Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Kemacetan lalu lintas di Jakarta diakibatkan tingginya mobilitas kendaraan mulai dari transportasi umum hingga transportasi barang yang juga kerap melakukan pelanggaran-pelanggaran seperti Over Dimension and Over Loading (ODOL). Maka dari itu, perlu diadakan perencanaan yang matang terhadap pergerakan angkutan barang di Indonesia khususnya DKI Jakarta. Estimasi bangkitan perjalanan di DKI Jakarta untuk berbagai jenis komoditas menjadi penting dikarenakan setiap komoditas memiliki karakteristiknya masing-masing. Salah satu komoditas utama yang merupakan kebutuhan dasar manusia ialah bahan pangan, seperti sayur dan buah-buahan. Dengan demikian, diperlukan suatu kajian untuk memprediksi bangkitan perjalanan angkutan barang bahan pangan di DKI Jakarta. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui model bangkitan perjalanan angkutan barang dengan mengetahui jumlah volume yang ditarik dan diproduksi pada satu waktu di satu daerah dan juga faktor-faktor yang memengaruhi jumlah tersebut. Maka metode penelitian yang dipilih ialah Cross Sectional Studies, dimana dilakukan pengumpulan data sekaligus pada satu saat tertentu saja untuk mempelajari korelasi antara faktor-faktor tersebut. Penelitian ini menggunakan dua variabel independen yaitu luas toko dan jumlah karyawan, sedangkan untuk variabel dependen terdapat dua juga yang merupakan volume barang yang diatraksi dan diproduksi. Hasil prediksi dari model-model kedua variabel Y menunjukan bahwa estimasi yang didapatkan oleh model sudah cukup akurat, dimana perbedaan antara nilai Yaktual dengan nilai Ymodel tidak memiliki nilai yang ekstrim. Dari nilai ini maka dapat diestimasikan apabila terdapat 1000 toko yang menjual bahan pangan pada pasar induk kramat jati, maka perharinya ada kurang lebih 4050 ton barang yang masuk dan 2921 ton barang yang keluar pada Pasar Induk Kramat Jati. Hasil dari penelitian ini dapat digunakan oleh pihak perencanaan transportasi kota sebagai referensi untuk estimasi volume barang yang akan diatraksi dan diproduksi pada suatu daerah berdasarkan faktor-faktor yang sudah ditentukan sebelumnya

---

Traffic congestion in Jakarta is caused by the high mobility of vehicles ranging from public transportation to goods transportation which also often commits violations such as Over Dimension and Over Loading (ODOL). Therefore, it is necessary to carry out careful planning for the movement of goods transport in Indonesia, especially DKI Jakarta. The estimation of trip generation in DKI Jakarta for various types of commodities is important because each commodity has its own characteristics. One of the main commodities which is a basic human need is food, such as vegetables and fruits. Thus, a study is needed to predict the trip generation of food goods transportation in DKI Jakarta. This research was conducted to determine the freight transport trip generation model by knowing the amount of volume attracted and produced at one time in one area and also the factors that influence this amount. So the research method chosen is Cross Sectional Studies, where data collection is carried out at one time only to study the correlation between these factors. This study uses two independent variables, namely the size of the store and the number of employees, while for the dependent variable there are also two which are the volume of goods attracted and produced. The prediction results from the models of the two Y variables show that the estimates obtained by the model are quite accurate, where the difference between the actual value and the Ymodel value does not have an extreme value. From this value, it can be estimated that if there are 1,000 shops selling food at the Kramat Jati main market, then approximately 4,050 tons of goods come in per day and 2,921 tons of goods come out at the Kramat Jati Main Market. The results of this study can be used by urban transportation planning parties as a reference for estimating the volume of goods to be attracted and produced in an area based on predetermined factors."

