Revolusi Solusi Transportasi dalam Mengatasi Masalah "Bus Stop" di Jaringan Jalan
Perencanaan rute dalam jaringan transportasi menjadi masalah yang semakin penting seiring dengan pertumbuhan populasi dan peningkatan mobilitas perkotaan. Salah satu masalah yang cukup menarik perhatian dalam studi transportasi adalah Bus Stop Problem (BSP), yang pertama kali diperkenalkan oleh Reza, Ali, dan Cheema pada 2015. Pada dasarnya, BSP berfokus pada penentuan lokasi pemberhentian bus dalam jaringan jalan untuk memaksimalkan efisiensi perjalanan agen yang memiliki tujuan individu. Penelitian terbaru yang dilakukan oleh Claudius Proissl dan Daniel Koch (2024) dalam artikel Revisiting the Bus Stop Problem in Road Networks, yang dipublikasikan pada SIGSPATIAL ’24, mengusulkan solusi optimal untuk masalah ini dengan menggunakan algoritma Dijkstra yang dimodifikasi.
Berkat solusi ini, mereka berhasil mengurangi kompleksitas komputasi yang sebelumnya sangat tinggi, bahkan pada jaringan jalan yang sangat besar. Dalam eksperimen mereka, algoritma ini dapat diterapkan pada jaringan jalan besar seperti di Stuttgart dan Jerman, yang memiliki ukuran jauh lebih besar dibandingkan dengan masalah BSP yang sebelumnya dihadapi. Pada tahun 2024, hasil eksperimen menunjukkan bahwa algoritma yang diajukan tidak hanya memberikan solusi yang lebih efisien, tetapi juga memungkinkan penerapan praktis dalam sistem transportasi besar. Dengan demikian, penelitian ini tidak hanya menyentuh aspek teoritis, tetapi juga berpotensi mengubah cara kita merencanakan dan mengelola transportasi publik secara lebih efisien dan ramah lingkungan.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Proissl dan Koch menawarkan pendekatan baru yang lebih efisien untuk menyelesaikan masalah Bus Stop Problem (BSP), yang sebelumnya sering dianggap sulit untuk diselesaikan secara optimal pada jaringan jalan besar. Metode yang diajukan oleh penulis menggunakan modifikasi dari algoritma Dijkstra untuk mencari rute optimal dengan mempertimbangkan dua komponen penting: rute agen dari titik asal menuju pemberhentian bus dan dari pemberhentian bus menuju tujuan akhir agen. Algoritma ini mengintegrasikan pencarian dua arah: satu pencarian dilakukan dari titik asal agen dan satu lagi dari tujuan agen, sementara pencarian untuk bus dilakukan secara terpisah untuk menemukan posisi pemberhentian optimal.
Yang menarik dari algoritma ini adalah penerapannya yang memungkinkan pencarian dengan waktu yang lebih singkat dibandingkan metode sebelumnya yang cenderung memiliki waktu komputasi yang sangat tinggi. Misalnya, eksperimen yang dilakukan di Stuttgart, dengan jaringan jalan yang lebih besar enam kali lipat dibandingkan penelitian sebelumnya, menunjukkan bahwa algoritma ini bekerja jauh lebih cepat dan efisien, dengan waktu evaluasi yang jauh lebih rendah. Pendekatan ini juga memungkinkan penggunaan pemberhentian bus lebih dari satu (multi-stop), yang memberikan fleksibilitas lebih dalam perencanaan jalur bus untuk mengakomodasi distribusi agen yang lebih tersebar.
Selain itu, penelitian ini juga memperkenalkan penggunaan fungsi objektif yang lebih variatif, seperti konsumsi energi dan waktu perjalanan rata-rata. Dua fungsi objektif ini sangat relevan dalam perencanaan transportasi yang bertujuan untuk meminimalkan biaya operasional dan waktu yang dibutuhkan oleh agen. Fungsi konsumsi energi mempertimbangkan biaya energi untuk perjalanan agen dan bus, sedangkan fungsi waktu perjalanan rata-rata mempertimbangkan waktu tunggu yang dapat terjadi antara agen yang satu dengan yang lainnya. Penelitian ini menunjukkan bahwa dengan menggunakan algoritma Dijkstra yang dimodifikasi, masalah ini dapat diselesaikan dalam waktu polinomial, bahkan untuk jaringan jalan yang sangat besar.
Kontribusi terbesar dari penelitian ini adalah penyederhanaan pemecahan masalah BSP dengan algoritma yang dapat diterapkan pada skala besar, yang sebelumnya hampir tidak mungkin dilakukan dengan algoritma klasik. Dengan pendekatan ini, Proissl dan Koch menawarkan solusi nyata bagi perencanaan rute transportasi publik yang lebih efisien, serta membuka peluang baru untuk penerapan teknologi ini dalam sistem transportasi umum atau ride-sharing yang berkembang pesat.
***
Penelitian yang dilakukan oleh Proissl dan Koch memberikan terobosan signifikan dalam menyelesaikan masalah Bus Stop Problem (BSP) dan memperkenalkan Multi-stop BSP yang lebih fleksibel, yang sangat berguna untuk aplikasi transportasi modern. Dengan menggunakan algoritma Dijkstra yang dimodifikasi, mereka berhasil memecahkan masalah yang sebelumnya dianggap sangat kompleks, bahkan pada jaringan jalan besar, dengan cara yang lebih efisien. Hasil eksperimen pada jaringan jalan besar seperti Stuttgart dan Jerman menunjukkan bahwa solusi ini tidak hanya lebih cepat, tetapi juga dapat diterapkan pada sistem transportasi dunia nyata.
Implikasi dari penelitian ini sangat luas. Solusi yang diajukan tidak hanya meningkatkan efisiensi perencanaan rute bus, tetapi juga dapat diterapkan dalam pengelolaan sistem transportasi berbasis ride-sharing, serta memperbaiki pengelolaan energi dan waktu perjalanan. Dengan meningkatnya penggunaan solusi berbasis algoritma canggih dalam sistem transportasi, penelitian ini berpotensi membuka jalan bagi sistem transportasi yang lebih ramah lingkungan dan hemat biaya, yang sangat dibutuhkan di kota-kota besar dengan tingkat kemacetan tinggi. Penelitian selanjutnya dapat menggali potensi untuk mengoptimalkan penggunaan fungsi objektif lainnya, seperti makespan, yang masih menjadi tantangan untuk dipecahkan secara optimal.
Referensi
