Jurnal Penelitian Transportasi Laut
pISSN 1411-0504 / eISSN 2548-4087
Journal Homepage: http://ojs.balitbanghub.dephub.go.id/index.php/jurnallaut
* Corresponding author 0813 3526 0040 E-mail : snugroho@seatrans.its.ac.id doi: https://doi.org/10.25104/transla.v22i2.1581 1411-0504 / 2548-4087 ©2020 Jurnal Penelitian Transportasi Laut. Diterbitkan oleh Puslitbang Transportasi Laut, Sungai, Danau, dan Penyeberangan, Balitbang Perhubungan, Kementerian Perhubungan Artikel ini disebarluaskan di bawah lisensi CC BY-NC ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/)

## Optimasi Alokasi Lapangan Penumpukan Petikemas Ekspor Pelabuhan: Studi Kasus Terminal Peti Kemas Banjarmasin
Setyo Nugroho*, Achmad Mustakim, Dwi Wahyu Baskara, Alwi Sina Khaqiqi
Departemen Teknik Transportasi Laut, Fakultas Teknologi Kelautan, Institut Teknologi Sepuluh November Jl. Arief Rahman Hakim, Surabaya, 60111, Indonesia
Diterima 16 Januari 2020, diperiksa18 Mei 2020, disetujui 29 Juni 2020

## Abstak
Perencanaan alokasi penumpukan petikemas memiliki pengaruh yang besar untuk meminimalkan waktu sandar kapal dan biaya operasional terminal. Model alokasi lapangan penumpukan bertujuan mengurangi jarak tempuh truk dalam kegiatan muat dan menyeimbangkan jumlah pada setiap blok. Alokasi lapangan penumpukan petikemas yang belum  optimal  di  Terminal  Petikemas  Banjarmasin  merupakan  salah  satu  permasalahan  yang  harus  diselesaikan. Dalam upaya penyelesaian permasalahan tersebut digunakan metode evaluasi dan optimasi dalam perencanaan alokasi lapangan  penumpukan  petikemas.  Setalah  mendapatkan  hasil  evaluasi  dan  optimasi,  kemudian  dilakukan  simulasi untuk mengetahui waktu muat kapal. Dari hasil evaluasi dan optimasi di dapatkan pada Bulan Februari 2019, jarak tempuh truk dapat bekurang hingga 4% atau 539 km dari 13.941 km, selisih petikemas pada blok kapal sebesar 74% atau 4.863 box dari 6.546 box. Selain itu didapatkan selisih petikemas pada seluruh blok penumpukan sebesar 55% atau 2.452 box dari 4.446 box, penghematan waktu kegiatan muat sebesar 13% atau 4.749 menit dari 36.129 menit. Kemudian untuk  penghematan biaya bahan bakar keseluruhan dari truk, RTG, dan container crane sebesar 16% atau sebesar  Rp  236.723.498  dari  Rp  1.508.369.508.  Dengan  hasil  optimalisasi  ini  pengelola  pelabuhan  dapat  mengisi container Yard lebih banyak lagi.
Kata Kunci : Evaluasi dan Optimasi, Alokasi Lapangan Penumpukan, Simulasi Waktu Muat.

## Abstract
Port Allocation Optimization of Export Container Yard: Case Study of Banjarmasin Container Terminal; Container stack allocation planning has a major impact on minimizing ship berth time and terminal operating costs. The  yard  allocation  model  aims  to  reduce  the  distance  traveled  by  trucks  in  loading  activities  and  to  balance  the number in each block. The sub-optimal allocation of the container yard at the Banjarmasin Container Terminal is one of the problems that must be resolved. For solving these problems, evaluation and optimization methods are used in  planning  the  container  stacking  field  allocation.  After  getting  the  results  of  evaluation  and  optimization,  a simulation is carried out to determine the loading time of the ship. From the results of evaluation and optimization obtained in February 2019, the truck's mileage can be reduced by 4% or 539 km from 13.941 km, while the difference of  containers  in  the  ship  block  is  74%  or  4.863  boxes  from  6.546  boxes.  In  addition,  the  difference  between  the containers in the entire stacking block was 55% or 2.452 boxes from 4.446 boxes, saving time for loading activities was 13% or 4.749 minutes from 36.129 minutes. Then for the overall fuel cost savings from truck, RTG, and container crane by 16% or Rp 236.723.498 from Rp 1.508.369.508. With this optimization, port operator could allocate more containers in container yard.
Keywords: Evaluation, Stacking Field Allocation, Optimization, Simulation

