Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"DKI Jakarta sebagai ibu kota negara kerap menjadi tumpuan dalam pembangunan ekonomi di Indonesia. Kondisi tersebut melahirkan konsekuensi logis akan hadirnya beragam permasalahan yang senantiasa menanti untuk diatasi. Salah satu yang krusial adalah manajemen transportasi yang berimplikasi pada tingkat kemacetan. Penelitian ini merupakan upaya awal untuk merancang kerangka struktural hubungan konseptual faktor penentu implementasi intelligent transport system (ITS) dalam sistem transportasi darat di DKI Jakarta. Upaya yang dilakukan dengan mengidentifikasi faktor dari literatur dan divalidasi dengan pendapat para pakar yaitu pelaksana sistem transportasi darat dan pemangku kepentingan terkait di DKI Jakarta. Terdapat delapan faktor yang diklasifikasikan sebagai pendanaan, keterampilan, panduan operasional, sumber daya manusia, pemanfaatan data yang tersedia, kebijakan politik, kerja sama antar pihak, dan manfaat sosio-ekonomi yang memiliki pengaruh dalam pengembangan strategi ITS. Analisis Matrice d'Impacts Croisés Multiplication Appliquée àun Classement (MICMAC) digunakan untuk meningkatkan pemahaman dan klasifikasi faktor berdasarkan kekuatan pendorong dan ketergantungan antar faktor. Sedangkan metode Total Interpretive Structural Modeling (TISM) diterapkan untuk mengembangkan kerangka struktural, didapatkan faktor keterampilan merupakan faktor penggerak yang memiliki tingkat daya pendorong yang tinggi terhadap faktor lainnya. Sedangkan, keberhasilan layanan ITS di DKI Jakarta dapat dinilai dari faktor manfaat sosio-ekonomi, dikarenakan faktor tersebut dipengaruhi oleh keberlangsungan faktor lainnya.

---

DKI Jakarta as the nation's capital is the cornerstone of economic development in Indonesia. This condition then gives a logical consequence of various problems to be overcome. One of the crucial ones is transportation management which has implications for congestion levels. This research is the initial efforts to design a structural framework of conceptual relationships among the determinant factors of implementation of an intelligent transport system (ITS) in the land transportation system in DKI Jakarta. Efforts were made to identify factors from the literature and then validated with the opinions of experts from related stakeholders. There are eight factors classified as funding, skills, operational guidelines, human resources, utilization of available data, political policy, cooperation between parties, and socio-economic benefits that have a major influence in the development of ITS strategy. The Matrice d'Impacts Croisés Multiplication Appliquée un Classement (MICMAC) analysis was further used to improve understanding and classification of factors based on driving forces and interdependencies between factors. Total Interpretive Structural Modeling (TISM) method was applied to develop the structural framework, it was found that the skill factor has a high level of driving power against other factors. Meanwhile, the success of ITS services in DKI Jakarta can be judged from the socio-economic benefits factor, because these factors are influenced by the sustainability of other factors."

"MaaS (Mobility as a Service) diinterpretasikan sebagai sebuah konsep yang menawarkan solusi mobilitas yang dapat diimplementasikan di perkotaan Indonesia dengan angkutan umum sebagai fundamental utama. Penelitian ini akan mengembangkan suatu framework indikator baru yang komprehensif dan dapat digunakan untuk melihat kesiapan suatu kota terhadap implementasi MaaS berdasarkan perspektif pemerintah di wilayah perkotaan di Indonesia. Pengembangan framework ini dilakukan dengan menyusun framework dari berbagai studi literatur kemudian menguji kelayakan framework dilakukan dengan analisis pre-sampling dan sampling. Analisis pre-sampling dilakukan untuk menguji validitas suatu framework dengan para ahli melalui pengujian Content Validity Index sehingga terbentuk instrumen yang dapat digunakan sehingga dapat dilakukan analisis sampling. Sebanyak 20 (dua puluh) variabel framework dari analisis pre-sampling kemudian diujicobakan di wilayah Joglosemar. Tahap selanjutnya, pada analisis sampling dibagi menjadi 2 (dua) analisis yaitu deskriptif dan SEM-PLS. Data kemudian diolah dan diperoleh 11 (sebelas) variabel yang memenuhi uji SEM-PLS. Berdasarkan analisis SEM-PLS diketahui pengaruh variabel eksogen yang paling berpengaruh baik langsung dan pengaruh tidak langsung terhadap "Ketersediaan Dana" (variabel endogen) melalui variabel "Familiarisasi" (variabel mediasi) adalah variabel Regulasi dan Peraturan. Oleh karena itu, kebijakan untuk menjalankan perencanaan implementasi MaaS di Indonesia, harus didukung dengan ketersediaan dana dan diperlukan regulasi dan peraturan yang kuat melalui familiarisasi MaaS kepada stakeholder terkait.

