Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan membangun model bangkitan perjalanan untuk rumah sakit di kawasan padat penduduk, seperti di DKI Jakarta. Metode yang digunakan berbasis kepada ITE dan dikembangkan dengan penambahan uji statistik uji korelasi dan uji asumsi klasik pada pembangunan model regresi. Variabel bebas yang digunakan, yaitu luas lahan, luas bangunan, jumlah tempat tidur, jumlah dokter, dan jumlah karyawan. Nilai adjusted R2 digunakan untuk mengkomparasi model regresi setelah uji signifikansi, sedangkan model trip rate diseleksi dengan membandingkan standar deviasi dan weighted average trip rate terkecil maksimal 0,55. Ketika nilai R2 model regresi < 0,5 maka digunakan model alternatif berupa trip rate. Khusus rumah sakit kelas A terdapat model regresi yang sangat baik dalam menjelaskan hubungan antara jumlah dokter dengan jumlah pejalan kaki. Setelah itu diperoleh model akhir bangkitan perjalanan berupa persamaan regresi linier tunggal/berganda dan nilai trip rate baik dengan transformasi maupun tanpa transformasi data dalam satuan mobil, motor, SMP, pejalan kaki, dan total orang pada waktu jam sibuk pagi dan sore. Variabel bebas pada model akhir yang dominan adalah luas lahan, jumlah tempat tidur, dan jumlah karyawan. Kategorisasi rumah sakit kelas ldquo;A rdquo; dan kelas B di DKI Jakarta dapat digunakan untuk model trip rate sederhana, tetapi secara umum tidak cukup signifikan untuk pengembangan model regresi/terbaik. Terdapat juga model akhir regresi opsional khusus untuk rumah sakit kelas ldquo;A rdquo;. Dari serangkaian proses diatas, dihasilkan rekomendasi prosedur standar analisis bangkitan perjalanan yang dapat digunakan untuk tata guna lahan lainnya.

---

This research aims to develop a trip generation model for hospital in high populated areas, such as in DKI Jakarta. The methods are based on ITE and developed with the addition of statistical tests correlation test and classical assumption test of the regression model. Independent variables use land area, building area, number of beds, number of doctors, and number of employees. The adjusted R2 value is used to compare the regression models after the significance test, while the trip rate model is selected by comparing the the smallest ratio between standard deviation and weighted average trip rate max. 0.55. When R2 value of regression model 0,5 then used alternative model in the form of trip rate. Specifically for A class hospitals, there is an excellent regression model for explaining the relationship between the number of doctors and the number of pedestrians. Then the final models of trip generation have the form of single linear multiple regression equation and trip rate value that transformed or without data transformation in unit of car, motorcycle, SMP, pedestrian, and total person for morning and afternoon peak hour traffic. Domination of the independent variables in final model are land area, number of beds, and number of employees. The A and B classes categorization of hospitals in DKI Jakarta can be used for developing simple trip rate models, but generally not significant enough for the development of the best regression models regression. There is also an optional final regression model for the A class hospital. From a series of analytical processes that have been tried, standard procedures recommendation can be used to analyze trip generation for other land uses.

Abstrak :

ABSTRAK
Wilayah Jakarta, Bogor, Tangerang dan Bekasi (Jabotabek) dewasa ini menampakkan pertumbuhan yang luar biasa cepatnya jika dibandingkan rata-rata wilayah lain di Indonesia. Pertumbuhan perekonomian di wilayah ini yang begitu pesat menjadikan keempat daerah ini seolah tidak mempunyai batas wilayah yang mencirikan adanya pemisahan dua propinsi, DKI Jakarta dan Jawa BaraL Pesatnya pembangunan di kawasan mi berimplikasi pada meningkatnya kebutuhan sarana dan prasarana transportasi yang menghubungkan titik-titik pusat kegiatan penduduk di wilayah ini.

Karya tulis ini bertujuan untuk membuat model bangkitan perjalanan dari salah satu ruias jalan tol terpenting di wilayah tersebut, yaitu Ruas Tol Jagorawi. Model dirancang dan disimulasikan dengan menggunakan metode dinamika sistem. Analisis model didasarkan pada pertumbuhan sosial dan ekonomi dari salah satu simpul Ruas Tol Jagorawi, yaitu wilayah Kotamadya Bogor.

Dalam tahap perancangan, model diusahakan mendekati karakteristik dan kondisi sistem yang sebenarnya untuk kemudian disimulasikan dengan beberapa kondisi khusus. Dari model yang dibuat, akan diprakirakan besarnya volume lalulintas yang melewati Ruas Tol Jagorawi tersebut di masayang akan datang.

