4 Koefisien Diskrepansi U-Theil’s :
KD = { [Ps-Ps.dt-Pi-Pi.dt
2
.] 1N}
0,5
…………………..….4
σ
i -
σ
s keterangan:
σ
s = Standard deviasi hasil simulasi
σ
i = Standard deviasi faktual N = Jumlah pengamatan.
Ps = Nilai hasil simulasi. Pi = Nilai faktual
dt = Diferensial waktu
KD 0,05 menyatakan grafik kurang tajam KD 0,05 menyatakan grafik tajam sekali
5 Durbin Watson DB
DB = Pi-Ps
2 T
-Pi-Ps
2 T-1
…………………..…………….5
T
Pi-Ps
2 T
keterangan: T
= Waktu pengamatan. Ps
= Nilai hasil simulasi. Pi
= Nilai faktual
Nilai Durbin Watson 2 maka pola fluktuasi tajam sekali Nilai Durbin Watson 2 maka pola fluktuaasi kurang tajam
4.5.6. Sensitivitas Model
Sensivitas model adalah respon model terhadap suatu stimulus. Respon ditunjukkan dengan perubahan perilaku dan atau kinerja model. Stimulus
diberikan dengan memberikan perlakuan tertentu pada unsur atau struktur model. Perlakuan tersebut disebut uji sensitivitas.
Uji sensitivitas bertujuan untuk menjelaskan sensitivitas parameter, variabel dan hubungan antara variabel dalam model. Hasil uji sensitivitas ini dalam bentuk
perubahan perilaku dan atau kinerja model, digunakan untuk menganalisis efek intervensi terhadap model Muhammadi, 2001.
Intervensi terhadap model merupakan tiruan dari tindakan pada kondisi yang mungkin terjadi atau dikehendaki harus terjadi dalam dunia nyata melalui pilihan
kebijakan yang dapat dilakukan untuk merubah keadaan yang ada pada dunia nyata tersebut.
Efek dari tindakan intervensi terhadap model pada perubahan kinerja sistem diamati melalui perubahan nilai rujukan reference mode. Nilai rujukan tersebut
adalah “level”, yang mewakili kinerja model. Perubahan nilai rujukan itu bisa merupakan pola dan kecenderungan yang diinginkan atau bisa juga merupakan
pola dan kecenderungan yang tidak diinginkan. Sensitivitas model yang mengungkapkan hasil-hasil intervensi terhadap unsur
dan struktur sistem dilakukan dalam rangka menemukan alternatif kebijakan, baik untuk mengakselerasi kemungkinan pencapaian hasil positif maupun untuk
mengantisipasi dampak negatif. Kesimpulannya uji sensitivitas adalah intervensi parameter input model
danatau struktur model untuk melihat seberapa jauh kepekaannya terhadap perubahan output model. sehingga dapat diamati bagaimana efek atau dampak
suatu intervensi terhadap kinerja model secara keseluruhan. Hal ini akan sangat berguna untuk mengambil tindakan intervensi mana yang terbaik alternatif
kebijakan mana yang terbaik untuk dilakukan terhadap model sehingga menghasilkan output terbaik sesuai dengan tujuan penelitian. Gambaran dari
intervensi model dalam analisis sensitivitas tersebut diatas dapat dilihat pada Gambar 14.
Sumber: Muhammadi et al 2001
Gambar 14 Tipe intervensi model parameter input dan struktur model
INPUT MODEL
OUTPUT
INTERVENSI STRUKTUR
MODEL INTERVENSI
PARAMETER INPUT
intervensi
normal dampak
VII. PERILAKU MODEL PENGELOLAAN TRANSPORTASI DI KAWASAN PINGGIRAN METROPOLITAN
7.1. Pendahuluan
Setelah suatu struktur model dibangun dan di validasi, maka model tersebut sudah dapat dipergunakan untuk menghasilkan output yang dibutuhkan untuk
dianalisa lebih lanjut dengan tujuan untuk menilai suatu skenario kebijakan. Perubahan sesuatu suatu besaran atau variabel terhadap waktu atau
catatan tentang magnitude besar, nilai, angka sesuatu dalam kurun waktu tertentu pertumbuhan, penurunan, osilasi, stagnan, atau kombinasinya disebut sebagai
perilaku behaviour atau dinamika dari model tersebut Tasrif, 2005. Dengan meilihat perilaku masing-masing sub model pada skenario kebijakan
tertentu, dapat dipilih alternatif skenario kebijakan terbaik yang dapat mengantisipasi permasalahan yang akan timbul dikemudian hari dan yang akan
menghasilkan nilai yang menguntungkan dilihat dari sisi keberlanjutan pengelolaan transportasi.
Adapun kebijakan yang akan diambil tersebut difokuskan untuk mengatasi beberapa permasalahan yang akan timbul yaitu:
1. Kemacetan lalu lintas pada jalan akses ke perumahan di pinggiran kota. 2. Pencemaran udara di lingkungan perumahan di pinggiran kota
3. Kebisingan di lingkungan perumahan di pinggiran kota Untuk itu akan dilihat perilaku masing-masing sub model yaitu:
1. Sub model sistem tataguna lahan 2. Sub model sistem pergerakan
3. Sub model sistem jaringan jalan 4. Sub model sistem sarana kendaraan
5. Sub model sistem pencemaran lingkungan
7.2. Perilaku Sub Model Tataguna Lahan
Pada grafik hasil simulasi sub model tataguna lahan dapat dilihat adanya trend yang terus tumbuh. Pertumbuhan penduduk perumahan terus melaju hingga
mencapai 6831 jiwa pada tahun 2040 Gambar 42. Hal ini akan menimbulkan bangkitan dan tarikan lalu lintas yang tinggi yang berpotensi menimbulkan
