Rekaracana                                                            ©Teknik Sipil Itenas | Vol. 1 | No. 1 Jurnal Online Institut Teknologi Nasional Desember 2015

## PERKIRAAN DISTRIBUSI PERGERAKAN PENUMPANG DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN ASAL TUJUAN TRANSPORTASI NASIONAL
TRI APRILLIANSYAH 1 , HERMAN 2
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan Institut Teknologi Nasional, Bandung Email :triaprilliansyah@ymail.com

## ABSTRAK
Sejalan  dengan  meningkatnya  kepadatan  penduduk  perkotaan,  maka  jumlah perjalananpun  juga  semakin  meningkat.  Apabila  peningkatan  tersebut  tidak  diikuti dengan  penambahan  infrastruktur,  akan  mengakibatkan  terjadinya  ketimpangan  antara penyediaan  dan  permintaan.  Untuk  mengantisipasi  kebutuhan  diperlukan  studi  tentang model  bangkitan  dan  tarikan  serta  model  sebaran  pergerakan  yang  terjadi  di  Provinsi Jawa Barat. Untuk membentuk model bangkitan dan tarikan pergerakan diperlukan data asal  tujuan  yang  diperoleh  dari  data  sekunder.  Hasil  data  sekunder  dianalisis  dengan metode  Analisis  Regresi  Linier  untuk  mendapatkan  model  persamaan  matematis  yang paling baik.  Untuk membentuk model sebaran pergerakan menggunakan model Double Constraint  Gravity  Model  (DCGR)  dan  metode  furness.  Model  bangkitan  pergerakan penumpang  yang  diperoleh  dari  hasil  analisa  adalah  Y  =  3918278  +  16,008  X 2 (R 2 = 0,843),  dimana  X 2 =  Jumlah  Penduduk.  Berdasarkan  hasil  uji  statistik,  model  sebaran pergerakan  menggunakan  model  DCGR  dengan  fungsi  hambatan  eksponensial  negatif. Sehingga model yang diperoleh adalah Tid= Oi.Dd.Ai.Bd.exp(-0,014159.Cid). Kata Kunci : Pemodelan Transportasi, Pertumbuhan penduduk, Asal Tujuan Transportasi Nasional.

## ABSTRACT
In  line  with  the  increasing  urban  population  density,  the  number  of  trip  was  also increased.  if  the  increaseis  not  followed  by  the  addition  of  infrastrictrure.  Will  result  in imbalance  between  supllay  and  demand  studyis  needed  to  anticipate  the  model  trip generation and attraction with trip distribution model that occurredin the province of west java.In  order  to  make  the  model  trip  generation  and  attraction,  it  is  needed  data destination origin that is achieved from secondary data. The result of secondary data is analyzed with Linear Regression method to get the model mathematic equation that the most well. For making the trip distribution model using Double Constrain Gravity Model (DCGR) and metode Furness.  Passenger trip generation model that is got from analysis result  is  Y  =  3918278  +  16,008  X 2 (R 2 =  0,843),  where  X 2 =  Population  Amount. According statistic test result, the tip distribution model using DCGR model with negative exponential obstacle function. Therefore the model that is got is Tid= Oi.Dd..Ai.Bd.exp(- 0,014159.Cid).
Keyword  :  Transportation  modeling,  population  growth,  nation  transportation  origin destination.
______________ 1 Nama penulis 2 Nama pembimbing

## 1. PENDAHULUAN
Kemacetan  lalu  lintas  pada  MAT  penumpang  di  kota-kota  besar  di  Indonesia merupakan  masalah  klasik  yang  timbul  akibat  akumulasi  dari  berbagai  sumber yang menyebabkan terjadinya inefisiensi pergerakan dan kerugian ekonomi yang tinggi.  Sejalan  dengan  meningkatnya  kepadatan  penduduk  perkotaan,  maka jumlah  perjalananpun  juga  semakin  meningkat.  Apabila  peningkatan  tersebut tidak  diikuti  dengan  penambahan  infrastruktur,  akan  mengakibatkan  terjadinya ketimpangan  antara  penyediaan  dan  permintaan.  Untuk  mengantisipasi kebutuhan  diperlukan  studi  tentang  bangkitan  –  tarikan  serta  sebaran pergerakan penumpang yang terjadi di Provinsi Jawa Barat.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA

## Perencanaan Transportasi
Perencanaan transportasi adalah salah satu usaha pada sistem transportasi agar prasarana  transportasi  yang  ada  dapat  digunakan  secara  optimal.  Prasarana transportasi  dapat  berupa  pelabuhan  laut,  pelabuhan  udara,  stasiun,  jalan. Maksud  perencanaan  transportasi  adalah  mengatasi  masalah  transportasi  yang terjadi sekarang dan yang mungkin terjadi dimasa mendatang.

