15
i ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS DENGAN METODE ESTIMASI INFERENSI BAYESIAN MENGGUNAKAN PIRANTI LUNAK EMME/3 (Studi Kasus Kota Surakarta) Origin-Destination Matrix Estimation From Traffic Count Using Bayesian Inference Estimation Method Using EMME/3 Software (A Case Study of Surakarta City) SKRIPSI Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik Disusun Oleh : WULAN SEPTIYANI NIM. I 0111105 PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS SEBELAS MARET SURAKARTA 2015

ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

  • Upload
    dokhanh

  • View
    256

  • Download
    2

Embed Size (px)

Citation preview

Page 1: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

i

ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN

DARI DATA LALU LINTAS

DENGAN METODE ESTIMASI INFERENSI BAYESIAN

MENGGUNAKAN PIRANTI LUNAK EMME/3

(Studi Kasus Kota Surakarta)

Origin-Destination Matrix Estimation From Traffic Count

Using Bayesian Inference Estimation Method

Using EMME/3 Software

(A Case Study of Surakarta City)

SKRIPSI

Diajukan Sebagai Salah Satu Syarat

Untuk Memperoleh Gelar Sarjana Teknik

Disusun Oleh :

W U L A N S E P T I Y A N I

N I M . I 0 1 1 1 1 0 5

PROGRAM STUDI TEKNIK SIPIL FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS SEBELAS MARET

SURAKARTA

2015

Page 2: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

ii

Page 3: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

iii

Page 4: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

iv

Motto

“Karena sesungguhnya sesudah kesulitan itu ada kemudahan, sesungguhnya sesudah kesulitan itu

ada kemudahan. Maka apabila kamu telah selesai (dari sesuatu urusan), kerjakanlah dengan

sungguh-sungguh (urusan) yang lain dan hanya kepada Tuhanmulah hendaknya kamu berharap.”

(QS. Al Insyirah (94) : 5-8)

“Yakin pasti bisa...”

“Harus punya harapan yang tinggi...”

“Tidak merasa bosan dalam belajar...”

(Mr. Syafi’i)

“Hidup sekali harus berarti. Jangan menyerah, tetap berusaha, dan jadilah manusia yang

bermanfaat. Allah is with us..”

(Penulis)

Persembahan

Alhamdulillah atas segala limpahan berkah yang telah Allah Subhanahu wa

Ta’ala berikan kepadaku.

Serta suri tauladanku Nabi Muhammad SAW.

Skripsi ini saya persembahkan untuk mereka yang tidak kenal lelah

menyemangati saya untuk segera menyelesaikan skripsi ini dan juga

terimakasih atas dukungan beserta doanya, kalian lah motivasiku.

Bapak Joko Subagyo dan (Alm. Ibu Kasiyati).

Kakak-kakakku: Eko Raharjo, Erista, Yuni Sulistyowati, Tunjung Widi, Meta

Tribawono & Ani.

Pak Syafi’i dan Pak Legowo terima kasih atas bimbingan dan kebaikan hati

Anda.

Terimakasih para Sahabat: Galih, Resita, Elfa, Zuli, Koh Kus, Novikitty, Bela,

Intan, Putri, Mumun, Gita, Dina, Wiga, Inez dan semuanya yang tidak bisa

saya sebut satu per satu.

Serta seluruh kawan-kawan Teknik Sipil UNS 2011, saya bangga menjadi

bagian Keluarga Besar CIVIL ENGINEERING 2011 :)

Page 5: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

v

A B S T R A K

Wulan Septiyani, 2015, Estimasi Matrik Asal Tujuan Dari Data Lalu Lintas

Dengan Metode Estimasi Inferensi Bayesian Menggunakan Piranti Lunak

Emme/3 (Studi Kasus Kota Surakarta). Skripsi. Program Studi Teknik Sipil

Fakultas Teknik Universitas Sebelas Maret Surakarta.

