Journal homepage: http://iptek.its.ac.id/index.php/jats

## Analisis Aksesibilitas Bandara Internasional Yogyakarta, Kulon Progo, dengan mempertimbangkan Perubahan Land Use
Fajrin Ramadhani 1,* , Ervina Ahyudanari 1,*
Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya 1 Koresponden*, Email: dani.citizen23@gmail.com, ervina@ce.its.ac.id
Info Artikel Abstract
Diajukan                             05 Juli 2020 Diperbaiki                   19 Agustus 2020
Disetujui                     20 Agustus 2020
Keywords: Accessibility, demand, land use, travel time, Yogyakarta international airport
Yogyakarta International Airport is located quite far from all the downtown activities that are served by the airport. This can affect the convenience of airport users. It is predicted that the road to the airport has the potential to have a high volume of vehicles. Therefore, the airport accessibility research needs to be carried out which will be formulated in three main problems, entitled demand, the effect of changes in land use, and travel time. Demands are obtained from multiple regression calculations based on several airport samples in Indonesia. The effect of changes in land use is obtained from the difference of vehicles generated from each land use along the access road in two difference investigated year.  Due to the highest demand is from Yogyakarta. The growth of buildings as results of changing land use along the road access to the airport leads to travel time is increased by 29.69 minutes.
Kata kunci: Aksesibilitas, demand, land use, travel time,  bandara internasional
Yogyakarta Abstrak
Bandara  Internasional  Yogyakarta  terletak  cukup  jauh  dari  semua  pusat  kegiatan  kota yang  terlayani  bandara.  Hal  ini  dapat  berakibat  pada  kenyamanan  pengguna  bandara. Ruas  jalan  menuju  bandara  berpotensi  memiliki  beban  volume  kendaraan  yang  tinggi. Maka perlu dilakukan penelitian aksesibilitas bandara yang akan dirumuskan dalam tiga masalah  utama,  yaitu  demand,  pengaruh  perubahan  land  use  dan  travel  time.  Demand didapatkan dari perhitungan regresi berganda dari beberapa sampel bandara di Indonesia. Pengaruh  perubahan  land  use  didapatkan  dari  pengurangan  volume  kendaraan  oleh bangkitan.  Dari  hasil  analisis,  didapatkan  kota  dengan  demand  tertinggi  adalah  kota Yogyakarta. Hasil analisis perubahan land use dapat disimpulkan jika pertumbuhan land use  di  sekitar  akses  menuju  bandara  mengakibatkan  perubahan  travel  time  bertambah sebesar 29,69 menit.

## 1. Pendahuluan
Bandar Udara Internasional Yogyakarta atau YIA, Kulon Progo adalah sebuah bandar udara internasional yang terletak di  Kabupaten  Kulon  Progo,  Daerah  Istimewa  Yogyakarta. Kehadiran  Bandara  ini  menjadi  jawaban  atas  banyaknya penumpang  di  Adisutjipto  yang  jauh  melebihi  kapasitas semestinya.  Dari  kapasitas  1,3  juta  penumpang  per  tahun, Bandara  Adisujipto  melayani  hampir  8  juta  penumpang setiap  tahunnya.  Bandara  ini  akan  menggantikan  peran bandara  Adisutjipto  Yogyakarta  yang  kondisi  sudah  cukup padat.  Bandara  Adisutjipto  sendiri  akan  dikembalikan kepada  TNI  Angkatan  Udara  untuk  kepentingan  militer. Sehingga  nantinya  kegiatan  penerbangan  sipil  akan dioperasikan di Kulon Progo dan militer tetap di Yogyakarta [1].  Untuk  saat  ini  semua  rute  penerbangan  domestik  dan internasional dialihkan ke Bandara Internasional Yogyakarta. Sementara Bandara Adisucipto masih melayani penerbangan khusus untuk pesawat baling-baling [2].
Namun  berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  dimana cakupan  wilayah  yang  terlayani  sebesar  radius  50  km,  ini berarti  mencakup  beberapa  wilayah  yang  jaraknya  cukup jauh  dari  bandara  tersebut  [3].  Sedangkan  perjalanan  ke bandara  tergantung  pada  aksesibilitas  atau  kualitas  akses jaringan jalan ke bandara. Kurang lancarnya aksesibilitas ke
suatu bandara sering menjadi suatu penyebab dan merupakan masalah  utama  bagi  pembangunan  suatu  bandara  dan  akan berdampak  pada  pengoperasiannya  di  masa  depan.  Setiap pengguna jasa bandara serba ingin tepat waktu, karena jika tidak, mereka akan merugi [4].
