Mangara. Jurnal Ekonomi-Qu Vol 13 No. 1 (2023) http://dx.doi.org/10.35448/jequ.v13i1.20279
Jurnal Ekonomi-Qu P-ISSN: 2089-4473; E-ISSN: 2541-1314

## Research Article
Pengaruh  Optimalisasi  Rute  terhadap  Kelayakan Finansial Angkutan Umum
Togi Haidat Mangara 1*
1 Universitas Sultan Ageng Tirtayasa *Correspondence author: togi.hm@untirta.ac.id
Article Info: Received:  01 April 2023 | Revised: 10 April 2023 | Accepted: 30 April 2023
Abstract: Bus sekolah maupun transportasi umum lainnya termasuk ke dalam barang publik yang harus dapat dinikmati  oleh  semua  kalangan  masyarakat  dengan  nyaman.  Meskipun  demikian,  dalam  penyediaan  barang publik tentu harus juga memperhatikan aspek kelayakan finansial agar beban biaya bagi penyelenggara proyek dapat diminimalisir dengan adanya analisis kelayakan finansial yang baik. Penelitian ini bertujuan untuk melihat pengaruh dari adanya perubahan rute terhadap kelayakan finansial. Objek dalam penelitian ini adalah program Bus  Sekolah  Kota  Bandung  yang  sudah  berjalan  sejak  tahun  2015  akan  tetapi  dari  penelitian  sebelumnya ditemukan fakta bahwa pemanfaatannya masih belum optimal. Sehingga perlu adanya upaya optimalisasi rute dalam meningkatkan efektifitas dan efisiensinya serta perlu diukur sejauh mana proyek tersebut layak secara finansial. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini terdiri atas analisis pemodelan rute menggunakan aplikasi berbasis  SIG,  analisis  biaya  operasional  kelayakan,  dan  analisis net  present  value untuk  menghitung  kelayakan finansialnya. Hasil dari penelitian ini menunjukkan bahwa perubahan rute memiliki dampak yang besar terhadap perubahan  biaya  yang  dihasilkan  oleh  satu  unit  armada  bus  sekolah.  Perubahan  biaya  tersebut  berupa peningkatan biaya dari rute eksisting sehingga jika dilihat secara finansial, maka rute hasil pemodelan tidak layak karena memberikan beban biaya yang lebih besar dibandingkan rute eksisting.
Keywords: bus sekolah; kelayakan finansial; BOK; NPV; SIG JEL Classification: xxx
How  to  Cite: Mangara,  T.H.  (2023).  Pengaruh  Optimalisasi  Rute  terhadap  Kelayakan  Finansial  Angkutan Umum. Jurnal Ekonomi-Qu, 13(1), 2541-1314 . DOI: https://dx.doi.org/1035448/jequ.v13i1 . 20279

