Model Distribusi Perjalanan (Trip Distribution Model)

Presentasi berjudul: "Model Distribusi Perjalanan (Trip Distribution Model)"— Transcript presentasi:

1 Model Distribusi Perjalanan (Trip Distribution Model)
Kuliah Pertemuan ke-4 Model Distribusi Perjalanan (Trip Distribution Model)

2 Model distribusi perjalanan dalam Urutan Model 4 Langkah :
Trip Generation Trip Distribution Mode Choice Pengertian : Definisi Aspek Filosofi Route Assignment

3 Pengertian Distribusi Perjalanan
Pemodelan Distribusi atau Sebaran Perjalanan (Trip Distribustion Model) merupakan suatu tahapan pemodelan yang memperkirakan distribusi jumlah pergerakan yang berasal dari suatu zona asal (origin, i) menuju ke suatu zona tujuan (destination, j). Model sebaran perjalanan juga melibatkan proses kalibrasi persamaan-persamaan yang akan menghasilkan seakurat mungkin hasil model terhadap hasil observasi lapangan dari pola pergerakan asal dan tujuan lalu lintas.

4 Skematik Pengertian Distribusi Perjalanan
Tij Konsep Bangkitan dan Tarikan Perjalanan j1 Tij1 j2 Konsep Distribusi Perjalanan i Tij2 Tij Tij3 j3

5 Kebutuhan data untuk model distribusi perjalanan
Data pola pergerakan/perjalanan asal-tujuan antar zona sebagai jumlah arus lalu lintas, yang dapat berupa kendaraan, penumpang atau barang. Matriks interzonal transport impedance (jarak, waktu atau biaya). Distribusi frekuensi menunjukkan jumlah pergerakan untuk setiap kategori transport impedance.

6 Data Distribusi Perjalanan
Home interview survei dan survei lalu lintas lainnya (O-D survey dan traffic counting survey) akan menghasilkan pola lalu lintas (base year) antar zona-zona dalam daerah studi dimana survei-survei ini juga akan memberikan jumlah pergerakan inter-zona dan intra-zona. Jumlah pergerakan inter-zona tersebut dapat dijadikan data untuk menggambarkan pola sebaran perjalanan yang terjadi. Jumlah arus pergerakan dinyatakan dalam matrik pergerakan atau matrik asal tujuan (MAT) atau O-D matrix.

7 MATRIK ASAL–TUJUAN (MAT)
MAT disusun sebagai matrik dua dimensi dengan jumlah baris dan kolom disesuaikan dengan jumlah zona yang diamati. Zona Asal (i) terlihat sebagai baris dari matriks yang menjelaskan darimana sejumlah berjalanan berasal, dan zona tujuan (j) terlihat sebagai kolom dari matriks yang menyatakan kemana sejumlah perjalanan didistribusikan. Jumlah lalu lintas antara zona i dan zona j dinyatakan dengan Tij dan terlihat masing-masing kotak dalam MAT. Total trip production dan trip attraction dapat dihasilkan dari informasi MAT. Untuk setiap zona asal, jumlah pergerakan dalam satu garis akan menghasilkan total trip production pada suatu zona tertentu dan jumlah kolom akan menghasilkan trip attraction untuk zona tersebut.

8 MATRIK ASAL–TUJUAN (MAT)
(ke) Asal (dari) Zona 1 Zona 2 Zona j … Total Oi T11 T12 O1 T21 T22 O2 Zona i Tij Oi . Total Dj D1 D2 Dj Total Perjalanan

9 Sel Matrik Asal Tujuan Jumlah arus lalu lintas (kendaraan, penumpang dan barang) diperoleh dari hasil survei. Perkiraan jumlah perjalanan yang terjadi dihubungkan dengan data saat ini dengan faktor pertumbuhan arus lalu lintas. Terdapat beberapa metode matematik-statistik untuk mendapatkan MAT yang akan datang.

10 Metode Memperkirakan MAT
Road side interview Passenger interview Home interview Foto Udara Metode Langsung Metode Konvensional Metode Analog Seragam Average Fratar Detroit Furness Metode Tak Langsung Metode Mendapatkan MAT Metode berdasarkan Arus Lalu Lintas Estimasi entropi maksimum Model estimasi kebutuhan transportasi Metode Sintetis Model Opportunity Model Gravity Model Gravity Opportunity (GO) Metode Tidak Konvensional After Tamin, O.Z. (2000)

11 Matrik Transport Impedance
Informasi lain yang perlu tersedia untuk pemodelan distribusi perjalanan adalah : Matriks yang menunjukkan informasi mengenai spatial separation untuk masing-masing zona (dalam satuan jarak, waktu atau biaya). Nilai transport impedance biasanya diasumsikan sebagai rute terpendek, tercepat atau termurah dari suatu zona asal ke zona tujuan. Dari suatu zona asal ke zona tujuan dalam suatu sistem, terdapat beberapa kemungkinan rute, yang disebut sebagai tree. Rute terpendek (dalam hal biaya, jarak atau waktu) dari suatu zona i ke j disebut sebagai skim tree. Rute tersebut digunakan untuk mengestimasi transport impedance.

