BAB V ANALISIS DATA 5.1 UMUM

Transkripsi

1 BAB V ANALISIS DATA 5.1 UMUM Bab ini akan menyampaikan hasil pemeriksaaan dampak parkir di badan jalan yang ditampilkan melalui indikator kinerja jaringan jalan. Dengan data-data yang diperoleh dan diolah pada bab sebelumnya, akan disimulasikan dengan paket program SATURN untuk membebankan matriks asal tujuan ke dalam jaringan jalan yang sudah direncanakan untuk masing-masing skenario penanganan parkir di badan jalan. Indikator kinerja jaringan jalan yang akan dinilai adalah kapasitas rata-rata, kecepatan ratarata, VCR rata-rata, dan total biaya transportasi. 5.2 PERSIAPAN INPUT PROGRAM SATURN Data yang diperoleh dari bab sebelumnya akan disimulasikan dengan menggunakan software SATURN. Dalam melakukan simulasi ini dibutuhkan dua input yaitu prior matrix dan data jaringan jalan dalam wilayah studi Prior Matriks Prior Matriks Asal Tujuan yang dimaksud di sini adalah MAT 2002 yang kemudian diestimasi dengan metode furness untuk mendapatkan MAT aktual tahun 2008 dan MAT tahun akhir kajian 2013 seperti dijelaskan pada bab sebelumnya. Matriks Asal Tujuan 2008 dan 2013 yang diperoleh masing-masing akan dibebankan ke dalam jaringan jalan sesuai dengan skenario untuk melihat kinerja jaringan jalan pada tahun tinjauan. Contoh tampilan MAT Jam Puncak Pagi 2008 seperti pada Gambar 5.1 berikut. Zona Oi Dd Gambar 5.1 Sebagian Format MAT 2008 Jam Puncak Pagi Untuk Input SATURN Mohammad Yun im Hakim

2 Format file di atas adalah *.DAT, untuk meneruskan ke step selanjutnya dalam SATURN harus diubah ke dalam bentuk *.UFM. Untuk mengubahnya digunakan modul MXM Database Jaringan Buffer network pada software SATURN berisi database seluruh link dan node pada jaringan, termasuk pula database kendaraan umum serta data traffic counting. Blok pertama pada buffer network diawali dengan kode dan diakhiri yang merupakan blok data jaringan. Untuk node yang berupa centroid diberi kode C, dalam kajian ini jumlah centroid adalah sebanyak 125 buah. a. Blok data jaringan Gambar 5.2 Contoh Sebagian Blok Buffer Jaringan Mohammad Yun im Hakim

3 b. Blok koordinat node Gambar 5.3 Contoh Sebagian Blok Koordinat Node Jaringan c. Blok angkutan kota Tidak seperti jaringan buatan sederhana, pada jaringan sebenarnya ini dilakukan perhitungan database untuk angkutan kota yang ditetapkan (fix route), yaitu merupakan data trayek angkutan kota dari node ke node. Mohammad Yun im Hakim

4 Tata cara penulisan blok angkutan kota dimulai dari kolom 1 dengan tanda pengenal blok (sebagai pembuka) adalah dan diakhiri pada ujung data oleh angka Gambar 5.4 Contoh Sebagian Blok Angkutan Kota yang Ditetapkan (fix route) pada Jaringan Pada blok tersebut terdapat informasi sebagai berikut : kolom 1-5 : angka pengenal trayek atau kode trayek kolom 6-10 : volume lalu lintas angkutan umum (smp/jam) kolom : jumlah node yang dilalui oleh rute ini kolom : node awal dari rute ini, hingga mencapai kolom ke-80, bila masih berlanjut maka diteruskan pada baris kedua dengan awal pada kolom Mohammad Yun im Hakim

5 d. Blok traffic counting Blok traffic counting ini adalah blok terakhir yaitu blok data volume arus lalu-lintas yang merupakan data arus lalu lintas hasil traffic counting dari node ke node (pada link tertentu). Nilai tersebut digunakan untuk memvalidasi hasil pemodelan dengan keadaan sebenarnya. Tata cara penulisannya adalah dimulai dari kolom 1 dengan tanda pengenal blok (sebagai pembuka) adalah dengan diakhiri pada ujung data oleh angka Gambar 5.5 Blok Traffic Counting Pada blok tersebut terdapat informasi sebagai berikut : kolom 1-5 kolom 6-10 kolom kolom akhir) : node awal lokasi survei Pembebanan MAT Pada Jaringan : node akhir lokasi survei : node tambahan (untuk pergerakan pada simpang) : data arus lalu-lintas dalam smp/jam (sesuai arah node awal ke node Setelah MAT dan database jaringan jalan disiapkan, langkah selanjutnya adalah membebankan MAT pada database jaringan jalan tersebut. Proses pembebanan dilakukan menggunakan software SATURN dengan perintah sebagai berikut : Module Run > SATURN > Saturn Kemudian masukkan file data jaringan dan MAT yang ingin dibebankan lalu di run. Pembebanan untuk kombinasi file MAT dan database jaringan dilakukan sesuai dengan alur metodologi untuk mendapatkan kinerja-kinerja jaringan jalan per skenario Validasi Validasi volume lalu lintas digunakan untuk mengetahui kesesuaian pemodelan yang telah dibuat, dengan perilaku lalu lintas yang terjadi pada wilayah studi. Validasi dilakukan dengan cara membandingkan arus lalu lintas yang didapat dari traffic counting pada survei primer dengan data arus model hasil dari SATURN. Validitas dari suatu model ditunjukkan dari besarnya R 2 (koefisien determinasi) atau dapat dibandingkan langsung dengan membandingkan bandwidths. Apabila R 2 mendekati 1 maka data model dapat dianggap Mohammad Yun im Hakim

6 mewakili kondisi lapangan. Perbandingan antara arus hasil survey dan model dapat dilihat pada Tabel 5.1. Tabel 5.1 Perbandingan Arus Hasil Survey dan dan Model A Node B Node Nama Jalan Count Modelled Flow Pagi Sore Pagi Sore Asia-Afrika Jakarta Pasteur Soekarno-Hatta Moh.Toha Ahmad Yani Dalam pemodelan yang dilakukan pada studi ini diperoleh nilai R 2 sebesar 0,841 untuk jam puncak pagi dan 0,684 untuk jam puncak sore. Secara umum, besaran R 2 yang diperoleh nilainya masih belum sempurna, namun karena keterbatasan yang ada, maka nilai ini dianggap memenuhi. Gambar 5.6 Grafik Perbandingan Arus Hasil Survey dan dan Model Untuk Jam Puncak Pagi Mohammad Yun im Hakim

7 Gambar 5.7 Grafik Perbandingan Arus Hasil Survey dan dan Model Untuk Jam Puncak Sore Untuk mendukung validasi yang datanya terbatas, dapat dilihat juga dari gambar bandwith demand-flow dari jaringan jalan Kota Bandung pada jam puncak pagi dan sore yang ditampilkan pada program SATURN. Tampilan bandwith untuk masing-masing jam puncak dapat dilihat pada Gambar 5.8 dan Gambar 5.9 berikut. Mohammad Yun im Hakim

