Simpulan Saran Rute Dan Jadwal Pesawat Untuk Memenuhi Permintaan Penumpang : Kasus Airasia

V SIMPULAN DAN SARAN

5.1 Simpulan

Masalah jadwal penerbangan dan rute armada merupakan hal penting dalam operasi perusahaan penerbangan yang menghasilkan kontribusi besar dalam meminimumkan biaya mengingat biaya penerbangan adalah salah satu biaya terbesar dalam perusahan penerbangan. Perusahaan harus dapat mengalokasikan sejumlah pesawat dengan biaya minimum untuk memenuhi jadwal penerbangan yang tersedia. Untuk memformulasikan masalah ini digunakan teknik jaringan ruang-waktu, yaitu jaringan ruang-waktu armada dan jaringan ruang-waktu penumpang. Penyelesaian masalah ini menggunakan LINGO 8.0 dengan metode branch and bound. Prinsip dasar metode branch and bound adalah memecah daerah fisibel dari masalah LP- relaksasi dengan membuat subproblem- subproblem. Daerah fisibel linear programming adalah daerah yang memenuhi semua kendala linear programming. Metode branch and bound menghasilkan banyaknya pesawat yang dibutuhkan dengan jumlah optimal untuk menjalankan jadwal penerbangan yang telah ditentukan.

5.2 Saran

Pada tulisan ini telah dibahas mengenai masalah menentukan jumlah pesawat yang digunakan untuk jadwal penerbangan domestik. Akan lebih baik lagi jika ada yang dapat menindaklanjuti penelitian ini dengan masalah yang lebih kompleks, yaitu masalah jadwal penerbangan dan rute armada dalam lingkup internasional. DAFTAR PUSTAKA Airasia. http:www.airasia.comsiteinhome. jsp 7 Agustus 2006. Airasia. http:www.airasia.comskylightscgi -binskylights.cgi 7 Agustus 2006. Foulds, L.R. 1992. Graph Theory Applications. Springer-Verlag, New York. Garfinkel, R.S G.L. Nemhauser. 1972. Integer Programming. John Wiley Sons, New York. Nash, S.G. A. Sofer. 1996. Linear and Nonlinear Programming. McGraw- Hill, New York. Taha, H.A. 1975. Integer Programming. Academic Press, New York. Winston, W.L. 1995. Introduction to Mathematical Programming 2 nd ed. Duxbury, New York. Yan, S Tseng, C.H. 2002. A Passenger Demand Model for Airline Flight Schedulling and Fleet Routing. Computer Operatins Research 29 : 1559 – 1581. L A M P I R A N Lampiran 1 Contoh Penyelesaian Suatu LP dengan Algoritma Simpleks Dari LP pada contoh 2, dapat diketahui bahwa ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − = 1 1 1 2 1 1 1 2 A , ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 5 11 4 b , dan 3 2 − − = T c . Iterasi 1 Misalkan dipilih sebagai basis adalah T B x x x x 5 4 3 = dan T N x x x 2 1 = , 1 − = = B I B , = T B c , 3 2 − − = T N c dan ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − = 1 2 1 1 2 N . Nilai dari T B b B b x 5 11 4 ˆ 1 = = = − . Dengan basis ini nilai simplex multiplier 1 = = − B c y T B T dan nilai reduced