Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Skripsi ini membahas analisis penerapan skenario kebijakan Electronic Road Pricing (ERP) yang telah berhasil untuk mengurangi kemacetan di berbagai kota seperti London, Stockholm, dan Singapura. Teori sistem dinamis digunakan sebagai basis untuk menerapkan skenario ERP. Indikator hasil yang dianalisis adalah travel time, konsumsi bahan bakar minyak sektor transportasi dan emisi CO2. Hasil penelitian ini menunjukkan penerapan skenario ERP dapat menurunkan travel time kendaraan yang juga mengurangi konsumsi bahan bakar minyak dan emisi CO2. Akan tetapi, ketiga indikator tersebut akan meningkat kembali mengingat kebutuhan transportasi yang terus meningkat setiap tahunnya.

---

The focus of this study is to analyze policy design for Electronic Road Pricing (ERP) that has succeed to reduce congestion in other city like London, Stockholm, and Singapure. System Dynamics model is used as basic for implementation the ERP scenario. Output indicator that analyzed are travel time, Fuel consumption, and CO2 emission. This study shows that ERP can reduce travel time, fuel consumption, and CO2 emission. However, that three output indicators will increase again because the excalation of transport demand."

"Peningkatan teknologi beriringan dengan meningkatnya limbah elektronik setiap tahunnya, terutama Printed Circuit Board (PCB) menjadi masalah yang cukup memprihatinkan. PCB waste di daur ulang untuk mendapatkan material dengan nilai yang lebih baik. Sintesis partikel PCB menjadi nanopartikel untuk menjadi nanofluida. Durasi pirolisis dilakukan selama 15, 30, dan 45 menit pada 500oC. Penumbukkan dan penyaringan untuk mereduksi ukuran partikel. Penambahan Polyvinyl Alcohol (PVA) dilakukan pada partikel yang akan dilakukan dry milling dengan kecepatan 500 rpm selama 15 jam. Pembuatan nanofluida dengan menambahkan partikel PCB sebesar 1 gram dan 3% surfaktan Sodium Dodecylbenzene Sulfonate (SDBS) pada 100 ml air distilasi. Nanofluida dilakukan ultrasonifikasi untuk dispersi antar partikel. Pengujian Energy Dispersive Spectroscopy (EDS) untuk mengetahui unsur pada PCB sebelum pemisahan dan setelah dilakukan pemisahan. Field Emission-Scanning Electron Microscopes dilakukan untuk mengetahui mikrostruktur partikel, fiberglass, yang setelah dilakukan dry miling memendek. Karakterisasi nanofluida menggunakan Particle Size Analyzer (PSA) menunjukkan durasi pirolisis 15 menit dengan proses dry milling dan penambahan 3% surfaktan SDBS menghasilkan ukuran nanometer terkecil dan stabil, uji Konduktivitas Termal berkisar pada 0,58 W/mC hingga 0,68 W/mC, uji Viskositas tertinggi dengan nilai 0,984 mPa.s dimiliki sampel dengan ukuran partikel terbesar dan nilai Zeta Potensial yang meningkat untuk sampel dengan penambahan surfaktan.

---

Along with the development of technology, the amount of waste electrical is increasing every year, mainly, Printed Circuit Boards (PCBs). PCB waste is recycled to produce materials with greater value by synthesizing PCB particles into nanoparticles. Pyrolysis of PCB particles for 15, 30, and 45 minutes at 500oC. PCB particles were ground and sieved. Particles added with Polyvinyl Alcohol (PVA) were dry-milled at 500 rpm for 15 hours. For nanofluids application, 1 gram of dry milled particles and 3% Sodium Dodecylbenzene Sulfonate (SDBS) was added in 100 ml of distilled water. Ultrasonification was used for better particle dispersion. The components on the PCB before pyrolysis and after separation of particles were identified using Energy Dispersive Spectroscopy, and the microstructure fiberglass of the particles was identified using Field Emission-Scanning Electron Microscopes which after dry milled it became shorter. To determine the particle size, Particle Size Analyzer was done, 15 minutes of pyrolysis and dry milling with the addition of 3% SDBS shows the smallest size of nanoparticles. The thermal conductivity value of nanofluids was 0.58 to 0.68 W/mC, the higher viscosity level of 0.984 mPa.s has the largest particle size, and the stability of nanofluids PCB particles increased when the sample was added SDBS."

