DOI: https://doi.org/10.14710/ruang.11.1.21-29

Analisis Variabilitas Temporal Pada Waktu Tempuh Bus Rapid Transit (BRT) TransJogja

Perencanaan Wilayah dan Kota, Universitas Diponegoro, Indonesia


Citation Format:
Abstract

Bus Rapid Transit sebagai salah satu transportasi massal berperan penting dalam mengurangi kemacetan dan meningkatkan mobilitas di kawasan perkotaan, termasuk di Daerah Istimewa Yogyakarta. Peningkatan kinerja sistem transportasi untuk mendorong penggunaan transportasi massal dapat diukur melalui indikator konsistensi lamanya waktu tempuh. TransJogja sebagai sistem BRT di Yogyakarta masih menghadapi permasalahan ketepatan waktu layanan dan lamanya waktu tempuh yang belum sesuai dengan standar PMPRI No. 10 Tahun 2012, yaitu maksimum 7 menit pada jam sibuk dan 15 menit pada jam tidak sibuk. Penelitian ini dilakukan untuk mengidentifikasi variabilitas waktu tempuh TransJogja berdasarkan karakteristik temporal menggunakan pendekatan kuantitatif dan analisis deskriptif. Data yang digunakan dalam penelitian ini diperoleh dari waktu tempuh empat rute TransJogja selama bulan Februari 2022. Hasil penelitian penunjukkan bahwa waktu tempuh pada hari kerja lebih lama dibanding akhir pekan, serta lebih Panjang pada jam sibuk dibanding jam tidak sibuk. Hal ini menunjukkan adanya pengaruh waktu terhadap ketepatan layanan BRT TransJogja. Temuan dari penelitian ini diharapkan dapat menjadi dasar evaluasi dalam perencanaan transportasi untuk meningkatkan kinerja sistem transportasi massal yang lebih efisien di Yogyakarta

Fulltext View|Download
Keywords: Bus Rapid Transit; waktu tempuh; TransJogja

Article Metrics:

Article Info
Section: Articles
Language : ID
Recent articles
Konsep Pengembangan Elemen Resilient City di Kota Banjarmasin Evaluasi Ketersediaan Prasarana Permukiman Di Kelurahan Wulung Pengaruh Perkembangan Komersial terhadap Perubahan Morfologi Kampung Sekayu, Kota Semarang More recent articles
  1. Adi, N. B., Priyanto, S., & Malkhamah, S. (2020). Evaluasi Kinerja Halte Bus dengan Metode Servqual (Studi Kasus Halte Trans Jogja Trayek 1A, 1B, 2A, dan 2B). Teknisia, XXV(1). https://doi.org/10.20885/teknisia.vol25.iss1.art2
  2. Bhandari, R. R. (2007). Bus arrival time prediction using stochastic time series and markov chains. Public Health
  3. Büchel, B., & Corman, F. (2020). Review on Statistical Modeling of Travel Time Variability for Road-Based Public Transport. In Frontiers in Built Environment (Vol. 6). https://doi.org/10.3389/fbuil.2020.00070
  4. Buehler, R., & Hamre, A. (2015). The multimodal majority? Driving, walking, cycling, and public transportation use among American adults. Transportation, 42(6). https://doi.org/10.1007/s11116-014-9556-z
  5. Comi, A., Nuzzolo, A., Brinchi, S., & Verghini, R. (2017). Bus travel time variability: Some experimental evidences. Transportation Research Procedia, 27. https://doi.org/10.1016/j.trpro.2017.12.072
  6. Deka, D., & Fei, D. (2019). A comparison of the personal and neighborhood characteristics associated with ridesourcing, transit use, and driving with NHTS data. Journal of Transport Geography, 76. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2019.03.001
  7. Dimitriou, H. T., Gakenheimer, R., & Elgar, E. (2012). Urban Transport in the Developing World: A Handbook of Policy and Practice. Journal of Transport Geography, 22, 321–322. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2011.11.013
  8. Kim, S. H., & Chung, J. H. (2018). Exploration on origin–destination-based travel time variability: Insights from Seoul metropolitan area. Journal of Transport Geography, 70. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2018.05.021
  9. Low, V. J. M., Khoo, H. L., & Khoo, W. C. (2022). Quantifying bus travel time variability and identifying spatial and temporal factors using Burr distribution model. International Journal of Transportation Science and Technology, 11(3). https://doi.org/10.1016/j.ijtst.2021.07.004
  10. Safe, Y. T., Udiana, I. M., & Bella, R. A. (2015). Evaluasi Kinerja Angkutan Umum Trayek Terminal Oebobo - Terminal Kupang Pp Dan Terminal Kupang - Terminal Noelbaki PP. Jurnal Teknik Sipil Nusa Cendana, 4(1)
  11. Satiennam, T., Jaensirisak, S., Satiennam, W., & Detdamrong, S. (2016). Potential for modal shift by passenger car and motorcycle users towards Bus Rapid Transit (BRT) in an Asian developing city. IATSS Research, 39(2). https://doi.org/10.1016/j.iatssr.2015.03.002
  12. Shatnawi, N., Al-Omari, A. A., & Al-Qudah, H. (2020). Optimization of Bus Stops Locations Using GIS Techniques and Artificial Intelligence. Procedia Manufacturing, 44. https://doi.org/10.1016/j.promfg.2020.02.204
  13. Tian, Y., Rakhmangulov, A., Muravev, D., & Wang, S. (2018). Bus Arrival Time Prediction Algorithm Based on Markov Chain. Modern Problems of Russian Transport Complex, 8(2). https://doi.org/https://dx.doi.org/10.18503/2222-9396-2018-8-2-29-37
  14. Yetiskul, E., & Senbil, M. (2012). Public bus transit travel-time variability in Ankara (Turkey). Transport Policy, 23. https://doi.org/10.1016/j.tranpol.2012.05.008
  15. Zhang, M., Yen, B. T. H., Mulley, C., & Sipe, N. (2020). How does an open system bus rapid transit (BRT) facilitate inter and intra-modal mobility? A visual analytic analysis of Brisbane, Australia. Research in Transportation Economics, 83. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2020.100906

Last update:

No citation recorded.

Last update:

No citation recorded.