Dr. NINDYO CAHYO KRESNANTO. Blog.: nindyocahyokresnanto.wordpress.com .: -

Transkripsi

1 1 Dr. NINDYO CAHYO KRESNANTO Blog.: nndyocahyokresnanto.wordpress.com Emal.: - nndyo_ck@staff.janabadra.ac.d

2 2 Nndyo Cahyo Kresnanto FT Unverstas Janabadra YK

3 3 Model adalah merupakan representas dar realta (dengan cara sederhana, mudah murah, dan nformatf). Mnature, Maket, Prototype, dsb Peta kontur, Peta jalan, dsb Secara umum model matemats dapat drumuskan sebaga y=f (x), y = peubah tak-bebas; x = peubah bebas.

4 4 Nndyo Cahyo Kresnanto FT Unverstas Janabadra YK

5 5 Uj Kecukupan Data Uj Korelas Uj Lneartas Uj Ftness/Kesesuaan

6 6 Uj kecukupan data dlakukan untuk mengetahu pola fungs dar data yang sesungguhnya, sehngga tdak ada keraguan terhadap fungs tersebut. Y-Axs Y-Axs N = CV E 2 2 Z 2 α X-Axs X-Axs Jumlah data yang Jumlah data yg sedkt cukup akan akan mengakbatkan memberkan gambaran nteprets kecenderungan yang jelas tentang pola tdak akurat kecenderungan pola data

7 7 Untuk menentukan tngkat korelas antara varabel bebas dan varabel tak bebas, serta korelas antara varabel bebas satu dengan varabel bebas yang lan. r = N. [ ][ ] N X X N Y Y X Y X Y

8 8 Jka ada sebuah fungs y = f(x), maka korelas yang dapat muncul adalah r = 1 y mempunya korelas postf terhadap x dmana setap x bertambah maka y akan bertambah. r = -1 y mempunya korelas negatf terhadap x dmana setap x bertambah maka y akan berkurang. r = 0 y tdak mempunya korelas terhadap x dmana setap x bertambah maka y tdak tentu.

9 9 Y-Axs Uj lneartas dgunakan untuk mengetahu aproksmas dar sekumpulan data, aproksmas data dapat berupa persamaan lnear atau persamaan nonlnear. Non- Lnear Lnear X-Axs

10 10 Uj kesesuaan dgunakan basanya unruk menentukan kelompok data mana yang akan dgunakan. Y-Axs ŷ Kelompok Data 1 mn n S = ( y yˆ ) l= 1 2 y Kelompok Data 2 X-Axs

11 11 Beberapa kasus kesesuan data tdak dapat dterangkan secara mutlak dengan Uj Least Square Moda Kasus I Pemlh Kasus II Pemlh A ,- 50% ,- 10% B ,- 50% ,- 90% Selsh , ,- Maks = P L = y1 yˆ1 x y2 yˆ2 x... x y y ˆ

12 12 Uj harus dlakukan sequental tdak boleh ada yang gagal kecual Uj Lneartas

13 13 y = 400,27 + 0, 8x dmana y = jumlah pergerakan, dan x = jumlah mobl. Y-Axs α tgα =Β y = A + Bx A X-Axs

14 14 y = 400,27 + 0, 8x dmana y = jumlah pergerakan, dan x = jumlah mobl. Y-Axs tgα =Β Parameter 0,8 berart: setap pertambahan 1 buah mobl akan mengakbatkan adanya 0,8 pergerakan. A α y = A + Bx X-Axs

15 15 y = 400,27 + 0, 8x = 0 dmana y = jumlah pergerakan, dan x = jumlah mobl. Y-Axs tgα =Β Jka nla x = 0, maka y akan tetap ada (dalam art tetap terjad pergerakan) sehngga dapat dsmpulkan bahwa sebenarnya varable bebas yang mengakbatkan pergerakan tdak hanya x (mobl), ada kemungknan x1, x2, x3,, xn varable (mult varable). A α X-Axs y = A + Bx

16 16 y = 400,27 + 0, 8x Jka terjad mult varable (contoh: Y=1+aX 1 +bx 2 +cx 3 ) maka aturan yang harus dpenuh adalah: Sesama varable bebas tdak boleh mempunya korelas (r 0). Antara varable bebas dan varable tak-bebas harus mempunya korelas yang kuat (r mendekat 1 atau -1), karena jka varable bebas yang mempunya korelas yang kecl dengan varable y dmasukkan dalam fungs justru akan merusak model. Y-Axs A α X-Axs tgα =Β y = A + Bx

17 17 y = 400,27 + 0, 8x Antara realta dan model akan selalu ada kesalahan (error) yang dcermnkan dengan besarnya nla konstanta. Penyebab kesalahan n terletak pada: Korelas antar varable tdak akan dapat mencapa tepat 1 atau -1, berart antar varable tdal mutlak berkorelas. Jumlah varable bebas yang dgunakan akan menentukan tngkat kekuratan model, semakn banyak semakn bak, dengan catatan mempunya aturan korelas antar varable dpenuh. Dalam uj lneartas jelas juga terjad kesalahan pada devas.

18 18 y = 400,27 + 0, 8x Kualtas nput data (x) sangat menentukan kualtas output model (garbage n garbage out). Kualtas data nput yang bak sangat dtentukan oleh Kualtas Surve (Manual Surve, Kalbras Alat, Skll Surveyor, Jumlah Data, dsb). Jka jumlah sample sedkt harus dmbang dengan kualtas data sample (karena jka jumlah sample hanya 10% maka dapat dkatakan bahwa yang 90% danggap mempunya prlaku yang sama dengan yang 10%).

19 19 Nndyo Cahyo Kresnanto FT Unverstas Janabadra YK

20 20 Gateway Pusat zona Zona 1 2 Ruas Penghubung pusat zona Batas daerah kajan 6 Smpul Batas zona

21 21 Eksternal ke/dar Internal Eksternal ke Eksternal Intra Zona Internal ke Internal

22 22 Zona: Smpul: Ruas: 2283

23 23 Empat Tahap Perencanaan Transportas

24 24 1 Data perencanaan MODEL BANGKITAN PERGERAKAN 2 Asal dan tujuan MODEL SEBARAN PERGERAKAN0 3 Total matrk asal-tujuan MODEL PEMILIHAN MODA MAT penumpang angkutan prbad MAT penumpang angkutan umum 4 MODEL PEMBEBANAN LALULINTAS Arus pada jarngan

25 AKSESIBILITAS d Aksesbltas tergantung pada ntenstas tata gunan lahan zona d BANGKITAN PERGERAKAN Arus mennggalkan zona Arus memasuk zona d d SEBARAN PERGERAKAN d Untuk setap pasangan zona (,d), berapa arus dar zona I ke zona d?

26 PEMILIHAN MODA PEMILIHAN RUTE B d A C D d Angkutan prbad Angkutan umum Dar jumlah lalulntas dar I ke d, berapa yang menggunakan kend. prbad dan berapa yang menggunakan angkutan umum? Kendaraan prbad akan mengkut rute tersngkat ABCD ARUS PADA JARINGAN JALAN A B C E D d A B C d Jka arus lalulntas berubah, rute tercepat dar zona I ke zona d akan berubah juga. Rute tercepat akan berubah dar ABCD menjad SBED. Hal yang sama juga berlaku untuk angkutan umum. Angkutan Umum akan memlh rute terpendek atau tersngkat ABC