Model Stokastik untuk Pembebanan Lalulintas Banyak-Rute dengan Mempertimbangkan Perbedaan Persepsi Biaya Perjalanan

(1)

PERSEPSI BIAYA PERJALANAN

R

R Didin Didin Kusdian Kusdian Prof. Prof. Ir. Ir. Ofyar Ofyar Z. Z. Tamin, Tamin, MSc.,PhD.MSc.,PhD. Lulusan

Lulusan S-3 S-3 Transportasi Transportasi SAPPK-ITB SAPPK-ITB Sekolah Sekolah Pasca Pasca Sarjana Sarjana ITBITB Dosen

Dosen STT-YPKP STT-YPKP Jl Jl Tamansari Tamansari 64 64 BandungBandung Jl.

Jl. Surapati Surapati 189 189 Bandung Bandung e-mail: ofyar@trans.si.itb.ac.ide-mail:ofyar@trans.si.itb.ac.id

e-mail:

e-mail: kusdian@yahoo.comkusdian@yahoo.com

Prof.

Prof. Dr. Dr. Ir. Ir. Agus Agus Salim Salim Ridwan, Ridwan, MSc MSc Ir. Ir. Ade Ade Syafruddin, Syafruddin, MSc., MSc., PhD.PhD. Program

Program S-2&S-3 S-2&S-3 Transportasi Transportasi Program Program Studi Studi Teknik Teknik Sipil Sipil ITBITB Sekolah

Sekolah Arsitektur Arsitektur Perencanaan Perencanaan dan dan Laboratorium Transportasi Laboratorium Transportasi Teknik Teknik Sipil Sipil ITBITB Pengembangan

Pengembangan Kebijakan Kebijakan (SAPPK)-ITB (SAPPK)-ITB Labtek I Labtek I lt.2lt.2 Jl.

Jl. Ganesha Ganesha 10 10 Bandung Bandung e-mail:e-mail: ades@trans.si.itb.ac.idades@trans.si.itb.ac.id

Abstrak Abstrak

Analisa pembebanan jaringan sebagai teknik analisa kebutuhan-sediaan transportasi Analisa pembebanan jaringan sebagai teknik analisa kebutuhan-sediaan transportasi memerlukan pemodelan pemilihan rute. Model pemilihan rute yang telah banyak dipakai dan memerlukan pemodelan pemilihan rute. Model pemilihan rute yang telah banyak dipakai dan teruji keandalanya adalah model

teruji keandalanya adalah model all-or-nothingall-or-nothing, yang menghasilkan satu rute terbaik dimana, yang menghasilkan satu rute terbaik dimana diasumsikan semua pengguna memilih rute ini. Model

diasumsikan semua pengguna memilih rute ini. Model all-or-nothingall-or-nothing didasarkan pada asumsididasarkan pada asumsi semua pelaku perjalanan berpersepsi sama tentang rute terbaiknya (terpendek, tercepat atau semua pelaku perjalanan berpersepsi sama tentang rute terbaiknya (terpendek, tercepat atau termurah). Asumsi bahwa persepsi sama, tidak selalu benar pada kenyataan.

termurah). Asumsi bahwa persepsi sama, tidak selalu benar pada kenyataan.

Usaha mendekati kenyataan dikembangkan melalui model stokastik. Model stokastik Usaha mendekati kenyataan dikembangkan melalui model stokastik. Model stokastik mempertimbangkan perilaku perbedaan persepsi pelaku perjalanan terhadap biaya perjalanan mempertimbangkan perilaku perbedaan persepsi pelaku perjalanan terhadap biaya perjalanan antar asal-tujuan didalam suatu jaringan. Dari pertimbangan adanya perbedaan persepsi biaya antar asal-tujuan didalam suatu jaringan. Dari pertimbangan adanya perbedaan persepsi biaya perjalanan dapat mun

perjalanan dapat muncul cul lebih dari satu pilihan rute untuk satu paslebih dari satu pilihan rute untuk satu pasang tempat asal dan tujuanang tempat asal dan tujuan pergerakan.

pergerakan.

Dalam penelitian ini

Dalam penelitian ini ditambahkan pertimbangan dalam memodelkan perbedaaditambahkan pertimbangan dalam memodelkan perbedaan biaya persepsin biaya persepsi perjalanan, yaitu bahwa perbedaan persepsi dipengaruhi juga oleh jarak perjalanan. Semakin perjalanan, yaitu bahwa perbedaan persepsi dipengaruhi juga oleh jarak perjalanan. Semakin jauh jarak perjalanan ketidakpastian biaya perjalanan semakin melebar. Untuk itu dalam jauh jarak perjalanan ketidakpastian biaya perjalanan semakin melebar. Untuk itu dalam membangkitkan biaya persepsi perjalanan digunakan tidak hanya satu pendekatan sebaran, membangkitkan biaya persepsi perjalanan digunakan tidak hanya satu pendekatan sebaran, dalam penelitian ini digunakan tiga pendekatan sebaran, yaitu untuk perjalanan jarak dekat dalam penelitian ini digunakan tiga pendekatan sebaran, yaitu untuk perjalanan jarak dekat persepsi dianggap sama tanpa sebaran, untuk perjalanan jarak sedang digunakan pendekatan persepsi dianggap sama tanpa sebaran, untuk perjalanan jarak sedang digunakan pendekatan sebaran normal dengan parameter dispersi 15% dari rataan persepsi, dan untuk perjalanan sebaran normal dengan parameter dispersi 15% dari rataan persepsi, dan untuk perjalanan jarak jauh digunakan pendekatan sebaran normal dengan parameter dispersi lebih besar yaitu jarak jauh digunakan pendekatan sebaran normal dengan parameter dispersi lebih besar yaitu

30% dari rataan persepsi. 30% dari rataan persepsi.

Hasil percobaan menunjukkan bahwa dengan menganggap terdapat empat segmen persepsi Hasil percobaan menunjukkan bahwa dengan menganggap terdapat empat segmen persepsi biaya perjalanan akan memunculkan rute-rute pilihan yang berbeda dari rute yang dihasilkan biaya perjalanan akan memunculkan rute-rute pilihan yang berbeda dari rute yang dihasilkan dari anggapan persepsi biaya sama

dari anggapan persepsi biaya sama

Kata kunci: perbedaan biaya persepsi perjalanan, rataan persepsi biaya perjalanan, biaya Kata kunci: perbedaan biaya persepsi perjalanan, rataan persepsi biaya perjalanan, biaya jarak, biaya waktu, ongkos tol, biaya gabungan, , parameter sebaran, sebaran normal, sebaran jarak, biaya waktu, ongkos tol, biaya gabungan, , parameter sebaran, sebaran normal, sebaran

berdasarkan jarak perjalanan, pola rute terpilih. berdasarkan jarak perjalanan, pola rute terpilih.