costnya adalah 3 2 ˆ − − = − = N y c c T T N T N . Keduanya bernilai negatif, jadi basis ini belum optimal. Nilai 2 ˆ T N c , yaitu nilai elemen baris kedua dari T N cˆ , memiliki nilai negatif yang lebih besar, maka pilih 2 x variabel nonbasis kedua sebagai entering variable. Untuk ratio test, hitung ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = = − 2 1 ˆ 2 1 2 A B A , maka perbandingannya adalah : 1 4 ˆ ˆ 2 , 1 1 = a b dan 2 11 ˆ ˆ 2 , 2 2 = a b . Perbandingan pertama bernilai lebih kecil, maka 3 x variabel basis pertama merupakan variabel yang akan meninggalkan basis leaving variable. Iterasi 2 Pada iterasi ini, 2 x menggantikan 3 x dalam basis. Jadi T B x x x x 5 4 2 = dan T N x x x 3 1 = , ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 1 1 2 1 B , ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − = − 1 1 2 1 1 B , 3 − = T B c , 2 − = T N c dan ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − = 1 1 1 2 N . Sehingga dapat dihitung T B b B b x 5 3 4 ˆ 1 = = = − 3 1 − = = − B c y T B T 3 8 ˆ − = − = N y c c T T N T N . Reduced cost pertama bernilai negatif, maka basis ini belum optimal, dan 1 x variabel nonbasis pertama sebagai entering variable. Kolom yang berpadanan dengan entering variable adalah ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛− = = − 1 3 2 ˆ 1 1 1 A B A . Dari minimum ratio test, yaitu hasil dari min { } 5 ˆ ˆ , 1 ˆ ˆ 1 , 3 3 1 , 2 2 = = a b a b , variabel 4 x yang merupakan variabel basis kedua akan menjadi leaving variable. Iterasi 3 Pada iterasi ini, 1 x menggantikan 4 x dalam basis. Jadi T B x x x x 5 1 2 = dan T N x x x 3 4 = , ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − = 1 1 1 2 2 1 B , ⎟⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − − = − 1 3 1 3 2 3 1 3 2 3 2 3 1 1 B , 2 3 − − = T B c , = T N c dan ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 1 1 N . Sehingga dapat dihitung T B b B b x 4 1 6 ˆ 1 = = = − 3 8 3 7 1 − = = − B c y T B T 3 7 3 8 ˆ − = − = N y c c T T N T N . Reduced cost pertama bernilai negatif, maka basis ini belum optimal, dan 3 x variabel nonbasis pertama sebagai entering variable. Kolom yang berpadanan dengan entering variable adalah ⎟⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − = = − 3 2 3 2 3 1 3 1 3 ˆ A B A . Calon untuk minimum ratio test hanya satu, yaitu 6 ˆ ˆ 2 , 3 3 = a b , maka 5 x sebagai leaving variable. Iterasi 4 Pada iterasi ini, 3 x menggantikan 5 x dalam basis. Jadi T B x x x x 3 1 2 = dan T N x x x 5 4 = , ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − − = 1 1 2 1 2 1 B , ⎟⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ − = − 2 3 2 1 2 1 2 1 1 1 1 B , 2 3 − − = T B c , = T N c dan ⎟ ⎟ ⎟ ⎠ ⎞ ⎜ ⎜ ⎜ ⎝ ⎛ = 1 1 N . Sehingga dapat dihitung T B b B b x 