## Konsep Perencanaan Transportasi
Konsep  perencanaan  transportasi  dengan  “Model  Perencanaan  Transportasi Empat  Tahap”,  yang  diambil  dari  buku  Perencanaan  dan  Pemodelan Transportasi, Ofyar Z tamin yaitu terdiri dari:
1. Bangkitan dan tarikan pergerakan (Trip Generation)
2. Distribusi pergerakan lalu lintas (Trip Distribution)
3. Pemilihan moda (Modal Choice, Modal Split)
4. Pemilihan rute (Trip Assignment, Route Choise)
Bangkitan dan Tarikan Pergerakan (Trip Generation) Trip  generation adalah  jumlah  pergerakan  yang  dibangkitkan  oleh  suatu  zona asal  dan  jumlah  pergerakan  yang  tertarik  ke  setiap  zona  tujuan  yang  terdapat dalam daerah kajian.
Bangkitan lalu lintas ini mencakup:
• Lalu lintas yang meninggalkan suatu lokasi (trip production)
• Lalu lintas yang menuju ke suatu lokasi (trip attraction)
Distribusi Pergerakan Lalu Lintas (Trip Distribution) Trip  distribution adalah  bagian  dari  proses  perencanaan  transportasi  yang berhubungan  dengan  pergerakan  antar  zona,  sehingga  hasil  dari  pergerakan adalah matriks asal tujuan (MAT).
Distribusi  pergerakan  dapat  direpresentasikan  dalam  bentuk  garis  keinginan (desireline) atau  dalam  bentuk  Matriks  Asal  Tujuan,  MAT (origin-destination matrik/O-D matrix).

## Model Transportasi
Model merupakan penyederhanaan dari kondisi sebenarnya yang secara terukur, sedangkan pemodelan transportasi adalah proses penyebaran matriks asal tujuan

## PERKIRAAN DISTRIBUSI PERGERAKAN PENUMPANG DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN ASAL TUJUAN TRANSPORTASI NASIONAL
pada  suatu  jaringan  jalan  sehingga  menghasilkan  arus  lalu  lintas  pada  waktu rencana  untuk  menghasilkan  kinerja  jaringan  jalan.  Tujuan  dari  pemodelan  ini adalah  untuk  mengkalibrasikan  persamaan-persamaan  yang  digunakan  untuk menghasilkan pola pergerakan asal tujuan.

## Matriks Asal Tujuan (MAT)
Total jumlah perjalanan dalam suatu area studi selama periode waktu tertentu, dapat digunakan sebagai indikator kebutuhan transportasi. Salah satunya adalah dalam bentuk matriks asal tujuan (MAT). Pola perjalanan didalam suatu sistem transportasi  biasanya  digambarkan  dalam  bentuk  arus  (kendaraan,  orang, maupun barang) yang bergerak dari lokasi asal menuju titik tujuan, dalam suatu wilayah studi dan dalam rentang periode waktu tertentu.
Tabel 2.1 Bentuk Matriks Asal Tujuan (MAT)
Zona O 1 O 2 O 3 Dst N Oi D 1 T 11 T 12 T 13 ... T N1 D 1 D 2 T 21 T 22 T 23 ... T N2 D 2 D 3 T 31 T 32 T 33 ... T N3 D 3 Dst ... ... ... ... … ... N T N1 T N2 T N3 … T NN … Dd D 1 D 2 D 3 ... D N T
Sumber: Tamin, 2008

## Analisis Regresi
Metode regresi dapat meramalkan total jumlah perjalanan yang dihasilkan atau dibangkitkan  dari  suatu  kawasan  sehingga  berdasarkan  perhitungan  regresi dapat digunakan sebagai alat perkiraan perjalanan di waktu mendatang.

