Rekayasa , 2021; 14(1): 98-105 ISSN: 0216-9495 (Print) ISSN: 2502-5325 (Online)

## Analisis dan Model Standard Angkutan Laut: Studi Kasus Muatan Petikemas
Tri Achmadi 1* , Mohammad Abdan Hanif 1 , Alwi Sina Khaqiqi 1 1 Departemen Teknik Transportasi Laut Fakultas Teknologi Kelautan Institut Teknologi Sepuluh Nopember Jl. Raya Kampus ITS Sukolilo 60111 Kota Surabaya
*triachmadi@seatrans.its.ac.id
DOI: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.10044

## ABSTRACT
The increase in container rates, which tends to be unstable, has an impact on the price of cargo per unit to increase. The uncertainty of the amount of cargo carried makes the tariffs imposed also unstable. The purpose of this research is to make a standard model of the cost of each unit and the size of the capacity of container transport services based on changes in cargo and distance of shipping routes. In addition, it analyzes the relationship between load factor and frequency on the gross income of a shipping company. The optimization method is used to get the size and cost per unit under certain conditions. The results of the analysis explain that the current tariff is not yet optimal, proven by the current cost equation y=2E+06x (-0,342) (R 2 = 0,238). Then to create a standard model of transportation, the equation for the cost line per container ship freight unit y=1E+09x (- 0,759) (R 2 = 0,8634) while SPCB y=6E+07x (-0,59) (R 2 = 0,8234). This study also produces an equation model for the size of the container ship transport capacity y=3E-05x+57,662 (R 2 =0,943) while SPCB y=2E-05x+94,446  (R 2 =0,997). The conclusion is using a sensitivity analysis of the carrying capacity with the current condition of ship operation patterns for the minimum load factor for the Surabaya-Ambon route 76% and Surabaya-Serui 48%. For a 100% load factor condition, it can reduce the cost per unit for the Surabaya-Ambon route by 50% and for the Surabaya-Serui route by 63%.
Keyword:  container, cost, optimization, rate, sensitivity

## PENDAHULUAN
Saat  ini  persaingan  dibidang  transportasi semakin  tinggi  (Du  et  al.,  2016).  Dalam  hal  ini persiapan strategis dalam menghadapi persaingan harus mengedepankan perencanaan yang  matang untuk  masa  yang  akan  datang.  Industri  jasa pengiriman  berkontribusi  untuk  memberikan  nilai tambah  dari  pergerakan  barang  /  komoditas  agar dicapai kinerja yang lebih efisien, cepat, dan murah (Zhen  et  al.,  2019).  Distribusi  adalah  proses pemindahan barang dari tempat produksi ke setiap tempat atau daerah yang membutuhkan (Lasserre, 2004).
Barang
didistribusikan dengan menggunakan  jenis  kemasan  seperti  karung  sak, drum petikemas.
Pertumbuhan  muatan  petikemas  dapat  dilihat pada Gambar 1. Pada grafik tersebut menjelaskan pertumbuhan  pengiriman  petikemas  di  Asia (Nguyen et al., 2020), dimana setiap tahunnya selalu mengalami pertumbuhan. Meningkatnya penggunaan petikemas  menyebabkan  kapal-kapal
petikemas semakin bertambah banyak dan dengan ukuran  yang  semakin  lama  semakin  besar (Mansouri,  2015).  Tahun  2018  penggunaan petikemas  meningkat  dari  710  juta  TEUs  menjadi 752 juta TEUs di tahun 2019, di mana Asia memiliki perkembangan  paling  tinggi  yaitu  sekitar  60% (Nguyen et al., 2020). Meskipun terjadi peningkatan tren  penggunaan  petikemas  tahun  2012  hingga 2019, dalam pengiriman muatan petikemas belum ada  standar  penggunaan  kapal  berdasarkan rentang muatan yang akan yang dikirim (Mustafa et al.,  2021).  Industri  pelayaran  memegang  peranan penting dalam kegiatan perdagangan antar wilayah (Zhao et al., 2019). Hal tersebut dibuktikan dengan 80% arus barang yang diperdagangkan baik antar negara  maupun  domestik  dikirimkan  melalui  jalur laut.  Diprediksi  akan  terus  meningkat  pengiriman dengan  petikemas  seiring  dengan  perkembangan perdagangan  (Özer  et  al.,  2020).  Banyaknya permintaan untuk memenuhi kebutuhan

