SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS CERDAS DI BALI

1

TESIS

SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS

CERDAS DI BALI

I GEDE AGUS KRISNA WARMAYANA

PROGRAM PASCASARJANA

UNIVERSITAS UDAYANA

DENPASAR

2015

i

TESIS


CERDAS DI BALI


NIM : 1291761005

PROGRAM MAGISTER

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO


UNIVERSITAS UDAYANA

DENPASAR

2015

ii


CERDAS DI BALI

Tesis untuk Memperoleh Gelar Magister

pada Program Magister, Program Studi Teknik Elektro,

Program Pascasarjana Universitas Udayana


NIM : 1291761005

PROGRAM MAGISTER

PROGRAM STUDI TEKNIK ELEKTRO


UNIVERSITAS UDAYANA

DENPASAR

2015

iii

Lembar Pengesahan

TESIS TELAH DISETUJUI

PADA TANGGAL APRIL 2015

Pembimbing I,

Dr. I Made Oka Widyantara,ST,.MT

NIP. 19731211 199903 1 001

Pembimbing II,

Ir. Linawati, M.Eng.Sc.,Ph.D

NIP. 19660824 199103 2 001

Mengetahui

Ketua Program Studi Magister Teknik Elektro

Program Pascasarjana

Universitas Udayana,

Prof. Ir. Ida Ayu Dwi Giriantari,M.Eng.Sc.,Ph.D

NIP. 19651231 199103 2 001

Direktur

Program Pascasarjana

Universitas Udayana,

Prof. Dr. dr. A.A. Raka Sudewi, Sp.S(K)

NIP. 19590215 198510 2 001

iv

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

v

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

vi

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.

vii

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

viii

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

ix

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

x

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

xi

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 ............................................................................. 50

xii

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

xiii

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

xiv

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

xv

4.11 Halaman Utama Antarmuka Client ...................................................... 69

4.12 Contoh Tampilan Informasi Trafik Lalu Lintas Dengan Kategori

Lancar ................................................................................................... 71


Sedang .................................................................................................. 72


Padat ..................................................................................................... 72


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 ........................................................................... 87

xvi

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

xvii

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

1

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

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

14

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 Pemetaan penelitian dari literatur yang berkontribusi sebagai pengembangan

sistem informasi trafik berbasis sistem transport cerdas

No. Penelitian

Aspek STC Metode Hasil

Sumber Data Pengolahan

data Penyebaran

1

Kajian tingkat

kemacetan lalu lintas

dengan

memanfaatkan citra

quickbird dan sistem

informasi

Geografis di sebagian

ruas jalan kota tegal

(Ayudanti

Patriandini,2013)

GPS, Kamera

digital, disto

(pengukur jarak

digital), formulir.

Interpretasi Citra

Quickbirddigunaka

n untuk

memperoleh data

geometrik jalan

berupa lebar jalan,

median dan

penggunaan lahan

Pengelohan

data citra

Melalu program

berbasis destop

Citra

Quickbird

1. Peta tingkat

pelayanan

jalan

disebagian

ruas jalan

Kota Tegal.

2. Peta tingkat

kemacetan

lalu lintas

disebagian

ruas jalan

Kota Tegal.

2 Hybrid GPS-GSM

Localization of

Automobile

Tracking System

(Mohammad A. Al-

Khedher,2011)

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.

Pengolahan

dengan filter

kalman

sistem pelacakan

mobil via

Google Earth

Filter

Kalman

Melacak kendaraan

yang menggunakan

aplikasi Google

Earth

15

Tabel 2.1 Lanjutan pemetaan penelitian dari literatur yang berkontribusi sebagai pengembangan sistem

informasi trafik berbasis sistem transport cerdas

No.

Penelitian

Aspek STC Metode Hasil

Sumber Data Pengolahan

data 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)

Gps, Wiireless

communicatio,

Pengolahan

informasi

menggunakan

Vehicle Ad-Hoc

Networks

(VANET)

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 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 2-

3 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 instruksi-

instruksi 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 rata-

rata 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 rata-

ratasehari (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, adalah arus kendaraan yang

melewati ruas jalan dan 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)

EMP

HV MC

Lebar jalur lalu lintas (m)

≤ 6 > 6

Dua jalur tak

terbagi (2/2 UD)

0 1,3 0,5 0,4

>1800 1,2 0,35 0,25

Empat jalur tak

terbagi (4/2 UD)

0 1,3 0,4

>3700 1,2 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

Arus lalu lintas

(kend/jam)

EMP

HV MC

Dua jalur satu arah (2/1 D)

dan empat lajur terbagi

(4/2 D)

0 1,3 0,4

>1050 1,2 0,25

Tiga jalur satu arah (3/1)

dan enam lajur terbagi (6/2

D)

0 1,3 0,4

>1100 1,2 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)

DS Kategori Kepadatan Warna

40 – 57 < 0,35 Lancar Biru

26 – < 40 < 0,65 Sedang Hijau

17 – < 26 < 0,9 Padat Oranye

< 17 > 0,9 Macet 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"></script>

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.

http://www.saft7.com/

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 deadline-

nya 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.