8 Gambar 5.8 Bandwidth Ruas (smp/jam) Jaringan Jalan Kota Bandung Pada Jam Puncak Pagi Hasil Pemodelan SATURN Mohammad Yun im Hakim

9 Gambar 5.9 Bandwidth Ruas (smp/jam) Jaringan Jalan Kota Bandung Pada Jam Puncak Sore Hasil Pemodelan SATURN Mohammad Yun im Hakim

10 Dari gambar di atas dapat dilihat bahwa garis yang tebal menandakan jumlah arus lalulintas yang lebih tinggi. Pada gambar, garis tebal terlihat pada jalan-jalan yang berada di sekitar pusat kota, misalnya Jalan Asia Afrika, Jalan Merdeka, Jalan Pajajaran, Jalan Ir.H.Djuanda, Cieumbeulueit, Kiara Condong dan di jalan akses menuju keluar Kota Bandung, misalnya Jalan Soekarno-Hatta, Jalan Ahmad Yani, Jalan Setiabudi atau Jalan Pasteur. Ini sesuai dengan kenyataannya bahwa pada jam puncak pagi dan sore memang pada jalan-jalan tersebut arus lalulintas sangat tinggi karena merupakan jam masuk-pulang kantor dan jam masuk-pulang sekolah, serta banyaknya pegawai dan murid yang dari luar Kota Bandung, misalnya Kabupaten Bandung, Kota Cimahi, maupun Kabupaten Sumedang yang berkantor atau bersekolah di Kota Bandung sehingga membebani jaringan jalan Kota Bandung pada pagi dan sore hari. 5.3 ANALISIS KINERJA JARINGAN JALAN Kapasitas Rata-rata Perbandingan kapasitas jalan diperlukan untuk mengetaui seberapa besar pengaruh pengurangan parkir terhadap perubahan kapasitas. Perbandingan ini didapatkan dari mengalikan kapasitas dengan panjang jalan tiap ruas jalan dijumlahkan untuk semua jalan di Kota Bandung, kemudian dibagi dengan total panjang ruas jalan di seluruh Kota Bandung, seperti telah dijelaskan pada Bab III Metodologi. Rekapitulasi perhitungan kapasitas rata-rata untuk tiap skenario dapat diliihat pada Tabel 5.2 berikut. Tabel 5.2 Rekapitulasi Perhitungan Kapasitas Rata-rata (Kapasitas*Panjang) Panjang Jalan Kapasitas Rata-rata Perubahan Kapasitas (smp-m/jam) (m) (smp/jam) Rata-rata (%) (Eksisting) dari kebijakan ini disebut juga skenario do-nothing. Do-Nothing adalah skenario dengan tidak ada pengurangan parkir di badan jalan di wilayah studi. ini mempertahankan kondisi yang sudah ada. ini pada dasarnya merupakan kondisi Mohammad Yun im Hakim

11 awal yang terjadi di wilayah studi. Hasil dari analisis pada skenario do-nothing akan menjadi patokan perbandingan dengan hasil analisis pada skenario lainnya. Dari skenario 1 didapat nilai kapasitas rata-ratanya adalah 1425 smp/jam. Nilai ini akan dijadikan acuan untuk perubahan peningkatan kapasitas untuk skenario penanganan lainnya. 2 (Ekstrem) ini adalah skenario dengan pengurangan 100 % parkir di badan jalan di wilayah studi. ini dapat dikatakan merupakan kondisi ideal dari segi parkir yang dapat dicapai oleh wilayah studi. Nilai yang diperoleh untuk kapasitas rata-rata pada skenario ini adalah 1773 smp/jam. Nilai ini meningkat 19,62 % dibanding pada kondisi eksisting. 3 (Pengurangan Parkir Berdasarkan Tipe Jalan) a. Kebijakan Parkir adalah skenario dengan pengurangan parkir di badan jalan di semua ruas jalan 2 lajur 2 arah di wilayah studi. Kapasitas rata-rata pada skenario ini adalah 1472 smp/jam. Dibandingkan dengan kondisi eksisting, besarnya nilai kapasitas rata-rata meningkat sebesar 3,22 %. Nilai perubahan yang ada untuk skenario ini adalah nilai terbaik untuk pengurangan parkir pada kelompok skenario 3 karena parkir di badan jalan di Kota Bandung hampir separuhnya ada di tipe jalan 2 lajur 2 arah. b. Kebijakan Parkir adalah skenario dengan pengurangan parkir di badan jalan di semua ruas jalan 4 lajur 2 arah di wilayah studi. Pada skenario ini adalah nilai kapasitas rata-rata yang didapat 1454 smp/jam. Terjadi peningkatan 1,97 % dibanding pada kondisi eksisting. c. Kebijakan Parkir adalah skenario dengan pengurangan parkir di badan jalan di semua ruas jalan 2 lajur 1 arah di wilayah studi. Nilai yang diperoleh untuk kapasitas rata-rata pada skenario ini adalah 1432 smp/jam. Nilai ini meningkat 0,49 % dibanding pada kondisi eksisting. Besarnya peningkatan kapasitas rata-rata pada skenario ini adalah yang paling kecil diantara skenario kelompok 3 lainnya. Hal ini wajar terjadi karena hanya terdapat 8 % dari total jalan dengan parkir di badan jalan di Kota Bandung yang lokasinya di jalan 2 lajur 1 arah. d. Kebijakan Parkir adalah skenario dengan pengurangan parkir di badan jalan di semua ruas jalan 3 lajur 1 arah di wilayah studi. Peningkatan nilai kapasitas rata-rata yang terjadi pada skenario Mohammad Yun im Hakim

12 ini jika dibandingkan dengan kondisi eksisting adalah 1,43 %, yaitu menjadi 1446 smp/jam. Terdapat 12 % jalan dengan parkir di badan jalan yang lokasinya di ruas jalan 3 lajur 1 arah. 4 (Pengurangan parkir untuk daerah-daerah tertentu) ini adalah skenario dengan pengurangan parkir di badan jalan di daerah-daerah yang mempunyai tingkat parkir di badan jalan tinggi dan merupakan wilayah dengan jenis tata guna lahan yang berpotensi memberikan tingkat pergerakan tinggi pada jam puncak di wilayah studi. Daerah-daerah tersebut dibagi ke dalam 4 kelompok, yaitu daerah pertokoan dan pasar, daerah tempat pendidikan, daerah tempat hiburan dan wisata, dan daerah perkantoran. Pengurangan parkir di badan jalan pada skenario ini adalah total dari parkir di badan jalan yang ada di daerah-daerah tersebut di atas. Nilainya tidak dihitung masing-masing untuk tiap jenis tata guna lahan karena nilainya akan sangat kecil signifikansi perubahannya. Untuk skenario ini kapasitas rata-rata pada skenario ini adalah 1449 smp/jam. Nilai ini meningkat 1,63 % dibanding pada kondisi eksisting. Perubahan yang terjadi pada skenario ini masih lebih kecil dibandingkan dengan skenario terbaik dari kelompok skenario 3. 5 (Pengurangan Parkir Kombinasi) ini adalah skenario dengan pengurangan parkir di badan jalan di ruas jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah. ini berdasarkan pada data bahwa parkir di badan jalan mayoritas adalah pada 2 tipe jalan tersebut, yaitu sekitar 262 titik dari total 316 titik parkir di badan jalan. Dengan persentase 82,91 % dari total lokasi parkir, maka apabila dilakukan penghilangan parkir di badan jalan diharapkan akan memberikan perubahan yang signifikan terhadap kinerja dari jaringan jalan Kota Bandung. Nilai yang diperoleh untuk kapasitas rata-rata pada skenario ini adalah 1751 smp/jam. Terjadi peningkatan 18,64 % dibanding pada kondisi eksisting. Dari 5 skenario di atas apabila ditampilkan dalam grafik seperti terlihat pada Gambar 5.10 berikut. Mohammad Yun im Hakim