## REKAYASA
Journal of Science and Technology https://journal.trunojoyo.ac.id/rekayasa
Article History: Received: January 24 th 2021; Accepted: March, 8 th 2021 Rekayasa ISSN: 2502-5325 has been Accredited by Ristekdikti (Arjuna) Decree: No. 23/E/KPT/2019 August 8th, 2019 effective until 2023
Cite this as:
Achmadi,  T.,  Hanif,  M.A  &  Khaqiqi,  A.S.  (2021).  Analisis  dan Model Standard Angkutan Laut: Studi Kasus Muatan Petikemas Rekayasa 14 (1). 98-105. doi: https://doi.org/10.21107/rekayasa.v14i1.10044 © 2021 Tri Achmadi, Mohammad Abdan Hanif, Alwi Sina Khaqiqi
pengiriman  barang  antar  dunia  sehingga mendorong kemajuan industri pelayaran. Sehingga pada  akhirnya  juga  dapat  mendorong  kemajuan perekonomian suatu negara (Brunel, 2015), karena sebagaimana  dijelaskan  dalam  (Banerjee  et  al., 2020), sektor transportasi selalu dianggap sebagai salah  satu  faktor  kunci  untuk  pertumbuhan  yang stabil dan membentuk masyarakat yang maju. Saat ini  industri  pelayaran  memiliki  risiko  tinggi  dalam persaingan  mengingat  pelayaran  bersifat  global dan terus berkembang secara dinamis.
Gambar 1. Pertumbuhan Pengiriman Petikemas di Asia Risiko  tinggi  tersebut  merupakan  dampak  dari permainan  pasar  di  mana  para  pelaku  industri pelayaran  saling  berkompetisi  dengan  tidak  sehat dalam  menentukan  tarif  angkut  untuk  muatan dalam  bentuk  petikemas  (Wang,  2015).  Dampak dari persaingan tersebut akan dirasakan oleh pihak pengguna jasa. Ketidakpastian jumlah muatan yang diangkut dalam satu kali pengiriman membuat tarif yang  diberlakukan  tidak  stabil.  Adanya  kenaikan tarif  petikemas  yang  cenderung  tidak  stabil berimbas pada harga muatan per unit naik. Memiliki sektor transportasi yang efisien dan ekstensif, suatu negara  dapat  menciptakan  iklim  investasi  bisnis yang lebih baik, meningkatkan daya saing nasional, dan  mendorong  pembangunan  ekonomi  (Risso  & Carrera, 2012).
Adanya  permasalahan  tersebut  penelitian  ini bertujuan  untuk  memodelkan  biaya  per  unit  jasa angkutan  laut  menggunakan  petikemas.  Dengan mempertimbangkan  naik  turunnya  pengguna  jasa pelayaran yang berdampak pada kapasitas angkut suatu  kapal  serta  jumlah  perjalanan  yang  dapat dilakukan  per  kapal  dalam  setahun.  Maka  dari  itu perlu adanya standard biaya per unit jasa angkutan laut  untuk  mencegah  praktik  monopoli  tarif  pada suatu  rute  secara  makro.  Dengan  adanya  standar biaya per unit dengan minimum load factor dan rute
pelayaran  yang  di  layani,  akan  membantu  dalam memberlakukan  tarif  jasa  angkutan  laut  yang berlaku dalam rute pelayaran.

## METODE PENELITIAN Pengumpulan Data
Metode  pengumpulan  data  dalam  penelitian menggunakan  metode  pengumpulan  data  primer dan  sekunder.  Pengumpulan  data  ini  dilakukan dengan mengambil data terkait dengan permasalahan dalam penelitian yang di lakukan di Pelabuhan Tanjung Perak Surabaya.

## Analisis Kondisi Saat ini
Setelah melakukan pengumpulan data kemudian  bisa  diketahui  kondisi  saat  ini,  yang kemudian  akan  dilakukan  pembuatan  model angkutan petikemas menggunakan kapal petikemas  dan  SPCB.  Data  yang  didapatkan diantaranya  adalah  kondisi  load  factor  kapal  dan tarif  angkutan  petikemas  saat  ini.  Untuk  lebih jelasnya dapat dilihat pada Gambar 2 dan Gambar 3.
Gambar 2. Kondisi Load Factor Kapal Saat Ini
Gambar 3. Kondisi Tarif Angkutan Saat Ini Gambar  2  menjelaskan  untuk  kondisi  load  factor muatan yang diangkut oleh kapal selama ini yang diambil di tahun 2019. Rata-rata untuk load factor kapal petikemas sebesar 50% dari kapasitas angkut kapal  yang  disediakan.  Dengan  kondisi  seperti  ini
maka  akan  menyebabkan  biaya  pengiriman  yang besar.  Gambar  3  menjelaskan  untuk  besaran  tarif pengiriman petikemas dari wilayah asal ke tujuan. Untuk  pemberian  tarif  pengiriman  petikemas berbeda-beda  antara  satu  rute  dengan  rute  yang lain, hal ini terjadi karena ada beberapa faktor salah satunya adalah faktor jarak.