"Tingkat kemacetan di Jakarta saat ini tergolong tinggi dan memiliki tren yang meningkat setiap tahu. Terdapat berbagai upaya yang dilakukan oleh pihak manajemen kemacetan untuk mengurangi kemacetan. Salah satu komponen yang perlu diperhatikan pada perencanaan upaya dalam mengurangi kemacetan adalah penemuan atribut yang memiliki pengaruh kepada tingkat kemacetan. Pendekatan machine learning (ML) pada beberapa tahun terakhir memberi hasil yang baik berdasarkan nilai metrik performa model. Maka, penelitian ini menggunakan algoritma ML, yaitu support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), dan random forest (RF) untuk membangun model dalam memprediksi kemacetan serta menemukan faktor yang memiliki pengaruh terhadap kemacetan di ruas jalan. Variabel independen yang digunakan pada penelitian ini adalah jam, hari kerja, tanggal merah, curah hujan, ada tidaknya event, jam ganjil genap, volume motor, volume mobil, serta volume bus dan truk. Variabel dependen yang digunakan adalah tingkat kemacetan yang mewakili kecepatan rata-rata kendaraan di ruas jalan. Model dijalankan pada dua data, yakni pada data dengan variabel volume kendaraan dan data tanpa variabel kendaraan. Hasil penelitian menunjukkan model SVM, KNN, dan RF memberikan nilai akurasi, precision, recall, dan F1 score di atas 80% pada kedua data. Adapun faktor yang memiliki pengaruh kuat terhadap tingkat kemacetan terdiri dari jam dan jam ganjil genap pada data tanpa volume kendaraan serta volume motor, volume mobil, volume bus dan truk, jam, dan jam ganjil genap pada data dengan volume kendaraan.

---

The level of congestion in Jakarta is currently high and has an increasing trend every year. There are various efforts made by congestion management to reduce congestion. One component that needs to be considered in planning efforts to reduce congestion is the discovery of attributes that have an influence on the level of congestion. Machine learning (ML) approaches in recent years have provided good results based on the value of model performance metrics. So, this study uses ML algorithms, namely support vector machine (SVM), k-nearest neighbors (KNN), and random forest (RF) to build a model to predict congestion and find factors that have an influence on congestion on road sections. The independent variables used in this study are hours, weekdays, red dates, rainfall, presence or absence of events, even odd hours, motorcycle volume, car volume, and bus and truck volume. The dependent variable used is the level of congestion, which represents the average speed of vehicles on the road. The model was run on two data, namely on data with vehicle volume variables and data without vehicle variables. The results showed that the SVM, KNN, and RF models provided accuracy, precision, recall, and f1 score values above 80% on both data. The factors that have a strong influence on the level of congestion consist of hours and even odd hours on data without vehicle volume and motorcycle volume, car volume, bus and truck volume, hours, and even odd hours on data with vehicle volume."

"Subsektor perindustrian dan perdagangan merupakan salah satu ujung tombak perekonomian yang telah banyak memberikan kesejahteraan kota Depok. Untuk menunjang perekonomian, efisiensi sistem logistik kota perlu ditingkatkan. Maksud dan tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis karakteristik perjalanan angkutan barang, menentukan dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi jumlah perjalananan yang dibangkitkan, serta membuat model matematis hubungan antara jumlah perjalananan yang dibangkitkan dengan faktor-faktor yang mempengaruhinya. Penelitian ini difokuskan pada distributor dari kelompok Industri Logam, Mesin, Elektronika Dan Aneka (ILMEA) khususnya komoditas logam dan bahan bangunan yang berlokasi di Depok. Data diperoleh melalui wawancara, Manual Counting selama jam operasi pada 7 distributor yang tersebar di Depok, penyebaran angket Travel Diary Survey yang diberikan kepada pengemudi truk angkutan barang dari distributor yang merupakan objek penelitian. Data dianalisis dengan menggunakan metode regresi linear OLS (Ordinary Least Square). Hasil analisis menunjukkan bahwa produksi dan tarikan perjalanan truk angkutan barang distributor logam dan bahan bangunan dipengaruhi oleh jumlah kepemilikan kendaraan dengan nilai determinansi berturut-turut, 0.959 dan 0.987. Tipe pengiriman barang lebih dari satu tujuan dalam satu rit (multi drop) terjadi sebanyak 62% dan sisanya (38%) merupakan pengiriman dengan satu tujuan per rit (single drop), rata-rata waktu bergerak kendaraan angkutan barang untuk pengiriman (Movement in Delivery) adalah 67.47 menit, untuk proses drop barang (Stay for Unloading) 19.72 menit dan untuk kembali ke lokasi awal (Movement in Backhaul) sebesar 50.04 menit.

