bab v impplementasi algoritma lintasan … analisis jaringan penerbangan ini jumlah operator tidak...

45

BAB V

IMPPLEMENTASI ALGORITMA LINTASAN TERPENDEK PADA

PERANCANGAN AIRLINE SHORTEST PATH SOFTWARE (ASPS)

5.1. Gambaran Umum Airline Shortest Path Software

Airline Shortest Path Software (ASPS) adalah alat untuk membantu calon pengguna

transportasi udara komersial untuk mendapatkan informasi jadwal keberangkatan dengan

keunggulan fasilitas searching jadwal merupakan hasil optimasi lintasan terpendek dengan

variable waktu tempuh dan biaya perjalanan. Dengan ASPS calon penumpang dapat

mencari waktu penerbangan tercepat ke kota yang dikehendaki dari waktu kesiapan

berangkat yang dimiliki. Atau berusaha memilih jadwal dengan biaya yang paling murah.

Pencarian waktu tercepat dapat didapat dengan mengabaikan biaya perjalanan, sebaliknya

untuk mendapat biaya yang termurah seringkali harus mengabaikan waktu perjalanan.

ASPS dibuat sebagai simulasi awal hasil analisis pemilihan lintasan terpendek pada

jaringan rute penerbangan nasional yang menggunakan penyelesaian algoritma Floyd-

Warshall. Pada penelitian ini masih mengalami keterbatasan jumlah data karena masih

memfokuskan sistem pemilihan lintasan terpendek dapat berjalan dengan baik. Untuk

mendapatkan hasil yang lebih optimal lagi perlu data tambahan semua jadwal penerbangan

hingga penerbangan perintis, sehingga perangkat ini biasa mendapatkan pilihan jalur (path)

yang lebih banyak pilihannya untuk di optimasi.

ASPS dibuat dengan program DELPHI second edition, merupakan IDE bahasa

pemrograman berbasis pascal yang telah dilengkapi dengan visual control library (VCL)

dan mendukung object oriented programming. Dengan kemampuan Delphi tersebut

memudahkan dan mempercepat dalam menulis kode dan merancang user interface yang

menarik. Delphi SE, merupakan versi Delphi yang free tetapi memiliki kemampuan yang

setara dengan rilis sebelumnya yang commercial, sehingga untuk menggunakan IDE ini

untuk membangun sebuah aplikasi relatif diperlukan biaya yang murah.

5.2. Perancangan Airline Shortest Path Software

5.2.1. Data Context Diagram

Data Context Diagram merepresentasikan system yang dirancang sebagai sebuah

unit kerja dalam hubungannya dengan lingkungan sekitarnya, yaitu administrator sebagai

pengelola sitem, user sebagai pemakai, dan input data yang menyertainya. Gambar 5.1

menunjukkan data context diagram dari Airline Shortest Path Shoftware.

46

Gambar 5.1 – Data Context Diagram ASPS

5.2.2. Data Flow Diagram

Data flow diagram merupakan gambaran lebih detail dari data context diagram. Di

dalam data flow diagram ditunjukkan hubungan antar fungsi kerja dari subsistem yang

dimiliki ASPS dan hubungannya dengan unit kerja (subsistem) terkait disekitarnya.

Gambaran lengkap mengenai data flow diagram pada asps ditunjukkan oleh Gambar 5.2

Data flow diagram dibuat hanya dalam satu level sistem karena memang ASPS dirancang

sesederhana mungkin untuk tahap awal pngembangannya agar lebih terfokus pada

mekanisme penghitungan lintasan terpendeknya.

5.2.3. Diagram Alir Airline Shortest Path Software

Diagram alir ASPS menjelaskan tahapan proses input data dan pemrosesan data

dalam system ASPS hingga tahapan outputnya. Berbeda dengan data flow diagram yang

menggambarkan secara detail subsistem dan alur perpindahan datanya, flow chart hanya

