Hasil Pencarian  ::  Simpan CSV :: Kembali

Abstrak :
Ridesharing merupakan salah satu upaya untuk mengurangi masalah kemacetan akibat tingginya penggunaan kendaraan pribadi dengan okupansi yang rendah. Masalah yang dihadapi pada ridesharing adalah mendapatkan pasangan driver dan rider yang optimal, dimana jumlah partisipan yang terlibat sangat banyak dan harus dilakukan optimasi dalam waktu yang singkat. Pada skripsi ini akan digunakan DBSCAN clustering sebagai langkah awal untuk mengoptimalkan matching problem pada ridesharing dengan fungsi objektif memaksimumkan indeks dari total jarak proksimiti (Total Distance Proximity Index/ DP index) antara driver dan rider. Ide dasar dari DP Index ini yaitu “driver dan rider yang melakukan perjalanan bersama dengan jarak yang similar merupakan pasangan yang cocok bila lokasi asal dan tujuan mereka berada dalam letak yang berdekatan”. DBSCAN clustering merupakan salah satu metode clustering atau pengelompokkan data berdasarkan kerapatan suatu data. Pada tahap awal, DBSCAN clustering digunakan untuk mengelompokkan lokasi asal dan tujuan dari driver dan rider. Setelah didapatkan cluster, pasangan driver-rider akan dicocokkan berdasarkan bobot DP Index maksimum dengan algoritma Hungarian. Sehingga berdasarkan clustering tersebut, mampu mereduksi kombinasi pasangan driver-rider yang akan dioptimasi sehingga berpengaruh pada running time proses optimasi. Berdasarkan hasil, didapatkan proses dengan clustering 2 kali lebih cepat diselesaikan bila menggunakan proses tanpa clustering. ......Ridesharing is one of models that attempt to reduce congestion problems due to increased use of private vehicles with low occupancy. The problem related to ridesharing is to get an optimal pair of drivers and riders, while the number of participants involved is very large and optimization must be done in a short amount of time. In this thesis, DBSCAN clustering will be used as the first step to optimize the matching problem in ridesharing with the objective function of maximizing the total distance proximity index (DP index) between the driver and passengers. The basic idea of ​​this DP index is that driver and rider trips with similar distance will be good match if their origin and destinations are in close vicinity. DBSCAN clustering is one of the methods of clustering or grouping spatial data based on the density of a dataset. In the initial stage, the DBSCAN clustering method is used to cluster the origin and destination locations of the drivers and riders. After obtaining the cluster(s), the driver-rider pair will be matched based on the maximum DP Index with the Hungarian algorithm. Regarding to this clustering method, it can reduce the combination of driver-rider pairs that will be optimized so that it affects the running time of the optimization process. Based on experimental result, we can conclude that the process with clustering method can be completed 2 times faster than the process without clustering method.

