How to cite: Moh  Luthfi  Nurul  Afif.  et  al  (2022)  Analisa  Penggunaan  Algoritma  Dijkstra  dalam  Pencarian  Rute  Menuju Tempat Wisata Lawang Sewu, Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia, 7 (4). E-ISSN: 2548-1398 Published by: Ridwan Institute
Syntax  Literate:  Jurnal  Ilmiah  Indonesia  p–ISSN:  2541-0849 e-ISSN: 2548-1398 Vol. 7, No. 3, Maret 2022

## ANALISA  PENGGUNAAN  ALGORITMA  DIJKSTRA  DALAM  PENCARIAN RUTE MENUJU TEMPAT WISATA LAWANG SEWU

## Moh Luthfi Nurul Afif, Ismiyati, Mudjiastuti Handajani
Magister Teknik Sipil, Departemen Teknik Sipil, Universitas Diponegoro, Semarang, Indonesia Email: lutfiafif2@gmail.com, ismi.quensha@gmail.com, mhandajani@yahoo.com

## Abstrak
Tata  ruang rute  perjalanan  Jl.  Trimulyo  –  Jl.  Pemuda  memiliki  fungsi  kawasan industri, dan pendidikan  sedangkan Jl.  Woltermonginsidi – Jl. Pandanaran sebagai kawasan  komersial,  perkantoran  dan  wisata,  salah  satunya  adalah  Lawang  Sewu. Moda  transportasi  yang semakin  beragam  dan  ramai  tidak  diimbangi  dengan kapasitas  jalan  yang  memadai,  perubahan  pola  penggunaan  lahan  menjadikan peningkatan arus urbanisasi yang beragam sehingga menyebabkan banyak aktivitas yang  memicu  hambatan  samping  pada  rute  jalan  tersebut.  Adanya  kaitan  kinerja dan  hambatan  samping  mengindikasikan  timbulnya  kemacetan  lalu  lintas.  Tujuan penelitian  ini  yaitu  menganalisis  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  waktu  tempuh perjalanan  menuju  Lawang  Sewu.  Penentuan  rute  menuju  tempat  wisata  Lawang Sewu  menggunakan  Algoritma  Dijkstra  dengan  alat  analisis  statistik  deskriptif, penelitian ini menjelaskan bahwa  penumpukan suatu arus kendaraan yang menuju pada  suatu  tempat  dengan  menggunakan  pilihan  jalur  yang  sama  menimbulkan kepadatan  lalu  lintas  dan  mengakibatkan  kemacetan.  Faktor  yang  mempengaruhi pemilihan  rute  perjalanan  yaitu  kepadatan  arus  lalu  lintas  dan  hambatan  samping. Perhitungan  rute  yang  dipilih  dari  beberapa  alternatif  rute  secara  manual menghasilkan  nilai  yang  sama  dengan  menggunakan  aplikasi  Algoritma  Dijkstra sehingga aplikasi tersebut layak digunakan.
Kata Kunci : rute wisata; algoritma dijkstra; kemacetan

## Abstract
Travel  route  layout  Jl.  Trimulyo  –  Jl.  Youth  has  the  function  of  industrial  and educational areas, while Jl. Woltermonginsidi  – Jl. Pandanaran as a commercial, office and tourist area, one of which is Lawang Sewu. The increasingly diverse and crowded  modes  of  transportation  are  not  matched  by  adequate  road  capacity, changes  in  land  use  patterns  lead  to  an  increase  in  diverse  urbanization  flows, causing many activities that trigger side barriers on the road route. The existence of a performance link and side barriers indicate the emergence of traffic jams. The purpose of this study is to analyze the factors that affect the travel time of the travel route to Lawang Sewu tourist attractions. Determining the route to Lawang Sewu tourist  attractions  using  Dijkstra's  Algorithm  with  descriptive  statistical  analysis tools,  this  study  explains  that  the  accumulation  of  a  flow  of  vehicles  going  to  a place  using  the  same  choice  of  path  causes  traffic  congestion  and  causes congestion.  Factors  that  influence  the  selection  of  travel  routes  are  traffic  flow
density  and  side  barriers.  The  calculation  of  the  selected  route  from  several alternative routes manually produces the same value using the Dijkstra Algorithm application so that the application is feasible to use.

## Keywords: tourist routes; dijkstra algorithm; congestion

## Pendahuluan
Kemacetan  menjadi  salah  satu  masalah  yang  terjadi  di  kota-kota  besar,  salah satunya  Kota  Semarang.  Jumlah h kepadatan  penduduk  yang  tinggi  dan  aktivitas  yang beragam  membuat  peningkatan  lalu  lintas.  Mobilitas  yang  tinggi  sering terkendala dengan  minimnya a sarana  dan  prasarana a jalan  yang  terbatas.  Kemudahan  aksesibilitas transportasi  akan  menunjang  meningkatnya  berbagai  sektor,  salah  satunya  adalah pariwisata. Pariwisata merupakan salah satu potensi pendapatan suatu daerah. Menurut Undang-Undang No.10 pasal 20 tahun 2009 tentang Kepariwisataan, pariwisata a adalah segala  jenis  kegiatan  wisata  yang  didukung i berbagai  fasilitas s serta  layanan yang i disediakan  di  lingkungan  tersebut  oleh  masyarakat,  pengusaha,  maupun pemerintah.  Kota  Semarang  sebagai  Ibu  Kota  Provinsi  Jawa  Tengah  menjadi  pusat kegiatan ekonomi dan pemerintahan di Jawa Tengah yang memiliki banyak Landmark wisata  dengan  nilai  sejarah,  salah  satunya  adalah  museum  Lawang  Sewu.  Pemerintah Kota  Semarang  melalui  Peraturan j Walikota  Semarang  Nomor  3  Tahun  2010  tentang promosi  pariwisata  di  Kota  Semarang  salah  satunya  adalah  wisata  sejarah  Lawang Sewu.
Kawasan wisata tentu identik dengan aktivitas yang melibatkan banyak kegiatan, dan  mobilitas  dari  satu  lokasi  ke  lokasi  lain.  Aktivitas  yang  tinggi  menimbulkan kemacetan lalu  lintas  yang  dipengaruhi  oleh ketidakseimbangan  antara  peningkatan volume kendaraan dan pertumbuhan prasarana jalan yang tersedia serta kapasitas efektif ruas  jalan  yang  ada  lebih  kecil  dari  kapasitas  jalan  yang  direncanakan  akibat  adanya hambatan di tepi jalan. Hambatan di tepi jalan tersebut sering kali terkait dengan adanya aktivitas  sosial  dan  ekonomi,  parkir  pada  badan  jalan,  angkutan  umum  yang menurunkan  penumpang  disembarang  tempat  dan  lalu  lalangnya  orang  untuk menyeberang  sehingga  menyebabkan  penurunan  kapasitas  dan  kinerja  jalan  (Tamin, 2000).
Beberapa  jalan  di  Kota  Semarang  sudah  mengalami  kemacetan  yang  cukup tinggi,  sehingga  tingkat  pelayanan  ( level  of  service) yang  diberikan  mengalami penurunan  secara  signifikan  (Setiadji,  2006).  Kemacetan  terjadi  disebabkan  oleh beberapa  faktor,  seperti  tidak  sebandingnya  jumlah  pengguna  jalan  dengan  kapasitas jalan, kondisi geometri dan lebar jalan, jumlah kendaraan yang terus meningkat, traffic management yang  kurang  baik,  serta  sarana  pengatur  lalu  lintas  yang  tidak  berfungsi dengan baik dan kondisi non teknis yang tidak terduga di jalanan (Boediningsih, 2011).
Perjalanan  menuju  lokasi  wisata  Lawang  Sewu  dapat  diakses  menggunakan beberapa  rute  jalan,  Dari  hasil  survei  pendapat  terhadap  100  orang  wisatawan  yang melewati simpang Trimulyo diketahui bahwa banyak orang mengetahui rute perjalanan ke  tempat  tujuan  yang  biasa  dikunjunginya,  akan  tetapi  jika  tempat  tersebut  belum
pernah  dikunjungi  rata-rata  akan  mengalami  kesulitan  untuk  menentukan  rute  menuju tempat  tersebut  dan  memilih  menggunakan  rute  jalan  yang  sering  dilewati.  Adapun pemilihan rute perjalanan dari simpang Trimulyo menuju Lawang Sewu oleh wisatawan seperti pada Tabel 1 berikut.