## 1. Pendahuluan
Tren meningkatnya globalisasi ekonomi dunia dan perkembangan hubungan perdagangan internasional yang tiada  henti  telah  menghasilkan  ledakan  besar  di  banyak  industri  transportasi,  terutama  dukungan  dari  rantai  pasok maritim (Koilo & Grytten, 2019). Dalam rantai pasokan yang mencakup dunia, terminal peti kemas maritim sangat penting.  Dalam  hal  volume,  lebih  dari  80%  perdagangan  barang  dunia  ditangani  oleh  pelabuhan  pada  tahun  2017 17,1% volume perdagangan global diangkut dalam peti kemas (Grzelakowski, 2019). Selain itu lalu lintas peti kemas menyumbang sebagian besar perdagangan internasional karena keefektifan biayanya dan oleh karena itu transportasi laut sangat penting bagi kesehatan ekonomi banyak negara (Kotachi, et al., 2018).
Indonesia yang merupakan negara kepulauan sebagian besar wilayahnya terdiri dari laut (Putra & Djalante, 2016).  Untuk  membuat  Indonesia  semakin  maju  dalam  sektor  transportasi  salah  satunya  harus  dapat  memberikan konektivitas antar pulau. Salah satu infrastruktur yang berguna untuk menghubungkan antar pulau untuk mengangkut sumber  daya  di Indonesia  dengan  membangun  pelabuhan (Vinata,  2017).  Pelabuhan  Banjarmasin  diarahkan untuk menjadi pusat pertumbuhan wilayah nasional yang berorientasi pada upaya untuk mendorong perkembangan sektor perkebunan,  kehutanan,  pertambangan,  agroindustri  dan  industri  pengolahan  (Pratiwi,  2018).  Dalam  tiga  tahun terakhir arus petikemas yang terdapat di Terminal Petikemas Banjarmasin tercatat meningkat pada setiap tahunnya.
Tabel 1. Arus Petikemas Pelabuhan Banjarmasin Satuan Tahun 2015 2016 2017 2018 Boxs 371.64 346.089 357.782 366.91 Teus 413.737 388.419 407.688 421.808
Sumber: Pelindo III Banjarmasin, 2019
Jumlah arus petikemas di Pelabuhan Banjarmasin dari tahun 2015-2018 ditampilkan pada Tabel 1. Terminal petikemas merupakan komponen terpenting dalam transportasi petikemas (Ahmad Putra, 2016). Terminal peti kemas harus berjalan dengan lancar dan hemat biaya baik untuk ekonomi tergantung pada barang yang diangkut dan pemilik terminal untuk tetap bersaing. Oleh karena itu, pengoperasian terminal peti kemas telah menjadi bidang penelitian yang aktif sejak lama (Gharehgozli, et al., 2016). Selain itu terminal petikemas memiliki pengaruh yang besar dalam efisiensi operasional transportasi petikemas baik kegiatan bongkar, penumpukan dan muat (Witjaksono & Rahardjo, 2016).  Lapangan  penumpukan  petikemas  terdiri  dari  beberapa  blok.  Setiap  blok  berisi  sejumlah row dan bay . Sedangkan  setiap  row  dan  bay  terdapat  tier.  Naiknya  arus  petikemas  setiap  tahunnya  tentunya  menjadi  suatu keuntungan dan bisa menjadi masalah ketika pelabuhan tersebut belum siap dalam menangani peningkatan petikemas tersebut (Fahirah, 2020).
Salah satu yang menjadi tolok ukur kinerja pelabuhan salah satunya adalah waktu yang dihabiskan oleh kapal ketika  berlabuh  di  dermaga  (Banks,  et  al.,  2010).  Lama  waktu  yang  dihabiskan  kapal  untuk  berkegiatan  di  areal pelabuhan sebagian besar dihabiskan oleh kegiatan bongkar muat di pelabuhan. Dalam proses operasional di Terminal Petikemas Banjarmasin (TPKB) terbagi menjadi beberapa bagian diataranya penjadwalan dan alokasi sandar kapal, penjadwalan dan alokasi container crane (CC), pemindahan petikemas dari lapangan penumpukan menuju kapal dan sebaliknya  serta  penumpukan  petikemas  dan  penggunaan Rubber  Tyred  Gantry  Crane (RTG)  di  lapangan penumpukan. Dalam operasional tersebut penentuan lokasi petikemas di lapangan penumpukan memegang peranan yang paling penting bagi keseluruhan kinerja operasional di terminal petikemas.
Penentuan lokasi petikemas pada lapangan penumpukan menjadi penting dikarenakan alokasi ini berhubungan dengan semua kegiatan pada terminal petikemas (Said & El-Horbaty, 2015). Pada dasarnya yang menjadi acuan adalah jadwal sandar kapal dan jumlah muatan yang akan di muat. Dari jadwal tersebut sebenarnya sudah dapat diketahui blok mana  yang paling  dekat dengan  lokasi  kapal  sandar,  namun pada  kenyataannya  tidak  semua  petikemas dapat diletakkan dekat dengan kapal yang akan dimuat dikarenakan oleh keterbatasan lapangan penumpukan. Selain jarak, penentuan lokasi petikemas juga mempertimbangkan beban kerja CC dan RTG. Hal ini dikarenakan CC dan RTG memiliki  kemampuan  kerja  yang  disebut  produktifitas.  Dengan  adanya  batasan  tersebut  maka  penentuan  lokasi petikemas tidak hanya mempertimbangkan jarak dari dermaga ke CY tapi juga mempertimbangkan beban kerja dari setiap  alat  tersebut.  Dengan  menyeimbangkan  beban  kerja  pada  setiap  blok  lapangan  penumpukan  maka  akan berpengaruh terhadap antrian truk pada saat kegiatan haulage . Tujuan dari penelitian ini adalah untuk membuat model operasional yang optimum agar bisa melayani proses bongkar muat kapal dengan cepat dan efisien.

