Analisis Efisiensi Operasional LRT Jabodebek dalam Penerapan Sistem Otomatisasi GoA 3
L.N. Bintari1*, I. Muthohar1, S. Malkhamah1
1Magister Sistem dan Teknik Transportasi, Universitas Gadjah Mada, Yogyakarta, INDONESIA
*Corresponding author: lavinangestibintari@mail.ugm.ac.id
INTISARI
LRT Jabodebek yang dioperasikan dengan Grade of Automation (GoA) tingkat 3 diharapkan dapat secara efektif dan efisien dalam mengatasi masalah keselamatan, kesalahan manusia dan kemacetan. Oleh karena itu penelitian ini bertujuan untuk mengevaluasi efisiensi jalur operasional LRT Jabodebek dalam penerapan GoA 3 dengan menggunakan metode Data Envelopment Analysis (DEA) pada dua jalur operasional, yaitu greenline dan blueline. Pengukuran dilakukan dengan pendekatan berorientasi output dengan variabel input meliputi jumlah trainset, frekuensi perjalanan, dwell time, kecepatan operasional, jumlah stasiun dan jarak antar stasiun, sedangkan untuk variabel output mencakup volume penumpang dan waktu tempuh ratarata LRT Jabodebek. Hasil penelitian menunjukkan bahwa seluruh jalur operasional Bekasi Line dan Cibubur Line telah mencapai efisiensi teknis sempurna dengan nilai 1 pada metode CRS dan VRS. Meskipun demikian, hasil optimalisasi mengindikasikan adanya potensi penyesuaian dengan pengurangan frekuensi perjalanan tertinggi sebesar -17,75% (CRS) dan – 12,73% (VRS), penyesuaian jumlah trainset -12,98% (CRS) dan -10% (VRS) serta volume penumpang yang dapat ditingkatkan hingga 10,47% (CRS).
REFERENSI
Chan, D. M., Mawengkang, H., & Nasution, S. (2022). Measurement of DEA-Based ICT Development Efficiency
Level with Modified CCR Method. Jurnal Varian, 6(1), 97–104. https://doi.org/10.30812/varian.v6i1.2197
Charnes, A., Cooper, W. W., & Rhodes, E. (1978). Measuring the efficiency of decision making units. European
Journal of Operational Research, 2(6), 429–444. https://doi.org/https://doi.org/10.1016/0377-2217(78)90138-8 Coelli, T. (2016). A Guide to DEAP Version 2.1: A Data Envelopment Analysis (Computer) Program. CEPA
Working Paper 96/08 ABSTRACT, 4(1), 1–7.
Coelli, T., Rao, D. S., O’Donnell, C., & Battese, G. (2005). An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis.
In An Introduction to Efficiency and Productivity Analysis. https://doi.org/10.1007/978-1-4615-5493-6
Ewertowska, A., Galán‐Martín, Á., Guillén‐Gosálbez, G., Gavaldà, J., & Jiménez, L. (2016). Assessment of the
environmental efficiency of the electricity mix of the top European economies via data envelopment analysis.
Journal of Cleaner Production, 116, 13–22. https://api.semanticscholar.org/CorpusID:155796816
Farrell, M. J. (2018). The Measurement of Productive Efficiency. Royal Statistical Society. Journal. Series A:
General, 120(3), 253–281. https://doi.org/10.2307/2343100
IEC 62290-1, (2014).
Jannah, A. N., Muthohar, I., & Parikesit, D. (2020). Efficiency Analysis of Commuter Line Stations (Case study:
Tebet Station to Cilebut Station, Indonesia). 193(Istsdc 2019), 131–135.
https://doi.org/10.2991/aer.k.200220.027
Rusydiana. (2013). Mengukur Tingkat Efisiensi dengan Data Envelopment Analysis. Bogor:SMART Publishing.
Singh, P., Dulebenets, M. A., Pasha, J., Gonzalez, E. D. R. S., Lau, Y. Y., & Kampmann, R. (2021). Deployment of
Autonomous Trains in Rail Transportation: Current Trends and Existing Challenges. IEEE Access, 9, 91427–
91461. https://doi.org/10.1109/ACCESS.2021.3091550