 8 18 96 10 20 22 26 22 18 20 63 36 952

8 18 38 10 34 10 34 38 0 83 14 16 18 32 18 18 88 14 20 36 38 34 6 14 104 141 876

9 18 12 10 36 38 36 26 49 0 18 10 20 38 24 24 55 69 10 77 53 161 42 89 175 24 1.114

10 10 12 6 16 10 83 38 10 28 0 16 10 10 10 30 20 14 12 12 34 32 38 34 38 38 561

11 12 16 10 18 10 67 36 10 28 10 0 14 30 18 10 34 14 18 18 83 34 8 16 32 45 591

12 42 18 22 45 49 14 42 67 42 40 14 0 32 30 63 63 24 18 18 45 75 69 81 75 34 1.022

13 10 10 12 10 73 34 16 16 8 94 57 45 0 53 84 116 73 112 104 28 30 45 57 77 45 1.209

14 10 102 88 18 12 40 36 10 24 8 10 10 10 0 96 192 18 18 14 14 36 51 30 53 24 924

15 12 8 49 10 36 30 42 16 8 10 14 10 30 89 0 85 26 51 26 63 77 73 135 49 77 1.026

16 8 153 106 206 128 42 96 14 42 59 42 87 71 96 94 0 77 16 57 51 217 350 53 96 14 2.175

17 4 16 18 32 77 96 8 14 24 8 24 34 32 36 26 126 0 18 26 57 112 51 63 73 45 1.020

18 8 6 16 8 38 12 18 63 63 8 10 18 24 34 38 77 10 0 63 38 145 73 38 36 18 862

19 14 12 12 24 16 18 44 77 81 61 38 10 63 12 10 81 77 61 0 16 114 24 73 10 22 970

20 47 10 63 36 59 45 16 38 63 38 85 75 96 110 53 49 38 67 126 0 83 67 174 24 24 1.486

21 30 34 6 20 16 18 38 6 10 24 38 36 10 88 57 212 53 47 87 55 0 75 114 38 61 1.173

22 30 96 49 28 71 38 12 12 53 38 12 77 57 57 81 190 53 77 36 73 90 0 102 63 61 1.456

23 53 122 53 10 34 16 8 14 77 34 12 79 61 57 28 108 49 57 45 55 174 388 0 38 8 1.580

24 34 77 77 20 10 8 14 6 100 122 44 73 79 45 57 92 77 32 18 34 38 55 32 0 4 1.148

25 55 81 55 12 10 57 55 6 59 137 14 34 42 53 22 75 6 22 18 32 18 30 20 4 0 917

Dd'2030 703 1.147 907 1.060 937 1.050 854 837 1.198 1.021 616 754 893 1.053 993 2.648 876 857 1.032 1.038 1.746 1.762 1.408 1.278 1.013 27.681


5-15

Hasil prediksi matriks asaltujuan pergerakan penumpang di atas dapat digambarkan

dalam garis keinginan (desire lines), dimana ketebalan garis menggambarkan besarnya

pergerakan. Desire lines pergerakan penumpang setiap tahun rencana dapat dilihat pada

Gambar 5-7 s.d. Gambar 5-10.

Gambar 5-7

Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015

Gambar 5-8



5-16

Gambar 5-9


Gambar 5-10


5.3.7 Model Pemilihan Rute Menggunakan SATWIN

Matriks AsalTujuan (MAT) yang sudah didapat dari hasil pemodelan dibebankan ke

jaringan jalan untuk mendapatkan volume pada masing-masing ruas jalan yang dilewati.

Sedangkan untuk mendapatkan volume di ruas jalan beberapa tahun mendatang dilakukan

dengan membebankan MAT hasil prediksi ke jaringan jalan yang sudah di-update, sesuai

dengan program pengembangan jalan (misal: pembangunan, peningkatan dan pelebaran

jalan).


5-17

Untuk membebankan MAT ke jaringan jalan, kita menggunakan alat bantu software

SATWIN. Proses pemilihan rute pada SATWIN dapat dilihat pada Gambar 5-11.

Gambar 5-11 Struktur Umum Model Pemilihan Rute pada SATWIN

Dari hasil assignment MAT terhadap database jaringan jalan dengan sub program

SATASS yang terdapat dalam SATWIN diperoleh beberapa indikator kinerja jaringan jalan

di wilayah studi yang diperbandingkan antara beberapa skenario. Adapun indikator lalu lintas

yang digunakan adalah:

− Waktu perjalanan sistem: yang menunjukkan total konsumsi waktu perjalanan yang

digunakan oleh seluruh pengguna jalan di wilayah studi dari setiap asal tujuan.