---

Industry and trade sector is one of the main economical proponents that made a lot of welfare improvement especially in Depok, Indonesia. Therefore, to increase the economic level of Depok, efficiency of city logistic system needs to be improved. This research is aimed to analyze trip characteristics and factors that influence the amount of trips made by industrial sector, as well as creating a mathematical model of the relationship between the number of trips and it?s factors. This research is focused on distributors of a group of commodity of metals, machinery, electronics and Multifarious goods (ILMEA) (which classification is made by ministry of Industrial and Trade of Indonesia), especially for metals and building materials commodity located in Depok. Data was obtained through interview, Manual Counting during operation hours at 7 distributors located in Depok and questionnaire about Travel Diary Survey were also carried out to freight drivers from distributors which are the object of this research. The data were analyzed using linear regression method of OLS (Ordinary Least Square). The results show that the trip attraction and trip production of metal and building material distributors are affected by the distributors vehicle ownership with values of determination are 0.959 and 0.987, respectively. The percentage of multi drop is 62% of all recorded trips, and the reminder (38%) is single drop trips. The average time of freight vehicle movement for delivery purposes (Movement in Delivery) is 69.99 minutes, time for stay at the destination to drop off the goods (Stay for Unloading) is 19.72 minutes and time to move back to the initial location (Movement in Backhaul) is 50.04 minutes."

"Tujuan dari penelitian ini adalah Menganalisis Implementasi program ETLE dan menganalisis faktor-faktor yang mempengaruhi implementasi program ETLE dalam rangka menciptakan kamseltibcarlantas di wilayah Kota Serang. Metode penelitian yang digunakan adalah menggunakan metode kualitatif deskriptif. Keamanan, keselamatan, ketertiban, kelancaran lalu lintas (Kamseltibcarlantas) merupakan tujuan yang diinginkan setiap pengguna jalan. Perilaku pengguna jalan sangat berpengaruh terhadap terwujud atau tidaknya Kamseltibcarlantas. Dalam menganalisis program ETLE, penulis menggunakan teori model implementasi kebijakan untuk mengetahui aspek-aspek yang mempengaruhi implementasi program ETLE tersebut. Berdasarkan teori Implementasi Kebijakan, terdapat beberapa kendala dalam implementasi ETLE dan beberapa solusi yang penulis dapatkan antara lain aspek Sumber daya baik SDM maupun Sarana Prasarana, Aspek Sosial, dan Aspek Komunikasi dan Aspek Sikap Pelaksana. Dengan solusi tersebut maka diharapkan dapat menjadi perbaikan terhadap Implementasi ETLE agar menjadi lebih baik kedepannya.

---

The purpose of this study is to analyze the implementation of the ETLE program and analyze the factors that influence the implementation of the ETLE program in order to create traffic security and security in the Serang City area. The research method used is descriptive qualitative method. Security, safety, order and smooth traffic (Kamseltibcarlantas) are the desired goals of every road user. The behavior of road users is very influential on whether or not Kamseltibcarlantas is realized. In analyzing the ETLE program, the author uses a policy implementation model theory to determine the aspects that affect the implementation of the ETLE program. Based on the theory of Policy Implementation, there are several obstacles in the implementation of ETLE and several solutions that the authors get, including aspects of human resources and infrastructure, social aspects, and communication aspects and attitudes of implementers. With this solution, it is hoped that it can be an improvement to the ETLE implementation to be better in the futu."