## Model analisis regresi-linier
Analisis  regresi-linier  adalah  metode  statistik  digunakan  untuk  mempelajari hubungan antar sifat permasalahan yang sedang diselidiki. Model analisis regresi- linier dapat memodelkan hubungan antara dua variabel atau lebih yaitu variabel tidak bebas atau respon (y) yang mempunyai hubungan fungsional dengan satu atau  lebih  variabel  bebas  atau  prediktor  (x).  Regresi  yang  hanya  mempunyai sebuah  variabel  bebas  yang  tersangkut  didalamnya,  secara  umum  dinyatakan dalam rumus 2.1.
Y= A+BX……………………………………………………….…….……..(2.1)
Dengan: Y = Variabel tidak bebas X = Variabel bebas A = Konstanta regresi
B = Koefisien regresi
Nilai parameter A dan bias didapatkan dari rumus 2.2 dan rumus 2.3. B = ∑ ( ∑ ) ( ∑ ) ∑ ( ∑ ) ……...…………………………………..…………..(2.2)
A = Y – B X ….……..………….……..………..….….……………….……(2.3) Y dan X adalah nilai rata-rata dari variabel-variabel Y dan X.

## Model analis regresi-linier berganda
Analisis  regresi-linier  berganda  adalah  metode  statistik  yang  dapat  digunakan untuk  mempelajari  hubungan  antara  sifat  permasalahan  yang  sedang  diselidiki. Metode  ini  mempunyai  lebih  banyak  variabel  bebas  atau  prediktor  (X)  yang bersangkutan didalamnya, secara umum dinyatakan dalam rumus 2.4.
Y =  A+B 1 X 1 +B 2 X 2 +….+B z X z ……………….…….…... (2.4) Dengan : Y          = Variabel tidak bebas A = Konstanta regresi X 1….. X z = Variabel bebas B 1….. B z = Koefisien regresi Analisis  korelasi  akan  menghasilkan  nilai  koefisien  korelasi  (r)  yang  besarnya berkisar antar -1 s/d +1, yang dapat ditentukan melalui persamaan 2.5.
r = ∑ ( ) ( ∑ ( ) ∑ ( ))
[ ∑ ( ∑ ( ) )] [[ ∑ ( ∑ ( ) )] ] …….…..  (2.5) Dengan : r = Koefisien korelasi N = Jumlah data Xi = Peubah bebas Yi = Peubah tidak bebas

## Koefisien Determinasi
Salah satu Kriteria untuk menentukan apakah variabel suatu fungsi regresi yang digunakan  cukup  tepat  ialah  menggunakan  atau  melihat  koefisien  determinasi (R 2 ). Bentuk persamaan koefisien determinasi (R 2 ) dinyatakan pada rumus 2.6. R 2 = ∑ ( ) ∑ ( ) …………….………………......................(2.6) Dengan : R 2 = Koefisien determinasi = Hasil Pengamatan  yang didapat dari persamaan = Rata-rata dari Yi

## Metode Analogi
Metode ini mengasumsikan  bahwa pola pergerakan saat ini dapat diproyeksikan untuk  masa  yang  akan  datang,  dengan  menggunakan  besarnya  pertumbuhan zona. Kelompok metoda ini dapat digambarkan secara umum dengan rumus 2.7.
T id = t id .E…………………………………………………….(2.7)
Dengan:
T id = Jumlah pergerakan dari zona i ke zona d pada masa yang akan dating t id
= Jumlah pergerakan dari zona i ke zona d pada saat sekarang
E = Faktor pertumbuhan

## Metode Furness
Metode  Furness,  mengembangkan  metode  yang  pada  saat  sekarang  sangat sering  digunakan  dalam  perencanaan  transportasi.Pada  metode  ini,  sebaran pergerakan  pada  saat  sekarang  diulangi  ketotal  pergerakan  pada  masa mendatang  secara  bergantian  antara  total  penjumlahan  pergerakan  (baris  dan kolom), secara matematis, metoda Furness dapat dinyatakan pada rumus 2.8.
T id = t id .E i …………………………………………………….(2.8)
Dengan :
T id = Jumlah pergerakan dari zona i ke zona d pada masa yang akan datang t id = Jumlah pergerakan dari zona i ke zona d pada saat sekarang

## PERKIRAAN DISTRIBUSI PERGERAKAN PENUMPANG DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN ASAL TUJUAN TRANSPORTASI NASIONAL