6 5 8 ˆ 1 = = = − 2 7 2 3 1 − − = = − B c y T B T 2 7 2 3 ˆ = − = N y c c T T N T N . Nilai reduced cost dengan menggunakan basis ini bernilai positif. Hal ini berarti basis telah optimal. Jadi solusi optimalnya adalah , 6 , 8 , 5 5 4 3 2 1 = = = = = x x x x x , dengan nilai fungsi objektif optimal 34 − = z . Lampiran 2 Program LINGO 8.0 untuk Formulasi Masalah MODEL : TITLE Flight Schedulling; SETS : AIRPORT1 ; AIRPORT2 ; LINKSAIRPORT1, AIRPORT2 : FLIGHT, GROUND, CYCLE, DEMAND, DELIVERY, BIAYA_F, BIAYA_G, BIAYA_C, BIAYA_DM, BIAYA_DL; ENDSETS FUNGSI OBJEKTIF; MAX = SUM LINKSI,J : DEMANDI,J BIAYA_DMI,J + DELIVERYI,J BIAYA_DLI,J - FLIGHTI,J BIAYA_FI,J + GROUNDI,J BIAYA_GI,J + CYCLEI,J BIAYA_CI,J; KENDALA; 1 BANYAKNYA PESAWAT YANG DATANG SAMA DENGAN BANYAKNYA PESAWAT YANG PERGI; FOR AIRPORT1I : SUM LINKSI,J : FLIGHTI,J - SUM LINKSK,I : FLIGHTK,I = 0; 2 BANYAKNYA PENUMPANG YANG DATANG SAMA DENGAN BANYAKNYA PENUMPANG YANG PERGI; FOR AIRPORT1I : SUM LINKSI,J : DELIVERYI,J - SUM LINKSK,I : DELIVERYK,I = 0; 3 JUMLAH PESAWAT YANG DIGUNAKAN TIDAK BOLEH MELEBIHI PESAWAT YANG TERSEDIA; SUM LINKSI,J : CYCLEI,J = 26; 4 MASING-MASING PENERBANGAN DILAKUKAN PALING BANYAK SEKALI; FOR LINKSI,J : FLIGHTI,J = 1; 5 BANYAKNYA PENUMPANG YANG DIANGKUT TIDAK MELEBIHI KAPASITAS PESAWAT; FOR LINKSI,J : DELIVERYI,J = 148 FLIGHTI,J; 6 JIKA ADA FLIGHT, MAKA HARUS ADA GROUND ATAU CYCLE ; FOR LINKSI,J |ILE20: FLIGHTI,J = GROUNDI+20,J; FOR LINKSI,J |IEQ21: FLIGHTI,J = GROUND8,J; FOR LINKSI,J |IEQ22: FLIGHTI,J = GROUND19,J; FOR LINKSI,J |IEQ23: FLIGHTI,J = GROUND10,J; FOR LINKSI,J |IEQ26: FLIGHTI,J = GROUND15,J; FOR LINKSI,J |IEQ27: FLIGHTI,J = GROUND18,J; FOR LINKSI,J |IEQ31: FLIGHTI,J = GROUND7,J; FOR LINKSI,J |IEQ32: FLIGHTI,J = GROUND13,J; FOR LINKSI,J |IEQ34: FLIGHTI,J = GROUND2,J; FOR LINKSI,J |IEQ35: FLIGHTI,J = GROUND9,J; FOR LINKSI,J |IEQ36: FLIGHTI,J = GROUND4,J; FOR LINKSI,J |IEQ37: FLIGHTI,J = GROUND16,J; FOR LINKSI,J |IEQ38: FLIGHTI,J = GROUND5,J; FOR LINKSI,J |IEQ40: FLIGHTI,J = GROUND12,J; FOR LINKSI,J |IEQ24: FLIGHTI,J = CYCLE6,J; FOR LINKSI,J |IEQ25: FLIGHTI,J = CYCLE11,J; FOR LINKSI,J |IEQ28: FLIGHTI,J = CYCLE1,J; FOR LINKSI,J |IEQ29: FLIGHTI,J = CYCLE14,J; FOR LINKSI,J |IEQ30: FLIGHTI,J = CYCLE3,J; FOR LINKSI,J |IEQ33: FLIGHTI,J = CYCLE20,J; FOR LINKSI,J |IEQ39: FLIGHTI,J = CYCLE17,J; 7 BATASAN UNTUK SETIAP ALIRAN ARC ARMADA; FOR LINKSI,J : FLIGHTI,J = 0; FOR LINKSI,J : FLIGHTI,J = 1; FOR LINKSI,J : GROUNDI,J = 0; FOR LINKSI,J : GROUNDI,J = 1; FOR LINKSI,J : CYCLEI,J = 0; FOR LINKSI,J : CYCLEI,J = 1; 8 BATASAN UNTUK SETIAP ALIRAN ARC PENUMPANG; FOR LINKSI,J : DELIVERYI,J = 0; FOR LINKSI,J : DELIVERYI,J = 148; FOR LINKSI,J : DEMANDI,J = 0; FOR LINKSI,J : DEMANDI,J = 40; 9 ALIRAN ARC ARMADA MERUPAKAN INTEGER; FOR