Salah satu topik penting yang senantiasa dipelajari oleh seorang peneliti di bidang transportasi kota (urban transportation) adalah perjalanan komuter harian. Perjalanan komuter adalah perjalanan harian yang bisa terdiri dari perjalanan kerja, perjalanan sekolah, dan jenis perjalanan lain (belanja, bisnis, interaksi sosial). Topik ini menjadi topik yang menarik karena perjalanan harian: salah satunya adalah perjalanan kerja setiap hari, memberikan beban dan efek bagi sistem transportasi sebuah daerah (mulai saat ini kita sebut saja kota). Tentu saja beban dan efeknya ini akan sangat terasa pada jam-jam puncak baik pagi dan sore. Di Surabaya sendiri, kita bisa mengamati padatnya Jalan Ahmad Yani mulai Pkl. 06.30 hingga Pkl. 10.00 WIB pada sesi puncak pagi hari, dan sekitar Pkl. 15.00 hingga Pkl 20.00 WIB pada sesi puncak sore hari. Sesi sore bisa lebih panjang pada Hari Jumat (sd Pkl. 21.00 WIB), dikarenakan Hari Jumat adalah hari menjelang libur akhir pekan (weekend). Perjalanan bisa jadi karena: 1) transportasi barang-barang kebutuhan, 2) perjalanan keluarga (rekreasi), 3) perjalanan kembali ke Kota di luar Surabaya (mis. Sidoarjo, Jombang), untuk orang-orang yang bekerja di Surabaya tanpa meninggalkan Kota Surabaya.
Memahami sesi-sesi ini, bisa jadi sangat penting ketika kita harus: 1) mengatur jadwal perjalanan komuter (kerja, rekreasi, dan lain sebagainya) bagi user (seperti kita-kita), 2) mengatur jadwal kerja: a) kantor pemerintah, b) sekolah, c) perusahaan swasta, bagi pemerintah kota, 3) …. (silakan komen :D). Jadi, pentingnya mempelajari dinamika hari-ke-hari, terhitung signifikan jika dikaitkan dengan pengembangan dan analisa strategis sistem transportasi. Sambil menulis ini, saya terbayang bahwa di Kota Surabaya, beberapa radio telah menyiarkan pantauan lalu lintas setiap saat, terutama jam-jam puncak tentunya. Secara tidak langsung, laporan radio ini juga bagian dari sistem analisa transportasi. Akan sangat penting jika kita juga dapat mengekstrak beberapa informasi penting dari penyiarnya. Jika saya berkesempatan melakukan studi dengan metode ini, kira-kira pertanyaan yang akan saya ajukan kepada penyiar tersebut adalah (tentunya saya pilih penyiar yang sudah membawakan acara lalu lintas lebih dari 5 tahun, agar obyektif): 1) Kira2, apakah ada pergeseran jam puncak di Kota Surabaya, 2) Jalan manakah yang diperkirakan mengalami pergeseran jam puncak (menurut pantauan lalu lintas)?, 3) Jika anda (penyiar) sebagai pemegang kebijakan, kebijakan apakah yang akan anda lakukan terkait penataan lalu lintas?
Kembali ke topik, penelitian tentang spesifik transportasi dan variasi temporal, biasanya banyak berkutat di area: 1) jarak perjalanan (travel distance), 2) waktu perjalanan (travel time), 3) pemilihan tujuan (destination choice), 4) pemilihan rute perjalanan (route choice), 5) pemilihan jenis kendaraan: naik mobil, angkutan umum, atau sepeda motor (mode choice). Dibanding penelitian transportasi yang konvensional, lebih sedikit penelitian diarahkan untuk dinamika hari-ke-hari pola komuting (pola perjalanan). Untuk selanjutnya, saya menggunakan istilah komuting, karena dirasa lebih cocok menggambarkan sifat perjalanan. Berikut beberapa alasan mendasar kenapa tidak begitu banyak penelitian tentang dinamika hari-ke-hari.
Perjalanan harian seringkali dianggap sebagai sebuah kegiatan yang berulang-ulang, sehingga sifatnya bisa ditebak dan mudah diprediksi. Kebanyakan penelitian tentang dinamika hari-ke-hari yang lalu-lalu, mereka menganalisa pola dinamika dengan mengumpulkan dan menganalisa data: 1) beberapa hari kerja saja, 2) satu hari kerja dari beberapa hari, untuk mendapatkan pola komuting rata-rata tiap orang dan tiap hari dalam satu minggu. Mereka tidak membandingkan perbandingan hari-ke-hari pola komuting. [1][2]. Selain itu, dianggap bahwa pola hari-ke-hari komuting bisa diwakili dengan satu hari saja, tapi dengan jumlah random sampel yang besar dari individu dalam satu populasi. Namun masalahnya, pola seperti ini tidak menjelaskan seberapa besar peran tiap individu terhadap variasi nilai data. Kalau ingin menjelaskan sifat komuting per individu, harus menggunakan trip diary tiap hari, dan mempelajari pola komutingnya. Penelitian semacam ini sudah pernah dilakukan oleh [3]. Strategi-strategi pengembangan sistem transportasi ini, sangat tergantung pada kemampuan untuk mempengaruhi karakter temporal (waktu) dan spatial (lokasi) komuting.