Usaha  untuk  mempersingkat  waktu  dilakukan  dengan dibangunnya  kereta  bandara,  faktanya  menunjukkan  perbe- daan  yang  tidak  terlalu  besar  jika  dibandingkan  saat  kita memilih kendaraan pribadi atau kendaraan umum. Alternatif lain  adalah  jalan  toll,  tetapi  kemungkinan  realisasi  pemba- ngunannya  masih  terkendala  karena  masih  belum  ada  ijin dari  pemerintah  daerah  setempat  [5].  Dengan  tidak  adanya tol,  otomatis  jalan  non  tol  akan  menerima  beban  volume kendaraan yang sangat tinggi dimasa yang akan datang yang akan  berpengaruh  pada  aksesibilitas  menuju  ke  Bandara Internasional Yogyakarta.
Selain  itu,  perkembangan land  use disekitar  ruas  jalan akses  menuju  ke  bandara  juga  perlu  diperhitungkan pengaruhnya. Jika ada perubahan suatu land use maka akan mempengaruhi  tingkat  kinerja  jalan  yang  nantinya  akan berpengaruh  pada  waktu  tempuh  atau travel  time [6].  Hal yang tidak bisa lagi dihindari adalah pertumbuhan ekonomi pada wilayah yang dilalui rute munuju Bandara internasional Yogyakarta,  Kulon  Progo.  Diperkirakan  nantinya  akan
Fajrin Ramadhani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (215-222) 216
menjadi  pusat  tarikan  dan  bangkitan  terhadap  pergerakan transportasi  akses  menuju  maupun  keluar  dari  bandara. Perubahan land use yang  sebelumnya  berupa  tanah  kosong menjadi  bangunan-bangunan  yang  akan  menambah  beban volume  kendaraan  pada  akses  jalan  rute  menuju  bandara tersebut.
Karena  dikhawatirkan  akan  menimbulkan  beberapa permasalahan  diatas,  maka  perlu  dilakukan  penelitian aksesibilitas  ke  bandara  yang  didasarkan  beberapa  prinsip aksesibilitas  yang  diringkas  menjadi  tiga  rumusan  masalah utama, yakni demand asal penumpang, pengaruh perubahan land use dan travel time akses ke bandara [7]. Penelitian ini nantinya akan menghasilkan bagaimana pengaruh perubahan land use di sekitar akses ke bandara yang akan berpengaruh terhadap travel  time karena  dapat  menimbulkan  banyak hambatan  perjalanan.  Akses  rute  bandara  dalam  hal  ini adalah  rute  yang  berasal  dari  wilayah  dengan  demand tertinggi dari kota atau kabupaten yang tercakupi pelayanan bandara.  Dari  penelitian  ini  diharapkan  akan  bermanfaat sebagai  refrensi  gambaran  variabel-variabel  apa  saja  yang berpengaruh  pada  aksesibilitas  bandara  yang  juga  dapat digunakan untuk penelitian lain yang membahas aksesibilitas bandara. Selain itu juga bermanfaat dalam pertimbangan hal- hal  apa  saja  yang  harus  dipersiapkan  untuk  akses  bandara kedepannya bagi pihak-pihak atau instansi terkait.

## 2. Metode
Pada  penelitian  ini,  analisis demand penumpang  pada Bandara  Internasional  Yogyakarta  mencakupi  semua kota/kabupaten  yang  telayani  pelayana  bandara.  Analisis aksesibilitas  ke  Bandara  Internasional  Yogyakarta  dipilih kota yang nilai demandnya paling tinggi. Hal ini dikarenakan nilai demand dari  kota  yang  terbesar  berpotensi menimbulkan  masalah  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada pembahasan sebelumnya.
2.1 Analisis demand
Perkiraan demand penumpang  pada  masing-masing kabupaten  atau  kota  ini  diramalkan  dengan  menggunakan beberapa data dari bandara sampel, yaitu semua bandara yang terdapat  di  pulau  jawa  sebanyak  15  bandara  dan  tambahan beberapa  bandara  diluar  pulau  jawa  sebanyak  15  bandara dengan jumlah total 30 bandara. Data-data yang diperlukan pada  bandara  sampel  yaitu:  Jumlah  keberangkatan  penum- pang tahunan, PDRB, Populasi dan Jumlah unit kamar hotel pada  kota  dimana  bandara  berada.  Dari  data-data  tersebut diuji  korelasinya  menggunakan  metode  regresi  linier.  Data yeng  memiliki  korelasi  terbaik  akan  digunakan  sebagai variabel yang mempengaruhi perkiraan demand bandara dari masing-masing kabupaten yang terlayani oleh bandara [8].
Dari  variabel  yang  telah  terpilih,  dilakukan  metode regresi  linier  berganda  menggunakan  fungsi  Data  analysis pada  excel  untuk  mengetahui  korelasi  variabel  terpilih terhadap variabel jumlah penumpang tahunan bandara, juga
untuk  mengetahui  koefisien  regresi  berganda.  Hasil  dari tahapan ini adalah persamaan regresi berganda.
