Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Sektor transportasi menyumbang seperempat (25%) dari total Greenhouse Gas dan juga menjadi penyebab utama polusi udara di perkotaan. Masalah dalam penelitian adalah banyak kendaraan over dimension over loading (ODOL) di jalan tol yang mengeluarkan gas buang melebihi batas ambang, serta menimbulkan kecelakaan. Tujuan penelitian adalah menganalisis aspek pencemaran lingkungan kendaraan ODOL, menganalisis faktor sosial-ekonomi yang mempengaruhi kendaraan ODOL, dan membuat model penanganan transportasi ODOL agar tercapai green logistics. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode gabungan (mixed methods) dengan pendekatan kuantitatif. Teknik pengumpulan data berupa penyebaran kuesioner, observasi lapangan, focus group discussion, dan studi pustaka. Hasil penelitian didapatkan bahwa kendaraan ODOL berpengaruh pada peningkatan pencemaran udara, terutama pada area sepanjang daerah administratif jalan tol, sebanyak 36,5% pengemudi ODOL merasa tidak aman saat berkendara, selama tahun 2012-2023 jumlah kecelakaan tertinggi di jalan tol Jakarta-Cikampek disebabkan oleh faktor pengemudi kendaraan ODOL. Penelitian ini menyimpulkan bahwa model penanganan kendaraan ODOL dalam bentuk intervensi sosialisasi kendaraan ODOL dan intensifikasi penindakan kendaraan ODOL selama 5 tahun dapat mengurangi kerugian ekonomi sebesar Rp.14.773.077.099, dan mengurangi jumlah kendaraan ODOL sebanyak 926 kendaraan.

---

The transportation sector contributes a quarter (25%) of the total Greenhouse Gas and is also the main cause of urban air pollution. The problem in the research is that many over-dimensional overloading (ODOL) vehicles on toll roads emit exhaust gases that exceed the threshold limit, causing accidents. The research aims to analyze the environmental pollution aspects of ODOL vehicles, analyze the socio-economic factors that influence ODOL vehicles, and create a model for handling ODOL transportation to achieve green logistics. The method used in this research is a mixed method with a quantitative approach. Data collection techniques include distributing questionnaires, field observations, focus group discussions, and literature studies. The results of the study found that ODOL vehicles cause increasing air pollution, especially in areas along the toll road administrative areas; as many as 36.5% of ODOL drivers felt unsafe while driving during 2012-2023 ODOL vehicle driver factors caused the highest number of accidents on the Jakarta-Cikampek toll road. This research concludes that the ODOL vehicle handling model in the form of ODOL vehicle socialization interventions and intensification of action against ODOL vehicles for 5 years can reduce economic losses by IDR 14.773.077.099 and reduce the number of ODOL vehicles by 926."

"Perkembangan perekonomian dibidang industri menuntut prasarana dan saranan yang baik agar mampu untuk menyediakan tingkat permintaan transportasi angkutan barang di masa mendatang dan meminimalkan dampak yang ditimbulkan aktivitas angkutan barang. Dengan mengembangkan suatu model analisis yang memperhitungkan variabel dan faktor yang berpengaruh serta merumuskannya ke dalam model matematis dapat mempresentasikan tingkat permintaan dan kebutuhan moda transportasi angkutan barang.Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pemilihan moda angkutan barang di Kotamadya Surakarta dengan menitik beratkan pada karakteristik tujuan pengiriman barang yakni ekspor dan domestik. Teknik pengumpulan data yang digunakan adalah slated Preference dengan metode estimasi parameter utilitas adalah maksimum likelihood Model yang digunakan untuk menganalisis pemilihan modes digunakan model probit dan logit dengan kondisi pilihan binomial dan multinomial, khusus untuk multinoniial probit dicoba dikembangkan model probabilitas dengan bangkitan bilangan acak normal multivariate hasil model selanjutnya diuji dengan alat uji statistik untuk mendapatkan parameter model yang terbaik.Hasil pengujian nilai utilitas menghasilkan model yang memenuhi syarat secara uji statistik dan memperlihatkan model multinomial probit menghasilkan model yang lebih baik dan pada model multinomial logit yang dapat dilihat dari pengukuran tingkat kesesuaian data (goodness of fit) p2 dan signifikasi dengan uji t lebih tinggi. Sedangkan ditinjau dari segi kemudahan pengerjaan model multinomial logit lebih baik dan pada multinomial probit Untuk model binomial probit dan binomial logit menghasilkan model yang relatif sama baik dalam pengukuran tingkat kesesuaian data (goodness of fit) dan signifikasi dengan uji t, maupun tingkat kemudahan dalam pengerjaannya."