menggambarkan alur kerja umum ASPS. Gambar flow chart ASPS dapat dilihat pada

Gambar 5.3

hasil

Input datadataAministrator ASPS User

47

Gambar 5.2 – Data FlowDiagram ASPS

Inisiasi Graf Umum

Identifikasi graf terpilih

Database

Jadwal & Biaya

Form input Departure City

Form input Destination/Arrive

City

Identifikasi Subpath

Perantara Menghitung

Shortest path

Shortest Path Result Report

Form Pilihan Layanan

Form input Date & Time

Mengenali Simpul

Asal

Mengenali simpul Tujuan

Time & Date Convertion

General Information

Filter System

Tabel General Schedule

Klik input layanan

Feedback Connectivity Parameter

USER

USER

Manually Crossceck

Input/update data system

Input oleh administrator

feedback

48

Gambar 5.3 – Bagan Flow Chart ASPS

Start

Storage Data

Access Data

Inisialisasi Data Maskapai, Airport dan Jadwal

Input Data

Init Lintasan Graph : Airport sebagai Simpul, Maskapai sebagai busur lintasan dengan nilai berupa biaya tiket penerbangan atau waktu penerbangan.

Proses : Bentuk n lintasan yang mungkin dari Departure ke Destination Airport.

Input Departure dan Destination Airport

Proses : Cari lintasan dengan beban minimum dari n buah lintasan yang mungkin

Output : Urutan simpul (Airport) dari lintasan minimum sebagai jalur penerbangan dengan beban minimum. Nilai beban lintasan sebagai total biaya tiket minimum atau waktu terpendek.

End

49

5.2.4. Perancangan Database Airline Shortest Path Software

5.2.4.1. Jenis Data

Data-data yang di butuhkan dalam Airline Shortest Path Software adalah :

1. Data utama yang dibutuhkan dalam analisis pemililihan lintasan terpendek

dengan variable optimasi waktu tempuh dan biaya perjalanan, terdiri dari :

a. Kota asal keberangkatan (Departure City)

b. Kota tujuan penerbangan (Destination City)

c. Jadwal keberangkatan (Departure Time)

d. Jadwal tiba di kota tujuan ( Arrive Time)

e. Hari layanan (Day of Services)

f. Harga Tiket Termurah ( Lowest Price Ticket)

2. Data tambahan

a. Waktu tunggu, adalah waktu yang dibutuhkan untuk berpindah dari

satu penerbngan ke penerbangan berikutnya di simpul transit.

Contohnya misalkan penerbangan dari Jakarta ke Makasar dengan kota

transit Surabaya, pesawat tiba di Surabaya dari Jakarta pukul 10.00

WIB, dan jadwal keberangkatan dari Surabaya ke Makasar dengan

penerbangan lain pukul 10.30, maka besarnya waktu tunggu adalah 30

menit. Waktu tunggu ini akan dikumulatifkan dengan waktu tempuh

penerbangan di udara sebagai waktu tempuh total dari dua simpul yang

di cari.

b. Waktu toleransi keterlambatan, adalah waktu yang kita masukkan

untuk memberikan toleransi mengatisipasi kemungkinan keterlambatan

keberangkatan/kedatangan pesawat. Waktu ini di dapat dengan

pengamsusian atau boleh juga dihargai nol.

c. Waktu Jeda Transit

Adalah waktu selang antara penerbangan pertama ke penerbangan

selanjutnya ke kota selanjutnya di kota perantara/transit.

Besarnya waktu jeda yang memungkinkan suatu jadwal (busur) dapat

terhubungkan (connected) ditetapkan maksimal sebesar 30 menit.

Data tambahan ini menjadi syarat agar suatu busur (dalam hal ini jadwal

penerbangan) dapat “terhubung/conected” atau “tidak terhubung/ unconnected”

dalam graf yang teridentifikasi.

50

5.2.4.2. Penyimpanan/Storage Data

Data-data tersebut diatas disimpan ke dalam database absolute. Absolute database

merupakan database yang berjalan pada platform windows dan untuk aplikasi yang bersifat

standalone. Access data dari dan ke database ini relatif cepat dibanding database yang

bersifat server, sehingga cocok untuk mendukung aplikasi yang dituntut untuk akses cepat.

Secara umum absolute database memilii keunggulan sebagai berikut :

• Bukan BDE; dan bukan DLLs , sehingga mudah dikembangkan

• Single-file database

• Mendukung SQL'92 (DDL & DML)

• Dapat digunakan sebagai Single-user and multi-user mode (file-server)

• Mendukung memori bertabel

• 100% compatibility with standard DB-aware controls

• Memiliki enkripsi yang kuat

• BLOB terkonpresi

• Bebas untuk penggunaan secara personal

• Source code tersedia lengkap.