(2)

Simposium IX FSTPT, Universitas Brawijaya, 17-18

Simposium IX FSTPT, Universitas Brawijaya, 17-18 Nopember 2006 Nopember 2006

1.

1. PendahuluanPendahuluan

Kebutuhan transportasi cenderung terus meningkat, hal ini terjadi di Indonesia, terutama di Kebutuhan transportasi cenderung terus meningkat, hal ini terjadi di Indonesia, terutama di wilayah perkotaa

wilayah perkotaan. Transportasi n. Transportasi akan menjaakan menjadi kebutuhan di kebutuhan semakin bansemakin banyak orang, syak orang, sejalanejalan dengan

dengan pertumbuhan pertumbuhan penduduk penduduk dan jumlah dan jumlah kendaraan. kendaraan. Di wilayah peDi wilayah perkotaan intensrkotaan intensitasitas transportasi relatif lebih tinggi dibandingkan daerah luar kota dengan kerapatan penduduk transportasi relatif lebih tinggi dibandingkan daerah luar kota dengan kerapatan penduduk yang rendah.

yang rendah.

Kajian sistem transportasi kota, akan memerlukan pemodelan untuk memperkirakan gerakan. Kajian sistem transportasi kota, akan memerlukan pemodelan untuk memperkirakan gerakan. Gerakan yang dimaksud adalah gerakan orang atau barang dengan menggunakan kendaraan Gerakan yang dimaksud adalah gerakan orang atau barang dengan menggunakan kendaraan diatas jalan

diatas jalan dari asal dari asal ke tujuan. ke tujuan. Pada suatu Pada suatu interval waktu interval waktu kejadian gerakkejadian gerakan yang an yang telahtelah diperkirakan itu

diperkirakan itu berlangsung serenberlangsung serentak dimasing-masing ruas ptak dimasing-masing ruas pada jaringan jalan.ada jaringan jalan.

Pada interval waktu itu gerakan yang terjadi di ruas jalan dapat dinyatakan dengan besaran Pada interval waktu itu gerakan yang terjadi di ruas jalan dapat dinyatakan dengan besaran volume ruas. Pada konteks waktu masa datang volume lalulintas tersebut, didapat dari hasil volume ruas. Pada konteks waktu masa datang volume lalulintas tersebut, didapat dari hasil perkiraan melalui pemodelan termasuk model pembebanan lalulintas. Perkiraan volume perkiraan melalui pemodelan termasuk model pembebanan lalulintas. Perkiraan volume lalulintas ini berguna sekali untuk perencanaan sistem jaringan jalan dan manajemen lalulintas ini berguna sekali untuk perencanaan sistem jaringan jalan dan manajemen lalulintas. Perencanaan bersifat antisipasi terhadap kemungkinan yang mungkin terjadi di lalulintas. Perencanaan bersifat antisipasi terhadap kemungkinan yang mungkin terjadi di masa datang, baik jangka pendek, jangka menengah maupun jangka panjang. Pengembangan masa datang, baik jangka pendek, jangka menengah maupun jangka panjang. Pengembangan riset pemodelan pemilihan rute memegang peranan penting dalam pengembangan pemodelan riset pemodelan pemilihan rute memegang peranan penting dalam pengembangan pemodelan transportasi untuk kepentingan perencanaan sistem transportasi yang efektif

transportasi untuk kepentingan perencanaan sistem transportasi yang efektif dan efisien.dan efisien.

Dalam kajian sistem transportasi kota diperlukan penyusunan prosedur perhitungan untuk Dalam kajian sistem transportasi kota diperlukan penyusunan prosedur perhitungan untuk menganalisa hubungan antara kebutuhan transportasi dan penyediaan sistem transportasi. menganalisa hubungan antara kebutuhan transportasi dan penyediaan sistem transportasi. Kebutuhan transportasi yang dimaksud adalah jumlah gerakan orang atau barang dengan Kebutuhan transportasi yang dimaksud adalah jumlah gerakan orang atau barang dengan menggunakan

menggunakan kendaraan dkendaraan diatas jalan dari iatas jalan dari asal asal ke tujuan. Ske tujuan. Sedangkan pedangkan penyediaan aenyediaan adalahdalah penambahan atau pengaturan pemakaian ruas jalan yang

penambahan atau pengaturan pemakaian ruas jalan yang menyatu dalam jaringan jalan.menyatu dalam jaringan jalan.

Dari sisi kebutuhan akan diperlukan suatu perkiraan jumlah dan pola sebaran terhadap ruang. Dari sisi kebutuhan akan diperlukan suatu perkiraan jumlah dan pola sebaran terhadap ruang. Hal ini akan termasuk sebaran perilaku. Sisi penyediaan menyangkut sifat fisik dan sebaran Hal ini akan termasuk sebaran perilaku. Sisi penyediaan menyangkut sifat fisik dan sebaran ruang. Kajian dilakukan simultan dari dua sisi

ruang. Kajian dilakukan simultan dari dua sisi tersebut.tersebut.

Sebagai bagian detil dari pemodelan prosedur perhitungan kajian kebutuhan-penyediaan Sebagai bagian detil dari pemodelan prosedur perhitungan kajian kebutuhan-penyediaan transportasi diatas adalah pemodelan biaya perjalanan. Biaya perjalanan sangat dipengaruhi transportasi diatas adalah pemodelan biaya perjalanan. Biaya perjalanan sangat dipengaruhi oleh persepsi masing-masing pelaku perjalanan. Diperlukan suatu kajian untuk mendapatkan oleh persepsi masing-masing pelaku perjalanan. Diperlukan suatu kajian untuk mendapatkan rumusan biaya perjalanan yang dapat digunakan untuk kajian kebutuhan-sediaan dalam kajian rumusan biaya perjalanan yang dapat digunakan untuk kajian kebutuhan-sediaan dalam kajian sistem. Kajian rumusan biaya perjalanan akan lebih baik jika menyertakan faktor persepsi sistem. Kajian rumusan biaya perjalanan akan lebih baik jika menyertakan faktor persepsi yang terjadi dalam kenyataan.

yang terjadi dalam kenyataan.

2.

