OPTIMALISASI SISTEM JARINGAN DISTRIBUSI PERGERAKAN BARANG
ANGKUTAN JALAN RAYA BERDASARKAN JARAK DISTRIBUSI TERPENDEK
(STUDI KASUS PERGERAKAN BARANG POKOK DAN STRATEGIS INTERNAL
REGIONAL JAWA TENGAH)
(049T)
Juang Akbardin
Program Studi Teknik Sipil, Universitas Pendidikan Indonesia, Jl. Setiabudi No.207 Bandung [email protected]
ABSTRAK
Pertumbuhan ekonomi Provinsi Jawa Tengah yang terus meningkat membutuhkan suatu penanganan untuk tetap kontinu atau berkembang lebih merata dan menyeluruh pada masing – masing zona diprovinsi Jawa Tengah. Distribusi Pergerakan Barang Pokok dan Strategis di Provinsi Jawa Tengah mempunyai peranan yang dominan dalam menjaga dan meningkatkan pertumbuhan ekonomi provinsi Jawa Tengah dengan hasil– hasil produksi dan konsumsi yang dibutuhkan pada masing– masing zona di kabupaten Jawa Tengah. Sehingga Sistem distribusi pergerakan barang pokok dan strategis yang ada di Jawa Tengah memerlukan aksesbilitas yang mudah dalam distribusi tersebut. Sistem Pergerakan barang pokok dan strategis berdasarkan acuan pengembangan wilayah dari MP3EI mendefinisikan bahwa jarak jaringan distribusi sedapat mungkin untuk ditentukan jarak terpendek supaya memacu perkembangan wilayah yang minus untuk mengurangi gap kebutuhan barang pokok dan strategis anta daerah atau zona di suatu internal Regional. Dengan kondisi tipical sistem jaringan jalan yang menjadi jaringan distribusi utama pergerakan barang pokok dan strategis di Provinsi Jawa Tengah dengan menentukan jalur – jalur distribusi berdasarkan asal tujuan pergerakan. Tujuan penelitian ini secara umum adalah untuk menentukan jalur – distribusi pergerakan barang pokok dan strategis berdasarkan yang terpendek pada zona – zona di provinsi Jawa Tengah sebagai representasi aksesbilitas pada sistem pergerakan barang jalan raya di provinsi Jawa Tengah. Pada jalur – jalur mana di jaringan jalan di Provinsi Jawa Tengah yang merupakan jalur distribusi terpendek pada distribusi barang pokok dan strategis zona – zona tersebut Metode penelitian optimalisasi sistem Jaringan distribusi barang pokok dan strategis di provinsi Jawa Tengah dengan suatu pendekatan riset operasi dengan pemrograman linier untuk menentukan jarak terpendek distribusi antar zona. Dengan mengetahui jarak distribusi terpendek dari sistem jaringan jalan yang ada di Jawa Tengah maka dapat di predikasi distribusi pergerakan tersebut sesuai dengan jaringan jalan yang ada dan pengembangannya. Sehingga tingkat pelayanan jalan pada distribusi jarak terpendek tersebut dapat disesuaikan dengan perkembangan distribusinya.
Kata Kunci : Optimalisasi, Sistem Jaringan, Jarak Terpendek
1. PENDAHULUAN
Pergerakan distribusi barang di provinsi Jawa Tengah dibangun berdasarkan perkembangan ekonomi masing – masing zona atau Kabupaten dan Kota di Jawa Tengah. Perbedaan tingkat perkembangan ekonomi daerah atau zona tersebut didasarkan pada tingakat PDRB dan input – output daerah yang terjadi berdasarkan supply dan demand
akan barang komoditas tersebut. Sistem jaringan distribusi barang dari angkutan barang jalan raya dikelompokkan berdasarkan kondisi fisik geografis dasar Provinsi Jawa Tengah berdasarkan kelompok lintasan rute berdasarkan peran, kelas dan fungsi jalan yang terbangun di provinsi Jawa Tengah. Pergerakan Internal Regional merupakan sistem sirkulasi pergerakan yang terjadi di dalam suatu provinsi berdasarkan interaksi yang terjadi antar masing– masing zona di Provinsi Jawa Tengah berdasarkan sebaran pergerakan antar daerah tersebut berdasarkan matrik sebaran pergerakan. Kebutuhan barang sektor komoditas tersebut akan melewati rute atau jaringan jalan di provinsi Jawa Tengah dengan berusaha untuk mendapatkan suatu nilai besaran biaya transportasi yang kecil untuk pendistribusian antar zona tersebut. Sehingga kondisi jaringan jalan memungkinkan untuk melayani distribusi pergerakan antar zona berdasarkan jarak yang akan ditempuh yang akan dipilih seefisien mungkin.