"ABSTRACTAnalisis kebutuhan armada angkutan umum berbasis jalan pada lingkup trayek ditinjau menggunakan permintaan tertinggi pada trayek sehingga mungkin terdapat potensi kelebihan pasokan jika perbedaan permintaan cukup drastis di tiap segmen trayek. Sehingga, penelitian ini mencoba menjawab apakah terdapat potensi kelebihan pasokan, seberapa signifikan perbedaan hasil perhitungan jumlah armada pada lingkup trayek dengan lingkup jaringan, dan implikasinya pada karakteristik operasional headway dan faktor muat. Penelitian dilakukan dengan membangun perangkat bantu analisis. Kemudian dengan perangkat tersebut jumlah armada tiap trayek dihitung dengan permintaan tertinggi tiap trayeknya, selanjutnya kapasitas statis tiap segmen dihitung dan dianalisis efisiensinya pada jaringan dengan parameter faktor muat rerata seluruh segmen. Jika faktor muat rerata berada dibawah nilai ideal dari rujukan, maka kebutuhan armada di tiap trayek akan dioptimasi dengan Metode Heuristik dan Metode Generalized Reduced Gradient (GRG). Hasil menunjukkan, perhitungan jumlah armada dengan lingkup trayek membutuhkan 2257 hingga 3578 armada dan lingkup jaringan membutuhkan 1644 hingga 2673 armada. Headway rerata perhitungan lingkup trayek adalah 3 menit dan hasil lingkup jaringan adalah 5 menit. Hasil perhitungan lingkup trayek untuk faktor muat rerata adalah sebesar 38%, lebih rendah ketimbang hasil lingkup jaringan yaitu 79%. Metode terbaik untuk optimasi jumlah armada pada lingkup jaringan adalah Metode GRG dengan titik awal iterasi adalah hasil perhitungan jumlah armada dari Metode Heuristik.  Dari penelitian ini, perangkat bantu analisis telah dikembangkan, juga dapat disimpulkan terdapat kelebihan pasokan sebesar 54% jumlah armada dengan perhitungan jumlah armada lingkup trayek dibandingkan dengan lingkup jaringan, serta karakteristik operasional headway dan faktor muat rerata lingkup jaringan lebih tinggi dibandingkan hasil perhitungan lingkup trayek.

---

ABSTRACTFleet number calculation on a route scope is using a highest demand on the route segment so that there may be excess supply potential if the demand difference is quite drastic in each of route segment. Thus, this study attempts to answer whether there is an oversupply potential, how significant the result difference between fleet calculations on the scope of the route with the network scope, and the implications on the operational characteristics of the headway and load factors. The research was conducted by building analytical tools. Then the tool calculates the number of fleets per route, then the static capacity of each segment is calculated and its efficiency on the network is analyzed with the average load factor of all segments parameter. If the average load factor is below the ideal value, then the fleet number in each route will be optimized with the Heuristic Method and Generalized Reduced Gradient (GRG) Method. The results show, the calculation of the number of fleets with the scope of the route requires 2257 to 3578 fleets and the scope of the network requires 1644 to 2673 fleet. The average headway of the route scope calculation is 3 minutes and the result of the network scope is 5 minutes. The calculation of route scope for average load factor is 38%, lower than the result of network scope that is 79%. The best method for optimizing the number of fleets on a network's scope is the GRG Method with the starting point of the iteration is the calculation results of the Heuristic Method. From this research, the analytical tool has been developed. Also from the research, it can be concluded that there is an oversupply about 54% of the fleet number calculations based on the route scope compared to the network scope, and the operational characteristics of the headway and the load factor of the network scope is higher than the route scope calculation."

