I阶段的雅加达捷运运行成本优化使用沃格尔方法与WINDOWS POM-QM软件兼容

Kartika Setiawati, Andi Tenrisukki Tenriajeng
{"title":"I阶段的雅加达捷运运行成本优化使用沃格尔方法与WINDOWS POM-QM软件兼容","authors":"Kartika Setiawati, Andi Tenrisukki Tenriajeng","doi":"10.29103/tj.v11i2.512","DOIUrl":null,"url":null,"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","PeriodicalId":52898,"journal":{"name":"Teras Jurnal Jurnal Teknik Sipil","volume":" ","pages":""},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-10-02","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":"{\"title\":\"OPTIMASI BIAYA OPERASIONAL MRT JAKARTA FASE I MENGGUNAKAN METODE VOGEL APPROXIMATION DENGAN SOFTWARE POM-QM FOR WINDOWS\",\"authors\":\"Kartika Setiawati, Andi Tenrisukki Tenriajeng\",\"doi\":\"10.29103/tj.v11i2.512\",\"DOIUrl\":null,\"url\":null,\"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\",\"PeriodicalId\":52898,\"journal\":{\"name\":\"Teras Jurnal Jurnal Teknik Sipil\",\"volume\":\" \",\"pages\":\"\"},\"PeriodicalIF\":0.0000,\"publicationDate\":\"2021-10-02\",\"publicationTypes\":\"Journal Article\",\"fieldsOfStudy\":null,\"isOpenAccess\":false,\"openAccessPdf\":\"\",\"citationCount\":\"0\",\"resultStr\":null,\"platform\":\"Semanticscholar\",\"paperid\":null,\"PeriodicalName\":\"Teras Jurnal Jurnal Teknik Sipil\",\"FirstCategoryId\":\"1085\",\"ListUrlMain\":\"https://doi.org/10.29103/tj.v11i2.512\",\"RegionNum\":0,\"RegionCategory\":null,\"ArticlePicture\":[],\"TitleCN\":null,\"AbstractTextCN\":null,\"PMCID\":null,\"EPubDate\":\"\",\"PubModel\":\"\",\"JCR\":\"\",\"JCRName\":\"\",\"Score\":null,\"Total\":0}","platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Teras Jurnal Jurnal Teknik Sipil","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.29103/tj.v11i2.512","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

Tyonardo根据《Teras Journal》第11卷第2期2021年9月的总运营成本假设计算MRT的运营成本P-ISSN 2088-0561 E-ISSN 2502-1680使用POM-QM软件For Windows Kartika Setiawati的Vogel近似方法优化MRT雅加达一期的运营成本,如果2019年的Tenrisuki Tenriajeng 453为3020317276245卢比,而机票收入为2905132398143,36卢比,那么这些收入可能会随着运营成本不变的性质的乘客数量的增加而变化。Tyonardo在2012年做了一项研究,雅加达的核磁共振成像手术还没有进行。根据之前的研究,根据2019年3月已经实施的运营计划,利用现有数据进行运营成本优化。本研究的目的是确定雅加达-雅加达一期的运营成本、差旅成本和乘客人数,为计算运营成本矩阵和优化成本矩阵的过程使用QM POM软件为windows获得最小结果。2.研究水平方法包括问题识别、文献研究、数据收集、数据收集,以及雅加达地铁一期运营成本和维护优化的建模和结果分析。雅加达地铁一段位于雅加达DKI省。这条运输路线覆盖了Round Bees-HI Circuits地区。数据收集是由技术和非技术数据组成的辅助数据。基于(Relationship,2020)MRT的技术数据包括系统组件、道路结构、铁路和火车站。雅加达地铁系统的大型组件包括:1。机车车辆,长度1(一),列车网络约130米,由6节装有空调的车厢组成,高峰时段每个列车网络的载客量±1800人,每平方米7名乘客。2.铁路结构、铁路(包括铁路)、枕木、轨道扣件、道岔、屏幕保护器和缓冲站。真空交通系统的最大车辆参数为140 kN双负载,最大速度为100 km/h,车辆总重为318吨。3.雅加达地铁KA为双线,长15,74公里,风筝长9954公里;过境0990公里,地下行程4796公里。表1站与站之间的位置站点位置LaLaLaLaLa PositinS11 CircirCirCirCir CircirCir CircurCirCircirCir0 Km 0 Km NS12 Fatfatafatafata2.2 Km NS13 CipetCipetRaya 3.83 Km NS14 Haji Nawi 5.14 Km NS15 BloBlock A 6.36 Km NS16 StatStatStatStat Stat站点位置LaLaLaLaPositiPositinS11 RouRouRouRou RouRouRourouRouRouRouRuRouRouRou0 Bundaran HI 14.64 Km Teras Jurnal,第11卷,第2号,2021年9月P-ISSN 2088-0561 E-ISSN 2502-1680运营成本优化MRT第一阶段雅加达使用Vogel近似方法和软件POM-QM对于Windows Kartika Everyday,Andi Tenrisuki Tenriajeng 454基于非技术数据(MRT,2010)包括MRT的乘客数量和车站之间的旅行费用。图表显示了乘客数量的增加图1图2019年4月至2020年3月乘客数量基于(Connection,2018)的车站至目的地车站之间的旅行费率详情如下表2雅加达地铁每年的旅行费率无车站代码关税关税关税关税(Rp)1 Live Bulus LBB Fatmawati FTM 3000 2 Fatmawatti FTM Cipete CPR 4000 3 CipeteCPR H.Nawi HJN 5000 4 H。Nawi HJN BloBloBloBlobloBloBloBlo使用传输方法的数据处理。根据(Son,2018)运输问题涉及优化资源分配,以获得最佳结果或成本。优化从雅加达MRT PT获得的数据,以目标表的形式显示,以更清晰地测量和提供数据,使研究人员和读者能够轻松理解本研究的内容。这里,表3形式的数据呈现解释了具有容量和乘客数量的车站间票价矩阵的模式。2373415 2253559 2448856 2888126
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
OPTIMASI BIAYA OPERASIONAL MRT JAKARTA FASE I MENGGUNAKAN METODE VOGEL APPROXIMATION DENGAN SOFTWARE POM-QM FOR WINDOWS
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
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
52
审稿时长
6 weeks
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
确定
请完成安全验证×
copy
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
右上角分享
点击右上角分享
0
联系我们:info@booksci.cn Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。 Copyright © 2023 布克学术 All rights reserved.
京ICP备2023020795号-1
ghs 京公网安备 11010802042870号
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术官方微信