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 +…..+b n X n ………...……………..…(1) Keterangan: Y’ =    Variabel dependen (nilai yang diprediksikan)
X 1 dan X 2 =    Variabel independen a =    Konstanta (nilai Y’ apabila X 1 , X 2 …..X n = 0) b
=   Koefisien regresi (nilai peningkatan ataupun penurunan)
Kota  atau  kabupaten  dengan  jumlah  pengguna  bandara terbesar  akan  dipilih  sebagai  acuan  pengerjaan  pada  tahap berikutnya .

## 2.2 Perkiraan bangkitan oleh land use
Besaran  bangkitan  pergerakan  dilakukan  pada  setiap persil kegiatan/100 m2. Kemudian langkah berikutnya dapat diketahui besaran bangkitan pada setiap persil jenis kegiatan penggunaan  lahan.  Berikut  adalah  persamaan  untuk menghitung bangkitan dari jenis kegiatan :
B = L x β / 100 m² ………..…………….....(2) Keterangan : B = Bangkitan perjenis kegiatan (skr/jam) L = Luas lantai (m²) β
= Potensi atau standard angka bangkitan (skr/jam) Luas  lantai  didapatkan  dari  bantuan  aplikasi  Google Earth, sedangkan angka bangkitan didapatkan dari penelitian sebelumnya [9][10][11] seperti pada Tabel 1 .
Tabel 1 . Angka bangkitan
No. Jenis Kegiatan Angka bangkitan Per 100 m2 (Smp/jam) Budi, 2007 Pratama, 2012 Pradita, 2013 Kota Batam Kota Surabaya Kota Kediri 1 Toko - 8,72 3,43 2 Jasa 0,19 2,87 2,65 3 Perbankan - 2,75 - 4 Bengkel / Dealler - 5,79 1,920 5 Rumah Makan - 5,68 5,35 6 Kantor - 7,55 - 7 Parkir - 11,50 - 8 Bisnis - 2,87 - 9 Pemukiman 0,08 - 0,41 10 Pendidikan 0,38 - - 11 Fasilitas Umum 1,70 - 3,37
2.3 Analisis volume kendaraan dan travel time
Nilai travel  time didapatkan  dari  aplikasi  Google  Maps pada hari tertentu. Dilakukan pada jam tertentu yakni mulai jam 6 pagi hingga jam 9 malam. Pengambilan data dilakukan
pada  hari  yang  sama  untuk  masing-masing  ruas  jalan kabupaten atau kota yang terpilih.
Setelah  didapatkan  nilai travel  time dilakukan  analisis perhitungan  dengan  mencari  nilai  kecepatan  rata-rata, kecepatan  arus  bebas  untuk  mendapatkan  nilai  derajat kejenuhan. Setelah didapatkan nilai derajat kejenuhan, hitung kapasitas  jalan  dan  didapatkan  volume  kendaraan  tahun eksisting.
2.4  Analisis  Perubahan  Jumlah Traffic Akibat  Perubahan Land Use dan Perubahan nilai Travel Time
Dalam  suatu  ruas  jalan,  volume traffic yang  melintas dengan  penggunaan  lahan  pada  ruas  jalan  tersebut  saling mempengaruhi  satu  sama  lain.  Karena  hal  tersebut  perlu diketahui  besar  perubahan  jumlah traffic akibat  perubahan land  use .  Untuk  medapatkan  hal  tersebut  maka  perlu dilakukan  perhitungan  untuk  mengetahui  penambahan volume  kendaraan  dan  penambahan  bangkitan.  Berikut persamaannya.
Perubahan ΣTraffic akibat LU = ∆ V- ∆ B………………(3) Keterangan:
∆V
= Selisih volume kendaraan (V 2024 -V 2019 ) ∆B = Selisih volume bangkitan (B 2024 -B 2019 )
Jika  nilainya  positif,  menandakan  volume  penambahan kendaraan  dominan  yang  berarti  perubahan land  use tidak berpengaruh. Jika nilainya negatif, perubahan land use sangat berpengaruh pada jumlah traffic ruas jalan yang ditinjau.
