5 BAB V PERKIRAAN KONDISI MENDATANG

5 BAB V PERKIRAAN KONDISI MENDATANG 5.1 Kebijakan Kewilayahan Arahan kebijakan Kabupaten Timor Tengah Selatan dalam rencana struktur kota-kota yang perlu dikembangkan di Kabupaten Timor Tengah Selatan, terdiri dari: 1. Pusat Kegiatan Nasional (PKN) yaitu kota yang mempunyai potensi sebagai pintu gerbang kawasan-kawasan internasional dan mempunyai potensi untuk mendorong daerah sekitar serta berfungsi sebagai pusat jasa, pusat pengolahan, simpul transportasi yang melayani beberapa provinsi dan nasional. Berperan sebagai PKN adalah ibukota Provinsi Nusa Tenggara Timur (Kupang). 2. Pusat Kegiatan wilayah (PKW) merupakan pusat kegiatan yang mempunyai fungsi sebagai pusat kegiatan bagi wilayah kabupaten, perdagangan dan jasa, pariwisata, pengangkutan/telekomunikasi, dan permukiman. dan mempunyai potensi sebagai pintu gerbang ke kawasan-kawasan nasional dengan kegiatan spesifik yang jangkauan pelayannya luas, serta memberikan kontribusi yang cukup besar pada pembentukan struktur kegiatan di Kabupaten Timor Tengah Selatan. Kota yang berperan sebagai PKW yaitu Kota Soe. Sedangkan kota yang berperan sebagai PKLp yaitu Niki Niki, Panite, Kapan dan OeEkam. 3. Arahan kebijakan penataan ruang difokuskan pada beberapa strategi yang diprioritaskan untuk mendukung pusat pertumbuhan perdagangan dan jasa, pertanian, peternakan dan pariwisata sehingga perlu mengoptimalkan kinerja dan jangkauan pelayanan prasarana utama dengan arahan pengembangan antara lain : a. Pengembangan aksesibilitas prasarana utama terutama pada wilayah pusat perdagangan dan jasa, pertanian, peternakan dan pariwisata guna memicu perkembangan wilayah. 5-1

b. Mengembangkan jalan, menetapkan fungsi terminal angkutan dalam dan luar wilayah serta menata dan mengatur trayek angkutan sebagai upaya memperlancar pergerakan dan distribusi barang dan jasa hasil produksi wilayah. c. Meningkatkan jangkauan pelayanan sistem transportasi darat dan laut guna kelancaran simpul. 5.2 Rencana Pengembangan Sistem Transportasi Rencana pengembangan pelayanan transportasi baik dalam kota Soe maupun ke seluruh wilayah Timor Tengah Selatan sebagai berikut: 1) Pengembangan angkutan umum massal atau angkutan umum dalam kota kapasitas di atas 24 seat berwawasan lingkungan. 2) Pengembangan angkutan perintis untuk menghubungkan pusat kegiatan dengan daerah pedalaman. 3) Pengembangan angkutan barang dan peti kemas. 4) Optimalisasi angkutan antarkota dalam provinsi. 5) Pengembangan angkutan pariwisata. 6) Pengembangan Sistim Informasi dan Peningkatan Keselamatan Transportasi 7) Pengembangan penyajian data base transportasi berbasis internet. 8) Pengembangan ATCS untuk kawasan terminal transportasi jalan, kawasan pasar dan pusat kegiatan. 9) Penataan daerah rawan kecelakaan dengan penempatan fasilitas LLAJ. 10) Pembatasan Kendaraan pada tempat dan waktu tertentu. 11) Pengembangan dan peningkatan kapasitas jalan dalam Kota Soe dan ruas jalan yang menghubungkan wilayah kecamatan dalam Kabupaten Timor Tengah Selatan. 12) Pengembangan terminal tipe C di ibukota kecamatan dalam wilayah Kabupaten Timor Tengah Selatan. 5.3 Analisis Kebutuhan Transportasi 5.3.1 Timeframe Dalam studi ini analisis kebutuhan transportasi dilakukan dalam dalam 4 (empat) jangka waktu selama 20 tahun mendatang. Pertimbangan yang diambil di sini adalah bahwa 5-2

lazimnya perencanaan dilakukan dalam jangka waktu tersebut. Untuk itu prediksi MAT diposisikan pada tahun 2015, tahun 2020, tahun 2025, dan tahun 2030. 5.3.2 Sistem Zona Untuk keperluan pemodelan transportasi maka wilayah penelitian dibagi menjadi beberapa subdaerah yang disebut zona, yang masing masing diwakili oleh pusat zona. Zona juga dapat dianggap sebagai satu kesatuan atau keseragaman tata guna lahan. Pusat zona dianggap sebagai tempat awal pergerakan lalulintas dari zona tersebut dan akhir pergerakan lalulintas yang menuju ke zona tersebut. Pembagian zona pada studi ini didasarkan pada batas administrasi kecamatan. Sehingga sistem zona dikembangkan menjadi25 zona. Data nomor zona dan nama zona untuk wilayah studi selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 5-1. Tabel 5-1 Sistem Zona Kabupaten TTS ZONA NOMOR ZONA JENIS ZONA FATUMNASI 1 Zona Internal MOLO UTARA 2 Zona Internal MOLO SELATAN 3 Zona Internal BATU PUTIH 4 Zona Internal AMANUBAN SELATAN 5 Zona Internal KUALIN 6 Zona Internal KOLBANO 7 Zona Internal KOT'OLIN 8 Zona Internal NUNKOLO 9 Zona Internal BOKING 10 Zona Internal TOIANAS 11 Zona Internal AMANATUN UTARA 12 Zona Internal AMANATUN TIMUR 13 Zona Internal POLEN 14 Zona Internal OENINO 15 Zona Internal SOE 16 Zona Internal KUANFATU 17 Zona Internal KIE 18 Zona Internal AMANATUN SELATAN 19 Zona Internal AMANUBAN BARAT 20 Zona Internal AMANUBAN TENGAH 21 Zona Internal KUPANG 22 Zona Eksternal KEFA-ATAMBUA 23 Zona Eksternal BETUN-BESIKAMA 24 Zona Eksternal EBAN 25 Zona Eksternal 5-3

