BAB II TINJAUAN PUSTAKA II.1 Konsep dan Ruang Lingkup Perencanaan Transportasi Menurut LPM ITB (1997) , permasalahan transportasi bertambah parah baik di negara - Bangkitan Pergerakan Keluarga pada Perumnas J-City di Kecamatan Medan Johor

TINJAUAN PUSTAKA

II.1 Konsep dan Ruang Lingkup Perencanaan Transportasi

  Menurut LPM ITB (1997) , permasalahan transportasi bertambah parah baik di negara maju (industri) maupun di negara berkembang. Permasalahan tersebut semakin bertambah parah melihat kenyataan bahwa meskipun sistem prasarana trasnportasi sudah sangat terbatas, tetapi banyak dari sistem prasarana tersebut yang berfungsi secara tidak efisien. Oleh karena itu sangatlah penting untuk mengetahui secara akurat besarnya kebutuhan akan trasnportasi pada masa mendatang sehingga sumberdaya dapat dihemat dengan mengatur atau mengelola sistem prasarana trasportasi yang dibutuhkan (Tamin, 2008). Maka untuk mengatasi permasalahan di atas diperlukan perencanaan transportasi. Adapun menurut Tamin, 2008, tujuan dasar perencanaan transportasi adalah memperkirakan jumlah serta lokasi kebutuhan akan transportasi (misalnya menentukan total pergerakan baik untuk angkutan umum maupun pribadi) pada masa yang akan datang.

  Terdapat beberapa konsep perencanaan transportasi (Tamin, 2008) yang paling popular adalah “ Model Perencanaan Transportasi Empat Tahap” Model ini merupakan gabungan dari beberapa seri sub model yang masing-masing harus dilakukan secara terpisah dan berurutan. Sub model tersebut adalah: a. Bangkitan dan tarikan pergerakan

  b. Sebaran pergerakan

  c. Pemilihan moda

  d. Pemilihan rute

  e. Arus lalu lintas Di dalam tugas akhir ini yang akan dibahas khusus mengenai bangkitan pergerakan.

  Bangkitan perjalanan/pergerakan (trip generation) dapat diartikan sebagai banyaknya jumlah perjalanan/pergerakan/lalu lintas yang dibangkitkan oleh suatu zona (kawasan) per satuan waktu (Miro, 2002). Dari pengertian tersebut maka bangkitan perjalanan merupakan tahap pemodelan trasnportasi yang bertugas untuk memperkirakan jumlah (banyakny) perjalanan yang berasal (meninggalkan) dari suatu zona/kawasan/petak lahan dan jumlah (banyaknya) perjalana yang datang/tertarik (menuju) ke suatu zona/kawasan/petak lahan pada masa yang akan datang (tahun rencana) per satuan waktu.

  Bangkitan pergerakan dari model transportasi bertujuan untuk memprediksi jumlah perjalanan bangkitan dan tarikan dari setiap zona daerah penelitian. Ini dapat dicapai dalam beberapa cara, dimulai dengan perjalanan individu atau rumah tangga yang tinggal disetiap zona atau beberapa variabel berikut seperti: penduduk, tenaga kerja, jumlah kendaraan, dan lain-lain.

  (Ortuzar, Willumsen, 2011).

  Suatu kota dapat dipandang sebagai suatu tempat dimana terjadi aktivitas-aktivitas atau sebagai suatu pola tata guna lahan. Lokasi dimana aktivitas dilakukan akan mempengaruhi manusia, dan aktivitas manusia akan mempengaruhi lokasi tempat aktivitas berlangsung. Tata guna lahan merupakan salah satu dari penentu utama pergerakan dan aktivitas. Aktivitas ini dikenal dengan istilah bangkitan perjalanan (trip generation). (Khisty, 2005).