## 1. Introduction
Angkutan umum merupakan salah satu bentuk barang publik yang mana dapat dimanfaatkan oleh masyarakat secara umum tanpa perlu adanya persaingan maupun ekslusifitas di dalam pemanfaatannya (Cornes & Sandler, 1996) yang mana dalam sisi ekonomi angkutan umum membantu  dalam  memfasilitasi  pergerakan  penduduk  terkait  dengan  kegiatan  ekonomi masyarakat (Mankiw, 2016). Fasilitasi kendaraan umum dalam penelitian terdahulu terbukti memberikan  dampak  terhadap  ekonomi  dari  skala  paling  rendah,  yaitu  pengeluaran masyarakat, yang mana dapat dilihat dari adanya penurunan biaya untuk transportasi sebagai
©2023 Department of Economics, Universitas Sultan Ageng Tirtayasa, Indonesia This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License
2 Mangara
hasil dari adanya penurunan waktu perjalanan (Deyas & Woldeamanuel, 2020). Dalam skala yang  lebih  luas,  investasi  dalam  bidang  transportasi  public  memiliki  dampak  dalam pengembangan  ekonomi  wilayah  yang  mana  sistem  transportasi  perkotaan  yang terekstensifikasi dapat membentuk/menciptakan pusat – pusat kegiatan ekonomi yang mana dapat bergabung membentuk kota – kota metropolitan seperti Tokyo, Paris, dan London (Pokharel dkk., 2023).
Salah  satu  moda  transportasi  umum  yang  dapat  dilihat  dalam  lingkungan  perkotaan adalah bus, yang mana dalam penelitian ini lebih spesifik lagi adalah bus sekolah dengan studi kasus, yaitu program Bus Sekolah Kota Bandung yang diluncurkan oleh Dinas Perhubungan Kota  Bandung  sejak  tahun  2015.  Program  ini  dilaksanakan  dalam  rangka  memberikan pelayanan transportasi secara gratis kepada para pelajar di Kota Bandung dari usia Sekolah Dasar hingga usia Sekolah Menengah Atas. Penelitian terdahulu menemukan fakta bahwa keberjalanan  dari  program  ini  ternyata  belum  efektif  yang  dilihat  dari  tingkat  okupansi kendaraan  yang  belum  mencapai  tingkat  optimal,  yaitu  rata – rata  70%  dari  kapasitas kendaraan  (Mangara,  2017).  Dari  penelitian  tersebut  didapatkan  bahwa  alasan  tingkat keterisian yang  rendah  dikarenakan  pelajar  yang  enggan  untuk  menggunakan  bus  sekolah dengan alasan rute yang tidak melewati tempat tinggalnya dan juga waktu tunggu serta waktu perjalanan yang terlalu panjang. Dengan demikian, diperlukan adanya optimalisasi rute untuk merubah konfigurasi rute eksisting menjadi rute yang lebih optimal.
Akan tetapi, tentu saja perubahan rute atau apapun perubahan teknis dalam operasional infrastruktur transportasi akan mempengaruhi nilai ekonomi dari infrastruktur transportasi tersebut yang mana salah satunya dapat dilihat pada perubahan Biaya Operasional Kendaraan (BOK)  (Haryati,  2020;  Lestari  dkk.,  2018).  Dengan  demikian,  perlu  dilakukan  suatu penelitiaan untuk melihat seberapa besar pengaruh dari adanya perubahan rute dalam rangka optimalisasi rute terhadap kelayakan finansial dari suatu proyek, yang mana dalam kasus ini adalah penyelenggaraan Bus Sekolah Kota Bandung.

## 2. Literature Review
Optimalisasi  rute  angkutan  umum,  khususnya  dalam  bus  sekolah,  merupakan  bagian  dari bidang riset yang terhimpun di dalam School Bus Routing Problem (SBRP). SBRP merupakan objek penelitian yang sudah berusia cukup tua dan terus menerus mengalami perubahan dan peningkatan yang mana inti dari bidang riset ini intinya adalah bagaimana rute bus sekolah dapat  mencapai  optimal  melalui  satu,  beberapa,  maupun  semua  hal  yang  terkait  dengan pemilihan  halte  bus  sekolah,  penentuan  rute  sekolah,  penjadwalan  rute  bus  sekolah,  dan perumusan kebijakan transportasi strategis (Ellegood dkk., 2019; Park & Kim, 2010).
Penelitian ini menitikberatkan pada dua fokus dalam SBRP, yaitu pemilihan halte bus sekolah  dan  penentuan  rute  sekolah.  Secara  prinsip,  tahapan  pemilihan  halte  bus sekolah dalam konteks SBRP merupakan tahapan yang mana setiap pelajar yang termasuk ke dalam area pelayanan bus sekolah dan juga jaringan jalan yang tersedia dianalisis untuk menentukan dimana saja lokasi halte yang optimal dengan berbagai batasan (Ellegood dkk., 2019; Park & Kim,  2010;  Parvasi  dkk.,  2019).  Penentuan  halte  bus  sekolah  dapat  dibagi  menjadi  dua strategi, yaitu strategi LAR ( location – allocation – routing ) dan strategi ARL ( allocation – routing – location ). Strategi LAR digunakan dengan cara menentukan lokasi halte terlebih dahulu dan
kemudian  pelajar – pelajar  dialokasikan  kepada  halte – halte  terpilih  tersebut,  sementara strategi ARL digunakan sebaliknya, yaitu pelajar dialokasikan terlebih dahulu sesuai dengan kapasitas  bus  sekolah  dan  kemudian  baru  ditentukan  lokasi – lokasi  halte  yang  optimal (Parvasi dkk., 2019; Schittekat dkk., 2013).
Gambar 1: Ilustrasi Strategi LAR (atas) dan ARL (bawah)
Sumber: Park & Kim (2010)
Adapun  kelayakan  finansial  dalam  konteks  ini  dilihat  dari  aspek  biaya,  yaitu  Biaya Operasional Kendaraan (BOK). BOK merupakan biaya yang secara ekonomi dikeluarkan akibat adanya operasionalisasi dari suatu kendaraan pada kondisi normal yang mana terdiri atas dua komponen biaya, yaitu biaya langsung dan biaya tidak langsung  (Elkhasnet & Al Rasyid, 2020; Utami & Natio, 2021). Adapun secara perhitungan, nilai BOK dapat dihitung dengan  menggunakan  metode  perhitungan Pacific  Consultant  International (PCI)  yang  mana dalam  perhitungan  tersebut  BOK  diukur  berdasarkan  kecepatan  rata – rata  dari  suatu kendaraan (Tantry & Cahyono, 2022). Sementara itu, kelayakan finansial salah satunya dapat dianalisis dengan menggunakan analisis Net Present Value (NPV). NPV merupakan salah satu metode yang populer dalam mengukur nilai valuasi ekonomi dari suatu proyek pembangunan yang mana pada intinya, NPV menghitung nilai bersih dari arus keuangan proyek di masa mendatang dengan perspektif masa sekarang dengan beberapa prinsip diantaranya: nilai uang di masa mendatang ( future value ) akan lebih rendah dibandingkan nilai uang masa sekarang ( present value ) dan juga pendekatan ini memperhitungkan seluruh potensi dari arus kas di masa mendatang (Žižlavský, 2014) .
Secara  singkat,  penelitian  ini  memadukan  antara  penelitian  SBRP  dengan  analisis ekonomi dengan argumentasi bahwa bus sekolah merupakan barang publik sehingga dengan adanya  perpaduan  antara  analisis  teknik  dan  ekonomi  dapat  menghasilkan  analisis  yang komprehensif di dalam pengembangan kebijakan transportasi umum.

