METODOLOGI PENELITIAN

BAB III METODOLOGI PENELITIAN

Bab ini membahas tentang metodologi penelitian mulai dari identifikasi masalah hingga kesimpulan secara sistematis. Metodologi penelitian digunakan sebagai pedoman peneliti dalam pelaksanaan penelitian.

3.1 Diagram Alir

Alur metodologi penelitian ditunjukkan pada Gambar 3.1.

MULAI

OBSERVASI AWAL

MENENTUKAN FREKUENSI MAKSIMUM DAN MINIMUM

KESIMPULAN DAN SARAN

MENENTUKAN FREKUENSI PELAYANAN

MELAKUKAN SIMULASI MONTE

CARLO

PERUMUSAN MASALAH

STUDI LITERATUR

ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

1. ANALISIS FREKUENSI PERJALANAN BST 2. ANALISIS SENSITIVITAS FREKUENSI

PELAYANAN

SELESAI

TAHAP PENDAHULUAN

TAHAP PENGUMPULAN DAN PENGOLAHAN DATA

TAHAP ANALISIS DAN INTERPRETASI HASIL

TAHAP KESIMPULAN DAN SARAN

MELAKUKAN ANALISIS SENSITIVITAS

FREKUENSI PELAYANAN

PENGUJIAN DISTRIBUSI DATA

IDENTIFIKASI JAM SIBUK

PENGUMPULAN DATA

Gambar 3.1. Diagram alir metodologi penelitian

commit to user

3.2 Keterangan Diagram Alir

Alur dari metodologi penelitian ini terdiri dari beberapa tahapan, yaitu:

1. Tahap Pendahuluan Tahap pendahuluan terdiri dari tiga tahapan yaitu observasi awal, studi literatur, dan perumusan masalah. Pada tahap observasi awal dilakukan untuk mengetahui kondisi awal dan kemungkinan masalah yang terjadi pada BST. Observasi awal ini berupa pengamatan langsung dan wawancara dengan pihak yang terkait yaitu wawancara terhadap staf bagian operasional dan keuangan. Selain dilakukan observasi awal, dilakukan juga studi literatur sebagai dasar dan pendukung dalam observasi awal dan penelitian. Studi literatur yang digunakan dalam hal ini adalah mengenai simulasi, khususnya simulasi Monte Carlo dan penentuan frekuensi bus. Kedua tahapan tersebut digunakan dalam menentukan tahapan ketiga yaitu perumusan masalah yang diambil pada penelitian ini. Adapun perumusan masalah dalam penelitian ini adalah bagaimana cara menentukan frekuensi yang dapat dilakukan BST.

2. Tahap Pengumpulan Data Tahap pengumpulan data ini dilakukan untuk mendukung dalam tahapan proses penelitian selanjutnya. Adapun data yang dikumpulkan berupa data primer yaitu data yang di peroleh secara langsung dari sumbernya, serta diamati dan dicatat untuk pertama kalinya dalam periode tertentu. Penelitian dilakukan pada bulan Mei di Perum DAMRI. Data yang dibutuhkan dalam penelitian ini antara lain:

a) Data jumlah penumpang BST Data jumlah penumpang yang digunakan dalam penelitian ini adalah data jumlah penumpang BST dari 15 armada bus selama jam operasi di bulan April 2011. Data tersebut bersumber dari catatan Perum DAMRI mengenai jumlah penumpang harian BST selama jam operasi yang dipantau di 6 titik halte yaitu halte di Panggung, Rumah Sakit Kustati, DKT, Faroka, Solo Grand Mall , dan Pasar Gedhe.

b) Waktu tempuh BST Waktu tempuh yang dimaksud dalam hal ini adalah waktu tempuh yang diperlukan BST untuk menempuh rute Palur-Kartasura dan Kartasura-Palur.

commit to user

Waktu tempuh tersebut didapat berdasarakan hasil wawancara dengan Staf bagian operasional Perum DAMRI Kota Surakarta.

