ANALISIS HEADWAY KENDARAAN ANGKUTAN UMUM PADA JALAN ARTERI DI KOTA MAKASSAR Sumarni Hamid Aly1, Muh. Isran Ramli1, Asmudiawanti2. ABSTRAK: Headway adalah selisih waktu antar kendaraan yang beriringan yang melewati suatu titik tertentu dalam satu lajur. Penelitian yang dilaksanakan di tiga jalan Arteri kota Makassar yaitu Jalan A.P.Pettarani, Jalan Jenderal Sudirman dan Jalan Urip Sumoharjo ini bertujuan untuk menganalisis indikator statistik headway kendaraan angkutan umum, menganalisis model distribusi headway kendaraan angkutan umum dan menganalisis komparasi model distribusi headway kendaraan angkutan umum antar berbagai variasi waktu dan lokasi penelitian. Survei perekaman dilakukan 10 jam sehari selama satu hari di masing-masing lokasi penelitian. Survei perekaman kondisi lalu lintas pada suatu ruas jalan arteri di Kota Makassar dilakukan dalam rangka mencacah frekuensi dengan memutar kembali hasil rekaman untuk kemudian dicatat pada suatu lembar formulir data survei headway. Analisis indikator statistik dari data headway berupa rata-rata, standar deviasi, nilai maksimum, nilai minimum, modus, dan median dilakukan untuk suatu interval waktu optimum dari suatu distribusi headway. Suatu simulasi distribusi data dilakukan secara trial-error untuk berbagai nilai interval kelas dan periode waktu headway, dalam rangka mencari bentuk distribusi headway yang memuaskan. Hasil bentuk distribusi headway kendaraan angkutan umum pada semua periode pengamatan di semua lokasi penelitian didominasi pada headway 0-20 detik. Secara visual dan hasil perhitungan terlihat kecenderungan headway mengikuti pola distribusi eksponensial. Selanjutnya, distribusi headway semua lokasi penelitian diuji kesamaan dan perbedaan dengan uji Kolmogorov-Smirnov dua sampel independen dengan menggunakan program SPSS 19.0. Analisis uji Kolmogorof-Smirnov two sample independent untuk distribusi headway kendaraan angkutan umum menunjukkan relatif terjadi perbedaan bentuk-bentuk distribusi pada periode waktu dan periode pengamatan. Kata Kunci: Angkutan Umum, Distribusi, Headway, Jalan Arteri, Uji Kolmogorof-Smirnov two sample independen.
ABSTRACT: Headway is the time difference between the moving vehicles that pass a certain point in one lane. Studies conducted in three arterial road in Makassar namely A.P.Pettarani Street, Sudirman Street and Urip Sumoharjo Street aims to analyze the statistical indicators headway public transport vehicles, analyze the headway distribution model of public transport vehicles and analyze comparative headway distribution model between different public transportation vehicles variations in the time and location of the study. Surveys conducted recording 10 hours a day for one day at each study site. Survey recording traffic conditions on an arterial road in Makassar carried out in the framework of chopping frequency to play back the recording and then recorded on a form sheet headway survey data. Analysis of statistical indicators of the data headway in the form of average, standard deviation, maximum value, minimum value, modus, and median performed to an optimum time interval of distribution headway. A data distribution simulation performed by trial-error for various values of the class interval and the period of time headway, in order to find a satisfactory headway distribution. Results headway distribution form of public transport vehicles at all observation period in all study locations dominated in 0-20 seconds headway. Visually and the calculation results, the tendency headway following the pattern of exponential distribution. Furthermore, the distribution of headway all locations tested research similarities and differences with the Kolmogorov-Smirnov test of two independent samples using SPSS 19.0. Kolmogorof-Smirnov test analysis of two independent samples for distribution headway public transport vehicles showed any divergence relative forms of distribution on the time period and the period of observation. Keywords: Public Transportation, Distribution, Headway, Arterial Road, Kolmogorof-Smirnov test two independent samples.
1 2
Dosen, Jurusan Teknik Sipil, Universitas Hasanuddin, Makassar 90245, INDONESIA Mahasiswi, Jurusan Teknik Sipil, Universitas Hasanuddin, Makassar 90245, INDONESIA
PENDAHULUAN Latar Belakang
Kota Makassar merupakan kota terbesar keempat di Indonesia dan terbesar di Kawasan Timur Indonesia yang memiliki luas areal 181,35 km2 dan secara geografis terletak pada posisi 1190 24’ 17,38” BT dan 50 8’ 6,19” LS, dengan batas wilayah sebelah barat berbatasan degan Selat Makassar, sebelah timur berbatasan dengan Kabupaten Maros, sebelah utara berbatasan dengan Kabupaten Maros, sebelah selata berbatasan dengan Kabupaten Gowa. Hingga kini jumlah penduduk Makassar mencapai 1.408.072 (Badan Pusat Statistik Provinsi Sulawesi Selatan, 2014). Pertumbuhan jumlah kendaraan yang tidak sebanding dengan peningkatan volume jalan yang cenderung statis mengakibatkan terjadinya perlambatan hingga kemacetan diberbagai ruas jalan. Headway atau time headway merupakan besaran mikroskopik lalu lintas yang sangat penting kegunaannya dalam analisis dan perencanaan suatu sistem transportasi khususnya dalam perencanaan lalu lintas. Sebagai contoh, headway digunakan dalam mengestimasi volume lalu lintas jalan dalam rangka mengevaluasi kapasitas jalan, dan dalam penelitian kinerja lalu lintas jalan. Time headway minimum berguna agar lalu lintas yang berjalan tetap aman (Sukowati, 2004). Memperhatikan pentingnya time headway tersebut, beberapa pendekatan teoritis dengan menggunakan model-model distribusi statistik berdasarkan beberapa penelitian di negara-negara maju telah menghasilkan suatu standar nilai dan model distribusi headway (Miller, 1961 ; Shalter, 1974 ; May, 1990 ; Luttinen, 1996 ; Sadheghenni, 2002) yang dapat digunakan untuk kebutuhan perencanaan dan analisis transportasi secara luas. Namun, hasil-hasil tersebut tidak serta merta dapat digunakan untuk kondisi-kondisi lalu lintas di negaranegara berkembang termasuk Indonesia, mempertimbangkan bahwa Model-model
