1 / 18

PERTEMUAN ke-11 & 12: MODEL SEBARAN PERGERAKAN (GRAVITY)

PERTEMUAN ke-11 & 12: MODEL SEBARAN PERGERAKAN (GRAVITY). Adhi Muhtadi, ST.,SE.,MSi. 11.1 Pendahuluan. Metode Sintetis: pengembangan metode analogi yg mempunyai beberapa kelemahan Asumsi: Sebelum pergerakan pd masa yad diramalkan Dimodelkan dgn menggunakan analogi hukum alam Prinsip:

kerryn
Télécharger la présentation

PERTEMUAN ke-11 & 12: MODEL SEBARAN PERGERAKAN (GRAVITY)

An Image/Link below is provided (as is) to download presentation Download Policy: Content on the Website is provided to you AS IS for your information and personal use and may not be sold / licensed / shared on other websites without getting consent from its author. Content is provided to you AS IS for your information and personal use only. Download presentation by click this link. While downloading, if for some reason you are not able to download a presentation, the publisher may have deleted the file from their server. During download, if you can't get a presentation, the file might be deleted by the publisher.

E N D

Presentation Transcript

  1. PERTEMUAN ke-11 & 12:MODEL SEBARAN PERGERAKAN (GRAVITY) Adhi Muhtadi, ST.,SE.,MSi.

  2. 11.1 Pendahuluan • Metode Sintetis: pengembangan metode analogi yg mempunyai beberapa kelemahan • Asumsi: • Sebelum pergerakan pd masa yad diramalkan • Dimodelkan dgn menggunakan analogi hukum alam • Prinsip: • Pergerakan dari zona asal ke zona tujuan berbanding lurus dengan besarnya bangkitan lalu lintas di zona asal dan juga tarikan lalu lintas di zona tujuan berbanding terbalik dengan jarak (kemudahan) antara kedua zona • Diturunkan dari prinsip fisika: gravity dan entropi  Casey

  3. 11.2 Analogi

  4. Pers Ai danBddidapatkansecaraberulang-ulang • MenghitungBdubtuksetiap d dgnpers 9.4, kemudiannilainyadigunakanutkmenghitung Ai • Proses inidiulangihingga Ai danBdmenghasilkannilaitertentu (konvergen) 11.3 Hambatan • fid hrsdianggapukuranaksesibilitas (kemudahan) antarazona I denganzona d • Hyman (1969) menyarankan 3 jenisfungsihambatanygdapatdigunakan model GR • Fungsipangkat • Fungsieksponensialnegatif • Fungsi Tanner

  5. Gambar 9.1: Bentukumumke 3 fungsihambatanutknilai parameter ygberbeda-beda 11.4 Jenis model Gravity • Tanpabatasan (UCGR) • Denganbatasanbangkitan (PCGR) • Denganbatasantarikan (ACGR) • Denganbatasanbangkitantarikan (PACGR) • PCGR & ACGR = model dengansatubatasan (SCGR) • PACGR = model denganduabatasan (DCGR) • Batasanada di pers 9.5 dan 9.6 (DCGR) • SCGR: menetapkannilaiBd=1 utksemua d gunamenghilangkanbatasantarikanpergerakan (Dd)  model PCGR dihasilkan

  6. 11.5 Model tanpa batasan (UCGR) • Punya 1 batasan: total pergerakan yg dihasilkan = total pergerakan yg diperkirakan dari tahap bangkitan pergerakan • Tid = Oi. Ai. Bd. Dd. f(Cid) • Tabel 9.1: Contoh perkiraan bangkitan dan tarikan untuk 5 zona dgn Model UCGR • Terdapat info aksesibilitas antarzona berupa: jarak, waktu tempuh & biaya perjalanan pd tabel 9.2 • Tabel 9.3: Matriks exp (-β Cid) • Fungsi hambatan mengikuti fungsi eksponensial negatif, didapat matriks exp (-β Cid) dgn menganggap nilai β = 0,08562 (Catatan: beberapa metode penaksiran nilai β, dapat membacanya pada Bab 10)

  7. Menggunakan persamaan 9.10, perkalian berikut dilakukan utk setiap sel matriks akhir seperti terlihat pada Tabel 9.4: MAT hasil akhir model UCGR • Pd model UCGR, juml bangkitan dan tarikan yg dihasilkan tidak harus sama dgn perkiraan hasil bangkitan pergerakan • Total pergerakan yg dihasilkan model (t) harus = total pergerakan yg diharapkan (didapat dari hasil bangkitan pergerakan, T) • Total pergerakan yg tertarik ke tiap zona tujuan (=1844100) tidak sama dengan total pergerakan (bangkitan dan tarikan) yang diperkirakan oleh tahap bangkitan pergerakan (=3500) • Dimodifikasi dgn faktor sebesar 3500/1844100 = 0,0019, shg didapatkan matriks akhir seperti Tabel 9.5

  8. Tabel 9.5 MAT akhirhasil model UCGR setelahmodifikasi • Total pergerakanygterjaditelah = total pergerakanygdiperkirakanolehtahapbangkitanpergerakan (=3500) • Jumlbangkitandantarikanygdihasilkandaritiapzonatidakharus = hasil yang diharapkandaritahapbangkitanpergerakan 11.6 Model denganbatasanbangkitan (PCGR) • Total pergerakan global hasilbangkitanpergerakan = total pergerakanygdihasilkandenganpemodelan • Bangkitanygdihasilkan model = bangkitanpergerakanygdiinginkan • Tarikanpergerakantidakperlusama

