Vol. 19, No. 1, Januari 2024

## EVALUASI BASIS TARIF DASAR JASA 3D PRINTING DENGAN SIMULASI ANYLOGIC
Julian Anindito Widiatmoko* 1 , Ratna Purwaningsih 2 , Aries Susanty 2
1 Program Studi Program Profesi Insinyur Fakultas Teknik Universitas Diponegoro,
2 Departemen Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedarto, SH, Kampus UNDIP Tembalang, Semarang, Indonesia 50275

## Abstrak
Saat ini teknologi 3D Printing sedang sangat berkembang dengan biaya yang semakin terjangkau. Hal ini mendorong bermunculannya jasa cetak 3D di beberapa kota di Indonesia. Model bisnis yang digunakan adalah menerima model 3D dari pelanggan kemudian mencetaknya dengan 3D printer. Disebabkan oleh tidak terbatasnya variasi model 3D yang mungkin  diterima,  jasa 3D  printing  perlu menetapkan basis tarif  dasar  yang dipakai. Terdapat dua pilihan basis  tarif  dasar  yang  merepresentasikan  biaya  langsung,  yaitu  basis  material  dan  basis  waktu  cetak.  Studi  ini mengevaluasi performansi kedua basis tersebut menggunakan simulasi Anylogic dalam memaksimalkan pendapatan. Seratus model 3D digunakan untuk mengakomodir variasi pesanan. Estimasi jumlah material dan waktu cetak untuk masing-masing model didapat dari software slicer dan digunakan sebagai inputan simulasi. Dari hasil simulasi pada rentang  waktu  operasi  satu  tahun,  didapatkan  kesimpulan  bahwa  meskipun  kedua  basis  tarif  dasar  menunjukkan keunggulan  biaya  langsung  secara  bergantian  untuk  model  3D  yang    berbeda,  basis  material  dapat  memberikan jumlah pendapatan total yang lebih besar.

## Kata kunci: 3D printing; basis tarif; Anylogic; simulation
Rate basis evaluation of 3D printing service using Anylogic simulation. Nowadays, 3D printing technology has been vastly  developed  at  an  even  more  affordable  cost.  This  fact  encourages  the  growth  of  3D  print  services  in  some Indonesian cities. The business model for this type of service is simple: receiving a 3D model from the customer and then  realizing  it  using  3D  printing.  Since  there  are  unlimited  variations  of  3D  models  that  come  in,  3D  services providers need to determine their basic rate. Two options of rate basis represent direct cost of 3D printing operation, those are material basis and printing time basis. This article evaluates the performance of the two using Anylogic simulation in maximizing revenue. A hundred 3D models were utilized to accommodate variation in order. Material needs and printing time estimation of each model were determined using slicer software as input for the simulation. The result of one year simulation time shows that although both bases can give superiority on direct cost for different individual 3D models, the material basis rate was able to present greater operational income.
Keywords: 3D printing; rate basis; Anylogic; simulation
1. Pendahuluan 3D Printing adalah teknologi manufaktur maju untuk  memfabrikasi  produk  dengan  secara  bertahap membangun  lapisan  demi  lapisan  sehingga  menjadi benda tiga dimensi (Kruth et al., 1998). Sering disebut juga  dengan additive  manufacturing ,  teknologi  ini sebenarnya sudah mulai dikembangkan sejak era 80-an, namun masih dengan biaya yang relatif tinggi. Seiring dengan berkembangnya riset baik pada metode operasi maupun  material  yang  dapat  digunakan,  hari  ini  3D
Printing menjadi  sangat  terjangkau  (Canessa  et  al., 2013).  Dalam  beberapa  aplikasi,  3D Printing bahkan memiliki potensi menjadi metode produksi yang lebih murah  dari  proses  konvensional.  Setidaknya  ada  tiga faktor  yang  mendukung  hal  ini,  yaitu  material  yang lebih  murah,  konsumsi  energi  yang  lebih  hemat,  dan tenaga kerja yang lebih sedikit (Sunarto et al., 2023).
Ada empat kelompok 3D Printing berdasarkan metode  yang  digunakan  untuk  mengendapkan  lapisan material,  antara  lain: fused  deposition  modelling (FDM), inkjet printing , stereolithography , dan powder based fusion (Ngo et al., 2018). Dari keempatnya, FDM adalah  salah  satu  yang  paling  banyak  digunakan.  Hal ini  dimungkinkan  karena  bila  dibandingkan  dengan
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: julian_w@untidar.ac.id
metode  lainnya,  FDM  memiliki  indeks  biaya  dan indeks waktu proses yang cenderung lebih rendah (Wu et al., 2016).
