## Ketahanan Bisnis Perkeretaapian di Masa Pandemi COVID – 19
Hengki Purwoto 1,2 , hengkipurwoto@ugm.ac.id
Wakhid Slamet Ciptono 1,2 , wakhidsciptono@ugm.ac.id
Agus Taufik Mulyono 1,3 , agus.taufik.mulyono@ugm.ac.id
Arif Wismadi 1,4 , arif.wismadi@ugm.ac.id
Imam Muthohar 1,3 , imam.muthohar@ugm.ac.id
Dwi Ardianta Kurniawan* 1 , dwiardianta@ugm.ac.id
1 Pusat Studi Transportasi dan Logistik (Pustral), Universitas Gadjah Mada
2 Fakultas Ekonomika dan Bisnis, Universitas Gadjah Mada
3 Departemen Teknik Sipil dan Lingkungan, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada
4 Departemen Teknik Arsitektur dan Perencanaan, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada

## ABSTRAK
Pembatasan  operasional  kereta  api  di  masa  pandemi  COVID-19  berdampak  pada  penurunan  volume  dan  pendapatan angkutan penumpang dan barang KA di Indonesia. Kebijakan yang dapat diterapkan untuk mengatasi dampak pandemi mencakup Optimasi Operasi yang berbasis efisiensi operasi, serta Adaptasi Pandemi yang berbasis minimalisasi kondisi 3C (Closed Space, Crowded Place, Closed Contact Setting). Dampak penerapan kebijakan tersebut perlu disimulasikan pengaruhnya terhadap biaya operasi (BO) dan pendapatan operasi (PO). Hasil perbandingan nilai PO dan BO (POBO), menjadi indikator seberapa kuat bisnis perkeretaapian mampu bertahan di masa pandemi. Hasil perhitungan menunjukkan nilai  POBO  kedua  kebijakan  adalah  1,08  (kebijakan  optimasi)  dan  1,09  (kebijakan  adaptasi  pandemi).  Profil  ini menunjukkan ketahanan bisnis perkeretaapian berada pada ambang batas nilai Break Event Point (BEP), jauh di bawah nilai POBO pada tahun-tahun sebelum. Hal ini memperlihatkan bahwa dampak pandemi sangat signifikan terhadap cash flow  perusahaan.  Titik  kritis shutdown  point terjadi  pada  volume  barang  dan  penumpang  hingga  sebesar  40% dibandingkan tahun 2019. Volume tersebut lebih rendah dibandingkan kondisi saat ini yaitu volume penumpang sebesar 50,5% - 55,5%; serta volume barang sebesar 81,5% dibandingkan volume tahun 2019. Besaran ini menunjukkan bahwa bisnis perkeretaapian masih memiliki daya tahan sebelum mengalami titik kritis shutdown point . Kata Kunci: COVID – 19, 3C, POBO, break event point, shutdown point.

## ABSTRACT
The COVID-19 pandemic has resulted in decreasing on volume and revenue railway passenger and freight in Indonesia. Policies  that  can  be  implemented  to  overcome  the  impact  of  a  pandemic  include  Operational  Optimization  based  on operating  efficiency,  and  Pandemic  Adaptation  based  on  minimizing  3C  conditions.  (Closed  Space,  Crowded  Place, Closed Contact Setting). The impact of implementing the policy needs to be simulated its effect on operating costs (BO) and operating income (PO). The results of the comparison of PO and BO values, hereinafter referred to as POBO, are an indicator of how strong the railway business is able to survive during a pandemic. The calculation results show that the POBO values of the two policies are 1.08 (optimization policy) and 1.09 (pandemic adaptation policy). This profile shows the resilience of the railroad business at the threshold value of the Break Event Point (BEP), far below the POBO value in previous years. This shows that the impact of the pandemic is very significant on the company's cash flow. The critical  point  for  the  shutdown  point occurred  in  the  volume  of goods  and  passengers by  up  to  40%  compared  to  the volume in 2019. This volume was lower than the basic calculation, namely passenger volume of 50.5% - 55.5%; and the volume of goods by 81.5% compared to the volume in 2019. This figure shows that the railroad business still has resilience before experiencing a critical shutdown point.
Keywords: COVID – 19, 3C, POBO, break event point, shutdown point.