## Model Optimasi
1.  Biaya Tetap Analisis biaya tetap bertujuan untuk mengetahui biaya yang dikenakan setiap tahun dari investasi kapal. Biaya-biaya tersebut mengandung biaya- biaya  seperti  harga  pembangunan  kapal  yang memiliki  umur  ekonomis,  biaya  asuransi, perawatan dan pajak (Wallinga, 2018).
2.  Biaya Variabel Analisis biaya variabel dihasilkan dari berlalunya sistem  pengiriman  dalam  jumlah  yang  tidak tetap  karena  biaya  bahan  bakar  dihitung berdasarkan  jumlah  trip  kapal,  kebutuhan  air bersih, dan makanan (Ting, S.-C., & Tzeng, 2015). Selain  itu  biaya  variabel  yang  dihitung  adalah biaya operasional pelabuhan yang hanya keluar pada  saat  melayani  proses  bongkar  muat (Tolofari et.al., 2011).
3.  Model Matematis Setelah  mengetahui  komponen  yang  akan  di lakukan dalam analisis kemudian di buat model matematis  yang  kemudian  dikerjakan  dengan bantuan  software  microsoft  excel  dengan beberapa  variabel  yang  telah  di  tentukan. Berikut  untuk  model  matematisnya  (Objective Function) :
Min Z  = TC ..........................................................(1) 𝑻𝑪       =   ∑ (𝐶𝐶 + 𝑂𝐶 + 𝑉𝐶 + 𝐶𝐻𝐶) 40 i=1 f ......(2)
Pembuatan model optimasi dilakukan perencanaan ukuran  kapal  dan  biaya  total  untuk  mendapatkan
biaya pengiriman petikemas per unit termurah dan efisien (Priftis et al., 2017).

## Analisis Sensitivitas
Analisis
sensitivitas
digunakan untuk menentukan  bagaimana  nilai-nilai  berbeda  dari sebuah variabel independen memengaruhi variabel dependen  tertentu  di  bawah  asumsi-asumsi  yang telah  diberikan  yang  berguna  untuk  menentukan load  factor  dan  penghematan  biaya  pengiriman petikemas (Ambarini et al., 2019).

## HASIL DAN PEMBAHASAN Standar Unit Biaya Pengiriman Peti Kemas
Penelitian terkait perhitungan biaya pengiriman peti  kemas  telah  beberapa  kali  dilakukan,  antara penelitian  yang  berjudul  Analisis  Perbandingan Antar  Moda  Pengiriman  Kendaraan:  Studi  Kasus Jakarta-Surabaya  (Wicaksana,  2017).  Berdasarkan penelitian  tersebut  didapatkan  unit  biaya pengiriman  kendaraan  dari  Jakarta-Surabaya dengan  menggunakan  kapal  peti  kemas  adalah Rp4.132.914 per TEU (Wicaksana, 2017).
Perbedaan penelitian ini denga penelitian yang akan dilakukan adalah jenis muatan yang diangkut, jika  penelitian  yang  dilakukan  oleh  Satya  Adi Wicaksana hanya berfokus pada muatan kendaraan yaitu  mobil.  Sedangkan  penelitian  yang  akan dilakukan ini tidak terikat  pada satu jenis muatan, namun hanya terikat pada satu jenis kemasan yaitu petikemas.  Didapatkan  unit  biaya  pengiriman  peti kemas  dari  Jakarta  ke  Surabaya  sebesar Rp7.733.776,26  (Dafiyani,  2014).  Perbedaan penelitian  ini  dengan  penelitian  yang  akan dilakukan adalah jenis kapal yang digunakan dalam pengiriman  peti  kemas.  Penelitian  yang  telah dilakukan  ini  menggunakan  jenis  kapal  Ro-ro, sedangkan  untuk  penelitian  yang  akan  dilakukan menggunakan kapal peti kemas.
Hal  ini  tentunya  juga  mempengaruhi  besaran biaya yang harus dikeluarkan. Dari kedua penelitian tersebut,  veriabel  yang  mempengaruhi  unit  biaya pengiriman peti kemas adalah jarak antara asal dan tujuan  serta  jumlah  muatan  yang  diangkut. Sehingga perlu dilakukan analisis sensitivitas untuk mengetahui  besaran  biaya  pada  masing-masing asal dan tujuan serta unit biaya pada tingkat jumlah muatan yang terangkut. Dampak yang akan terjadi dari  biaya  pengiriman  ini  adalah  pada  pihak pelayaran dan pihak pemilik muatan.

