Optimasi Penjadwalan Bus TransJakarta dengan Mixed Integer Linear Programming (Studi Kasus: BRT Koridor 2 pada Masa COVID-19)
Date
2023Author
Wibowo, Arini Putri
Silalahi, Bib Paruhum
Mayyani, Hidayatul
Metadata
Show full item recordAbstract
DKI Jakarta merupakan salah satu provinsi di Indonesia dengan jumlah penduduk yang sangat padat. Tingginya mobilitas yang ada menyebabkan provinsi ini tidak lepas dari kemacetan yang melanda pada setiap harinya. Salah satu sarana transportasi umum yang dikembangkan oleh Pemerintah Provinsi DKI Jakarta sebagai upaya mengatasi permasalahan kemacetan adalah PT Transportasi Jakarta (PT TransJakarta). Perusahaan tersebut menggunakan sistem Bus Rapid Transit (BRT). Dalam karya ilmiah ini, akan dibahas masalah optimasi penjadwalan BRT TransJakarta di koridor 2 rute Harmoni - Pulogadung 1 pada masa pandemi COVID-19. Masalah penjadwalan BRT TransJakarta diformulasikan ke dalam Mixed Integer Linear Programming (MILP) dan pencarian solusinya akan diselesaikan menggunakan software MiniZinc. Model dibuat dengan memperhatikan variasi jadwal dan partisi waktu. Dalam penerapannya, model ini menghasilkan biaya minimum dalam mengoperasikan bus dan banyaknya rit optimum yang kemudian akan digunakan untuk penyusunan jadwal keberangkatan bus. DKI Jakarta is one of the provinces in Indonesia with a very dense population. The high mobility that exists causes this province to be inseparable from the traffic jams that hit every day. One of the public transportation facilities developed by the Provincial Government of DKI Jakarta as an effort to overcome congestion problems is PT Transport Jakarta (PT TransJakarta). The company uses the Bus Rapid Transit (BRT) system. In this paper, the problem of optimizing the TransJakarta BRT timetabling in corridor 2 of the Harmoni - Pulogadung 1 route during the COVID-19 pandemic. The TransJakarta BRT timetabling is formulated into Mixed Integer Linear Programming (MILP) and the search for a solution will be completed using the MiniZinc software. The model is made by paying attention to schedule variations and time partitions. In its application, this model produces a minimum cost of operating the bus and the optimum number of trips which will then be used for the preparation of the bus timetabling.
Collections
- UT - Mathematics [1432]