Analisis dan Peningkatan Kapasitas Apron di Bandara Halim Perdanakusuma
Immaculata Citra Di Januari 1 , Adita Utami 1 , Iswandaru Widyatmoko 1,2
1 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Perencanaan Infrastruktur, Universitas Pertamina
2 Department of Pavement Engineering, Centre of Excellent for Asset Consultancy, AECOM.
Email: 1 citra0701@gmail.com, 2 adita.utami@universitaspertamina.ac.id 3 daru.widyatmoko@aecom.com

## Abstract
This  research  presents  evaluation  and  planning  to  increase  the  capacity  of  apron  at  Halim Perdanakusuma  International  Airport.  The  purpose  of  this  study  is  to  determine  the  number  of aircraft that will use the apron in the planned year, and assess whether a new design for the apron will be required for the planned, which is 2030. This planning used 3 scenarios that differentiated based  on  the  year  of  data  used.  The  procedure  was  started  by  determining  the  future  aircraft movement using simple linear regression. After that, the procedure continued by determining the values of Rmonth, Rday, and Rhour which then were multiplied by the result of regression to get the values of Nmonth, Nday, and Nhour respectively. The Nhour value was used as a basis or reference for designing additional capacity of the apron. The results of Nhour value for each scenario werw 57 movements for the first scenario, 44 movements for the second scenario, and 32 movements for the third scenario. For the maximum parking time duration of 45 minutes, the required additional parking will increase from 16 parking stand to 43 parking stands for the first scenario, 35 parking stands for the second scenario, and 24 parking stands for the third scenario.
Keywords: Apron, Parking Stand, Parking Time, Airport, Capacity

## Abstrak
Penelitian ini membahas tentang peningkatan kapasitas pada Apron di Bandar Udara Internasional Halim Perdanakusuma meninjau dari hasil evaluasi kapasitas apron yang ada saat ini. Penelitian ini bertujuan  untuk  mengetahui  jumlah  pesawat  yang  akan  menggunakan  apron  pada  tahun  rencana yang kemudian akan ditentukan desain baru untuk apron agar dapat melayani pergerakan pesawat ditahun rencana yaitu tahun 2030. Perancangan ini dilakukan dengan menggunakan 3 skenario yang dibedakan berdasarkan tahun data yang digunakan. Proses dimulai dengan melakukan regresi linear sederhana untuk memperkirakan jumlah pergerakan pesawat dimasa mendatang. Lalu dilanjutkan dengan  menentukan  nilai  R month ,  R day ,  dan  R hour yang kemudian dikalikan  dengan  nilai  hasil regresi  untuk  mendapatkan  nilai  N month ,  N day ,  dan  N hour .  Nilai  N hour pada  tahun  rencana dijadikan dasar atau acuan untuk melakukan desain penambahan kapasitas pada apron. Adapun hasil daripada  N hour ditahun  rencana  pada  masing  –  masing  skenario  adalah  57  pergerakan  untuk skenario pertama, 44 pergerakan untuk skenario kedua, dan 32 pergerakan untuk skenario ketiga. Dengan durasi parking time maksimal 45 menit makan dibutuhkan penambahan parking stand dari 16 parking stand menjadi 43 parking stand untuk skenario pertama, 35 parking stand untuk skenario kedua, dan 24 parking stand untuk skenario ketiga.
Kata kunci: Apron , Parking Stand , Parking Time , Bandara, Kapasitas