## Biaya Kapital
Biaya awal yang dapat dihitung adalah besarnya biaya  yang  dikeluarkan  untuk  pengadaan  kapal. Berdasarkan  analisis  yang  telah  dilakukan,  untuk pembangunan  kapal  dalam  proses  pengiriman muatan peti kemas dalam penelitian ini dibutuhkan baja  (W ST )  seberat  354.436  ton.  Sedangkan  untuk berat peralatan (W E&O ) dan berat permesinan (W ME ) masing-masing  56.134  ton  dan  89  ton.  Setelah mengetahui  komponen  pembangunan  kapal, kemudian  didapatkan  biaya  kapaital  yang dibutuhkan.  Biaya  pembangunan  kapal  dibagi menjadi 4 (empat) kelompok biaya yaitu Structural Cost  (P ST ),  Outfit  Cost  (P E&O ),  Machinery  Cost  (P ME ), dan  Non-Weight  Cost  (P NW ).  Berdasarakan  analisis yang telah dilakukan, didapatkan biaya kapital yang dibutuhkan untuk membangun kapal dalam proses pengiriman muatan sebesar Rp 8.103.652.391,27.

## Biaya Operasional
Biaya  operasional  merupakan  biaya  yang dikeluarkan  tiap  tahunnya.  Untuk  perbekalan  kru kapal selama kapal beroperasi 330 hari diasumsikan tiap  orang  menghabiskan  Rp.  60.000  per  harinya. Biaya  operasional  kapal  terdiri  dari  gaji  ABK, perawatan  dan  perbaikan  kapal,  asuransi, perbekalan  ABK,  serta  biaya  dokumen  dan administrasi.  Total  biaya  operasional  kapal  yang digunakan dalam analisis ini mencapai Rp2.259.882.492 per tahun.
Biaya Pelayaran Biaya pelayaran terdiri dari dua komponen biaya yaitu  biaya  bahan  bakar  mesin  dan  biaya pelabuhan. Biaya bahan bakar sangat di pengaruhi oleh kebutuhan mesin yang digunakan. Harga BBM yang  digunakan  dalam  perhitungan  yaitu  Rp. 13.000,-/liter untuk MFO dan Rp. 9.000,-/liter. Hasil analisis  menunjukkan  untuk  pengeluaran  biaya bahan bakar mesin sebesar Rp 4.954.448.315,- per tahun untuk main engine dan Rp 690.035.833,- per tahun  untuk  mesin  bantu  dan  total  biaya  bahan bakar  mesin  sebesar  Rp  5.644.484.149  per  tahun. Biaya  pelabuhan  yang  dikeluarkan  dipengaruhi beberapa variabel seperti gross tonage kapal, waktu di pelabuhan, gerakan kapal masuk alur dan keluar alur  pelayaran.  Berdasarkan  pada  tarif  yang  telah ditetapkan  pada  masing-masing  pelabuhan, didapatkan  biaya  pelabuhan  yang  dibutuhkan dalam  satu  tahun  dalam  studi  kasus  ini  mencapai Rp17.479.656.889.

## Biaya Bongkar Muat
Biaya  bongkar  muat  merupakan  biaya  yang melekat  pada  jumlah  muatan  yang  dilayani. Berdasarkan Peraturan Direksi Pelabuhan Indonesia tahun 2013, tarif bongkar/muat peti kemas ukuran 20ft  di  Pelindo  I  sebesar  Rp1.350.000.  Sedangkan untuk Pelindo II, III, dan IV masing-masing sebesar Rp1.600.000, Rp1.500.000, dan Rp720.000.

## Biaya Satuan
Setelah mengetahui jumlah produksi dan biaya yang dikeluarkan untuk melakukan proses kegiatan pengiriman  muatan  petikemas  dengan  kapal petikemas  dan  SPCB  kemudian  bisa  di  lakukan optimasi  untuk  mendapatkan  biaya  satuan pengiriman  petikemas  yang  dengan  minimum biaya  satuan.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat pada Gambar 4
Gambar 4. Biaya per Unit Pengiriman Petikemas Gambar  diatas  menjelaskan  hasil  optimasi bahwa  biaya  satuan  yang  diberlakukan  saat  ini belum  memenuhi  dari  pendekatan  perhitungan biaya per unit untuk jasa angkutan laut. Dari hasil optimasi menghasilkan persamaan garis berikut ini.
𝑷𝒆𝒕𝒊𝒌𝒆𝒎𝒂𝒔  → 𝒚  =  1𝐸 + 09𝑥 (−0,759) (𝑅²  =  0,8634) 𝑺𝑷𝑪𝑩  → 𝒚  =  6𝐸 + 07𝑥 (−0,59) (𝑅²  =  0,8234) 𝑲𝒐𝒏𝒅𝒊𝒔𝒊 𝒔𝒂𝒂𝒕 𝒊𝒏𝒊  → 𝒚  =  2𝐸 + 06𝑥 (−0,342)
(𝑅²  =  0,238) y = Biaya per Unit (Rp/TEUs.Miles) x = Jarak Tempuh (TEUs. Miles)