## 2. Metode
Dalam  penelitian  ini  digunakan  beberapa  metode  sebagai  penunjang  untuk  melakukan  alokasi  penataan petikemas secara optimum.

## Metode Time Series Forecast
Metode  digunakan  sebagai  cara  untuk  memroyeksikan  jumlah  petikemas  yang  akan  dilayanai  kedepannya. Metode  ini  dilakukan  dengan  menggunakan  data  historis  dan  pendekatan  perekononomian  dalam  beberapa  tahun terakhir dengan asumsi faktor yang memengaruhi peramalan tetap dan hasil peramalan cenderung naik dari tahun ke tahun. Metode time series forecast ini dapat digunakan untuk menganalisis kelayakan dari perencanan penembangan pelabuhan (Mustakim & Khaqiqi, 2020).

## Metode Optimasi
Metode optimasi digunakan untuk menentukan alokasi penataan petikemas untuk mengahasilkan hasil yang optimum (Eliiyi, et al., 2013). Kriteria yang di gunakan untuk menjadi optimum adalah dalam hal biaya dan waktu yang  dibutuhkan  untuk  melakukan  penataan  petikemas  di  lapangan  penumpukan.  Dari  hasil  optimasi  tersebut kemudian akan dilakukan permodelan dengan menggunakan software lingo. Dimana tujuan dari pemodelan adalah untuk mengetahui waktu yang butuhkan untuk melakukan penataan petikemas di lokasi penumpukan petikemas.

## Metode Simulasi
Metode  simulasi digunakan untuk melakukan simulasi hasil dari optimasi yuang telah didapatkan dari hasil optimasi, agar hasil yang didapatkan bisa menjadi relevan saat dilakukan implementasi (Mourtzis, 2019). Zhou et al.
(2018)  mendefinisikan pengoptimalan berbasis simulasi sebagai metode "untuk mengevaluasi kinerja sistem untuk konfigurasi  tertentu,  sedangkan  algoritma  pengoptimalan mengeksplorasi  konfigurasi  alternatif  dalam  ruang  solusi dan  mengidentifikasi  pengaturan  optimal"  (Zhou,  et  al.,  2018).  Metode  simulasi  dapat  menggabungkan  keacakan untuk mencerminkan stokastisitas dari sistem dunia nyata.  Menurut VDI (2000) dalam Kernbaum et al. (2009) Ini melampaui  skema  evaluasi deterministik  sederhana  yang dapat  dievaluasi dalam hitungan  detik (Kernbaum,  et  al., 2009). Metode simulasi ini dilakukan dengan menggunakan bantuan software arena.
Gambar 1. Terminal Peti Kemas Banjarmasin Sumber:  (Google Maps, 2019)
Dengan menggunakan bantuan software arena ini akan didapatkan perbandingan perencanaan alokasi lapangan penumpukan petikemas eksisting dengan model alokasi lapangan penumpukan petikemas dengan menggunakan hasil dari optimasi. Menurut Watson et al. (2006) dengan menggunakan algoritma simulasi dapat memberikan kemudahan dalam memecahkan permasalahan (Watson, et al., 2006).

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dalam melakukan optimasi alokasi lapangan penumpukan petikemas dengan menggunakan metode optimasi dan simulasi menggunakan tahapan pada sub bagian metodologi.