## 1. Pendahuluan
Tingginya minat masyarakat akan penggunaan transportasi udara menyebabkan Bandar Udara Internasional  Soekarno  Hatta  mengalami  kelebihan  kapasitas  [1].  Jumlah  penumpang  transportasi udara pada Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta terus mengalami peningkatan setiap tahunnya. Kapasitas Bandara Soekarno Hatta hanya untuk melayani 43 juta penumpang pertahun. Namun pada kenyataannya ditahun 2014 bandara ini sudah harus melayani hingga lebih dari 57 juta penumpang pertahun . Untuk dapat melayani tingginya permintaan masyarakat akan penggunaan transportasi udara,
di  Ibu  Kota  DKI  Jakarta  sendiri  saat  ini  sudah  memiliki  dua  Bandar  Udara  yang  beroprasi  sebagai bandara komersil, yaitu Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta dan Bandar Udara Internasional Halim  Perdanakusuma.  Bandara  Halim  Perdanakusuma  sendiri  resmi  beroperasional  sejak  Januari 2014  dengan  kapasitas  mencapai  2  juta  penumpang  pertahun.  Namun  ditahun  kedua  bandara  ini beroperasi bandara ini sudah mengalami kelebih kapasitas dan terus meningkat hingga ditahun 2018 sudah harus melayani lebih dari 7 juta penumpang pertahun [2]. Peningkatan ini tentu berdampak pada pada operasional sisi lain salah satunya apron pada fasilitas sisi udara. Apron merupakan tempat bagi pesawat untuk melakukan kegiatan ground handling setelah dan sebelum digunakan. Kegiatan ground handling  yang  dilakukan  berupa  pengisian  bahan  bakar,  loading  bagasi,  penumpang,  dan  catering, pembersihan  kabin  pesawat,  dan  perbaikan  singkat  [3].  Terbatasnya  kapasitas  apron  menyebabkan terjadinya waktu tunggu yang merupakan waktu yang dihasilkan bila ada dua atau lebih pesawat yang mengantri untuk menggunakan apron [4]. Lamanya penggunaan apron oleh sebuah pesawat biasanya terjadi karena beberapa faktor seperti sistem parkir yang digunakan, waktu pesawat melakukan putar balik, waktu perbaikan sebuah pesawat (waktu ini bisa berbeda pada tiap maskapai), dan waktu untuk kegiatan ground handling [5]. Aktivitas yang hendak dilakukan di apron harus dilakukan dengan waktu yang paling efisien, hal ini dikarenakan apron yang memiliki beberapa fungsi. Pihak pengelola harus melakukan pengaturan atau penjadwalan yang paling baik untuk mengoptimalkan penggunaan apron yang kapasitasnya terbatas. Seperti salah satunya adalah meningkatkan kualitas dari apron itu sendiri. Peningkatan kualitas yang bisa dilakukan seperti penambahan kapasitas ataupun pemaksimalan waktu penggunaan apron.
Peningkatan  kapasitas  apron  biasanya  dilakukan  untuk  dapat  mengakomodasi  pergerakan pesawat ditahun rencana atau tahun mendatang. Kegiatan peramalan dalam perencanaan suatu fasilitas umum biasanya akan membutuhkan waktu dan biaya yang besar karena metode yang rumit serta data yang dibutuhkan cukup banyak [6]. Menurut ICAO (2006), salah satu metode yang dapat digunakan untuk memprediksi pergerakan ditahun mendatang adalah metode time-series [7].

## 2. Metode
Studi analisis dan evaluasi terhadap peningkatan kapasitas apron dilakukan berdasarkan tahapan berikut ini:

## Peramalan Pertumbuhan Pergerakan Tahun Rencana dengan metode Regresi
Perbandingan terhadap tipe regresi dalam metode time series dilakukan untuk menentukan hasil regresi  yang  terbaik  dalam  mengakomodasi  pergerakan  dalam  tahun  rencana  [8].  Perbandingan dilakukan  terhadap  tipe  regresi  eksponensial,  linear,  logaritmik,  dan  polinomial.  Adapun  persamaan yang didapatkan dari setiap regresi terdapat pada Tabel 1.
Tabel 1. Persamaan Regresi Tipe Regresi Persamaan Eksponensial 𝑌 = 𝑎𝑒 𝑏𝑋 Linear 𝑌 = 𝑎 + 𝑏𝑋 Logaritmik 𝑌 = 𝑎 ln( 𝑋 ) − 𝑏 Polinomial 𝑌 = 𝑎𝑋 2 + 𝑏𝑋 + 𝑐
Pada  hasil  regresi  menggunakan  metode  ini  akan  didapatkan  nilai  R 2 atau  koefisien determinasi  dengan  batas  limit  sama  dengan  satu  dan  nol,  semakin  hasilnya  mendekati  satu  maka semakin dekat proyeksi dengan data sebenarnya [9] [10].

