Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"ABSTRACTMass Rapid Transit MRT Jakarta adalah salah satu transportasi kota yang ada di DKI Jakarta. MRT Jakarta muncul sebagai jawaban atas permasalah transportasi di Jakarta yang meliputi kemacetan, keakuratan jadwal, dan kenyamanan. Dari segi kemacetan, MRT Jakarta unggul karena memiliki jalur yang tidak beririsan dengan jalan raya. Proses operasional MRT tidak dipengaruhi kemacetan dan tidak menyebabkan kemacetan. Dari segi keakuratan jadwal, MRT Jakarta telah mengeluarga janji berupa target headway yang cukup singkat. Headway adalah interval kedatangan kereta. Dari segi kenyamanan, MRT Jakarta memiliki kualitas kereta yang cukup tinggi namun hal ini belum dapat memastikan tingkat kenyamanan MRT Jakarta, mengingat banyak faktor yang memengaruhi tingkat kenyamanan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk menganalisis kenyamanan MRT Jakarta berdasarkan kepadatan penumpang dan keakuratan jadwal kedatangan. Penulis menggunakan perangkat lunak ProModel 7.5 untuk melakukan simulasi atas 12 kebijakan yang telah dirancang berdasarkan tiga variabel kontrol, yaitu jumlah rangkaian kereta, jumlah kereta per rangkaian, dan headway. Dengan mempertimbangkan kepadatan penumpang dan pemenuhan target headway, kebijakan terbaik untuk peak hour adalah menggunakan 14 rangkaian kereta dengan 6 kereta per rangkaian untuk headway 5 menit, dan untuk off-peak hour menggunakan 7 rangkaian kereta dengan 8 kereta per rangkaian untuk headway 10 menit.

---

ABSTRACTMass Rapid Transit MRT Jakarta is one of the new urban transportation in Greater Jakarta area. MRT Jakarta appear as an answer for Jakarta rsquo s transportation problem, such as congestion, schedule accuracy, and level of comfort. MRT Jakarta rsquo s track is separated from highways, so it wouldn rsquo t impacted by congestion nor leads to congestions. MRT Jakarta has publish the headway target to promise the schedule accuracy. Headway is the interval time between train arrivals. MRT Jakarta has a high quality rolling stock, but this couldn rsquo t indicates MRT Jakarta overall level of comfort, since this level of comfort is affected by many factors. Therefore this research goal is to analyze MRT Jakarta level of comfort by considering passenger density and its headway target fulfillment. The researcher uses ProModel 7.5 to simulate 12 optional policies. This 12 optional policies are made of combined three control variable, which are train set, car number, and headway. By considering the passenger density and headway target fulfillment, the best specification for peak hour is 14 train set and 6 cars for each set with 5 minutes headway and for off peak hour is 7 train set and 8 cars for each set with 10 minutes headway."

"Transjakarta merupakan salah satu transportasi umum yang marak digunakan oleh masyarakat. Pertumbuhan jumlah penumpang Transjakarta yang signifikan setiap tahunnya membuat perusahaan perlu untuk menambah armada sesuai dengan permintaan. Penambahan dan pengalokasian jumlah armada harus disesuaikan dengan kebutuhan penumpang. Salah satu cara untuk mengetahui kebutuhan penumpang terhadap armada Transjakarta adalah dengan menganalisis pola kepadatan dari penumpang. Penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi pola kepadatan penumpang agar dapat menentukan perencanaan operasi dari Transjakarta sesuai dengan kebutuhan. Pendekatan data mining tepat digunakan untuk mengekstrak informasi dari data penumpang Transjakarta yang berjumlah besar, hingga pada akhirnya diperoleh pola kepadatan penumpang yang dapat dipahami dan dianalisis. Metode data mining yang digunakan dalam penelitian ini adalah clustering. Metode clustering mengelompokkan pola kepadatan penumpang yang memiliki karateristik sejenis. Melalui metode elbow, jumlah cluster terbaik sejumlah 4 cluster untuk pola kepadatan penumpang Transjakarta pada rute koridor 1, koridor 6, dan koridor 9. Hasil dari penelitian ini berupa pola kepadatan penumpang dan rekomendasi penjadwalan armada serta rekomendasi alokasi petugas layanan halte yang diharapkan dapat membantu Transjakarta untuk menentukan perencanaan operasi dari perusahaan.

---

Transjakarta is a public transportation that is widely used by the society. Significant growth in the number of Transjakarta passengers makes the company must to add the number of bus in order to meet the demand. Bus allocation must be adjusted to the needs of the passengers. One way to find out the passengers needs is to analyze the density pattern of passengers. This study aims to identify the density pattern of passengers in order to determine the operational planning of the company according to needs. The data mining approach is a right approach to extract information from a large number of Transjakarta passenger data, so that a density pattern of passenger can be obtained. The data mining method used in this study is clustering. The clustering method classifies

the density pattern of passengers who have similar characteristics. Using the elbow method, 4 clusters were obtained from the density pattern of Transjakarta passengers on the route of corridor 1, corridor 6, and

corridor 9. The results of this study are in the form of density pattern of Transjakarta passengers and recommendations of bus schedulling and allocation of bus stop service officer that can be used to determine the

operational planning of Transjakarta to meet the passenger needs."