39

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.

BAB III

METODE PENELITIAN

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 trafikJaringan

provider

atau private

Server

proxyServer virtual

trip line untuk

menghimpun

koordinat GPS

Server

estimasi

trafik

Traffic

Management

Center (TMC)

Display

informasi trafik

real time

Server

web

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.

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

Pengumpulan data

Pengolahan data

Penyebaran informasi

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 dimasing-

masing 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 Rai-

Nusadua, 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 Kuta-

Raya Kuta–Sentral Parkir Kuta-Imam Bonjol-Sunset Road Timur-

Simpang Dewa Ruci-Bypass Nusa Dua-Nusa Dua (BTDC).

Dari Nusa Dua (BTDC)- Raya Tg Benoa Bualu-Bypass Nusadua-

Simpang 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.

Gambar 3.6 Alur Analisis Penelitian

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

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.

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.

Gambar 3.8 Alur mengolah data menjadi data trafik visual

Ambil data di

server STC

Proses data

koordinat dan

kecepatan

Aktifkan GPRS

Kirim data

koordinat dan

kecepatan

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.

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.

Gambar 3.10 Data Flow Diagram Level 0

Selesai

GPS

Tracker

Pengump

ulan data

Proses

menampilkan

hasil

Interface

Website

Pengolahan

data

51

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.

P4

Interface

Website

GPS

Tracker

Kategori

Kepadatan

Proses DS

Pengumpula

n data

Proses

menampilkan

hasil

P2

P1 P3

52

3.7. Jadwal Penelitian

Tabel 3.1. Jadwal Penelitian

No Jenis Kegiatan Bulan

1 2 3 4 5 6 7 8

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

53

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.

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

Pengumpulan

data dari

SEVER GPS

Tracker

Pengolahan

data trafik lalu

lintas

Sistem

informasi

trafik lalu

lintas Cerdas

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.

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

GPS

Tracker

tipe TR06

GPS

Satelit

Server GPS

(OpenGTS, Traccar)

Cell

Tower

ISP

(Internet service

provider)

http://opengts.sourceforge.net/

http://www.traccar.org/

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)

DS Kategori Kepadatan Warna

40 – 57 < 0,35 Lancar Biru

26 – < 40 < 0,65 Sedang Hijau

17 – < 26 < 0,9 Padat Oranye

< 17 > 0,9 Macet 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, uniqueID, displayColor, simPhoneNumber,

imeiNumber, lastValidLatitude, lastValidLongitude, lastGPSTimestamp,

displayName, description, lastUpdateTime dan creationTime. Seperti pada Tabel

4.2.

