TESIS
SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS CERDAS DI BALI
I GEDE AGUS KRISNA WARMAYANA
PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2015 1
TESIS
SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS CERDAS DI BALI
I GEDE AGUS KRISNA WARMAYANA NIM : 1291761005
PROGRAM MAGISTER PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2015
i
SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS CERDAS DI BALI
Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister pada Program Magister, Program Studi Teknik Elektro, Program Pascasarjana Universitas Udayana
I GEDE AGUS KRISNA WARMAYANA NIM : 1291761005
PROGRAM MAGISTER PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO PROGRAM PASCASARJANA UNIVERSITAS UDAYANA DENPASAR 2015
ii
Lembar Pengesahan
TESIS TELAH DISETUJUI PADA TANGGAL
APRIL 2015
Pembimbing I,
Pembimbing II,
Dr. I Made Oka Widyantara,ST,.MT NIP. 19731211 199903 1 001
Ir. Linawati, M.Eng.Sc.,Ph.D NIP. 19660824 199103 2 001
Mengetahui
Ketua Program Studi Magister Teknik Elektro Program Pascasarjana Universitas Udayana,
Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana,
Prof. Ir. Ida Ayu Dwi Giriantari,M.Eng.Sc.,Ph.D NIP. 19651231 199103 2 001
Prof. Dr. dr. A.A. Raka Sudewi, Sp.S(K) NIP. 19590215 198510 2 001
iii
Tesis Ini Telah Diuji pada Tanggal 10 April 2015 Panitia Penguji Tesis Bedasarkan SK Rektor Universitas Udayana, No.:1135/UN14.4/HK/2015,Tanggal 10 April 2015
Ketua
: Dr. I Made Oka Widyantara, ST.,MT.
Anggota
: 1. Ir. Linawati, MEngSc .,Ph.D 2. Prof. Ir. I.A Dwi Giriantari, MEngSc.,PhD 3. Dr. Ir. I Made Sudarma, M.A.Sc. 4. Dr. Nyoman Gunantara, ST.,MT
iv
SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT
Saya yang bertandatangan dibawah ini : Nama
: I Gede Agus Krisna Warmayana
NIM
: 1291761005
Program Studi
: Magister Teknik Elektro
Judul Tesis
: Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas di Bali
Dengan ini menyatakan bahwa karya ilmiah Tesis ini bebas plagiat. Apabila di kemudian hari terbukti plagiat dalam karya ilmiah ini, maka saya bersedia menerima sangsi peraturan Mendiknas RI No. 17 Tahun 2010 dan Peraturan Perundangan-udangan yang berlaku.
Denpasar 14 April 2015 Yang membuat pernyataan
I Gede Agus Krisna Warmayana
v
UCAPAN TERIMAKASIH
Pertama-tama
perkanankanlah
penulis
memanjatkan
puji
syukur
kehadapan Ida Sang Hyang Widhi Wasa / Tuhan Yang Maha Esa, karena hanya atas asung wara nugraha-Nya/Kunria-nya, tesis ini dapat diselesaikan. Pada kesempat ini
perkenankanlah penulis mengucapkan terimakasih
yang sebesar-besarnya kepada Dr. I Made Oka Widyantara, ST.,MT, pembimbing satu yang dengan penuh perhtian telah memberikan dorongan, semangat, bimbingan, dan saran selama penulis mengikuti program magister, khususnya dalam penyelesaian tesis ini. Terimakasih sebesar-besarnya pula penulis sampaikan kepada Ir. Linawati, M.Eng.Sc.,Ph.D pembimbing II yang dengan penuh perhatian dan kesabaran telah memberikan bimbingan dan saran kepada penulis. Ucapan yang sama juga ditujukan kepada Rektor Universitas Udayana Prof. Dr. dr. I Ketut Suastika, Sp.PD-KEMD atas kesempatan dan fasilitas yang diberikan kepada penulis untuk mengikuti dan menyelesaikan pendidikan Program Magister di Universitas Udayana. Ucapan terimakasih ini jga ditujukan kepada Direktur Program Pascasarjana Universitas Udayana yang dijabat oleh Prof.Dr.dr. A.A. Raka Sudewi, Sp.S(K) atas kesempatan yang diberikan kepada penulis untuk menjadi mahasiswa Program Magister pada Program Pascasarjana Universitas Udayana. Tidak lupa pula penulis ucapkan terimakasih kepada Prof. Ir Ida Ayu Dwi Giriantari, M.Eng.Sc.,Ph.D Ketua Program Studi Magister Teknik Elektro Program Pascasarjana Universitas Udayana. Ucapan terimakasih penulis sampaikan pula kepada para penguji tesis, yaitu Dr. I Made Oka Widyantara, ST.,MT., Ir. Linawati, MEngSc .,Ph.D, Prof. Ir. I.A Dwi Giriantari, MEngSc.,PhD., Dr. Ir. I Made Sudarma, M.A.Sc., Dr. Nyoman Gunantara, ST.,MT yang telah memberikan masukan, saran, sanggahan dan koreksi sehingga tesis ini dapat terwujud seperti ini. Penulis juga mengucapakan terimakasih sebesar-besarnya kepada Institut Hindu Dharma Negeri (IHDN) Denpasar yang telah memberikan bantuan finansial dalam bentuk bantuan pendidikan sehingga meringankan beban penulis dalam menyelesaikan studi ini.
vi
Pada kesempatan ini penulis menyapaikan ucapan terima kasih yang tulus disertai pengharagaan kepada seluruh guru-guru yang telah membimbing penulis, mulai dari sekolah dasar sampai perguruan tinggi. Juga penulis ucapkan terima kasih
kepada mendiang Bapak, Ibu yang telah mengasuh dan membesarkan
penulis, memberikan dasar-dasar berpikir logik dan suasana demokratis sehingga tercipta lahan yag baik untuk berkembangnya kreativias. Akhir penulis sampaikan terimakasih kepada Kepala UPT Bus SARBAGITA, Bapak Sofian, Operator Bus SARBAGITA, istri, anak-anakku, le, de karta, jay, mas aming, desy, kadek, sukerta, jep, ratni dan teman-teman Puskom, Kepeg IHDN Denpasar yang dengan penuh pengertian dan dorongan serta kesempatan untuk lebih berkonsentarasi menyelesaikan tesis ini. Semoga Ida Sang Hyang Widhi Wasa/ Tuhan Yang Maha Esa selalu melimpahkan rahmat-Nya kepada semua pihak yang telah membantu pelaksanaan dan penyelesaian tesis ini
Denpasar 14 April 2015 Penulis
vii
ABSTRAK
SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS CERDAS DI BALI Transportasi merupakan sarana yang sangat penting dalam menunjang kegiatan perekonomian masyarakat. Aktivitas penduduk yang sangat tinggi, menyebabkan perkembangan transportasi meningkat sehingga pergerakan lalu lintas menjadi sangat padat. Dampak dari pergerakan lalu lintas adalah kemacetan jalan. Untuk mengatasi kemacetan ini dikembangkan sistem transportasi cerdas. Sistem transportasi cerdas (STC) adalah penerapan dari kemajuan teknologi informasi dan telekomunikasi (TIK) yang digunakan dalam bidang transportasi, salah satunya tentang kemacetan jalan raya yang bisa mendefenisikan trafik lalu lintas jalan seperti macet, padat, sedang dan lancar dan dapat membantu masyarakat dalam mengetahui keadaan trafik lalu lintas jalan dengan mengakses website sistem informasi trafik lalu lintas. Metode penelitian ini ada tiga tahapan yaitu pengumpulan data berasal dari GPS Tracker dan pengaduan dari masyarakat. Pengolahan data yaitu mengolah data yang didapat dari pengumpulan data GPS Tracker berupa titik koordinat, kecepatan dan heading. Untuk pengaduan masyarakat berupa lokasi, kejadian atau informasi dan tanggal. Data dari GPS Tracker dan pengaduan masyarakat diolah menjadi data trafik yang dikombinasikan dengan tools lain seperti Google Maps Api. Penyebaran informasi melalui internet yaitu berbasis website berasal dari data trafik yang sudah diolah. Implementasi sistem informasi trafik cerdas dibangun sebuah server GPS Tracker yang berfungsi untuk menerima atau menyimpan data yang dikirim oleh GPS Tracker secara real time. Pada penelitian ini bertempat di Bali khusus pada jalur Bus SARBAGITA KORIDOR I (GOR Ngurah Rai- GWK). Data yang tersimpan di server GPS diolah menjadi data trafik yang dapat mendefenisikan keadaan lalu lintas jalan yang berdasarkan kecepatan kendaraan dan diwarnai seperti kecepatan t < 17 Km/Jam adalah macet ditandai warna merah, kecepatan antara 17 Km/Jam t < 26 Km/Jam adalah padat dengan warna oranye, kecepatan antara 26 Km/Jam t < 40 Km/Jam adalah sedang dengan warna hijau dan kecepatan t > 40 Km/Jam adalah lancar dengan warna biru. Data trafik ini di kombinasikan dengan Google Maps Api untuk mengetahui lokasi jalan yang dikirim oleh GPS Tracker berupa koordinat-koordinat. Hasil dari pengolahan data ini dijadikan sistem informasi trafik lalu lintas berbasis web. Sistem informasi trafik lalu cerdas dapat dianalisa proses pengiriman data dari GPS Tracker ke Server GPS yaitu pada delay yang termasuk kategori bagus dengan model soft real time system, kondisi ruas jalan, kondisi rute jalan dan melakukan kuesioner terhadap 35 orang untuk mengetahui sistem ini dapat diterima dan bermanfaat bagi masyarakat dengan hasil dapat diterima dan bermanfaat. Dari hasil penelitian ini terbangunnya server GPS untuk menyimpan data dari GPS Tracker sehingga dapat diolah menjadi data trafik lalu lintas yang dapat mendefenisikan kategori macet, padat, sedang dan lancar. Data trafik ini dikombinasikan dengan Google Maps Api menjadi sistem informasi trafik lalu lintas berbasis web. Sistem informasi trafik lalu lintas ini dapat dianalisa ruas jalan dan rute jalan. Maka sistem informasi trafik lalu lintas cerdas bisa dikembangkan berbasis mobile sehingga dapat bermanfat bagi masyarkat untuk mengetahui kondisi jalan raya secara real time, pencarian jalan alternatif apabila ada kemacetan, informasi kedatangan bus disetiap halte atau fitur yang lain mendukung sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali.
Kata Kunci : Sistem Transportasi Cerdas (STC), TIK , Web, GPS Tracker
viii
ABSTRACT INTELLIGENT TRAFFIC SYSTEM INFORMATION IN BALI Transportation is a very important facility in supporting public economic activities. The high level of people activities lead the improvement of transportation development, and this cause the high density of traffic movement which is means the impact of traffic movement is traffic jam. In order to overcome this problem we developed the intelligent transportation system (ITS). ITS is the implementation of Information Technology and Telecommunication (ITC) advancement in transportation matter, one of them is in traffic jam. It able to define the traffic into traffic jam, dense, medium, and smooth, and also it able to help people to find out the condition of the traffic by accessed the website of traffic information system. The method of this study devide into three stages, those are data collecting from GPS Tracker and from public report; processing the data that have been obtained from GPS Tracker data collection such as coordinate point, the speed and heading. For public report such as location, incedent or information and date. The data from GPS tracker and public report was been processed become traffic data and was combined with other tools such as Google Maps Api. The spreading information via internet is base on website, and come from processed traffic data. The implementation of smart traffic information is the server of GPS tracker that has been built, and it has function to receive and save the data that been sent by GPS Tracker in real time. This study select a location in Bali, specifically at SARBAGITA bus line I corridor (GOR Ngurah Rai – GWK). The saving data in GPS server has been proceeded into traffic data that can be define the traffic base on vehicle speed, and has been colored depend on the speed such as the speed of t < 17 Km/hour is traffic jam and colored red, the speed between 17 Km/hour t < 26 Km/hour is dense and colored orange, the speed between 26 Km/hour t < 40 Km/hour is medium and colored green, the speed of t > 40 Km/Jam adalah smooth with blue color. This traffic data has been combined with Google Map Api in order to find out the streed location that has been sent by GPS Tracker as coordinates. The result of this data processing transform into traffic information system base on web. The analyse of smart traffic information system shows that the delay of data transfer process from GPS tracker to GPS server is in the good category with soft real time system mode, the street condition, the street rute condition, and releasing quesionare to 35 people in order to find out if this technology can be accepted and can deliver benefit to people give result that the technology is accepted and deliver benefit. The result of this study is the GPS server which has been built to save data from GPS Tracker, so that it can be processed into traffic data that define the traffic as traffic jam, dense, medium, and smooth. This traffic data is combined with Google Maps Api and become traffic information system base on web. This traffic information system can analyse the street and the street rute, therefore, smart traffic information system can be develop base on mobile network. It can deliver benefit for the people when they need to find out the real time street condition, when they try to search an alternative rute if they meet a traffic jam, when they try to find out the information about a bus arrival time in every bus station, or when they need help in other features that supported by smart traffic information system in Bali. Key Words : Intelligent Transportation System (ITS), ITC , GPS Tracker
ix
DAFTAR ISI
Halaman SAMPUL DALAM ..........................................................................................
i
PRASYARAT GELAR ....................................................................................
ii
LEMBAR PENGESAHAN .............................................................................
iii
PENETEPAN PANITIA PENGUJI.................................................................
iv
SURAT PERNYATAAN BEBAS PLAGIAT.................................................
v
UCAPAN TERIMAKASIH .............................................................................
vi
ABSTRAK ......................................................................................................
viii
ABSTRACT ....................................................................................................
ix
DAFTAR ISI ....................................................................................................
x
DAFTAR TABEL ............................................................................................
xiii
DAFTAR GAMBAR .......................................................................................
xiv
DAFTAR SINGKATAN ATAU TANDA .....................................................
xvi
DAFTAR LAMPIRAN ................................................................................... xvii BAB I PENDAHULUAN ................................................................................
1
1.1 Latar Belakang ..............................................................................
1
1.2 Rumusan Masalah ..........................................................................
6
1.3 Tujuan dan Manfaat Penelitian .....................................................
7
1.3.1 Tujuan Manfaat Penelitian ....................................................
7
1.3.2 Manfaat Penelitian ...............................................................
7
1.4 Ruang Lingkup Penelitian dan Batasan Masalah ...........................
8
1.5 Keaslian Penelitian .........................................................................
8
1.6 Sistematika Penulisan .....................................................................
13
BAB II KAJIAN PUSTAKA ...........................................................................
14
2.1 State of The Art Review ..................................................................
14
2.2 Transportasi ...................................................................................
15
2.3 Sistem Transportasi Cerdas ............................................................
18
x
2.3.1 Ruang Lingkup STC ..............................................................
19
2.3.2 Aplikasi STC .........................................................................
21
2.3.3 Klasifikasi STC.......................................................................
22
2.4 Jalan ...............................................................................................
25
2.5 Kemacetan Lalu Lintas...................................................................
27
2.5.1 Karakteristik Volume Lalu Lintas .........................................
28
2.5.2 Derajat Kejenuhan ..................................................................
28
2.5.3 Kapasitas Jalan .......................................................................
29
2.5.4 Kecepatan Kendaraan Ringan ................................................
30
2.5.5 Satuan Mobil Penumpang .......................................................
30
2.5.6 Kategori Kepadatan Jalan .......................................................
31
2.6 Geographic Information System.....................................................
32
2.7 Google Maps .................................................................................
33
2.7.1 Google Maps API .................................................................
33
2.8 Global Positioning System (GPS) ..................................................
34
2.9 Sistem Real Time ...........................................................................
36
BAB III METODE PENELITIAN...................................................................
39
3.1 Gambaran Umum Sistem ...............................................................
39
3.2 Tempat dan Waktu Penelitian ........................................................
39
3.3 Rancangan Penelitian .....................................................................
40
3.4 Data Penelitian ...............................................................................
43
3.4.1 Perhitungan Derajat Kejenuhan ............................................
46
3.5 Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Pendukung ........................
47
3.6 Alur Analisis Penelitian ................................................................
48
3.6.1 Model Pengiriman Data Sumber Koordinat dan Kecepatan
49
3.6.2 Mengolah Data Koordinat dan Kecepatan menjadi Data Trafik Visual .......................................................................
49
3.6.3 Merealisasikan Data Trafik Visual Menjadi Informasi Trafik Visual Lalu Lintas Berbasis Web dengan Google Maps API .............................................................................
xi
50
3.6.4 Arus Aliran Data ................................................................
50
3.7 Jadwal Penelitian ..........................................................................
52
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN ........................................................
53
4.1 Implementasi Rancangan SIstem Transportasi Cerdas ................
53
4.1.1 Realisasi Server GPS Tracker ..............................................
53
4.1.2 Mekanisme Pengolahan data Trafik .....................................
58
4.1.3 Skema Sistem Informasi Trafik Cerdas ..............................
61
4.2 Antarmuka Sistem Transportasi Cerdas di Bali ...........................
67
4.2.1 Antarmuka Administrator ....................................................
67
4.1.1 Antarmuka Client ................................................................
69
4.3 Pengujian .......................................................................................
70
4.3.1 QoS (Qualitiy of Service) Transfer Data Paket GPRS.........
70
4.3.2 Analisis Antarmuka .............................................................
71
4.3.3 Analisa Kondisi Trafik Jalan................................................
74
4.4 Penyebarluasan Data Visual Trafik Lalu Lintas ...........................
83
4.5 Analisa Usability Software ............................................................
84
BAB V PENUTUP ..........................................................................................
88
5.1 Simpulan .........................................................................................
88
5.2 Saran ..............................................................................................
89
DAFTAR PUSTAKA ....................................................................................
91
LAMPIRAN ...................................................................................................
94
xii
DAFTAR TABEL
Halaman 2.1
Pemetaan Penelitian dari Literatur yang Berkontribusi sebagai Pengenbangan
Sistem
Informasi
Trafik
Berbasis
Sistem
Transportasi Cerdas .............................................................................
14
2.2
EMP untuk Jalan Perkotaan Tak Terbagi............................................
31
2.3
EMP untuk Jalan Perkotaan Terbagi .................................................
31
2.4
Pengkategorian Kepadatan Lalu Lintas Jalan ....................................
32
3.1
Jadwal Penelitian .................................................................................
52
4.1
Pengkategorian Kepadatan Lalu Lintas Jalan ......................................
60
4.2
Struktur Tabel Device ..........................................................................
62
4.3
Struktur Tabel Eventdata......................................................................
64
4.4
Struktur Tabel Pengaduan ....................................................................
65
4.5
Struktur Tabel Halte .............................................................................
66
4.6
Struktur Tabel User Admin ..................................................................
66
4.7
Standar ITU-T G114 ............................................................................
70
4.8
Pengiriman Data ke Sever GPS ...........................................................
70
4.9
Informasi Trafik Ruas Jalan GOR ke GWK ........................................
81
4.10 Informasi Trafik Ruas Jalan GWK ke GOR ........................................
81
4.11 Informasi Trafik Rute GOR ke GWK ..................................................
82
4.12 Informasi Trafik Rute GWK ke GOR ..................................................
82
4.13 Interval Penilaian .................................................................................
86
4.14 Perhitugan Kepuasan Pengguna ...........................................................
86
xiii
DAFTAR GAMBAR
Halaman 1.1
STC Real Time.....................................................................................
3
1.2
Diagram Fishbone Penelitian ...............................................................
12
2.1
Model/Bentuk GPS Tracker .................................................................
34
2.2
Sistem Kerja GPS Tracker ...................................................................
35
3.1
Model Arsistektur Mobile Century (Herrera, 2009) ............................
41
3.2
Model Arsitektur Sistem Informasi Trafik ...........................................
41
3.3
Diagram Alur Metodelogi Penelitian ..................................................
42
3.4
Peta Rute Bus Trans SARBAGITA ....................................................
44
3.5
Koridor 1 dan Koridor 2 .......................................................................
46
3.6
Alur Analisis Penelitian .......................................................................
48
3.7
Model Pengiriman Data Sumber dari GPS Tracker ............................
49
3.8
Alur Mengolah Data Menjadi Data Trafik Visual ...............................
49
3.9
Alur Mengolah Data menjadi Informasi Trafik ...................................
50
3.10 Data Flow Diagram Level 0 ................................................................
50
3.11 Data Flow Diagram Level 1 .................................................................
51
4.1
Aspek Sistem Transportasi Cerdas.......................................................
53
4.2
Arsitektur Server GPS Tracker tipe TR06 ...........................................
54
4.3
Sistem OpenGTS..................................................................................
55
4.4
Tahapan Awal Setting GPS Tracker ....................................................
55
4.5
Tahapan ke Dua Setting GPS Tracker .................................................
56
4.6
Tahapan ke Tiga Setting GPS Tracker .................................................
56
4.7
Data Posisi yang tersimpan di Tabel Eventdata ...................................
61
4.8
Relasi Antar Tabel ...............................................................................
67
4.9
Antarmuka login Administrator ...........................................................
68
4.10 Antarmuka halaman utama Administrator ...........................................
68
xiv
4.11 Halaman Utama Antarmuka Client ......................................................
69
4.12 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Lancar...................................................................................................
71
4.13 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Sedang ..................................................................................................
72
4.14 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Padat .....................................................................................................
72
4.15 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Macet ....................................................................................................
73
4.16 Informasi Pengaduan.............................................................................
74
4.17 Informasi Halte......................................................................................
74
4.18 Model Pengujian Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas di Bali .
75
4.19 Sistem Informasi Trafik Kategori Sedang ............................................
76
4.20 Sistem Informasi Trafik Kategori Padat ..............................................
78
4.21 Sistem Informasi Trafik Kategori macet ..............................................
79
4.22 Sistem Informasi Trafik Kategori Lancar ............................................
80
4.23 Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas Real Time ......................
