Tabel.IV.52. MAT akhir hasil model UCGR setelah modifikasi Contoh 2
Total pergerakan yang terjadi telah sama dengan total pergerakan yang diperkirakan oleh tahap bangkitan pergerakan. Akan tetapi, jumlah bangkitan dan
tarikan yang dihasilkan dari setiap zona tidak harus sama dengan hasil yang diharapkan dari tahap bangkitan pergerakan.
Maka, model sebaran pergerakan untuk model UCGR ini adalah: untuk contoh 1
untuk contoh 2 Dimana nilai
IV.2.3. Model Dengan Batasan Di Zona Asal Production Constrain GravityPCGR
Pada model PCGR ini memiliki persyaratan, dimana total pergerakan hasil bangkitan pergerakan harus sama dengan total pergerakan yang dihasilkan dengan
pemodelan. Bangkitan pergerakan yang dihasilkan model juga harus sama dengan hasil bangkitan pergerakan yang diinginkan. Namun, tarikan pergerakan tidak
perlu sama. Berikut proses pengolahan contoh data Cotnoh 1 dan 2 dengan menggunakan model dengan batasan di zona asal PCGR.
from \ to 4
5 6
oi Oi
Ei Ai
1 119,2078 181,8615 140,8819 441,9512
450 1,018212
1 2
207,6673 298,1224 247,1489 752,9386 750
0,996097 1
3 222,2752 324,4622 258,3727 805,1102
800 0,993653
1 dd
549,1503 804,4461 646,4036 2000
Dd 550
800 650
2000 Ed
1,001547 0,994473 1,005564 1
Bd 1
1 1
Universitas Sumatera Utara
Seperti yang dijelaskan sebelumnya pada kalibrasi model gravity, fungsi hambatan yang digunakan mengikuti fungsi hambatan tanner, didapat matriks
seperti terlihat pada tabel dibawah ini, dengan nilai untuk contoh 1 dan untuk contoh 2 yang
diperoleh dari kalibrasi model gravity dengan metode analisis regresi-linear fungsi hambatan tanner.
Tabel.IV.47. Matriks Tanner Contoh 1
Tabel.IV.48. Matriks Tanner Contoh 2
Dengan menggunakan persamaan 4.22 berikut:
Dimana: ; dan
∑
Dalam model PCGR ini, nilai konstanta dihitung sesuai dengan persamaan
4.23 untuk setiap zona tujuan i. Konstanta ini nantinya akan memberikan batasan bahwa total baris dari matriks harus sama dengan total baris dari matriks
hasil tahap bangkitan pergerakan.
from \ to 3
4 5
1 0,460871 0,601093 0,286739
2 0,460871 0,286739 0,361313
from \ to 4
5 6
1 0,935272
0,98095 0,935272 2
0,977581 0,964833 0,984448 3
0,98095 0,984448 0,964833
Universitas Sumatera Utara
Tabel.IV.53. Matriks dan nilai
Contoh 1
Tabel.IV.54. Matriks dan nilai
Contoh 2
Setelah nilai dan
untuk setiap d dan i diperoleh, setiap sel matriks dapat dihitung dengan menggunakan persamaan 4.22. Perkalian berikut dilakukan
untuk setiap sel matriks untuk mendapatkan matriks akhir seperti terlihat pada tabel dibawah ini.
Tabel.IV.55. MAT akhir hasil model PCGR Contoh 1
Tabel.IV.56. MAT akhir hasil model PCGR Contoh 2
from\to 3
4 5
6= total Ai = 1 6 1
253,4789 120,2187 71,68469 445,3823 0,002245 2
253,4789 57,34775 90,32834 401,155 0,002493
Bd 1
1 1
from \ to 4
5 6
7=total Ai=17
1 514,3998 784,7603
607,927 1907,087 0,000524 2
537,6696 771,8662 639,8913 1949,427 0,000513 3
539,5227 787,5585 627,1413 1954,222 0,000512 Bd
1 1
1
from\to 3
4 5
oi Oi
Ei Ai
1 170,738
80,97675 48,28528 300
300 1
0,002245 2
442,3109 100,0696 157,6195 700
700 1
0,002493 dd
613,0489 181,0464 205,9048 1000
Dd 550
200 250
1000 Ed
0,897155 1,104689 1,214154 1
Bd 1
1 1
from \ to 4
5 6
oi Oi
Ei Ai
1 121,3788 185,1736 143,4476
450 450
1 0,000524
2 206,8568 296,9589 246,1844
750 750
1 0,000513
3 220,8644 322,4028 256,7328
800 800
1 0,000512
dd 549,0999 804,5352 646,3648
2000 Dd
550 800
650 2000
Ed 1,001639 0,994363 1,005624
1 Bd
1 1
1
Universitas Sumatera Utara
Dapat dilihat bahwa persyaratan model PCGR telah dipenuhi, yaitu total pergerakan yang dihasilkan model sama dengan total pergerakan yang didapat
dari hasil bangkitan pergerakan. Total pergerakan yang berasal dari zona asal juga selalu sama dengan total pergerakan yang diperkirakan oleh tahap bangkitan
pergerakan. Maka, model sebaran pergerakan untuk model PCGR ini adalah:
untuk contoh 1 untuk contoh 2
Dimana: ; dan
∑
IV.2.4. Model dengan batasan di zona tujuan Atraction Constrain