LINKSI,J : GIN FLIGHTI,J; FOR LINKSI,J : GIN GROUNDI,J; FOR LINKSI,J : GIN CYCLEI,J; 10 ALIRAN ARC PENUMPANG MERUPAKAN INTEGER ; FOR LINKSI,J : GIN DELIVERYI,J; FOR LINKSI,J : GIN DEMANDI,J; DATA : AIRPORT1, AIRPORT2, BIAYA_F, BIAYA_G, BIAYA_C, BIAYA_DM, BIAYA_DL = OLE C:\DATA\BIAYA.XLS; ENDDATA Lampiran 3 Hasil dari Program LINGO 8.0 Global optimal solution found at iteration: 80 Objective value: 527080.0 Model Title: Flight Schedulling Variable Value Reduced Cost FLIGHT CGK06_50, SUB08_10 1.000000 2700.000 FLIGHT CGK11_15, SUB12_35 1.000000 2700.000 FLIGHT CGK15_25, SUB16_45 1.000000 2700.000 FLIGHT CGK19_30, SUB20_50 1.000000 2700.000 FLIGHT CGK20_35, SUB21_55 1.000000 2700.000 FLIGHT CGK06_00, MES08_15 1.000000 4500.000 FLIGHT CGK10_45, MES13_00 1.000000 4500.000 FLIGHT CGK14_40, MES16_55 1.000000 4500.000 FLIGHT CGK16_25, MES18_40 1.000000 4500.000 FLIGHT CGK18_50, MES21_05 1.000000 4500.000 FLIGHT CGK06_35, PDG08_15 1.000000 3300.000 FLIGHT CGK11_30, PDG13_10 1.000000 3300.000 FLIGHT CGK15_40, PDG17_20 1.000000 3300.000 FLIGHT CGK07_15, BTH08_50 1.000000 3200.000 FLIGHT CGK11_25, BTH13_00 1.000000 3200.000 FLIGHT CGK15_30, BTH17_05 1.000000 3200.000 FLIGHT CGK11_15, DPS14_00 1.000000 5500.000 FLIGHT CGK16_10, DPS18_55 1.000000 5500.000 FLIGHT CGK19_50, DPS22_35 1.000000 5500.000 FLIGHT CGK06_40, BPN09_40 1.000000 6000.000 FLIGHT SUB13_00, CGK14_15 1.000000 2500.000 FLIGHT SUB14_45, CGK16_00 1.000000 2500.000 FLIGHT SUB17_10, CGK18_25 1.000000 2500.000 FLIGHT SUB21_15, CGK22_30 1.000000 2500.000 FLIGHT SUB22_20, CGK23_35 1.000000 2500.000 FLIGHT MES08_40, CGK11_00 1.000000 4700.000 FLIGHT MES13_25, CGK15_45 1.000000 4700.000 FLIGHT MES19_05, CGK21_25 1.000000 4700.000 FLIGHT MES20_10, CGK22_30 1.000000 4700.000 FLIGHT MES21_30, CGK23_50 1.000000 4700.000 FLIGHT PDG08_40, CGK10_20 1.000000 3300.000 FLIGHT PDG13_35, CGK15_15 1.000000 3300.000 FLIGHT PDG17_45, CGK19_25 1.000000 3300.000 FLIGHT BTH09_15, CGK10_50 1.000000 2200.000 FLIGHT BTH13_25, CGK15_50 1.000000 2200.000 FLIGHT BTH17_30, CGK19_05 1.000000 2200.000 FLIGHT DPS14_25, CGK15_05 1.000000 1400.000 FLIGHT DPS19_20, CGK20_00 1.000000 1400.000 FLIGHT DPS23_00, CGK23_40 1.000000 1400.000 FLIGHT BPN10_05, CGK11_05 1.000000 2000.000 GROUND CGK11_15, CGK10_50 1.000000 200.0000 GROUND CGK19_30, CGK19_05 1.000000 200.0000 GROUND CGK20_35, CGK20_00 1.000000 200.0000 GROUND CGK10_45, CGK10_20 1.000000 200.0000 GROUND CGK14_40, CGK14_15 1.000000 200.0000 GROUND CGK16_25, CGK15_50 1.000000 200.0000 GROUND CGK18_50, CGK18_25 1.000000 200.0000 GROUND CGK11_30, CGK11_05 1.000000 200.0000 GROUND CGK15_40, CGK15_15 1.000000 200.0000 GROUND CGK11_25, CGK11_00 1.000000 200.0000 GROUND CGK15_30, CGK15_05 1.000000 200.0000 GROUND CGK16_10, CGK15_45 1.000000 