13 Gambar 5.10 Grafik Kapasitas Rata-rata Untuk Tiap Sementara itu apabila dilihat dari indikator persentase kapasitas rata-rata efektif dapat dilihat pada Tabel 5.3 dan Gambar 5.11 di bawah ini. Tabel 5.3 Kapasitas Rata-rata dan Persentase Kapasitas Rata-rata Efektif Seluruh di Kota Bandung Kapasitas Rata-rata (smp/jam) Kapasitas Rata-rata Efektif (%) Mohammad Yun im Hakim

14 Gambar 5.11 Kapasitas Rata-rata dan Persentase Kapasitas Rata-rata Efektif Seluruh di Kota Bandung Yang dimaksud dengan persentase kapasitas rata-rata efektif adalah perbandingan antara kapasitas rata-rata yang didapat dari tiap skenario dengan nilai kapasitas rata-rata bila kondisi ekstrem (tanpa parkir). Terlihat pada tabel dan grafik di atas bahwa yang memberikan persentase kapasitas rata-rata efektis terbesar selain kondisi ekstrem adalah skenario penghilangan parkir kombinasi, yaitu penghilangan parkir pada ruas jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah. Keadaan ini disebabkan bahwa hampir 80 % parkir di badan jalan di Kota Bandung adalah pada kedua tipe jalan tersebut. Semua nilai yang diperoleh di atas dalah nilai kapasitas pada tahun Dengan mengasumsikan pada tahun akhir studi, yaitu 2013, tidak ada penambahan jalan baru, maka nilai kapasitas rata-rata pada tahun 2013 akan sama dengan nilai yang dihitung untuk tahun Kecepatan Rata-rata Salah satu parameter indikator kinerja jaringan jalan yang akan dilihat adalah kecepatan ratarata. Kecepatan rata-rata didapat berdasarkan kecepatan yang terjadi pada setiap ruas jalan pada Kota Bandung yang merupakan output program SATURN. Dalam sub bab ini akan dianalisis nilai kecepatan rata-rata tiap skenario dan untuk tiap tahun kajian Tahun 2008 Rekapitulasi kecepatan rata-rata untuk seluruh skenario pada tahun 2008 yaitu tahun aktual kajian untuk tiap jam puncak pagi dan sore dapat diperhatikan pada Tabel 5.4, Grafik 5.12, dan Grafik 5.13 di bawah ini. Mohammad Yun im Hakim

15 Tabel 5.4 Rekapitulasi Kecepatan Rata-rata Seluruh Tahun 2008 Perubahan Kecepatan 2008 (km/jam) Rata-rata (%) Pagi Sore Pagi Sore Gambar 5.12 Grafik Kecepatan Rata-rata Pada Jam Puncak Pagi Tahun 2008 Seluruh Mohammad Yun im Hakim

16 Gambar 5.13 Grafik Kecepatan Rata-rata Pada Jam Puncak Sore Tahun 2008 Seluruh Dari tabel dan grafik di atas terlihat bahwa nilai kecepatan rata-rata terbesar untuk jam puncak pagi dan sore adalah pada skenario 2 (ekstrem) yaitu besarnya 20 km/jam dan 20,1 km/jam, serta peningkatan kecepatan rata-rata terbesar dibandingkan kondisi eksisting (17,7 km/jam untuk jam puncak pagi dan sore) yaitu 11,50 % dan 11,94 %. Untuk skenario terbaik dari kelompok 3 (pengurangan berdasarkan tipe jalan), nilai kecepatan rata-ratanya adalah 18,7 km/jam untuk jam puncak pagi, dan 18,9 km/jam untuk jam puncak sore, yang merupakan output dari skenario 3.2 (penghilangan parkir pada ruas jalan 4 lajur 2 arah). Hal ini menunjukkan bahwa tingkat pergerakan lalulintas pada jalan dengan tipe 4 lajur 2 arah cukup besar meskipun jumlah jalan dengan parkir di badan jalan pada jalan tipe ini lebih sedikit dibandingkan pada jalan 2 lajur 2 arah. Sementara itu, nilai kecepatan raa-rata pada skenario 3.3 dan 3.4 tidak jauh berbeda dengan kondisi eksisting, hanya berselisih 0,1-0,2 km/jam untuk tiap jam puncak pagi dan sore, karena memang pada jalan dengan 2 tipe ini tingkat parkir di badan jalannya rendah. 4 (penghilangan parkir pada daerah-daerah tertentu (area based)) menghasilkan nilai kecepatan rata-rata 18 km/jam untuk jam puncak pagi dan 18,1 untuk jam puncak sore. Nilai ini meningkat sebesar 1,67 % dan 2,21 % dibandingkan kondisi eksisting. 5 (penghilangan parkir kombinasi pada jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah) menghasilkan nilai yang terbesar ke-2 setelah skenario ekstrem yaitu 19,7 km/jam pada jam puncak pagi dan 20 km/jam pada jam puncak sore. Hal ini memang wajar terjadi karena parkir di badan jalan di Kota Bandung mayoritas berada pada 2 tipe jalan tersebut. Mohammad Yun im Hakim

17 Tahun 2013 Rekapitulasi kecepatan rata-rata untuk seluruh skenario pada tahun 2013 yaitu tahun akhir kajian untuk tiap jam puncak pagi dan sore dapat diperhatikan pada Tabel 5.5, Grafik 5.12, dan Grafik 5.13 di bawah ini. Tabel 5.5 Rekapitulasi Kecepatan Rata-rata Seluruh Tahun (km/jam) Perubahan Kecepatan Rata-rata (%) Pagi Sore Pagi Sore Gambar 5.14 Grafik Kecepatan Rata-rata Pada Jam Puncak Pagi Tahun 2013 Seluruh Mohammad Yun im Hakim

