Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats
Penentuan Rekomendasi Standar Track Quality Index (TQI) untuk Kereta Semicepat di Indonesia (Studi Kasus: Surabaya - Cepu)
Reysha R. A. Lubis 1 , Hera Widyastuti 1,*
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: hera.widyastuti@yahoo.co.uk
Info Artikel Abstract
Diajukan                                   23 Juli 2019
Diperbaiki                           8 Agustus 2019 Disetujui                             9 Agustus 2019 Keywords: Track Quality Index (TQI),
medium speed train, regression analysis
The growth of transportation sector is inevitable things that appear as public transportation user needs, commonly they need safe, reliable and punctual transportation. Medium speed train on Java’s north line with maximum speed 160 km/h on existing track emerge as a solution that issued by local Indonesian government. Increasing speed on existing track must be considered by  increasing  TQI  value.  TQI  is  track  quality  index  that  consists  of  :  track  gauge,  cant, longitudinal level, and lateral level. The recent value of TQI on existing track along Java’s north line is 20, and Surabaya-Cepu line was taken as object of this examination. By using simple linear regression and multi linear regression that involved 4 parameters and speed as an approach, the value of TQI that obtained as recommendation on maximum speed 160 km/h.
Abstrak
Kata kunci: Track Quality Index (TQI), kereta semicepat, analisis regresi
Perkembangan  transportasi  saat  ini  merupakan  sebuah  hal  yang  tidak  dapat  dihindari sebagai  konsekuensi  dari  tuntutan  masyarakat  yang  memerlukan  sebuah  moda transportasi  yang  aman,  handal,  dan  tepat  waktu.  Kereta  semicepat  dengan  kecepatan maksimal 160 km/jam pada jalur eksisting utara (lintas Surabaya-Jakarta) yang kecepatan maksimal di jalur tersebut masih mencapai 120 km/jam hadir sebagai salah satu solusi yang digagas  pemerintah  untuk  menyelesaikan  permasalahan  di  atas.  Konsekuensi  dari peningkatan kecepatan pada jalur tersebut adalah keharusan meningkatan Track Quality Index (TQI) yang terdiri dari empat parameter yaitu angkatan, listringan, lebar jalur dan pertinggian. TQI saat ini pada jalur eksisting untuk kecepatan maksimal 120 km/jam yang ditetapkan  PT.  KAI  sebesar  20  untuk  sepanjang  lintas  utara,  namun  sebagai  objek penelitian  hanya  digunakan  lintas  surabaya-cepu.  Dengan  metode  pendekatan  berupa regresi  linier  sederhana  yang  melibatkan  item  TQI  dan  kecepatan,  serta  regresi  linier berganda  dengan  item  empat  parameter  penyusun  TQI  dan  kecepatan.  Hasil  yang didapatkan yaitu nilai dari TQi model hubungan yang dianalisis dan kemudian digunakan untuk menentukan rekomendasi nilai TQI dengan kecepatan maks 160 km/jam.

## 1. Pendahuluan
Moda  transportasi  terdiri  dari  moda  transportasi  jalan, kereta api, sungai, danau dan penyeberangan, laut dan udara, yang  dapat  membentuk  jaringan  transportasi,  dengan karakteristik  teknis  yang  berbeda,  serta  pemanfaatannya disesuaikan  dengan  kondisi  geografis  daerah  layanan[1]. Menurut Undang – Undang Nomor 23 Tahun 2007 tentang Perkeretaapian,  kereta  api  merupakan  salah  satu  moda transportasi  yang  memliki  karakteristik  dan  keunggulan khusus, terutama dalam kemampuannya untuk mengangkut, baik orang maupun barang secara massal, menghemat energi, menghemat penggunaan ruang, mempunyai faktor kemanan yang tinggi, memiliki tingkat pencemaran yang rendah, serta lebih  efisien  dibandingkan  dengan  moda  transportasi  jalan untuk angkutan jarak jauh dan untuk daerah yang padat lalu lintasya,  seperti  angkutan  perkotaan[2].  Jaringan  jalan  rel yang ada secara garis besar terdiri atas 3 (tiga) lintas utama, yaitu jalan rel lintas utara
Pulau Jawa yang menghubungkan Kota Surabaya dengan Kota  Jakarta  dengan  melewati  kota-kota  di  bagian  utara Pulau Jawa (Semarang) termasuk lintas cabang yang menuju ke  Kota  Gresik,  Lintas  selatan  Pulau  Jawa  yang  menghu- bungkan Kota Surabaya dan Kota Jakarta dengan melewati kota-kota yang berada di bagian selatan Pulau Jawa (Madiun, Solo,  Yogyakarta).  Lintas  timur  Pulau  Jawa  yaitu  jalan  rel yang  menghubungkan  Kota  Surabaya  dengan  kota-kota  di wilayah  timur  Pulau  Jawa  (Jember,  Banyuwangi)[3]. Jalan rel  merupakan  bagian  dari  prasarana  kereta  api  yang  ikut berperan  dalam  menentukan  keselamatan,  keamanan, kenyamanan,  dan  ketepatan  waktu  perjalanan[4],  maka pemerintah  mencetuskan  ide  pembangunan  kereta  api semicepat  di  lintas  Utara  Pulau  Jawa  dengan  kecepatan maksimal  hingga  160  km/jam  dan  kecepatan  rata-rata  145 km/jam.