"Dalam mengoperasikan bus atau kendaraan dikeluarkan sejumlah biaya meliputi : biaya bahan bakar, oli, ban, awak bus, depresiasi, perawatan, asuransi dan overhead. Panjang rute angkutan umum mempengaruhi waktu tempuh bus, pada kondisi jalan macet waktu tempuh akan bertambah sehingga menimbulkan biaya operasi kendaraan meningkat. Isi pokok pada tesis ini adalah menganalis hubungan antara biaya operasi kendaraan dengan panjang rute angkutan umum dan waktu tempuh kendaraan dari terminal asal ke terminal tujuan. Analisis dilakukan untuk mendapatkan model yang berkaitan dengan variabel bebas dan tidak bebas. Analisis dilakukan dengan menggunakan metode regresi liner dan regresi nonlinier yang variabel tidak bebasnya adalah biaya operasi kendaraan dan variabel bebasnya adalah panjang cute angkutan umum, waktu tempuh kendaraan, dan jurnlah penumpang yang diangkut. Pada analisis regresi linier dan non linier dilakukan tahapan untuk mendapatkan koefisien determinasi R2, tabel analisis varians dan koefisien regresi untuk menyusun persamaan regresi, kemudian dilakukan pemilihan persamaan terbaik dengan metode semua kombinasi yang mungkin. Proses analisis data dibantu dengan paket program statistik SPSS 6.0 for windows.Hasil yang diperoleh pada setiap jenis pelayanan berupa model matematis hubungan antara biaya operasi kendaraan dengan panjang rute angkutan umum atau waktu tempuh kendaraan dengan tingkat kepercayaan 95 % yaitu :Untuk jenis pelayanan Bus Patas ACBiaya operasi kendaraan = 17698,35 - 78129 ( panjang rute ) + 1,757 x (panjang rute)2 Biaya operasi kendaraan = 26947,287 - 16432,259 (waktu tempuh) + 6599,093 x (waktu tempuh) 2.Hasil pembahasan akhir dari model matematis diatas berupa biaya operasi kendaraan minimum 16.830,00 (Rpljam) pada panjang rute optimum 22,23 km dan waktu tempuh optimum 1,28 jam. Untuk jenis pelayanan yang lain yaitu: Bus Patas dan Regular, Bus'Sedang dan Bus Kecil dibahas pada Analisis Hasil dan Pembahasan bab V. Pada peninjauan seluruh jenis pelayanan bus kota, antara biaya operasi kendaraan dengan panjang rute angkutan umum dan waktu tempuh kendaraan tidak ada keeratan hubungan linier, dengan prosentase hubungan kurang dari 43%."

"Mengingat bahwa jalan tol merupakan jalan umum/terbuka bagi lalu lintas umum dan mempunyai sifat khusus, maka penyelenggaraan jalan tol dilaksanakan oleh Badan Hukum Usaha Negara dalam hal ini PT Jasa Marga (Persero) yang diatur dalam Undang-Undang Nomor 13, Tahun 1980 tentang Jalan.Permasalahannya adalah bahwa peraturan yang ada saat ini belum mengatur secara rinci peran Jasa Marga, pertama sebagai kuasa yang mempunyai tugas dan peran sebagai agen pembangunan yang merupakan kepanjangan tangan dari pemerintah dalam rangka penyelenggaraan jalan Tol, kedua Jasa Marga sebagai penanam modal yang merupakan pelaku bisnis untuk mendapatkan keuntungan serta yang ketiga Jasa Marga sebagai operator sehingga banyak kerancuan di dalam aktivitasnya.Tujuan penelitian yaitu untuk memperoleh kejelasan seberapa jauh wewenang multi peran Jasa Marga dalam penyelenggaraan jalan tol.Alasan teoritis mengapa privatisasi di dalam .penyelenggaraan jalan tol lebih baik dari pada pemerintah adalah bahwa tradisi taktis untuk memperbaiki aktivitas pemerintah menjadi lebih efektif, dalam rangka upaya untuk mengurangi pemborosan dan pembebanan batas anggaran.Metode penelitian ini berawal dengan kajian dokumenter. Berbagai Kebijaksanaan Pemerintah mengenai Penyelenggaraan Jalan Tol. Selanjutnya untuk mengetahui bekerjanya kebijaksanaan tersebut dilakukan penelitian lapangan. Tipe penelitian ini adalah Deskriptif Analisis.Hasil penelitian menunjukkan bahwa penyerahan wewenang Penyelenggaraan Jalan Tol dari Pemerintah kepada Jasa Marga, masih belum sepenuhnya diserahkan, karena Jasa Marga masih dibebani misi Pemerintah.Sebagai kesimpulan bahwa ketentuan penyelenggaraan Jalan Tol belum memadai, sehingga banyak kebijakan-kebijakan yang dibuat tanpa didasarkan pada peraturan yang ada.Sebagai saran bahwa perlu adanya rencana strategis jangka panjang yang realistis dan terarah, dengan cara menganalisis kondisi eksternal dan internal yang berpengaruh terhadap Jasa Marga."