## Penentuan Jam Puncak
Pada penentuan peak hour ditahun rencana, terlebih dahulu dibutuhkan nilai rasio berupa Peak Month Ratio (Rmonth), Peak Day Ratio (Rday), dan Peak Hour Ratio (Rhour) [11]. Kemudian nilai tersebut  dikalikan  dengan  nilai  regresi  untuk  mendapatkan  jumlah  pergerakan  pada  bulan  sibuk (N month ), hari sibuk (N day ), dan jam sibuk (N hour ). N hour nantinya akan digunakan sebagai basis
data atau acuan merencanakan kapasitas apron baru. Penentuan nilai R dan N menggunakan persamaan pada Tabel 2.
Tabel 2. Persamaan Penentuan Jam Puncak Parameter Rumus 𝑅𝑚𝑜𝑛𝑡 ℎ 𝑁𝑚𝑜𝑛𝑡 ℎ 𝑁𝑦𝑒𝑎𝑟 𝑅𝑑𝑎𝑦 𝑁𝑑𝑎𝑦 𝑁𝑚𝑜𝑛𝑡 ℎ 𝑅 ℎ 𝑜𝑢𝑟 𝑁 ℎ 𝑜𝑢𝑟 𝑁𝑑𝑎𝑦 𝑁𝑚𝑜𝑛𝑡 ℎ 𝑁𝑦𝑒𝑎𝑟 × 𝑅𝑚𝑜𝑛𝑡 ℎ 𝑁𝑑𝑎𝑦 𝑁𝑚𝑜𝑛𝑡 ℎ × 𝑅𝑑𝑎𝑦 𝑁 ℎ 𝑜𝑢𝑟 𝑁𝑑𝑎𝑦 × 𝑅 ℎ 𝑜𝑢𝑟
Pada persamaan penentuan jam puncak, R merupakan nilai untuk rasio dan N merupakan nilai untuk jumlah pergerakannya, baik pergerakan bulan, hari, maupun jam.

## Pengecekan Kapasitas Apron
Penentuan kapasitas apron dimulai dengan terlebih dahulu mengetahui kapasitas apron eksisting dan  dilanjutkan  dengan  perhitungan  rasio  kapasitas  apron  [11]  [12].  Penentuan  apron  eksisting dilakukan  dengan  tiga  pendekatan  menggunakan  tiga parking  time berbeda  (30,  40,  dan  45  menit). Pendekatan  ini  dimaksudkan  untuk  mengetahui  bagaimana  kapasitas  apron  eksisting  berdasarkan parking  time tersebut  untuk  selanjutnya  salah  satu parking  time digunakan  sebagai  acuan  desain. Perhitungan kapasitas apron dan rasionya dilakukan dengan persamaan (1) dan persamaan (2).
𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐴𝑝𝑟𝑜𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑
𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑑𝑖 𝑎𝑝𝑟𝑜𝑛/60 (1) 𝑅𝑎𝑠𝑖𝑜 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐴𝑝𝑟𝑜𝑛 𝐸𝑘𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑠𝑎𝑤𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝑑𝑖𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑖 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑎𝑟𝑘𝑖𝑛𝑔 𝑆𝑡𝑎𝑛𝑑 (2)
Penentuan kapasitas apron baru
U ntuk menentukan parking time yang akan digunakan perlu diketahui kebutuhan parking stand untuk  tahu  rencana  berdasarkan parking  time yang  berbeda.  Selanjutkan  diilustrasikan  kebutuhan parking  stand untuk  mengetahui parking  time yang  akan  digunakan.  Pengilustrasian  ini  akan menyesuaikan kebutuhan parking stand dengan ketersedian lahan. Penentuan parking stand didapatkan dari hasil perhitungan menggunakan persamaan (3).
𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐴𝑝𝑟𝑜𝑛 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝑃𝑒𝑠𝑎𝑤𝑎𝑡 𝑦𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑖𝑙𝑎𝑦𝑎𝑛𝑖 𝑅𝑎𝑡𝑖𝑜 𝐾𝑎𝑝𝑎𝑠𝑖𝑡𝑎𝑠 𝐴𝑝𝑟𝑜𝑛 𝐸𝑘𝑠𝑖𝑠𝑡𝑖𝑛𝑔
(3)