− Jarak atau panjang perjalanan sistem: yang menunjukkan total jarak atau panjang

perjalanan yang ditempuh oleh seluruh pengguna jalan di wilayah studi dari setiap asal

tujuan.

− Kecepatan Rata-rata: yang menunjukkan rata-rata kecepatan dari seluruh ruas jalan yang

ada di wilayah studi.

MAT perjalanan Data Jaringan

Pemilihan Rute

Arus, kecepatan, waktu

Analisis

I

N

P

U

T

O

U

T

P

U

T


5-18

5.3.7.1 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Nothing

Pembebanan untuk tahun 2013, 2015, 2020, 2025 dan 2030 dilakukan dengan bantuan

software SATWIN. Adapun input parameter dan jaringan jalan diasumsikan sama seperti

pemodelan pada tahun dasar 2013, ini berarti bahwa prasarana jaringan jalan (supply)

diasumsikan tidak mengalami perubahan sampai pada tahun 2030. Input yang berbeda adalah

data matrik asal tujuan perjalanan yang digunakan adalah sesuai dengan tahun rencana yang

dianalisa pada prediksi Trip Distribution tahun 2013, 2015, 2020, 2025 dan 2030. Kinerja

jaringan jalan wilayah studi pada kondisi do-nothing masing-masing tahun rencana, hasil

pembebanan MAT pada jaringan jalan eksisting dapat dilihat padaTabel 5-8.

Dari tabel tersebut dapat dilihat kinerja jaringan jalan semakin lama semakin menurun.

Konsumsi waktu perjalanan yang digunakan seluruh pengguna jalan dari setiap asal-tujuan

semakin lama semakin besar. Jarak yang ditempuh oleh seluruh pengguna jalan dari setiap

asal-tujuan juga semakin lama semakin jauh. Akibatnya kecepatan rata-rata dari seluruh ruas

jalan juga semakin menurun.

Tabel 5-8

Kinerja Jaringan Jalan Kondisi Do-Nothing Setiap Tahun Rencana TAHUN WAKTU

TEMPUH JARAK

TEMPUH KECEPATAN RATA-RATA

(smp-jam) (smp-km) (km/jam) 2013 3.599 81.276,6 22,6

2015 4.037 90.815,2 22,5

2020 4.798 107.143,2 22,3

2025 5.941 131.428,6 22,1

2030 7.311 160.365,8 21,9

Kecepatan rata-rata seluruh ruas jalan di wilayah studi saat ini (tahun 2013) sekitar 22,6

km/jam. Pada tahun 2015 kecepatan rata-rata jaringan jalan menurun menjadi 22,5 km/jam.

Dan kecepatan rata-ratanya semakin menurun pada tahun-tahun rencana berikutnya dan di

tahun 2030 kecepatan rata-ratanya menurun menjadi 21,9 km/jam. Dengan melihat hasil

prediksi kinerja jaringan jalan ini akan dilakukan beberapa skenario penanganan (do-

something) untuk meningkatkan kinerja jaringan jalan pada tahun-tahun mendatang.

Beberapa ruas jalan yang mempunyai volume terbesar di jaringan jalan do-nothing tiap-

tiap tahun rencana hasil assignment sub program SATASS dapat dilihat pada Tabel 5-9.Dari


5-19

tabel tersebut dapat dilihat bahwa ruas dengan volume terbesar adalah ruas SoE - Niki-Niki,

dimana pada tahun 3030 ruas tersebut menampung jika hingga 462 smp/jam.

Tabel 5-9

Prediksi Volume Ruas Jalan Setiap Tahun Rencana (smp/jam) Nama Ruas Volume (smp/jam)

2013 2015 2020 2025 2030

SoE - Niki--Niki 234 261 306 379 462

Niki--Niki - SoE 181 205 239 294 359

Sp. Niki-Niki - Oinlasi 160 181 211 264 318

Oinlasi - Sp. Niki-Niki 158 183 212 260 320

SoE - Kapan 125 143 165 205 251

Kapan - SoE 180 203 241 297 361

Ayotupas - Oe'Oh 109 120 145 172 210

Oe'Oh - Ayotupas 102 112 128 159 194

Niki-Niki - Polen 135 153 179 221 273

Polen - Niki-Niki 123 137 162 196 241

Prediksi arus (demand flow) di jaringan jalan setiap tahun rencana secara visual dapat

dilihat pada Gambar 5-12 s.d. Gambar 5-16. Dari gambar dapat dilihat ruas-ruas jalan yang

mempunyai demand flow terbesar, dilihat dari ketebalan garis.