Prinsip kerja FDM adalah memanaskan material sampai  titik  leleh  sehingga  menjadi  cenderung  cair kemudian  melewatkannya  melalui  sebuah nozzle . Selanjutnya,  material  tersebut  akan  diendapkan  untuk membentuk  lapisan-lapisan  yang  saling  bertumpuk menjadi  objek  tiga  dimensi  (Mohamed  et  al.,  2015). Material  yang  banyak  digunakan  berbentuk  filamen dengan diameter 1.75 mm. Bahan dasar filamen adalah polimer thermoplastic seperti Polylactic  Acid (PLA), acrylonitrile butadiene styrene (ABS), polycaprolactone (PCL), polypropylene (PP), polyethylene  terephthalate  glycol-modified (PETG), polystyrene (PS)  dan thermoplastic  polyurethane (TPU) (Xiao & Kan, 2022). FDM  adalah  teknologi  3D Printing berbiaya relatif rendah, baik ditilik dari harga mesin 3D Printer - nya  maupun  material  yang  digunakan.  Keunggulan kompetitif  ini  menjadikannya  cocok  untuk  digunakan dalam aktivitas usaha skala kecil (Widiatmoko, 2023). Saat  ini  di  beberapa  kota  di  Indonesia,  telah bermunculan  bentuk  usaha  yang  melayani  jasa pembuatan  produk  berbasis  3D Printing .  Beberapa diantaranya seperti NUSAMA 3D, Fomu 3D, Evolusi 3D,  Centralab,  3D  Zaiku,  Solusi  3D,  DR3D,  dan Creativo.  Model  bisnis  usaha  ini  sebenarnya  serupa dengan  jasa  cetak  dua  dimensi  yang  telah  lebih  dulu populer,  yaitu  menerima  desain  dari  pelanggan kemudian mencetaknya.
Laplume  et.  al.  dalam  (Laplume  et  al.,  2016) menerangkan  bahwa  pada  bisnis  skala  kecil,  agar menjadi layak secara bisnis dan menghasilkan return of investment yang  tinggi,  usaha  berbasis  3D Printing harus memiliki tingkat utilitas yang tinggi. Bila tingkat utilitas tersebut dapat dicapai, maka perhitungan yang tepat atas beban biaya dan pendapatan musti dilakukan dengan  cermat  untuk  menghasilkan  profit  yang memadai.  Sayangnya,  sampai  saat  ini  informasi  yang reliabel  mengenai  aspek  ekonomi  dari  3D Printing masih sangat terbatas (Serrano et al., 2020).
Keunggulan  utama  teknologi  3D Printing terletak  pada  kebebasan  desain  yang  akan  dicetak. Konsekuensinya,  jasa  3D Printing akan  menerima variasi  model  3D  yang  tak  terbatas  sehingga perhitungan  biaya  menjadi  lebih  rumit.  Hal  ini menyebabkan  tidak  mungkin  menentukan  harga tertentu  yang  berlaku  untuk  semua  desain.  Untuk
mempermudah penentuan harga per pekerjaan, jasa 3D Printing dapat  menggunakan  basis  jumlah  material (filamen) yang dibutuhkan atau  waktu  cetak ( printing time ). Informasi ini dapat dengan mudah didapat dalam proses slicing menggunakan software  slicer .  Saat  ini banyak software slicer yang tersedia gratis dan mudah didapatkan,  seperti  Ultimaker  CURA  dan  Slic3r (Aumeunier et al., 2019).
Dasar  tarif  yang  sederhana  akan  memudahkan perhitungan baik bagi pelanggan maupun pelaku usaha, sehingga  keduanya  mendapatkan  penjelasan  harga yang  rasional.  Selain  itu  pelanggan  dapat  pula mengestimasi harga cetak untuk desain mereka. Hal ini mendorong  adanya  kebutuhan  perhitungan  tarif  akhir jasa 3D printing menggunakan sebuah basis tarif dasar yang mungkin: material atau waktu cetak. Perlu adanya evaluasi  mengenai  basis  mana  yang  lebih  baik  untuk digunakan.
Berangkat  dari  hal  tersebut,  studi  ini  akan mengevaluasi  basis  penetapan  tarif  akhir  jasa  3D printing yang  diberikan  kepada  pelanggan.  Basis material  dan  basis  waktu  cetak  akan  dibandingkan melalui  simulasi  menggunakan software Anylogic untuk menentukan mana yang memberikan pendapatan lebih  besar.    Perbandingan  dengan  simulasi  ini diperlukan  untuk  mengetahui  reliabilitas  dalam menghadapi  ketidakpastian  berupa  variasi  model  3D serta perubahan kondisi permintaan. Hasil dari studi ini dapat  digunakan  oleh  para  pelaku  usaha  jasa  3D printing untuk  menentukan  basis  tarif  jasa  mereka. Selain  itu,  dengan  mengetahui  keunggulan  dan kelemahan  masing-masing  basis  tarif,  pelaku  usaha dapat  menentukan  langkah-langkah  dalam  rangka menaikkan keuntungan.
Biaya  operasi  pada  3D Printing dapat  dibagi menjadi  dua,  yaitu  biaya  langsung  dan  biaya  tidak langsung. Biaya langsung bertambah dengan meningkatnya utilisasi, terdiri dari biaya material dan listrik.  Biaya  listrik  berbanding  lurus  dengan  waktu cetak. Sementara biaya tidak langsung contohnya biaya tenaga  kerja  yang  mengoperasikan  3D Printer (Laplume  et  al.,  2016).  Dalam  kasus  spesifik  aplikasi teknologi di bidang operasi medis, Narita dalam (Narita et  al.,  2020)  menyebutkan  tiga  faktor  yang mempengaruhi  biaya  3D Printing :  waktu  fabrikasi, material  atau  filamen  yang  digunakan,  serta  tenaga kerja dan biaya distribusi. Dalam jasa 3D printing , dua biaya terakhir dapat dikategorikan sebagai biaya tidak langsung.
