OPTIMALISASI RUTE DAN JUMLAH BUS TRANS PONTIANAK KHATULISTIWA MENGGUNAKAN VEHICLE ROUTING PROBLEM DAN SIMULASI - Baringbing, Jovan Sihol Samuel (Jurnal TIN Universitas Tanjungpura, 2019)
Bus Trans Pontianak Khatulistiwa Pontianak merupakan sarana transportasi umum yang dimiliki Dishub Kota Pontianak. Akan tetapi bus ini tidak optimal dalam pengoperasiannya dan terbiasa untuk umum. Banyak anak sekolah yang tidak dapat pergi ke sekolahnya dengan mudah karena tidak memiliki sarana transportasi. Selain itu angka kecelakaan tinggi yang disebabkan oleh pelajar kota Pontianak. Penelitian ini dilakukan dengan tujuan untuk membuat sarana transportasi bagi para pelajar SMP dan SMA Negeri Kota Pontianak. Penelitian ini menggunakan metode Vehicle Routing Problem dan Simulasi.Adapun tahapan yang dilakukan sebagai berikut, melakukan pengumpulan data rute umum Bus Trans Pontianak Khatulistiwa. Selanjutnya melakukan penentuan titik â€“ titik node yang dijadikan sebagai titik pemberhentian bus. Setelah itu melakukan pembentukan rute menggunakan VRP dengan algoritma Nearest neighbour. Kemudian selanjutnya membentuk model simulasi berdasarkan model konseptual yang sudah dibuat sebelumnya. Setelah selesai dilanjutkan dengan running program yang hasilnya akan digunakan untuk penentuan jumlah bus optimal dengan pendekatan utilitas dan load factor. Kemudian dilakukan analisa dari hasil yang didapat.Hasil yang didapat berupa rute berdasarkan algoritma nearest neighbour. Rute terpanjang terdapat pada daerah Pontianak Utara dengan jarak tempuh 32,4 km yang disebabkan oleh jauhnya jarak tempuh awal menuju ke titik pertama dan yang terpendek ada pada Pontianak Kota A operasi pagi 2 yaitu 2,9 km yang disebabkan oleh pengurangan node menjadi 3 saja. Jumlah bus optimal pada operasi pagi 1,2 dan siang 1,2 berurutun adalah 14, 18, 16 dan 14. Dengan kondisi tersebut maka Dishub menyediakan 18 armada setiap harinya. Jumlah demand yang terserap pada pagi hari sebesar 92% dan siang hari sebesar 84%.Â Kata Kunci : ARENA, Bus Trans Pontianak Khatulistiwa, Load factor, Nearest neighbour, Vehicle Routing Problem.