Z U L I A S T R I A N I M. I

Transkripsi

1 ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) DARI DATA ARUS LALU LINTAS DENGAN METODE ESTIMASI ENTROPI MAKSIMUM MENGGUNAKAN PIRANTI LUNAK EMME/3 (Studi Kasus Kota Surakarta) Origin-Destination Matrix Estimation From Traffic Count With Entropy Maximum Method Using EMME-3 Software (A Case Study of Surakarta City) SKRIPSI Disusun Sebagai Salah Satu Syarat Menempuh Gelar Sarjana Pada Program S1 Reguler Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta Disusun Oleh : Z U L I A S T R I A N I M. I PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2015

2 LEMBAR PERSETUJUAN ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) DARI DATA ARUS LALU LINTAS DENGAN METODE ESTIMASI ENTROPI MAKSIMUM MENGGUNAKAN PIRANTI LUNAK EMME/3 (Studi Kasus Kota Surakarta) Origin-Destination Matrix Estimation From Traffic Count With Entropy Maximum Method Using EMME-3 Software (A Case Study of Surakarta City) Disusun Oleh : Z U L I A S T R I A N I M. I Telah disetujui untuk dipertahankan dihadapan Tim Penguji Pendadaran Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Persetujuan Dosen Pembimbing Dosen Pembimbing I Dosen Pembimbing II DR. Eng. Ir. Syafi i, MT N I P ii Slamet Jauhari Legowo, ST,MT N I P

3 ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN (MAT) DARI DATA ARUS LALU LINTAS DENGAN METODE ESTIMASI ENTROPI MAKSIMUM MENGGUNAKAN PIRANTI LUNAK EMME/3 (Studi Kasus Kota Surakarta) Origin-Destination Matrix Estimation From Traffic Count With Entropy Maximum Method Using EMME-3 Software (A Case Study of Surakarta City) SKRIPSI Disusun Oleh : Z U L I A S T R I A N I M. I Telah dipertahankan dihadapan Tim Penguji Pendadaran Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret pada hari Senin tanggal 10 Agustus Dr. Eng. Ir. Syafi i, MT NIP Slamet Jauhari Legowo, ST,MT NIP Budi Yulianto, ST, MSc, PhD NIP Setiono, ST, MSc NIP Disahkan, Kepala Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik UNS Wibowo, ST, DEA NIP iii

4 MOTTO Nothing is Impossible but The Word Itself Says I mpossible (Audrey Hepburn) iv

5 PERSEMBAHAN ALLAH S.W.T, Pemilik dunia dan seisinya Mama dan Papa, yang telah mendidik dan membesarkanku, memberi motivasi dan mengajari tentang kehidupan dan bagaimana berjuang. Terima kasih untuk kasih sayang serta bimbingan dan doa kalian selama hidupku. Adikku, Fajar Febriyanto Nugroho yang telah memberikan dukungan. Pak Syafii atas ilmu, bimbingan, serta motivasi yang disampaikan. Pak Legowo atas ilmu yang diberikannya. Egar Adistira, terima kasih untuk semangat serta dukungannya. Mila Nata P, Hanan Nur R, Edo Erlangga dan Demarda Kalimanto, terimakasih atas dukungan, perhatian, semangat dan persahabatan selama ini. Natalia, Deden, Yuwanda, Ines, Sabrina, Adinda, Ismayola, Aulia, Ihsana, Dea, terimakasih untuk semangat, dukungan dan persahabatan selama ini. Elfa Monica, Resita Arum dan Wulan Septiyani, teman satu tim skripsi di laboratorium Traffic yang saling membantu dan mendukung. Teman-teman angkatan 2011 yang mendukung dan saling membantu. Teknik Sipil UNS yang menjadi tempat Saya menuntut ilmu. Kota solo, yang mengajarkanku arti berjuang dan makna kehidupan. v