84
4.24 Garis Interval Skor Penilaian dan Prosentase Skala Likert Hasil Pengumpulan
Data ...........................................................................
xv
87
DAFTAR SINGKATAN ATAU TANDA
ADT
: Average Dayly Traffic
ATM
: Air Traffic Management
ATCS
: Area Traffic Control System
ATS
: Air Traffic Service
CCTV
: Closed Circuit Televesion
DS
: Degree of Saturation
EDI
: Electronic Data Interchange
EMP
: Ekivalen Mobil Penumpang
GIS
: Geographic Information System
GPS
: Global Positioning System
GPRS
: General Packet Radio Service
GSM
: Global System for Mobile
IP
: Intenet Protocol
ITS
: Intelligent Transport System
ITU-T
: Interntionl Telecommuniation Union- Telecommunication
LHR
: Lalu Lintas Harian
MKJI
: Manual Kapasitas Jalan Indonesia
PC
: Personal Computer
QoS
: Qualiti of Service
RTTIST
: Real Time Traffic Information System
SARBAGITA
: denpaSaR BAdung GIanyar TAbanan
SIG
: Sistem Informasi Geografis
SMP
: Satuan Mobil Penumpang
SMS
: Short Message Servie
STC
: Sistem Transportasi Cerdas
TIK
: Teknologi Informasi dan Komunikasi
WMN
: Werriless Mesh Network
xvi
DAFTAR LAMPIRAN
Halaman Lampiran A Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 13 Oktober 2014 ...............
94
Lampiran B Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 15 Oktober 2014 ..............
95
Lampiran C Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 16 Oktober 2014 ..............
96
Lampiran D Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 17- 18 Oktober 2014 .......
97
Lampiran E Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 19 dan 21 Oktober 2014 ...
98
Lampiran F Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 27 dan 28 Oktober 2014 ...
99
Lampiran G Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 29 Oktober 2014 ..............
100
Lampiran H Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 30-31 Oktober 2014 .........
101
Lampiran I Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 1 Nopember 2014 ..............
102
Lampiran J Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 4 Oktober 2014 .................
103
Lampiran K Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 5 dan 13 Nopember 2014 .
104
Lampiran L Form Kuesioner .....................................................................
105
xvii
BAB I PENDAHULUAN 1.1. Latar Belakang Transportasi merupakan sarana yang sangat penting dalam menunjang kegiatan perekonomian masyarakat di Indonesia. Transportasi yang ada saat ini digunakan untuk mendukung laju pertumbuhan ekonomi sehingga dapat menjadi penggerak dinamika pembangunan. Aktivitas penduduk yang sangat tinggi, menyebabkan perkembangan transportasi meningkat sehingga pergerakan lalu lintas menjadi sangat padat. Dampak dari pergerakan lalu lintas adalah kemacetan jalan. Kemacetan adalah padatnya jalur atau jalan raya yang mengakibatkan lambatnya kecepatan normal kendaraan karena adanya berbagai halangan mengakibatkan kendaraan berdekatan di jalan. Menurut Azhar Aris (2012) terdapat 7 penyebab kemacetan, yaitu physical bottlenecks (kemacetan fisik), kecelakaan lalu lintas (traffic incident), area pekerjaan (work zone), cuaca buruk (bad weather), alat pengatur lalu lintas yang kurang memadai (poor signal timing), acara khusus (special event), dan fluktuasi pada arus normal (fluctuations in normal traffic). Pemerintah Indonesia telah berupaya maksimal untuk mengembangkan sistem transportasi dalam rangka menanggulangi kemacetan lalu lintas, salah satunya dengan membuat terobosan yaitu menyediakan layanan Area Traffic Control Sistem (ATCS), yaitu layanan streaming video tentang kondisi lalu lintas
1
2
di beberapa persimpangan jalan berbasis web. Namun layanan ini masih memiliki banyak kelemahan, salah satunya adalah penilaian tentang kepadatan lalu lintas yang masih bersifat subjektif dan keakuratannya tergantung pada pandangan pengguna. Kelemahan lainnya adalah pengguna jalan sulit untuk menggunakan layanan ini saat mengendarai kendaraan. Disamping itu layanan ATCS yang ada belum memiliki kemampuan sebagai Sistem Transportasi Cerdas (STC). Sistem Transportasi Cerdas (STC) atau ITS (Intelligent Transportation Sistem) adalah sistem manajemen transportasi yang menggunakan sebuah pusat pengendali lalu lintas yang disebut sebagai Traffic Management Center (TMC). Traffic Management Center mengatur seluruh fungsi-fungsi pengaturan, pemantauan dan manajemen data lalu lintas, serta koordinasi dengan pihak-pihak terkait seperti kepolisian, rumah sakit dan layanan tanggap darurat. Pemantauan kondisi lalu lintas yang hanya menggunakan streaming video memiliki banyak kekurangan karena informasi lalu lintas lainnya seperti data kepadatan kendaraan, data pelanggaran dan data kecelakaan tidak dapat ditampilkan. Visualisasi data tersebut sesungguhnya sangat berguna dalam pengambilan keputusan, seperti pengalihan rute ketika terjadi kondisi kemacetan pada salah satu ruas jalan. Sistem Transportasi Cerdas (STC) digunakan sebagai sistem informasi yang mengintegrasikan teknologi informasi dan komunikasi (TIK) pada infrastruktur transportasi kendaraan untuk menginformasikan lalu lintas kepada masyarakat. Sistem informasi ini akan mengkombinasikan beberapa informasi data dari Global Positioning System (GPS) Tracker berupa koordinat dan kecepatan kendaraan yang diolah menjadi data trafik dengan Google Maps Api. Sasarannya adalah
3
bagaimana menghasilkan media komunikasi yang secara cerdas dan dapat memberikan informasi kepada masyarakat pengguna jalan untuk menentukan rute jalan yang terbaik dengan kategori macet, padat, sedang dan lancar, sehingga dapat meminimalkan waktu tempuh dan konsumsi bahan bakar. Dalam penerapan aplikasi Sistem Transport Cerdas (STC) ada 3 (tiga) aspek kunci untuk penyediaan informasi lalu lintas real time: 1. Pengumpulan data, bisa berasal dari pemantauan langsung seperti menggunakan helicopters, Closed-Circuit Television (CCTV), Sensor dan GPS; 2. Pengolahan data, yaitu mengolah data yang didapat dari pengumpulan data seperti titik koordinat dan kecepatan menjadi data trafik yang bisa dikombinasikan dengan tools lain seperti Google Maps Api; 3.
Penyebaran informasi melalui telepon, televisi, internet, radio dan rambu-rambu informasi dinamis (dynamic message signs).
STC lalu lintas real time digambarkan seperti Gambar 1.1.
Gambar 1.1 STC Real Time Sumber: GAO-10-121R Real-Time Traffic Information Systems
4
Penerapan Sistem Transportasi Cerdas (STC) saat ini telah mengalami perkembangan yang sangat pesat, bahkan dapat digunakan sebagai sarana untuk pemantauan lalu lintas dan penggunaan Global Positioning System (GPS) dalam pelacakan kendaraan. Aplikasi STC dikembangkan dengan 3 (tiga) aspek yaitu pengambilan data, pengolahan data dan penyebaran informasi. Data yang telah diambil dan diolah kemudian disebarkan secara offline sebagai wujud penerapan Sistem Transportasi Cerdas (STC) dalam lalu lintas melalui Personal Computer (PC) yaitu pemantauan kondisi lalu lintas menggunakan Internet Protocol (IP) Kamera yang disebarluaskan menggunakan Geographic Information Systems (GIS) (Indra Permana, dkk., 2009). Selain itu terdapat pula penyebaran informasi dengan model capturing data menggunakan jaringan telepon seluler dengan handphone yang telah memakai aplikasi Global Positioning System (GPS) (Herrera,dkk 2009). Bahkan ada juga penyebaran informasi menggunakan perangkat yang dipasang di kendaraan adapun fungsinya yaitu untuk dapat menghemat bahan bakar dan mempercepat waktu tempuh, dengan menggunakan Global Positioning System (GPS) dan werriless sensor, pengendara dapat memilih alternatif rute yang akan dilalui (Sandor Dornbush and Anupam Joshi, 2007).
Membuat arsitektur lalu lintas dengan menggunakan
Wirreless Mesh Network (WMN) dapat menjadi sarana untuk sistem informasi berbasis komputer (offline) (Xuedan Zhang, dkk, 2007). Bali sebagai daerah tujuan pariwisata saat ini sedang berusaha mengembangkan sistem informasi diberbagai bidang, salah satunya adalah Sistem Informasi Trafik lalu lintas real time. Namun sistem informasi trafik lalu lintas
5
real time untuk Sistem Transportasi Cerdas (STC) belum ada pengembangannya. Model ini seharusnya dapat diterapkan pada jalur transportasi massal bus Trans SARBAGITA yang ada di Bali. Informasi dan data lalu lintas dapat dilakukan dengan menggunakan capture data yang di dapat dari Global Positioning System (GPS) Tracker yaitu berupa koordinat dan kecepatan kendaraan menjadi data trafik untuk mengetahui kondisi jalur lalu lintas. Data trafik kemudian diolah untuk mendefinisikan data lalu lintas. Hasil dari pengolahan data lalu lintas tersebut selanjutnya diserbarluaskan dalam sebuah aplikasi sistem informasi lalu lintas dan dikombinasikan dengan Google Maps Api yang disebarkan melalui media internet. Adanya bus Trans SARBAGITA di Bali dilatarbelakangi oleh semakin parahnya kemacetan lalu lintas dan belum maksimalnya penggunaan transportasi massal yang disediakan sehingga menyebabkan masyarakat lebih memilih menggunakan kendaraan pribadi. Penggunaan kendaraan pribadi dalam jumlah yang besar, membuat tingkat kepadatan lalu lintas yang cukup tinggi, sehingga menyebabkan tingkat kemacetan yang tinggi. Dengan disediakannya transportasi massal seperti bus Trans SARBAGITA, Pemerintah Propinsi Bali berharap dapat menanggulangi kemacetan yang ada di jalur-jalur lalu lintas yang memiliki tingkat kepadatan yang tinggi. Penggunaan bus Trans SARBAGITA ini harus ditunjang dengan Sistem Transformasi Cerdas (STC) salah satunya dengan menerapkan Real Time Traffic Information System (RTTIS), yaitu sebuah sistem yang bekerja secara otomatis dalam penyampaian informasi kemacetan kepada pengguna jalan. RTTIS ini
6
melibatkan berbagai data lalu lintas berupa data fisik jalan, data cuaca, data tingkat kepadatan lalu lintas pada suatu wilayah tertentu. Dengan sistem ini, dipandang sangat tepat untuk digunakan pada transportasi massal seperti bus Trans SARBAGITA yang ada di Bali, karena dengan sistem ini masyarakat dapat mengetahui kondisi lalu lintas jalan. Kepadatan lalu lintas sepanjang jalan serta dapat pula mengetahui informasi grafis dengan. Indikator kemacetan yang berpedoman dan menggunakan derajat kejenuhan atau Degree of Saturation (DS). Informasi yang terdapat dalam sistem akan terus diperbaharui dalam hitungan menit. Keakuratan informasi lalu lintas akan tetap terjaga dengan visualisasi yang bersifat real time. Data dalam peta jalan akan berwarna merah menunjukan tingkat kepadatan lalu lintas yang sangat tinggi atau macet, warna oranye menunjukan tingkat kepadatan lalu lintas dalam kategori padat, dan warna hijau menunjukan kondisi lalu lintas yang sedang serta warna biru kategori lancar. Dengan visualisasi yang bersifat real time, maka sistem informasi trafik lalu lintas yang diusulkan dapat dijaga keakuratannya. Dari uraian di atas, penelitian ini bermaksud untuk meneliti tentang sistem informasi trafik lalu lintas untuk sistem transportasi cerdas di Bali.
1.2. Rumusan Masalah Berdasarkan uraian latar belakang masalah, maka dapat dirumuskan sebagai berikut :
7
1. Bagaimanakah mengolah data dari GPS Tracker menjadi data visual lalu lintas untuk mendefenisikan trafik lalu lintas seperti macet, padat, sedang dan lancar? 2. Bagaimanakah menyebarluaskan data visual trafik dengan aplikasi Google Maps API untuk menjadi sistem informasi lalu lintas yang bisa diakses dengan media internet?
1.3. Tujuan dan Manfaat Penelitian 1.3.1. Tujuan Penelitian Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah : 1. Dapat mendefenisikan trafik lalu lintas jalan seperti macet, padat, sedang dan lancar 2. Dapat membantu masyarakat dalam mengetahui keadaan trafik lalu lintas jalan dengan mengakses website sistem informasi trafik lalu lintas 1.3.2. Manfaat Penelitian Manfaat yang diperoleh dari penelitian ini adalah: 1. Mendukung upaya pemerintah daerah dalam program informasi trafik lalu lintas yang real time. 2. Mendukung upaya pemerintah untuk meningkatkan citra Bali sebagai pariwisata berkelas dunia, dimana program-program perjalanan wisata dapat dijadwal tepat waktu, tanpa ada waktu tunda perjalanan dan terjaminnya keselamatan wisatawan dalam berlalu lintas.
8
3. Berkontribusi pada peningkatan pendapatan asli daerah dan masyarakat.
1.4. Ruang Lingkup dan Batasan Masalah Untuk memfokuskan arah penelitian, ruang lingkup permasalahan akan dibatasi pada beberapa hal yaitu: 1. Mengolah data dari GPS Tracker menjadi data visual lalu lintas untuk mendefenisikan trafik lalu lintas seperti macet, padat, sedang dan lancar 2. Penyebaran data visual trafik dengan Google Maps Api menjadi sistem informasi trafik jalan dilalui oleh bus Trans SARBAGITA secara real time berbasis internet.
1.5. Keaslian Penelitian Bus Trans SARBAGITA merupakan alternatif pergerakan dalam usaha mengatasi kemacetan lalu lintas. Usaha untuk memberikan sistem informasi trafik yang real time menggunakan data dari alat GPS Tracker yang terpasang di bus Trans SARBAGITA dengan karekteristik jalan yang ada di Bali, data koordinat dan kecepatan dari GPS Tracker diproses dan dikombinasikan dengan Google Maps Api menjadi informasi trafik yang disebarkan melalui media internet. Sistem informasi trafik di Bali saat ini masih menggunakan Closed-circuit television (CCTV) atau streaming video yang diletakkan di beberapa persimpangan jalan di Denpasar. Namun sistem informasi trafik lalu lintas yang ada belum menggunakan sistem real time. Untuk mewujudkan sistem informasi trafik dengan real time, maka peneliti akan menggunakan data dari alat GPS
9
Tracker yang ada di bus Trans SARBAGITA dan dikombinasikan dengan Google Maps Api yang disesuaikan dengan karakteristik jalan yang dilalui, hasil dari informasi tersebut selanjutnya disebarkan melalui media internet. Melihat kondisi tersebut, maka penelitian tentang realisasi sistem informasi trafik lalu lintas sebagai sistem transportasi cerdas di Bali menarik untuk dijadikan objek penelitian. Adapun penelitian-penelitian yang telah dilakukan berkaitan dengan hal tersebut, antara lain: 1. Penggunaan teknologi GPS standar (Sandor Dornbush and Anupam Joshi, 2007) dengan memilih rute yang mereka percaya akan menjadi yang tercepat, namun kemacetan lalu lintas secara signifikan dapat mengubah durasi perjalanan. 2. GPS-GSM sebagai pelecakan kendaraan (Mohammad A. Al-Khedher, 2011) mengenai sistem GPS-GSM terintegrasi untuk melacak kendaraan yang menggunakan aplikasi Google Earth. Dengan mekanisme GPS dipasang pada kendaraan yang bergerak untuk mengidentifikasi posisi saat ini, dan data ditransfer ke stasiun penerima oleh GSM dengan parameter yang diperoleh. Menerima koordinat GPS disaring menggunakan filter Kalman untuk akurasi posisi diukur. Setelah pengolahan data, aplikasi Google Earth digunakan untuk melihat lokasi saat ini dan status masing-masing kendaraan. 3. Sistem monitoring dan kontrol lalu lintas perkotaan (Marson James Budiman, dkk.,
2012)
mengenai
sistem
monitoring
dan
kontrol
lalu
lintas,
mengintegrasikan informasi kepadatan lalu lintas dan kerusakan traffic light
10
melalui peta lokasi jalan yang ditampilkan pada sisi pengguna, dan mengidentifikasikan jalur-jalur terjadi kemacetan lalu lintas. 4.
GPS-enabled smartphone (Nokia N95) (Herrera, Juan C.,2009), Mengenai sistem pemantauan trafik lalu lintas dengan penggunaan perangkat GPS yang memberikan keuntungan pada akurasi informasi lokasi yang diambil dimana data diambil langsung dari lokasi jalan. Disamping itu data-data trafik seperti kecepatan dan waktu perjalannya dapat diperoleh dengan akurasi yang tinggi secara real time.
5. Analisa kepadatan ruas jalan Di kecamatan Rungkut dengan Pemetaan sistem informasi geografis (Hendrata Wibisana dan Siti Zainab, 2008), Penelitian ini menganalisa hubungan antara volume lalu lintas dengan kepadatan jumlah penduduk di sebuah kecamatan.Penelitian ini dilakukan di wilayah Rungkut kotamadya Surabaya, dimana jumlah penduduk dibagi dalam zona kelurahan. Metode yang digunakan untuk membantu proses analisa dan pemetaan adalah Arc View versi 3.3, metode “Roods dan metode Arterical Capacity” dengan persamaan rumus C = Co x FCW x FCSP x FCSF x FCCS. Disini C menyatakan kapasitas jalan, Co adalah kapasitas dasar jalan, FCw adalah faktor penyesuaian lebar jalan, FCSP adalah faktor penyesuaian pemisahan arah, FCSF adalah faktor penyesuaian hambatan samping dan bahu jalan/kreb, dan FCCS adalah faktor penyesuaian ukuran kota. Dari hasil perhitungan nilai Kapasitas (C) maka akan didapat nilai derajat kejenuhan (DS) yang menggambarkan layak atau tidaknya jalan tersebut digunakan.
11
6. GPS Tracking Simulation by Path Replaying (G. Rajendra,dkk 2011),
Penelitian ini untuk membangun database data GPS yang dapat digunakan oleh peneliti untuk mengembangkan dan menguji aplikasi GPS dan Model pendekatan : Pengumpulan data mobil bergerak dari setiap jalur sekali dalam file log ; memperbaiki file log ; dan memutar beberapa contoh beberapa log file secara bersamaan setelah mengganti beberapa nilai-nilai lama dengan nilai-nilai baru untuk mensimulasikan Pelacakan GPS. Dengan sistem ini, belum ada yang menggunakan sistem data dari GPS Tracker datanya dipakai untuk membuat sistem informasi trafik dengan model jalan yang ada di Bali. Dengan hasil penelitian di atas belum ada yang membahas atau meneliti mengenai sistem informasi trafik yang mendefinisikan kondisi jalan menjadi empat kategori yaitu macet, padat, sedang dan lancar, yang menerapkan tiga konsep STC yaitu : 1. Pengumpulan data Model pengambilan data dari GPS Tracker. 2. Pengolahan data Pengolahan data dari koordinat-koordinat dan kecepatan dari GPS Tracker menjadi data trafik. 3. Penyebaran informasi Proses penyebaran informasi dari pengolahan data trafik menjadi sistem informasi trafik dengan menggunakan media internet berbasis web dikombinasikan dengan Google Maps Api.
12
Dalam penelitian atau jurnal di atas, belum ada yang membahas mengenai data sumber dari GPS Tracker yang berupa koordinat-koordinat dan kecepatan menjadi sebuah data informasi yang dapat dikategorikan kemacetan jalan dengan beberapa status seperti macet, padat, sedang dan lancar dengan karakteristik jalan di Bali dengan menggunakan metode derajat kejenuhan atau Degree of Saturation (DS). Pemetaan metode yang digunakan dalam penelitian ini dapat dilihat pada diagram fishbone penelitian pada Gambar 1.2.
Gambar 1.2 Diagram Fishbone Penelitian
Sepengetahuan peneliti, sistem informasi trafik untuk sistem transportasi cerdas di Bali yang diusulkan di atas belum pernah dilaporkan dalam literatur.
1.6. Sistematika Penulisan Penelitian ini ditulis dalam 5 bab, terdiri dari:
BAB I PENDAHULUAN
13
Pada bab ini dijelaskan mengenai latar belakang, maksud penulisan, tujuan penulisan, ruang lingkup dan batasan masalah dan keaslian penelitian serta sistematika penulisan. BAB II TINJAUAN PUSTAKA Bab ini berisi state of the art, teori-teori dan rumus-rumus yang berhubungan dengan penelitian yang diperoleh dari studi literatur. BAB III METODE PENELITIAN Pada bab ini akan dibahas kerangka dan prosedur yang akan digunakan untuk pengumpulan dan pengolahan data, analisis, serta pemecahan masalah. BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN Hasil dan Pembahasan, bab ini menjelaskan mengenai tahapan pengolahan data GPS Tracker menjadi data trafik lalu lintas, kondisi trafik lalu lintas, hasil kategori trafik lalu lintas, dan penyebaran sistem informasi trafik lalu lintas cerdas berbasis website berdasarkan data trafik lalu lintas . BAB V PENUTUP Pada bab ini berisi kesimpulan dari penelitian dan saran untuk pengembangan penelitian selanjutnya
BAB II KAJIAN PUSTAKA
2.1. State Of The Art Review Bab ini menjelaskan mengenai teori sistem transportasi cerdas (STC) atau Intelegen Transposrt system (ITS) secara real time yang fokus pada sistem informasi trafik. STC merupakan penerapan kemajuan telekomunikasi, teknik informasi dalam infrastruktur transportasi dan kendaraan sebagai alternatif untuk mengatasi permasalahan lalu lintas seperti kemacetan jalan. Metode dalam penerapan STC menggunakan tiga tahapan yaitu pengumpulan data, pengolahan data dan penyebaran dari hasil pengolahan data melalui media internet. Penelitian ini nantinya digunakan sebagai acuan dan pemetaan beberapa penelitian serta sebagai bahan perbandingan oleh penulis. Tabel 2.1
No. 1
2
Pemetaan penelitian dari literatur yang berkontribusi sebagai pengembangan sistem informasi trafik berbasis sistem transport cerdas
Penelitian Kajian tingkat kemacetan lalu lintas dengan memanfaatkan citra quickbird dan sistem informasi Geografis di sebagian ruas jalan kota tegal (Ayudanti Patriandini,2013)
Hybrid GPS-GSM Localization of Automobile Tracking System (Mohammad A. AlKhedher,2011)
Sumber Data GPS, Kamera digital, disto (pengukur jarak digital), formulir. Interpretasi Citra Quickbirddigunaka n untuk memperoleh data geometrik jalan berupa lebar jalan, median dan penggunaan lahan GPS dipasang pada kendaraan yang bergerak untuk posisi saat ini, dan ditransfer oleh GSM dengan parameter yang diperoleh oleh port data mobil sebagai SMS ke stasiun penerima.