Penentuan  tarif  berbasis  material  filamen memiliki  kelemahan  saat  berhadapan  dengan  desain yang memiliki geometri kompleks. Misalnya ditunjukkan  pada Gambar  1 ,  kedua  model  3D membutuhkan jumlah filamen yang hampir sama, yaitu 425  gram  untuk  (a)  dan  460  gram  untuk  (b).  Namun waktu cetak keduanya berbeda sangat jauh, yaitu 3.803 menit dan 6.095 menit. Hal ini karena geometri model (a) jauh lebih kompleks dari model (b).
Waktu  cetak  berpengaruh  langsung  terhadap konsumsi  listrik  yang  dipakai.  Komponen  biaya  ini juga  mempengaruhi  tarif  3D Printing (Saputro  et  al., 2021). Secara umum, waktu cetak pada prinsipnya juga dipengaruhi oleh penggunaan material. Misalnya untuk membangun support dari  produk  saat  proses  cetak, diperlukan  tambahan  material  yang  secara  signifikan dapat meningkatkan waktu cetak (Sharma et al., 2018). Studi-studi yang telah dilakukan sejauh ini memandang biaya yang diakibatkan oleh material dan waktu cetak sebagai komponen biaya. Keduanya merupakan bagian dari  biaya  total  operasi  3D printing .  Baik  kontribusi maupun  pengaruhnya  terhadap  satu  sama  lain  telah dikaji.  Namun  demikian,  belum  ada  studi  yang mengkomparasikan  keduanya  sebagai  dasar  dalam menghitung  biaya  akhir  yang  dibebankan  kepada pelanggan dalam bentuk tarif cetak.

## 2. Metode
2.1. Mengunduh Model 3D Seratus model 3D dalam format .stl diunduh dari myminifactory.com,  sebuah  situs  yang  menyediakan model gratis bagi pegiat 3D printing . Penentuan model dilakukan  dengan  memilih  sepuluh  desain  terpopuler
dari setiap kategori berdasarkan jumlah view pada situs tersebut.  Kategori  yang  dimaksud  antara  lain: pendidikan,  fashion  dan  aksesori,  perhiasan, fan  art , arsitektur,  gawai  &  elektronik,  rumah  tangga  & berkebun,  olah  raga  & outdoor ,  mainan  & game ,  dan suku  cadang.  Seratus  model  ini  merepresentasikan variasi permintaan cetak.
2.2. Mengestimasikan waktu cetak dan jumlah material Software  slicer Ultimaker  CURA  kemudian digunakan  untuk  mengolah  model  3D  menjadi  file g- code .  Parameter  cetak  utama  diatur  seragam  untuk semua  model,  rinciannya  dapat  dilihat  pada Tabel  1 . Mesin printer yang  digunakan  adalah  Creality  CR-10 yang  berbasis  FDM  dengan  material  filamen  PLA+ diameter  1,75  mm.  Waktu  cetak dan  jumlah  gram material  yang  diperlukan  untuk  setiap  model  dicatat dan  dimasukkan  dalam database . Gambar  2 menampilkan sebaran waktu cetak dari data yang telah dikumpulkan.  Data  ini  memiliki mean 11,56  jam dengan  standar  deviasi  17,69  jam.  Sedangkan  untuk kebutuhan material, mean -nya adalah 65,19 gram dan standar deviasi 101,22 gram.
2.3. Membangun model operasi 3D printing
Model  yang  merepresentasikan  operasi  3D printing dalam  sebuah  penyedia  jasa  cetak  berskala kecil dibangun menggunakan software Anylogic 8.8.3 Personal  Learning  Edition.  Secara  garis  besar  proses produksi  diawali  dengan  datangnya  pesanan  ( order ). Customer  service akan  memproses  pesanan  ini  dan memasukkannya ke daftar tunggu.  Pesanan kemudian dicetak  oleh  3D printer menurut  waktu  proses  yang
Tabel 1 . Printing Parameter pada CURA Printer Creality CR-10 Material PLA+ Nozzle diameter 0,4 mm Profile dynamic quality Layer height 0,16 mm Infill density 20% Enable ironing Yes Printing temperature 220° C Print speed 50 mm/s Support Tree Plate Adhesion Brim
Gambar 2 . Sebaran Data Waktu Cetak
bervariasi,  sesuai  dengan database waktu  cetak  hasil slicing Ultimaker  CURA. Gambar  3 menampilkan diagram building block model yang telah dibuat. Pesanan datang dimodelkan menggunakan agen yang  memiliki  identitas  unik.  Tingkat  kedatangan pesanan divariasikan 0.5, 1, 2, 3, 4, dan 5 pesanan per hari. Penerimaan pesanan oleh customer service hanya dapat  dilakukan  pada  jam  08.00  sampai  22.00  hari Senin  sampai  Sabtu.  Pesanan  yang  belum  dapat diproses  karena  mesin  3D printer sibuk,  menunggu dalam  antrian.  Bila  waktu  tunggu  lebih  dari  3  hari, maka  terjadi time  out .  Dalam  simulasi  ini time  out berarti  pesanan  akan  meninggalkan  antrian  karena pelanggan  membatalkan  pesanan.  Pada  proses  cetak dalam  blok Printing ,  model  akan  mengenali  agen berdasarkan  identitasnya,  kemudian  mengatur  waktu cetak yang sesuai dengan database . Jumlah 3D printer adalah  satu  unit.    Setelah  proses  cetak,  pesanan  akan meninggalkan sistem.