12 Distribusi Frekuensi Transport Impedance
Informasi akhir yang penting (distribusi frekuensi dari transport impedance) didapat dua matriks (survei O-D dan survei transport impedance). T number of trips n (transport impedance)

13 Contoh pembentukan MAT :
200 700 2 200 300 1 300 300 4 240 450 300 400 400 200 300 300 500 3 460 5 600 6 300 350 100 400 200 : Zona Kajian : Arus lalu lintas (jumlah perjalanan) dalam smp/jam

14 Matrik Asal Tujuan 1 2 3 4 5 6 Total Oi 200 700 300 --- 240 1440 400
(ke) Asal (dari) 1 2 3 4 5 6 Total Oi 200 700 300 --- 240 1440 400 1200 450 350 460 1260 500 800 100 600 1900 900 Dj 1150 1300 950 1600 7500

15 Model Distribusi Perjalanan
Model Uniform Model Average Model Fratar Model Detroit Model Furness Model Growth Factor Model Sebaran Perjalanan Model Gravity (unconstrained, production constrained, attraction constrained, fully constrained) Model Opportunity dll Model Synthetic

16 Model seragam (uniform) Model rata-rata (average) Model fratar
Model Distribusi Perjalanan Metode Analogi berdasarkan Faktor Pertumbuhan (Growth Factor) Model seragam (uniform) Model rata-rata (average) Model fratar Model detroit Model furness Jurusan Teknik Sipil Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

17 Persamaan Umum Faktor Pertumbuhan (Growth Factor)
Model faktor pertumbuhan adalah pendekatan pemodelan distribusi perjalanan yang paling sederhana dengan persamaan umum sebagai berikut : Tij = Qij  E dimana : Tij = perjalanan yang akan datang dari i ke j Qij = perjalanan pada base year dari i ke j E = faktor pertumbuhan

18 1 . MODEL SERAGAM (UNIFORM)
Tij = Qij  E dimana : Tij = perjalanan yang akan datang dari i ke j Qij = perjalanan pada base year dari i ke j E = growth factor = Asumsi : Pertumbuhan lalu lintas dianggap sama untuk seluruh daerah. Kesalahan akan terjadi pada kota-kota yang mempunyai tingkat pertumbuhan rata-rata yang tidak merata. Jurusan Teknik Sipil Universitas Muhammadiyah Yogyakarta

19 Filosofi Metode Seragam
2,0 2,0 j Tij i k Tik Bangkitan Perjalanan : 840 perjalanan Tingkat pertumbuhan: 2,0 pada tahun ke-n Tij = 500 perjalanan Tik = 340 perjalanan Distribusi Base Year Bangkitan Perjalanan : 1680 perjalanan Tij = 1000 perjalanan Tik = 680 perjalanan Distribusi Tahun ke-n

20 2. MODEL RATA-RATA (AVERAGE)
Tij = Qij  (Ei + Ej)/2 dimana : Tij = perjalanan yang akan datang dari i ke j Qij = perjalanan pada base year dari i ke j Ei = Ti / Qi, dan Ej = Tj / Qj Jika model ini digunakan, total future trip akan dihasilkan tidak sama seperti yang dihasilkan dari tahapan bangkitan perjalanan yaitu Ti = Ti(g)

21 Filosofi Metode Rata-Rata
2,0 j 3,0 Tij i k Tik 1,8 Bangkitan Perjalanan : 840 perjalanan Tingkat Pertumbuhan utk tahun ke-n Tij = 500 perjalanan Tik = 340 perjalanan Asal Zona i : 2,0 Tujuan Zona j : 3,0 Zona k : 1,8 Distribusi Base Year Bangkitan Perjalanan : 1680 perjalanan E ij : [2+3]/2 Eik : [2+1,8]/2 Tij = 1250 perjalanan Tik = 646 perjalanan Distribusi Tahun ke-n

22 Simpulan Hasil Metode rata-rata menghasilkan sebaran perjalanan karena besarnya perbedaan tidak tersebar secara acak tetapi tergantung nilai tingkat pertumbuhan. Zona dengan nilai pertumbuhan yang lebih rendah dari tingkat pertumbuhan global akan menghasilkan nilai yang lebih besar dari perkiraan. Karena alasan di atas maka apabila semakin banyak pengulangan/iterasi yang digunakan untuk menganalisis sebaran perjalanan, maka nilai ketepatan menjadi berkurang.

23 3. MODEL FRATAR Model ini mencoba mengatasi permasalahan sebelumnya. Dasarnya : Distribusi perjalanan dari suatu zona pada waktu yang akan datang proporsional dengan distribusi perjalanan pada waktu sekarang. Distribusi perjalanan dimodifikasi dengan faktor pertumbuhan dari zona kemana perjalanan tersebut berakhir. Modifikasi tersebut memperhitungkan lokasi zona yang berkaitan dengan zona lainnya. Faktor pertumbuhan akhir (final) yang akan digunakan didapat dengan cara coba-coba (iterasi).