## Model Gravity (GR)
Metode  sintetis  (interaksi  spasial)  yang  paling  terkenal  dan  sering  digunakan adalah Model Gravity(GR) karena sangat sederhana sehingga mudah dimengerti dan digunakan .
Newton menyatakan bahwa (F id ) gaya tarik atau tolak antara dua kutub massa berbanding  lurus  dengan  massanya, m i dan m d ,  dan  berbanding  terbalik kuadratis  dengan  jarak  antara  kedua  massa  tersebut, d 2 id , yang  dapat dinyatakan dalam rumus 2.9.
F id = G …………………………..………………….. (2.9) Dengan : G = Konstanta gravitasi F id =  Gaya  tarik  atau  tolak  antara  dua  kutub  massa  bebanding  lurus dengan massanya. Mi md = Massa d 2 id
= Jarak kedua massa.
Jadi,  untuk  keperluan  transportasi  model  GR  dinyatakan  dalam  rumus 2.10.
T id = K ………..………….…………………....… (2.10) dengan : K = konstanta gravitasi T id = Pergerakan pada masa mendatang dari zona I ke zona tujuan d. Oi Od = Bangkitan dan tarikan d 2 id
= Jarak kedua Bangkitan dan tarikan.

## Model DCGR
Model DCGR, dalam hal ini bangkitan dan tarikan pergerakan harus selau sama dengan yang dihasilkan oleh tahap bangkitan pergerakan. Model yang digunakan persis sama dengan persaman (2.11), tetapi dengan syarat batas :
B d = ∑ ( ) untuk semua d dan A i = ∑ ( ) untuk seleruh i
Kedua faktor penyeimbang (A i dan B d ) menjamin bahwa total ‘baris’ dan ‘kolom’ dari matriks hasil bangkitan pergerakan. Seperti yang telah diterangkan, proses pengulangan  nilai  A i dan  B d dilakukan  secara  bergantian.  Dalam  ilustrasi  ini, pengulangan  dimulai  dengan  menganggap  nilai  awal  B 1 =  B 2 =B 3 =B 4 =  1  dan hasil akhir juga tidak tegantung nilai awal.

## Fungsi Hambatan
Hal  yang  terpenting  untuk  diketahui  adalah  f id harus  dianggap  sebagai  ukuran aksebilitas (kemudahan) antar zona i dengan zona d, dengan persamaan 2.12. f(cid) = Cid – β Cid (Fungsi eksponensial-negatif)………(2.12)
Dengan : f(cid)  = Fungsi eksponensial-negatif
Cid = Jarak perjalanan dari zona asal i ke zona tujuan d – β = fungsi eksponensial-negatif

## 3. METODE PENELITIAN
Bagan alir penelitian yang dilakukan dapat dilihat pada Gambar 3.1.
Mulai
Identifikasi Masalah dan Menentuan Topik
Studi Pustaka
Pengumpulan Data Sekunder Data sosial-ekonomi  tahun 2011 (BPS), dan data ATTN tahun 2011.
Perhitungan Bangkitan-tarikan pergerakan berdasarkan parameter sosial-ekonomi dan data ATTN dengan
mengunakan analisis regresi
Perhitungan Sebaran pergerakan berdasarkan parametersosial-ekonomi dan data ATTN dengan menggunakan Model DCGR dan motode Furness.
Simpulan dan Saran

## Selesai
Gambar 3.1 Bagan Alir Penelitian

## 4. PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

## Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  dilakukan  dalam  Skripsi  ini  yaitu  pengumpulan  data bangkitan dan tarikan pergerakan penumpang dan data sosial-ekonomi.

## Data Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Penumpang
Pengumpulandata  bangkitan  dan  tarikan    pergerakan  penumpangmenggunakan data  yang  diperoleh  dari  data  Asal  Tujuan  Transportasi  Nasional  Provinsi  Jawa Barat  pada  tahun2011.Asal  Tujuan  Transportasi  Nasional  diperoleh  dari  Badan Penelitian dan Pengembangan Kementrian Perhubungan. Data Jumlah Bangkitan dan tarikanpergerakan dapat dilahat pada Tabel 4.1
Tabel 4.1 Data Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Penumpang Tahun 2011
No Kota/Kabupaten Bangkitan Pergerakan Penumpang Tahun 2011 (Penumpang) Tarikan Pergerakan Penumpang Tahun 2011 (Penumpang) 1 Bogor 65.339.868 61.539.067 2 Sukabumi 33.893.569 38.460.609

## PERKIRAAN DISTRIBUSI PERGERAKAN PENUMPANG DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN ASAL TUJUAN TRANSPORTASI NASIONAL
Sumber: Asal Tujuan Transpotasi Nasional Tahun 2011

## Data Sosial-Ekonomi
Pengumpulan  data  sosial-ekonomi  menggunakan  data  statistik  pada  tahun  2011 yang diperoleh secara langsung dari Biro Pusat Statistik (BPS) Provinsi Jawa Barat (dalam  buku  Jawa  Barat  Dalam  Angka  Tahun  2011).Data-data  sosial-ekonomi tahun 2011 dapat dilihat pada Tabel 4.2.