Gambar 5-12

Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2013


5-20

Gambar 5-13

Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2015 (Do Nothing)

Gambar 5-14



5-21

Gambar 5-15


Gambar 5-16


Jika volume ruas jalan diketahui, maka VCR jalan tersebut juga dapat dicari dengan cara

membagi volume dengan kapasitas jalan. Tabel 5-10 memperlihatkan prediksi kinerja

beberapa ruas jalan pada tahun 2013. Tampak bahwa kinerja semua ruas jalan masih baik,

dimana ruas berada pada tingkat pelayanan A.


5-22

Tabel 5-10 Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Pada Tahun 2013

Nama Ruas Volume (smp/jam)

VCR 2013

Tingkat Pelayanan

SoE - Niki--Niki 234 0,09 A

Niki--Niki - SoE 181 0,07 A

Sp. Niki-Niki - Oinlasi 160 0,15 A

Oinlasi - Sp. Niki-Niki 158 0,14 A

SoE - Kapan 125 0,11 A

Kapan - SoE 180 0,16 A

Ayotupas - Oe'Oh 109 0,10 A

Oe'Oh - Ayotupas 102 0,09 A

Niki-Niki - Polen 135 0,05 A

Polen - Niki-Niki 123 0,05 A

Tabel 5-11 memperlihatkan prediksi kinerja beberapa ruas jalan pada tahun 2015 sampai

tahun 2030. Tampak bahwa kinerja semua ruas jalan masih baik, dimana ruas berada pada

tingkat pelayanan A dan B.

Tabel 5-11 Prediksi Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Tahun 2015, 2020, 2025, dan 2030 (Do-Nothing)

Nama Ruas Volume Capacity Ratio (VCR)

2015 2020 2025 2030

SoE - Niki --Niki 0,10 0,12 0,15 0,18

Niki--Niki - SoE 0,08 0,10 0,12 0,14

Sp. Niki-Niki - Oinlasi 0,16 0,19 0,24 0,29

Oinlasi - Sp. Niki-Niki 0,17 0,19 0,24 0,29

SoE - Kapan 0,13 0,15 0,19 0,23

Kapan - SoE 0,18 0,22 0,27 0,33

Ayotupas - Oe'Oh 0,11 0,13 0,16 0,19

Oe'Oh - Ayotupas 0,10 0,12 0,14 0,18

Niki-Niki - Polen 0,06 0,07 0,09 0,11

Polen - Niki -Niki 0,05 0,06 0,08 0,10

5.3.7.2 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Something

Sistem jaringan transportasi berbasis jalan dapat dikelompokkan berdasarkan hirarki

serta fungsinya dan merupakan prasarana transportasi yang akan sangat mempengaruhi secara

tidak langsung pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah serta akan berpengaruh juga pada

tingkat kesejahteraan masyarakat, tidak terkecuali Kabupaten Timur Tengah Selatan. Banyak

masalah keterbelakangan (kemiskinan) terjadi sebagai akibat karena masih rendahnya tingkat

aksesibilitas (keterhubungan) antara wilayah satu dengan wilayah lainnya, yang


5-23

menyebabkan wilayah dengan aksesibilitas buruk menjadi kurang produktif dan pendapatan

masyarakat menjadi berkurang.

Sejalan dengan adanya kebijakan otonomi daerah, maka peran sistem jaringan jalan

menjadi semakin nyata dalam usaha meningkatkan kesejahteraan masyarakat dengan

meningkatkan aksesibilitas antarwilayah. Salah satu usaha yaitu melalui perbaikan

aksesibilitas daerah yang telah berkembang dengan daerah yang masih terisolir (remote area)

dengan memanfaatkan sistem jaringan jalan dalam pengembangan wilayah pedalaman (rural

area).

