Model Traffic Management Bencana untuk Smart City

Abstract

Indonesia merupakan negara kepulauan yang terletak diantara empat lempeng tektonik yang mengakibatkan sering terjadinya gempa bumi. Bencana adalah suatu peristiwa yang mengancam dan mengakibatkan kerugian harta benda dan korban jiwa. Bencana alam merupakan bencana yang disebabkan oleh kejadian alam dan akibat manusia. Dalam satu dekade ini kejadian bencana di Indonedia sebanyak 16.993 kejadian dengan korban jiwa meninggal dan hilang berjumlah 5.127 orang. Untuk menyelamatkan jiwa manusia dibutuhkan sebuah model traffic management bencana yang baik sehingga kecepatan waktu penyelamatan dan jumlah yang diselamatkan pada saat terjadi bencana dapat dilakukan secara maksimal. Penelitian ini mengusulkan sebuah model baru Disaster Evacuation Handle Routing Time atau model DEHaRT yang digunakan untuk meminimalkan waktu evakuasi bencana dalam traffic management untuk Smart City. Data yang digunakan dalam penelitian ini adalah data numerik berbasis matriks berdasarkan variabel yang sudah ditentukan. Metode dalam menyelesaikan model yang merupakan varian baru dari model OVRP menggunakan pendekatan integer linier. Model yang dihasilkan dapat mengatasi kendala kemacetan dan keadaan contraflow dengan nilai objektive 450 menit dengan 18 kali perhitungan menggunakan aplikasi LINDO.

Indonesia is an archipelago situated between four tectonic plates that result in frequent earthquakes. Disaster is an event that threatens and causes loss of property and casualties. Natural disasters are those caused by natural events and human impacts. In this decade disaster incidents in Indonesia are as many as 16,993 with death toll and loss amounted to 5,127 people. To save the human soul requires a good model of disaster management traffic so that the speed of rescue time and the amount saved in the event of a disaster can be optimally done. This research proposes a new model Disaster Evacuation Handle Routing Time or DEHaRT model that is used to minimize disaster evacuation time in traffic management for Smart City. Data used in this research is matrix-numerical data based on predetermined variable. The method of completing the model which is a new variant of the OVRP model uses a linear integer approach. The model resulted can overcome the congestion and contraflow constraints with the objective value of 450 minutes with 18 times the calculation using LINDO application.