5.3.3 Model Sistem Jaringan Untuk melihat pola pergerakan melalui jaringan jalan maka selain sistem zona perlu dikembangkan juga model jaringan jalannya. Sistem jaringan jalan yang dikembangkan diupayakan cukup detail untuk mendapatkan pola pergerakan yang lebih baik. Berdasarkan peta dasar yang ada maka dibuatlah model jaringan jalan Kabupaten TTS. Jaringan jalan yang dikaji dalam studi ini adalah Jalan Nasional (non tol), Jalan Provinsi dan Jalan Kabupaten. Gambar 5-1 menampilkan secara kewilayahan jaringan jalan yang dikaji dalam proyeksi permintaan perjalanan ini. Gambar 5-1 Model Sistem Jaringan Jalan Kabupaten TTS 5.3.4 Tahapan Pemodelan Pokok pekerjaan yang dilakukan secara kronologis sesuai dengan urutan yang tersaji pada beberapa butir berikut ini: 1. Melakukan survey asal tujuan untuk memperoleh Matriks Asal Tujuan di wilayah studi. Survey asal tujuan dilakukan dengan metode Home Interview (HI) dan Road Side Interview (RSI). Dari survey tersebut didapatkan Matriks Asal Tujuan Penumpang Kabupaten TTS untuk tahun 2013, seperti pada Tabel 4-6, dan Matriks Asal Tujuan Angkutan Barang tahun 2013 seperti pada Tabel 4-7. 2. Membuat model bangkitan dan tarikan pergerakan yang dikaitkan dengan data sosial ekonomi wilayah studi untuk memprediksi bangkitan dan tarikan beberapa tahun mendatang. 5-4

3. Menyebarkan hasil prediksi bangkitan dan tarikan ke semua zona pergerakan sehingga dihasilkan Matriks Asal Tujuan (MAT) Pergerakan setiap tahun rencana. 4. Membebankan MAT setiap tahun rencana ke jaringan transportasi sehingga diketahui arus (volume) pergerakan di semua ruas. 5. Menghitung kinerja jaringan transportasi. 6. Menyusun rencana pengembangan transportasi sesuai dengan analisis kebutuhan transportasi. 5.3.5 Model Trip Generation dan Trip Attraction Tujuan model bangkitan perjalanan (trip generation) pada suatu studi kajian transportasi ialah untuk memperkirakan jumlah perjalanan yang dibangkitkan oleh zona-zona perjalanan yang ada di daerah studi. Dalam terminologi pemodelan transportasi, bangkitan perjalanan atau trip generation adalah total jumlah perjalanan yang berasal (Oi) dan/atau bertujuan (Dj) ke setiap zona yang ada di daerah studi. Untuk mengestimasi atau memprediksi bangkitan perjalanan di masa datang diperlukan model bangkitan perjalanan yang mengaitkan antara jumlah bangkitan/tarikan dengan faktor sosial ekonomi atau faktor penentu pertumbuhan perjalanan di setiap zona (misalnya: jumlah penduduk, PDRB, penggunaan lahan, dlsb). Model bangkitan dan tarikan perjalanan barang yang digunakan dalam kegiatan ini adalah model regresi multi linier dengan rumusan pokok sebagai berikut: Y ei = a + b 1i x 1i + b 2i x 2i + b 3i x 3i +... + b ni x ni + u i Dalam kasus ini, Y ei mewakili jumlah perjalanan (yang lebih tepat dipandang sebagai hasil pemodelan) yang terbangkit atau tertarik dari dan ke zona i sebagai variabel terikat pada model yang bersangkutan. Sedangkan x ni adalah besarnya variabel bebas ke-n yang diamati dari zona i, misalnya: tingkat kepadatan zona industri, jumlah penduduk atau kondisi ekonimi dan lain sebagainya. Selanjutnya a adalah konstanta yang akan diperoleh dari perhitungan dan b ni adalah koefisien yang menyatakan efek perubahan setiap satuan variabel x ni terhadap jumlah perjalanan. Dalam ilmu statistik koefisien b ni biasa disebut dengan koefisien regresi parsial. Sedangkan u i menyatakan besarnya residu yang akan diperoleh dari estimasi. Model bangkitan/ tarikan dikembangkan dari data hasil survey primer dan data sosioekonomi pada tahun yang sama. Dengan metoda step-wise, fungsi yang mengkaitkan antara data sosio-ekonomi (yang terukur dan terdapat data tahunannya) dengan bangkitan/ tarikan. 5-5

Bentuk persamaan yang dipilih adalah persamaan regresi linier berganda. Dan sesuai dengan metoda step-wise, maka untuk model bangkitan/ tarikan adalah persamaan yang memiliki nilai parameter-parameter statistik tertinggi (dari alternatif yang ada) dan persamaan konsisten dengan hipotesa umum (misalnya semakin tinggi jumlah penduduk, semakin tinggi pula jumlah bangkitan/ tarikan). 5.3.5.1 Peramalan BangkitanPergerakan Hasil proyeksi bangkitan pergerakan di Kabupaten TTS dapat dilihat pada Tabel 5-2. Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa bangkitan terbesar pergerakan ada di Zona 16. Sedangkan bangkitan terkecil pergerakan terdapat di Zona 10. Tabel 5-2 Proyeksi Bangkitan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari) Zona Proyeksi Trip Generation (smp/hari) 2013 2015 2020 2025 2030 1 431 479 579 692 855 2 806 884 1.076 1.294 1.590 3 609 673 815 978 1.204 4 344 383 461 552 683 5 695 765 928 1.116 1.371 6 463 513 621 743 916 7 482 532 648 774 952 8 442 489 595 710 876 9 563 620 753 904 1.114 10 281 317 383 451 561 11 297 333 402 477 591 12 516 568 693 828 1.022 13 614 676 821 986 1.209 14 468 517 627 751 924 15 519 577 695 833 1.026 16 1.107 1.210 1.472 1.777 2.175 17 516 572 694 828 1.020 18 435 483 586 698 862 19 490 541 657 787 970 20 754 827 1.006 1.210 1.486 21 594 655 795 954 1.173 22 739 815 985 1.186 1.456 23 803 884 1.070 1.289 1.580 24 581 643 778 933 1.148 25 464 515 622 745 917 Jumlah 14.013 15.471 18.762 22.496 27.681 5-6