2.4. Run simulasi Simulasi  dijalankan  untuk  periode  waktu  1 tahun.  Informasi-informasi  berikut  diambil  dari pengolahan hasil simulasi:
a. Total waktu cetak
b. Total material yang dipakai
c. Jumlah pesanan yang berhasil diproses
d. Utilisasi rata-rata 3D printer
e. Jumlah pesanan yang dibatalkan ( time out)
Data  waktu  cetak  diambil  dari log simulasi  yang mengumpulkan informasi mengenai waktu setiap agen berada  di  blok Printing .  Informasi  tentang  waktu  ini diukur  oleh  dua time  measurement  palette yang diletakkan  sebelum  dan  sesudah  blok Printing . Sementara  data  jumlah  material  yang  digunakan diambil  dengan  mencocokkan  identitas  setiap  agen dengan data yang ada di database .
2.4. Evaluasi performansi basis tarif
Pada prinsipnya, biaya material dan biaya listrik saling  mempengaruhi,  keduanya  muncul  secara bersamaan saat proses cetak. Untuk mengakomodir hal ini  tarif  berbasis  material  dan  berbasis  waktu  cetak ditentukan dengan formula sebagai berikut.
𝑇 𝑚 = 𝑚 + 𝑟 𝑡𝑚 𝑝 (1)
𝑇 𝑡 = 𝑝 + 𝑟 𝑚𝑡 𝑚 (2)
Dimana 𝑇 𝑚 dan 𝑇 𝑡 masing-masing melambangkan  tarif  dasar  berbasis  material  dan  tarif dasar berbasis waktu cetak. Sedangkan 𝑚 adalah biaya material  per  gram  yang  dapat  ditentukan  berdasarkan informasi  harga  filamen.  Kemudian 𝑝 adalah  biaya listrik per jam, yaitu perkalian antara konsumsi listrik yang  dibutuhkan  oleh  printer  dan  tarif  dasar  listrik. Selanjutnya 𝑟 𝑡𝑚 adalah  rata-rata  rasio  yang  didapat dengan membagi waktu cetak dengan jumlah material. Rata-rata  rasio  jumlah  material  dan  waktu  cetak dilambangkan  dengan 𝑟 𝑚𝑡 .  Kedua  rasio  ini  dihitung berdasarkan rata-rata dari 100 data model 3D.
Berdasarkan 𝑇 𝑚 dan 𝑇 𝑡 , biaya langsung untuk setiap  model  3D  yang  dicetak  dengan  operasi  3D printing kemudian dihitung dengan persamaan (3) dan (4).
𝑉𝐶 𝑚 = 𝑇 𝑚 × 𝑔 (3)
𝑉𝐶 𝑡 = 𝑇 𝑡 × 𝑡 (4)
𝑉𝐶 𝑚 adalah biaya langsung untuk mencetak model 3D berdasarkan  basis  material,  sedangkan 𝑉𝐶 𝑡 adalah biaya  langsung  berbasis  waktu  cetak.  Kemudian 𝑔 adalah estimasi jumlah gram material yang digunakan dan 𝑡 adalah  waktu  cetak  dalam  menit.  Total  biaya langsung  ( 𝑇𝑉𝐶 )  dalam  satu  tahun  kemudian  dapat dihitung  dengan  mengalikan  keduanya  dengan  Total Material  ( 𝑀 )  untuk  basis  material  atau  Total  Waktu Cetak ( 𝑇 ) untuk basis waktu cetak.
𝑇𝑉𝐶 𝑚 = 𝑉𝐶 𝑚 × 𝑀 (5)
𝑇𝑉𝐶 𝑡 = 𝑉𝐶 𝑡 × 𝑇 (6)
Kedua basis tarif dibandingkan berdasarkan performansinya  dalam  menghasilkan  biaya  langsung dan total biaya langsung pada berbagai skenario tingkat kedatangan permintaan . Sebagai pendukung, untuk lebih menggambarkan  kondisi  bisnis  yang  lebih  nyata, ditambahkan  pula  komponen  biaya  tetap.  Biaya  tetap merupakan  biaya-biaya  yang  tidak  bergantung  pada banyaknya  pesanan  yang  diproses  Bila  komponen biaya  tetap  dimasukkan,  nilai  biaya  per  satuan  basis tarif ( 𝐶 ) dapat dihitung dengan persamaan (7).
