Kajian Implementasi Graph Database pada Rute Bus Rapid Transit

Authors

  • Panji Wisnu Wirawan Universitas Diponegoro
  • Djalal Er Riyanto Universitas Diponegoro

DOI:

https://doi.org/10.25077/TEKNOSI.v3i3.2017.313-319

Keywords:

Bus Rapid Transit, Graph Database, Algoritma

Abstract

Bus Rapid Transit (BRT) merupakan salah satu sarana transportasi publik yang memiliki rute perjalanan tertentu atau disebut sebagai koridor. Satu koridor BRT dengan koridor yang lain bukanlah koridor yang terpisah, melainkan saling terhubung. Dalam melakukan perjalanan, penumpang BRT boleh jadi melakukan perpindahan koridor melalui shelter. Informasi tersebut perlu didapatkan seorang calon penumpang sebelum melakukan perjalanan supaya tidak terjadi perpindahan koridor yang salah. Teknologi informasi memungkinkan representasi informasi pencarian koridor yang tepat ketika penumpang akan melakukan sebuah perjalanan, terlebih dengan hadirnya graph database. Graph Database memungkinkan representasi BRT yang baik karena sifat graph yang secara standar telah menunjukkan node dan relationship. Artikel ini mengkaji penerapan graph database untuk data pada BRT. Selain itu, artikel ini mendesain sebuah algoritma pencarian koridor BRT. Harapannya, algoritma tersebut dapat digunakan untuk membangun aplikasi yang memanfaatkan data pada graph database. Hasil kajian menunjukkan bahwa graph database dapat diterapkan untuk data BRT dan algoritma yang dibangun dapat digunakan untuk menyajikan informasi rute sekaligus menyampaikan informasi perpindahan koridor.

Author Biographies

Panji Wisnu Wirawan, Universitas Diponegoro

Departemen Ilmu Komputer/Informatika Universitas Diponegoro.

Djalal Er Riyanto, Universitas Diponegoro

Departemen Ilmu Komputer/Informatika

References

R. Ferdiansyah, “KEMUNGKINAN PERALIHAN PENGGUNAAN MODA ANGKUTAN PRIBADI KE MODA ANGKUTAN UMUM PERJALANAN DEPOK – JAKARTA,†J. Perenc. Wil. dan Kota, vol. 20, no. 3, pp. 183–198, 2009. L. Wright and W. Hook, Bus Rapid Transit Planning Guide, 3rd ed. Institute for Transportation & Development Policy, 2007. J. Celko, “NoSQL and Transaction Processing,†in Joe Celko’s Complete Guide to NoSQL, Elsevier, 2014, pp. 1–14.J. Cheng, Y. Ke, and W. Ng, “Efficient query processing on graph databases,†ACM Trans. Database Syst., vol. 34, no. 1, pp. 1–48, Apr. 2009. L. Libkin, W. Martens, and D. VrgoÄ, “Querying Graphs with Data,†J. ACM, vol. 63, no. 2, pp. 1–53, Mar. 2016. R. De Virgilio, A. Maccioni, and R. Torlone, “Model-Driven Design of Graph Databases,†2014, pp. 172–185. R. Angles and C. Gutierrez, “Survey of graph database models,†ACM Comput. Surv., vol. 40, no. 1, pp. 1–39, Feb. 2008. J. Booth, P. Sistla, O. Wolfson, and I. F. Cruz, “A data model for trip planning in multimodal transportation systems,†in Proceedings of the 12th International Conference on Extending Database Technology Advances in Database Technology - EDBT ’09, 2009, p. 994. P. W. Wirawan, D. E. Riyanto, and K. Khadijah, “PEMODELAN GRAPH DATABASE UNTUK MODA TRANSPORTASI BUS RAPID TRANSIT,†J. Inform., vol. 10, no. 2, Jul. 2016. Z. yan, Z. Liang, and Z. Ling-xiang, “Public Transportation Guidance Model and Algorithm,†in 2006 International Conference on Communication Technology, 2006, pp. 1–4. Z. Zhang, W. Jigang, and X. Duan, “Practical algorithm for shortest path on transportation network,†in 2010 International Conference on Computer and Information Application, 2010, pp. 48–51. A. Olczyk and A. Galuszka, “Finding routes in a public transport network. A case study,†in 2014 19th International Conference on Methods and Models in Automation and Robotics (MMAR), 2014, pp. 800–803.

Submitted

2017-08-18

Accepted

2017-11-04

Published

2017-12-31

How to Cite

[1]
P. W. Wirawan and D. E. Riyanto, “Kajian Implementasi Graph Database pada Rute Bus Rapid Transit”, TEKNOSI, vol. 3, no. 3, pp. 313–319, Dec. 2017.

Similar Articles

> >> 

You may also start an advanced similarity search for this article.