## Gambaran Umum
Lokasi  yang  menjadi  objek  penelitian  adalah  Terminal  Petikemas  Banjarmasin  yang  merupakan  salah  satu terminal yang dimiliki oleh Pelabuhan Trisakti Banjarmasin yang dikelola oleh PT Pelabuhan Indonesia III Cabang Banjarmasin.
Gambar 1 Terminal Peti Kemas Banjarmasin memiliki kapasitas per tahun sebesar 605.592 teus. Pada terminal ini, lapangan penumpukan dibagi menjadi 2 yaitu untuk petikemas ekspor dan untuk petikemas impor. Untuk lebih jelasnya ilustrasi gambaran lapangan penumpukan dapat dilihat pada Gambar 2.
Dari hasil pengamatan lapangan, lapangan penumpukan pada TPKB yang ditunjukkan pada Gambar 2 terbagi menjadi empat lokasi yaitu lokasi Berlian, Intan, Kecubung dan Red Borneo. Untuk petikemas ekspor  dilayani oleh 12  blok  penumpukan  dengan  kapasitas  hariannya  sebesar  4.589  teus  dan  untuk  petikemas  impor  dilayani  9  blok penumpukan dengan kapasitas harian sebesar 3.759 teus. Dalam perencanaan alokasi lapangan penumpukan, jarak menjadi pertimbangan untuk mengurangi waktu dalam kegiatan haulage. Untuk lebih jelasnya terkait jarak lapangan penumpukan petikemas ekspor dengan tambatan dapat dilihat pada Tabel 2.
Jarak dari setiap blok lapangan penumpukan petikemas ekspor ke setiap tambatan. Jarak teempuh tersebut yang nantinya akan digunakan oleh truk pelabuhan untuk beroperasi. Perencanaan alokasi lapangan penumpukan dilakukan oleh unit perencanaan terminal petikemas sesuai dengan pesanan perusahaan pelayaran. Hasil alokasi petikemas yang di buat oleh divisi perencana adalah berupa slot petikemas setiap kapal dengan jadwal kedatangan dan keberangkatan. Untuk lebih jelasnya terkait prosedur permintaan untuk melakukan kegiatan di terminal petikemas dapat dilihat pada Gambar 3.
Tabel 2. Jarak Lapangan Penumpukan dan Tambatan No. Blok Satuan Jarak CY - Tambatan Berlian Intan Kecubung Red Borneo 1 A m eter 252 243 393 543 2 H meter 855   1.005 1.040 880 3 I m eter 1.105 975 1.010 850 4 J m eter 1.080 950 980 820 5 K m eter 1.050 920 960 800 6 L m eter 1.030 900 935 775 7 M m eter 197 347 497 647 8 N m eter 250 400 550 700 9 P1 m eter 667 547 727 877 1 0 P5 m eter 790 640 490 340 1 1 WS m eter 760 640 820 970 1 2 A m eter 252 243 393 543
Gambar 3. Prosedur Permintaan Open Stack
Gambar 3 dijelaskan untuk prosedur untuk kegiatan open stack di Terminal Peti Kemas Banjarmasin. Untuk urutannya terdiri dari permintaan proses open stack kemudian melakukan layanan pembayaran dan proses open stack dapat dilakukan. Ketika merencanakan perluasan atau modifikasi terminal, berbagai aspek terminal menjadi perhatian. Diantara yang harus diprhatikan yaitu tata letak dermaga, tata letak halaman, tata letak gerbang dan area rel (Kotachi, et al., 2018).

## Gambaran Model Alokasi Lapangan Penumpukan
Alokasi  lapangan  penumpukan  petikemas  ekspor  ini  juga  dikenal  sebagai Yard  Allocation  Problem (YAP). YAP  ini  diselesaikan  dengan rolling  horizon  strategy atau  penyelesaian  berdasarkan  waktu  tanggal,  hal  ini dikarenakan Rolling horizon adalah metode dimana model diselesaikan dalam beberapa submodels. Strategi ini dapat digunakan  ketika  waktu  komputasi  dari  model  membutuhkan  waktu  lama  dalam  penyelesaiannya.  Dengan menyelesaikan  beberapa  submodels  yang  lebih  kecil,  total  waktu  komputasi  dapat  dikurangi.  Dalam  pelaksanaan evaluasi alokasi petikemas ekspor pada penelitian ini, evaluasi dilakukan pada bulan Februari dengan rentang waktu yang tanggal 1 Februari 2019 hingga 28 Februari 2019.
Evaluasi dilakukan dengan membandingkan alokasi muatan ekspor setiap kapal yang telah dibuat oleh divisi perencanaan dengan hasil model alokasi lapangan penumpukan melalui optimasi. Evaluasi dilakukan dalam satu bulan untuk melihat secara keseluruhan perencanaan dan perbandingan antara alokasi saat ini dengan model alokasi lapangan penumpukan melalui optimasi.

## Model Matematis Lapangan Penumpukan
Dalam  model  alokasi  lapangan  penumpukan  ini  terdapat  variabel  keputusan,  fungsi  tujuan,  dan  batasan. Uaraian dari ketiga komponen tersebut yaitu Variabel Keputusan yang terdiri atas ( A ijt ) merupakan alokasi blok i untuk kapal j, variabel biner yang bernilai 1 jika terdapat petikemas yang dialokasikan pada blok i, dan 0 jika tidak, ( aN2 ) merupakan Jumlah alokasi petikemas 20 kaki, dan ( aN4 ) merupakan Jumlah alokasi petikemas 40 kaki. Terdapat tiga fungsi tujuan dalam model alokasi lapangan penumpukan ini, yang ditunjukkan pada persamaan matematis (1)-(3).
(1)
Fungsi pada persamaan (1) bertujuan untuk meminimalkan selisih total jumlah petikemas pada blok pada setiap periode.
( 2)
Fungsi pada persamaan (2) bertujuan untuk meminimalkan selisih total jumlah petikemas pada blok pada setiap periode.
(3)
Fungsi pada persamaan (3) bertujuan untuk meminimalkan selisih jumlah petikemas pada blok untuk kapal j. Fungsi multi objektif untuk menyatukan beberapa fungsi objektif.
(4)
Selanjutnya terdapat fungsi batasan, yang ditunjukkan pada  persamaan (4)-(12)