𝐶 = (𝑇𝐹𝐶 + 𝑇𝑉𝐶) 𝑇 ⁄ (7)
Gambar 3 . Building Block Model Operasi 3D Printing
Dalam  persamaan  tersebut 𝑇𝐹𝐶 adalah  total biaya tetap dalam 1 tahun dan 𝑇𝑉𝐶 adalah total biaya langsung  selama    1  tahun.  Sedangkan 𝑇 adalah  total gram  material  yang  digunakan  dalam  1  tahun  bila memakai  basis  material  atau  total  waktu  cetak  dalam satu  tahun  bila  memakai  basis  waktu  cetak.  Evaluasi keuntungan  dilakukan  dengan  menetapkan  tarif  akhir ( 𝑇𝑟 )  berdasarkan  nilai  biaya  per  satuan  basis  tarif. Kemudian  keuntungan  per  satuan  basis  tarif  ( 𝑃 ) dihitung berdasarkan persamaan (8)
𝑃 = 𝑇𝑟 − 𝐶 (8)

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1. Utilisasi Gambar  4 menampilkan  tangkapan  layar simulasi proses operasi jasa 3D printing . Pada bagian
kiri,  pesanan  dilambangkan  dengan  lingkaran  warna coklat. Di bagian bawah terdapat beberapa chart yang menyajikan  informasi  waktu  cetak,  utilisasi,  printer, jumlah  antrian,  dan  rata-rata  pesanan  dalam  antrian. Angka-angka  kecil  di  sekitar building  block menunjukkan  jumlah  pesanan  ( size )  yang  masuk, sedang  diproses,  dan  keluar  dari  setiap  blok. Tabel  2 merangkum hasil simulasi yang telah berjalan selama 1 tahun waktu model.
Jumlah pesanan yang masuk sebanding dengan tingkat  kedatangan  pesanan  per  hari.  Dapat  dilihat bahwa utilisasi 3D Printer pada awalnya naik  sampai tingkat  kedatangan  mencapai  3  pesanan  per  hari. Namun  setelah  itu  mengalami  penurunan  secara perlahan.  Hal  ini  disebabkan  karena  banyak  pesanan yang  tidak  dapat  diproses  selama  lebih  dari  3  hari, sehingga dibatalkan. Seperti disajikan pada Gambar 5 ,
Gambar 4 . Tampilan Simulasi
Tabel 2 . Parameter Hasil Simulasi Tingkat kedatangan (per hari) Jumlah Pesanan Utilisasi Printer (%) Time-out  Total Waktu Cetak (jam) Total Material (gram) 0.5 194 27 6 2,357 14,453 1 390 50 48 4,411 26,808 2 766 83 253 7,321 43,747 3 1,107 90 511 7,864 47,482 4 1,471 88 914 7,720 46,705 5 1,843 85 1,220 7,442 44,744
ketika tingkat kedatangan pesanan melebihi 4 per hari, maka  lebih  banyak  pesanan  yang  dibatalkan  daripada yang  diproses.  Bila  dilihat  kembali  pada Gambar  2 , beberapa  model  3D  memang  memiliki  waktu  cetak melebihi 3 hari (72 jam), sehingga saat pesanan seperti ini  masuk,  dipastikan  pesanan  yang  datang  segera setelahnya akan dibatalkan.
Dalam  usaha  yang  berbasis  teknologi  3D printing , utilisasi mesin sangat menentukan keberlangsungan  bisnis printing .  Dalam  kasus  ini, tingkat  utilisasi  yang  tinggi  dapat  dicapai  bila  tingkat kedatangan  pesanan  paling  tidak  mencapai  2  pesanan per  hari.  Namun,  bila  dilihat  pada Gambar  5 ,  pada level tersebut sangat banyak pesanan yang dibatalkan. Dari  aspek  bisnis,  hal  ini  tentu  buruk  bagi  kepuasan pelanggan.
3.2. Perbandingan basis tarif dasar
Tabel 3 menampilkan profil statistik dari waktu cetak  dan  jumlah  material.  Keduanya  menunjukkan nilai standar deviasi yang sangat tinggi. Dalam konteks 3D printing ,  dimana  pesanan  yang  datang  memang
diharapkan memiliki  variasi yang tinggi,  nilai  standar deviasi tersebut menunjukkan hal yang positif.
