Menentukan lokasi halte secara optimal memerlukan pendekatan penelitian yang sistematis dan berbasis data. Berikut adalah beberapa metode yang umum digunakan dalam penelitian untuk menentukan lokasi halte:
1. Model Set Covering Problem (SCP)
Model SCP bertujuan untuk menentukan lokasi halte dengan jumlah minimum yang masih dapat mencakup seluruh area permintaan
penumpang dalam jarak tertentu. Pendekatan ini telah diterapkan dalam penelitian di Surabaya untuk menentukan lokasi dan jumlah halte trem secara optimal . Langkah-langkahnya meliputi:
o Identifikasi titik permintaan (misalnya, lokasi naik-turun penumpang).
o Penentuan kandidat lokasi halte.
o Pengukuran jarak antara titik permintaan dan kandidat halte.
o Penerapan model SCP untuk memilih lokasi halte yang mencakup semua titik permintaan dengan jumlah halte minimum.
2. Analisis Sistem Informasi Geografis (SIG)
SIG digunakan untuk menganalisis data spasial dan menentukan lokasi halte berdasarkan faktor-faktor seperti kepadatan penduduk,
penggunaan lahan, dan jarak antar halte. Dalam penelitian di Padang, SIG digunakan untuk mengevaluasi fasilitas halte dan menentukan lokasi halte baru pada koridor tertentu .
3. Analisis Statistik dan Distribusi Frekuensi
Metode ini melibatkan pengumpulan data jumlah penumpang yang naik dan turun di berbagai titik sepanjang rute. Dengan menggunakan
distribusi frekuensi, dapat ditentukan titik-titik dengan permintaan tinggi yang layak untuk dijadikan lokasi halte. Contohnya, penelitian di
Semarang menggunakan distribusi frekuensi persentil 85% untuk menentukan kebutuhan halte .
4. Metode Fuzzy Multi-Criteria Decision Making (FMCDM)
FMCDM mempertimbangkan berbagai kriteria secara bersamaan, seperti aksesibilitas, keamanan, dan kenyamanan, untuk menentukan lokasi halte yang optimal. Metode ini digunakan dalam penelitian di Bengkulu untuk menentukan lokasi halte bus sekolah dengan mempertimbangkan
berbagai faktor .
5. Kombinasi Clustering dan Algoritma Optimasi
Pendekatan ini menggabungkan metode clustering, seperti Mean Shift Clustering, untuk mengelompokkan titik-titik permintaan, dan algoritma optimasi, seperti Ant Colony Optimization, untuk merancang rute dan lokasi halte yang efisien. Penelitian di Jakarta Barat menggunakan kombinasi ini untuk merencanakan lokasi halte dan rute bus secara optimal .
Setiap metode memiliki kelebihan dan kekurangannya, dan pemilihan metode yang tepat tergantung pada konteks spesifik, data yang tersedia, dan tujuan penelitian. Dalam praktiknya, kombinasi beberapa metode sering digunakan untuk mendapatkan hasil yang lebih akurat dan dapat diandalkan.