## 3. Methods
Penelitian ini menggunakan pendekatan kuantitatif yang mana analisis dilakukan dalam tiga tahap,  yaitu:  (1)  melakukan  pemodelan  optimalisasi  rute  dengan  menggunakan  aplikasi berbasis SIG (Sistem Informasi Geografis)/GIS ( Geographic Information System ); (2) melakukan analisis  perhitungan  BOK  sebelum  dan  sesudah  pemodelan  sesuai  dengan  ketetapan SK.687/AJ.206/DRJD/2002; dan (3) melakukan analisis perhitungan NPV untuk melihat kelayakan finansial dari rute bus sekolah sebelum dan setelah pemodelan.

## 3.1 Pemodelan Optimalisasi Rute
Berdasarkan  penelitian  Park  &  Kim  (2010),  pendekatan  SBRP  terdiri  atas  tahapan  (1) persiapan data, (2) pemilihan halte bus, (3) penentuan rute, (4) penyesuaian waktu masuk sekolah, dan (5) penjadwalan rute. Namun, dikarenakan kompleksitas yang tinggi dan skala analisis yang besar, penelitian terkait SBRP umumnya menggunakan sebagian dari tahapan – tahapan  tersebut  meskipun  seluruh  tahapan  tersebut  saling  terkait  satu  dengan  lainnya (Ellegood dkk., 2019). Oleh karena itu, dalam penelitian ini tahapan SBRP yang digunakan adalah  tahapan  (1),  (2),  dan  (3).  Seluruh  tahap  tersebut  disiapkan  dan  diolah  dengan menggunakan aplikasi berbasis SIG.
Data yang digunakan dalam analisis pemodelan ini terdiri atas data – data spasial terkait dengan lokasi sekolah, lokasi pelajar (kelurahan), data jaringan jalan, dan data lokasi halte bus eksisting. Sekolah – sekolah yang menjadi fokus dalam penelitian ini diantaranya dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1 Lokasi Sekolah beserta Zonasinya
Nama Sekolah Zona Sekolah (Berdasarkan aturan PPDB Kota Bandung) Cakupan Wilayah Zona Sekolah Jumlah Halte Eksisting SMPN 5 Kota Bandung A 35 kelurahan 71 halte SMPN 35 Kota Bandung A SMAN 1 Kota Bandung A SMAN 19 Kota Bandung A
Tahapan kedua, yaitu pemilihan halte bus, dilakukan dengan menggunakan basis data yang dimiliki sebagaimana pada Tabel 1. Pendekatan yang dilakukan adalah pendekatan LAR, yaitu dengan terlebih dahulu menentukan dimana lokasi halte – halte yang optimal untuk kemudian menjadi acuan untuk alokasi pelajar yang dalam kasus ini adalah domisili kelurahan dimana para pelajar tinggal. Di dalam aplikasi SIG, fungsi yang dapat digunakan adalah fungsi location-allocation dengan ilustrasi yang dapat dilihat pada (a)  (b)
Gambar 1.
Tahapan ketiga dalam pemodelan optimalisasi rute ini adalah tahapan penentuan rute. Dalam tahapan ini, rute disimulasikan untuk dapat secara optimal melewati halte – halte yang sudah ditentukan pada tahapan sebelumnya. Fungsi yang digunakan untuk tahapan ini adalah fungsi vehicle routing problem (VRP) yang juga dilakukan didalam aplikasi SIG.
(a) (b)
Gambar  1 Ilustrasi  Penggunaan  Fungsi  (a) Location-Allocation dan  (b)  VRP  pada  Aplikasi ArcMap Sumber: desktop.arcgis.com