## 3. Hasil dan Pembahasan
Pada  studi  ini,  dilakukan  tiga  skenario  yang  dalam melakukan  peramalan,  hal  ini  bertujuan untuk  mengetahui  perbandingan  hasil  peramalan  pada  beberapa  data  yang  berbeda.  Perbedaan penggunaan data dipengaruhi oleh beberapa hal yaitu: Terjadinya kartal karena peningkatan tarif tiket pesawat dan beroperasinya Jalan Tol Trans Jawa pada tahun 2019 serta Pandemi Covid-19 pada tahun 2020.
Skenario pertama digunakan data ditahun 2014 hingga tahun 2018 atau tahun sebelum adanya penurunan  yang  cukup  signifikan  pada  data.  Skenario  kedua  akan  menggunakan  keseluruh  data termasuk data outlier , data yang digunakan adalah data di tahun 2014 hingga tahun 2020. Sedangkan skenario ketiga akan dilakukan menggunakan data tahun 2014 – 2020. Hal yang membedakan skenario kedua  dan  ketiga  adalah,  data  yang  digunakan  pada  tahun  2020.  Skenario  ketiga  akan  melakukan sedikit rekayasa data untuk mengatasi data outlier . Data tahun 2020 di Bulan April hingga Desember
merupakan data outlier . Data outlier sendiri merupakan data yang memiliki karakteristik unik yang berbeda  jauh  dari  observasi  –  observasi lainnya  dan muncul  dalam  bentuk  nilai  ekstrim  baik  untuk sebuah variabel tunggal atau kombinasi. Grafik penentuan data oulier dapat dilihat pada Gambar 1, sedangkan data pergerakan yang digunakan dapat dilihat pada Tabel 3.
Gambar 1. Grafik Penentuan Data Outlier
Tabel 3. Jumlah Pergerakan Pesawat Pertahun
Tahun Jumlah Pergerakan Pesawat Pertahun Skenario Pertama Skenario Kedua Skenario Ketiga 2014 29.144 29.144 29.144 2015 39.024 39.021 39.021 2016 56.174 56.174 56.174 2017 67.389 67.389 67.389 2018 66.776 66.776 66.776 2019 - 61.987 61.987 2020 - 36.150 62.624
Nilai  rekayasa  pada  tahun 2020  didapatkan  dengan  cara  mengkalikan  nilai  rata  –  rata  pada Bulan Januari 2020 hingga Bulan Maret 2020 yang kemudian nilai rata – rata tersebut dikalikan dengan jumlah bulan dalam satu tahun. Nilai yang sudah dikali dengan jumlah bulan dalam satu tahun inilah yang digunakan sebagai nilai total pergerakan baik pada kedatangan, keberangkatan, dan juga total. Adapun detail pergerakan puncak pada bulan, hari, dan jam pada setiap skenario dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Jumlah Pergerakan Pesawat Per Parameter Waktu Per Skenario Parameter  Puncak Skenario Pertama (Pergerakan) Kedua (Pergerakan) Ketiga (Pergerakan) Bulan 5.907 5333 5.219 Hari 212 209 174 Jam 19 19 16

