VALIDASI PREDIKSI PERJALANAN DARI METODE PENGINDERAAN JAUH (REMOTE SENSING) DI KOTA MAKASSAR

Fransiscus Xaverius Bowo Priyambodo, Prof. Dr. Techn. Ir. Danang Parikesit, M.Sc

2012 | Tesis | S2 Mag. S. & T.Transportasi

Penggunaan penginderaan jauh dalam pendekatan pemodelan statistik dimulai pada pertengahan tahun 1950-an, khususnya dengan tujuan mencari sebuah alternatif untuk sensus penduduk. Di dalam perencanaan transportasi, penggunaan informasi spasial sangat diperlukan yakni dalam interaksi tata guna lahan dan transportasi. Tata guna lahan merupakan faktor penting yang mempengaruhi pergerakan dan kegiatan, sebagai bangkitan perjalanan. Seperti diutarakan oleh Salter and Hounsell, (1996), Informasi yang didapat dari tata guna lahan untuk kepentingan proses pembangkitan perjalanan yakni kepadatan pembangunan serta kondisi pemukiman dan jenis rumah. Tujuan penelitian ini untuk melihat seberapa besar ketepatan dalam memprediksi perjalanan dengan membentuk model berbasis tata guna lahan, serta pemberian faktor koreksi. Variabel yang digunakan adalah variabel yang sesuai dengan hasil citra satelit yaitu luas bangunan/gedung. Lokasi penelitian didasarkan dari hasil penginderaan jauh yang diolah oleh mahasiswa doktoral Geografi UGM yakni berada di Kota Makassar dengan enam kecamatan. Pengumpulan data primer menggunakan metode wawancara ke lokasi-lokasi tarikan perjalanan. Pembangunan model mengunakan analisis regresi, dengan memperhatikan bentuk model regresi, apakah berbentuk linier atau non-linier. Dari hasil analisis model yang terbentuk adalah cenderung ke regresi linier dengan uji linieritas ANOVA dan Curve Estimation dengan Signifikansi Linearity < 0,05 dan nilai Sum of Squares untuk Linearity lebih besar dibandingkan dengan Deviation from Lineariy-nya. sehingga model tarikan perjalanan memiliki formula: Y= 117 + 0,077.X dengan R Square 0,948 dan Adj. R Square 0,948. Dari hasil uji-t juga tidak ada perbedaan antara prediksi model dengan hasil observasi dengan nilai Signifikansinya (P) 0,999 (Sig.>0,05). Prediksi perjalanan dari model kemudian dibangun matrik asal-tujuan, yang sebelumnya dilakukan proyeksi terbalik (Backcasting) ke Tahun 2007, agar dapat dikalibrasi dengan data primer matrik asal-tujuan Tahun 2007. Dari proses kalibrasi akan didapatkan faktor koreksi (Fcr) untuk Model PJ, dengan formula: Y = 1821 + 0.841.X, dengan X adalah perjalanan dari Model PJ (Ypj). Dari hasil koreksi dihasilkan nilai prosentase kesalahan absolut (MAPE) sebesar 1,31% dari nilai semula 1,39. Langkah terakhir adalah menguji coba dengan data luas bangunan hasil penginderaan jauh, hasil yang didapat melalui uji-t adalah tidak ada perbedaan dengan nilai Sig. (P)0,320 > 0,05.

The use of remote sensing in the statistical modeling approach began in the mid-1950s, particularly with the aim of making an alternative to the population census. In the transportation planning, the use of spatial information that is indispensable in the interaction of land use and transportation. Land use are important factors that affect the movement and activities, as the trip generation. As stated by Salter and Hounsell, (1996), information obtained from the land use for the purpose of the trip generation process is the density of residential development as well as the conditions and types of houses. The purpose of this study to assess the extent of the accuracy in predicting the attraction trip by creating a model based on land use, as well as giving a correction factor. Variable used is variable according to the results of satellite imagery that is building area. Location of the study was based remote sensing are processed by a doctoral student of Geography is located in Makassar City in six districts. Primary data collection using interviews to the attraction trip locations. Development model using regression analysis, taking account of the regression model, whether in the form of linear or non-linear. From the analysis of the model is tends to form a linear regression with a test of linearity and the Curve Estimation with ANOVA Significance of Linearity <0.05 and the value of Sum of Squares for Linearity is greater than Deviation from Lineariy parameter. so the trip attraction model has the formula: Y = 117 + 0.077.X with R Square 0.948 and Adj. R Square 0.948. From the results of the t-test is also no difference between the model predictions and observations with a value of significance (P) 0.999 (Sig.> 0.05). Predictions from the model then be built a trip origin-destination matrix, which was previously performed reverse projection/Backcasting to the year 2007, that can be calibrated to primary data matrix origin-destination of 2007. Of the calibration process will get a correction factor (Fcr) for Model PJ, with the new formula is Y = 1821 + 0.841.X, where X is the trip of the Model PJ (Ypj). Corrections were produced from the mean absolute percentage error (MAPE) is 1.31% from 1.39% previously value. The final step is to test the data a building area of remote sensing results, results obtained from via the t-test is no difference with the Sig. (P) 0.320> 0.05.

Kata Kunci : Penginderaan Jauh, Model Tarikan Perjalanan, Analisis Regresi, Uji Linieritas, Kalibrasi Model, Faktor Koreksi Model.