Dokumen ini membahas penggunaan model logistik untuk memprediksi kebarangkalian penggunaan kenderaan bermotor beralih ke pengangkutan awam berdasarkan kadar parkir dan tambang bas. Data soal selidik dianalisis menggunakan regresi logistik untuk menentukan parameter model dan meramalkan kebarangkalian peralihan pada kadar parkir tertentu.

1. TUGASAN PISAH RAGAMAN:
Pemilihan Kenderaan
ASYRAAF BIN AFANDI
A161446
PROF. DATO. IR. DR. RIZA ATIQ ABDULLAH BIN O.K. RAHMAT
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan

2. Soalan 1
Seorang Datuk Bandar hendak mengurangkan penggunaan
kereta dalam bandar. Kaedah yang digunakan ialah dengan
menaikkan kadar parkir kereta. Data yang diperolehi hasil
soal selidik kepada pengguna kereta beralih kepada
pengangkutan awam adalah seperti jadual di sebelah:
a) Tuliskan model fungsi logistik yang sesuai
b) Plotkan graf bagi data berikut
c) Tukarkan data dalam bentuk 𝑙𝑛 (𝑙𝑜𝑔 𝑒)
d) Plotkan graf dan dapatkan persamaan garisan regresi
e) Masukkan angka-angka parameter fungsi logistik anda
f) Dengan menggunakan model yang dibina, kirakan
kebarangkalian pengguna kereta beralih kepada
pengangkutan awam
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
Kadar
Parkir
Satu Jam
Kebarangkalian Beralih
kepada Pengangkutan
Awam
0.50 0.04
1.00 0.06
1.50 0.10
2.00 0.17
2.50 0.28
3.00 0.39
3.50 0.50
4.00 0.65
4.50 0.75
5.00 0.80
5.50 0.83
6.00 0.86

3. Model Fungsi Logistik
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
(kadarparkir)
(kadarparkir)
(kadarparkir)
1
1
1
1
1
1
ln (kadar parkir)
C
C
C
P
e
e
P
P
e
P
P
C
P









 


 
  
 
Fungsi Logistik

4. Graf
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
0.00
0.10
0.20
0.30
0.40
0.50
0.60
0.70
0.80
0.90
1.00
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00
KebarangkalianBeralihkePengangkutanAwam
Kadar Parkir per Jam

5. Pertukaran Data kepada 𝑙𝑛 (𝑙𝑜𝑔 𝑒)
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
Kadar Parkir
Satu Jam
Kebarangkalian Beralih
kepada Pengangkutan Awam (P)
1 − 𝑃
𝑃
ln
1 − 𝑃
𝑃
0.50 0.04 24.0000 3.1781
1.00 0.06 15.6667 2.7515
1.50 0.10 9.0000 2.1972
2.00 0.17 4.8824 1.5856
2.50 0.28 2.5714 0.9445
3.00 0.39 1.5641 0.4473
3.50 0.50 1.0000 0.0000
4.00 0.65 0.5385 -0.6190
4.50 0.75 0.3333 -1.0986
5.00 0.80 0.2500 -1.3863
5.50 0.83 0.2048 -1.5856
6.00 0.86 0.1628 -1.8153

6. Graf & Persamaan Garisan Regresi
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
y = -0.9623x + 3.5107
R² = 0.9834
-3.00
-2.00
-1.00
0.00
1.00
2.00
3.00
4.00
0.00 1.00 2.00 3.00 4.00 5.00 6.00 7.00
ln((1-P)/P)
Kadar Parkir per Jam

7. Angka-Angka Parameter Fungsi Logistik
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
 0.9623 kadar parkir 3.5107y   
0.9623
3.5107C
  

 0.9623 kadar parkir 3.5107
1
1
P
e
 



8. Kebarangkalian Peralihan Menggunakan Model yang Dibina
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
Kadar Parkir
Satu Jam
Kebarangkalian Beralih
kepada Pengangkutan Awam (P)
1 − 𝑃
𝑃
𝑙𝑛
1 − 𝑃
𝑃
P’
0.50 0.04 24.00 3.18 0.0461
1.00 0.06 15.67 2.75 0.0725
1.50 0.10 9.00 2.20 0.1123
2.00 0.17 4.88 1.59 0.1699
2.50 0.28 2.57 0.94 0.2488
3.00 0.39 1.56 0.45 0.3489
3.50 0.50 1.00 0.00 0.4644
4.00 0.65 0.54 -0.62 0.5838
4.50 0.75 0.33 -1.10 0.6942
5.00 0.80 0.25 -1.39 0.7860
5.50 0.83 0.20 -1.59 0.8559
6.00 0.86 0.16 -1.82 0.9058

