Jurnal Keselamatan Transportasi Jalan (Indonesian Journal of Road Safety) Volume 9 No. 2 Desember 2022 :  151 – 162

## Studi Distribusi Angkutan Massal  Berdasarkan Sistem Aktivitas di Pusat Kota Serang
Annisa Nurjanah *1 , Juang Akbardin 2 , Odih Supratman 3 , Rukman 4
123 Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pendidikan Indonesia, Bandung
4 Politeknik Keselamatan Transportasi Jalan, Tegal e-mail: * annisan6199@gmail.com, 2 akbardien@upi.edu
Received 19-12-2022; Reviewed 22-12-2022; Accepted 25-12-2022 Journal Homepage: http://ktj.pktj.ac.id/index.php/ktj DOI: 10.46447/ktj.v9i2.451

## Abstract
The City of Serang is preparing for the development of infrastructure and road networks, so that every region in Serang City can be well integrated. The city of Serang is a national activity center, where the urban area functions as the main hub for export-import activities, industrial activity center, as the main transportation node. Serang City needs development supported by infrastructure and road network, so that every area in Serang City can be well integrated. This research  was  conducted  to  identify  the  origin  and  destination  of  passengers  using  air transportation to obtain a model of the distribution of passenger movements in Serang City so that it can be used to predict the distribution of passenger movements in the future. The initial step of this study is to identify the origin and destination of movement in the center of Serang City through the Origin Destination Matrix (MAT). From the MAT it was made with the Detroit method  which  is  used  to  produce  modeling  of  the  distribution  of  movements  determined according to the development of the area in general and the direction of each zone. From the results of this study it can be concluded that most of the generation and attraction movements are from the east.
Keywords : Origin Destination Matrix, Detroit Method, City of Serang

## Abstrak
Kota  Serang  mempersiapkan  perkembangan  infrastruktur  dan  jaringan  jalan,  agar  setiap daerah di Kota Serang dapat terintegrasi secara baik. Kota Serang termasuk pusat kegiatan nasional, dimana kawasan perkotaan berfungsi sebagai simpul utama kegiatan ekspor-impor, pusat kegiatan industri, sebagai simpul utama transportasi. Kota Serang perlu pengembangan di  dukung  oleh  infrastruktur  dan  jaringan  jalan,  agar  setiap  daerah  di  Kota  Serang  dapat terintegrasi  secara  baik.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk  mengidentifikasi  asal  dan  tujuan penumpang  pengguna  transportasi  udara  untuk  mendapatkan  model  sebaran  pergerakan penumpang di Kota Serang sehingga dapat digunakan untuk meramalkan sebaran pergerakan penumpang  dimasa  yang  akan  datang.  Langkah  awal  dari  studi  ini  ialah  dengan mengidentifikasi asal dan tujuan pergerakan di pusat Kota Serang melalui Matriks Asal Tujuan (MAT). Dari MAT tersebut dibuat dengan metode detroit yang digunakan untuk menghasilkan pemodelan  sebaran  pergerakan  ditentukan  sesuai  dengan  perkembangan  wilayah  secara umum dan masing – masing arah zonanya. Dari hasil studi ini dapat disimupulkan pergerakan bangkitan maupun tarikan terbanyak dari arah timur.
Kata kunci : Matriks Asal Tujuan, Metode detroit, Kota Serang