62

Tabel 4.2 Struktur Tabel Device

No Nama Field Tipe Field Panjang Field Keterangan

1 Account ID Varchar 23 Primary key

2 Device ID Varchar 23

3 Group ID Varchar 23

4 Equipment Type Varchar 40

5 Equipment Status Varchar 24

6 Vehicle Make Varchar 40

7 Vehicle Model Varchar 40

8 Vehicle ID Varchar 24

9 License Plate Varchar 24

10 License Expire Int 10

11 Insurance Expire Int 10

12 Driver ID Varchar 32

13 Driver Status Int 10

14 Fuel Capacity Double

15 Fuel Economy Double

16 Fuel Rate Per Hour Double

17 Fuel Cost Per Liter Double

18 Fuel Tank Profile Varchar 24

19 Speed Limit KPH Double

20 Plan Distance KM Double

21 Install Time Int 10

22 Reset Time Int 10

23 Expiration Time Int 10

24 Unique ID Varchar 40

25 Device Code Varchar 24

26 Device Type Varchar 24

27 Pushpin ID Varchar 24

28 Display Color Varchar 32

29 Serial Number Varchar 16

30 SimPhone Number Varchar 24

31 Sim ID Varchar 24

32 Sms Email Varchar 64

33 Imei Number Varchar 24

34 Data Key Text

35 Ignition Index Smallint 6

36 Code Version Varchar 32

37 Feature Set Varchar 64

38 Ip Address Valid Varchar 28

39 Last Total Connect Time Int 10

40 Last Duplex Connect Time Int 10

41 Pending Ping Command Text

42 Last Ping Time Int 10

63

Tabel 4.2 Lanjutan Stuktur Tabel Device


43 Total Ping Count Smallint 5

44 Max Ping Count Smallint 5

45 Command State Mask Int 10

46 Expect Ack Tinyint 4

47 Expect Ack Code Int 10

48 Last Ack Command Text

49 Last Ack Time Int 10

50 Dcs Properties ID Varchar 32

51 Dcs Config Mask Int 10

52 Dcs Config String Varchar 80

53 Dcs Command Host Varchar 32

54 Supports DMTP Tinyint 4

55 Supported Encodings Tinyint 3

56 Unit Limit Interval Smallint 5

57 Max Allowed Events Smallint 5

58 Total Profile Mask Blob

59 Total Max Conn Smallint 5

60 Total Max Conn Per Min Smallint 5

61 Duplex Profile Mask Blob

62 Duplex Max Conn Smallint 5

63 Duplex Max Conn Per Min Smallint 5

64 Last Tcp Session ID Varchar 32

65 Ip Address Current Varchar 32

66 Remote Port Current Smallint 5

67 Listen Port Current Smallint 5

68 Last Input State Int 10

69 Last Output State Int 10

70 Status Code State Int 10

71 Last Battery Level Double

72 Last Fuel Level Double

73 Last Fuel Total Double

74 Last Oil Level Double

75 Last Valid Latitude Double

76 Last Valid Longitude Double

77 Last Valid Heading Double

78 Last Valid Speed KPH Double

79 Last GPS Timestamp Int 10

80 Last Event Timestamp Int 10

81 Last Cell Serving Info Varchar 100

82 Last Distance KM Double

83 Last Odometer KM Double

84 Odometer Offset KM Double

64

Tabel 4.2 Lanjutan Stuktur Tabel Device


85 Last Engine On Hours Double

86 Last Engine On Time Int 10

87 Last Engine Off Time Int 10

88 Last Engine Hours Double

89 Engine Hours Offset Double

90 Last Ignition On Hours Double

91 Last Ignition On Time Int 10

92 Last Ignition Off Time Int 10

93 Last Ignition Hours Double

94 Last Stop Time Int 10

95 Last Start Time Int 10

96 Last Malfunction Lamp Tinyint 4

97 Last Fault Code Varchar 96

98 Is Active Tinyint 4

99 Display Name Varchar 40

100 Description Varchar 128

101 Notes Text

102 Last Update Time Int 10

103 Creation Time Int 10

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.

Tabel 4.3 Stuktur Tabel Eventdata


1 Account ID Varchar 32 Primary key

2 Device ID Varchar 32 Primary key

3 Timestamp Int 10 Primary key

4 Status Code Int 10 Primary key

5 Latitude Double

65

Tabel 4.3 Lanjutan Stuktur Tabel Eventdata


6 Longitude Double

7 Gps Age Int 10

8 Speed KPH Double

9 Heading Double

10 Altitude Double

11 Transport ID Varchar 32

12 Input Mask Int 10

13 Output Mask Int 10

14 Seatbelt Mask Int 10

15 Address Varchar

16 Data Source Varchar

17 Raw Data Tex

18 Distance KM Double

19 Odometer KM Double

20 Odometer Offset

KM

Double

21 Geozone Index, Int 10

22 Geozone ID Varchar 32

23 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.

Tabel 4.4 Struktur Tabel Pengaduan


1 Id Int 3 Primary key

2 Nama_kejadian Varchar 200

3 Keterangan Text

4 Tgl_mulai Date

5 Tgl_selesai Date

6 Latitude aduan Varchar 200

7 Longitude aduan Varchar 200

66

d. Tabel halte

Tabel halte berikut ini berfungsi untuk memberikan informasi tempat-

tempat halte untuk bus SARBAGITA yang di implementasikan dalam bentuk

tabel dengan struktur seperti pada Tabel 4.5.

Tabel 4.5 Struktur Tabel Halte


1 Id Int 3 Primary key

2 Nama_halte Varchar 200

3 Jalan Varchar 200

4 Keterangan Text

5 Latitude_aduan Varchar 200

6 Longitude_aduan Varchar 200

e. Tabel admin

Tabel admin berfungsi untuk bisa mengakses kehalaman menu

administrator dengan struktur data seperti tertuang pada Table 4.6.