Aspek STC Pengolahan data Pengelohan data citra
Metode
Hasil
Penyebaran Melalu program berbasis destop
Citra Quickbird
1.
2.
Pengolahan dengan filter kalman
14
sistem pelacakan mobil via Google Earth
Filter Kalman
Peta tingkat pelayanan jalan disebagian ruas jalan Kota Tegal. Peta tingkat kemacetan lalu lintas disebagian ruas jalan Kota Tegal.
Melacak kendaraan yang menggunakan aplikasi Google Earth
15
Tabel 2.1
No.
Lanjutan pemetaan penelitian dari literatur yang berkontribusi sebagai pengembangan sistem informasi trafik berbasis sistem transport cerdas
Penelitian Sumber Data
Aspek STC Pengolahan data
Metode
Hasil
Penyebaran
3
Evaluation of Traffic Data Obtained via GPS-Enabled Mobile Phones: the Mobile Century Field Experiment (Herrera,dkk 2009)
GPS. ponsel GPS enabled dapat digunakan sebagai sensor, menyediakan kecepatan titik di jalan bebas hambatan. menggunakan perbandingan kecepatan pengukuran yang perhitungan tingkat penetrasi dicapai selama hari
Memanfaatkan VTLS dan sensor loop detector
sistem monitoring berbasis di ponsel GPS – enabled
VTLS dan sensor loop detector
Sistem monitoring berbasis diponsel GPS –enabled
4
Street Smart Traffic: Discovering and Disseminating Automobile Congestion Using VANET’s (Sandor Dornbush and Anupam Joshi, 2007)
Menggunakan koordinat GPS tetapi tidak di konversi menjadi data trafik visual
Penyebaran pemasangan alat di kendaraan.
Algoritma clustering terdistribusi
Informasi kemacetan lalu lintas menggunakan jaringan nirkabel ad hoc
5
Simulasi Sistem Informasi Geografis (SIG) Pemantauan Posisi Kendaraan Via SMS Gateway (Raidah Hanifah,2010)
Gps, Wiireless communicatio, Pengolahan informasi menggunakan Vehicle Ad-Hoc Networks (VANET) GPS
Penggunaan data gps denganbahasa pemrograman Delphi 7. Dengan komponen map object 2.0
Aplikasi SIG berbasis destop (offline)
Sms getway dengan GIS
Sistem Informasi Geografis ( GIS ) untuk Kendaraan Posisi Tracking melalui SMS Gateway
Dari literature diatas belum ada yang membahas mengenai sistem informasi trafik lalu lintas dengan menggunakan indikator derajat kejenuhan dengan sumber data dari GPS Tracker dengan kategori lancar, sedang, padat dan macet yang disebarkan melalui media internet dengan dikombinasikan Google Maps Api. Sehingga penelitian ini meneliti mengenai sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali. 2.2. Transportasi Transportasi adalah perpindahan dari suatu tempat ketempat lain dengan menggunakan alat pengangkutan, baik yang digerakkan oleh tenaga manusia, hewan (kuda, sapi, kerbau, onta) atau mesin (HaryonoSukarto, 2006). Konsep
16
transportasi didasarkan pada adanya perjalanan (trip) antara asal (origin) dan tujuan (destination). Perjalanan adalah pergerakan orang dan barang antara dua tempat kegiatan yang terpisah untuk melakukan kegiatan perorangan atau kelompok dalam masyarakat. Perjalanan dilakukan melalui suatu lintasan yang menghubungkan asal dan tujuan, menggunakan alat angkut atau kendaraan dengan kecepatan tertentu. Jadi perjalanan adalah proses perpindahan dari satu tempat ketempat yang lain. Ada 5 (lima) unsur pokok transportasi yaitu: a. Manusia yang membutuhkan transportasi. b. Barang yang diperlukan manusia. c. Kendaraan sebagai sarana transportasi. d. Jalan sebagai prasarana transportasi. e. Organisasi sebagai Pengelola Transportasi. Moda transportasi ada tiga macam: a. Transportasi darat: kendaraan bermotor, kereta api, gerobak yang ditarik oleh manusia atau hewan (kuda, sapi, kerbau). Moda transportasi darat dipilih berdasarkan faktor-faktor: -
Jenis dan spesifikasi kendaraan.
-
Jarak perjalanan.
-
Tujuan perjalanan.
-
Ketersediaan moda.
-
Ukuran kota dan kerapatan pemukiman.
-
Faktor sosial dan ekonomi.
17
Pengklasifikasian kendaraan menurut MKJI (Manual Kapasitas Jalan Indonesia) terbagi menjadi empat jenis, yaitu: 1. Kendaraan ringan Kendaraan bermotor ber-as dua dengan empat roda dan dengan jarak as 23 meter, meliputi mobil penumpang, oplet, mikrobis, pick-up, dan truk kecil sesuai sistem klasifikasi Bina Marga. 2. Kendaraan Berat Kendaraan bermotor dengan lebih dari empat roda, meliputi bis, truk tiga as dan truk kombinasi sesuai sistem klasifikasi Bina Marga. 3. Sepeda Motor Kendaraan bermotor dengan dua atau tiga roda, meliputi sepeda motor dan kendaraan roda tiga sesuai sistem klasifikasi Bina Marga. 4. Kendaraan tak bermotor. Kendaraan dengan roda yang digerakkan oleh orang atau hewan, meliputi sepeda, becak, kereta kuda dan kereta dorong sesuai sistem klasifikasi Bina Marga. Pengklasifikasian kendaraan seperti di atas dilakukan karena berbagai macam tipe kendaraan memiliki pengaruh yang berbeda terhadap arus lalu lintas suatu jalan. Klasifikasi kendaraan tersebut didasarkan pada jumlah as dan jumlah roda yang dimiliki oleh kendaraan. Jenis kendaraan yang akan diamati dalam penelitian ini adalah kendaraan ringan (LV), kendaraan berat (HV) dan sepeda motor (MC). b.
Transportasi Air ( sungai, Danau, Laut) : Kapal, Tongkang, Perahu, Rakit.
c.
Transportasi Udara: Pesawat Terbang.
18
Transportasi merupakan salah satu komponen yang mutlak penting bagi pencapaian tujuan pembangunan masa kini dan mendatang. Berbagai studi telah menunjukkan bahwa negara-negara yang berhasil dalam pencapaian tujuan pembangunan adalah negara-negara yang memiliki sistem transportasi yang memadai dalam memenuhi kebutuhan dinamis penduduknya. Pembangungan transportasi lebih efisien, efektif dan memberikan nilai tambah bagi sektor lain serta tidak menimbulkan berbagai dampak negatif bagi masyarakat dan lingkungan dipadukan dengan pengembangan teknologi dan manajemen transportasi. Teknologi yang dapat dimanfaatkan untuk menunjang sistem transportasi yang efektif dan efisien antara lain adalah: 1. Teknologi Informasi dan Komunikasi (TIK). 2. Energi baru dan terbarukan. 3. Komponen Lokal. 4. Informasi meteorologi dan geofisika. Pemanfaatan TIK bagi kepentingan transportasi belum optimal. Hal ini terlihat dari minimnya penggunaan teknologi tersebut pada sistem persinyalan jaringan kereta api, sistem pengaturan lalu-lintas jalan raya seperti ITS (Intelligent Transportation System), pengaturan lalu-lintas penerbangan dan bandar udara serta perangkat pendukungnya seperti ATS (Air Traffic Service), ATM (Air Traffic Management) dan EDI (Electronic Data Interchange) untuk pelabuhan. 2.3. Sistem Transportasi Cerdas Intelligent Transport System (ITS) dalam bahasa Indonesia berarti sistem transportasi cerdas (STC). Sistem transportasi cerdas (STC) pada prinsipnya adalah penerapan kemajuan teknologi di bidang elektronika, komputer dan
19
telekomunikasi untuk membuat prasarana dan sarana transportasi lebih informatif, lancar, aman dan nyaman sekaligus ramah lingkungan. Sistem ini mempunyai tujuan dasar untuk membuat sistem transportasi yang mempunyai kecerdasan, sehingga dapat membantu pemakai transportasi dan penguna transportasi untuk: 1. Mendapatkan informasi. 2. Mempermudah transaksi. 3. Meningkatkan kapasitas prasarana dan sarana transportasi. 4. Mengurangi kemacetan atau antrian. 5. Meningkatkan keamanan dan kenyamanan. 6. Mengurangi polusi lingkungan. 7. Mengefisiensikan pengelolaan transportasi. 2.3.1. Ruang Lingkup STC Menurut (Hanok Mandaku, 2010) ruang lingkup STC dapat di kelompok menjadi beberapa diantaranya: a. Advanced Traveller Information System Sistem ini secara prinsip adalah sistem informasi yang menjadi panduan kendaraan untuk mendapatkan rute jalan yang optimal. b. Advanced Traffic Management System Advanced Traffic Managent System digunakan oleh pengelola jalan untuk memantau lalu lintas dan memberikan informasi real time kepada pengguna jalan.
20
c. Incident Management System Incident Management System adalah sistem informasi yang digunakan untuk berbagai kejadian darurat, misalkan kecelakaan, longsor atau bencana lainnya. d. Electronic Toll Collection System Persoalan klasik pada jalan tol adalah lama waktu yang diperlukan untuk transaksi pelanggan digerbang tol. e. Assistance For Safe Driving Assistance for Safe Driving adalah bentuk dari STC yang sangat maju. Kendaraan dilengkapi dengan sejumlah sensor yang dapat mengarahkan pengemudi untuk berkendara dengan aman. f. Support for Public Transportation STC jenis ini diterapkan pada moda transpotasi umum, misalnya: bus/truk, kapal laut, ferri dan pesawat terbang. Penerapan STC telah dilakukan dinegara-negara maju seperti: Amerika Serikat, Jepang, Kanada, Korea Selatan dan sebagainya. Negara berkembang juga sudah mulai menerapkan STC dalam skala terbatas, misalnya sistem pengempulan tol secara elektronis dan sistem informasi lalu lintas. Contoh beberapa negara tetangga yang telah menggunakan sistem pengumpulan tol adalah Malaysia dan Philipina. Pengorganisasian STC di negara-negara maju dilaksanakan
secara
bersama
oleh
pemerintah,
kepolisian,
operator
transportasi dan kalangan industri. Selain masalah kebijakan, industri-industri terkait juga turut mendukung dari segi riset dan pengembangan teknologi. Kalangan indurstri yang terkait antara lain industri otomotif, elektronika,
21
komputer, telekomunikasi, penerbangan, perhubungan dan jalan tol. Karena itu STC menjadi primadona dan dianggap sebagai masa depan transportasi. 2.3.2. Aplikasi STC Menurut (Rusmadi Suyuti,2012) aplikasi STC
dapat dikelompokan
diantaranya : 1. Real-Time Traffic Information System (RTTIST) Teknologi RTTIS memanfaatkan data dari Area Traffic Control System (ATCS) yang saat ini sudah ada untuk diolah menjadi suatu sistem informasi kondisi lalu lintas bagi pengguna jalan. Dengan sistem ini pengguna jalan akan dapat mengetahui rute mana yang terbaik untuk dilalui sepanjang perjalanannya. Proses penyebaran informasi dapat dilakukan dalam bentuk Variable Message Sign (VMS), melalui mobile tv, telepon seluler maupun lewat call center dan sms. Aplikasi ini disajikan dalam website yang dirancang khusus sesuai dengan kebutuhan (baik numeric maupun grafis) sehingga dapat langsung diakses dan digunakan oleh para pengguna (Bappeda, DLLAJ, Konsultan, Bina Marga, Departemen Perhubungan, Polantas, dan instansi terkait lainnya) melalui fasilitas internet. 2. Advanced Bus Information System Aplikasi advanced bus information system dilakukan melalui integrasi terhadap sistem GPS pada bus Transjakarta yang saat ini sudah diinstal di sebagian besar bus. Sistem GPS tersebut perlu dihubungkan antara satu dengan yang lain dan bermuara pada suatu public transport control centre. Aplikasi yang bisa dilakukan adalah berupa fleet management terhadap bus Transjakarta, informasi lama waktu kedatangan bus berikutnya baik
22
melalui papan pengumuman / display pada halte atau melalui telepon seluler. 3. Parking Space Information System Beberapa pengelola gedung parkir khususnya di pusat perbelanjaan/mall saat ini sudah menggunakan sistem informasi ketersediaan ruang parkir. Hanya saja saat ini sistem informasi tersebut saat ini belum terintegrasi antara satu gedung dengan gedung lainnya Dengan menyusun sistem informasi ketersediaan ruang parkir yang terintegrasi, ada beberapa manfaat yang diperoleh, yaitu: mengurangi panjang perjalanan pengguna jalan, mengurangi kemacetan lalu lintas pada ruas-ruas jalan di sekitar lokasi pusat pembelanjaan. 4. Electronic-Law Enforcement Aplikasi ini dapat digunakan diantaranya untuk melakukan penindakan secara elektronik bagi pelanggaran lampu lalu lintas, pelanggaran jalur busway, pelanggaran yellow box, dan sebagainya. Proses ini juga mengurangi terjadinya transaksi ”damai” dalam proses penindakan terhadap pelanggaran lalu lintas karena prosesnya dilakukan secara elektronik. 2.3.3. Klasifikasi STC Sistem navigasi STC dapat diklasifikasikan dalam empat tipe yaitu : 1. Autonomous ITS Sistem Autonomous ITS terdiri dari sistem penentuan posisi dan sistem peta elektronik yang ditempatkan pada kendaraan dan dimaksudkan untuk memberikan kemampuan navigasi yang lebih baik bagi pengemudi kendaraan yang bersangkutan. Sarana ini tidak mempunyai komunikasi dengan sistem luar kendaraan kecuali kalau menggunakan GPS untuk
23
penentuan posisinya dimana dalam hal ini diperlukan antena untuk menerima sinyal GPS. 2. Fleet Management ITS Fleet Management ITS berfungsi untuk mengelola kendaraan dari pusat pengontrol (dispatch center) melalui hubungan komunikasi. Dalam sistem ini, kendaraan-kendaraan yang bersangkutan dilengkapi dengan sistem penentuan posisi tetapi umumya tidak dilengkapi dengan sistem peta elektronik. Kendaraan-kendaraan tersebut melaporkan posisinya kepusat pengontrol sehingga pusat pengontrol mempunyai kemudahan untuk mengelola pergerakan kendaraan. Disamping memberikan instruksiinstruksi mengenai pengarahan, pusat pengontrol juga bertanggung jawab memberikan informasi-informasi yang diperlukan oleh pengemudi kendaraan seperti informasi cuaca dan keadaan lalu lintas. 3. Advisory ITS Advisory ITS menggabungkan aspek penentuan posisi dan sistem peta elektronik dari sistem autonomous ITS dengan aspek komunikasi dari arsitektur sistem fleet management ITS. Sistem advisory ITS adalah autonomous dalam artian bahwa sistem ini tidak di kontrol oleh suatu pusat pengontrol (dispatch center), tetapi pada saat yang sama sistem ini merupakan bagian dari armada kendaraan yang mendapat pelayanan dari pusat informasi lalu lintas. Pada beberapa sistem advisory ITS, kendaraan– kendaraan tertentu berdiri sendiri sebagai traffic probes, yang memberikan kendaraan-kendaraan lainnya (yang tidak terdefinisikan oleh pusat informasi lalu lintas) informasi-informasi terbaru tentang kondisi lalu lintas dan cuaca.
24
4. Inventory ITS Inventory ITS System ini biasanya terdiri dari kendaraan yang berdiri sendiri dan dilengkapi dengan kamera video digital untuk mengumpulkan data (lengkap dengan koordinat dan waktu pengambilan) yang terkait dengan jalan. Sistem ini diperlukan antara lain untuk keperluan inventarisasi jalan, pemeliharaan jalan, serta penyelidikan objek-objek pengganggu lalu lintas. Kendaraan–kendaraan yang digunakan dilengkapi dengan alat penentuan posisi, data logger, serta penampilan data dalam bentuk peta elektronik. STC juga dapat diterapkan untuk mengatasi kemacetan karena STC merupakan gabungan dari sistem transportasi dengan teknologi informasi untuk meningkatkan aksesibilitas dan efisiensi serta keamanan transportasi. Dengan diterapkannya STC di Indonesia maka setiap pengguna jalan akan dapat mengaksesnya secara real time dan mudah. Hanya dengan menggunakan media internet berbasis web maupun handphone maka setiap orang bisa mengetahui kondisi jalan apakah sedang mengalami macet atau lancar. Selain itu, STC juga mampu mengatasi kecelakaan yang terjadi di kereta api. Karena bila alat tersebut terpasang maka kereta yang saling berhadapan akan berhenti dengan sendirinya. Secara umum ruang lingkup STC terdiri dari beberapa hal, diantaranya sistem informasi dan navigasi yang modern. Dengan sistem ini akan memberikan informasi tentang pilihan rute jalan yang optimal kepada pelaku perjalanan. STC juga berperan sebagai sistem manajemen lalu lintas yang dapat memberi informasi real time tentang kondisi lalu lintas yang sedang terjadi.
25
2.4. Jalan Menurut Pasal 1 Undang Udang Republik Indonesia Nomor 38 Tahun 2004 tentang jalan. Jalan adalah prasarana transportasi darat yang meliputi segala bagian jalan, termasuk bangunan pelengkap dan perlengkapannya yang diperuntukkan bagi lalu lintas, yang berada pada permukaan tanah, di atas permukaan tanah, di bawah permukaan tanah dan/atau air, serta di atas permukaan air, kecuali jalan kereta api, jalan lori, dan jalan kabel. Kategori jalan terdiri dari: a. Jalan umum adalah jalan yang diperuntukkan bagi lalu lintas umum. b. Jalan khusus adalah jalan yang dibangun oleh instansi, badan usaha, perseorangan, atau kelompok masyarakat untuk kepentingan sendiri. c. Jalan tol adalah jalan umum yang merupakan bagian sistem jaringan jalan dan sebagai jalan nasional yang penggunanya diwajibkan membayar tol. Sistem jaringan jalan terdiri dari 2 sistem antara lain : a. Sistem jaringan jalan primer Sistem jaringan jalan primer merupakan sistem jaringan jalan dengan peranan pelayanan distribusi barang dan jasa untuk pengembangan semua wilayah di tingkat nasional, dengan menghubungkan semua simpul jasa distribusi yang berwujud pusat-pusat kegiatan. b. Sistem jaringan jalan sekunder Sistem jaringan jalan sekunder merupakan sistem jaringan jalan dengan peranan pelayanan distribusi barang dan jasa untuk masyarakat di dalam kawasan perkotaan. Jalan umum menurut fungsinya dikelompokkan ke dalam 4 kelompok yaitu :
26
a. Jalan Arteri Jalan Arteri merupakan jalan umum yang berfungsi melayani angkutan utama dengan ciri perjalanan jarak jauh, kecepatan rata-rata tinggi dan jumlah jalan masuk dibatasi secara berdaya guna. b. Jalan Kolektor Jalan kolektor merupakan jalan umum yang berfungsi melayani angkutan pengumpul atau pembagi dengan ciri perjalanan jarak sedang, kecepatan ratarata sedang dan jumlah jalan masuk dibatasi. c. Jalan Lokal Jalan Lokal merupakan jalan umum yang berfungsi melayani angkutan setempat dengan ciri perjalanan jarak dekat, kecepatan rata-rata rendah, dan jumlah jalan masuk tidak dibatasi. d. Jalan Lingkungan Jalan Lingkungan merupakan jalan umum yang berfungsi melayani angkutan lingkungan dengan ciri perjalanan jarak dekat dan kecepatan rata-rata rendah. Jalan umum menurut statusnya dikelompokkan ke dalam 5 kategori antara lain: a. Jalan Nasional Jalan nasional merupakan jalan arteri dan jalan kolektor dalam sistem jaringan jalan primer yang menghubungkan antar ibukota provinsi, dan jalan strategis nasional, serta jalan tol. b. Jalan Provinsi Jalan Provinsi merupakan jalan kolektor dalam sistem jaringan jalan primer yang menghubungkan ibukota provinsi dengan ibukota kabupaten/kota, atau antar ibukota kabupaten/kota, dan jalan strategis provinsi.
27
c. Jalan Kabupaten Jalan Kabupaten merupakan jalan lokal dalam sistem jaringan jalan primer yang menghubungkan ibukota kabupaten dengan ibukota kecamatan, antar ibukota kecamatan, ibukota kabupaten dengan pusat kegiatan lokal, antar pusat kegiatan lokal, serta jalan umum dalam sistem jaringan jalan sekunder dalam wilayah kabupaten, dan jalan strategis kabupaten. d. Jalan Kota Jalan Kota adalah jalan umum dalam sistem jaringan jalan sekunder yang menghubungkan antar pusat pelayanan dalam kota, menghubungkan pusat pelayanan dengan persil, menghubungkan antar persil, serta menghubungkan antar pusat permukiman yang berada di dalam kota. e. Jalan Desa Jalan Desa merupakan jalan umum yang menghubungkan kawasan dan/atau antar permukiman di dalam desa, serta jalan lingkungan.
2.5. Kemacetan Lalu Lintas Kemacetan terjadi jika arus lalu lintas mendekati kapasitas jalan. Kemacetan semakin meningkat apabila arus begitu besarnya sehingga kendaraan sangat berdekatan satu dengan yang lain. Kemacetan total terjadi apabila kendaraan harus berhenti atau bergerak sangat lambat ( Ofyar Z. Tamin, 2000). Lalu lintas tergantung kepada kapasitas jalan, banyaknya lalu lintas yang ingin bergerak, tetapi kalau kapasitas jalan tidak dapat menampung, maka lalu lintas
yang ada akan terhambat danakan mengalir sesuai dengan kapasitas
jaringan jalan maksimum (Budi D.Sinulingga, 1999).