## 3.2 Biaya Operasional Kendaraan
Nilai BOK diukur dengan menggunakan metode PCI dengan menggunakan dasar kecepatan rata – rata yang didapatkan dari sintesa pemodelan rute pada analisis sebelumnya. Hasil dari BOK  menggunakan  metode  PCI  ini  disimbolkan  dengan Y (biaya  per  1000  km)  dengan menggunakan  data  kecepatan V (kmj)  dan  juga  komponen – komponen  biaya  lain  yang disesuaikan dengan persamaan – persamaan di bawah. Bus sekolah, sebagaimana bus besar
6 Mangara
pada  umumnya,  termasuk  ke  dalam  golongan  kendaraan  jenis  II  A  dengan  rumus perhitungan sebagai berikut:
a) Persamaan Konsumsi Bahan Bakar (liter/1.000 km):
𝒀 = 𝟎, 𝟐𝟏𝟓𝟓𝟕𝑽 𝟐 − 𝟐𝟒, 𝟏𝟕𝟔𝟗𝟗 𝑽 + 𝟗𝟒𝟕, 𝟖𝟎𝟖𝟔𝟐 ( 1 )
b) Persamaan Konsumsi Oli Mesin (liter/1.000 km):
𝒀 = 𝟎, 𝟎𝟎𝟏𝟖𝟔 𝑽 𝟐 − 𝟎, 𝟐𝟐𝟎𝟑𝟓 𝑽 + 𝟏𝟐, 𝟎𝟔𝟒𝟖𝟔 ( 2 )
c) Persamaan Biaya Pemakaian Ban (satu ban per 1.000 km):
𝒀 = 𝟎, 𝟎𝟎𝟏𝟓𝟓𝟓𝟑 𝑽 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟓𝟗𝟑𝟑𝟑
( 3 )
d) Persamaan Biaya Perawatan ( Sparepart ) (biaya per 1.000 km dikalikan dengan nilai kendaraan yang terdepresiasi)
𝒀 = 𝟎, 𝟎𝟎𝟎𝟎𝟏𝟗𝟏 𝑽 + 𝟎, 𝟎𝟎𝟏𝟓𝟒 ( 4 )
e) Persamaan Biaya Awak Kendaraan (per 1.000 km):
𝒀 = 𝟎, 𝟎𝟏𝟓𝟏𝟏 𝑽 + 𝟏, 𝟐𝟏𝟐
( 5 )
f) Persamaan Depresiasi (per 1.000 km dikalikan dengan setengah dari nilai kendaraan terdepresiasi):
𝒀 = 𝟏/(𝟔 𝑽 + 𝟑𝟎𝟎) ( 6 )
g) Persamaan untuk Bunga Modal (per 1.000 km dikalikan dengan setengah dari nilai kendaraan terdepresiasi):
𝒀 = (𝟎, 𝟏𝟓  × 𝟏. 𝟎𝟎𝟎)/(𝟏. 𝟕𝟏𝟒, 𝟐𝟖𝟓𝟕𝟏 𝑽) ( 7 )
h) Persamaan untuk Asuransi (per 1.000 km dikalikan dengan setengah dari nilai baru kendaraan):
𝒀 = 𝟔𝟏/(𝟏. 𝟕𝟏𝟒, 𝟐𝟖𝟓𝟕𝟏 𝑽) ( 8 ) i) Persamaan untuk Biaya Perjalanan (per 1.000 km dikalikan dengan upah): 𝒀 = 𝟏. 𝟎𝟎𝟎/𝑽 ( 9 )
j) Persamaan Biaya Overhead (biaya tak terduga)
𝒀 = 10% 𝑑𝑎𝑟𝑖 𝑠𝑢𝑏 𝑡𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑃𝑒𝑟𝑠𝑎𝑚𝑎𝑎𝑛 (1)𝑠. 𝑑 (9)
Metode  PCI  sebagaimana  dituliskan  pada  persamaan  (  1  )  s.d.  (  9  )  menggunakan beberapa data terkait dengan operasionalisasi bus sekolah seperti gaji (upah), biaya pembelian kendaraan, biaya bahan bakar, dan biaya oli. Data – data tersebut tidak dihasilkan di dalam pemodelan sehingga dapat dijelaskan di dalam (tabel) berikut:
Tabel 2 Data Penunjang Perhitungan BOK Metode PCI
No.  Nama Item Harga (Rp) 1. Biaya pembelian kendaraan (bus kapasitas 60 penumpang) 1.000.000.000 2. Biaya depresiasi kendaraan 1 240.000.000 3. Upah awak kendaraan (per bulan) 2 4.048.462,69 4. Biaya bahan bakar (per liter) 6.800 5. Biaya oli (per liter) 60.000
6. Biaya ban (per satu unit)
3.000.000