Dari  platform e-commerce Tokopedia,  harga  1 roll  filamen  PLA+  dengan  berat  1  kg  adalah  Rp 210.000,-  sehingga  diperoleh  biaya  1  gram  filamen sebesar  Rp  210,-.  Nilai  ini  dapat  dijadikan  patokan biaya  material  operasi  3D printing .  Sedangkan  biaya yang  langsung  dipengaruhi  oleh  waktu  cetak  adalah biaya  listrik.  Konsumsi  energi  listrik  untuk  Creality CR-10 tergantung pada model 3D yang dicetak, namun diambil rata-rata 4.11 watt per menit atau 246.33 watt per  jam  (Husár  &  Kaščak,  2022).  Sedangkan  sesuai dengan TDL PLN, tarif listrik untuk usaha kecil yang berlaku untuk batas daya 1.300 VA adalah 1.444,70 per kWh.  Sehingga  dapat  dihitung  biaya  listrik  per  jam untuk operasi 3D printing adalah Rp 354,88. Sementara itu, perhitungan 𝑟 𝑡𝑚 dan 𝑟 𝑚𝑡 menghasilkan nilai 0,20 jam/gram  dan  5,66  gram/jam  secara  berturut-turut. Sehingga dari persamaan (1) dan (2), diperoleh 𝑇 𝑚 Rp 282,47 per gram dan 𝑇 𝑡 1.544,18 per menit. Gambar  6 mengilustrasikan  biaya  langsung yang  dihitung  dengan  persamaan  (3)  dan  (4)  pada  50
Gambar 5 . Perbandingan Jumlah Pesanan Diproses dan Dibatalkan
Tabel 3 . Mean dan Standar Deviasi Hasil Simulasi Tingkat Kedatangan Per Hari Waktu Cetak (Jam) Jumlah Material (Gram) Mean Standar Deviasi Mean Standar Deviasi 0,5 12,54 19,42 76,88 117,34 1 12,97 20,41 78,85 121,27 2 14,38 21,16 85,95 124,48 3 13,40 19,86 80,89 119,50 4 14,06 20,03 85,07 122,23 5 12,30 17,69 73,96 108,36
Gambar 6 . Biaya Langsung Operasi 3D Printing dengan Dua Basis Tarif Dasar
pesanan  pertama  yang  diproses  pada  tingkat kedatangan  pesanan  2  per  hari.  Dapat  dilihat  bahwa keduanya menunjukkan nilai yang cenderung berdekatan.  Sebagian  model  3D  menghasilkan  biaya yang lebih tinggi dengan menggunakan basis material, dan  sebagian  yang  lain  menunjukkan  hal  yang  sama dalam  basis  waktu  cetak . Artinya  sebagaimana  telah disinggung  di  awal,  karakteristik  desain  berpengaruh pada efektifitas basis yang digunakan.
Namun demikian, dengan menggunakan persamaan  (5)  dan  (6)  untuk  menentukan    total  biaya langsung, basis material menghasilkan nilai yang lebih besar seperti ditunjukkan dalam Gambar 7 . Pada setiap tingkat kedatangan pesanan, total biaya langsung dalam satu  tahun  yang  dihitung  berdasarkan  basis  material selalu  lebih  besar  dari  basis  waktu  cetak.  Selisih keduanya  berkisar  antara  9%  sampai  10%.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  basis  material  menunjukkan performa yang lebih baik daripada basis waktu cetak.
3.3. Tarif berbasis material
Perhitungan basis tarif dasar yang telah dibahas sebelumnya belum memasukkan komponen biaya tetap dan margin  keuntungan.  Pada prakteknya, biaya tetap ini  dapat  jauh  lebih  besar  daripada  biaya  langsung operasional  3D printing .  Namun,  dengan  menetapkan basis tarif dasar, biaya tetap dan margin dapat diserap pada  tarif  akhir  yang  diberikan  kepada  konsumen. Keduanya  akan  mengikuti  variabel  basis  yang digunakan.  Misalnya,  ditetapkan  bahwa  tarif  akhir adalah  Rp  2.000,-  per  gram  filamen  yang  digunakan.
Maka  komponen  biaya  tetap  dan  margin  sebesar  Rp 1.718,-  telah  masuk  dalam  tarif  akhir  dan  bersama- sama  bertambah  dengan  banyaknya  filamen  yang digunakan.
Bila  komponen  biaya  tetap  dimasukkan  dalam perhitungan,  maka  akan  didapatkan  biaya  per  satuan sebelum keuntungan. Dengan total biaya tetap sebesar 44  juta  per  tahun,  nilai  biaya  per  gram  material  ( 𝐶 𝑚 ) dapat  dihitung  dengan  persamaan  (7).  Untuk  setiap tingkat  kedatangan  pesanan,  hasilnya  disajikan  pada Gambar 8 . Sebagaimana umum berlaku, biaya per unit semakin  menurun  mengikuti  jumlah  permintaan  yang diproses.
Gambar  8 juga  menampilkan  keuntungan  per gram  material  yang  dihitung  dengan  persamaan  (8) untuk  tiga  skenario  tarif  yang  berbeda:  Rp  1.500  per gram; Rp 2.000 per gram; dan Rp 2.500 per gram. Dua besaran tarif terbesar yaitu Rp 2.500 dan Rp 2.000 per gram  dapat  memberikan  keuntungan  saat  pesanan melebihi 1 per hari. Sementara tarif Rp 1.500 per gram mulai memberikan keuntungan saat tingkat permintaan melebihi 2 pesanan per hari. Grafik ini dapat digunakan untuk menentukan tarif akhir yang akan dipakai, tentu saja  dengan  menyeimbangkan  tingkat  keuntungan dengan  penerimaan konsumen.  Dalam  tingkat individual  pesanan,  semakin  banyak  material  yang digunakan untuk  mencetak sudah model 3D, semakin berkurang  pula  biayanya.  Hal  ini  membuka  peluang untuk  mengaplikasikan  tarif  progresif  turun,  yaitu pemberian tarif yang lebih kecil untuk model 3D yang membutuhkan lebih banyak filamen.