## 1. PENDAHULUAN
Pandemi COVID – 19 menyebabkan terjadinya pembatasan operasional kereta api di Indonesia yang  berdampak  pada  penurunan  kinerja
operasi  dan  finansial.  Dampak  dominan pembatasan  operasi  tersebut  terjadi  pada angkutan  orang,  sehingga  terdapat  penurunan dari  236,4  juta  penumpang  pada  Semester  I  - 2019  menjadi  111,1  juta  pada  Semester  I  -
2020,  atau  turun  53%.  Pada  sisi  finansial, terjadi penurunan pendapatan angkutan penumpang dari Rp4,328 T menjadi Rp2,034 T (turun  53%).  Pada  angkutan  barang,  secara volume  terjadi  penurunan  dari  23,05  juta  ton pada  Semester  I  -  2019  menjadi  21,9  juta  ton pada Sementer I – 2020, atau turun sekitar 5%, setara  dengan  penurunan  pendapatan  dari Rp3,32  T  menjadi  Rp3,16  T  (PT.  Kereta  Api Indonesia – PT. KAI, 2020).
Profil  tersebut  menunjukkan  pertamakali pendapatan  angkutan  barang  lebih  besar dibandingkan angkutan penumpang
(ekonomi.bisnis.com,  2020). Angkutan barang menjadi peluang PT.
KAI untuk memaksimalkan  sarana  yang  dimiliki  untuk mengangkut  alat  kesehatan  dan  kebutuhan bahan  pokok  dari  Jawa  Timur  ke  Jakarta  atau sebaliknya.  Dengan  berbagai  strategi  yang dilakukan, PT KAI tidak melakukan pemutusan hubungan kerja (PHK) terhadap pegawai yang berjumlah 47.000 orang (beritasatu.com, 2020).
Penurunan  signifikan  angkutan  penumpang kereta api terjadi di seluruh dunia. Di Perancis dan  Italia, volume  angkutan penumpang turun hingga 90%, sementara angkutan barang turun antara  20%  hingga  35%  (railwaypro.com, 2020).  Di  London,  penurunan  penumpang terjadi  sebesar  70%,  sementara  di  Spanyol, penurunan  terjadi  hingga  95%  (www.rtands, 2020).    Di  Asean,  aktifitas  angkutan  barang antar  kota  turun  53%,  sementara  angkutan barang dalam kota turun 16% (ITF, 2020).
Secara  global, the  International  Union  of Railways (UIC,  2020)  memperkirakan  akibat ketatnya pembatasan wilayah yang diberlakukan  oleh  pemerintah,  pembatasan perjalanan, resesi global dan model pemulihan yang  lambat,  pendapatan  penumpang  dan barang  turun  hingga  total  $125  miliar  untuk tahun 2020 dan 2021. Pada kondisi pemulihan cepat, yaitu pemulihan dicapai tahun 2021, UIC memperkirakan  pendapatan  penumpang  dan kargo turun hingga $78 miliar.
Beberapa  kajian  telah  dilakukan  untuk mengukur besaran dampak COVID 19 terhadap
transportasi. Kajian yang dilakukan oleh Aloi et al (2020) menganalisis dampak perubahan pola perjalanan  terhadap  kualitas  udara  dan kecelakaan  di  Santander,  Spanyol.  Terjadi penurunan  mobilitas  sebesar  76%  pada  mobil pribadi dan 93% pada angkutan umum. Di sisi lain,  emisi  udara  juga  turun  60%,  kecelakaan turun 67%. Dengan demikian,turunnya mobilitas  berdampak  pada  peningkan  kualitas udara  dan  turunnya  kecelakaan.  Namun demikian,  terdapat  risiko  ketidakberlanjutan angkutan umum di perkotaan karena minimnya demand.
Zhang  and  Hayashi  (2020)  mengkaji  dampak COVID 19 pada sektor transport dan kebutuhan kebijakan di masa mendatang. Terjadi peralihan  penggunaan  moda  dari  angkutan umum  ke  mobil  pribadi  (64.8%),  berjalan (42.3%),  sepeda  (35.6%),  dan  sepeda  motor (19.7%).  Perubahan  pola  mobilitas  tersebut disebabkan oleh perubahan pola hidup  (online working, ketergantungan mobil pribadi, online shopping).  Dampak  yang  muncul  adalah potensi ketergantungan pada kendaraan pribadi, dipengaruhi  oleh  kebijakan  angkutan  umum, industri, gaya hidup, dan perilaku konsumen.
Falchetta  dan  Noussan  (2020)  mengkaji dampak COVID 19 pada permintaan transport, pemilihan moda dan konsumsi energi di Eropa. Permintaan transport akan tetap rendah karena gaya  hidup  baru  (teleworking,  telemarketing, dll),  pemulihan  angkutan  barang  tergantung pemulihan ekonomi, serta terdapat ketidakpastian  konsumsi  energi  transport. Dampak  yang  muncul  adalah  kebutuhan dukungan  untuk  pemerintah  daerah  dan perusahaan transport karena turunnya pendapatan.
Hasil  kajian  dari  World  Bank  (2017) menunjukkan  bahwa  biaya  satuan  operasi penyelenggaraan kereta api sangat dipengaruhi oleh volume yang diangkut. Biaya satuan akan sangat  sensitif  pada  volume  lalulintas  yang rendah (di bawah 5 juta per tahun sebagaimana terlihat pada Gambar 1 berikut:

## Sumber: the World Bank, 2017
Gambar 1. Infrastructure Cost dan Operating Cost Perkeretaapian
Berdasarkan data Grafik Perjalanan Kereta Api (Gapeka) tahun 2019, jumlah pergerakan kereta di Indonesia adalah 758.835 gerakan per tahun. Hal  ini  menunjukkan,  bahwa  penurunan volume  operasi  akan  signifikan  menaikkan biaya satuan.
Kajian Preston and Bickel (2020) menunjukkan bahwa  dalam  kasus  operasi  di  Inggris, pengurangan densitas operasi tidak mengurangi biaya  operasi,  namun  signifikan  mengurangi penerimaan  operasi.  Pada  masa  pandemi, dengan  penurunan  permintaan  hingga  70%, pemerintah menunda perjanjian kontrak dengan skema franchise dan mengubah dengan kontrak manajemen dengan fee hingga 2% dibandingkan biaya sebelum COVID - 19.
Sementara  kajian  Chen  et al. (2020) menunjukkan bahwa protokol kesehatan dengan  menerapkan  digitalisasi  meningkatkan biaya  operasi  dan  investasi  sistem.  Praktik  di Wuhan dengan pengendalian lalulintas selama 76  hari  efektif  menurunkan  penyebaran  virus. Beberapa  perusahaan  telah  mengembangkan teknologi kendaraan yang mendukung keselamatan  dan  kesehatan  bagi  pengendara dan penumpang.
Kajian literatur menunjukkan bahwa penelitian yang  telah  dilakukan  belum  membahas mengenai seberapa besar penurunan produktvitas (volume, pendapatan)  yang dapat ditoleransi  oleh  sektor  perkeretaapian.  Kajian tersebut diperlukan untuk mengetahui seberapa kuat  ketahanan bisnis  sektor perkeretaapian di masa  pandemi.  Penerapan  kebijakan  di  era pandemi  seperti  Optimasi  Operasi  yang
berbasis  efisiensi  operasi,  serta  Adaptasi Pandemi yang berbasis minimalisasi kondisi 3C ( Closed Space, Crowded Place, Closed Contact Setting ),  perlu  disimulasikan  pengaruhnya terhadap  biaya  operasi  (BO)  dan  pendapatan operasi  (PO).  Hasil  perbandingan  PO  dengan BO  tersebut  akan  menjadi  indikator  seberapa kuat  bisnis  perkeretaapian  mampu  bertahan  di masa pandemi.