## Diolah dari berbagai sumber
1 menggunakan asumsi masa penyusutan/usia ekonomis angkutan umum selama 5 tahun dan biaya residu sebesar 20% dari biaya kendaraan baru
2 UMK Kota Bandung

## 3.3 NPV
Perhitungan NPV yang digunakan dalam penelitian ini merupakan perhitungan NPV secara generik dengan menggunakan data arus keuangan selama periode proyek dan juga tingkat bunga (Žižlavský, 2014) . Periode proyek dalam penelitian ini diasumsikan berjalan selama 5 tahun mengikuti usia ekonomis kendaraan. Rumus yang digunakan adalah sebagai berikut.
𝑵𝑷𝑽 =   ∑ 𝑵𝑪𝑭 𝒕 (𝟏+𝒓) 𝒕 𝒏 𝒕=𝟎 ( 10 )
Yang mana NPV = net present value ; NFCt = arus keuangan bersih di tahun t ; dan r = tingkat bunga.

## 4. Results and Discussion

## 4.1 Hasil Pemodelan Optimalisasi Rute
Hasil  pemodelan  menunjukkan  hasil  yang  beragam,  terdapat  beberapa  perubahan  terkait dengan panjang rute, waktu perjalanan, wilayah pelayanan, dan juga kecepatan rata – rata dari rute eksisting. Terdapat catatan yang mana dalam kondisi eksisting, bus sekolah tidak secara spesifik berhenti pada halte bus yang berarti awak bus masih secara sembarangan menaikkan dan  menurunkan  penumpang  di  jalan  raya.  Dalam  pemodelan,  jumlah  halte  ditentukan dengan asumsi bahwa setelah pemodelan awak bus sekolah akan tertib untuk berhenti di halte. Perubahan tersebut dapat dilihat pada Tabel 3

## Tabel 3 Perbandingan Rute Eksisting dengan Rute Hasil Pemodelan
Indikator Rute Eksisting Rute Hasil Pemodelan Panjang trayek 12 km 16,25 km Lama perjalanan 2 jam 2 jam 30 menit Kecepatan rata - rata 6 km/jam 6,5 km/jam Wilayah pelayanan 21 kelurahan 30 kelurahan Jumlah halte 1 n/a 16 halte
Hasil tersebut menunjukkan bahwa dari segi panjang trayek maupun lama perjalanan mengalami  peningkatan  yang  artinya  satu  armada  bus  melayani  dengan  durasi  yang  lebih panjang dari sebelumnya. Akan tetapi, terdapat perubahan pada kecepatan rata – rata yang
8 Mangara
ikut  meningkat  dan  juga  wilayah  pelayanan  yang  menjadi  lebih  luas  yang  artinya  banyak pelajar  yang  akan  terlayani  dengan  bus  sekolah.  Gambaran  secara  spasial  mengenai perubahan rute tersebut dapat dilihat pada Gambar 2.

## Gambar 2 Visual Perbandingan Rute Eksisting dengan Hasil Pemodelan

## 4.2 Hasil Perhitungan BOK
Perhitungan  BOK  dengan  menggunakan  metode  PCI  terlebih  dahulu  menghitung persamaan – persamaan yang nantinya akan dikalikan dengan data – data dasarnya. Metode ini menghasilkan jumlah dalam satuan per 1.000 km yang mana pada hasil akhirnya dihitung kembali agar didapatkan data satuan biaya per km dan per tahun untuk perhitungan NPV. Hasil perhitungan variabel persamaan PCI dapat dilihat pada Tabel 4.