---

MaaS (Mobility as a Service) is interpreted as a concept that offers mobility solutions that can be implemented in Indonesian cities with public transportation as the main fundamental. This research will develop a new, comprehensive indicator framework that can be used to see a city's readiness for MaaS implementation based on the government's perspective in urban areas in Indonesia. The development of this framework is carried out by compiling frameworks from various literature studies and then testing the feasibility of the framework is carried out by pre-sampling and sampling analysis. A pre-sampling analysis is carried out to test the validity of a framework with experts by testing the Content Validity Index so that an instrument is formed that can be used so that a sampling analysis can be carried out. A total of 20 (twenty) framework variables from the pre-sampling analysis were then tested in the Joglosemar area. In the next stage, the sampling analysis is divided into 2 (two) analyzes, namely descriptive and SEM-PLS. The data was then processed and 11 (eleven) variables were obtained that fulfilled the SEM-PLS test. Based on the SEM-PLS analysis, it is known that the exogenous variables that have the most direct and indirect influence on the "Availability of Funds" (endogenous variable) through the "Familiarization" variable (mediation variable) are Regulatory and Regulatory variables. Therefore, policies to carry out MaaS implementation plans in Indonesia must be supported by the availability of funds and strong regulations and rules are needed through familiarization of MaaS to relevant stakeholders."

"Konsep backhaul trips delivery dan swaps of extra capacities telah diperkenalkan secara luas dalam berbagai kesempatan baik dalam konferensi atau seminar di tingkat nasional maupun internasional [1][3]. Hingga saat ini konsep tersebut masih sebagai wacana dalam upaya meningkatkan pangsa pasar penjualan LNG, terbukti dengan belum ada satupun kontrak LNG yang menerapkan konsep tersebut. Dengan latar belakang pemahaman yang mendalam tentang kedua konsep tersebut dan potensi pasar LNG yang ada di dunia hingga saat ini, disertasi ini membahas penelitian yang dilakukan untuk menganalisa pelaksanaan konsep backhaul trips dan swaps terutama diterapkan pada setiap kemungkinan skenario yang melibatkan baik penerapan backhaul dan swaps secara murni maupun kombinasinya. Ada lima skenario yang dikembangkan dan disimulasikan. Skenario tersebut meliputi: penerapan backhaul trips secara murni (Skenario 1), penerapan swaps secara murni untuk kontrak dengan kapasitas yang sama (Skenario 2) dan kapasitas yang berbeda (Skenario 5), kombinasi backhaul trips dan swaps sebagian (Skenario 3) dan kombinasi backhaul trips dan swaps penuh (Skenario 4). Sebagai acuan, disimulasikan pula sebuah skenario yang menunjukkan bagaimana sebuah kontrak LNG yang sama apabila diterapkan menurut mekanisme penjualan yang lazim digunakan saat ini (Skenario 6 - konvensional). Simulasi dilakukan untuk studi kasus kontrak antara Qatar-Jepang dan Indonesia-India/Pakistan. Hasil Simulasi menunjukkan bahwa kapasitas tanker yang dapat digunakan dalam penerapan backhaul trips rata-rata adalah 57%. Berdasarkan hasil analisa diketahui bahwa skenario yang paling baik ditinjau dari segi efisiensi biaya, feasibility dan analisis resiko adalah Skenario 4 yang merupakan kombinasi antara backhaul trips dan swaps penuh. Skenario tersebut memberikan penurunan biaya transportasi sebesar 44.9%. Batasan penerapan konsep backhaul trips dan swaps ini terletak pada persyaratan letak geografis, volume kontrak maksimum yang dapat dilakukan yaitu sebesar 96% dari volume kontrak utama, dan jangka waktu kontrak backhaul trips yang bergantung pada jangka waktu kontrak utamanya."