"Sebagai hasil dari perkembangan belanja daring yang pesat, semakin banyak barang dan jasa yang dikirim secara langsung ke unit tempat tinggal. Jumlah orang yang melakukan belanja secara daring melalui platform perdagangan elektronik juga meningkat dengan adanya pandemi Covid-19 sehingga berdampak pada peningkatan bangkitan perjalanan barang ke daerah pemukiman. Meningkatnya penggunaan belanja daring melalui platform perdagangan elektronik ini semakin mendorong pentingnya penelitian mengenai pola bangkitan perjalanan barang yang dihasilkan dari daerah pemukiman. Namun, penelitian-penelitian mengenai bangkitan perjalanan barang sebelumnya berfokus kepada bangkitan yang dihasilkan oleh perusahaan atau tempat usaha dan masih sedikit yang mengenai bangkitan perjalanan yang dihasilkan oleh daerah pemukiman. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor yang memengaruhi bangkitan perjalanan barang dan mengembangkan model bangkitan perjalanan barang untuk pengiriman ke rumah. Pengumpulan data dilakukan dengan menggunakan metode kuisioner kepada 273 orang yang berdomisili Jabodetabek untuk mengetahui karakteristik individu, karakteristik rumah tangga, dan jumlah pengiriman barang ke rumah. Data tersebut dianalisis menggunakan metode regresi linear berganda yang selanjutnya dibuat model regresi linear berganda dengan jumlah pengiriman barang ke sebagai variabel dependen. Hasil penelitian menunjukkan terdapat korelasi antara jenis rumah tinggal, jumlah anggota keluarga, gender, jumlah penghasilan keluarga, dan jumlah kendaraan terhadap jumlah pengiriman barang ke rumah. Dalam permodelan regresi linear berganda, hanya variabel jenis rumah tinggal, jumlah penghasilan keluarga, dan jumlah kendaraan yang memiliki signifikansi terhadap model. Penelitian ini dapat dimanfaatkan oleh pihak perencanaan transportasi kota sebagai referensi untuk memperkirakan dampak pembangunan daerah pemukiman terhadap bangkitan perjalanan di sekitarnya. (Bangkitan perjalanan barang, pengiriman ke rumah, belanja daring, perdagangan elektronik)

---

As a result of online shopping’s rapid development, more goods and services are being delivered directly into residences. The number of people who shop online using e-commerce platforms also increases with the Covid-19 pandemic and causes an increase in freight trip generation. This increase further pushes the need to understand freight trip generation patterns. However, most research on freight trip generation still focuses on freight generated by business establishments in comparison to freight trips generated by residential units. This research aims to analyze the factors that affect freight trip generation and develop a freight trip generation model for home deliveries. Data collection is done using questionnaires with 273 people who reside in Jabodetabek as samples to understand the individual characteristics, household characteristics, and the number of freight trips generated by each residential unit. Collected data is analyzed using multiple linear regression method into multiple linear regression model with the number of freight trips generated as the dependent. The result shows that there’s a correlation between the home type, number of household members, gender, household income, and number of vehicles with the number of goods delivered to residential units. On multiple linear regression modelling, only the home type, household income, and number of vehicles have significance towards the model. This research can be used by city transportation authorities as a reference to predict the impact of urban areas development towards freight trip generation."

"ABSTRAKSalah satu kebutuhan untuk perencanaan tata guna lahan adalah dengan méngetahui besaran bangkitan lalu-Iintas dan kebutuhan tempat parkir suatu aktifitas penggunaan lawan.Untuk jenis aktifitas pasar swalayan, variabel yang dapat mempengaruhi besaran bangkitan lalu lintas, antara lain: luas area penjualan, jumlah lot parkir yang tersedia, fasilitas-fasilitas lain yang ada di lokasi pasar swalayan, jumlah pegawai, kendaraan angkuran umum yang melewati lokasi pasar swalayan dan lain sebagainya.Hubungan antara variabel-variabel tersebut akan dihitung dengan metode analisis regresi linier ganda, menggunakan data dari penelician lapangan dengan mengamari secara langsung di lapangan volume kendaraan yang masuk dan keluar area parkir pasar swnlayan selama 4 x 15 menit berturu:-cumt, yang akan dibandingkan dengan luas area pasar swalayan yang ada.Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel yang paling besar pengaruhnya terhadap besaran bangkiran lalu lintas untuk jenis aktifitas pasar swalayan adalah luas area penjualan. Setelah diketahui persamaan regresi bangkitan lalu lintas dibandingkan tcrhadap luas area penjualan, kemudian dihitung persamaan regresi keburuhan tempat parkir dengan cara menghitung waktu parkir rata-rata untuk tiap kendaraan dan dibandingkan terhadap bangkitan lalu llntas.