6 A B S T R A K Zuli Astria, 2015, Estimasi Matrik Asal Tujuan (Mat) Dari Data Arus Lalu Lintas Dengan Metode Estimasi Entropi Maksimum Menggunakan Piranti Lunak Emme/3 (Studi Kasus Kota Surakarta). Skripsi. Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. Permasalahan transportasi seperti kemacetan, polusi suara dan udara, kecelakaan, tundaan dan berbagai masalah keselamatan dapat teratasi jika ada perencanaan transportasi yang baik. Untuk mengatasi semua permasalahan tersebut dibentuknya Matrik Asal Tujuan (MAT). MAT adalah matrik berdimensi dua yang berisi informasi mengenai besarnya pergerakan antarlokasi (zona) di dalam daerah tertentu. Salah satu indikator dalam perencanaan MAT adalah dengan mengetahui besarnya parameter β. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengestimasi nilai MAT dari data lalu lintas menggunakan aplikasi software EMME/3 dengan metode estimasi entropi maksimum di Kota Surakarta pada tahun Selain itu untuk mengetahui tingkat validitas dari arus lalu lintas hasil pemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Metode estimasi entropi-maksimum adalah model yang digunakan untuk mendapatkan informasi seluruh status mikro yang akan terjadi dengan peluang yang sama serta konsisten dengan informasi status makronya selain itu asumsi dasar pendekatan ini adalah peluang sebaran yang terjadi sebanding dengan jumlah status yang ada dalam sistem tersebut yang mendukung terbentuknya sebaran. Untuk menggunakan metode ini, penelitian dibantu dengan program software Matlab. Hasil keluaran dari metode ini adalah nilai parameter β yang akan digunakan untuk mendapatkan Matrik pemodelan baru, kemudian MAT baru dibebankan dan dimasukan arus hasil pengamatan (traffic count) ke dalam jaringan jalan sehingga bisa diperoleh nilai validitasnya. Uji Validitas menggunakan koefisien Determinasi (R²). Besarnya nilai parameter β yang diperoleh dengan bantuan aplikasi software Matlab adalah 0,001. Dari hasil perhitungan dengan bantuan EMME/3, diperoleh total jumlah estimasi pergerakan kota Surakarta pada tahun 2015 adalah 47549,17 smp/jam dengan tingkat validitas (R 2 ) yang didapatkan sebesar 0,8178. Kata kunci : MAT, Model Estimasi Entropi Maksimum, EMME/3, Matlab vi

7 ABSTRACT Zuli Astria, 2015, Origin-Destination Matrix Estimation From Traffic Count With Entropy Maximum Method Using EMME-3 Software (A Case Study of Surakarta City). Thesis. Civil Engineering Department Faculty of Engineering, Sebelas Maret University Surakarta. Transportation problems such as traffic congestion, noise and air pollution, accidents, delays and safety issues can be resolved if there is a good transportation planning. To overcome all these problems the establishment of Matrix Origin Destination (O-D Matrix). O-D Matrix is a two-dimensional matrix that contains information about the amount of movement between locations (zones) within a certain area. One of the indicators in the planning of O-D Matrix is to determine the magnitude of the parameter β. The purpose of this study was to estimate the value of O-D Matrix of traffic data using application software EMME / 3 with maximum entropy estimation method in Surakarta in In addition, to determine the validity of the traffic flow modeling results with traffic flow observations in field. The maximum-entropy estimation method is a model used to obtain status information of all micro that will happen with the same opportunities as well as consistent with the macro status information besides the basic assumption of this approach is the distribution opportunities that occur in proportion to the number of existing status in the system that supports the establishment of distribution. To use this method, the research was helped with Matlab software program. The output of this method is the value of the parameter β which will be used to acquire new matrix modeling, then the new O-D Matrix was charged and current observations (traffic count) was put to the road network so that the value of its validity can be obtained. Validity test using the coefficient of determination (R ²). The value of the parameter β obtained with the help of Matlab software application was 0,001. From the results of calculations with the help of EMME / 3, the total amount obtained of the estimated movement of Surakarta in 2015 was 47549,17 pcu / hour with a level of validity (R2) obtained was 0,8178. Keywords : O-D Matrix, Gravity Model, EMME/3, Matlab vii

8 PRAKATA Puji yukur penulis panjatkan kehadirat Allah SWT atas limpahan rahmat dan hidayah-nya sehingga penulis dapat menyelesaikan laporan tugas akhir dengan judul Estimasi Matrik Asal Tujuan (Mat) Dari Data Arus Lalu Lintas Dengan Metode Estimasi Entropi Maksimum Menggunakan Piranti Lunak Emme/3 (Studi Kasus Kota Surakarta) guna memenuhi salah satu syarat memperoleh gelas Sarjana Teknik di Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. Penyusunan tugas akhir ini dapat berjalan lancar tidak lepas dari bimbingan, dukungan dan motivasi dari berbagai pihak. Dengan segala kerendahan hati, pada kesempatan ini penulis menyampaikan terima kasih kepada: 1. Segenap Pimpinan Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. 2. Segenap Pimpinan Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. 3. Dr. Eng. Ir. Syafi i, MT, selaku Dosen Pembimbing I. 4. Slamet Jauhari Legowo, S.T., MT, selaku Dosen Pembimbing II. 5. Purnawan Gunawan, S.T., MT, selaku dosen pembimbing akademik. 6. Dosen penguji skripsi. 7. Segenap bapak dan ibu dosen pengajar di Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta. 8. Rekan-rekan mahasiswa Program Studi Teknik Sipil. 9. Semua pihak yang telah memberikan bantuan dan dukungan kepada penulis dengan tulus dan ikhlas. Penulis menyadari tugas akhir ini masih jauh dari kesempurnaan. Penulis mengharapkan saran dan kritik yang bersifat membangun untuk perbaikan di masa mendatang. Surakarta, Agustus 2015 Penulis viii

