OPTIMASI BIAYA OPERASIONAL MRT JAKARTA FASE I MENGGUNAKAN METODE VOGEL APPROXIMATION DENGAN SOFTWARE POM-QM FOR WINDOWS

Abstract

The operation of MRT Jakarta when it was first operated was running smoothly and it is hoped that this condition will continue to be optimal in the long term and have efficient operating costs. PT MRT Jakarta as a transportation service provider company, is a passenger distribution company. Efficient operational costs fixed costs, variable costs and travel expenses. In order for MRT Jakarta operations to run optimally, it requires minimizing operational costs to support other costs such as maintenance costs. The research objective is to monitor the operational costs of MRT Jakarta Phase I, travel costs, and the number of passengers for the calculation of the operational cost matrix and to optimize the calculation of the cost matrix using POM QM software for windows so as to get minimum results. Based on the results of the analysis and discussion, the optimum operational result is Rp. 1,267,110,000,000, the cost is obtained from the travel matrix calculation. The variables used are the number of MRT Jakarta Phase I passengers in Teras Jurnal, Vol 11, No 2, September 2021 P-ISSN 2088-0561 E-ISSN 2502-1680 Optimasi Biaya Operasional MRT Jakarta Fase I Menggunakan Metode Vogel Approximation Dengan Software POM-QM For Windows Kartika Setiawati, Andi Tenrisuki Tenriajeng 452 2019-2020, travel costs and the existing MRT transport capacity. Tyonardo assumes a variable number of passengers based on the area of the MRT station and costs that affect operations with financial modeling. The POM QM cost is expected to be a major factor in ensuring that no profit is obtained from PT MRT Jakarta by enacting existing travel rates and using software in making decisions about operational costs and can be used to monitor monthly and yearly costs. Keyword: Operational Costs, MRT Jakarta Phase I, Optimization, POM QM 1. Latar Belakang Operasional Moda Raya Terpadu Jakarta pada saat pertama kali diopersikan berjalan dengan lancar dan diharapkan kondisi ini akan terus optimal sampai jangka panjang dan memiliki biaya operasional yang efisien. PT MRT Jakarta sebagai perusahaan penyedia jasa transportasi yang termasuk kedalam perusahaan distribusi penumpang dimana tingkat penghasilan dari perusahaan ditentukan oleh biaya transportasi dari setiap perjalanan penumpang dari stasiun awal menuju stasiun tujuan. Agar operasional MRT Jakarta dapat berjalan secara optimal diperlukannya minimalisasi biaya operasional untuk menunjang biaya lainnya seperti biaya pemeliharaan. Kajian terkait yang telah dilakukan oleh peneliti terdahulu (Manurung, 2019) telah menganalisis rute perjalanan distribusi dengan membuat matriks transportasi terlebih dahulu, metode ini dapat digunakan dalam penelitian ini. Matriks transportasi dihitung secara manual kemudian di input kedalam program Production Operation Management Quantitatif Method (POMQM) dengan metode VAM. Menurut (Putra, 2018) Metode VAM (Vogel Approximation Metode) merupakan metode harga ongkos terkecil dapat menimbulkan kemungkinan terhapusnya sel yang lebih baik karena harus meninggalkan baris atau kolom sesuai dengan batasan tersebut dapat memberikan ouput biaya minimum perjalanan dari masing-masing rute perjalanan distribusi. Penerapan metode VAM dalam meminimalisasikan biaya transportasi dan distribusi semen Bosowa Wilayah Selatan, bertujuan agar perusahaan dapat mempertahankan dan meningkatkan penjualan serta menekan biaya yang dikeluarkan yang salah satunya adalah biaya trasnportasi. Salah satu yang cukup berpengaruh terhadap keberhasilan perusahaan dalam menjual produknya adalah masalah distribusi. Berdasarkan hasil hitungan solusi awal pada hitungan manual didapat biaya Rp.33.500.000 diminimalisasikan menjadi RRp. 27.875.000. terjadi penurunan biaya sebesar Rp. 5.625.000 atau 16,9 % sehingga laba/pendapatan perusahaan bertambah dan terlihat bahwa biaya yang telah diolah menggunakan metode VAM dapat lebih optimalkan lagi dengan metode MODI (Fiqransyah, 2019). Menurut (Syaifuddin, 2011) Metode MODI (Modified Distribution) merupakan metode dengan penyelesaian akhir model transportasi untuk mendapat hasil optimal. Hasil tersebut disimpulkan bahwa metode VAM bisa diterapkan. Kebutuhan pendanaan kegiatan operasional PT.MRT Jakarta menggunakan finansial modeling dan sistem dinamis diuraikan perhitungan potensi pendapatan yang akan diraih berdasarkan tariff dan non tarif terkait rancangan selama operasional berlangsung. Berdasarkan hasil perhitungan didapatkan hasil profit dan biaya operasional yang tidak seimbang di mana biaya operasional tidak dapat