didasarkan dan diturunkan atas dasar asumsi perilaku lalu lintas yang homogen dalam menggunakan lajur jalan. Tiap tahun jumlah kendaraan terus bertambah terutama kendaraan berat pengangkut barang dan materil atau kendaraan truk. Perilaku pengendara kendaraan yang tidak tertib di kota-kota negara berkembang termasuk di Makassar , Indonesia telah membawa perilaku karakteristik lalu lintas dari homogen menjadi Heterogen lalu lintas yang kurang tepat didekati dengan berbagai teori pendekatan lalu lintas homogen yang telah mapan digunakan di negara-negara maju, termasuk dalam hal ini adalah time headway lalu lintas (Henryawan, 2013). Namun demikian, masih jarang penelitian terdahulu yang dilakukan untuk kondisi time headway lalu lintas di Indonesia. Dari latar belakang masalah inilah penulis mengangkat tulisan dengan judul: “Analisis Headway Kendaraan Angkutan Umum Pada Jalan Arteri Di Kota Makassar” Rumusan Masalah Berdasarkan latar belakang pada uraian di atas, maka permasalahan yang dapat dirumuskan, yaitu : 1. Bagaimana statistik headway kendaraan angkutan umum pada jaringan jalan arteri di kota Makassar. 2. Bagaimana model distribusi headway kendaraan angkutan umum pada jaringan jalan arteri di kota Makassar. 3. Bagaimana komparasi model distribusi headway kendaraan angkutan umum di antara berbagai variasi waktu dan lokasi penelitian. TINJAUAN PUSTAKA
Karakteristik Arus Lalu Lintas
Karakteristik dasar arus lalu lintas digolongkan menjadi dua kategori, yaitu (Putri, 2009): a) Makroskopis Arus lalu lintas secara makroskopis merupakan suatu karakteristik secara
keseluruhan dalam suatu lalu lintas yang dapat digambarkan dengan 4 parameter, yaitu: 1. Arus dan Komposisi Lalu lintas (Flow) 2. Kecepatan (speed) 3. Kerapatan (density) 4. Derajat Kejenuhan b) Mikroskopis Arus lalu lintas secara mikroskopis merupakan suatu karakteristik secara individual dari kendaraan yang meliputi headway dan spacing. Lalu Lintas Heterogen Lalu lintas heterogen adalah lalu lintas yang memiliki komposisi pengguna jalan raya yang terdiri dari kendaraan bermotor, non-kendaraan bermotor dan pejalan kaki. Arus lalu lintas heterogen dapat diartikan sebagai sebuah kondisi sistem arus lalu lintas terdiri dari berbagai jenis dan ukuran kendaraan yang menempati sebuah ruas jalan. Definisi Headway
Time headway adalah selisih waktu antar kendaraan yang beriringan yang melewati suatu titik tertentu dalam satu lajur (Salter, R.J., 1974). Karenanya time headway pada kenyataanya terdiri dari dua jenis waktu yaitu waktu okupansi dan waktu antara. Waktu okupansi adalah lamanya waktu fisik kendaraan melewati suatu titik pengamatan. Sedangkan waktu antara merupakan selisih waktu saat belakang kendaraan yang didepan melewati suatu titik pengamatan dengan saat ujung depan kendaraan yang mengikutinya melewati titik yang sama (May, A. D., 1990). Distribusi Time Headway
Distribusi time headway untuk kondisi arus dilapangan pada umumnya bervariasi tergantung pada tingkat kepadatan arus lalu lintas yang ada. Misalnya pada kondisi arus yang rendah distribusi time headway antara kendaraan biasanya bersifat acak mengingat pada kondisi arus rendah interaksi antara kendaraan dianggap kecil. Untuk arus padat dimana interaksi kendaraan sangat besar, distribusi time headway bersifat seragam
atau konstan. Sedangkan untuk arus sedang dimana interaksi kendaraan bersifat campuran (May, A.D., 1990). Uji Model Distribusi Time Headway
Model distribusi yang dipakai dalam pengujian time headway dalam rangka menemukan dan menentukan interval kelas pengklasifikasian data-data time headway sehingga diperoleh bentuk distribusi yang memuaskan secara visual dan sesuai dengan teori bentuk-bentuk distribusi time headway (umumya berbentuk distribusi negative exponesial atau logaritmik), maka dilakukan simulasi pencarian nilai-nilai interval kelas yang memuaskan. Dalam hal ini mensimulasikan data-data time headway dalam berbagai interval kelas time headway dan memvariasikan periode waktu penganalisaan time headway, persamaan fungsi untuk tiap model dapat dilihat dibawah ini (Harinaldi, buku prinsip-prinsip statistik untuk teknik dan sains hal 102) : Negative Exponential: (𝓍) = . −𝜇𝓍 .................................. (2) Dimana: = Headway angkutan umum = Headway rata-rata angkutan umum e = Bilangan alami 2,897 Statistik Deskriptif
Dengan Statistik Deskriptif kumpulan data yang diperoleh akan tersaji dengan ringkas dan rapi serta dapat memberikan informasi inti dari kumpulan data yang disebut Indikator statistik. Indikator statistik terdiri antara lain ukuran pemusatan yaitu mean, modus, median , nilai maksimum dan minimum dan ukuran penyebaran yaitu standar deviasi (Harinaldi, buku prinsip- prinsip statistik untuk teknik dan sains). Uji Kolmogorof-Smirnov Dua Sampel Independen (Uji Statistik Non-Parametrik
Uji kolmogorof-smirnov merupakan uji statistik non-parametrik yang memiliki asumsi sampel dari populasi yang dipilih tidak harus terditribusi normal seperti halnya dengan uji statistik parametrik.
(Sarwono,2012). Uji Kolmogorof Smirnov dua sampel (two independent samples test) pada hakikatnya sama dengan uji Independent- samples test dengan prasyarat yang lebih longgar. Kelonggaran tersebut meliputi mampu digunakan untuk tipe data ordinal dan tidak memerlukan asumsi terdistribusi normal. Test ini digunkan untuk tipe data ordinal dan tidak memerlukan asumsi terdistribusi normal. Test ini digunakan untuk menetapkan apakah nilai variabel tertentu berbeda di antara dua kelompok (Trihendradi, 2011). Rumus uji kolmogorov smirnov untuk dua sampel independen adalah (Sarwono dan Budiono, Statistik Terapan hal 48): Dmn= Max |Sn1 (X) – Sn2 (X)| .............. (3) Dimana: n1 = jumlah sampel pertama n2 = jumlah sampel kedua
METODOLOGI PENELITIAN Kerangka Penelitian
Skema penelitian yang akan dilakukan dapat dilihat pada kerangka penelitian sebagaimana yang dijelaskan pada gambar 1.