## Tabel 4 Variabel Biaya Berdasarkan Metode PCI
Komponen Biaya Variabel Perhitungan PCI Rute Eksisting Rute Pemodelan
Konsumsi Bahan Bakar 810,5072 799,7660175 Konsumsi Oli Mesin 10,80972 10,71117 Biaya Pemakaian Ban 0,0152651 0,01604275 Biaya Perawatan 0,0016546 0,00166415 Biaya Awak Kendaraan 1,30266 1,310215 Biaya Depresiasi 8,333333333 7,692307692 Bunga Modal 0,014583333 0,013461538 Asuransi 0,005930556 0,005474359 Biaya Perjalanan 166,6666667 153,8461538
Kemudian, data tersebut dihitung kembali dengan menggunakan dasar data dari Tabel 2 sehingga  menghasilkan  data  biaya  per  1.000  km  yang  kemudian  dihitung  kembali  agar didapatkan data biaya per km sebagaimana ditampilkan pada Tabel 5.

## Tabel 5 Hasil Perhitungan Komponen Biaya
Komponen Biaya Biaya per 1000 km Biaya per Km Rute Eksisting  Rute Pemodelan Rute Eksisting Rute Pemodelan Konsumsi Bahan Bakar 5.511.448,96 5.438.408,92 5.511,45 5.438,41 Konsumsi Oli Mesin 648.583,20 642.670,20 648,58 642,67 Biaya Pemakaian Ban 274.771,80 288.769,50 274,77 288,77 Biaya Perawatan 397.104,00 399.396,00 397,10 399,40 Biaya Awak Kendaraan 29.964,60 30.138,39 29,96 30,14 Biaya Depresiasi 1.000.000.000,00 923.076.923,08  1.000.000,00 923.076,92 Bunga Modal 1.750.000,00 1.615.384,62 1.750,00 1.615,38 Asuransi 2.965.277,79 2.737.179,49 2.965,28 2.737,18 Biaya Perjalanan 674.743.781,67 622.840.413,85 674.743,78 622.840,41 Sub Total 1.686.320.932,02  1.557.069.284,04  1.686.320,93 1.557.069,28 Biaya Overhead 168.632.093,20 155.706.928,40 168.632,09 155.706,93 Total Biaya 1.854.953.025,22  1.712.776.212,45  1.854.953,03 1.712.776,21
Dari tabel tersebut dapat dilihat bahwa terdapat perbedaan biaya sebesar Rp 142.176,81 sekitar 7,66 % dari biaya operasional kendaraan yang dihasilkan oleh rute eksisting dan rute hasil pemodelan. Akan tetapi, angka ini belum dapat memberikan gambaran terhadap biaya total yang dihasilkan dalam satu tahun. Secara angka, meskipun BOK per km dari rute hasil pemodelan  lebih  rendah  dibandingkan  dengan  rute  eksisting  tetapi  perlu  diperhatikan kembali  bahwa  jarak  perjalanan  yang  harus  ditempuh  dengan  menggunakan  rute  hasil pemodelan lebih panjang dibandingkan dengan rute eksisting. Dengan demikian, nilai BOK
per KM itu pun harus dihitung kembali berdasarkan data yang dihasilkan oleh pemodelan pada Tabel 3.
Rute eksisting dalam satu tahun menempuh jarak perjalanan 15.840 km sementara rute pemodelan  menempuh  jarak  21.450  km  dalam  waktu  satu  tahun.  Dasar  perhitungannya adalah jika ritase yang ditempuh dalam satu hari tidak berubah yang artinya satu unit bus dalam satu hari melayani tiga waktu perjalanan, yaitu pagi, siang dan sore. Di setiap waktu, bus berjalan selama 2 (dua) rit untuk mengantarkan pelajar sehingga satu unit bus dalam satu hari beroperasi sebanyak 6 (enam) rit. Jumlah ritase tersebut yang kemudian dikalikan dengan jarak tempuh satu unit bus setiap ritnya baik untuk rute eksisting maupun rute pemodelan.
Kemudian hasil perhitungan tersebut dapat digunakan untuk menghitung BOK yang dihasilkan oleh rute eksisting maupun rute pemodelan per tahunnya sebagaimana pada Tabel 6.