## Standar Kapasitas Kapal
Model  optimasi  yang  digunakan  juga menghasilkan rekomendasi kapasitas ukuran kapal yang  digunakan  berdasarakan  permintaan  dan jarak.  Berikut  grafik  hasil  kapasitas  ukuran  kapal terhadap  kondisi  permintaan  per  tahun  dengan jarak  tempuh  tertentu.    Gambar  6  menjelaskan grafik  dan  persamaan  garis  hasil  optimasi  antara kapasitas ukuran kapal dengan permintaan muatan petikemas  dan  jarak  tempuh.  Dari  grafik  tersebut kemudian didapatkan persamaan sebagai berikut.
Gambar 5. Grafik Kapasitas Ukuran Kapal 𝑷𝒆𝒕𝒊𝒌𝒆𝒎𝒂𝒔  → 𝒚  =  3𝐸 − 05𝑥  +  57,662 (𝑅 2 = 0,943) 𝑺𝑷𝑪𝑩 → 𝒚  =  2𝐸 − 05𝑥  +  94,446  (𝑅 2 = 0,997) y = Ukuran Kapal (TEUs) x = Jumlah permintaaan per tahun x jarak tempuh (TEUs. Miles)

## Hubungan Biaya Satuan dengan Kapasitas Kapal
Hubungan  antara  persamaan  biaya  per  unit dengan  ukuran  kapasitas  kapal  adalah  semakin besar  jumlah  dari  permintaan  dan  jarak  maka jumlah  armada  dan  kapasitas  kapal  yang dibutuhkan juga semakin besar. Berikut merupakan grafik hubungan antara biaya satuan dan kapasitas kapal:
Gambar 6. Kapasitas Kapal
Gambar 7. Jumlah Kebutuhan Armada
Gambar  7  menjelaskan  grafik  hubungan  antara biaya  per  unit  dengan  kapasitas  kapal  yang mengangkut  petikemas.  Gambar  8  menunjukkan grafik  jumlah  armada  yang  dibutuhkan  untuk masing-masing  jenis  angkutan  petikemas.  Kedua gambar  tersebut  menunjukkan  untuk  kapal petikemas  dengan  kecepatan  10  knot  memiliki kebutuhan  armada  lebih  sedikit  daripada  SPCB dengan kecepatan 8 knot. Maka semakin jauh dan semakin  besar  permintaan,  kapal  petikemas  lebih dipilih  karena  memiliki  biaya  satuan  yang  lebih sedikit dan dalam jumlah armada yang dibutuhkan juga sedikit.

## Analisis Sensitivitas
Pada  tahap  ini  dilakukan  pengujian  model standard biaya satuan dan kapasitas kapal dengan perubahan  load  factor  dan  permintaan  per  tahun terhadap  tarif  pasar  saat  ini.  Minimum  unit  cost diperoleh dari total cost dibagi dengan total muatan yang  terangkut.  LPP  (Length  of  Perpendicular),  B (Breadth),  T  (Draught),  H  (Height)  dipilih  sebagai decision  variable  karena  berpengaruh  terhadap komponen-komponen  lainnya,  terutama  biaya. Faktor-faktor dibawah ini dipilih sebagai constraint:
- Panjang    kapal  (LPP)  harus  bernilai  dan  tidak boleh lebih dari panjang dermaga pelabuhan yang akan disandari
- Lebar kapal (L) harus bernilai dan tidak boleh melebihi  batasan  alur  pelabuhan  yang  akan disandari - Sarat  kapal  (T)  harus  bernilai  dan  lebih  kecil dari  kedalaman  minimum  pelabuhan  yang akan disandari - Batasan  DWT,  jumlah  muatan  yang  disuplai harus  lebih  besar  dari  jumlah  demand (permintaan)
- Perbandingan  ukuran  utama  kapal  harus memenuhi  aturan  yang  ditetapkan  dalam principal  naval  architecture;  dan  tinggi freeboard harus lebih dari satu meter
- Payload  harus  lebih  besar  dari  berat  total permesinan kapal