## Tabel 1

## Pilihan Rute Perjalanan dari Simpang Trimulyo menuju Lawang Sewu
Pilihan Rute Jalan Jumlah Jl. Pengapon Jl. Woltermonginsidi Rute Jalan Lain 43 37 20 100
Sumber: Survei, 2021
Wisatawan  pasti  menginginkan  rute  yang  paling  efisien  untuk  menuju  tempat wisata  tersebut  agar  dapat  menghemat  waktu  dan  biaya.  Pencarian  rute  yang  paling efisien  menuntut  wisatawan  untuk  membuat  keputusan  rute  mana  yang  akan  diambil dari  beberapa  pilihan  rute  yang  ada,  dalam  penelitian  ini  membandingkan  rute perjalanan  wisata  yang  banyak  dipilih  oleh  100  responden  wisatawan  yaitu  alternatif rute  1  di  kawasan  industri  dengan  pemukiman  kepadatan  rendah  dan  sedang,  serta fungsi  kawasan  campuran  yaitu  kawasan  industri,  permukiman,  gudang  pabrik, perdagangan  &  jasa,  sedangkan  alternatif  rute  2  di  kawasan  perkantoran,  pendidikan dan  pertokoaan.  Pada  rute  pertama  adalah  sebagai  kawasan  industri  dan  pendidikan, yaitu  Jl.  Trimulyo  –  Jl.  Pemuda.  Sedangkan  tata  ruang  pada  rute  kedua  sepanjang  Jl. Woltermonginsidi  -  Jl.  Pandanaran  adalah  sebagai  pusat  pertokoan  dan  area perkantoran.
Penentuan rute tercepat dari titik A ke titik B tidak hanya ditentukan oleh jarak saja, akan tetapi juga mempertimbangkan kondisi lalu lintas yang sebenarnya, sehingga tidak  hanya  tentang  rute  tercepat  saja  akan  tetapi  juga  tentang  alternatif  lain  untuk menghindari kemacetan lalu lintas (Patricia, 2019). Kemacetan terjadi disebabkan oleh beberapa  faktor,  seperti  tidak  sebandingnya  jumlah  pengguna  jalan  dengan  kapasitas jalan,  kondisi  geometri  dan  lebar  jalan,  hambatan  samping, traffic  management yang kurang baik, serta kondisi non teknis yang tidak terduga di jalanan (Mustikarani. 2016).
Pada penelitian ini penulis mencoba untuk menganalisis penggunaan Algoritma Dijkstra  dalam  pencarian  rute  tercepat  menuju b tempat  wisata  Lawang  Sewu. Permasalahan pencarian rute tercepat antara rute satu dengan rute yang lain agar saling terhubung  merupakan  salah  satu  permasalahan  optimasi.  Permasalahan  ini  biasanya direpresentasikan  dalam  bentuk  graf  berbobot  ( weighted  graph) dimana  setiap  sisinya memiliki  suatu  nilai  atau  bobot.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  pencarian  rute tercepat  perjalanan  wisata  adalah  hambatan  samping.  Hambatan  samping adalah dampak terhadap k kinerja lalu lintas dari aktivitas samping c segmen jalan seperti j pejalan kaki  dan  kendaraan  parkir.  Pengaruh  yang sangat  jelas  adalah  berkurangnya
kapasitas s dan  kinerja  jalan  untuk h melayani  kebutuhan j lalu  lintas  sesuai k dengan fungsinya.  Oleh  karena j itu  kondisi  diatas s menjadi  dasar penelitian  untuk melakukan g penelitian dengan topik j penelitian “Analisa Penggunaan Algoritma Dijkstra Dalam Pencarian Rute Menuju Tempat Wisata (Simpang Trimulyo – Lawang Sewu)”.

## Metode Penelitian
Pendekatan  penelitian  studi  dalam  mengidentifikasi  proses  “Analisis Penggunaan  Algoritma  Dijkstra  Dalam  Pencarian  Rute  Menuju  Tempat  Wisata  (Studi Kasus: Simpang Trimulyo – Lawang Sewu)” dengan menggunakan pendekatan metode pendekatan  Deduktif  Kuantitatif  Rasionalistik.  Metode  deduktif  adalah  metode  yang menguji  teori  umum  ke  dalam  studi  kasus  yang  diteliti.  Metode  penelitian  Kuantitatif yaitu  metode  penelitian  yang  berdasarkan  pada  pengumpulan  data  /  sampel  dan tekniknya dilakukan secara random. Pengumpulan data menggunakan analisis data yang bersifat statistik untuk menguji hipotesis yang sudah ditetapkan / sudah ada.
Pengumpulan  data  merupakan  gambaran  tentang  tempat  atau  persoalan  yang diajukan dengan tempat dan waktu, yang merupakan dasar dari suatu perencanaan dan merupakan  alat  bantu  dalam  pengambilan  keputusan.  data  primer  merupakan pengumpulan data yang dilakukan oleh peneliti secara langsung untuk objek penelitian di  lapangan  melalui  pengamatan  ( observasi )  langsung,  sedangkan  pengumpulan  data sekunder  dilakukan  peneliti  dengan  cara  tidak  langsung  ke  objek  penelitian  tetapi melalui penelitian terhadap dokumen-dokumen yang berkaitan dengan objek penelitian. Teknik  mengumpulkan  data  sekunder  dilakukan  melalui  survei  ke  beberapa  instansi pemerintah  terkait  pada  studi  yang  di  lakukan  dan  diharapkan  dapat  menjadi  sumber data, yaitu:
• Bappeda Kota Semarang.
• Dinas Perhubungan Kota Semarang.
• Badan Pusat Statistik Kota Semarang.
Pengumpulan  data  Primer  dikumpulkan  melalui  survei  primer  yang  dilakukan melalui  pengamatan  atau  pengukuran  langsung  ( survey ).  Teknik  Pengumpulan  Data primer adalah sebagai berikut:
• Pengamatan Visual
• Rekaman Visual
• Traffic Counting
Pengambilan data lalu lintas dilakukan di hari biasa/ week day (Senin), hari kerja pendek (Sabtu) dan di hari libur/ week end (Minggu) pada jam puncak yaitu pagi (06.00 – 08.00), siang (12.00 – 14.00) dan sore hari (16.00 – 18.00). Adanya pola variasi harian yang  tidak  seimbang  antara  waktu  puncak  dan  waktu  tidak  puncak  saat  ini  menjadi perhatian  utama  para  ahli  perencana  transportasi  karena  masalah  yang  terjadi  di  kota besar terkait masalah kemacetan yang terjadi pada jam puncak  (Tamin, 2000). Berikut merupakan  titik  lokasi  yang  akan  di  lakukan  perhitungan traffic  counting ,  dalam penelitian  ini  dibagi  menjadi  dua  alternatif  rute  berdasarkan  karakteristik  jalan  yang
akan  diteliti  karena  kaitannya  dengan  perhitungan  kapasitas  pada  jalan  yang  akan diteliti.
Alternatif Rute 1
• Titik 1 berada di Simpang Trimulyo
• Titik 2 berada di depan jalan masuk kawasan industri Terboyo
• Titik 3 berada di depan kampus UNISSULA
• Titik 4 berada di Persimpang masuk kawasan Kota Lama
• Titik 5 berada di depan SMA 3 Semarang