Tujuan Penelitian
Mengetahui distribusi pergerakan antar zona diprovinsi Jawa Tengah berdasarkan jarak perlintasan rute terpendek sesuai dengan kondisi jaringan rute yang ditentukan dan mengetahui waktu perjalanan (travel time) distribusi
pergerakan lalu lintas barang jalan raya sesuai volume lalu lintas yang terjadi antar zona berdasarkan pergerakan yang terjadi
Batasan Penelitian
Pada penelitian ini system jaringan distribusi dibatasi berdasarkan rute antar zona yang telah ditentukan berdasarkan status jalan nasional dan jaringan jalan antar zona sesuai matrik jarak antar zona diprovinsi Jawa Tengah.
Lokasi Penelitian
Peta Jaringan Jalan di Provinsi Jawa Tengah
Gambar. 1. Peta Jaringan Jalan di Provinsi Jawa Tengah
2. STUDY PUSTAKA
Kapasitas Jalan
Kapasitas dapat didefinisikan sebagai tingkat arus maksimum dimana kendaraan dapat diharapkan untuk melalui suatu potongan jalan pada priode waktu tertentu untuk kondisi jalur/jalan, lalulintas, pengendalian lalulintas dan kondisi cuaca yang berlaku. Kapasitas jalan dihitung dengan rumus (MKJI, 1997)
C = Cox FCwx FCSPx FCSfx FCcs (1)
Dengan :
C = Kapasitas (smp/jam) Co = Kapasitas dasar (smp/jam)
FCw= Faktor penyesuain lebar jalur lalulintas FCSp= Faktor penyesuaian pemisah arah
FCSf = Faktor penyesuaian hambatan samping FCcs= Faktor penyesuaian ukuran kota
Derajat Kejenuhan
Derajat kejenuhan menggunakan kapasitas (C) maka dapat dihitung rasio antara Q dan C, yaitu derajat kejenuhan sebagaimana rumus dibawah ini (MKJI, 1997) :
DS=Q/C (2)
Dengan :
DS = Derajat kejenuhan
Q =Arus kendaraan total dalam waktu tertentu (smp/jam) C = Kapasitas jalan (smp/jam)
Proses Pemilihan Rute
Arus Lalu Lintas pada suatu ruas jalan dalam suatu jaringan dapat diperkirakan sebagai hasil proses informasi MAT. Diskripsi system Jaringan dan pemodelan pemilihan rute.
Model Pemilihan rute dapat diklasifikasikan berdasarkan beberpa faktor pertimbangan yang didasari pengamatan bahwa tidak setiap pengendara dari zona asal dan tujuan akan memilih rute yang sama persis. (Tamin, 2000)
Tabel 1. Klasifikasi Model Pemilihan Rute
Sumber : Ortuzar and Willumsen (1994) dalam Tamin 2000
Penetuan Algoritma
Secara Umum terdapat dua algoritma dasar yang sering digunakan untuk mencari rute tercepat atau terpendek (termurah). Kedua algoritma tersebut adalah Moore (1957) dan Djiskra (1959). Keduanya diterangkan dengan menggunakan simpul (biaya) ruas antara kedua titik A dan Bdalam suatu notasidengan dAB. Rute diidefinisikan dalam bentuk urutan A–C–D–H dan seterusnya. Sedangkan jarak rute adalah penjumlahan setiap ruas dalam rute tersebut. Dengan menganggap dAadalah jarak minimum antara zona asal dan tujuan dari pohon S di simpul A ;PA adalah simpul sebelum Asehingga ruas (PA, A) adalah bagian dari rute terpendek dari S ke A. (Tamin, 2000).