Abstrak :
Demi meningkatkan okupansi atau dengan kata lain mengoptimumkan penggunaan kapasitas kendaraan pribadi, ridesharing hadir sebagai solusi akan hal ini. Ridesharing adalah sebuah model berkendara dengan prinsip berbagi tumpangan. Permasalahannya adalah bagaimana cara mengoptimumkan pencocokan antara pengemudi (driver) dan penumpang (rider) dengan jumlah partisipan (driver dan rider) yang besar dalam waktu optimasi yang singkat. Pada skripsi ini akan diterapkan metode Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) untuk mengoptimalkan matching antara driver dan rider dengan fungsi objektif yaitu memaksimumkan total penghematan jarak (Distance Savings / DS). DS adalah selisih total jarak yang ditempuh driver dan rider tanpa ridesharing dengan jarak yang ditempuh pasangan tersebut dengan ridesharing. Metode AHC adalah metode clustering dimana setiap titik data dijadikan sebagai satu cluster, kemudian secara berturut-turut menggabungkan cluster yang mempunyai kemiripan sehingga semua cluster tergabung menjadi satu cluster yang berisikan semua objek pada data. Data yang di-input berupa data koordinat lokasi keberangkatan dan kedatangan partisipan. Output dari metode AHC adalah sebuah dendogram yang menggambarkan iterasi pembentukan cluster. Berdasarkan hasil clustering tersebut diperoleh sebuah himpunan kombinasi driver-rider yang kemudian akan diperiksa kelayakannya untuk melakukan ridesharing. Dari himpunan kombinasi yang layak untuk melakukan ridesharing akan dipilih pasangan yang paling optimum untuk melakukan ridesharing dengan menggunakan algoritma Hungarian sehingga menghasilkan total distance savings maksimum. Berdasarkan hasil simulasi program pada data percobaan, diperoleh maksimum total DS sebesar 244.78 kilometer yang dihasilkan dari 13 kombinasi driver-rider. Penggunaan clustering mampu mereduksi 257 dari 400 kombinasi driver-rider yang akan diuji kelayakannya untuk melakukan ridesharing. ......To increase the occupancy rate, ridesharing is an alternative solution. Ridesharing is a mode of transportation in which individual travelers share a vehicle for a trip. The problem is how to optimize the matching problem of drivers and riders with a large number of participants in a short optimization time. This thesis purposed Agglomerative Hierarchical Clustering (AHC) method to be applied in optimizing the matching between drivers and riders with an objective function maximizing the total distance savings (DS). DS is obtained from the difference in the total distance of individual trip with the distance of ridesharing trip. AHC method is a clustering method which each data point is made as one cluster, then successively combines clusters that have similarities until all clusters are merged into one cluster which containing all data points. The input data are the coordinates of the participants' departure and arrival location. The output of AHC is dendogram that illustrates the iteration of cluster formation. Based on clustering results, a set of driver-rider combination was obtained which were then examined for their eligibility to do ridesharing. Next, from the set of driver-rider combination which feasible to do ridesharing, we will determine driver-rider combination that generates maximum total DS by using Hungarian Algorithm. Based on simulation program results on experimental data, maximum total DS is 244.78 kilometers that was obtained from 13 driver-rider combinations. The use of clustering was able to reduce 257 out of 400 pair combinations that were tested for their feasibility to do ridesharing.

Abstrak :
Dewasa ini, tren berbagi kendaraan menjadi pilihan masyarakat untuk berpergian dari satu tempat ke tempat lain, tren tersebut terkenal dengan sebutan ride sharing. Ride sharing adalah salah satu solusi yang dapat berkembang untuk mengurangi kemacetan karena jumlah kendaraan di jalan yang tinggi. Taksi sebagai moda transportasi alternatif di perkotaan dapat menerapkan sistem ride sharing tersebut. Taxi sharing bertujuan memaksimalkan penggunaan kapasitas taksi, sehingga dapat mengurangi biaya perjalanan penumpang, meningkatkan penghasilan operator taksi, dan mengurangi kemacetan, emisi gas buangan, serta penggunaan bahan bakar. Untuk memaksimalkan keuntungan dari penggunaan sistem taxi sharing, perlu pengoptimalan rute taksi dan pasangan permintaan yang berbagi layanan taksi. Pengoptimalan tersebut berbentuk mixed integer programming. Kemudian, permasalahan tersebut terselesaikan menggunakan metode tabu search. Hasil percobaan menunjukkan metode tabu search meningkatkan pendapatan operator taksi sebesar 10 - 14. ......Nowadays, ride sharing system is a trend among society for travelling. The ride sharing system is a solution that can be developed to reduce the congestion because of high amount of vehicles on the road. Taxi as an alternative transportation in urban area can impose the ride sharing system. Taxi sharing aims to maximaze the utilization of taxi capacity, thereby reduce the fare for passangers, increase income of taxi operator, and reduce congestion, gas emission, as well as the use of fuel. In order to maximize the benefits of using taxi sharing system, we need to optimize taxi route and match requests that share the taxi service. The optimization of taxi sharing problem have the form of mixed integer programming, which is solved by using tabu search method. The experiment shows that the tabu search method can increase the income of taxi operator up to 10 14.