## Pengolahan Data
Pengolahan data yang dilakukan dalam Skripsi ini yaitu pemodelan bangkitan dan tariakan pergerakan penumpang dan pemodelan sebaran pergerakan penumpang.

## Pemodelan Bangkitan dan Tarikan Pergerakan Penumpang
Dari  hasil  pengumpulan  dan  pemilihan  data  variabel  bebas  (berupa  data  luas wilayah,  jumlah  penduduk,  panjang  jalan,  rumah  sakit  dan  jenis  kelamin)  serta variabel  tidak  bebas  (data  bangkitan  dan  tarikan  pergerkan  penumpang  Provinsi Jawa  Barat),  maka  selanjutnya  dilakukan  uji  korelasi  data-data  tersebut.  Uji korelasi  diperlukan  untuk  menilai  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel tidak  bebas  serta  hubungan  antara  sesama  variabel  bebasnya  dapat  dilihat  pada Tabel  4.3, dan Tabel 4.4.
No Kota/Kabupaten Bangkitan Pergerakan Penumpang Tahun 2011 (Penumpang) Tarikan Pergerakan Penumpang Tahun 2011 (Penumpang) 3 Cianjur 37.447.612 42.900.683 4 Bandung 70.623.327 62.340.880 5 Garut 45.573.782 45.356.859 6 Tasikmalaya 30.220.082 33.161.543 7 Ciamis 23.838.251 27.664.448 8 Kuningan 17.258.624 19.332.397 9 Cirebon 33.313.248 36.663.024 10 Majalengka 20.832.431 24.050.409 11 Sumedang 21.685.649 22.930.572 12 Indramayu 21.096.331 25.073.113 13 Subang 26.820.676 29.954.830 14 Purwakarta 18.568.590 18.398.882 15 Karawang 36.560.142 39.126.091 16 Bekasi 58.018.674 43.789.236 17 Bandung Barat 30.553.144 29.547.322 18 Kota Bogor 21.775.536 21.959.252 19 Kota Sukabumi 5.732.032 5.908.123 20 Kota Bandung 59.258.527 65.517.151 21 Kota Cirebon 4.664.371 4.932.292 22 Kota Bekasi 44.534.676 38.675.375 23 Kota Depok 39.897.704 32.260.152 24 Kota Cimahi 18.939.307 18.067.800 25 Kota Tasikmalaya 14.525.808 13.318.255 26 Kota Banjar 2.482.828 2.526.425 Jumlah 803.454.788 803.454.788

## Tabel 4.2 Data Sosial-Ekonomi Tahun 2011
No  Kota/Kabupaten Luas wilayah (Ha) Jumlah Penduduk (jiwa) Panjang Jalan diaspal (m) Rumah sakit (Rs) Jenis Kelamin (laki- laki) 1 Bogor 2.237.090 4.857.612  1.662.300 18  2.496.599 2 Sukabumi 3.160.510 2.383.450  1.277.940 6  1.214.769 3 Cianjur 2.977.440 2.210.267  1.037.460 8  1.143.256 4 Bandung 2.284.610 3.235.615  1.037.460 10  1.649.367 5 Garut 2.179.510 2.447.287 634.360 12  1.239.633 6 Tasikmalaya 2.301.780 1.705.763  1.052.650 15 849.989 7 Ciamis 2.262.970 1.560.021 772.300 17 772.515 8 Kuningan 816.880 1.054.183 416.100 6 529.980 9 Cirebon 958.270 2.104.313 642.360 8  1.078.486 10  Majalengka 1.062.880 1.187.417 713.260 7 593.358 11  Sumedang 1.062.880 1.113.238 713.600 6 557.633 12  Indramayu 1.636.510 1.693.610 743.960 9 872.021 13  Subang 1.885.501 1.491.464 985.090 8 753.211 14  Purwakarta 757.570 867.828 584.910 4 443.912 15  Karawang 1.533.860 2.165.996  2.284.370 13  1.116.587 16  Bekasi 1.065.350 2.677.631 433.750 10  1.371.413 17  Bandung Barat 1.278.170 1.537.402 519.630 5 784.540 18  Kota Bogor 108.980 967.398 677.090 9 493.496 19  Kota Sukabumi 49.810 304.044 142.530 6 154.811 20  Kota Bandung 167.910 2.437.874  1.185.380 43  1.237.170 21  Kota Cirebon 36.970 301.711 146.690 20 151.268 22  Kota Bekasi 209.550 2.376.794 312.300 27  1.204.871 23  Kota Depok 212.240 1.769.787 472.570 30 896.631 24  Kota Cimahi 40.230 550.894 118.960 13 279.046 25  Kota Tasikmalaya 177.790 646.874 399.960 16 327.232 26  Kota Banjar 114.310 178.302 223.330 8 88.594
Sumber: BPS Provinsi Jawa Barat Tahun 2011
Tabel 4.3 Matriks Korelasi Bangkitan Dengan Peubahnya untuk Zona
Jawa Barat Tahun 2011 No Peubah Y X1 X2 X3 X4 X5 1 Jumlah Bangkitan (Oi) Y1 1.00 2 Luas Wilayah (Ha) X1 0.42 1.00 3 Jumlah Penduduk (Jiwa) X2 0.92 0.58 1.00 4 Panjang Jalan (m) X3 0.51 0.61 0.63 1.00 5 Jumlah Rumah sakit (Rs) X4 0.39 -0.30 0.25 0.09 1.00 6 Jenis Kelamin (laki-laki) X5 0.92 0.57 1.00 0.64 0.25 1.00