• Royalty-free, sehingga menghemat biaya produksi

• Sangat cocok dan efektif untuk dipakai dengan Delphi

• Mempunyai kecepatan yang tinggi

• Tidak membutuhkan server

5.2.4.3. Metode Pengumpulan Data

Pengambilan data untuk analisis lintasan terpendek dan pembuatan database dalam

ASPS (Airline Shortest Path Software ) didapatkan dari :

• Pengambian langsung ke kantor perencanaan jadwal penerbangan maskapai

penerbangan.

• Dari brosur maskapai penerbangan dan atau travel agent

• Dari iklan maskapai penerbangan dan atau travel agent di koran

• Download dari situs maskapai penerbangan

5.2.4.4. Luas Cakupan Data

5.2.4.4.1. Jumlah Simpul dalam Graf

51

Dalam algoritma shortest path jumlah sisi dan titik dalam jaringan akan

menentukan running time. Namun dalam penelitian ini yang memberi pertimbangan adalah

keterbatasan data yang diperoleh dan waktu penelitian yang juga terbatas. Dalam ASPS

yang menjadi simpul/node/titik dalam jaringan Bandar udara dari kota-kota yang dilayani

oleh maskapai penerbangan.

Berdasarkan data yang terkumpul dipilih 41 (empat puluh satu) Bandar udara

sebagai simpul, tabel rincian dapat dilihat pada Lampiran 1.

5.2.4.4.2. Jumlah Maskapai Penerbangan

Maskapai penerbangan yang ada di Indonesia Kurang lebih ada 30 buah baik yang

khusus melayani penerbangan penumpang, cargo services maupun carter. Pada penelitian

ini pemilihan dilakukan khusus pada maskapai yang melayani penerbangan penumpangdan

berskala nasional. Dari pencarian data dipilih 12 maskapai penerbangan sebagai berikut ini

1) Indonesia Air Asia

2) Garuda Indonesia Airways

3) Merpati Nusantara Airlines

4) Batavia Air

5) Sriwijaya Air

6) Adam Air

7) Lion Air

8) Wings Air

9) Mandala Air

10) Air Evata

11) Kartika Air

12) CityLink Garuda Indonesia

Pada analisis jaringan penerbangan ini jumlah operator tidak memberikan efek secara

langsung terhadap analisis dan running program. Yang menjadi variable adalah jadwal dari

masing-masing maskapai dan harga tiketnya. Setiap maskapai mempunyai kota tujuan

layanan penerbangan yang bervariasi, namun di dalam proses analisis data dilihat secara

acak tanpa memperhatikan nama maskapai. Nama maskapai akan keluar sebagai informasi

tambahan setelah terpilih jadwal penerbangan yang tercepat atau yang termurah. Analisis

acak memberikan manfaat sebagai berikut :

52

+ Identifikasi simpul tetangga terdekat menjadi lebih banyak kemungkinannya

karena setiap satu jadwal penerbangan satu maskapai atau berbeda menjadi

satu variable bobot busur tidak terikat pada maskapai tertentu.

+ Pembuatan database lebih sederhana tanpa memilah pada folder maskapai

secara tersendiri.

Namun cara ini memberikan kelemahan sebagai berikut :

- Pada rute-rute gemuk dimana satu jalur dapat dilayani oleh lebih dari tiga

maskapai menyebabkan antara dua simpul bias memiliki banyak busur.

Akibat kelemahan ini sistem pencarian menjadi sedikit lebih rumit karena

tingkat kerumitannya sistem iterasi minjadi kurang efektif dari sisi

pemrograman.

Hasil akhir pencarian bisa jadi optimal dari sisi waktu tempuh atau harga namun seringkali

memberi pilihan pergantian maskapai penerbangan pada simpul transit. Hal ini memberi

dampak operasional penumpang yang kurang praktis

5.2.4.5. Metode Pengolahan Data

Data yang diperoleh dan telah disimpan dalam berbentuk file exel tidak banyak

mengalami pengolahan lanjutan sebelum dimasukkan ke dalam database. Dari variabel

yang diperoleh pada data, hanya perlu dilakukan penentuan waktu tempuh/durasi

terbangnya.