## 2. METODOLOGI

## 2.1. Metode Pengumpulan Data
Metode  yang  dipergunakan  dalam  kajian termasuk  dalam  metode  kuantitatif,  dengan menggunakan data dan indikator yang bersifat numerik.  Data  yang  digunakan  adalah  data sekunder  yang  bersumber  dari  operator  kereta api  di  Indonesia,  yaitu  PT.  Kereta  Api Indonesia (KAI).  Data  yang digunakan  adalah Laporan Keuangan PT. KAI pada rentang 2014 – 2019. Selain itu, dipergunakan juga data dari Direktorat  Jenderal  Perkeretaapian  (DJKA) berupa volume penumpang dan barang melalui KA  pada  tahun  2019  (data  historis)  dan  2020 (data historis dan proyeksi).

## 2.2. Pengolahan Data
Data diolah secara matematis untuk mendapatkan beberapa indikator:
a. Pendapatan  operasi  terdampak,  dengan membentuk  fungsi  pendapatan  terhadap volume penumpang dan barang.
b. Biaya operasi terdampak, dengan membentuk fungsi biaya operasi terhadap volume penumpang dan barang.
c. Ketahanan bisnis, dengan metode perhitungan  Pendapatan  Operasi  (PO)  /
Biaya  Operasi  (BO)  atau  disingkat POBO.
Untuk  memprediksi  besaran  pendapatan  dan biaya  operasi  terdampak  intervensi  kebijakan, dipergunakan asumsi-asumsi sebagaimana disajikan dalam Tabel 1. Tabel 1. Intervensi Kebijakan dan Implikasinya Intervensi Implikasi Optimasi Operasi Adaptasi Pandemi Operasionalisasi kebijakan • Efisiensi Opex dan Capex • Pencegahan crowded  place,  closed space, close contact setting (3C)
Implikasi operasional • Pengurangan kapasitas sarana, penurunan penumpang • Pengurangan kapasitas sarana, penurunan penumpang • Redesain  sarana  untuk  mencegah closed space Implikasi finansial • Penurunan  biaya,  penurunan  pendapatan akibat penurunan operasi • Kenaikan biaya operasi akibat penerapan protokol COVID • Penurunan biaya, penurunan pendapatan akibat penurunan penumpang dan barang • Kenaikan  biaya  akibat  penerapan protokol  COVID,  pencegahan closed space Nilai implikasi finansial • Penurunan  capex  dan  opex  Rp3,8  T; relaksasi  kredit  Rp934  M;  pengurangan pajak Rp316,3 M*
• Kenaikan  biaya  operasi  5%  untuk penerapan protokol COVID **
• Kenaikan  10%  penumpang  karena penerapan 3C secara konsisten***
• Kenaikan  biaya  operasi  10%  untuk penerapan protokol COVID dan pencegahan 3C *** Sumber: * Paparan PT. KAI   ** wawancara narasumber *** interpretasi hasil survei stated preference
Sumber: PT. KAI, 2020
2.3. Analisis Data
Analisis  data  dilakukan  untuk  mengetahui ketahanan bisnis penyelenggaraan perkeretaapian,  dengan  indikator  nilai  PO/BO yang  dihasilkan.  Titik  kritis  yang  perlu diperhatikan untuk menganalisis tingkat
ketahanan bisnis adalah titik break event point (BEP) dan shut down point (SDP). Pada kondisi BEP,  pendapatan  perusahaan  memiliki  nilai yang  sama  dengan  biaya  (tetap  dan  variabel). Pada  kondisi  ini,  bisnis  masih  dapat  berjalan selama pendapatan masih dapat menutup biaya variabel.  Keputusan  untuk  menutup  bisnis harus  dilakukan  ketika  PO/BO  mencapai  titik SDP sebagaimana secara grafis disajikan dalam Gambar 2 berikut:
Sumber: https://corporatefinanceinstitute.com/resources/knowledge/strategy/shutdown-point/ Keterangan:
MC – Marginal Cost; ATC – Average Total Cost; AVC – Average Variable Cost;  SP – Shutdown Price; BEP – Break-even Price
Gambar 2. Konsep Ketahanan Bisnis
Dalam jangka panjang, perusahaan harus keluar dari bisnis apabila nilai POBO di bawah 1 dan pendapatan  tidak  meningkat.  Dalam  jangka pendek,  keputusan  bervariasi  tergantung  pada tingkat  kerugian dan apakah perusahaan dapat menutupi biaya variabelnya.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1. Proyeksi Penumpang dan Barang
Pendapatan dan biaya operasi KA akan sangat dipengaruhi  oleh  besaran  penumpang  dan barang  yang  diangkut.  Proyeksi  volume penumpang  dan  barang  tahun  2020  didasari oleh  proyeksi  yang  disusun  oleh  DJKA  (lihat Gambar  3),  serta  asumsi-asumsi  perhitungan sebagaimana disajikan Tabel 1.