200.0000 GROUND CGK19_50, CGK16_00 1.000000 200.0000 GROUND SUB13_00, SUB08_10 1.000000 200.0000 GROUND SUB14_45, SUB12_35 1.000000 200.0000 GROUND SUB17_10, SUB16_45 1.000000 200.0000 GROUND SUB21_15, SUB20_50 1.000000 200.0000 GROUND SUB22_20, SUB21_55 1.000000 200.0000 GROUND MES08_40, MES08_15 1.000000 200.0000 GROUND MES13_25, MES13_00 1.000000 200.0000 GROUND MES19_05, MES16_55 1.000000 200.0000 GROUND MES20_10, MES18_40 1.000000 200.0000 GROUND MES21_30, MES21_05 1.000000 200.0000 GROUND PDG08_40, PDG08_15 1.000000 200.0000 GROUND PDG13_35, PDG13_10 1.000000 200.0000 GROUND PDG17_45, PDG17_20 1.000000 200.0000 GROUND BTH09_15, BTH08_50 1.000000 200.0000 GROUND BTH13_25, BTH13_00 1.000000 200.0000 GROUND BTH17_30, BTH17_05 1.000000 200.0000 GROUND DPS14_25, DPS14_00 1.000000 200.0000 GROUND DPS19_20, DPS18_55 1.000000 200.0000 GROUND DPS23_00, DPS22_35 1.000000 200.0000 GROUND BPN10_05, BPN09_40 1.000000 200.0000 CYCLE CGK06_50, CGK21_25 1.000000 200.0000 CYCLE CGK15_25, CGK23_50 1.000000 200.0000 CYCLE CGK06_00, CGK22_30 1.000000 200.0000 CYCLE CGK06_35, CGK23_35 1.000000 200.0000 CYCLE CGK07_15, CGK22_30 1.000000 200.0000 CYCLE CGK11_15, CGK23_40 1.000000 200.0000 CYCLE CGK06_40, CGK19_25 1.000000 200.0000 DEMAND CGK06_50, SUB08_10 40.00000 229.0000 DEMAND CGK11_15, SUB12_35 40.00000 129.0000 DEMAND CGK15_25, SUB16_45 40.00000 219.0000 DEMAND CGK19_30, SUB20_50 40.00000 219.0000 DEMAND CGK20_35, SUB21_55 40.00000 179.0000 DEMAND CGK06_00, MES08_15 40.00000 329.0000 DEMAND CGK10_45, MES13_00 40.00000 329.0000 DEMAND CGK14_40, MES16_55 40.00000 329.0000 DEMAND CGK16_25, MES18_40 40.00000 329.0000 DEMAND CGK18_50, MES21_05 40.00000 299.0000 DEMAND CGK06_35, PDG08_15 40.00000 199.0000 DEMAND CGK11_30, PDG13_10 40.00000 199.0000 DEMAND CGK15_40, PDG17_20 40.00000 149.0000 DEMAND CGK07_15, BTH08_50 40.00000 329.0000 DEMAND CGK11_25, BTH13_00 40.00000 249.0000 DEMAND CGK15_30, BTH17_05 40.00000 249.0000 DEMAND CGK11_15, DPS14_00 40.00000 415.0000 DEMAND CGK16_10, DPS18_55 40.00000 315.0000 DEMAND CGK19_50, DPS22_35 40.00000 299.0000 DEMAND CGK06_40, BPN09_40 40.00000 325.0000 DEMAND SUB13_00, CGK14_15 40.00000 179.0000 DEMAND SUB14_45, CGK16_00 40.00000 219.0000 DEMAND SUB17_10, CGK18_25 40.00000 219.0000 DEMAND SUB21_15, CGK22_30 40.00000 99.00000 DEMAND SUB22_20, CGK23_35 40.00000 99.00000 DEMAND MES08_40, CGK11_00 40.00000 379.0000 DEMAND MES13_25, CGK15_45 40.00000 369.0000 DEMAND MES19_05, CGK21_25 40.00000 299.0000 DEMAND MES20_10, CGK22_30 40.00000 299.0000 DEMAND MES21_30, CGK23_50 40.00000 199.0000 DEMAND PDG08_40, CGK10_20 40.00000 329.0000 DEMAND PDG13_35, CGK15_15 40.00000 219.0000 DEMAND PDG17_45, CGK19_25 40.00000 199.0000 DEMAND BTH09_15, CGK10_50 40.00000 99.00000 DEMAND