5.3.5.2 Peramalan Tarikan Pergerakan Hasil proyeksi tarikan pergerakan di Kabupaten TTS dapat dilihat pada Tabel 5-3. Daritabeltersebut dapat dilihat bahwa nilai tarikan terbesar pergerakan terdapat di Zona 16. Sedangkan nilai tarikan terkecil pergerakan terdapat di Zona 11. Tabel 5-3 Proyeksi Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari) Zona Proyeksi Trip Attraction (smp/hari) 2013 2015 2020 2025 2030 1 355 397 478 570 703 2 581 642 777 933 1.147 3 460 512 615 738 907 4 536 591 719 860 1.060 5 473 525 635 759 937 6 530 585 711 851 1.050 7 430 476 579 690 854 8 423 470 569 679 837 9 607 670 813 974 1.198 10 517 573 693 830 1.021 11 309 345 418 496 616 12 380 423 512 610 754 13 450 499 605 722 893 14 534 590 715 857 1.053 15 503 555 676 807 993 16 1.348 1.471 1.788 2.164 2.648 17 443 492 594 711 876 18 433 480 582 695 857 19 521 575 698 836 1.032 20 524 581 704 841 1.038 21 886 972 1.182 1.422 1.746 22 896 982 1.191 1.438 1.762 23 714 785 955 1.146 1.408 24 647 715 866 1.039 1.278 25 513 565 687 824 1.013 Jumlah 14.013 15.471 18.762 22.496 27.681 5-7

Tatralok Kabupaten Timor Tengah Selatan Gambar 5-2 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2015 Gambar 5-3 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2020 5-8

Tatralok Kabupaten Timor Tengah Selatan Gambar 5-4 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2025 Gambar 5-5 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2030 5.3.6 Prediksi MAT dan Desire Line Angkutan di Masa Datang Berdasarkan hasil prediksi bangkitan tarikan perjalanan sebelumnya dapat diestimasi MAT perjalanan di masa datang. Dalam studi ini digunakan pendekatan model prediksi sebaran perjalanan Metoda Furness. Model Furness merupakan basis termudah dalam meramalkan matriks perjalanan di mana perilaku matriks di masa datang akan mirip dengan yang ada pada saat ini. Dengan demikan 5-9

model Furness, cocok untuk wilayah studi yang sudah stabil tanpa perubahan yang berarti dalam basis data sistem zona dan sistem jaringan jalannya. Proses kalibrasi matriks dengan Model Furness disajikan pada Gambar 5-6. Dalam studi ini prediksi lalu lintas dilakukan dalam empat jangka waktu yaitu tahun 2015, 2020, 2025, dan 2030 yang dapat dilihat pada Tabel 5-4 s.d Tabel 5-7. MAT saat ini Total bangkitan perjalanan saat ini (Oi(0)dan dd(0)) Prediksi bangkitan perjalanan di tahun ke-n (Oi (n) dan Dd (n)) Jumlah perjalanan antarzona saat ini (Tid(0)) Tingkat pertumbuhan perjalanan (Eidan Ed) Iterasi (1): Tid (1) = Tid(0)x Ei Iterasi (2): Tid (2) = Tid (1) x Ei Jumlahkan Tid (2) untuk setiap asal dan tujuan sehingga diperoleh Oi (2) dan Dd (2) Oi (2) =Oi (n) Dd (2) = Dd (n)? tidak Anggap Tid (2) = Tid(0) Selesai ya Gambar 5-6 Metodologi Perhitungan MAT dengan Teknik Furness 5-10

Tabel 5-4 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015 (smp/hari) O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2015 1 0 47 30 20 11 13 13 11 16 17 7 5 15 32 12 44 10 20 17 17 29 25 17 19 32 479 2 61 0 32 21 18 11 21 22 30 29 10 10 23 35 42 118 30 31 46 47 46 52 64 43 42 884 3 32 56 0 59 20 21 15 19 30 20 16 10 13 8 8 98 31 21 23 23 16 29 30 44 31 673 4 6 10 10 0 31 43 37 23 10 6 9 6 6 6 6 55 10 10 13 21 20 10 9 9 17 383 5 38 38 31 73 0 94 28 29 33 41 23 8 21 30 25 103 10 15 20 17 19 34 19 6 10 765 6 16 21 16 29 43 0 37 47 35 28 19 10 10 10 10 75 7 5 8 10 12 17 8 8 32 513 7 8 8 19 63 11 19 0 76 73 28 6 10 10 5 10 54 6 11 12 15 12 10 11 35 20 532 8 10 21 6 19 6 19 21 0 46 8 9 10 18 10 10 49 8 11 20 21 19 4 8 58 78 489 9 10 7 6 20 21 20 15 28 0 10 6 11 21 13 13 31 38 6 43 30 89 23 49 97 13 620 10 6 7 4 9 6 46 21 6 16 0 9 6 6 6 17 11 8 7 7 19 18 21 19 21 21 317 11 7 9 6 10 6 37 20 6 16 6 0 8 17 10 6 19 8 10 10 46 19 5 9 18 25 333 12 23 10 12 25 28 8 23 37 23 22 8 0 18 17 35 35 13 10 10 25 42 38 45 42 19 568 13 6 6 7 6 41 19 9 9 5 52 32 25 0 30 47 64 40 62 58 16 17 25 32 43 25 676 14 6 57 49 10 7 22 20 6 13 5 6 6 6 0 53 106 10 10 8 8 20 29 17 30 13 517 15 7 5 28 6 20 17 23 9 5 6 8 6 17 49 0 47 15 29 15 35 43 41 75 28 43 577 16 5 85 59 114 71 23 53 8 23 33 23 48 39 54 52 0 43 9 32 29 121 194 30 54 8 1.210 17 3 9 10 18 43 54 5 8 13 5 13 19 18 20 15 70 0 10 15 32 62 29 35 41 25 572 18 5 4 9 5 21 7 10 35 35 5 6 10 13 19 21 43 6 0 35 21 81 41 21 20 10 483 19 8 7 7 13 9 10 24 43 45 34 21 6 35 7 6 45 43 34 0 9 63 13 41 6 12 541 20 26 6 35 20 33 25 9 21 35 21 47 42 54 61 30 28 21 37 70 0 46 37 97 13 13 827 21 17 19 4 11 9 10 21 4 6 13 21 20 6 49 32 117 30 27 48 31 0 42 63 21 34 655 22 17 54 28 16 39 21 7 7 30 21 7 43 32 32 45 106 30 43 20 41 50 0 57 35 34 815 23 30 68 30 6 19 9 5 8 43 19 7 44 34 32 16 60 28 32 25 31 97 215 0 21 5 884 24 19 43 43 11 6 5 8 4 56 68 24 41 44 25 32 51 43 18 10 19 21 31 18 0 3 643 25 31 45 31 7 6 32 31 4 33 76 8 19 23 30 12 42 4 12 10 18 10 17 11 3 0 515 Dd'2015 397 642 512 591 525 585 476 470 670 573 345 423 499 590 555 1.471 492 480 575 581 972 982 785 715 565 15.471 5-11

