FKP hosted by ANU Indonesia Project with Arya Gaduh (University of Arkansas). Thursday, 21 September 2023.

KEY POINTS:

1. Desain jaringan transit bus melibatkan sejumlah trade-off, termasuk antara jaringan yang lebih langsung menghubungkan antar tujuan (tanpa perlu ganti jalur), rute yang lebih intensif, dan jaringan yang lebih luas. Pemahaman akan trade-off ini penting untuk memahami perilaku dan permintaan transportasi umum, dengan konfigurasi parameter preferensi yang berbeda dapat menghasilkan jaringan transportasi optimal yang beragam.
2. Studi mengenai ekspansi rute TransJakarta menunjukkan bahwa rute baru yang lebih langsung (tidak memerlukan transfer), perubahan waktu perjalanan, dan pengurangan waktu tunggu berpengaruh signifikan terhadap jumlah penumpang. Penggunaan model dan simulasi untuk mengidentifikasi karakteristik optimal jaringan transportasi menunjukkan bahwa jaringan optimal, berdasarkan parameter preferensi yang diestimasi, jauh lebih luas dibandingkan dengan jaringan yang ada saat ini.

SUMMARY

1. Desain dari jaringan transit bus melibatkan beberapa trade-offs, pilihan antara memiliki jaringan yang lebih direct/langsung menghubungi satu tititk ke titik lain tanpa perlu transfer; jaringan rute yang lebih intensif; dan jaringan rute yang lebih luas. Trade-off ini penting untuk memahami tentang perilaku dan permintaan transportasi umum. Konfigurasi parameter preferensi yang berbeda dapat menghasilkan jaringan transportasi optimal yang tampak sangat berbeda. Arya Gaduh dari University of Arkansas bersama tim peneliti melakukan studi yang mempelajari sistem Bus Rapid Transit (BRT) terbesar di dunia, yaitu TransJakarta guna melihat trade-off tersebut. Studi ini memanfaatkan ekspansi jaringan bus dalam skala besar antara tahun 2016-2020. Dengan menggunakan data penumpang dan aliran perjalanan dari data ponsel pintar, studi ini menganalisis bagaimana rute langsung, perubahan waktu perjalanan bus, dan pengurangan waktu tunggu dapat meningkatkan jumlah penumpang dan perjalanan secara keseluruhan.
2. Selama periode 2016-2020, TransJakarta meluncurkan total 93 rute secara bertahap. Peluncuran dari 93 rute baru ini menciptakan disrupsi yang bervariasi pada jaringan transportasi di seluruh kota. Studi ini fokus pada empat jenis ‘peristiwa’ utama. 
   • Pertama, untuk beberapa rute yang sebelumnya hanya dilayani melalui koneksi transfer, rute baru yang menghubungkan keduanya akan memperkenalkan variasi jaringan bersifat langsung. 
   • Kedua, untuk rute lainnya yang sebelumnya dilayani oleh koneksi transfer yang lambat, rute baru dapat menyebabkan opsi koneksi transfer dengan waktu perjalanan total yang lebih singkat. 
   • Ketiga, untuk beberapa ruten yang sebelumnya dilayani oleh layanan langsung namun jarang, rute baru yang tumpang tindih dengan rute lama menyebabkan layanan yang lebih sering. 
   • Keempat, untuk beberapa rute yang sebelumnya terhubung melalui opsi transfer, rute baru menyebabkan layanan transfer yang lebih sering di lokasi asal.
3. Studi ini dilakukan dalam tiga langkah:
   • Pertama, studi ini menggunakan peristiwa peluncuran rute untuk mengestimasi sejauh mana jumlah penumpang dan keseluruhan perjalanan berubah sebagai respons terhadap perubahan waktu tunggu bus, waktu perjalanan bus, dan kebutuhan untuk transfer bus. 
   • Kedua, studi ini membuat model permintaan untuk transportasi umum, dengan memperkenalkan formulasi baru tentang rute jaringan dengan waktu tunggu. Studi ini mengestimasi parameter preferensi model dengan mencocokkan sensitivitas jumlah penumpang dengan perubahan dalam jaringan bus yang teramati. 
   • Ketiga, studi ini memperkenalkan framework baru untuk mengestimasi karakteristik jaringan yang optimal. Model ini menjelaskan karakteristik jaringan optimal (intensitas, luas, ukuran bentuk), mengestimasi bagaimana karakteristik jaringan ini bervariasi dengan parameter model yang mendasar, dan membandingkan hasil ini dengan karakteristik jaringan TransJakarta yang telah dibangun.
4. Bagaimana jumlah penumpang (ridership) dipengaruhi oleh ekspansi rute TransJakarta? Penelitian ini menemukan bahwa rute langsung baru meningkatkan jumlah penumpang sebesar 20%. Opsi transfer yang jauh lebih cepat meningkatkan jumlah penumpang sebesar 5-10%. Pengurangan waktu tunggu sebesar 37 persen meningkatkan jumlah penumpang sekitar 6 persen. Grafik studi peristiwa menunjukkan lonjakan yang jelas dalam jumlah penumpang segera setelah peluncuran rute baru, dan tidak ada tren sebelumnya. 
5. Berikutnya, studi ini menggunakan model perilaku perjalanan pekerja untuk menginterpretasikan dampak peningkatan jumlah penumpang oleh ekspansi rute TransJakarta, dan untuk mengestimasi preferensi yang mendasarinya. Inti dari model ini adalah formulasi baru tentang bagaimana para pekerja memilih rute transportasi umum dalam jaringan transit. Dari pendekatan ini, ditemukan bahwa terdapat ketidaknyamanan yang tinggi bagi penumpang terkait dengan waktu tunggu dibandingkan dengan waktu perjalanan di dalam bus. Secara umum, hasil ini menyiratkan bahwa penumpang bus tidak terlalu responsif terhadap perubahan terkait opsi transfer.
6. Apa arti dari parameter-parameter preferensi ini untuk desain optimal jaringan? Studi ini membagi area metropolitan Jakarta menjadi grid cell heksagonal berukuran 1 km, kemudian menggunakan data ponsel pintar untuk mengestimasi aliran perjalanan antara semua kombinasi sel heksagonal ini. Dari algoritma yang digunakan untuk menemukan titik optimal dari model-model diatas, ditemukan bahwa jaringan yang optimal berdasarkan preferensi pengguna mode transportasi ternyata jauh lebih luas dibandingkan dengan jaringan yang ada saat ini. 
7. Hasil simulasi memperkirakan bahwa jaringan yang optimal seharusnya mencakup sekitar 88 persen dari semua sel grid dan hal ini akan mencakup 99 persen dari semua penumpang potensial, dibandingkan dengan jaringan TransJakarta yang sudah ada saat ini yang mencakup masing-masing 42 persen dan 73 persen pengguna. Jaringan optimal tersebut seharusnya memiliki 1.681 km rute bus, dibandingkan dengan 550 km dalam jaringan TransJakarta saat ini. Sebagai gambaran, jaringan yang sekarang masih terkonsentrasi di wilayah pusat Jakarta. Jaringan optimal dari hasil simulasi studi ini menunjukkan sistem jaringan yang lebih tersebar (spread out), sehingga bisa meningkatkan jumlah penumpang dengan optimal. Meskipun demikian, simulasi ini tidak memperhitungkan perbedaan kewenangan wilayah di luar DKI Jakarta yang termasuk dalam rute TransJakarta.