"Transportation has been a significant industry for big cities for hundreds of years. It is a part of our everyday lives and contributes considerably to a country’s economy. As the population of a certain country keep on increasing as time flies by, the demand for the innovation in the transportation world kept on increasing to keep up with the exponential growth of the industry. One of the technology that is used to handle the increasing demand for transportation analytics is by using big data analytics as it can handle humongous amount of data that are too large or complex to be dealt with traditional data processing application software. Big data analytics has been used through many different kind of applications in the modern era and it has achieve a great number of success in different field of work. A traffic data imputation is proposed in order to solve this problem and there are several imputation methods that are available which has their own plus and minuses. There are traditional data imputation methods that are already used from many years ago such as linear interpolation and regression but it has been proved that this traditional methos still have a low accuracy rating. Hence, a more modernized and more accurate method is introduced which is called the Generative Adversarial Network (GAN).

---

Transportasi telah menjadi industri yang signifikan bagi kota-kota besar selama ratusan tahun. Ini merupakan bagian dari kehidupan kita sheari-hari dan berkontribusi besar terhadap perekonomian suatu negara. Seiring dengan bertambahnya jumlah penduduk suatu negara, permintaan akan inovasi dalam dunia transportasi terus meningkat untuk mengikuti pertumbuhan industri yang eksponensial. Salah satu teknologi yang digunakan untuk menangani peningkatan permintaan ini adalah dengan menggunakan analitik data besar karena dapat menangani data dalam jumlah yang terlalu besar dan kompleks untuk ditangani dengan aplikasi perangkat lunak pengolah data tradisional. Dalam menjalankan Analisa menggunakan analisis data besar, ada masalahnya yang muncul yaiu hadirnya data data yang tidak lengkap. Sebuah metode imputasi data diusulkan untuk mengatasi masalah ini seperti interpolasi linier dan metode yang lebih modern dan akurat digunakan pada skripsi ini yang disebut jaringan berlawanan generatif."

"Studi mandiri ini merupakan tinjauan sistematis tentang smartphone menjadi alat pengumpulan, penerimaan, dan pengolahan data mentah yang bersumber dari transportasi publik atau stasiun dari transportasi publik itu sendiri dan memberikan data-data matang kepada agen transit atau pemerintah dan pengguna transportasi publik secara kekinian (real-time). Studi mandiri ini juga meneliti manfaat yang diterima oleh agen transit atau pemerintah atau pengguna transportasi publik dari menggunakan informasi dari data-data matang ini. Penelitian ini adalah tinjauan literatur sistematis dengan desain sintesis narasi. Hasil penelitian menyarankan data-data matang yang terkini yang dapat diakses pengguna tentang transportasi publik memungkinkan pengguna tersebut untuk menentukan rute yang paling baik untuk bepergian, keamanan dari informasi yang dibentuk dari data yang bersumber dari transportasi publik itu sendiri, serta memberikan kemandirian untuk pengguna yang memiliki kecacatan untuk menggunakan transportasi publik. Agen transit atau pemerintah dapat mengumpulkan data transportasi publik dengan jumlah besar tanpa perlu investasi alat mahal dan menggunakan data tersebut untuk kepentingan selanjutnya.

---

This self-study is a systematic review about smartphones being a tool to collect, disburse, and process raw data sourced from the public transport itself or from the station of said public transportation, then gives processed datas to transit agencies or government and the users of public transportation in real-time. This self-study also does research on benefits received by transit agencies or government and users of public transportation from using processed datas. This research is a systematic literature review designed with narrative synthesis.

Result of research suggests processed real-time datas who are accessed with public transportation users enables those users to select the best routes for traveling, safety from informations that comes from the public transportation itself, and also enables users with disabilities to be self-sufficient at using public transportation. For transit agencies or governments, they can gather huge amounts of public transportation data without having to invest in expensive tools and use those datas for further research."

"The 1970's and 1980's witnessed both substantial conceptual and practical interest in paratransit across Europe and North America, as well as widespread implementation of paratransit services and strategies. Subsequently, the trajectory of paratransit (also often referred to as flexible transport systems) has waned, to the point where it is frequently relegated to a very narrow niche (often related to special needs) in the spectrum of collective transport services. More recently, technological advances have made feasible new and / or improved approaches for organizing and delivering local passenger transportation. With practice, policy and research in paratransit now being impacted by these developments, a new set of possibilities is emerging. Some practitioners have forged ahead over the past decade and implemented services and organizational models that show the way forward for what is possible, sometimes without the benefit of the most advanced available technologies. This book draws on a selection of papers presented at the International Paratransit Conference in Monterey in October 2014 to capture these exciting developments."