## (5)
Batasan  pada  persamaan  (5)  digunakan  memastikan  untuk  jumlah  petikemas  20  kaki  yang  akan  di  muat mendapatkan alokasi di lapangan penumpukan.
(6)
Batasan  pada  persamaan  (6)  digunakan  untuk  memastikan  jumlah  petikemas  40  kaki  yang  akan  di  muat mendapatkan alokasi di lapangan penumpukan.
(7)
Batasan pada persamaan (7) digunakan untuk memastikan bahwa satu unit CC akan di layani oleh dua blok lapangan penumpukan.
(8)
Batasan pada persamaan (8) digunakan untuk memastikan bahwa jumlah petikemas yang dialokasikan pada blok tidak melebihi kapasitas blok tersebut.
(9)
Batasan pada persamaan (9) digunakan untuk memastikan bahwa blok yang dialokasikan terdapat petikemas.
(10)
Batasan pada persamaan (10) digunakan untuk memastikan bahwa setiap blok hanya dialokasikan untuk satu kapal.
(11)
Batasan pada persamaan (11) digunakan untuk memastikan bahwa variabel ini berisi bilangan biner. Bernilai 1 untuk blok petikemas yang dialokasikan untuk petikemas, dan 0 untuk yang tidak.
(12)
Batasan pada persamaan (12) digunakan untuk memastikan bahwa jumlah petikemas ukuran 20 kaki maupun 40 kaki bernilai bilangan bulat.

## Hasil Alokasi Lapangan Penumpukan
Selanjutnya pada bagian ini akan dibandingkan alokasi lapangan eksisting dengan hasil model alokasi lapangan penumpukan pada Bulan Februari 2019 berdasarkan 3 parameter pada fungsi tujuan yang ada, yaitu Total jarak tempuh truk ( haulage ).
Salah  satu  parameter  yang  di  gunakan  adalah  terkait  jarak  tempuh  truk.  Dari  hasil  perhitungan  didapatkan perbandingan  jarak  tempuh  yang  dilakukan  dalam  pengamatan  selama  empat  minggu.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat dilihat pada Gambar 4.
Gambar 4. Perbandingan Jarak Tempuh Truk
Gambar 5. Perbandingan Selisih Jumlah Petikemas Dalam Satu Periode
Perbandingan jarak tempuh total truk dari alokasi petikemas realisasi atau eksisting sebesar 13.941,166 km dan jarak tempuh total yang dihasilkan melalui optimasi sebesar 13.401,656 km yang ditunjukkan pada Gambar 4. Hal ini menandakan bahwa model yang digunakan dapat memperkecil jarak tempuh truk pada Bulan Februari 2019 sebesar 539,509 km atau 3,9% dari perencanaan data realisasi.
Selisih jumlah petikemas milik seluruh kapal pada blok penumpukan Untuk kriteria yang kedua yaitu menilai selisih jumlah petikemas dalam satu kali periode layanan. Untuk hasil yang didapatkan dari perhitungan dapat dilihat pada Gambar 5.
Grafik perbandingan dari alokasi petikemas realisasi atau eksisting dengan alokasi petikemas hasil optimasi ditampilkan  lebih  jelas  pada  Gambar  5.  Pada  minggu  pertama  menunjukan  selisih  sebesar  675  box,  minggu  ke  2 sebesar 573 box, minggu ke 3 sebesar 602 box dan pada minggu empat sebesar 602 box. Berdasarkan data tersebut, hasil dari optimasi dapat meminimalkan selisih jumlah petikemas pada Bulan Februari 2019 sebesar 2.452 box atau 55% dari perencanaan realisasi pelabuhan. Hal ini menunjukan bahwa keseimbangan petikemas dapat dioptimalkan menggunakan model optimasi alokasi lapangan penumpukan petikemas.
Selisih  petikemas  milik  satu  kapal  pada  blok  penumpukan  merupakan  kriteria  bagian  yang  ketiga,  hal  ini berbeda dengan fungsi kedua. Jika pada fungsi tujuan kedua melihat petikemas milik seluruh kapal dalam satu periode, pada fungsi tujuan ketiga ini hanya melihat dari selisih jumlah petikemas pada blok penumpukan hanya milik satu kapal saja.
Gambar 6. Perbandingan Selisih Jumlah Petikemas Antar Blok
Ditunjukkan  pada  Gambar  6  hasil  selisih  dari  realisasi  atau  eksisting  dengan  hasil  optimasi  pada  minggu pertama sebesar 1.380 box. Kemudian menurun hingga pada minggu ke 3 menjadi 770 box dan naik kembali pada minggu ke empat dengan selisih realisasi dengan model optimasi sebesar 1.568 box. Dengan hasil semua ini model alokasi ini dapat mengurangi selisih jumlah petikemas antar blok sebesar 75% atau 4.863 box.

## Simulasi Waktu Muat
Hasil perbandingan antara kondisi eksisting atau realisasi selama ini dengan hasil optimasi menunjukan bahwa jarak tempuh truk dalam kegiatan muat hanya menurunkan jarak sebesar 3,9%, namun pada fungsi objektif kedua dan ketiga sangat besar yaitu 74% dan 55%. Dalam membuat model simulasi maka perlu mengetahui proses dan kegiatan pada saat kegiatan muat. Hal ini bertujuan untuk menyesuaikan model dengan kondisi nyata.

