## JURNAL EKONOMI EFEKTIF
ISSN: 2622 – 8882, E-ISSN: 2622-9935
Jurnal Ekonomi Efektif, Vol. 5, No. 1, Oktober 2022 @Prodi Manajemen Fakultas Ekonomi
Universitas Pamulang

## EFFECT PENGGUNAAN REFUELLER TERHADAP KUALITAS PADA PENJUALAN AVTUR DENGAN SIMULASI PROMODEL DI DPPU ADISUTJIPTO
Oksil Venriza 1* , Afiyani Latifa Sari 2 , Ibnu Lukman Pratama 3 1.2.3 Politeknik Energi dan Mineral AKAMIGAS, Cepu, Blora, Jawa Tengah, Indonesia oksil.venriza@esdm.go.id 1*
Manuskrip: Agustus -2022; Ditinjau: Agustus -2022; Diterima: September -2022;  Online: Oktober-2022; Diterbitkan: Oktober-2022

## ABSTRAK
Perkembangan kota Yogyakarta yang mana ada perpindahan sebagian besar penerbangan di  Bandara  Adisutjipto  ke  YIA  memberikan  efek  penurunan  penjualan  avtur  di  DPPU Adisutjipto  dan  mempengaruhi  fasilitas  penyaluran  yang  ada,  salah  satunya  yaitu  refueller. Refueller  dilakukannya  pembuatan  simulasi  proses  pengisian  oleh  refueller  dengan  bantuan Software  ProModel,  ternyata  6  refueller  tesebut  belum  digunakan  secara  optimal.  Hasil simulasi menghasilkan output utilitas penggunaan refueller sebelum perpindahan bandara yaitu 42,23% dan setelah perpindahan bandara baru menjadi hanya 2,12% saat peak hour. Setelah dilakukan  evaluasi  maka  diperoleh  jumlah  kebutuhan  refueller  yang  optimal  untuk  DPPU Adisutjipto yaitu sebanyak 3 unit refueller sebelum perpindahan bandara dan 1 unit refueller setelah  perpindahan  bandara,  dengan  jumlah  refueller  tersebut,  disertai  pula  dengan peningkatan  utilitas  refueller  sebesar  79,64%  dan  12,73%  dengan  rata-rata  waktu  tunggu dibawah ground time pesawat 30 menit, dimana semakin tinggi utilitas refueller maka semakin kecil pula waktu menganggur refueller yang menandakan refueller digunakan secara maksimal.

## Kata Kunci: Software Promodel, Refueller, Utilitas

## ABSTRACT
The development of the city of Yogyakarta, known as a cultural city is the one of factors in the increasing frequency of tourist arrivals, especially on flights at Adisutjipto Airport. This makes the performance of Adisutjipto Airport unable to accommodate more aircraft capacity due  to  increased  capacity  of  passengers.  Yogyakarta  International  Airport  (YIA)  is  a  new airport in Yogyakarta which is located in Kulon Progo, it was active on May 2019 and fully operational on March 29th, 2020. This airport was built to help the performance of Adisutjipto Airport, so most of Adisutjipto Airport flights are tranferred to YIA. With the transfer of most flights at Adisutjipto airport to YIA, it give effect of decreasing of Avtur sales in the DPPU Adisutjipto and it certainly affects existing facilities of distribution, one of which is refueller. There  are  6  units  of  refuellers  in  DPPU  Adisutjipto,  but  after  the  simulation  of  refuelling procces by refueller with ProModel Software, it turns out that the 6 refuellers have not been used optimally. The result of simulation at the ProModel Software produces output of refueller utilization before the airport is transfered, which is 42.23% and after transfered to the new airport is only 2.12% when peak hour. After evaluating the improvement of the system by trial
and error the number of refuellers using ProModel Software, the optimal number of refueller needs for the DPPU Adisutjipto are 3 units of refuellers before the airport was transfered and 1 unit of refuellers after the airport was transfered, with the number of refuellers followed by increasing  utilization  of  refuellers;    79.64%  and  12.73%  with  average  waiting  time  under aircraft's ground time of 30 minutes, where the higher the utilization of refuellers, the smaller the  refueller  idle  time,  which  indicates  that  the  refueller  is  used  optimally.  The  models  of promodel  simulation  that  have  been  made,  can  be  used  by  companies  as  a  reference  for deciding investments that will be planned in the future to optimize the use of refuellers to serve consumers on time.