2. Model Stokastik Pemilihan RuteModel Stokastik Pemilihan Rute

Pada model pemilihan rute all-or-nothing, Pemakai jalan secara rasional memilih rute Pada model pemilihan rute all-or-nothing, Pemakai jalan secara rasional memilih rute terpendek yang meminimumkan hambatan transportasi (jarak, waktu, dan biaya). Semua terpendek yang meminimumkan hambatan transportasi (jarak, waktu, dan biaya). Semua lalulintas antara zona asal dan tujuan menggunakan rute yang sama dengan anggapan bahwa lalulintas antara zona asal dan tujuan menggunakan rute yang sama dengan anggapan bahwa pemakai jalan mengetahui rute yang tercepat tersebut. Dengan kata lain, pemakai jalan pemakai jalan mengetahui rute yang tercepat tersebut. Dengan kata lain, pemakai jalan mengetahui rute terpendek yang meminimumkan waktu tempuh dan semuanya menggunakan mengetahui rute terpendek yang meminimumkan waktu tempuh dan semuanya menggunakan rute tersebut, tidak ada yang menggunakan rute lain. Pembebanan

(3)

Pemilihan rute dapat dimodelkan dengan mempertimbangkan efek stokastik, yaitu adanya Pemilihan rute dapat dimodelkan dengan mempertimbangkan efek stokastik, yaitu adanya kemungkinan perbedaan persepsi diantara para pelaku perjalanan. Ortuzar (1994) menuliskan kemungkinan perbedaan persepsi diantara para pelaku perjalanan. Ortuzar (1994) menuliskan bahwa teknik simulasi Monte Carlo dapat merepresentasikan keragaman persepsi pengemudi bahwa teknik simulasi Monte Carlo dapat merepresentasikan keragaman persepsi pengemudi tentang biaya (waktu tempuh) per ruas-ruas jalan. Kemudian pengembangan model Burrel tentang biaya (waktu tempuh) per ruas-ruas jalan. Kemudian pengembangan model Burrel dijabarkan seperti dijelaskan kembali dalam Tamin (2000). Dasar pengembangan model dijabarkan seperti dijelaskan kembali dalam Tamin (2000). Dasar pengembangan model Burrell diawali dengan us

Burrell diawali dengan usaha membedakaha membedakan antara biaya oan antara biaya objektif yang ditentukan bjektif yang ditentukan pengamatpengamat atau pemodel, dan biaya persepsi yang diperkirakan oleh kelompok pelaku perjalanan (pada atau pemodel, dan biaya persepsi yang diperkirakan oleh kelompok pelaku perjalanan (pada model

model all-or-nothingall-or-nothing hanya satu persepsi, tidak ada sebaran persepsi), dengan asumsi adahanya satu persepsi, tidak ada sebaran persepsi), dengan asumsi ada perilaku sebaran persepsi.

perilaku sebaran persepsi.

3.

3. Pengembangan Model Stokastik Pemilihan RutePengembangan Model Stokastik Pemilihan Rute

Model pemilihan rute yang mempertimbangkan adanya perbedaan persepsi biaya perjalanan Model pemilihan rute yang mempertimbangkan adanya perbedaan persepsi biaya perjalanan dapat dibentuk dengan menggunakan suatu sebaran untuk membangkitkan niali persepsi biaya dapat dibentuk dengan menggunakan suatu sebaran untuk membangkitkan niali persepsi biaya dari nilai objektif biaya yang diberlakukan sebagai rataan dari sebaran persepsi biaya. Bentuk dari nilai objektif biaya yang diberlakukan sebagai rataan dari sebaran persepsi biaya. Bentuk sebaran yang dapat digunakan bisa disesuaikan dengan pengamatan awal data persepsi, atau sebaran yang dapat digunakan bisa disesuaikan dengan pengamatan awal data persepsi, atau melalui suatu asumsi misalnya digunakan sebaran merata atau sebaran normal (Kusdian

melalui suatu asumsi misalnya digunakan sebaran merata atau sebaran normal (Kusdian et.et.

al

al., 2005).., 2005).

Setiap pengguna jalan dimungkinan memiliki cara berbeda dalam cara pandang terhadap Setiap pengguna jalan dimungkinan memiliki cara berbeda dalam cara pandang terhadap biaya perjalanan antara tempat asal sampai tujuan. Diantara yang berbeda-beda ini lalu biaya perjalanan antara tempat asal sampai tujuan. Diantara yang berbeda-beda ini lalu dikelompokan menjadi beberapa segmen, dimana dalam satu segmen persepsinya dianggap dikelompokan menjadi beberapa segmen, dimana dalam satu segmen persepsinya dianggap sama, sedangkan antar segmen berbeda. Pembentukan segmen ini akan berguna untuk tujuan sama, sedangkan antar segmen berbeda. Pembentukan segmen ini akan berguna untuk tujuan analisa perkiraan jumlah beban lalulintas yang menggunakan masing-masing ruas pada analisa perkiraan jumlah beban lalulintas yang menggunakan masing-masing ruas pada jaringan jalan.

jaringan jalan.

Tambahan pertimbangan yang menjadi kekhususan penelitian ini adalah bahwa pola Tambahan pertimbangan yang menjadi kekhususan penelitian ini adalah bahwa pola perbedaan persepsi yang digambarkan oleh model distribusi persepsi, dpengaruhi oleh jarak perbedaan persepsi yang digambarkan oleh model distribusi persepsi, dpengaruhi oleh jarak perjalanan. Semakin dekat jarak akan semakin mudah diperkirakan biayanya dan hampir perjalanan. Semakin dekat jarak akan semakin mudah diperkirakan biayanya dan hampir semua orang memilih jalan dengan jarak tersebut. Semakin jauh jarak akan semakin tidak semua orang memilih jalan dengan jarak tersebut. Semakin jauh jarak akan semakin tidak mudah memperkirakan besaran jarak tersebut atau biaya perjalanan yang diperklukan untuk mudah memperkirakan besaran jarak tersebut atau biaya perjalanan yang diperklukan untuk menempuhnya, sehingga orang akan berbeda-beda perkiraannya. Perbedaan perkiraan inilah menempuhnya, sehingga orang akan berbeda-beda perkiraannya. Perbedaan perkiraan inilah yang disebut perbedaan persepsi. Perbedaan persepsi berdasarkan jarak ini kemudian yang disebut perbedaan persepsi. Perbedaan persepsi berdasarkan jarak ini kemudian dimodelkan untuk memungkinkan analisis numerik. Cara yang digunakan adalah dengan dimodelkan untuk memungkinkan analisis numerik. Cara yang digunakan adalah dengan memodelkannya dalam model matematis distribusi statistik

memodelkannya dalam model matematis distribusi statistik dengan gradasi dispersi.dengan gradasi dispersi.