Abstrak :
Penelitian ini menganalisis model permintaan perjalanan penumpang berbasis rumah tangga dengan tujuan berbelanja di Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu. Penelitian ini menjawab tiga pertanyaan utama: pola perjalanan belanja, faktor-faktor yang memengaruhi bangkitan dan tarikan perjalanan, serta pengembangan model matematis yang memprediksi bangkitan dan tarikan perjalanan tersebut. Pengumpulan data melibatkan sumber primer dan sekunder, dengan data primer dikumpulkan melalui survei di sebelas pulau berpenghuni Kepulauan Seribu. Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi untuk memodelkan proses bangkitan dan tarikan perjalanan, dengan mempertimbangkan berbagai faktor sosial ekonomi. Hasil utama menunjukkan bahwa karakteristik rumah tangga, seperti jumlah anggota keluarga berdasarkan usia, dan karakteristik tempat perbelanjaan, seperti jumlah pedagang, berpengaruh signifikan terhadap frekuensi perjalanan berbelanja. Model regresi yang dikembangkan memberikan wawasan tentang hubungan antara variabel sosial ekonomi dan permintaan perjalanan yang berkontribusi pada pemahaman dinamika kompleks sistem transportasi kepulauan dan menawarkan dasar untuk perencanaan kebijakan pada masa depan guna meningkatkan kualitas hidup dan peluang ekonomi bagi penduduk Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu. ......This research analyzes the household-based passenger travel demand model with the aim of shopping in the Administrative District of Kepulauan Seribu. It addresses three main questions: shopping travel patterns, factors influencing trip generation and attraction, and the development of a mathematical model to predict these trip generations and attractions. Data collection involved both primary and secondary sources, with primary data gathered through surveys across eleven inhabited islands in Kepulauan Seribu. The study employs regression analysis to model the trip generation and attraction processes, considering various socio-economic factors. Key findings indicate that household characteristics, such as family size, and shopping location characteristics, such as the number of vendors, significantly affect shopping trip frequency. The developed regression model provides insights into the relationship between socio-economic variables and travel demand, contributing to a better understanding of the complex dynamics of the island transportation system. This offers a foundation for future policy planning to enhance the quality of life and economic opportunities for the residents of the Administrative District of Kepulauan Seribu.

Abstrak :
Jumlah penduduk Indonesia yang terus meningkat mengakibatkan semakin tingginya permintaan pasokan barang dalam memenuhi kebutuhan masyarakat. Sebagai negara kepulauan, moda transportasi laut menjadi sangat penting dan harus dikembangkan dengan baik untuk mengakomodasi kebutuhan masyarakat di daerah kepulauan yang minim akan akses pasokan barang. Hal ini tentunya akan berdampak pada peningkatan bangkitan perjalanan. Kepulauan Seribu merupakan salah satu contoh daerah kepulauan yang terletak di dekat area perkotaan Jakarta dimana terdapat kesenjangan kualitas transportasi, khususnya pada transportasi barang. Dengan demikian, diperlukan proses demand forecasting sebagai dasar peningkatan kualitas transportasi di wilayah Kepulauan Seribu sebagai representasi wilayah kepulauan di Indonesia melalui penelitian tentang bangkitan perjalanan. Penelitian ini dilakukan untuk menganalisis faktor yang memengaruhi bangkitan perjalanan dan mengembangkan model bangkitan perjalanan barang di Kepulauan Seribu yang mencakup seluruh jenis barang dengan istilah general cargo. Model yang digunakan adalah freight generation yang akan mengestimasi volume (ton/hari) bangkitan perjalanan di masa mendatang. Digunakan data sekunder berupa manifes kapal atau pencatatan barang pada pelabuhan sebagai sumber data perjalanan barang dari dan menuju Kepulauan Seribu. Pemodelan dibuat menggunakan metode regresi linear dengan melakuan tahapan uji statistik untuk mendapatkan model terbaik. Hasil penelitian menunjukkan bahwa jumlah penduduk merupakan faktor atau variabel yang paling berpengaruh terhadap bangkitan perjalanan barang. Penelitian ini dapat digunakan sebagai dasar pertimbangan dalam mengembangkan dan meningkatkain kualitas transportasi logistik khususnya di wilayah kepulauan. ......The continuously increasing population of Indonesia leads to higher demand for the supply of goods to meet societal needs. As an archipelagic country, maritime transportation modes become crucial and must be well-developed to accommodate the needs of communities in island regions that lack access to goods supply. This inevitably impacts the rise in trip generation. Kepulauan Seribu is an example of an island region located near the urban area of Jakarta where there is a disparity in transportation quality, particularly in goods transportation. Thus, demand forecasting is needed to improve transportation quality in Kepulauan Seribu as a representative of island regions in Indonesia through freight generation research. This study aims to identify the factors influencing freight generation and predict the freight generation model in Kepulauan Seribu, including all types of goods referred to as general cargo. The model used to predict is the freight generation model, which estimates the volume (tons/day) of freight generation in the future. Secondary data, such as ship manifests or goods records at ports, were used as sources of freight travel data to and from Kepulauan Seribu. The modeling was conducted using the linear regression method with statistical tests to obtain the best model. The results indicate that the population is the most influential factor or variable on freight generation. This study can be used as a fundamental consideration in developing and enhancing the quality of logistics transportation, particularly in archipelagic regions.

