Beberapa permasalahan praktis

5.10 Beberapa permasalahan praktis

Kita telah mendiskusikan beberapa model yang berkaitan dengan perhitungan bangkitan dan tarikan pergerakan setiap zona serta pergerakan antarzonanya. Dalam pelaksanaannya, beberapa permasalahan praktis perlu diperhatikan karena sangat mempengaruhi akurasi penggunaan model tersebut. Hal ini dapat berasal dari batasan yang ada dalam kerangka pemodelan atau dari ketidakmampuan kita dalam membuat model yang seharusnya memiliki deskripsi rinci dari realita yang akan dimodel. Tamin (1988a) dan Ortuzar and Willumsen (1994) mendiskusikan beberapa permasalahan praktis yang perlu diperhatikan.

5.10.1 Penanganan zona eskternal

Dalam penentuan batas daerah kajian telah disarankan agar batas tersebut ditentukan sedemikian rupa sehingga daerah di dalam batas (zona internal)

Model sebaran pergerakan 221 Model sebaran pergerakan 221

Hal yang paling sering dipertanyakan yang berkaitan dengan zona eksternal adalah cara menghitung biaya gabungan sistem jaringan dari pusat zona eksternal ke pusat zona internal dalam daerah kajian (hal ini sangat sulit ditentukan karena zona eksternal didefinisikan mewakili seluruh daerah di luar batas daerah kajian).

Secara praktek yang harus dilakukan untuk kasus seperti ini adalah: pemodelan pergerakan yang ada kaitannya dengan zona eksternal harus dipisahkan dengan pemodelan antarzona internal atau intrazonal. Pertama, hal ini dapat dilakukan dengan melakukan wawancara di tepi jalan pada titik inlet dan outlet dari dan ke daerah kajian untuk mendapatkan informasi pergerakan yang berkaitan dengan zona eksternal. Kedua, seluruh pergerakan yang berkaitan dengan zona eksternal harus dihilangkan dari matriks total sehingga dihasilkan matriks baru yang hanya berisikan informasi pergerakan antarzona internal saja.

Ketiga, pemodelan untuk kedua jenis pergerakan tersebut lalu dilakukan secara terpisah. Peramalan matriks pergerakan yang berkaitan dengan zona eksternal untuk masa mendatang dapat dilakukan dengan metode faktor pertumbuhan, misalnya metode Furness, sedangkan pergerakan yang berkaitan dengan zona internal dapat menggunakan beberapa model sintetis yang telah diterangkan, misalnya model gravity. Keempat, hasil peramalan kedua jenis pergerakan tersebut kemudian dapat digabung untuk menghasilkan matriks total pergerakan masa mendatang yang dibutuhkan untuk berbagai keperluan perencanaan transportasi.

5.10.2 Pergerakan intrazona internal

Permasalahan yang sama juga berlaku untuk pergerakan intrazona internal. Permasalahan timbul karena definisi pusat zona, yang menyebabkan pergerakan intrazona internal tidak akan pernah terbebankan ke sistem jaringan, sehingga pergerakan jenis ini selalu diabaikan dalam pemodelan transportasi. Penyebabnya, karena pusat zona didefinisikan sebagai lokasi pergerakan dari zona awal dan lokasi pergerakan ke zona akhir. Jadi, pergerakan intrazona internal merupakan pergerakan yang (berdasarkan definisi) berasal dan berakhir pada lokasi yang sama. Hal inilah yang menyebabkan bahwa dalam pemodelan transportasi, pergerakan jenis ini tidak akan pernah terbebankan ke sistem jaringan dan menyebabkan galat pemodelan yang cukup besar.

Akan tetapi, dalam realitanya, pergerakan jenis inilah yang paling banyak menyebabkan permasalahan transportasi, khususnya di daerah perkotaan. Dengan kata lain, permasalahan transportasi yang terjadi bukan disebabkan oleh pergerakan antarzona internal, tetapi oleh pergerakan intrazonal internal yang membebani

222 Ofyar Z Tamin, Perencanaan dan pemodelan transportasi 222 Ofyar Z Tamin, Perencanaan dan pemodelan transportasi

Semakin besar luas suatu zona, semakin besar pula persentase volume pergerakan intrazona internal yang sudah barang tentu akan semakin besar peluang kemacetan yang dapat ditimbulkannya. Cara penanganan masalah pergerakan jenis ini adalah dengan mengubahnya menjadi pergerakan antarzona internal. Salah satu cara adalah membagi zona tersebut menjadi beberapa subzona yang lebih kecil, sehingga pergerakan intrazona internal menjadi pergerakan antarzona internal.

5.10.3 Tujuan pergerakan

Pergerakan dengan tujuan dan/atau jenis orang yang berbeda-beda biasanya menggunakan model yang berbeda-beda pula. Misalnya, pergerakan menuju tempat kerja biasanya menggunakan model gravity dengan-dua-batasan, sedangkan pergerakan dengan tujuan lain (misalnya belanja atau rekreasi) menggunakan model gravity dengan-satu-batasan. Hal ini disebabkan sangat sukarnya memperkirakan besarnya tarikan pergerakan secara akurat untuk daerah perbelanjaan atau rekreasi. Kadang-kadang beberapa tujuan pergerakan cukup sensitif terhadap perubahan biaya sehingga membutuhkan penggunaaan fungsi hambatan yang berbeda pula.

Beberapa model sebaran pergerakan yang telah diterangkan mempunyai perilaku yang berbeda. Model faktor pertumbuhan mengasumsikan sebaran pergerakan hanya tergantung pada besarnya bangkitan dan tarikan setiap zona dan tidak tergantung pada aksesibilitas antarzonanya. Sebaliknya, model sintetis mengasumsikan bahwa aksesibilitas antarzona dapat juga mempengaruhi sebaran pergerakan selain besarnya bangkitan dan tarikan.