28
Teknik lalu-lintas angkutan darat yang meliputi, karakteristik volume lalu lintas, kapasitas jaringan jalan, satuan mobil penpumpang, asal dan tujuan lalu lintas serta pembangkit lalu lintas (Budi D.Sinulingga, 1999). 2.5.1. Karakteristik Volume Lalu Lintas Didalam istilah perlalu-lintasan dikenal Lalu Lintas Harian (LHR) atau ADT (Average Dayly Traffic) yaitu jumlah kendaraan yang lewat secara rataratasehari (24 jam) pada suatu ruas tertentu, besarnya LHR akan menentukan dimensi penampang jalan yang akan dibangun. Volume lalu lintas ini bervariasi besarnya, tidak tetap, tergantung waktu, variasi dalam sehari, seminggu maupun sebulan dan setahun. Didalam satu hari biasanya terdapat dua waktu jam sibuk, yaitu pagi dan sore hari. Tapi ada juga jalan-jalan yang mempunyai variasi volume lalu lintas agak merata. Volume lalu lintas selama jam sibuk dapat digunakan untuk merencanakan dimensi jalan untuk menampung lalu lintas. Makin tinggi volumenya, makin besar dimensi yang diperlukan. Ini membutuhkan pengamatan yang cermat tentang kondisi dilapangan sebelum menetapkan volume lalu lintas untuk kepentingan perencanaan. Suatu ciri lalu lintas pada suatu lokasi belum tentu sama dengan lokasi lain di dalam sebuah kota, apalagi kalau kotanya berlainan. Oleh karena itu untuk merencanakan suatu fasilitas perlalu-lintasan pada suatu lokasi, sebaiknya harus diadakan penelitian. Suatu volume yang overestimate akan membuat perencanaan menjadi boros, sedangkan underestimate akan membuat jaringan jalan cepat mengalami kemacetan, sehingga memerlukan pengembangan. 2.5.2. Derajat Kejenuhan Derajat kejenuhan atau Degree of Saturation (DS) didefinisikan sebagai rasio arus terhadap kapasitas, yang digunakan sebagai faktor utama dalam
29
penentuan tingkat kinerja simpang dan segmen jalan. Nilai DS menunjukkan apakah segmen jalan tersebut mempunyai masalah kapasitas atau tidak. Persamaan untuk menentukan derajat kejenuhan adalah sebagai berikut (Agung Pambudi, Yudha Prasetyawan, 2010): DS = ................................................................................ (2.1) Disini DS menyatakan derajat kejenuhan, melewati ruas jalan dan
adalah arus kendaraan yang
adalah nilai kapasitas jalan tersebut.
2.5.3. Kapasitas Jalan Kapasitas didefinisikan sebagai arus maksimum melalui suatu titik di jalan yang dapat dipertahankan per satuan jam pada kondisi 4 tertentu. Untuk jalan dua-lajur dua-arah, kapasitas ditentukan untuk arus dua arah (kombinasi dua arah), tetapi untuk jalan dengan banyak lajur, arus dipisahkan per arah dan kapasitas ditentukan per lajur (MKJI, 1997). Nilai kapasitas telah diamati melalui pengumpulan data lapangan selama memungkinkan. Karena lokasi yang mempunyai arus mendekati kapasitas segmen jalan sedikit (sebagaimana terlihat dari kapasitas simpang sepanjang jalan), kapasitas juga telah diperkirakan dari analisa kondisi iringan lalu lintas dan secara teoritis dengan mengasumsikan hubungan matematik antara kerapatan, kecepatan dan arus. Kapasitas dinyatakan dalam Satuan Mobil Penumpang (SMP). Persamaan dasar untuk menentukan kapasitas adalah sebagai berikut (Agung Pambudi, Yudha Prasetyawan, 2010): ...................................... (2.2) Disini C menyatakan kapasitas jalan, C0 adalah kapasitas dasar jalan, FCW adalah faktor penyesuaian lebar jalan, FCSP adalah faktor penyesuaian pemisahan
30
arah, FCSF adalah faktor penyesuaian hambatan samping dan bahu jalan/kreb, dan FCCS adalah faktor penyesuaian ukuran kota. 2.5.4. Kecepatan Kendaraan Ringan Kecepatan kendaraan ringan adalah kecepatan kendaraan yang dipengaruhi oleh derajat kejenuhan suatu jalan tertentu pada saat tertentu. Nilai kecepatan kendaraan ringan diperoleh dari persamaan (Agung Pambudi, Yudha Prasetyawan, 2010): VLV =
.............................................................. (2.3)
Disini VLV merupakan kecepatan kendaraan ringan,
adalah kecepatan
arus bebas, D adalah kerapatan Dj adalah kerapatan saat macet total dan l, m adalah konstanta. 2.5.5. Satuan Mobil Penumpang Satuan Mobil Penumpang (SMP) merupakan satuan arus lalu lintas dari berbagai tipe kendaraan yang telah dikonversi menjadi kendaraan ringan. Berbagai tipe kendaraan tersebut dikonversikan sesuai dengan nilai faktor EMP (Ekivalen Mobil Penumpang) yang dimilikinya. Faktor SMP adalah faktor konversi berbagai tipe kendaraan dibandingkan dengan kendaraan ringan sehubungan dengan perilaku lalu lintasnya. Tujuan dilakukan pengkonversian ini adalah untuk memudahkan proses analisia kapasitas jalan. Menurut MKJI (Manual Kapasitas Jalan Indonesia), besarannya nilai faktor EMP didasarkan pada ukuran dan tipe jalan. Standar nilai faktor EMP untuk jalan perkotaan tak terbagi seperti terlihat pada Tabel 2.2.(Agung Pambudi, Yudha Prasetyawan, 2010):
31
Tabel 2.2 EMP Untuk Jalan Perkotaan Tak Terbagi Tipe jalan: Jalantak terbagi
Arus lalu lintas (kend/jam)
HV
EMP
Dua jalur tak terbagi (2/2 UD) Empat jalur tak terbagi (4/2 UD)
0 >1800 0 >3700
1,3 1,2 1,3 1,2
MC Lebar jalur lalu lintas (m) ≤6 >6 0,5 0,4 0,35 0,25 0,4 0,25
Sedangkan untuk jalan perkotaan terbagi dan satu arah, standar nilai faktor EMP terlihat pada Tabel 2.3. (Agung Pambudi, Yudha Prasetyawan, 2010). Tabel 2.3 EMP Untuk Jalan Perkotaan Terbagi Tipe jalan : Jalan terbagi dan satu arah Dua jalur satu arah (2/1 D) dan empat lajur terbagi (4/2 D) Tiga jalur satu arah (3/1) dan enam lajur terbagi (6/2 D)
Arus lalu lintas (kend/jam) 0 >1050
EMP HV 1,3 1,2
MC 0,4 0,25
0 >1100
1,3 1,2
0,4 0,25
2.5.6. Kategori Kepadatan Jalan Menurut penelitian (Agung Pambudi dan Yudha Prasetyawan, 2010) penentuan kategori kepadatan dilakukan agar pengguna layanan dapat lebih mudah memahami nilai kepadatan hasil pengolahan data. Kategori kepadatan diperoleh dengan menggunakan asumsi jalan arteri dalam keadaan
lancar
adalah saat kecepatan kendaraan mencapai 40 Km/jam. Nilai kecepatan ini didapat dari ketentuan dari pihak Kepolisian kota Surabaya. Secara umum jalan arteri memiliki kecepatan arus bebas sekitar 57 Km/jam, pada keadaan ini nilai Derajat kejenuhan atau Degree of Saturation (DS) adalah nol, maksudnya sebuah kendaraan melaju sendiri pada jalan tanpa ada hambatan. Dengan menggunakan cara yang sama, maka dicari juga nilai-nilai DS
32
untuk kecepatan
yang
lain.
Nilai tersebut didapat dengan menggunakan
persamaan (2.1). Konstanta l dan m yang digunakan dalam penelitian ini bernilai 2,1 dan 0,58. Nilai konstanta l dan m tersebut merupakan justifikasi sesuai dengan ukuran kota Surabaya. Dengan memasukkan nilai D (kerapatan) dan Dj (kerapatan saat kondisi macet total) maka dapat dihasilkan nilai kecepatan sesuai batas yang diharapkan. Batas kecepatan yang dimaksud adalah 40 – 57 Km/jam untuk keadaan lancar, 26 – < 40 Km/jam untuk keadaan sedang, 17 – < 26 Km/jam untuk keadaan padat dan < 17 Km/jam untuk keadaan macet. Sehingga didapatkan hasil pengkategorian kepadatan lalu lintas pada Tabel 2.4. Tabel 2.4 Pengkategorian Kepadatan Lalu Lintas Jalan Kecepatan (Km/jam) 40 – 57 26 – < 40 17 – < 26 < 17
DS
Kategori Kepadatan
Warna
< 0,35 < 0,65 < 0,9 > 0,9
Lancar Sedang Padat Macet
Biru Hijau Oranye Merah
2.6. Geographic Information System GIS atau Sistem Informasi Geografis (SIG) adalah sistem informasi khusus yang mengelola informasi bereferensi geografis atau data geospatial, untuk mendukung pengambilan keputusan dalam perencanaan dan pengelolaan penggunaan lahan, sumber daya alam, lingkungan transportasi, fasilitas kota, dan pelayanan umum lainnya. Data geografis yang dimaksud diatas adalah data spasial yang terdiri atas lokasi suatu geografi yang di set ke dalam bentuk koordinat yang ciri-cirinya adalah: a. Memiliki atribut geometri seperti koordinat dan lokasi. b. Terkait dengan aspek ruang seperti kotadan kawasan pembangunan. c. Berhubungan dengan semua fenomena yang terdapat di bumi, misalnya data, kejadian, gejala dan objek.
33
2.7. Google Maps Google Maps memberikan sebuah jasa peta globe virtual gratis dan online dengan menyediakan peta dan gambar satelit yang dapat diintegrasikan di dalam sistem yang sebelumnya telah terdaftar. Google Maps mengijinkan pengguna untuk mengubah atau menambah fitur yang disediakan sehingga dapat mempermudah pengguna untuk memvisualisasikan data spesial yang ada. Google Maps merupakan salah satu penyedia layanan pemetaan dan kartografi berbasis web dengan waktu loading yang relatif lebih cepat. Google Maps juga menampilkan peta secara tiled map dan menyediakan layanan script API (Aplication Program Interface) yang kaya dan bisa dikembangkan dengan mudah. 2.7.1. Google Maps API Google Maps API merupakan layanan untuk mengintegrasikan Google Maps pada halaman situs yang dikembangkan secara mandiri. API ini menyediakan fungsi-fungsi untuk memanipulasi peta dan menambahkan konten pada peta. Layanan ini dikembangkan dalam beberapa versi seperti Javascript dan Flash. Informasi yang dapat digunakan dengan penambahan Google Maps API antara lain nama kota, nama tempat, nama jalan, panjang jalan, pencarian rute dari suatu tempat ke tempat lain, pencarian lokasi berdasarkan koordinat, dan lain sebagainya. Informasi-informasi ini dapat dimanfaatkan bagi para pengembang dalam membangun sistem yang akan dibuatnya. Berikut ini model penulisan kode di Google Maps API : <script type="text/javascript" src="http://maps.google.com/maps/api/js?sensor=true&key=ABQIAA AA8tt4eKTuBZMVnLJfP2BZrBT2yXp_ZAY8_ufC3CFXhHIE1NvwkxS4Rz1LFzG0odNP tk8VLkdrQF5grA">
34
Kode yang dicetak tebal adalah Google Maps API key. Pengguna harus mendaftar untuk mendapatkan key untuk websitenya. Setelah mendaftar, termasuk memberikan alamat website, Google akan member Anda sebuah API key. 2.8. Global Positioning System (GPS) GPS adalah sistem untuk menentukan letak di permukaan bumi dengan bantuan penyelarasan (synchronization) sinyal satelit. Sistem ini menggunakan 24 satelit yang mengirimkan sinyal gelombang mikro ke Bumi. Sinyal ini diterima oleh alat penerima di permukaan, dan digunakan untuk menentukan letak, kecepatan, arah dan waktu. GPS Tracker adalah teknologi Automated Vehicle Locater (AVL) yang memungkinkan pengguna untuk melacak posisi kendaraan, armada ataupun mobil dalam keadaan real time. GPS Tracking memanfaatkan kombinasi teknologi GSM dan GPS untuk menentukan koordinat sebuah obyek, lalu menerjemahkannya dalam bentuk peta digital. Pada sistem STC, teknologi GPS digunakan untuk memperoleh koordinat kendaraan yang dilengkapi perangkat GPS dan memperbaharui datanya secara real time. Penerapan GPS akan membuat STC bersifat real time. Model/bentuk GPS Tracker seperti Gambar 2.1.
Gambar 2.1 Model/bentuk GPS Tracker
35
Sistem Kerja GPS Tracker dengan sudah terpasang GPS Tracker di moda transportasi, yang bekerja dengan menggunakan GPS untuk mendapatkan koordinat posisi dan pergerakan moda transportasi dari satelit GPS. Kemudian koordinat-koordinat tersebut dikirim ke SERVER / DATA CENTER, ataupun dikirim langsung ke Handphone yang sudah ditentukan. Untuk mengakses informasi yang sudah diolah dari data koordinat-koordinat yang dikirimkan oleh GPS Tracker yang menjadi data informasi dengan menggunakan media Komputer/Laptop (web internet), Tablet (iPad, Android/Tablet, PC), WAP Phone, dan dari Smartphone (Blackberry, Android, Windows Phone, iPhone) dengan
menu dan tampilan yang informatif dan intuitif. Serperti Gambar 2.2. Gambar 2.2 Sistem Kerja GPS Tracker Sumbergambar: http://www.saft7.com
Fitur GPS Tracker ada dua mode yaitu : Mode SMS
Mematikan Mesin Via SMS.
Mendapatkan Posisi Kendaraan (koordinat dan kecepatan) secara Real Time.
Mendapatkan notifikasi SMS apabila aki berusaha dicabut.
36
Mode GPRS
Memantau pergerakkan kendaraaan secara Real Time.
Memutar ulang pergerakkan kendaraan pada waktu tertentu (maksimum 30 hari).
Menyajikan rincian data perjalanan yang dapat dicetak.
Notifikasi by sms bila mobil bergerak melebihi batas kecepatan yang ditentukan.
Notifikasi by sms bila mobil bergerak melewatiarea yang sudah ditentukan.
2.9. Sistem Real Time Sistem real time adalah sebuah sistem yang tidak hanya berorientasi terhadap hasil (output) yang dikeluarkan tapi di sana juga sistem dituntut untuk dapat bekerja dengan baik dalam kebutuhan waktu tertentu (Adriansyah, 2006). Di dalam sistem real time, waktu merupakan faktor yang sangat penting untuk diperhatikan. Faktor waktu menjadi sesuatu yang sangat kritis dan sebagai tolak ukur. Sistem real time bekerja dalam periode dan waktu deadline tertentu sehingga belum tentu semakin cepat output yang dihasilkan berarti menunjukkan sistem tersebut bekerja dengan baik. Adapun contoh dari sistem real time adalah sistem perbankan, sistem pengontrol pesawat udara, sistem otomasi pabrik, dan sebagainya. Model sistem real time dapat dibagi menjadi 3 jenis berdasarkan prioritas ketika menemui waktu deadline yaitu: 1. Hard Real Time System Kebenaran eksekusi program dan waktu deadline (hard deadline) menjadi sangat kritis dan menentukan performansi seluruh sistem. Jika sistem tersebut
37
tidak mampu memenuhi waktu deadline yang telah ditentukan, maka akan berakibat fatal terhadap seluruh sistem. Kondisi ini dikenal dengan istilah catastropic consequences (bencana besar). Oleh karena itu, desain dan reliabilitas dari sebuah hard real time system harus benar-benar diperhatikan dan dievaluasi dengan baik. 2. Soft Real Time System Soft real time system jauh lebih toleran dan tidak terlalu kritis ketika sistem tidak mampu memenuhi waktu deadline (soft deadline). Sistem tersebut tidak akan failure walaupun waktu deadline-nya tidak terpenuhi. Selain itu, sistem ini tetap akan bekerja dan menyelesaikan tugasnya meskipun waktu deadlinenya sudah lewat. 3. Firm Real Time System Firm real time system sama dengan soft real time system dalam hal toleransi waktu deadline, tapi sistem model ini tidak akan bekerja dan menyelesaikan tugasnya ketika waktu deadline sudah lewat. Dengan kata lain, sistem ini akan berhenti bekerja tapi tidak akan menyebabkan failure pada keseluruhan sistem. Pada real time system dikenal istilah tardy tasks dan miss-percentage. Tardy tasks adalah tugas yang tidak dapat dikerjakan dan dieksekusi oleh sistem dalam waktu deadline tertentu. Sedangkan yang dimaksud dengan misspercentage adalah persentase dari tardy tasks terhadap seluruh tugas yang harus dikerjakan oleh sistem. Pada soft real time system, miss-precentage bertambah secara eksponensial seiring dengan jumlah tugas yang harus dikerjakan pada firm real time system di mana tardy task tidak dikerjakan oleh sistem, miss-percentage bertambah secara polinomial. Hal ini menunjukkan bahwa tingkat miss-percentage pada soft real time system lebih tinggi dari
38
firm real time system. Oleh karena tuntutan atas waktu yang tinggi dari sebuah real time system, maka dibutuhkan model basisdata yang berbeda dengan basisdata konvensional. Pada real time system dikenal model basisdata active database system dan real time database system yang dalam penggunaannya bisa berdiri sendiri ataupun bisa dikombinasikan antar keduanya.
BAB III METODE PENELITIAN
3.1. Gambaran Umum Sistem Setiap penelitian yang dikerjakan hendaknya mendapatkan output yang maksimal. Seperti halnya telah dijelaskan pada Bab 2, penelitian ini fokus pada pengembangan sebuah sistem informasi trafik lalu lintas untuk sistem transportasi cerdas di Bali, dengan memanfaatkan data koordinat dan kecepatan kendaraan dari perangkat GPS Tracker. Perangkat ini dipasangkan pada bus Trans SARBAGITA dengan data yang di peroleh akan diolah menjadi data trafik secara real time,
data trafik ini
nantinya diolah lagi menjadi informasi trafik
dikombinasikan dengan Google Maps Api, untuk selanjutnya disebarluaskan melalui media
internet berbasis web. Dengan yang dicapai adalah untuk
mendapatkan sebuah sistem informasi yang mudah dipahami oleh masyarakat dimana informasi trafik di tampilkan dalam format visual dan dapat diakses melalui media internet.
3.2. Tempat dan Waktu Penelitian Seperti halnya penelitian sebelum dan penelitian yang lainnya sudah tentu dalam menginginkan hasil yang maksimal harus ada tempat penelitian adapun tempat penelitian yang digunakan adalah di bus Trans SARBAGITA di Bali, dengan waktu penelitian dimulai akhir bulan Pebruari 2014 sampai dengan bulan Juni 2014.
39
40
3.3. Rancangan Penelitian Dalam penelitian sangat penting memiliki rancangan penelitian yang nantinya akan digunakan untuk dasar melaukan implementasi hasil penelitian ataupun sebagai dasar meneruskan penelitian selanjutnya. Rancangan penelitian ini adalah sebuah langkah dalam merealisasikan sistem informasi trafik lalu lintas real time untuk sistem transportasi cerdas di Bali. Model perancangan penelitian ini akan mengadaptasi arsitektur mobile century yang diajukan oleh (Herrera, 2009). Dimana penelitian ini menggunakan handphone dan kamera untuk mengevaluasi lalu lintas data yang dikirim oleh gps mobile seperti ditunjukan pada Gambar 3.1, dengan tujuan : 1. Menilai kelayakan sistem pemantauan lalu lintas berdasarkan GPS-enabled ponsel telepon. Sistem yang diuraikan dalam Bagian 2 ditunjukkan untuk memberikan cukup dan data yang cukup akurat untuk memberikan waktu perjalanan yang tepat dan estimasi kecepatan 2. Mengevaluasi akurasi pengukuran kecepatan dari ponsel GPS-enabled dibawah arus lalu lintas kondisi lancar dan padat. Oleh karena itu, bagian dari jalan raya dipilih untuk mencakup lalu lintas kondisi lancar dan kondisi padat. Sebuah detektor yang baik diperlukan untuk tujuan perbandingan. Perancangan penelitian ini menggunakan metode berbeda seperti : 1. Sistem menerima masukan data trafik lalu lintas dari perangkat GPS Tracker type TR06 sebelumnya menggunakan Handphone nokia N95 + kamera. 2. Data dikirim melalui provider seluler atau melalui jaringan privat ke Traffic Management Center (TMC) setelah itu diolah menjadi data trafik lalu lintas menggunakan beberapa jenis server dan beberapa aplikasi pendukung yang
41
dapat mengkategorikan kondisi trafik lalu lintas seperti macet, padat, sedang dan lancar. 3. Menampilkan informasi trafik lalu lintas berdasarkan data trafik secara real time
ditambah dengan fitur-fitur pendukung seperti informasi halte dan
pengaduan kondisi lalu lintas sistem informasi ini disebarkan melalui website. Model arsitektur yang akan diterapkan dalam penelitian ini pengumpulan data dari GPS Tracker adalah seperti Gambar 3.2.
Data trafik
Jaringan provider atau private
Server proxy
Server virtual trip line untuk menghimpun koordinat GPS
Server estimasi trafik
Server web
Traffic Management Center (TMC)
Display informasi trafik real time
Gambar 3.1 Model Arsitektur Mobile Century (Herrera, 2009)
Gambar 3.2 Model Arsitektur Sistem Informasi Trafik
42
Alur dalam penelitian sesuai dengan pendapat dan penjelasan secara umum merupakan langkah yang harus dilaksanakan. Alur metodelogi penelitian ini dapat dijelaskan pada alur diagram Gambar 3.3.
Pengumpulan data
Pengolahan data
Penyebaran informasi
Gambar 3.3 Diagram Alur Metodelogi Penelitian Berikut ini adalah penjelasan diagram alur tahap pengolahan data : a. Tahap pengumpulan data Pada tahap ini data di dapat dari GPS Tracker yang terpasang di bus trans SARBAGITA yang berupa informasi koordinat-koordinat dan kecepatan tiap bus. b. Tahap pengolahan data Tahap ini dilakukan melalui beberapa tahap antara lain: -
Pembuatan basis
data
(tabular), basis data ini berfungsi untuk
mempermudah akses untuk menyimpan, mencari, menampilkan, maupun sebagai
koneksi
untuk menghubungkan
ke
aplikasi
sistem
informasinya. -
Pembuatan Interface, tahap ini mengkombinasikan Google Maps Api dengan interface tampilan berbasis website. Pembuatan sistem informasi trafik lalu lintas untuk sistem transportasi cerdas di Bali dibuat 2 interface. Interface
pertama
adalah
interface
utama
dan
administrator.