## PENDAHULUAN
Perkembangan  ekonomi  Indonesia  yang  tumbuh  dengan  baik  mendorong pembangunan  infrastruktur  lebih  masif  di  setiap  daerah,  terutama  Ibu  Kota  yang merupakan pusat aktivitas dari masing-masing Provinsi, salah satunya di Kota Serang yang  merupakan  Ibu  Kota  Provinsi  Banten,  Indonesia.  Perkembangan  Kota  Serang sendiri  belum  begitu  pesat,  hal  ini  merupakan  keuntungan  mempersiapkan perkembangan Kota Serang. Kota Serang memiliki 6 kecamatan dengan luas total kota serang  sekitar  266,7  km2.  Kota  Serang  merupakan  kota  besar  karena  memiliki penduduk  sekitar 652.192 jiwa Kota Serang secara tofografi muka tanah berada di hamparan dataran rendah yang ketinggiannya ≤ 50 meter.
Kota  Serang  termasuk  pusat  kegiatan  nasional,  dimana  kawasan  perkotaan berfungsi  sebagai  simpul  utama  kegiatan  ekspor-impor,  pusat  kegiatan  industri, sebagai  simpul  utama  transportasi  (Abbas,  2000).  Kota  Serang  perlu  mengembang jaringan jalan untuk mengurangi pergerakan manusia dan barang agar tidak hanya berkumpul  di  satu  titik.  Kebanyakan  suatu  kota  di  Indonesia  didahulukan  dengan perkembangan penduduk terlebih dahulu, lalu muncul berbagai macam masalah, salah satunya kemacetan, baru pemerintah membuat kebijakan untuk mengurangi maupun mengatasi  kemacetan  tersebut,  atau  bisa  di  sebut  kurang  mempersiapkan pengembangan kota tersebut. Bagian penting dari infrastruktur ini adalah mobilitas perkotaan yang efisien, yang membutuhkan sistem transportasi umum yang efektif (Al-Habahbeh, 2018).
Sistem  transportasi  khususnya  angkutan  umum  sangat  diperlukan  oleh masyarakat dalam memenuhi kebutuhan sehari-hari baik kebutuhan angkutan orang maupun barang (Hikmah et al., 2019). Dengan segala kemudahan, dan murah nya sistem transportasi massal diharapkan masyarakat berpindah ke transportasi umum massal,  sehingga  kemacetan  dapat  diminimalkan  (Rasyid  et  al.,  2018).  Diera perkembangan teknologi yang begitu pesat mendorong terciptanya inovasi baru dan pada  akhirnya  menggantikan  teknologi  sebelumnya.  Salah  satu  industri  yang mengalami pertumbuhan yang sangat pesat saat ini adalah dalam bisnis transportasi berbasis online yang menjadi tantangan terhadap pembangunan dan  pengembangan sistem transportasi suatu daerah saat ini (Oktopianto et al., 2021).
Transportasi    merupakan    bagian    penting    dalam    pembangunan    dan pengembangan    suatu  daerah.  Perencanaan  Transportasi  membutuhkan  data Pergerakan  Asal-Tujuan  (Abdel-Aal,  2014).  Dalam  proses  perencanaan  transportasi terdapat beberapa konsep yang telah berkembang sampai dengan saat ini dan yang paling  populer  adalah  ‘Model  Perencanaan  Transportasi  Empat  Tahap’.  Model perencanaan  ini  merupakan  gabungan  dari  beberapa  seri  sub  model  yang  masing- masing harus dilakukan secara terpisah dan berurutan (Warpani, 1990). Sub model tersebut adalah aksesibilitas, bangkitan dan tarikan pergerakan, sebaran pergerakan (Trip  Distribution),  pemilihan  moda,  pemilihan  rute  dan  akhirnya  didapatkan  arus lalulintas.
Metode untuk menyelesaikan Trip Distribution yang ada saat ini sangat banyak dan  beraneka  ragam,  perencana  transportasi  dituntut  ketelitian  dan  kejelian  dalam memilih  salah  satu  metode  (Litman,  2019). Trip  Distribution  merupakan  proses perhitungan yang dilakukan tidak terlalu rumit, lama, dan data yang diperlukan tidak terlalu banyak tetapi diperoleh hasil dengan ketelitian yang baik (Akbardin, 2013). Oleh karena  banyaknya  metode  untuk  menyelesaikan Trip  Distribution  yang  ada  saat  ini maka  perencana  transportasi  dituntut  ketelitian  dalam  memilih  salah  satu  metode.
Distribusi  perjalanan  adalah  model  yang  paling  penting  namun  paling  sering disalahpahami  dalam  Proses  Perencanaan  Transportasi  Perkotaan  (Astutik,  2020). Salah satu aspek yang diabaikan adalah kepekaan yang berbeda dalam memilih tujuan berdasarkan tujuan perjalanan (Abdel-Aal, 2014). Pola pergerakan merupakan suatu hal yang penting untuk dipahami dalam penanganan masalah transportasi. Dimana, pola  pergerakan  sendiri  dapat  digambarkan  menggunakan  Matriks  Asal  Tujuan. Matriks Asal Tujuan adalah matriks berdimensi dua yang berisi informasi mengenai besarnya pergerakan antar lokasi (zona) di dalam daerah tertentu (Safitri, 2015).
Setiap  tahun  penduduk  Kota  Serang  bertambah  sehingga  menyebabkan kenaikan kepadatan lalu lintas. Pertumbuhan  dan perkembangan membuat kota ini dihadapkan  pada  permasalahan  kemacetan  yang  dikhawatirkan  akan  mengganggu berbagai  aktivitas.  Kajian  dan  persiapan  integrasi  sistem  transportasi  umum  dirasa penting untuk mengurangi permasalahan yang terjadi (Ramadhan & Buchori, 2018). Kota Serang menjadi simpul utama transportasi sehingga perlu adanya pengembangan jaringan  jalan  dan  perlu  adanya  persiapan  pengembangan  kota.  Berdasarkan permasalahan yang dihadapi penelitian ini bertuan untuk  mengetahui pergerakan di Kota Serang pada tahun 2030  dan  merumuskan model bangkitan pergerakan yang dihasilkan di pusat Kota Serang.