Tabel 5-5 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2020 (smp/hari) O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2020 1 0 57 36 24 14 16 16 14 19 20 8 6 18 39 15 53 12 24 20 20 35 31 20 23 39 579 2 74 0 39 26 22 14 26 27 36 35 12 12 28 43 51 144 36 37 56 57 56 64 78 52 51 1.076 3 39 68 0 72 24 26 18 23 36 24 19 12 16 10 10 119 37 26 28 28 19 35 36 53 37 815 4 7 12 12 0 37 52 45 28 12 7 11 7 7 7 7 66 12 12 16 26 24 12 11 11 20 461 5 47 47 37 89 0 114 33 35 40 49 28 10 26 36 31 126 12 18 24 20 23 41 23 7 12 928 6 19 26 19 35 52 0 45 57 43 33 23 12 12 12 12 91 8 6 10 12 15 20 10 10 39 621 7 10 10 23 77 14 23 0 93 89 33 7 12 12 6 12 65 7 14 15 18 15 12 14 43 24 648 8 12 26 7 23 7 23 26 0 56 10 11 12 22 12 12 60 10 14 24 26 23 4 10 70 95 595 9 12 8 7 24 26 24 18 33 0 12 7 14 26 16 16 37 47 7 52 36 109 28 60 118 16 753 10 7 8 4 11 7 56 26 7 19 0 11 7 7 7 20 14 10 8 8 23 22 26 23 26 26 383 11 8 11 7 12 7 45 24 7 19 7 0 10 20 12 7 23 10 12 12 56 23 6 11 22 31 402 12 28 12 15 31 33 10 28 45 28 27 10 0 22 20 43 43 16 12 12 31 51 47 55 51 23 693 13 7 7 8 7 49 23 11 11 6 64 39 31 0 36 57 78 49 76 70 19 20 31 39 52 31 821 14 7 69 60 12 8 27 24 7 16 6 7 7 7 0 65 130 12 12 10 10 24 35 20 36 16 627 15 8 6 33 7 24 20 28 11 6 7 10 7 20 60 0 57 18 35 18 43 52 49 91 33 52 695 16 6 103 72 139 86 28 65 10 28 40 28 59 48 65 64 0 52 11 39 35 147 236 36 65 10 1.472 17 3 11 12 22 52 65 6 10 16 6 16 23 22 24 18 85 0 12 18 39 76 35 43 49 31 694 18 6 4 11 6 26 8 12 43 43 6 7 12 16 23 26 52 7 0 43 26 98 49 26 24 12 586 19 10 8 8 16 11 12 30 52 55 41 26 7 43 8 7 55 52 41 0 11 77 16 49 7 15 657 20 32 7 43 24 40 31 11 26 43 26 57 51 65 74 36 33 26 45 85 0 56 45 118 16 16 1.006 21 20 23 4 14 11 12 26 4 7 16 26 24 7 60 39 143 36 32 59 37 0 51 77 26 41 795 22 20 65 33 19 48 26 8 8 36 26 8 52 39 39 55 128 36 52 24 49 61 0 69 43 41 985 23 36 82 36 7 23 11 6 10 52 23 8 53 41 39 19 73 33 39 31 37 118 261 0 26 6 1.070 24 23 52 52 14 7 6 10 4 68 82 29 49 53 31 39 62 52 22 12 23 26 37 22 0 3 778 25 37 55 37 8 7 39 37 4 40 93 10 23 28 36 15 51 4 15 12 22 12 20 14 3 0 622 Dd'2020 478 777 615 719 635 711 579 569 813 693 418 512 605 715 676 1.788 594 582 698 704 1.182 1.191 955 866 687 18.762 5-12