"The effectiveness of transportation demand management policy depends on how commuters respond to it. This study attempts to comprehend commuter behavior in choosing routes based on electronic road pricing (ERP) policy implementation on the Sudirman and Kuningan corridors. The experiments were conducted using the data collections from a stated preference experiment in which each commuter makes a route choice with an alternative representing a hypothetical situation with a combination of tariffs and travel time in ERP policy implementation. Logit models found that the individual and household variables influence route divert behavior. A commuter with a higher income or more family members living together is more likely to have less flexibility in diverting route. In addition, the distance of the trips affected their route divert behavior and influenced an individual trip chain constrained in time-space prism."

"Electronic Road Pricing (ERP) merupakan skema jalan berbayar melalui road pricing sebagai mekanisme pengenaan retribusi akibat kemacetan. Kebijakan ini bertujuan untuk mengatasi kemacetan agar kelancaran lalu lintas dapat dicapai sehingga masalah ekonomi dan sosial masyarakat akibat kemacetan dapat diatasi. Tujuan Penelitian ini adalah mengetahui besarnya nilai WTP, mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengaruhi kesediaan membayar dan besarnya nilai WTP pengguna jalan serta mengetahui besarnya nilai tarif yang optimal dalam pemberlakuan ERP di DKI Jakarta. Berdasarkan hasil estimasi pada model regresi linier berganda diketahui bahwa faktor-faktor yang berpengaruh terhadap besarnya nilai ERP dilihat dari Willingness To Pay (WTP) pengguna jalan adalah alokasi biaya transportasi, waktu tempuh, kecepatan kendaraan, durasi terkena kemacetan dan penggunaan joki, pendapatan per bulan, jenis pekerjaan dan keharusan menggunakan kendaraan. Nilai rata-rata WTP (EWTP) sebesar Rp 16.000. Nilai tersebut dapat dijadikan acuan dalam penetapan tarif ERP. Tarif Optimal dari pengurangan waktu 5 menit adalah Rp 13.500, waktu 10 menit adalah Rp 16.000, waktu 15 menit adalah Rp 22.700.

---

Electronic Road Pricing (ERP) is a scheme of pay road through road pricing as a mechanism for the imposition of levies due to congestion. This policy aims to address in order to smooth the traffic congestion can be achieved so that the economic and social problems due to congestion can be overcome. Purpose of this study was to determine the value of WTP, identifying the factors that influence the willingness to pay and the value of WTP road users as well as knowing the value of the optimal rates in the implementation of ERP in Jakarta. Based on estimates on multiple linear regression model known that the factors that influence the value of ERP views of willingness to pay (WTP) of road users is the allocation of transportation costs, travel time, vehicle speed, duration exposed to congestion and the use of jockeys, revenue per month, type of work and must use the vehicle. The average value of WTP (EWTP) Rp 16,000. This value can be used as a reference in setting the ERP rates. Optimal rates of reduction within 5 minutes is Rp 13.500, 10 minutes is Rp 16,000, while 15 minutes is Rp 22,700."

