Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

"Understanding the role of the built environment in decisions to bicycle may lead to positive infrastructure policy. Several studies support the notion that providing bicycle infrastructure, particularly lanes and paths, can increase bicycle use. Many of these studies, however, rely on aggregate data, making it difficult to examine the direct relationship between infrastructure and behavior. The aim of this paper is to identify the arrangements of bicycle infrastructure at Universitas Indonesia (UI) Campus Depok, and to provide recommendations to fulfill the needs of cyclists so as to encourage cycling on campus. Bicycle infrastructure at the Universitas Indonesia Campus receives good ratings. The findings indicate that the quality of facilities strongly influences respondents' assessment, followed by perceptions of reliability, convenience, accessibility, and security. The willingness to use a bicycle as a mode of transport on campus is influenced by reliability and accessibility. This paper concludes that UI has the opportunity to become a more bicycle-friendly campus, and that greater cycle ability can be achieved by planning, investment of funds for infrastructure development, and programs aimed at improving safety and enhancing convenience."

"Penelitian ini menjelaskan tentang bagaimana persepsi karyawan pengguna sepeda ke tempat kerja pada komunitas Bike to Work (B2W) Indonesia tentang gejala kelelahan (fatigue). Persepsi tersebut ditentukan melalui analisis frekuensi deskriptif dengan melihat frekuensi nilai mean dan sebaran penilaian responden terhadap variabel gejala kelelahan yang terdiri dari tiga dimensi; pelemahan kegiatan, pelemahan motivasi, dan pelemahan fisik akibat keadaan umum. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif dengan melakukan penyebaran kuesioner kepada 100 orang responden. Melalui analisis SPSS 17.0 for Windows didapat hasil bahwa karyawan pengguna sepeda pada komunitas B2W tidak setuju dengan gejala kelelahan atau dengan kata lain tidak mengalami kelelahan.

---

This research describes about how the perception of employee using bicycle to work in Bike to Work Indonesia Community about fatigue symptom is. The perception is determined using descriptive frequency analysis by referring the frequency of mean values and the distribution of respondent's answers to the fatigue symptom variabel which is consisted of three dimentions; activity weakening, motivation weakening, and physical weakening because of common circumstances. This research uses quantitative approach by using questionaires as the data collecting instrument spreading to 100 respondents. Trough SPSS 17.0 for Windows analysis, the result shows that the majority of the respondents disagree to the fatigue symptoms or in the other words do not experience fatigue."

"The mission of the PRACE Research Infrastructure is to enable high impact scientific discovery and engineering research and development across all disciplines to enhance European competitiveness for the benefit of society. The paper presents the current state of the computational infrastructure, which is unique on the European level and procedures helping with the seamless access to the European HPC infrastructure: supercomputers, applications, storage. Several Polish computational grants have been called in the paper in order to present examples of the Polish domestic scientific engagement."

"Dalam beberapa tahun terakhir, pencapaian pendidikan dan partisipasi angkatan kerja perempuan meningkat cukup pesat di Indonesia. Seiring dengan meningkatnya peran perempuan dalam pasar kerja menjadikan rumah tangga dengan pasangan menikah yang keduanya bekerja juga meningkat (dual worker). Rumah tangga dual-worker yang bekerja di lokasi yang berbeda akan memilih lokasi tempat tinggal yang dapat memaksimalkan potensi pendapatan bersama. Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasi waktu tempuh mobilitas ulang-alik suami dan istri dalam rumah tangga yang keduanya bekerja, dan khususnya mempertimbangkan pendapatan yang berdampak pada waktu mobilitas ulang-alik dari pasangan suami istri yang merupakan kepala rumah tangga dan pasangannya. Penelitian ini menggunakan data Survei Angkatan Kerja Nasional 2018 dan data pendukung dari hasil Survei Sosial dan Ekonomi Nasional 2018. Dengan menggunakan regresi logistik multinomial, penelitian ini menunjukkan bahwa perbedaan waktu tempuh komuter dalam rumah tangga dual-worker dipengaruhi secara signifikan oleh perbedaan pendapatan, perbedaan jam kerja, perbedaan status pekerjaan, dan status migrasi.