---

"

"Kepulauan Seribu memiliki potensi besar dalam sektor pariwisata dan telah ditetapkan sebagai Kawasan Strategis Pariwisata Nasional (KSPN) melalui PP Nomor 50 Tahun 2011 tentang Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Nasional Tahun 2010–2025, serta masuk dalam 10 daerah prioritas KSPN berdasarkan PERPRES Nomor 3 Tahun 2016 tentang Percepatan Pelaksanaan Proyek Strategis Nasional. Sektor pariwisata merupakan pilar ekonomi utama di Kepulauan Seribu, di mana mayoritas penduduk bekerja di sektor jasa, terutama pariwisata, yang menyerap 30% tenaga kerja, dan 24% lainnya bekerja di sektor perdagangan, hotel, dan restoran yang dipengaruhi oleh aktivitas pariwisata, sesuai dengan Rencana Zonasi Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil (2022). Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola perjalanan rekreasi, faktor-faktor yang mempengaruhinya, dan mengembangkan model persamaan bangkitan perjalanan dengan tujuan rekreasi di Kepulauan Seribu. Pendekatan kuantitatif dengan metode cross-sectional digunakan dalam pengumpulan data, di mana data primer dikumpulkan melalui kuesioner dan data sekunder diperoleh dari instansi terkait. Analisis regresi linear menunjukkan pendapatan keluarga kurang dari Rp1.500.000, antara Rp6.500.000 hingga Rp8.000.000, lebih dari Rp15.000.000, serta jumlah anggota keluarga yang bekerja memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah produksi perjalanan. Selain itu, luas wilayah wisata juga memiliki pengaruh signifikan terhadap jumlah atraksi perjalanan. Penelitian ini membantu perencana transportasi dan pembuat kebijakan dalam merencanakan dan mengembangkan transportasi penumpang di Kepulauan Seribu.

---

Kepulauan Seribu has great potential in the tourism sector and has been designated as Kawasan Strategis Pariwisata Nasional (KSPN) through PP Nomor 50 Tahun 2011 tentang Rencana Induk Pembangunan Kepariwisataan Nasional Tahun 2010–2025, as well as included in the 10 KSPN priority areas based on PERPRES Nomor 3 Tahun 2016 tentang Percepatan Pelaksanaan Proyek Strategis Nasional. The tourism sector is the main economic pillar in Kepulauan Seribu, where the majority of the population works in the service sector, especially tourism, which absorbs 30% of the workforce, and another 24% work in the trade, hotel and restaurant sector which is influenced by tourism activities, according to Rencana Zonasi Wilayah Pesisir dan Pulau-Pulau Kecil (2022). This study aims to analyze recreational travel patterns, the factors that influence them, and develop a travel generation equation model with recreational purposes in Kepulauan Seribu. A quantitative approach with a cross-sectional method was used in data collection, where primary data was collected through questionnaires and secondary data was obtained from relevant agencies. Linear regression analysis showed that family income of less than IDR1,500,000, between IDR6,500,000 to IDR8,000,000, more than IDR15,000,000, and the number of working family members have a significant influence on the amount of trip production. In addition, the size of the tourist area also has a significant influence on the number of travel attractions. This research helps transportation planners and policy makers in planning and developing passenger transportation in Administrative District of Kepulauan Seribu."

"Sebagaimana disebutkan dalam Pasal 31 ayat (1) UUD 1945, pendidikan ialah hak setiap warga. Kendati demikian, rendahnya indeks aksesibilitas transportasi di Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu masih terjadi dan berakibat pada disparitas hak-hak masyarakat, salah satunya hak atas pendidikan yang layak. Lebih lanjut, dilansir dari Badan Pusat Statistik (BPS), angka partisipasi sekolah yang diukur dengan Angka Partisipasi Murni (APM) di Kepulauan Seribu hanya 35 persen atau setara dengan kabupaten-kabupaten di Indonesia yang secara konstitusional ditetapkan sebagai daerah tertinggal. Untuk itu, perlu dilakukan studi ini guna menganalisis pola perjalanan sekolah, faktor atau variabel yang memengaruhi perjalanan sekolah, serta model persamaan bangkitan perjalanan sebagai untuk memprediksi permintaan perjalanan. Adapun penelitian dilakukan secara kuantitatif dengan metode cross-sectional dalam pengumpulan data. Terdapat data primer yang dikumpulkan dengan menggunakan instrumen penelitian form kuesioner dan data sekunder yang dikumpukan dengan melakukan observasi dan permintaan data langsung kepada pihak sekolah terkait. Analisis dalam penelitian ini dilakukan dengan metode regresi linear dengan jumlah trip production berbasis rumah tangga dan trip attraction berbasis sekolah sebagai variable dependen. Dalam pemodelan regresi, didapatkan bahwa variabel pendapatan dan jumlah anggota keluarga berusia sekolah memiliki pengaruh paling signifikan terhadap jumlah trip production, sementara variabel luas bangunan sekolah memiliki pengaruh paling signifikan terhadap jumlah trip attraction. Penelitian ini dapat digunakan oleh regulator, dalam hal ini Dinas Perhubungan DI Jakarta untuk bahan evaluasi dalam perencanaan dan pengembangan transportasi penumpang kepulauan.