  Penelaahan bangkitan lalu-lintas ini adalah bagian yang amat penting dalam proses perencanaan perangkutan. Dengan mengetahui bangkitan lalu-lintas, maka jumlah perjalanan tiap zone pada masa yang akan datang dapat diperkirakan. Setiap pepergian pasti mempunyai asal, yaitu zone yang menghasilkan pelakunya, dan tujuan, yaitu zone menarik pelaku pepergian itu. Secara sederhana dapat dianggap bahwa pepergian pada umumnya diawali dari tempat sebagia produsen pepergian, dan bukan tempat tinggal sebagai konsumen. (warpani, 1990).

  Ada beberapa cara yang bisa digunakan untuk menentukan jumlah perjalanan dari suatu zona ke zona lain, F.D. Hobbs berpendapat bahwa: “jumlah perjalanan yang terjadi dalam satuan waktu, biasanya untuk suatu tata guna lahan tertentu, disebut laju bangkitan perjalanan. Jumlah ini dapat diestimasikan dengan 3 cara: (i) secara tradisional dengan regresi sederhana atau ganda, (ii) dengan menjumlahkan bangkitan atau produksi perjalanan menurut distribusi setiap kategori tertentu pada setiap zona, (iii) dengan metode-metode klasifikasi keluarga (sering disebut analisa kategori) dengan memakai daftar laju perjalanan yang dilakukan dan karakteristik suatu area”. (F.D. Hobbs, Perencanaan dan Teknik Lalu Lintas:175)

  Dalam prosesnya, bangkitan pergerakan dianalisis secara terpisah menjadi 2 bagian (Miro, 2002), Yaitu:

  a. Trip Production , merupakan banyaknya pergerakan yang dihasilkan oleh zona asal, dengan kata lain merupakan pergerakan/ arus lalu-lintas yang meninggalkan suatu kawasan/zona.

  b. Trip Attraction , merupakan banyaknya pergerakan yang tertarik ke zona tujuan, dengan kata lain merupakan pergerakan/arus lalu-lintas yang menuju ke suatu kawasan/zona.

  Tujuan akhir perencanaan tahapan bangkitan pererakan pada masa sekarang yang akan digunakan untuk meramalkan pergerakan pada masa mendatang.

  Gambar 2.1: Bangkitan dan Tarikan Perjalanan Sumber: Ofyar Z. Tamin (2000)

  Bangkitan dan tarikan pergerakan biasanya dianalisa berdasarkan zona. Data tata guan lahan (peubah X), data bangkitan pergerakan (P) dan data tarikan pergerakan (A) yang didapat dari hasil survey (Black, 1978 dalam Ofyar Z. Tamin 1997).

  Gambar 2.2: Bangkitan dan Tarikan Perjalanan (Tamin, 1997, 2000, 2008)

  2.2.1. Jenis tata guna lahan Jenis tata guna lahan yang berbeda (pemukiman, pendidikan dan komersial) mempunyai cirri bangkitan lalu lintas yang berbeda, antara lain: b. Jenis lalu lintas (pejalan kaki, truk, mobil)

  c. Lalu lintas pada waktu tertentu (kantor menghasilkan arus lalu lintas pagi dan sore hari, sedangkan pertokoan menghasilkan arus lalu lintas di sepanjang hari).

  Jumlah dan jenis lalu lintas yang dihasilkan oleh setiap tata guna lahan merupakan hasil dari fungsi parameter social dan ekonomi, seperti contoh di Amerika Serikat (Black, 1979 dalam Tamin, 2008):

  a. 1 ha perumahan menghasilkan 60 – 70 pergerakan kendaraan per minggu

  b. 1 ha perkantoran menghasilkan 700 pergerakan kendaraan per hari

  c. 1 ha tempat parkir menghasilkan 12 pergerakan kendaraan per hari

  2.2.2. Intensitas aktivitas tata guna lahan Bangkitan pergerakan bukan saja beragam dalam jenis tata guna lahan, tetapi juga tingkat aktivitasnya. Semakin tinggi tingkat penggunaan sebidang tanah, semakin tinggi pergerakan arus lalu lintas yang dihasilkan. Salah satu ukuran intensitas aktivitas sebidang tanah adalah kepadatannya (Tamin, 2008).