Alasan Pemilihan Rute
Model pemilihan rute harus mewakili cirri system transportasi dan salah satu hipotesis pemilihan rute pemakai jalan. Hipotesis Pemilihan Rute yang ada dapat digunakan yang menghasilkan model yang berbeda adalah
1. Pembebanan All or Nothing . Pemakai jalan secara rasional memilih rute terpendek yang meminimkan hambatan transportasi (jarak , waktu dan biaya).
2. Pembebanan Banyak Ruas . Diasumsikan pemakai jalan tidak mengetahui informasi yang tepat mengenai rute tercepat.
3. Pembebanan Berpeluang. Pemakai Jalan menggunakan beberapa faktor rute dengan meminimumkan hambatan trsnportasi
Pengunaan Algoritma Djiskra
Algoritma yang ditemukan djiskra(1959) dalam iterasinya algoritma akan mencari satu titik yang jumlah bobotnya dari titik terkecil. Titik–titik yang terpilih dipisahkan (disebut titik permanen) dan titik tersebut tidak diperhatikan lagi dalam iterasi berikutnya
Interaksi antar zona
LA = Tata guna lahan di A PA = Bangkitan Pergerakan dari A AB = tarikan pergerakan ke zona B
QAB = Arus Lalu lintas dari zona A ke zona B yang menggunakan rute 1
A B Q
T
= waktu tempuh lalu lintas dari zona A ke zona B yang menggunakan rute 1 pada kondisi arus = Q T0 = waktu tempuh pada saat arus = 0 kondisi arus bebasC = Capasitas
a = Indek Tingkat Pelayanan (ITP)
0
1 (1
)
1
QQ
a
C
T
T
Q
C
(3) Dengan Notasi : Q
T
= Waktu tempuh pada saat arus QT0 = waktu tempuh pada saat arus = 0 kondisi arus bebas
Q = Arus Lalu Lintas
C = Kapasitas
Kriteria Efek Stokastik dipertimbangkan
Tidak Ya
Efek batasan Kapasitas
dipertimbangkan Tidak All or Nothing Stokastik Murni (Dial, Burrel)
Penentuan Fungsi Tujuan
Fungsi tujuan dari penentuan jarak terpendek berdasarkan interaksi antar zona adalah Minimalisasi 1 1
( (
)
.