Interfaceutama berisi semua hal yang akan ditampilkan untuk sistem
43
informasi trafik lalu lintas. Interface administrator berisi data-data yang berkaitan dengan sistem informasi trafik lalu lintas yang ingin diketahui oleh pengguna sistem informasi mengenai kepadatan lalu lintas jalan arteri di Bali. c. Penyebaran informasi -
Pada tahap ini penyebaran informasi dari data trafik yang di olah dengan menggunakan bahasa pemrograman php. Proses-proses yang dilakukan pengelompokkan data-data
tingkat kepadatan
dengan
menampilkan
warna yang berbeda untuk merepresentasikan setiap tingkat kondisi kepadatan jalan yang berbeda. -
Diharapkan dengan menggunakan bahasa pemrograman berbasis web para pengguna dapat dengan mudah mengakses informasi trafik secara online melalui media internet.
3.4. Data Penelitian Data penelitian ini di dapat dari GPS Tracker yang terpasang dimasingmasing bus Trans SARBAGITA. Nama Bus Trans SARBAGITA adalah gabungan nama kabupaten yang ada di Bali (DenpaSAR, BAdung, GIanyar, TAbanan) yang merupakan kawasan Metropolitan SARBAGITA. Pembangunan Infrastruktur untuk menunjang pemerataan pertumbuhan ekonomi antar wilayah dan kelancaran lalu lintas ( pembangunan terminal Mengwi, Bandara Ngurah Rai, Pelabuhan Tanah Ampo, Gunaksa dan Pelabuhan Gilimanuk, Jalan Tol Benoa–Bandara Ngurah RaiNusadua, Ruas Jln. Tohpati–Kusamba, Akses Jalan Masuk Pelabuhan Gunaksa, Ruas Jalan Munggu – Beringkit – Batuan-Purnama, Kuta-Tanah Lot-Soka dan Gilimanuk – Singaraja-Amed (sudah dan akan dilaksanakan). Manajemen rekayasa lalu lintas meliputi perbaikan simpang, pengendalian ketertiban,
44
keselamatan
dan
kelancaran
lalu
lintas
(ATCS,
Rambu)
dan
Law Inforcement pelanggaran perijinan dan disiplin tertib lalu lintas di jalan umum dan parkir kendaraan di jalan umum. Penyediaan public transport (AKAP, AKDP Angkutan Perkotaan) yang akuntable, khusus wilayah SARBAGITA dengan angkutan umum trans SARBAGITA, melalui restrukturisasi trayek lintas kota / kabupaten dan trayek dalam kota / kabupaten (Feeder) menjadi satu kesatuan sistem jaringan pelayanan. Konsep penyelenggaraan angkutan umum trans SARBAGITA mencakup 17 trayek utama dan 36 trayek feeder (dalam Kota / Kabupaten) kedalam satu kesatuan sistem jaringan pelayanan, dengan koneksitas antar jaringan tinggi dan menjangkau seluruh wilayah SARBAGITA. Jenis angkutan yang dipergunakan disesuaikan dengan lebar / ruang jaringan jalan, memberdayakan angkutan yang ada / kerjasama operasional dan tempat naik-turun penumpang (Halte) yang disediakan di-design untuk tujuan mendisiplinkan pramudi maupun penumpang. Rencana pengoperasian tahun 2011-2015 dan peta jalur bus pada Gambar 3.4.
Gambar 3.4 Peta Rute Bus Trans SARBAGITA
45
Trayek Bus SARBAGITA bedasarkan Koridor diantaranya : KORIDOR 1 : Kota – GWK PP Menggunakan Bus Sedang kapasitas 35 penumpang (20 duduk + 15 berdiri). Rute Trayek:
Dari GOR Ngurah Rai (Jl Kamboja) – Angsoka – Melati – Surapati Kapten Agung – PB. Sudirman – Waturenggong - Diponegoro – Raya Sesetan – Pesanggaran - Dewa Ruci - Bypass Ngurah Rai – Jl. Udayana UNUD Bukit - Raya Uluwatu - GWK.
Dari GWK - Raya Uluwatu - Jl.Udayana UNUD Bukit - Bypass Nusadua – Simpang Dewa Ruci – Pesanggaran – Sesetan – Diponegoro - Serma Durna - Serma Made Pil - Serma Mendra – Sudirman - Dewi Sartika – Diponegoro - Hasannudin - Jl. Udayana – Surapati – Kamboja – Angsoka –Melati – Patimura - Kamboja (Halte SMA-7).
Trayek KORIDOR 2: Batubulan – Nusa Dua PP Via Sentral Parkir Kuta Menggunakan Bus Besar kapasitas 50 penumpang (30 duduk + 20 berdiri). Rute Trayek:
Dari
Terminal
Batubulan–WR.Supratman-Bypass
Ngurah
Rai-
Prof.I.B.Mantra-Bypass Ngurah Rai-Simpang Dewa Ruci-Setiabudi KutaRaya Kuta–Sentral Parkir Kuta-Imam Bonjol-Sunset Road TimurSimpang Dewa Ruci-Bypass Nusa Dua-Nusa Dua (BTDC).
Dari Nusa Dua (BTDC)- Raya Tg Benoa Bualu-Bypass NusaduaSimpang Dewa Ruci - Setiabudi Kuta - Raya Kuta - Sentral Parkir Kuta Imam Bonjol - Sunset Road Timur- Simpang Dewa Ruci- Bypass Ngurah Rai- WR Supratman-Raya Batubulan-Batuyang - Terminal Batubulan.
46
Koridor-koridor yang telah terpasang atau tersedia dan akan dibangun dimasing-masing koridor. Seperti pada Gambar 3.5.
Gambar 3.5 Koridor 1 dan Koridor 2 3.4.1.Perhitungan Derajat Kejenuhan Derajat kejenuhan DS (Degree of Saturation) digunakan sebagai faktor utama dalam penentuan tingkat kinerja ruas jalan. Nilai DS ini menunjukkan apakah ruas jalan tersebut mempunyai masalah dengan kapasitas atau tidak jika dihubungkan dengan volume lalu lintas yang lewat. DS bernilai 1 artinya volume lalu lintas sama dengan kapasitas ruas jalan. Setelah mendapatkan nilai derajat kejenuhan, langkah selanjutnya adalah mengelompokkan nilai tersebut menjadi empat tingkat kepadatan pada setiap jam sibuk dan menandai tingkat kepadatan tersebut dengan empat warna yaitu:
Lancar
: tanda warna biru.
Sedang
: tanda warna hijau.
47
Padat
: tanda warna oranye.
Macet
: tanda warna merah.
Perbedaan warna tersebut digunakan untuk membedakan layer jalan pada tampilan website. Penelitian
ini
bertujuan
untuk memperoleh
informasi
kepadatan lalu lintas jalan dari data volume lalu lintas jalan dan kapasitas jalan di Bali.
3.5. Perangkat Keras dan Perangkat Lunak Pendukung Penelitian ini menggunakan perangkat keras dan berberapa software pendukung diantaranya: a. GPS Tracker b. OpenGTS c. Traccar d. Google Maps Api e. HTML, PHP, MYSQL, Javascript f.
Dreamweaver
g. PhpMyAdmin Tahap perancangan sistem trafik lalu lintas ini adalah pembuatan perangkat lunak sebagai alat untuk melakukan pengolahan data sekaligus sebagai interface untuk menyampaikan informasi kepada para pengguna. Dalam hal ini perangkat lunak yang dibuat adalah sebuah website atau situs. Website adalah sekumpulan
halaman
yang
digunakan untuk menampilkan informasi yang
berupa teks, gambar atau suara yang kesemua halaman tersebut saling terkait satu dengan lainnya dalam sebuah jaringan atau link. Alasan pemakaian website adalah karena kemudahan dalam pengaksesan dan dalam pengoperasiannya oleh pengguna dalam penyampaian informasi. Selain itu,
dewasa
ini
website
48
mengalami perkembangan yang cukup pesat baik dalam hal jumlah maupun penggunanya, salah satu alasannya adalah kemudahan masyarakat saat ini dalam mengakses internet. Media internet secara umum memiliki banyak kelebihan, seperti informasi yang disampaikan lebih lengkap, tidak terbatas hanya pada informasi berupa tulisan saja dan relatif lebih mudah untuk memperbarui informasi. Oleh karena itu maka dipilihlah website sebaga media penyampai layanan informasi lalu lintas di Bali pada penelitian ini.
3.6. Alur Analisis Penelitian Alur analisis penelitian sistem informasi ini melalui tiga tahapan: pertama proses pengambilan dan pengiriman data koordinat dan kecepatan dari GPS Tracker ke server, kedua mengolah data koordinat dan kecepatan menjadi data trafik visual selanjutnya menyajikan informasi trafik dengan kombinasi google maps api melalui media internet berbasis web seperti pada Gambar 3.6.
Mulai
Model pengambilan dan pengiriman data koordinat dan kecepatan dari GPS Tracker ke server STC Mengolah data dari server STC berupa data koordinat dan kecepatan menjadi data trafik visual Merealisasikan informasi trafik visual lalu lintas berbasis internet berbasi web dengan Google Maps Api
Gambar 3.6 Alur Analisis Penelitian
49
3.6.1. Model Pengiriman Data Sumber Koordinat Dan Kecepatan Model pengiriman titik koordinat dan kecepatan menggunakan alat GPS Tracker yang dengan tahapan dengan kondisi GPS Tracker terkoneksi GPRS (General Packet Radio Service) yang berfungsi untuk mengirimkan titik koordinat dan kecepatan keserver STC model tahapannya seperti Gambar 3.7.
Aktifkan GPRS
Kirim data koordinat dan kecepatan
Gambar 3.7 Model Pengiriman Data Sumber Dari GPS Tracker
3.6.2. Mengolah Data Koordinat Dan Kecepatan Menjadi Data Trafik Visual Bagan alur ini menjelaskan mengenai tahapan proses pengolahan data trafik dari data server STC berupa data koordinat dan kecepatan kendaraan seperti pada Gambar 3.8.
Ambil data di server STC Proses data koordinat dan kecepatan
Gambar 3.8 Alur mengolah data menjadi data trafik visual
50
3.6.3. Merealisasikan Data Trafik Visual Menjadi Informasi Trafik
Visual Lalu Lintas Berbasis Web Dengan Google Maps Api Bagan alur ini menjelaskan memproses data trafik menjadi informasi trafik yang dikombinasikan dengan google maps api yang diseberkan melalui media internet seperti Gambar 3.9.
Selesai
Gambar 3.9 Alur Mengolah Data Menjadi Informasi Trafik 3.6.4. Arus Aliran Data Sebelum
membuat
sebuah
perangkat
lunak, maka
dilakukan proses
identifikasi aliran data yang dilakukan untuk memberikan garis besar dan acuan dalam proses
pembuatan
perangkat lunak. Data penelitian ini adalah titik koordinat dan
kecepatan kendaraan dari GPS Tracker. Dan juga disertakan data timestamp atau penanda waktu ketika data diambil. Seperti pada Gambar 3.10.
Pengump ulan data
Proses
GPS Tracker
menampilkan
hasil
Pengolahan data
Gambar 3.10 Data Flow Diagram Level 0
Interface Website
51
GPS Tracker
Kategori Kepadatan
Pengumpula n data
P3
P1
P4 Proses Proses DS
menampilkan
P2
hasil
Interface Website
Gambar 3.11 Data Flow Diagram Level 1 Seperti terlihat pada gambar 3.10 DFD level 0 di atas, secara garis besar pada penelitian ini terdapat tiga proses utama, yaitu proses pengumpulan data, proses pengolahan data dan proses menampilkan hasil pengolahan data pada interface website. Data koordinat dan kecepatan yang digunakan sebagai input proses pengolahan data. Pada DFD level 1 pada Gambar 3.11 terlihat detail proses P1 atau proses pengumpulan data. Proses ini diawali dengan pengambilan data kordinat dan kecepatan. Proses P2 merupakan proses pengolahan data menjadi data trafik yang kemudian disimpan ke dalam database, hasil pengolahan data kordinat dan kecepatan. Setelah itu proses ini dilakukan penghitungan nilai DS (degree of saturation), TT (waktu tempuh) dan VLV (kecepatan kendaraan ringan). Hasil penghitungan ini kemudian disimpan dalam database D1. DS yang tersimpan pada database D1 kemudian dikategorikan menjadi tingkat kepadatan tertentu pada proses P3.
Tingkat kepadatan yang
dihasilkan kemudian disimpan kembali pada database D1. Proses terakhir yang dilakukan adalah proses P4, yaitu menampilkan hasil penghitungan yang tersimpan dalam database D1 pada interface website.
52
3.7. Jadwal Penelitian Tabel 3.1. Jadwal Penelitian No
Jenis Kegiatan
1
Analisis kebutuhan sistem informasi trafik lalu-lintas real time
2
Perancangan sistem visualisasi trafik lalu lintas berbasis web-Google Maps API
3
Pengolahan sistem visualisasi trafik lalu lintas berbasis web-Google Maps API
4
Integrasi dan implementasi sistem informasi trafik lalu-lintas real time
5
Finalisasi inputan data trafik lalu lintas dan updating data berbasis GPS
6
Pelaksanaan pemanfaatan aplikasi sistem informasi trafik lalu-lintas melalui penelitian tindakan
9
Penulisan laporan akhir penelitian
Bulan 1 2 3 4 5 6 7 8
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1 Implementasi Rancangan Sistem Transportasi Cerdas Sistem transportasi cerdas adalah penerapan dari kemajuan teknologi informasi dan telekomunikasi yang digunakan dalam bidang transportasi, salah satunya tentang kemacetan jalan raya. Tiga aspek yang diterapkan dalam sistem transportasi cerdas pada Gambar 4.1. Pengumpulan data dari SEVER GPS Tracker
Pengolahan data trafik lalu lintas
Sistem informasi trafik lalu lintas Cerdas
Gambar 4.1 Aspek Sistem Transportasi Cerdas 4.1.1 Realisasi Server GPS Tracker Pemrograman sistem informasi trafik lalu lintas cerdas dirancang untuk membuat sistem informasi trafik lalu lintas secara real time di Bali. Sistem ini menggunakan alat GPS Tracker sebagai sumber data secara real time dalam perancangan sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali berbasis web dengan menggunakan piranti bantu perangkat lunak dan perangkat keras. Perancang sistem informasi trafik lalu lintas cerdas diperlukan server GPS Tracker. GPS Tracker yang tersedia dipasaran ada 2 tipe yaitu privat dan umum. Pada tipe privat datanya tidak dapat kelola karena data server berada di pihak vendor sedangkan tipe umum server dibisa dibuatkan server dan data bisa dikelola
53
54
sendiri. Pengolahan data GPS Tracker tipe umum dilakukan dengan terlebih dahulu membuat server menggunakan sistem OpenGTS (Open GPS Tracking System). Model arsitektur server GPS Tracker ditunjukan pada Gambar 4.2.
GPS Satelit
Cell Tower
GPS Tracker tipe TR06
ISP (Internet service provider)
Server GPS (OpenGTS, Traccar)
Gambar 4.2 Arsitektur Server GPS Tracker Tipe TR06 Perancangan server GPS Tracker menggunakan alat GPS Tracker tipe TR06 dengan aplikasi OpenGTS (Open GPS Tracking System) dan Traccar yang suport untuk port type TR06. OpenGTS (Open GPS Tracking System) adalah system open source yang dirancang khusus untuk menyediakan layanan pelacakan GPS berbasis web untuk kendaraan. (http://opengts.sourceforge.net/). Traccar adalah sistem open source untuk berbagai perangkat pelacakan GPS. Sampai saat ini Traccar server mendukung lebih dari 30 protokol yang berbeda. (http://www.traccar.org/). Traccar berfungsi untuk menghubungkan GPS Tracker ke OpenGTS karena port untuk GPS Tracker tipe TR06 belum tersedia. Server GPS Tracker dibuat menggunakan sistem operasi linux debian terkoneksi internet dengan menggunakan IP (Internet Protocol) publik. Sebelum menginstal
sistem OpenGTS ini
ada beberapa aplikasi yang perlu di instal
terlebih dahulu seperti compiler Java, Apache Ant, MySQL, Apache Tomcat, Java Mail API dan MySQL-Connector. Untuk mengetahui beroperasinya system
55
OpenGTS ini dapat dilakukan dengan mengakses ke localhost:0808/track/Track atau
menggunakan
IP
(Internet
Protocol)
publik
seperti
http://61.8.65.194:0808/track/Track seperti tampilan pada Gambar 4.3. Gambar 4.3 Sistem OpenGTS Setelah OpenGTS dapat diakses, selanjutnya install Traccar untuk menghubungkan port GPS Tacker tipe TR06. Tanpa Traccar OpenGTS tidak dapat mendukung tipe TR06. Setelah Traccar terinstall, kemudian lakukan login ke OpenGTS untuk melakukan setting alat GPS Tracker tipe TR06. Tahapan setting untuk GPS Tracker terlihat pada Gambar 4.4 , 4.5 dan 4.6
56
Gambar 4.4 Tahapan Awal Setting GPS Tracker
Gambar 4.5 Tahapan Ke Dua Setting GPS Tracker
Gambar 4.6 Tahapan Ke Tiga Setting GPS Tracker
57
OpenGTS adalah sistem informasi yang hanya berfungsi menghubungkan GPS Tracker yang terpasang pada kendaraan untuk mengecek atau melacak posisi keberdayaanya. Karena OpenGTS mendukung layanan informasi berbasis web maka sistem informasi trafik lalu lintas cerdas dirancang berbasis web sehingga user dapat mengetahui atau menfefinisikan kondisi trafik jalan raya. Maka sistem informasti trafik lalu lintas cerdas ini mengambil data yang dikirim ker server GPS Tracker. Adapun perangkat lunak dalam pembuatan server GPS Tracker sebagai berikut : a. Sistem operasi debian 3.2.0-4-686 b. Java Compiler Sun’s Java JDK, OpenJDK Server VM 1.6 c. Apache Ant version 1.7.0 d. Apache Tomcat 7.0.26 e. Java Mail API 1.4.4 f. MySQL 5, MySQL-Connector-Java g. OpenGTS 2.4.0 h. Traccar Linux-32-2.9 Setelah server GPS terinstal, dilanjutkan dengan melakukan pengaturan alat GPS Tracker ke server. Untuk melakukan setting, pada GPS Tracker dipasang kartu GSM terlebih dahulu kemudian aktifkan alat GPS Tracker. Selanjutnya dilakukan seting menggunakan handphone melalui SMS dimana hasil seting ini akan dikirim ke nomor yang terpasang pada GPS Tracker dengan langkah-langkah sebagai berikut:
58
1. SOS, a, nomor tlp# contohnya SOS, a, 085237118918# Berfungsi untuk memberikan informasi apabila terjadi pencabutan GPS Tracker. 2. Center,a,nmr tlp# contohnya Center,a,085237118918# Berfungsi untuk nomor telepon mana yang bisa mensetting GPS Tracker. 3. Apn,TELKOMSEL,WAP,WAP123# ( menggunakan kartu telkomsel ) Berfungsi aktikan akses internet. 4. SERVER,0,DNS,PORT,0# contohnya SERVER,0,6.8.65.194,5023,0# Berfungsi untuk kirim data koordinat keserver. 5. GPRSON,1# Berfungsi untuk aktifkan GPRS. Alat GPS Tracker selesai di seting, uji coba dapat dilakukan dengan menjalankan kendaraan kemudian memeriksa pada sistem openGTS dilanjutkan dengan memeriksa di menu mapping maka akan muncul rute yang dilalui yang menandakan alat GPS Tracker sudah berfungsi. Perangkat lunak dalam pembuatan sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali: a. Xampp ( Apache, PHP, Mysql ) b. Macromedia Dreamweaver c. Google Maps Api 4.1.2 Mekanisme pengolahan data trafik lalu lintas Pengolahan data trafik yang dikirim oleh GPS Tracker kedalam database pada tabel eventdata seperti pada Gambar 4.7. Proses pengolahan data secara automatis yang tersimpan kedalam database. Data yang tersimpan dalam database
59
ini diolah menjadi data informasi trafik lalu lintas yang dapat mendefenisikan kondisi lalu lintas seperti macet, padat, sedang dan lancar. Tahap-tahapan pengolahan datanya sebagai berikut: 1. Input proses ini berasal dari GPS Tracker ke dalam database secara automatis tersimpan
kedalam tabel eventdata dan ada proses input yang dilakukan
secara manual seperti proses input lokasi halte dan pengaduan informasi keadaan jalan 2. Pengolahan proses ini mengolah data yang dikirimkan oleh GPS Tracker dan data yang diinput oleh administrator seperti pengaduan kondisi jalan dan halte. Data-data yang sudah tersimpan dalam database ini diolah menjadi sistem informasi seperti : -
Data dari
GPS Tracker proses pengolahan adalah mendefenisikan id
device, tanggal, waktu, latitude, longitude ini menentukan posisi kendaraan
berdasarkan
tanggal
dan
waktu
tahap
selanjutnya
mendefenisikan kondisi lalu lintas yang berdasarkan kecepatan kendaraan yang
tersimpan di field speedKPH proses ini menggunakan metode
Derajat Kejenuhan atau Degree of Saturation (DS) seperti yang di Tabel 4.1 dan heading berfungsi untuk posisi atau arah kendaraan. Hasil dari proses nanti berupa garis berwarna yang berdasarkan kategori kepadatan jalan raya. Berdasarkan data dari GPS Tracker ini, kemudian diolah menjadi sistem informasi menggunakan bahasa pemrograman PHP yang di kombinasikan dengan Google Maps Api untuk mengkategorikan kemacetan berdasarkan arah seperti dibawah ini:
60
for (var i=0; i<polies.length; i++) { polies[i].polyline = new google.maps.Polyline({ map: map, strokeColor: (polies[i].speed < 17 ? '#FF0000' : (polies[i].speed <26 ? '#FF9900' : (polies[i].speed<40 ? '#00FF00' : '#0000FF'))), // strokeOpacity: 1.0, strokeWeight: 2, path: [ new google.maps.LatLng(polies[i].lat_1, polies[i].lng_1), new google.maps.LatLng(polies[i].lat_2, polies[i].lng_2) ]
});
polies[i].heading = new google.maps.Marker({ map: map, position: new google.maps.LatLng(polies[i].lat_1, polies[i].lng_1), icon: 'images/pin30_green_h' + polies[i].heading + '.png' }); }
-
Data dari administrator berupa pengaduan dan halte. Proses pengaduan berisi tanggal awal,tanggal akhir, latitude, longitude yang befungsi untuk menentukan lokasi pengaduan dengan periode waktu setelah nama pengaduan dan penjelasan dari pengaduan. Proses halte berisi latitude, longitude untuk menentukan posisi halte setelah itu identitas nama halte, jalan dan keterangan halte. Tabel 4.1. Pengkategorian Kepadatan Lalu Lintas Jalan Kecepatan (Km/jam) 40 – 57 26 – < 40 17 – < 26 < 17
DS
Kategori Kepadatan
Warna
< 0,35 < 0,65 < 0,9 > 0,9
Lancar Sedang Padat Macet
Biru Hijau Oranye Merah
61
Gambar 4.7 Data Posisi Yang Tersimpan di Tabel Eventdata 4.1.3 Skema Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas Sumber informasi data trafik diperoleh dari data GPS Tracker yang terpasang pada Bus SARBAGITA, selanjutnya diproses menjadi sistem informasi trafik lalu lintas dalam bentuk rancang database yang terdiri dari beberapa tabel diantaranya adalah : a. Tabel device Tabel device berfungsi menyimpan data pengguna GPS Tracker berupa informasi siapa yang register, kode pengguna, warna untuk membedakan antar GPS Tracker, IMEI GPS Tracker, nomor telepon yang terpasang di GPS Tracker, nama tiap GPS Tracker, keterangan nama, dimana di setting, tanggal kapan di buat dan di update terakhir. Field-field yang dipakai yang terpakai pada tabel ini diantaranya accountID, deviceID, vehicleMake, vehicleModel, vehicleID, driverID,
fueltankprofile,
imeiNumber,
uniqueID,
lastValidLatitude,
displayColor,
lastValidLongitude,
simPhoneNumber, lastGPSTimestamp,
displayName, description, lastUpdateTime dan creationTime. Seperti pada Tabel 4.2.