II.3 Bangkitan Perjalanan Kawasan Perumahan

  

The Puget Sound Regional Trasnportation Study , pada tahun 1964 pertama kali menggunakan

  dan mengembangkan metode perjalanan berbasis rumah (home based trip generation) untuk memperkirakan bangkitan perjalanan pada kawasan perumahan. (Miro, 2005). Terdapat beberapa faktor yang memepengaruhi timbulnya pergerakan, yaitu:

  Merupakan sifat manusia bahwa apabila penghasilannya meningkat maka standart kebutuhan hidupnya juga akan meningkat. Kebutuhan yang meningkat dapat menyebabkan peningkatan jumlah perjalanan untuk memenuhi kebutuhan tersebut. 2) Kepemilikan kendaraan

  Kepemilikan kendaraan pada suatu rumah tangga dapat menyebabkan kecenderungan peningkatan jumlah perjalanan pada suatu rumah tangga. Berdasarkan hasil penelitian di Detroit Area disebutkan bahwa peningkatan pemilikan kendaraan menyebabkan meningkatnya jumlah perjalanan penduduk per orang per hari maupun jumlah perjalanan dengan menggunakan kendarran pribadi. 3) Struktur rumah tangga

  Struktur rumah tangga merupakan faktor yang tidak kalah penting dalam menentukan besarnya bangkitan yang terjadi di daerah pemukiman. Keluarga yang memiliki banyak jumlah anggota keluarga yang masih produktif (berusia antara 5 sampai batas akhir usia kerja) maka kecenderungan untuk meningkatnya jumlah perjalanan semakin besar.

  4) Jarak pemukiman terhadap pusat kegiatan Menurut penelitian dikatakan bahwa daerah pemukiman yang terletak di pusat kota (dimana merupakan pusat berbagai aktivitas social, ekonomi, politik dan lainnya) mempunyai jumlah perjalanan lebih banyak dibandingkan dengan jumlah perjalanan dari kawasan pemukiman yang berada di pinggiran kota. 5) Kepadatan daerah permukiman

  Semakin padat jumlah penduduk di suatu daerah pemukiman maka cenderung semakin besar jumlah perjalanan yang terjadi.

  Semakin mudah aksesibilitas dari daerah pemukiman ke daerah tujuan pusat-pusat kegiatan, maka akan semakin besar pula jumlah perjalanan yang terjadi.

  II.4 Bangktan perjalanan dari rumah tangga/keluarga Dari semua perjalanan di daerah perkotaan 80% di perkirakan berasal dari rumah tangga.

  Sisanya berasal dari kendaraan umum seperti taksi, truk dan kendaraan umum lainnya.tujuan dari pemodelan perjalanan yang dihasilkan oleh rumah tangga dapat diklasifikasikan perjalanan berbasis rumah, dan tidak berbasis rumah. Perjalanan dengan berbasis rumah memiliki satu tujuan akhir, baik itu berupa asal ataupun tujuan. Berasal/terletak di zona si pembuat perjalanan tersebut. Jika akhir dari kedua perjalanan (asal-tujuan) berlokasi di sona dimana pelaku perjalanan itu tinggal maka itu disebut pergerakan tidak berbasis rumah. (Myer Kutz, 2004 )

  Karena dominasi perjalanan berbasis rumah di daerah perkotaan, pengembangan model sederhana jika diasumsikan bahwa perjalanan berakhir di rumah adalah bahwa produksi (P) di zona tempat tinggal si pelaku perjalanan itu terlepas apakah itu mewakili zona asal atau tujuan perjalanan. Menurut pendekatan ini perjalanan yang berbasis bukan rumah disebut sebagai tarikan (A). (Myer, 2004 )

  II.5 Konsep Pemodelan Bangkitan Pergerakan

  Model dapat didefenisikan sebagai alat bantu atau media yang dapat digunakan untuk mencerminkan dan menyederhanakan suatu realita (dunia sebenarnya) secara terukur (Tamin, 1997), termasuk diantaranya:

  1. Model fisik

  2. Peta dan diagram (grafis)

  Semua model tersebut merupakan penyederhanaan realita untuk tujuan tertentu, seperti memberikan penjelasan, pengertian, serta peramalan. Pemodelan transportasi hanya merupakan salah satu unsur dalam perencanaan transportasi. Lembaga pengambil keputusan masyarakat administrator peraturan dan penegak hokum adalah beberapa unsure lainnya.