9. Soalan 2
Dalam usaha untuk mengurangkan penggunaan
kereta, masa perjalanan menaiki bas hendak
dikurangkan dengan membina satu laluan khas bas
dan dalam masa yang sama tambang bas pun juga
akan dikurangkan. Data dari hasil soal selidik ke
atas pengguna kereta beralih kepada bas adalah
seperti jadual di sebelah:
a) Tuliskan fungsi logistik yang sesuai
b) Tukarkan dalam bentuk 𝑙𝑛 (𝑙𝑜𝑔 𝑒)
c) Lakukan analisis regresi
d) Tuliskan model logistik dengan parameter dari
analisis regresi
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
Tambang Bas Jimat Masa
Kebarangkalian Pengguna
Kereta Beralih kepada
Bas
2.90 0 0.10
2.90 5 0.14
2.90 10 0.19
2.90 15 0.25
2.90 20 0.32
2.90 25 0.40
2.90 30 0.48
2.00 20 0.35
2.25 20 0.34
2.50 20 0.33
2.75 20 0.32
3.00 20 0.31
3.25 20 0.31
3.50 20 0.30
3.75 20 0.29

10. Fungsi Logistik yang Sesuai
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
 
 
 
(tambang) (masa)
(tambang) masa
(tambang) masa
1
1
1
1
1
1
ln (tambang) masa
C
C
C
P
e
e
P
P
e
P
P
C
P
 
 
 
 
 
 
 


 


 
   
 
Fungsi Logistik

11. Pertukaran Data kepada 𝑙𝑛 (𝑙𝑜𝑔 𝑒)
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
Tambang Bas Jimat Masa
Kebarangkalian Pengguna
Kereta Beralih kepada Bas (P)
1 − 𝑃
𝑃
𝑙𝑛
1 − 𝑃
𝑃
2.90 0 0.10 9.0000 2.1972
2.90 5 0.14 6.1429 1.8153
2.90 10 0.19 4.2632 1.4500
2.90 15 0.25 3.0000 1.0986
2.90 20 0.32 2.1250 0.7538
2.90 25 0.40 1.5000 0.4055
2.90 30 0.48 1.0833 0.0800
2.00 20 0.35 1.8571 0.6190
2.25 20 0.34 1.9412 0.6633
2.50 20 0.33 2.0303 0.7082
2.75 20 0.32 2.1250 0.7538
3.00 20 0.31 2.2258 0.8001
3.25 20 0.31 2.2258 0.8001
3.50 20 0.30 2.3333 0.8473
3.75 20 0.29 2.4483 0.8954

12. Analisis Regresi
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
SUMMARY OUTPUT
Regression Statistics
Multiple R 0.990584
R Square 0.981258
Adjusted R
Square 0.978134
Standard Error 0.01416
Observations 15
ANOVA
df SS MS F Significance F
Regression 2 0.125967 0.062984 314.1299 4.33E-11
Residual 12 0.002406 0.000201
Total 14 0.128373
Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95.0% Upper 95.0%
Intercept 0.169034 0.027071 6.244203 4.29E-05 0.110052 0.228015 0.110052 0.228015
Tambang -0.0324 0.008736 -3.70873 0.002988 -0.05143 -0.01337 -0.05143 -0.01337
Masa 0.012443 0.000503 24.75001 1.14E-11 0.011348 0.013539 0.011348 0.013539

13. Model Logistik yang Dibina
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan
   0.0324 Tambang 0.012443 Masa 0.169034y    
0.0324
0.012443
0.169034C


 


   0.0324 Tambang 0.012443 Masa 0.169034
1
1
P
e
  



14. Sekian, Terima Kasih
LMCP1352 Asas-Asas Sains Data Dalam Pengangkutan