## METODE PENELITIAN

## 1. Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  akan  dilakukan  pada  ruas  Jalan  utama  di  Kota  Serang  ,Provinsi Banten, Jawa Barat. Berikut peta lokasi penelitian:
U

## 2. Pengumpulan Data
Data-data yang diperlukan untuk menunjang proses penelitian, merupakan data- data sekunder. Data-data yang diperoleh sebagai berikut :
Tabel 1. Pengumpulan Data Sekunder No Jenis Data Sumber Data 1 Peta Kota Serang Google Earth 2 Jumlah Penduduk BPS Kota Serang  dan BPS Provinsi Banten 3 Jumlah Fasilitas Kesehatan BPS Kota Serang  dan BPS Provinsi Banten 4 Jumlah Sekolah BPS Kota Serang  dan BPS Provinsi Banten 5 Jumlah Tenaga Kerja BPS Kota Serang  dan BPS Provinsi Banten 6 PDRB BPS Kota Serang  dan BPS Provinsi Banten 7 Jumlah Tempat Peribadatan BPS Kota Serang  dan BPS Provinsi Banten 8 Jumlah LHRT Kendaraan (Y) IRMS
Kemudian  data  pada  Tabel  1,  diolah  dengan  metode stepwise  untuk mengetahui variabel-variabel mana yang akan digunakan dalam permodelan. Metode ini  dimulai  dengan  memasukkan  variabel  bebas  yang  memiliki  korelasi  paling  kuat dengan  variabel  terikat.  Kemudian  variabel  bebas  yang  tidak  mempunyai  korelasi dengan  variabel  terikat,  dikeluarkan  dan  tidak  digunakan  dalam  permodelan (Sugiyono, 2011).

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis untuk mengetahui variabel-variabel mana yang akan digunakan dalam pemodelan  selanjutnya,  dilakukan  proses  penyelesaian  variabel  dengan  cara melakukan uji korelasi antara semua variabel-variabel yang ditinjau dan di ambil nilai korelasi yang dominan. Nilai determinan tidak boleh negatif dan makin mendekati 1 maka sangat berpengaruh persamaan tersebut.

## 1. Analisis Korelasi antar Variabel
Diperoleh  variabel  yang  mempunyai  hubungan  signifikan  atau  pengaruh  besar terhadap LHRT (Y) yaitu:
a. Zona Internal
X1  sebesar  0.81  , X2  sebesar  0.78  , X3  sebesar  0.80  , X4  sebesar  0.62  ,X5 sebesar 0.81 dan X6 sebesar -0.97
b. Zona Eksternal X1  sebesar  0.59  ,  X2  sebesar 0.58  ,  X3  sebesar  0.48  ,  X4 sebesar  0.86 ,X5 sebesar 0.86 dan X6 sebesar 0.41
Variabel  X6  di  abaikan  karena  nilai korelasi  pada  zona  internal  negatif  dan  zona eksternal nilai korelasinya paling kecil (Tahir, 2005).