## Keywords: Avtur, Refueller, Utilization, Simulation

## I. PENDAHULUAN
Bahan  Bakar  Minyak  (BBM)  merupakan  salah  satu  sumber  energiyang  sangat penting dan dibutuhkan dalam kehidupan dimana pemakaian BBM akan terus meningkat sejalan dengan pertumbuhan ekonomi nasional Indonesia (Daryanto, 2007). Pemakai BBM nasional terbesar adalah sektor transportasi. Bagi sektor transportasi sendiri, BBM adalah bahan bakar utama yang nyaris 100 persen sulit digantikan dengan bahan bakar lain (Hanan Nugroho, 2005).
Transportasi  merupakan  salah  satu  mata  rantai  jaringan  distribusi  barang  dan mobilitas penumpang yang berkembang sangat dinamis, serta berperan dalam mendukung, mendorong  dan  menunjang  segala  aspek  kehidupan  baik  dalam  pembangunan  politik, ekonomi, sosial budaya dan pertahanan keamanan. Pertumbuhan sektor transportasi akan mencerminkan  pertumbuhan  ekonomi  secara  langsung  sehingga  tranportasi  mempunyai peranan  penting  dan  strategis.  Transportasi  udara;  sebagai  salah  satu  transportasi  yang mempunyai  kelebihan  dibanding  dengan transportasi lainnya  karena  keterjangkauan  dan utilisasi, sehingga transportasi udara menjadi pilihan yang sangat banyak digunakan oleh masyarakat  Indonesia.  Dengan  meningkatnya  jumlah  pesawat  udara  yang  beroperasi  di Indonesia, meningkatnya jaringan rute yang dilayani oleh perusahaan angkutan udara dan meningkatnya  jumlah  penumpang  angkutan  udara  maka  akan  mengakibatkan meningkatnya pula kebutuhan bahan bakar pesawat udara (BBMP) di Indonesia (Nugraha, 2014).
DPPU  Adisutjipto,  salah  satu  bagian  dari  Marketing  Operation  Region  (MOR)  IV yang merupakan sales point BBMP dibawah Aviasi Area Jawa Bagian Tengah (JBT) dan mempunyai  tugas  pokok  yaitu  menerima,  menimbun,  dan    menyalurkan  bahan  bakar minyak  penerbangan  (Avtur).  DPPU  Adisutjipto  mengutamakan  kepuasan  pelanggan (Customer Satisfaction) dengan tepat mutu, jumlah, waktu serta aman dan lancar kepada pelanggan  pesawat  udara  dan telah    memperoleh  pengakuan internasional  yang  ditandai dengan  mendapatkan  sertifikat  ISO  (International  Standard  Organitation)  9001-2008 tentang manajemen mutu, untuk itulah kegiatan operasional khususnya penyaluran avtur merupakan salah satu hal yang paling penting karena berkaitan dengan konsumen secara langsung,  sehingga  untuk  keefisienan  dalam  penyaluran  avtur  kepada  konsumen  maka diperlukan  sarana  dan  fasilitas  penyaluran  yang  memadai  untuk  mencukupi  permintaan konsumen.
Yogyakarta International Airport (YIA) merupakan bandara baru di Yogyakarta yang tepatnya terletak di Kulon Progo. Yogyakarta International Airport (YIA) dibangun karena bandara  lama  (Bandara  Adisutjipto)  sudah  melebihi  kapasitas  penumpangnya.  YIA beroperasi  secara  minimalis  mulai  awal  Mei  2019.  Namun  sejak  beroperasinya  bandara baru  mulai  29  Maret  2020  secara  penuh,  penjualan  avtur  In  To  Plane  (ITP)  DPPU
Adisutjipto  mengalami  penurunan  yang  signifikan,  dari  rata-rata  sebelumnya  210  KL (Desember  2019)  per  hari,  menjadi  2  s/d  3  KL  per  harinya  (April  2020).  Hal  tersebut dikarenakan keberadaan bandara baru memang membuat sebagian besar penerbangan yang saat ini dilayani di Bandara Adisutjipto dipindahkan ke Yogyakarta International Airport (YIA).
Dengan  adanya  bandara  baru  di  Kulon  Progo  dan  adanya  penurunan  jumlah penjualan di DPPU Adisutjipto, hal tersebut tentunya mempengaruhi sarana dan fasilitas penyaluran yang ada, salah satunya yaitu sarana penyaluran avtur yaitu refueller. Refueller existing  di  DPPU  Adisutjipto  berjumlah  sebanyak  6  unit  pada  kenyaataannya  belum digunakan  secara  optimal  karena  dapat  dilihat  pada  saat  kegiatan  penyaluran  terdapat beberapa refueller yang jarang sekali digunakan,  untuk penyaluran avtur karena Certified Refueller  Operator  (CRO)  menggunakan  refueller  yang  sama  secara  berulang  karena mengingat jarak DPPU Adisutjipto ke lokasi penyaluran sangat dekat yaitu kurang lebih 100  meter,  oleh  karena  itu  perusahaan  perlu  memikirkan  strategi  guna  memanfaatkan penggunaan  refueller  secara  optimal  yang  tentunya  akan  berdampak  pada  peningkatkan utilitas refueller.
Untuk  mengetahui  tingkat  utilitas  refueller,  perlu  adanya  pengkajian  bagaimana penggunaan  refueller  sebagai  sarana  penyaluran  avtur  ke  pasawat  di  DPPU  Adisutjipto. Pengkajian tersebut dapat dilakukan dengan bantuan simulasi guna mencerminkan sistem nyata.  Salah  satu  software  simulasi  yang  dapat  digunakan  adalah  Software  Production Modeler (ProModel).
Production Modeler (ProModel) merupakan software simulasi yang dirancang untuk memodelkan sistem dengan proses discrete-event dan menyediakan opsi pelaporan secara periodik dan statistik yang diolah berdasarkan periode yang dapat memberikan gambaran aktivitas sistem yang lebih lengkap pada saat keseluruhan simulasi (Harrel, 2011). Software Production  Modeler  (ProModel)  digunakan  karena  dapat  memberikan  gambaran  yang paling tepat untuk membantu memodelkan dalam segala kondisi. Setelah diperoleh model proses  pengisian  avtur  oleh  refueller  ke  pesawat,  maka  dapat  disimulasikan  untuk memperoleh kinerja sistem yang lebih baik. Simulasi ini dilakukan karena dapat modifikasi kinerja sistem lama.