tertutupi jika hanya dengan pendapatan tiket saja (Cahayadi, 2012). Tyonardo menghitung biaya operasional MRT berdasarkan asumsi total biaya operasional Teras Jurnal, Vol 11, No 2, September 2021 P-ISSN 2088-0561 E-ISSN 2502-1680 Optimasi Biaya Operasional MRT Jakarta Fase I Menggunakan Metode Vogel Approximation Dengan Software POM-QM For Windows Kartika Setiawati, Andi Tenrisuki Tenriajeng 453 pada tahun 2019 sebesar Rp 3,020,317,276,245 sedangkan pendapatan dari tiket sebesar 2.905.132.398.143,36, pendapatan ini bisa berubah seiring banyak atau tidaknya penumpang sifatnya yang tidak tetap tidak sebanding dengan biaya operasionalnya. Tyonardo melakukan penelitian pada tahun 2012 di mana operasional MRT Jakarta belum berlangsung. Berdasarkan penelitian terdahulu maka dilakukan optimasi biaya operasional dengan data eksisting sesuai dengan operasional yang sudah berlangsung pada bulan maret 2019. Tujuan penelitian untuk mengetahui biaya operasional MRT Jakarta Fase I, biaya perjalanan, dan jumlah penumpang untuk proses hitung matriks biaya operasional dan mengoptimalisasikan hasil hitungan matriks biaya menggunakan software POM QM for windows didapatkan hasil yang minimum. 2. Metode Penelitian Tahapan penelitian meliputi identifikasi masalah, studi literature, pengumpulan data, pengolahan data, pemodelan serta analisis hasil mengenai optimasi biaya operasional dan pemeliharaan MRT Jakarta Fase I. MRT Jakarta Fase I berlokasi pada provinsi DKI Jakarta. Transportasi ini mencakup wilayah Lebak Bulus – Bundaran HI. Pengumpulan data adalah data sekunder terdiri dari data teknis dan non teknis. Data teknis berdasarkan (Perhubungan, 2020) MRT terdiri dari Komponen Sistem, Struktur Jalan, Jalur Kereta, dan Staiun Kereta. Secara garis besar komponen sistem MRT Jakarta terdiri dari: 1. Kereta (Rollingstock), Panjang 1 (satu) rangkaian kereta kira-kira 130 meter, terdiri dari 6 gerbong dilengkapi dengan AC, kapasitas penumpang per rangkaian kereta ± 1.800 pada jam puncak, dengan 7 penumpang/m2. 2. Struktur Jalan Kereta Api, Jalan kereta api termasuk rel, bantalan (sleepers), pengikat rel (rail fasteners), turnouts, simpang layang dan buffer stop. Sistem lintasan sepur dirancang untuk parameter kendaraan maksimum beban gandar 140 kN, kecepatan maksimum 100 km/jam, dan berat total kereta 318 ton. 3. Jalur KA MRT Jakarta merupakan jalur ganda (double track), dengan panjang lintasan 15,74 km dengan panjang lintasan untuk layang 9,954 km; transisi sepanjang 0,990 km dan panjang lintasan untuk bawah tanah 4,796 km. Tabel 1 Posisi antar stasiun Kode Stasiun Layang Posisi NS11 Lebak Bulus 0 Km NS12 Fatmawati 2,2 Km NS13 Cipete Raya 3,83 Km NS14 Haji Nawi 5,14 Km NS15 Blok A 6,36 Km NS16 Blok M 7,66 Km NS17 Sisingamangaraja 8,25 Km NS18 Senayan 9,78 Km NS19 Istora 10,61 Km NS20 Bendungan Hilir 11,89 Km NS21 Setiabudi 12,66 km NS22 Dukuh Atas 13,59 km NS23 Bundaran HI 14,64 km Teras Jurnal, Vol 11, No 2, September 2021 P-ISSN 2088-0561 E-ISSN 2502-1680 Optimasi Biaya Operasional MRT Jakarta Fase I Menggunakan Metode Vogel Approximation Dengan Software POM-QM For Windows Kartika Setiawati, Andi Tenrisuki Tenriajeng 454 Data non teknis berdasarkan (MRT, 2010) terdiri dari jumlah penumpang MRT dan tarif perjalanan antar stasiun. Terlihat pada grafik menunjukkan kenaikan jumlah penumpang Gambar 1 Grafik Jumlah Penumpang April 2019 – Maret 2020 Tarif perjalanan berdasarkan (Perhubungan, 2018) antar stasiun ke stasiun tujuan rincian sebagai berikut Tabel 2 Tarif perjalanan MRT Jakarta per tahun No Stasiun Kode Stasiun Tujuan Kode Tarif (Rp) 1 Lebak Bulus LBB Fatmawati FTM 3.000 2 Fatmawati FTM Cipete CPR 4.000 3 Cipete CPR H. Nawi HJN 5.000 4 H. Nawi HJN Blok A BLA 6.000 5 Blok A BLA Blok M BLM 7.000 6 Blok M BLM Sisingamaraja ASN 8.000 7 Sisingamaraja ASN Senayan SNY 9.000 8 Senayan SNY Istora IST 10.000 9 Istora IST Benhil BHN 11.000 10 Benhil BHN Setiabudi STB 12.000 11 Setiabudi STB Dukuh Atas DKA 13.000 12 Dukuh Atas DKA Bundaran Hi BI 14.000 13 Bundaran HI BI Lebak Bulus LBB 14.000 Pengolahan data yang dilakukan terdiri atas pengolahan data dengan metode Transportasi. Menurut (Putra, 2018) masalah transportasi berkaitan dengan mengoptimalkan distribusi sumberdaya tersebut sehingga mendapatkan hasil atau biaya yang optimal. Optimalisasi data yang diperoleh dari PT MRT Jakarta yang ditampilkan dalam bentuk tabel tujuannya untuk meringkas dan menyajikan data dengan lebih jelas sehingga peneliti dan pembaca mudah memahami isi penelitian ini. Berikut penyajian data dalam bentuk Tabel 3 menjelaskan pola matriks tarif perjalanan antar stasiun dengan kapasitas dan jumlah penumpang. 2373415 2253559 2448856 2888126