9 DAFTAR ISI HALAMAN JUDUL... HALAMAN PERSETUJUAN... HALAMAN PENGESAHAN... MOTTO... PERSEMBAHAN... ABSTRAK... ABSTRACT... PRAKATA... DAFTAR ISI... DAFTAR TABEL... DAFTAR GAMBAR... DAFTAR NOTASI DAN SIMBOL... DAFTAR LAMPIRAN... Hal i ii iii iv iv v vi vii ix xiii xiv xv xvi BAB 1 PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Rumusan Masalah Batasan Masalah Tujuan Penelitian Manfaat Penelitian Manfaat Teoritis Manfaat Praktis... BAB 2 LANDASAN TEORI 2.1. Tinjauan Pustaka Dasar Teori Pemodelan Transportasi Matrik Asal Tujuan ix

10 Aksesibilitas Daerah Kajian Sistem Zona Sistem Jaringan Transportasi Klasifikasi Fungsi Jalan Satuan Mobil Penumpang Kapasitas Kecepatan Hubungan Kurva Kecepatan-Arus dan Biaya-Arus Konsep Model Gravity sebagai Model Sebaran Pergerakan Model Gravity dengan Batasan Bangkitan-Tarikan Kalibrasi Model Gravity Metode Estimasi Entropi Maksimum Metode Kalibrasi Newton-Raphson Pendekatan Pembebanan User Equilibrium Indikator Uji Statistik EMME/3 (Equilibre Multimodal, Multimodal Equilibre) Matlab. 2.3 Kerangka Pemikiran BAB 3 METODE PENELITIAN 3.1. Lokasi dan Waktu Penelitian Jenis dan Sumber Data Data Primer Data Sekunder Metode Pengumpulan Data Pengumpulan Data Primer Pengumpulan Data Sekunder Alat Pengumpulan Data Lalu Lintas Desain Formulir Metode Analisis Data x

11 BAB Pengolahan Data Basis Jaringan Jalan Matrik Hasil Estimasi oleh EMME/ Kalibrasi Parameter Beta Estimasi Matrik Asal Tujuan Hasil Pemodelan Pembebanan Arus Lalu Lintas Ke Jaringan Jalan Uji Validasi 3.5. Tahapan Penelitian Studi Literatur Pengumpulan Data Estimasi Matrik Pembebanan Tes Validasi Pembahasan Kesimpulan ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1. Umum Pengolahan dan Penyajian Data Sumber Data Pembagian Zona Satuan Mobil Penumpang Kapasitas Waktu Tempuh Analisis dengan Program EMME/ Basis Data Jaringan Jalan Data Volume Lalu Lintas (Traffic Count) Data Matrik Awal (Prior Matrix) Matrik baru hasil EMME/ Kalibrasi Newton-Raphson 4.5. Estimasi Matrik Hasil Pemodelan Dengan Model Gravity Batasan Bangkitan-Tarikan Pembebanan Matrik Ke Jaringan Jalan Uji Validitas xi

12 4.8. Pembahasan Fungsi Hambatan Estimasi Matrik Asal Tujuan Perjalanan BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN 5.1. Kesimpulan 5.2. Saran... DAFTAR PUSTAKA... LAMPIRAN xii

13 DAFTAR TABEL Hal. Tabel 2.1 Resume Hasil Penelitian Estimasi Matrik Asal Tujuan Tabel 2.2 Tabel 3.1 Bentuk Umum Matrik Asal Tujuan... Lokasi Survey arus lalu lintas zona internal Tabel 3.2 Lokasi Survey arus lalu lintas zona eksternal Tabel 4.1 Data Hasil Survey Tahun Tabel 4.2 Pembagian Zona Internal Tabel 4.3 Pembagian Zona Eksternal Tabel 4.4 Perhitungan jumlah kendaraan pada jam puncak (dalam 1 jam) 57 Tabel 4.5 Konversi Satuan Kendaraan ke smp Tabel 4.6 Format masukan basis data jaringan Tabel 4.7 Koordinat Kota Surakarta Tabel 4.8 Data Arus Lalu Lintas Tahun Tabel 4.9 Prior Matrik Tahun 2013 (smp/jam). 64 Tabel 4.10 Matrik Baru Hasil EMME/3 Tahun 2015 (smp/jam) Tabel 4.11 Matrik Hasil Pemodelan Tahun 2015 (smp/jam) Tabel 4.12 Perbandingan Arus Traffic Count dengan Arus Hasil Pembebanan xiii