Permasalahan transportasi seperti kemacetan, polusi suara dan udara, kecelakaan,

tundaan, dan berbagai masalah keselamatan akan timbul jika kebutuhan akan

pergerakan terus meningkat. Untuk mengatasi permasalahan tersebut adalah

dengan membuat perancanaan transportasi yang baik, manajemen pengaturan lalu

lintas yang baik, dan memahami pola pergerakan. Salah satu perencanaan yang

dilakukan adalah dengan menggambarkan pola pergerakan menggunakan matrik

asal tujuan (MAT). Penelitian ini bertujuan untuk mencari besarnya nilai β dan

mengestimasi MAT tahun 2015 sehingga dapat diketahui jumlah pergerakan antar

zonanya. Selain itu untuk mengetahui tingkat validitas dari arus lalu lintas hasil

pemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan.

Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi Surakarta menjadi 65

zona yaitu 51 zona internal dan 14 zona eksternal. Model yang dipakai untuk

mengestimasi MAT menggunakan model Gravity dengan batasan bangkitan dan

tarikan. Pada model ini terdapat parameter β yang berfungsi sebagai faktor

penentu besarnya nilai sebaran yang terjadi di setiap zona. Metode kalibrasi untuk

memperoleh parameter β yang nantinya digunakan dalam perhitungan MAT hasil

estimasi metode Inferensi Bayesian (dengan fungsi hambatan Tanner) adalah

metode kalibrasi Newton-Raphson. Kalibrasi ini dilakukan dengan proses

pengulangan sampai nilai parameter mencapai batas konvergensi menggunakan

software Matlab. Nilai volume lalu lintas diperoleh dengan cara membebankan

matriks baru dan memasukan arus hasil pengamatan (traffic count) ke dalam

jaringan jalan dengan metode pembebanan User Equilibrium. Uji Validitas

menggunakan koefisien Determinasi (R²).

Dari hasil perhitungan dengan bantuan software Matlab, diperoleh nilai β

seebesar -0,00034. Dan dari hasil perhitungan dengan bantuan EMME/3,

diperoleh total jumlah pergerakan kota Surakarta pada tahun 2015 adalah 47549

smp/jam. Tingkat validitas (R2) yang didapatkan adalah sebesar 0,803.

Kata kunci : MAT, EMME/3, Matlab, Model Gravity

Page 6: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

vi

A B S T R A C T

Wulan Septiyani, 2015, Origin-Destination Matrix Estimation From Traffic

Count Using Bayesian Inference Estimation Method Using EMME/3

Software (A Case Study of Surakarta City). Thesis. Civil Engineering

Department Faculty of Engineering, Sebelas Maret University Surakarta.

Transportation problems such as congestion, air and noise pollution, accidents,

delay, and various safety issues can be arise if the need for movement on the rise.

To overcome these problems is to create good transportation planning

management traffic settings are good, and understanding the patterns of

movement. One of the planning is done is to describe the pattern of movement

using a origin destination matrix (O-D Matrix). This research aimed to calculate β

value and estimate O-D Matrix in 2015 so the inter-zone movement can be

known. In addition, to determine the validation level by comparing traffic flow

resulted from the model and observation.

This research was conducted in Surakarta, by dividing Surakarta into 65 zones

with 51 internal zones and 14 external zones. The model used to estimate O-D

Matrix using Gravity model with trip generation and attraction constraint. On this

model there are parameters β that function as determinants of the magnitude of the

spread of values that occur in each zone. Calibration method for obtaining

parameters β that are later used in the calculation method of estimation results O-

D Matrix Bayesian Inference (with Tanner barrier function) is the Newton-

Raphson method of calibration. The calibration is done with a repetition of the

process until convergence is reached the limit parameter values using the Matlab

software application help. The value of the traffic volume is obtained by way of

imposing a new matrix and enter a stream of observations (traffic count) to the

road network by the method of loading the User Equilibrium. Test Validation

using the coefficient of Determination (R ²).

The value of parameter β by using application software Matlab is -0,00034. The

result of the calculation by using EMME/3 shows the total number of estimation

of movement Surakarta in the year of 2015 is 47549 smp/jam with level of

validation (R2) is 0,803.