18 Gambar 5.15 Grafik Kecepatan Rata-rata Pada Jam Puncak Sore Tahun 2013 Seluruh Pada tabel dan grafik di atas terlihat bahwa nilai kecepatan rata-rata terbesar untuk jam puncak pagi dan sore adalah pada skenario 2 (ekstrem) yaitu besarnya 11,4 km/jam, serta peningkatan kecepatan rata-rata terbesar dibandingkan kondisi eksisting (9,9 km/jam untuk jam puncak pagi dan 9,7 km/jam untuk jam puncak sore) yaitu 13,16 % dan 14,91 %. Nilai kecepatan rata-rata yang didapat pada skenario terbaik dari kelompok 3 (pengurangan berdasarkan tipe jalan), adalah 10,6 km/jam untuk jam puncak pagi, dan 10,5 km/jam untuk jam puncak sore, yang merupakan output dari skenario 3.1 (penghilangan parkir pada ruas jalan 2 lajur 2 arah). Hal ini menunjukkan bahwa tingkat parkir di badan jalan pada jalan tipe ini adalah yang terbanyak dibanding pada jalan dengan tipe lainnya. Sementara itu, nilai kecepatan raa-rata pada skenario 3.3 (penghilangan parkir pada ruas jalan 2 lajur 1 arah) dan 3.4 (penghilangan parkir pada ruas jalan 3 lajur 1 arah) tidak jauh berbeda dengan kondisi eksisting, yaitu 9,9 km/jam dan 9,8 km/jam untuk skenario 3.3 pada jam puncak pagi dan sore, dan 10 km/jam dan 9,9 km/jam untuk skenario 3.4 pada jam puncak pagi dan sore. Bahkan pada skenario 3.3 untuk jam puncak pagi (9,9 km/jam) nilainya sama dengan kondisi eksisting, karena memang pada jalan dengan 2 tipe ini tingkat parkir di badan jalannya rendah. Untuk skenario 4 (penghilangan parkir pada daerah-daerah tertentu (area based)), menghasilkan nilai kecepatan rata-rata 10,1 km/jam untuk jam puncak pagi dan jam puncak sore. Nilai ini meningkat sebesar 1,98 % dan 3,96 % dibandingkan kondisi eksisting. Sementara itu untuk skenario 5 (penghilangan parkir kombinasi pada jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah) nilai kecepatan rata-rata yang dihasilkan adalah terbesar setelah skenario Mohammad Yun im Hakim

19 ekstrem yaitu 11,2 km/jam pada jam puncak pagi dan jam puncak sore. Nilai ini meningkat sebesar 11,61 % dan 13,39 % dibandingkan kondisi eksisting. Dari hasil analisis di atas dapat disimpulkan juga bahwa pada tahun akhir kajian, tahun 2013, nilai kecepatan rata-rata Kota Bandung sudah sangat rendah, bahkan untuk skenario ekstrem, sehingga sangat dibutuhkan penambahan jalan baru atau regulasi lainnya untuk menghindari kejadian tersebut VCR Rata-rata Nilai Volume Capacity Ratio rata-rata didapat dari perbandingan antara volume arus lalulintas yang didapat dari ountput program SATURN dengan data input kapasitasnya Tahun 2008 Setelah nilai kecepatan rata-rata kendaraan pada tahun 2008 didapat, maka indikator berikutnya yang perlu diperhatikan adalah nilai VCR (Volume Capacity Ratio) rata-rata. Tabel 5.5, Gambar 5.16, dan Gambar 5.17 menunjukkan rekapitulasi VCR rata-rata masing-masing skenario tahun 2008 untuk jam puncak pagi dan jam puncak sore. Tabel 5.5 Rekapitulasi VCR Rata-rata Seluruh Tahun Perubahan VCR Ratarata (%) Pagi Sore Pagi Sore Mohammad Yun im Hakim

20 Gambar 5.16 Grafik VCR Rata-rata Pada Jam Puncak Pagi Tahun 2008 Seluruh Gambar 5.17 Grafik VCR Rata-rata Pada Jam Puncak Sore Tahun 2008 Seluruh Dari tabel dan gambar diatas dapat dilihat bahwa pada kondisi eksisting (skenario 1), nilai VCR Kota Bandung pada tahun 2008 adalah sebesar 0,567 pada jam puncak pagi dan 0,569 pada jam puncak sore. Bila semua parkir di badan jalan dihilangkan (skenario 2, ekstrem), maka akan terjadi penurunan nilai VCR sebesar 0,43 pada jam puncak pagi dan 0,42 pada jam puncak sore menjadi 0,524 dan 0,527 atau dengan kata lain terjadi perubahan nilai VCR sampai sebesar 7,48%. Untuk skenario larangan parkir di ruas-ruas tipe tertentu (skenario 3), dapat dilihat bahwa jika dilakukan penghilangan parkir pada jalan dengan tipe dua lajur dua arah (skenario 3.1), maka akan terjadi penurunan nilai VCR sebesar 3,42% terhadap kondisi eksisting menjadi 0,547 Mohammad Yun im Hakim

21 pada jam puncak pagi dan 0,55 pada jam puncak sore. Bila larangan parkir ditetapkan untuk ruas jalan dengan tipe empat lajur dua arah, perubahan nilai VCR hampir sama besarnya dengan skenario 3.1, yaitu sekitar 3,26 % menjadi 0,549 pada jam puncak pagi dan 0,55 pada jam puncak sore. Hal ini terjadi karena persentase kapasitas sisa dari kedua skenario ini hanya berbeda sebesar 1,05%. 3.3 (pengurangan parkir di badan jalan untuk ruas jalan tipe dua lajur satu arah) dan skenario 3.4 (pengurangan parkir di badan jalan untuk ruas jalan tipe tiga lajur satu arah) tidak memberi pengaruh yang signifikan terhadap perubahan nilai VCR rata-rata Kota Bandung karena kedua skenario ini hanya akan menambah kapasitas ruas jalan sebesar 0,39% untuk skenario 3.3 dan 1,17% untuk skenario 3.4. Sementara itu, untuk skenario penanganan parkir 4, yaitu penghilangan parkir pada daerahdaerah tertentu (area based), didapatkan nilai VCR rata-rata nya adalah 0,559 untuk jam puncak pagi dan sore. Terdapat penurunan nilai VCR sebesar 1,41 % pada jam puncak pagi dan 1,76 % pada jam puncak sore. Kemudian untuk skenario terakhir yaitu skenario 5, penghilangan parkir kombinasi pada jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah, memberikan penurunan VCR yang paling signifikan (selain kondisi ekstrem), yaitu sebesar 6,53 % menjadi 0,530 pada jam puncak pagi dan 6,50 % menjadi 0,532 pada jam puncak sore. Dari keseluruhan skenario terlihat bahwa nilai VCR rata-rata yang diperoleh tidak beranjak dari kisaran nilai 0,5-0,6. Keadaan ini menunjukkan bahwa untuk mendapatkan penurunan VCR rata-rata yang signifikan diperlukan penambahan kapasitas yang cukup besar untuk menopang jaringan jalan Kota Bandung Tahun 2013 Rekapitulasi VCR rata-rata untuk seluruh skenario pada tahun 2013 yaitu tahun akhir kajian untuk tiap jam puncak pagi dan sore dapat diperhatikan pada Tabel 5.6, Grafik 5.18, dan Grafik 5.19 di bawah ini. Tabel 5.6 Rekapitulasi VCR Rata-rata Seluruh Tahun Perubahan VCR Ratarata (%) Pagi Sore Pagi Sore Mohammad Yun im Hakim