c) Frekuensi perjalanan BST Frekuensi perjalanan merupakan jumlah putaran perjalanan (trip) yang dapat dilakukan bus untuk menempuh suatu rute. Data ini diperoleh berdasarkan hasil wawancara dengan staf bagian operasional dan keuangan Perum DAMRI Kota Surakarta.

d) Headway Headway merupakan rentang waktu antara kendaraan satu dengan kendaraan yang berada di belakangnya. Data ini juga diperoleh berdasarkan hasil wawancara dan studi literatur yang didapat.

e) Jarak tempuh rute perjalanan BST Rute yang ditempuh BST adalah rute Palur-Kartasura dan Kartasura-Palur. Data mengenai jarak tempuh didapat dari hasil wawancara dan studi literatur.

f) Tarif penumpang Besarnya tarif penumpang dibedakan berdasarkan jenis penumpang BST yaitu penumpang umum dan penumpang pelajar-mahasiswa.

g) Biaya operasional BST Biaya operasional merupakan biaya-biaya yang menyangkut pengoperasian BST yang meliputi biaya langsung dan tidak langsung. Data mengenai biaya-biaya tersebut diperoleh dari staf bagian keuangan Perum DAMRI Kota Surakarta.

3. Tahap Pengolahan Data Setelah seluruh data terkumpul, kemudian dilakukan pengolahan data dengan tahapan sebagai berikut:

a. Mengidentifikasi jam sibuk BST Data awal jumlah penumpang yang telah dikelompokkan berdasarkan rentang waktu tiap jamnya kemudian diidentifikasi untuk mengetahui jumlah penumpang terbanyak pada rentang waktu tersebut. Rentang waktu dengan jumlah penumpang BST terbanyak yang dijadikan sebagai acuan dalam menentukan jam sibuk. Data jumlah penumpang pada saat jam sibuk

commit to user

yang nantinya digunakan dalam perhitungan untuk menentukan frekuensi perjalanan BST. Hal tersebut dilakukan karena kondisi pada saat jam sibuk berpengaruh pada penentuan frekuensi yang perlu dilakukan oleh BST agar dapat memenuhi permintaan layanan dari penumpang yang meningkat pada jam tersebut.

b. Menguji distribusi data Data jumlah penumpang secara keseluruhan (tidak dibedakan berdasarkan jenisnya) pada masing-masing rentang jam sibuk diuji distribusi datanya untuk mengetahui distribusi dari data tersebut normal atau tidak. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan software SPSS. Hasil pengujian ditentukan berdasarkan hasil uji Kolmogorov Smirnov, apabila nilai signifikansi uji Kolmogorov Smirnov lebih besar dari alfa maka data tersebut berdistribusi normal tetapi apabila hasilnya tidak seperti itu maka data tidak berdistribusi normal.

c. Menentukan frekuensi maksimum dan minimum Data jumlah penumpang keseluruhan pada masing-masing rentang waktu jam sibuk tersebut kemudian dijadikan dasar dalam menentukan frekuensi minimum dan maksimum BST. Penentuan frekuensi minimum dan maksimum tersebut menggunakan rumus-rumus yang sebelumnya telah digunakan oleh Raothanachonkun et al (2008) pada penelitiannya. Tahapan atau alur dalam menentukan frekuensi minimum BST dapat diperlihatkan pada Gambar 3.2.

INPUT

DATA JUMLAH PENUMPANG HEADWAY ,KAPASITAS PENUMPANG

PROSES

PERHITUNGAN MENGGUNAKAN

PERSAMAAN 2.17, 2.19, 2.20

OUTPUT

FREKUENSI MINIMUM f min1 f min2

Gambar 3.2.Alur penentuan frekuensi minimum

Gambar 3.2 memperlihatkan bahwa untuk menentukan frekuensi minimum digunakan dua perhitungan, yaitu:

1) Frekuensi minimum yang pertama (f min1 ), dihitung menggunakan Persamaan 2.17. Persamaan 2.14 juga dapat digunakan untuk

commit to user

menghitung frekuensi ini. Kedua persamaan tersebut didasarkan pada rasio kapasitas permintaan penumpang.