Dengan  adanya  peningkatan  kecepatan  hingga  160 km/jam,  maka  perlu  adanya  identifikasi  dan  solusi  atas kebutuhan  kebutuhan  pemeliharaan  track  sangat  penting untuk  meningkatkan  kinerja  jaringan,  mencapai  operasi jaringan  yang  lebih  aman  dan  mengurangi  atau  mencegah kerusakan dalam  jangka pendek  dan  panjang[5]  mengingat track merupakan  bagian  yang  penting  dalam  perjalanan kereta api dan juga aset bernilai tinggi. Sebagai dasar untuk penentuan  kualitas  jalan  rel  dan  evaluasi  kondisi  serta perencanaan  perawatannya  maka  diperlukan  nilai  standar untuk  mengevaluasi  kualitas  jalan  rel, Track  Quality  Index (TQI).  TQI  adalah  angka-angka  kelayakan  yang  secara objekif  mengukur  kondisi  lintasan.  TQI  dapat  digunakan untuk memantau degradasi track dan operasi pemeliharaan, dapat  meringkas  dan  menampilkan  kondisi  sebagian  besar lintasan,  dan  berkorelasi  dengan  standar  keselamatan  dan nilai  kualitas  berkendara[6].  Risiko  keselamatan  dari  sisi track dan  metode  perawatan  jalan  rel  pada  kereta  api semicepat ini tentu berbeda dengan kereta api yang selama ini dioperasikan di Indonesia,  sehingga diperlukan tinjauan perhitungan nilai TQI untuk memprediksi rekomendasi nilai TQI  yang  bisa  digunakan  sebagai  dasar  perbaikan  track eksisting.  Setelah  mengetahui  hal  tersebut,  rekomendasi standar  tersebut  digunakan  untuk  memastikan  keselamatan dan  kenyamanan  mengenai  track,  memberi  Gambaran kualitas  jalan  rel,  optimasi  sumber  daya  pemeliharaan  dan siklus  pemeliharaan,  serta  monitoring  dan  mengendalikan kualitas  jalan  rel.  Dengan  adanya  peningkatan  kecepatan kereta api, maka sangat dimungkinkan adanya peningkatan lalu lintas track dari Surabaya – Jakarta dan sebaliknya.

## 2. Metode
Pengumpulan Data Penelitian ini menggunakan data sekunder yang diperoleh dari Ditjen Perkeretaapian Indonesia selaku stakeholder yang terkait dengan penelitian ini.
Data  sekunder  yang  diperlukan  adalah  data  pembacaan KA ukur untuk track eksisting dimana nilainya menunjukkan kondisi eksisting jalan rel yang ada. Adapun variabel yang akan digunakan adalah lebar jalur, pertinggian, angkatan, dan listringan.
Analisis Data Penelitian ini dianalisis menggunakan metode dari PT. KAI dan  analisis  statistika.  Perhitungan  kualitas  jalan  rel diperoleh dari pengukuran dengan menggunakan kereta ukur. Dari hasil pengukuran tersebut diperoleh data 4 variabel yang kemudian diolah dengan menghitung standar deviasi masing- masing  parameter.  4  parameter  tersebut  adalah  lebar  jalur (gauge),  pertinggian,  angkatan,  dan  listringan.  Selain keempat parameter tersebut selama pengukuran juga dicatat kecepatan  operasional  pengukuran[6].  Pengukuran  4 parameter TQI adalah sebagai berikut:
1. Lebar  jalur,  diukur  dengan  troli  depan,  tengah,  dan belakang sejarak 20 meter.
2. Angkatan,  yang  dimaksud  adalah  angkatan  rata-rata memanjang. Nilai angkatan rel kanan dan kiri dihitung deviasinya sejarak 40 meter.