Salah satu lagi hambatan penting penelitian dinamika hari-ke-hari adalah ia membutuhkan survei yang mendalam. Bayangkan saja, dibutuhkan banyak orang untuk mengisi survei komuting. Selain itu, tiap orang harus mengisi survei yang bisa jadi banyak yang harus diisi demi memenuhi kebutuhan data dan juga peneliti dapat menganalisa sebanyak mungkin sifat komuting tiap orang. Masalahnya, pasti ribet dan malas tiap orang untuk mengisi survei semacam itu. Sehingga, karena pendekatannya harus berbeda (misal: wawancara pada hari sabtu, telpon untuk janjian dulu), maka dibutuhkan banyak biaya dan waktu untuk mengumpulkan data yang lengkap. Oleh karena itu, sedikit analisa empiris yang menggunakan data observasi real (respondent) mengingat rapuhnya hasil survei, terutama jika responden harus mengisi catatan komuting di masa lampau. Untuk mengatasi itu semua, hal yang paling umum adalah menggunakan GPS [2]. Namun tetap, biasanya GPS disandingkan dengan survey diary.
Kebalikan dengan itu semua di atas, tulisan ini mengungkap cara lain menangkap sesi puncak pagi dan sore, yaitu menggunakan data kualitas udara.
Sumber Data
Lebih lanjut tentang data kualitas udara dari Badan Lingkungan Hidup Kota Surabaya, Laboratorium Udara yang bertempat di dekat Terminal Bratang, Surabaya, pembaca dapat berkunjung ke Data Kualitas Udara Kota Surabaya. Data ini didapat dari 5 stasiun pemantau di Kota Surabaya. Masing-masing stasiun mewakili sifat dan karakteristik masing-masing wilayah.
Untuk mempelajari dan mendapatkan informasi sesi puncak pagi dan sore hari, diidentifikasi konsentrasi kualitas udara yang paling tinggi dari tiap sesi. Untuk mendapatkan dinamika konsentrasi puncak, kami tidak menggunakan range sempit, seperti antara jam 3 sore sd jam 6 sore, seperti kebanyakan jam kerja perusahaan dan kantor. Kami mencoba untuk mendapatkan konsentrasi puncak yang bisa terjadi pada waktu yang lebih malam dari jam 6. Untuk itu masing-masing sesi terdiri dari 7 jam, sesi pagi dimulai Pkl. 04.00 hingga 11.00 WIB, adapun sesi sore dimulai Pkl. 15.00 hingga 22.00 WIB. Waktu yang didapat dikonversi menjadi waktu kontinu (menit). Misal, jika diketahui konsentrasi tertinggi NO pada jam 07.30, maka dikonversi menjadi menit: 7×30 + 30 = 450 menit. Angka 450 dimasukkan sebagai input. Jadi, angka 450 sama dengan jam 07.30 WIB, dimulai dari jam 12 malam.
Hasil dan Diskusi
Hasil di atas adalah untuk SUF1, yang terletak di Kecamatan Genteng, Jalan Ketabang Kali, lebih tepatnya di Taman Prestasi, sebelahnya adalah sungai. Lokasi SUF1 mewakili wilayah Surabaya Pusat, dengan peruntukan lahan sebagai pusat kota, permukiman, dan perkantoran [4]. Kalau dilihat dari grafik diatas, kita lihat trend nilai konsentrasi puncak dari tahun 2001 hingga tahun 2005 adalah “menurun”. Menurun disini artinya adalah bahwa untuk sesi pagi, jam puncak aktivitasnya bergeser menjadi lebih pagi. Uniknya adalah, untuk sesi sore, jam puncaknyapun juga ikut bergeser menjadi lebih siang. Dari yang awalnya pukul 06.20 WIB, pada tahun ke-5 bergeser sekitar 4 menit lebih awal dengan nilai R2 = 0.0001, yang artinya data hanya sanggup menjelaskan 0.01% informasi pergeseran. Begitu pula pada jam sore, pergeserannya sekitar 14 menit lebih cepat dari jam 19.46 (awal Tahun 2001) hingga akhir Tahun 2005. R2-nya adalah 0.001, sehingga data sanggup menjelaskan 0.1% informasi pergeseran jam puncak.
Di Surabaya, aktivitas kerja biasanya dimulai pada Pkl. 08.00 WIB, dan aktivitas sekolah biasanya dimulai pada kisaran Pkl. 06.45 sd 07.00. Sehingga, dimungkinkan mayoritas aktivitas lalu lintas yang melewati daerah SUF1 adalah lalu lintas warga yang mengantar anaknya sekolah. Lain pada waktu malam hari, dimana besar kemungkinan adalah lalu lintas pulangnya warga dari aktivitas bekerja.
Referensi Utama, Bacaan, dan Sumber Inspirasi:
[1] Jones P., and Clarke M. 1988. The Significance and Measurement of Variability in Travel Behavior. Transportation 15 (1988), pp. 65-87
[2]Li H., Guensler R., Ogle J., Wang J. 2004. Using GPS Data to Understand the Day-to-Day Dynamics of the Morning Commute Behavior. In Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 1895, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D.C., pp. 78-84
[3] Chikaraisi M., Fujiwara A., Zhang J., dan Axhausen K.W. 2009. Exploring Variation Properties of Departure Time Choice Behavior by Using Multilevel Analysis Approach. Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board, No. 2134, Transportation Research Board of the National Academies, Washington, D.C., pp. 10-20.
[4] Laporan Pemeliharaan Stasiun Monitoring Udara Ambient Tahun 2008. Badan Lingkungan Hidup Kota Surabaya (Url:http://www.scribd.com/doc/58430930/Laporan-Tahunan-2009)