Rekayasa Lalu Lintas/Kebutuhan data lalu lintas

Dari Wikibuku bahasa Indonesia, sumber buku teks bebas
Langsung ke: navigasi, cari

Data didefinisikan dalam Business Dictionary sebagai: Informasi dalam bentuk mentah atau tidak terorganisir (seperti huruf, angka, atau simbol) yang mengacu pada, atau merupakan, kondisi, ide, atau objek. Data adalah tak terbatas dan hadir di mana-mana di alam semesta.

Dalam rangka melakukan perencanaan optimalisasi penggunaan jaringan jalan untuk transportasi dibutuhkan upaya untuk memperoleh data lalu lintas. Data lalu lintas yang telah dikumpulkan selanjutnya dianalisis. Data lalu lintas dibutuhkan untuk[1] :

  • Penetapan perioritas dalam perencanaan lalu lintas
  • Desain atau rekayasa prasarana dan fasilitas lalu lintas
  • Perencanaan perawatan
  • Statistik transportasi
  • Penanganan upaya keselamatan lalu lintas
  • Pengendalian dan pengelolaan lalu lintas.

Jenis data yang dibutuhkan[sunting]

Data yang dibutuhkan dalam rekayasa lalu lintas dapat dikelompokkan atas dua kelompok yaitu data primer yang terkait dengan prasarana jalan, perabot jalan dan perlengkapan jalan serta data yang terkait dengan lalu lintas yang bergerak diatas prasarana yang ada diatasnya. Data sekunder yang dibutuhkan terkait dengan informasi yang mempengaruhi pergerakan yang diperoleh dari instansi terkait atau dipublikasikan oleh lembaga resmi.

Data Primer[sunting]

Data primer adalah data yang didapat dari sumber pertama melalui survey dalam hal ini survey lalu lintas, baik yang dilakukan oleh perseorangan ataupun kelompok dengan melakukan pengukuran/perhitungan, hasil wawancara atau hasil pengisian kuesioner yang biasa dilakukan oleh peneliti.

Untuk rekayasa lalu lintas data primer yang dikumpulkan diantaranya meliputi:

  1. Data arus lalu lintas
  2. Data kecepatan lalu lintas
  3. Data karakteristik parkir
  4. Data berat kendaraan/berat sumbu dan dimensi kendaraan
  5. Data asal tujuan perjalanan
  6. Data kualitas udara lingkungan
  7. Data geometrik simpang
  8. Data pejalan kaki
  9. Data hambatan samping

Data Sekunder[sunting]

Menurut Cahya Suryana[2] Data Sekunder adalah data yang diperoleh atau dikumpulkan peneliti dari berbagai sumber yang telah ada (peneliti sebagai tangan kedua). Banyak data sekunder yang sudah tersedia di lembaga-lembaga pemerintah ataupun perguruan tinggi. Lembaga utama yang bertugas untuk menyediakan kebutuhan data bagi pemerintah dan masyarakat yaitu Badan Pusat Statistik yang merupakan Lembaga Pemerintah Non-Departemen yang bertanggung jawab langsung kepada Presiden. Dengan demikian perolehan datanya menjadi murah, cukup dengan membeli atau mengunduh dari dunia maya. Salah satu sumber perolehan data lain yang dapat diperoleh dari dunia maya seperti yang dapat diunduh diantaranya Google Map.

Data yang sudah tersedia meliputi:

  1. Data infrastruktur jaringan transportasi.
  2. Data kependudukan
  3. Data pemanfaan tata ruang dan rencana tata ruang
  4. Data perlengkapan jalan
  5. Data historis mengenai asal tujuan perjalanan, lalu lintas
  6. Data kecelakaan, khususnya yang menyangkut daerah rawan kecelakaan (black spot map)
  7. Data lainnya yang diperlukan dalam penelitian lalu lintas tersebut.

Macam data[sunting]

Data dapat dikelompokkan ata dua macam data yaitu data kualitatif yang berbentuk bukan angka dan data kuantitatif yang berbentuk angka, sedang kuantitatif masih bisa dikelompokkan atas data diskrit dan data kontitum. Untuk jelasnya digambarkan pada gambar berikut:[3]

Macam data.jpg

Data Kualitatif[sunting]

Data Kualitatif adalah jenis data yang dinyatakan dalam bentuk kata atau uraian kalimat. Data kualitatif diperoleh dari jawaban atas pertanyaan terbuka atau hasil wawancara atau deskripsi hasil observasi.

Data kuantitatif[sunting]

Data kuantitatif adalah jenis data yang dinyatakan dalam angka atau bilangan hasil perhitungan, seperti menghitung, mengukur dan menimbang.

Data diskrit[sunting]

  • Data nominal termasuk jenis data kualitatif, dan hanya mempunyai satu kategori, sehingga tidak menunjukkan tingkatan atau heirarkhi. Misalnya data tentang tempat tinggal, jenis kelamin, agama, suku bangsa, status perkawinan/marital, tempat lahir, nama sekolah, mata pencaharian dan sebagainya
  • Data ordninal termasuk data kualitatif yang jenjangnya lebih tinggi dari data nominal. Data ordinal sudah menunjukkan lambang dan jenjang atau tingkatan (rank) lebih besar, lebih kecil. Misal: Tingkat Pendidikan, Persepsinya terhadap profesi guru, Kualitas pembelajaran, dll

Data kortimum[sunting]

  • Data interval termasuk dalam jenis data kuantitatif, berupa angka, dapat bertingkat/berjenjang, dapat menunjukkan peringkat (makin besar bilangan makin tinggi peringkatnya), bilangan menyatakan jarak (interval), dan titik nol bukan merupakan titik mutlak
Misal: Jumlah siswa
Jumlah siswa Frekuensi
< 500 1
500 - 1000 2
1001 - 1500 3
> 1500 4
  • Data rasio merupakan jenis data paling tinggi, dapat menyatakan sebagai peringkat, menyatakan jarak, dan mempunyai titik nol sebagai titik mutlak, serta dan dapat dioperasikan secara matematik (dijumlah, dibagi, dikurangi dan dikali) Misal: Pendapatan, Tinggi badan, dll

Referensi[sunting]

  1. Ministry of Works and Transport, Roads Department, Traffic Data Collection and Analysis, Botswana, 2004
  2. Cahya Suryana, Data dan Jenis Data Penelitian [1]
  3. Zulkifli Matondang, Data Penelitian