3. Listringan, diukur setiap jarak 40 meter untuk rel kanan dan rel kiri.
4. Pertinggian, dihitung dengan menggunakan rumus S = g x  sin  .  Dimana  S  adalah  superelevasi  (pertinggian),  g adalah  jarak  anatara  kepala  rel,  dan  adalah  sudut kemiringan lengkung lintasan. Gambar 1 menunjukkan ilustrasi perhitungan pertinggian.
Gambar 1 . Ilustrasi perhitungan pertinggian
Pengambilan  data  kereta  ukur  secara  kontinyu  sepanjang segmen,  Gambar  2  menunjukkan  segmentasi  perhitungan dimana 1 segmen = 40 meter (untuk angkatan, listringan dan pertinggian), 1 segmen = 20 meter (untuk lebar jalur). Nilai TQI  dihitung  menggunakan  standar  deviasi  dari  masing- masing segmen. Tabel 1 menjelaskan tolerasi dan kategori kualitas jalan rel.
Gambar 2 . Segmentasi perhitungan Sumber: Kurniawan W & Rulhendri, 2015
Tabel 1. Tolerasi dan kategori kualitas jalan rel Parameter Kat. 1 Kat.2 Kat.3 Kat.4 Angkatan -2 +2 -10 + 10 -15 +15  -20 +20 Listringan -2 +2 -10 + 10 -15 +15  -20 +20 Pertinggian -2 +2 -10 + 10 -15 +15  -20 +20 Lebar jalur -2 +2 -2 +5 -5  +10 -5 +20 Total TQI 20 35 50 >50 Kecepatan (Km/jam) 100-120 Km/jam 80-100 Km/jam 60-80 Km/jam <60 Km/jam
Sumber: Kurniawan W & Rulhendri, 2015
Perhitungan Standar Deviasi
Standar  deviasi  adalah  sebuah  nilai  statistik  yang dimanfaatkan untuk menentukan sebuah sebaran data dalam suatu  sampel.  Perhitungan  standard  deviasi  secara  manual menggunakan rumus [6]:
S = ( ( ) ) (1)
Dimana,  n  adalah  jumlah  objek  pengukuran  dan  x merupakan nilai parameter geometri.
Perhitungan TQI
Nilai  TQI  dihitung  menggunakan  rumus  penjumlahan nilai standard deviasi dari masing-masing parameter[6]. TQI  =  SD 1 + SD 2 + SD 3 + SD 4 (2)
Dimana, SD 1,2,3,4 adalah nilai standar deviasi dari masing- masing parameter.
Pembuatan Model
Hasil analisis data yang berupa nilai TQI kemudian diolah untuk menghasilkan suatu model hubungan antara nilai TQI dengan kecepatan  maksimal  kereta.  Metode  statistika  yang digunakan untuk membuat model hubungan antara nilai TQI dan kecepatan kereta adalah analisis regresi linier sederhana. Sedangkan  untuk  membuat  model  hubungan  antara  lebar jalur,  pertinggian,  angkatan,  dan  listringan  dengan  TQI menggunakan analisis regresi linier beranda. Analisis regresi linier  adalah  metode  statistik  yang  dapat  digunkan  untuk mempelajari hubungan antarsifat permasalahan yang sedang diselidiki[7].  Analisis  regresi  linier  berganda  digunakan untuk  mendapatkan  hubungan  lebih  dari  satu  variabel sedangkan  regresi  linier  sederhana  digunakan  untuk mendapatkan  hubungan  matematis  dalam  bentuk  suatu persamaan antara variabel tak bebas tunggal dengan variabel bebas  tunggal[8].  Regresi  linier  sederhana  hanya  memiliki satu  variabel  yang dihubungkan dengan satu variabel  tidak bebas,  dengan  bentuk  y  =  ax+b[8].  Untuk  program  bantu yang digunakan adalah SPSS dan Microsoft excel.

## 3. Hasil dan Pembahasan
Perhitungan Jumlah Sampel
Lintas  utara  Surabaya  –  Cepu  melintasi  130  km perjalanan.  Jumlah  data  yang  ada,  diambil  sampel  data sebanyak 25% di masing-masing resor. Tabel 2 menyajikan penentuan jumlah sampel masing-masing resor.