## II. TINJAUAN PUSTAKA

## 1. Sistem Penyaluran Avtur
Menurut  Prosedur  Operasi  dan  Pengendalian  Mutu  Pertamina  Aviation (POMPAv), Pengisian Bahan Bakar Pesawat Udara dibedakan menurut pergerakannya, yaitu terdiri dari 2 sistem: a. Hydrant System, Hydrant system merupakan suatu sistem pengisian  bahan  bakar  pesawat  udara  yang  memerlukan  kendaraan  pengisian  yaitu hydrant  dispenser  untuk  disambungkan  ke  tempat  penyimpanan  bahan  bakar  yaitu hydrant pit. Pesawat yang akan melakukan pengisian harus memarkir awak pesawat di dekat  hydrant  pit.  b.  Mobile  System,  Mobile  System  adalah  suatu  sistem  pengisian bahan  bakar  pesawat  udara  dimana  kendaraan  dan  peralatan  pengisian  bahan  bakar penerbangan  mendatangi  pesawat  yang  akan  diisi  bahan  bakar  (refueller),  Refueller merupakan  kendaraan  pengisian  BBM  Penerbangan  yang  terdiri  dari  tangki  dan dilengkapi  peralatan  pengisian  bahan  bakar  ke  pesawat  udara,  refueller  juga  dapat melakukan fungsi lain seperti defuelling dari tangki ke pesawat udara. Defuelling adalah pengurangan produk BBM Penerbangan dari tangki pesawat karena suatu hal, seperti over  loading  dan  kecelakaan  pesawat.  Topping  up  melalui  bottom  loading  dan  self loading,  self  loading  adalah  over  pumping  untuk  sirkulasi  produk  di  tangki  refueller sendiri,  misalnya  saat  pemeriksaan  milipore  test  (termasuk  sistem  resirkulasi  tangki). Refueller juga harus di lakukan pemeliharaan rutin secara berkala. Pemeliharaan rutin
tersebut terdiri dari:
a. Vehicle maintenance A setiap 300 jam mesin operasi
b. Vehicle maintenance B setiap 600 jam mesin operasi
c. Vehicle maintenance C setiap 900 jam mesin operasi Penentuan  jam  operasi  mesin  dapat  digunakan  engine  hour  meter  dari  waktu pengisian  ditambah  perjalanan  ditambah  dengan  pemanasan  setiap  hari  untuk  setiap kendaraan pengisian

## 2. Simulasi Promodel
Ketika  model-model  matematis  tidak  memberikan  solusi  yang  cukup  baik terhadap  persoalan  kesisteman,  simulasi  menjadi  alternatif  untuk  menyelesaikannya (Miftahol,  2009).  Oleh  karenanya,  simulasi  dipakai  untuk  memberikan  penyelesaian bahwa  simulasi  akan  mengurangi  biaya,  waktu  dan  tenaga  serta  tidak  merusak  alam karena proses trial and error. Simulasi lebih mampu memberikan kapabilitas dan akurasi dari penilaian kinerja pada sistem kompleks. Simulasi mempunyai keunggulan sebagai alat pengambil keputusan. Simulasi memberi kebebasan kepada perencana sistem yang tak  terbatas  untuk  mencoba  gagasan  berbeda  demi  peningkatan  hasil  serta  minimasi resiko. Selain itu, Tidak semua problem sistem dapat diselesaikan dengan menggunakan simulasi.  Untuk  beberapa  persoalan,  simulasi  malah  menjadi  berlebihan.  Simulasi mempunyai  keterbatasan  tertentu  dan  itu  harus  disadari  sebelum  pembuatan  suatu keputusan dengan melihat situasi yang ada.
Simulasi  ProModel  singkatan  dari  Production  Modeler  adalah  sebuah  aplikasi yang  dikeluarkan  oleh  perusahaan  ProModel.  Aplikasi  ini  berfungsi  untuk mensimulasikan  atau  memodelkan  berbagai  jenis  sistem  manufaktur  dan  pelayanan. Sistem manufaktur tersebut seperti job shop, conveyors, perakitan, sistem just-in-time, sistem manufaktur yang fleksibel itu semua bisa dimodelkan oleh ProModel. Simulasi ProModel  menyediakan  kesempatan  bagi  para  Engineers  dan  manajer  untuk  menguji sebuah  ide  dalam  sebuah  sistem  yang  didesain  sebelum  mengaplikasikan  kedalam sebuah  kondisi  yang  sebenarnya.  ProModel  berfokus  pada  persoalan  penggunaan sumberdaya,  kapasitas  produksi,  produksi,  dan  tingkatan  persediaan.  Dengan memodelkan  elemen  yang  penting  dari  sebuah  sistem  produksi  seperti  penggunaan sumberdaya,  sistem  kapasitas,  dan  rencana  produksi,  kita  bisa  melakukan  percobaan dengan strategi operasi yang berbeda untuk mencapai hasil yang terbaik (Harell, 2011). Keuntungan  dari  penyelesaian  masalah  dengan  simulasi  menggunakan  simulasi ProModel,  yaitu  sebagai  berikut:  1.  Mampu  mendeteksi  bottleneck  yang  terjadi  pada proses produksi dan dapat langsung dieliminasi. 2. Mampu  mengembangkan  suatu proses  produksi  yang  efisien.  3.  Mengurangi  lead  time  yang  diperlukan.  4. Meningkatkan utilisasi sumber daya. 5. Mengurangi terjadinya penumpukan inventory. Ketika  menjalankan  suatu  model  yang  dibuat  dengan  ProModel,  database  model diterjemahkan atau dikompilasi untuk menciptakan database simulasi (Harrell, Ghosh &  Bowden,  2003).  Animasi  di  dalam  ProModel  ditampilkan  bersamaan  dengan berjalannya  simulasi.  Grafik  animasi  diklasifikasikan  baik  sebagai  statis  maupun dinamis. Grafik statis biasanya berupa dinding, gang, mesin, tulisan dan lainnya. Grafik statis  menjadi  background  atau  latar  belakang  yang  diimpor  ke  dalam  model.  Grafik dinamis merupakan objek yang bergerak selama simulasi berjalan, diantaranya berupa entitas maupun resources. Validasi merupakan proses untuk meyakinkan bahwa model dan data benar-benar mampu mewakili aspek – aspek penting dari sistem secara tepat dan akurat. Jadi  validasi dilakukan untuk melihat apakah model simulasi yang dibuat dapat mewakili sistem nyata yang ada (Trisnawati, et al., 2013).