## Tabel 6 Hasil Perhitungan BOK per Tahun
Komponen Biaya Biaya per Tahun Rute Eksisting Rute Pemodelan Konsumsi Bahan Bakar 87.301.352 116.653.871 Konsumsi Oli Mesin 10.273.558 13.785.276 Biaya Pemakaian Ban 4.352.385 6.194.106 Biaya Perawatan 6.290.127 8.567.044 Biaya Awak Kendaraan 474.639 646.468 Biaya Depresiasi 15.840.000.000 19.800.000.000 Bunga Modal 27.720.000 34.650.000 Asuransi 46.970.000 58.712.500 Biaya Perjalanan 10.687.941.502 13.359.926.877 Sub Total 26.711.323.563,21 33.399.136.142,76 Biaya Overhead 2.671.132.356,32 3.339.913.614,28 Total Biaya 29.382.455.919,53 36.739.049.757,04

## 4.3 Perbandingan Kelayakan Finansial
Perhitungan  NPV  yang  dilakukan  menggunakan  asumsi – asumsi  sebagai  berikut:  tingkat bunga menggunakan tingkat inflasi IHK per April 2023, yaitu 4,33%; periode waktu yang digunakan adalah 5 (lima) tahun mengikuti usia ekonomis kendaraan; arus keuangan yang digunakan  sama  dengan  BOK  dikarenakan  pelayanan  bus  sekolah  tidak  memungut  tarif kepada pelajar sehingga tidak ada komponen pendapatan dari operasional bus tersebut. Hasil perhitungan tersebut dapat dilihat pada
Tabel 7 Perhitungan NPV Rute Eksisting dan Rute Pemodelan
Rute Eksisting Rute Pemodelan
NPV Rp6.721.135.202,59 Rp8.403.930.607,71
Perhitungan tersebut menunjukkan bahwa NPV yang dihasilkan oleh rute pemodelan lebih besar Rp 1.682.795.405,12 atau 20 % dibandingkan dengan rute eksisting. Jika melihat dalam prinsip NPV secara normal, rute pemodelan akan menjadi pilihan terbaik. Akan tetapi, karena tidak terdapat komponen pendapatan ( benefit ) dalam perhitungan ini, maka nilai NPV yang  dimaksud  murni  dari  komponen  biaya  sehingga  dalam  jangka  panjang,  biaya  yang dihasilkan oleh rute hasil pemodelan jauh lebih mahal dibandingkan dengan rute eksisting. Sehingga jika dilihat dari aspek kelayakan finansial maka rute eksisting masih lebih feasible untuk dipertahankan.

## 5. Conclusions and Recommendations
Dari hasil – hasil tersebut dapat disimpulkan bahwa perubahan dari rute eksisting kepada rute pemodelan memberikan beban pembiayaan yang besar kepada pemilik proyek bus sekolah Kota  Bandung.  Hal  tersebut  ditunjukkan  dengan  nilai  NPV  biaya  yang  lebih  mahal dibandingkan  dengan  rute  eksisting.  Dapat  disimpulkan  pula  bahwa  transportasi  sebagai barang publik sangat sensitif terhadap perubahan – perubahan yang sifatnya teknis seperti salah satunya perubahan rute tersebut. Akan tetapi, analisis ini masih dapat dikembangkan kembali  dengan  melihat  aspek  manfaat  sosial  ( net  social  benefit )  yang  dapat  menjadi  bahan perhitungan NPV sehingga akan dapat terlihat mana yang memberikan manfaat lebih besar ditambah lagi rute hasil pemodelan menunjukkan peningkatan dari segi wilayah pelayanan yang artinya dengan rute hasil pemodelan maka akan lebih banyak pelajar yang terlayani oleh bus  sekolah.  Meskipun  demikian,  terdapat  kekurangan  dari  penelitian  ini  terutama  terkait dengan pemodelan spasial yang mana data – data yang digunakan dalam pemodelan belum bersifat real-time sehingga belum mempertimbangkan faktor – faktor lalu lintas lain seperti kemacetan  dan  lain  sebagainya.  Kekurangan  tersebut  dapat  dikembangkan  lagi  dalam penelitian – penelitian selanjutnya dalam rangka memberikan gambaran yang lebih presisi terkait pemodelan transportasi dan juga pemodelan ekonomi.