## Gambar 7. Model Konseptual Kegiatan Muat Petikemas
Gambar 7 menunjukkan diagram alir tahapan dalam kegiatan muat petikemas hasil desain konseptual proses dalam  kegiatan  muat pada  terminal  petikemas.  Petikemas  yang  akan  dimuat  berada  pada  blok penumpukan  sesuai dengan perencanaan, setiap blok petikemas terdapat 1 RTG yang menangani petikemas dari blok penumpukan hingga dimuat di chasis truk dan selanjutnya truk akan membawa petikemas pada kapal dengan ketentuan petikemas ukuran 20 kaki akan dibawa 2 box per truk dalam sekali jalan menuju ke dermaga dan selanjutnya petikemas akan dimuat di kapal menggunakan CC.
Berdasarkan model konseptual simulasi kegiatan muat tersebut maka diperlukan data input, antara lain (1) Data jumlah petikemas ekspor (20 kaki dan 40 kaki), merupakan data jumlah muatan yang digunakan adalah data alokasi petikemas ekspor yang di rencanakan oleh pihak pelabuhan dan data alokasi petikemas dari hasil optimasi. (2) Data jarak Haulage dari masing masing blok ke tambatan, dimana data jarak yang digunakan adalah data jarak dari lapangan penumpukan  ke  dermaga  dan  data  jarak  dari  dermaga  kembali  ke  lapangan  penumpukan.  (3)  Jumlah  truk  yang digunakan sesuai dengan jumlah container crane yang di gunakan, yaitu 1 container crane menggunakan 6 truk dan 2 container crane menggunakan 12 truk. (4) Produktivitas dari masing masing peralatan dari Container crane, Rubber tyred gantry crane, dan Truk. Dari model konseptual simulasi tersebut maka dibuat simulasi menggunakan perangkat lunak optimasi ARENA.
Desain  pada  Gambar  8  menunjukkan  model  simulasi  tersebut  terbagi  menjadi  3  bagian  pada  proses  muat dimana terdapat lapangan penumpukan, truk dan kapal. Berikut adalah waktu muat dari perencanaan alokasi realisasi atau eksisting dan optimasi.

## Gambar 8. Pengerjaan Simulasi Pada Software ARENA
Gambar 9. Grafik keseluruhan lama waktu kegiatan muat
Hasil  dari  desain  menggunakan  software  sebagai  alat  bantu  ditampilkan  pada  Gambar 9,  yang  menunjukan lama  waktu  kegiatan  muat  petikemas  dengan  melalui  perencanaan  menggunakan  model optimasi  alokasi  lapangan penumpukan dapat mempersingkat waktu muat sebesar 79 jam atau 13% dari waktu muat yang dihasilkan oleh kondisi realisasi selama ini.

## Analisis Sensitivitas
Untuk  mengetahui  dampak  dari  adanya  penambahan  atau  pengurangan  produktivitas  alat  bongkar  muat container  crane dan rubber  tyred  gantry  crane maka  perlu  dilakukan  analisis  sensitivitas  dengan  meningkatkan produktivitasnya.

## Gambar 10. Grafik Sensitivitas Waktu Muat
Hasil analisis sensitivitas dari waktu muat merupakan penambahan produktivitas alat bongkar muat terhadap waktu  muat  ynag  ditampilkan  pada  Gambar  10  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengurangan  waktu  muat  jika produktivitas  pada  setiap  alat  RTG  maupun  CC  ditingkatkan.  Pada  analisis  sensitivitas  perubahan  produktivitas container  crane  dan  produktivitas  RTG  terhadap  waktu  muat  menunjukan  bahwa  setiap  terjadi  peningkatan produktivitas  sebesar  2  petikemas  per  jam  pada  CC  maka  waktu  muat  menurun  sebesar  7%,  dan  jika  terjadi peningkatan  produktivitas  pada  RTG  sebesar  2  box  per  jam  maka  waktu  muat  menurun  sebesar  1%.  Dari  analisis sensitivitas tersebut didapatkan waktu paling singkat ketika produktivitas CC sebesar 32 B/C/H dan RTG sebesar 20 B/C/H.
hasil  analisis  sensitivitas  penambahan  produktivitas  alat  bongkar  muat  terhadap  produktivitas  pelabuhan ( Box/Crane/Hour ).

## Gambar 11. Grafik Sensitivitas Produktivitas Pelabuhan
Terdapat  peningkatan  kinerja  pelabuhan  jika  produktivitas  pada  setiap  alat  RTG  maupun  CC  ditingkatkan, ditunjukkan  pada  Gambar  11.  Pada  analisis  sensitivitas  perubahan  produktivitas  container  crane  dan  produktivitas RTG  terhadap  produktivitas  pelabuhan  dalam  kegiatan  muat  menunjukan  bahwa  setiap  terjadi  peningkatan produktivitas  sebesar  2  petikemas  per  jam  pada  CC  maka  produktivitas  pelabuhan  pada  kegiatan  muat  meningkat sebesar 7%, dan jika terjadi peningkatan produktivitas pada RTG sebesar 2 box per jam maka produktivitas pelabuhan pada kegiatan muat meningkat sebesar 1%. Dari analisis sensitivitas tersebut didapatkan waktu paling singkat ketika produktivitas CC sebesar 32 B/C/H dan RTG sebesar 22 B/C/H.