## Analisis Solver
Terdapat  tiga  metode  yang  digunakan  oleh solver  yaitu  GRG  Non  Linier,  Simplex  LP  dan Evolutionary. Pada optimasi ini dipilih metode GRG Non  Linier  agar  hasil  lebih  maksimal.  Dari  hasil solver  kemudian  dilakukan  analisis  sensitivitas menggunakan 3 rute yang berbeda dengan kondisi permintaan dan  jarak tempuh yang berbeda juga. Lokasi  yang  digunakan  adalah  Ambon.  Hasil
pengujian model dengan kondisi jarak 265 nm dan permintaan sebesar 26.812 per tahun dengan tarif Rp. 4.700.000,- sebagai berikut:
- Ukuran kapasitas optimum : 327 TEUs
- Biaya per unit : Rp 9.811 per TEUs. miles
- Biaya per box  :=  CU  .  jarak  tempuh  =  Rp 2.599.783,- (100%)
Gambar 9 menjelaskan grafik profit atau rugi hasil analisis dan didapatkan  minimal  load factor untuk rute Ambon sebesar 76% per pengiriman agar tidak mengalami  kerugian  dalam  proses  pengiriman petikemas.

## Gambar 8. Grafik Kondisi Load Factor

## Analisis Sensitivitas Pola Operasi – Biaya Satuan
Pada  analisis  sensitivitas  pola  operasi  untuk menghitung  proporsi  permintaan  masing-masing tujuan  dengan  cara  menggunakan  jumlah permintaan  semua  tujuan  kemudian  dilakukan proporsi  sesuai  kondisi  permintaan  per  tahun. Berikut untuk perhitungan proporsi tiap tujuan. Tabel 1. Proporsi Muatan Tiap Tujuan
Kondisi 1 Proporsi Permintaan (TEUs/tahun) Makassar 36% 9.165 Nabire 16% 4.308 Manokwari 25% 6.654 Biak 15% 3.934 Serui 9% 2.498 Total 100% 27.009 Kondisi 2 Proporsi Permintaan (TEUs/tahun) Makassar 9.165 36% Ambon 11.970 45% Tual 1.536 6% Fak-fak 2.330 9% Kaimana 1.363 5% Total 26.814 100%
Proporsi  ini  digunakan  untuk  mendapatkan pembagian  masing-masing  tujuan  saat  sekali angkut sesuai dengan ukuran yang dihasilkan oleh solver.  Aspek  yang  ditinjau  berikutnya  kondisi muatan  balik  ke  Surabaya.  Untuk  jumlah permintaan  muatan  balik  dapat  dilihat  pada Gambar 10. Dari perkembangan tiga tahun terakhir untuk  muatan  balik  didapatkan  rata-rata  kondisi muatan  dalam  bentuk  persentase  dari  total permintaan per tahun dan per tujuan disajikan pada Tabel 4.
Gambar 9. Permintaan Muatan Balik ke Surabaya Tabel 2. Rata-rata Muatan Balik
Asal 2017 2018 2019 Rata- rata Makassar 5.288 4.326 4.807 50% Nabire 1.077 646 861 20% Manokwari 1.663 998 1.330 20% Biak 983 786 590 20% Serui 374 624 499 20% Ambon 5.386 6.583 5.985 50% Tual 384 230 307 20% Fak-fak 582 349 466 20% Kaimana 340 272 204 20%
Selain muatan balik juga terdapat muatan lanjutan. Dengan mengasumsikan 20% dari permintaan per tahun  Surabaya.  Dengan  muatan  lanjutan  atau multiport terdapat perbedaan dengan perhitungan sebelumnya  yaitu  pada  perhitungan  port  time. Berikut perumusan perhitungan port time.
𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝑷𝒐𝒓𝒕 𝑻𝒊𝒎𝒆 (𝒕) = 𝑛 𝑖 𝑝 𝑖 Dimana: 𝑛 𝑖 = 𝑢 . 𝑝𝑎𝑦𝑙𝑜𝑎𝑑 Keterangan:
𝑡 =  Port time (tahun) 𝑛 =  Jumlah muatan terangkut (TEUs/trip) 𝑝 =  Produktifitas B/M (TEUS/jam)
𝑖 =  Lokasi tujuan
Selain  itu  pola  multiport  juga  memiliki  perbedaan pada  biaya  bongkar  muat  perumusan  sebagai berikut:
𝑪𝑯𝑪 = 𝑛 𝑖 . 𝑐 𝑏/𝑚 . 𝑓 Keterangan: 𝐶𝐻𝐶 =  Biaya total bongkar muat (Rp/tahun) 𝑐 𝑏/𝑚 =  Biaya bongkar muat (Rp/TEUs) 𝑓 =  Frekuensi per tahun
Berikut  model  optimasi  multiport  untuk  objective function :
𝑴𝒊𝒏 𝒁 = ∑ 𝑇𝐶 𝑗 2 𝑗=1 𝐷 𝑗 . 𝑅 𝑗 𝑻𝒐𝒕𝒂𝒍 𝒃𝒊𝒂𝒚𝒂  = 𝐶𝐶 + 𝑂𝐶 + 𝐶𝐻𝐶 + (𝑛𝑝. 𝑝𝑜𝑟𝑡 𝑐ℎ𝑎𝑟𝑔𝑒𝑠) + 𝐵𝐵𝑀 Keterangan: 𝑛𝑝 =  Jumlah titik yang disinggahi
𝑗 =  Kondisi 𝐷 =  Permintaan (TEUs/tahun)
𝑅
=  Jarah tempuh (nm)
Dengan kondisi :
 Pola operasi yang dilakukan untuk perhitungan multiport  dengan  rute  Surabaya  –  Makassar  – Ambon – Tual – Fak-Fak – Kaimana
 Kondisi jarak 1.697 nm
 Permintaan total 36.377 TEUs per tahun
 Potensi  muatan  lanjutan  sebesar  20%  dari muatan Surabaya ke tujuan
 Kondisi muatan balik pada tabel 10
Tabel 3. Proporsi Sekali Pengiriman Kondisi Muatan Balik
Surabaya Makassar Ambon Tual Fak- fak Kaimana Surabaya 0,0% 35,9% 44,6% 5,7% 8,7% 5,1% Makassar 17,9% 0,0% 8,9% 1,1% 1,7% 1,0% Ambon 22,3% 0,0% 0,0% 1,8% 0,2% 0,3% Tual 1,1% 0,0% 0,0% 0,0% 0,4% 0,0% Fak-fak 1,7% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,1% Kaimana 1,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0% 0,0%