Gambar 1. Skema Kerangka Penelitian Waktu dan Lokasi Penelitian
Survei dilaksanakan pada tanggal 27 September 2014 hingga 17 Oktober 2014 selama satu hari disetiap lokasi penelitian pada pukul 07.00-17.00WITA. Penelitian
dilakukan pada 3 ruas jalan arteri Kota Makassar yaitu: 1. JalanA.P. Pettarani 2. Jalan Jenderal Sudirman 3. Jalan Urip Sumoharjo Metode Pengambilan Data
Pengambilan data dilakukan dengan menggunakan metode survei langsung dilokasi penelitian. Data yang diambil untuk penelitian ini adalah data headway lalu lintas kendaraan angkutan umum. Data tersebut dapat di peroleh dengan menggunakan alat perekam (handy camera) yang diletakkan di atas tripod dilokasi penelitian selama 10 jam dengan jumlah surveyor 2 orang dengan tugas masing-masing selama penelitian. Data headway kendaraan angkutan umum pada setiap jalan yang di peroleh pada pengambilan data dalam satuan second terlebih dahulu di ubah ke dalam satuan detik yaitu 1/1000 detik. Kemudian analisa data di hitung dengan cara mengurangkan waktu pada saat kendaraan angkutan umum 2 melintas di titik pengamatan dengan kendaraan angkutan umum 1, dan seterusnya. Hasilnya di catat dalam setiap waktu pengamatan. Data-data headway ini di analisis parameter- parameter statistiknya yang meliputi indikator rata-rata, standar devisiasi, nilai maksimum, nilai minimum, modus dan median. Suatu simulasi distribusi data dilakukan secara trial-error untuk berbagai nilai interval kelas dan periode waktu headway, dalam rangka mencari bentuk distribusi headway yang memuaskan kemudian dilakukan analisis lanjutan yaitu uji Kolmogorv Smirnov dua sampel merupakan prosedur untuk menentukan apakah distribusi-distribusi nilai pada variabel ordinal berbeda secara signifikan pada dua sampel yang tidak berhubungan/independen. HASIL DAN PEMBAHASAN Headway Lalu Lintas Kendaraan Truk
Data-data headway di analisis parameter- parameter statistiknya yang meliputi indikator rerata, standar devisiasi, nilai maksimum, nilai minimum, modus dan
median. Adapun Indikator Statistik headway lalu lintas kendaraan angkutan umum jalan A.P. Pettarani, jalan Jenderal Sudirman dan jalan Urip Sumoharjo disajikan dalam tabel berikut ini Tabel 1. Indikator Statistik Headway kendaraan angkutan umum jalan A.P. Pettarani Lokasi
Jenis Indikator Statistik
07.00 08.00
08.00 09.00
09.00 10.00
10.00 11.00
WAKTU 12.00 13.00
11.00 12.00
13.00 14.00
14.00 15.00
15.00 16.00
16.00 17.00
Headway Rata-rata (detik)
42.68
20.89
22.97
32.11
36.31
19.16
32.49
24.80
25.77
Headway M inimum (detik)
1.16
1.17
1.17
0.12
0.24
0.14
1.26
1.00
0.57
1.00
241.08
94.99
95.65
197.22
180.12
102.89
197.22
163.14
140.26
140.76
42.68
20.89
22.97
32.11
36.31
19.16
32.49
24.80
25.77
29.87
-
-
-
-
-
8.10
14.57
19.11
18.41
11.14
M edian
31.78
14.82
16.70
18.24
26.14
11.24
19.28
17.10
18.65
22.25
Standar Deviasi
41.45
20.43
20.21
34.53
34.27
20.43
35.16
25.65
22.61
24.54
Headway Rata-rata (detik)
41.28
43.48
40.97
34.45
40.06
42.54
36.45
41.14
42.95
30.55
Hea dwa y Mi ni mum (detik)
1.26
0.07
1.37
0.22
0.21
0.37
0.90
0.83
0.27
1.09
231.05
230.49
161.09
190.56
182.33
190.65
188.42
143.18
274.95
131.40
41.28
43.48
40.97
34.45
40.06
42.54
36.45
41.14
42.95
30.55
-
-
13.19
93.80
-
1.81
7.35
-
-
-
Medi a n
29.92
30.42
41.02
24.72
22.31
24.20
21.19
33.23
27.33
26.78
Standa r Devi a s i
41.09
43.57
32.46
35.75
41.01
44.75
37.61
33.22
44.73
23.88
A.P.Pettara Headway M aksimum (detik) M ean ni Alauddin M odus
A.P.Pettara Hea dwa y Ma ks i mum (detik) ni - urip Mean Sumoharjo Modus
29.87
Tabel 2. Indikator Statistik Headway kendaraan angkutan umum jalan Jenderal Sudirman Lokasi
Jenis Indikator Statistik
08.00 09.00
09.00 10.00
10.00 11.00
11.00 12.00
WAKTU 12.00 13.00
13.00 14.00
14.00 15.00
15.00 16.00
16.00 17.00
Headway Rata-rata (detik)
21.185
16.264
18.318
18.715
14.915
23.102
24.196
18.962
20.722
Headway Minimum (detik)
0.590
0.170
0.190
0.680
0.590
1.340
1.140
0.160
0.600
0.990
130.230
124.140
239.350
119.960
91.240
112.950
182.530
92.190
117.570
109.420
21.185
16.264
18.318
18.715
14.915
23.102
24.196
18.962
20.722
21.173
5.180
4.040
1.420
3.730
1.490
4.080
1.650
1.230
12.040
9.430
Median
14.010
10.665
9.485
9.005
7.650
13.895
14.055
12.340
13.820
14.120
Standar Deviasi
22.061
17.575
25.930
23.392
17.160
24.381
30.512
19.918
21.317
20.461
16.85 0.74 107.98 16.85 3.14 8.79 18.60
18.58 0.46 116.05 18.58 3.90 9.73 21.66
17.06 0.30 77.02 17.06 5.68 10.16 17.11
27.42 0.61 211.66 27.42 20.15 27.93
17.90 0.90 102.03 17.90 29.89 9.50 19.05
18.79 0.33 81.87 18.79 4.51 13.06 16.76
23.50 1.06 167.60 23.50 4.90 13.22 26.12
19.26 1.17 128.53 19.26 18.83 11.50 19.03
18.77 1.22 90.69 18.77 1.54 12.36 19.21
18.75 0.57 103.93 18.75 2.59 13.27 18.40
Jenderal Headway Maksimum (detik) Sudirman - Mean Ahmad Yani Modus
Headway Rata-rata (detik)
Jenderal Sudirman Ratulangi
07.00 08.00
Headway Minimum (detik) Headway Maksimum (detik) Mean
Modus Median Standar Deviasi
21.173
Tabel 3. Indikator Statistik Headway kendaraan angkutan umum jalan Urip Sumoharjo Lokasi
Jenis Indikator Statistik
07.00 08.00
08.00 09.00
09.00 10.00
10.00 11.00
11.00 12.00
WAKTU 12.00 13.00
13.00 14.00
14.00 15.00
15.00 16.00
16.00 17.00
Headway Rata-rata (detik)
10.56
13.41
11.13
11.06
12.45
13.41
15.97
12.13
12.24
Headway Minimum (detik)
0.36
0.25
0.25
0.94
0.25
0.25
0.47
0.32
0.69
0.25
62.09
77.90
78.01
48.07
74.09
77.90
95.22
77.90
102.01
77.90
10.56
13.41
11.13
11.06
12.45
13.41
15.97
12.13
12.24
12.61
3.01
5.57
7.91
4.11
20.03
5.57
6.47
5.57
7.94
5.57
Median
6.75
8.12
7.70
8.15
8.63
8.12
10.72
6.70
6.73
7.67
Standar Deviasi
10.30
13.55
10.40
9.14
12.24
13.55
15.53
13.84
14.60
12.98
Headway Rata-rata (detik)
10.08
9.39
8.48
8.50
10.56
12.45
10.80
9.87
10.04
12.61
Headway Minimum (detik)
0.29
0.53
0.35
0.25
0.36
0.25
0.14
0.32
0.20
0.25
Headway Maksimum (detik)
Urip Sumoharjo - Mean Perintis Modus
68.32
72.70
46.55
52.70
62.09
74.09
54.63
57.28
59.03
77.90
10.08
9.39
8.48
8.50
10.56
12.45
10.80
9.87
10.04
12.61
3.36
3.34
1.27
0.25
3.01
20.03
8.10
2.34
2.64
5.57
Median
6.59
6.40
5.31
4.82
6.75
8.63
7.75
6.55
6.40
7.67
Standar Deviasi
10.79
10.16
8.43
9.79
10.30
12.24
10.10
9.60
10.16
12.98
Headway Maksimum (detik) Urip Sumoharjo - Mean Bawakaraeng Modus
12.61
Uji Model Distribusi Eksponensial Headway Kendaraan Angkutan umum
No.