n n ij ij i jZ f TQ
C X
(4) ijX
Jarak i ke j ijC
= biaya perjalanan ijU
= kapasitas busur ib
Aliran net yang di bangkitkan pada simpul i3. METODOLOGI
Dalam penelitian optimalisasi sistem jaringan distribusi pergerakan barang angkutan jalan raya
berdasarkan jarak terpendek pada pergerakan barang pokok dan strategis internal regional provinsi Jawa
Tengah didasarkan pada penentuan parameter dan variabel yang menentuakan dalam penelitian ini. Yaitu
:
Variabel danParameter Penelitian
Variabel dan parameter dominan penelitian yang mempengarui antara lain : Tabel. 2. Variabel dan Parameter Penelitian
Variabel Parameter
1. Lintasan Rute Jarak Klasifikasi Rute Kategori Rute
2. Jaringan jalan Kapasitas Volume V/C
3. Zona / Node Bangkitan Tarikan Sebaran Pergerakan
Sumber : Analisa Data
Diagram Alir Penelitian
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian
Mulai
Optimalisasi Sistem Jaringan Distribusi Pergerakan Barang Angkutan Jalan Raya Berdasarkan Jarak Distribusi Terpendek
Studi Pustaka Pengumpulan Data
Peta Jaringan Jalan Nasional dan Provinsi Jawa Tengah
Data Matrik Jarak antar kota di Jawa Tengah
Data Matrik Sebaran Pergerakan Barang Pokok dan Strategis di Jawa Tengah
Data Volume Lalu Lintas ruas jalan antar zona di Provinsi Jawa Tengah
Data Kapasitas Jalan antar zona di Provinsi Jawa Tengah
Data V/C Ratio Jalan antar zona di Provinsi Jawa Tengah
Pengolahan Data Menggunakan Algoritma Dijkstra
Hasil Optimalisasi Analisa Data berdasarkan Fungsi Tujuan
Pembentukan Matrik TQ
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Penentuan Lintasan Rute
Penentuan Lintasan Rute yang ada didasarkan pada data sekunder terkait dengan informasi data yang akurat terkai dengan lintasan yang menjadi jalur pergerakan yang dominan digunakan dlam pergerakan lalu lintas barang di Jawa Tengah.Jarak lintasan rute yang didefinisikan adalah jarak antar zona berdasarkan informasi matrik jarak.
Klasifikasi lintasan rute berdasarkan fungsi jalan dari sistem jaringan jalan yang biasa dilintasi angkutan barang fungsi kelas jalan tersebut antara lain :
1. Jalan Arteri Primer 2. Jalan Arteri Sekunder 3. Jalan Kolektor Primer 4. Kolektor Sekunder.
Kategori lintasan rute berdasarkan letak geografis rute tersebut di koridor provinsi Jawa Tengah yaitu : 1. Lintasan Rute Pantai Utara
2. Lintasan Rute Tengah 3. Lintasan Rute Penghubung 4. Lintasan Rute Selatan 5. Jalur Non Lintasan
Tabel. 3. Data Variabel Sistem Jaringan
Jalur Dari Kabupaten dan
Kota ke Kabupaten dan Kota
Q = AADT (smp/jam) ITP =V/C C (smp/jam) L = Jarak (km) To (L V) To (MHV) To (LongV) L int as an U ta ra
29 Brebes 35 Kota Tegal 26081.55 0.27 96598.33 13 78 65 62 35 Kota Tegal 27 Pemalang 26072.33 0.56 46557.73 30 78 65 62 27 Pemalang 34 Kota Pekalongan 25636.67 0.31 82698.94 35 78 65 62 34 Kota Pekalongan 25 Batang 36923.58 0.42 87913.29 7 78 65 62 25 Batang 24 Kendal 22320 0.68 32823.53 64 68 55 51 24 Kendal 33 Kota Semarang 31184 0.66 47248.48 29 78 65 62 33 Kota Semarang 21 Demak 32039.18 0.9 35599.09 26 78 65 62 21 Demak 19 Kudus 19939.41 0.94 21212.14 25 78 