BTH13_25, CGK15_50 40.00000 219.0000 DEMAND BTH17_30, CGK19_05 40.00000 199.0000 DEMAND DPS14_25, CGK15_05 40.00000 315.0000 DEMAND DPS19_20, CGK20_00 40.00000 315.0000 DEMAND DPS23_00, CGK23_40 40.00000 199.0000 DEMAND BPN10_05, CGK11_05 40.00000 345.0000 DELIVERY CGK06_50, SUB08_10 148.0000 44.00000 DELIVERY CGK11_15, SUB12_35 148.0000 44.00000 DELIVERY CGK15_25, SUB16_45 148.0000 44.00000 DELIVERY CGK19_30, SUB20_50 148.0000 44.00000 DELIVERY CGK20_35, SUB21_55 148.0000 44.00000 DELIVERY CGK06_00, MES08_15 148.0000 47.00000 DELIVERY CGK10_45, MES13_00 148.0000 47.00000 DELIVERY CGK14_40, MES16_55 148.0000 47.00000 DELIVERY CGK16_25, MES18_40 148.0000 47.00000 DELIVERY CGK18_50, MES21_05 148.0000 47.00000 DELIVERY CGK06_35, PDG08_15 148.0000 46.00000 DELIVERY CGK11_30, PDG13_10 148.0000 46.00000 DELIVERY CGK15_40, PDG17_20 148.0000 46.00000 DELIVERY CGK07_15, BTH08_50 148.0000 45.00000 DELIVERY CGK11_25, BTH13_00 148.0000 45.00000 DELIVERY CGK15_30, BTH17_05 148.0000 45.00000 DELIVERY CGK11_15, DPS14_00 148.0000 49.00000 DELIVERY CGK16_10, DPS18_55 148.0000 49.00000 DELIVERY CGK19_50, DPS22_35 148.0000 49.00000 DELIVERY CGK06_40, BPN09_40 148.0000 50.00000 DELIVERY SUB13_00, CGK14_15 148.0000 43.00000 DELIVERY SUB14_45, CGK16_00 148.0000 43.00000 DELIVERY SUB17_10, CGK18_25 148.0000 43.00000 DELIVERY SUB21_15, CGK22_30 148.0000 43.00000 DELIVERY SUB22_20, CGK23_35 148.0000 43.00000 DELIVERY MES08_40, CGK11_00 148.0000 48.00000 DELIVERY MES13_25, CGK15_45 148.0000 48.00000 DELIVERY MES19_05, CGK21_25 148.0000 48.00000 DELIVERY MES20_10, CGK22_30 148.0000 48.00000 DELIVERY MES21_30, CGK23_50 148.0000 48.00000 DELIVERY PDG08_40, CGK10_20 148.0000 46.00000 DELIVERY PDG13_35, CGK15_15 148.0000 46.00000 DELIVERY PDG17_45, CGK19_25 148.0000 46.00000 DELIVERY BTH09_15, CGK10_50 148.0000 42.00000 DELIVERY BTH13_25, CGK15_50 148.0000 42.00000 DELIVERY BTH17_30, CGK19_05 148.0000 42.00000 DELIVERY DPS14_25, CGK15_05 148.0000 40.00000 DELIVERY DPS19_20, CGK20_00 148.0000 40.00000 DELIVERY DPS23_00, CGK23_40 148.0000 40.00000 DELIVERY BPN10_05, CGK11_05 148.0000 41.00000 RUTE DAN JADWAL PESAWAT UNTUK MEMENUHI PERMINTAAN PENUMPANG : KASUS AIRASIA AVFITRIYANA G54102034 DEPARTEMEN MATEMATIKA FAKULTAS MATEMATIKA DAN ILMU PENGETAHUAN ALAM INSTITUT PERTANIAN BOGOR BOGOR 2007 ABSTRACT AVFITRIYANA. Routing and Scheduling Aircraft to Fulfill Passenger Demand : AirAsia Case. Directed by AMRIL AMAN and PRAPTO TRI SUPRIYO. An operation of flight industry is a complex management problem. Commonly, the carrier faces problems to fulfill passenger demand and this should be done in order to maximize profit. One of problem is how the carrier solve fleet routing and flight scheduling problem with minimum aircraft quantity usage. Fleet