## 2. Hasil Analisis Bangkitan dan Tarikan Pergerakan
Hasil di dapat dari persamaan bangkitan dan tarikan yang di distribusikan dari data yang  di  tinjau.  Hasil  yang  di  gunakan  tahun  tinjauan  (tahun  2019)  dan  tahun rencana  (tahun  2030).  Berikut  tabel  hasil  bangkitan  dan  tarikan,  dalam  satuan kendaraan/jam.
Tabel 2 . Hasil Analisis Tarikan dan Bangkitan Arah Tarikan 2019  Tarikan 2030 Bangkitan 2019 Bangkitan 2030 Utara 1068 3958 1068 3968 Barat 479 1596 1102 4869 Timur 1855 4628 881 8843 Selatan 447 693 507 3694

## 3. Hasil Analisis Persentase Pertumbuhan Bangkitan dan Tarikan
Persentase  pertumbuhan  menggunakan  metode  rata-rata  dimana  di  hitung pertumbuhan  minimal    5  tahun  ke  belakang  dari  tahun  tinjauan  (Tahun  2019), kemudian  di  rata-ratakan  untuk  mengetahui  pertumbuhan  pada  tahun  rencana (Tahun 2030).
Tabel 3. Hasil Persentase Pertumbuan Arah Tarikan Bangkitan Utara 12,64% 12,64% Barat 8,67% 19,79% Timur 4,07% 23,33% Selatan 11,57% 14,44%

## 4. Matriks Asal Tujuan
Metode yang di gunakan yaitu metode detroit, yaitu pengembangan dari metode fratar, dengan rumus yang lebih mudah dan nilai pertumbuhan yang berpengaruh, berikut rumus metode detroit :
𝑇 𝑖𝑑 = 𝑡 𝑖𝑑 . (𝐸 𝑖+ 𝐸 𝑑 ) 𝐸 …………………………………………………………………………………………..……. (1) Dimana  Ei: Faktor Pertumbuhan Bangkitan; Ed: Faktor Pertumbuhan Tarikan; E: Faktor Pertumbuhan Global

## Tabel 4. Analisis Matrik Asal Tujuan Awal
Selanjutnya  di  lakukannya  iterasi  dengan  menghitung  Tid  dengan menggunakan  rumus  1  (Tamin,  2008)  perhitungan  arah  barat  ke  timur  sebagai berikut:
𝑇 12 = 𝑡 𝑖𝑑 . (𝐸 𝑖+ 𝐸 𝑑 ) 𝐸 =   ( 252 𝑥 ( 0.1 + 0.087 ) 5.8 ) = 0.479 Arah Utara Barat Timur Selatan oi Oi Ei Utara 252 252 252 755 3958 0.1 Barat 119 251 251 621 4859 0.2 Timur 546 245 325 1116 8843 0.2 Selatan 383 172 665 1220 3694 0.1 dd 1049 668 1168 827 3712 Dd 3958 1596 4628 693 21354 Ed 0.126 0.087 0.041 0.116 5.8

## Tabel 5. Analisis Matrik Asal Tujuan Iterasi ke-1
Selanjutnya matriks terus di iterasi sesuai dengan rumus (1) sehingga nilainya konvergen atau jika nilai Oi = oi, Dd=dd atau nilai E i/d bernilai 1 atau matriks yang di iterasi secara berurutan mendapatkan hasil yang sama . Hasil MAT pada iterasi ke 22 karena nilainya berulang sama.
Tabel 6. Analisis Matrik Asal Tujuan Iterasi Akhir
Berikut hasil grafik dari Hasil Iterasi :
Gambar 2. .Bangkitan Hasil Iterasi
Arah Utara Barat Timur Selatan oi Oi E1 Utara 0.47914 0.225211 0.63942 1 3958 2945.31 Barat 0.519136212 0.351665 0.998448 2 4859 2599.54 Timur 2.80177429 0.860824 1.522318 5 8843 1705.48 Selatan 1.215781742 0.37354 0.680106 2 3694 1627.73 dd 5 2 1 3 11 Dd 3958 1596 4628 693 21354 Ed 872.40 931.45 3681.65 219.37 2001.79 Arah Utara Barat Timur Selatan oi Oi E1 Utara 482.454 1396.669 137.1702 2016 3958 1.96 Barat 433.3824332 1859.503 182.6263 2476 4859 1.96 Timur 3136.698238 991.1091 373.4159 4501 8843 1.96 Selatan 387.2740398 122.3678 1372.199 1882 3694 1.96 dd 3957 1596 4628 693 10875 Dd 3958 1596 4628 693 21354 Ed 1.00 1.00 1.00 1.00 1.96
Gambar 3 . Tarikan Hasil Iterasi