Keywords: O-D Matrix, EMME/3, Matlab, Gravity Model

Page 7: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

vii

PRAKATA

Puji syukur kepada Tuhan Yang Maha Esa atas rahmat dan hidayah-Nya sehingga

penulis bisa menyelesaikan penulisan skripsi yang berjudul “Estimasi Matrik Asal

Tujuan Dari Data Arus Lalulintas Dengan Metode Estimasi Inferensi Bayesian

Menggunakan Piranti Lunak EMME/3 (Studi Kasus Kota Surakarta)”.

Skripsi ini disusun sebagai salah satu syarat yang harus ditempuh untuk

mendapatkan gelar Sarjana Teknik pada Program Studi Teknik Sipil, Fakultas

Teknik Universitas Sebelas Maret. Skripsi ini tidak dapat terselesaikan tanpa

bantuan, bimbingan, dan saran dari berbagai pihak. Oleh karena itu pada

kesempatan ini penulis ingin menyampaikan terima kasih kepada:

1. Segenap pimpinan Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas

Sebelas Maret Surakarta.

2. Dr. Eng. Ir. Syafi’i, M.T. dan Slamet Jauhari Legowo, S.T., M.T, selaku

Dosen Pembimbing skripsi. Terima kasih atas semua waktu, bimbingan,

motivasi, dan bantuan, serta kepercayaan bapak untuk bisa menyelesaikan

skripsi ini.

3. Dosen Pembimbing Akademis Purnawan Gunawan, S.T., M.T.

4. Semua Staff Pengajar pada Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik

Universitas Sebelas Maret Surakarta.

5. Teman-teman S1 Reguler Program Studi Teknik Sipil UNS 2011.

6. Seluruh civitas akademika Program Studi Teknik Sipil UNS.

Akhirnya, pengantar ini juga menjadi semacam ingatan bagi penulis selama

menempuh tahap pembelajaran di Universitas Sebelas Maret Surakarta. Skripsi ini

masih jauh dari sempurna, maka kritik dan saran demi perbaikan akan diterima

dengan senang hati. Semoga skripsi ini bermanfaat, khususnya dalam bidang

Pemodelan Transportasi.

Surakarta, Agustus 2015

Penulis

Page 8: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

viii

DAFTAR ISI

HALAMAN JUDUL .................................................................................. i

HALAMAN PERSETUJUAN .................................................................. ii

HALAMAN PENGESAHAN ..................................................................... iii

HALAMAN MOTTO DAN PERSEMBAHAN ....................................... iv

ABSTRAK ................................................................................................... v

ABSTRACT ................................................................................................ vi

PRAKATA .................................................................................................. vii

DAFTAR ISI ............................................................................................... viii

DAFTAR TABEL ...................................................................................... xi

DAFTAR GAMBAR .................................................................................. xii

DAFTAR NOTASI DAN SIMBOL .......................................................... xiii

DAFTAR LAMPIRAN .............................................................................. xiv

BAB 1 PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah ...................................................................... 1