14 DAFTAR GAMBAR Hal. Gambar 2.1 Metode untuk Mendapatkan Matrik Asal Tujuan (MAT)... 9 Gambar 2.2 Diagram Model Perencanaan Transportasi Empat Tahap Gambar 2.3 Matrik Asal Tujuan Gambar 2.4 Diagram Garis Keingian. 15 Gambar 2.5 Daerah Kajian Sederhana dengan Definisinya Gambar 2.6 Hubungan Tipikal Kecepatan-Arus dan Biaya-Arus Gambar 2.7 Prosedur Perhitungan EMME/3. 42 Gambar 2.8 Bagan Alir Kerangka Pikir. 44 Gambar 3.1 Peta Administrasi Kota Surakarta.. 46 Gambar 3.2 Peta Pembagian Zona Kota Surakarta 47 Gambar 3.3 Peta Jaringan Kota Surakarta Gambar 3.4 Proses Kalibrasi dengan metode Entropi Maksimum Gambar 3.5 Bagan Alir Metode Penelitian Gambar 4.1 Network Editor Gambar 4.2 Editor toolbar Gambar 4.3 Tabel Matrik (full matrix 3) Gambar 4.4 Nilai β Hasil Iterasi Program Gambar 4.5 Grafik Uji Validasi Volume Lalu Lintas dengan EMME/ Gambar 4.6 Grafik Uji Validasi Volume Lalu Lintas dengan Excel Gambar 4.7 Garis Keinginan (Desair Line) Pembebanan Lalu Lintas Kota Surakarta Tahun Gambar 4.8 Grafik Jumlah Tarikan dan Bangkitan Pergerakan Pada Zona Internal Gambar 4.9 Grafik Jumlah Tarikan dan Bangkitan Pergerakan Pada Zona Eksternal Gambar 4.10 Grafik Pergerakan Antar Zona xiv

15 DAFTAR NOTASI DAN SIMBOL A i, B d = faktor penyimbang untuk setiap zona asal i dan tujuan d A C C id C o D d FC cs FC sf FC sp FC w = kumpulan dari semua link pada jaringan = Kapasitas (smp / jam) = biaya perjalanan dari zona asal i ke zona tujuan d = Kapasitas dasar untuk kondisi tertentu (ideal) (smp / jam) = total pergerakan ke zona tujuan d = Faktor penyesuaian ukuran kota = Faktor penyesuaian hambatan samping = Faktor penyesuaian pemisah arah = Faktor penyesuaian lebar jalur lalu lintas FFV cs = Faktor penyesuaian ukuran kota. FFV sf = Faktor penyesuaian kondisi hambatan samping FV F vo FV w O i = Kecepatan arus bebas kendaraan ringan sesungguhnya (km/jam) = Kecepatan arus bebas dasar kendaraan ringan (km/jam) = Penyesuaian lebar jalur lalu lintas efektif (km/jam) = total pergerakan dari zona asal i V = kecepatan sesungguhnya pada saat ada arus lalu lintas Q. S T id t 0 Vˆ l V l V 0 = jarak (km) = jumlah pergerakan dari zona asal i ke zona tujuan d = waktu tempuh pada saat V 0 (detik) = arus lalu lintas hasil pengamatan pada ruas l = arus lalu lintas hasil pemodelan pada ruas l = kecepatan pada saat arus bebas (km/jam) = nilai hubungan tingkat efesiensi sistem transportasi antarzona xv

16 DAFTAR LAMPIRAN Lampiran A Lampiran B Lampiran C Lampiran D Lampiran E Lampiran F Lampiran G Lampiran H Lampiran I Lampiran J Lampiran K : MKJI : Data Survey Lalu Lintas : Konversi Satuan Kendaraan : Kapasitas : Kecepatan dan Waktu Tempuh : Basis Data Jaringan Jalan : Koordinat Kota Surakarta : Desain Formulir Survey : Perbandingan Traffic Count dan Arus Hasil Pembebanan : Listing Program : Kelengkapan Skripsi xvi