  Model merupakan penyederhanaan dari keadaan sebenarnya dan model dapat memberikan petunjuk dalam perencanaan transportasi. Karakteristik sistem transportasi untuk daerah-daerah terpilih seperti CBD sering dianalisis dengan model. Model memungkinkan untuk mendapatkan penilaian yang cepat terhadap alternatif-alternatif transportasi dalam suatu daerah (Morlok, 1991 dalam Daniel, 2011).

  2.5.1 Definisi dasar Beberapa definisi dasar yang selalu digunakan dalam tahap pemodelan bangkitan pergerakan (Tamin, 2008): a. Perjalanan: pergerakan satu arah dari zona asal ke zona tujuan, termasuk pergerakan berjalan kaki. Berhenti secara kebetulan (misalnya berhenti diperjalanan untuk mebeli rokok) tidak dianggap sebagai tujuan perjalanan, meskipun perubahan rute terpaksa dilakukan.

  b. Pergerakan berbasi rumah: pergerakan yang salah satu atau kedua zona (asal dan / atau tujuan) pergerakan tersebut adalah rumah.

  c. Pergerakan berbasis bukan rumah: pergerakan yang salah satu arah atau kedua zona (asal dan / atau tujuan) pergerakan tersebut adalah bukan rumah.

  d. Bangkitan pergerakan digunakan untuk suatu pergerakan berbasis rumah yang mempunyai tempat asal dan / atau tujuan adalah rumah atau pergerakan yang berbasis bukan rumah. mempunyai tempat asal dan/atau tujuan bukan rumah atau pergerakan yang tertarik oleh pergerakan berbasis bukan rumah.

  f. Tahapan bangkitan pergerakan: sering digunakan untuk menetapkan besarnya bangkitan pergerakan yang dihasilkan oleh rumah tangga (baik untuk pergerakan berbasis rumah maupun berbasis bukan rumah pada selang waktu tertentu (perjam atau perhari). 2.5.2. klasifikasi Pergerakan

  2.5.2.1. Berdasarkan tujuan pergerakan Dalam kasus pergerakan berbasis rumah ada lima kategori tujuan pergerakan yang sering digunakan (Tamin, 2008), yaitu:

   Pergerakan ke tempat kerja  Pergerakan dengan tujuan pendidikan  Pergerakan ke tempat belanja  Pergerakan untuk kepentingan sosial dan rekreasi  Lain-lain Dua tujuan pergerakan pertama (bekerja dan pendidikan) disebut tujuan pergerakan utama yang merupakan keharusan untuk dilakukan setiap orang setiap hari, sedangkan pergerakan tujuan lain sifatnya pilihan dan tidak rutin dilakukan.

  2.5.2.2. Berdasarkan waktu Pergerakan biasanya dikelompokkan menjadi pergerakan pada jam sibuk dan pada jam tidak sibuk. Proporsi pergerakan yang dilakukan oleh setiap tujuan pergerakan sangat berfluktuasi atau bervariasi sepanjang hari.

  Hal ini merupakan salah satu jenis pengelompokan yang penting karena perilaku pergerakan individu sangat dipengaruhi oleh atribut sosio ekonomi. Atribut yang dimaksud adalah:

   Tingkat pendapatan: biasanya terdapat tiga tingkat pendapatan di Indonesia, tinggi, menengah, rendah.

   Tingkat kepemilikan kendaraan biasanya terdapat empat tingkat 0,1,2, atau lebih 2 per rumah tangga.

   Ukuran dan struktur rumah tangga.