---

In recent years, educational attainment and female labor force participation have increased rapidly in Indonesia. Along with the increasing role of women in the labor market making households with married couples who both work also increase (dual workers). Dual-worker households who work in different locations will choose residential locations that can maximize the potential income together. This study aims to explore the commute time of husbands and wives in households that both work, and in particular considering income that affects the time of shuttle mobility of a married couple and their spouse. This study uses 2018 National Labor Force Survey data and supporting data from the results of the 2018 National Economic and Social Survey. Using multinomial logistic regression, this study shows that commuter time differences in dual-worker households are significantly affected by differences in income, rental prices home, differences in working hours, differences in employment status, and migration."

"Infrastruktur adalah salah satu sarana penunjang pembangunan. Sistem transportasi merupakan bagian penting dan stategis bagi pembangunan suatu negara dan merupakan sarana penunjang kemajuan ekonomi karena akan mendukung mobilitas penduduk dan mendistribusikan barang dari satu daerah ke daerah lain. Namun, adanya ketidakmerataan akses masyarakat dan kesenjangan pengembangan wilayah dalam bidang infrastruktur transportasi di Indonesia. Maka perlunya pemetaan infrastruktur transportasi pada Ibukota Provinsi di Indonesia diharapkan dapat menentukan pola pembangunan dan pembenahan infastruktur transportasi pada pembangunan masa mendatang. Metode penelitian yang dilakukan pada penelitian ini adalah studi literatur untuk menetapkan indikator penilaian pada pemetaan infrastruktur transportasi di Indonesia dan penyebaran 30 kuesioner pada stakeholder terkait untuk melakukan pembobotan pada setiap indikator dengan AHP (Analytical Hierarchy Process) dengan perhitungan manual. Setelah mendapatkan pembobotan pada setiap indikator, dilakukan scoring atau penilaian pada setiap infrastruktur pada 33 Ibukota Provinsi di Indonesia dan didapatkan pemetaan infrastruktur transportasi pada 33 Ibukota Provinsi di Indonesiadari nilai tertinggi sampai terendah. Hasil yang didapatkan adalah pada kuadran I yaitu Kota Jakarta di posisi pertama, disusul oleh Kota Medan, Bandung, Surabaya, Semarang, Padang, Palembang dan Makassar. Pada kuadran II, Kota Yogyakarta berada pada posisi kesembilan diikuti oleh Kota Ambon, Pontianak, Denpasar, Banjarmasin, Mataram, Banda Aceh dan Samarinda. Pada kuadran III, Kota Jambi pada posisi ke-17 diikuti oleh Manado, Kendari, Bengkulu, Pangkal Pinang, Kupang, Pekanbaru dan Bandar Lampung. Pada kuadran IV, Kota Gorontalo berada pada posisi ke-25 diikuti oleh Jayapura, Tanjung Pinang, Palu, Manokwari, Serang, Mamuju, Ternate, Palangka Raya. Dibuktikan dari pemetaan infrastruktur transportasi ini sebagian besar kota-kota pada bagian barat Indonesia memperoleh penilaian yang lebih baik dari kota-kota di bagian timur Indonesia. Maka perlu adanya pembenahan infrastruktur transportasi pada kota-kota dengan nilai rendah yaitu sebagian besar berada pada kota-kota di bagian timur Indonesia.

---

Infrastructure is one of the definitions of supporting development. The transportation system is an important and strategic part of the development of economic progress of a country because it will support the mobility of people and to distribute goods from one place to another. However, There are the existence of inequality in access and gap in the sector of transportation infrastructure in Indonesia. Hence, the need for mapping of transportation infrastructure in the Capital of Provinces in Indonesia is expected to determine the pattern of development and improvement of future transportation infrastructure?s development.