62
Tabel 4.2 Struktur Tabel Device No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 39 40 41 42
Nama Field Account ID Device ID Group ID Equipment Type Equipment Status Vehicle Make Vehicle Model Vehicle ID License Plate License Expire Insurance Expire Driver ID Driver Status Fuel Capacity Fuel Economy Fuel Rate Per Hour Fuel Cost Per Liter Fuel Tank Profile Speed Limit KPH Plan Distance KM Install Time Reset Time Expiration Time Unique ID Device Code Device Type Pushpin ID Display Color Serial Number SimPhone Number Sim ID Sms Email Imei Number Data Key Ignition Index Code Version Feature Set Ip Address Valid Last Total Connect Time Last Duplex Connect Time Pending Ping Command Last Ping Time
Tipe Field Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Int Int Varchar Int Double Double Double Double Varchar Double Double Int Int Int Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Varchar Text Smallint Varchar Varchar Varchar Int Int Text Int
Panjang Field 23 23 23 40 24 40 40 24 24 10 10 32 10
24
10 10 10 40 24 24 24 32 16 24 24 64 24 6 32 64 28 10 10 10
Keterangan Primary key
63
No 43 44 45 46 47 48 49 50 51 52 53 54 55 56 57 58 59 60 61 62 63 64 65 66 67 68 69 70 71 72 73 74 75 76 77 78 79 80 81 82 83 84
Tabel 4.2 Lanjutan Stuktur Tabel Device Nama Field Tipe Field Panjang Field Total Ping Count Smallint 5 Max Ping Count Smallint 5 Command State Mask Int 10 Expect Ack Tinyint 4 Expect Ack Code Int 10 Last Ack Command Text Last Ack Time Int 10 Dcs Properties ID Varchar 32 Dcs Config Mask Int 10 Dcs Config String Varchar 80 Dcs Command Host Varchar 32 Supports DMTP Tinyint 4 Supported Encodings Tinyint 3 Unit Limit Interval Smallint 5 Max Allowed Events Smallint 5 Total Profile Mask Blob Total Max Conn Smallint 5 Total Max Conn Per Min Smallint 5 Duplex Profile Mask Blob Duplex Max Conn Smallint 5 Duplex Max Conn Per Min Smallint 5 Last Tcp Session ID Varchar 32 Ip Address Current Varchar 32 Remote Port Current Smallint 5 Listen Port Current Smallint 5 Last Input State Int 10 Last Output State Int 10 Status Code State Int 10 Last Battery Level Double Last Fuel Level Double Last Fuel Total Double Last Oil Level Double Last Valid Latitude Double Last Valid Longitude Double Last Valid Heading Double Last Valid Speed KPH Double Last GPS Timestamp Int 10 Last Event Timestamp Int 10 Last Cell Serving Info Varchar 100 Last Distance KM Double Last Odometer KM Double Odometer Offset KM Double
Keterangan
64
No 85 86 87 88 89 90 91 92 93 94 95 96 97 98 99 100 101 102 103
Tabel 4.2 Lanjutan Stuktur Tabel Device Nama Field Tipe Field Panjang Field Last Engine On Hours Double Last Engine On Time Int 10 Last Engine Off Time Int 10 Last Engine Hours Double Engine Hours Offset Double Last Ignition On Hours Double Last Ignition On Time Int 10 Last Ignition Off Time Int 10 Last Ignition Hours Double Last Stop Time Int 10 Last Start Time Int 10 Last Malfunction Lamp Tinyint 4 Last Fault Code Varchar 96 Is Active Tinyint 4 Display Name Varchar 40 Description Varchar 128 Notes Text Last Update Time Int 10 Creation Time Int 10
Keterangan
b. Tabel Eventdata Data informasi mengenai titik-titik koordinat, kecepatan arah, alamat dan tanggal serta waktu yang tersimpan secara real time di tabel evendata seperti pada Tabel 4.3. Pada tabel ini field-field yang digunakan diantaranya accountID, deviceID,
timestamp,
latitude,
longitude,
speedKPH,
heading,
address,
creationTime. Dengan adanya data trafik secara real time maka dibuatkan sistem informasi trafik lalu lintas yang berdasarkan dari kecepatan kendaraan yang dibagi menjadi empat kategori kemacetan jalan seperti di Tabel 4.1.
No 1 2 3 4 5
Nama Field Account ID Device ID Timestamp Status Code Latitude
Tabel 4.3 Stuktur Tabel Eventdata Tipe Field Panjang Field Keterangan Varchar 32 Primary key Varchar 32 Primary key Int 10 Primary key Int 10 Primary key Double
65
No 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23
Tabel 4.3 Lanjutan Stuktur Tabel Eventdata Nama Field Tipe Field Panjang Field Keterangan Longitude Double Gps Age Int 10 Speed KPH Double Heading Double Altitude Double Transport ID Varchar 32 Input Mask Int 10 Output Mask Int 10 Seatbelt Mask Int 10 Address Varchar Data Source Varchar Raw Data Tex Distance KM Double Odometer KM Double Odometer Offset Double KM Geozone Index, Int 10 Geozone ID Varchar 32 Creation Time Int 10
c. Tabel pengaduan Tabel pengaduan ini berfungsi untuk menyimpan informasi keadaan jalan raya misalnya, pada saat terjadi penutupan jalan, ada unjuk rasa, ada perbaikan jalan dan lain sebagainya yang di implementasikan dalam bentuk tabel dengan struktur seperti pada tabel 4.4.
No 1 2 3 4 5 6 7
Nama Field Id Nama_kejadian Keterangan Tgl_mulai Tgl_selesai Latitude aduan Longitude aduan
Tabel 4.4 Struktur Tabel Pengaduan Tipe Field Panjang Field Keterangan Int 3 Primary key Varchar 200 Text Date Date Varchar 200 Varchar 200
66
d. Tabel halte Tabel halte berikut ini berfungsi untuk memberikan informasi tempattempat halte untuk bus SARBAGITA yang di implementasikan dalam bentuk tabel dengan struktur seperti pada Tabel 4.5.
No 1 2 3 4 5 6
Nama Field Id Nama_halte Jalan Keterangan Latitude_aduan Longitude_aduan
Tabel 4.5 Struktur Tabel Halte Tipe Field Panjang Field Keterangan Int 3 Primary key Varchar 200 Varchar 200 Text Varchar 200 Varchar 200
e. Tabel admin Tabel admin berfungsi untuk bisa mengakses kehalaman menu administrator dengan struktur data seperti tertuang pada Table 4.6. No 1 2 3 4 5 6 7
Nama Field Username Password Email Alamat Fullname Agama no_hp
Tabel 4.6 Struktur Tabel User Admin Tipe Field Panjang Field Keterangan Varchar 20 Primary key Varchar 255 Varchar 100 Varchar 255 Varchar 100 Varchar 15 bigint 14
f. Relasi antar tabel Struktur tabel device, eventdata, halte, pengaduan dan user admin yang dirancang
sebagai
sistem
informasi
trafik
lalu
lintas
cerdas
dapat
diimplementasikan dalam bentuk diagram hubungan antar tabel seperti pada Gambar 4.8. Pada relasi antar tabel ada dua tabel berhubungan yaitu tabel device dan eventdata, tabel yang lain sebagai pendukung.
67
Gambar 4.8 Relasi Antar Tabel
4.2 Antarmuka Sistem Tansportasi Cerdas di Bali Antarmuka sistem transportasi trafik lalu lintas cerdas berfungsi memberikan informasi trafik lalu lintas yang menfokuskan pada jalur bus SARBAGITA pada Koridor I dengan rute GOR Ngurah Rai – GWK dan GWK ke GOR Ngurah Rai. Sistem informasi ini memiliki antarmuka yaitu administrator dan client. 4.2.1
Antarmuka Administrator Antarmuka administrator hanya berfungsi sebagai pendukung dalam
sistem informasi cerdas, karena data trafik sudah terekam secara real time kedalam sistem database, data-data yang diinput secara manual seperti: -
Memasukan data admin berfungsi untuk buat user admin yang berguna untuk bisa akses ke menu administrator
68
-
Memasukan data pengaduan berfungsi untuk memasukan data pengaduan tentang keadaan jalan raya seperti ada perbaikan jalan, ada penutupan jalan dan lain-lain
-
Memasukan data halte berfungsi untuk memasukan tempat hatle untuk bus SARBAGITA yang ada. Tampilan halaman login administrastor pada Gambar 4.9 yang berfungsi
untuk login sebagai administrator untuk memasukan data admin, keadaan jalan raya dan hatle serta bisa melihat informasi rute bus SARBAGITA.
Gambar 4.9 Antarmuka Login Administrator Halaman utama administrator terdapat empat menu yaitu: admin untuk user administrator, pengaduan untuk informasi jalan, halte untuk posisi halte, rute untuk mengecek kondisi jalan dan logout untuk keluar dari halaman administrator seperti Gambar 4.10.
Gambar 4.10 Antarmuka Halaman Utama Administrator
69
4.2.2
Antarmuka Client Halaman web untuk client ini untuk sistem informasi trafik cerdas di Bali
menampilkan sistem informasi trafik lalu lintas hari ini secara realtime dan bisa mencari lokasi untuk mengetahui kemacetan. Sistem informasi trafik lalu lintas seperti terdapat pada Gambar 4.10. memiliki menu: - home : untuk tampilan utama sistem informasi trafik cerdas yang berisi informasi lalu lintas tentang kemacaten jalan raya yang dikategorikan menjadi 4 kategori yaitu macet, padat, sedang dan lancar seperti terlihat pada Gambar 4.11 -
ITS Bali : untuk informasi pendukung sistem informasi trafik
-
halte : untuk informasi tempat halte
-
rute bus : untuk informasi rute bus SARBAGITA yang sedang berjalan atau waktu sebelumnya
-
contact : untuk alamat kantor ITS Bali
Gambar 4.11 Halaman Utama Antarmuka Client
70
4.3 Pengujian
4.3.2 Quality of Service (QoS) Transfer Data Paket GPRS Parameter QoS yang diukur adalah delay pengiriman data di GPS Tracker ke sever GPS. Delay adalah adanya selisih waktu data yang dikirim keserver antara waktu waktu awal ke waktu tersimpan berdasarkan dealine. Secara default pengiriman data dari GPS Tracker ke server GPS disetting setiap 10 detik. Berdasarkan Tabe 4.8 data yang dikirim GPS Tracker ke Server GPS ada beberapa selisih waktu pengiriman data yang dikirimkan kurang lebih 10 detik. Hal ini disebabkan oleh beberapa faktor diantaranya lokasi, cuaca dan jaringan GPRSnya. Pada QoS ini termasuk model real time
soft real time system
berdasarkan data yang tersimpan didalam database ada beberapa tidak memenuhi target waktu 10 detik tidak terjadi error sistem atau sistem tidak berfungsi pada sistem informasi trafik lalu lintas. Rata-rata delay pengiriman data ke server GPS dari GPS Tracker termasuk kategori good berdasarkan standarisasi International Telecommunication Union – Telecommunication (ITU-T) seperti Tabel 4.7. Kategori
Tabel 4.7 Standar ITU-T G114 Besaran Delay
Excellent Good Poor Unacceptable
Waktu awal 07:29:18 07:29:28 07:29:38 07:29:49 07:29:58 07:30:08 07:30:28 07:30:39 Rata-Rata
< 150ms 150 – 300ms 300 - 450ms >450ms
Tabel 4.8 Pengiriman Data ke Server GPS Deadline (detik) Waktu tersimpan Delay (detik) 10 10 10 10 10 10 10 10
07:29:28 07:29:38 07:29:49 07:29:58 07:30:08 07:30:28 07:30:39 07:30:49
0 0 1 0 0 0 1 0 0.25
71
4.3.3
Analisis Antarmuka Analisis antarmuka berfungsi memberikan informasi kondisi lalu lintas
jalan ter-update di Bali yang datanya bersumber dari GPS Tracker yang terpasang di Bus SARBAGITA. Pengujian data trafik lalu lintas yang berasal dari GPS Tracker berupa tanggal, waktu, posisi (latitude, longitude), kecepatan kendaraan dan heading (menentukan arah). Untuk mengetahaui kondisi lalu lintas terupdate yang dikategorikan menjadi 4 yaitu: lancar, sedang, padat dan macet yang diimplementasikan dengan warna biru, hijau, oranye dan merah sebagai tanda kondisi jalan, datanya bersumber dari tabel eventdata yang diolah menjadi sistem informasi trafik lalu lintas. Pengujian sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali ini, berdasarkan derajat kejenuhan yang dikategorikan berdasarkan kecepatan kendaraan yang ditandai dengan empat warna yaitu: 1. Warna Biru kategori Lancar dengan kecepatan
t > 40 KM/Jam
Gambar 4.12 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Lancar
72
2. Warna Hijau kategori Sedang dengan kecepatan 26 ≥ t <40 KM/Jam
Gambar 4.13 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Sedang 3. Warna Oranye kategori Padat dengan kecepatan 17 ≥ t < 26 KM/Jam
Gambar 4.14 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Padat
73
4. Warna Merah kategori Macet dengan kecepatan t < 17 KM/Jam
Gambar 4.15 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori Macet Sistem informasi kemacetan ini di lengkapi dengan kondisi jalan yang dilaporkan seperti penutupan jalan, pengalihan jalan dan lain-lain secara manual dan informasi tempat halte. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali ini memiliki beberapa pendukung yang di input secara manual seperti: 1.
Pengaduan berfungsi untuk memberikan informasi keadaan jalan raya seperti pada saat terdapat penutupan jalan, perbaikan jalan atau pada saat terdapat acara. Model informasi ini ditandai dengan lambang tanda seru seperti pada Gambar 4.16.
74
Gambar 4.16 Informasi Pengaduan 2.
Tempat halte berfungsi memberikan informasi tempat-tempat halte yang ada seperti pada Gambar 4.17.
Gambar 4.17 Informasi Halte
4.3.4 Analisa Kondisi Trafik Jalan Analisa kondisi trafik jalan menggunakan metode pengumpulan data langsung dari GPS Tracker yang terpasang di bus SARBAGITA Koridor I. Pengumpulan data dilakukan selama 1 (satu) bulan. Data-data GPS Tracker di proses menjadi data trafik jalan dengan beberapa kategori kondisi jalan seperti pada Tabel 4.1. Untuk menganalisa trafik jalan menggunakan model pengujian sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali seperti pada gambar Gambar 4.18.