## Alternatif Rute 2
• Titik 1 berada di depan BMT Bus Genuksari
• Titik 2 berada di depan Toko Bangunan Rejeki Makmur.
• Titik 3 berada di depan MCD Majapahit
• Titik 4 berada di depan BSI A. Yani
• Titik 5 berada di depan Taman Pandanaran
Prosedur pengambilan data lapangan dalam keadaan tidak normal yaitu kondisi covid  19.  Data  penelitian  yang  diambil  akan  memiliki  perbedaan  hasil  dengan pengambilan data yang dilakukan pada kondisi normal.

## Gambar 1
Peta Traffic Counting Alternatif Rute 1
Gambar 2
Peta Traffic Counting Alternatif Rute 2
Kerangka desain penelitian dapat dilihat seperti pada Gambar 3 berikut.
ABSTRAK HASIL PENGAMATAN

## Gambar 3
Kerangka Desain Penelitian

## GRAND TEORY
Banyak orang mengetahui rute perjalanan ke tempat tujuan yang biasa dikunjunginya, akan tetapi jika tempat tersebut belum pernah dikunjungi rata- rata akan mengalami kesulitan untuk menentukan rute menuju
tempat tersebut (Dickson
& Oliver, 2005) Wisatawan menginginkan rute yang paling efisien untuk menuju tempat wisata tersebut agar dapat menghemat waktu dan biaya. Faktor yang mempengaruhi pemilihan rute perjalanan yaitu penumpukan arus lalu lintas dan hambatan samping. Kemudian dari segi teknis, adanya sektor informal perdagangan dan jasa di pinggir jalan yang mempengaruhi penurunan lebar jalan dan penurunan tingkat kecepatan kendaraan yang melewati jalan tersebut.

## KONSEP
Mengetahui hasil analisa penggunaan
Algoritme Dijkstra dalam pencarian rute menuju tempat
wisata.

## PARAMETER
1. Kepadatan Lalu Lintas
2. Waktu Tempuh
Perjalanan 3. Jarak tempuh
Perjalanan

## VARIABEL
1. Hambatan Samping
2. Kinerja Jalan
3. Drajat Kejenuhan
(DS)
4.

## INDIKATOR
1. Aktivitas Samping Jalan
2. Jumlah Pergerakan
3. Tingkat  Pelayanan Jalan DATA Analisi Algoritma Dijkstra RASIONALISTIK (INTERPRETASI)

## Hasil dan Pembahasan
Alternatif  rute  1  terdiri  dari  Jalan  Trimulyo  sampai  jalan  Pemuda  merupakan salah satu jalan nasional dan memiliki fungsi sebagai jalan arteri primer, selain itu, ruas jalan  pada  rute  ini  merupakan  jalan  yang  sangat  vital  karena  menghubungkan  Kota Semarang  dengan  kota-kota  di  sepanjang  jalan  Pantura.  Sebagai  jalan  arteri  primer, kondisi  jalan  pada  alternatif  rute  1  sudah  memiliki  lebar  jalan  yang  sesuai  dan perlengkapan jalan seperti rambu-rambu lalu lintas, petunjuk arah maupun trotoar jalan. Akan  tetapi  sebagian  besar  pengguna  jalan  masih  sering  mengabaikan  aturan-aturan yang  sudah  ada  seperti  larangan  parkir  maupun  menyeberang  jalan  sembarangan.  Di sepanjang Jalan Trimulyo hingga jalan Pemuda telah terjadi pengelompokan spontan di Semarang, terutama  sepanjang  jalur  regional  berupa  kegiatan  komersial.  Sering  terjadi migrasi  keluar-masuk  yang  kontras  pada  waktu  sibuk  yaitu  saat  berangkat  dan  pulang dari tempat kerja, terutama para pekerja dari Semarang, Demak, Kudus, dan sekitarnya. Tata ruang sepanjang  rute jalan 1  adalah sebagai kawasan industri dengan  pemukiman kepadatan rendah hingga sedang.
Sedangkan pada alternatif rute 2 yang melewati Jalan Woltermonginsidi sampai Jalan  Pandanaran.  Alternatif  rute  2  menjadi  salah  satu  jalan  utama  di  Kota  Semarang yang  memiliki  berbagai  macam  fungsi  bangunan  di  dalamnya  seperti  perkantoran, perdagangan,  dan  pendidikan.  Kondisi  yang  beragam  tentunya  menyebabkan  banyak aktivitas  yang  terjadi  di  sana,  mulai  dari  para  pekerja  sibuk  berlalu  lalang  karena terdapat  perkantoran,  para  siswa  sampai  mahasiswa  yang  beraktivitas  saat  berangkat dan setelah pulang sekolah karena terdapat beberapa bangunan pendidikan di sana, atau masyarakat  yang  berjalan-jalan  karena  terdapat  area  perdagangan  dan  komersial. Banyaknya bangunan komersial yang terdapat di Jalan Pemuda menjadi sebuah magnet bagi  masyarakat  Kota  Semarang  untuk  datang  ke  kawasan  ini  dengan  tujuan  yang beragam  seperti  berbelanja,  wisata  kuliner,  bekerja,  atau  hanya  sekedar  berjalan-jalan. Hal tersebut membuat kondisi di Jalan menjadi padat dengan masyarakat yang berjalan- jalan.