"Emisi Gas Rumah Kaca di tingkat global saat ini telah mencapai kondisi yang mengkhawatirkan. Salah satu sumber pencemar terbesar adalah sektor transportasi. Bagi kawasan perkotaan, sektor ini merupakan salah satu problem yang harus menjadi perhatian serius. Terjadinya kemacetan akibat tingginya penggunaan kendaraan pribadi dan minimnya ketersediaan angkutan umum telah menciptakan dampak yang cukup serius baik dalam skala lokal maupun global. Dibutuhkan suatu sistem transportasi kota berkelanjutan yang dapat menyelesaikan berbagai persoalan tersebut. Namun penyediaan sistem transportasi kota berkelanjutan ini membutuhkan biaya yang tidak sedikit.Saat ini di tingkat global, upaya untuk mengurangi emisi gas rumah kaca sangat berpeluang untuk mendapatkan dukungan pendanaan melalui mekanisme Clean Development Mechanism. Mekanisme yang diatur dalam Protokol Kyoto ini memberikan dukungan pendanaan bagi kegiatan penurunan emisi gas rumah kaca yang dilakukan oleh negara-negara berkembang, diantaranya sektor transportasi. Untuk itu diperlukan kajian tentang strategi kebijakan pemanfaatan CDM dalam mendukung pengembangan sistem transportasi kota berkelanjutan.Penelitian ini membahas empat permasalahan. Pertama bagaimana model CDM Transportasi yang ada saat ini dan potensi pemanfaatannya di Kota Jakarta. Kedua berapa besar insentif yang diperoleh dari implementasi pelaksanaan model CDM Transportasi yang ada. Ketiga strategi dan bentuk kebijakan seperti apa yang dapat disusun dalam pemanfaatan CDM untuk angkutan umum. Dan keempat strategi mana yang diprioritaskan untuk digunakan oleh Pemda DKI Jakarta dalam pemanfaatan CDM untuk angkutan umum ini.Data yang digunakan untuk analisis dikumpulkan melalui wawancara dan penyebaran kuesioner AHP serta data-data pendukung yang dikeluarkan oleh instansi terkait. Responden dipilih secara purposive, yaitu pihak-pihak yang dianggap pakar dalam sektor transportasi atau lingkungan hidup dan mengerti mengenai CDM. Analisa data dilakukan melalui 3 (tiga) tahapan meliputi (1) analisa insentif CDM, (2) analisa SWOT, dan (3) analisa AHP. Hasil analisa AHP digunakan untuk menentukan prioritas strategi pemanfaatan CDM Sektor Transportasi untuk Angkutan Umum di Jakarta.Berdasarkan hasil penelusuran diperoleh 3 (tiga) model pemanfaatan CDM Transportasi, yaitu (1) model penggantian bahan bakar, dari bahan bakar konvensional ke bahan bahan rendah emisi, (2) model penggantian moda transportasi dan (3) model peningkatan efisiensi sistem transportasi bersama penggantian moda. Untuk memberikan gambaran besamya pengurangan emisi CO2 dan insentif yang dapat diterima dari pemanfaatan CDM dilakukan penghitungan pada model penggantian bahan bakar BBM ke BBG pada seluruh angkutan umum (Bus Besar, Bus Sedang, Bus Kecil dan Taxi). Hasil analisa menunjukkan bahwa terjadi penurunan emisi CO2 yang dicapai selama 7 tahun dari pelaksanaan proyek sebesar 3.974.958 ton C02 (eq). Bila harga jual CER diasumsikan sekitar USD 5 per ton, maka diperkirakan insentif yang didapat mencapai atau setara dengan USD 19.874.791.Sedangkan melalui analisa AHP diketahui bahwa pilihan optimis pemanfatan CDM, model pengembangan efisiensi sistem transportasi dalam pengembangan BRT¬Transjakarta, paling dominan dipilih oleh para responden. Sedangkan pada pilihan pesimis, para responden menilai model Penggantian Bahan Bakar lebih tepat di pilih dalam pemanfaatan CDM Transportasi.Strategi yang dinilai paling mendukung upaya pemanfaatan CDM dalam model penggantian bahan bakar adalah strategi SO yang mencakup 3 (tiga) strategi turunan berupa (1) menerapkan penggunaan BBG pada angkutan umum secara bertahap (diutamakan pada Bus (Besar, Sedang, kecil) dan Taxi), (2) mengganti semua bus BRT Transjakarta yang beroperasi pada koridor I untuk menggunakan BBG dan (3) memberikan insentif kepada pengusaha angkutan umum yang menggunakan BBG.Sedangkan pada model pergantian moda, strategi yang dinilai paling mendukung upaya pemanfaatan CDM adalah paket strategi WO. Paket strategi ini meliputi penyediaan jalur pedestrian dan jalur khusus sepeda yang memadai bagi pengguna moda alternatif transportasi ini. Dan untuk model pengembangan efisiensi sistem transportasi pada BRT¬ Transjakarta, strategi yang menjadi pilinan adalah strategi WO. Jabaran strateginya meliputi (1) menambah jumlah Bus pada masing-masing koridor sesuai kebutuhan, (2) menggunakan model bus yang berkapasitas lebih besar (bus gandeng), (3) melengkapi fasilitas pada halte si setiap koridor BRT-Transjakarta, (4) melakukan penataan jalur BRT¬ Transjakarta untuk memperkecil hambatan pergerakan BRT-Transjakarta, (5) meningkatkan kualitas pelayanan bus pengumpan sebagai satu kesatuan sistem dan BRT ¬Transjakarta, dan (6) melakukan edukasi secara berkala kepada pengemudi dan SDM pendukung BRT-Transjakarta beserta SDM penyedia layanan bus pengumpan.