65 62 19 Kudus 18 Pati 22206.83 0.89 24951.49 24 78 65 62 18 Pati 17 Rembang 18755.47 0.83 22596.95 36 78 65 62 L int as an T enga h 2 Banyumas 3 Purbanlingga 20120 0.79 25468.4 20 61 52 49 3 Purbalingga 4 Banjarnegara 11223.3 0.88 12753.8 49 61 52 49 4 Banjarnegara 7 Wonosobo 12005 0.58 20698.3 31 55 42 38 7 Wonosobo 23 Temanggung 7048.2 0.77 9153.5 43 55 42 38 23 Temanggung 22 Semarang 23270.84 0.61 38148.9 50 61 52 49 22 Semarang 32 Kota Salatiga 29406 0.81 36303.7 21 61 52 49 22 Semarang 33 Kota Semarang 40907.97 1.2 34090.0 27 74 63 60 32 Kota Salatiga 9 Boyolali 30321 0.78 38873.1 27 78 65 62 9 Boyolali 31 Kota Surakarta 32346 1.17 27646.2 27 74 63 60 31 Kota Surakarta 14 Sragen 24631.09 0.69 35697.2 27 74 63 60 31 Kota Surakarta 13 Karanganyar 32140.66 0.8 40175.8 13 74 63 60 13 Karanganyar 14 Sragen 15690 0.22 71318.2 14 74 63 60 L int as anS el a ta n 2 Banyumas 1 Cilacap 6265.15 0.85 7370.765 61 61 52 49 1 Cilacap 5 Kebumen 16416.29 0.7 23451.84 94 61 52 49 5 Kebumen 6 Purworejo 25021.64 0.79 31672.96 44 61 52 49 6 Purworejo 8 Magelang 24379.95 0.73 33397.19 53 61 52 49 8 Magelang 10 Klaten 32533.26 0.77 42250.99 83 61 52 49 10 Klaten 31 Kota Surakarta 24883.29 1.18 21087.53 36 78 65 62 31 Kota Surakarta 11 Sukoharjo 116434.66 0.69 168745.9 14 68 60 58 11 Sukoharjo 12 Wonogiri 13211.96 0.68 19429.35 42 68 60 58 12 Wonogiri 13 Karanganyar 16431.66 0.64 25674.47 44 68 60 58 11 Sukoharjo 13 Karanganyar 13903.87 0.87 15981.46 24 68 60 58 L int as an P enghu bung 29 Brebes 28 Tegal 10655 0.46 23163.04 25 78 65 62 35 Kota Tegal 28 Tegal 29161 0.67 43523.88 12 78 65 62 28 Tegal 2 Banyumas 13000.7 0.6 21667.83 126 68 60 58 3 Purbalingga 5 Kebumen 13284 0.75 17712 95 68 60 58 7 Wonosobo 6 Purworejo 17563 0.77 22809.09 106 68 60 58 23 Temanggung 30 Kota Magelang 18426.42 0.9 20473.8 23 68 60 58 30 Kota Magelang 8 Magelang 24465.03 0.5 48930.06 10 78 65 62
N on L int as an 27 Pemalang 28 Tegal 15344 0.4 38360 42 68 60 58 28 Tegal 3 Purbalingga 11286.9 0.87 12973.45 146 68 60 58 27 Pemalang 26 Pekalongan 6596 0.47 14034.04 50 68 60 58 26 Pekalongan 4 Banjarnegara 4978 0.33 15084.85 258 68 60 58 34 Kota Pekalongan 26 Pekalongan 7028 0.45 15617.78 15 68 60 58 25 Batang 26 Pekalongan 5612 0.26 21584.62 22 55 42 38 25 Batang 7 Wonosobo 6074 0.56 10846.43 209 55 42 38 24 Kendal 23 Temanggung 9385 0.48 19552.08 106 68 60 58 33 Kota Semarang 15 Grobogan 14658 1.09 13447.71 67 68 60 58 21 Demak 15 Grobogan 5328 0.23 23165.22 49 68 60 58 19 Kudus 15 Grobogan 4814 0.32 15043.75 46 68 60 58 19 Kudus 20 Jepara 12759 0.87 14665.52 19 68 60 58 20 Jepara 18 Pati 7330 0.43 17046.51 83 68 60 58 18 Pati 15 Grobogan 8654 0.74 11694.59 70 68 60 58 17 Rembang 16 Blora 9487 0.72 13176.39 36 65 57 55 16 Blora 15 Grobogan 15175 0.74 20506.76 62 65 57 55 15 Grobogan 14 Sragen 15917 0.78 20406.41 176 61 52 49 Sumber : Analisa Data IRMS