## A. Analisa Hambatan Samping
Menurut  MKJI  1997  hambatan  samping  merupakan  dampak  terhadap  jalan dari  aktivitas  jalan  seperti  gerakan  pejalan  kaki,  pemberhentian  angkutan  umum pada ruas jalan, kendaraan masuk dan keluar ruas jalan serta kendaraan lambat yang menyebabkan penurunan kapasitas dan kinerja jalan perkotaan. Hambatan samping mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  besar  kecilnya  kapasitas  jalan. Semakin  besar  hambatan  samping  semakin  kecil  kapasitas  jalan  begitu  juga sebaliknya.  Dengan  semakin  kecilnya  kapasitas  jalan  akan  menyebabkan  tingkat pelayanan jalan  menjadi  semakin  rendah . Beberapa  faktor  hambatan  samping  yang berpengaruh terhadap tingkat kinerja jalan sebagai berikut.
Tabel 2 Faktor Penyebab Hambatan Samping No Faktor Hambatan Samping Deskripsi 1 Aktivitas guna lahan sisi jalan Berupa  pemotongan  arus  lalu  lintas  akibat kendaraan  yang  keluar  masuk  dari  aktivitas samping  jalan,  aktivitas  penyeberangan  menuju samping  jalan,  dan  melintasnya  kendaraan lambat. 2 Penggunaan badan jalan untuk parkir kendaraan Jalan  Raya  Kaligawe  yang  pada  umumnya  tidak memiliki  tempat  parkir  khusus  yang  memadai untuk tiap aktivitas sisi kanan kiri jalan. 3 Penggunaan badan jalan untuk aktivitas menaik turunkan penumpang dan barang Berupa  pemotongan  arus  lalu  lintas  akibat kendaraan  aktivitas  menaik  turunkan  angkutan umum  dan  barang.  Tidak  hanya  fasilitas  halte angkutan dan tempat khusus untuk bongkar muat barang menjadikan aktivitas tersebut berlangsung di tepi jalan. 4 Aktivitas pejalan kaki dan pedagang kaki lima Berupa  aktivitas  pejalan  kaki  yang  sering  tidak memanfaatkan  trotoar  di  beberapa  titik  di  alih fungsikan  sebagai  aktivitas  PKL  maupun  parkir. Pada  jam  masuk  -  pulang  kuliah  maupun  kerja paling  sering  terjadi  kegiatan  penyeberangan jalan oleh pejalan kaki.
Data  yang  diperoleh  dari  hasil  pengamatan,  kemudian  dianalisis  tanpa melakukan perubahan apapun dengan metode Do-Nothing , yaitu menganalisis untuk kerja  ruas  jalan  di  daerah  penelitian  dengan  menggunakan  data  dari  kondisi eksisting  di  wilayah  studi  tanpa  melakukan  perubahan  apapun.  Hasil  pengamatan hambatan  samping  pada  lokasi  penelitian  selanjutnya  di  hitung  bobot  terhadap hambatan  samping  untuk  mendapatkan  kategori  kelas  hambatan  samping  apakah hambatan  samping  tinggi,  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  kapasitas  ruas  jalan serta waktu tempuh atau kecepatan perjalanan yang sesuai dengan kondisi eksisting. Setelah  data  hambatan  samping  terkumpul  selama  periode  jam  pengamatan,  maka dilakukan perhitungan hambatan yang merupakan total dari masing-masing aktivitas samping  jalan  setelah  dilakukan  faktor  bobot  masing-masing.  Selanjutnya  total bobot  hambatan  samping  semua  kegiatan  dibandingkan  dengan  klasifikasi  kelas hambatan samping. Setelah klasifikasi hambatan samping di peroleh, selanjutnya di sesuaikan  dengan  faktor  penyesuaian  hambatan  samping.  Faktor  penyesuaian hambatan  samping  di  gunakan  untuk  menghitung  kapasitas  jalan  pada  lokasi penelitian. Faktor bobot untuk hambatan samping dapat dilihat seperti berikut.

## Tabel 3

## Faktor Bobot Untuk Hambatan Samping
Tipe Kejadian Hambatan Samping Simbol Nilai Bobot Pejalan Kaki PED 0,5 Kendaraan Parkir, Berhenti PSV 1,0 Kendaraan Keluar Masuk EEV 0,7
Kendaraan Lambat SMV 0,4 Sumber: MKJI, 1997
Traffic  Counting hambatan  samping  pada  rute  perjalanan  menuju  wisata Lawang  Sewu  terbagi  menjadi  dua  skenario  jalan,  rute  1  (Kawasan  padat  industri dan  pertokoan)  dan  rute  2  (Kawasan  Perkantoran,  Pendidikan  dan  rumah  sakit). Dengan  total  5  titik  lokasi  pengamatan  hambatan  samping  hari  kerja  (Senin),  hari kerja pendek (Sabtu) dan hari libur (Minggu).

## Tabel 4 Nilai Hambatan Samping Jalan Trimulyo
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 92,7 88,1 67,4 RENDAH 07.00-08.00 83 73,2 81 RENDAH 12.00-13.00 100,5 84,9 71,1 RENDAH 13.00-14.00 88,5 94,1 75,4 RENDAH 16.00-17.00 94,9 84,8 68,1 RENDAH 17.00-18.00 89,1 75,1 72,2 RENDAH Sumber: Analisa, 2021 Tabel 5

## Nilai Hambatan Samping Jalan Pengapon
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 80 60,8 64,2 RENDAH 07.00-08.00 89,1 73,5 71,2 RENDAH 12.00-13.00 88 78 68,9 RENDAH 13.00-14.00 68,8 83,5 65,9 RENDAH 16.00-17.00 74 77 82,9 RENDAH 17.00-18.00 80 60,8 64,2 RENDAH Sumber: Analisa, 2021 Tabel 6

## Nilai Hambatan Samping Jalan Kaligawe
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 74,7 65,1 49,9 RENDAH 07.00-08.00 87,5 78,5 78,5 RENDAH 12.00-13.00 82 94,3 67,1 RENDAH 13.00-14.00 93,3 88,2 73,5 RENDAH 16.00-17.00 84,9 83,4 86,1 RENDAH 17.00-18.00 80,9 79,1 80,7 RENDAH Sumber: Analisa, 2021
Tabel 7

## Nilai Hambatan Samping Jalan Raden Patah
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 74,7 65,1 49,9 RENDAH 07.00-08.00 87,5 78,5 78,5 RENDAH 12.00-13.00 82 94,3 67,1 RENDAH 13.00-14.00 93,3 88,2 73,5 RENDAH 16.00-17.00 84,9 83,4 86,1 RENDAH 17.00-18.00 80,9 79,1 80,7 RENDAH Sumber: Analisa, 2021 Tabel 8

## Nilai Hambatan Samping Jalan Pemuda
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 75,6 60,9 75,8 RENDAH 07.00-08.00 78,4 19,7 71,2 RENDAH 12.00-13.00 75 85,5 60 RENDAH 13.00-14.00 85,7 469,9 80,5 RENDAH 16.00-17.00 84,6 22,5 77,7 RENDAH 17.00-18.00 80,7 24 80,3 RENDAH Sumber: Analisa, 2021 Tabel 9

## Nilai Hambatan Samping Jalan Woltermonginsidi
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 84,2 76,7 68,1 RENDAH 07.00-08.00 79,8 71,1 75,8 RENDAH 12.00-13.00 79,4 71 80,1 RENDAH 13.00-14.00 63,9 90,6 65,4 RENDAH 16.00-17.00 73,5 88,7 53,1 RENDAH 17.00-18.00 74,2 80 72,5 RENDAH Sumber: Analisa, 2021

## Tabel 10

## Nilai Hambatan Samping Jalan Soekarno Hatta
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 79 60,5 75,2 RENDAH 07.00-08.00 74,5 72 69 RENDAH 12.00-13.00 76 61,8 71,6 RENDAH 13.00-14.00 67,4 60,5 70,6 RENDAH 16.00-17.00 72,2 70,9 75 RENDAH 17.00-18.00 76,7 68,4 65,7 RENDAH Sumber: Analisa, 2021
Tabel 11

## Nilai Hambatan Samping Jalan Majapahit
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 76,3 110,7 64,9 RENDAH 07.00-08.00 87,5 111,1 83,5 RENDAH 12.00-13.00 75,4 119,9 77,1 RENDAH 13.00-14.00 94,9 114,1 85,6 RENDAH 16.00-17.00 85,1 117,1 85,8 RENDAH 17.00-18.00 86 115,5 89,7 RENDAH Sumber: Analisa, 2021 Tabel 12

## Nilai Hambatan Samping Jalan Ahmad Yani
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 72,2 73,6 83,6 RENDAH 07.00-08.00 83,9 84,6 94,6 RENDAH 12.00-13.00 78,4 78,1 88,2 RENDAH 13.00-14.00 70,5 79,7 82 RENDAH 16.00-17.00 76,9 86,9 92,7 RENDAH 17.00-18.00 83,1 85,6 80,3 RENDAH Sumber: Analisa, 2021 Tabel 13