Tabel 4.6 Struktur Tabel User Admin


1 Username Varchar 20 Primary key

2 Password Varchar 255

3 Email Varchar 100

4 Alamat Varchar 255

5 Fullname Varchar 100

6 Agama Varchar 15

7 no_hp 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.

Tabel 4.7 Standar ITU-T G114

Kategori Besaran Delay Excellent < 150ms

Good 150 – 300ms

Poor 300 - 450ms

Unacceptable >450ms

Tabel 4.8 Pengiriman Data ke Server GPS

Waktu awal Deadline (detik) Waktu tersimpan Delay (detik) 07:29:18 10 07:29:28 0

07:29:28 10 07:29:38 0

07:29:38 10 07:29:49 1

07:29:49 10 07:29:58 0

07:29:58 10 07:30:08 0

07:30:08 10 07:30:28 0

07:30:28 10 07:30:39 1

07:30:39 10 07:30:49 0

Rata-Rata 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

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

Sistem Informasi

Trafik Lalu Lintas

Cerdas di Bali

Data Trafik

(tanggal, jam, koordinat,

kecepatan dan heading )

Kategori kemacetan jalan

Informasi kondisi jalan dan

halte

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.




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


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.




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,


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

Nama Jalan GOR ke GWK Jam/ wita

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

05 ≥ t < 10 Padat

10 ≥ t < 15 Padat

15 ≥ t ≤ 21 Padat

Tabel 4.12 Informasi Trafik Rute GWK ke GOR

Kategori Jam/Wita Kategori Trafik Lalu Lintas Jalan Raya

05 ≥ t < 10 Sedang

10 ≥ t < 15 Padat

15 ≥ t ≤ 21 Padat

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.

http://www.blogger.com/Alexa%20Traffic%20Rank%20for%20http:/usepmulyana.files.wordpress.com/2008/11/teknik-pengambilan-sampel.ppt:%20192usepmulyana.files.wordpress.com/.../teknik-pengambilan-sampel.ppt

86

Tabel 4.13 Interval Penilaian

No Nama Singkatan Skor Positif Skor Negatif

1 Sangat Tidak Setuju STS 1 4

2 Tidak Setuju TS 2 3

3 Setuju S 3 2

4 Sangat Setuju SS 4 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 Variabel yang diukur Skor jawaban

Persetujuan %

SS S TS STS

1 Aplikasi mudah digunakan 15 20 85,71

2 Apakah tampilan enak dilihat 11 22 2 81,42

3 Apakah tampilan menu web mudah

dipahami 12 23 83,57

4 Akses ke web cepat 20 15 89,28

5 Menu yang disediakan sudah sesuai

dengan kebutuhan pengguna 13 22 84,28

6 Apakah menu dan tampilan halaman

mudah diingat 14 21 85,00

7 Apakah spesifikasi informasi

ditawarkan sesuai dengan kebutuhan 9 26 81,42

8 Apakah web informasi trafik lalu lintas

diperlukan 14 21 85,00

9 Apakah web informasi trafik lalu lintas

membantu dalam kegiatan sehari-hari 13 22 84,28

Total 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 | Skor tertinggi

STS TS S SS

0 20% 40% 60% 80% | 100%

Sangat lemah Lemah Cukup Kuat Sangat Kuat

Gambar 4.24 Garis Interval Skor Penilaian Dan Prosentase Skala Likert Hasil

Pengumpulan Data

88

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.

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 fitur-

fitur 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.

91

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-UMUM-

Trans-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

http://www.dishubinkom.baliprov.go.id/id/ANGKUTAN-UMUM-Trans-SARBAGITA

http://www.dishubinkom.baliprov.go.id/id/ANGKUTAN-UMUM-Trans-SARBAGITA

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.93-

99

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.143-

155

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

http://www.opengts.sourceforge.net/

http://www.traccar.org/

http://www.itu-t.int/ITU-T/publication

94

Lampiran A Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 13 Oktober 2014

Nama Jalan GOR ke

GWK

13 Oktober 2014

Jam

6.10

jam

8.30

jam

11.40

jam

14.40

jam

20.50

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

13 Oktober 2014

jam

7.20

jam

10.05

jam

13.05

jam

15.55

jam

19.40

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 Sedang Lancar

95

Lampiran B Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 15 Oktober 2014

Gor to GWK 15 Oktober 2014

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

GWK to GOR

15 Oktober 2014

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

Jl. Kepundung

padat Padat

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

Gor to GWK

16 Oktober 2014

jam 6.15 jam 9.10 jam 12.10 jam 15.20 jam 18.20

Jln. Angsoka 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

GWK to GOR

16 Oktober 2014


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

Status Sedang Sedang Padat Sedang Sedang

97

Lampiran D Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 17- 18 Oktober 2014