Sedangkan  perubahan  nilai travel  time ,  didapatkan berdasarkan  perubahan  jumlah traffic pada  masing-masing ruas jalan menuju bandara. Jumlah traffic terdiri dari jumlah volume  kendaraan  ditahun  2024  dan  jumlah  penambahan bangkitan kendaraan sejak tahun eksisting hingga tahun 2024 diringkas seperti pada persamaan berikut ini:
Dj 2024 =    (Q+∆B)/C…………………..………………(4) Keterangan:
Q = Volume kendaraan ∆B = Selisih volume bangkitan (B 2024 -B 2019 ) C = Kapasitas jalan
Berikutnya  gunakan  grafik  kecepatan  rata-rata  sebagai fungsi  derajat  kejenuhan,  untuk  mendapatkan  nilai travel time gunakan persamaan berikut ini:
Travel time = (L / V T ) x 60……………….(5) L = Panjang jalan V T = Kecepatan rata-rata

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Perkiraan demand cakupan wilayah pelayanan bandara
Tahapan  ini  untuk  meramalkan  jumlah  demand penumpang terbesar dari masing-masing kota atau kabupaten yang tercakupi pelayanan Bandara Internasional Yogyakarta, Kulon  Progo. Dengan  menguji  30  bandara  sampel,  dida- patkan persamaan multiple regression sebagai berikut:
Y = 7,96 X1 – 0,28 X2 + 225,12 X3 + 437.521,96 Keterangan: - 𝑌 = Penumpang keberangkatan tahunan bandara - 𝑋 1 = PDRB (miliar rupiah) - 𝑋 2 = Populasi (jiwa)
- 𝑋 3 = Unit kamar hotel (unit)
Dengan  memasukkan  semua  variabel  data  dari  masing- masing  kabupaten  atau  kota  terlayani  bandara,  didapatkan prediksi demand pengguna bandara YIA sebagaimana pada Gambar 1 . Gambar  1 menunjukkan  demand  terbesar  adalah  yang berasal  dari  kota  Yogyakarta.  Maka  untuk  tahapan berikutnya  ruas  jalan  yang  akan  ditinjau  berasal  dari  kota Yogyakarta  menuju  Bandara  Internasional  Yogyakarta, Kulon Progo.
Gambar  1 .  Perkiraan  Demand  Penumpang  Bandara  Inter- nasional Yogyakarta
3.2  Perkiraan  Bangkitan  Akibat Land  use dan  Pertum- buhannya
a. Pemilihan rute
Titik awal rute ruas jalan pada penelitian ini adalah dari keraton  Yogyakarta.  Berdasarkan Google  Maps seperti ditunjukkan pada Gambar 2 , ada 2 rute utama dari pusat kota Yogyakarta  ke  bandara  YIA,  yakni  rute  arah  ke  barat melewati  jalan  nasional  dan  rute  ke  selatan  melewati  jalan provinsi.  Penelitian  ini  hanya  memilih  rute  yang  melewati jalan nasional karena merupakan jalan utama menuju bandara
Yogyakarta; 3.602.095 Kulon progo; 525.601 Bantul; 890.431 Purworejo; 262.824 Sleman; 2.236.976 Magelang;
227.266

## PREDIKSI DEMAND PENGGUNA BANDARA YIA BERDASARKAN WILAYAH TERCAKUPI
LAYANAN BANDARA
Fajrin Ramadhani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (215-222) 218
YIA, juga berdasarkan Google Maps jarak dan travel time nya lebih kecil.
Gambar  2 .  Rute  Utama  dari  Kota  Yogyakarta  menuju

## Bandara

## Sumber: Google Maps
Pada rute terpilih terdapat beberapa ruas jalan yang akan dilewati. Data panjang dan lebar jalan diperoleh dari Google Maps dan Google  Street  view pada Google  Earth .  Hal  ini dilakukan  karena  untuk  mendapatkan  data  secara  langsung dilapangan  masih  belum  memungkinkan  karena  pandemi Covid-19 . Berikut daftar nama ruas jalan yang akan diteliti.
Tabel 2 . Ruas jalan menuju bandara
co d e . Nama Jalan Wilayah
Kabupaten /kota P anjang (Km ) Le b ar Ja la n (m ) Ti p ik al j al an .
A-B
Rotowijayan Yogyakarta
0,12 5,2 2/1 UD B-C Rotowijayan 2 Yogyakarta 0,3 5,1 2/1 UD C-D Ngasem Yogyakarta 0,18 5,6 2/2 UD D-E H. Agus Salim Yogyakarta 0,45 6 2/2 UD E-F KH. Wahid Hasyim Yogyakarta 0,35 8,3 2/2 UD F-G KH. Ahmad Dahlan - RE. Martadinata Yogyakarta 0,5 11 4/2 UD G-H RE. Martadinata - Wates Yogyakarta - bantul 1 11 4/2 UD H-I Wates - Yogya Bantul 1,5 11,8 4/2 D I-J Ring Road Barat Sleman 0,55 12 4/2 UD J-K Wates Bantul - Sleman 11,5 12 4/2 UD K-L Wates 2 Bantul - Sleman - kulon Progo 6,2 11 4/2 UD L-M Wates - Yogya 2 Kulon Progo 5,6 10 4/2 UD M-N Khudori Kulon Progo 0,65 9 4/2 UD N-O KH. Ahmad Dahlan Kulon Progo 1,3 9,4 4/2 UD O-P Purworejo - Yogya Kulon Progo 2,9 9,4 4/2 UD P-Q Nasional III Kulon Progo 6,9 9,3 4/2 UD Q-R YIA Kulon Progo 2,1 13
b. Perhitungan Besar Bangkitan Tahun Eksisting
Bangkitan pergerakan didapatkan dengan cara mengalikan  luas  lantai  kegiatan  dengan  standar  angka bangkitan dari penelitian sebelumnya. Untuk luasan land use didapatkan  dengan  cara  menggunakan  aplikasi Google Earth .  Data  yang  diambil  dimulai  dari  tahun  2015  hingga 2019.  Hal  ini  digunakan  untuk  mendapatkan  angka pertumbuhan land use .