Dispersi dikodekan sebagai penyimpangan dari suatu nilai rata-rata, dimana besarnya Dispersi dikodekan sebagai penyimpangan dari suatu nilai rata-rata, dimana besarnya penyimpangan diberikan dalam prosentase dari nilai rata-rata. Nilai rata-rata dari persepsi penyimpangan diberikan dalam prosentase dari nilai rata-rata. Nilai rata-rata dari persepsi biaya perjalanan adalah nilai objektif atau nilai biaya perjalanan menurut sudut pandang biaya perjalanan adalah nilai objektif atau nilai biaya perjalanan menurut sudut pandang penganalisa.

penganalisa.

Biaya perjalanan objektif untuk tiap ruas jalan dihitung dengan cara menjumlahkan biaya Biaya perjalanan objektif untuk tiap ruas jalan dihitung dengan cara menjumlahkan biaya bahan bakar, biaya waktu dan ongkos tol. Untuk jalan yang bukan jalan to ongkos tol adalah bahan bakar, biaya waktu dan ongkos tol. Untuk jalan yang bukan jalan to ongkos tol adalah nol. Yang dimaksud biaya waktu adalah waktu tempuh dikalikan dengan nilai waktu, dimana nol. Yang dimaksud biaya waktu adalah waktu tempuh dikalikan dengan nilai waktu, dimana nilai waktu adalah suatu faktor untuk mengkonversi waktu kedalam satuan biaya atau uang. nilai waktu adalah suatu faktor untuk mengkonversi waktu kedalam satuan biaya atau uang.

(4)

Simposium IX FSTPT, Universitas Brawijaya, 17-18 Nopember 2006 Nopember 2006 Dalam penelitian disertasi ini nilai

Dalam penelitian disertasi ini nilai waktu didekati dengan nilai waktu kerja pemilik kendaraanwaktu didekati dengan nilai waktu kerja pemilik kendaraan pribadi pengguna jalan tol yang

pribadi pengguna jalan tol yang menjadi responden survey, yaitu jumlah rata-rata penghasilanmenjadi responden survey, yaitu jumlah rata-rata penghasilan per bulan dibagi jam kerja per bulan, lalu dirata-ratakan.

per bulan dibagi jam kerja per bulan, lalu dirata-ratakan.

Untuk analisis pemilihan rute dalam suatu jaringan, biaya perjalanan antar asal tujuan Untuk analisis pemilihan rute dalam suatu jaringan, biaya perjalanan antar asal tujuan dihitung melalui jumlah biaya ruas yang dilewati, dimana pada proses numerik dilakukan dihitung melalui jumlah biaya ruas yang dilewati, dimana pada proses numerik dilakukan pembatasan jumlah ruas yang dilewati, proses pemilihan lintasan terbaik dilakukan dengan pembatasan jumlah ruas yang dilewati, proses pemilihan lintasan terbaik dilakukan dengan menggunakan algoritma

menggunakan algoritma DijkstraDijkstra (Bell dan Iida, 1997). Penggambaran adanya perbedaan(Bell dan Iida, 1997). Penggambaran adanya perbedaan persepsi biaya perjalanan diproses melalui perbedaan persepsi biaya melintasi ruas jalan. persepsi biaya perjalanan diproses melalui perbedaan persepsi biaya melintasi ruas jalan. Ruas-ruas jalan dalam jaringan dibagi

Ruas-ruas jalan dalam jaringan dibagi menjadi kelompok pendek, sedang dan jauh. Perbedaanmenjadi kelompok pendek, sedang dan jauh. Perbedaan persepsi dipolakan dari biaya objektif

persepsi dipolakan dari biaya objektif dan parameter sebaran dalam prosentase biaya objektif.dan parameter sebaran dalam prosentase biaya objektif. Dalam hal ini biaya objektif dianggap sebagai rata-rata biaya persepsi. Untuk kelompok ruas Dalam hal ini biaya objektif dianggap sebagai rata-rata biaya persepsi. Untuk kelompok ruas pendek parameter dispersi diberi nilai nol, untuk ruas sedang parameter dispersi 15% dari pendek parameter dispersi diberi nilai nol, untuk ruas sedang parameter dispersi 15% dari biaya objektif dan untuk ruas panjang 30% dari biaya objektif. Model distribusi yang biaya objektif dan untuk ruas panjang 30% dari biaya objektif. Model distribusi yang digunakan adalah distribusi normal. Setiap distribusi persepsi dibagi menjadi empat segmen digunakan adalah distribusi normal. Setiap distribusi persepsi dibagi menjadi empat segmen persepsi, masing-masing akan memiliki nilai biaya persepsi berbeda. Pencarian rute terpilih persepsi, masing-masing akan memiliki nilai biaya persepsi berbeda. Pencarian rute terpilih menggunakan metoda minimisasi biaya perjalanan untuk setiap zona asal ke semua zona menggunakan metoda minimisasi biaya perjalanan untuk setiap zona asal ke semua zona tujuan. Putaran hitungan pencarian rute dilakukan per segmen persepsi. Lihat Gambar 1 dan tujuan. Putaran hitungan pencarian rute dilakukan per segmen persepsi. Lihat Gambar 1 dan Gambar 2.

Gambar 2.

Persepsi Biaya Perjalanan Persepsi Biaya Perjalanan

Perjalanan Pendek

Perjalanan Pendek PPeerrjjaallaannaan n SSeeddaanngg PPeerrjjaallaannaan n JJaauuhh

Pelaku Perjalanan Pelaku Perjalanan

Gambar 1 Model Sebaran Biaya Persepsi

Gambar 1 Model Sebaran Biaya Persepsi Berdasarkan JarakBerdasarkan Jarak

4.

4. Algoritma ModelAlgoritma Model

Selanjutnya konsep pengembanga

Selanjutnya konsep pengembangan model n model stokastik pemilihan rute dapat stokastik pemilihan rute dapat dijabarkan dalamdijabarkan dalam algoritma yang secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut:

algoritma yang secara garis besar dapat dijelaskan sebagai berikut: 1.

1. Dari satu tempat asal ke berbagai/semua tempat tujuan dalam jaringan: hitung biayaDari satu tempat asal ke berbagai/semua tempat tujuan dalam jaringan: hitung biaya perjalanan untuk masing-masing ruas, hitung biaya perjalanan termurah untuk setiap perjalanan untuk masing-masing ruas, hitung biaya perjalanan termurah untuk setiap pasangan asal tujuan, dengan anggapan persepsi biaya perjalanan sama (didekati dengan pasangan asal tujuan, dengan anggapan persepsi biaya perjalanan sama (didekati dengan biaya perjalanan setiap ruas sama bagi semua orang, tidak ada

biaya perjalanan setiap ruas sama bagi semua orang, tidak ada sebaran persepsi).sebaran persepsi). 2.