Pengujian Model Distribusi Eksponensial dilakukan masing-masing dilokasi penelitian dengan Periode pukul 07.00-17.00 seperti terlihat pada hasil perhitungan model distribusi eksponensial Jalan A.P. Pettarani arah A.P. Pettarani – Alauddin pada hari kerja pengamatan pagi hari dapat dilihat pada Tabel 4. Tabel 4. Hasil Perhitungan model distribusi eksponensial Jalan A.P. Pettarani arah A.P. Pettarani– Alauddin pada hari kerja pengamatan pukul 07.0008.00 kelas
kelas
frekuensi Pengamatan(fe)
nilai tengah interval(xi)
fe.xi
parameter rata-rata(λ)
empiris
Kelas
Sn(X)
Fo(X)
|Fo(X)-Sn(X)|
frekuensi teoritis(ft)
1
0-20
0
20
23
10
230
0.0224
0.324
0.3611
0.0371
26
2
20-40
20
40
18
30
540
0.0224
0.254
0.2307
0.0228
16
3
40-60
40
60
9
50
450
0.0224
0.127
0.1474
0.0206
10
4
60-80
60
80
13
70
910
0.0224
0.183
0.0942
0.0889
7
5
80-100
80
100
3
90
270
0.0224
0.042
0.0602
0.0179
4
6
100-120
100
120
2
110
220
0.0224
0.028
0.0384
0.0103
3
7
120-140
120
140
1
130
130
0.0224
0.014
0.0246
0.0105
2
8
140-160
140
160
0
150
0
0.0224
0.000
0.0157
0.0157
1
No.
Interval
batas atas batas bawah
teoritis
9
160-180
160
180
1
170
170
0.0224
0.014
0.0100
0.0041
1
10
180-200
180
200
0
190
0
0.0224
0.000
0.0064
0.0064
0
11
200-220
200
220
0
210
0
0.0224
0.000
0.0041
0.0041
0
12
220-240
220
240
0
230
0
0.0224
0.000
0.0026
0.0026
0
13
240-260
240
260
1
250
250
0.0224
0.014
0.0017
0.0124
0
14
260-280
260
280
0
270
0
0.0224
0.000
0.0011
0.0011
0
15
280-300
280
300
0
290
0
0.0224
0.000
0.0007
0.0007
0
71
2250
3170
Σ
0.0889
Cara yang sama dilakukan untuk masing-masing lokasi penelitian dengan semua periode waktu dan periode pengamatan sehingga dilakukan uji ketepatan model distribusi. Uji Ketepatan Model Distribusi Eksponensial Headway Kendaraan Angkutan umum menggunakan metode Kolmogorov-Smirnov
Pengujian ketepatan Model Distribusi Eksponensial menggunakan metode Kolmogorov Smirnov dilakukan masingmasing dilokasi penelitian dengan Periode 07.00-17.00 seperti terlihat pada hasil uji ketepatan model distribusi eksponensial Jalan A.P. Pettarani arah A.P. Pettarani – Alauddin pada hari kerja pengamatan pagi hari dapat dilihat pada Tabel 5. Tabel 5. Hasil Uji model eksponensial headway kendaraan angkutan umum arah A.P. Pettarani – Alauddin pada hari kerja pengamatan pagi
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15
Interval Kelas
empiris teoritis |Fo(X)-Sn(X)| Sn(X) Fo(X) 0-20 0.324 0.361 0.037 20-40 0.254 0.231 0.023 40-60 0.127 0.147 0.021 60-80 0.183 0.094 0.089 80-100 0.042 0.060 0.018 100-120 0.028 0.038 0.010 120-140 0.014 0.025 0.010 140-160 0.000 0.016 0.016 160-180 0.014 0.010 0.004 180-200 0.000 0.006 0.006 200-220 0.000 0.004 0.004 220-240 0.000 0.003 0.003 240-260 0.014 0.002 0.012 260-280 0.000 0.001 0.001 280-300 0.000 0.001 0.001 Dhitung = max|Fo(X)-Sn(X)| 0.07 n=15, a=0,05, Dtabel 0.338
Interpretasi Membuat hipotesis H0 : Data berasal dari populasi berdistribusi eksponensial H1 : Data tidak berasal dari populasi berdistribusi eksponensial Menentukan taraf signifikan sebesar 0,05 Menentukan kriteria Pengujian Jika Dhitung < Dtabel 0,05 H0 diterima dan H1 ditolak Jika Dhitung > Dtabel 0,05 H0 ditolak dan H1 diterima Membandingkan Dhitung dengan Dtabel Dari tabel diatas diketahui bahwa nilai Dhitung < Dtabel maka H0 diterima dan H1 ditolak. Kesimpulan Dengan menggunakan taraf signifikan sebesar 0,05 dengan Dhitung < Dtabel maka H0 diterima dan data berdistribusi eksponensial. Cara yang sama dilakukan untuk masing-masing lokasi penelitian dengan semua periode waktu sehingga secara visualisasi distribusi data pengamatan dan model distribusi eksponensial untuk masing-masing jalan dengan periode waktu pengamatan dapat dilihat seperti pada gambar 2 berikut:
Gambar 3. Distribusi Pengamatan dan model distribusi Eksponensial arah A.P.Pettarani– Alauddin pada Periode Waktu 07.0008.00 Berdasarkan Gambar 2 , distribusi headway kendaraan angkutan umum untuk Jalan A.P. Pettarani arah A.P. Pettarani – Alauddin pada periode Pengamatan pukul 07.00-08.00 didominasi pada headway 0-20 detik. Uji Kolmogorov Smirnov Dua Sampel Independen Untuk Distribusi Headway Kendaraan Angkutan umum
Contoh hasil uji Kolmogorov Smirnov dua sampel independen untuk distribusi headway kendaraan angkutan umum pada periode pengamatan 07.00-08.00 dapat dilihat pada tabel 6 berikut: Tabel 6. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov distribusi headway pengamatan 07.00-08.00 arah A.P. PettaraniAlauddin dan pengamatan 08.0009.00 arah A.P. PettaraniAlauddin Test Statisticsa VAR00002 Most Differences
Extreme Absolute
.328
Positive
.328
Negative
-.020 2.060
Kolmogorov-Smirnov Z Asymp. Sig. (2-tailed) a. Grouping Variable: Pengamatan pukul 07.0008.00 A.P.PettaraniAlauddin dan 08.0009.00 A.P.PettaraniAlauddin
.000
Interpretasi Membuat hipotesis H0 : Distribusi time headway kendaraan angkutan umum di kedua populasi sama H1 : Distribusi time headway kendaraan angkutan umum di kedua populasi tidak sama Menentukan taraf signifikan sebesar 0,05 Menentukan kriteria Pengujian Jika probabilitas (sig) > 0,05 H0 diterima dan H1 ditolak Jika probabilitas (sig) < 0,05 H0 ditolak dan H1 diterima Membandingkan Sig hitung dan Sig kriteria Dari tabel diatas diketahui bahwa nilai Sig hitung 0,000 < 0,005 maka H0 ditolak. dan H1 diterima. Kesimpulan Dengan menggunakan taraf signifikan sebesar 0,05 terdapat perbedaan distribusi headway kendaraan angkutan umum pada hari kerja antara pengamatan pagi arah A.P. PettaraniAlauddin dan pengamatan siang arah A.P. Pettarani-Alauddin