Berikut contoh perhitungan besar volume bangkitan pada ruas  jalan  Rotowijayan  2  di  tahun  2019  menggunakan persamaan (2).
Diketahui Luas land use ( google earth ): ➢ Pertokoan : 2977 m 2 ➢ Rumah makan : 587 m 2 ➢ Perkantoran : 73 m 2 ➢ Pemukiman : 1191 m 2 ➢ Fasilitas Umum : 399 m 2
Diketahui standar angka bangkitan masing - masing kegiatan ( penelitian sebelumnya ):
➢ Pertokoan : 8,72 Skr/jam/100 m 2 ➢ Rumah Makan : 5,68 Skr/jam/100 m 2 ➢ Perkantoran : 7,55 Skr/jam/100 m 2 ➢ Pemukiman : 0,25 Skr/jam/100 m 2 ➢ Fasilitas Umum : 3,37 Skr/jam/100 m 2
Vol. Bangkitan 2019 = 𝐿𝑢𝑎𝑠 𝐿𝑈 𝑥 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑𝑎𝑟 𝑎𝑛𝑔𝑘𝑎 𝑏𝑎𝑛𝑔𝑘𝑖𝑡𝑎𝑛
100 𝑚2
= { (2977 x 8,72) +(587 x 5,68) +(73 x 7,55) +(1191 x 0,25)+(399 x 3,37) +(2977x8,72}/100
= 314 Skr/jam
c. Perhitungan Besar Bangkitan Tahun 2024
Prediksi pertumbuhan volume bangkitan pada tahun 2024 menggunakan menggunakan model pertumbuhan geometrik. untuk perhitungannya seperti berikut ini.
Diketahui pada ruas jalan Rotowijayan 2, tingkat partum- buhan  untuk  jenis  kegiatan  pertokoan  (i)  adalah  0,68%. Luasan eksistingnya sebesar 2977 m 2 . Maka :
Luas pertokoan 2024
= 2.977 (1+0,68) 5 = 3080 m 2 Dengan cara yang sama, bisa didapatkan luas masing-masing jenis  kegiatan  ditahun  2024.  Hitung  bangkitan  tahun  2024 dengan  menggunakan  persamaan  (2).  Didapatkan  volume bangkitan  untuk  ruas  jalan  Rotowijayan  2  sebesar  328 Skr/jam.
Dengan  cara  yang  sama  didapatkan  besar  bangkitan masing-masing ruas jalan.
3.3 Nilai Travel Time Eksisting
Pada  umumnya,  dalam  menganalisis  permasalahan  lalu lintas yang menyangkut kendaraan bermotor, data utamanya adalah  jumlah  kendaraan.  Namun  pada  tesis  ini  digunakan data  utamanya  adalah travel  time .  Hal  ini  dikarenakan kondisi yang tidak memungkinkan untuk melakukan survey ke  lokasi  secara  langsung.  Proses  penyusunan  tesis  ini
YIA
Pusat Kota
dilakukan di masa pandemi Covid-19 . Selain itu pengambilan data ini tidak memperhatikan kejadian tertentu seperti adanya pasar tumpah, adanya kecelakaan dan adanya berbagai jenis gangguan di jalan yang menyebabkan kemacetan.
Nilai travel  time didapatkan  dari  aplikasi Google  maps . Hal ini dilakukan selama satu pekan atau tujuh hari berturut turut  mulai  hari  Rabu  tanggal  29  April  2020  hingga  hari Selasa  tanggal  05  Mei  2020  selama  16  jam  tiap  harinya. Mulai  dari  jam  06:00  WIB  hingga  jam  21:00  WIB  karena pada  jam  tersebut  masyarakat  lebih  banyak  melakukan kagiatannya.
Gambar 3 . Volume Bangkitan tahun 2019 dan 2024
Tabel 3 . Travel time rata-rata 7 hari
No. Nama Ruas jalan TT rata-rata 7 hari (menit) 1 Rotowijayan 1,00 2 Rotowijayan 2 1,00 3 Ngasem 1,00 4 H. Agus Salim 1,00 5 KH. Wahid Hasyim 1,00 6 KH. Ahmad Dahlan - RE. Martadinata 1,00 7 RE. Martadinata - Wates 1,96 8 Wates - Yogya 2,32 9 Ring Road Barat 1,00 10 Wates 16,63 11 Wates 2 7,69 12 Wates - Yogya 2 7,57 13 Khudori 1,31 14 KH. Ahmad Dahlan 2,63 15 Purworejo - Yogya 3,45 16 Nasional III 7,75 17 YIA 3,88 Total 62,17 Sumber: Google Maps2020
3.4 Analisis Volume Kendaraan Tahun Eksisting dan 2024
Pada penelitian ini untuk mendapatkan volume kendaraan menggunakan  data  kecepatan  kendaraan  sebagai  fungsi derajat kejenuhan.