75
Data Trafik (tanggal, jam, koordinat, kecepatan dan heading ) Kategori kemacetan jalan
Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas di Bali
Informasi kondisi jalan dan halte
Gambar 4.18 Model Pengujian Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas di Bali
Dengan menggunakan model pengujian data bersumber dari data GPS Tracker secara real time dan dari informasi masyarakat dikelola menjadi sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali yang berfungsi menginformasikan kondisi jalan raya secara real time berdasarkan kategori kemacetan jalan. 1. Analisa data kecepatan menjadi data kategori trafik Analisa data trafik lalu lintas berdasarkan data kecepatan kendaraan yang didapat dari data GPS Tracker yang terpasang di bus SARBAGITA tersimpan didalam tabel eventdata yang berisi tanggal, waktu, posisi, kecepatan dan heading yang dikombinasikan dengan Google Maps API untuk mengetahui jalur atau rute yang dilewati. Dalam analisa ini data kecepatan kendaraan yang diteliti untuk mendapatakan kategori trafik yang dikelompokan berasarkan kecepatan seperti pada Tabel 4.1. Adapun data-data trafik sebagai berikut : a. Kategori sedang dengan kecepatan 26 ≥ t < 40 KM/Jam dengan warna hijau Data trafik lalu lintas Tanggal 27 Oktober 2014 Pukul 7.30-7.32 Wita pada data trafik ini dianalisa kecepatan kendaraan. Dengan waktu 2 menit kecepatan
76
kendaraan yang didapat antara 28 sampai 39 KM/Jam. Kategori ini masuk ke kategori sedang dan sistem membuat garis hijau pada jalur yang dilalui seperti Gambar 4.19. Berdasarkan Tabel 4.1 dan Gambar 4.19 proses maping informasi kecepatan, posisi dan arah adalah dapat ditunjukan dengan benar oleh aplikasi antarmuka. Berikut data trafik lalu lintas dari GPS Tracker: lat_1":"-8.65662166666667","lat_2":"-8.65565666666667", "lng_1":"115.22157", "lng_2":"115.222466666667", "speed":28.000010192,"heading":6 "lat_1":"-8.65565666666667","lat_2":"-8.654695", "lng_1":"115.222466666667", "lng_2":"115.222586666667", "speed":34.500012558,"heading":4 "lat_1":"-8.654695","lat_2":"-8.65372666666667", "lng_1":"115.222586666667", "lng_2":"115.222561666667", "speed":39.000014196,"heading":4 lat_1":"-8.65372666666667","lat_2":"-8.65265166666667", "lng_1":"115.222561666667" ,"lng_2":"115.222596666667", "speed":39.500014378,"heading":4 lat_1":"-8.65265166666667","lat_2":"-8.652125" , "lng_1":"115.222596666667", "lng_2":"115.223901666667", "speed":29.500010738,"heading":4 Menjadi sistem informasi trafik lalu lintas dengan hasil sebagai berikut:
Gambar 4.19 Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Kategori Sedang
77
b. Kategori Padat dengan kecepatan 17 ≥ t < 26 KM/Jam padat dengan warna oranye Tanggal 27 Oktober 2014 Pukul 7.47-7.50 Wita pada data trafik lalu lintas dianalisa kecepatan kendaraan dalam waktu 3 menit. Kecepatan kendaraan yang didapat antara 17 sampai 24 KM/Jam. Kategori ini masuk ke kategori padat dan sistem membuat garis oranye pada jalur yang dilewati seperti pada Gambar 4.20. Berdasarkan Tabel 4.1 dan Gambar 4.20 proses maping informasi kecepatan, posisi dan arah adalah dapat ditunjukan dengan benar oleh aplikasi antarmuka. Berikut ini data trafik lalu lintas dari GPS Tracker: lat_1":"-8.697565","lat_2":"-8.69642333333333", "lng_1":"115.219166666667","lng_2":"115.218993333333", "speed":18.000006552,"heading":4, lat_1":"-8.69642333333333","lat_2":"-8.695225", "lng_1" :"115.218993333333"," lng_2":"115.218843333333", "speed":17.50000637,"heading":4, lat_1":"-8.695225","lat_2":"-8.69410666666667", "lng_1":"115.218843333333"," lng_2":"115.218596666667", "speed":17.000006188,"heading":4, lat_1":"-8.69410666666667","lat_2":"-8.69279833333333", "lng_1":"115.218596666667"," lng_2":"115.218256666667", "speed":24.000008736,"heading":4, lat_1":"-8.69279833333333","lat_2":"-8.69195", "lng_1":"115.218256666667","lng_2":"115.218048333333", "speed":12.50000455,"heading":4, lat_1":"-8.69195","lat_2":"-8.69103833333333", "lng_1":"115.218048333333","lng_2":"115.217845", "speed":17.000006188,"heading":3, Menjadi sistem informasi trafik lalu lintas dengan hasil sebagai berikut :
78
Gambar 4.20 Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Kategori Padat
c. Kategori Macet dengan kecepatan t < 17 KM/Jam padat dengan warna merah: Pada Tanggal 27 Oktober 2014 Pukul 7.57-8.00 Wita pada data trafik lalu lintas dianalisa kecepatan kendaraan dengan waktu 2 menit. Kecepatan kendaraan yang didapat antara 5 sampai 15 KM/Jam. Kategori ini masuk ke kategori macet dan membuat garis merah pada jalur yang dilewati seperti pada Gambar 4.21. Berdasarkan Tabel 4.1 dan Gambar 4.21 proses maping informasi kecepatan, posisi dan arah adalah dapat ditunjukan dengan benar oleh aplikasi antarmuka. Berikut ini data trafik lalu lintas dari GPS Tracker: lat_1":"-8.716995","lat_2":"-8.71582666666667", "lng_1":"115.215226666667","lng_2":"115.215563333333", "speed":5.00000182,"heading":4, lat_1":"-8.71582666666667","lat_2":"-8.714865", "lng_1":"115.215563333333","lng_2":"115.215615", "speed":10.500003822,"heading":4, "lat_1":"-8.714865","lat_2":"-8.71391", "lng_1":"115.215615","lng_2":"115.215686666667", "speed":15.500005642,"heading":4,
79
Menjadi sistem informasi trafik lalu lintas dengan hasil sebagai berikut :
Gambar 4.21 Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Kategori Macet
d. Kategori Lancar dengan kecepatan t > 40 KM/Jam padat dengan warna biru: Pada Tanggal 27 Oktober 2014 Pukul 8.03-8.05 Wita pada data trafik lalu lintas dianalisa kecepatan kendaraan dengan waktu 2 menit. Kecepatan kendaraan yang didapat antara 47 sampai 52 KM/Jam. Kategori ini masuk ke kategori lancar dan membuat garis biru pada jalur yang dilewati seperti pada Gambar 4.22. Berdasarkan Tabel 4.1 dan Gambar 4.22 proses maping informasi kecepatan, posisi dan arah adalah dapat ditunjukan dengan benar oleh aplikasi antarmuka. Berikut ini data trafik lalu lintas dari GPS Tracker: lat_1":"-8.72104833333333","lat_2":"-8.72060833333333", "lng_1":"115.194516666667","lng_2":"115.195865", "speed":49.000017836,"heading":6, lat_1":"-8.72060833333333","lat_2":"-8.72012166666667", "lng_1":"115.195865","lng_2":"115.197168333333", "speed":52.50001911,"heading":6, lat_1":"-8.72012166666667","lat_2":"-8.71963666666667", "lng_1":"115.197168333333","lng_2":"115.198421666667", "speed":49.500018018,"heading":5, lat_1":"-8.71963666666667","lat_2":"-8.71927333333333", "lng_1":"115.198421666667","lng_2":"115.199536666667", "speed":47.000017108,"heading":6,
80
lat_1":"-8.71927333333333","lat_2":"-8.71891833333333", "lng_1":"115.199536666667","lng_2":"115.200465", "speed":44.500016198,"heading":6, lat_1":"-8.71891833333333","lat_2":"-8.71849666666667", "lng_1":"115.200465","lng_2":"115.201538333333", "speed":45.500016562,"heading":6, lat_1":"-8.71849666666667","lat_2":"-8.71800166666667", "lng_1":"115.201538333333","lng_2":"115.20284", "speed":52.000018928,"heading":6, Menjadi sistem informasi trafik lalu lintas dengan hasil sebagai berikut :
Gambar 4.22 Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Kategori Lancar
2. Analisa Ruas Jalan Secara umum ruas jalan yang dilalui bus SARBAGITA memiliki kategori trafik jalan berdasarkan data trafik yang terlampir dengan dua rute jalan yang dikategorikan menjadi 3 yaitu dari Pukul 05 ≥ t <10 Wita , 10 ≥ t <15 Wita dan 15 ≥ t ≤ 21 Wita. Data informasi trafik berdasarkan sistem informasi yang ditampilkan berupa informasi ruas jalan yang dilalui yang membuat garis berwarna berdasarkan kategori kemacetan seperti pata Tabel 4.1 dan ditambahkan arah tujuan yang di kombinasikan dengan Google Maps API. Sistem informasi ini dikumpulkan berdasarkan keberangkatan bus SARBAGITA sebagai berikut: Rute Bus dari GOR ke GWK atau GWK ke GOR ini dikelompokan menjadi 3 kategori waktu dengan ruas jalan yang dilalui. Pada proses ini tiap ruas jalan dianalisa trafik kemacetan berdasarkan sistem informasi trafik yang didapat selama satu bulan dengan kategori kemacetan, seperti ruas Jalan Angsoka yang dianalisa dengan rentang pukul 05 ≥ t < 10 Wita dimana dari data yang didapat,
81
data kemacetan yang sering tampil adalah kategori padat, padat, sedang, macet maka Jalan Angsoka dikategorikan padat. Model ini dipakai untuk semua ruas jalan yang dilalui Bus Koridor I GOR-GWK atau GWK-GOR seperti pada Tabel 4.9 dan 4.10. Tabel 4.9 Informasi Trafik Ruas Jalan GOR ke GWK Jam/ wita
Nama Jalan GOR ke GWK
05 ≥ t <10
10 ≥ t < 15
15 ≥ t ≤ 21
Jln. Angsoka
Padat
Padat
Padat
Jl. Melati
sedang
Padat
Sedang
Jl. Surapati
Padat
Macet
Macet
Jl. Kapten Agung
Padat
Padat
Sedang
Jl. PB Sudirman
sedang
Padat
Sedang
Jl. Waturengong
Macet
macet
Macet
Jl. Sesetan
sedang
Padat
Padat
Jl. Pesangaran
sedang
Padat
Padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
Lancar
sedang
Sedang
Jl. Raya Kampus Unud
Sedang
sedang
Sedang
Jl. Raya Uluwatu
Sedang
Padat
Sedang
Jl. Kawasan GWK
Sedang
Padat
Padat
Tabel 4.10 Informasi Trafik Ruas Jalan GWK ke GOR Nama Jalan GWK to GOR
Jam/ wita 05≥ t <10
10 ≥ t < 15
15≥ t ≤ 21
Jl. Kawasan GWK
Sedang
Sedang
Sedang
Jl. Raya Uluwatu
Sedang
Padat
Padat
Jl. Raya Kampus Unud
Sedang
Sedang
Sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
Lancar
Sedang
Lancar
Jl. Pesangaran
Padat
Padat
Macet
Jl. Sesetan
Sedang
Padat
Padat
Jl. Serma Made Oka
Macet
Macet
Macet
Jl. Serma Made pil
Macet
Macet
Macet
Jl. Serma Mendra
Padat
Macet
Macet
Jl. PB Sudirman
Sedang
Padat
Padat
Jl. Dewi Sartika
Padat
Padat
Padat
Jl. Diponegoro
Sedang
Padat
Padat
Jl. Hasanudin
Padat
Padat
Padat
Jl. Udayana
Sedang
Padat
Padat
Jl. Surapati
Padat
Padat
Padat
82
Tabel 4.10 Lanjutan Informasi Trafik Ruas Jalan GWK ke GOR Nama Jalan GWK to GOR
Jam/ wita 05≥ t <10
10 ≥ t < 15
15≥ t ≤ 21
Jl. Kepundung
Sedang
Padat
Sedang
jl. Patimura
Padat
Padat
Sedang
Jl. Wr. Supratman
Sedang
sedang
Sedang
3. Analisa Rute jalan Analisa rute perjalan bus SARBAGITA dikategorikan berdasarkan pukul anatara 05 ≥ t <10 wita, 10 ≥ t <15 wita dan 15 ≥ t ≤ 21 wita. Proses analisa ruas jalan berdasarkan rute GOR ke GWK atau GWK ke GOR dengan menentukan nilai yang sering muncul dengan hasil seperti pada Tabel 4.11 dan 4.12. Tabel 4.11 Informasi Trafik Rute GOR ke GWK Kategori Jam/Wita Kategori Trafik Lalu Lintas Jalan Raya Padat 05 ≥ t < 10 Padat 10 ≥ t < 15 Padat 15 ≥ t ≤ 21 Tabel 4.12 Informasi Trafik Rute GWK ke GOR Kategori Jam/Wita Kategori Trafik Lalu Lintas Jalan Raya Sedang 05 ≥ t < 10 Padat 10 ≥ t < 15 Padat 15 ≥ t ≤ 21
Data trafik selama satu bulan bersumber dari data GPS Tracker yang terpasang di bus SARBAGITA tentang kondisi jalan dari GOR ke GWK atau GWK ke GOR dimana tiap ruas jalan miliki kategori yang berbeda seperti lancar, sedang, padat dan macet. Kondisi rute berdasarkan waktu/jam untuk rute GOR ke GWK pada jam 05 ≥ t ≤ 21 wita kondisinya padat sebaliknya kondisi rute GWK ke GOR pada jam 05 ≥ t < 10 wita kategori sedang dan 10 ≥ t ≤21 wita kategori padat. Berdasarkan data trafik yang ada, yang menunjukkan kondisi jalan sedang
83
dan padat, maka sistem informasi trafik lalu lintas cerdas bisa membantu dalam memberikan informasi keadaan situasi lalu lintas terkini secara real time. 4.4 Penyebarluasan Data Visual Trafik Lalu Lintas Penyebarluasan data visual trafik lalu lintas yang dikombinasikan dengan Google Maps API dapat dibuatkan sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali berbasis web. Proses penyebaran data visual trafik lalu lintas dengan mengolah data trafik yang dikirimkan GPS Trakcer ke Server GPS. Data trafik lalu lintas ini dikategorikan berdasarkan kecepatan kendaraan yang mendefinsikan kondisi jalan secara real time dan terkini. Kategori kecepatan kendaraan dikelompokan menjadi 4 kategori yaitu lancar, sedang, padat dan macet seperti pada Tabel 4.1, ini diolah menjadi sistem informasi trafik lalu lintas berbasis web yang dikombinasikan dengan Google Maps API dan ditambah beberapa fasilitas seperti tempat halte dan kondisi jalan berdasarkan pengaduan atau pengamatan langsung, model ini seperti pada Gambar 4.18. Sistem informasi ini yang ditampilakan secara real time dan terkini. Penyebaran sistem informasi dengan mengakses alamat Intenet Protocol (IP) public di web browser. Dengan mengakses IP public akan menampilkan secara langsung informasi trafik lalu lintas. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas yang tampil secara real time akan menampilkan situasi jalan raya berupa garis berwarna berdasarkan kategori kepadatan jalan seperti warna biru, hijau, oranye dan merah serta menunjukan arah perjalananya. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas dilengkapi dengan beberapa menu lainnya seperti informasi halte, kondisi jalan
84
yang bersumber dari pengamatan langsung atau informasi dari masyarakat dan rute bus yang dilalui oleh bus SARBAGITA seperti Gambar 4.23.
Gambar 4.23 Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas Real Time
4.5 Analisa Usability Software Analisa usability software merupakan analisa terhadap kemudahan, efisiensi, mudah diingat dan kepuasan dalam mengakses web sistem informasi trafik lalu lintas cerdas yang telah dibangun. Sebelumnya telah dilakukan survei dengan
85
menyebarkan kuesioner dan mengakses web sistem informasi trafik lalu lintas cerdas. Gay dan Diehl menuliskan, untuk penelitian deskriptif, sampelnya 10% dari populasi, penelitian korelasional, paling sedikit 30 elemen populasi, penelitian perbandingan kausal, 30 elemen per kelompok, dan untuk penelitian eksperimen 15 elemen per kelompok ( LR.Gay dan P.L.Diehl, 1992). Untuk memberikan pedoman penentuan jumlah sampel sebagai berikut (Uma Sekaran, 1992) : 1. Sebaiknya ukuran sampel di antara 30 s/d 500 elemen 2. Jika sampel dipecah lagi ke dalam subsampel (laki/perempuan, SD / SLTP / SMU , dsb), jumlah minimum subsampel harus 30 3. Pada penelitian multivariate (termasuk analisis regresi multivariate) ukuran sampel harus beberapa kali lebih besar (10 kali) dari jumlah variable yang akan dianalisis. 4.
Untuk penelitian eksperimen yang sederhana, dengan pengendalian yang ketat, ukuran sampel bisa antara 10 s/d 20 elemen. Kuesioner telah diberikan kepada 35 orang. Skala pengukuran instrumen
yang digunakan dalam penelitian ini adalah skala likert. Skala likert adalah skala yang dapat digunakan untuk mengukur sikap pendapat dan persepsi seseorang tentang suatu objek atau fenomena tertentu (Sofyan Siregar, 2010). Dalam penelitian yang ingin diukur adalah keberadaan sistem informasi trafik lalu lintas cerdas bisa diterima dan berguna bagi masyarakat. Skala likert memiliki dua bentuk pernyataan yaitu positif dan negatif seperti pada Tabel 4.13.
86
No 1 2 3 4
Tabel 4.13 Interval Penilaian Nama Singkatan Skor Positif Sangat Tidak Setuju STS 1 Tidak Setuju TS 2 Setuju S 3 Sangat Setuju SS 4
Skor Negatif 4 3 2 1
Perhitungan analisis kuesoner untuk pertanyaan 1: Sangt setuju : 15 orang x 4 = 60 Setuju : 20 orang x 3 = 60 Tidak setuju : 0 orang x 1 = 0 Sanggat tidak setuju : 0 orang x 1 = 0 Total = 120 Tingkat persetujuan =
………………………………… ( 4.1 )
Keterangan N = Jumlah skor dalam satu pertanyaan m = Jumlah orang yang yang isi keusioner s = Nilai maksimal skor Tingkat persetujuan : 120/(35x4) x 100%= 85,71% Untuk perhitungan kuesioner pada pertanyaan 2 sampai 9 dapat dilihat pada Tabel 4.14 Tabel 4.14 Pehitungan Kepuasan Pengguna No 1 2 3 4 5 6 7 8 9
Skor jawaban
Variabel yang diukur Aplikasi mudah digunakan Apakah tampilan enak dilihat Apakah tampilan menu web mudah dipahami Akses ke web cepat Menu yang disediakan sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna Apakah menu dan tampilan halaman mudah diingat Apakah spesifikasi informasi ditawarkan sesuai dengan kebutuhan Apakah web informasi trafik lalu lintas diperlukan Apakah web informasi trafik lalu lintas membantu dalam kegiatan sehari-hari Total
Persetujuan %
SS
S
TS
STS
15 11
20 22
2
12
23
83,57
20
15
89,28
13
22
84,28
14
21
85,00
9
26
81,42
14
21
85,00
13
22
84,28
85,71 81,42
760,00
87
Sehingga secara total tingkat persetujuan masyarakat terhadap penggunaan sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali adalah sebagai berikut : ……………………………………………………………..(4.2)
y = total persetujuan x = jumlah pertanyaan 760/9= 84,44 Jika dipetakan pada Garis interval skor penilaian dan prosentase Skala Likert, hasil dari pengumpulan data kuesioner ini di dapat Skor 84,44 yaitu Kuat artinya sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali bisa diterima dan berguna, seperti pada Gambar 4.24 : 0
Skor terendah STS
0
|
TS 20%
Sangat lemah
Skor tertinggi
S 40%
Lemah
60% Cukup
SS 80% Kuat
|
100% Sangat Kuat
Gambar 4.24 Garis Interval Skor Penilaian Dan Prosentase Skala Likert Hasil Pengumpulan Data
BAB V PENUTUP
Bab ini berisi kesimpulan dan saran dari hasil penelitian yang telah dilakukan. Kesimpulan ini sesuai dengan rumusan masalah dan tujuan penelitian, sedangkan saran adalah saran yang dapat dikemukakan sebagai bahan pertimbangan guna pengembangan penelitian tesis ini selanjutnya.
5.1 Simpulan Kesimpulan dari penelitian mengenai sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali adalah sebagai berikut: 1. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas ini dapat mengolah data tarfik lalu lintas dari GPS Tracker seperti macet, padat, sedang dan lancar berdasarkan kecepatan kendaraan dengan datanya tersimpan secara real time di server GPS. 2. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas divisualkan dengan pemrograman berbasis web yang dikombinasikan dengan Google Maps API. Dengan Skema kondisi jalan divisualisasikan dengan menggunakan garis berwarna seperti macet garis warna merah, padat garis warna oranye, sedang garis warna hijau dan lancar garis warna biru. Kondisi lalu lintas jalan berisikan arah jalan berupa tanda panah yang menunjukan arah jalan yang dilalui.
88
89
3. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas dapat menganalisa kondisi ruas jalan dan rute jalan seperti pada penelitian ini menggunakan bus SARBAGITA koridor I dengan rute GOR Ngurah Rai – GWK dan GWK – GOR Ngurah Rai. Rute jalan yang dilalui oleh bus SARBAGITA koridor I dapat dianalisa kondisi ruas jalan dan rute jalan berdasarkan waktu dan arah tujuan seperti rute GOR ke GWK dengan dari pukul 05.00 sampai 21.00 wita rata-rata rutenya kategori padat, sebaliknya
GWK ke GOR dengan
pukul 05.00
sampai < 10.00 wita rata-rata kategori sedang dan pukul 10.00 sampai 21.00 wita rata-rata kategori padat. Data sistem informasi trafik lalu lintas ini berdasarkan pengambilan data selama satu bulan.
5.2 Saran Adapun saran yang dapat dikemukakan berkaitan dengan penelitian tesis ini antaralain: 1. Pada penelitian ini menggunakan 2 alat GPS Tracker yang terpasang di bus SARBAGITA koridor I. Pada penelitian selanjutnya bisa ditambahkan alat GPS Tracker setiap bus SARBAGITA disemua koridor baik koridor I maupun koridor II dan di mobil pengumpan. 2. Sistem informasi trafik lalu lintas cerdas masih berbasis web. Dengan kemajuan teknologi mobile yang makin canggih dan dimanjakan dengan fiturfitur aplikasi penunjang kegiatan sehari-hari sehingga banyak masyarakat menggunakan alat komunikasi yang canggih untuk kebutuhannya. Maka sistem informasi trafik lalu lintas cerdas bisa dikembangkan berbasis mobile
90
sehingga dapat bermanfat bagi masyarkat untuk mengetahui kondisi jalan raya secara real time. 3. Penelitian ini bisa dikembangkan dengan ditambahkan aplikasi-aplikasi atau fitur seperti pencarian jalan alternatif apabila ada kemacetan, informasi kedatangan bus disetiap halte atau fitur yang lain mendukung sistem informasi trafik lalu lintas cerdas di Bali.