Konsep idealisasi sistem jaringan jalan di Kabupaten Timur Tengah Selatan, yaitu

dengan mengkoneksikan keterhubungan antara kecamatan satu dengan lainnya. Sesuai

dengan tujuan pengembangan transportasi di Kabupaten Timur Tengah Selatan, maka dalam

pelaksanaan program pengembangan yang akan dilakukan memprioritaskan penanganan

pada:

a. Peningkatan kapasitas jalan pada jalan strategis nasional.

b. Peningkatan kapasitas jalan pada jalan arteri primer.

c. Peningkatan kapasitas jalan pada jalan kolektor primer.

d. Pengembangan jaringan jalan dan peningkatan kapasitas jalan dalam kota dan ruas jalan

yang menghubungkan wilayah kecamatan dalam Kabupaten Timur Tengah Selatan.

e. Peningkatan kapasitas jalan perbatasan.

Untuk merencanakan pembangunan jaringan jalan yang berkesinambungan maka

program penanganan jaringan di Kabupaten Timur Tengah Selatan dilakukan dalam empat

tahap, yaitu:

a. Tahap 1 :tahun 2013-2014

b. Tahap 2 : tahun 2015-2020

c. Tahap 3 : tahun 2021-2025

d. Tahap 4 : tahun 2026-2030

Rencana usulan penanganan jaringan jalan tersebut secara garis besar berisi program

peningkatan dan pemeliharaan jalan. Dalam pengembangan wilayah, fungsi dari sistem

transportasi adalah menghubungkan keterkaitan fungsional antarkegiatan. Berdasarkan fungsi

tersebut, maka pengembangan sistem transportasi diarahkan untuk menunjang pengembangan

tata ruang Kabupaten Timur Tengah Selatan secara terpadu.Untuk mencapai tujuan diatas,

maka diperlukan suatu pola pengembangan prasarana transportasi yang terpadu yang meliputi


5-24

transportasi darat, dan laut yang terintegrasi dengan sistem tata ruang wilayah Kabupaten

Timur Tengah Selatan.

Adapun skenario penanganan tersebut adalah sebagai berikut:

1. Tahun 2013-2014 : Do nothing, dengan pertimbangan kemampuan pembiayaan dan

pendanaan melalui keuangan daerah masih sangat minim.Upaya yang dilakukan adalah

perbaikan manajemen, penegakan hukum dan penataan sarana prasarana yang ada guna

peningkatan pelayanan.

2. Tahun 2015-2020 : Peningkatan kapasitas jalan pada jalan arteri primer yang

menghubungkan Kupang – Soe – Kefa, pengembangan jaringan jalan dan peningkatan

kapasitas jalan dalam Kota Soe dan ruas jalan lokal yang menghubungkan wilayah

kecamatan dalam Kabupaten Timur Tengah Selatan.

3. Tahun 2021-2025 : Peningkatan kapasitas jalan pada jalan strategis nasional yang

menghubungkan Batuputih – Panite – Kalbano – Oinlasi – Boking, Peningkatan

kapasitas jalan pada jalan kolektor primer yang menghubungkan Soe – Kapan – Eban,

Kapan – Nenas – Satual – Noelolo, Niki Niki – Oinlasi – Boking, serta peningkatan

kapasitas jalan perbatasan yang menghubungkan Haumeni Ana – Soe.

Untuk mengetahui kinerja jaringan jalan dengan beberapa skenario penanganan di atas,

konsultan menggunakan alat bantu software SATWIN. Adapun kinerja jaringan jalan

beberapa skenario di atas dapat dilihat pada tabel berikut:

Tabel 5-12

Perbandingan Kinerja Jaringan Jalan Sebelum dan Sesudah Penanganan TAHUN WAKTU TEMPUH (smp -jam) JARAK TEMPUH (smp-km) KECEPATAN RATA2 (km/jam)

Do Nothing Do Something Do Nothing Do Something Do Nothing Do Something

2013-2014 3.599 3.599 81.276,6 81.276,6 22,6 22,6

2015-2020 4.798 2.840 107.143,2 107.526,6 22,3 37,9

2021-2025 5.941 3.490 131.428,6 132.232,1 22,1 37,9

2026-2030 7.311 4.304 160.365,8 161.619,0 21,9 37,6

Dari tabel tersebut terlihat bahwa dengan skenario penanganan pada masing-masing

tahun rencana dapat meningkatkan kinerja jaringan jalan. Hal ini dapat dilihat dari

peningkatan kecepatan rata-rata dan penurunan waktu tempuh dari setiap asal-tujuan jika

dibandingkan dengan kondisi do nothing.