## Nilai Hambatan Samping Jalan Pandanran
Jam Puncak Hari Kerja Hari Kerja Pendek Hari libur Hambatan Samping 06.00-07.00 68,6 55,1 74,9 RENDAH 07.00-08.00 74,6 66,2 84,6 RENDAH 12.00-13.00 80,5 82,9 64,5 RENDAH 13.00-14.00 84 88,9 84,5 RENDAH 16.00-17.00 92,1 80,7 95 RENDAH 17.00-18.00 75,8 70,3 72,1 RENDAH Sumber: Analisa, 2021

## B. Analisa Kinerja Jalan
Analisis kinerja Jalan bertujuan untuk mengetahui kinerja jalan tersebut dalam mewadahi segala aktivitas yang terjadi di atas jalan tersebut, dampak perkembangan guna lahan pada sisi kanan kiri jalan berupa aktivitas industri pada alternatif rute 1 yaitu  Jalan  Trimulyo  sampai  Jalan  Pemuda,  Pada  alternatif  rute  2  yaitu  jalan Woltermonginsidi  Sampai  Jalan  Pandanaran  menuju  Lawang  Sewu  berupa perkantoran, pertokoan dan area komersial. Data dalam penelitian ini diambil dalam kondisi  pandemi  covid  19  sehingga  data  yang  diperoleh  akan  berbeda  dengan kondisi normal.
Berdasarkan  dari  survei  dengan traffic  counting yang  dilakukan  pada  hari Senin  mewakili  hari  biasa,  hari  Sabtu  mewakili  hari  kerja  pendek  kemudian  hari Minggu  mewakili  hari  libur.  Survei  dilakukan  pada  pagi  hari  pukul  06.00-08.00 WIB mewakili jam sibuk pagi. pukul 12.00 - 14.00 WIB mewakili jam sibuk siang dan pukul 16.00 - 18.00 WIB mewakili jam sibuk sore. Pengamatan dilakukan pada jam  puncak  lalu  lintas  dan  di  asumsikan  bahwa  periode  waktu  tersebut  intensitas aktivitas  lalu  lintas  dan  kegiatan  masyarakat  cukup  tinggi  dengan  interval  waktu pengamatan  selama  15  menit  yang  kemudian  di  rekapitulasi  per  jam  untuk keperluan perhitungan. Pengamatan volume lalu lintas dibedakan menjadi beberapa jenis  kendaraan  yaitu  sepeda  motor  (MC),  kendaraan  ringan  (LV)  kendaraan  berat (HV) dan kendaraan tidak bermotor (UM).
Data  volume  lalu  lintas  diambil  berdasarkan  jam  puncak  saat  volume  lalu lintas  tertinggi  dan  di  konversikan  ke  dalam  satuan  mobil  penumpang  (smp/jam) dengan cara mengalikan faktor ekuivalen mobil penumpang (emp)  dengan masing- masing  jenis  kendaraan.  Nilai  Ekuivalensi  Mobil  Penumpang  (emp)  berdasarkan MKJI (1997) seperti pada tabel berikut.

## Tabel 14

## Nilai Ekuivalensi Mobil Penumpang (emp) berdasarkan MKJI 1997
Tipe kendaraan  Bobot Motorcycle 0,25 Light vehicle 1 Heavy vehicle 1,2 Unmotorized 4 Sumber: MKJI,1997
Dari hasil rangkuman nilai arus lalu lintas harian kemudian dikalikan dengan koefisien satuan mobil penumpang (smp) dimana *1,2 untuk HV (kendaraan berat), *1 untuk LV (kendaraan ringan), *0,25 untuk MC (sepeda motor) dan 4 untuk UM (kendaraan lambat). Rangkuman arus lalu lintasa dapat dilihat seperti berikut.

## Gambar 5
Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Trimulyo (smp/jam)
Gambar 6 Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Pengapon (smp/jam)
Gambar 7
Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Kaligawe (smp/jam)
Gambar 8
Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Raden Patah (smp/jam)

## Gambar 9
Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Pemudah (smp/jam)
Hasil  analisa  volume lalu  lintas menunjukan  nilai  volume lalu  lintas  rata-rata tertinggi pada rute 1 di hari kerja pendek (Sabtu) antara pukul 17.00 – 18.00 WIB. Hal  tersebut  dipengaruhi  guna  lahan  sebagai  kawasan  industri  dimana  waktu tersebut  adalah  jam  pulang  kerja  karyawan  dan  kawasan  tersebut  merupakan pemukiman  kepadatan  rendah  dan  sedang,  serta  fungsi  kawasan  campuran.  Hasil analisa volume lalu lintas pada alternatif rute 2 yaitu Jl. Woltermonginsidi sampai Jl. Pandanaran dapat dilihat sebagai berikut.
Gambar 10
Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Woltermonginsidi (smp/jam)
Gambar 11
P erbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Soekarno Hatta (smp/jam)
Gambar 12 Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Majapahit (smp/jam)
Gambar 13
Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Ahmad Yani (smp/jam)

## Gambar 14
Perbandingan Arus Lalu Lintas di Jl. Pandanaran (smp/jam)
Hasil  analisa  volume  lalu  lintas  rute  2  volume  lalu  lintas  rata-rata  tertinggi terjadi  pada  hari  kerja  (Senin)  dan  hari  kerja  pendek  (Sabtu).  Hal  tersebut dipengaruhi  dari  para  pekerja  yang  sibuk  berlalu  lalang  karena  terdapat  fungsi bangunan  perkantoran,  para  siswa  sampai  mahasiswa  yang  beraktivitas  saat berangkat  dan  setelah  pulang  sekolah  karena  terdapat  beberapa  bangunan pendidikan,  atau  masyarakat  yang  berjalan-jalan  karena  terdapat  area  perdagangan dan komersial.

## C. Kecepatan Arus Lalu lintas
Kecepatan  yang  digunakan  dalam  perhitungan  kecepatan  kendaraan  adalah arus  bebas.  Kecepatan  arus  bebas  yaitu  arus  nol  dan  kecepatan  yang  akan  di  pilih pengemudi  jika  mengendarai  kendaraan  tanpa  dipengaruhi  oleh  kendaraan  lain  di jalan (MKJI, 1997).
FV = (Fvo + Fvw) x FFsf x FFVcs FV = (57 + 6) x 1,00 x 1,00 FV = 63 x 1,00 x 1,00 FV = 63 km/jam Dimana:
Fvo = Kecepatan arus bebas dasar semua kendaraan = 57 km/jam (Enam lajur terbagi, 6/2D). Evw = Penyesuaian lebar jalur lalu lintas = 6 (dua lajur tak terbagi). FFVsf = Faktor penyesuaian arus bebas untuk hambatan samping dengan kereb
= 1,00 (tanpa hambatan samping).
EEVcs = Penyesuaian arus bebas berdasarkan ukuran penduduk = 1,00 (jumlah penduduk 1–1,3 juta jiwa).