1.2 Rumusan Masalah ............................................................................... 2

1.3 Batasan Masalah ................................................................................. 3

1.4 Tujuan Penelitian ................................................................................ 4

1.5 Manfaat Penelitian .............................................................................. 4

BAB 2 LANDASAN TEORI

2.1 Tinjauan Pustaka ................................................................................. 5

2.2 Dasar Teori .......................................................................................... 11

2.2.1 Pemodelan Transportasi .......................................................... 11

2.2.2 Konsep Perencanaan Transportasi .......................................... 11

2.2.3 Matrik Asal Tujuan (MAT) ..................................................... 12

2.2.4 Daerah Kajian .......................................................................... 13

2.2.5 Sistem Zona ............................................................................. 14

2.2.6 Aksesibilitas ............................................................................ 15

2.2.7 Sistem Jaringan Transportasi .................................................. 16

Page 9: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

ix

2.2.8 Fungsi Jalan ............................................................................. 16

2.2.9 Satuan Mobil Penumpang ....................................................... 18

2.2.10 Kapasitas ................................................................................. 18

2.2.11 Kecepatan ................................................................................ 19

2.2.12 Matrix Estimation by Maximum Entropy (ME2) ..................... 20

2.2.13 Konsep Model Gravity Sebagai Model Sebaran Pergerakan ... 21

2.2.14 Model Gravity dengan Batasan Bangkitan dan Tarikan .......... 23

2.2.15 Metode Estimasi Inferensi Bayesian ........................................ 23

2.2.16 Metode Kalibrasi Newton-Raphson ......................................... 28

2.2.17 Pendekatan Pembebanan User Equilibrium ............................. 29

2.2.18 Indikator Uji Statistik ............................................................... 30

2.2.19 EMME-3 (Equilibre Multimodal, Multimodal Equilibrium) ... 32

2.2.20 Matlab (Matrix Laboratory) ..................................................... 34

2.3 Kerangka pemikiran ............................................................................. 35

BAB 3 METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Lokasi Penelitian ................................................................................. 37

3.2 Jenis dan Sumber Data ........................................................................ 43

3.2.1 Data Primer ............................................................................. 43

3.2.2 Data Sekunder ......................................................................... 43

3.3 Teknik Pengumpulan Data .................................................................. 43

3.3.1 Pengumpulan Data Primer ....................................................... 43

3.3.2 Pengumpulan data Sekunder .................................................... 44

3.3.3 Alat Pengambilan Data Lalu Lintas ......................................... 44

3.3.4 Jenis Kendaraan ...................................................................... 44

3.3.5 Design Formulir ....................................................................... 44

3.4 Metode Analisis Data .......................................................................... 45

3.4.1 Pengolahan Data Basis Jaringan Jalan .................................... 45

3.4.2 Matriks Hasil Estimasi oleh EMME/3 .................................... 45

3.4.3 Estimasi Parameter Beta (β) .................................................... 45

3.4.4 Estimasi Matrik Asal Tujuan Hasil Pemodelan ...................... 47

3.4.5 Pembebanan Arus Lalu Lintas ke Jaringan Jalan .................... 47

Page 10: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

x

3.4.6 Uji Validitas ............................................................................ 47

3.5 Tahapan Penelitian .............................................................................. 47

BAB 4 ANALISIS DAN PEMBAHASAN

4.1 Umum .................................................................................................. 50

4.2 Pengolahan dan Penyajian Data .......................................................... 50

4.2.1 Pengumpulan Data .................................................................. 50

4.2.2 Pembagian Zona ...................................................................... 51

4.2.3 Satuan Mobil Penumpang ....................................................... 53

4.2.4 Kapasitas ................................................................................. 54

4.2.5 Waktu Tempuh ........................................................................ 55

4.3 Analisis dengan Program EMME/3 .................................................... 56

4.3.1 Basis Data Jaringan Jalan ........................................................ 56

4.3.2 Data Lalu lintas Hasil Survei ................................................... 58

4.3.3 Data Matrik Awal (prior matrix) ............................................ 59

4.3.4 Matrik baru hasil EMME/3 ..................................................... 60

4.4 Kalibrasi Parameter β dengan Metode Kalibrasi Newton-Raphson .... 61

4.5 Estimasi MAT Hasil Pemodelan ......................................................... 61

4.6 Pembebanan Matrik ke Jaringan Jalan ................................................ 61

4.7 Uji Validitas ........................................................................................ 62

4.8 Pembahasan ......................................................................................... 63

4.8.1 Fungsi Hambatan .................................................................... 63

4.8.2 Estimasi Matrik Asal Tujuan Perjalanan ................................. 63

BAB 5 KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan ......................................................................................... 69

5.2 Saran .................................................................................................... 70

DAFTAR PUSTAKA ................................................................................. xv

Page 11: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

xi

DAFTAR TABEL

Tabel 2.1 Resume Hasil Penelitian tentang Estimasi Matrik Asal Tujuan ... 8

Tabel 3.1 Lokasi Survei Volume Lalulintas Zona Internal ........................... 41

Tabel 3.2 Lokasi Survei Volume Lalulintas Zona Eksternal ........................ 42

Tabel 4.1 Tabel Data Hasil Survei Tahun 2015 pada Jam Puncak ............... 51

Tabel 4.2 Pembagian Zona Internal .............................................................. 52

Tabel 4.3 Pembagian Zona Eksternal............................................................ 52

Tabel 4.4 Contoh Perhitungan Jumlah Kendaraan pada Jam Puncak ........... 53

Tabel 4.5 Contoh Konversi Satuan kend/jam ke smp/jam ............................ 53

Tabel 4.6 Format Masukan Basis Data Jaringan Jalan ................................. 56

Tabel 4.7 Data Arus Lalu Lintas 2015 .......................................................... 58

Tabel 4.8 Data Matrik Asal Tujuan Awal (Prior Matrix) Tahun 2013 ........ 59

Tabel 4.9 Data Arus Lalu Lintas 2015 dan Aus Hasil Pembebanan ............ 61

Page 12: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

xii

DAFTAR GAMBAR

Gambar 2.1 Empat Tahap Pemodelan Transportasi ................................. 12

Gambar 2.2 Daerah Kajian ....................................................................... 14

Gambar 2.3 Help Menu ............................................................................. 33

Gambar 2.4 The EMME Prompt (Prompt Console) ................................. 34

Gambar 2.5 Prosedur perhitungan EMME/3 ............................................ 34

Gambar 2.6 Bagan Alir Kerangka Pikir .................................................... 36

Gambar 3.1 Peta Administrasi Kota Surakarta ........................................ 38

Gambar 3.2 Peta Pembagian Zona Kota Surakarta .................................. 39

Gambar 3.3 Peta Jaringan Kota Surakarta ................................................ 40

Gambar 3.4 Bagan Alir Prosedur Kalibrasi Newton-Raphson ................. 46

Gambar 3.5 Bagan Alir Metode Penelitian ............................................... 49

Gambar 4.1 Network Editor ..................................................................... 57

Gambar 4.2 Editor toolbar ....................................................................... 58

Gambar 4.3 Matrik Hasil EMME/3 ......................................................... 60

Gambar 4.4 Grafik Uji Validitas Va dan Va’ .......................................... 62

Gambar 4.5 Desire Line Pergerakan Tahun 2015 Hasil Estimasi ............ 64

Gambar 4.6 Grafik Pergerakan Antar Zona Internal ................................ 65

Gambar 4.7 Grafik Pergerakan Antar Zona Ekaternal ............................. 66

Gambar 4.8 Grafik Pergerakan Antar Zona ............................................. 67

Page 13: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

xiii

DAFTAR NOTASI DAN SIMBOL

dD = Total pergerakan ke zona tujuan d

iO = Total pergerakan dari zona asal i

di BA , = Faktor penyimbang untuk setiap zona asal i dan tujuan d

F(cid) = Fungsi faktor penghambat (biaya perjalanan)

β = Parameter dari model yang belum diketahui yang harus dikalibrasi

C id = Merupakan fungsi dari jarak, atau waktu atau biaya perjalanan.

2R = Koefisien determinasi

Y = Nilai y hasil pemodelan

iY = Nilai y data pengamatan

Y = Rata-rata y data pengamatan

C = Kapasitas (smp / jam)

Co = Kapasitas dasar untuk kondisi tertentu (ideal) (smp / jam)

FCw = Faktor penyesuaian lebar jalur lalu lintas

FCsp = Faktor penyesuaian pemisah arah

FCsf = Faktor penyesuaian hambatan samping

FCcs = Faktor penyesuaian ukuran kota

FV = Kecepatan arus bebas kendaraan ringan sesungguhnya (km/jam)

Fvo = Kecepatan arus bebas dasar kendaraan ringan (km/jam)

FVw = Penyesuaian lebar jalur lalu lintas efektif (km/jam)

FFVsf = Faktor penyesuaian kondisi hambatan samping

FFVcs = Faktor penyesuaian ukuran kota.