5-25

Untuk mengetahui kinerja ruas jalan pada masing-masing skenario, dapat dilihat pada

volume capacity ratio (VCR) ruas jalan yang didapat dari tahap assignment Matriks Asal

Tujuan terhadap jaringan jalan. VC ratio tersebut merupakan indikator teknis tiap ruas jalan

yang membandingkan antara volume kendaraan yang melewati ruas jalan tersebut pada

keadaan do nothing dan do somethingdari tahun 2015 sampai dengan tahun 2030 dengan

kapasitas jalan tersebut. Beberapa kondisi VC ratio yang ada menunjukkan kondisi dari ruas

jalan yang diukur tersebut. Sedangkan gambar demand flow pada masing-masing ruas jalan

dapat dilihat pada Gambar 5-17sampai Gambar 5-19.

Gambar 5-17 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something)



5-26


Gambar 5-20 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something)


5-27




5-28

5 Table of Contents

5 BAB V ....................................................................................................................... 5-1

5.1 Kebijakan Kewilayahan ...................................................................................................................................................... 5-1

5.2 Rencana Pengembangan Sistem Transportasi ...................................................................................................................... 5-2

5.3 Analisis Kebutuhan Transportasi ......................................................................................................................................... 5-2

5.3.1 Timeframe .................................................................................................................................................................... 5-2

5.3.2 Sistem Zona ................................................................................................................................................................. 5-3

5.3.3 Model Sistem Jaringan ................................................................................................................................................. 5-4

5.3.4 Tahapan Pemodelan ..................................................................................................................................................... 5-4

5.3.5 Model Trip Generation dan Trip Attraction ................................................................................................................ 5-5

5.3.5.1 Peramalan Bangkitan Pergerakan ............................................................................................................................ 5-6

5.3.5.2 Peramalan Tarikan Pergerakan ................................................................................................................................ 5-7

5.3.6 Prediksi MAT dan Desire Line Angkutan di Masa Datang ......................................................................................... 5-9

5.3.7 Model Pemilihan Rute Menggunakan SATWIN ....................................................................................................... 5-16

5.3.7.1 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Nothing ............................................................................. 5-18

5.3.7.2 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Something ........................................................................ 5-22

5 Table of Contents ..................................................................................................... 5-28


5-29

Gambar 5-1 Model Sistem Jaringan Jalan Kabupaten TTS ................................................................................................................. 5-4

Gambar 5-2 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2015 .................................................................... 5-8




Gambar 5-6 Metodologi Perhitungan MAT dengan Teknik Furness ................................................................................................ 5-10

Gambar 5-7 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015 .................................................................................. 5-15



Gambar 5-10 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2030 ................................................................................ 5-16

Gambar 5-11 Struktur Umum Model Pemilihan Rute pada SATWIN .............................................................................................. 5-17

Gambar 5-12 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2013 ................................................................................................................ 5-19

Gambar 5-13 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2015 (Do Nothing) .......................................................................................... 5-20




Gambar 5-17 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something) ...................................................................................... 5-25



Gambar 5-20 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something) .............................................................................................. 5-26



Tabel 5-1 Sistem Zona Kabupaten TTS ............................................................................................................................................... 5-3

Tabel 5-2 Proyeksi Bangkitan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari) ............................................................................................... 5-6

Tabel 5-3 Proyeksi Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari) ................................................................................................... 5-7

Tabel 5-4 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015 (smp/hari) ............................................................................ 5-11


5-30




Tabel 5-8 Kinerja Jaringan Jalan Kondisi Do-Nothing Setiap Tahun Rencana ................................................................................. 5-18

Tabel 5-9 Prediksi Volume Ruas Jalan Setiap Tahun Rencana (smp/jam) ........................................................................................ 5-19

Tabel 5-10 Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Pada Tahun 2013......................................................................................................... 5-22

Tabel 5-11 Prediksi Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Tahun 2015, 2020, 2025, dan 2030 (Do-Nothing) ........................................ 5-22

Tabel 5-12 Perbandingan Kinerja Jaringan Jalan Sebelum dan Sesudah Penanganan ...................................................................... 5-24

tatralok kabupaten timor tengah selatan 5 bab v perkiraan...

Documents