## III. METODE PENELITIAN

## 1. Membuat Logic Flow
Merakapitulasi data dilakukan dengan bantuan microsoft excel untuk menghitung waktu  kedatangan  refueller  selama  dua  bulan  (Desember  2019  dan  April  2020)  dan mengubahnya menjadi bentuk persentase. Bagian ini menjelaskan bagaimana penelitian dilakukan,  yang  berisi:  1)  rancangan  penelitian;  2)  populasi  dan  sampel  (sasaran penelitian); 3) teknik pengumpulan data dan pengembangan instrumen; 4) serta teknik analisis  data.  Jika  penelitian  menggunakan  alat  dan  bahan,  maka  perlu  dijelaskan spesifikasi alat dan bahannya.

## 2. Model dengan Software ProModel
Simulasi  ProModel  dilakukan  pengukuran  berdasarkan  logic  flow  yang  dibuat sebelumnya, lalu data yang sudah diketahui diinput pada software. Setelah dilakukan simulasi akan dilakukan uji verifikasi model dilakukan dengan memperhatikan animasi. Pada  saat  model  dijalankan  (run)  tidak  terdapat  informasi  bahwa  model  bermasalah (error)  atau  dapat  dikatakan  bahwa  model  berjalan  lancar  sesuai  yang  diinginkan, sehingga  model  simulasi  telah  memenuhi  uji  verifikasi  model.  Kemudian,  Validasi dilakukan  untuk  melihat  apakah  model  simulasi  yang  dibuat  sudah  mewakili  sistem nyata yang ada. Validasi  dilakukan setelah data terverifikasi (Fenki Sugiarto & Joko Lianto, 2012).
3. Uji T-test
Untuk melihat ada tidaknya perbedaan maka dilakukan uji perbedaan dua rata  - rata. Uji hipotesis dua rata - rata yang digunakan untuk mengetahui ada atau tidaknya perbedaan rata  - rata antara dua data (Dhaul Fathoni, 2018). Salah satu teknik untuk menguji hipotesis dua rata  – rata yakni menggunakan uji paired sample T-test untuk memverifikasi  dan  memvalidasi  data  sistem  pada  model  simulasi  awal  dengan  data sistem nyata. Nilai p value dari hasil uji paired sample T-test lebih dari 0,05. Sehingga kesimpulan  dari  uji  paired  sample  T-test  yaitu  untuk  mengetahui  ada  atau  tidaknya perbedaan rata-rata antara dua kelompok sampel bebas.

## IV. HASIL PENELITIAN
1. Analisis Penggunaan Refueller Sebelum dan Sesudah Perpindahan ke Bandara Refueller  yang  beroperasi  setiap  harinya  dan  dioperasikan  oleh  Certified Refueller  Operator  (CRO)  yang  merupakan  salah  satu  tenaga  support  di  ground handling  dengan tugas  melakukan  pengisian  bahan  bakar  penerbangan  pada  pesawat dengan  jumlah  sebanyak  13  orang  yang mana masing-masing  dibagi  menjadi  3  regu untuk 2 shift. Berikut adalah gambar grafik penggunaan setiap refueller  sebelum dan sesudah pemindahan bandara.
Gambar 1. Frekwensi Penggunaan Refueller Pada gambar 1 diatas dapat terlihat bahwa penggunaan refueller ADS 09 jarang digunakan untuk penyaluran dan bahkan refueller ADS 08 tidak pernah digunakan sama sekali dikarenakan kedua refueller tersebut sedang dilakukan maintenance, sedangkan untuk  refueller  dengan  kode  lainnya  telah  digunakan  secara  keseluruhanan  untuk
kegiatan penyaluran pada saat sebelum pemindahan bandara. Sedangkan setelah proses pemindahan bandara sangat tidak optimal dan hanya digunakan sebagian refueller saja, dikarenakan  penjualan  avtur in  to  plane yang  yang  mengalami  penurunan mengakibatkan penggunaan refueller sebagai sarana penyaluran juga ikut mengalami penurunan yang sangat signifikan.
Dengan  rata-rata  penjualan  in  to  plane  191.356  liter/hari  dengan  rata-rata frekuensi kedatangan pesawat sebanyak ±64 kali pada tahun 2019, sehingga rata-rata penggunaan  refueller  yang  terdapat  di  DPPU  Adisutjipto  selama  tahun  2019  adalah sebagai berikut:
Rata-rata Pengisian Pesawat = Rata−rata pengisian/hari jumlah pesawat/hari = 𝟏𝟗𝟏.𝟑𝟓𝟔  𝐥𝐢𝐭𝐞𝐫/𝐡𝐚𝐫𝐢 64 pesawat/hari
≈ 2.990 liter/pesawat
Waktu perjalanan ke Apron = 64 Psw x 5 menit  = 320 menit Persiapan connect + disconnect = 64 Psw x 3 menit  = 192 menit Quality control dan Administrasi = 64 Psw x 2 menit  = 128 menit Total =  640 menit ➢ Waktu pengisian pesawat = Jumlah Psw x Rata−rata pengisian 𝐹𝑙𝑜𝑤𝑟𝑎𝑡𝑒 rata−rata
= 64 Psw x 3.322 liter
750 LPM
= 283 menit
➢ Waktu total pemanfaatan refueller = 640 menit + 283 menit = 923 menit
➢ Waktu pemanfaatan penggunaan 1 unit refueller
= Waktu edar 𝑟𝑒𝑓𝑢𝑒𝑙𝑙𝑒𝑟 / jumlah 𝑟𝑒𝑓𝑢𝑒𝑙𝑙𝑒𝑟 yang beroperasi jam operasional DPPU
= 1.883 / 6 1200 𝑚𝑒𝑛𝑖𝑡 x 100%   =  26,15 %
➢ Rata-rata penggunaan 1 unit refueller setiap harinya adalah :
= 26,15 % x 1200 menit
= 313 menit/hari = 5,2 jam/hari
Dapat  disimpulkan  dengan  perhitungan  manual,  rata-rata  penggunaan  refueller sebelum perpindahan ke bandara baru pada tahun 2019 hanya selama 5,29 jam per hari, sehingga  setelah  beroperasinya  Yogyakarta  International  Airport  secara  penuh, penjualan  avtur  di  DPPU  Adisutjipto  juga  mengalami  penurunan  dimana  penurunan penjualan juga sangat mempengaruhi penggunaan refueller.