DAFTAR PUSTAKA
_______________ 1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI). Direktorat Bina Jalan Kota. Dirjen Bina Marga Republik Indonesia. Adriansyah. 2006. Implementasi Basisdata Dalam real-Time System. Bandung. Insitut Teknologi Bandung. p.1-11. A. Al-Khedher, Mohammad. 2011. Hybrid GPS-GSM Localization of Automobile Tracking System. International Journal of Computer Science & Information Technology (IJCSIT) Vol 3, No 6, Dec , Jordan.p. 75-85. Aris, Azhar. 2012. Analisis Dampak Sosial Ekonomi Pengguna Jalan Akibat Kemacetan Lalu lintas (Studi Kasus Area Universitas Brawijaya Malang). Malang. Universitas Brawijaya. Dishub Prov. Bali. -- . Angkutan Umum Sarbagita. Diakses melalui : http://www.dishubinkom.baliprov.go.id/id/ANGKUTAN-UMUMTrans-SARBAGITA Gay, L.R and P.L.Diehi. 1992. Research Methods for Busines and Management. New York Macmillan Publ.Company Hanifah, Raidah. dkk. 2010. Simulasi Sistem Informasi Geografis (SIG) Pemantauan Posisi Kendaraan Via SMS Gateway. Jurnal TRANSMISI ISSN :1411-0814. Semarang. Universitas Diponegoro. Herrera, J.C., Work, D.B., Herring, R., Ban, X.J., Bayen, A. M.,. 2009. Evaluation of Traffic Data Obtained via GPS-Enabled Mobile Phones: the Mobile Century Field Experiment. Recent Work, UC Berkeley Center for Future Urban Transport: A Volvo Center of Excellence. Institute of Transportation Studies (UCB). UC Berkeley. p.1-26. James Budiman, Marson. dkk 2012. Sistem Monitoring Dan Kontrol Lalu lintas Perkotaan Monitoring And System Of Urban Traffic Control. Makasar. Universitas Hasanuddin
91
92
Krithika Raj, R. and M. Janan. 2007 .Street Smart Traffic Discovering and Disseminating Automobile Congestion Using VANETS. p.192-196 Mandaku, Hanok Marcus Tukan. 2010. Studi Penerapan Intelligent Transportation System (ITS) Di Kabupaten Seram Bagian Barat. ARIKA, Vol. 04, No. 1 Pebruari 2010. ISSN: 1978-1105. Ambon. p.31-41 Pambudi Agung, Yudha Prasetyawan. 2010. Perancangan Sistem Informasi Lalu lintas Online Kota Surabaya. Surabaya. Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). Patriandini, Ayudanti. dkk. 2013. Kajian Tingkat Kemacetan Lalu-Lintas Dengan Memanfaatkan Citra Quickbird Dan Sistem Informasi Geografis Di Sebagian Ruas Jalan Kota Tegal. Yogyakarta. Universitas Gajah Mada (UGM). p. 153-163 Permana, Indra., Hariadi, M., dan Purnama, I K. E. 2009. Pemantauan Kondisi Lalu Lintas Menggunakan Smart Visualisation System. Prosiding tugas akhir 2008-2009. Surabaya. Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS). p.1-7 Rajendran G.dkk. 2011. GPS Tracking Simulation by Path Replaying. International Journal Of Innovative Technology & Creative Engineering ISSN:2045-8711. Vol.1 No.1 January 2011. Sandor Dornbush and Anupam Joshi. 2007. StreetSmart Traffic: Discovering and isseminating Automobile Congestion Using VANET. Maryland. University of Maryland Baltimore County Sekaran Uma. 1992. Research Methods for Business : A Skill-Building Approach. ISBN: 9780471618898. US. Wiley & Sons, Incorporated, John. P. 252 Sinulingga, D, Budi, 1999. Pembangunan Kota, Tinjauan Regional dan Lokal. Pustaka Sinar Harapan. Jakarta Sukarto, Haryono. 2006. Transportasi Perkotaan dan Lingkungan. Universitas Pelita Harapan. Banten, Jurnal Teknik Sipil. Vol.3 No.2 Juli. 2006. p.9399 Suyuti, Rusmadi. 2012. Implementasi Intelligent Transportation System (ITS) Untuk Mengatasi Kemacetan Lalu Lintas Di Dki Jakarta. Jurnal Kontruksia Volume 3. Nomor 2 ISSN 2086-7352. Jakarta. Universitas Muhammadiyah Jakarta. p.17-26
93
Syofian Siregar. 2010. Statistika Deskriptif untuk Penelitian, Jakarta. Rajawali Pers, Tamin, O.Z. 2000. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Edisi Kedua. Penerbit ITB, Bandung Wibisana, Hendrata dan Siti Zainab. 2008. Analisa kepadatan ruas jalan Di kecamatan Rungkut dengan Pemetaan Sistem Informasi Geografis. Jurnal Sains dan Teknologi EMAS. Vol. 18, No. 3, Agustus 2008. p.143155 Zhang, Xuedan dkk 2007. A Novel Real-time Traffic Information System Based on Wireless Mesh Networks. USA, IEEE. P.618-623 www.opengts.sourceforge.net Waktu Akses : 27 Juli 2014 Jam 09:00 Wita www.traccar.org Waktu Akses : 28 Juli 2014 Jam 19:00 Wita www.itu.int/en/ITU-T waktu akses: 9 Maret 2015 Jam 10.00 Wita
Lampiran A Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 13 Oktober 2014 13 Oktober 2014 jam jam 11.40 14.40
Nama Jalan GOR ke GWK
Jam 6.10
jam 8.30
Jln. Angsoka
padat
macet
padat
Macet
Sedang
Jl. Melati
sedang
padat
padat
Sedang
Lancar
Jl. Surapati
padat
padat
macet
Macet
Jl. Kapten Agung
padat
padat
macet
Padat
Jl. PB Sudirman
sedang
sedang
sedang
Padat
Jl. Waturengong
macet
macet
macet
macet
Jl. Sesetan
sedang
padat
padat
Padat
Jl. Pesangaran
sedang
macet
macet
Padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
sedang
lancar
Jl. Raya Kampus Unud
padat
sedang
padat
Padat
Jl. Raya Uluwatu
sedang
padat
padat
Padat
Jl. Kawasan GWK
sedang
macet
padat
lancar
Status
Padat
Padat
Padat
Padat
GWK to GOR
jam 7.20
jam 10.05
Jl. Kawasan GWK
sedang
padat
padat
sedang
Sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
macet
padat
padat
Lancar
Jl. Raya Kampus Unud
padat
sedang
padat
sedang
Lancar
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
lancar
Lancar
Jl. Pesangaran
padat
padat
padat
Macet
Jl. Sesetan
padat
padat
macet
Macet
Jl. Serma Made Oka
padat
macet
macet
Jl. Serma Made pil
padat
macet
macet
Jl. Serma Mendra
padat
padat
macet
Jl. PB Sudirman
sedang
padat
padat
Jl. Dewi Sartika
sedang
padat
macet
Jl. Diponegoro
sedang
padat
padat
Jl. Hasanudin
padat
macet
macet
Jl. Udayana
padat
padat
padat
Jl. Surapati
padat
macet
padat
Jl. Kepundung
sedang
sedang
padat
jl. Patimura
padat
sedang
padat
Jl. Wr. Supratman
sedang
sedang
lancar
Status
Padat
Padat
Padat
94
13 Oktober 2014 jam jam 13.05 15.55
Sedang
jam 20.50
jam 19.40
Lancar
95
Lampiran B Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 15 Oktober 2014 15 Oktober 2014 Gor to GWK
jam 6.10
jam 8.30
jam :11.40
jam 14.45
Jln. Angsoka
macet
padat
macet
padat
Jl. Melati
padat
padat
sedang
padat
Jl. Surapati
macet
padat
macet
padat
Jl. Kapten Agung
padat
macet
padat
padat
Jl. PB Sudirman
sedang
padat
padat
padat
Jl. Waturengong
macet
macet
macet
macet
Jl. Sesetan
sedang
padat
padat
padat
Jl. Pesangaran
sedang
macet
sedang
padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
lancar
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
padat
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
padat
padat
padat
padat
Jl. Kawasan GWK
padat
macet
sedang
Sedang
Status
Padat
Padat
Sedang
Padat
15 Oktober 2014 GWK to GOR
jam .7.20
jam 10.05
jam 13.15
jam 16.15
Jl. Kawasan GWK
sedang
padat
Sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
padat
padat
Sedang
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
padat
Sedang
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
sedang
sedang
Sedang
padat
Jl. Pesangaran
padat
padat
Sedang
Jl. Sesetan
padat
padat
Sedang
Jl. Serma Made Oka
macet
macet
Macet
Jl. Serma Made pil
macet
macet
Sedang
Jl. Serma Mendra
macet
macet
Macet
Jl. PB Sudirman
padat
padat
Macet
Jl. Dewi Sartika
padat
padat
Padat
Jl. Diponegoro
padat
padat
Padat
Jl. Hasanudin
padat
padat
Padat
Jl. Udayana
padat
padat
Padat
Jl. Surapati
padat
padat
Padat
padat
Padat
Jl. Kepundung jl. Patimura
sedang
padat
Padat
Jl. Wr. Supratman
sedang
sedang
Sedang
Status
Padat
Padat
Sedang
Sedang
96
Lampiran C Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 16 Oktober 2014
16 Oktober 2014 Gor to GWK
jam 6.15
Jln. Angsoka
jam 9.10
jam 12.10
jam 15.20
jam 18.20
padat
macet
padat
padat
Jl. Melati
sedang
padat
sedang
sedang
Jl. Surapati
macet
macet
macet
macet
Jl. Kapten Agung
padat
padat
padat
padat
Jl. PB Sudirman
padat
sedang
padat
padat
padat
Jl. Waturengong
macet
macet
padat
macet
macet
Jl. Sesetan
sedang
padat
padat
padat
padat
Jl. Pesangaran
padat
macet
padat
padat
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
sedang
padat
padat
sedang
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
padat
padat
Padat
Status
Sedang
Sedang
Padat
Padat
Padat
16 Oktober 2014 GWK to GOR
jam 8.05
jam 10.20
jam 13.25
jam 16.55
jam 20.10
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
padat
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
sedang
padat
sedang
padat
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
lancar
sedang
sedang
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
sedang
macet
padat
lancar
lancar
Jl. Pesangaran
padat
padat
padat
macet
sedang
Jl. Sesetan
padat
padat
padat
padat
sedang
Jl. Serma Made Oka
macet
padat
macet
macet
sedang
Jl. Serma Made pil
macet
padat
macet
macet
sedang
Jl. Serma Mendra
padat
padat
macet
macet
sedang
Jl. PB Sudirman
sedang
macet
padat
padat
sedang
Jl. Dewi Sartika
sedang
macet
padat
sedang
Jl. Diponegoro
sedang
padat
macet
padat
Jl. Hasanudin
padat
padat
padat
padat
Jl. Udayana
sedang
sedang
padat
padat
Jl. Surapati
sedang
sedang
padat
sedang
Jl. Kepundung
sedang
padat
sedang
sedang
jl. Patimura
macet
macet
sedang
sedang
Jl. Wr. Supratman
sedang
sedang
sedang
Sedang
Sedang
Padat
Sedang
Sedang
Status
Sedang
97
Lampiran D Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 17- 18 Oktober 2014
17 Oktober 2014
18 Oktober 2014
Gor to GWK
jam 6.10
jam 9.25
jam 19.30
jam 6.15
jam 9.50
jam 12.35
Jln. Angsoka
macet
padat
padat
macet
padat
padat
Jl. Melati
sedang
sedang
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Surapati
padat
padat
macet
macet
padat
padat
Jl. Kapten Agung
padat
padat
padat
padat
padat
macet
Jl. PB Sudirman
sedang
sedang
padat
sedang
macet
macet
Jl. Waturengong
padat
macet
macet
macet
macet
macet
Jl. Sesetan
sedang
sedang
padat
sedang
padat
padat
Jl. Pesangaran
padat
sedang
padat
padat
padat
padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
sedang
lancar
sedang
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
sedang
padat
Jl. Raya Uluwatu
padat
sedang
padat
macet
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
padat
Padat
Status
Sedang
Padat
Sedang
Sedang
17 Oktober 2014
Padat
Padat
18 Oktober 2014 jam jam 11.20 13.55
GWK to GOR
jam 7.55
jam 8.20
Jl. Kawasan GWK
Sedang
sedang
padat
padat
Jl. Raya Uluwatu
Padat
padat
padat
padat
Jl. Raya Kampus Unud
Sedang
sedang
sedang
padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
Sedang
lancar
lancar
sedang
Jl. Pesangaran
Sedang
sedang
padat
lancar
Jl. Sesetan
Sedang
sedang
padat
padat
Jl. Serma Made Oka
Sedang
macet
macet
Jl. Serma Made pil
Sedang
macet
macet
Jl. Serma Mendra
Sedang
macet
macet
Jl. PB Sudirman
Sedang
padat
padat
Jl. Dewi Sartika
Sedang
sedang
padat
Jl. Diponegoro
Padat
padat
padat
Jl. Hasanudin
Padat
padat
padat
Jl. Udayana
Padat
padat
macet
Jl. Surapati
Macet
padat
macet
Jl. Kepundung
Sedang
sedang
jl. Patimura
Sedang
sedang
padat
Jl. Wr. Supratman
Sedang
sedang
padat
Status
Sedang
Sedang
Padat
padat
Padat
98
Lampiran E Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 19 dan 21 Oktober 2014 19 Oktober 2014 jam jam 9.55 13.05
Gor to GWK
jam 5.35
jam 7.20
Jln. Angsoka
padat
Padat
padat
Jl. Melati
lancar
Lancar
Jl. Surapati
sedang
Jl. Kapten Agung
21 Oktober 2014 jam 16.10
jam 6.10
sedang
sedang
sedang
sedang
lancar
sedang
sedang
padat
padat
padat
sedang
padat
lancar
sedang
padat
padat
sedang
sedang
Jl. PB Sudirman
sedang
sedang
sedang
padat
sedang
sedang
Jl. Waturengong
macet
macet
padat
macet
macet
macet
Jl. Sesetan
lancar
sedang
sedang
sedang
padat
padat
Jl. Pesangaran
lancar
sedang
sedang
sedang
padat
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
lancar
lancar
lancar
lancar
lancar
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
sedang
sedang
padat
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
sedang
Status
Lancar
Sedang
Sedang
Sedang
Sedang
Sedang
GWK to GOR
jam 6.20
jam 8.45
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
lancar
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
lancar
lancar
lancar
lancar
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
lancar
lancar
lancar
lancar
Jl. Pesangaran
sedang
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Sesetan
sedang
sedang
sedang
sedang
padat
Jl. Serma Made Oka
sedang
padat
macet
padat
macet
Jl. Serma Made pil
sedang
padat
sedang
padat
macet
Jl. Serma Mendra
sedang
padat
sedang
padat
macet
Jl. PB Sudirman
sedang
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Dewi Sartika
sedang
sedang
padat
sedang
padat
Jl. Diponegoro
sedang
sedang
sedang
padat
padat
Jl. Hasanudin
sedang
sedang
padat
padat
padat
Jl. Udayana
padat
sedang
sedang
padat
padat
Jl. Surapati
padat
padat
padat
padat
macet
Jl. Kepundung
19 Oktober 2014 jam jam 11.20 14.15
21 Oktober 2014 jam 18.35
sedang
sedang
jl. Patimura
padat
sedang
padat
sedang
sedang padat
Jl. Wr. Supratman
padat
sedang
sedang
sedang
sedang
Status
Sedang
Sedang
Sedang
Padat
Padat
99
Lampiran F Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 27 dan 28 Oktober 2014
Gor to GWK
jam 7.30
27 Oktober 2014 jam jamm 9.55 12.40
jam 16.00
28 Oktober 2014 jam 8.35
Jln. Angsoka
sedang
sedang
padat
padat
sedang
Jl. Melati
sedang
sedang
padat
padat
sedang
Jl. Surapati
padat
padat
macet
macet
padat
Jl. Kapten Agung
padat
padat
macet
macet
sedang
Jl. PB Sudirman
padat
macet
padat
macet
sedang
Jl. Waturengong
macet
macet
macet
macet
macet
Jl. Sesetan
padat
padat
padat
padat
padat
Jl. Pesangaran
padat
macet
padat
macet
macet
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
lancar
padat
sedang
lancar
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
sedang
sedang
padat
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
Sedang
Status
Sedang
Sedang
Padat
Macet
27 Oktober 2014 GWK to GOR
jam 8.35
jam 11.20
jam 13.55
Jl. Kawasan GWK
sedang
padat
padat
Jl. Raya Uluwatu
sedang
padat
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
lancar
sedang
padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
padat
lancar
sedang
Jl. Pesangaran
padat
macet
macet
Jl. Sesetan
padat
padat
padat
Jl. Serma Made Oka
padat
padat
padat
Jl. Serma Made pil
padat
padat
padat
Jl. Serma Mendra
padat
padat
padat
Jl. PB Sudirman
macet
macet
padat
Jl. Dewi Sartika
padat
padat
sedang
Jl. Diponegoro
sedang
sedang
padat
Jl. Hasanudin
sedang
padat
padat
Jl. Udayana
sedang
padat
padat
Jl. Surapati
padat
padat
padat
Jl. Kepundung
sedang
sedang
padat
jl. Patimura
macet
macet
padat
Jl. Wr. Supratman
sedang
sedang
padat
Status
Padat
Padat
Padat
Padat
28 Oktober 2014
100
Lampiran G Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 29 Oktober 2014 29 Oktober 2014 jam jam 11.35 15.00
Gor to GWK
jam 6.30
jam 8.45
jam 18.00
Jln. Angsoka
macet
padat
macet
padat
macet
Jl. Melati
sedang
sedang
padat
sedang
padat
Jl. Surapati
macet
sedang
macet
padat
macet
Jl. Kapten Agung
sedang
sedang
padat
sedang
padat
Jl. PB Sudirman
sedang
sedang
padat
padat
padat
Jl. Waturengong
macet
padat
padat
macet
macet
Jl. Sesetan
sedang
padat
padat
sedang
padat
Jl. Pesangaran
padat
padat
padat
sedang
padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
lancar
lancar
lancar
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
sedang
macet
sedang
padat
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
macet
sedang
padat
Status
Sedang
Sedang
Padat
Sedang
Sedang
29 Oktober 2014 GWK to GOR
jam 7.35
jam 10.10
jam 13.20
jam 16.20
Jl. Kawasan GWK
sedang
lancar
padat
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
padat
padat
padat
Jl. Raya Kampus Unud
lancar
lancar
sedang
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
lancar
padat
sedang
Jl. Pesangaran
padat
sedang
padat
padat
Jl. Sesetan
sedang
sedang
padat
padat
Jl. Serma Made Oka
macet
padat
padat
padat
Jl. Serma Made pil
macet
padat
padat
padat
Jl. Serma Mendra
padat
padat
padat
padat
Jl. PB Sudirman
padat
padat
padat
padat
Jl. Dewi Sartika
padat
sedang
padat
sedang
Jl. Diponegoro
sedang
padat
padat
sedang
Jl. Hasanudin
padat
macet
padat
padat
Jl. Udayana
sedang
sedang
sedang
sedang
Jl. Surapati
padat
sedang
padat
padat
Jl. Kepundung
lancar
sedang
sedang
sedang
jl. Patimura
sedang
padat
sedang
padat
Jl. Wr. Supratman
sedang
sedang
sedang
Sedang
Status
Sedang
Padat
Padat
Padat
101
Lampiran H Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 30-31 Oktober 2014 30 Oktober 2014
31 Oktober 2014 jam jam 10.25 13.30
Gor to GWK
jam 7.15
jam 6.50
jam 7.15
Jln. Angsoka
padat
sedang
macet
macet
padat
Jl. Melati
sedang
lancar
padat
sedang
sedang
Jl. Surapati
padat
padat
macet
macet
macet
Jl. Kapten Agung
padat
padat
macet
padat
Jl. PB Sudirman
padat
sedang
padat
padat
Jl. Waturengong
macet
padat
macet
macet
Jl. Sesetan
padat
sedang
padat
padat
Jl. Pesangaran
macet
sedang
padat
padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
lancar
lancar
padat
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
padat
padat
Jl. Raya Uluwatu
sedang
padat
sedang
padat
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
sedang
Status
Padat
Sedang
Padat
Padat
30 Oktober 2014
31 Oktober 2014
GWK to GOR
jam 5.45
jam 8.30
jam 7.50
jam 9.10
jam 11.50
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
sedang
Sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
padat
sedang
sedang
Sedang
Jl. Raya Kampus Unud
lancar
sedang
sedang
sedang
Sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
sedang
sedang
Lancar
Jl. Pesangaran
sedang
padat
macet
macet
Jl. Sesetan
sedang
sedang
sedang
Padat
Jl. Serma Made Oka
padat
macet
macet
macet
Jl. Serma Made pil
padat
macet
macet
macet
Jl. Serma Mendra
padat
macet
padat
macet
Jl. PB Sudirman
sedang
macet
macet
macet
Jl. Dewi Sartika
sedang
padat
padat
padat
Jl. Diponegoro
sedang
sedang
sedang
Jl. Hasanudin
sedang
padat
macet
Jl. Udayana
sedang
padat
padat
Jl. Surapati
padat
padat
sedang
Jl. Kepundung
padat
sedang
padat
jl. Patimura
padat
padat
padat
Jl. Wr. Supratman
padat
sedang
Sedang
Status
Sedang
Sedang
Sedang
Sedang
Sedang
102
Lampiran I Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 1 Nopember 2014 1 Nopember 2014 Gor to GWK
jam 5.25
jam 7.15
jam 8.55
jam 11.55
jam 5.05
Jln. Angsoka
sedang
padat
padat
padat
padat
Jl. Melati
sedang
sedang
sedang
lancar
sedang
Jl. Surapati
padat
padat
padat
macet
lancar
Jl. Kapten Agung
padat
padat
padat
padat
sedang
Jl. PB Sudirman
sedang
sedang
padat
padat
sedang
Jl. Waturengong
macet
macet
macet
padat
Jl. Sesetan
sedang
padat
padat
sedang
Jl. Pesangaran
sedang
padat
macet
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
sedang
lancar
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
lancar
Jl. Raya Uluwatu
sedang
padat
sedang
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
Lancar
Status
Sedang
Padat
Padat
Padat
Sedang
1 Nopember 2014 GWK to GOR
jam 6.10
jam 10.30
jam 5.45
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
padat
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
lancar
sedang
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
lancar
Jl. Pesangaran
sedang
padat
Jl. Sesetan
sedang
padat
Jl. Serma Made Oka
padat
macet
Jl. Serma Made pil
sedang
macet
Jl. Serma Mendra
padat
macet
Jl. PB Sudirman
padat
padat
Jl. Dewi Sartika
sedang
padat
Jl. Diponegoro
sedang
padat
Jl. Hasanudin
sedang
macet
Jl. Udayana
sedang
padat
Jl. Surapati
padat
macet
Jl. Kepundung
sedang
sedang
jl. Patimura
padat
padat
Jl. Wr. Supratman
sedang
padat
Status
Sedang
Padat
Sedang
103
Lampiran J Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 4 Oktober 2014
4 Nopember 2014 Gor to GWK
jam 6.00
jam 8.25
jam 6.35
jam 9.20
jam 12.20
Jln. Angsoka
padat
macet
sedang
padat
lancar
Jl. Melati
padat
sedang
sedang
padat
padat
Jl. Surapati
macet
sedang
macet
macet
macet
Jl. Kapten Agung
padat
sedang
sedang
padat
padat
Jl. PB Sudirman
padat
padat
sedang
padat
sedang
Jl. Waturengong
padat
macet
macet
padat
macet
Jl. Sesetan
sedang
padat
sedang
padat
sedang
Jl. Pesangaran
sedang
padat
sedang
padat
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
lancar
sedang
lancar
lancar
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
sedang
padat
Jl. Raya Uluwatu
sedang
sedang
sedang
padat
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
sedang
Status
Padat
Sedang
Sedang
Padat
Sedang
4 Nopember 2014 GWK to GOR
jam 6.55
jam 8.00
jam 11.00
Jl. Kawasan GWK
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
sedang
sedang
sedang
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
sedang
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
sedang
lancar
lancar
Jl. Pesangaran
padat
sedang
padat
Jl. Sesetan
padat
sedang
sedang
Jl. Serma Made Oka
padat
padat
padat
Jl. Serma Made pil
macet
padat
padat
Jl. Serma Mendra
macet
padat
macet
Jl. PB Sudirman
padat
sedang
sedang
Jl. Dewi Sartika
padat
padat
sedang
Jl. Diponegoro
sedang
padat
sedang
Jl. Hasanudin
padat
padat
padat
Jl. Udayana
sedang
sedang
padat
Jl. Surapati
sedang
padat
padat
Jl. Kepundung
sedang
sedang
sedang
jl. Patimura
sedang
padat
padat
Jl. Wr. Supratman
sedang
sedang
Sedang
Status
Sedang
Sedang
Sedang
104
Lampiran K Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 5 dan 13 Nopember 2014 5 Nopember 2014
13 Nopember 2014
Gor to GWK
jam 12.05
jam 6.30
Jln. Angsoka
macet
sedang
Jl. Melati
Sedang
sedang
Jl. Surapati
Padat
padat
Jl. Kapten Agung
Sedang
padat
Jl. PB Sudirman
Padat
padat
Jl. Waturengong
macet
macet
Jl. Sesetan
padat
padat
Jl. Pesangaran
padat
padat
Jl. By Pass Ngurah Rai
sedang
lancar
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
padat
Jl. Raya Uluwatu
padat
padat
Jl. Kawasan GWK
padat
Sedang
Status
Padat
Padat
5 Nopember 2014
13 Nopember 2014
GWK to GOR
jam 10.55
jam 13.40
jam 7.35
jam 13.25
Jl. Kawasan GWK
sedang
padat
sedang
sedang
Jl. Raya Uluwatu
padat
padat
padat
padat
Jl. Raya Kampus Unud
sedang
padat
sedang
sedang
Jl. By Pass Ngurah Rai
sedang
sedang
lancar
sedang
Jl. Pesangaran
padat
padat
padat
padat
Jl. Sesetan
padat
sedang
padat
padat
Jl. Serma Made Oka
macet
macet
macet
macet
Jl. Serma Made pil
macet
macet
padat
macet
Jl. Serma Mendra
macet
macet
padat
macet
Jl. PB Sudirman
padat
padat
sedang
macet
Jl. Dewi Sartika
padat
padat
sedang
sedang
Jl. Diponegoro
padat
padat
sedang
sedang
Jl. Hasanudin
padat
padat
macet
Jl. Udayana
padat
sedang
padat
Jl. Surapati
sedang
sedang
Jl. Kepundung
macet
jl. Patimura
padat
Jl. Wr. Supratman
sdang
Status
Padat
sedang Padat
Sedang
Sedang
105
Lampiran L Form Kuesioner
Kuesioner Pengujian Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas di Bali
Nama
:________________________________________________
Tanggal
: _________________
No
Variabel yang diukur
1 2 3 4 5
Aplikasi mudah digunakan Apakah tampilan enak dilihat Apakah tampilan menu web mudah dipahami Akses ke web cepat Menu yang disediakan sudah sesuai dengan kebutuhan pengguna Apakah menu dan tampilan halaman mudah diingat Apakah spesifikasi informasi ditawarkan sesuai dengan kebutuhan Apakah web informasi trafik lalu lintas diperlukan Apakah web informasi trafik lalu lintas membantu dalam kegiatan sehari-hari
6 7 8 9
Keterangan : SS S TS STS
: Sangat Setuju : Setuju : Tidak Setuju : Sangat Tidak Setuju
Score jawaban SS S TS STS