"Topik yang diangkat adalah manajemen lalu lintas perkotaan dengan menerapkan Intelligent Transportation System (ITS). Model two fluid adalah salah satu model makroscopik yang menghasilkan karakteristik arus lalu lintas pada jaringan jalan perkotaan. Model ini menggambarkan hubungan antara waktu perjalanan, waktu berhenti dan waktu berjalan setiap km. Dalam hal ini, diambil daerah SCBD (Sudirman Central Business District) Jakarta, Indonesia sebagai area studi. Jaringan jalan dimodelkan pada program scaner studio simulator. Data diperoleh pada tahun 2008 dan untuk memprediksi tahun 2011 digunakan table indeks pertumbuhan lalu lintas Jakarta.Hasil dari pemodelan adalah, dengan menggunakan IAV (Intelligent Autonomous Vehicle) di dalam lingkungan perkotaan dapat meningkatkan manajemen lalu lintas karena akan menghasilkan waktu perjalanan yang lebih singkat dibandingkan dengan kendaraan konvensional. Dengan kemampuannya untuk me-rekonfigurasi ketika terjadi kegagalan mesin, tidak akan berpengaruh pada kendaraan di belakangnya dan kemacetan dapat dihindari. Hal ini berarti, jika membandingkan parameter kualitas lalu lintas dengan menggunakan IAV (n = 0.01 dan Tm = 2.24) lebih baik jika dibandingkan dengan menggunakan kendaraan konvensional (n = 0.03 dan Tm = 2.37). Kecepatan rata-rata untuk IAV 13.61 km/jam dan untuk kendaraan konvensional 12.02 km/jam, ini berarti IAV dapat menghemat lebih banyak waktu perjalanan daripada kendaraan konvensional. Keuntungan lain adalah IAV bersifat ramah lingkungan karena menggunakan electrical power dan dapat mengurangi polusi.

---

The topic of this work discusses urban traffic management using intelligent transportation system. The two fluid model is a macroscopic modeling technique which provides characteristics of the performance of traffic flow on an urban road network. The model does this by generating a relationship between trip time, stop time and running time per km. Here, we take SCBD (Sudirman Central Business District) Jakarta, Indonesia as a study area. The network was then modeled in scaner studio simulator. Data collected in 2008 and to predict the traffic volume in 2011, we use traffic growth index for Jakarta.

According to the work presented in this report, the use of IAV in urban environment can improve traffic management since it has shorter time than the use of conventional vehicle. With its ability to reconfigure itself if there is a fault, it has no impact with any other vehicle behind and congestion can be avoided. It means that if we compare parameters quality of traffic by using only IAV (n = 0.01 and Tm = 2.24) is better than using only conventional vehicles (n = 0.03 and Tm = 2.37). Average mean speed for IAV 13.61 km/h and for conventional vehicle 12.02 km/h, it means IAV can save more travel time than manual vehicle. Other benefit of using IAV is environmental friendly since it use electrical power and it can reduce pollution."

"Future innovations on transportation system in Indonesia."

"This book introduces concepts and technologies of Intelligent Transportation Systems (ITS). It describes state of the art safety communication protocol called Dedicated Short Range Communication (DSRC), currently being considered for adoption by the USDOT and automotive industry in the US. However, the principles of this book are applicable even if the underlying physical layer protocol of V2X changes in the future, e.g. V2X changes from DSRC to cellular-based connectivity."