## Tabel 4. Kondisi Load Factor Saat Ini
Load Factor Berangkat Makassar  Ambon Tual Fak-fak  Kaimana 50% 32% 20% 10% 10%
Load factor kapal berangkat : 35% Load factor kapal pulang  : 44 % Load factor kapal saat pulang berdasarkan proporsi dari potensi muatan balik rata-rata yaitu :
 Jumlah muatan = 1.031 TEUs
 Min load factor = 32% dari dari kapasitas muat kapal
 Biaya per unit = Rp 2.474 per TEUs.miles
Hasil yang didapatkan yaitu:
Biaya per box
= C U . jarak tempuh = Rp 2.390.00,- (100%)

## KESIMPULAN DAN SARAN Kesimpulan
Berdasarkan penelitian yang telah dilakukan maka diperoleh beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Hasil  analisis  menjelaskan  untuk  tarif  saat  ini belum optimum dibuktikan dengan persamaan biaya saat ini y= 2E+06x (-0,342) (R 2 = 0,238).
2. Model  standard  angkutan  menghasilkan persamaan garis biaya per unit angkutan kapal petikemas  y=  1E+09x (-0,759) (R 2 =  0,8634) sedangkan SPCB y= 6E+07x (-0,59) (R 2 = 0,8234).
3. Penelitian  ini  juga  menghasilkan  model persamaan  untuk  ukuran  kapasitas  angkutan kapal  petikemas  y=  3E-05x+57,662  (R 2 =0,943) sedangkan SPCB y= 2E-05x+94,446  (R 2 =0,997).
4. Hasil  analisis  sensitivitas  kapasitas  angkut dengan pola operasi kapal kondisi saat ini untuk minimum  load  factor  untuk  rute  Surabaya- Ambon 54% dan Surabaya-Serui 48%.
5. Untuk  pengiriman  petikemas  dengan  kapal petikemas  dengan  kecepatan  10  knot  memiliki kebutuhan armada lebih sedikit daripada SPCB dengan kecepatan 8 knot.
6. Semakin  jauh  dan  semakin  besar  permintaan pengiriman  petikemas,  kapal  petikemas  lebih dipilih  karena  membutuhkan  jumlah  armada yang  sedikit  dan  memiliki  biaya  satuan  yang lebih rendah.
7. Untuk  kondisi  load  factor  100%  maka  dapat menurunkan biaya per unit untuk rute Surabaya- Ambon sebesar 50% dan untuk rute Surabaya- Serui sebesar 63%.

## Saran
Saran untuk penelitian selanjutnya adalah dapat menghitung model standard angkutan laut dengan komoditi muatan atau jenis kapal yang lain.