Waktu terbang diperoleh dengan engurangi waktu kedatangan/ arrive time dengan

waktu berangkat/ departure time dengan terlebih dahulu menyesuaikan standart waktu

lokalnya, misalnya ke dalam standart Waktu Indonesia bagian Barat (WIB) sehingga bias

dilakukan pengurangan langsung..

T WITA = (T WITA - 0!:00 )WIB

T WIT = ( T WIT - 02:00 ) WIB

Atau dari standar waktu Indonesia Bagin Tengah (WITA)

T WIB = ( T WIB + 01:00 ) WITA

T WIT = ( T WIT – 01:00 ) WITA

Atau dari standar waktu Indonesia Bagin Timur (WIT)

T WIB = ( T WIB + 02:00 ) WIT

T WITA = ( T WITA + 01:00 ) WIT

Konversi waktu hanya perlu dilakukan untuk mempercepat pencarian waktu tempuh

secara manual, sedangkan untuk analisis dengan ASPS data yang dimasukkan tidak perlu

53

Waktu Tempuh = Waktu Kedatangan – Waktu Keberangkatan

dikonversi dulu karena di dalam ASPS sudah dirancang untuk mengkonversi sendiri secara

otomatis. Berikut perhitungan waktu temph secara manual.

Selanjutnya data disusun dan disimpan dalam table berformat exel dengan

rangkaian variable sebagai berikut :

No. Rute Frekuensi Terbang

Jadwal Durasi terbang

Day of Services

Harga Termurah

Kota Transit

Fligh Number Departure Arrive Departure Arrive

= data harus ada = data yang dihitung dahulu

Tabel 5.1 – Pengolahan data awal

Data selengkapnya dapat di lihat pada Lampiran 2.

Apabila data yang harus ada ternyata tidak ditemukan melalui pencarian data, maka diisi

degan data dumy agar lebih lengkap alternatif pilihan rute yang dapat di analisis.

5.2.4.6. Parameter Keterhubungan Data (Conectivity Factor)

Pada program ini kapasitas busur yang diperhitungkan adalah waktu tempuh

perjalanan sehingga perlu dibuat parameter keterhubungan setiap data kota satu dengan

lainnya sehingga memudahkan proses pencarian rute dengan lintasan terpendek. Pada

proses penulusuran rute ketika sampai pada suatu kota perantara C(j), kota Ni akan dapat

meelusuri alternative perjalanan selanjutnya ke kota C(k) apabila kota C(j) dan C(k) saling

terhubung (connected). Dua buah kota dikatakan terhubung (connected) abapila memenuhi

persyaratan sebagai berikut :

1. Terhubungkan oleh layanan penerbangan dari C(j) ke C(k) oleh satu

atau lebih maskapai penerbangan.

2. Apabila kota C(j) merupakan kota transit dalam sutu rute penerbangan

tidak langsung maka:

• Jadwal kedatangan dari kota sebelum C(j) ke jadwal

keberangkatan penerbangan dari C9j) ke C(k) saling berurutan

54

(waktu keberangkatan tidak lebih cepat dari jadwal

kedatangan)dengan waktu jeda tertentu.

• Waktu jeda yang menghubungkan tidak boleh kurang dari 30

menit untuk memberi waktu transit bagi penumpang dan

pemindahan barang bawaan.

• Pada kasus pembatasan waktu kedatangan dalam hari yang sama,

waktu jeda tidak boleh lebih dari 24 jam.

5.2.5. Penyusunan Antarmuka Airline Shortest Path Software

5.2.5.1. Halaman Utama

Halaman utama memuat tampilan dasar dari Airline Shortest Path Software.

Halaman ini hanya memuat pilihan menu untuk mengakses layanan pencarian informasi

yang tersedia.

Gambar 5.4 – Halaman Utama ASPS

5.2.5.2. Pencarian Lintasan Terpendek

Halaman ini merupakan halaman inti dari ASPS karena memuat menu pencarian

lintasan terpendek jadwal penerbangan. Halaman ini dapat diakses dengan mudah dengan

mengklik menu Informasi Rute Penerbangan atau menggunakan tombol cepat F1

atau mengklik Shorcut Rute Penerbangan pada halaman menu di isi sebelah kiri halaman

utama.