Tabel 7. Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) Uji Kolmogorov Smirnov dan dua sampel independen untuk distribusi headway kendaraan angkutan umum
A.P. Pettarani Time Headway
07.0008.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00
A.P. Pettarani Alauddin
A.P. Pettarani
A.P. Pettarani Urip Sumoharjo
0.000 0.001 0.105 0.723 0.723 0.105 0.105 0.032 0.165 0.902 0.943 0.579 0.258 0.334 0.306 0.179 0.999 0.968 0.100
08.0009.00 0.000 0.989 0.002 0.000 0.640 0.005 0.184 0.216 0.004 0.000 0.001 0.000 0.006 0.002 0.000 0.014 0.000 0.000 0.000
09.0010.00 0.001 0.989 0.136 0.193 0.692 0.648 0.363 0.298 0.172 0.093 0.363 0.062 0.819 0.106 0.022 0.136 0.047 0.002 0.120
A.P. Pettarani - Alauddin 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 0.105 0.723 0.723 0.105 0.002 0.000 0.640 0.005 0.136 0.193 0.692 0.648 0.245 0.008 0.883 0.245 0.006 0.691 0.008 0.006 0.017 0.883 0.691 0.017 0.145 0.028 0.025 0.104 0.411 0.041 0.005 0.210 0.779 0.824 0.000 0.277 0.12 0.806 0.000 0.068 0.194 0.812 0.000 0.056 0.008 0.243 0.000 0.013 0.601 0.589 0.001 0.325 0.486 0.283 0.000 0.094 0.308 0.447 0.000 0.593 0.86 0.575 0.001 0.810 0.052 0.028 0.000 0.030 0.027 0.418 0.000 0.016 0.062 0.207 0.000 0.063
14.0015.00 0.105 0.184 0.363 0.145 0.028 0.025 0.104 0.651 0.039 0.010 0.002 0.000 0.040 0.076 0.002 0.011 0.001 0.011 0.057
15.0016.00 0.032 0.216 0.298 0.411 0.041 0.005 0.210 0.651 0.982 0.262 0.274 0.005 0.098 0.286 0.018 0.066 0.049 0.028 0.24
16.0017.00 0.165 0.004 0.172 0.779 0.824 0.000 0.277 0.039 0.982 0.364 0.262 0.021 0.926 0.081 0.093 0.456 0.098 0.11 0.371
07.0008.00 0.902 0.000 0.093 0.12 0.806 0.000 0.068 0.010 0.262 0.364 1.000 0.120 0.692 0.560 0.082 0.172 0.560 0.964 0.436
08.0009.00 0.943 0.001 0.363 0.194 0.812 0.000 0.056 0.002 0.274 0.262 1.000 0.452 0.576 0.576 0.113 0.183 0.91 0.938 0.183
09.0010.00 0.579 0.000 0.062 0.008 0.243 0.000 0.013 0.000 0.005 0.021 0.120 0.452 0.03 0.042 0.227 0.12 0.564 0.075 0.008
A.P. Pettarani - Urip Sumoharjo 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 0.258 0.334 0.306 0.179 0.006 0.002 0.000 0.014 0.819 0.106 0.022 0.136 0.601 0.486 0.308 0.86 0.589 0.283 0.447 0.575 0.001 0.000 0.000 0.001 0.325 0.094 0.593 0.810 0.040 0.076 0.002 0.011 0.098 0.286 0.018 0.066 0.926 0.081 0.093 0.456 0.692 0.560 0.082 0.172 0.576 0.576 0.113 0.183 0.03 0.042 0.227 0.12 0.393 0.357 0.701 0.393 0.351 0.369 0.357 0.351 0.95 0.701 0.369 0.95 0.257 0.24 0.365 0.174 0.423 0.35 0.114 0.129 0.613 0.148 0.054 0.199
14.0015.00 0.999 0.000 0.047 0.052 0.028 0.000 0.030 0.001 0.049 0.098 0.560 0.91 0.564 0.257 0.24 0.365 0.174 0.679 0.042
15.0016.00 0.968 0.000 0.002 0.027 0.418 0.000 0.016 0.011 0.028 0.11 0.964 0.938 0.075 0.423 0.35 0.114 0.129 0.679
16.0017.00 0.100 0.000 0.120 0.062 0.207 0.000 0.063 0.057 0.24 0.371 0.436 0.183 0.008 0.613 0.148 0.054 0.199 0.042 0.148
0.148
Tabel 8. Evaluasi hasil uji Kolmogorov Smirnov dua sampel independen berdasarkan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) untuk distribusi headway A.P. Pettarani Time Headway
A.P. Pettarani Alauddin
A.P. Pettarani
A.P. Pettarani Urip Sumoharjo
07.0008.00
07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00
Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
08.0009.00 Beda Sama Beda Beda Sama Beda Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda
09.0010.00 Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Beda Beda Sama
A.P. Pettarani - Alauddin 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 Sama Sama Sama Sama Beda Beda Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Beda Beda Beda Sama Sama Beda Sama Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Beda Sama Beda Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Beda Beda Sama Sama Beda Sama
14.0015.00 Sama Sama Sama Sama Beda Beda Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Sama
15.0016.00 Beda Sama Sama Sama Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Beda Beda Beda
16.0017.00 Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
07.0008.00 Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
08.0009.00 Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
09.0010.00 Sama Beda Sama Beda Sama Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Sama Sama Beda
A.P. Pettarani - Urip Sumoharjo 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
14.0015.00 Sama Beda Beda Sama Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda
15.0016.00 Sama Beda Beda Beda Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
16.0017.00 Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Beda Sama
Sama
Tabel 8. Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) Uji Kolmogorov Smirnov dan dua sampel independen untuk distribusi headway kendaraan angkutan umum Jenderal Sudirman Time Headway
Jenderal Sudirman Ahad Yani
Jenderal Sudirman
Jenderal Sudirman Ratulangi
07.0008.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00
0.204 0.128 0.135 0.030 0.862 0.991 0.546 1.000 0.367 0.056 0.239 0.388 0.061 0.450 0.436 0.911 0.598 0.740 0.718