## DAFTAR PUSTAKA
Ambarini,  R.,  Suwandi,  R.,  &  Rahardjo,  S.  (2019). Evaluasi  Masa  Konsesi  Pada  Pembangunan Terminal Petikemas Kalibaru. Warta Penelitian
Perhubungan, 26(12), 773. https://doi.org/10.25104/warlit.v26i12.956
Banerjee,  A.,  Duflo,  E.,  &  Qian,  N.  (2020).  On  the road:  Access  to  transportation  infrastructure and  economic  growth  in  China.  Journal  of Development  Economics,  145(January),  2–5. https://doi.org/10.1016/j.jdeveco.2020.10244
2
Du,  G.,  Sun,  C.,  &  Weng,  J.  (2016).  Liner  shipping fleet deployment with sustainable collaborative  transportation.  Sustainability (Switzerland), 8(2), 2–5. https://doi.org/10.3390/su8020165
Julien  Brunel.  (2015).  Freight  transport  and economic growth : an empirical explanation of the  coupling  in  the  EU  using  panel  data. Laboratoire d’économie Des Transports, 2–3.
Lasserre,  F.  (2004).  Logistics  and  the  Internet: Transportation and location issues are crucial in  the  logistics  chain.  Journal  of  Transport
Geography, 12(1), 73–84. https://doi.org/10.1016/S0966- 6923(03)00027-9 Mansouri,  S.  A.  (2015).  Multi-objective  decision support to
enhance environmental sustainability  in  maritime  shipping:  A  review and future directions. Transportation Research Part E: Logistics and Transportation Review, 78, 3–18.
Mustafa,  F.  S.,  Khan,  R.  U.,  &  Mustafa,  T.  (2021). Technical  efficiency  comparison  of  container ports  in  Asian  and  Middle  East  region  using DEA.  Asian  Journal  of  Shipping  and  Logistics, 37(1), 12–19.
Nguyen, P. N., Woo, S. H., Beresford, A., & Pettit, S. (2020).  Competition,  market  concentration, and relative efficiency of major container ports in  Southeast  Asia.  Journal  of  Transport Geography,
83(January), 3–5. https://doi.org/10.1016/j.jtrangeo.2020.10265
3
Özer, M., Canbay, Ş., & Kırca, M. (2020). The impact of container transport on economic growth in Turkey:  An  ARDL  bounds  testing  approach. Research  in  Transportation  Economics, November 2019, 3–5. https://doi.org/10.1016/j.retrec.2020.101002
Priftis,  A.,  Papanikolaou,  A.,  &  Plessas,  T.  (2017).
Parametric
design and multiobjective optimization of containerships. Journal of Ship Production  and  Design,  33(1),  46–59. https://doi.org/10.5957/JSPD.33.1.150029
Risso, W. A., & Carrera, E. J. S. (2012). Inequality and economic growth in China. Journal of Chinese Economic and Foreign Trade Studies, 5(2), 80–
90.
https://doi.org/10.1108/17544401211233453
Ting, S.-C., & Tzeng, G.-H. (2015). Ship scheduling and  cost  analysis  for  route  planning  in  liner shipping. Maritime Economics & Logistics, 5(4), 378–392.
Tolofari,  S.,  Button,  K.,  &  Pitfield,  D.  (2011).  An econometric analysis of the cost structure of the  tanker  sector  of  the  shipping  industry.
International Journal of Transport Economics/Rivista Internazionale Di Economia Dei Trasporti, 50(12), 71–84.
Wallinga, H. T. (2018). Ships and sea-power before the  great  Persian  War:  the  ancestry  of  the ancient trireme. Brill, 99(1), 101–102.
Wang, X. (2015). Container Vessel Fleet Expansion Decision-Making  Under  Certain  Conditions. MSc in Maritime Economics and Logistics, 3–6.
Wicaksana, S. A. (2017). Analisis Perbandingan Antar Moda  Pengiriman  Kendaraan :  Studi  Kasus Jakarta  -  Surabaya  Analisis  Perbandingan Antar  Moda  Pengiriman  Kendaraan :  Studi Kasus  Jakarta  -  Surabaya.  Institut  Teknologi Sepuluh Nopember.
Zhao, H., Meng, Q., & Wang, Y. (2019). Exploratory data  analysis  for  the  cancellation  of  slot booking  in  intercontinental  container  liner shipping:  A  case  study  of  Asia  to  US  West Coast Service. Transportation Research Part C: Emerging  Technologies,  106(January),  243– 263. https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.07.009
Zhen,  L.,  Hu,  Y.,  Wang,  S.,  Laporte,  G.,  &  Wu,  Y.
(2019).  Fleet  deployment  and  demand fulfillment  for  container  shipping  liners.
Transportation Research Part B: Methodological, 120, 15–32. https://doi.org/10.1016/j.trb.2018.11.011