  2.5.3. Model Bangkitan Pergerakan

  2.5.3.1. Konsep Metode Analisa Regresi Metode analisa regresi digunakan untk menghasilkan hubungann antara dua variabel atau lebih dalam bentuk numerik, dan untuk melihat bagaimana dua atau lebih peubah saling berkait, dimana telah diketahui variabel mana yang variasinya dipengaruhi oleh variabel lainnya dan variabel mana yang mempengaruhinya. Persamaan regresi ini merupakan persamaan garis yang paling mewakili hubungan antara dua variabel tersebut.

  a. Analisa Regresi Linear Sederhana Variabel analisis regresi dibedakan menjadi dua jenis variabel yaitu variabel bebas (X) dan variabel tak bebas (Y). hubungan linear dari 2 jenis variabel tersebut dituliskan dalam persamaan.

  Y = a + bX

  Dalam pemodelan bangkitan pergerakan, metode analisa regresi linear berganda (Multiple

  

Linear Regression Analysis ) yang paling sering digunakan baik dengan data zona (agregat) dan

data rumah tangga atau individu (tidak agregat).

  Metode analisis regresi linear berganda digunakan untuk meghasilkan hubungan dalam bentuk numerik dan untuk melihat bagaimana variabel saling berkait. Ada beberapa asumsi statistik harus dipertimbangkan dalam menggunakan metode analisis regresi linear berganda, sebagai berikut:

  1. Variabel terikat (Y) merupakan fungsi linear dari variabel bebas (X).

  2. Variabel, terutama variabel bebas adalah tetap atau telah diukur tanpa galat.

  3. Tidak ada korelasi antara variabel bebas.

  4. Variansi dari variabel terikat terhadap garis regresi adalah sama untuk nilai semua variabel terikat.

  5. Nilai variabel terikat harus tersebar normal atau minimal mendekati normal.

  Sebagian besar studi tentang bangkitan pergerakan (Trip Generation) yang berbasis rumah tangga menunjukkan bahwa variabel-variabel penting yang berkaitan dengan produksi perjalanan seperti perjalanan ketempat kerja, sekolah dan perdagangan (Tamin, 1997), yaitu:

  1. Pendapatan

  2. Kepemilikan kendaraan

  3. Struktur rumah tangga

  4. Ukuran rumah tangga

  5. Nilai lahan

  6. Kepadatan daerah pemukiman

  7. Aksesibilitas faktor-faktor utama yang berpengaruh pada objek penelitian.

  Model regresi linear berganda (Miro, 2005): + + + + = …+ Dimana:

  Y = variabel terikat yang akan diramalkan (dependent variable) atau dalam studi transportasi berupa jumlah perjalanan (lalu lintas) manusia, kendaraan, dan barang dari titik asal ke titik tujuan yang akan diperkirakan. x , …. x = variabel-variabel bebas (independent variable) berupa seluruh atau faktor

  1 n

  yang dimasukkan ke dalam model dan yang mungkin berpengaruh terhadap timbulnya jumlah perjalanan (lalu lintas) seperti, jumlah penduduk, tingkat kepemilikan kendaraan, pendapatan pekerja, luas toko/pabrik dan lain-lain atau disebut juga dengan explanatory variable. a = parameter konstanta (constant parameter) yang artinya, kalau seluruh variabel bebas ( s/d ) tidak menunjukkan perubahan atau tetap atau sama dengan nol, maka Y atau jumlah perjalanan diperkirakan akan sama dengan a.