Reasearch methodology for this research are study of literature to establish the indicators of mapping transport infrastructure in Indonesia and spread of 30 quetioners on the related stakeholders to get weight for each indicator with manual counting of AHP (Analytical Hierarchy Process). After weighting of each indicator, the next step is scoring the transport infrastructure components at 33 Capital of Provinces in Indonesia to get the results of mapping transportation infrastructure from the highest to lowest score.

The results on this reaseach are in quadrant I, the city of Jakarta in the first position, followed by the city of Medan, Bandung, Surabaya, Semarang, Padang, Palembang dan Makassar. In quadrant II, the city of Yogyakarta is at ninth position followed by the city of Ambon, Pontianak, Denpasar, Banjarmasin, Mataram, Banda Aceh dan Samarinda. In quadrant III, City of Jambi in the 17th position followed by Manado, Kendari, Bengkulu, Pangkal Pinang, Kupang, Pekanbaru dan Bandar Lampung. In quadrant IV, Kota Gorontalo are at the 25th position followed by Jayapura, Tanjung Pinang, Palu, Manokwari, Serang, Mamuju, Ternate, Palangka Raya.

Evidenced from the result of mapping of transport infrastructure is mostly cities in the western part of Indonesia get better scores than the cities in the eastern part of Indonesia. Hence the improvement of transport infrastructure is needed for the cities with low scores that are mostly located in the eastern part of Indonesia."

"ABSTRAKKinerja pembangunan perumahan mengatasi backlog di Indonesia belum memuaskan. Pendelegasian penanganan backlog oleh Kemenpera. Salah satu programnya melalui Dana Alokasi Khusus (DAK) perumahan dan kawasan permukiman. Dalam pelaksanaannya masih terdapat deviasi anggaran sebesar 33%–39% pada Tahun 2011–2013. Deviasi anggaran disebabkan antara lain rendahnya realisasi komponen infrastruktur perumahan terutama terhadap Permenpera 01/2014. Perlu diperhatikan komponen infrastruktur apa yang meningkatkan penyerapan DAK melalui analisis deskriptif, Relative Importance Index, one-sample t-test serta seberapa besar mengoptimalisakan penyerapan anggaran DAK melalui simulasi monte carlo. Sehingga diperoleh komponen infrastruktur (x) mengoptimalkan penyerapan DAK sebesar z % dan proporsi per unit rumah sebesar y %.

---

ABSTRACTPerformance of housing development in Indonesia address by backlog has’t been satisfactory. One of the programs through the Special Allocation Fund (DAK) housing and residential areas. In practice there is a budget deviation of 33% -39% in the year 2011-2013. Budget deviation is caused the low realization of housing infrastructure components especially against Permenpera 01/2014. Please note what infrastructure components can increase DAK absorption through descriptive analysis, Relative Importance Index, one-sample t-test and how much DAK absorption through monte carlo simulation. Thus obtained infrastructure components (x) to optimize the DAK absorption by z% and the proportion per unit of y%."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis pola waktu tempuh mobilitas ulangalik di Jabodetabek menurut karakteristik demografi, ekonomi dan lainnya. Hasil analisis regresi logistik biner dari data Survei Komuter Jabodetabek 2014 menunjukkan bahwa pekerja yang berpeluang lebih tinggi untuk melakukan waktu tempuh yang lama adalah pekerja laki-laki, berumur lebih dari 60 tahun, berpendidikan SMA, menggunakan moda transportasi kendaraan umum beroda empat atau lebih dan menempuh jarak lebih dari 20 km.

---

The purpose of this study is to analyze the pattern of commuting time by demographic, economic and other characteristics in Jabodetabek Area. The result of binary logit regression shows that workers with high probability in longer commuting time is male, aged more than 60 years old, high school educated, use four-wheels and more wheels public transportation and has more than 20 km in length."

"Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor-faktor yang berhubungan dengan penggunaan jenis transportasi pelaku mobilitas ulang-alik yang digunakan ketempat kerja di kawasan metropolitan. Di Indonesia telah terbentuk delapan kawasan metropolitan, yaitu Mebidang, Jabodetabek, Bandungraya, Kedungsepur, Joglosemar, Gerbangkertosusila, Sargabita dan Mamminasata. Hasil regresi binomial logit menggunakan data Sakernas 2013 menunjukkan bahwa di metropolitan secara keseluruhan ditemukan bahwa jenis transportasi umum cenderung dilakukan oleh pekerja yang tinggal di perkotaan dan dengan waktu tempuh lebih lama. Terdapat pola yang berbeda pada tiap kawasan metropolitan, secara umum pekerja pelaku mobilitas ulang-alik lebih memilih transportasi pribadi kecuali perempuan di kawasan metropolitan Mebidang.

---

This study aims to analyze several factors related to choice of transport modeof commuter worker to and from working place in the whole metropolitan area and each of 8 metropolitan area, namely Mebidang, Jabodetabek, Bandungraya, Kedungsepur, Joglosemar, Gerbangkertosusilo, Sargabita and Mamminasata. Using data of National Labor Force Survey-SAKERNAS 2013, the result of binomial logit regression shows that in the whole metropolitan area, commuter worker who live in urban area and has longer travelling time tend to use public transport than private transport. Furthermore, there is a different pattern in each metropolitan area. Generally, in 8 metropolitan areas, commuter worker prefers private transport than public transport. However, only women in Mebidang favor public transport more than private transport."

"Peningkatan angka pekerja komuter akan menyebabkan peningkatan penggunaan kendaraan bermotor dalam kehidupan sehari-hari. Hal tersebut tentunya akan meningkatkan emisi gas rumah kaca yang dilepaskan ke atmosfer. Penelitian ini dilakukan untuk mengetahui jejak karbon yang dihasilkan oleh pekerja komuter dari Tangerang menuju DKI Jakarta, mengidentifikasi jenis kendaraan yang menghasilkan nilai jejak karbon terbesar (hotspot) serta mengetahui faktor-faktor yang mempengaruhi besarnya jejak karbon. Pengumpulan data primer dilakukan dengan menggunakan kuesioner dan wawancara terhadap pekerja komuter sebagai responden sesuai dengan persyaratan responden yang telah ditentukan dalam wilayah studi. Perhitungan jejak karbon dilakukan menggunakan metode faktor emisi yang didasarkan pada bahan bakar. Total jejak karbon yang dihasilkan adalah 3.630 kgCO2eq/bulan pada periode sebelum pandemi dan 2.602 kgCO2eq/bulan pada periode selama pandemi. Uji korelasi yang digunakan untuk mengetahui hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat adalah uji korelasi pearson. Berdasarkan hasil uji korelasi diketahui bahwa Faktor yang paling mempengaruhi nilai jejak karbon yang dihasilkan pekerja komuter dengan skenario 1,2, dan 3 jenis kendaraan adalah jarak (r = 0,52—0,37—0,21); p-value= 0—0,001—0,028) dan frekuensi (r = 0,29—0,32—0,25; p-value=0,001—0,32—0,25).

---

The increasing number of commuter workers will excalate the use of motorized vehicles in everyday life. It will also certainly give rise to the emission of greenhouse gases released into the atmosphere. This study was conducted to determine the carbon footprint generated by commuter workers from Tangerang to DKI Jakarta, to identify which mode of transportation is the largest contributor to the carbon footprint of commuter workers activities and to determine the factors influencing the magnitude of the carbon footprint. Primary data collection was carried out using questionnaires and interviews with workers as respondents in accordance with the respondent's requirements that had been determined in the study area. Calculation of the carbon footprint was carried out using the emission factor method which was based on fuel. The total carbon footprint generated was 3.630 kgCO2/month in the pre-pandemic period and 2.602 kgCO2/month during pandemic period. The correlation test used to determine the relationship between the independent variable and the dependent variable was the Pearson correlation test. Based on the results of the correlation test, it was known that the most influencing factor for the carbon footprint in this study were the distance traveled (r = 0,52—0,37—0,21); p-value= 0—0,001—0,028) and the frequency of driving (r = 0,29—0,32—0,25; p-value=0,001—0,32—0,25)."