## Gambar 4. Analisis Distribution Detroit

## 5. Simulasi menggunakan Soft Computing
Data distribusi awal atau matriks awal sebelum di iterasi di simulasikan dengan pemograman komputasi, fungsinya selain untuk kontrol untuk memperlihatkan hasil dari hasil hitungan di atas. Pertama masukan matriks awal tujuan, selanjutnya muncul hasil persebaran distributsinya, lalu besarnya bangkitan dan tarikan maupun besaran penyebaran dari tiap arah yang ditinjau. Hasil yang didapatkan bangkitan terbesar dari arah selatan (Akbardin, 2013) Berikut hasil komputasi :
Gambar 5. Komputasi Matriks Awal Tujuan
Gambar 6. Komputasi Besaran Tarikan
Gambar 7. Komputasi Besaran Bangkitan
Gambar 8. Komputasi Bangkitan Arah Utara
Gambar 9. Komputasi Bangkitan Arah Barat
Gambar 10. Komputasi Bangkitan Arah Timur
Gambar 11. Komputasi Bangkitan Arah Selatan
Gambar 12. Komputasi Distribusi Bangkitan
Nilai korelasi terbesar dan masing-masing nilai persentase pertumbuhannya dari jumlah lalu lintas harian rata-rata tahunan  (Y) , jumlah penduduk (X1) ,jumlah fasilitas kesehatan (X2) ,jumlah sekolah (X3) , tenaga kerja (X4), PDRB (X5) a. Zona Internal
Nilai korelasi antara variabel tak bebas (Y) dengan varibel bebas (X) yang paling mendekati 1 berati sangat kuat yaitu varibel jumlah penduduk (X1) dan PDRB (X5) dengan  nilai  0,81.  Nilai  persentase  pertumbuhan  lalu  lintas  harian  rata-rata  (Y) sebesar  6,7%,  jumlah  penduduk  (X1)  sebesar 1,24%,  jumlah  fasilitas  kesehatan (X2)  sebesar  3%  ,jumlah  sekolah  (X3)  sebesar  1,3%  ,jumlah  tenaga  kerja  (X4) sebesar 377,6% dan PDRB (X5) sebesar 6,7%.
b. Zona Eksternal
Nilai korelasi antara variabel tak bebas (Y) dengan varibel bebas (X) yang paling mendekati 1 berarti sangat kuat yaitu varibel PDRB (X5) dengan nilai 0,86. Nilai persentase  pertumbuhan  lalu  lintas  harian  rata-rata  (Y)  sebesar  7,89%,  jumlah penduduk  (X1)  sebesar  1,10%,  jumlah  fasilitas  kesehatan  (X2)  sebesar  11,41%
,jumlah sekolah (X3) sebesar 2,26% , jumlah tenaga kerja (X4) sebesar 8% dan PDRB (X5) sebesar 7,89%.

## SIMPULAN
Hasil  analisis  distribusi  dapat  dilihat  pada  matriks  asal  tujuan,  didapatkan pergerakan  bangkitan  dan  tarikan  pada  iterasi  ke-22.  Bangkitan  Arah  Utara  755 kendaraan/jam, setelah di distribusikan menjadi 2016 kendaraan/jam. Arah Barat 621 kendaraan/jam,  setelah  di  distribusikan  menjadi  2475  kendaraan/jam.  Arah  Timur 1116  kendaraan/tahun,  setelah  di  distribusikan  menjadi  4505  kendaraan/jam.  Arah Selatan 1220 kendaraan/jam, setelah di distribusikan menjadi 1881 kendaraan/jam. Pergerakan distribusi bangkitan paling banyak dari arah timur.Tarikan Arah Utara 1049 kendraan / jam, setelah di distribusikan menjadi 3958 kendraan / jam. Arah Barat 668 kendraan / jam, setelah di distribusikan menajdi 1596 kendaraan/tahun. Arah Timur 1168  kendraan  /  jam,  setelah  di  distribusikan  menjadi  4627  kendaraan/jam.  Arah Selatan  827  kendraan  /  jam,  setelah  di  distribusikan  menjadi  693  kendraan/jam. Pergerakan distribusi tarikan paling banyak dari arah timur.

