## EVALUASI KINERJA SISTEM DISTRIBUSI PERUSAHAAN BATUBARA DENGAN ADANYA PENAMBAHAN COAL TERMINAL
SRI GUNANI PARTIWI 1 , I.K. GUNARTA 2 , MOHAMMAD HIDAYATULLAH 3 1, 2, 3 Jurusan Teknik Industri Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya
E-mail: srigunani@ie.its.ac.id; hidayatullah.ieits@gmail.com

## ABSTRAK
Perusahaan 'X' berencana untuk membangun terminal batubara baru sebagai strategi untuk mengambil alih infrastruktur dan meningkatkan tingkat layanan untuk pelanggan. Ide ini dipicu oleh proyeksi permintaan lokal masa depan karena proyek mega (10.000 megawatt) dan kemampuan keuangan perusahaan juga menjadi latar belakang pengembangan terminal batubara baru. Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis kinerja sistem distribusi dengan pembangunan pelabuhan baru dan persediaan. Ukuran kinerja adalah kehandalan, biaya, tanggap, dan fleksibilitas dari sistem distribusi. Metode utama yang digunakan dalam penelitian ini adalah pemodelan sistem dan simulasi. Langkah pertama untuk melakukan penelitian ini adalah mengembangkan model distribusi sistem yang ada dan model baru (dengan pelabuhan dan stockpile). Menjalankan model simulasi yang dilakukan dengan merancang dua skenario, yaitu menggunakan permintaan tetap produk dari PLTU dan meningkatnya permintaan produk doe untuk pengembangan pembangkit listrik baru. Hasil dari pengukuran simulasi dan kinerja untuk kedua model menunjukkan distribusi yang pendirian terminal batubara baru bagi perusahaan akan berpengaruh positif terhadap kinerja sistem distribusinya.

## Kata kunci: distribusi batubara, kinerja distribusi, distribusi pemodelan sistem

## ABSTRACT
The company 'X' plans to build a new coal terminal as the strategy to take over the infrastructure and improve the service level for the customers. This idea was triggered by the projection of future local demand due to the mega project (10,000 MegaWatt) and the financial capability of the company are also became the background of developing the new coal terminal. The objective of this research is to analyze the performance of distribution system with the development of new port and stockpile. The performance measure are reliability, cost, responsiveness, and flexibility of the distribution system. The main methods used in this research are system modelling and simulation. The first step for doing this research is developing existing distribution system model and the new model (with port and stockpile). Running the simulation of that model was done by designing the two scenario, i.e. using the fixed demand of product from PLTU and increasing of demand of products doe to the development of new power plant. The results from simulation and performance measurement for both distribution model show that the founding of new coal terminal for the company will affect positively to the performance of its distribution system.

## Key words: coal distribution, distribution performance, distribution system modeling

## PENDAHULUAN
Indonesia  memiliki  potensi  sumber  energi batubara yang cukup tinggi dengan potensi batubara 19.3 milayar ton dan banyak perusahaan batubara. Perusahaan-perusahaan tersebut beroperasi untuk memenuhi kebutuhan demand dalam dan luar negeri. Demand di dalam negeri terhadap batubara yang paling besar adalah sektor listrik yaitu dipergunakan untuk  pembangkit  listrik  tenaga  uap  (PLTU). Demand batubara di dalam negeri diproyeksikan akan mengalami peningkatan. Hal ini terkait dengan adanya mega proyek PLTU 10.000 Megawat. Pada Blueprint Pengelolaan Energi Nasional 2006-2030 yang  diatur  dalam  Peraturan  Presiden  Nomor
5  Tahun  2006  disebutkan  bahwa  pemerintah mentargetkan pada tahun 2025 ketergantungan Negara Indonesia terhadap minyak sudah berkurang. Dari  pengalihan  tersebut,  batubara  menduduki porsi terbesar dalam pemanfaatan energi nantinya (ESDM, 2006)
Pemerintah mengeluarkan beberapa kebijakan baru  di  antaranya  tentang  Domestic  Market Obligation (DMO). Aturan ini ditentukan besaran jumlah batubara yang harus dipasok oleh Badan Usaha Penambangan Batubara (BUPB) ke dalam negeri. Besarnya DMO ini ditetapkan oleh Dirjen Mineral  dan  Batubara  dalam  periode  tertentu dengan  berdasar  kepada  pergerakan  demand
dalam negeri. Perusahaan melihat hal ini sebagai Perusahaan melihat hal ini sebagai suatu peluang dan juga ancaman. Peluang yang ada  adalah  adanya  peningkatan  demand  dalam negeri, sementara ancamannya adalah banyaknya kompetitor  yang  semula  fokus  pada  pasar  luar negeri, akan mulai fokus bermain di pasar dalam negeri. Keadaan ini membuat pihak manajemen berpikiran untuk melakukan suatu strategi baru dengan cara melakukan penguasaan infrastruktur berupa pendirian coal terminal yang memiliki lokasi berdekatan konsumen utama. Namun demikian, perusahaan masih belum tahu secara pasti apakah rencana ini dapat meningkatkan performansi sistem distribusi perusahaan atau tidak. Oleh karena itu perlu dilakukan evaluasi tentang efektivitas dari aspek performansi sistem distribusinya.
Penelitian bertujuan untuk mengevaluasi model sistem distribusi batubara existing yang dimiliki perusahaan, menganalisis model sistem distribusi perusahaan  dengan  adanya  pembangunan  coal terminal  yang  baru  dan  mengukur  performansi model sistem distribusi batubara yang baru. Hasil penelitian ini dapat memberikan sejumlah manfaat di antaranya perusahaan dapat mengetahui gambaran performansi sistem distribusi apabila pendirian coal terminal baru direalisasikan dan dapat menjadi dasar bagi perusahaan untuk melakukan eksekusi terhadap rencana pendirian coal terminal baru.

## METODE
Pada bagian ini diuraikan metode yang digunakan dalam penelitian secara rinci. Secara umum terdapat tujuh tahapan yaitu tahap identifikasi permasalahan, tahap pengumpulan dan pengolahan data, tahap pembuatan  model  (modelling),  tahap  running model, tahap analisis, tahap komparasi serta tahap kesimpulan  dan  saran.  Data yang dikumpulkan Data  yang  dikumpulkan di dalam penelitian ini meliputi: structural data, operational data dan numerical data. Sedangkan pengolahan yang dilakukan adalah melakukan fitting distribusi terhadap data tertentu dan melakukan pembobotan kriteria performansi. Selanjutnya ada dua tahap utama dalam pemodelan yaitu pemodelan itu sendiri dan simulasi atas beberapa skenario yang telah ditentukan serta analisis performansi.

## Tahap pemodelan dan simulasi
Pada  tahap  ini  dilakukan  pembangunan model  yang  dapat  merepresentasikan  sistem distribusi existing dan sistem rencana distribution systems dengan adanya penambahan coal terminal (dermaga dan stockpile). Pada kedua model ini akan diberlakukan 2 skenario yaitu skenario kenaikan demand dan skenario demand tetap. Model yang
telah terbentuk nantinya, baik itu model existing maupun model rencana, akan dilakukan verifikasi dan validasi. Pada tahap simulasi dilakukan running simulasi terhadap model simulasi yang telah dibuat. Dari hasil running ini akan dapat diidentifikasi perilaku dari masing-masing sistem.

## Tahap Analisis
Analisis  dilakukan  terhadap  hasil  running simulasi dan juga analisis performansi dari masing- masing model. Analisis yang akan dilakukan terhadap Analisis yang akan dilakukan terhadap hasil running simulasi meliputi: 1) Capacity total yang dapat dipenuhi oleh sistem existing rencana; 2) Rata-rata waktu tunggu dari entity yang ada; 3) Rata-rata jumlah entity yang ada di dalam antrian dalam  waktu  tertentu;  4)  Utilitas dari mesin Utilitas  dari  mesin atau  peralatan  yang  digunakan;  5)  Frekuensi pengangkutan yang ada di dalam sistem existing. Sedangkan analisis performansi dari masing-masing model meliputi analisis Cost, Flexibility, Reliability, Responsiveness, dengan menggunakan data hasil simulasi  model  dan  juga  data  quantitative  hasil pengumpulan data dan perhitungan. Komparasi Komparasi performansi dari kedua model sistem yang ada akan memberikan informasi manakah di antara dari kedua sistem yang ada yang memiliki performansi lebih baik. Komparasi yang dilakukan adalah komparasi antara performansi secara keseluruhan dari masing- masing model sistem dan skenario yang ada.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Perusahaan mendistribusikan batubara hasil produksinya  di  Sumatera  Selatan  ke  pelanggan utama mereka di dalam negeri yaitu PLTU Suralaya (Propinsi Banten) dengan menggunakan kapal yang berasal dari dua titik menuju Pelabuhan Suralaya. Kapal yang berasal dari titik pertama adalah jenis kapal Tongkang, sedangkan dari Pelabuhan kedua terdapat 4 jenis kapal, yaitu kapal Tongkang, kapal Panamax,  kapal  Saraswati  dan  kapal  Adhiguna Tarahan.  Terdapat  3  pelabuhan  yang  diamati antara lain Pelabuhan Muat Tarahan, Pelabuhan Muat Kertapati, dan Pelabuhan Bongkar Suralaya. Pelabuhan Muat Tarahan terletak di 420 km dari lokasi  pertambangan  Tanjung  Enim.  Pelabuhan ini biasa digunakan untuk muat batubara dengan tongkang,  kapal  handysize  (kapal  Tarahan  dan Saraswati)  dan  kapal  Panamax.  Pelabuhan  ini memiliki stockpile dengan kapasitas 560.000 MT dan kecepatan muat 3000 ton per jam. Pelabuan Kertapati merupakan  pelabuhan  muat  yang  dikhususkan untuk  tongkang.  Pelabuhan  ini  dan  digunakan untuk pemuatan batubara dengan tujuan domestik dan ekspor. Pelabuhan ini memiliki stockpile dengan
kapasitas  40.000  MT  dan  kecepatan  muat  2500 ton  per  jam.  Sementara  itu  pelabuhan  Suralaya merupakan  pelabuhan  bongkar  yang  terletak di  daerah  dioperasikan  sepenuhnya  oleh  PLTU Suralaya. Pelabuhan ini memiliki 4 dermaga yang memiliki peruntukan tersendiri. Dermaga tersebut antara  lain  dermaga  1,  dermaga  2,  SPOJ  (Semi Permanent Oil Jetty) dan SPJ (Semi Permanent Jetty).
Dua jenis kapal yang melakukan proses bongkar di dermaga 1, yaitu Kapal Tarahan dan Saraswati. Kedua kapal ini mengangkut batubara yang berasal dari  perusahaan.  Kedua  kapal  ini  memiliki  self Unloader dengan kecepatan bongkar 1600 ton/jam. Dermaga  2  diperuntukkan  bagi  semua  supplier PLTU Suralaya. Dermaga ini biasanya digunakan untuk bongkar kapal besar sekelas panamax dan juga tongkang. Kecepataan bongkar di dermaga ini  adalah  1600  ton  per  jam  untuk  Panamax (menggunakan 2 grab) dan 800 ton per jam untuk tongkang (menggunakan 2 grab).
Dermaga  SPOJ  (Semi  Permanent  Oil  Jetty) mngggunakan  floating  crane  (2  grab)  dengan kecepatan  bongkar  1500  ton/jam,  dan  hanya diperuntukkan untuk bongkar tongkang. Sedangkan dermaga SPJ (Semi Permanent Jetty), digunakan untuk  bongkar  tongkang  dengan  menggunakan excavator dan dumb truck. Dum truck yang biasanya digunakan adalah sebanyak 10–14 unit. Kecepatan bongkar  dari  alat  bongkar  di  jetty  ini  adalah 300 ton/jam. Jetty ini juga hanya diperuntukkan untuk tongkang. Dermaga Salira merupakan coal terminal yang direncanakan akan berdiri. Dermaga ini rencananya akan memiliki kecepatan bongkar 350  ton  per  jam  dan  memiliki  stockpile  dengan kapasitas 135.000 ton.
Terdapat 2 komponen biaya yang digunakan untuk menghitung total cost di dalam penelitian ini yaitu cost of transportation dan cost of port service. Komponen  biaya  transportasi  ini  terdiri  dari  2 yaitu tarif dasar dan biaya tambahan. Tarif dasar transportasi ini mengambarkan tentang besaran biaya yang harus dikeluarkan per tonase per mil. Sedangkan biaya tambahan yang ada merupakan biaya yang dikenakan oleh pemilik kapal kepada shipper (penyewa) sebagai akibat pemakaian kapal melebihi batas waktu perjanjian (biaya demorage). Besarnya biaya tambahan yang dikenakan adalah sebesar Rp. 5000,00 per ton. Komponen Komponen cost of port service akan dikenakan kepada kapal sejak pertama kapal berada di wilayah perairan suatu pelabuhan. Biaya ini tersusun atas biaya rambu, biaya labuh, biaya  pandu,  biaya  tunda,  biaya  tambat,  biaya bongkar biaya dermaga dan biaya keagenan.

## Elemen Sistem
Komponen  sistem  yang  perlu  di  identifikasi adalah entity yang akan diamati, karakteristik dari tiap-tiap entity yang diamati (atribut), informasi yang  ada  di  dalam  sistem  dan  mempengaruhi sistem, aktivitas yang ada di dalam sistem, resourse yang terlibat di dalam sistem, data-data yang perlu diinputkan ke dalam sistem dan control (bagaimana sistem tersebut berjalan).

## Entity
Entity yang diamati adalah kapal yang digunakan oleh perusahaan untuk memasok batu baranya ke PLTU Suralaya. Seperti yang telah disampaikan pada  penjelasan  sebelumnya  bahwa  kapal  yang digunakan oleh perusahaan terdapat 4 jenis, yaitu Tongkang, kapal Saraswati, kapal Tarahan, dan kapal Panamax. Selain 4 entity tersebut, ada entity lain  yang  ada  di  dalam  sistem  yang  akan  ikut disimulasikan. Hal ini diperlukan karena entity lain tersebut sangat mempengaruhi performansi sistem. Entity tersebut ada 2 jenis yaitu kapal supplier lain dengan jenis tongkang dan kapal supplier lain dengan jenis panamax.
Entity tarahan memiliki truster sehingga tidak membutuhkan tunda untuk sandar maupun lepas sandar.  Selain  itu,  entity  ini  juga  memiliki  self Unloader sehigga tidak membutuhkan alat bongkar pada saat tiba di pelabuhan bongkar. Kapal ini dapat mengangkut batubara 10.000–15.000 ton. Entity saraswati juga memiliki self Unloader seperti halnya kapal tarahan sehingga juga tidak membutuhkan alat Unloader, akan tetapi entity ini tidak memiliki truster sehingga masih membutuhkan tunda untuk proses sandar dan lepas sandar. Kapasitas angkut kapal ini lebih besar daripada Tarahan yaitu 20.000–30.000 ton. Entity tongkang tidak memiliki self Unloader dan juga truster seperti halnya Tarahan atau Saraswati. Muatan kapal ini pun lebih kecil apabila dibandingkan dengan  Tarahan,  Saraswati,  ataupun  Panamax. Kapal  ini  memiliki  daya  angkut  sampai  dengan 13.000 ton. Entity panamax merupakan entity yang paling besar dibandingkan dengan entity yang lain yang ada di dalam sistem. Entity ini memiliki ukuran yang sangat besar dan memiliki kapasitas angkut ±  60.000  ton.  Entity  tongkang  supplier  lain memiliki karakteristik yang sama dengan tongkang perusahaan, hanya saja kepemilikan dari entity ini adalah bukan milik perusahaan. Entity panamax supplier lain juga hampir memiliki karakteristik yang hampir sama dengan karakteristik panamax perusahaan.

## Resource
Resource yang ada di dalam sistem dan yang akan digunakan di dalam model simulasi antara lain resource berth, Unloader, conveyor transfer, dan kapal tunda. Resource berth yang digunakan ada 4 yaitu berth D1, berth D2 (dermaga 2), berth SPOJ, dan berth SPJ. Kapal tunda yang dapat digunakan di dalam sistem real terdapat 7 kapal. Unloader yang ada di dalam sistem dan nantinya juga digunakan dalam model simulasi yaitu: Unloader D1 dengan kecepatan bongkar 1600 ton per jam; Unloader D2 dengan kecepatan bongkar 1600 ton per jam untuk Panamax  dan  800  ton  per  jam  untuk  tongkang; Unloader SPOJ dengan kecepatan bongkar 1500 ton per jam; excavator dan dumb truck dengan kecepatan bongkar 300 ton per jam; dan unloader dermaga rencana (Salira) memiliki kecepatan bongkar 350 ton per jam.

## Activity
Ada beberapa aktivitas yang ada di dalam sistem amatan. Aktivitas tersebut antara lain: proses pandu atau tunda untuk sandar ataupun lepas sandar, di mana tunda harus menjemput atau menuju kepada entity yang memanggil, kemudian tunda melakukan gerakan aktif yaitu mengarahkan dan mendorong entity  agar  dapat  bermanuver,  sedangkan  entity yang terlibat bersifat pasif. Aktivitas lain yang ada di dalam sistem yaitu aktivitas perpindahan material yang diangkut oleh kapal ke stockpile.

## Control
Ada beberapa aturan-aturan yang ada di dalam sistem real yang juga akan digunakan di dalam model simulasi, aturan-aturan tersebut antara lain: Kapal yang bisa dan hanya boleh sandar dan melakukan aktivitas sandar dan bongkar di dermaga 1 adalah kapal  Adhiguna  Tarahan  dan  Kapal  Saraswati milik perusahaan batubara 'XYZ'. Kapal tongkang dari semua supplier PLTU dapat melakukan proses bongkar di semua dermaga PLTU Suralaya kecuali dermaga 1. Urutan prioritas untuk dermaga yang dapat  digunakan  oleh  tongkang  adalah  SPOJ, SPJ, kemudian Dermaga 2. Panamax hanya bisa Panamax hanya bisa melakukan bongkar di dermaga 2. Kapal pandu dalam melakukan tugasnya, lebih memprioritaskan antrian kapal yang akan melakukan lepas sandar.
Beberapa  data  di-input-kan  ke  dalam  model simulasi.  Data  tersebut  antara  lain  data  waktu antar kedatangan kapal, data waktu proses, dan data muatan kapal, dengan detail sebagai berikut: 1) Data waktu antar kedatangan: data waktu antar kedatangan dari semua entity yang akan masuk ke dalam sistem; 2) Data muatan kapal: data muatan dibedakan  menjadi  6  sesuai  dengan  entity  yang
akan diamati di dalam model. Sebelum dimasukkan ke dalam model, data muatan kapal yang ada, juga dilakukan uji distribusi terlebih dahulu; 3) Data waktu  proses  antara  lain:  Waktu  proses  kapal merapat dengan atau tanpa menggunakan pandu, dengan lama proses berdistribusi TRIA(60,70,90). Waktu  proses  kapal  lepas  sandar  dengan  atau tanpa  menggunakan  pandu,  dengan  lama  proses berdistribusi TRIA(60,70,90). Waktu proses pandu memenuhi  order  kapal  yang  sedang  antri  untuk pandu dengan lama proses berdistribusi UNIF(50,60). Waktu proses unloading dari beberapa waktu proses yang disebutkan di atas, waktu proses unloading tidak dimasukkan ke dalam model yang ada karena di  dalam  model  simulasi  nantinya  waktu  proses unloding akan di-run sendiri oleh model dengan menggunakan pendekatan jumlah muatan dibagi kecepatan bongkar per jam dari unloader yang ada.

## Model Konseptual
Entity didefinisikan memasuki sistem ketika entity yang diamati yaitu kapal yang berasal dari perusahaan XYZ dan entity yang berasal dari supplier lain  memasuki  sistem  pelabuhan  dengan  waktu kedatangan tertentu. Pada awal entity memasuki sistem, sebelum dapat melakukan proses sandar, entity  akan  antri  terlebih  dahulu  pada  antrian "menunggu  dermaga  yang  dituju  available"  dan "antrian untuk menunggu kapal pandu available". Jika dermaga dan kapal pandu available, maka entity akan melakukan proses sandar menuju dermaga tempat entity tersebut akan melakukan bongkar, yaitu  dermaga1  atau  dermaga2  atau  SPOJ  atau SPJ. Setelah entity sandar, apabila stockpile belum available, maka entity akan antri untuk menunggu stockpile available. Setelah stockpile available, maka entity akan melakukan proses bongkar (unloading). Setelah selesai bongkar, masing-masing entity di tiap-tiap  dermaga  akan  antri  untuk  menunggu kapal pandu available untuk lepas sandar. Apabila kapal pandu available, maka entity akan proses lepas sandar dan keluar dari pelabuhan.

## Model Konseptual Rencana
Model konseptual rencana ini adalah model yang mengakomodasi rencana pembangunan coal terminal baru oleh perusahaan. Keberadaan dermaga baru ini akan memberikan alternatif pergerakan bagi entity yang ada di dalam sistem existing. Perubahan pergerakan entity yang ada, dapat dimungkinkan menyebabkan adanya perubahan performansi sistem, yaitu adanya pengurangan waktu tunggu dan total time  kapal  berada  di  dalam  wilayah  pelabuhan. Perbedaan yang ada di dalam sistem rencana dengan
sistem existing adalah adanya dermaga salira (coal terminal  baru)  yang  dapat  menjadi  alternative dermaga yang dapat di tuju oleh entity tongkang baik itu tongkang perusahaan maupun tongkang dari supplier lain.
Kapal tongkang yang berlabuh di daerah labuh Suralaya terlebih dahulu akan melihat availability SPOJ, jika tidak available, maka tongkang akan melihat  availability  SPJ,  jika  SPJ  juga  tidak available, maka tongkang akan melihat dermaga 2, jika dermaga 2 juga tidak available maka tongkang akan melihat apakah waktu tunggu kapal untuk menuju dermaga yang dituju (dermaga di Suralaya) ditambah waktu proses kapal yang bersangkutan hingga  kapal  tersebut  keluar  dari  sistem  akan memakan waktu kurang dari 24 jam, jika ia maka kapal  akan  menunggu  di  dalam  waktu  antrian terkecil,  jika  tidak  kapal  akan  melihat  kondisi apakah coal terminal baru (dermaga Salira) available atau tidak. Apabila dermaga Salira available, maka tongkang akan bergerak menuju pelabuhan Salira. Jika dermaga salira tidak available maka kapal juga akan melihat apakah waktu tunggu ditambah waktu proses kapal yang bersangkutan pada dermaga Salira lebih dari 24 jam, jika iya maka kapal akan melihat kondisi dermaga di Suralaya kembali, apakah total time yang dibutuhkan kapal yang akan sandar akan membutuhkan lebih dari 48 jam, jika iya maka kapal tersebut akan komparasi kembali dengan waktu total jika kapal sandar di dermaga Salira. Begitulah prosess looping yang ada.
Jika waktu total kapal berada di daerah Suralaya lebih  kecil  (dalam  kelipatan  24  jam)  dari  pada dermaga Salira, maka kapal akan tetap bongkar di dermaga Suralaya. Jika tidak maka kapal akan bergerak untuk bongkar di dermaga Salira. Yang menjadi konstrain apakah tongkang akan bergerak dari dermaga Suralaya menuju dermaga Salira adalah jika waktu total time selama berada di dermaga salira lebih rendah dari 24 jam dan kelipatannya, pada dermaga Suralaya. Aturan ini dibuat karena pada saat tongkang menuju dermaga Salira, maka kapal tersebut akan dikenai biaya tambahan yaitu biaya transfer batubara menuju PLTU dan biaya stockpile (apabila batubara yang bongkar di Salira menggunakan jasa stockpile).

## Model Simulasi Arena
Model arena untuk model rencana ini merupakan pengembangan dari model arena sistem existing. Dalam model rencana ini, pada sub  logic sistem pergerakan entity kapal, dilakukan penambahan resource.  Resource  yang  dimaksud  adalah  coal teminal baru. Dengan adanya coal terminal baru,
tentu saja akan berpengaruh terhadap sub logic system itu sendiri maupun sub logic model yang lain. Pada model ini, tongkang yang akan sandar, akan melakukan scanning tambahan terhadap dermaga yang akan dituju untuk sandar. Tambahan proses ini adalah melihat kondisi dermaga Salira.
Pada proses di dalam dermaga salira ini, alur proses yang ada sedikit berbeda dengan alur proses dermaga yang lain. Di dermaga ini juga memiliki stockpile tersendiri. Namun, di dalam model ini, stockpile tersebut akan beroperasi apabila stockpile Suralaya sedang overload. Karena di dalam model rencana ini terdapat 2 stockpile, maka di dalam model ini ditambahkan 1 lagi system control stockpile. Di dalam model rencana ini, pada sub logic system kapal pandu juga ditambahkan 1 job dan rute baru buat kapal pandu, yaitu melayani kapal yang mau sandar ke dermaga Salira, ataupun yang mau lepas sandar dari Salira.

## Proses Simulasi
Sistem yang disimulasikan di dalam penelitian ini merupakan model non-terminating. Penentuan bahwa sistem yang akan dimodelkan adalah bersifat non-terminating karena tujuan melakukan simulasi sistem  existing  adalah  untuk  mengetahui  lama waktu dan jumlah antrian yang ada di dalam sistem existing, selain itu juga, hal yang ingin diketahui adalah seberapa banyak batubara yang dapat dipasok ke PLTU dengan kondisi sistem yang sudah steady state. Untuk model non-terminating, berarti harus ditentukan  terlebih  dahulu  berapa  lama  waktu warming up yang dibutuhkan oleh model simulasi untuk mencapai kondisi steady state.
Perhitungan Jumlah Replikasi, Warming up ,

## Verifikasi dan Validasi
Dari perhitungan replikasi yang ada, diperoleh jumlah replikasi yang dibutuhkan yaitu sebanyak 8 replikasi dan warming up periode yang dibutuhkan adalah sebesar 2016 jam. Dengan menggunakan jumlah  replikasi  dan  waktu  warming  up  yang dibutuhkan, kemudian dilakukan proses verifikasi dan validasi model. Dari proses ini diketahui bahwa model yang ada sudah verify dan valid.
Output Simulasi Software Arena5
Pada model simulasi existing dan model simulasi rencana diberlakukan 2 skenario yaitu skenario demand tetap dan skenario demand meningkat. Setelah masing-masing model dengan skenario yang ada di running di dalam software arena, didapatkan hasil simulasi yang meliputi (1) entity masuk dan
keluar sistem, (2) waktu entity di dalam pelabuhan, (3)  waktu  tunggu  entity  dan  waktu  pengiriman, masing-masing hasil dapat ditunjukkan pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 4.
Komparasi antara hasil running model existing demand  tetap  dengan  model  existing  demand meningkat, komparasi antara hasil running model rencana  demand  tetap  dengan  model  rencana demand meningkat, komparasi antara hasil running model existing demand tetap dengan model rencana demand tetap, komparasi antara hasil running model existing demand meningkat dengan model rencana demand meningkat.
Tabel 1 menunjukkan entity masuk dan keluar sistem yang terdapat dua model yaitu model eksisting dan  model  rencana,  di  mana  antara  dua  model tersebut dapat terjadi demand tetap atau demand meningkat. Tabel 2 menunjukkan waktu entity di dalam pelabuhan pada model eksisting dan model rencana. Tabel 3 menunjukkan waktu tunggu entity demand tetap atau demand meningkat yang terjadi pada  model  eksisting  dan  model  rencana.  Tabel 4  menunjukkan  waktu  pengiriman  pada  model eksisting demand tetap atau demand meningkat dan  model  rencana  demand  tetap  atau  demand meningkat.

## Tabel 4. Waktu Pengiriman
Model Lead time Model eksisting demand tetap 320 Model eksisting demand meningkat 320 Model rencana demand tetap 338 Model rencana demand meningkat 313

## Penilaian Performansi Sistem Distribusi
Terdapat 4 indikator performansi yang akan digunaan antara lain: cost, responsiveness, reliability, dan flexibelity. Dari kriteria performansi-performansi yang akan diukur tersebut, terlebih dahulu dilakukan pembobotan  dengan  cara  brainstorming  dengan pihak manajemen. Dari hasil brainstorming tersebut di  peroleh  nilai  bobot  untuk  criteria  cost  (30%), responsiveness (20%), reliability (20%) dan flexibility (30%). Sebelum dikalikan dengan dengan bobot- bobot masing kriteria, nilai yang diperoleh di tiap indikator dilakukan normalisasi sehingga nilai yang diperoleh setara. Tabel 5 dan Tabel 6 menunjukkan hasil perhitungan standarisasi yang dilakukan.
Tabel  5  menunjukkan  normalisasi  scenario demand  tetap  pada  sistem  eksisting  dan  sistem rencana yang nilainya diperoleh dari beberapa criteria yaitu cost, responsiveness, reliability, dan flexibility. Tabel 6 menunjukkan normalisasi scenario demand meningkat pada sistem eksisting dan sistem rencana
Tabel 1. Entity Masuk dan Keluar Sistem
Entity Model Eksisting Model Rencana Number in Max Number in Min Number in Max Number in Min Entity Nilai Entity Nilai Entity Nilai Entity Nilai Demand tetap Tarahan 129 Panamax XYZ 18 Tarahan 131 Panamax XYZ 22 Demand meningkat Tarahan 128 Panamax XYZ 21 Tarahan 130 Panamax XYZ 22

## Tabel 2. Waktu Entity di Dalam Pelabuhan
Entity Model Eksisting Model Rencana Total Time Max Total Time Min Total Time Max Total Time Min Entity Nilai Entity Nilai Entity Nilai Entity Nilai Demand tetap Panamax XYZ 36.6 Tarahan 10.46 Panamax XYZ 38 Tarahan 11 Demand meningkat Panamax XYZ 91 Tarahan 11.19 Panamax XYZ 63.5 Tarahan 11

## Tabel 3. Waktu Tunggu Entity
Entity Model Eksisting Model Rencana Waiting Time Max Waiting Time Min Waiting Time Max Waiting Time Min Entity Nilai Entity Nilai Entity Nilai Entity Nilai Demand tetap Panamax XYZ 17.54 Tarahan 2.169 Panamax XYZ 17 Tarahan 2 Demand meningkat Panamax XYZ 71.9 Tarahan 2.9 Panamax XYZ 43.9 Tarahan 2.83
yang nilainya diperoleh dari beberapa kriteria yaitu cost, responsiveness, reliability, dan flexibility. Setelah dilakukan  normalisasi,  hasil  dari  standarisasi tersebut kemudian dikalikan hasil pembobotan yang ada dapat dilihat pada Tabel 7 dan Tabel 8 berikut. Tabel 7 di atas menunjukkan hasil akhir skenario demand tetap yang menghasilkan nilai akhir sistem eksisting sebesar 90 dan sistem rencana sebesar 100. Tabel 8 di atas menunjukkan hasil akhir skenario demand tetap yang menghasilkan nilai akhir sistem eksisting sebesar 90 dan sistem rencana sebesar 100.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Berdasarkan hasil pengamatan dan pengolahan data serta informasi sistem distribusi perusahaan dengan  adanya  penambahan  terminal  batubara (coal  terminal)  maka  dapat  dianalisis  beberapa aspek  penting  yang  secara  sistematis  dituliskan pada bagian ini. Analisis akan difokuskan pada hasil simulasi model dan pengukuran performansi sistem distribusi yang dilakukan baik pada model existing maupun model rencana.

## Tabel 5. Normalisasi Skenario Demand Tetap
Demand Tetap Sistem Eksisting Sistem Rencana Normalisasi Eksisting Normalisasi Rencana Cost Biaya transportasi 30.787 28.355 92 100 Cost of Port Service 16.622 15.409 93 100 Responsiveness Lead time pemenuhan order 320 320 100 100 Reliability Persentase ketepatan jumlah pengiriman sesuai dengan order 100 100 100 100 Flexibility Perubahan order yang dapat ditangani 60 80 75 100

## Tabel 6. Normalisasi Skenario Demand Meningkat
Demand Tetap Sistem Eksisting Sistem Rencana Normalisasi Eksisting Normalisasi Rencana Cost Biaya transportasi 33,940 32,110 95 100 Cost of Port Service 16.508 16.448 100 100 Responsiveness Lead time pemenuhan order 338 313 93 100 Reliability Persentase ketepatan jumlah pengiriman sesuai dengan order 100 100 100 100 Flexibility Perubahan order yang dapat ditangani 60 80 75 100

## Tabel 7. Hasil Akhir Skenario Demand Tetap
Demand Tetap Normalisasi Eksisting Normalisasi Rencana Bobot Parameter Sistem Eksisting Sistem Rencana Bobot Utama Sistem Eksisting Sistem Rencana Cost Biaya transportasi 92 100 50% 46 50 30% 28 30 Cost of Port Service 93 100 50% 46 50 20% 20 20 Responsi- veness Lead time pemenuhan order 100 100 100% 100 100 20% 20 20 Reliability Persentase ketepatan jumlah pengiriman sesuai dengan order 100 100 100% 100 100
20% 20 20 Flexibility Perubahan order yang dapat ditangani 75 100 100% 75 100 30% 23
30 Total 90 100
Hasil Eksekusi Model pada Sistem Existing Demand Tetap
Dari hasil running model arena sistem existing model tetap, diketahui bahwa lead time rata-rata pengiriman  batubara  ke  PLTU  Suralaya  tiap tahunnya  adalah  sebesar  320  hari.  Sedangkan rentang pemenuhan order yang ditetapkan adalah sebesar 365 atau 1 tahun. Hal ini menandakan bahwa performansi pemenuhan order perusahaan sudah cukup baik. Untuk memenuhi lead time pengiriman dan total tonase order sebesar 6.100.000 pertahun kepada  PLTU  Suralaya  tersebut,  perusahaan menggunakan 4 jenis kapal, yaitu panamax, kapal Saraswati, kapal Tarahan, dan kapal tongkang. Total waktu rata-rata tiap-tiap kapal selama berada di pelabuhan bervariasi. Total waktu yang paling besar adalah kapal panamax. Besarnya total waktu yang dibutuhkan kapal ini dapat disebabkan oleh besarnya muatan yang diangkut. Besarnya muatan ini tidak diimbangi oleh kecepatan bongkar ada di dermaga 2, di mana kecepatan alat bongkar yang ada hanya 1600 ton per jam. Dengan total muatan yang dapat mencapai 60.000 ton, waktu yang dibutuhkan kapal jenis ini akan lebih lama dibandingkan dengan kapal jenis lainnya yang masuk ke pelabuhan Suralaya.
Untuk kapal Tarahan dan Saraswati, total waktu yang dimiliki dapat dilihat sebanding dengan muatan yang dibawa. Hal ini dikarenakan dermaga 1 yang dituju hanya diperuntukkan untuk kedua kapal ini. Di antara kapal yang digunakan oleh perusahaan, yang memiliki total time yang tidak bisa dikatakan sebanding adalah total waktu kapal tongkang. Dari hasil running diketahui bahwa total kapal tongkang
yang  masuk  ke  Suralaya  adalah  sebanyak  428 kapal.
Dari hasil running juga diketahui juga bahwa waktu tunggu terbesar entity di dalam sistem adalah kapal panamax yaitu dengan waktu rata-rata 17.54 jam. Kapal panamax memiliki waktu antrian paling lama  karena  kapal  yang  dapat  disinggahi  oleh panamax,  juga  dapat  digunakan  oleh  tongkang. Sedangkan untuk kapal Tarahan dan Saraswati, juga memiliki waktu antrian walaupun dermaga yang dituju adalah dedicated untuk mereka. Hal ini dikarenakan waktu kedatangan antara kedua entity  tersebut  yang  beriringan  sehingga  harus saling tunggu untuk bongkar. Selain itu, untuk kapal Saraswati juga harus menunggu kapal pandu untuk sandar di dermaga 1. Oleh karena itu, waktu antrian kapal  Saraswati  lebih  besar  bila  dibandingkan dengan kapal Tarahan.
Untuk analisis utilitas resource yang ada, dengan banyaknya  entity  yang  masuk  ke  dalam  sistem, ternyata belum membuat utilitas resource yang ada di pelabuhan Suralaya menjadi tinggi, dari hasil simulasi diketahui bahwa utilitas resource yang paling tinggi adalah dermaga 2 yaitu sebesar 0,47%. Hal ini menandakan bahwa resource di pelabuhan suralaya masih mampu menghandle adanya penambahan jumlah kapal yang masuk ke dalam sistem.
Hasil Eksekusi Model pada Sistem Existing Demand Meningkat
Dari hasil running simulasi menunjukkan bahwa dengan  adanya  peningkatan  demand,  ternyata berpengaruh  terhadap  total  waktu  kapal  dari

## Tabel 8. Hasil Akhir Skenario Demand Meningkat
Demand Tetap Normalisasi Eksisting Normalisasi Rencana Bobot Parameter Sistem Eksisting Sistem Rencana Bobot Utama Sistem Eksisting Sistem Rencana Cost Biaya transportasi 95 100 50% 47 50 30% 29 30 Cost of Port Service 100 100 50% 50 50 Responsi- veness Lead time pemenuhan order 93 100 100% 93 100 20% 18.51 20 Reliability Persentase ketepatan jumlah pengiriman sesuai dengan order 100 100 100% 100 100 20% 20 20 Flexibility Perubahan order yang dapat ditangani 75 100 100% 75 100 30% 23 30 Total 90 100
perusahaan berada di dalam pelabuhan. Perubahan yang terjadi pun cukup signifikan. Kapal tongkang yang pada sistem existing demand tetap, memiliki waktu antrian 16 jam, dalam sistem existing dengan demand tetap ini, menjadi 83 jam. Hal ini disebabkan karena semakin banyaknya tongkang yang masuk ke pelabuhan. Waktu antrian pun bertambah cukup signifikan, untuk kapal tongkang, yang pada awalnya memiliki waktu antrian sebesar 7 jam, menjadi 83 jam.
Namun ternyata, adanya waktu antrian yang cukup tinggi, tidak membuat perusahaan melanggar perjanjian dengan melebihi batas waktu pengiriman order. Dari hasil running simulasi diketahui bahwa lead time pemenuhan order di dalam sistem dengan kenaikan  demand  ini  adalah  sebesar  338  hari. Sedangkan apabila dilihat dari utilitas penggunaan resource di pelabuhan, kenaikan demand ini membuat utilitas resourse SPOJ menjadi 1 dan utilitas dermaga 2 menjadi 0.9.

## Hasil Eksekusi Model pada Sistem Rencana
Demand Tetap
Dari hasil running simulasi diketahui bahwa, lead time pemenuhan order oleh perusahaan adalah sebesar 320 hari. Output ini tidak berbeda dengan hasil simulasi model existing demand tetap. Hal ini dikarenakan di dalam model rencana, untuk keadaan demand yang tetap, total pengiriman yang dapat dilakukan oleh perusahaan selama 1 tahun, secara uji statistik tidak berbeda signifikan dengan total pengiriman yang mampu dilakukan perusahaan pada model existing. Untuk waktu tunggu panamax dan tongkang, dari hasil uji komparasi yang dilakukan, tidak menunjukkan perbedaan yang signifikan. Hal ini dikarenakan utilitas dari dermaga yang berada di pelabuhan Suralaya yang masih rendah, dan belum adanya kapal yang berpindah ke dermaga rencana (dermaga Salira).
Dari  hasil  simulasi  diketahui  bahwa  kapal panamax milik perusahaan memiliki total time dan waktu tunggu terbesar. Akan tetapi kapal tersebut tidak dapat melakukan perpindahan ke dermaga baru karena spesifikasi dari dermaga baru hanya untuk kapal tongkang. Sedangkan untuk kapal tongkang, dari hasil simulasi diketahui bahwa tidak ada kapal tongkang yang bergerak ke arah dermaga baru. Hal ini dikarenakan kedatangan tongkang supplier lain masih belum begitu berpengaruh signifikan terhadap total waktu kapal tongkang perusahaan.
Untuk  utilitas  resource,  dari  hasil  running diketahui bahwa utilitas resource yang ada masih rendah. Hal ini dikarenakan frekuensi kedatangan kapal dengan kondisi demand tetap masih rendah
apabila dibandingkan dengan kemampuan resource yang ada untuk melayani. Utilitas resource pada sistem ini, dari hasil uji komparasi tidak berbeda signifikan dengan kondisi sistem existing dengan demand tetap.

## Hasil Eksekusi Model pada Sistem Rencana
Demand Meningkat
Dari hasil running diketahui bahwa rencana penambahan  dermaga  baru  dengan  adanya peningkatan demand akan menjadi efektif. Hal ini dapat dilihat dari waktu antrian tongkang pada skenario demand meningkat di sistem existing 83 jam menjadi 33 jam. Hal ini akan cukup berpengaruh terhadap cost distribusi yang ada, karena semakin lama kapal berada di dermaga, maka biaya tambahan yang harus dibayarkan shipper kepada pemilik kapal akan cukup besar pula. Dengan adanya dermaga baru ini, kemungkinan bahwa perusahaan harus membayar  cost  yang  lebih  tinggi  akan  semakin kecil.
Pada kapal panamax, waktu tunggu dalam sistem semakin kecil yaitu dari waktu tunggu rata-rata 122 jam (pada model sistem existing demand meningkat) menjadi 44 jam (pada model sistem rencana dengan demand  meningkat).  Hal  ini  dikarenakan  kapal tongkang yang pada awalnya menggunakan dermaga 2 untuk bongkar, beralih ke dermaga Salira sehingga antrian kapal untuk bongkar di dermaga 2 semakin kecil.  Untuk  utilitas  resource  yang  ada,  dengan adanya penambahan coal terminal yang baru ini, utilitas resource yang ada masih cukup tinggi, dengan nilai utilitas tertinggi 0,99 yaitu SPOJ.

## Analisis Performansi Model Sistem Existing
Hasil running model sistem existing di dalam penelitian  ini  ada  2  yaitu  hasil  running  dengan menggunakan skenario demand tetap dan skenario demand meningkat. Dari hasil running simulasi untuk  demand  tetap  dapat  diketahui  bahwa total  pengiriman  rata-rata  yang  dilakukan  oleh perusahaan per tahun adalah sebesar 6.831.480 ton. Dari hasil uji komparasi, angka ini tidak berbeda signifikan dengan total pengiriman perusahaan pada  skenario  demand  meningkat.  Jumlah  ini sudah melampaui kapasitas minimum yang harus dikirim perusahaan ke PLTU. Hal ini menunjukkan bahwa dari segi pemenuhan order ke konsumen, tidak ada permasalahan. Hal ini dikarenakan lead time  pengiriman  yaitu  320  hari  (demand  tetap) dan 338 hari (demand meningkat) yang jauh kecil bila dibandingkan dengan permintaan yaitu 365, cukup memungkinkan untuk mengirimkan total pasokan  batubara  yang  hampir  sama  (dengan
schedule pengiriman sama). Dalam hal pasokan total batubara ke PLTU Suralaya, dengan total pasokan batubara sebesar 14.760.000 ton, kebutuhan PLTU rata-rata sebesar 14.400.000 (untuk demand tetap) akan terpenuhi sehingga tidak akan ada gangguan produksi listrik yang disebabkan karena kekurangan pasokan.
Dalam hal biaya transportasi, rata-rata biaya yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  XYZ  adalah sebesar 210.322.854.880 rupiah (demand tetap) dan 230.687.299.336 rupiah (demand meningkat). Dari total biaya transportasi tersebut, maka rata-rata biaya pertonase untuk skenario demand tetap adalah sebesar  30.787  rupiah  dan  33.940  rupiah  untuk demand  meningkat.  Adanya  kenaikan  biaya  per tonase ini dikarenakan total waktu yang dibutuhkan kapal panamax dan kapal tongkang untuk skenario demand  meningkat  lebih  tinggi  dibandingkan dengan waktu total pada skenario demand tetap. Kapal panamax memiliki total waktu yang paling lama apabila dibandingkan dengan kapal yang lain. Hal ini dikarenakan besar muatan yang diangkut sehingga membutuhkan waktu bongkar yang cukup lama yaitu rata-rata sebesar 28 jam dan juga waktu tunggu kapal panamax yang cukup besar yaitu rata- rata sebesar 17 jam. Waktu total terbesar kedua adalah kapal Saraswati, kemudian tongkang dan yang terakhir adalah kapal panamax, yaitu masing- masing sebesar 20,75 jam, 17,2 jam dan yang terakhir adalah 10,356 jam. Total time kapal Tarahan dan Saraswati  menggambarkan  waktu  unloading ditambah dengan waktu tunggu pandu dan proses sandar kapal. Hal ini dikarenakan tidak ada antrian kapal di dermaga 1 karena dermaga ini hanya dapat digunakan oleh kapal Tarahan dan kapal Saraswati. Kapal yang memiliki waktu antrian terbesar kedua adalah kapal tongkang yaitu sebesar 8 jam dengan waktu tunggu maksimum sebesar 38 jam.
Keadaan sistem yang demikian, apabila dilihat dari  indikator  biaya,  dengan  cost  of  port  service (demand tetap) 113,552 milyar rupiah dan untuk demand meningkat 112,201 milyar ton, maka total biaya yang dikeluarkan perusahaan di dalam sistem distribusi existing ini adalah sebesar 323,875 milyar per tahun dengan biaya rata-rata per tonase sebesar 47.409 rupiah (demand tetap) dan 342,889 milyar per tahun dengan biaya rata-rata per tonase sebesar 50.447  rupiah  (demand  meningkat).  Sedangkan untuk  indikator  responsiveness.  lead  time  total pengiriman rata-rata perusahaan adalah sebesar 320 hari untuk skenario demand tetap dan 338 hari untuk skenario demand meningkat. Kedua Lead time ini masih sesuai dengan order dari PLTU yaitu rentang waktu pengiriman yaitu 1 tahun (365 hari).
Untuk indikator flexibility, nilai yang dimiliki adalah sama yaitu sebesar 60.

## Analisis Performansi Model
Dari  hasil  simulasi  model  rencana  dengan 2 skenario yang ada diketahui bahwa nilai akhir performasi  yang  diperoleh  adalah  100.  Hal  ini dikarenakan  dari  4  indikator  yang  ada,  model sistem rencana ini memiliki nilai tertinggi pada kriteria flexibility. Secara analisis kualitatif, dengan adanya pendirian coal terminal ini maka flexibility perusahaan akan meningkat.  Ini disebabkan karena mereka  memiliki  gudang  yang  terletak  sangat berdekatan dengan konsumen sehingga apabila ada order spot yang muncul maka perusahaan akan dapat meng-cover-nya. Selain itu, untuk kriteria cost dan responsiveness, sistem ini memperoleh nilai 100. Hal ini dikarenakan waktu tunggu dan waktu total kapal perusahaan, khususnya kapal tongkang dan kapal panamax, lebih rendah bila dibandingkan dengan sistem existing. Selain itu, total biaya per tonase di dalam model ini adalah 43.763 rupiah (demand tetap) dan 48.558 rupiah (demand meningkat). Angka ini masih lebih kecil apabila dibandingkan dengan model existing pada skenario yang sama.
Dari hasil komparasi performansi sistem yang ada diketahui model yang memiliki performansi sistem yang paling tinggi adalah dengan adanya penambahan dermaga baru. Hal ini dapat dilihat hasil pengukuran di mana untuk skenario demand tetap, rencana penambahan demand memiliki performansi yang lebih tinggi apabila dibandingkan dengan sistem existing saat ini, begitu juga pada skenario dengan penambahan demand. Keberadaan dermaga baru akan sangat memengaruhi performansi perusahaan. Hal ini dikarenakan, dengan adanya penambahan demand, akan sangat dimungkinkan perusahaan harus membayar biaya tambahan yang cukup besar kepada pemilik kapal.
Apabila  dilihat  dari  hasil  pengukuran performansi, model sistem existing memiliki nilai 90 untuk kedua skenario yang ada, sedangkan model sistem rencana memiliki nilai 100. Seperti yang telah diulas pada analisis sebelumnya bahwa hal ini dikarenakan model eksiting memiliki keunggulan mutlak pada kriteria flexibility. Dan dari pengukuran terhadap kriteria lainnya, juga diperoleh hasil bahwa untuk reliability model rencana memiliki nilai yang lebih  besar  apabila  dibandingkan  dengan  model existing. Hal ini dikarenakan lead time pengiriman pada  model  rencana  lebih  kecil  dibandingkan dengan model existing. Tentang nilai yang sama pada masing-masing model untuk kedua skenario, hal ini dikarenakan kenaikan angka pada tiap-tiap
parameter adalah berbanding sama sehingga hasil penilaian akhir pun sama untuk masing-masing skenario.

## SIMPULAN
Kondisi sistem distribusi existing sudah cukup memberikan service level yang baik. Hal ini dapat dilihat dari kemampuan pemenuhan pasokan per tahun terhadap PLTU. Jika terjadi kenaikan demand PLTU, maka kondisi sistem distribusi perusahaan akan terganggu karena waktu tunggu kapal akan menjadi  sangat  tinggi  sehingga  menyebabkan naiknya biaya tambahan yang harus ditanggung oleh perusahaan supplier.
Evaluasi  sistem  distribusi  perusahaan didasarkan pada empat kinerja distribusi yaitu cost, responsiveness, reliability dan flexibility. Penambahan coal  terminal  terbukti  mampu  meningkatkan kinerja sistem distribusi baik pada saat demand tetap maupun demand meningkat. Pada skenario demand tetap, peningkatan kinerja pada indikator cost,  dan  flexibilitas  berturut-turut  2%  dan  7%, sementara  pada  skenario  demand  meningkat  di PLTU Suralaya, kinerja membaik pada cost (1%), responsiveness (1,5%) dan flexibilitas (7%). Apabila dilihat dari total cost distribusi, pembangunan coal terminal baru dengan kondisi demand tetap, tidak akan memberikan pengaruh yang signifikan kepada perusahaan.  Pembangunan  coal  terminal  yang baru, dapat memberikan pengaruh yang signifikan terhadap perusahaan apabila ada kenaikan demand di PLTU Suralaya. Pembangunan  coal terminal baru akan memberikan pengaruh positif terhadap perusahaan karena secara umum akan meningkatkan kemampuan flexibility dari perusahaan.

## DAFTAR PUSTAKA
Adhi, B. I.W., 2007. Implementasi Model Source Capacitated Location Problem dalam Perancangaan Jaringan Distribusi  (Studi  Kasus  PT.  Philips  Indonesia). Laporan Penelitian Tesis. Institut Teknologi Sepuluh November. Surabaya
Anonim, 2009. Pendapatan PT BA naik 75 persen. http:// bisniskeuangan.kompas.com/read/xml/2009/03/12. Anonim, 2009. Harga minyak dunia akan terus naik, http://hariansib.com/2008/06/26/harga-minyak- dunia-akan-terus-naik.
Anonim, 2009. http://www.detikfinance.com/read/2009/02/ 23/140513/1089063/4/penjualan-batubara-nasional- 2009-ditargetkan-280-juta-ton.
Anonim, 2009. Statistik batubara Indonesia.pdf. 2http:// www.esdm.go.id/download.
Anonim,  2009.  Publikasi  Departemen  ESDM  tanggal 05/29/2008. Blue Print Pengelolaan Energi Nasional (PEN),  http://www.esdm.go.id/publikasi/lainlain. html.
Anonim, 2009. Publikasi World Coal Institute bulan Mei 2005. The Coal Resource A Comprehensive Overview Coal, http://www.worldcoal.org/assets_cm/files/PDF/ thecoalresource.pdf.
Raharjo,  I.  B.,  2006.  Artikel  Iptek  Bidang  Energi dan  Sumber  Daya  Alam;  Mengenal  Batubara 1.Dalam situs beritaiptek.com: http://beritaiptek. com/2006/02/09/Mengenal-Batubara-(1)/shtml.
Arwanto, A., 2007. Penentuan kombinasi dan jumlah kapal distribusi Bahan Bakar Minyak (BBM) yang optimal dengan menggunakan metode simulasi, Laporan Penelitian Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
Ballou,  R.  H.,  2004.  Business  Logistics/Supply  chain Management, 5 th Edition, Pearson Prentice Hall, New Jersey.
Barney,  J.  B.,  1997.  Gaining  and  Sustaining Competitive Advantage, Addison-Wesley Pub. Co. Massachusetts.
Borschev.  A.,  and  Filippov,  A.,  2006.  From  System Dynamics and Discrete Event to Practical Agent Based  Modelling:  Reasons,  Techniques,  Tools, Paper of St.Petersburg Technical University & XJ Technologies, Rusia.
Chopra, S., 2001. Designing The Distribution Network in a Supply chain, Kellogg School of Management, Northwestern University.
Grant,  R.  M.,  1995.  Contemporary  Strategy  Analysis Concepts, Techniques, Applications, 2nd Edition, Blackwell Pub. Cambridge, Massachusetts.
Hidayati, N., 2008. Analisis Rantai Nilai Untuk Mengetahui Pola  Peningkatan  Daya  Saing  Klaster  Industri Berbasis Logam Di Jawa Timur Dengan Pendekatan Sistem Dinamik, Laporan Penelitian Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya. Murtono,  A.,  2009.  Studi  komparasi  moda  angkutan Batubara dengan preferensi khusus Cuaca indonesia: Studi Kasus Angkutan Kalimantan – Jawa, Laporan Penelitian Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya.
Pidd, M., 2004. System Modelling Theory and Practice, John Wiley & Sons, Ltd. England.
Rue, L. W. dan Holland, P. G., 1986. Strategic Management: Concepts And Experiences, The McGraw-Hill, New York.
Safrita, N., 2007. Pemodelan Sistem Distribusi dengan Pendekatan  Sistem  Dinamik  (Studi  kasus:  PT Trisulapack Indah), Laporan Penelitian Tugas Akhir, Institut Teknologi Sepuluh November, Surabaya. Sunarijanto, dkk., 2008. Batubara, Panduan Bisnis PT BA,Tbk., PT Tambang Bukit Asam (Persero), Tbk, Jakarta.
Suranto, 2004. Manajemen Operasional Angkutan Laut dan Pelabuhan, Gramedia, Jakarta.
Triatmojo, B., 2008. Pelabuhan, Cetakan ke-8, Beta Offset, Yogyakarta.
UU No 4 Tahun 2008. tentang MINERBA