## Tabel 15
Kecepatan Arus Pada Alternatif Rute 1 Ruas Jalan Kecepatan Arus Bebas (FV) Jl. Trimulyo 63,00 Jl. Pengapon 63,00 Jl. Kaligawe 63,00 Jl. Raden Patah 57,34 Jl. Pemuda 58,00 Tabel 16 Kecepatan Arus Pada Alternatif Rute 2 Ruas Jalan Kecepatan Arus Bebas (FV) Jl. Trimulyo 61,00 Jl. Pengapon 56,05 Jl. Kaligawe 57,95 Jl. Raden Patah 57,95 Jl. Pemuda 59,00

## D. Analisa Drajat Kejenuhan
Derajat  Kejenuhan  didefinisikan  sebagai  arus  rasio  lalu  lintas  Q  (smp/jam) terhadap  kapasitas  C  (smp/jam)  digunakan  sebagai  faktor  utama  dalam  penentuan tingkat  kinerja  segmen  jalan.  Derajat  kejenuhan  digunakan  untuk  menghitung  arus dan  kapasitas  jalan  yang  artinya  apabila  nilai  DS  mendekati  1  maka  kondisi  lalu lintas sudah mendekati jenuh. Nilai DS menunjukkan apakah segmen jalan tersebut mempunyai masalah kapasitas atau tidak.
Nilai Degree of saturation (DS) pada alternatif rute 1 pagi hari di hari kerja sebagai berikut.
Nama jalan : Jalan Trimulyo Motorcycle : 2130 kend/jam* 0,25= 532,5 smp/jam Light vehicle : 851 kend/jam*1,0 = 851 smp/jam Heavy vehicle : 766 kend/jam*1,2 = 919,8 smp/jam Unmotorized : 24 kend/jam*4 = 96 smp/jam
Total  arus  (Q)  lalu  lintas  di  jalan  Pengapon  pada  jam  puncak  di  pagi  hari sebesar  2390,30  smp/jam.  Analisa  kapasitas  jalan  Pengapon  berdasarkan  MKJI 1997:
C = Co x FCw x FCsp x FCsf x FCcs Kondisi jalan 4/2 D terbagi: Co : 1650 smp/jam FCw : (lebar 4 m/lajur) = 1,08 FCsp : (dengan pemisah arah 50-50) = 0,98 FCsf : (WG) Bahu jalan (1m), kondisi low = 0,95 FCcs : 1,79 juta jiwa = 1,0
Maka didapatkan nilai kapasitas ruas jalan (C) pada ruas jalan Pengapon pada jam  puncak  di  pagi  hari  sebesar  1659  smp/jam,  sedangkan  nilai  dari  perhitungan degree  of  saturation (DS)  =  Q/C  =  2390,3/1659  =  1,441.  Rekapitulasi  nilai  drajat kejenuhan (DS) dapat dilihat berikut.

## Tabel 17 Tabel Nilai Degree Of Saturation On Pada Hari biasa
No Nama Ruas Jalan Degree of Saturation Pagi Siang Sore 1 Jl. Trimulyo 1,441 1,3629 1,5431 2 Jl. Pengapon 1,4692 1,7242 1,4241 3 Jl. Kaligawe 1,2778 1,4981 1,6370 4 Jl. Raden Patah 0,9479 0,6569 0,9935 5 Jl. Pemuda 0,8059 0,7296 0,6822 Tabel 18

## Tabel Nilai Degree Of Saturation On Pada Hari kerja pendek
No Nama Ruas Jalan Degree of Saturation Pagi Siang Sore 1 Jl. Trimulyo 1,4103 1,5930 1,4937 2 Jl. Pengapon 1,3566 1,4874 1,4158 3 Jl. Kaligawe 1,3194 1,7862 1,7969 4 Jl. Raden Patah 0,6820 0,8278 0,6882 5 Jl. Pemuda 0,6613 0,6461 0,6761 Tabel 19

## Tabel Nilai Degree Of Saturation On Pada Hari kerja Libur
No Nama Ruas Jalan Degree of Saturation Pagi Siang Sore
1 Jl. Trimulyo 1,6902 1,5389 1,6039 2 Jl. Pengapon 1,7570 1,7894 1,3114 3 Jl. Kaligawe 1,4755 1,2933 1,3564 4 Jl. Raden Patah 0,6479 0,7871 0,6064 5 Jl. Pemuda 0,6648 0,6099 0,7621 Tabel 20

## Tabel Nilai Degree Of Saturation On Pada Hari biasa
No Nama Ruas Jalan Degree of Saturation Pagi Siang Sore 1 Jl. Trimulyo 1,7422 1,6675 1,7431 2 Jl. Pengapon 1,3027 1,3747 1,4701 3 Jl. Kaligawe 1,0585 0,8651 1,1220 4 Jl. Raden Patah 0,7605 0,7756 0,9540 5 Jl. Pemuda 0,8241 1,0423 1,0258 Tabel 21

## Tabel Nilai Degree Of Saturation On Pada Hari kerja pendek
No Nama Ruas Jalan Degree of Saturation Pagi Siang Sore 1 Jl. Trimulyo 1,4713 1,6538 1,7463 2 Jl. Pengapon 1,3857 1,6222 1,3745 3 Jl. Kaligawe 0,9404 1,0290 0,8410 4 Jl. Raden Patah 0,7648 0,8922 0,9513 5 Jl. Pemuda 0,7852 1,0313 0,9801 Tabel 22

## Tabel Nilai Degree Of Saturation On Pada Hari libur
No Nama Ruas Jalan Degree of Saturation Pagi Siang Sore 1 Jl. Trimulyo 1,6473 1,6200 1,7077 2 Jl. Pengapon 1,8752 1,8294 1,6981 3 Jl. Kaligawe 1,0298 0,8400 0,9421 4 Jl. Raden Patah 0,6080 0,8753 0,9297 5 Jl. Pemuda 0,6887 0,8420 0,7592

## E. Analisa Algoritma Dijkstra
Algoritma  Dijkstra  menggunakan  pencarian  jalur source  shortest  path yang artinya  pencarian  jalur  optimal  dapat  ditentukan  dari  simpul  tertentu  ke  semua simpul yang lain. Algoritma ini memberikan solusi optimal yang akan diambil dari node asal.  Prinsipnya  memilih node yang  mungkin  untuk  dipilih  sekarang,  dan keputusan  yang  telah  diambil  pada  setiap  langkah  tidak  akan  bisa  diubah  kembali artinya  Algoritma  Dijkstra  berupaya  membuat  pilihan  nilai  optimum  lokal  pada setiap  langkah  dan  berharap  agar  nilai  optimum  lokal  ini  mengarah  kepada  nilai optimum global.
Asumsi yang digunakan  dalam analisa Algoritma Dijkstra adalah berupa data waktu tempuh dan data panjang jalan pada rute yang dilalui. Pencarian rute menuju
tempat wisata Lawang Sewu menjadikan wisatawan untuk membuat keputusan rute mana  yang  akan  diambil  dari  beberapa  alternatif  rute  yang  dilalui.  Analisa Algoritma  Dijkstra  dalam  pencarian  rute  menuju  tempat  wisata  Lawang  Sewu dengan  menggunakan solver TORA  mempunyai  dua  hasil output ,  yang  pertama disajikan  dalam  bentuk iterasi dan  yang  kedua  disajikan  dalam  bentuk specific  2- node shortest route yaitu disajikan langsung untuk melihat jarak dua titik tertentu. Data Panjang jalan dapat dilihat pada Tabel berikut.