22 Gambar 5.18 Grafik VCR Rata-rata Pada Jam Puncak Pagi Tahun 2013 Seluruh Gambar 5.19 Grafik VCR Rata-rata Pada Jam Puncak Sore Tahun 2013 Seluruh Pada tabel dan grafik di atas terlihat bahwa nilai VCR rata-rata terbaik untuk jam puncak pagi dan sore adalah pada skenario 2 (ekstrem) yaitu besarnya 0,705 dan 0,709, serta peningkatan VCR rata-rata terbesar dibandingkan kondisi eksisting (0,765 untuk jam puncak pagi dan 0,766 untuk jam puncak sore) yaitu 7,84 %. Nilai VCR rata-rata yang didapat pada skenario terbaik dari kelompok 3 (pengurangan berdasarkan tipe jalan), adalah untuk jam puncak pagi, dan 0,741 untuk jam puncak sore, yang merupakan output dari skenario 3.1 (penghilangan parkir pada ruas jalan 2 lajur 2 arah) dan skenario 3.2 (penghilangan parkir pada ruas jalan 4 lajur 2 arah). Hal ini menunjukkan bahwa tingkat parkir di badan jalan pada jalan tipe ini adalah yang terbanyak dibanding pada jalan dengan tipe lainnya, dan juga menunjukkan bahwa demand-flow pada Mohammad Yun im Hakim

23 jam puncak di 2 tipe jalan tersebut adalah yang paling besar. Sementara itu, nilai VCR pada skenario 3.3 (penghilangan parkir pada ruas jalan 2 lajur 1 arah) tidak jauh berbeda dengan kondisi eksisting, yaitu 0,763 dan 0,765 pada jam puncak pagi dan sore. Untuk skenario 3.4 (penghilangan parkir pada ruas jalan 3 lajur 1 arah), didapat nilai VCR rata-rata sebesar 0,758 pada jam puncak pagi dan sore. Perubahan nilai VCR rata-rata pada skenario 3.3 dan 3.4 ini sangat kecil, dibawah 1 %. Untuk skenario 4 (penghilangan parkir pada daerah-daerah tertentu (area based)), menghasilkan nilai VCR rata-rata 0,755 km/jam untuk jam puncak pagi dan jam puncak sore. Nilai ini meningkat sebesar 1,31 % dan 1,44 % dibandingkan kondisi eksisting. Sementara itu untuk skenario 5 (penghilangan parkir kombinasi pada jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah) nilai VCR rata-rata yang dihasilkan adalah terbesar setelah skenario ekstrem yaitu 0,713 pada jam puncak pagi dan 0,715 pada jam puncak sore. Nilai ini meningkat sebesar 6,80 % dan 6,66 % dibandingkan kondisi eksisting. Dari hasil analisis di atas dapat disimpulkan juga bahwa pada tahun akhir kajian, tahun 2013, nilai VCR rata-rata Kota Bandung sudah sangat tinggi. Nilai di sekitar range 0,7-0,8 menunjukkan bahwa kondisi jaringan jalan Kota Bandung sudah rapat, dan jauh dari kecepatan rencananya. Sangat diperlukan penambahan kapasitas jalan untuk mengantisipasi hal ini Total Biaya Transportasi Parameter dari kinerja jaringan jalan Kota Bandung yang penting juga untuk dilihat adalah total biaya transportasi. Dengan pendapatan asli daerah yang sekitar 5 milyar/tahun dari parkir on-street, akan kita analisis apakah nilai tersebut sebanding dengan selisih biaya total transportasi yang harus dikeluarkan apabila parkir kita hilangkan sesuai skenario dosomething Tahun 2008 Secara umum, total biaya transportasi untuk jam puncak pagi dan jam puncak sore untuk tahun aktual kajian, 2008, dapat dilihat pada Tabel 5.7 dan Tabel 5.8. Mohammad Yun im Hakim

24 Tabel 5.7 Rekapitulasi Total Biaya Transportasi (per jam) Seluruh Untuk Jam Puncak Pagi Tahun 2008 Kecepatan Biaya Operasi Biaya Waktu Total Biaya Selisih Biaya Total Waktu Perjalanan Total Jarak Perjalanan Unit BOK Biaya Waktu 2008 Rata-rata Kendaraan Perjalanan Transportasi Total (smp.jam/jam) (smp.km/jam) (km/jam) (smp/jam/km) (Rp/kend/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Juta-Rp/jam) % Perubahan Total Biaya Transportasi 1 82,245 1,452, , , ,536 1,429, , , ,366 1,438, , , ,177 1,446, , , ,582 1,450, , , ,465 1,451, , , ,543 1,448, , , ,624 1,431, , , Tabel 5.8 Rekapitulasi Total Biaya Transportasi (per jam) Seluruh Untuk Jam Puncak Sore Tahun 2008 Total Waktu Perjalanan Total Jarak Perjalanan Kecepatan Rata-rata Unit BOK Biaya Waktu 2008 Biaya Operasi Kendaraan Biaya Waktu Perjalanan Total Biaya Transportasi Selisih Biaya Total (smp.jam/jam) (smp.km/jam) (km/jam) (smp/jam/km) (Rp/kend/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Juta-Rp/jam) % Perubahan Total Biaya Transportasi 1 82,046 1,452, , , ,244 1,431, , , ,668 1,438, , , ,389 1,446, , , ,787 1,452, , , ,276 1,452, , , ,967 1,449, , , ,661 1,431, , , Untuk perhitungan pada tabel di atas digunakan nilai waktu yang tetap, yaitu Rp (Cendrabumi dan Octoria, 2008) dan unit BOK yang dihitung berdasarkan nilai kecepatan rata-rata masing-masing skenario. Nilai total yang didapt pada kedua table di atas masih menggunakan satuan Rp/jam. Kemudian dengan asumsi 5 jam puncak pagi, 5 jam puncak sore, dan 313 hari kerja (Fadriani, 2004) didapatkan nilai total biaya transportasi per tahun yang rekapitulasi nilai dan grafiknya dapat dilihat pada Tabel 5.9, Gambar 5.20, dan Gambar 5.21 di bawah ini. Tabel 5.9 Rekapitulasi Total Biaya Transportasi (per tahun) Seluruh Tahun 2008 Total Biaya Selisih Biaya Total % Perubahan BOK per Tahun Persentase BOK BWP per Tahun Persentase BWP Transportasi Total Biaya (Milyar-Rp/Tahun) (Milyar-Rp/Tahun) Transportasi (%) (%) (Milyar-Rp/Tahun) (Milyar-Rp/Tahun) 1 8, , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , , Persentase BOK dari total biaya transportasi per tahun seperti pada Tabel 5.9 besarnya adalah sekitar %. Sisanya sekitar 41-44% adalah biaya waktu perjalanan. Nilai ini Mohammad Yun im Hakim

25 menunjukkan bahwa real cost yang harus dikeluarkan untuk biaya total perjalanan dalam jangka waktu setahun merupakan nilai yang mempunyai pengaruh lebih besar. Gambar 5.20 Grafik Total Biaya Transportasi (per tahun) Seluruh Tahun 2008 Gambar 5.21 Grafik Selisih Biaya Total Transportasi (per tahun) Seluruh Tahun 2008 Dari grafik pada Gambar 5.20 dan Gambar 5.21 di atas terlihat bahwa untuk setahun selisih biaya total yang harus dikeluarkan pada skenario eksisiting jika dibandingkan dengan skenario ekstrem nilainya sangat besar yaitu 732 milyar. Nilai ini sangat jauh apabila jika Mohammad Yun im Hakim