## Gambar 12. Grafik Sensitivitas Rata-rata Waktu Antrian Truk
Hasil analisis sensitivitas penambahan produktivitas alat bongkar muat terhadap rata-rata waktu antrian truk pada CC ditampilkan pada Gambar 12, yang menunjukkan bahwa waktu antrian truk untuk menunggu kegiatan muat juga  dipengaruhi  oleh  produktivitas  alat  bongkar  muat.  Pada  analisis  sensitivitas  tersebut  diketahui  bahwa keseimbangan  produktivitas  alat  bongkar  muat  dapat  mempengaruhi  waktu  antrian,  jika  produktivitas  RTG  tinggi namun  tidak  diimbangi  oleh  produktivitas  CC  yang  tingi  maka  akan  terjadi  penumpukan  di  CC  untuk  menunggu kegiatan muat petikemas ke kapal. Rata-rata waktu antrian truk tersingkat terjadi jika produktivitas RTG sebesar 24 B/C/H dengan produktivitas CC sebesar 32 B/C/H. Pada waktu antrian truk terdapat peningkatan waktu antrian sebesar 2,1% jika produktivitas meningkat sebesar 2 B/C/H, namun jika terjadi peningkatan pada CC sebesar 2 B/C/H terjadi penurunan waktu sebesar 13%.

## Biaya Bahan Bakar Alat Bongkar Muat
Dalam proses muat petikemas, terdapat beberapa biaya yang timbul antara lain adalah biaya bahan bakar truk, biaya  bahan  bakar  RTG,  dan  biaya  bahan  bakar container  crane .  Formula  perhitungan  bahan  bakar  berdasarkan peralatan (1) Biaya bahan bakar Truk merupakan (jarak tempuh : rasio bahan bakar) × harga bahan bakar. (2) Biaya bahan bakar Gantry Crane = SFR × Daya mesin × Waktu × Harga bahan bakar. (3) Harga bahan bakar CC = SFR × Daya mesin × Waktu × Harga bahan bakar.

## Gambar 13. Perbandingan Biaya Bahan Bakar
Dengan menggunakan formula tersebut maka didapatkan biaya bahan bakar truk, RTG, dan CC pada Gambar 13  menunjukan  biaya  bahan  bakar  yang  diperlukan  dalam  kegiatan  muat  dengan  perencanaan  alokasi  lapangan penumpukan realisasi adalah Rp 1.508.369.508 dan dengan hasil optimasi sebesar  Rp 127.646.010 dengan adanya biaya tersebut maka didapatkan penghematan biaya sebesar Rp 236.723.498 atau sebesar 16%.
Berdasarkan hasil optimasi dan simulasi pada penelitian ini didapatkan produktivitas pada alat bongkar muat di  pelabuhan  berperan  penting  dalam  penentuan  alokasi  penumpukan  petikemas  ekspor  dan  waktu  sandar  kapal. Dengan  menggunakan  model alokasi  lapangan  penumpukan  yang digunakan  dalam penelitian  ini  didapatkan  hasil yang  lebih  baik  sehingga  waktu  sandar  kapal  dapat  berkurang.  Dengan  cara  meningkatkan  2  B/C/H  produktivitas RTG, waktu muat berkurang sebesar 1%, produktivitas pelabuhan bertambah sebesar 1% dan untuk antrian truk pada CC  bertambah  2,1%.  Kemudian  dengan  meningkatkan  produktivitas  CC  sebesar  2  B/C/H,  waktu  muat  berkurang sebesar 7%, produktivitas pelabuhan bertambah sebesar 7% dan untuk antrian truk pada CC berkurang 13%. Untuk jarak tempuh truk bekurang hingga 4% atau 539 Km dari 13.941 Km. Kemudian total selisih petikemas suatu kapal pada blok penumpukan berkurang sebesar 74% atau 4.863 box dari 6.546 box. Total selisih petikemas pada seluruh blok berkurang sebesar 55% atau 2.452 box dari 4.446 box. Waktu kegiatan muat sebesar berkurang sebesar 13% atau 4.749  menit dari  36.129  menit.  Selain  itu  terjadi  penghematan  biaya bahan  bakar  truk,  RTG  dan  CC  sebesar  16% senilai Rp 236.723.498 dari Rp 1.508.369.508 dengan rincian bahan bakar truk berkurang 4% senilai Rp 2.382.836 dari Rp 61.573.483, bahan bakar RTG berkurang 21% senilai Rp 87.929.190 dari Rp 420.922.970 dan bahan bakar CC berkurang sebesar 14% sebesar Rp 146.411.472 dari Rp 1.025.873.054.

## 4. Kesimpulan
Dengan menggunakan metode optimasi untuk mengalokasikan lapangan penumpukan, didapat model alokasi yang  sesuai  dengan  karateristik  di  pelabuhan  Trisakti  Banjarmasin.  Beberapa  faktor  yang  mempengaruhi  kegiatan bongkar  muat  petikemas  adalah  produktivitas  peralatan  pelabuhan  seperti  truk,  RTG, container  crane ,  dan gentry crane .  Dari  hasil  evaluasi  dan  optimasi  didapatkan  efisiensi  pada Container  Yard di  beberapa  bagian,  diantaranya jarak tempuh truk bekurang hingga 4%, efisiensi alokasi petikemas pada blok penumpukan (CY) sebesar 55% dan blok kapal sebesar 74%, penghematan waktu muat sebesar 13%, dan penghematan biaya bahan bakar total dari truk, RTG, dan container crane sebesar 16%.