## Daftar Pustaka
Cornes, R., & Sandler, T. (1996). The Theory of Externalities, Public Goods and Club Goods (2nd ed.). Cambridge University Press. https://doi.org/10.1017/CBO9781139174312
Deyas,  G.  T.,  &  Woldeamanuel,  M.  G.  (2020).  Social  and  economic  impacts  of  public transportation on adjacent communities: The case of the Addis Ababa light rail transit. Research in Transportation Economics , 84 . https://doi.org/10.1016/j.retrec.2020.100970
Elkhasnet,  E.,  &  Al  Rasyid,  M.  F.  (2020).  Analisis  Biaya  Operasional  Kendaraan  (BOK)
Angkutan  Kota  Trayek  Cimahi – Leuwipanjang  Bandung. RekaRacana:  Jurnal  Teknik Sipil , 6 (1). https://doi.org/10.26760/rekaracana.v6i1.33
Ellegood,  W.  A.,  Solomon,  S.,  North,  J.,  &  Campbell,  J.  F.  (2019).  School  bus  routing problem: Contemporary trends and research directions. Dalam Omega (United Kingdom) . Elsevier Ltd. https://doi.org/10.1016/j.omega.2019.03.014
Haryati,  N.  (2020).  Analisa  Biaya  Operasional  Kendaraan  Akibat  Pemakaian  Badan  Jalan Yang Bersifat Pribadi (Studi Kasus : Penutupan Jl. Wakaaka Dengan Pemilihan Rute Melalui Jl. Hayam Wuruk, Kota Baubau). Jurnal Media Inovasi Teknik Sipil Unidayan , 9 (2),
113 – 123. https://doi.org/10.55340/jmi.v9i2.661
Lestari, A. T., Hasanudin, A., & Kriswardhana, W. (2018). Relationship Between Road and Operational Cost of Vehicles On Jember Collector Urban Street. Jurnal Rekayasa Sipil dan Lingkungan , 2 (01), 57 – 66. https://doi.org/10.19184/jrsl.v2i01.7583 Mangara, T. H. (2017). Kinerja Pelayanan Bus Sekolah Kota Bandung. Jurnal Planologi Unpas ,
4 (November), 849 – 860. https://www.journal.unpas.ac.id/index.php/planologi/article/view/711
Mankiw, G. N. (2016). Principles of Economics . South-Western College Pub.
Park, J., & Kim, B. I. (2010). The school bus routing problem: A review. European Journal of Operational Research , 202 (2), 311 – 319. https://doi.org/10.1016/j.ejor.2009.05.017
Parvasi, S. P., Tavakkoli-Moghaddam, R., Taleizadeh, A. A., & Soveizy, M. (2019). A Bi- Level Bi-Objective Mathematical Model for Stop Location in a School Bus Routing
Problem. IFAC-PapersOnLine , 52 (13), 1120 – 1125.
https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.11.346
Pokharel, R., Bertolini, L., & te Brömmelstroet, M. (2023). How does transportation facilitate regional economic development? A heuristic mapping of the literature. Transportation Research Interdisciplinary Perspectives , 19 . https://doi.org/10.1016/j.trip.2023.100817 Schittekat, P., Kinable, J., Sörensen, K., Sevaux, M., Spieksma, F., & Springael, J. (2013). A metaheuristic  for  the  school  bus  routing  problem  with  bus  stop  selection. European Journal of Operational Research , 229 (2), 518 – 528.
https://doi.org/10.1016/j.ejor.2013.02.025
Tantry,  C.  A.,  &  Cahyono,  M.  S.  D.  (2022).  Analisis  Tarif  Biaya  Operasional  Kendaraan (BOK)  Bus  Kelas  Ekonomi  Jurusan  Surabaya-Malang  Dengan  Metode  Pacific Consultant International (PCI) Studi Kasus : Terminal Purabaya Bungurasih-Terminal Arjosari. Surabaya Jurnal Anggapa , 1 (1).
https://ojs.widyakartika.ac.id/index.php/anggapa/article/view/424
Utami, A., & Natio, W. K. R. (2021). Analisis Perbandingan Waktu Perjalanan dan Biaya antara Kendaraan Pribadi dan Transjakarta menggunakan Metode PCI (Studi Kasus : TJ Koridor IX Pinang Ranti-Pluit). Reka Buana: Jurnal Ilmiah Teknik Sipil dan Teknik Kimia , 6 (2), 150 – 159. https://doi.org/10.33366/rekabuana.v6i2.2649
Žižlavský, O. (2014). Net Present Value Approach: Method for Economic Assessment of Innovation  Projects. Procedia  -  Social  and  Behavioral  Sciences , 156 ,  506 – 512. https://doi.org/10.1016/j.sbspro.2014.11.230