Abstrak :
Tingginya penggunaan kendaraan pribadi yang diakibatkan kurang memadainya layanan angkutan umum di Indonesia, merupakan salah satu faktor utama penyebab kemacetan. Salah satu cara untuk mengatasi permasalahan tersebut yaitu penggunaan sistem ridesharing. Sistem Ridesharing dapat mengurangi jumlah penggunaan kendaraan pribadi sehingga dapat mengurangi kemacetan. Masalah yang dihadapi pada sistem ridesharing ini adalah memasangkan (matching problem) antara pengemudi (driver) dengan penumpang (rider). Mean shift clustering akan digunakan sebagai langkah awal dalam mengoptimalkan matching problem pada ridesharing. Mean shift clustering merupakan salah satu metode pengelompokkan data spasial dengan cara menetapkan titik data ke kelompok secara iteratif dengan menggeser titik ke mode (mode adalah kepadatan tertinggi dari titik data di wilayah tersebut, dalam konteks mean-shift). Sehingga dengan clustering akan lebih mudah dan efektif dalam memasangkan pengemudi dan penumpang secara optimal. Setelah didapatkan hasil clustering, pasangan pengemudi dan penumpang akan dipasangkan berdasarkan fungsi objektif memaksimumkan banyaknya pasangan yang terjadi (match). Ide dasar dari fungsi objektif tersebut yaitu menemukan banyaknya jumlah pasangan maksimum yang dapat melakukan ridesharing. Dengan bantuan algoritma Hopcroft Karp dapat menemukan solusi jumlah maksimum banyaknya pasangan pada ridesharing. ......The high use of private vehicles due to inadequate public transport services in Indonesia, is one of the main factors causing congestion. One of the solution that problem is the use of a ridesharing system. The ridesharing system can reduce the use of private vehicles so as to reduce congestion. The problem that happened with this ridesharing system is the matching problem between the driver and the passenger (rider). Mean shift clustering will be used in this paper as the first step in optimizing the matching problem in ridesharing. Mean shift clustering is a method of grouping spatial data by iteratively assigning data points to groups by shifting points to mode (mode is the highest density of data points in the region, in the context of mean-shift). So that with clustering it will be easier and more effective in pairing drivers and passengers optimally. After the clustering results are obtained, the driver and passenger will be paired based on the objective function of maximizing the number of pairs that occur (match). The basic idea of this objective function is to find the maximum number of match to do ridesharing. With the help of the Hopcroft Karp algorithm, can find a solution for the maximum number of match to do ridesharing.

Abstrak :
Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis aplikasi dari theory of planned behavior dan menganalisis pengaruh dari attitudes, subjective norms, dan perceived behavioral control terhadap buying intention dan buying behavior layanan ride-sharing berbayar di Indonesia. Sampel penelitian ini adalah penumpang layanan ride-sharing yang menggunakan layanan tersebut kurang dari waktu enam bulan terakhir di wilayah Indonesia yang diolah menggunakan metode Structural Equation Modelling SEM . Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa attitudes, subjective norms, dan perceived behavioral control memiliki pengaruh kepada buying intention. Dalam penelitian ini, tidak terbukti adanya pengaruh perceived behavioral control terhadap buying behavior secara langsung tanpa adanya mediasi dari buying intention.

---

This study aimed to analyze application from theory of planned behavior and to analyze the effect of attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control towards buying intention and buying behavior on paid ride sharing in Indonesia. The sample of this study consist of passengers of ride sharing services who rsquo s been using ride sharing services for less than six months in Indonesia and the data is analyzed using Structural Equation Modeling SEM . The result of this study indicates that attitudes, subjective norms, and perceived behavioral control have positive effect towards buying intention. Meanwhile, the result of this study doesn rsquo t show direct effect between perceived behavioral control towards buying behavior without being mediated by buying intention.

Abstrak :
ABSTRACT
Ridesharing dapat diartikan sebagai suatu sistem dimana pelaku perjalanan dapat berbagi kendaraan serta waktu perjalanan dengan pelaku perjalanan lain yang memiliki tujuan serta waktu perjalanan yang/hampir sama. Permasalahan ridesharing dengan kebijakan HOV Lanes/jalur HOV merupakan suatu permasalahan dalam pencarian rute optimal untuk memenuhi permintaan sejumlah penumpang dengan tiap penumpang dan kendaraan memiliki lokasi asal dan tujuan. Permasalahan ini diterapkan pada suatu graf lokasi yang memuat jalur HOV, yaitu jalur yang memiliki syarat jumlah minimum penumpang di dalam kendaraan. Solusi yang ingin dicapai adalah solusi dengan jarak, waktu, dan biaya perjalanan yang minimum. Tugas akhir ini membahas aplikasi metode insertion heuristic untuk mendapatkan solusi awal pada permasalahan ridesharing dengan kebijakan jalur HOV serta parallel tabu search untuk mengembangkan solusi awal dan mendapatkan rute yang optimal.