"Layanan ride sourcing atau lebih dikenal sebagai layanan taksi online semakin populer sebagai pelengkap sarana angkutan umum bagi masyarakat. Hal ini menyebabkan pertumbuhan jumlah armada yang bergabung dalam perusahaan platform atau operator penyedia layanan taksi online juga kian membesar. Jika pertumbuhan jumlah armada ini tidak dibatasi, maka masalah kemacetan yang sudah ada di Kota Jakarta saat ini bisa tambah memburuk. Sementara dari segi operasional, layanan taksi online masih dikatakan belum efektif, hal ini bisa dilihat dari waktu tunggu penumpang yang masih cukup tinggi dan adanya sistem surge pricing, yaitu tarif pelayanan lebih tinggi dari tarif biasanya karena tingginya permintaan layanan kendaraan sedangkan ketersediaan kendaraan sedikit. Untuk mengatasi permasalahan meningkatnya jumlah armada taksi online dan juga masalah operasional pada layanan taksi online, penelitian ini bertujuan mengembangkan skema sharing platform untuk mengoptimalkan penggunaan layanan ride splitting pada layanan taksi online. Layanan ride splitting merupakan layanan ride sourcingdimana satu pengemudi (kendaraan) dapat melayani minimal dua pesanan customer sekaligus dalam satu kali perjalanan. Jumlah penumpang dalam satu pesanan customer bisa lebih dari satu orang, akan tetapi semua penumpang dalam satu pesanan customer tersebut mempunyai lokasi asal dan tujuan yang sama. Sementara itu, skema sharing platform atau resource sharing pada layanan ride sourcing adalah suatu skema dimana customer yang memesan layanan kendaraan dari platform A dapat dilayani oleh kendaraan dari platform B, begitu juga sebaliknya, dengan profit sharing yang telah ditentukan sebelumnya. Model optimasi penggunaan layananan ride splitting dengan menerapkan skema sharing platform yang dikembangkan menggunakan bentuk New Modified Maximum Weighted Bipartite Matching, sedangkan metode penyelesaiannya menggunakan Greedy Heuristic Method. Fungsi tujuan dari model optimasi tersebut yaitu memaksimumkan nilai bobot yang merupakan rasio antara profit yang diperoleh operator dan pengemudi dengan konversi nilai uang dari waktu tunggu penumpang. Nilai bobot yang maksimum disini berarti memaksimumkan profit sekaligus meminimumkan waktu tunggu penumpang. Untuk menguji model optimasi yang dikembangkan dilakukan simulasi dengan mempertimbangkan beberapa scenario. Skenario tersebut terkait dengan nilai faktor profit sharing , tarif perjalanan yang dikenakan operator per customer, serta kondisi lalu lintas berupa kecepatan tempuh perjalanan. Berdasarkan hasil simulasi diperoleh bahwa layanan ride splitting yang menerapkan skema sharing platform dengan memperoleh hasil yang lebih baik bila dibandingkan dengan layanan tanpa skema. Nilai 95% artinya operator kendaraan awal yang dipesan oleh customermemperoleh profit sharing sebesar 5% dari operator kendaraan yang ditugaskan melayani customer dengan adanya sharing platform. Hasil yang lebih baik pada simulasi tersebut ditunjukkan dengan perolehan nilai bobot yang lebih besar sekitar 4,5% - 25,3 %, total profit dari operator dan pengemudi yang lebih besar sekitar 15,91% – 48,9%, waktu tunggu dari customer yang lebih kecil sekitar 1,9% - 13,7% dan jumlah pasangan ride splitting yang lebih besar sekitar 8,57%- 12,85%.

---

Ride sourcing services, or more famously known as online taxi services, is getting more popular as a complement of public transportation for the community. This has caused the growth in the number of fleet joining the platform company or the online taxi company to also increase. If the growth in the number of fleet is not regulated, the traffic issues currently already existing in Jakarta can get even worse. On the other hand, from the operational point of view, online taxi services is deemed as not yet effective; which can be seen from the long waiting time for the passengers and the surge pricing system that occurs when the demand for the vehicle is higher than the number of vehicles available.

To solve issues of the increasing number of online taxi fleet and also the operational issues in the online taxi services, this study aims to develop a sharing platform scheme to optimize the use of ride splitting service in online taxi services. Ride splitting services is a ride sourcing service where one vehicle can serve at least two request customers at one trip. The number of passengers per customer can be more than of one person, but all the passengers in one request customer have the same origin and destination. On the other hand, sharing platform scheme or resource sharing in ride sourcing services is a scheme where a customer ordering vehicle service from platform A can be served by vehicle from platform B, and the other way around, with a predetermined profit sharing applied.

The optimized model of ride splitting service usage by applying sharing platform scheme is developed using the New Modified Maximum Weighted Bipartite Matching form, while the solving method is using Greedy Heuristic Method. The objective function of the optimized model is to maximize the weighted value which is the ratio between profit earned by the operator and money conversion of the passenger’s waiting time. Maximum weighted value means maximizing the profit and minimizing the waiting time.

To test the optimized model developed, we do a simulation which takes into consideration several different scenarios. Those scenarios are related to factor values of profit sharing , travel rate difference charged by the operator per customer, and paying attention to the existing traffic condition. The simulation shows that ride splitting services applying sharing platform scheme with 95% gets better results than services without scheme. The value of 95% means initial operator requested by the customer gets 5% of profit sharing from the operator whose vehicle is actually serving the customer with sharing platform. The better results from the simulation are the higher weighted value of 4.5% - 25.3%, higher total profit of the operator and drivers of 15.91%-48.9%, and shorter customer waiting time of 1.9%-13.7% and bigger number of matchs of 8.57%-12.85%."