---

As stated in Pasal 31 ayat (1) UUD 1945, education is the right of every citizen. However, the low transportation accessibility index in the Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu still happens and results in disparities in community rights, one of which is the right to proper education. Furthermore, as reported by Badan Pusat Statistik (BPS), the school participation rate measured by the Angka Partisipasi Murni (APM) in Kepulauan Seribu is only 35 percent or equivalent to districts in Indonesia that are constitutionally designated as disadvantaged areas. For this reason, it is necessary to conduct this study to analyze school travel patterns, factors or variables that influence school travel, and travel generation equation models to predict travel demand. The research was conducted quantitatively with a cross- sectional method in data collection. There are primary data collected using questionnaire form research instruments and secondary data collected by conducting observations and direct data requests to the relevant schools. The analysis in this study was conducted using linear regression method with the number of trip production and trip attraction as the dependent variable. In the regression modelling, it was found that the variables of income and number of school-age family members have the most significant influence on the number of trip production, while the variable of school building area has the most significant influence on the number of trip attraction. This research can be used by regulators, in this case the Dinas Perhubungan DI Jakarta, for evaluation in planning and developing island passenger transportation."

"ABSTRAKKebutuhan akan transportasi darat semakin meningkat pada saat hari raya terutama pada saat hari Idul Fitri, Natal dan tahun baru. Pada saat-saat tersebut banyak penduduk yang bermukim di wilayah perkotaan kembali ke daerah asal mereka untuk merayakan hari raya bersama sanak saudaranya. Dengan demikian, perjalanan yang dibangkitkan pada saat-saat tersebut meningkat cukup tinggi bila dibandingkan dengan hari-hari biasa. Hal ini mengakibatkan meningkatnya kebutuhan akan sarana transportasi untuk dapat mendistribusikan perjalanan yang dibangkitkan oleh suatu daerah ke daerah tujuannya dengan baik.Berdasarkan latar belakang di atas, penulis menganalisis distribusi perjalanan dengan moda transportasi darat, dalam hal ini adalah bus dari satu kota ke daerah-daerah lain pada saat Hari Idul Fitri dan mencoba memodifikasi gravity model yang ada untuk mendapatkan model perencanaan sarana transportasi yang lebih baik pada masa yang akan datang.Setelah pengolahan data, diketahui bahwa distribusi penumpang ke zona-zona tujuan bervariasi pada masing-masing terminal. Pada umumnya zona yang terdapat di Jawa Barat menarik perjaianan paling banyak bila dibandingkan dengan zona lainnya.Penentuan zona mempunyai pengaruh besar terhadap keberhasilan pengolahan data. Dalam analisis ini, karena penentuan zona yang kurang baik, maka hasil yang diinginkan tidak dapat dicapai. Dan dua jenis metode penyelesaian dan dua rnacam variasi model, masih belum didapatkan suatu model yang memuaskan yang dapat digunakan untuk perencanaan. Jumlah perjaianan yang didapat dengan memasukkan nilai parameter ke dalam model yang digunakan, berbeda cukup jauh dengan jumlah perjaianan yang sebenarnya. Salah satu penyebab selain penentuan zona yang kurang baik, korelasi yang kecil antara variabel bebas dengan variabel tak bebas juga mempengaruhi gagalnya penentuan model untuk analisis distribusi perjaianan angkutan Lebaran ini. Dengan mencoba beberapa variasi model, masih belum didapatkan hasil yang memenuhi kriteria yang ditentukan. Dengan demikian, model modifikasi ini masih belum dapat digunakan untuk perencanaan."