---

This study aimed to determine whether Greenhouse emission at global level recently has achieved a disturbing condition. One of the biggest pollutant sources is transportation sector. For developing countries, this sector is one of problems to pay attention seriously. Traffic jam due to a higher use of private cars and limited number of public transportation has given relatively serious impacts both at local and global scale. Therefore, every city needs to develop transportation system to solve these problems. However, establisment of the sustainable city transportation requiries huge investment. CDM might be one of the potential financial sources that can support the establishment of such system.

CDM is a mechanism regulated in Kyoto Protocol. Thus mechanism offers financial assistance for activities conducted in developing countries than can reduce greenhouse emission. Transportation sector is one of sectors, has big potentially to reduce greenhouse emission.

Considering the above argument, this study assessed the following issues: First, what does the Transportation CDM model look like nowadays at a global level, and how is the potency of using the model in Jakarta City?, Second, what are incentive from the implementation of one of the existing Transportation CDM models? Third, what are forms of policy and strategy on the use of CDM for Public Transportation? Fourth, which strategy should be priority Local Government of DKI Jakarta to use CDM for Public Transportation?

The methods used in collecting primary data were interview with and AHP questionnaire to the respondents. In this data collection using AHP method respondents were selected purposively, assumed experts in transportation and living environment area, and understood CDM. Secondary data were gathered from various sources that Included numerous government agencies and a literature study. Data analysis was performed through three (3) stages: (1) CDM incentive analysis, (2) SWOT analysis, and (3) AHP analysis. Data analysis on the results of AHP study was used to determine strategy priorities in the implementation of Transportation Sector CDM for Public Transportation in Jakarta that was taken previously from SWOT analysis.

The results of the study showed that there were three (3) models ion the use of Transportation CDM, with projects today being proposed to CDM executive Board. They were: (1) a methodology to replace fuel from conventional fuel to lower emission fuel; (2) to replace transportation mode; and (3) to increase efficiency in transportation system blended with mode replacement.