## PERKIRAAN DISTRIBUSI PERGERAKAN PENUMPANG DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN ASAL TUJUAN TRANSPORTASI NASIONAL
Tabel 4.4  Matriks Korelasi Tarikan Dengan Peubahnya untuk Zona
Jawa Barat Tahun 2011 No Peubah Y X1 X2 X3 X4 X5 1 Jumlah Tarikan (Dd) Y1 1.00 2 Luas Wilayah (Ha) X1 0.51 1.00 3 Jumlah Penduduk (Jiwa) X2 0.92 0.58 1.00 4 Panjang Jalan (m) X3 0.63 0.61 0.63  1.00 5 Jumlah Rumah sakit (Rs) X4 0.39  -0.30  0.25  0.09  1.00 6 Jenis Kelamin (laki-laki) X5 0.91 0.57 1.00  0.64  0.25  1.00

## Pemodelan Sebaran Pergerakan
Dalam  pemodelan  transportasi  empat  langkah,  pemodelan  sebaran  perjalanan merupakan langkah kedua setelah pemodelan bangkitan perjalanan.Dalam studi ini  dipertimbangkan  menggunakan  Double  Constraint  Gravity  Model  (DCGR) melalui persamaan 2.10.
Model sebaran pergerakan di Provinsi Jawa Barat dengan menggunakan metode Double  Constraint  Gravity  Model  (DCGR)  dengan  jenis  fungsi  hambatan  fungsi hambatan eksponensial-negatif: Tid= Oi. Dd..Ai . Bd.exp(-0,014159.Cid ).