## DAFTAR PUSTAKA
Abbas, S. (2000). Manajemen Transportasi. Cetakan Pertama. Ghalia Indonesia. Abdel-Aal, M. M. M. (2014). Calibrating a trip distribution gravity model stratified by the trip purposes for the city of Alexandria. Alexandria Engineering Journal, 53(3). https://doi.org/10.1016/j.aej.2014.04.006
Akbardin,  J.  (2013).  Kajian  Model  Bangkitan  Pergerakan  Kawasan  Pendidikan  Jalan Sultan Fatah Kota Demak. Universitas Pendidikan Indonesia.
Al-Habahbeh.  (2018).  Optimum  transportasi  system  for  the  city  of  Amman.
Mechatronic Engineering Department, The University of Jordan.
Astutik,  H.  P.  (2020).  PERGERAKAN  DISTRIBUSI  MATRIK  ASAL  TUJUAN TRANSPORTASI  BARANG  INTERNAL  DI  PROVINSI  DAERAH  ISTIMEWA YOGYAKARTA. Jurnal  Kacapuri :  Jurnal  Keilmuan  Teknik  Sipil , 3(2). https://doi.org/10.31602/jk.v3i2.4063
Hikmah,  A.  B.,  Sumaryana,  Y.,  Kusmira,  M.,  Alawiyah,  T.,  &  Apriyani,  Y.  (2019). Implementasi  Teknologi  Cloud  Computing  Pada  Sistem  Transportasi  Angkutan Umum Kota Tasikmalaya. IJCIT (Indonesian Journal on Computer and Information Technology), 4(2). https://doi.org/10.31294/ijcit.v4i2.6191 Litman, T. (2019). Evaluating Accessibility fot Transport Planning. Victoria Transport Policy Institute.
Oktopianto,  Y.,  Nabil,  M.  J.,  &  Arief,  Y.  M.  (2021).  SOSIALISASI  KESELAMATAN TRANSPORTASI JALAN PENGEMUDI GOJEK DI KOTA TEGAL. Kumawula : Jurnal Pengabdian Kepada Masyarakat, 4(2), 242 – 248.
Ramadhan, G. R., & Buchori, I. (2018). STRATEGI INTEGRASI SISTEM TRANSPORTASI UMUM  DALAM  MENUNJANG  PARIWISATA  KOTA  YOGYAKARTA. Jurnal Pengembangan Kota, 6(1). https://doi.org/10.14710/jpk.6.1.84-95 Rasyid, A. D. A., Auliani, R., & Fathurrachman, M. R. (2018). Penerapan Aplikasi Online pada Sistem Transportasi Umum Massal untuk Meningkatkan Minat Masyarakat dalam Upaya Mengurangi Kemacetan. SAINTEKS, 15(2).
Safitri, R. (2015). Analisis Pola Pergerakan Berdasarkan Estimasi Matriks Asal Tujuan Menggunakan Data Telepon Seluler ( Studi Kasus Provinsi Bali ). Fropil, 3(2 Juli- Desember 2015).
Sugiyono.  (2011). Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D.  Bandung: Alfabeta.
Tahir, A. (2005). Angkutan Massal Sebagai Alternatif Mengatasi Persoalan Kemacetan Lalu-lintas di Kota Surabaya. Jurnal SMARTek, 3(3), 169 – 182. Tamin,  O.  (2008). Perencanaan,  Permodelan  dan  Rekayasa  Transportasi.  Institut Pertanian Bogor.
Warpani, S. (1990). Merencanakan Sistem Perangkutan. Institut Teknologi Bandung.