26 dibandingkan nilai pendapatan asli daerah dari parkir di badan jalan yang dapat dilihat pada Tabel 5.10 berikut. Tabel 5.10 Realisasi Pendapatan Retribusi Parkir Realisasi Pendapatan Retribusi Parkir Tahun 1999 s/d 2007 Unit Pengelola Perparkiran Kota Bandung Tahun Target (Dalam Rupiah) Realisasi Jalan Umum % IPTP % Jumlah % Selisih % ,500,000,000 4,101,849, ,725, ,482,574, ,017,425, ,850,000,000 3,832,497, ,028, ,190,525, ,474, ,000,000,000 4,759,569, ,390, ,185,959, ,814,041, ,900,000,000 4,671,411, ,671,411, ,228,588, ,600,000,000 3,707,455, ,707,455, ,892,544, ,000,000,000 3,950,349, ,950,349, ,049,650, ,000,000,000 3,950,349, ,950,349, ,049,650, ,400,000,000 4,228,718, ,228,718, ,282, ,915,199,900 4,452,151, ,452,151, ,048, Sumber : Unit Pengelola Parkir, Dinas Perhubungan Kota Bandung (2003) Namun karena keterbatasan lahan untuk penambahan area parkir, maka akan kita lihat lagi skenario mana yang bisa memberikan signifikansi perubahan biaya total transportasi terbesar selain skenario ekstrem. Dari kedua grafik pada Gambar 5.20 dan Gambar 5.21 di atas juga dapat dilihat bahwa pada skenario 5, penghilangan parkir kombinasi pada jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah, nilai selisih yang dihasilkan dengan kondisi eksisting adalah yang paling besar yaitu 679 milyar/tahun Untuk skenario yang lainnya berturut-turut nilai selisih biaya total yang dihasilkan dibandingkan dengan skenario do-nothing adalah 352 milyar/tahun untuk skenario 3.1 (paling besar untuk skenario kelompok 3), 347 milyar/tahun untuk skenario 3.2, 32 milyar/tahun untuk skenario 3.3 (paling kecil untuk skenario kelompok 3), 49 milyar/tahun untuk skenario 3.4, dan 124 milyar/tahun untuk skenario 4. Dengan nilai-nilai yang didapatkan di atas terlihat bahwa dengan pengurangan parkir di badan jalan untuk skenario manapun nilai selisih yang dihasilkan masih lebih besar jika dibandingkan pendapatan asli daerah yang didapatkan oleh Pemerintah Daerah Kota Bandung. Hal ini harus diperhatikan untuk dijadikan pertimbangan skenario penanganan parkir di badan jalan Tahun 2013 Secara umum, total biaya transportasi untuk jam puncak pagi dan jam puncak sore untuk tahun akhir kajian, 2013, dapat dilihat pada Tabel 5.11 dan Tabel Mohammad Yun im Hakim

27 Tabel 5.11 Rekapitulasi Total Biaya Transportasi (per jam) Seluruh Untuk Jam Puncak Pagi Tahun 2013 Kecepatan Biaya Operasi Biaya Waktu Total Biaya Selisih Biaya % Perubahan Total Waktu Perjalanan Total Jarak Perjalanan Unit BOK Biaya Waktu 2013 Rata-rata Kendaraan Perjalanan Transportasi Total Total Biaya (smp.jam/jam) (smp.km/jam) (km/jam) (smp/jam/km) (Rp/kend/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Juta-Rp/jam) Transportasi 1 198,637 1,956, , , ,595 1,924, , , ,879 1,942, , , ,671 1,948, , , ,554 1,952, , , ,365 1,953, , , ,534 1,950, , , ,494 1,932, , , Tabel 5.12 Rekapitulasi Total Biaya Transportasi (per jam) Seluruh Untuk Jam Puncak Sore Tahun 2013 Kecepatan Biaya Operasi Biaya Waktu Total Biaya Selisih Biaya % Perubahan Total Waktu Perjalanan Total Jarak Perjalanan Unit BOK Biaya Waktu 2013 Rata-rata Kendaraan Perjalanan Transportasi Total Total Biaya (smp.jam/jam) (smp.km/jam) (km/jam) (smp/jam/km) (Rp/kend/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Milyar-Rp/jam) (Juta-Rp/jam) Transportasi 1 200,219 1,951, , , ,209 1,923, , , ,617 1,934, , , ,992 1,942, , , ,670 1,950, , , ,300 1,948, , , ,129 1,945, , , ,694 1,925, , , Nilai waktu yang dipakai adalah nilai waktu yang sama dengan tahun 2008 untuk menyetarakan perhitungan, serta unit BOK dihitung dengan persamaan yang didapat pada Bab Metodologi berdasarkan nilai kecepatan rata-ratanya. Untuk total biaya transportasi per tahun dengan cara perhitungan yang sama dengan perhitungan untuk tahun 2008, didapat nilai dan grafinya seperti terlihat pada Tabel 5.13, Gambar 5.22, dan Gambar 5.23 berikut ini. Tabel 5.13 Rekapitulasi Total Biaya Transportasi (per tahun) Seluruh Tahun 2013 Total Biaya % Perubahan Selisih Biaya Total BOK per Tahun Persentase BOK BWP per Tahun Persentase BWP Transportasi Total Biaya (%) (%) (Milyar-Rp/Tahun) (Milyar-Rp/Tahun) Transportasi (Milyar-Rp/Tahun) (Milyar-Rp/Tahun) 1 16, , , ,614 1, , , , , , , , , , , , , , , , , , ,799 1, , , Persentase BOK dari total biaya transportasi per tahun seperti pada Tabel 5.13 besarnya adalah sekitar %. Sisanya sekitar % adalah biaya waktu perjalanan. Nilai ini menunjukkan bahwa value cost yang harus dikeluarkan untuk biaya total perjalanan dalam jangka waktu setahun pada tahun akhir kajian 2013 merupakan nilai yang mempunyai pengaruh lebih besar. Hal ini merupakan pengaruh dari asumsi bahwa setiap tahun nilai Mohammad Yun im Hakim

28 waktu akan semakin besar akibat semakin padatnya kegiatan manusia sehingga waktu akan sangat berharga. Gambar 5.22 Grafik Total Biaya Transportasi (per tahun) Seluruh Tahun 2013 Gambar 5.23 Grafik Selisih Biaya Total Transportasi (per tahun) Seluruh Tahun 2013 Dari tabel dan grafik di atas dapat dilihat bahwa selisih yang didapatkan pada 3 skenario dosomething terbaik, skenario 2, 3.1, 3.2, dan 5, sudah sangat besar jika dibandingkan dengan skenario do-nothing (1). Nilai perbedaannya sudah mencapai di atas Rp 1 trilyun/tahun. Sementara itu, untuk skenario 3.3, 3.4, dan 4, nilainya masih dibawah 600 milyar/tahun, Mohammad Yun im Hakim