Untuk  mendapatkan  derajat  kejenuhan  (Dj)  digunakan grafik  kecepatan  (V T )  sebagai  fungsi  derajat  kejenuhan. Setelah  didapatkan  besar  derajat  kejenuhan,  maka  volume kendaraan  dapat  dihitung.  Sebelum  mendapatkan  nilai volume kendaraan, perlu dilakukan perhitungan terhadap dua variabel tambahan, kecepatan arus bebas (V B ) dan kapasitas jalan (C).
Berikut contoh perhitungan pada ruas jalan Wates 2.
VT = (panjang jalan/TT) x 60
= 6,2/7,69 x 60 = 48,39 Km/jam
Data VB dan C sesuai ketentuan pada PKJI 2014 jalan luar kota didapatkan: V B = (V BD + V BL ) x FV BHS x FB KFJ
= (74 + (-3)) x 0,94 x 0,99 = 66,07 Km/jam
C
= C 0 x F CL x F CP x FC H = 6800 x 0,91 x 1 x 0,91 = 5631 Skr/jam Setelah  didapatkan  semua  variabel  diatas,  terapkan  pada grafik kecepatan sebagai fungsi derajat kejenuhan [12].

## Gambar 4 . Grafik kecepatan sebagai fungsi derajat kejenuhan

## Sumber: PKJI 2014 Jalan luar kota
Didapatkan  besar  derajat  kejenuhan  sebesar  0,76.  Langkah berikutnya  mennghitung  besar  volume  kendaraan  di  tahun eksisting dengan cara:
Q Wates 2 2019 = Dj x C = 0,76 x 5631 = 4279 Skr/jam Berikutnya, mencari nilai volume kendaraan tahun 2024 dengan cara menggunakan metode pertumbuhan geometrik. Letak ruas jalan Wates 2 ini berada pada 3 kabupaten yakni, Kulon Progo, Bantul dan Sleman. Berdasarkan data dari BPS 2019  didapatkan  nilai  pertumbuhan  jumlah  kendaraan bermotor  sebesar  3,7%  untuk  Bantul,  3,2%  untuk    Sleman dan  6,9%  untuk  Kulon  Progo.  Data  tersebut  dirata-rata hingga menghasilkan nilai sebesar 4,6%. Maka besar volume kendaraan ruas jalan Wates 2 di tahun 2024 adalah:
Q 2024 = Q 2019 x (1+i) n
=
4279 x (1+1/3 x (3,7+3,2+6,9)%) 5
= 5350 Skr/jam
135 315 134 389 324 620 1641 870 199 3312 1002 1027 262 488 328 1492 0 156 328 139 415 343 650 1715 894 207 3534 1080 1101 276 511 372 1576 0 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 Volume Bangkitan B 2019 B 2024 FV LV atau V B (Km/jam) 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 90 80 70 60 50 40 30 (tambahan) V T (K m/jam) Dj 0,76
Fajrin Ramadhani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (215-222) 220
Dengan cara yang sama, didapatkan besar volume kenda- raan untuk semua ruas jalan sebagai berikut:
Gambar 5 . Volume Kendaraan Tahun 2019 dan 2024
3.4  Analisa  Perubahan  Jumlah Traffic Akibat  Perubahan
Land Use dan Perubahan nilai Travel Time
Dalam suatu ruas jalan, volume kendaraan yang melintas dengan  penggunaan  lahan  pada  ruas  jalan  tersebut  saling mempengaruhi  satu  sama  lain.  Karena  hal  tersebut  perlu diketahui  besar  perubahan  jumlah traffic akibat  perubahan land  use .  Untuk  medapatkan  hal  tersebut  maka  perlu dilakukan perhitungan untuk mengetahui total volume traffic dan  total  bangkitan.  Setelah  itu  nilai  total  volume  traffic dikurangi nilai total bangkitan.
Berikut  langkah-langkah  perhitungan  pada  ruas  jalan Wates 2:
Diketahui:
➢ Volume kendaraan tahun 2019 = 4279 Skr/jam
➢ Volume kendaraan tahun 2024
= 5350 Skr/jam
➢ Volume Bangkitan tahun 2019
= 1002 Skr/jam
➢ Volume Bangkitan tahun 2024
= 1079 Skr/jam
Maka  nilai  total  volume  traffic  dan  bangkitannya  sebagai berikut:
∆ B = B2024 - B2019 = 1079 – 1002 = 77 Skr/jam ∆V = V2024 - V2019 = 5350 – 4279 = 1070 Skr/jam
Sehingga  didapatkan  volume  perubahan traffic akibat land use di jalan Rotowijayan = 1070 Skr/jam – 77Skr/jam = 993 Skr/jam. Dengan cara yang sama didapatkan hasil pada ruas jalan yang lain.