Tabel 5-6 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2025 (smp/hari) O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2025 1 0 70 44 29 17 20 20 17 23 25 10 7 21 47 18 65 15 29 25 25 42 37 25 28 47 706 2 90 0 47 31 26 17 31 33 44 42 15 15 34 52 61 176 44 45 68 70 68 78 95 63 62 1.307 3 47 82 0 87 29 31 21 28 44 29 23 15 20 12 12 145 45 31 34 34 23 42 44 65 45 988 4 9 15 15 0 45 63 55 34 15 9 13 9 9 9 9 81 15 15 20 31 29 15 13 13 25 566 5 57 57 45 108 0 139 41 42 49 60 34 12 31 44 37 153 15 21 29 25 28 50 28 9 15 1.129 6 23 31 23 42 63 0 55 70 52 41 28 15 15 15 15 111 10 7 12 15 18 25 12 12 47 757 7 12 12 28 94 17 28 0 113 108 41 9 15 15 7 15 79 9 17 18 21 18 15 17 52 29 789 8 15 31 9 28 9 28 31 0 68 12 13 15 26 15 15 73 12 17 29 31 28 5 12 86 116 724 9 15 10 9 29 31 29 21 41 0 15 9 17 31 20 20 45 57 9 63 44 132 34 73 143 20 917 10 9 10 5 13 9 68 31 9 23 0 13 9 9 9 25 17 12 10 10 28 26 31 28 31 31 466 11 10 13 9 15 9 55 29 9 23 9 0 12 25 15 9 28 12 15 15 68 28 7 13 26 37 491 12 34 15 18 37 41 12 34 55 34 33 12 0 26 25 52 52 20 15 15 37 61 57 66 62 28 841 13 9 9 10 9 60 28 13 13 7 78 47 37 0 44 70 95 60 92 86 23 25 37 47 63 37 999 14 9 84 73 15 10 33 29 9 20 7 9 9 9 0 79 158 15 15 12 12 29 42 25 44 20 767 15 10 7 41 9 29 25 34 13 7 9 12 9 25 73 0 70 21 42 21 52 63 60 111 41 63 847 16 7 126 87 169 105 34 79 12 34 49 34 71 58 79 78 0 63 13 47 42 179 288 44 79 12 1.789 17 4 13 15 26 63 79 7 12 20 7 20 28 26 29 21 103 0 15 21 47 92 42 52 60 37 839 18 7 5 13 7 31 10 15 52 52 7 9 15 20 28 31 63 9 0 52 31 119 60 31 29 15 711 19 12 10 10 20 13 15 36 63 66 50 31 9 52 10 9 66 63 50 0 13 94 20 60 9 18 799 20 39 9 52 29 49 37 13 31 52 31 70 61 79 90 44 41 31 55 103 0 68 55 143 20 20 1.222 21 25 28 5 17 13 15 31 5 9 20 31 29 9 73 47 174 44 39 71 45 0 62 94 31 50 967 22 25 79 41 23 58 31 10 10 44 31 10 63 47 47 66 156 44 63 29 60 74 0 84 52 50 1.197 23 44 100 44 9 28 13 7 12 63 28 10 65 50 47 23 89 41 47 37 45 143 318 0 31 7 1.301 24 28 63 63 17 9 7 12 5 82 100 36 60 65 37 47 76 63 26 15 28 31 45 26 0 4 945 25 45 66 45 10 9 47 45 5 49 113 12 28 34 44 18 62 5 18 15 26 15 25 17 4 0 757 Dd'2025 585 945 751 873 773 864 700 693 988 846 510 625 736 871 821 2.178 725 706 847 853 1.433 1.450 1.160 1.053 835 22.821 5-13

Tabel 5-7 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2030 (smp/hari) O/D 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 Oi'2030 1 0 85 53 36 20 24 24 20 28 30 12 8 26 57 22 79 18 36 30 30 51 45 30 34 57 855 2 110 0 57 38 32 20 38 40 53 51 18 18 42 63 75 214 53 55 83 85 83 94 116 77 75 1.590 3 57 100 0 106 36 38 26 34 53 36 28 18 24 14 14 177 55 38 42 42 28 51 53 79 55 1.204 4 10 18 18 0 55 77 67 42 18 10 16 10 10 10 10 98 18 18 24 38 36 18 16 16 30 683 5 69 69 55 132 0 169 49 51 59 73 42 14 38 53 45 186 18 26 36 30 34 61 34 10 18 1.371 6 28 38 28 51 77 0 67 85 63 49 34 18 18 18 18 135 12 8 14 18 22 30 14 14 57 916 7 14 14 34 114 20 34 0 137 131 49 10 18 18 8 18 96 10 20 22 26 22 18 20 63 36 952 8 18 38 10 34 10 34 38 0 83 14 16 18 32 18 18 88 14 20 36 38 34 6 14 104 141 876 9 18 12 10 36 38 36 26 49 0 18 10 20 38 24 24 55 69 10 77 53 161 42 89 175 24 1.114 10 10 12 6 16 10 83 38 10 28 0 16 10 10 10 30 20 14 12 12 34 32 38 34 38 38 561 11 12 16 10 18 10 67 36 10 28 10 0 14 30 18 10 34 14 18 18 83 34 8 16 32 45 591 12 42 18 22 45 49 14 42 67 42 40 14 0 32 30 63 63 24 18 18 45 75 69 81 75 34 1.022 13 10 10 12 10 73 34 16 16 8 94 57 45 0 53 84 116 73 112 104 28 30 45 57 77 45 1.209 14 10 102 88 18 12 40 36 10 24 8 10 10 10 0 96 192 18 18 14 14 36 51 30 53 24 924 15 12 8 49 10 36 30 42 16 8 10 14 10 30 89 0 85 26 51 26 63 77 73 135 49 77 1.026 16 8 153 106 206 128 42 96 14 42 59 42 87 71 96 94 0 77 16 57 51 217 350 53 96 14 2.175 17 4 16 18 32 77 96 8 14 24 8 24 34 32 36 26 126 0 18 26 57 112 51 63 73 45 1.020 18 8 6 16 8 38 12 18 63 63 8 10 18 24 34 38 77 10 0 63 38 145 73 38 36 18 862 19 14 12 12 24 16 18 44 77 81 61 38 10 63 12 10 81 77 61 0 16 114 24 73 10 22 970 20 47 10 63 36 59 45 16 38 63 38 85 75 96 110 53 49 38 67 126 0 83 67 174 24 24 1.486 21 30 34 6 20 16 18 38 6 10 24 38 36 10 88 57 212 53 47 87 55 0 75 114 38 61 1.173 22 30 96 49 28 71 38 12 12 53 38 12 77 57 57 81 190 53 77 36 73 90 0 102 63 61 1.456 23 53 122 53 10 34 16 8 14 77 34 12 79 61 57 28 108 49 57 45 55 174 388 0 38 8 1.580 24 34 77 77 20 10 8 14 6 100 122 44 73 79 45 57 92 77 32 18 34 38 55 32 0 4 1.148 25 55 81 55 12 10 57 55 6 59 137 14 34 42 53 22 75 6 22 18 32 18 30 20 4 0 917 Dd'2030 703 1.147 907 1.060 937 1.050 854 837 1.198 1.021 616 754 893 1.053 993 2.648 876 857 1.032 1.038 1.746 1.762 1.408 1.278 1.013 27.681 5-14

Hasil prediksi matriks asaltujuan pergerakan penumpang di atas dapat digambarkan dalam garis keinginan (desire lines), dimana ketebalan garis menggambarkan besarnya pergerakan. Desire lines pergerakan penumpang setiap tahun rencana dapat dilihat pada Gambar 5-7 s.d. Gambar 5-10. Gambar 5-7 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015 Gambar 5-8 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2020 5-15