Dari Penentuan Inisialisasi sistem Jaringan yang didefinisikan maka dapat ditentukan Minimalisasi Waktu Perjalanan (Travel Time ) berdasarkan jarak terpendek setelah rute tersebut dipertimbangkan dengan volume ruas jalan, Indek Pelayanan Jalan (DS / Derajat Kejenuhan Jalan ) dan Kecepatan dasar Masing Masing Jenis kendaraan Barang yang didefinisikan. Sehingga hasil dari persamaan fungsi tujuan penentuan TQijpada arus Q (volume) pada jalur terpendek antar zona dapat diketahui nilainya. Berikut hasil Nilai Travel time berdasarkan jarak terpendek berdasarkan kondisi iarus lalu lintas dan tingkat pelayanan jalan yang ada dari zona cilacap ke zona yang ada di jawa Tengah
Sehingga dari hasil Travel Time masing–masing zona dapat disusun matrik travel time pergerakan angkutan barang berdasarkan distribusi pergerakan jarak terpendek yang dilintasi volume lalu lintas (Q). pada (Tabel 5)
5. KESIMPULAN
Penggunaan Algoritma Djiskra dalam penentuan jarak terpendek dalam kontek pemilihan rute All or Nothing yang sudah mempertimbangkan kondisi karakteristik jaringan jalan dengan kapasitas, volume dan tingkat pelayanan jalan dapat mengoptimalkan pergerakan dengan tinjauan besaran Travel Time yang diperoleh dalam perjalanan distribusi pergerakan barang tersebut.
DAFTAR PUSTAKA
---, Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI),(1997) Departemen Pekerjaan Umum, Direktorat Jenderal Bina Marga, Jakarta
Hillier, Lieberman (2005). Introduction Operation Research 8 Edition, Penerbit Andi Jong Jek Siang (2011), Riset Operasi dan Pendekatan Algoritmis, Penerbit Andi P. Siagian (1987), Penelitian Operasional (teori dan Praktek)
Tamin (2000), Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB
kota
asal kota tujuan
nilai TQ jalur C ila ca p 1 Cilacap 1 0 1=>1 1 Banyumas 2 61 1=>2 1 Purbalingga 3 122 1=>2=>3 1 Banjarnegara 4 183 1=>2=>3=>4 1 Kebumen 5 61 1=>5 1 Purworejo 6 122 1=>5=>6 1 Wonosobo 7 190 1=>5=>6=>7 1 Magelang 8 183 1=>5=>6=>8 1 Boyolali 9 396 1=>5=>6=>8=>10=>31=>9 1 Klaten 10 244 1=>5=>6=>8=>10 1 Sukoharjo 11 390 1=>5=>6=>8=>10=>31=>11 1 Wonogiri 12 458 1=>5=>6=>8=>10=>31=>11=>12 1 Karanganyar 13 396 1=>5=>6=>8=>10=>31=>13 1 Sragen 14 396 1=>5=>6=>8=>10=>31=>14 1 Grobogan 15 448 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33=>15 1 Blora 16 513 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33=>15=>16 1 Rembang 17 578 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33=>15=>16=>17 1 Pati 18 516 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33=>15=>18 1 Kudus 19 516 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33=>15=>19 1 Jepara 20 584 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33=>15=>18=>20 1 Demak 21 458 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33=>21 1 Semarang 22 306 1=>5=>6=>7=>23=>22 1 Temanggung 23 245 1=>5=>6=>7=>23 1 Kendal 24 313 1=>5=>6=>7=>23=>24 1 Batang 25 245 1=>5=>6=>7=>25 1 Pekalongan 26 251 1=>2=>3=>4=>26 1 Pemalang 27 197 1=>2=>28=>27 1 Tegal 28 129 1=>2=>28 1 Brebes 29 207 1=>2=>28=>29 1 Kota Magelang 30 261 1=>5=>6=>8=>30 1 Kota Surakarta 31 322 1=>5=>6=>8=>10=>31 1 Kota Salatiga 32 367 1=>5=>6=>7=>23=>22=>32 1 Kota Semarang 33 380 1=>5=>6=>7=>23=>22=>33 1 Kota Pekalongan 34 275 1=>2=>28=>27=>34 1 KotaTegal 35 207 1=>2=>28=>35