"Penelitian ini bertujuan untuk mengetahui dampak penerapan kebijakan Electronic Road Pricing (ERP) yang diberlakukan di Jakarta. Kebijakan ERP yang diberlakukan menggunakan sistem zonasi kawasan. Metode analisis dalam penelitian ini berbasis pada model pemilihan diskrit logit binomial. Untuk menggunakan model logit binomial perlu dibangun fungsi utilitas dengan menggunakan pendekatan regresi logistik. Model regresi dari fungsi utilitas dibangun dari data hasil survei Stated Preference dan Revealed Preference. Proses pembangunan model regresi logistik diawali dengan uji korelasi menggunakan metode uji spearman, lalu uji kelayakan model menggunakan metode uji hosmer lemmeshow dan omnibus, uji validasi menggunakan metode uji RMSE (Root Mean Square Error), analisis pemilihan model dengan syarat lolos uji kelayakan dan uji validasi serta uji komparasi, uji sensitifitas, dan analisis potensi perpindahan moda. Hasil uji korelasi menunjukkan variabel bebas yang siginifikan pada penelitian ini yaitu tarif ERP. Dari hasil analisis hubungan Willingness To Pay (WTP) dengan Willingness To Shift (WTS) dibangun 6 fungsi utilitas yang didasarkan atas perpindahan zona karena terdapat pola preferensi yang cenderung sama antar perpindahan zona lainnya tetapi memiliki tingkat persentase WTP dan WTS yang berbeda antar perpindahan zona lainnya. Hasil dari uji kelayakan model menunjukkan keenam fungsi utilitas lolos uji kelayakan. Selanjutnya, hasil uji validasi menunjukan 2 model fungsi utilitas dengan nilai RMSE < 10% dan 4 model fungsi utilitas dengan nilai RMSE > 10%. Hasil uji komparasi didalam proses pemilihan menunjukkan keenam model tetap merupakan model yang berbeda. Hasil pembuatan fungsi utilitas digunakan untuk menganalisis persentase perpindahan menggunakan angkutan umum di tiap pengenaan tarif . Terdapat kecenderungan bahwa semakin mahal tarif ERP maka akan semakin tinggi tingkat perpindahan pengendara mobil ke angkutan umum dan kesediaan pengendara mobil untuk menaiki angkutan umum di daerah pusat kota lebih kecil dibandingkan di daerah pinggir kota. Selain itu, didapatkan kesimpulan bahwa pengendara mobil bersedia membayar ERP dengan tarif termahal yaitu sebesar Rp 10.000 untuk pola perjalanan 1 dengan rata – rata persentase perpindahan menggunakan angkutan umum sebesar 68% , Rp 20.000 untuk pola perjalanan 2 dengan rata – rata persentase perpindahan menggunakan angkutan umum sebesar 60,5%, dan Rp 30.000 untuk pola perjalanan 3 dengan rata – rata persentase perpindahan menggunakan angkutan umum sebesar 15%.

---

This study aims to determine the impact of the implementation of the Electronic Road Pricing (ERP) policy that was implemented in Jakarta. The ERP policy is implemented using a regional zoning system. The analytical method in this research is based on the discrete binomial logit selection model. To use the binomial logit model a utility function needs to be built using a logistic regression approach. Regression models of utility functions are built from Stated Preference and Revealed Preference survey results. The process of building a logistic regression model begins with the correlation test using the Spearman test method, then the feasibility test of the model using the Lemmeshow and Omnibus hosmer test methods, the validation test uses the RMSE (Root Mean Square Error) method, the analysis of the model selection with the requirements of passing the feasibility test and validation test and comparative test, sensitivity test, and modal shift potential analysis. Correlation test results showed a significant independent variable in this study, namely ERP rates. From the results of the analysis of the relationship between Willingness To Pay (WTP) and Willingness To Shift (WTS), 6 utility functions are based on zone displacement because there is a preference pattern that tends to be the same between other zone transfers but has different percentages of WTP and WTS among other zone movements . The results of the model feasibility test show that all six utility functions passed the feasibility test. Furthermore, the validation test results showed 2 utility function models with RMSE values ​​<10% and 4 utility function models with RMSE values> 10%. Comparative test results in the selection process show the six models remain different models. The results of the creation of the utility function are used to analyze the percentage of movement using public transportation at each rate. There is a tendency that the more expensive ERP rates, the higher the rate of movement of car to public transport and the willingness of car to ride public transportation in downtown areas is smaller than in suburban areas. In addition, it was concluded that car are willing to pay ERP with the most expensive tariff of Rp 10.000 for travel pattern 1 with an average percentage of transfers using public transportation of 68%, Rp 10.000 for travel pattern 2 with an average percentage of transfers using public transportation by 60.5%, and Rp 30.000 for travel pattern 3 with an average percentage of transfers using public transportation by 15%."