Tatralok Kabupaten Timor Tengah Selatan Gambar 5-9 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2025 Gambar 5-10 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2030 5.3.7 Model Pemilihan Rute Menggunakan SATWIN Matriks AsalTujuan (MAT) yang sudah didapat dari hasil pemodelan dibebankan ke jaringan jalan untuk mendapatkan volume pada masing-masing ruas jalan yang dilewati. Sedangkan untuk mendapatkan volume di ruas jalan beberapa tahun mendatang dilakukan dengan membebankan MAT hasil prediksi ke jaringan jalan yang sudah di-update, sesuai dengan program pengembangan jalan (misal: pembangunan, peningkatan dan pelebaran jalan). 5-16

Untuk membebankan MAT ke jaringan jalan, kita menggunakan alat bantu software SATWIN. Proses pemilihan rute pada SATWIN dapat dilihat pada Gambar 5-11. MAT perjalanan Data Jaringan I N P U T Pemilihan Rute Arus, kecepatan, waktu O U T P U T Analisis Gambar 5-11 Struktur Umum Model Pemilihan Rute pada SATWIN Dari hasil assignment MAT terhadap database jaringan jalan dengan sub program SATASS yang terdapat dalam SATWIN diperoleh beberapa indikator kinerja jaringan jalan di wilayah studi yang diperbandingkan antara beberapa skenario. Adapun indikator lalu lintas yang digunakan adalah: Waktu perjalanan sistem: yang menunjukkan total konsumsi waktu perjalanan yang digunakan oleh seluruh pengguna jalan di wilayah studi dari setiap asal tujuan. Jarak atau panjang perjalanan sistem: yang menunjukkan total jarak atau panjang perjalanan yang ditempuh oleh seluruh pengguna jalan di wilayah studi dari setiap asal tujuan. Kecepatan Rata-rata: yang menunjukkan rata-rata kecepatan dari seluruh ruas jalan yang ada di wilayah studi. 5-17

5.3.7.1 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Nothing Pembebanan untuk tahun 2013, 2015, 2020, 2025 dan 2030 dilakukan dengan bantuan software SATWIN. Adapun input parameter dan jaringan jalan diasumsikan sama seperti pemodelan pada tahun dasar 2013, ini berarti bahwa prasarana jaringan jalan (supply) diasumsikan tidak mengalami perubahan sampai pada tahun 2030. Input yang berbeda adalah data matrik asal tujuan perjalanan yang digunakan adalah sesuai dengan tahun rencana yang dianalisa pada prediksi Trip Distribution tahun 2013, 2015, 2020, 2025 dan 2030. Kinerja jaringan jalan wilayah studi pada kondisi do-nothing masing-masing tahun rencana, hasil pembebanan MAT pada jaringan jalan eksisting dapat dilihat padatabel 5-8. Dari tabel tersebut dapat dilihat kinerja jaringan jalan semakin lama semakin menurun. Konsumsi waktu perjalanan yang digunakan seluruh pengguna jalan dari setiap asal-tujuan semakin lama semakin besar. Jarak yang ditempuh oleh seluruh pengguna jalan dari setiap asal-tujuan juga semakin lama semakin jauh. Akibatnya kecepatan rata-rata dari seluruh ruas jalan juga semakin menurun. Tabel 5-8 Kinerja Jaringan Jalan Kondisi Do-Nothing Setiap Tahun Rencana TAHUN WAKTU TEMPUH JARAK TEMPUH KECEPATAN RATA-RATA (smp-jam) (smp-km) (km/jam) 2013 3.599 81.276,6 22,6 2015 4.037 90.815,2 22,5 2020 4.798 107.143,2 22,3 2025 5.941 131.428,6 22,1 2030 7.311 160.365,8 21,9 Kecepatan rata-rata seluruh ruas jalan di wilayah studi saat ini (tahun 2013) sekitar 22,6 km/jam. Pada tahun 2015 kecepatan rata-rata jaringan jalan menurun menjadi 22,5 km/jam. Dan kecepatan rata-ratanya semakin menurun pada tahun-tahun rencana berikutnya dan di tahun 2030 kecepatan rata-ratanya menurun menjadi 21,9 km/jam. Dengan melihat hasil prediksi kinerja jaringan jalan ini akan dilakukan beberapa skenario penanganan (dosomething) untuk meningkatkan kinerja jaringan jalan pada tahun-tahun mendatang. Beberapa ruas jalan yang mempunyai volume terbesar di jaringan jalan do-nothing tiaptiap tahun rencana hasil assignment sub program SATASS dapat dilihat pada Tabel 5-9.Dari 5-18

tabel tersebut dapat dilihat bahwa ruas dengan volume terbesar adalah ruas SoE - Niki-Niki, dimana pada tahun 3030 ruas tersebut menampung jika hingga 462 smp/jam. Tabel 5-9 Prediksi Volume Ruas Jalan Setiap Tahun Rencana (smp/jam) Nama Ruas Volume (smp/jam) 2013 2015 2020 2025 2030 SoE - Niki--Niki 234 261 306 379 462 Niki--Niki - SoE 181 205 239 294 359 Sp. Niki-Niki - Oinlasi 160 181 211 264 318 Oinlasi - Sp. Niki-Niki 158 183 212 260 320 SoE - Kapan 125 143 165 205 251 Kapan - SoE 180 203 241 297 361 Ayotupas - Oe'Oh 109 120 145 172 210 Oe'Oh - Ayotupas 102 112 128 159 194 Niki-Niki - Polen 135 153 179 221 273 Polen - Niki-Niki 123 137 162 196 241 Prediksi arus (demand flow) di jaringan jalan setiap tahun rencana secara visual dapat dilihat pada Gambar 5-12 s.d. Gambar 5-16. Dari gambar dapat dilihat ruas-ruas jalan yang mempunyai demand flow terbesar, dilihat dari ketebalan garis. Gambar 5-12 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2013 5-19

Gambar 5-13 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2015 (Do Nothing) Gambar 5-14 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Nothing) 5-20

Gambar 5-15 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2025 (Do Nothing) Gambar 5-16 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2030 (Do Nothing) Jika volume ruas jalan diketahui, maka VCR jalan tersebut juga dapat dicari dengan cara membagi volume dengan kapasitas jalan. Tabel 5-10 memperlihatkan prediksi kinerja beberapa ruas jalan pada tahun 2013. Tampak bahwa kinerja semua ruas jalan masih baik, dimana ruas berada pada tingkat pelayanan A. 5-21