## Peramalan Pergerakan Pesawat dengan Metode Regresi
Tabel 5. Perbandingan Hasil Persamaan Regresi dan Nilai Koefisien Korelasi
SKENARIO PERTAMA Tipe Regresi Persamaan Regresi R2 Eksponensial Y = 25.381 e 0,2204X 0,8543 Linear Y = 10.363 X + 20.613 0,9235 Logaritmik Y = 26.082 ln(X) + 26.728 0,9450 Polinomial Y = -1.922,9 X 2 + 21.900 X + 7.152,2 0,9680
Berdasarkan hasil regresi pada Tabel 5, diketahui untuk hasil regresi dengan nilai R 2 terbesar pada setiap skenario terdapat pada regresi polinomial dengan hasil nilai R 2 sebesar 0,9680. Namun, regresi  polinomial  menghasilkan  suatu  hasil  sebaran  yang  bernilai  negatif  sehingga  jika  digunakan hasil dari regresi polinomial maka akan ada penurunan jumlah penumpang yang mencapai nilai negatif ditahun 2030. Hasil penurunan ini juga tidak relevan dengan data statistik untuk jumlah penduduk dan Produk Domestik Regional Bruto (PDRB) pada provinsi DKI Jakarta. Menurut data dari Badan Pusat Statistik Provinsi DKI Jakarta, nilai untuk jumlah penduduk dan PDRB mengalami peningkatan setiap tahunnya. Adapun data tersebut dapat dilihat pada Tabel 6.
Tabel 6. Data Statistik DKI Jakarta Tahun Jumlah Penduduk (Ribu Jiwa) PDRB (Juta Rupiah) 2015 10.179,0 1.989.088.747,71 2016 10.265,3 2.159.073.617,96 2017 10.348,3 2.365.353.854,95 2018 10.428,0 2.592.606.571,93 2019 10.504,1 2.816.760.054,16 2020 10.576,4 2.772.381.118,28
Dengan pertimbangan data statistik Provinsi DKI Jakarta dan hasil regresi yang didapatkan, maka  ditentukan  hasil  penggunaan  regresi  yang  cukup  baik  adalah  tipe  linear  dan  tipe  logaritmik. Adapun  hasil  perbandingan  antara  hasil  regresi  linear  dengan  regresi  logaritmik  pada  tahun  2030 adalah 196.782 pergerakan untuk regresi linear dan 100.627 pergerakan untuk tipe logaritmik. Selisih pada nilai R 2 dikedua jenis regresi ini cukup kecil yaitu sebesar 0,0215 namun menghasilkan regresi pergerakan  pesawat  pada  tahun  2030  dengan  perbedaan  yang  cukup  signifikan.  Hal  ini  cukup mendasari pemilihan metode regresi linear dalam tahap analisis data. Hasil regresi linear yang lebih besar dibandingkan logaritmik membuat kapasitas yang nantinya akan dihasilkan dari regresi ini akan lebih banyak sehingga bisa mengakomodasi kemungkinan pergerakan yang lebih besar dari pada hasil pada regresi logaritmik. Adapun hasil regresi pada tahun 2030 untuk pergerakan pesawat terdapat pada Tabel 7.

## Tabel 7. Hasil Regresi Linear Tahun 2030
Skenario Hasil (Pergerakan) Pertama 196.782 Kedua 86.953 Ketiga 127.609

## Penentuan jam puncak
Tabel 8. Hasil Nilai R dan N pada Setiap Skenario Hasil Skenario Pertama Kedua Ketiga R month 0,090 0,150 0,080 R day 0,036 0,039 0,030 R hour 0,090 0,091 0,090 N month (2030) (pergerakan) 17.711 13.043 10.634 N day (2030) (pergerakan) 638 508 354 N hour (2030) (pergerakan) 58 46 32

## Pengecekan kapasitas apron eksisting
Tabel 9. Kapasitas Apron Berdasarkan Parking Time Parking Time Kapasitas 30 menit 32 40 menit 24 45 menit 21

## Penentuan kapasitas apron baru
Tabel 10. Kebutuhan Parking Stand Skenario Jumlah Parking Stand 30 menit (a) 40 menit (b) 45 menit (c) Pertama 28 38 43 Kedua 23 30 35 Ketiga 16 21 24
Berdasarkan  peninjauan  ketersedian  lahan  di  wilayah  Bandar  Udara  Internasional  Halim Perdanakusuma  maka  dapat  diketahui  bahwa  bandara  ini  dapat  dilakukan  pengembangan  dengan parking  time  maksimum  45  menit.  Untuk  Kapasitas  baru  Skenario  pertama  sampai  skenario  ketiga dapat dilihat pada Gambar 2 – Gambar 4.
Gambar 2. Kapasitas Baru Skenario Pertama Gambar 2. Kapasitas Baru Skenario Pertama
Gambar 3. Kapasitas Baru Skenario Kedua
Gambar 4. Kapasitas Baru Skenario Ketiga

## 4. Kesimpulan
Dari hasil analisis yang dilakukan didapatkan bahwa jumlah pesawat yang menggunakan apron pada  tahun  2018  dan  2019  mencapai  21  pergerakan  pada  jam  puncak.  Jumlah  pesawat  yang menggunakan  apron  dijam  puncak  pada  tahun  rencana  diketahui  dengan  dilakukannya  peramalan menggunakan regresi linear  sederhana.  Hasil  pergerakan  pesawat  dijam  puncak  pada tahun  rencana mencapai 58 pergerakan pada skenario pertama, 46 pergerakan pada skenario kedua, dan 32 pergerakan pada skenario  ketiga.  Selain  itu, kondisi  apron  eksisting  saat  ini dihitung  dengan  tiga parking  time , didapatkan hasil kapasitas apron eksisting masih dapat melayani pergerakan pesawat pada jam puncak dengan kapasitas maksimum 32 pesawat untuk parking time 30 menit, 24 pesawat untuk parking time 40 menit, dan 21 pesawat untuk parking time 45 menit. Untuk wilayah Bandara Halim Perdanakusuma masih dapat digunakan untuk pengembangan apron dengan parking time maksimum adalah 45 menit. Parking stand yang dibutuhkan untuk dapat melayani pergerakan pesawat dijam puncak pada tahun rencana mencapai 43 parking stand untuk skenario pertama, 35 parking stand untuk skenario kedua, dan 24 parking stand untuk skenario ketiga.