---

ABSTRACT
Ridesharing can be defined as a system where individual travelers can share their vehicle and travel cost with others that have similar destination and time schedule. Ridesharing problem with HOV Lanes is a problem of finding optimal route to serve costumer 39 s demand where each demand and vehicle consists origin and destination point. This problem is applied in a graph with HOV Lanes. HOV Lanes are restricted use freeways lanes reserved for vehicles with more than a predetermined number of occupants. The optimal solution is the one with minimum number of total distance, passenger 39 s ride time, and cost. In this final project, insertion heuristic is applied to obtain an initial solution and parallel tabu search algorithm is applied to improves the initial solution and obtain the optimal solutions.

Abstrak :
ABSTRAK
Transportasi merupakan kebutuhan warga kawasan perkotaan dari tempat tinggal menuju tempat aktivitas mereka atau sebaliknya. Pemerintah Republik Indonesia sedang membangun sistem transit berupa Light Rail Transit LRT dalam rangka memfasilitasi kebutuhan tersebut bagi warga kawasan DKI Jakarta dan sekitarnya. Transit-oriented Development TOD merupakan instrumen kebijakan penatagunaan lahan yang diyakini mampu menunjang keberlangsungan sistem transit. Penelitian ini mencoba memecahkan persoalan pengambilan keputusan untuk menentukan desain pengembangan mixed-use TOD melalui pendekatan optimasi menggunakan program linier untuk mencapai ridership maksimal untuk sistem LRT Jabodebek. Pembangunan model dilakukan melalui studi literatur dan benchmarking. Model optimasi ini kemudian digunakan untuk mengevaluasi desain TOD di lima stasiun sepanjang koridor LRT Jabodebek. Terdapat lima jenis pengembangan tipikal pada sebuah TOD, yaitu residensial, perkantoran, ritel komersial, hotel, dan peruntukan lainnya, terangkum dalam konsep live-work-play-stay-others. Jenis pengembangan yang berpotensi menghasilkan bangkitan penumpang untuk transit kereta terbesar adalah perkantoran dan hotel, sementara residensial menghasilkan bangkitan terendah. Hasil akhir penelitian ini menunjukkan bahwa desain TOD hasil optimasi dapat mendongkrak estimasi ridership transit LRT Jabodebek hingga mencapai 55 .

---

ABSTRACT
Transportation becomes necessity for urban citizens to do their commuting activity. The Government of Indonesia are establishing an LRT system to facilitate them in greater Jakarta region. Transit oriented Development TOD is a land use policy tool believed to be a solution to achieve sustainable transit service. This research attempts to solve the best utilization of a land parcel in a transit station with TOD principles fulfilment to maximize rail transit ridership. Optimization approach using linear programming is used to resolve the problem. The optimization model is established by using literature and benchmark study. The result will be optimum solution alternatives to be applied in five case studies of LRT Jabodebek station areas. There are four common types of land use based on the benchmark study result, i.e. residential, office, hotel, retail commercial, and other, abbreviated in live work play stay others concept. Office and hotel generates the highest value of daily rail ridership estimation while residential contributes the lowest. The result shows that the optimized TOD design can increase LRT daily ridership at 55 .

Abstrak :
ABSTRAK
Skripsi ini membahas tentang beberapa faktor yang dapat mempengaruhi pesan word-of-mouth melalui kode referal. Kode referal dipakai para pemasar untuk menaikan jumlah pengguna yang baru pertama kali dengan memberikan hadiah bagi pengguna pertama kali, dan biasanya kode referal dapat memberikan keuntungan bagi pemberi pesan maupun penerima pesan dan bagi pemasar karena dapat menaikan jumlah pelanggan. Penelitian ini mengambil studi kasus transportasi berbasis online yang baru-baru ini merupakan tren bisnis baru, yang sedang banyak melakukan promosi yang salah satunya ialah menggunakan kode promo referal untuk menaikan awareness konsumen terhadap jasa tersebut dan banyak orang menyebarkan kode referal tersebut dengan cara word-of-mouth. Dengan mengambil sampel penelitian dari 140 responden, data hasil penelitian diolah menggunakan Structural Equation Modelling. Hasil penelitian menyatakan bahwa perbedaan keahlian pengirim pesan, kekuatan pesan mempunya pengaruh positif terhadap pesan word-of-mouth menggunakan kode referal, sedangkan homophily dan brand equity mempunyai pengaruh negatif terhadap pesan word-of-mouth menggunakan kode referal. Sedangkan pesan word-of-mouth melalui kode referal berpengaruh positif terdahap keinginan untuk menggunakan transportasi berbasisi aplikasi online