08.0009.00 0.204 0.452 0.570 0.804 0.068 0.178 0.684 0.062 0.028 0.590 0.590 0.675 0.000 0.279 0.101 0.028 0.158 0.249 0.143
09.0010.00 0.128 0.452 0.860 0.690 0.182 0.060 0.235 0.111 0.001 0.560 0.690 0.510 0.000 0.042 0.026 0.042 0.026 0.352 0.027
Jenderal Sudirman - Ahad Yani 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 0.135 0.030 0.862 0.991 0.570 0.804 0.068 0.178 0.860 0.690 0.182 0.060 0.560 0.120 0.051 0.560 0.008 0.008 0.120 0.008 0.719 0.051 0.008 0.719 0.243 0.040 0.131 0.397 0.171 0.069 0.782 0.936 0.003 0.000 0.204 0.889 0.886 0.401 0.030 0.060 0.899 0.361 0.190 0.180 0.368 0.180 0.252 0.311 0.000 0.000 0.028 0.072 0.236 0.042 0.100 0.170 0.035 0.007 0.320 0.507 0.101 0.007 0.917 0.781 0.035 0.004 0.354 0.551 0.411 0.108 0.534 0.567 0.042 0.004 0.447 0.802
14.0015.00 0.546 0.684 0.235 0.243 0.040 0.131 0.397 0.603 0.640 0.078 0.442 0.646 0.005 0.557 0.289 0.127 0.360 0.947 0.508
15.0016.00 1.000 0.062 0.111 0.171 0.069 0.782 0.936 0.603 0.405 0.044 0.505 0.441 0.053 0.336 0.733 0.633 0.465 0.739 0.789
16.0017.00 0.367 0.028 0.001 0.003 0.000 0.204 0.889 0.640 0.405 0.010 0.020 0.019 0.095 0.038 0.634 0.707 0.395 0.080 0.597
07.0008.00 0.056 0.590 0.560 0.886 0.401 0.030 0.060 0.078 0.044 0.010 0.691 0.751 0.000 0.299 0.017 0.035 0.008 0.132 0.050
08.0009.00 0.239 0.590 0.690 0.899 0.361 0.190 0.180 0.442 0.505 0.020 0.691 0.668 0.001 0.250 0.081 0.218 0.090 0.705 0.220
09.0010.00 0.388 0.675 0.510 0.368 0.180 0.252 0.311 0.646 0.441 0.019 0.751 0.668 0.000 0.701 0.136 0.175 0.096 0.663 0.202
Jenderal Sudirman - Ratulangi 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 0.061 0.450 0.436 0.911 0.000 0.279 0.101 0.028 0.000 0.042 0.026 0.042 0.000 0.236 0.035 0.101 0.000 0.042 0.007 0.007 0.028 0.100 0.320 0.917 0.072 0.170 0.507 0.781 0.005 0.557 0.289 0.127 0.053 0.336 0.733 0.633 0.095 0.038 0.634 0.707 0.000 0.299 0.017 0.035 0.001 0.250 0.081 0.218 0.000 0.701 0.136 0.175 0.001 0.011 0.098 0.001 0.240 0.045 0.011 0.240 0.117 0.098 0.045 0.117 0.001 0.165 0.683 0.367 0.002 0.697 0.268 0.332 0.006 0.599 0.903 0.364
14.0015.00 0.598 0.158 0.026 0.035 0.004 0.354 0.551 0.360 0.465 0.395 0.008 0.090 0.096 0.001 0.165 0.683 0.367 0.251 0.823
15.0016.00 0.740 0.249 0.352 0.411 0.108 0.534 0.567 0.947 0.739 0.080 0.132 0.705 0.663 0.002 0.697 0.268 0.332 0.251 0.532
16.0017.00 0.718 0.143 0.027 0.042 0.004 0.447 0.802 0.508 0.789 0.597 0.050 0.220 0.202 0.006 0.599 0.903 0.364 0.823 0.532
Tabel 9. Evaluasi hasil uji Kolmogorov Smirnov dua sampel independen berdasarkan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) untuk distribusi headway Jenderal Sudirman Time Headway
07.0008.00
07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00
Jenderal Sudirman Ahad Yani
Jenderal Sudirman
Jenderal Sudirman Ratulangi
Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
08.0009.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
09.0010.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
Jenderal Sudirman - Ahad Yani 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Sama Beda Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama
14.0015.00 Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama
15.0016.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama
16.0017.00 Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama
07.0008.00 Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Beda Sama Beda Beda Beda Sama Sama
08.0009.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama
09.0010.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama
Jenderal Sudirman - Ratulangi 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Beda Sama Beda Sama Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Beda Beda Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Beda Sama Beda Sama Beda Beda Sama Sama Sama Beda Sama Beda Beda Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama
14.0015.00 Sama Sama Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Sama Sama
15.0016.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama
16.0017.00 Sama Sama Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama
Sama
Tabel 10. Nilai Asymp. Sig. (2-tailed) Uji Kolmogorov Smirnov dan dua sampel independen untuk distribusi headway kendaraan angkutan umum Urip Sumoharjo Time Headway
Urip SumoharjoBawakaraen g
Urip Sumoharjo Urip Sumoharjo Perintis Kemerdekaa n
07.0008.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 10.00-11.00 11.00-12.00 12.00-13.00 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00
0.055 0.251 0.135 0.070 0.055 0.000 0.102 0.105 0.248 1.000 0.018 0.019 0.000 0.018 0.070 0.429 0.692 0.321 0.248
08.0009.00 0.055 1.000 0.145 0.313 0.619 1.000 0.229 0.129 0.216 0.766 0.063 0.009 0.002 0.000 0.001 0.619 0.052 0.065 0.145
09.0010.00 0.251 1.000 0.564 0.149 0.189 0.001 0.011 0.016 0.236 0.155 0.000 0.000 0.000 0.000 0.149 0.064 0.022 0.001 0.236
Urip Sumoharjo - Bawakaraeng 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 0.135 0.070 0.055 0.000 0.145 0.313 0.619 1.000 0.564 0.149 0.189 0.001 0.346 0.224 0.002 0.346 0.790 0.038 0.224 0.790 0.241 0.002 0.038 0.241 0.022 0.027 0.034 0.031 0.040 0.041 0.141 0.078 0.302 0.524 0.820 0.117 0.159 0.068 0.051 0.021 0.000 0.000 0.022 0.072 0.000 0.000 0.004 0.001 0.000 0.000 0.000 0.000 0.001 0.001 0.007 0.001 0.346 1.000 0.665 0.087 0.159 0.185 0.410 0.021 0.122 0.084 0.232 0.005 0.004 0.005 0.101 0.003 0.302 0.524 0.820 0.117