Berdasarkan  perhitungan  penentuan  jumlah  sampel  di atas,  diperoleh  jumlah  data  sampel  sebanyak  160  sampel. pemilihan data sampel dipilih secara acak dari tiap resor.

## Uji Korelasi
Korelasi  merupakan  besaran  yang  menunjukkan  tinggi derajat  hubungan  antara  variabel  X  dan  Y  dalam  model regresi  yang  dianalisis  [8].  Untuk  mengetahui  hubungan antara  variabel.  Hipotesis  awal  (H0)  tidak  ada  hubungan antar variabel. (H1) atau hipotesis akhir ada hubungan antar variabel. Korelasi antar variabel disajikan dalam Tabel 3.
Tabel  2. Penentuan  Sampel  Data  Tiap  Resor  (Surabaya  –
Cepu) Resor KM Jumlah data jumlah sampling data (25%) sampling data yang digunakan SBI (Pasar Turi) 223+500 30 7,5 8 KDA (Kandangan) 213+500 50 12,5 13 Cerme 198+500 25 6,25 7 Lamongan 183+500 80 20 20 Sumlaran 170+000 65 16,25 17 Babat 156+500 80 20 20 Buwerno 141+100 75 18,75 19 Sumberejo 125+100 75 18,75 19 Bojonegoro 109+500 65 16,25 17 Tobo 93+800 80 20 20 Total 160 Tabel 3. Hasil korelasi antar variabel X (Kecepatan) Y (TQI) X 1 Y 0,000 1
Pada Tabel 3 diketahui nilai sig. (p-value) antara kece- patan (X) dengan TQI (Y) adalah sebesar 0,000 < 0,005, yang berarti terjadi korelasi yang signifikan antara variabel X dan Y.
Uji Multikolinieritas Pengujian  multikolinieritas  dilakukan  dengan  melihat  nilai VIF ( Variance Inflation Factor ). Ketika nilai VIF < 10, maka tidak terjadi multikolinieritas sedangkan jika nilai VIF > 10 maka terjadi multikolinieritas [8]. Tabel 4 merupakan hasil pengujian multikolinieritas demnggunkan software SPSS .
Tabel 4 . Pengujian Multikolinieritas
Model Stastistik kolinieritas Toleransi VIF Lebar Jalur (X 1 ) 0,687 1,455 Pertinggian (X 2 ) 0,692 1,455 Angkatan (X 3 ) 0,729 1,372 Listringan (X 4 ) 0,674 1,483
Berdasarkan Tabel 4. Dapat diketahui bahwa dari pengujian menghasilkan  VIF  untuk  variabel  lebar  jalur  (X 1 ), pertinggian (X 2 ), angkatan (X 3 ), dan listringan (X 4 ) memiliki nilai  VIF  <  10.  Sehingga  dapat  diartikan  tidak  terjadi
Reysha R.A. Lubis dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 1, Februari 2020 (39-44) 42
multikolinieritas  (tidak  terdapat  korelasi  yang  tinggi  antar variabel independen).
Analisis Model Regresi Linier Sederhana Analisis ini dilakukan untuk menguji pengaruh variabel independen  terhadap  variabel  dependen[8].  Hasil  analisis regresi  linier  sederhana  dari software SPSS disajikan  oleh Tabel 5 dan Gambar 3 . Adapun rumus rumus regresi linier sederhana adalah sebagai berikut: Y = A + B.X + e (3) Keterangan: Y  : Variabel tidak bebas (TQI) A   : Koefisien intersep atau konstanta
B  : Koefisien regresi X  : Variabel bebas (kecepatan) e  : Residual
Tabel  5 .  Hasil  Regresi  Sederhana  Variabel  Independen terhadap Variabel Dependen Variabel Penelitian Koefisien Standart Eror Sig.  ( P- Value ) Intercept 64,859 1,881 0,000 Kecepatan (X) -0,487 0,017 0,000
Dari  hasil  analisis  data  pada Tabel  5 juga  didapat  uji signifikan data dengan hasil P-value Kecepatan 0,000 < 0,05 (nilai  alfa)  maka  dapat  dinyatakan  bahwa  nilai  Kecepatan terdapat hubungan yang signifikan terhadap nilai TQI. Tabel 6 menunjukkan nilai R-Square dari hasil regresi model.