2. Perjalanan dari satu tempat asal ke berbagai/semua tempat tujuan dalam jaringan dibagiPerjalanan dari satu tempat asal ke berbagai/semua tempat tujuan dalam jaringan dibagi menjadi 3 kelompok yaitu perjalanan pendek, perjalanan jarak jauh, dan perjalanan jarak menjadi 3 kelompok yaitu perjalanan pendek, perjalanan jarak jauh, dan perjalanan jarak

(5)

menjadi 3 bagian yang sama, tentukan batas kelompok perjalanan pendek yaitu jarak menjadi 3 bagian yang sama, tentukan batas kelompok perjalanan pendek yaitu jarak terpendek ditambah 1 bagian rentang, tentukan batas kelompok perjalanan sedang dengan terpendek ditambah 1 bagian rentang, tentukan batas kelompok perjalanan sedang dengan perjalanan panjang yaitu batas perjalanan pendek ditambah lagi 1 bagian interval.

perjalanan panjang yaitu batas perjalanan pendek ditambah lagi 1 bagian interval. Sehingga terdapat 3 kondisi:

Sehingga terdapat 3 kondisi: 1.

1. Jika biaya perjalanan lebih besar atau sama dengan biaya perjalanan terpendek dan lebihJika biaya perjalanan lebih besar atau sama dengan biaya perjalanan terpendek dan lebih kecil dari biaya perjalanan terpendek ditambah satu bagian interval maka perjalanan akan kecil dari biaya perjalanan terpendek ditambah satu bagian interval maka perjalanan akan termasuk pada perjalanan pendek. Jarak atau biaya perjalanannya mudah diperkirakan termasuk pada perjalanan pendek. Jarak atau biaya perjalanannya mudah diperkirakan bagi semua orang, persepsi semua orang tentang jarak terpendek atau biaya termurah bagi semua orang, persepsi semua orang tentang jarak terpendek atau biaya termurah cenderung sama tanpa sebaran.

cenderung sama tanpa sebaran.

2.

2. Jika biaya perjalanan lebih besar atau sama dengan biaya perjalanan terpendek ditambahJika biaya perjalanan lebih besar atau sama dengan biaya perjalanan terpendek ditambah satu bagian interval dan lebih kecil dari biaya perjalanan termurah ditambah dua bagian satu bagian interval dan lebih kecil dari biaya perjalanan termurah ditambah dua bagian interval, maka perjalanan akan termasuk pada perjalanan menengah. Perkiraan biaya interval, maka perjalanan akan termasuk pada perjalanan menengah. Perkiraan biaya perjalanan dan biaya termurah bagi para pelaku perjalanan berbeda. Untuk kelompok ini perjalanan dan biaya termurah bagi para pelaku perjalanan berbeda. Untuk kelompok ini dimisalkan mengikuti suatu sebaran dengan paramater dispersi yang lebih kecil dari dimisalkan mengikuti suatu sebaran dengan paramater dispersi yang lebih kecil dari kelompok perjalanan jarak jauh. Misalkan dispersi 15% dari nilai rataan, dengan sebaran kelompok perjalanan jarak jauh. Misalkan dispersi 15% dari nilai rataan, dengan sebaran normal.

normal.

3.

3. Jika biaya perjalanan lebih besar atau sama dengan biaya perjalanan termurah ditambahJika biaya perjalanan lebih besar atau sama dengan biaya perjalanan termurah ditambah dua bagian interval dan lebih

dua bagian interval dan lebih kecil dari biaya perjalanan tkecil dari biaya perjalanan terpanjang, maka perjalanan akanerpanjang, maka perjalanan akan termasuk pada perjalanan panjang atau mahal. Semakin jauh jarak perjalanan akan termasuk pada perjalanan panjang atau mahal. Semakin jauh jarak perjalanan akan semakin menyebar persepsi tentang biaya perjalanan dan biaya termurah antar asal-tujuan. semakin menyebar persepsi tentang biaya perjalanan dan biaya termurah antar asal-tujuan. Untuk kelompok perjalanan jauh,

Untuk kelompok perjalanan jauh, persepsi biaya perjalanan dimisalkan mengikuti sebaranpersepsi biaya perjalanan dimisalkan mengikuti sebaran normal dengan dispersi lebih besar dari kelompok perjalanan menengah, misalkan 30% normal dengan dispersi lebih besar dari kelompok perjalanan menengah, misalkan 30% dari nilai rataan.

dari nilai rataan.

Penggunaan distribusi normal standar (dengan rataan

Penggunaan distribusi normal standar (dengan rataanμ μ =0 dan deviasi standar=0 dan deviasi standar σ σ ==11) untuk ) untuk membangkitkan sebaran biaya persepsi perjalanan dari rataan biaya persepsi perjalanan yang membangkitkan sebaran biaya persepsi perjalanan dari rataan biaya persepsi perjalanan yang telah tertentu, dapat dilakukan melalui transformasi

telah tertentu, dapat dilakukan melalui transformasi Box-Muller Box-Muller (Kusdian(Kusdian et alet al, 2005)., 2005). Penurunan menghasilkan persamaan transformasi seperti pada persamaan 1

Penurunan menghasilkan persamaan transformasi seperti pada persamaan 1 di bawah ini.di bawah ini.

2 2 2 2 / / 1 1 1 1)))) ..coscos22 ln( ln( 2 2 (( (( R R R R ss == −− π π ₍₁₎₍₁₎ dengan R

dengan R11 dan Rdan R22 adalah adalah 2 bilangan 2 bilangan acak dari acak dari distribusi bilangadistribusi bilangan acak n acak seragam dseragam dalamalam

rentang (0,1), dan

rentang (0,1), dan ss adalah sampel yang didapat atau diinginkan dari sebaran normal standar.adalah sampel yang didapat atau diinginkan dari sebaran normal standar. Selanjutnya hasil persamaan transformasi ini,

Selanjutnya hasil persamaan transformasi ini, ss, dapat digunakan untuk pengambilan sampel, dapat digunakan untuk pengambilan sampel acak

acak c c , , dari suatu sebaran normal peubah acak dari suatu sebaran normal peubah acak C C dengan nilai rataandengan nilai rataan cc dan deviasi standardan deviasi standar ((σ σ == p pcc ) tertentu, melalui ) tertentu, melalui persamaan 2.persamaan 2.

cc ss

(6)

Pada penggunaan sebaran normal standar untuk membangkitkan biaya persepsi perjalanan, Pada penggunaan sebaran normal standar untuk membangkitkan biaya persepsi perjalanan, dengan meng

dengan menggunakan 4 seggunakan 4 segmen pembagian pmen pembagian persepsi, ersepsi, masing-masing semasing-masing segmen persepsi ngmen persepsi nilaiilai biayanya dapat dibangkitkan melalui bilangan acak normal untuk segmen 1 sampai segmen 4 biayanya dapat dibangkitkan melalui bilangan acak normal untuk segmen 1 sampai segmen 4 berturut-turut:

berturut-turut: ss ≤≤−−11, , −−11<< ss≤≤00,, 00<< ss ≤≤11, , dan dan . . Masing-masing Masing-masing dengan dengan porsi porsi beban:beban: 15.87%, 33.47%, 33.47% dan 15.87 % berturut-turut. 15.87%, 33.47%, 33.47% dan 15.87 % berturut-turut. 1 1 > > ss 4.

