Peramalan Indeks Ketidakrataan Jalan Tol Menggunakan Grey Forecasting Model dan Pemanfaatan Similarity Spatial Data (Studi Kasus : Jalan Tol Pondok Aren - Serpong)
Total View This Week0

Institusion

Universitas Komputer Indonesia

Author

Nurhadiansyah, Ridwan

Subject

005_Computer Programming, Programs & Data 

Datestamp

2020-08-10 06:03:22 

Abstract :
Indeks ketidakrataan jalan (IRI) merupakan salah satu parameter utama dalam penentuan kondisi pelayanan jalan. Sebagai faktor utama penunjang keselamatan dan kenyamanan bagi pengguna jalan tol, Pemerintah melalui PERMEN PU No.16/PRT/M/2014 mewajibkan setiap jalan tol untuk dilakukan pengukuran IRI setiap tahunnya. Dalam penelitian ini, dilakukan peramalan IRI pada jalan tol Pondok Aren - Serpong menggunakan historis data yang sangat terbatas, yakni hasil pengujian tahun 2013, 2015, 2016 dan 2017 menggunakan Grey Forecasting Model (GM). Namun tidak tersedianya hasil pengujian pada tahun 2014 dikhawatirkan akan berdampak terhadap keakuratan hasil peramalan. Oleh karenanya dilakukan pemanfaatan Similarity Spatial Data (SSD) yang berupa hasil pengujian IRI tahun 2018 pada jalan tol Pondok Aren - Ulujami. Hasil akhir penelitian ditemukan bahwa ketidaksinambungan data memiliki pengaruh terhadap tingkat akurasi peramalan, dan pemanfaatan SSD dapat menjadi opsi untuk mendapatkan hasil peramalan yang lebih baik. 

File :
0. UNIKOM_Ridwan N_Cover.pdf
14. UNIKOM_Ridwan N_Bab 5.pdf
15. UNIKOM_Ridwan N_Daftar Pustaka.pdf
UNIKOM_Ridwan N_Paper (Indonesia).pdf
5. UNIKOM_Ridwan N_Kata Pengantar.pdf
6. UNIKOM_Ridwan N_Daftar Isi.pdf
10. UNIKOM_Ridwan N_Bab 1.pdf
11. UNIKOM_Ridwan N_Bab 2.pdf
12. UNIKOM_Ridwan N_Bab 3.pdf
13. UNIKOM_Ridwan N_Bab 4.pdf