Gor to GWK

17 Oktober 2014 18 Oktober 2014

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 Sedang Padat Sedang Padat Padat

GWK to GOR


jam 7.55

jam

8.20

jam

11.20

jam

13.55

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 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

98

Lampiran E Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 19 dan 21 Oktober 2014

Gor to GWK

19 Oktober 2014

21 Oktober

2014

jam

5.35

jam

7.20

jam

9.55

jam

13.05

jam

16.10 jam 6.10

Jln. Angsoka padat Padat padat sedang sedang sedang

Jl. Melati lancar Lancar sedang lancar sedang sedang

Jl. Surapati sedang padat padat padat sedang padat

Jl. Kapten Agung 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

jam

11.20

jam

14.15

jam

18.35


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

sedang sedang

sedang

jl. Patimura padat sedang padat 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

jam

9.55

jamm

12.40

jam

16.00 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 Padat

GWK to GOR

27 Oktober 2014

28

Oktober

2014

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

100

Lampiran G Data Trafik Lalu Lintas Tanggal 29 Oktober 2014

Gor to GWK

29 Oktober 2014

jam

6.30

jam

8.45

jam

11.35

jam

15.00

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

GWK to GOR

29 Oktober 2014

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

Gor to GWK


jam 7.15 jam 6.50

jam

7.15

jam

10.25

jam

13.30

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

GWK to GOR



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

Gor to GWK

1 Nopember 2014


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


padat macet sedang

Jl. By Pass Ngurah Rai lancar

sedang sedang lancar


sedang

lancar

Jl. Raya Uluwatu sedang

padat

sedang


sedang

Lancar

Status Sedang Padat Padat Padat Sedang

GWK to GOR

1 Nopember 2014

jam 6.10

jam 10.30 jam 5.45


sedang sedang


padat sedang

Jl. Raya Kampus Unud lancar

sedang sedang

Jl. By Pass Ngurah Rai lancar

sedang lancar


padat

Jl. Sesetan sedang

padat


macet

Jl. Serma Made pil sedang

macet

Jl. Serma Mendra padat

macet

Jl. PB Sudirman padat

padat

Jl. Dewi Sartika sedang

padat


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

Gor to GWK

4 Nopember 2014


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


Status Padat Sedang Sedang Padat Sedang

GWK to GOR

4 Nopember 2014

jam 6.55

jam 8.00 jam 11.00


sedang sedang


sedang sedang


sedang sedang

Jl. By Pass Ngurah Rai sedang

lancar lancar

Jl. Pesangaran padat

sedang padat

Jl. Sesetan padat

sedang sedang


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


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

Gor to GWK

5 Nopember 2014 13 Nopember 2014

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


padat

Jl. Raya Uluwatu padat

padat

Jl. Kawasan GWK padat

Sedang

Status Padat Padat

GWK to GOR

5 Nopember 2014 13 Nopember 2014

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

sedang

Status Padat Padat Sedang Sedang

105

Lampiran L Form Kuesioner

Kuesioner Pengujian Sistem Informasi Trafik Lalu Lintas Cerdas di Bali

Nama :________________________________________________

Tanggal : _________________

No Variabel yang diukur Score jawaban

SS S TS STS

1 Aplikasi mudah digunakan

2 Apakah tampilan enak dilihat

3 Apakah tampilan menu web mudah dipahami

4 Akses ke web cepat

5 Menu yang disediakan sudah sesuai dengan kebutuhan

pengguna

6 Apakah menu dan tampilan halaman mudah diingat

7 Apakah spesifikasi informasi ditawarkan sesuai

dengan kebutuhan

8 Apakah web informasi trafik lalu lintas diperlukan

9 Apakah web informasi trafik lalu lintas membantu

dalam kegiatan sehari-hari

Keterangan :

SS : Sangat Setuju

S : Setuju

TS : Tidak Setuju

STS : Sangat Tidak Setuju

SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS CERDAS DI BALI

Documents

Transcript of SISTEM INFORMASI TRAFIK LALU LINTAS CERDAS DI BALI