14.0015.00 0.102 0.229 0.011 0.022 0.027 0.034 0.031 0.975 0.430 0.111 0.035 0.098 0.003 0.085 0.025 0.596 0.253 0.429 0.430
15.0016.00 0.105 0.129 0.016 0.040 0.041 0.141 0.078 0.975 0.556 0.172 0.037 0.136 0.002 0.057 0.043 0.722 0.399 0.444 0.556
16.0017.00 0.248 0.216 0.236 0.302 0.524 0.820 0.117 0.430 0.556 0.194 0.009 0.009 0.000 0.028 0.524 0.211 0.140 0.072 1.000
07.0008.00 1.000 0.766 0.155 0.159 0.068 0.051 0.021 0.111 0.172 0.194 0.075 0.008 0.000 0.029 0.053 0.458 0.268 0.252 0.194
08.0009.00 0.018 0.063 0.000 0.000 0.000 0.022 0.072 0.035 0.037 0.009 0.075 0.499 0.072 0.817 0.002 0.091 0.702 0.794 0.021
09.0010.00 0.019 0.009 0.000 0.000 0.000 0.004 0.001 0.098 0.136 0.009 0.008 0.499 0.299 0.125 0.000 0.002 0.171 0.199 0.001
Urip Sumoharjo - Perintis Kemerdekaan 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 0.000 0.018 0.070 0.429 0.002 0.000 0.001 0.619 0.000 0.000 0.149 0.064 0.000 0.001 0.346 0.159 0.000 0.001 1.000 0.185 0.000 0.007 0.665 0.410 0.000 0.001 0.087 0.021 0.003 0.085 0.025 0.596 0.002 0.057 0.043 0.722 0.000 0.028 0.524 0.211 0.000 0.029 0.053 0.458 0.072 0.817 0.002 0.091 0.299 0.125 0.000 0.002 0.012 0.000 0.000 0.012 0.011 0.462 0.000 0.011 0.298 0.000 0.462 0.298 0.013 0.422 0.025 0.171 0.011 0.632 0.004 0.134 0.000 0.117 0.494 0.377
14.0015.00 0.692 0.052 0.022 0.122 0.084 0.232 0.005 0.253 0.399 0.140 0.268 0.702 0.171 0.013 0.422 0.025 0.171 0.868 0.187
15.0016.00 0.321 0.065 0.001 0.004 0.005 0.101 0.003 0.429 0.444 0.072 0.252 0.794 0.199 0.011 0.632 0.004 0.134 0.868
16.0017.00 0.248 0.145 0.236 0.302 0.524 0.820 0.117 0.430 0.556 1.000 0.194 0.021 0.001 0.000 0.117 0.494 0.377 0.187 0.075
0.075
Tabel 11. Evaluasi hasil uji Kolmogorov Smirnov dua sampel independen berdasarkan nilai Asymp. Sig. (2-tailed) untuk distribusi headway Urip Sumoharjo Time Headway
07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 Urip 10.00-11.00 Sumoharjo- 11.00-12.00 Bawakaraen 12.00-13.00 g 13.00-14.00 14.00-15.00 15.00-16.00 Urip 16.00-17.00 Sumoharjo 07.00-08.00 08.00-09.00 09.00-10.00 Urip 10.00-11.00 Sumoharjo 11.00-12.00 Perintis 12.00-13.00 Kemerdekaa 13.00-14.00 n 14.00-15.00 15.00-16.00 16.00-17.00
07.0008.00 Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama
08.0009.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama
09.0010.00 Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama
Urip Sumoharjo - Bawakaraeng 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Sama Beda Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama
14.0015.00 Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Beda Beda Beda Sama Beda Sama Sama Sama Sama
15.0016.00 Sama Sama Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Beda Sama Beda Sama Sama Sama Sama
16.0017.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama
07.0008.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama
08.0009.00 Beda Sama Beda Beda Beda Beda Sama Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda
09.0010.00 Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Sama Beda Beda Sama Sama Sama Beda Beda Sama Sama Beda
Urip Sumoharjo - Perintis Kemerdekaan 10.00- 11.00- 12.00- 13.0011.00 12.00 13.00 14.00 Beda Beda Sama Sama Beda Beda Beda Sama Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama Beda Beda Sama Beda Sama Beda Sama Beda Sama Beda Beda Sama Sama Beda Beda Sama Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Beda Beda Sama Beda Beda Sama Beda Sama Sama Beda Sama Beda Sama Beda Sama Beda Sama Beda Sama Sama Sama
14.0015.00 Sama Sama Beda Sama Sama Sama Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Beda Sama Sama Sama
15.0016.00 Sama Sama Beda Beda Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Sama Beda Sama Sama Sama
16.0017.00 Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Sama Beda Beda Beda Sama Sama Sama Sama Sama
KESIMPULAN DAN SARAN
DAFTAR PUSTAKA
Kesimpulan
Arashan, V.T. 2002. Headway Distribution of Heterogenous Traffic on Urban Roads. Transportation Research Board, Washington D. C. Chang, M. 2000. Development of Capacity Estimation Method from Statistical Distribution of Observed Traffic Flow. Special Report on Traffic Flow Theory, Transportation Research Board, Washington D.C., U.S.A, pp. 20-26. Dinas Perhubungan. 2013. Data Pertumbuhan kendaraan. Makassar. Direktorat Jenderal Bina Marga, Departemen Pekerjaan Umum. 1997. Tata Cara Perencanaan Geometrik Jalan Antar Kota. Jakarta Ditjen Cipta Karya. 2013. Data Luas areal dan Jumlah penduduk. www.ciptakaryapu.go.id. Diakses pada tanggal 25 Maret 2014. Fauzie, T.P. 2014. Analisis Waktu Keberangkatan dan Kedatangan Penjual di Pasar Tradisional Kota Makassar. Skripsi S1, Program Studi Jurusan Sipil Fakultas Teknik Universitas, Hasanuddin Makassar. Hustim, M. 2012. A Study On Road Traffic Noise and ITS Mitigation In Developing Countries (Case Study Of Makassar City Indonesia). Disertas. Departement of architecture graduate school of humanenviroment studies, Kyushu University, Fukuoka. Kurniawan, E. 2008. Studi Karakteristik Headway Antar Kendaraan Pada Ruas Jalan di Kota Padang. Skripsi S1, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik, Universitas Andalas Padang.