routing and flight scheduling are critical activities in airline operations because both of them extremely affect aircraft usage efficiency, establishment of timetables, aircraft maintenance and crew scheduling. All of these will determine carrier’s profitability, its level of service and its competitive capability in the market. The flight scheduling process consists of two dependent phases, 1 the schedule construction phase and 2 the schedule evaluation phase. In schedule construction phase a timetable is developed based on the projected demand and the market share. Then, the drafted timetable is examined during the schedule evaluation phase for operating feasibility, cost and performance considerations. The feasibility checks in this evaluation phase is conducted to aspects related to fleet route, fleet size, crew scheduling, and maintenance arrangements. This research applies a time-space network technique in the formulation a model for fleet routing and flight scheduling problems. This solution of the problem is obtained using LINGO 8.0’s software with Branch and Bound method. ABSTRAK AVFITRIYANA. Rute dan Jadwal Pesawat untuk Memenuhi Permintaan Penumpang : Kasus AirAsia. Dibimbing oleh AMRIL AMAN dan PRAPTO TRI SUPRIYO . Operasi suatu industri penerbangan merupakan suatu permasalahan manajemen yang kompleks. Secara umum, perusahaan dihadapkan pada persoalan dalam memenuhi permintaan calon penumpang dan upaya untuk memaksimumkan keuntungan. Salah satu dari masalahnya adalah bagaimana perusahaan memecahkan menentukan masalah rute armada dan jadwal penerbangan dengan penggunaan jumlah pesawat yang minimum. Rute armada dan jadwal penerbangan adalah aktifitas penting dalam operasi perusahaan penerbangan karena sangat mempengaruhi efisiensi penggunaan pesawat, pembuatan jadwal penerbangan, perawatan pesawat dan penjadwalan awak. Hal tersebut menentukan keuntungan perusahaan, tingkat pelayanan dan kemampuan bersaing di pasar. Proses penjadwalan penerbangan terdiri dari dua tahap yang saling bergantung, 1 tahap pembuatan jadwal dan 2 tahap evaluasi jadwal. Pada tahap pembuatan jadwal dikembangkan konsep jadwal berdasarkan perkiraan permintaan dan penguasaan pasar. Konsep jadwal tersebut diuji selama tahap evaluasi untuk kelayakan operasi, pertimbangan biaya dan performa. Pemeriksaan kelayakan pada tahap evaluasi terutama mencakup hal yang berkaitan dengan rute armada, ukuran armada, jadwal awak dan pengaturan perawatan. Penelitian ini menggunakan teknik jaringan ruang-waktu dalam memformulasikan model untuk masalah rute armada dan jadwal penerbangan. Penyelesaian masalah ini menggunakan software LINGO 8.0 dengan metode Branch and Bound. I PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang