STUDI PERBANDINGAN ESTIMASI KESALAHAN PADA LINEAR MODEL DAN INSTANTANEOUS MODEL DALAM MENGESTIMASI WAKTU PERJALANAN BERBASIS KECEPATAN SESAAT (LOKASI STUDI : RING ROAD UTARA SURAKARTA) - Ikhsan Dwi Kurniawan; Amirotul M.H Mahmudah; Slamet Jauhari Legowo (Matriks Teknik Sipil, 2016)
Waktu perjalanan merupakan waktu yang dibutuhkan kendaraan untuk melewati suatu ruas jalan dengan jarak tertentu dan pada kecepatan tertentu. Terdapat beberapa metode yang dapat digunakan untuk mengestimasi waktu perjalanan pada suatu ruas jalan. Metode tersebut memiliki estimasi kesalahan yang berbeda-beda. Estimasi kesalahan merupakan selisih antara waktu perjalanan aktual dengan waktu perjalanan hasil dari estimasi. Jika hasil estimasi kesalahannya besar maka waktu perjalanan hasil dari estimasi tidak akurat. Sedangkan jika estimasi kesalahannya rendah maka waktu perjalanan hasil dari estimasi mendekati akurat. Metode estimasi waktu perjalanan yang memiliki estimasi kesalahan yang rendah nantinya dapat digunakan untuk menginformasikan kepada pengguna jalan mengenai waktu perjalanan pada suatu ruas jalan. Mempertimbangkan pentingnya mengetahui estimasi kesalahan dari metode estimasi waktu perjalanan, maka dibutuhkan studi tentang perbandingan estimasi kesalahan untuk beberapa metode estimasi waktu perjalanan. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk mengetahui perbandingan estimasi kesalahan metode estimasi waktu perjalanan antara linear model dan instantaneous model berdasarkan data kecepatan sesaat menggunakan Time Mean Speed (TMS). Lokasi penelitian berada di Ring Road Utara Surakarta dengan kondisi lalu lintas mixed traffic. Data primer yang digunakan dalam penelitian ini adalah arus kendaraan, kecepatan sesaat dan waktu perjalanan aktual. Data kecepatan sesaat dalam penelitian ini diperoleh dari cara manual dan alat speed gun. Sedangkan untuk waktu perjalanan aktual diperoleh dari survei plat nomer kendaraan. Untuk mengetahui estimasi kesalahan dari linear model dan instantaneous model digunakan uji indikator statistik, yaitu Root Mean Square Error (RMSE), Mean Absolute Error (MAE), dan Mean Absolute Relative Error (MARE). Dari hasil analisis didapatkan bahwa untuk data kecepatan sesaat yang menggunakan cara manual dan alat speed gun, linear model memiliki estimasi kesalahan yang lebih rendah dari instantaneous model. Walaupun demikian, perbedaannya tidak signifikan.