Dalam model sintetis pun terdapat beberapa perilaku. Contohnya, model gravity lebih mengutamakan peranan aksesibilitas antarzona dalam proses penyebaran pergerakan, sedangkan model opportunity lebih menekankan pada sejauh mana zona tujuan tersebut dapat memenuhi kebutuhan seseorang tanpa memperhatikan berapa pun biaya yang harus dikeluarkannya (seperti kita ketahui, tujuan kita bergerak adalah untuk memenuhi kebutuhan). Pergerakan belanja dan rekreasi lebih baik menggunakan model opportunity daripada model gravity karena tujuan pergerakan jenis ini lebih mementingkan kemampuan zona tujuan dalam memenuhi kebutuhan tanpa melihat berapa besar biaya yang harus dikeluarkan untuk mencapai zona tersebut. Model gravity-opportunity mencoba menggabungkan kedua perilaku utama ini. Model ini cocok untuk daerah perkotaan karena pada kenyataannya beberapa tujuan pergerakan yang terjadi dapat dipenuhi oleh kedua perilaku ini.

5.10.4 Matriks yang mempunyai banyak sel kosong Kebanyakan matriks asal − tujuan mempunyai banyak sel kosong (sel matriks yang

tidak mempunyai informasi pergerakan atau mempunyai nilai pergerakan nol). Misalnya, suatu daerah kajian mencakup 600 zona (360.000 sel) dengan 3.600.000 pergerakan; ini berarti setiap sel berisi rata-rata 10 pergerakan. Dapat dipastikan pergerakan tersebut tidak akan merata untuk seluruh sel; pasti ada daerah yang tinggi tingkat pergerakannya, misalnya dari daerah perumahan ke daerah perkantoran. Hal ini akan menyebabkan banyak sel matriks yang kosong. Selain itu,

Model sebaran pergerakan 223 Model sebaran pergerakan 223

Dalam kasus seperti ini, yang dapat dilakukan adalah (1) mencoba menggabungkan beberapa zona yang ada sehingga menjadi zona baru yang bukan merupakan sel kosong. Dengan cara tersebut jumlah sel kosong akan menjadi berkurang; (2) memasukkan nilai yang sangat kecil (misalnya nilai 1) ke setiap sel kosong yang ada.

5.10.5 Bangkitan − tarikan dan asal − tujuan Beberapa model sintetis yang telah dikembangkan mengasumsikan bahwa setiap

pergerakan yang terjadi selalu mempunyai asal dan tujuan. Model tersebut pada dasarnya menghubungkan zona bangkitan dengan zona tarikan. Untuk pergerakan berbasis-rumah, zona bangkitannya adalah rumah, misalnya pergerakan pergi menuju tempat kerja (atau pendidikan, tempat belanja); sedangkan zona tarikannya adalah kantor, sekolah, atau toko. Untuk pergerakan pulang, terjadi hal yang sebaliknya; zona bangkitan adalah kantor, sekolah, atau toko, sedangkan zona tarikan adalah rumah.

Dalam perencanaan dan pemodelan transportasi dikenal MAT yang mempunyai skala waktu yang berbeda-beda sesuai dengan kebutuhan, misalnya MAT 24-jam, MAT 6-jam, MAT jam sibuk pagi, dan lain-lain. Untuk MAT 24-jam, kedua pergerakan yang telah diterangkan sebelumnya tidak akan menimbulkan masalah karena keduanya dilakukan sekali untuk setiap arah dan terjadi dalam satu hari itu meskipun pada waktu yang berbeda. Akan tetapi, untuk MAT dengan skala waktu pendek, beberapa pergerakan dilakukan dengan arah dari zona bangkitan ke tarikan sedangkan yang lain mungkin bergerak dengan arah yang berbeda, atau pergerakan tersebut belum dilaksanakan karena waktunya berbeda.

Terdapat beberapa pendekatan yang dapat dilakukan untuk mengatasi permasalahan ini. Pendekatan pertama adalah menghasilkan MAT untuk tujuan pergerakan tertentu, misalnya untuk tujuan bekerja, kemudian mengasumsikan bahwa pergerakan tersebut hanya bergerak untuk satu arah saja, misalnya pergerakan dari zona bangkitan ke tarikan pada jam sibuk pagi. Beberapa data survei kemudian harus dikumpulkan untuk menampung beberapa hal, misalnya kebijakan jam kerja yang fleksibel, kebijakan kerja shift, atau adanya pergerakan dengan tujuan pergerakan lain yang dilakukan pada pagi hari. Pendekatan kedua adalah melaksanakan survei untuk bertujuan mengetahui secara langsung berapa persentase MAT untuk setiap arah pergerakan, misalnya MAT jam sibuk pagi dapat terdiri dari 65% pergerakan bangkitan − tarikan dan 35% pergerakan tarikan − bangkitan untuk setiap tujuan pergerakan.

5.10.6 Faktor ‘K’ Model gravity dapat digunakan untuk memperkirakan sebaran pergerakan jika

sebaran tersebut dipengaruhi oleh faktor bangkitan dan tarikan setiap zona serta aksesibilitas antarzona. Akan tetapi, dalam beberapa kasus, terdapat beberapa

224 Ofyar Z Tamin, Perencanaan dan pemodelan transportasi 224 Ofyar Z Tamin, Perencanaan dan pemodelan transportasi

T id = K id . A i . O i . B d . D d . exp ( − β C id )

(5.165) Beberapa kajian yang telah dilakukan menyimpulkan bahwa penggunaan faktor K id

dapat meningkatkan akurasi MAT yang dihasilkan.