## Tabel 23 Data Panjang Ruas Jalan
Titik 1 Titik 2 Jarak (Km) Titik 1 Titik 2 Jarak (Km) v1 v2 1,53 v14 v18 0,95 v1 v6 0,94 v18 v19 0,45 v1 v4 6,51 v18 v22 0,25 v2 v7 1,07 v18 v26 1,83 v2 v3 2,46 v19 v20 1,72 v3 v8 1,17 v20 v21 1,09 v3 v4 2,52 v21 v25 1,09 v4 v5 1,15 v25 v28 1,14 v4 v12 2,14 v22 v23 0,28 v5 v13 2,00 v21 v32 1,55 v5 v21 4,71 v23 v24 1,76 v5 v39 1,64 v23 v29 0,90 v6 v7 0,91 v26 v30 2,43 v6 v9 0,31 v27 v28 0,79 v6 v11 1,71 v27 v31 0,73 v7 v8 1,44 v28 v32 0,65 v8 v10 0,67 v30 v31 1,36 v9 v10 2,10 v30 v38 2,43 v9 v11 2,80 v31 v32 0,35 v11 v10 2,42 v32 v37 1,01 v11 v14 1,85 v32 v35 0,76 v11 v18 2,85 v32 v38 1,46 v12 v13 2,49 v35 v36 0,60 v12 v15 2,28 v36 v37 1,03 v13 v17 1,56 v37 v38 0,49 v17 v33 1,25 v38 v26 2,35 v17 v21 1,24 v39 v33 3,67
Tampilan  input  data  panjang  rute  jaringan  jalan  pada solver  TORA dalam pencarian rute perjalanan wisata menuju Lawang Sewu seperti berikut .

## Gambar 15
T ampilan Input Data solver TORA
Analisa  menggunakan  Algoritma  Dijkstra  dalam  pencarian  rute  tidak  selalu menghasilkan  solusi,  hal  tersebut  terjadi  bukan  karena  Algoritma  Dijkstra tidak dapat  menyelesaikannya,  namun  lebih  karena  graf  yang  diberikan  memang  tidak memungkinkan  terdapatnya  rute  menuju  titik  tujuan  dari  titik  awal  tanpa  melalui satupun  titik  kendala  (titik  kemacetan).  Analisa  penentuan  rute  menuju  tempat wisata  Lawang  Sewu  dengan  menggunakan solver TORA  berupa  iterasi menghasilkan  39  iterasi.  Iterasi  Algoritma  Dijkstra  akan  selesai jika  semua  simpul telah diberikan label permanen.

## Gambar 16 Iterasi 1 Analisa Algoritma Dijkstra Menggunakan Solver TORA

## Gambar 17 Iterasi permanen berhenti pada iterasi ke 39
Selanjutnya  analisa  Algoritma  Dijkstra  menghasilkan output berbentuk specific node shortest route yaitu berupa rute perjalanan dari titik awal menuju titik akhir dengan total jarak tempuh pada rute yang dilalui. Hasil specific node shortest route seperti pada Gambar berikut.

## Gambar 18 Hasil output specific 2-node shortest route pada solver TORA
Hasil  analisa  Algoritma  Dijkstra  menggunakan solver TORA  dari  titik permanen awal (Simpang Trimulyo) menuju titik  permanen tujuan (Lawang Sewu) pada alternatif rute 1 didapatkan nilai jarak 9,71 Km Sedangkan Pada alternatif rute
2  didapatkan  nilai  jarak  13,85  Km.  Hasil  analisa  dapat  dilihat  seperti  pada  Tabel berikut.
Tabel 24 Hasil Analisa Algoritma Dijkstra pada solver TORA Rute Perjalanan Rute Jarak (m) Rute 1 v1-v6-v11-v14-v18-v26-v38 9710 Rute 2 v2-v3-v4-v5-v21-v32-v38 13850 Sumber: Analisa, 2021
Selanjutnya  dilakukan  analisis  apakah  hasil  Algoritme  Dijkstra dapat digunakan  dan  sudah  sesuai  dengan  kondisi  lapangan  menggunakan solver TORA. Keputusan  suatu  rute  dilewati  atau  tidak  berdasarkan  faktor  tipe  masalah  yang dijadikan  menjadi  variabel  keputusan  (bernilai  0  atau  1).  Jika  variabel  keputusan bernilai  0  maka  keputusannya  adalah  jalur  tersebut  tidak  dilewati,  begitu  pula sebaliknya,  jika  variabel  keputusan  bernilai  1  maka  keputusannya  adalah  jalur tersebut  dilewati.  Pengujian  dengan solver TORA  seperti  pada  Gambar  5.48  dan Gambar berikut.
Gambar 19 Hasil Analisa Variabel Decision Rute 1 Pada Solver TORA

## Gambar 20 Hasil Analisa Variabel Decision Rute 2 Pada Solver TORA
Berdasarkan hasil analisa menggunakan solver TORA rute perjalanan menuju tempat  wisata  Lawang  Sewu  didapatkan  nilai variabel  decision pada  rute  1  dan  2 bernilai 1, artinya kedua alternatif rute tersebut dapat dilewati.
Dari  hasil  analisa  yang  dilakukan  rute  perjalanan  menuju  lokasi  wisata Lawang  Sewu  dapat  diakses  menggunakan  beberapa  rute  jalan,  analisa menggunakan  Algoritma  Dijkstra  menunjukkan  alternatif  rute  1  memilki  jarak tempuh yang lebih pendek dibandingkan dengan alternatif rute 2. Hal tersebut sesuai dengan hasil survei pendapat terhadap wisatawan yang melewati simpang Trimulyo menuju Lawang Sewu diketahui bahwa 43% wisatawan memilih alternatif rute 1 (Jl. Trimulyo  –  Jl.  Pemuda)  dengan  alasan  rute  tersebut  sering  dikunjungi  dan  sering dilewati.
Penentuan  rute  tidak  hanya  ditentukan  oleh  jarak  saja  akan  tetapi  juga mempertimbangkan  kondisi  lalu  lintas  pada  rute  yang  dilalui.  Faktor  yang mempengaruhi penentuan rute secara garis besar diantaranya adalah besar hambatan samping,  waktu  tempuh  dan  nilai degree  of  saturation (DS)  lalu  lintas. Fluktuasi arus  terjadi  karena  penumpukan  suatu  arus  kendaraan  yang  menuju  pada  suatu tempat  dengan  menggunakan  pilihan  rute  yang  sama  sehingga  menimbulkan kepadatan lalu lintas dan mengakibatkan kemacetan pada rute tersebut. Rekapitulasi hasil  analisis  dalam  penentuan  rute  menuju  tempat  wisata  Lawang  Sewu  seperti pada Tabel berikut.

## Tabel 25

## Rekapitulasi Analisis Penentuan Rute Menuju Lawang Sewu
Alternatif Rute Panjang Rute (Km) Waktu Perjalanan (Menit) Rata-Rata Nilai DS Hambatan Samping Rata-Rata (kejadian/200/jam) Hari Kerja Rute 1 9,71 20,00 0,722 130 Rendah Rute 2 13,85 28,00 0,801 125 Rendah Hari Kerja Pendek Rute 1 9,71 19,60 0,784 126 Rendah Rute 2 13,85 21,70 0,827 122 Rendah Hari Libur Rute 1 9,71 21,30 0.988 118 Rendah Rute 2 13,85 20,00 0.876 122 Rendah
Sumber: Analisa, 2021
Pada  hari  kerja  (Senin  –  Kamis)  alternatif  rute  1  yaitu  Jl.  Trimulyo  –  Jl. Pemuda  memiliki  panjang  rute  dan  waktu  tempuh  perjalanan  lebih  pendek dibanding alternatif rute 2 dan nilai rata-rata degree of saturation (DS) rute tersebut sebesar  0,722.  Maka  rute  yang  direkomendasikan  melalui  alternatif  rute  1. Penentuan  rute  yang  dipilih  dari  beberapa  alternatif  rute  secara  manual menghasilkan  keputusan  yang  sama  dengan  aplikasi  penentuan  rute  menggunakan Algoritma  Dijkstra  dengan  asumsi  nilai  DS  pada  alternatif  rute  1  memiliki  nilai dibawah  1  yaitu  kondisi  lalu  lintas  mendekati  padat  dengan  kecepatan  sedang  dan
variabel  decision pada solver TORA    bernilai  1,  maka  rute  tersebut  bisa  dilewati.
Rute  yang  direkomendasikan  pada  hari  kerja  menuju  Lawang  Sewu  seperti  pada Gambar berikut.