29 meskipun nilai ini juga sudah sangat besar signifikansi perubahannya jika diasumsikan pendapatan parkir Kota Bandung dari parkir di badan jalan tidak berubah banyak seperti pada Tabel ANALISIS GABUNGAN Untuk mendapatkan skenario terbaik dalam menetapkan kebijakan parkir di badan jalan di Kota Bandung diperlukan analisis gabungan yang memberikan informasi tentang kinerja jaringan jalan yang ditinjau yaitu kapasitas rata-rata, kecepatan rata-rata, VCR rata-rata, dan total biaya transportasi Tahun 2008 Untuk tahun 2008, nilai seluruh indikator untuk seluruh skenario dapat dilihat pada Tabel 5.14 dan Tabel Tabel 5.14 Rekapitulasi Seluruh Indikator Jaringan Jalan Untuk Seluruh Pada Tahun 2008 (1) Kapasitas Rata-rata (smp/jam) % Kapasitas Rata-rata Efektif % Perubahan Kapasitas VCR Rata-rata % Perubahan VCR Rata-rata Kecepatan Rata-rata (km/jam) % Perubahan Kecepatan Rata-rata Pagi Sore Rata-rata Pagi Sore Rata-rata Pagi Sore Rata-rata Pagi Sore Rata-rata (1) 1, (2) 1, (3.1) 1, (3.2) 1, (3.3) 1, (3.4) 1, (4) 1, (5) 1, Tabel 5.15 Rekapitulasi Seluruh Indikator Jaringan Jalan Untuk Seluruh Pada Tahun 2008 (2) Biaya Waktu Perjalanan (Milyar Rupiah/Tahun) Biaya Operasi Kendaraan (Milyar Rupiah/Tahun) Total Biaya Transportasi (Milyar Rupiah/Tahun) Selisih Biaya Total (Milyar Rupiah/Tahun) % Perubahan Biaya Total (1) 3,644 4,814 8, (2) 3,167 4,559 7, (3.1) 3,416 4,689 8, (3.2) 3,406 4,705 8, (3.3) 3,623 4,802 8, (3.4) 3,609 4,800 8, (4) 3,560 4,774 8, (5) 3,200 4,579 7, Dari kedua tabel di atas diinformasikan bahwa dari dari tiap indikator didapatkan 3 skenario terbaik adalah skenario 2 (penghilangan parkir di badan jalan di semua lokasi), skenario 3.1 (penghilangan parkir di badan jalan di jalan 2 lajur 2 arah), dan skenario 5 (penghilangan parkir kombinasi di jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah), kecuali pada indikator kecepatan rata-rata yang ternyata skenario 3.2 skenario 3.1 (penghilangan parkir di badan jalan di jalan Mohammad Yun im Hakim

30 4 lajur 2 arah), lebih baik dibanding skenario 3.1. Namun secara overall 3 skenario tersebut di atas adalah yang terbaik untuk kinerja jaringan jalan Kota Bandung. Pada skenario 2, skenario 3.1, dan skenario 5, % perubahan kapasitas, % perubahan VCR rata-rata, % perubahan kecepatan rata-rata, dan % perubahan biaya total transportasi adalah yang paling besar nilainya jika dibandingkan dengan skenario yang lainnya, dengan urutan skenario 2 adalah yang terbaik, skenario 5 ada di tempat kedua, dan skenario 3.1 di tempat ketiga. Pemilihan skenario 2 akan sangat sulit terlaksana karena keterbatasan lahan untuk membangun tempat parkir baru di seluruh wilayah studi. Oleh karena itu, untuk memberikan kemudahan dalam pelaksanaan kebijakan parkir di badan jalan di Kota Bandung, skenario 3.1 merupakan rekomendasi terbaik, karena pada skenario 5 jumlah penghilangan parkir di badan jalannya hampir sama dengan skenario 2 (nilainya di atas 80 % dari total parkir di badan jalan) sehingga akan sulit untuk terlaksana dengan terbatasnya lahan dan kepentingan dari Pemerintah Daerah Kota Bandung sendiri yang tentu saja tidak ingin PAD (Pendapatan Asli Daerah) nya hilang. Sementara itu dari grafik di bawah ini akan kita lihat kecenderungan hubungan % kapasitas rata-rata efektif, yaitu kapasitas rata-rata jaringan jalan yang terpakai, yang merupakan nilai yang paling awal terkena pengaruh dengan adanya parkir di badan jalan, dengan indikator kinerja jaringan jalan yang paling berpengaruh bagi pengguna dan operator jaringan jalan yaitu total biaya transportasi. Gambar 5.24 Grafik Hubungan Persentase Kapasitas Rata-rata Efektif dengan Total Biaya Transportasi Untuk Tahun 2008 Mohammad Yun im Hakim

31 Grafik di atas menunjukkan bahwa semakin besar kapasitas sisanya dari jaringan jalan di Kota Bandung, maka total biaya transportasi yang harus dikeluarkan dalam setahun oleh user jaringan jalan di Kota Bandung akan makin kecil. Keadaan ini menunjukkan bahwa parkir di badan jalan sangat mengganggu kinerja jaringan jalan secara keseluruhan karena dengan mengurangi lebar efektif jalan imbas yang ditimbulkan akan sangat signifikan sehingga selisih dari biaya transportasi yang harus dikeluarkan oleh seluruh pengguna jaringan jalan cukup besar nilainya Tahun 2013 Untuk tahun 2013, tahun akhir kajian, nilai seluruh indikator untuk seluruh skenario dapat dilihat pada Tabel 5.16 dan Tabel Tabel 5.16 Rekapitulasi Seluruh Indikator Jaringan Jalan Untuk Seluruh Pada Tahun 2013 (1) Kapasitas Rata-rata (smp/jam) % Kapasitas Rata-rata % Perubahan Kapasitas VCR Rata-rata % Perubahan VCR Rata-rata Kecepatan Rata-rata (km/jam) % Perubahan Kecepatan Rata-rata Efektif Pagi Sore Rata-rata Pagi Sore Rata-rata Pagi Sore Rata-rata Pagi Sore Rata-rata (1) 1, (2) 1, (3.1) 1, (3.2) 1, (3.3) 1, (3.4) 1, (4) 1, (5) 1, Tabel 5.17 Rekapitulasi Seluruh Indikator Jaringan Jalan Untuk Seluruh Pada Tahun 2013 (2) Biaya Waktu Perjalanan (Milyar Rupiah/Tahun) Biaya Operasi Kendaraan (Milyar Rupiah/Tahun) Total Biaya Transportasi (Milyar Rupiah/Tahun) Selisih Biaya Total (Milyar Rupiah/Tahun) % Perubahan Biaya Total (1) 8,846 7,447 16, (2) 7,492 7,122 14,614 1, (3.1) 8,172 7,287 15, (3.2) 8,243 7,326 15, (3.3) 8,787 7,430 16, (3.4) 8,708 7,417 16, (4) 8,553 7,383 15, (5) 7,633 7,166 14,799 1, Dari kedua tabel di atas diinformasikan bahwa dari dari tiap indikator didapatkan 3 skenario terbaik adalah skenario 2 (penghilangan parkir di badan jalan di semua lokasi), skenario 3.1 (penghilangan parkir di badan jalan di jalan 2 lajur 2 arah), dan skenario 5 (penghilangan parkir kombinasi di jalan 2 lajur 2 arah dan 4 lajur 2 arah), kecuali pada indikator VCR ratarata dimana skenario 3.2 (penghilangan parkir di badan jalan di jalan 4 lajur 2 arah) sama nilai persentase perubahannya dengan skenario 3.1. Secara langsung dapat kita justifikasi Mohammad Yun im Hakim