  9. Model = Persamaan 9.10 dgnsyaratbatasygberbeda • Bd=1 utkseluruh d dan Ai = 1 N Σ (Bd.Dd.fid) d=1 • Dlm model UCGR nilai Ai=1 utkseluruh I dannilaiBd=1 utkseluruhnilai d • Pada model PCGR, Ai dihitungsesuaidgnpers 9.6 utksetiapzonatujuan i. Batasan: total baris = total barisdarihasitahapanbangkitanpergerakan • Tabel 9.6: Matriks [Bd.Dd. exp(-βCid)] dannilai Ai • Setelahmenghitungnilai Ai utktiap I, tiapselmatriksdptdihitungdgnmenggunakanpers 9.10 shgmenghasilkannilaimatrikspadaTabel 9.7 • Tabel 9.7: MAT akhirhasil model PCGR

  10. PERTEMUAN KE-12:MODEL SEBARAN PERGERAKAN (METODE GRAVITY) lanjutan Adhi Muhtadi, ST.,SE.,MSi.

  11. Model dengan Batasan Tarikan (ACGR) • Total pergerakan secara global harus sama • Tarikan pergerakan yang didapat dengan pemodelan = tarikan pergerakan yang diinginkan • Bangkitan pergerakan yg didapat dgn pemodelan tidak harus sama • Model = persamaan 9.10 ttp dgn syarat batas yg berbeda • Konstanta Bd dihitung dgn pers 9.6 utk tiap zona tujuan d • Total kolom dari matriks = total kolom dari matriks hasil bangkitan pergerakan • Tabel 9.8 Matriks [Ai. Oi.exp(-βCid) dan nilai Bd

  12. SetelahmenghitungnilaiBduntuksetiap d, tiapselmatriksdapatdihitungdenganmenggunakanpers 9.10 sehinggamenghasilkanmatriksakhirsepertipadaTabel 9.9 • Tabel 9.9 MAT hasilakhir Model ACGR

  13. Model dengan Batasan Bangkitan Tarikan (PACGR) • Bangkitandantarikanpergerakanharus = ygdihasilkanolehtahapbangkitanpergerakan • Model = pers 9.10 tetapidgnsyaratbatassptpdhal: 164 • Keduafaktorpenyeimbang (Ai danBd) menjaminbahwa total barisdankolomdarimatrikspemodelanharus = total barisdankolomdarimatrikshasilbangkitanpergerakan.

  14. Proses pengulangan dgn nilai awal Ai • Dianggap nilai A1 = A2 = A3 = A4 = A5 = 1 • Nilai awal > 0 • Hasil akhir tidak tergantung dari nilai awal • Tabel 9.10 Nilai Ai dan Bd yang didapat pd setiap pengulangan • Pada pengulangan ke 14, nilai Ai utk setiap i dan nilai Bd utk setiap d tidak mengalami perubahan (telah mencapai konvergensi) • Sel matriks dpt dihitung dengan menggunakan pers 9.10 shg menghasilkan matriks akhir spt pd tabel 9.11 • Tabel 9.11 MAT akhir hasil model DCGR (setelah pengulangan ke 14) • Semakin dekat nilai awal ke nilai akhir faktor penyeimbang, semakin sedikit jumlah pengulangan

  15. TUGAS: • Buatlahperhitungandengannilaiawal Ai=20, A2=10, A3=1, A4=25, A5=15 • Buatlahperhitungandengannilaiawal Ai=0,1, A2=0,01, A3=0,05, A4=0,25, A5=0,20 • Buatlahperhitungandengannilaiawal B1=1, B2=1, B3=1, B4=1, B5=1 • Buatlahperhitungandengannilaiawal B1=10, B2=5, B3=2, B4=4, B5=0,2 • Buatlahperhitungandengannilaiawal B1=0,01, B2=0,9, B3=0,5, B4=0,75, B5=0,25

  16. Saat Penggunaan Model Gravity • Bila info survey baik dan tersedia, model DCGR sgt baik digunakan • Model DCGR digunakan pada kasus yang ramalan bangkitan dan tarikan cukup baik di masa yad • Utk tujuan perjalanan ke tempat bekerja atau sekolah lebih tepat taksiran bangkitan dan tarikannya dibandingkan dengan tujuan perjalanan lain misal ke pusat perbelanjaan • Scr umum, bangkitan pergerakan berbasis rumah lebih dapat diyakini kebenarannya dibandingkan dengan tarikan pergerakan • Pergerakan berbasis rumah umumnya menggunakan model PCGR atau DCGR

  17. Untuk jenis pergerakan berbasis rumah baik utk tujuan bekerja maupun pendidikan, pers model ACGR biasanya lebih tepat krn bdsk peubah yg mudah dihitung (misal: populasi) • Model PCGR dpt digunakan utk pergerakan berbasis rumah dgn berbagai tujuan pergerakan • Model ACGR lebih mudah dispesifikasi dan dikalibrasi misal: utk tujuan belanja dan bisnis • Model UCGR (model faktor pertumbuhan) digunakan utk pergerakan berbasis bukan rumah • Penggunaan model UCGR atau SCGR krn data yg tidak cukup, ketepatan hasil tidak terlalu dipermasalahkan utk kajian perencanaan jangka panjang • Metode Furness (metode analogi) merupakan keluarga dari metode sintetis • Metode analogi merupakan kasus khusus dari metode sintetis, jika nilai β=0.

  18. TERIMA KASIH Adhi Muhtadi, ST.,SE.,MSi.

More Related