Tabel 4 . Volume perubahan akibat Land Use
No. Nama Ruas jalan ∆ B = B2024 - B2019 ∆V = V2024 - V2019 Volume perubahan L U = ∆V - ∆B 1 Rotowijayan 21 2039 2018 2 Rotowijayan 2 13 2039 2026 3 Ngasem 5 1424 1419 4 H. Agus Salim 26 433 407 5 KH. Wahid Hasyim 19 1725 1706 6 KH. Ahmad Dahlan - RE. Martadinata 30 2715 2684 7 RE. Martadinata - Wates 74 1500 1425 8 Wates - Yogya 24 1202 1178 9 Ring Road Barat 7 879 872 10 Wates 223 960 738 11 Wates 2 77 1071 993 12 Wates - Yogya 2 74 1838 1764 13 Khudori 14 1256 1242 14 KH. Ahmad Dahlan 23 1270 1247 15 Purworejo - Yogya 45 1553 1509 16 Nasional III 84 1444 1360 17 YIA 0 0 0
Dari  semua  hasil  perhitungan  perubahan  jumlah  traffic akibat  perubahan land  use benilai  positif,  hal  ini menunjukkan  jika  volume  perubahan land  use pada  semua ruas jalan yang diteliti tidak terlalu mempengaruhi kepadatan ruas  jalan  tersebut.  Hal  ini  dikarenakan  sedikitnya pertumbuhan land use yang diperkirakan.
Berikutnya,  analisis  perubahan travel  time yang didapatkan  dari  beberapa  tahapan.  Tahap  pertama  mencari nilai derajat kejenuhan tahun 2024 dengan cara menghitung (Q2024+∆B)/C.  Selanjutnya  gunakan  kembali  grafik  kece- patan  sebagai  fungsi  derajat  kejenuhan.  Dari  analisis sebelumnya didapatkan:
- Q = 5350 Skr/jam
- ∆B = 77 Skr/jam
Maka besar derajat kejenuhan untuk ruas jalan Wates 2 di tahun 2024 menggunakan persamaan (4) adalah:
Dj 2024 = (Q+∆B)/C = (5350 + 77) / 5631 = 0,96 Nilai Kecepatan arus bebas (V B ) tanpa perubahan karena sesuai  kapasitas  jalan  yang  diasumsikan  tanpa  perubahan hingga  tahun  2024.  Besar  VB  untuk  ruas  jalan  Wates  2 sebesar  66,07  Km/jam.  Setelah  kedua  variabel  diketahui, tahap berikutnya mencari nilai kecepatan rata-rata menggu- nakan grafik seperti pada Gambar 6 .
2085 2085 1456 443 1764 2776 2735 6108 5168 5237 4280 4678 3197 3233 3954 3676 4124 4124 2879 876 3489 5491 4235 7311 6047 6197 5350 6516 4452 4504 5508 5120 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 8000 Volume Kendaraan V2019 V2024
Gambar 6 . Grafik kecepatan rata rata jalan Wates 2 2024

## Sumber: PKJI 2014, Jalan luar kota
Didapatkan kecepatan rata-rata ruas jalan Wates 2 sebesar 48  Km/jam.  Berikutnya  perhitungan  besar travel  time ruas jalan Wates 2 menggunakan persamaan (5):
Travel time = (Panjang jalan / Kecepatan rata-rata) x 60 = (6,2 / 48) x 60 = 7,75 Menit
Dengan  cara  yang  sama  didapatkan  besar travel  time untuk ruas jalan yang lain seperti terlihat pada Gambar 7 .
Gambar 7 . Nilai Travel Time Tahun 2019 dan 2024
Seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  hasil  analisis sebelumnya,  meski  pertumbuhan land  use sepanjang  ruas jalan  menuju  bandara  tidak  terlalu  besar.  Perubahan travel time menuju  bandara  mengalami  pertambahan,  dimana ditahun 2019 total travel time hanya 62,17 menit sedangkan
ditahun  2024  menjadi  91,86  menit.  Salah  satu  penyebab perubahan travel  time menuju  bandara  bertambah  dikare- nakan pertumbuhan jumlah kendaraan bermotor yang cukup tinggi.  Sehingga  bisa  disimpulkan  pengaruh  pertumbuhan kendaraan  bermotor  lebih  berdampak  terhadap  aksesibilitas menuju bandara. Sebaliknya, perubahan land use sepanjang ruas  jalan  menuju  bandara  tidak  terlalu  berdampak  pada aksesibilitas menuju bandara.

## 4. Simpulan
Demand terbesar  penumpang  Bandara  internasional Yogyakarta diperkirakan berasal dari kota Yogyakarta yaitu sebesar 3.602.095 Penumpang/tahun.
Pengaruh perubahan land use pada suatu ruas jalan dapat diketahui dari jumlah traffic nya. Untuk mengetahui hasilnya perlu  dilakukan  perhitungan  total  volume  lalu  lintas  dan bangkitan. Dari hasil perhitungan  didapatkan jumlah traffic akibat  perubahan land  use pada  semua  ruas  jalan,  masih didominasi volume kendaraan dibanding volume bangkitan. Hal ini tidak terlepas dari sedikitnya pertumbuhan land use yang diperkirakan sepanjang ruas jalan menuju bandara.