## 2. Metode Model Simulasi
Pembangunan  model  merupakan  proses  pembuatan  alur  simulasi  berdasarkan objek  yang  akan  disimulasikan.  Langkah  ini  dilakukan  untuk  menggambarkan  alur proses  yang  terjadi  pada  proses  pengisian  pesawat  oleh  refueller  guna  mengetahui utilitas penggunaan refueller serta rata-rata waktu tunggu pesawat pada sistem tersebut.
Setelah  dilakukan  pengumpulan  data,  kemudian  direkapitulasi  dengan  bantuan Microsoft Excel. Kemudian menjalankan model yang bertujuan untuk menguji model apakah model dapat berjalan atau tidak. Apabila setelah model dapat dijalankan maka dilakukan pengujian menghasilkan output yang sama dengan data real maka simulasi dapat mewakilkan sistem real, namun jika output yang dihasilkan tidak valid setelah diuji, maka model simulasi tersebut harus dirubah.
+
Berikut  ini adalah  input  pembangunan model  simulasi  menggunakan  software promodel.
a. Location
Lokasi atau stasiun kerja pada proses pengisian pesawat terdapat tiga lokasi seperti diantaranya:
1) Lokasi refueller (DPPU Adisutjipto)
2) 11 buah Apron; untuk proses pengisian.
3) Antrian Pesawat (pesawat yang belum dapat memasuki apron)
b. Entities
Terdapat  1  macam  entitas  saja  yang  mengalami  proses  pelayanan  pengisian oleh refueller, yaitu pesawat terbang.
c. Resource
Hanya  terdapat  juga  1  jenis  resource  yaitu  refueller  yang  berjumlah  6  unit sebagai moda transportasi penyaluran avtur ke pesawat di DPPU Adisutjipto.

## 3. Path Network
Terdapat  2  path  network  yang  terdapat  pada  layout,  digunakan  untuk menunjukkan rute pergerakan in dan exit resource dan entities. Didalam path network terdapat pilihan “paths” yang diinputkan adalah jarak apron ke DPPU dan jarak antar apron.
4. Process and Routing
Process and Routing diinputkan proses saat pesawat masuk ke apron kemudian refueller  memproses  pesawat  untuk  pengisian  avtur  setelah  penuh,  refueller meninggalkan pesawat dan pesawat juga meninggalkan apron dengan peraturan (rule) yang digunakan adalah FIRST  atau First Come First Served (FSCS) yang artinya yang datang  pertama  itu  yang  di  lakukan  pemrosesan.  Begitu  seterusnya  hingga  proses berakhir (EXIT).
5. Kedatangan ( arrival )
Kedatangan pesawat melihat dari data realisasi penjualan avtur dengan refueller, kemudian penulis membagi masing-masing distribusi kedatangan pesawat berdasarkan waktu  dengan  rentang  setiap  5  jam  (4  cycle  shift),  kemudian  membandingkan kedatangan pesawat pada sebelum dan setelah perpindahan bandara.

## 6. Simulasi Kondisi Sebelum Perpindahan Bandara
Pada  simulasi  sebelum  terjadinya  perpindahan  ke  Yogyakarta  International Airport,  setelah  diinpukan  data  yang  digunakan,  selanjutnya  untuk  running  simulasi, satuan waktu yang dipilih adalah menit, lama simulasi disesuaikan setiap shift, karena dalam 1 cycle shift  adalah 5-6  jam. Namun untuk simulasi ini terdapat 4 cycle shift yang akan di-running secara bergantian untuk mengetahui utilitas refueller dan rata-rata waktu tunggu pesawat masing-masing cycle shift.
Penentuan jumlah replikasi bertujuan untuk meningkatkan validitas dari sebuah sistem  yang  sedang  disimulasikan.  Data  yang  digunakan  untuk  penentuan  jumlah replikasi adalah dari total exits pesawat yang selesai dilayani oleh refueller pada semua cycle shift selama 1 bulan (31 hari). Berikut adalah hasil rata-rata 5 kali replikasi yang dihasilkan:
Tabel 1. Hasil Output Replikasi Total Exits Pesawat Replikasi Ke- Cycle Shift 1 (04.00 - 08.59)  2 (09.00 - 13.59)  3 (14.00 - 18.59)  4 (19.00 - 24.00) 1 556 493 647 186 2 557 493 648 186 3 556 494 646 186 4 557 494 648 186
5 555 492 647 186 x̅ 556,2 493,2 647,2 186 S 0,84 0,84 0,84 0
Berdasarkan hasil replikasi diatas dan dihitung rata–rata dan standar deviasi, dilanjutkan dengan menggunakan rumus sebagai berikut:
e = (𝑡 𝑛−1,𝛼/2 ) S √𝑛 𝑛 ′ =   ( (𝑍 𝛼/2 ) S 𝑒 ) 2
Keterangan:
t_4,0.025   = 2,776 ( diperoleh dari tabel t )
Z_0,025   = 1,96 ( diperoleh dari tabel z )
α = 5%
Berdasarkan  hasil  perhitungan  jumlah  replikasi  diatas,  maka  diperoleh  hasil pada tabel 2 dibawah sebagai berikut:
Tabel 2. Hasil Perhitungan Uji Replikasi Total Exits Pesawat Cycle Shift Waktu e n' 1 04.00 - 08.59  1,04  2,49 2 09.00 - 13.59  1,04  2,49 3 14.00 - 18.59  1,04  2,49 4 19.00 - 24.00 0 0
Jadi  jumlah  replikasi  yang  dibutuhkan  dari  perhitungan  diatas  adalah  0  dan
2,49 ≈ 3 kali, dan dapat disimpulkan bahwa dengan replikasi 5 kali sebelumnya.
7. Analisis Penggunaan Refueller Setelah Pemindahan Bandara
Data distribusi kedatangan pesawat juga diinputkan ke simulasi dengan jumlah resource sebanyak 6 unit dan dirunning sebanyak 5 kali replikasi. Setelah diperoleh output hasil running simulasi, pada dasarnya utilitas penggunaan refueller sebanyak 6 unit refueller di DPPU Adisutjipto mengalami penurunan yang sangat signifikan; yaitu rata-rata utilitas tidak lebih dari 10%. Namun dengan jumlah 6 unit refueller tidak akan membuat pesawat mengalami waktu tunggu karena jumlah refueller yang dinilai lebih.
Setelah  adanya  trial  and  error  jumlah  refueller  pada  model  simulasi  maka diperoleh hasil bahwa DPPU Adisutjipto untuk saat ini hanya membutuhkan 1 unit refueller untuk kegiatan peyalurannya.
Tabel 3. Penyaluran dengan 1 Refueller Setelah Perpindahan Bandara Cycle Shift Waktu Average Time Waiting  Refueller Average Of Pesawat (Min) Utilization (%) 1 04.00 - 08.59 7,277 10,59% 2 09.00 - 13.59 7,277 12,73% 3 14.00 - 18.59 7,277 12,65% 4 19.00 - 24.00 - -
Dilihat  dari  tabel  3  di  atas  dengan  jumlah  minimal  refueller  1;  penggunaan refueller  hanya  memiliki  utilitas  sekitar  10-12%  saja,  sehingga  benar  pada kenyataannya  penjualan  avtur  di  DPPU  Adisutjipto  sangatlah  sedikit  dan mengakibatkan  kinerja  refueller  juga  mengalami  penurunan.  Sehingga  dengan jumlah  refueller  1  dianggap  telah  mampu  mencover  penyaluran  avtur  ke  pesawat tanpa  adanya  pesawat  mengalami  antrian.  Namun  perlu  diingat,  perusahaan  juga harus mempersiapkan 1 unit refueller sebagai backup jika sewaktu-waktu refueller yang  digunakan  mengalami  kerusakan  sehingga  harus  dilakukan  perbaikan.  Pada
kesimpulannya  untuk  saat  ini  setelah  perpindahan  Bandara  Adisutjipto  ke Yogyakarta International Airport membutuhkan 2 unit refueller
8. Perbandingan  Kondisi  Penggunaan  Refueller  Sebelum  dan  Setelah Perpindahan Bandara
Setelah  diperoleh  hasil  simulasi  penggunaan  refueller  sebelum  dan  setelah perpindahan  bandara  kemudian  dilakukan  perbandingan  hasil  simulasi  kondisi eksisting  (sebelum  dan  setelah  perpindahan  bandara)  dengan  usulan  yang  telah dibuat. Pada tahap ini, hasil simulasi kondisi eksisting akan dibandingkan dengan hasil  simulasi  setelah  dilakukan  usulan  perbaikan  pada  sistem.  Perbandingan persentase penggunaan refueller eksisting dengan evaluasi disajikan pada gambar 2 dan gambar 3 dibawah ini.
Gambar 2. Persentase Utilitas Refueller Sebelum Perpindahan Pengurangan jumlah refueller pada kondisi eksisting dan setelah dilakukannya evaluasi  perbaikan,  yang  semula  penggunaan  refueller  hanya  memiliki  utilitas rendah  maka  setelah  dilakukannya evaluasi  perbaikan,  utilitas  menjadi  meningkat dimana semakin tinggi utilitas refueller maka semakin kecil pula waktu menganggur refueller yang menandakan refueller digunakan secara maksimal. Sehingga dengan adanya  perbandingan  diatas,  maka  dapat  diketahui  adanya  perbedaan  yang signifikan  pada  kondisi  eksisting  dan  setelah  dilakukannya  perbaikan  baik  untuk sebelum  dan  setelah  perpindahan  bandara,  dengan  meningkatnya  utilitas penggunaan refueller, dengan demikian usulan dapat diajukan sebagai rekomendasi perbaikan sistem.
Gambar 3. Persentase Utilitas Refueller Setelah Perpindahan
1.76% 2.12% 2.11% 0.00% 10.56% 12.73% 12.67% 0.00% 0.00% 2.00% 4.00% 6.00% 8.00% 10.00% 12.00% 14.00% 1 2 3 4 Persentase Penggunaan Refueller Setelah Perpindahan Bandara Eksisting Evaluasi Perbaikan 1.76% 2.12% 2.11% 0.00% 10.56% 12.73% 12.67% 0.00% 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 1 2 3 4 Persentase Penggunaan Refueller
Setelah Perpindahan Bandara
Eksisting Evaluasi Perbaikan

## V. PENUTUP Simpulan
1.  Efek dari penurunan penjulanan avtur di DPPU Adisutjipto adalah adanya perpindahan Bandara Adisutjipto ke Yogyakarta International Airport, dimana sebelum perpindahan bandara, rata-rata kedatangan pesawat (Desember 2019) sebanyak 62 pesawat per hari sedangkan setelah perpindahan bandara (April 2020) menjadi hanya 2 pesawat per hari, hal tersebut berdampak pada penggunaan refueller, dimana rata-rata utilitas penggunaan refueller saat peak hour di DPPU Adisutjipto juga mengalami penurunan yang signifikan sebesar 40,11% yaitu dari 42,23% menjadi 2,12% setelah perpindahan bandara baru.
2.  Berdasarkan  simulasi  promodel  yang  telah  dilakukan,  bahwa  penggunaan  fasilitas pengisian pesawat yaitu 6 unit refueller kurang digunakan secara optimal pada sebelum maupun setelah perpindahan bandara. Oleh karena itu dilakukannya pengurangan pada jumlah  refueller,  yang  semula  penggunaan  refueller  hanya  memiliki  utilitas  rendah namun  setelah  dilakukan  evaluasi  perbaikan,  utilitas  refueller  menjadi  meningkat, dimana  semakin  tinggi  utilitas  refueller  maka  semakin  kecil  pula  waktu  menganggur refueller  yang  menandakan  refueller  digunakan  secara  maksimal.  Perbandingan persentase utilitas refueller sebelum dan setelah perpindahan bandara disajikan pada tabel 17  diatas.  Dapat  dilihat  bahwa  terdapat  kenaikan  yang  signifikan  setelah  dilakukan evaluasi  perbaikan  pada  penggunaan  refueller  sebelum  maupun  setelah  perpindahan bandara.
3.  Telah dilakukan pembuatan model simulasi proses pengisisan pesawat oleh refueller dari sistem nyata. Rata-rata output total kedatangan pesawat yang selesai dilayani refueller dalam 1 bulan (Desember 2019) dengan running sebanyak 5 kali replikasi untuk cycle shift 1: 556 pesawat, cycle shift 2: 493 pesawat, cycle shift 3: 647 pesawat, cycle shift 4: 186 pesawat. Dan kedatangan pesawat pada 1 bulan (April 2020) untuk cycle shift 1: 30  pesawat,  cycle  shift  2:  30  pesawat,  cycle  shift  3:  30  pesawat  dan  cycle  shift    4:  0 pesawat,.  Hasil  tersebut  sesuai  jika  dibandingkan  dengan  sistem  nyata.  Dan  setelah dilakukan  running  simulasi,  diperoleh  hasil  jumlah  kebutuhan  refueller  yang  optimal untuk DPPU Adisutjipto. Untuk kebutuhan refueller sebelum perpindahan bandara baru disaat jam sibuk adalah sebanyak 3 unit refueller dan untuk kebutuhan refueller setelah perpindahan  bandara  baru  hanya  membutuhkan  1  unit  refueller  mengingat  penjualan avtur In To Plane DPPU Adisutjipto saat ini hanya 2 - 3 KL per hari untuk pesawat jenis Avions de Transport Regional (ATR) dan TNI/POLRI.

## Saran
1.  Mengingat  penggunaan  refueller  hanya  digunakan  untuk  penyaluran  jarak  dekat, sehingga efek setelah adanya perpindahan bandara, dengan jumlah 6 unit refueller dirasa terlalu  banyak,  oleh  karena  itu  perlu  adanya  maintenance  rutin  pada  refueller  dengan memperhatikan  jam  operasi  mesin  pada  engine  hour  meter  dari  waktu  pengisian, perjalanan  dan  pemanasan  setiap  hari  untuk  setiap  refueller  tujuannya  agar  dapat memperpanjang usia penggunaan refueller sehingga dapat mengurangi biaya perbaikan dan penggantian mesin.
2.  Walaupun setelah dilakukan running simulasi pengisian, pada kenyataanya pesawat oleh DPPU Adisujtjitpo hanya membutuhkan 1 unit refueller yang optimal untuk penyaluran avtur ke pesawat jenis Avions de Transport Regional (ATR) dan TNI/POLRI. Namun, DPPU Adisutjipto juga harus tetap mempersiapkan 1 unit refueller sebagai backup jika sewaktu-waktu refueller yang digunakan mengalami kerusakan sehingga harus dilakukan perbaikan.
3.  Perusahaan  juga  dapat  mempertimbangkan  hasil  simulasi  untuk  memperhitungkan jumlah kebutuhan refueller saat ini untuk penyaluran di DPPU Adisutjipto dan sebaiknya
untuk  peneliti  berikutnya  melakukan  penelitian  secara  keseluruhan  hingga mempertimbangkan kelayakan investasi kedepannya, akankah refueller tetap berada di DPPU  Adisutjipto  atau  akan  dipindahkan  ke  DPPU  Yogyakarta  International  Airport atau  DPPU  wilayah  lain  yang  membutuhkan  agar  mengurangi  biaya  own  use  dan maintenance refueller perusahaan saat ini.

## VI. DAFTAR PUSTAKA
A  M  H  Pardede,  Mawengkang  &  Situmorang.  2014.  “Simulasi  Antrian  Kedatangan Berkelompok  dengan  Pelayanan  Weibull  oleh  Banyak  Server”.  Universitas Sumatera Utara. Medan.
Ahmad, Kumala, Iphnov & Sriwana. 2014. “Perancangan Jumlah Kasir Oprimal dalam Peningkatan Kualitas Pelayanan  dengan  Model  Antrian”.  Universitas Tarumanegara. Jakarta.
Amri,  Muhamad  &  Teuku.  2013.  “Analisis  Sistem  Antrian  pada  SPBU  dengan Menggunakan Simulasi Arena”. Univeristas Malikussaleh. Aceh.
Anthony, Abel. Jobiliong, Eric & Enda. 2013. “Simulation Model Design Of Refuelling System  at  Pertamina  Alam  Sutera  Gas  Station”.  Universitas  Pelita  Harapan. Tangerang.
Arifin, Miftahol. 2009. “Simulasi Sistem Industri”. 1 st ed. Graha Ilmu. Yogyakarta.
Badan Pengatur Hilir Minyak dan Gas Bumi. “Komoditas BBM”. https://www.bphmigas.go.id/komoditas-bbm/ (diakses pada 28 Mei 2020)
Ginting,  Jadinta.  Prabu,  Anwar  Ubaidillah  &  Abro,  M.  Akib.  2014.  “Evaluasi  Proses Pembuatan  Avtur  (Aviation  Turbine)  Berdasarkan  Analisa  Sifat  Fisik  dan  Kimia Minyak  Mentah  (Crude  Oil)  di  Pertamina  RU  II  Dumai”.  Universitas  Sriwijaya. Palembang.
Harel, Charles. Gosh, Birman & Bowden, Royce. 2012 “Simulasi Using Promodel”. New York: McGraw – Hill.
Imam, Masfuhurrizqi. Sugito & Ispriyanti. Dwi. 2014. “Penentuan Model dan Pengukuran Kinerja  Sistem  Pelayanan  PT.  Bank  Negara  Indonesia  (Persero)  Tbk.  Kantor Layanan Tembalang”. Universitas Diponegoro. Semarang.
Jaelani, Evan. 2015. “Optimalisasi Sistem Pelayanan Untuk Mengurangi Antrian dengan Pendekatan  Simulasi  Menggunakan  Software  Promodel  pada  SPBU  Kadipaten”. STIE STAN Indonesia Mandiri. Bandung.
Jocelyn  D.  Abad.  2017.  “Ergonomic  and  Simulation  Based  Approach  in  Improving Facility Layout”. Technological Institute of the Philippines. Quezon City.
Jonathan, Erik. 2016. “Peningkatan Kinerja Lini Produksi dengan Menggunakan Simulasi Diskrit”. Universitas Mercu Buana. Jakarta.
Laboraturium  Universitas  Brawijaya.  2016.  “Handout  Praktikum  Simulasi  Universitas Brawijaya  Laboraturium  Simulasi  dan  Aplikasi  Industri”.  Universitas  Brawijaya. Malang.
Maria,  A.  1997.  “Introduction  to  Modeling  and  Simulation”.  University  of  New  York. Binghamton.
Nengsih, Mimi Kurnia & Yustanti, Nitra Vera. 2017. “Analisis Sistem Antrian Pelayanan Administrasi  Pasien  Rawat  Jalan  pada  Rumah  Sakit  Padmalalita  Muntilan”. Universitas Dahesan. Bengkulu.
Pardianto,  Eko.  2008.  “Perancangan  Model  Simulasi  SPBE  Pertamina”.  Universitas Indonesia. Jakarta.
Pertamina.  2012.  “Pertamina  Aviation  Raih  Dua  Sertifikat  Terintegrasi” https://pertamina.com/id/viewarchive/energia-news/pertamina-aviation-raih-dua- sertifikat-terintegrasi (diakses pada 30 April 2020)
Pertamina.  2016.  “Prosedur  Operasi  dan  Pengendalian  Mutu  Pertamina  Aviation”.
Pertamina Aviation. Jakarta.
Primasari,  Rizka.  2017.  “Simulasi  Antrian  Pasien  Puskesmas  Mojogedang  1
Menggunakan Software Promodel” Universitas Setia Budi. Surakarta.
Putra,  Mega.  2019.  “Menhub:  Bandara  Kulon  Progo  Akan  Jadi  Andalan  Wisata Yogyakarta”. https://news.detik.com/berita/d-4465027/menhub-bandara-kulon- progo-akan-jadi-andalan-wisata-yogyakarta (diakses pada 7 Juni 2020)
Rahmadani, Dewi & Julasmasari, Fitri. 2010. “Simulasi Pelayanan Kasir Swalayan Citra di Bandar Buat”. Univeristas Andalas. Padang
Riyanto, Agus, Andriana, Iyan & Sianturi, Gabriel. 2016. “Utilitas Pintu Tol Masuk dan Pekerja  Pintu  Tol  Menggunakan  Software  Promodel”.  Universitas  Komputer Indonesia. Bandung
Sukendar,  Irwan.  Sarjono,  Ali  Wedo  &  Manun,  Muchamad.  2013.  “Modul  Praktikum Simulasi Sistem”. Universitas Sultan Agung. Semarang.
Universitas  Binus.  2018.  “Pemodelan  SIstem  Antrian  dengan  Software  Simulasi” Universitas Binus. Jakarta.
Yuwono, Cahyo & Gangsar. 2015. “Analisis Sistem Antrian Service Mobil di PT. Tunas Mobilindo  Perkasa  Dengan  Menggunakan  Simulasi  Arena”.  Universitas  Darma Persada. Jakarta.