Berdasarkan nilai R square yang dihasilkan yaitu 0,913. Nilai  tersedbut  dapat  diartikan  bahwa  pengaruh  kecepatan sebesar  91,3%  sedangkan  sisanya  8,7%  nilai  TQI dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Berdasarkan Tabel 5 persamaan regresi linier sederhana dapat disusun sebagai berikut. Y = 64,859 - 0,487X + e
Persamaan di atas digunakan untuk mencari nilai TQI dari variable  X  (kecepatan)  yang  telah  ditentukan.  Dengan subtitusi kecepatan rencana 160 km/jam, berikut  perhitungan prediksi nilai TQI:
Y
= 64,859 – 0,487(160) = -13,061 Berdasarkan Tabel  1 nilai  TQI  maksimal  yang  diijinkan untuk  kecepatan  maksimal  120  km/jam  adalah  20. Sedangkan,  berdasarkan  perhitungan  subtitusi  permodelan regresi linier sederhana untuk kecepatan maksmimal rencana 160  km/jam  adalah  -13,061  yang  dapat  diartikan  untuk kecepatan rencana 160 km/jam niai TQI berkurang sebesar 13,061  dari  nilai  TQI  eksisting  20  untuk  KA  dengan kecepatan  maksimal  120  km/jam.  Atau  dengan  penyajian matematisnya adalah sebagai berikut:
TQI = 20 – 13,061 =6,939 ~ 7 Dengan demikian rekomendasi untuk KA semicepat dengan kecepatan maksimal rencana 160 km/jam adalah 7. Sehingga, jika nilai TQI >7 maka lintas harus dilakukan perbaikan guna menjaga kestabilan kecepatan laju kereta.
Tabel 6. Tabel R-Square
Statistik Regresi R 0.913 R Square 0.834 Adjusted R Square 0.833 Standard Error 3,56636
Gambar 3 . Grafik regresi linier hubungan antara kecepatan KA dan nilai TQI.

## 4. Simpulan
Dari  hasil  yang  telah  didapatkan  dari  perhitungan  dan analisis  pada  penelitian  ini  maka  didapatkan  kesimpulan sebagai  hasil  analisis  model  regresi  sederhana  didapat rekomendasi nilai TQI untuk kecepatan 160 km/jam adalah sebesar 6,7875 ~ 7.

## Daftar Pustaka
[1] Andriansyah, Management  Transportasi  Dalam Kajian Teori . Jakarta Pusat: Fakultas Ilmu Sosial dan Ilmu  politik  Universitas  Prof.  Dr.  Moestopo Beragama, 2015.
[2] Kementrian  Perhubungan,  “Undang-undang  No.  23 Tahun 2007 tentang Perkeretaapian.Pdf,” 2007.
[3] B.  Rahardjo,  I.  B.  Mochtar,  and  H.  Widyastuti, “Pengembangan  Infrastruktur  Jaringan  Jalan  Rel  di Surabaya  Metropolitan  Area,” IPTEK  J.  Proc.  Ser. , vol. 3, no. 5, pp. 71–74, 2017.
[4] S.  N.  Lingamanaik,  C.  Thompson,  N.  Nadarajah,  R. Ravitharan,  H.  Widyastuti,  and  W.  K.  Chiu,  “Using Instrumented  Revenue  Vehicles  to  Inspect  Track Integrity  and  Rolling  Stock  Performance  in  a
Passenger  Network  during  Peak  Times,” Procedia
Eng. , vol. 188, pp. 424–431, 2017.
[5] A.  Hamid  and  A.  Gross,  “Track-quality  indices  and track-degradation  models  for  maintenance-of-way planning,” Transp.  Res.  Rec.  J.  Transp.  Res.  Board ,
vol. 802, pp. 2–8, 1981.
[6] R.  kurniawan.  w,  “Tinjauan  Volume  Pemeliharaan Tahunan Jalan Rel Berdasarkan Hasil  Track Quality Index  (TQI)  (Studi  kasus:  Lintas  Manggarai  - Bogor),” J. Rekayasa Sipil ASTONJADRO. , vol. 4, no.
2, pp. 1–17, 2015.
[7] O.  Z.  Tamin,  P.  dan  Pemodelan  Transportasi,  P. Pemodelan Transportasi, and E. Kedua, Perencanaan dan  Pemodelan  Transportasi  Penerbit  ITB  Edisi Kedua . 2000.
[8] D. N. Gujarati and B. Econometrics, As in the previous three  editions,  the  primary  objective  of  the  fourth edition of . 2004.
Reysha R.A. Lubis dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 1, Februari 2020 (39-44) 44