4. Percobaan ModelPercobaan Model

Tahap awal implementasi model adalah mengkodekan algoritma kedalam program komputer, Tahap awal implementasi model adalah mengkodekan algoritma kedalam program komputer, penelitian ini menggunakan pengkodean dengan bahasa FORTRAN. Tahap berkutnya penelitian ini menggunakan pengkodean dengan bahasa FORTRAN. Tahap berkutnya dilakukan percobaan model pemilihan rute stokastik

dilakukan percobaan model pemilihan rute stokastik dengan sebaran persepsi biaya perjalanandengan sebaran persepsi biaya perjalanan mempertimbangkan

mempertimbangkan jarak perjalanan, jarak perjalanan, untuk mengetauntuk mengetahui pola pemhui pola pemilihan rute pada jaringilihan rute pada jaringanan jalan contoh seperti pada

jalan contoh seperti pada Gambar 2Gambar 2. Jaringan jalan contoh ini terdiri dari 13 titik simpang. Jaringan jalan contoh ini terdiri dari 13 titik simpang jalan (digambarkan

jalan (digambarkan dengan titik), 18 ruadengan titik), 18 ruas jalan (digambs jalan (digambarkan dengan arkan dengan garis) dan garis) dan 4 tempat4 tempat asal-tujuan perjalanan (digambarkan dengan

asal-tujuan perjalanan (digambarkan dengan segitiga).segitiga). 1 1 ₅₅ 2 2 ₆₆ 3 3 ₂₂ 4 4 4 4 88 44 10 10 6 6 8 8 7 7 8 8 55 5 5 7 7 ₈₈ 4 4 3 3 5 5 9 9 ₁₀₁₀ 10 10 1111 2 2 12 12 2 2 33 13 13

Gambar 2 Geometrik Data Jaringan Jalan Gambar 2 Geometrik Data Jaringan Jalan 1 1 2 2 3 3 4 4

7. Hasil Percobaan dan Pembahasan 7. Hasil Percobaan dan Pembahasan

Dengan menganggap persepsi biaya perjalanan sama untuk semua pengguna jalan dalam Dengan menganggap persepsi biaya perjalanan sama untuk semua pengguna jalan dalam memandang seluruh ruas dalam jaringan tanpa melihat

memandang seluruh ruas dalam jaringan tanpa melihat perbedaan panjang ruas, pola hasil ruteperbedaan panjang ruas, pola hasil rute pilihan deng

pilihan dengan menggan menggunakan aunakan algoritma Dijkstra, lgoritma Dijkstra, adalah sadalah seperti eperti padapada Gambar 3Gambar 3. Dengan. Dengan pembagian 4 segmen persepsi pada model pemilihan rute stokastik yang dikembangkan, pembagian 4 segmen persepsi pada model pemilihan rute stokastik yang dikembangkan, dimana biaya persepsi perjalanan dibangkitkan dengan sebaran berbeda untuk kelompok dimana biaya persepsi perjalanan dibangkitkan dengan sebaran berbeda untuk kelompok panjang ruas pendek, sedang dan panjang, sementara untuk pencarian rute biaya minimum panjang ruas pendek, sedang dan panjang, sementara untuk pencarian rute biaya minimum menggunakan algoritma yang sama yaitu algoritma Dijkstra, dihasilkan masing-masing 4 pola menggunakan algoritma yang sama yaitu algoritma Dijkstra, dihasilkan masing-masing 4 pola rute pilihan untuk setiap perjalanan dari satu zona asal ke semua zona tujuan. (Pada model rute pilihan untuk setiap perjalanan dari satu zona asal ke semua zona tujuan. (Pada model persepsi biaya sama hanya ada 1 pola rute pilihan untuk setiap perjalanan dari satu zona asal persepsi biaya sama hanya ada 1 pola rute pilihan untuk setiap perjalanan dari satu zona asal ke semua zona tujuan). Pola-pola rute pilihan hasil percobaan dengan model stokastik ke semua zona tujuan). Pola-pola rute pilihan hasil percobaan dengan model stokastik pemilihan rute berdasarkan jarak perjalanan, dapat dilihat pada

(7)

6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 10 10 9 9 1100 1111 12 12 12 12 1 133 1133 1 1 2 2 3 3 11 2 2 3 3 4 4 4 4 6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 9 9 1100 1111 12 12 12 12 1 133 1133

Gambar 3 Pola Rute

Gambar 3 Pola Rute Pilihan Dari Tiap Zona Ke Semua Zona Pilihan Dari Tiap Zona Ke Semua Zona Untuk Persepsi Biaya PerjalanUntuk Persepsi Biaya Perjalanan Sama an Sama (( all-or-nothing all-or-nothing ))

a

a. . RRuutte e PPiilliihhaan n DDaarri i ZZoonna a 1 1 DDaarri i ZZoonna a 22,,3 d3 daan 4n 4 b. b. RRuutte e PPiilliihhaan n DDaarri i ZZoonna a 2 2 KKe e ZZoonna a 11,,3 3 ddaan n 44

d. Rute Pilihan Dari Zona 4 Ke Zona 1,2 d. Rute Pilihan Dari Zona 4 Ke Zona 1,2 dan 3dan 3 Persepsi Biaya Sama (

Persepsi Biaya Sama ( all-or-nothing all-or-nothing )) PPeerrsseeppssi i BBiiaayya a SSaamma a (( all-or-nothing all-or-nothing ))

Persepsi Biaya Sama (

Persepsi Biaya Sama ( all-or-nothing all-or-nothing )) PPeerrsseeppssi i BBiiaayya a SSaamma a (( all-or-nothing all-or-nothing )) c. Rute Pilihan Dari Zona 3 Ke Zona 1,2 da

c. Rute Pilihan Dari Zona 3 Ke Zona 1,2 da n 4n 4

2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 11 2 2 3 3 4 4 6 6 8 8 6 6 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 12 12 9 9 1100 1111 12 12 13 13 13 13 1 1 2 2 3 3 11 2 2 3 3 4 4 4 4 6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 9 9 1100 1111 1 122 1122 1 133 1133 Gambar 4