Gambar 7 . Total Biaya Langsung Berdasarkan Setiap Basis Tarif
Gambar 8 . Biaya dan Keuntungan Per Gram
Perhitungan  dasar  tarif  yang  paling  akurat sebenarnya  adalah  memasukkan  biaya  material  dan konversi  waktu  cetak  menjadi  biaya  listrik  secara langsung. Artinya dua variabel tersebut dipakai secara utuh,  sehingga  persamaan  (1)  dan  (2)  diabaikan,  dan diganti  persamaan  (9).  Misalnya  untuk  tingkat kedatangan  pesanan  2  per  hari,  nilai  total  biaya langsung dengan persamaan (9) adalah Rp 12.366.198,- .  Nilai  ini  lebih  tinggi  dari  basis  waktu  cetak.  Nilai tersebut  juga  lebih  besar  bila  dibandingkan  dengan basis material, namun dengan selisih yang sangat kecil, berkisar  antara  0,07%  sampai  0,10%.  Kelemahan praktikal  pendekatan  ini  adalah  pelanggan  akan membutuhkan usaha lebih untuk menghitung biaya jasa untuk desainnya.
𝑇 = 𝑚 + 𝑝 (9)
Beberapa  model  3D  memang  membutuhkan waktu  cetak yang  melebihi  rasio  terhadap  kebutuhan materialnya,  namun  penggunaan  jumlah  material sebagai  basis  tarif  dasar  akan  memberikan  akumulasi keuntungan  yang  lebih  baik.  Hal  ini  juga  didukung fakta bahwa dengan pengaturan parameter yang tepat, waktu cetak dapat diturunkan.
Salah satu cara menurunkan waktu cetak adalah dengan  menaikkan printing  speed (Ansari  &  Kamil, 2021). Terdapat resiko menurunnya kualitas hasil cetak dengan  cara  ini,  namun  dapat  ditanggulangi  dengan pengaturan extrusion  speed yang  tepat  (Geng  et  al., 2019). Penurunan kualitas, terutama yang berhubungan dengan  kekuatan  produk,  adalah  minor,  namun  dapat sangat  berpengaruh  pada  penurunan  biaya  cetak Khosravani  et  al  dalam  (Khosravani  et  al.,  2022)  . Menu kontrol pada CR-10 dan mesin 3D printing yang lain  juga  memungkinkan  intervensi  manusia  untuk merubah printing parameter . Hal ini dapat dimanfaatkan  untuk  menaikkan printing  speed pada bagian-bagian  tertentu  dari  model  3D  yang  tidak mengharuskan kualitas yang tinggi.
Bila printing  speed dapat  diturunkan  tanpa mempengaruhi jumlah material yang digunakan, biaya listrik dapat ditekan. Selain konsumsi listrik, penurunan waktu cetak juga berefek pada utilisasi (Song & Zhang, 2019),  yang  berarti  lebih  banyak  pesanan  yang  dapat diproses.  Hal  ini  berarti  keuntungan  usaha  dapat dimaksimalkan dari dua sisi, yaitu penurunan biaya dan kenaikan pendapatan.

## 4. Kesimpulan
Pada  studi  ini,  simulasi  operasi  jasa  cetak menggunakan  teknologi  3D printing pada software Anylogic  telah  dilakukan.  Hasilnya  menunjukkan bahwa  utilisasi  3D printer di  atas  80%  dapat  dicapai pada  tingkat  kedatangan  2  pesanan  per  hari. Selanjutnya,  evaluasi  penentuan  tarif  dasar  berbasis material  dan  waktu  cetak  menunjukkan  bahwa keduanya  secara  bergantian  memberikan  penetapan biaya  langsung  yang  lebih  tinggi  satu  sama  lain. Namun,  simulasi  selama  satu  tahun  waktu  model dengan 100 variasi model 3D menunjukkan bahwa tarif dasar  berbasis  material  dapat  memberikan  total pendapatan yang lebih besar.
Hasil dari studi ini merekomendasikan pemakaian  tarif  berbasis  material  untuk  menghitung biaya jasa 3D printing bagi para pelaku usaha. Strategi- strategi pada tingkat  operasional  juga perlu dilakukan sebagai langkah untuk meminimalkan waktu cetak. Hal ini  secara  langsung  dapat  menurunkan  biaya  listrik sehingga  memaksimalkan  keuntungan.  Di  sisi  lain, perlu  dipastikan  bahwa  tingkat  utilisasi printer mencapai  nilai  optimal  dengan  melakukan  langkah- langkah untuk menaikkan permintaan.
Ucapan  Terima  Kasih :  Ucapan  terima  kasih  para penulis  sampaikan  kepada  Program  Studi  Pendidikan Profesi Insinyur (PSPPI) Universitas Diponegoro atas fasilitas yang diberikan selama penelitian dan penulisan artikel  ini.  Secara  khusus,  penulis  pertama  juga  ingin mengucapkan  terimakasih  kepada  Universitas  Tidar yang merupakan home base penulis pertama yang juga telah memberikan fasilitas pendanaan untuk menempuh program profesi insinyur.

## 5. Daftar Pustaka
Ansari, A. A., & Kamil, M. (2021). Effect of print speed and extrusion temperature on properties of 3D printed PLA using fused deposition modeling process. Materials Today: Proceedings , 45 ,
5462–5468.
https://doi.org/10.1016/J.MATPR.2021.02.137
Aumeunier, M., Ealet, A., Prieto, E., -, al, Alexander, K. M., Pinter, C., Fichtinger, G., Šljivic, M., Pavlovic, A., Kraišnik, M., & Ilić, J. (2019). Comparing the accuracy of 3D slicer software in printed enduse parts. IOP Conference Series: Materials Science and Engineering , 659 (1),
012082. https://doi.org/10.1088/1757- 899X/659/1/012082
Canessa, E., Fonda, C., Zennaro, M., & Deadline, N.