Page 14: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

xiv

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran A : MKJI

Lampiran B : Data Survei Lalu Lintas

Lampiran C : Konversi Satuan Kendaraan

Lampiran D : Kapasitas

Lampiran E : Kecepatan dan Waktu tempuh

Lampiran F : Basis Data Jaringan Jalan

Lampiran G : Koordinat Kota Surakarta

Lampiran H : Traffic Count 2015

Lampiran I : Prior Matrix

Lampiran J : MAT 2015

Lampiran K : MAT Hasil Estimasi

Lampiran L : Arus Hasil Survei & Pembebanan

Lampiran M : Listing Program

Lampiran N : Desain Formulir Survei

Lampiran O : Form Skripsi

Page 15: ESTIMASI MATRIK ASAL TUJUAN DARI DATA LALU LINTAS … filepemodelan dengan arus lalu lintas hasil pengamatan di lapangan. Penelitian ini dilakukan di kota Surakarta dengan membagi

xv

DAFTAR PUSTAKA

Anonim. 1990. Panduan Penentuan Klasifikasi Fungsi Jalan di wilayah

Perkotaan. Jakarta: Direktorat Jenderal Bina Marga Departemen

Pekerjaan Umum RI.

Anonim. 1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) 1997. Jakarta:

Direktorat Jenderal Bina Marga Departemen Pekerjaan Umum RI.

Anonim. 2005. Buku Pedoman Penulisan Tugas Akhir. Fakultas Teknik Jurusan

Teknik Sipil Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

INRO Consultants Inc.. 1998. EMME/2 User’s Manual Software Realeas 9.

Montreal (Quebec). Canada.

INRO Consultan Inc. 2007. EMME/3 Release Notes: Emme 3.0. Canada.

Isnaini, Alfiyani Yogaturida. 2013. Estimasi Matriks Asal Tujuan Denagn

Batasan Tarikan Pergerakkan Dengan Metode Kalibrasi Newton-Rhapson

Di Surakarta. Skripsi. Fakultas Teknik Jurusan Sipil Universitas Sebelas

Maret. Surakarta.

Lupita, Yenny Dwi. 2007. Estimasi Matriks Asal Tujuan Dari Data Lalu Lintas

Dengan Metode Estimasi Kemiripan Maksimum. Skripsi. Fakultas Teknik

Jurusan Sipil Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

Nugroho, Dewi. 2007. Estimasi Matriks Asal Tujuan Dari Data Lalu Lintas

Dengan Metode Estimasi Kuadrat Terkecil. Skripsi. Fakultas Teknik

Jurusan Sipil Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

Nurmalia. 2009. Estimasi Matrik Asal Tujuan dari Data Lalu Lintas dengan

Metode Entropi Maksimum (Studi Kasus Kota Surakarta). Skripsi.

Fakultas Teknik Jurusan Sipil Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

Pamungkas, Hendarwati. 2014. Estimasi Matriks Asal Tujuan Perjalanan

Menggunakan Model Gravity Dengan Fungsi Hambatan Eksponensial-

Negatif Di Kota Surakarta. Skripsi. Fakultas Teknik Jurusan Sipil

Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

Puspitasari, Niken. 2014. Estimasi Matriks Asal Tujuan Perjalanan Menggunakan

Model Gravity Dengan Fungsi Hambatan Tanner Di Kota Surakarta.

Skripsi. Fakultas Teknik Jurusan Sipil Universitas Sebelas Maret.

Surakarta.

Tamin, O. Z. 2000. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi Edisi kedua.

Bandung: ITB.

Wahyudi, Anton. 2010. Pengaruh Jumlah Data Traffic Count Terhadap Tingkat

Akurasi MAtriks Asal Tujuan (MAT) dan Arus Lalu Lintas dengan

Menggunakan Software EMME/3 (Studi Kasus Kota Surakarta). Skripsi.

Surakarta: Fakultas Teknik Jurusan Sipil Universitas Sebelas Maret.

Widyastuti, Revi. 2007. Estimasi Matriks Asal Tujuan Dari Data Arus Lalu Lintas

Dengan Metode Estimasi Entropi Maksimum. Skripsi. Fakultas Teknik

Jurusan Sipil Universitas Sebelas Maret. Surakarta.

Wijiastuti, Rahayu Mahanani. 2008. Estimasi Matrik Asal Tujuan dari Data Lalu

Lintas dengan Metode Estimasi Inferensi Bayesian (Studi Kasus Kota

Surakarta). Skripsi. Surakarta: Fakultas Teknik Jurusan Sipil Universitas

Sebelas Maret.