Berdasarkan hasil analisa data yang telah dilakukan, maka diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut : 1. Untuk bentuk distribusi headway kendaraan angkutan umum pada hari kerja dengan semua periode pengamatan pada ruas jalan A.P. Pettarani, Jenderal Sudirman, dan Urip Sumoharjo didominasi pada headway 0-20 detik. Pada ruas jalan A.P. Pettarani, Jenderal Sudirman, dan Urip Sumoharjo secara visual dan hasil perhitungan terlihat kecenderungan data headway mengikuti pola distribusi eksponesial. 2. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov dua sampel Independen untuk distribusi headway kendaraan angkutan umum menunjukkan relatif terjadi perbedaan bentuk-bentuk distribusi pada periode waktu dan periode pengamatan. 3. Hasil Uji Kolmogorov Smirnov dua sampel Independen untuk distribusi headway kendaraan angkutan umum menunjukkan relatif terjadi perbedaan bentuk-bentuk distribusi pada periode waktu dan periode pengamatan. Saran
1.
2.
3.
Pada penelitian ini data time headway diambil dengan cara memutar ulang rekaman dan secara bersamaan dinyalakan stopwatch. cara ini seirng terjadi kehilangan waktu, oleh karena itu sebaiknya pada penelitian selanjutnya perlu menggunakan pengambilan data yang berbeda dan lebih akurat untuk memperoleh data time headway lalu lintas angkutan umum. Perlu dilakukan penelitian kembali dengan metode distribusi yang bervariasi sehingga ada perbandingan dari setiap model-model distribusi Untuk Penelitan selanjutnya perlu penambahan perhitungan selisih waktu antar kendaraan yang beriringan dimana waktu antara bagian depan kendaraan sebelumnya dengan bagian depan depan kendaraan setelahnya melewati suatu garis pengamatan.
Liwangka, H. 2014. Analisis Time Headway Kendaraan Truk Pada Jaringan Jalan Arteri Di Kota Makassar. Skripsi S1, Program S1, Program Studi Jurusan Sipil Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin Makassar. Luttinen, R.T. 1996. Statistical Analysis of Vehicle Time Headways. Helsinki University of Technology. Transportation Engineering, Publication 87, Otaniemi. May, A.D. 1990. Traffic Flow Fundamentals. Prentice Hall, Englewood Cliffs, New Jersey, USA. Miller, A.J. 1961. A Queueing Model For Road Traffic Flow. Journal of the Royal Statistical Society, series B, vol. 23, pp. 64-75. Oglesby, C.H. 1999. Teknik Jalan Raya. Jakarta: Erlangga Peraturan Pemerintah Nomor 34. 2006 tentang Jalan. BAB I, Pasal 1, pp. 1-2. Permana, H. 2013. Analisis Headway Sepeda Motor Pada Ruas Jalan Arteri Primer Di
Kota Makassar (Studi Kasus: Jln. A.P.Pettarani , Jln. Urip Sumaharjo, Jln. Jend Sudirman). Skripsi S1, Program Studi Jurusan Sipil Fakultas Teknik Universitas, Hasanuddin Makassar. Liwangka, H 2015. Analisis Time Headway Kendaraan Truk Pada Jaringan Jalan Arteri di Kota Makassar. Skripsi S1, Program Studi Jurusan Sipil Fakultas Teknik Universitas Hasanuddin Makassar. Putra, F.R. 2014. Modul 3 Distribusi Probabilitas. Laboratorium Statistik dan Rekayasa Kualitas. Raymond. 2011. Rekayasa Lalu Lintas/ Karakteristik arus lalu lintas. id.wikibooks.org/wiki/rekayasa_lalu_lintas/k arakteristi_arus_lalu_lintas. Diakses pada tanggal 25 Maret 2014. Riduwan. 2012. Pengantar Statistika Sosial. Penerbit Alfabet: Bandung Risdiyanto. 2014. Hubungan volume, kecepatan, dan kepadatan in Rekayasa & Manajemen Lalu Lintas, Teori dan aplikasi ( p. 5.13 ). Leutikaprio: Yogyakarta Sadheghenni, S. 2002. Time Headway and Platooning Characteristics of Vehicles on Interstate Highway. Special Report on Traffic Flow Theory, Transportation Research Board, Washington D.C., U.S.A. Salter, R.J. 1974. Highway Traffic Analysis and Design. The Macmillan Press LTD. London. Sarwono, J., Budiono, H. 2012. Statistik Terapan Aplikasi Untuk Riset Skripsi, Tesis dan Disertasi Menggunakan SPSS, AMOS dan Excel. Penerbit Alex Media Komputindo: Jakarta Septaliana, T., Aisyah. 2011. Momen, Kemiringan, Keruncingan, Distribusi Normal, Distribusi T, Distribusi F, Distribusi Binomial, Distribusi Poison, Uji Normalitas dan Homogenitas, Uji F dan T, Hipotesis dan Anova. Universitas Sriwijaya Palembang Sukowati, D.G. 2004. Karakteristik Time Headway Kendaraan di Jalan Tol dan Jalan Non Tol (Studi di Jalan Tol Seksi B Semarang dan Jalan Lingkar Kota Demak). Tesis Magister, Program Magister Teknik Sipil, Universitas Diponegoro. Utami, P.K. 2009. Penentuan Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang (Emp) Pada Bundaran ( Studi Kasus Bundaran Joglo ). Skripsi S1, Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik, Universitas Sebelas Maret Surakarta