Gambar 4 Pohon Dari Zona 1 ke Zona 2, 3 dan 4 Model Sebaran Berdasarkan Jarak PerjalananPohon Dari Zona 1 ke Zona 2, 3 dan 4 Model Sebaran Berdasarkan Jarak Perjalanan

Segmen Persepsi-4 Segmen Persepsi-4

Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4 Segmen Persepsi-3

Segmen Persepsi-3

Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4

Segmen Persepsi-2 Segmen Persepsi-2 Segmen Persepsi-1

Segmen Persepsi-1 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4

1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4

(8)

Simposium IX FSTPT, Universitas Brawijaya, 17-18 Nopember 2006 Nopember 2006 1 1 2 2 3 3 11 2 2 3 3 4 4 4 4 6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 9 9 1100 1111 12 12 12 12 1 133 1133 1 1 2 2 3 3 11 2 2 3 3 4 4 4 4 6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 9 9 1100 1111 12 12 12 12 1 133 1133 Gambar 5

Gambar 5 Pohon Dari Zona 2 ke Zona 1, 3 dan 4 Model Pohon Dari Zona 2 ke Zona 1, 3 dan 4 Model Sebaran Berdasarkan Jarak PerjalananSebaran Berdasarkan Jarak Perjalanan

D

Daarri i ZZoonna a 1 1 MMeennuujju u ZZoonna a 22, , 3 3 ddaan n 4 4 DDaarri i ZZoonna a 1 1 MMeennuujju u ZZoonna a 22, , 3 3 ddaan n 44

Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4 Segmen Persepsi-1

Segmen Persepsi-1 Segmen Persepsi-2Segmen Persepsi-2

Segmen Persepsi-3 Segmen Persepsi-3 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 11 2 2 3 3 4 4 6 6 8 8 6 6 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 12 12 9 9 1100 1111 12 12 13 13 13 13 1 1 2 2 3 3 11 2 2 3 3 4 4 4 4 6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 9 9 1100 1111 12 12 12 12 1 133 1133 Gambar 6

Gambar 6 Pohon Dari Zona 3 ke Pohon Dari Zona 3 ke Zona 1, 2 dan 4 Zona 1, 2 dan 4 Model Sebaran Berdasarkan Jarak PerjalananModel Sebaran Berdasarkan Jarak Perjalanan

D

Daarri i ZZoonna a 1 1 MMeennuujju u ZZoonna a 22, , 3 3 ddaan n 4 4 DDaarri i ZZoonna a 1 1 MMeennuujju u ZZoonna a 22, , 3 3 ddaan n 44 Segmen Persepsi-4 Segmen Persepsi-4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4

(9)

6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 9 9 1100 1111 12 12 12 12 1 133 1133 1 1 2 2 3 3 11 2 2 3 3 4 4 4 4 6 6 6 6 8 8 8 8 5 5 7 7 5 5 7 7 9 9 1100 1111 9 9 1100 1111 12 12 12 12 1 133 1133 Gambar

Gambar 7 Pohon Dari Zona 4 ke Zona 1, 7 Pohon Dari Zona 4 ke Zona 1, 2 dan 3 Model Sebaran Berdasarkan Jarak 2 dan 3 Model Sebaran Berdasarkan Jarak PerjalananPerjalanan

Segmen Persepsi-1 Segmen Persepsi-1 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4

S

Seeggmmeen n PPeerrsseeppssii--33 SSeeggmmeen n PPeerrsseeppssii--44 Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4

Dari Zona 1 Menuju Zona 2, 3 dan 4

2 2 3 3 4 4 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 1 1 2 2 3 3 4 4 Pembebanan Pembebanan All-or-Nothing All-or-Nothing

Jika pembebanan menggunakan asumsi persepsi biaya perjalanan sama maka untuk setiap Jika pembebanan menggunakan asumsi persepsi biaya perjalanan sama maka untuk setiap zona asal ke semua zona tujuan hanya ada satu persepsi biaya dan hanya ada satu pilihan rute zona asal ke semua zona tujuan hanya ada satu persepsi biaya dan hanya ada satu pilihan rute untuk setiap pasang zona

untuk setiap pasang zona asal-tujuan.asal-tujuan.

Pembebanan Distribusi Normal 4 Segmen Pembebanan Distribusi Normal 4 Segmen

Dengan mendekati persepsi biaya perjalanan menjadi 4

Dengan mendekati persepsi biaya perjalanan menjadi 4 segmen persepsi yang masing-masingsegmen persepsi yang masing-masing segmen kemungkinan kejadiannya mengikuti luasan dibawah kurva normal standar, dengan segmen kemungkinan kejadiannya mengikuti luasan dibawah kurva normal standar, dengan batasan nilai pembangkit biaya persepsi (dari kurva normal standar)

batasan nilai pembangkit biaya persepsi (dari kurva normal standar) s s seperti dijelaskan padaseperti dijelaskan pada bagian 6 diatas. Porsi beban setiap segmen adalah besarnya peluang kejadian masing-masing bagian 6 diatas. Porsi beban setiap segmen adalah besarnya peluang kejadian masing-masing segmen dikalikan besarnya kebutuhan pergerakan untuk setiap pasangan asal-tujuan.

segmen dikalikan besarnya kebutuhan pergerakan untuk setiap pasangan asal-tujuan.

Analisis Hasil Percobaan Model Analisis Hasil Percobaan Model

Untuk tujuan analisa pembandingan hasil dalam penelitian ini dilakukan juga percobaan Untuk tujuan analisa pembandingan hasil dalam penelitian ini dilakukan juga percobaan model pemilihan rute

model pemilihan rute stokastik tanpa mempertimbangkan perbedaan pola sebaran sesuai jarak stokastik tanpa mempertimbangkan perbedaan pola sebaran sesuai jarak perjalanan, yaitu dengan satu sebaran. Sebaran yang digunakan adalah sebaran merata dan perjalanan, yaitu dengan satu sebaran. Sebaran yang digunakan adalah sebaran merata dan sebaran normal, m

sebaran normal, masing-masing deasing-masing dengan memberikan dungan memberikan dua parameter dispea parameter dispersi yaitu 15% rsi yaitu 15% daridari nilai rataan dan 30% dari nilai rataan.

nilai rataan dan 30% dari nilai rataan. Pemodelan biaya persepsi perjalanan

Pemodelan biaya persepsi perjalanan dengan menggunakan sebaran normal parameter sebarandengan menggunakan sebaran normal parameter sebaran 15% dan

(10)

untuk percobaan perhitungan dengan pembagian 4 segmen pada jaringan contoh. Tetapi untuk percobaan perhitungan dengan pembagian 4 segmen pada jaringan contoh. Tetapi berbeda dengan pola rute terpilih yang dihasilkan model tanpa sebaran persepsi biaya berbeda dengan pola rute terpilih yang dihasilkan model tanpa sebaran persepsi biaya perjalanan (

perjalanan (all-or-nothingall-or-nothing).).