32 bahwa 3 skenario tersebut di atas adalah yang terbaik untuk kinerja jaringan jalan Kota Bandung. Pemilihan 3 skenario terbaik, yaitu skenario 2, skenario 3.1, dan skenario 5, didasari pada nilai % perubahan kapasitas, % perubahan VCR rata-rata, % perubahan kecepatan rata-rata, dan % perubahan biaya total transportasi yang paling besar nilainya jika dibandingkan dengan skenario yang lainnya, dengan urutan skenario 2 adalah yang terbaik, skenario 5 ada di tempat kedua, dan skenario 3.1 di tempat ketiga. Namun yang harus diperhatikan adalah pada kondisi nyata, pemilihan skenario manapun pada tahun 2013 akan tidak berdampak signifikan terhadap kinerja jaringan jalan Kota Bandung, karena dengan skenario terbaik pun nilai indikator yang dihasilkan sudah jauh dibawah standar seharusnya. Misalnya nilai kecepatan rata-rata di ruas jalan yang dibawah km/jam pada jam puncak, dimana seharusnya standar yang seharusnya bisa dipenuhi untuk kecepatan rata-rata adalah km/jam. Oleh karena itu untuk mengatasi hal ini sangat diperlukan penanganan yang jelas dari instansi yang berkepentingan untuk mengantisipasi masalah tersebut. Sementara itu dari grafik di bawah ini akan kita lihat kecenderungan hubungan % kapasitas rata-rata efektif, yaitu kapasitas rata-rata jaringan jalan yang terpakai, yang merupakan nilai yang paling awal terkena pengaruh dengan adanya parkir di badan jalan, dengan indikator kinerja jaringan jalan yang paling berpengaruh bagi pengguna dan operator jaringan jalan yaitu total biaya transportasi. Gambar 5.25 Grafik Hubungan Persentase Kapasitas Rata-rata Efektif dengan Total Biaya Transportasi Untuk Tahun 2013 Mohammad Yun im Hakim

33 Untuk grafik di atas menunjukkan bahwa semakin besar kapasitas sisanya dari jaringan jalan di Kota Bandung, maka total biaya transportasi yang harus dikeluarkan dalam setahun oleh user jaringan jalan di Kota Bandung akan makin kecil. Keadaan ini menunjukkan bahwa parkir di badan jalan sangat mengganggu kinerja jaringan jalan secara keseluruhan karena dengan mengurangi lebar efektif jalan imbas yang ditimbulkan akan sangat signifikan sehingga selisih dari biaya transportasi yang harus dikeluarkan oleh seluruh pengguna jaringan jalan cukup besar nilainya. Trend yang terjadi pada tahun akhir kajian, 2013, mengenai hubungan persentase kapasitas dengan indikator kinerja jaringan lainnya, sama dengan yang ada pada tahun aktual kajian, 2008, karena besarnya kapasitas pada tahun 2013 dianggap sama dengan besar kapasitas pada tahun sekarang. 5.5 RINGKASAN KAJIAN SEBELUMNYA Ringkasan Kajian Dampak Kebijakan Parkir On-Street terhadap Kinerja Jalan Kota Bandung (Hartono, T., Viendari, S., 2002) Kajian ini bertujuan untuk mengkaji, menganalisis, dan membandingkan beberapa alternatif kebijakan parkir di badan jalan pada jaringan jalan di wilayah studi pusat Kota Bandung yang nantinya akan diperbandingkan berdasarkan parameter indikator lalulintas VCR rata-rata, kecepatan rata-rata, indikator ekonomi NPV, dan BCR (dengan komponen biaya operasi kendaraan, nilai waktu, dan pendapatan parkir), serta indikator lingkungan dari emisi gas buang kendaraan pada tahun Adapun skenario/alternatif kebijakan yang dianalisis pada kajian ini dapat dilihat pada Tabel Tabel 5.18 Alternatif dan Parkir Kajian Dampak Kebijakan Parkir On-Street terhadap Kinerja Jalan Kota Bandung (Hartono, T., Viendari, S., 2002) Kelompok Kebijakan Parkir Kebijakan Parkir Kelompok 1 Eksisting Tidak ada pengurangan parkir (1.0) Kelompok 2 (Penghilangan parkir berdasarkan zona) Kelompok 3 (Penghilangan parkir secara gradasi) Penghilangan parkir di zona bagian utara (2A) Penghilangan parkir di zona bagian tengah (2B) Penghilangan parkir di zona bagian selatan (2C) Penghilangan parkir badan jalan sebesar 12,1 % di wilayah studi pusat kota (3A) Penghilangan parkir badan jalan sebesar 54,1 % di wilayah studi pusat kota (3B) Penghilangan parkir badan jalan sebesar 84,9 % di wilayah studi pusat kota (3C) Penghilangan parkir badan jalan sebesar 100 % di wilayah studi pusat kota (3D) Mohammad Yun im Hakim

34 Kelompok 4 (Sesuai Perda No. 7 Tahun 2000) Penghilangan parkir pada daerah inti pusat kota dan sekitarnya (4A) Pengubahan rute pada ruas-ruas tertentu saja (4B) Kombinasi dari skenario 4A dan skenario 4B (4C) Matriks prior yang digunakan pada kajian ini adalah matriks tahun 1999 dan matriks tersebut akan dimodelkan sehingga bisa didapat hasil matriks output tahun Perhitungan indikator kapasitas jalan dan kecepatan dilakukan dengan analisis menggunakan MKJI lalu untuk pembebanan pergerakan pada ruas jalan digunakan software SATURN dengan output yang diharapkan adalah flow dan travel time pada masing-masing ruas jalan. Dalam menentukan biaya total transportasi, ada dua komponen yang dijadikan variabel yaitu variabel nilai waktu dan variabel BOK (Biaya Operasi Kendaraan). Untuk menentukan Nilai Waktu, digunakan persamaan : Dimana : NW = Nilai Waktu untuk kendaraan pribadi dan penumpang (5.1) V 1 V 2 T = Volume Kendaraan Pribadi (smp/jam) = Volume Kendaraan umum (smp/jam) = Travel Time (jam) Persamaan untuk menentukan besarnya BOK adalah : (5.2) Dimana : KBBi L V BOK = bahan bakar dasar golongan I = bbd * (1±(kk + kl + kr)) (liter/1000km) = panjang ruas jalan (km) = volume kendaraan total (smp) = Biaya Operasi Kendaraan (Rp-smp/tahun) Setelah melakukan perhitungan dengan persamaan diatas, maka didapat besarnya Total Biaya Transportasi untuk masing-masing skenario yang telah ditetapkan seperti yang ditunjukkan pada Gambar 5.26 dibawah ini. Mohammad Yun im Hakim