Tabel 5-10 Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Pada Tahun 2013 Nama Ruas Volume (smp/jam) VCR 2013 Tingkat Pelayanan SoE - Niki--Niki 234 0,09 A Niki--Niki - SoE 181 0,07 A Sp. Niki-Niki - Oinlasi 160 0,15 A Oinlasi - Sp. Niki-Niki 158 0,14 A SoE - Kapan 125 0,11 A Kapan - SoE 180 0,16 A Ayotupas - Oe'Oh 109 0,10 A Oe'Oh - Ayotupas 102 0,09 A Niki-Niki - Polen 135 0,05 A Polen - Niki-Niki 123 0,05 A Tabel 5-11 memperlihatkan prediksi kinerja beberapa ruas jalan pada tahun 2015 sampai tahun 2030. Tampak bahwa kinerja semua ruas jalan masih baik, dimana ruas berada pada tingkat pelayanan A dan B. Tabel 5-11 Prediksi Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Tahun 2015, 2020, 2025, dan 2030 (Do-Nothing) Nama Ruas Volume Capacity Ratio (VCR) 2015 2020 2025 2030 SoE - Niki--Niki 0,10 0,12 0,15 0,18 Niki--Niki - SoE 0,08 0,10 0,12 0,14 Sp. Niki-Niki - Oinlasi 0,16 0,19 0,24 0,29 Oinlasi - Sp. Niki-Niki 0,17 0,19 0,24 0,29 SoE - Kapan 0,13 0,15 0,19 0,23 Kapan - SoE 0,18 0,22 0,27 0,33 Ayotupas - Oe'Oh 0,11 0,13 0,16 0,19 Oe'Oh - Ayotupas 0,10 0,12 0,14 0,18 Niki-Niki - Polen 0,06 0,07 0,09 0,11 Polen - Niki-Niki 0,05 0,06 0,08 0,10 5.3.7.2 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Something Sistem jaringan transportasi berbasis jalan dapat dikelompokkan berdasarkan hirarki serta fungsinya dan merupakan prasarana transportasi yang akan sangat mempengaruhi secara tidak langsung pertumbuhan ekonomi di suatu wilayah serta akan berpengaruh juga pada tingkat kesejahteraan masyarakat, tidak terkecuali Kabupaten Timur Tengah Selatan. Banyak masalah keterbelakangan (kemiskinan) terjadi sebagai akibat karena masih rendahnya tingkat aksesibilitas (keterhubungan) antara wilayah satu dengan wilayah lainnya, yang 5-22

menyebabkan wilayah dengan aksesibilitas buruk menjadi kurang produktif dan pendapatan masyarakat menjadi berkurang. Sejalan dengan adanya kebijakan otonomi daerah, maka peran sistem jaringan jalan menjadi semakin nyata dalam usaha meningkatkan kesejahteraan masyarakat dengan meningkatkan aksesibilitas antarwilayah. Salah satu usaha yaitu melalui perbaikan aksesibilitas daerah yang telah berkembang dengan daerah yang masih terisolir (remote area) dengan memanfaatkan sistem jaringan jalan dalam pengembangan wilayah pedalaman (rural area). Konsep idealisasi sistem jaringan jalan di Kabupaten Timur Tengah Selatan, yaitu dengan mengkoneksikan keterhubungan antara kecamatan satu dengan lainnya. Sesuai dengan tujuan pengembangan transportasi di Kabupaten Timur Tengah Selatan, maka dalam pelaksanaan program pengembangan yang akan dilakukan memprioritaskan penanganan pada: a. Peningkatan kapasitas jalan pada jalan strategis nasional. b. Peningkatan kapasitas jalan pada jalan arteri primer. c. Peningkatan kapasitas jalan pada jalan kolektor primer. d. Pengembangan jaringan jalan dan peningkatan kapasitas jalan dalam kota dan ruas jalan yang menghubungkan wilayah kecamatan dalam Kabupaten Timur Tengah Selatan. e. Peningkatan kapasitas jalan perbatasan. Untuk merencanakan pembangunan jaringan jalan yang berkesinambungan maka program penanganan jaringan di Kabupaten Timur Tengah Selatan dilakukan dalam empat tahap, yaitu: a. Tahap 1 :tahun 2013-2014 b. Tahap 2 : tahun 2015-2020 c. Tahap 3 : tahun 2021-2025 d. Tahap 4 : tahun 2026-2030 Rencana usulan penanganan jaringan jalan tersebut secara garis besar berisi program peningkatan dan pemeliharaan jalan. Dalam pengembangan wilayah, fungsi dari sistem transportasi adalah menghubungkan keterkaitan fungsional antarkegiatan. Berdasarkan fungsi tersebut, maka pengembangan sistem transportasi diarahkan untuk menunjang pengembangan tata ruang Kabupaten Timur Tengah Selatan secara terpadu.untuk mencapai tujuan diatas, maka diperlukan suatu pola pengembangan prasarana transportasi yang terpadu yang meliputi 5-23