## Gambar 21 Rekomendasi Rute Menuju Lawang Sewu pada Hari Kerja
Pada hari kerja Pendek (jum’at – Sabtu) alternatif rute 1 yaitu Jl. Trimulyo  – Jl.  Pemuda  memiliki  panjang  rute  dan  waktu  tempuh  perjalanan  lebih  pendek dibanding alternatif rute 2 dan nilai rata-rata degree of saturation (DS) rute tersebut sebesar  0,784.  Maka  rute  yang  direkomendasikan  melalui  alternatif  rute  1. Penentuan  rute  yang  dipilih  dari  beberapa  alternatif  rute  secara  manual menghasilkan  keputusan  yang  sama  dengan  aplikasi  penentuan  rute  menggunakan Algoritma  Dijkstra  dengan  asumsi  nilai  DS  pada  alternatif  rute  1  memiliki  nilai dibawah  1  yaitu  kondisi  lalu  lintas  mendekati  padat  dengan  kecepatan  sedang  dan variabel  decision pada solver TORA    bernilai  1,  maka  rute  tersebut  bisa  dilewati. Rute  yang  direkomendasikan  pada  hari  kerja  menuju  Lawang  Sewu  seperti  pada Gambar berikut.

## Gambar 21

## Rekomendasi Rute Menuju Lawang Sewu pada Hari Kerja Pendek
Pada  hari  Libur  (Minggu)  rute  yang  direkomendasikan  adalah  alternatif  rute  2 yaitu Jl.  Woltermonginsidi  – Jl. Pandanaran memiliki panjang rute  yang lebih panjang dibanding alternatif rute 1, namun memiliki waktu tempuh dan nilai rata-rata degree of saturation (DS)  sebesar  0,876  lebih  rendah  dari  alternatif  rute  1.  Penentuan  rute  yang dipilih  dari  beberapa alternatif  rute  secara  manual menghasilkan  keputusan  yang  sama dengan  aplikasi  penentuan  rute  menggunakan  Algoritma  Dijkstra  dengan  asumsi  nilai DS  pada  alternatif  rute  2  memiliki  nilai dibawah  1  yaitu  kondisi  lalu  lintas  mendekati padat  dengan  kecepatan  rendah  dan variabel  decision pada solver TORA    bernilai  1, maka  rute  tersebut  bisa  dilewati.  Rute  yang  direkomendasikan  pada  hari  kerja menuju Lawang Sewu seperti pada Gambar berikut.

## Gambar 22
Rekomendasi Rute Menuju Lawang Sewu pada Hari Libur

## Kesimpulan
Penentuan rute perjalanan tidak hanya ditentukan oleh jarak saja akan tetapi juga mempertimbangkan  kondisi  lalu  lintas  pada  rute  yang  dilalui,  sehingga  tidak  hanya tentang rute tercepat saja tetapi juga tentang skenario rute perjalanan untuk menghindari kemacetan  lalu  lintas  dan  mendapatkan  rute  yang  paling  optimal.  Ada  beberapa  rute perjalanan  lain  yang  lebih  pendek,  namun  dengan  adanya  titik  kemacetan  yang disebabkan  oleh  hambatan  samping  dan  nilai degree  of  saturation (DS)  yang  tinggi sehingga rute tersebut tidak dijadikan pilihan.
Faktor  yang  mempengaruhi  penentuan  rute  terpendek  secara  garis  besar diantaranya  adalah  penumpukan  suatu  arus  dan  hambatan  samping.  Fluktuasi  arus terjadi  karena  penumpukan  suatu  arus  kendaraan  yang  menuju  pada  suatu  tempat dengan  menggunakan  pilihan  jalur  yang  sama  sehingga  menimbulkan  kepadatan  lalu lintas dan mengakibatkan kemacetan. Fluktuasi ini terjadi pada jam berangkat kerja dan pulang  kerja.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  dalam  mencari  rute  terpendek  dalam penelitian ini adalah kepadatan lalu lintas dan waktu tempuh perjalanan. Adapun faktor yang  mempengaruhi  waktu  tempuh  yaitu  penumpukan  arus  lalu  lintas  dan  hambatan samping seperti penyeberang jalan, parkir ditepi jalan, pedagang kaki lima, dan renovasi atau konstruksi jalan dan kepadatan lalau lintas dipengaruhi oleh besarnya nilai degree of saturation (DS) menuju objek wisata Lawang Sewu.

## BIBLIOGRAFI
Boediningsih, W. (2011). Dampak Kepadatan Lalu Lintas Terhadap Polusi Udara Kota Surabaya. Jurnal Fakultas Teknik Universitas Narotama Surabaya , XX , 119–138.
Dickson K.W. Chiu, Oliver K.F. Lee, H. L. (2005). A multi-modal agent based mobile route  advisory  system  for  public  transport  network. Jurnal  of  the  Annual  Hawaii International Conference on System Sciences , 1 , 92.
Faro,  A.,  &  Giordano,  D.  (2016).  Algorithm  to  Find  Shortest  and  Alternative  Path  in Free  Flow  and  Congested  Traffic  Regimes. Jurnal  Elsevier  Transportation Engineering , 6 , 7–8.
Manual  Kapasitas  Jalan  Bina  Marga.  (1997).  MKJI  1997  in Departemen  Pekerjaan Umum, (pp. 1–573).
Mustikarani  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  Penyebab  Kemacetan  Lalu  Lintas  Di Sepanjang  Jalan  H  Rais  a  Rahman  (Sui  Jawi)  Kota  Pontianak. Jurnal  of  ICT Research and Applications , 14 (1), 143–155.
Peraturan  Walikota  Semarang  Nomor  3  Tahun  2010  tentang  promosi  wisata  di  Kota Semarang.
Patricia, Joshephine (2019). Implementasi Algoritma Dijkstra Dalam Menentukan Rute Terpendek Bis Trans Jakarta dalam Mengunjungi 5 Destinasi Populer di Jakarta.
Jurnal Univ Santa Darma, Yogyakarta. 1-15.
Setiadji,  A.  (2006).  Studi  Kemacetan  Lalu  Lintas  Jalan  Kaligawe  Kota  Semarang. Jurnal Fakultas Teknik Universitas Diponegoro , 1–156.
Tamin,  O.  Z  (2000).  Perencanaan  dan  Pemodelan  Transportasi,  Edisi  Pertama.
Perencanaan dan pemodelan transportasi . ITB, Bandung.
Undang - Undang Republik Indonesia Nomor 10 Tahun 2009 Tentang Kepariwisataan, 20-21 (2009).

## Copyright holder:
Moh Luthfi Nurul Afif, Ismiyati, Mudjiastuti Handajani (2022)

## First publication right:
Syntax Literate: Jurnal Ilmiah Indonesia
This article is licensed under: