183
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## INFO ARTIKEL
doi: 10.350587/Matrik v24i2.6987

## Jejak Artikel : (diisi editor)
Upload artikel
18 Desember 2023 Revisi 27 Februari 2024 Publish
31 Maret 2024
Kata Kunci : Discrete Event Simulation, Jadwal Petugas, Perawatan SBNP, Rute Kapal

## ABSTRAK
Kapal  Negara  Distrik  Navigasi  Kelas  I  Tanjung  Perak  Surabaya, selain  difungsikan  sebagai  kapal  yang  merawat  Sarana  Bantu  Navigasi Pelayaran (SBNP) juga digunakan untuk mobilisasi penjaga Menara suar yang  berada  di  wilayah  kerjanya.  Kondisi  ideal  sesuai  ketentuan  dari Direktorat Kenavigasian adalah setiap kapal harus berlayar minimal 118 hari  pertahun.  Akan  tetapi  dikarenakan  keterbatasan  anggaran  bahan bakar  minyak  (BBM)  kondisi  ideal  tersebut  belum  dapat  tercapai. Penelitian ini dilakukan  dengan   analisa  Discrete Event Simulation pada beberapa pilihan rute yang sudah ada, sehingga diperoleh rute yang dapat dijadikan acuan dalam hal operasional kapal yang memenuhi batasan yang ada  seperti  kebutuhan  BBM,  air  tawar  dan  sesuai  dengan  jadwal  jaga petugas  di  tiap  menara  suar.  Dari  hasil  penelitian  didapatkan  bahwa skenario  rute  III  adalah  rute  ideal  yang  memenuhi  batasan  BBM  dan tingkat okupasi kapal berlayar

## ABSTRACT
State  Ship of Navigation Distrik Class I Tanjung Perak Surabaya, apart from functioning as a ship that maintains Shipping Navigation Aids (SBNP), is also used to mobilize beacon tower guards in its working area. The  ideal  condition  according  to  the  provisions  of  the  Directorate  of Navigation  is  that  each  ship  must  sail  a  minimum  of  118  days  per  year. However, due to the limited fuel oil (BBM) budget, these ideal conditions cannot  be  achieved.  This  research  was  carried  out  using  Discrete  Event Simulation analysis on several existing route options, so that a route can be obtained that can be used as a reference in terms of ship operations that meets existing constraints such as fuel requirements, fresh water and is in accordance with the guard schedule of officers at each beacon tower. From the research results, it was found that route  III scenario is the ideal route that meets fuel limits and the level of occupancy of sailing vessels

## MATRIK
Jurnal Manajemen dan Teknik Industri-Produksi
Journal homepage: http://www.journal.umg.ac.id/index.php/matriks
Mobilisasi Penjaga Suar dan Penentuan Rute Kapal Distrik Navigasi Kelas I Surabaya Dengan Simulasi Diskrit
Abdul Hakim 1* , A.A Bagus Dinariyana D.P 2
Sekolah Interdisiplin dan Manajemen Teknologi  (SIMT-ITS) Jl.Cokroaminoto No.12A, Surabaya 6032221008@mhs.its.ac.id
* corresponding author
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## 1. Pendahuluan
Kantor  Distrik  Navigasi  kelas  I  Tanjung Perak  Surabaya  adalah  salah  satu  Unit Pelayanan Teknis (UPT) yang berada di bawah jajaran  Kementerian  Perhubungan,  Direktorat Jenderal  Perhubungan  Laut.  Sesuai  Peraturan Menteri  Perhubungan  No.  19  Tahun  2022 tentang  Organisasi  dan  Tata  Kerja  Distrik Navigasi,  Distrik  Navigasi  Kelas  I  Tanjung Perak  mempunyai  klasifikasi  sebagai  Distrik Navigasi Type A yang mempunyai tugas pokok yaitu  :  Melaksanakan  tugas  kenavigasian  dan pengawasan sebagian penyelenggaraan kenavigasian  yang  dilaksanakan  oleh  instansi pemerintah lainnya dan badan usaha.
Untuk  mendukung  tugas  pokok  tersebut, maka  Distrik  Navigasi  Kelas  I  Tanjung  Perak dilengkapi  dengan  sarana  dan  prasarana  yang terdiri dari :
1. Sarana bantu navigasi pelayaran yaitu :
a. Menara suar sebanyak 22 (dua puluh dua) unit
b.Rambu  suar  sebanyak  39  (tiga  puluh Sembilan) unit
c. Rambu penuntun sebanyak 5 (lima) unit d.Pelampung suar sebanyak 45 (empat puluh lima) unit
e.Lampu pelabuhan sebanyak 4 (empat) unit, dan
f. Anak pelampung sebanyak 6 (enam) unit
2. Kapal negara kenavigasian, terdiri dari : a. 2 (dua) unit kapal induk perambuan, yaitu KN.Masalembo  dan  KN.Bimasakti  Utama. Kapal  induk  perambuan  mempunyai  fungsi utama  untuk  melakukan  perawatan  Sarana Bantu  Navigasi  Pelayaran  (SBNP)  serta pengiriman logistik dan mengantarkan pegawai untuk pergantian penajaga menaran suar.
b. 2 (dua) unit kapal bantu perambuan, yaitu KN.Damara  dan      KN.AE-209.  Kapal  bantu perambuan difungsikan untuk perawatan lampu suar dan pengecatan diatas air.
3.  Sarana  telekomunikasi  pelayaran,  yang terdiri dari 11 (sebelas) unit Stasiun radio pantai dan 1 (satu) unit VTS (Vessel Traffic Service).
Untuk  mobilisasi  pegawai  dan  kebutuhan mereka  selama  bertugas  di  Menara  suar,
sebelumnya  dilakukan  melalui  pengiriman dengan 2 (dua) unit armada kapal negara induk perambuan  yaitu  KN.Bimasakti  Utama  dan KN.Masalembo yang bertugas secara bergantian.  Akan  tetapi  dikarenakan  adanya pembatasan  anggaran  BBM  yang  dilakukan mulai tahun 2020 saat restrukturisasi anggaran karena  pandemi  Covid-19,  maka  saat  ini  yang digunakan  untuk  mobilisasi  pegawai  penjaga menara  suar  serta  pengiriman  logistik  ke manara suar tersebut hanya dengan menggunakan  KN.Bimasakti  Utama.  Hal  ini dilakukan dengan pertimbangan bahwa KN.Bimasakti  Utama  hanya  memiliki  1  (satu) buah mesin induk sehingga memiliki konsumsi bahan bakar yang lebih rendah.
Dengan adanya pembatasan anggaran BBM tersebut  juga  berpengaruh  kepada  waktu operasional  kapal  berlayar  untuk  melakukan perawatan  SBNP.  Dimana  sebelum  adanya pembatasan  anggaran,  setiap  kapal  wajib berlayar minimal selama 118 (seratus  delapan belas)  hari  selama  setahun  dan  melakukan perawatan  SBNP  untuk  suatu  rute  exisitng selama 4 kali dalam setahun, akan tetapi untuk saat ini hanya bisa dilakukan perawatan SBNP dan  penjemputan  personil  hanya  2  kali  setiap tahun.  Dari  kondisi  tersebut  diatas,  maka penelitian  ini  masuk  kedalam  permasalahan transportasi,  karena  merupakan  suatu  sistem yang memindahkan orang dan/atau barang yang terdiri  dari  tiga  komponen  yaitu  kendaraan (peralatan),  guideway  (apa  yang  dilalui kendaraan) dan rencana operasi / prosedur lalu lintas [1]-[2].
Dari penjelasan tersebut diatas, karena tolak ukur  ada  pada  setiap  aktivitas  di  setiap  kapal, maka  pendekatan  penelitian  ini  menggunakan kejadian  diskret.  Dalam  simulasi  kejadian diskrit, sistem dimodelkan melalui serangkaian antrian  dan  aktivitas,  dan  perubahan  status bergantung sepenuhnya pada munculnya kejadian secara instan[3]-[4]. Selain itu, metode yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah simulasi sistem deskrit, yang merupakan proses pengkodean  perilaku  sistem  yang  kompleks dalam  rangkaian  kejadian  yang  jelas[5]-[6].
185
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Simulasi  sistem  diskrit  biasanya  digunakan untuk  memantau  dan  memprediksi  perilaku sistem saat membuat keputusan atau kebijakan [7]. Model simulasi dibuat dengan cara trial and error  sedekat  mungkin  dengan  keadaan  sistem di dunia nyata, memberikan pembuat keputusan perspektif yang lebih mendalam tentang sistem untuk  mengurangi  waktu,  biaya,  dan  faktor lainnya[8]-[9].
Rumusan masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini meliputi : 1.Bagaimana  menentukan  sebuah  rute  optimal untuk tiap-tiap kapal negara kelas I dan kelas II dalam  melakukan  kegiatan  perawatan  SBNP, mobilisasi  penjaga  menara  suar  dan  trayek khusus saat Natal dan Lebaran?
2.Bagaimana  hasil  dari  simulasi  untuk  rute existing  yang  memenuhi  batasan  yang  sudah
ditentukan yaitu tingkat okupasi kapal
3.Berapa kebutuhan anggaran BBM dalam satu tahun  anggaran  sesuai  kebutuhan  masing- masing kapal sesuai pola rutenya.
Penelitian ini dilakukan dengan tujuan: 1.Mengidentifikasi  pola  penugasan  kapal existing  dan  melakukan  evaluasi  kelemahan pada pola ini
2.Merumuskan  skenario  pola  penugasan  kapal yang baru
3.Menentukan  skenario  terbaik  yang  dapat dicapai dengan memperhatikan anggaran BBM yang  tersedia  serta  okupasi  waktu  berlayar kapal dengan simulasi diskrit.

## 2. Metode Penelitian
Dalam  penelitian  ini  dikembangkan  sebuah metode penelitian yang dibuat secara terstruktur sehingga  dapat  mempermudah  penulis  dan pembaca memahami penelitian yang dilakukan. Pada  gambar  1  menunjukkan  langkah  yang digunakan  dalam  penelitian  ini.  Metodologi dalam penelitian ini dilakukan secara sistematis sehingga  sesuai  dengan  tujuan  penelitian. Berikut ini adalah langkah-langkah
penyelesaian dalam penelitian ini.
Identifikasi masalah.
Pada tahap ini penulis menentukan permasalahan  yang  terjadi  dalam  operasional
armada  milik  Distrik  Navigasi  Kelas  I Surabaya. Identifikasi masalah penelitian dapat dilihat  pada  bab  pendahuluan  mengenai rumusan masalah
Gambar 1. Diagram alir penelitian
Studi literatur Studi  literatur  dilakukan  dengan  tujuan untuk  mendapatkan  teori  dan  metode  yang terkait dengan simulasi. Studi literatur dilakukan dengan membaca buku, review jurnal termasuk  pemahaman  terhadap  penelitian terdahulu  yang  sudah  dilakukan  dengan  tema yang hampir sama.
Pengumpulan Data
Data  yang  dibutuhkan  pada  penelitian  ini adalah :
1.Ship  particular  dari  armada  kapal  yang dimiliki oleh Distrik Navigasi kelas I Surabaya 2.Data petugas dan teknisi menara suar beserta lokasi penempatan mereka
3.Lokasi  SBNP  (Sarana  Bantu  Navigasi Pelayaran)  yang  terdiri  dari  menara  suar  dan rambu suar di lingkungan kerja Distrik Navigasi Kelas I Surabaya
4.Pola  trayek  kapal  sesuai  dengan  jadwal perawatan  SBNP  (Sarana  Bantu  Navigasi Pelayaran) dan trayek waktu tertentu
5. Anggaran bahan bakar minyak (BBM) dan air tawar dalam 1 (satu)   tahun.
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## Konstruksi Model Simulasi
Setelah identifikasi masalah sudah jelas dan data  yang  dikumpulkan  sudah  tersedia,  maka langkah selanjutnya adalah membangun sebuah model  simulasi  untuk  pola  trayek  dari  armada kapal  tersebut.  Model  simulasi  dikerjakan dengan software Arena. Model simulasi, seperti model  analitik,  memerlukan  masukan  untuk menghasilkan output yang diinginkan. Masukan dapat berupa variabel atau parameter[10]- [11]. Verifikasi
Verifikasi sistem dilakukan dengan dua cara: manual verifikasi dan tes komputerisasi. Tujuan verifikasi  adalah  untuk  memastikan  bahwa model yang telah dibuat dan ditransformasikan ke  dalam  komputer  benar.  Pertama,  verifikasi akan dilakukan untuk memastikan bahwa model yang  dibangun  sesuai  dengan  kondisi  nyata.. Artinya  model  yang  dibangun  dibandingkan dengan kondisi nyata sesuai data yang diberikan oleh narasumber dalam hal ini adalah Nahkoda kapal  dan  Kepala  Bidang  SBNP  dan  Armada dari  Distrik  Navigasi  Kelas  I  Surabaya. Selanjutnya,  model  diuji  menggunakan  Arena, software  simulasi  sistem  diskrit.  Software  ini akan  menemukan  kesalahan  pada  model  jika ada masalah. Setelah kedua metode verifikasi di atas  dilakukan  dan  keduanya  berhasil,  model dapat dianggap terverifikasi [12]-[13]. Validasi Validasi dilakukan untuk mengetahui apakah model yang dibuat mampu menggambarkan  perilaku  dan  karakteristik sistem  nyata  yang  diteliti  dan  dibahas.  Ini dilakukan dengan membandingkan hasil performa sistem nyata dengan uji statistik. Jika model  tidak  sesuai,  maka  akan  dilakukan analisis  dan  pemodelan  ulang.  Validasi  juga bertujuan  untuk  memperkuat  batasan  dan asumsi  yang  digunakan  serta  meningkatkan keyakinan terhadap model yang dibangun[14]- [15].
Analisa Pemilihan Skenario Tahap  analisa  dilakukan  untuk  beberapa skenario  trayek  yang  sudah  disimulasikan. Apakah dari beberapa pilihan trayek dari kapal- kapal  yang  beroperasi  tersebut  memenuhi batasan-batasan yang sudah ditentukan sebelumnya,  sehingga  bisa  ditarik  sebuah skenario  terbaik  berdasarkan  model  simulasi tersebut[16]-[17].
Skenario Terbaik Dari  hasil  analisa  dan  pemilihan  skenario yang  ada  dari  masing-masing  kapal,  maka selajutnya  dipilih  opsi  terbaik  yang  sesuai dengan karakteristik masing-masing kapal. Kesimpulan Tahap terakhir adalah membuat kesimpulan dari masalah yang dibahas. Kesimpulan ini akan menjawab  rumusan  masalah  dan  menentukan apakah  tujuan  penelitian  telah  dicapai  atau tidak..
Desain Logic Discrete Event Simulation.
Untuk  menjabarkan  proses  simulasi  dalam sistem  DES  tersebut,  maka  penulis  membuat desain logic yang digunakan untuk mempermudah  pemahaman  bagaimana  proses alur pemodelan dapat dilakukan. Skema desain logic dapat dilihat pada gambar 2 dibawah ini.
Gambar 2 . Diagram desain logic discrete event simulation
Dari Gambar 2. diatas dapat dijelaskan alur desain logic DES adalah sebagai berikut : a.  2  (dua)  unit  kapal  negara  kelas  I  yaitu KN.Bimasakti dan KN.Masalembo didedikasikan  untuk  dapat  melayani  rute existing  I  secara  bergantian.  Rute  I  hanya dilayani  kapal  kelas  I  karena  membutuhkan kapal  yang  mampu  membawa  logistik  dan personil untuk pergantian tugas jaga. Jika salah satu  kapal  tidak  bisa  berlayar  dikarenakan perawatan rutin terapung atau dock besar, maka kapal negara kelas I lainnya akan menggantikan melayani rute tersebut.
187
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
b. Kapal kelas I selain melayani rute existing I maka juga dapat melayani rute lainnya dengan pertimbangan  kapal  Kelas  II  tidak  dapat melaksanakan tugasnya dikarenakan perawatan atau ada penugasan lainnya.
c. 2 (dua) unit kapal kelas II yaitu KN. Damara dan  KN.AE-029 masing-masing  didedikasikan untuk melayani rute existing II dan III. Dimana perawatan  SBNP  jika  tanpa  ada  perawatan besar, maka dapat dilayani oleh kapal kelas II d. Kapal kelas II dapat juga melayani rute lain yaitu untuk arus mudik lebaran, Natal dan tahun baru dengan mempertimbangkan jumlah penumpang yang diangkut dan kapasitas kapal.

## Pengumpulan Data
Pada bagian ini dilakukan pengumpulan data yang  meliputi  ship  particular,  logbook,  lokasi SBNP,  dan  pola  trayek  kapal,  dimana  data tersebut  dapat  dilihat  pada  lampiran  1  s.d lampiran 15. Sedangkan untuk  anggaran BBM tahun  2022  adalah  sebesar  5  milyar  dengan asumsi  harga  BBM  per  liternya  adalah  Rp 23.000 Waktu Kapal Sandar dan Berlayar Waktu  kapal  sandar  diperoleh  dari  waktu yang dibutuhkan untuk setiap kapal melakukan kegiatan ketika ada penugasan. Jika kapal hanya melakukan  perawatan  dan  pengecekan  SBNP maka  waktu  yang  dibutuhkan  antara  2  s.d  12 jam, sedangkan jika kapal melakukan kegiatan pengiriman  logistik  dan  mobilisasi  penjaga menara  suar,  maka  waktu  yang  dibutuhkan kurang lebih antara 6 s.d 30 jam.
Untuk  waktu  berlayar  kapal  tiap  trayek ditentukan berdasarkan jarak tempuh dari setiap titik tujuan dalam Nautical Mile dengan Service speed  kapal rata-rata adalah 8 knot. Waktu ini berbeda  untuk  setiap  periode  pada  tiap  pola trayek. Perbedaan ini dikarenakan faktor cuaca, beban  kerja  serta  manuver  kapal.  Dengan menjumlahkan  waktu  berlayar  dan  waktu sandar  maka  didapatkan  RTD  (Round  Trip Day).  Tabel  waktu  kapal  sandar  untuk melakukan  kegiatan  di  setiap  titik  dan  waktu layar  dengan  data  5  periode  sebelumnya berdasarkan  logbook  dan  interview  dengan Nahkoda kapal
Tabel 1. Rata-rata Waktu Berlayar Dan Waktu
Sandar Pola Rute I No  Lokasi Jarak (mill) Rata- rata waktu Rata- rata waktu layar (jam) sandar (jam) 1 Surabaya- Bawean 85 11 15,6 2 Bawean- Gs.Pasir 25 4 6,8 3 Gs.Pasir- Karamaian 120 16,6 11,2 4 Karamaian- Masalembo 45 5,5 22 5 Masalembo- Payangan 85 10,8 8 6 Payangan- Sapudi 13 2,1 11,6 7 Sapudi- Kr.Tembaga 7 1,05 3,9 8 Kr.Tembaga- Kalianget 15 2,5 5,4 9 Kalianget- Buoy Merah 4 0,7 3,6 10 Buoy Merah- Buoy hijau 2 0,55 2,8 11 Buoy  Hijau- Pulau Raas 50 7 10 12 Pulau  Raas- P.kemudi 20 2,6 7,8 13 P.Kemudi- Kr.Takat 12 2,2 3,6 14 Kr.Takat- Mamburit 24 3,5 18,8 15 Mamburit- Kemirian 17 2,4 9,3 16 Kemirian- Soibus 38 4,5 18,2 17 Soibus-Sesiil 3 0,64 4,2 18 Sesiil- Sepanjang 20 2,7 20,8 19 Sepanjang- Sekala 25 3 10,7 20 Sekala- Surabaya 222 27,8 1.200 Tabel 2. Rata-Rata Waktu Berlayar Dan Waktu Sandar Pola Rute II No  Lokasi Jarak (mill) Rata- rata waktu layar (jam) Rata- rata waktu sandar (jam) 1 Surabaya- Buoy Tardan 47 8,7 11 2 Buoy Tardan- 6 0,8 8,4
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Dharma Tanjung 3 Dharma Tanjung-Gili Raja 30 3,85 5,2 4 Gili Raja- Gili Genteng 7 0,89 5 5 Gili Genteng- Ramsu Kr.Mas 53 6,3 5,8 6 Ramsu Kr.Mas- Buoy Luar Panarukan 36 4,2 10,6 7 Buoy luar Panarukan- Buoy Luar Probolinggo 40 4,5 9,8 8 Buoy luar Probolinggo- Buoy Merah 2 0,24 8 9 Buoy Merah- Buoy Kr.Katon 3 0,36 10,4 10 Buoy Kr.Katon- Gili Ketapang 4 0,47 4,4 11 Gili Ketapang- Karang Koko 15 1,7 3,4 12 Karang Koko- Ramsu Manila 8 0,91 8,4 13 Ramsu Manila- Ramsu Sirumpa 7 0,9 10,4 14 Ramsu Sirumpa- Surabaya 30 3,45 1.008
Untuk  pola  rute  III  dimana  kegiatan perawatan  yang  dilakukan  adalah  perawatan SBNP  buoy  penuntun  yang  berada  di  APBS (alur pelayaran barat Surabaya), jarak total yang harus  ditempuh  kapal  adalah  80  mill  dengan waktu  layar  total  kurang  lebih  10  jam.  Waktu layar  dari  tiap  buoy  menuju  buoy  yang  lain dapat dianggap sama atau tidak ada perbedaan yang  signifikan  dikarenkan  lokasi  yang
berdekatan, sehingga variasi waktu layar dapat diabaikan  Waktu  sandar  di  tiap  buoy  untuk melakukan perawatan tingkat ringan antara 1-2 jam,  sedangkan  perawatan  tingkat  sedang membutuhkan waktu antara 2-3 jam
Tabel 3 . Rata-Rata Waktu Sandar Pola Rute III No Lokasi Rata-rata  waktu  sandar (jam) 1 Buoy 1 1,8 2 Buoy 2 1,4 3 Buoy 3 1,8 4 Buoy 4 1,8 5 Buoy 5 1,6 6 Buoy 6 1,6 7 Buoy 7 1,6 8 Buoy 8 2 9 Buoy 9 1,8 10 Buoy 10 2,2 11 Buoy 11 1,8 12 Buoy 12 1,8 13 Buoy 13 2,0 14 Buoy 14 1,8 15 Buoy 15 1,8 16 Buoy 16 1,8 17 Buoy 17 1,8 18 Buoy 18 1,8 19 Buoy 19 1,8 20 Buoy 20 2,0 21 Buoy 21 1,6 22 Buoy 22 1,6 Pada  pola  rute  IV  dimana  ketika  kapal melakukan pelayanan terhadap pemudik Lebaran,  Natal  dan  tahun  baru,  waktu  kapal sandar  ditiap  pelabuhan  sudah  ditetapkan kurang lebih 2 jam. Data rata-rata waktu kapal berlayar dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4 . Waktu Kapal Sandar Dan Berlayar Pola Rute IV No  Lokasi Jarak (mill) Rata- rata waktu layar (jam) Rata- rata waktu sandar (jam) 1 Surabaya- Situbondo 165 19,4 2 2 Situbondo- Sapeken 106 11,6 2 3 Sapeken- Kalianget 122 13,7 2 4 Kalianget- Surabaya 150 16,4 2
189
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Rute  V  memiliki  pola  trayek  yang  kurang lebih sama dengan rute III, dimana ada 22 (dua puluh dua) pelampung suar / buoy yang berada di  sepanjang  APTS  (alur  pelayaran  timur Surabaya)  yang  digunakan  sebagai  buoy penuntun.  Jarak  total  yang  harus  ditempuh untuk  melakukan  perawatan  adalah  50  mil, sehingga total waktu layar adalah sekitar 6 jam. Waktu layar dari suatu titik buoy ke buoy yang lain  dapat  diabaikan karena  lokasinya  yang berdekatan.  Waktu  sandar  ditiap  buoy  untuk melakukan  perbaikan  minor  antara  1-2  jam, sedangkan  untuk  perbaikan  tingkat  sedang antara 2-3 jam.
Tabel 5. Rata-Rata Waktu Sandar Pola Rute V No Lokasi Rata-rata  waktu  sandar (jam) 1 Buoy 1 1,6 2 Buoy 2 2,2 3 Buoy 3 2,0 4 Buoy 4 1,6 5 Buoy 5 1,6 6 Buoy 6 1,8 7 Buoy 7 1,4 8 Buoy 8 2,2 9 Buoy 9 1,6 10 Buoy 10 2,2 11 Buoy 11 1,8 12 Buoy 12 2,2 13 Buoy 13 1,8 14 Buoy 14 1,6 15 Buoy 15 2,2 16 Buoy 16 1,6 17 Buoy 17 1,6 18 Buoy 18 2,2 19 Buoy 19 1,8 20 Buoy 20 1,4 21 Buoy 21 1,8 22 Buoy 22 1,8

## Pengolahan Data
Untuk  masing-masing  pola  rute,  waktu berlayar,  waktu  sandar,  dan  kecepatan  diolah untuk  distribusi  fitting  yang  akan  digunakan dalam pembuatan simulasi..
Distribution Fitting pola rute I Distribution  fitting  untuk  pola  rute  I dilakukan  terhadap  kecepatan  kapal  berlayar saat  menuju  tiap  titik  tujuan.  Dengan memasukan data kecepatan yang ada sebanyak 100  data  pada  input  analyzer  Arena,  maka didapatkan hasil seperti dibawah ini.
Gambar 3. Distribution Fitting Kecepatan Kapal Pola Rute I
Dari  gambar  diatas  dapat  dilihat  bahwa fitting  yang  dihasilkan  berupa  distribusi Triangular  sebab  jenis  data  merupakan  data kontinyu.  Distribusi  Triangular  memiliki  nilai minimum  2,  mode  8  dan  nilai  maksimum  10. Distribusi  ini  memiliki  square  error  sebesar 0,011,  nilai  ini  lebih  kecil  dari  0,05  sehingga kecepatan kapal berlayar pada pola rute I dapat direpresentasikan dengan persamaan ini.
Distribution Fitting pola rute II Untuk pola rute II, sama dengan pola rute I, dimana  dilakukan  distribution  fitting  untuk kecepatan kapal dengan data sebanyak 70 data dan  didapatkan  hasil  seperti  gambar  dibawah ini.
Gambar 4 . Distribution Fitting Kecepatan Kapal Pola Rute II
Dari gambar diatas didapatkan bahwa fitting yang  dihasilkan  berupa  distribusi  Erlang  yang ditunjukkan  dengan  persamaan  4+ERLA (0.611,7).  Distribusi  ini  memiliki  square  error sebesar 0,042, dimana nilai ini lebih kecil dari
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
0,05, sehingga kecepatan kapal dapat direpresentasikan dengan persamaan ini.
Distribution Fitting pola rute III
Untuk pola rute III dimana waktu layar dan kecepatan  dapat  diabaikan,  maka  distribution fitting dilakukan terhadap data pada lama waktu sandar ya berbeda-beda untuk ke-22 titik lokasi
Gambar 5 . Distribution Fitting Kecepatan Kapal

## Pola Rute III
Distribution Fitting pola rute IV Distribution  fitting  untuk  pola  rute  IV dilakukan  terhadap  kecepatan  kapal  berlayar saat  menuju  tiap  titik  tujuan.  Dengan memasukan  data  kecepatan  sebanyak  20  data pada  input  analyzer  Arena.  Pada  pola  rute  IV, waktu sandar kapal sudah ditentukan sebelumnya  yaitu  selama  2  (dua)  jam  untuk masing -masing titik pemberangkatan.
Gambar 6 . Distribution Fitting Kecepatan Kapal Pola Rute IV
Dari  gambar  6  diatas  terlihat  bahwa  pola distribusi  mengikuti  distribusi  Erlang  dengan
persamaan  yang  ditunjukkan  yaitu  7.26  + ERLA (0.578, 3). Distribusi ini memiliki square error  sebesar  0.003011,  dimana  nilai  ini  lebih kecil dari 0.05 sehingga lama waktu layar pada pola  rute  IV  dapat  direpresentasikan  dengan persamaan ini
Distribution Fitting pola rute V Distribution pola rute V sama dengan pola rute III.
Gambar 7. Distribution Fitting Kecepatan Kapal Pola Rute V
Dari  gambar  7  diatas  terlihat  bahwa  pola distribusi  mengikuti  distribusi  Beta  dengan persamaan  yang  ditunjukkan  yaitu  0.5  +  * BETA  (1.29,1.67).  Distribusi  ini  memiliki square error sebesar 0.000376, dimana nilai ini lebih  kecil  dari  0.05  sehingga  waktu  sandar pada  pola  rute  V  dapat  direpresentasikan dengan persamaan ini.

## Pembuatan Model Simulasi
Model  simulasi  dibangun  berdasarkan pemenuhan permintaan per jenis kapal terhadap permintaan  perawatan  menara  suar  dan  rambu suar  di  4  (empat)  rute  destinasi  dengan randomisasi  yaitu  :  ketersediaan  kapal,  waktu mulai  permintaan  dan  durasi  maintenance menara suar dan rambu suar. Model  dibangun  dalam  3  (tiga)  bagian submodel,  yaitu  :  submodel  create  ship, submodel destination, dan submodel maintenance  fulfilment.  Submodel  create  ship berisi  modul-modul  yang  berfungsi  untuk menciptakan entitas kapal, penugasan terhadap kapal dan proses antrian yang akan terjadi jika sedang  menunggu  permintaan  atau  demand atau karena adanya pergantian tugas tiap kapal. Atribut-atribut  kapal  meliputi  ship  class (ukuran),  kecepatan  kapal,  kapasitas  dan
191
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
konsumsi  BBM,  kapasitas  muat  orang  dan penumpang  serta  jadwal  perawatan  kapal  itu sendiri.  Gambar  8  menunjukkan  proses pembuatan model tersebut diatas.
Submodel  destination  berisi  modul  yang berfungsi untuk menciptakan demand maintenance sesuai jenis SBNP, apakah menara suar atau rambu suar, jadwal perawatan SBNP dan  breakdown  tak  terencana.  Submodel maintenance  fulfilment  berisi  modul-modul yang  berfungsi  untuk  menugaskan  kapal  ke suatu  rute  sesuai  jenis  kapal  dan  jenis  SBNP yang akan dirawat, dengan menghitung variable ukur  seperti  utilitas  dan  total  konsumsi  BBM kapal.
Dalam  proses  ini  ditentukan  jadwal dimulainya  perawatan  sesuai  dengan  kesiapan dan ketersediaan kapal. Durasi proses perawatan  didefinisikan  secara  acak  sesuai dengan data realisasi yang ada serta lama waktu sandar dengan menggunakan aturan lama aturan jam berlayar.  Algoritma yang diterapkan dalam submodel  ini  adalah  untuk  menguji  kesiapan skenario kapal dengan jadwal perawatan suar di setiap rute sehingga dapat menghasilkan utilitas kapal  dan  konsumsi  BBM  yang  dibutuhkan. Secara  keseluruhan  hasil  model  simulasi  ini dapat  mengukur  tingkat  utilitas  untuk  setiap jenis kapal termasuk perhitungan biaya disetiap kemungkinan skenario.
Alur Pembuatan Model Simulasi (Bagian I)
Alur pembuatan model simulasi (Bagian II)
Gambar 8 . Alur pembuatan model simulasi
Gambar  9  menunjukkan  tampilan  sub  model dalam  software  Arena  yang  digunakan  dalam pemodelan simulasi tersebut. Tampilan submodel  dalam  sotware  Arena  untuk  create ship  module  dapat  dilihat  pada  Gambar  9 dibawah ini.
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Selanjutnya  setelah  dari  sub  model  create ship  maka  dilanjutkan  untuk  submodel destination,  dimana  pada  sub  model  ini  sudah ditentukan  pola  masing-masing  rute  seperti yang terlihat pada gambar 10 dibawah ini
Gambar 10. Tampilan submodel destination pada software Arena
Pada  submodel  ini  juga  terdapat  atribut maintenance yang dimasukkan ke dalam model untuk mensimulasikan bahwa ditiap titik tujuan ada  beberapa  jenis  perawatan  yang  perlu dilakukan  yang  dibedakan  berdasarkan  jenis SBNP  nya,  yaitu  apakah  menara  suar  atau rambu  suar  seperti  terlihat  pada  gambar  11 dibawah ini
Gambar 11. Tampilan submodel destination untuk atribut perawatan SBNP
Terakhir  untuk  submodel  maintenance fullfilment  digunakan  untuk  menunjukkan proses dimana setiap penugasan kapal yang ada dibatasi  oleh  waktu  perawatan  kapal,  lama waktu  layar  dan  waktu  sandar,  dapat  dilihat pada gambar 12 dibawah ini.
Dengan mempertimbangkan faktor anggaran BBM yang tersedia serta utilitas kapal yang  tercapat,  maka  selanjutnya  dapat  dipilih skenario  yang  terbaik.  Jika  pada  pemilihan skenario  ini  masih  belum  didapatkan  nilai terbaik,  maka  akan  dilakukan  rerouting  pada rute sub model destination.
Gambar 12 . Tampilan submodel Maintenance fullfilment pada software Arena.

## Verifikasi
Verifikasi  digunakan  untuk  memastikan bahwa  model  simulasi  merepresentasikan konsep model; dalam model simulasi, verifikasi dilakukan  melalui  pengujian  model  untuk memastikan  bahwa  tidak  ada  kesalahan.  Pada penelitian ini, dilakukan dengan “check model” untuk  melihat  apakah  ada  kesalahatan  dalam pembuatan  model.  Dari  gambar  13  terlihat bahwa pesan dari software simulasi adalah “No Error or Warning in Model”. Berdasarkan hasil tersebut  maka  dapat  dikatakan  bahwa  model yang  dibuat  telah  terverifikasi  dan  tidak  ada kesalahan pada model.
193
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Gambar 13 . Tampilan pada Arena setelah dilakukan verifikasi.

## Validasi
Validasi model dilakukan untuk memastikan apakah  model  yang  dibangun  sudah  mampu merepresentasikan  sistem  pada  kondisi  nyata. Validasi  dilakukan  dengan  membandingkan antara  data  dilapangan  dengan  data  hasil simulasi.
Pada tahap validasi digunakan uji t-test two sample  assuming  equal  variance,  yaitu  t-test yang digunakan untuk menguji perbedaan rata- rata  (mean)  dari  2  (dua)  variabel  dari  sample yang  berbeda  dengan  mengasumsikan  kedua sampel  tersebut  memiliki  variance  yang  sama. Tahapan  pengujian  t-test  tersebut  adalah sebagai berikut :
Hipotesis H0 = µ1 =  µ2 H1 = µ1 ≠  µ2 Signifikan level, α = 0,05
Kriteria penerimaan Terima H0 jika t-hitung ≤ t- tabel Tolak H0 jika t-hitung > t-tabel Hasil  uji  t-test  pada  program  excel  dengan menggunakan fitur Data analysis pada pola rute I dapat dilihat pada tabel 2.6 dibawah ini
Tabel 6. Hasil uji t-test pada pola rute I
Dari data pada Tabel 6 diatas, terlihat bahwa nilai t  -test  yaitu 1,95 < nilai t  critical  two tail (1,97) artinya terima H0, dengan kata lain tidak ada  perbedaan  yang  signifikan  antara  data  dan hasil  simulasi.  Demikian  seterusnya  dilakukan uji  t-test  pada  pola  rute  lainnya  sehingga didapatkan  hasil  yang  dirangkum  pada  tabel  7 dibawah ini.
Tabel 7. Hasil uji t-test untuk semua rute Rute I Rute II Rute III Rute IV Rute V t-Stat 1.95 0.53 0.25 0.47 0.34 t- Critical two tail 1.97 1.98 1.97 4.30 1.97
Dari Tabel 7 diatas terlihat bahwa nilai t-test atau t-stat lebih kecil dari nilai t critical two tail atau  t-hitung,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa  tidak  ada  perbedaan  yang  signifikan antara data dan hasil simulasi untuk semua pola rute  yang  disimulasikan.  Sehingga  hasil simulasi dapat dinyatakan valid

## 3. Hasil dan Pembahasan
Dengan  menggunakan  4  (empat)  skenario yaitu  skenario  pertama  adalah  kondisi  dimana hanya  3  (tiga)  unit  kapal  negara  yang  berlayar masing-masing adalah
KN.Bimasakti,
KN.Damara  dan  KN.AE-209  untuk  melayani rute yang sudah ditentukan dengan KN.Masalembo  sebagai  kapal  kelas  I  pada posisi stand by, hal ini dikarenakan daya mesin yang besar sehingga membutuhkan BBM yang tinggi  serta  adanya  keterbatas  anggara  BBM dalam satu tahun anggaran.
Skenario  kedua  adalah  sama  dengan skenario pertama, akan tetapi kapal kelas I yang tidak  berlayar  adalah  KN.Bimasakti.  Pada kedua  skenario  ini  yaitu  skenario  pertama  dan kedua,  kapal  kelas  I  yang  tidak  berlayar, keberadaanya  bisa  dianggap  tidak  ada  dalam armada  aktif.  Hal  ini  disebabkan  karena kebutuhan  BBM  untuk  mesin  bantu  saat  kapal idle bisa diabaikan karena kapal menggunakan sambungan  darat  (shore  connection)  ketika kapal berada di pangkalan.
Skenario  ketiga  adalah  keempat  kapal berlayar sesuai pola rute yang sudah ditentukan
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
dengan  pembagian  rute  seperti  yang  sudah dijelaskan  sebelumnya  pada  sub  bab  desain logic DES
Skenario  terakhir  atau  skenario  keempat adalah  adanya  kapal  yang  tidak  dapat beroperasi dikarenakan kapal harus melakukan perbaikan  besar  atau  docking.  Dengan  adanya kapal yang docking maka berpengaruh terhadap ketersediaan kapal siap operasi. Jadwal docking setiap kapal dapat dilihat pada Tabel 8
Tabel 8 . Jadwal Docking Kapal Bima sakti Masa lembo Damara  AE- 209 Last dock Okt 2020 Nov 2021 Nov 2021 Sep 2022 Next dock Jan 2024 Okt 2024 Okt 2024 Agus 2025
Selain  itu  diskenariokan  pula  bahwa keempat  kapal  mempunyai  waktu  downtime untuk  perawatan  terapung  yang  berbeda-beda ketika  kapal  berada  di  pangkalan  Distrik Navigasi  Surabaya.  Kapal-kapal  tersebut mempunyai  jadwal  perawatan  rutin  bulanan yang sudah disusun sebelumnya sesuai dengan rencana  kerja  dan  anggaran  yang  tersedia.  Di saat kapal-kapal tersebut melakukan perawatan, maka  status  kapal  tidak  dapat  berlayar  sampai dengan  perawatan  rutin  selesai  dikerjakan. Tabel  skenario  perawatan  tiap  kapal  dapat dilihat pada Tabel 9
Tabel 9 . Skenario Perawatan Tiap Kapal Maintenance Kapal Uptime (hari) Downtime (hari) Bimasakti 26-23 4-7 Masalembo 25-20 5-10 Damara 28-26 2-4 AE-209 28-26 2-4 Pada  keempat  skenario  diatas  diasumsikan bahwa kedua kapal negara kelas I dapat berlayar untuk  melayani  semua  titik  SBNP  disetiap lokasi, baik itu berupa menara  suar dan rambu
suar termasuk rute untuk mengangkut penumpang  saat  kondisi  Natal,  Lebaran  dan Tahun  baru.  Sedangkan  kapal  negara  kelas  II hanya dapat melayani rambu suar saja yang ada di  semua  pola  rute  baik  rute  I,  II,III  dan  V, dimana  pada  kondisi  existing,  kapal  kelas  II hanya melayani perawatan rambu suar pada rute III dan V saja. Sehingga untuk memenuhi kedua skenario  tersebut  dibuatlah  matrik  jarak  untuk semua titik. Matrik jarak ini digunakan di dalam pemodelan  di  software  Arena,  sehingga  setiap kapal yang berlayar diasumsikan dapat berlayar dari  suatu  titik  ke  titik  yang  lain  dalam  suatu pola  rute  secara  random  dan  tidak  selalu berurutan seperti pola existing.
Di  dalam  pemodelan  juga  diskenariokan bahwa  jadwal  pemintaan  untuk  perawatan SBNP  dilakukan  setiap  6  (enam)  bulan  sekali termasuk  untuk  rute  Natal  dan  Lebaran,  yang diasumsikan terlaksana di awal dan akhir tahun. Randomisasi  yang  digunakan  untuk  perawatan ini  adalah  menggunakan  distribusi  normal. Rangkuman  untuk  skenario  ini  dapat  dilihat pada tabel 10 dibawah ini.
Tabel 10 . Jadwal Siklus Maintenance
Jadwal maintenance Initial date Siklus berikutnya (6 bulan) Rute I 1 Februari 1 Agsutus Rute II 1 Mei 1 November Rute III
1 April 1 Oktober Rute IV
20 Desember  20 Juni
Rute V 1 Oktober 1 April
Dengan  memasukkan  semua  parameter tersebut diatas untuk keempat skenario kedalam model  simulasi,  maka  didapatkan  hasil  dalam bentuk  spreadsheet.  Dari  hasil  pemodelan tersebut didapatkan nilai utilitas kapal berlayar dalam  1  (satu)  tahun,  total  hari  berlayar  dan kebutuhan BBM seperti terlihat pada  Tabel  11 sampai dengan Tabel 14
195
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia
Tabel 11 . Utilitas skenario I
Bim a Sakt i Masa lemb o Damar a AE 209 Tota l hari Utilita s (%) 0,18 1 0,00 0,024 0,0 1
Hari 66 0 9 7 82
Skenario  I  membutuhkan  total  BBM sebanyak 151.368 liter yang jika dikonversikan ke rupiah sebesar Rp. 3,4 miliar.
Tabel 12. Utilitas skenario II
Bim a Sakt i Mas a lemb o Damar a AE 209 Tot al hari Utilit as (%) 0 0,33 0,04 0,02 8 Hari 0 121 15 10 146
Skenario  II  membutuhkan  total  BBM sebanyak 305.957 liter yang jika dikonversikan ke rupiah sebesar Rp 7 miliar
Tabel 13 . Utilitas skenario III
Bim a Sakt i Mas a lemb o Damar a AE 209 Tot al hari Utilit as (%) 0,21  0,48 0,039 0,02 7 Hari 78 176 14 10 278
Skenario  III  membutuhkan  total  BBM sebanyak 240.238 liter yang jika dikonversikan ke rupiah sebesar Rp 5,5 miliar
Tabel 14 . Utilitas skenario IV
Bim a Sakt i Mas a lemb o Dama ra AE 209 Tot al hari Utilit as (%) 0,13 7 0,43 9 0,028 0,03 9 Hari 50 160 10 14 234
Skenario  IV  membutuhkan  total  BBM sebanyak 204.017 liter yang jika dikonversikan ke rupiah sebesar Rp 4,7 miliar