2) Frekuensi minimum kedua (f min2 ) dengan melakukan perhitungan menggunakan Persamaan 2.19 atau dengan Persamaan 2.13. Frekuensi minimum yang kedua ini, perhitungan didasarkan pada lamanya headway .

Tahapan selanjutnya setelah mengetahui nilai dari f min1 dan f min2 adalah menentukan frekuensi minimum yang dapat dilakukan dengan menggunakan Persamaan 2.20 atau Persamaan 2.15. Frekuensi minimum tersebut ditentukan berdasarkan nilai maksimal dari f min1 dan f min2 . Adapun frekuensi maksimum (f max ) dari bus dapat ditentukan dengan Persamaan 2.21. Penentuan frekuensi maksimum ini didasarkan pada jumlah armada bus. Alur atau tahapan dalam mennetukan frekuensi maksimum diperlihatkan pada gambar 3.3.

INPUT

DATA JUMLAH PENUMPANG JUMLAH ARMADA BUS, STANDAR FREKUENSI PERJALANAN BUS

PROSES

PERHITUNGAN MENGGUNAKAN

PERSAMAAN 2.21

OUTPUT

FREKUENSI MAKSIMUM f max

Gambar 3.3.Alur penentuan frekuensi maksimum

d. Melakukan simulasi Monte Carlo terhadap data permintaan Tahapan selanjutnya adalah mensimulasikan data jumlah penumpang pada masing-masing rentang waktu jam sibuk, tetapi sebelum disimulasikan data dikelempokkan lagi berdasarkan jenis penumpang yaitu penumpang umum dan penumpang pelajar-mahasiswa. Adapun simulasi yang dilakukan adalah simulasi Monte Carlo. Simulasi ini dilakukan untuk membangkitkan kemungkinan data jumlah penumpang BST tiap jenis penumpang pada masing-masing rentang waktu jam sibuk selama 30 hari dengan menggunakan program Microsoft Excel 2010. Tahapan-tahapan dalam simulasi ini yaitu:

1) Menghitung rata-rata (mean) dan standar deviasi data jumlah penumpang untuk masing-masing jenis yaitu penumpang umum dan pelajar- mahasiswa pada tiap rentang waktu jam sibuk.

commit to user

2) Membangkitkan random number menggunakan fungsi RAND () .

3) Setelah didapat random number, kemuudian membangkitkan random variate

berdistribusi normal

dengan menggunakan fungsi NORM.INV(probability,mean,standard_dev). Nilai dari probability didapatkan dari nilai random number.

e. Menentukan frekuensi pelayanan Hasil simulasi data jumlah penumpang untuk tiap jenisnya pada rentang waktu jam sibuk kemudian digunakan untuk menentukan frekuensi pelayanan. Frekuensi pelayanan ini dihitung menggunakan Persamaan 2.22 yang di dalamnya juga memperhitungkan biaya operasional, jarak tempuh dan pendapatan. Adapun alur dalam menentukan frekuensi pelayanan diperlihatkan pada Gambar 3.4.

INPUT

HASIL SIMULASI MONTE CARLO BIAYA OPERASIONAL JARAK TEMPUH,TARIF

PROSES

PERHITUNGAN MENGGUNAKAN

PERSAMAAN 2.22

OUTPUT

FREKUENSI PELAYANAN fser

Gambar 3.4.Alur penentuan frekuensi pelayanan

Dalam penelitian ini Persamaan 2.22 mengalami sedikit pengembangan karena menyesuaikan dengan kondisi nyata BST yaitu penumpang BST yang dibedakan menjadi dua jenis sehingga ada perbedaan tarif untuk masing-masing jenis penumpang. Pengembangan dari persamaan tersebut ditampilkan pada Persamaan 3.1.

……………….…(Persamaan 3.1) Berdasarkan Persamaan 3.1, diketahui bahwa :

: pendapatan harian (Rupiah)

V : biaya operasional (Rupiah/Kilometer/Trip) K : panjang perjalanan (Kilometer)

D t : permintaan penumpang pada periode tertentu P : tarif bus (Rupiah)

D UM : permintaan penumpang umum pada periode tertentu P UM : tarif bus penumpang umum (Rupiah)

commit to user

D PM : permintaan penumpang pelajar-mahasiswa pada periode tertentu

P PM : tarif bus penumpang pelajar-mahasiswa (Rupiah) Selain untuk menghitung frekuensi pelayanan, Persamaan 2.22 maupun Persamaan 3.1 dapat digunakan juga untuk menentukan besarnya jumlah penumpang, besarnya pendapatan, dan tarif yang disesuaikan dengan frekuensi perjalanan yang dapat dilakukan sehingga dapat mencapai titik impas (break event point) antara biaya operasional dengan pendapatan. Ketiga frekuensi yang telah diketahui yaitu frekuensi maksimum, minimum, dan frekuensi pelayanan dapat dijadikan sebagai acuan dalam menentukan frekuensi perjalanan optimal yang dapat dilakukan oleh BST.

f. Melakukan analisis sensitivitas frekuensi pelayanan Setelah diketahui nilai dari masing-masing frekuensi perjalanan yang dapat dilakukan BST, kemudian dilakukan analisis sensitivitas untuk mengetahui perubahan besarnya frekuensi perjalanan khususnya frekuensi pelayanan. Analisis sensitivitas ini dilakukan dengan meningkatkan dan menurunkan persentase dari rata-rata dan standar deviasi jumlah penumpang hasil simulasi Monte Carlo. Rata-rata dan standar deviasi jumlah penumpang yang digunakan adalah berdasarkan jumlah penumpang BST untuk tiap jenisnya yaitu penumpang umum dan penumpang pelajar-mahasiswa pada masing-masing rentang waktu jam sibuk. Adapun persentase yang akan digunakan dalam analisis sensitivitas yaitu sebesar 5 % dan 8%. Persentase 8% digunakan pada analisis sensitivitas ini, didasarkan pada prediksi persentase kenaikan load factor dari Perum DAMRI yaitu sebesar 8% setiap bulannya. Sedangkan persentase 5% digunakan dalam analisis sensitivitas ini karena besarnya persentase kenaikan maupun penurunan jumlah penumpang pada rentang waktu yang diteliti setiap harinya berkisar antara 5 %. Analisis sensitivitas ini dilakukan untuk mengetahui tingkat pengaruh dari perubahan rata-rata jumlah penumpang terhadap jumlah frekuensi pelayanan yang dapat dilakukan BST. Dalam hal ini, analisis sensitivitas dilakukan pada frekuensi pelayanan karena dapat diketahui juga bagaimana pengaruh dari perubahan jumlah penumpang terhadap perubahan besarnya pendapatan yang dapat diperoleh.

commit to user

4. Analisis dan Intrepretasi Hasil Tahap ini akan dilakukan analisis terhadap output pengolahan data berupa analisis jam sibuk, analisis hasil penentuan frekuensi perjalanan BST, dan hasil dari analisis sensitivitas. Melalui analisis tersebut akan diketahui hubungan dan pengaruh jumlah penumpang terhadap penentuan frekuensi perjalanan optimal yang dapat dilakukan BST.

5. Kesimpulan dan Saran Tahapan ini merupakan tahapan untuk menyimpulkan hasil analisis yang dilakukan serta memberikan saran –saran untuk perbaikan dan penelitian lebih lanjut.

commit to user