A simulation to calculate the use of Transportation CDM was carried out with a fuel replacement model from petroleum to gas for all four-wheel fleets, namely, Large Bus, Medium Bus, Mini Bus, and Taxi. A decrease in C02 emission by 3,974,958 tons was achieved within 7 years of project. Of the lowered emission, an estimated incentive from CER selling was USD19,874,791.

It was known from the AHP analysis that, concerning the optimistic choice for CDM use, a development model for the efficiency of transportation mode (BRT ¬Transjakarta Development) was made very dominantly by the experts; while, regarding pessimistic choice, those experts considered fuel replacement as more appropriate in the implementation of Transportation CDM.

A strategy considered as the most useful in supporting the CDM use for the fuel replacement was SO Strategy that comprised three (3) generic strategies, namely, implementing the gas to the public transportation in a gradual way (especially for Buses (Large and Medium) and Taxi. Second, replacing petroleum in all BRT-Transjakarta fleets operated alongside Corridor I for gas. And third, giving incentive to public transportation consuming gas (tax deduction, conversion kit subsidy).

Regarding transportation mode efficiency development (BRT-Transjakarta), the selected strategy was WO strategy that included, first, an addition of number of buses to each Corridor. Second, a replacement of bus model with trailer model. Third, a provision of facilities at bus stops alongside the BRT-Transjakarta corridors. Fourth, an arrangement of BRT-Transjakarta lane to reduce any barriers. to the movement of BRT-Transjakarta (arranging road crosses, increasing road quality, etc). Fifth, an improvement in service quality of feeder buses as an integral system of Busway Program. And sixth, a provision of education on a periodic base for all bus drivers and other supporting human resources within BRT-Transjakarta and feeder bus providers as well. With respect to the transportation mode, the selected strategy was WO Strategy, namely, providing pedestrian lane and bicycle-only lane and any other facilities and infrastructures as supporting alternatives in the implementation of transportation mode."

" ABSTRAK Ruas jalan tol sebagai jalur yang dapat menghubungkan transportasi darat yang diklaim bebas hambatan membutuhkan sebuah parameter kualitas pelayanan yang dapat terukur yang mengikuti standar yang dikeluarkan oleh pemerintah melalui Permen PU No. 392 Tahun 2005, Pemerintah mengeluarkan Standar Pelayanan Minimal SPM yang secara umum menjelaskan parameter mengenai kondisi pelayanan minimum ruas jalan tol yang meliputi kondisi jalan, kecepatan tempuh rata ndash; rata, aksesibilitas, mobilitas, keselamatan, dan unit pertolongan/penyelamatan dan bantuan pelayanan. Pada penelitian ini, dari keenam parameter tersebut akan diuraikan menjadi 33 parameter lainnya yang dimasukkan ke dalam desain kuisioner yang disusun oleh Badan Pengawas Jalan Tol BPJT . Dengan menggunakan data yang didapat dari kuisioner yang telah disebar, dilakukan analisis terhadap hasil kuisioner menggunakan Structural Equation Models SEM dengan pendekatan Partial Least Square PLS yang menghasilkan nilai koefisien yang menyatakan pengaruh dari masing ndash; masing variabel terhadap kepuasan dan harapan dari 11 sampel ruas jalan tol yang ada di Indonesia.

---

ABSTRACT Toll roads as a pathway to facilitate land transportation which claimed by the freeway requires a service quality parameter that can be measured by following the standards issued from the government Through Permen PU No. 392 In 2005, the Government issued a Standar Pelayanan Minimal SPM , which generally describes the parameters on the condition of minimum service toll roads include road conditions, travel speed average mobility, accessibility, safety, the unit rescue, and rest area. In this study, the six parameters will be broken down into 33 other parameters which are incorporated into a questionnaire prepared by the Toll Road Regulatory Agency BPJT . Following the questionnaire that has been deployed on the toll roads and questionnaire analysis results using Structural Equation Models SEM which use the model of Partial Least Squares PLS obtained in the form of values coefficient of importance of toll roads satisfaction and expectation in 11 samples of toll roads in Indonesia."