Abstrak :
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.

Abstrak :
Indonesia memiliki ketergantungan tinggi pada sistem transportasi laut yang mendukung konektivitas antarpulau. Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu menjadi salah satu objek justifikasi yang diidentifikasi sebagai wilayah yang dapat meningkatkan aktivitas perjalanan, mendukung pertumbuhan ekonomi, dan memenuhi kebutuhan transportasi. Penelitian ini berfokus pada perjalanan penumpang laut dengan berbagai tujuan bekerja, termasuk sektor swasta, wirausaha, nelayan, buruh, guru, keamanan publik, tenaga kesehatan, hingga Aparatur Sipil Negara (ASN). Melalui pendekatan demand forecasting dengan metode stastistik inferensi regresi linear, penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola perjalanan dan faktor-faktor yang mempengaruhi bangkitan perjalanan penumpang, serta membuat model matematis bangkitan perjalanan penumpang dengan tujuan bekerja di Kabupaten Administrasi Kepulauan Seribu. Data responden diperoleh berdasarkan survei secara cross-sectional yang kemudian direkapitulasi untuk proses pengembangan dan analisis model. Melalui metode statistik inferensi Regresi Linear, Uji Korelasi dan Signifikansi, Uji Koefisien Determinasi, Uji Hipotesis Distribusi, dan Uji Asumsi Klasik, didapatkan model yang layak digunakan serta penentuan model terbaik melalui validasi data untuk menyesuaikan model prediksi dengan observasi menggunakan Root Mean Square Error (RMSE). Hasil penelitian menungkap faktor terbaik yang mempengaruhi bangkitan perjalanan penumpang melalui Trip Production dan Trip Attraction serta nilai koefisien determinasi (R²) yang dihasilkan masing-masing persamaan model. ......Indonesia has a high dependency on sea transportation systems that support inter-island connectivity. Kepulauan Seribu Administrative District is one of the justification objects identified as an area that can increase travel activity, support economic growth, and meet transportation needs. This research focuses on sea passenger trips with various work purposes, including the private sector, entrepreneurs, fishermen, public safety, teachers, public security, health workers, and the State Civil Apparatus (ASN). Through a demand forecasting approach with a linear regression inference statistical method, this research aims to analyze travel patterns and factors that influence the generation of passenger trips, as well as to create a mathematical model of passenger travel generation with the purpose of working. Respondent data was obtained based on a cross-sectional survey which was then recapitulated for the model development and analysis process. Through statistical methods of Linear Regression inference, Correlation and Significance Test, Determination Coefficient Test, Distribution Hypothesis Test, and Classical Assumption Test, a feasible model is obtained and the best model is determined through data validation to adjust the prediction model with observations using Root Mean Square Error (RMSE). The results of the study revealed the best factors affecting the generation of passenger trips through Trip Production and Trip Attraction and the coefficient of determination (R²) generated by each model equation.

Abstrak :
Pertumbuhan perumahan di daerah pinggiran kota (sub urban) sudah begitu pesatnya, sehingga menimbulkan bangkitan pergerakan dari dan ke daerah tersebut. Bangkitan pergerakan merupakan elemen penting pada proses perencanaan transportasi, di mana tahapan ini bertujuan mendapatkan jumlah pergerakan yang dibangkitkan oleh setiap zona asal (OJ dan jumlah pergerakan yang tertarik ke setiap zona tujuan (D9 yang ada di dalam daerah kajian. Penelitian ilmiah ini bertujuan menghitung dan meramalkan besarnya tingkat bangkitan perjalanan di beberapa lokasi di Jakarta dengan mempertimbangkan struktur demografi nya. Untuk kota besar seperti Jakarta dengan tingkat kompleksitas yang tinggi, proses pemodelannya sensitif terhadap variasi kecenderungan sosial-ekanomi yang mempengaruhi pelaku perjalanan. Selain itu, tingginya jumlah perjalanan orang tiap harinya, perlu dikaji lebih dalam terutama dari segi kebutuhan sistem transportasi. Metode yang dipergunakan untuk mengkaji data karakteristik pelaku perjalanan adalah metode regresi linier. Metode ini dapat memperlthatkan secara langsung hubungan arrtara faktor pelaku perjalanan dengan nilai bangkitan perjalanan yang dihasilkan.

Abstrak :
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.