55

Gambar 5.5 – Menu Rute Penerbangan ASPS

Dari Gambar 5.5 dapat dilihat bahwa untuk mencari rute jadwal penerbangan,user tingal

memaukkan kota asal dan tujuan akhir, juga hari keberangkatan dan interval jam kesiapan

yang menjadi jeda dengan penerbangan paling dini. Langkah selanjutnya mengklik pilihan

optimasi ‘Minimum Cost’ atau ‘Minimum Time’ dan data hasil pencarian akan muncul di

bawahnya.

5.2.5.3. Menu Informasi Jadwal Penerbangan Dasar

Menu ini memberi layanan bagi user yang ingin mengetahui jadwal penerbangan

dari suatu maskapai penerbangan yang masih asli tanpa optimasi melalui ASPS

Gambar 5.6 – Jadwal Penerbangan

56

5.2.5.4. Menu Informasi Terfilter

Halaman ini memberikan informasi filter kota asal dan tujuan penerbangan untuk

berbagai maskapai penerbangan sekaligus

Gambar 5.7 – Filter Data Maskapai Penerbangan

5.2.5.5. Input Data, Edit Data dan Direktori Penyimpanan

Pada ASPS input dan edit data dibuat sesederhana mungkin sehingga up date data

dapat dilakukan dengan mudah. Memasukkan data baru dapat dailakukan dari menu Data

Data Jadwal Penerbangan/Data Maskapai/Data Airport.

Cara lebih cepat dapat dilakukan dari direktori yang menampilkan data yang sudah

tersimpan, kemudian klik kanan dan pilih Edit/Insert.

Gambar 5.8 – Input/Edit Jadwal Penerbangan

57

Gambar 5.9 – Tabel Penyimpanan Data Jadwal Penerbangan

Gambar 5.10 – Input/Edit Airport

Gambar 5.11 – Tabel Data Airport

58

Gambar 5.12 – Input/Edit Data Maskapai

Gambar 5.13 – Tabel Data Maskapai

5.3. Analisis Hasil Perancangan Airline Shortest Path Software

Untuk menganalisis efektifitas kerja ASPS diguanakan strategi perbandingan.

Perbandingan dilakukan dengan dua pembanding yaitu :

1. Cara manual, artinya mencari pilihan rute dengan manual melihat daftar

jadwal bias dari Koran, brosur atau media lain kemudian dihitung secara

berurut sesuai tahapan algoritma Floyd-Warshall..

2. Dengan pencarian melalui web resmi suatu maskapai penerbangan yang

memuat data jadwal dan harga tiketnya.

Parameter perbandingan berupa :

- Tahapan untuk mendapatkan hasil penghitungan lintasan terpendek

- Waktu

- Kapasitas pencarian ( Jumlah simpul dan Busur)

- Visualisasi

59

5.3.1. Analisis Perbandingan Hasil Pencarian Lintasan Terpendek dengan

Menggunakan Airline Shortest Path Software ASPS dengan Cara Manual

Parameter Manual Grafis Airline Shortest Path Software

Tahapan - Metode grafis : 6

Langkah

( Sub Bab 4.3)

Belum termasuk didalamnya

pencarian data jadwal

penerbangan dari berbagai

sumber.

- Input data

- Running

- Keluar Hasil

3 Tahap Saja

Kapasitas

Pencarian

-Metode Grafis :

Efektif pada graf/jaringan

yang tidak terlalu rumit

Semakin banyak

simpul/busur maka semakin

banyak tahapan perhitungan

yang harus dilalui

- Semakin banyak simpul/busur

tidak banyak mempengaruhi

kualitas pencarian.

Waktu

(Contoh

penyelesaian kasus

pada sub-bab

4.4.2.2 )

30 menit

T Floyd = O(V3) Dimana ,

V = Banyaknya sisi/simpul

Dengan Asumsi V = 6

T = 6 3 = 216 detik

Tabel 5.2 – Perbandingan ASPS Vs Manual

Dari hasil perbandingan dapat diketahui tingkat kemanffatan program ASPS dalam

memudahkan user untuk mencari lintasan terpendek.