  b , b ,… b = parameter koefisien (coefficient parameter) berupa nilai yang akan

  1 2 n

  dipergunakan untuk meramalkan Y disebut juga sebagai koefisien kemiringan garis regresi atau elastisitas. e = nilai kesalahan, untuk regresi berganda ini merupakan faktor di luar jangkauan akal manusia yang tidak bias teramati kejadiannya yang disebut sebagai faktor “x” (disturbance terms) Ada beberapa tahapan dalam pemodelan dengan metode analisis regresi linear berganda (Algifari, 2000 dalam Daniel, 2011), adalah sebagai berikut:

  a. Analisa bivariat: yaitu analisis uji korelasi untuk melihat hubungan antar variabel yaitu variabel terikat dengan variabel bebas. Variabel bebas harus mempunyai korelasi tinggi terhadap variabel terikat dan sesama variabel bebas tidak boleh saling berkorelasi. Apabila terdapat korelasi diantara variabel bebas, pilih salah satu yang mempunyai nilai korelasi yang terbesar untuk mewakili.

  b. Analisis Multivariat: yaitu analisa untuk mendapatkan model yang paling sesuai (fit) menggambarkan pengaruh satu atau beberapa variabel bebas terhadap variabel terikatnya, dapat digunakan analisis regresi linear berganda (Multiple Linear Regression Analysis). Tata cara pembuatan suatu model analisis regresi linear berganda (Multiple Linear

  Regression Analysis ) adalah dengan cara sebagai berikut:

  1. Membuat Matriks Korelasi Koefisien korelasi dapat bernilai positif atau negatif. Nilai positif menunjukkan hubungan yang positif, yaitu kemiringan garis regresi adalah positif, sementara bernilai negatif menunjukkan hubungan yang negatif, yaitu kemiringan garis regresi yang negatif.

  2 2. Nilai R , yaitu Analisis setiap kombinasi variabel tidak bebas terhadap variabel bebas.

  3. Hubungan yang kuat untuk bagi setiap variabel (nilai korelasi)

  4. Uji-t

  5. Uji-F

  6. Uji Validasi

  7. Uji linearitas linier ini (sederhana dan berganda) untuk penelitian dan peramalan berupa produser pengujian keabsahan hasil peramalan (Miro, 2005). Prosedur dimaksud di antaranya adalah:

  

1. Uji hubungan linier antara variabel terikat Y yang diramalkan dengan variabel

bebas x:

  Pengujian statistik ini dilakukan untuk mengetahui hubungan linier antara 2 variabel yang kita asumsikan memiliki keterkaitan atau keterhubungan yang kuat, apakah kuat atau tidak.

  Kalau hubungan variabel terikat Y dengan variabel bebas x ternyata tidak memiliki keterkaitan yang kuat (lemah), maka data-data pengukuran seluruh variabel yang dimasukkan ke dalam model harus ditransformasikan terlebih dahulu (dilogaritmakan).

  Adapun alat uji yang digunakan untuk hal ini adalah Koefisien Korelasi dan Koefisien Determinasi. Koefisien korelasi sederhana (r) merupakan angka yang mengukur kekuatan hubungan antara 2 (dua) variabel (terikat dan bebas). Besarannya dapat dicari melalui paket program SPSS atau microstat dan secara manual. Secara manual, r dapat dicari melalui perumusan berikut (Dikutip Miro, 2005 dari Enns, 1985);

  xy  ( x . y ) / n   r2 2 2 2 x  ( x ) / n y  ( y ) / n

     

  Dimana: r = koefisisen korelasi sederhana x dan y = variabel n = jumlah pengamatan Σ = simbol penjumlahan

2 Koefisien determinasi sederhana (r ) merupakan merupakan nilai yang dipergunakan

  untuk mengukur besar kecilnya sumbangan/kontribusi perubahan variabel bebas terhadap yang secara manual dapat ditentukan cukup dengan cara mengkuadratkan nilai r yang sudah kita dapatkan dari formulasi diatas. Nilai r akan berkisar antara -1 sampai dengan +1 (-1 < r < +1), tergantung kekuatan hubungan linier kedua variabel.

  2. Uji – t (t – test)

  Uji – t dilakukan untuk melihat apakah parameter (b1, b2, .... , bn) yang melekat pada variabel bebas cukup berarti (signifikan) terhadap suatu konstanta (a) nol atau sebaliknya. Kalau signifikan, maka variabel bebas yang tekait dengan parameter harus ada dalam model. Adapun rumus untuk mendapatkan t adalah:

  ( bkBo )

  t  , k

  1 , 2 , 3 ,..., n

  

Se ( bk )

  Dimana: t = angka yang akan dicari bk = koefisien regresi variabel bebas yang ke-k Bo = hipotesisi nol Se (bk) = simpangan baku koefisien regresi (parameter) b yang ke-k (var bk) Bo = jumlah variabel/koefisien regresi

  3. Uji – F (F – test)

  Uji – F dilakukan untuk melihat apakah seluruh koefisien regresi dan variabel bebas yang ada dalam model regresi linier berganda berbeda dari nol atau nilai konstanta tertentu. Secara statistik, nilai uji – F ini dapat dihitung melalui:

  YY KSSR K ( ) / (

  1 ) /(  1 ) i

   F  

   SSE nk

  /( )

  Y Y N K

  (  ) / (  )

   F = angka yang akan dicari

  SSR(Σ(Yi-Ӯ) = jumlah kuadrat dari regresi SSE(Σ(Yi-Ŷ) = jumlah kuadrat dari kesalahan (error)

  n = jumlah pengamatan k = jumlah parameter (koefisien regresi) Jika F-hitung > F-tabel, maka hipotesisi yang menyatakan seluruh koefisien regresi dan variabel bebas berbeda dengan nool dapat diterima.

  2.5.3.3. Konsep Metode Analisa Kategori Metode analisa kategori dikembangkan pertama sekali pada The Puget Sound

  

Transportation Study pada tahun 1964. Metode analisa kategori ini didasarkan pada adanya

  keterkaitan antara terjadinya pergerakan dengan atribut rumah tangga. Asumsi dasarnya adalah tingkat bangkitan pergerakan dapat dikatakan stabil dalam waktu untuk setiap stratifikasi rumah tangga tertentu (Tamin, 1997).

  Analisa kategori merupakan metode yang digunakan untuk mengidentifikasikan hubungan antar berbagai variabel yang berpengaruh terhadap aspek penentuan tujuan (destination). Konsep dasarnya sederhana, dan variabel yang umum digunakan dalam analisis kategori adalah:

  1. Ukuran rumah tangga (jumlah orang)

  2. Kepemilikan kendaraan

  3. Pendapatan rumah tangga bangkitan pergerakan (dari data empiris) dibebankan untuk setiap kategori. Kategori ini kemudian digunakan untuk menentukan sifat ketergantungan antar variabel. Persamaan analisis kategori yang digunakan untuk bangkitan pergerakan dengan tujuan ‘p’ yang dilakukan oleh orang berjenis ‘n’ di zona ‘I’ (Tamin, 1997).

  Metode ini dikhususkan hanya pada basis perjalanan rumah (home based trip) dengan pendekatan disagregat (per individu), karena faktor pendorong timbulnya perjalanan adalah karakteristik-karakteristik rumah tangga yang berkaitan dengan individu si pelaku perjalanan. (Miro, 2005).

  Sebagai pendekatan analisis, metode ini harus melalui 4 tahapan sebagai berikut (Dikutip Miro, 2005):

  Tahap Pertama:

  Menetapkan beberapa variabel utama di mana variabel-variabel ini merupakan penggambaran karakteristik-karakteristik individu rumah tangga yang ada di zona pemukiman yang kita teliti. Variabel-variabel berikut diasumsikaan dapat dan telah terbukti menimbulkan serta mempengaruhi produksi (bangkitan) perjalanan dari zona pemukiman penduduk:

  Variabel ukuran rumah tangga, merupakan jumlah orang yang mendiami rumah tangga - seperti 1, 2, 3, 4 orang dst.

  Variabel jumlah kendaraan yang dimilki oleh rumah tangga, merupakan jumlah kendaraan - (biasanya roda 4) yang dipunyai oleh suatu rumah tangga misalnya 0, 1, 2 kendaraan, dst.