Sedangkan jika digunakan anggapan persepsi biaya perjalanan

Sedangkan jika digunakan anggapan persepsi biaya perjalanan yang mengikuti model yang mengikuti model sebaransebaran merata dengan parameter dispersi 15% dan 30% dari nilai rataan ternyata menghasilkan pola merata dengan parameter dispersi 15% dan 30% dari nilai rataan ternyata menghasilkan pola rute terpilih berbeda, yaitu pada pohon biaya rute minimum segmen 1 dari zona 3.

rute terpilih berbeda, yaitu pada pohon biaya rute minimum segmen 1 dari zona 3.

Hasil percobaan model yang mempertimbangkan perbedaan persepsi biaya perjalanan Hasil percobaan model yang mempertimbangkan perbedaan persepsi biaya perjalanan dipengaruhi jarak perjalanan, atau model sebaran gabungan, pola rute yang terpilih pada dipengaruhi jarak perjalanan, atau model sebaran gabungan, pola rute yang terpilih pada jaringan contoh untuk segmen-1 sama dengan pola rute terpilih yang dihasilkan oleh model jaringan contoh untuk segmen-1 sama dengan pola rute terpilih yang dihasilkan oleh model

persepsi seba

persepsi sebaran normal, sedran normal, sedangkan pola angkan pola rute terpilih rute terpilih untuk segmenuntuk segmen-2 dari semua -2 dari semua zona,zona, segmen-3 dari semua zona dan segmen-4 dari zona 1,2 dan zona 3 berbeda dengan pola rute segmen-3 dari semua zona dan segmen-4 dari zona 1,2 dan zona 3 berbeda dengan pola rute terpilih hasil model persepsi biaya sebaran normal, sebaran merata maupun model

terpilih hasil model persepsi biaya sebaran normal, sebaran merata maupun model all-or-

all-or-nothing

nothing. Khusus Untuk segmen-4 dari zona 4 . Khusus Untuk segmen-4 dari zona 4 rute sama dengan hasil sebaran normal.rute sama dengan hasil sebaran normal.

8.

8. KesimpulanKesimpulan

Dari hasil percobaan dan analisisnya dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: Dari hasil percobaan dan analisisnya dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut: 1.

1. Upaya menganalisa perkiraan pola pemilihan rute pergerakan kendaraan diatas suatuUpaya menganalisa perkiraan pola pemilihan rute pergerakan kendaraan diatas suatu jaringan jalan, akan dapat lebih dekat dengan kenyataan jika dipertimbangkan adanya jaringan jalan, akan dapat lebih dekat dengan kenyataan jika dipertimbangkan adanya

perbedaan persepsi biaya perjalanan diantara para

perbedaan persepsi biaya perjalanan diantara para pengguna jalan.pengguna jalan. 2.

2. Perbedaan persepsi diantara para pengguna jalan dapat dianalisis melalui tambahanPerbedaan persepsi diantara para pengguna jalan dapat dianalisis melalui tambahan pertimbangan bahwa perbedaan persepsi mengikuti pola sebaran berbeda sesuai jarak pertimbangan bahwa perbedaan persepsi mengikuti pola sebaran berbeda sesuai jarak perjalanan.

perjalanan. 3.

3. Hasil percobaan menunjukkan bahwa dengan menganggap terdapat empat segmenHasil percobaan menunjukkan bahwa dengan menganggap terdapat empat segmen persepsi biaya perjalanan akan memunculkan rute-rute pilihan yang berbeda dari rute

persepsi biaya perjalanan akan memunculkan rute-rute pilihan yang berbeda dari rute yangyang

dihasilkan dari anggapan persepsi biaya sama. dihasilkan dari anggapan persepsi biaya sama. 4.

4. Pertimbangan adanya perbedaan persepsi biaya perjalanan diantara pengguna jalan akanPertimbangan adanya perbedaan persepsi biaya perjalanan diantara pengguna jalan akan memungkinkan model untuk lebih mendekati pada realitas dari proses pemilihan rute

memungkinkan model untuk lebih mendekati pada realitas dari proses pemilihan rute parapara

pengguna jalan diatas suatu sistem jaringan jalan, mengingat sifat manusia yang tidak pengguna jalan diatas suatu sistem jaringan jalan, mengingat sifat manusia yang tidak selalu sama persepsinya tentang sesuatu, dalam hal ini adalah biaya perjalanan.

selalu sama persepsinya tentang sesuatu, dalam hal ini adalah biaya perjalanan. Daftar Pustaka

Daftar Pustaka 1.

1. Bell,M.G.H. dan Iida,Y., (1997), Transportation Network Analysis, John Wiley & Bell,M.G.H. dan Iida,Y., (1997), Transportation Network Analysis, John Wiley & Sons.Sons. 2.

2. Kusdian,R.D., Tamin, O.Z., Ridwan, A.S., dan Sjafruddin, A., (2005) : PenggunaanKusdian,R.D., Tamin, O.Z., Ridwan, A.S., dan Sjafruddin, A., (2005) : Penggunaan Distribusi Normal Dalam Memodelkan Persepsi Biaya Perjalanan,

Distribusi Normal Dalam Memodelkan Persepsi Biaya Perjalanan, Prosiding SimposiumProsiding Simposium

VIII Forum Studi Transportasi Antar Perguruan Tinggi (FSTPT),

VIII Forum Studi Transportasi Antar Perguruan Tinggi (FSTPT), Univeritas Sriwijaya,Univeritas Sriwijaya, Palembang.

Palembang. 3.

3. Ortuzar, J.D. dan Willumsen, L.G. (1994):Ortuzar, J.D. dan Willumsen, L.G. (1994): Modelling Transport Modelling Transport , , John John Wiley Wiley & & SonsSons Ltd., England.

Ltd., England. 4.

4. Tamin, O.Z.(2000) : Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, edisi 2, PenerbitTamin, O.Z.(2000) : Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, edisi 2, Penerbit ITB, Bandung.