## 4. Kesimpulan dan Saran
Dari  hasil  pembahasan  diatas,  maka  bisa ditarik  kesimpulan  untuk  menjawab  tujuan penelitian  seperti  yang  terdapat  pada  Bab  I, sebagai berikut :
1.Pada  pola  rute  yang  dijalankan  saat  ini yaitu sesuai skenario I, maka dapat disimpulkan bahwa  pola  rute  ini  membutuhkan  BBM  yang lebih sedikit dari anggaran BBM yang tersedia yaitu  sebesar  Rp  3,4  miliar.  Akan  tetapi skenario  ini  memiliki  kekurangan  yaitu  kapal kelas  I  Masalembo  mempunyai  utilitas  yang rendah  karena  tidak  difungsikan  secara maksimal. Sedangkan total hari untuk kesemua kapal berlayar adalah 82 hari
2.Skenario penugasan kapal yang baru selain harus  sesuai  dengan  anggaran  BBM  yang tersedia  juga  diharapkan  dapat  memenuhi tingkat  utilitas  kapal  berlayar  dalam  setahun. Dengan memperhatikan dua parameter  tersebut maka  skenario  III  bisa  dipilih  sebagai  pola penugasan yang baru
3.Skenario  III  dipilih  sebagai  skenario terbaik  berdasarkan  hasil  simulasi  karena skenario  III  membutuhkan  anggaran  yang sedikit lebih besar dari anggaran  yang  tersedia yaitu  Rp  5,5  miliar,  tetapi  memiliki  utilitas kapal yang tinggi yaitu total 278 hari untuk total keempat kapal berlayar dalam satu tahun.

## 5. Daftar Pustaka
[1] S.  Frisch,  P.  Hungerländer,  and  A. Jellen, “On a Real-World Railway Crew Scheduling  Problem,” Transp.  Res. Procedia ,  vol.  62,  no.  Ewgt  2021,  pp. 824–831, 2022, doi: 10.1016/j.trpro.2022.02.102.
[2] M.  Fuentes,  L.  Cadarso,  and  Á.  Marín,
“A  Fix  &  Relax  matheuristic  for  the Crew  Scheduling  Problem,” Transp. Res.  Procedia ,  vol.  33,  pp.  307–314, 2018, doi: 10.1016/j.trpro.2018.10.107.
[3] R. Alexsander, Y. Malonda, P. Eka, and D. Karunia, “PENGEMBANGAN
Authors  retain  copyright  and  grant  the  journal  right  of  first  publication  with  the  work  simultaneously  licensed  under  a Creative Commons Attribution 4.0 International License Program Studi Teknik Industri, Universitas Muhammadiyah Gresik, Jawa Timur, Indonesia

## SIMULASI
DISKRIT PADA PERANCANGAN ULANG TATA
LETAK  PRODUKSI  UD  .  GAJAH DELTA GUNA,” pp. 26–34, 2023.
[4] J.  Informatika  and  E.  Bisnis,  “Jurnal Informatika  Ekonomi  Bisnis  Simulasi Sistem  Pelayanan  Rawat  Jalan  Pasien menggunakan Simulasi Kejadian Diskrit (  DES  ),”  vol.  4,  pp.  5–9,  2022,  doi:
10.37034/infeb.v4i4.165.
[5] P. Simulasi, S. Diskrit, D. Mengurangi, T.  Antrian,  D.  Perbaikan,  and  S. Appointment,  “Jurnal  Teknik  Elektro dan Informatika,” vol. 4, no. 2, pp. 60– 72, 2022.
[6] R. M. Wood, S. J. Moss, B. J. Murch, C. Davies,  and  C.  Vasilakis,  “Improving
COVID-19 vaccination centre operation through computer modelling and simulation,” no. December 2020, 2021.
[7] I.  K.  Hutomo,  K.  Hosana,  I.  Gunawan,
L.  Permata,  and  S.  Hartanti,  “Optimasi Waktu Penyelesaian Kuota Vaksin pada Layanan Vaksinasi di Pusat Perbelanjaan dengan Simulasi Kejadian Diskrit,” vol. 9, no. 1, pp. 13–21, 2023.
[8] R.  I.  Liperda  and  R.  Rahmadanti, “Simulasi  Aktivitas  Bongkar  Muat  di Terminal Petikemas,”  vol. 9, no. 1, pp. 79–85, 2023.
[9] A.  A.  Rakhmasari  and  I.  Dharmayanti, “Integrasi  Value  Stream  Mapping dengan  Simulasi  Kejadian  Diskrit : Studi  Kasus  Lean  Distribution,”  vol.  9,
no. 2, pp. 117–126, 2023.
[10] R. I. Liperda, N. R. Fatahayu, and E. V. Khairunnisa,
“Simulasi Sistem
Penggunaan  Ruangan  di  Gedung  Griya
Legita  Universitas  Pertamina,”  vol.  8,
no. 2, 2021.
[11] D. Krisnadi et al. , “ANALISIS PREMI DAN  CADANGAN  PREMI  MODEL MULTIPLE STATE DISKRIT DENGAN SIMULASI MONTE
CARLO,” vol. X, no. X, pp. 1–5, 2019.
[12] T.  Truk,  S.  Kasus,  and  P.  T.  Xyz,
“Model  Simulasi  Sistem  Diskrit  untuk Meminimasi  Rata-rata  Waktu,”  vol.  4, no. 2, pp. 122–136, 2022.
[13] S. Dewanto, A. Santosa, D. Andriani, P. Studi,  T.  Industri, and U. K. Indonesia, “Simulasi sistem pelayanan  rawat  jalan di  rumah  sakit  menggunakan  simulasi kejadian  diskrit,”  pp.  25–36,  doi: 10.34010/iqe.v8i1.2725.
[14] P. T. Tirta and I. Nusantara, “Perancangan  Model  Simulasi  dan Perbaikan  Lini  Produksi  Pompa  Air Tipe PS – 135 E Menggunakan Simulasi Diskrit dan Theory Of Constraint pada,” vol. 13, no. 1, 2022.
[15] B.  Di  and  P.  T.  Xxx,  “PERBAIKAN
SISTEM  TRANSPORTASI  DENGAN

## SIMULASI
PROMODEL UNTUK MENINGKATKAN RITASI PENGIRIMAN,” vol. 20, no. 1, pp. 5– 10, 2020.
[16] M. Neagoe and H. Hvolby, “positioning data  mitigation  approaches  effect  on congestion,” Simul.  Model.  Pract. Theory , p. 102362, 2021, doi:
10.1016/j.simpat.2021.102362. [17] D.  P.  Susetyo,  A.  O.  Moeis,  and  D.  K. Wibisono, “Jurnal Penelitian
Transportasi  Laut,”  vol.  21, pp.  71–82,
2019.