24 Filosofi Perhitungan Ei Ed1 i ti1 1 ti2 2 Ed2 ti3 3 Ed3

25 Contoh Analisis :

26 Hasil Pengulangan ke-1 :

27 Hasil Pengulangan ke-12

28 4. MODEL DETROIT Metode ini dikembangkan bersamaan dengan pelaksanaan pekerjaan Detroit Metropolitan Area Traffic Study dalam usahanya mempersingkat waktu operasi komputer dan mengoreksi metode sebelumnya. Persamaan Umum : Tid = tid Nilai perjalanan untuk setiap sel matriks diatur dengan coba-coba dan iterasi sehingga total trip production dan trip attraction mendekati untuk faktor koreksi yang kecil (5 atau 10 %)

29 Contoh Perhitungan Distribusi Perjalanan dengan Metode Detroit :

30 Cara Hitung :

31 Hasil Perhitungan Pengulangan ke-1

32 Hasil Pengulangan ke-10

33 5. MODEL FURNESS Metode ini paling sering digunakan di Inggris yang juga termasuk metode iterasi. Metode ini berdasarkan estimasi faktor pertumbuhan (growth factor) untuk produksi perjalanan dan tarikan perjalanan, yaitu dua buah faktor pertumbuhan untuk setiap zona. Faktor pertumbuhan (growth factor) tersebut diaplikasikan pada baris dan kolom MAT untuk mendapatkan perjalanan masa depan. Nilai perjalanan untuk setiap sel matriks diatur dengan coba-coba dan iterasi sehingga total produksi perjalanan dan tarikan perjalanan mendekati untuk faktor koreksi yang kecil (5 atau 10 %)

34 MODEL FURNESS … Metode Furness selalu mempunyai satu solusi akhir dan terbukti efisien dibandingkan dengan metode analogi lainnya. Solusi akhir selalu sama, tidak bergantung dari perhitungan pengulangan dimulai dari baris atau kolom.

35 Contoh Analisis Distribusi Perjalanan menggunakan Model FURNESS
Suatu daerah studi terdiri dari 4 zone : A, B, C dan D. Distribusi bangkitan perjalanan dan tarikan perjalanan dijelaskan sebagai berikut: Untuk 5 tahun yang akan datang, diperkirakan bangkitan perjalanan naik menjadi : zone A = 3 x, zone B = 2,5 x, zone C = 2 x dan zone D = 1,6 x; sedangkan tarikan perjalanan dari masing-masing zona naik menjadi : zone A = 1,2 x, zone B = 1,5 x, zone C = 3 x dan zone D = 2,4 x. Tentukan distrbusinya 5 tahun y.a.d ! A B D C 200 100 500 50 80 300 400 150

36 Langkah 1 : Distribusi Perjalanan

37 Langkah 2 : Iterasi 1

38 Langkah 3 : Iterasi 2

39 Langkah 4 : Iterasi 3

40 Ketelitian Ketelitian 5 % : iterasi dihentikan apabila =
0,95 < faktor koreksi < 1,05 Ketelitian 10 % : iterasi dihentikan apabila = 0,90 < faktor koreksi < 1,10

41 Catatan : Metode analog mudah dimengerti dan hanya memerlukan data MAT sekarang dan angka faktor pertumbuhan zona di masa yang akan datang. Proses iterasi yang sederhana. Jika digunakan pada wilayah studi yang stabil memungkinkan untuk mendapatkan hasil dengan tingkat ketepatan tinggi. Metode analog memerlukan data MAT yang lengkap  mahal. Diperlukan jumlah zona yang konsisten, sehingga perlu adanya manipulasi guna mengantisipasi adanya pertumbuhan zona baru di masa yang akan datang. Jika ditemukan pergerakan antar zona adalah 0, maka tidak dimungkinkan untuk meramalkan pergerakan yang akan datang. Pergerakan intrazona tidak dapat detail karena dapat meningkatkan galat dan membutuhkan jumlah pengulangan yang semakin banyak.

42 Kesimpulan Model distribusi perjalanan pada intinya adalah membangun matriks asal tujuan (MAT) untuk memprediksi sebaran perjalanan di masa yang akan datang. Model yang digunakan berupa model analogi dan model sintetik. Model faktor pertumbuhan hanya memperhitungkan faktor pertambahana arus lalu lintasnya tanpa memperhitungkan faktor penghambat misalnya biaya maupun waktu perjalanan. Model Furness terbukti yang terbaik (lebih mudah dan efisien) dibandingkan model analog lainnya. Meskipun demikian, dari perbandingan hasil antara model Fratar, Detroit dan Furness menghasilkan distribusi yang hampir sama.

43 See You Next Class