Kelemahan :

- ASPS masih mengunakan up date data manual sehingga jika terlambat melakukan

up date data, maka pencarian dengan program ini belum tentu bisa di aktualisasikan

60

di penggunaan langsung karena jadwal penerbangan tiap maskapai seringkali

berubah-ubah.

5.3.2. Analisis Perbandingan Hasil Pencarian Lintasan Terpendek dengan

Menggunakan Airline Shortest Path Software ASPS dengan Cara Pencarian

Manual Melalui Home Page Maskapai Tertentu

Seiring pesatnya perkembangan teknologi informasi, setiap maskapai telah

memiliki Web page sendiri sebagai sumber informasi bagi para calon penumpangnya.

Bahkan kini booking tiket juga sudah bias langsung dilakukan melalui internet/hand phone.

Parameter Web Maskapai Penerbangan Airline Shortest Path Software

Tahapan - Mencari/memilih rute yang

dikehendaki

- Mencatt/mendownload nya

- Baru menghitung secara

manual

- Input data

- Running

- Keluar Hasil

Kapasitas Pencarian Hanya pada satu maskapai per

situs

Dapat dari penelusuran data

berbagai maskapai dalam satu

aplikasi

Plus-Minus + Visualisasi Bagus

+ Bisa langsung Booking

+ Data lebih akurat dan up to

date

- +Informasi variasi harga

berbagai kelas

lengkapSubektif terhadap

satu maskapai tertentu.

- Tidak ada efek optimasi

+ Ada efek optimasi waktu

dan biaya

+ Mudah penggunaannya

+ Lebih cepat, karena

tidak tergantung server

+ Visualisasi sederhana

- Data kurang up to date

- Statis dan tidak ada

layanan customer

langsung (hanya

informasi)Informasi

harga hanya memuat

kelas termurah dengan

asumsi seat available.

Tabel 5.3 – Perbandingan ASPS Vs Home Page Maskapai Penerbangan

61

Dari perbandingan dapat disimpulkan bahwa ASPS lebih unggul hanya pada layanan

informasi yang dioptimasi waktu dan biaya nya, namun kurang pada layanan komersialnya

karena ASPS memang dirancang hanya untuk sumber informasi pendukung keputusan

calon penumpang pesawat terbang..

5.3.3. Pengujian Validasi Hasil Airline Shortest Path Software

Untuk mengetahui tingkat validasi hasil pencarian jadwal penerbangan pada ASPS

adalah dengan mencoba proses pencarian pada rute tertentu kemudian hasilnya

dibandingkan dengan hasil pencarian secara manual.

Sebagai contoh pengujian dipilih :

• Kota Asal Keberangkatan : MANADO

• Kota Tujuan : BANDUNG

• Pilihan Hari/Tanggal : Selasa / 20 November 2007

Hasil pencarian dengan ASPS diperoleh :

Rute Maskapai T Berangkat T Tiba Durasi T Jeda

MDC – BPN Batavia Selasa /20-11-2007

Pukul 07:00 WITA

Selasa /20-11-2007

Pukul 08:30 WITA

01:30

BPN – BTH WingsAir Selasa /20-11-2007

Pukul 09:15 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 11:15 WIB

03:00 0:45

BTH – BDO Merpati Selasa /20-11-2007

Pukul 19:15 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 20:50 WIB

01:35 08:00

Total Durasi Terbang 06:05

Total Waktu Jeda 08:45

Total Waktu Perjalanan 13:50

Hasil tersebut dapat diuji validitas hasil pencariannya dengan membandingkan dengan

pencarian melalui cara manual sebagai berikut :

62

Dari ilustrasi gambar graf diatas diperoleh beberapa pilihanrute alternatif sebagai

pembanding yaitu :

1. MDC – BPN – BTH – CKG – SUB – BDO

2. MDC – BPN – CKG – BTH – BDO

3. MDC – BPN – CKG – SUB – BDO

4. MDC – CKG – SUB – BDO

Pilihan rute no satu sudah terlihat ketidakefektihan lintasannya tanpa harus melakukan

perhiyungan waktunya swhingga kita tinggalkan. Pada pilihan 2 – 4 masih ada

kemungkinan dapat bersaing dengan hasil pencarian melalui ASPS ( MDC – BPN – BTH –