  Variabel tingkat pendapatan rumah tangga per satuan waktu/bulan, merupakan penghasilan - yang diterima oleh kepala rumah tangga dari hasil pekerjaannya misalnya Rp. 500.000,- per bulan, dst. yang sudah bekerjaa di rumah tangga itu. Misalnya 1 orang yang bekerja, 2 orang yang bekerja, dst.

  Tahap Kedua:

  Mengalokasikan setiap rumah tangga yang telah kita survei secara sampel melalui wawancara rumah tangga/daftar kuisoner kedalam setiap kelas sedemikian rupa sehingga setiap kelas memuat beberapa rumah tangga yang betul-betul sama tingkat karakteristiknya.

  Tahap Ketiga:

  Menentukan rata-rata tingkat perjalanan per rumah tangga pada masing-masing kelas yang sudah kita tetapkan di tahap kedua dengan cara membagi jumlah perjalanan pada kelas yang bersangkutan dengan jumlah rumah tangga yang terdapat pada kelas tersebut.

  Tahap Keempat:

  Menetukan jumlah perjalanan masing-masing kelas dengan cara mengalikan jumlah perjalanan rata-rata per rumah tangga pada kelas yang bersangkutan dengan jumlah rumah tangga hasil perkiraan dan mentotalkannya untuk seluruh kelas/kategori, sehingga didapatkan hasil perkiraan jumlah perjalanan yang diproduksi oleh zona pemukiman yang teliti itu per hari pada tahun rencana.

  Persamaan: n kategori

   Q piT ci . Hc ( i )

   i 1

  Dimana:

  Q pi

  = perkiraan jumlah perjalanan yang diproduksi oleh zona pemukiman i yang tengah kita teliti per hari pada tahun rencana.

  T = rata-rata tingkat perjalanan per rumah tangga yang ada dalam ci kelas/kategori ci.

  ) (i Hc

  = perkiraan jumlah rumah tangga yang ada dalam kelas/katgori ci yang berlokasi di zona pemukiman i yang tengah kita teliti pada tahun rencana.

Dokumen yang terkait

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Teori Keagenen (Agency Theory) - Pengaruh karakteristik perusahaan terhadap voluntary disclosure perusahaan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

0 1 39

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar Belakang Masalah - Pengaruh karakteristik perusahaan terhadap voluntary disclosure perusahaan pada perusahaan manufaktur yang terdaftar di Bursa Efek Indonesia

0 0 8

Pengaruh Corporate Governance dan Dewan Komisaris Terhadap Manajemen Laba pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

0 0 15

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tinjauan Pustaka 2.1.1 Teori Agensi - Pengaruh Corporate Governance dan Dewan Komisaris Terhadap Manajemen Laba pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

0 0 19

BAB I PENDAHULUAN 1.1 Latar belakang masalah - Pengaruh Corporate Governance dan Dewan Komisaris Terhadap Manajemen Laba pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

1 3 8

Pengaruh Corporate Governance dan Dewan Komisaris Terhadap Manajemen Laba pada Perusahaan Manufaktur yang Terdaftar di Bursa Efek Indonesia

0 1 11

BAB II LANDASAN TEORI A. Perilaku Menolong - Hubungan antara belief in just world dengan perilaku menolong pengemis

0 0 8

BAB I PENDAHULUAN 1.1 - Analisis Algoritma Baby-Step Giant-Step dan Pohlig-Hellman untuk Menyelesaikan Masalah Logaritma Diskrit

0 1 10

BAB II TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Uraian Pati Jagung - Penggunaan Pati Jagung Gelatinasi Sebagai Bahan Pengikat Pada Formulasi Tablet Allopurinol

0 0 15

BAB 2 TINJAUAN PUSTAKA 2.1 Tumbuhan Benalu Kakao (Dendropthoe pentandra (L.) Miq.) - Uji Skrining Fitokimia, Aktivitas Antioksidan Dan Antibakteri Ekstrak Metanol, Etil Asetat Dan N-Heksana Daun Benalu Kakao(Dendrophthoe Pentandra (L.) Miq.)

0 0 28