## Pembahasan
Hasil yang dapat diambil dari analisis perhitungan pergerakan penumpang pada saat sekarang dan masa mendatang Provinsi Jawa Barat, yaitu :
• Model  bangkitan  pergerakan  penumpang    Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2011 adalah
Y = 3918278 + 16,008 X 2 dengan   :
X 2
:Jumlah Penduduk.
Model  Persamaan  regresi  ini  dipilih  sebagai  model  persamaan  regresi,  karena persamaan  regresi  tersebut  mempunyai  koefisien  regresi  sesuai  dengan  yang diharapkan (tanda positif) . nilai koefisien determinasi R 2 = 0,843, yang dihasilkan cukup besar atau mendekati satu.
• Model  tarikan  pergerakan  penumpang    Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2011 adalah
Y = 6006512 + 14,769 X 2
dengan   : X 2
:Jumlah Penduduk.
Model  Persamaan  regresi  ini  dipilih  sebagai  model  persamaan  regresi,  karena persamaan  regresi  tersebut  mempunyai  koefisien  regresi  sesuai  dengan  yang diharapkan (tanda positif) . nilai koefisien determinasi R 2 = 0,843, yang dihasilkan cukup besar atau mendekati satu.
Model  sebaran  pergerakan  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2016  fungsi  hambatan menggunakan  jarak  antar  zona.  Dari  hasil  pengelohan  data  Sebaran  pergerkan didapat  nilai    Cid  rata-rata ( ) =  141,25,  dan  didapatkan  fungsi  aksesibilitas
dengan menggunakan fungsi eksponensial negatif  dengan mengasumsi nilai k = 2 dan nilai β = = 0,014159.
Dalam pengolahan data sebaran pergerakan dengan model DCGR nilai Ai dan Bd dilakukan  secara  bergantian,  Pengulangan  dimulai  dengan  menganggap  nilai awal  B 1 =  B 2 =  B n =  1.  Hasil  akhir  nilai  A i dan  B d tahun  2016  didapat  pada pengulangan ke-41 dimana nilai Ai untuk setiap i dan nail Bd untuk setiap d tidak lagi  mengalami  perubahan  (  atau  telah  mencapai  konvergensi  ).  Jumlah pengulangan  sangat  tergantung  pada  nilai  awal  faktor  penyeibang.  Semakin dekat  nilai  awal  tersebut  kenilai  faktor  penyeimbang,  semakin  sedikit  jumlah pengulangan yang dibutuhkan.
Dalam  pengolahan  data  sebaran  pergerakan  penumpang  dengan  model  DCGR tahun 2016 dan metode Furness tahun 2016 dibandingkan yang mengahasilkan persamaan y = 0,8337x + 208180 dan nilai koefisien determinasi perbandingan sebaran pergerakan penumpang model DCGR dan metode Furness  tahun 2016 adalah R 2 = 0,837, cukup besar atau mendekati satu terdapat pada Gambar 4.1.
Gambar 4.1 Hubungan Antara Sebaran Pergerakan Penumpang Tahun 2016 Dengan Model DCGR dan Metode Furness
y = 0.8337x + 208180 R² = 0.873 0 2000000 4000000 6000000 8000000 10000000 12000000 14000000 16000000 18000000 0 10000000 20000000 MAT Hasi Akhir Metode Furness Setelah Pengulngan ke-20 MAT Hasi Akhir Model DCGR Setelah Pengulngan ke-41

## Sebaran Pergerakan Penumpang Tahun 2016
Dengan Model DCGR dan Metode Furness
Model DCGR dan Metode Furness

## PERKIRAAN DISTRIBUSI PERGERAKAN PENUMPANG DI PROVINSI JAWA BARAT BERDASARKAN ASAL TUJUAN TRANSPORTASI NASIONAL
Tabel 4.10 MAT Akhir Hasil Model DCGR Tahun 2016
Tujuan Asal 21 22
23 24 25 26 Oi Oi Ei Ai Kota Cirebon Kota Bekasi Kota Depok Kota Cimahi Kota Tasikmalaya Kota Banjar 1 Bogor 124.624 11.646.683 13.468.200 532.766 160.074 50.926 91583944 91583944 1 6,95497E-09 2 Sukabumi 102.659 2.226.342 2.585.451 743.631 222.174 70.682 43361271 43361271 1 5,97901E-09 3 Cianjur 112.057 1.684.288 1.953.207 819.753 245.955 77.152 39414259 39414259 1 4,90658E-09 4 Bandung 413.084 2.009.681 1.141.835 1.971.234 906.684 288.451 57109463 57109463 1 5,28182E-09 5 Garut 350.889 682.688 382.450 671.519 2.531.755 725.642 41775463 41775463 1 1,49104E-08 6 Tasikmalaya 382.491 289.328 162.085 284.594 2.252.644 799.968 28734384 28734384 1 6,73686E-09 7 Ciamis 504.172 249.827 136.064 242.299 2.165.115 2.025.604 28029628 28029628 1 1,38966E-08 8 Kuningan 769.025 177.961 99.696 141.679 733.587 352.271 19367860 19367860 1 7,28108E-09 9 Cirebon 2.129.232 514.018 292.048 304.343 910.541 436.014 35195181 35195181 1 8,0211E-09 10 Majalengka 732.022 355.641 199.234 235.714 647.094 267.221 22888891 22888891 1 6,25756E-09 11 Sumedang 350.123 400.890 224.583 392.113 500.588 158.808 22108011 22108011 1 5,50835E-09 12 Indramayu 1.055.713 858.115 480.727 194.771 465.031 193.396 28340011 28340011 1 8,69355E-09 13 Subang 328.358 1.839.383 1.045.077 423.423 268.603 101.207 28317210 28317210 1 7,25087E-09 14 Purwakarta 69.045 1.457.782 781.739 484.866 145.272 46.216 20123133 20123133 1 4,86074E-09 15 Karawang 167.487 4.350.675 2.444.185 647.796 192.181 61.140 39398310 39398310 1 5,37995E-09 16 Bekasi 132.742 8.893.878 6.643.025 243.515 170.501 54.243 59153457 59153457 1 5,35631E-09 17 Bandung Barat 185.163 900.832 511.823 883.598 406.418 129.297 29258746 29258746 1 4,62118E-09 18 Kota Bogor 20.292 1.896.359 2.192.946 86.747 26.064 8.292 22307480 22307480 1 4,64925E-09 19 Kota Sukabumi 22.763 493.662 573.289 164.890 49.264 15.673 10501778 10501778 1 5,47402E-09 20 Kota Bandung 289.369 1.407.800 799.866 1.380.868 635.141 202.063 43011342 43011342 1 4,91273E-09 21 Kota Cirebon - 123.267 70.036 72.985 218.357 104.561 10610277 10610277 1 6,38055E-09 22 Kota Bekasi 100.866 - 5.026.505 185.039 129.558 41.217 46991520 46991520 1 5,12346E-09 23 Kota Depok 52.948 4.941.313 - 226.354 68.010 21.637 39635407 39635407 1 5,22318E-09 24 Kota Cimahi 76.619 467.094 261.672 - 165.818 52.753 14708243 14708243 1 4,19852E-09 25 Kota Tasikmalaya 193.892 146.666 82.164 144.267 - 405.520 15844582 15844582 1 6,19325E-09 26 Kota Banjar 112.023 55.509 31.097 53.837 481.749 - 8531258 8531258 1 7,13099E-09 Dd 8.777.656 48.069.681 41.589.006 11.532.601 14.698.177 6.689.953 846301109.5 . . . Dd 8.908.262 48.341.598 40.368,367 13.350,015 14.581.683 6.654.831 846301109.5 846301109.5 . . Ed 1 1 1 1 1 1 . . . . Bd 1,016998 0,873997 0,895058 0,698362 0,986007 1,125883 . . . .
Rekacana 39 -