BDO ). Sedangkan rute pilihan ke-3 (MDC – BPN – CKG – SUB – BDO ) tidak ikut

diperhitungkan, karena mempunyai subrute/subpath sama dengan pilhan rute ke-4,

sehingga berdasarkan prinsip intuisi Floyd Warshall tidak dipakai karena total waktu

perjalanannya akan sama dengan pilihan ke-4, namun pasti memiliki waktu terbang yang

lebih besar. Hasil perhitungan secara manual menunjukkan hasil sebagai berikut :

1. MDC – BPN – CKG – BTH – BDO

Rute Maskapai T Berangkat T Tiba Durasi T Jeda

MDC – BPN Batavia Selasa /20-11-2007

Pukul 07:00 WITA

Selasa /20-11-2007

Pukul 08:30 WITA

01:30

BPN – CKG Batavia Selasa /20-11-2007

Pukul 09:00 WITA

Selasa /20-11-2007

Pukul 10:00 WIB

01:00 00:30

Mandala Selasa /20-11-2007

Pukul 16:15 WITA

Selasa /20-11-2007

Pukul 18:20 WIB

01:05 08:05

CKG – BTH WingsAir Selasa /20-11-2007

Pukul 06:45 WIB

Selasa 20-11-2007

Pukul 08:20 WIB

01:45 unconected

Airasia Selasa /20-11-2007

Pukul 07:40 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 09:15 WIB

01:35 unconected

MDC

SUB

CKG

BPN BTH

BDO

63

Batavia Selasa /20-11-2007

Pukul 08:40 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 10:15 WIB

01:35 unconected


Pukul 10:25 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 11:55 WIB

01:40 00:25


Pukul 15:05 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 16:40 WIB

01:35 05:05

BTH – BDO Merpati Selasa /20-11-2007

Pukul 19:15 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 20:50 WIB

01:35 7:20



Total Waktu Perjalanan 13:50

Hasil perhitungan pilihan rute ini meskipun memiliki durasi terbang lebih cepat,

namun memiliki total waktu perjalanan yang sama dengan hasil pencarian ASPS,

namun melelui lebih banyak kota transit sehingga tidak terpilih.

2. MDC – CKG – SUB – BDO Rute Maskapai T Berangkat T Tiba Durasi T Jeda

MDC – CKG Batavia Selasa /20-11-2007

Pukul 07:00 WITA

Selasa /20-11-2007

Pukul 10:00 WIB

04:00

Batavia Selasa /20-11-2007

Pukul 14:10 WITA

Selasa /20-11-2007

Pukul 17:10 WIB

04:00

CKG – SUB Airasia Selasa /20-11-2007

Pukul 18:40 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 20:00 WIB

01:20 08:40


Pukul 20:35WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 21:55 WIB

01:20 10:35

Garuda Selasa /20-11-2007

Pukul 14:00 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 15:15 WIB

01:20 04:00

Garuda Selasa /20-11-2007

Pukul 15:00 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 16:15 WIB

01:20 05:00


Pukul 18 :30 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 19:45 WIB

01:20 08:30


Pukul 15:00 WIB

Selasa /20-11-2070

Pukul 16:15 WIB

01:20 05:00

Wingsair Selasa /20-11-2007

Pukul 11:25 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 12:45 WIB

01:20 01:25

64

Wingsair Selasa /20-11-2007

Pukul 13:55 WIB

Selasa /20-11-2007

Pukul 15:15 WIB

01:20 03:55

SUB – BDO Merpati Selasa /20-11-2007

Pukul 08:20 WIB

Selasa 20-11-2007

Pukul 09:30 WITA

01:10 Unconected

Merpati Rabu /20-11-2007

Pukul 08:20 WIB

Rabu 20-11-2007

Pukul 09:30 WITA

01:10 19:45



Total Waktu Perjalanan 1 hari + 1:20

Dari hasil perbandingan diatas menunjukkan hasil perhitungan dengan ASPS merupakan

hasil yang paling optimal.

bab v impplementasi algoritma lintasan … analisis jaringan penerbangan ini jumlah operator tidak...

Documents