## Referensi
[1] D. Yuliana, “Strategi Pengembangan Pelayanan Publik di Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta - Cengkareng,” Wartha Ardhia J. Perhub. Udar. , vol. 41, no. 4, pp. 181–200, 2015.
[2] A.  H.  Wibowo,  R.  D.  Ramadhan,  and  B.  Riyanto,  “Analisis  kapasitas  bandara  halim perdanakusuma sebagai bandara komersil,” J. Karya Tek. Sipil , vol. 4, no. 4, pp. 172–188, 2015, [Online]. Available: file:///C:/Users/Basri/Downloads/9896-19105-1-SM.pdf.
[3] H.  A.  P.  L.  Hestuningrum  and  E.  Ahyudanari,  “Manajemen  Kendaraan  Ground  Handling  di Terminal 1 Bandara Internasional Juanda,” War. Ardhia , vol. 44, no. 2, pp. 99–106, 2019, doi: 10.25104/wa.v44i2.333.99-106.
[4] A. Ratnakusuma, A. Hoyyi, and Sugito, “Analisis Sistem Antrian Pesawat Terbang Di Bandara Internasional Ahmad Yani Semarang,” Gaussian , vol. 4, no. 4, pp. 725–733, 2015.
[5] H. Rahayu, E. Ahyudanari, and J. T. Sipil, “Evaluasi Kinerja Gate Assignment pada Terminal 1 Keberangkatan Domestik Bandar Udara Internasional Juanda Surabaya,” vol. 5, no. 1, pp. 1–6, 2016.
[6] R. Horonjeff, F. X. McKelvey, W. J. Sproule, and S. B. Young, Planning and design of airports . McGraw-Hill Education, 2010.
[7] ICAO, “Manual on Air Traffic Forecasting,” 2006.
[8] D. Setiawan, “Analisis Kapasitas Apron dan Ruang Tunggu Keberangkatan Penumpang Pesawat pada New Yogyakarta International Airport,” Semesta Tek. , vol. 22, no. 1, pp. 31–40, 2019, doi: 10.18196/st.221234.
[9] A.  Utami  and  H.  Widyastuti, “Model  Panjang  Antrian  Kendaraan pada  Perlintasan  Sebidang Tanpa Palang Pintu (Studi Kasus: Perlintasan Sebidang Jl. Gayung Kebonsari Surabaya),” J. Apl. Tek. Sipil , vol. 17, no. 1, p. 27, 2019, doi: 10.12962/j2579-891x.v17i1.4693.
[10] A. Utami and H. Widyastuti, “STUDY OF SOCIETY BEHAVIOUR TO EARLY WARNING IN THE RAILWAY LEVEL CROSSING WITHOUT BARRIER IN GAYUNG KEBONSARI , SURABAYA.” M.I.P.I, vol.14, no.1, pp. 39-46, 2020, doi:https://doi.org/10.29122/mipi.v14i1 [11] M. Nursalim, E. Ahyudanari, and I. Istiar, “Evaluasi Kebutuhan Luasan Apron Pada Rencana Pengembangan Bandar Udara  Internasional Ahmad Yani Semarang,” J. Tek. ITS , vol. 6, no. 1, 2017, doi: 10.12962/j23373539.v6i1.22504.
[12] A. A. V. Paendong, L. I. R. Lefrandt, and A. L. E. Rumayar, “Analisis Kapasitas dan Optimalisasi Apron Bandar Udara Internasional Sam Ratulangi Manado,” J. Sipil Statik , vol. 8, no. 2, p. 176, 2020.