## 5. KESIMPULAN
1. Model bangkitan pergerakan penumpang Provinsi Jawa Barat tahun 2011 adalah :
Y = 3918278 + 16,008 X 2 . dengan nilai R 2 = 0.843, dimana X 2 = Jumlah Penduduk. Model  Tarikan  pergerakan  penumpang  Provinsi  Jawa  Barat  tahun  2011 adalah Y = 6006512 + 14,769 X 2 .
dengan nilai R 2 = 0.843
dimana X 2 = Jumlah Penduduk,
2. Berdasarkan  hasil  Pemodelan  Sebaran  Pergerakan,  dapat  disimpulkan bahwa:
Dari data yang telah diolah  model DCGR hasilnya hampir sama dengan metode  furness  yang  pengolahan  datanya  lebih  sederhana  dibanding model  DCGR,    tapi  dalam  motede  furness  banyak  kelemahan  untuk pengolahan data sebaran misalnya :
• Metode  furness  membutuhkan  masukan  data  lengkap  dari  seluruh pergerakan antarzona pada saat sekarang (tid), misalnya data  asal tujuan transportasi.
• Untuk  informasi  pergerakan  (datanya  tidak  ada),  maka  sel  matriks tersebut tidak akan bisa didapatkan pergerkan masa mendatangnya. Karena metode furness harus mempunyai data lengkap dan metode furness  tidak  biasa  digunakan  untuk  melengkapi  sel  matriks  yang kosong.

## 6. DAFTAR RUJUKAN
1. Biro Pusat Statistik, 2011, Jawa Barat Dalam Angka 2011 , Bandung, Biro Pusat Statistik.
2. Biro Pusat Statistik, 2011, Matriks Asal Tujuan Penumpang 2011 Provinsi Jawa  Barat ,  Jakarta,  Badan  Penelitian  dan  Pengembangan  Kementrian Perhubungan.
3. http://www.scribd.com/doc/176021586/4-HAL-29-36-Hasil-Penelitian- Wayongkere-Ferdinandus.
4. http://118.97.186.81/upload/kolokium/2009/KKBTLLLJ200908.pdf.
5. Jawa  Barat,  Maps,  2013, Peta  Administratif  Provinsi  Jawa  Barat, Situs Internet www.Goegle.com.
6. Tamin,  O.  Z.(2000), Perencanaan  dan  Pemodelan  Transportasi ,  Institut Teknologi Bandung.
7. Yema,  2011, Pemodelan  Bangkitan  Pergerakan  Berdasarkan  Parameter Sosio-Ekonomi  Di  Provinsi  Jawa  Barat, Teknik  Sipil,Institut  Teknologi Nasional Bandung.