---

ABSTRACT
This study examines the factors that can enhancing the influenced word-of-mouth messages by the referral promo code. Usually, referral code is used by marketers to increase the number of users for the new customers to give a reward for first-time users, it can be beneficial for the message sender and receiver. From the marketers perspective, it can increase the number of subscribers. This study takes transportation online basis as a case study which can be fact as a new business trends. One of promotion activation that the business usually do during introduction new product is using the referral promo code to gain the awareness of consumers so that people spread the referral code by word-of-mouth. By acquiring sample of 140 respondents, the data were analyzed by using Structural Equation Modelling. The research results show the expertise differential of the sender and receiver message and the strength of the message factors has a positive influence on enhancing word-of-mouth message by using the referral code, however, homophily and brand equity factors have negative influence on enhancing word-of-mouth message by using referral code. Meanwhile, the message of word-of-mouth by referral code has positive effect in people's willingness to use the transportation online basis

Abstrak :
Loyalitas pelanggan adalah komitmen untuk melakukan pembelian kembali suatu barang atau jasa yang menjadikan pelanggan tersebut tidak mudah beralih ke kompetitor. Perusahaan dapat meningkatkan loyalitas pelanggan dengan menerapkan loyalty program. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis loyalitas pelanggan pada Go-Jek di Jabodetabek studi pada loyalty program Go-Jek Indonesia. Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif, jenis penelitian deskriptif, metode survey dengan menyebarkan kuesioner ke 150 responden dengan teknik purposive sampling. Hasil penelitian menunjukkan bahwa loyalitas pelanggan Go-Jek di Jabodetabek termasuk tinggi. Lebih khusus lagi, hasil dari penelitian ini juga menunjukkan bahwa dari ketiga kategori responden yang sebelumnya dibagi berdasarkan keterlibatannya dalam loyalty program Go-Jek Indonesia, kategori responden yang terdiri dari pengguna layanan Go-Jek yang terlibat dalam loyalty program menunjukkan loyalitas yang lebih tinggi dibandingkan pengguna layanan Go-Jek lainnya. ...... Customer loyalty is a commitment to re purchase a product service and resist to switch to another product or brand. A firm can increase customer loyalty by implementing loyalty program. This research was conducted with the aim to analyse customer loyalty at Go Jek in Jabodetabek focusing on loyalty program by Go Jek Indonesia. This study was conducted using quantitative research approach with descriptive type of research and survey method by collecting questionnaires from 150 respondents with purposive sampling. The result shows that customer loyalty at Go Jek in Jabodetabek is high. More specific, this research finds that among the three categories of respondents divided by involvement in Go Jek rsquo s loyalty program, the category of respondents which consist of respondent who had involved in Go Jek rsquo s loyalty program shows higher loyalty than the other categories of respondents.

Abstrak :
Gojek merupakan perusahaan berbasis teknologi yang hadir sebagai penyedia layanan transportasi bagi penggunanya. Selama 10 tahun, Gojek terus berinovasi dan berevolusi dengan mengembangkan aplikasinya hingga menjadi super app. Dalam memasarkan dan membentuk image Gojek sebagai super app, berbagai upaya dilakukan termasuk menerapkan strategi marketing public relations (MPR) pada kampanye Cerdikiawan. Makalah ini bertujuan untuk mengulas strategi dan tools marketing public relations yang digunakan dalam Kampanye Cerdikiawan. Hasil analisis menunjukan bahwa strategi MPR push, pull, dan pass diterapkan pada kampanye ini. Strategi push meliputi pemberian refferal code. Pada strategi pull kegiatan yang dilakukan meliputi perilisan video kreatif, penyelenggaraan Cerdikiawards dan Liga Cerdikiawan. Serta strategi pass dilakukan melalui kolaborasi dengan pihak eksternal seperti Pocari Sweat Run, PT Astra International, dan Rich Brian. ......