(2013). Low-cost 3D printing for science, education and sustainable development. Low- Cost 3D Printing , 11 (1).
Geng, P., Zhao, J., Wu, W., Ye, W., Wang, Y., Wang,
S., & Zhang, S. (2019). Effects of extrusion speed and printing speed on the 3D printing stability of extruded PEEK filament. Journal of Manufacturing Processes , 37 , 266–273. https://doi.org/10.1016/J.JMAPRO.2018.11.023
Husár, J., & Kaščak, J. (2022). Monitoring the Energy
Consumption of FDM Device Based on the Variation of Operating Parameters: A Study. EAI/Springer Innovations in Communication and Computing , 237–258. https://doi.org/10.1007/978-3-030-90462- 3_15/COVER
Khosravani, M. R., Berto, F., Ayatollahi, M. R., & Reinicke, T. (2022). Characterization of 3D- printed PLA parts with different raster orientations and printing speeds. Scientific Reports 2022 12:1 , 12 (1), 1–9. https://doi.org/10.1038/s41598-022-05005-4
Kruth, J. P., Leu, M. C., & Nakagawa, T. (1998). Progress in Additive Manufacturing and Rapid Prototyping. CIRP Annals , 47 (2), 525–540. https://doi.org/10.1016/S0007-8506(07)63240-5
Laplume, A., Anzalone, G. C., & Pearce, J. M. (2016).
Open-source, self-replicating 3-D printer factory for small-business manufacturing. International Journal of Advanced Manufacturing Technology ,
85 (1–4), 633–642. https://doi.org/10.1007/S00170-015-7970- 9/METRICS
Mohamed, O. A., Masood, S. H., & Bhowmik, J. L. (2015). Optimization of fused deposition modeling process parameters: a review of current research and future prospects. Advances in Manufacturing , 3 (1), 42–53. https://doi.org/10.1007/S40436-014-0097-
7/METRICS
Narita, M., Takaki, T., Shibahara, T., Iwamoto, M., Yakushiji, T., & Kamio, T. (2020). Utilization of desktop 3D printer-fabricated “Cost-Effective” 3D models in orthognathic surgery. Maxillofacial Plastic and Reconstructive Surgery , 42 (1), 1–7.
https://doi.org/10.1186/S40902-020-00269- 0/TABLES/3
Ngo, T. D., Kashani, A., Imbalzano, G., Nguyen, K. T. Q., & Hui, D. (2018). Additive manufacturing (3D printing): A review of materials, methods, applications and challenges. Composites Part B: Engineering , 143 , 172–196.
https://doi.org/10.1016/J.COMPOSITESB.2018. 02.012
Saputro, A. K., Rochmakhayatin, F. A., Haryanto, & Ulum, M. (2021). Electrical Power Consumption Monitoring on Filament 3D Printer Using Web Based. E3S Web of Conferences , 328 , 02002. https://doi.org/10.1051/E3SCONF/20213280200 2
Serrano, C., Fontenay, S., Van Den Brink, H., Pineau, J., Prognon, P., & Martelli, N. (2020). Evaluation of 3D printing costs in surgery: a systematic review. International Journal of Technology Assessment in Health Care , 36 (4), 349–355. https://doi.org/10.1017/S0266462320000331 Sharma, M., Saraswat, P., & Joshi, D. (2018). Parametric Study on Printing Time and Cost of Component in 3D Printing. SKIT Research Journal VOLUME , 8 , 45.
Song, J. S., & Zhang, Y. (2019). Stock or Print? Impact of 3-D Printing on Spare Parts Logistics. Https://Doi.Org/10.1287/Mnsc.2019.3409 , 66 (9), 3860–3878.
https://doi.org/10.1287/MNSC.2019.3409
Sunarto, G., Katmini, K., & Dian Eliana, A. (2023). Efektifitas Biaya Penggunaan Teknologi Pencetakan 3D (Industri 4.0) pada Alat Bantu Ortotik Prostetik. Jurnal Penelitian Kesehatan “SUARA FORIKES” (Journal of Health Research “Forikes Voice”) , 14 (1), 17–26. https://doi.org/10.33846/SF14104 Widiatmoko, J. A. (2023). 3D printing untuk usaha mikro dalam perspektif 5M. MUSTEK ANIM HA , 12 (01), 1–14. https://doi.org/10.35724/MUSTEK.V12I01.5211 Wu, P., Wang, J., & Wang, X. (2016). A critical review of  the  use  of  3-D  printing  in  the  construction industry. Automation in Construction , 68 , 21–31. https://doi.org/10.1016/J.AUTCON.2016.04.005 Xiao,  Y.  Q.,  &  Kan,  C.  W.  (2022).  Review  on Development  and  Application  of  3D-Printing Technology  in  Textile  and  Fashion  Design. Coatings  2022,  Vol.  12,  Page  267 , 12 (2),  267. https://doi.org/10.3390/COATINGS12020267