transportasi darat, dan laut yang terintegrasi dengan sistem tata ruang wilayah Kabupaten Timur Tengah Selatan. Adapun skenario penanganan tersebut adalah sebagai berikut: 1. Tahun 2013-2014 : Do nothing, dengan pertimbangan kemampuan pembiayaan dan pendanaan melalui keuangan daerah masih sangat minim.upaya yang dilakukan adalah perbaikan manajemen, penegakan hukum dan penataan sarana prasarana yang ada guna peningkatan pelayanan. 2. Tahun 2015-2020 : Peningkatan kapasitas jalan pada jalan arteri primer yang menghubungkan Kupang Soe Kefa, pengembangan jaringan jalan dan peningkatan kapasitas jalan dalam Kota Soe dan ruas jalan lokal yang menghubungkan wilayah kecamatan dalam Kabupaten Timur Tengah Selatan. 3. Tahun 2021-2025 : Peningkatan kapasitas jalan pada jalan strategis nasional yang menghubungkan Batuputih Panite Kalbano Oinlasi Boking, Peningkatan kapasitas jalan pada jalan kolektor primer yang menghubungkan Soe Kapan Eban, Kapan Nenas Satual Noelolo, Niki Niki Oinlasi Boking, serta peningkatan kapasitas jalan perbatasan yang menghubungkan Haumeni Ana Soe. Untuk mengetahui kinerja jaringan jalan dengan beberapa skenario penanganan di atas, konsultan menggunakan alat bantu software SATWIN. Adapun kinerja jaringan jalan beberapa skenario di atas dapat dilihat pada tabel berikut: Tabel 5-12 Perbandingan Kinerja Jaringan Jalan Sebelum dan Sesudah Penanganan TAHUN WAKTU TEMPUH (smp-jam) JARAK TEMPUH (smp-km) KECEPATAN RATA2 (km/jam) Do Nothing Do Something Do Nothing Do Something Do Nothing Do Something 2013-2014 3.599 3.599 81.276,6 81.276,6 22,6 22,6 2015-2020 4.798 2.840 107.143,2 107.526,6 22,3 37,9 2021-2025 5.941 3.490 131.428,6 132.232,1 22,1 37,9 2026-2030 7.311 4.304 160.365,8 161.619,0 21,9 37,6 Dari tabel tersebut terlihat bahwa dengan skenario penanganan pada masing-masing tahun rencana dapat meningkatkan kinerja jaringan jalan. Hal ini dapat dilihat dari peningkatan kecepatan rata-rata dan penurunan waktu tempuh dari setiap asal-tujuan jika dibandingkan dengan kondisi do nothing. 5-24

Untuk mengetahui kinerja ruas jalan pada masing-masing skenario, dapat dilihat pada volume capacity ratio (VCR) ruas jalan yang didapat dari tahap assignment Matriks Asal Tujuan terhadap jaringan jalan. VC ratio tersebut merupakan indikator teknis tiap ruas jalan yang membandingkan antara volume kendaraan yang melewati ruas jalan tersebut pada keadaan do nothing dan do somethingdari tahun 2015 sampai dengan tahun 2030 dengan kapasitas jalan tersebut. Beberapa kondisi VC ratio yang ada menunjukkan kondisi dari ruas jalan yang diukur tersebut. Sedangkan gambar demand flow pada masing-masing ruas jalan dapat dilihat pada Gambar 5-17sampai Gambar 5-19. Gambar 5-17 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something) Gambar 5-18 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2025 (Do Something) 5-25

Gambar 5-19 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2030 (Do Something) Gambar 5-20 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something) 5-26

Gambar 5-21 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2025 (Do Something) Gambar 5-22 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2030 (Do Something) 5-27

5 Table of Contents 5 BAB V... 5-1 5.1 Kebijakan Kewilayahan... 5-1 5.2 Rencana Pengembangan Sistem Transportasi... 5-2 5.3 Analisis Kebutuhan Transportasi... 5-2 5.3.1 Timeframe... 5-2 5.3.2 Sistem Zona... 5-3 5.3.3 Model Sistem Jaringan... 5-4 5.3.4 Tahapan Pemodelan... 5-4 5.3.5 Model Trip Generation dan Trip Attraction... 5-5 5.3.5.1 Peramalan Bangkitan Pergerakan... 5-6 5.3.5.2 Peramalan Tarikan Pergerakan... 5-7 5.3.6 Prediksi MAT dan Desire Line Angkutan di Masa Datang... 5-9 5.3.7 Model Pemilihan Rute Menggunakan SATWIN... 5-16 5.3.7.1 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Nothing... 5-18 5.3.7.2 Analisis dan Prediksi Kinerja Ruas Jalan Kondisi Do-Something... 5-22 5 Table of Contents... 5-28 5-28

Gambar 5-1 Model Sistem Jaringan Jalan Kabupaten TTS... 5-4 Gambar 5-2 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2015... 5-8 Gambar 5-3 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2020... 5-8 Gambar 5-4 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2025... 5-9 Gambar 5-5 Proyeksi Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS Tahun 2030... 5-9 Gambar 5-6 Metodologi Perhitungan MAT dengan Teknik Furness... 5-10 Gambar 5-7 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015... 5-15 Gambar 5-8 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2020... 5-15 Gambar 5-9 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2025... 5-16 Gambar 5-10 Desire Lines Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2030... 5-16 Gambar 5-11 Struktur Umum Model Pemilihan Rute pada SATWIN... 5-17 Gambar 5-12 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2013... 5-19 Gambar 5-13 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2015 (Do Nothing)... 5-20 Gambar 5-14 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Nothing)... 5-20 Gambar 5-15 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2025 (Do Nothing)... 5-21 Gambar 5-16 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2030 (Do Nothing)... 5-21 Gambar 5-17 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something)... 5-25 Gambar 5-18 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2025 (Do Something)... 5-25 Gambar 5-19 Demand Flow Kabupaten TTS Tahun 2030 (Do Something)... 5-26 Gambar 5-20 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2020 (Do Something)... 5-26 Gambar 5-21 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2025 (Do Something)... 5-27 Gambar 5-22 VC Ratio Kabupaten TTS Tahun 2030 (Do Something)... 5-27 Tabel 5-1 Sistem Zona Kabupaten TTS... 5-3 Tabel 5-2 Proyeksi Bangkitan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari)... 5-6 Tabel 5-3 Proyeksi Tarikan Pergerakan Kabupaten TTS (smp/hari)... 5-7 Tabel 5-4 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2015 (smp/hari)... 5-11 5-29

Tabel 5-5 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2020 (smp/hari)... 5-12 Tabel 5-6 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2025 (smp/hari)... 5-13 Tabel 5-7 Prediksi Matriks Asal Tujuan Kabupaten TTS Tahun 2030 (smp/hari)... 5-14 Tabel 5-8 Kinerja Jaringan Jalan Kondisi Do-Nothing Setiap Tahun Rencana... 5-18 Tabel 5-9 Prediksi Volume Ruas Jalan Setiap Tahun Rencana (smp/jam)... 5-19 Tabel 5-10 Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Pada Tahun 2013... 5-22 Tabel 5-11 Prediksi Kinerja Jalan di Kabupaten TTS Tahun 2015, 2020, 2025, dan 2030 (Do-Nothing)... 5-22 Tabel 5-12 Perbandingan Kinerja Jaringan Jalan Sebelum dan Sesudah Penanganan... 5-24 5-30