## Pernyataan

## Kontribusi penulis
Semua  penulis  memberikan  kontribusi  yang  setara  sebagai  kontributor  utama  makalah  ini.  Semua  penulis membaca dan menyetujui makalah akhir.

## Pernyataan pendanaan
Penelitian ini tidak menerima hibah khusus dari lembaga pendanaan di sektor publik, komersial, atau nirlaba.

## Konflik kepentingan
Penulis menyatakan tidak ada konflik kepentingan.

## Informasi tambahan
Tidak ada informasi tambahan yang tersedia untuk makalah ini.

## Daftar Pustaka
Ahmad Putra, D. (2016). Pengembangan Infrastruktur Pelabuhan Dalam Mendukung Pembangunan Berkelanjutan. Jurnal Ilmiah Media Engineering .
Banks, J., Carson, J., Nelson, B., & Nicol, D. (2010). Discrete-Event System Simulation. Upper Saddle River, NJ: Prentice Hall.
Eliiyi,  D.  T.,  Mat,  G.,  &  Özmen,  B.  (2013).  Storage  Optimization  for  Export  Containers  In  The  Port  of  Izmir. PROMET-Traffic & Transportation , 359-367.
Fahirah, A. (2020). Analisis Waktu Bongkar Muat Peti Kemas di Container Yard (Studi Kasus di Makassar New Port). Makassar: Universitas Hasanuddin.
Gharehgozli,  A.,  Roy,  D.,  &  De  Koster,  R.  (2016).  Sea  container  terminals:  New  technologies  and  OR  models. Maritime Economics & Logistics , 103-140. Google Inc. (2020, 01 21). google maps . Retrieved from google web site: https://www.google.com/maps Grzelakowski, A. (2019). Global Container Shipping Market Development and Its Impact on Mega Logistics System.
The International Journal on Marine Navigation and Safety of Sea Transportation , 529-535.
Kernbaum,  S.,  Heyer,  S.,  Chiotellis,  S.,  &  Seliger,  G.  (2009).  rocess  planning  for  IT-equipment  remanufacturing.
CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology , 13-20. Koilo, V., & Grytten, O. (2019). Maritime financial instability and supply chain management effects. Problems and Perspectives in Management , 62-79.
Kotachi,  M.,  Rabadi,  G.,  Seck,  M.,  Msakni,  M.,  Al-Salem,  M.,  &  Diabat,  A.  (2018).  Sequence-Based  Simulation Optimization:  An  Application  to  Container  Terminals. IEEE  Technology  and  Engineering  Management Conference (TEMSCON). Evanston, IL: IEEE.
Mourtzis, D. (2019). Simulation in the design and operation of manufacturing systems: state of the art and new trends.
International Journal of Production Research , 1-23.
Mustakim,  A.,  &  Khaqiqi,  A.  (2020).  Desain  Pelabuhan  untuk  Pengangkutan  Kapal  Ternak:  Studi  kasus  Sistem Bongkar Muat Pelabuhan Dungkek, Madura. Jurnal Penelitian Transportasi Laut , 21-32.
Pratiwi,  M.  (2018).  Disparitas  &  Transformasi  Struktural  Antar  Kabpuaten/Kota  Di  Kalimantan. INOVASI PEMBANGUNAN – JURNAL KELITBANGAN , 239-260. Putra,  A.,  &  Djalante,  S.  (2016).  Pengembangan  Infrastruktur  Pelabuhan  Dalam  Mendukung  Pembangunan Berkelanjutan. Jurnal Ilmiah Media Engineering , 433-443.
Said,  G.-N.,  &  El-Horbaty,  E.-S.  (2015).  An  Intelligent  Optimization  Approach  for  Storage  Space  Allocation  at Seaports: A case study. IEEE Seventh International Conference on Intelligent Computing and Information Systems (ICICIS’15) (pp. 66-72). Cairo: IEEE.
Vinata, R. (2017). Power of Sharing Sumber Daya Kelautan Republik Indonesia. Jurnal Ilmiah Hukum , 213-223. Watson, J., Howe, A., & Whitley, L. (2006). Deconstructing Nowicki and Smutnicki's i-TSAB tabu search algorithm for the job-shop scheduling problem. Computers & Operations Research , 2623-2644. Witjaksono, A., & Rahardjo, S. (2016). Pengelolaan Waktu Endap dan Tingkat Kepadatan Lapangan Penumpukan Peti Kemas di PT Jakarta International Container Terminal. The Asian Journal of Technology Management , 11-35.
Zhou, C., Li, H., Liu, W., Stephen, A., Lee, L., & Chew, E. (2018). Challenges and opportunities in integration of simulation  and  optimization  in  maritime  logistics. 2018  Winter  Simulation  Conference  (WSC) (pp.  2897- 2908). Gothenburg, Sweden: IEEE.