Meski pertumbuhan land use sepanjang ruas jalan menuju bandara  tidak  terlalu  besar.  Namun,  pertumbuhan  jumlah kendaraan  bermotor  cukup  tinggi.  Hal  ini  mempengaruhi perubahan  nilai travel  time menuju  bandara  yang  cukup signifikan.  Dapat  dilihat  dari  selisih  perubahannya  sebesar 29,69 menit.

## Daftar Pustaka
[1] S.  Zulfi,  “Bandara  Internasional  Kulon Progo Bakal Gantikan Adisutjipto, Ini Alasannya,” 2014. [Online]. Available:  http://finance.detik.com/read  /2014/07/03 /094818/2626395/4/bandara-kulon-progobakal- gantikan-adisutjiptoini-alasannya.
[2] A.  Rahma,  “Seluruh  Penerbangan  dari  Bandara  Adi sutjipto pindah ke YIA Maret 2020,” 2020. [Online]. Available:  http://m.liputan6.com/bisnis/read/  41611 53/seluruh-penerbangan-dari-bandara-adisutjipto- pindah -ke-yia-maret-2020.
[3] M.  Perhubungan  and  R.  Indonesia, Tentang  tatanan kebandarudaraan nasional . 2019.
[4] A.  Nurdin,  S.  Priyanto,  and  N.  C.  Balijepalli, “Improving  the  accessibility  to  Leeds  Bradford International  Airport,” Songklanakarin  J.  Sci. Technol. , vol. 40, no. 6, p. 1396–1404, 2018.
[5] L. Estelita, “Nyobain kereta bandara baru YIA,” 2019. [Online]. Available: https://youtu.be/ t8llzMPgx4Y.
[6] Y.  E.  Rahayu,  E.  Ahyudanari,  and  N.  A.  Pratomo- atmojo,  “Land  Use  Development  and  its  Impact  on
FV LV atau V B (Km/jam) 90 80 70 60 50 40 30 20 10 0 0 0,1 0,2 0,3 0,4 0,5 0,6 0,7 0,8 0,9 1 90 80 70 60 50 40 30 (tambahan) V T (Km/jam) Dj 48 1, 00 1, 00 1, 00 1,00 1, 00 1, 00 1, 96 2, 32 1, 00 16, 63 7, 69 7, 57 1, 31 2, 63 3, 45 7, 75 3,88 1,00 1, 20 1, 00 1, 13 1, 40 2, 00 4, 00 3, 33 1, 38 26, 54 7, 75 14, 00 2, 60 5,20 5, 12 10, 35 3, 88 0,00 5,00 10,00 15,00 20,00 25,00 30,00 R o to w ija ya n R o to w ija ya n 2
N ga sem H. A gu s S al im KH . W ah id H as yi m KH . A h m ad D ah la n - R E. …
R E. Ma rt ad in at a - W at es W at es - Y o gy a R in g R o ad B ar at
W at es W at es 2
W at es - Y o gy a 2 Kh u d o ri
KH . A h m ad D ah la n
Pu rw o rej o - Y o gy a N as io n al II I YI A Travel time 2019 dan 2024 Travel time 2019 Travel time 2024
Fajrin Ramadhani dkk, Jurnal Aplikasi Teknik Sipil, Volume 18, Nomor 2, Agustus 2020 (215-222) 222
Airport Access Road,” Behav. Sci. (Basel). , vol. 227, p. 31–37, 2016.
[7] E. J. Miller, “Accessibility: measurement and applica- tion in transportation planning,” Transp. Rev. , vol. 38,
no. 5, p. 551–555, 2018.
[8] B. N. Nugraha and E. Ahyudanari, “Penentuan Lokasi Bandara  Berdasarkan  Aksesibilitas  Darat  dan  Udara pada  Multiple  Airport  Regions  di  Provinsi  jawa Timur,” 2019.
[9] I.  S.  Budi,  “Pengaruh  Penggunaan  Lahan  Terhadap
Bangkitan dan Tarikan Pergerakan di Sepanjang Jalan gadjah Mada Kota Batam,” Universitas Diponegoro, 2007.
[10] S.  W.  Pratama  and  Sardjito,  “Pengendalian  Jenis Kegiatan pada Koridor Jalan Bukit Darmo Boulevard Surabaya,” J. Tek. Pomits , vol. 1, no. 1, p. 1–6, 2012.
[11] L.  Pradita  and  Sardjito,  “Pengaruh  Jenis  Kegiatan
Terhadap Tingkat Pelayanan Jalan Panglima Sudirman  Kota  Kediri,” Inst.  Teknol.  Sepuluh  Nop. , 2013.
[12] Direktorat  Bina  Marga, Kapasitas  Jalan  Perkotaan .
Kementrian PUPR, Republik Indonesia, 2014.