## Sumber: Direktorat Jenderal Perekeretaapian, 2020
Gambar 3. Data Historis dan Proyeksi Volume Penumpang dan Barang tahun 2020
Hasil proyeksi volume penumpang tahun 2020 dibandingkan 2019 disajikan dalam Gambar 4.
Gambar 4. Proyeksi Jumlah Penumpang 2020 dibandingkan 2019
Gambar  tersebut  memperlihatkan  bahwa proyeksi jumlah penumpang tahun 2020 adalah 215.980.512  penumpang  (kebijakan  optimasi) dan 237.578.563 penumpang (kebijakan adaptasi).  Nilai  ini  setara  dengan  50,5%  dan 55,5%  dibandingkan  volume  tahun  2019. Jumlah  penumpang  adaptasi  lebih  tinggi,
karena  berdasarkan  hasil  survei,  tingkat penerimaan  masyarakat  cukup  tinggi  dalam menerima adaptasi kondisi pandemi.
Proyeksi  volume  barang  disajikan  dalam Gambar 5.
Gambar 5. Proyeksi Volume Barang 2020 dibandingkan 2019
Volume barang baik untuk kebijakan optimasi maupun  adaptasi  adalah  sama,  yaitu  sebesar
0 500.000 1.000.000 1.500.000 2.000.000 2.500.000 3.000.000 3.500.000 4.000.000 4.500.000 0 5.000.000 10.000.000 15.000.000 20.000.000 25.000.000 30.000.000 35.000.000 40.000.000 Vo lu m e b ar an g ( to n ) Vo lu m e P en u m p an g ( o rg ) Bulan, 2020 Penumpang Barang - 50.000.000 100.000.000 150.000.000 200.000.000 250.000.000 300.000.000 350.000.000 400.000.000 450.000.000 OPTIMALISASI ADAPTASI 2020 2019 215.980.512  237.578.563 428.006.000 0 10.000.000 20.000.000 30.000.000 40.000.000 50.000.000 60.000.000 OPTIMALISASI/ADAPTASI 2020 2019 41.618.545 51.093.000 Sebelum
Pandemi PSBB diterapkan PSBB Transisi Rem Darurat* Rem Darurat Proyeksi Data historis
41.618.545 ton pada tahun 2020, nilai ini setara dengan 81,5% dibanding volume tahun 2019.

## 3.2. Proyeksi Pendapatan
Profil  pendapatan  tahun  2019  menunjukkan bahwa  angkutan  penumpang  menyumbang
pendapatan terbesar (42,83%), diikuti angkutan barang  (30,50%)  dan  kompensasi  pemerintah (14,53%). Sumber pendapatan lain adalah dari non  angkutan (7,97%) dan  pendukung angkutan  KA  (4,18%).  Secara  lengkap,  profil pendapatan  angkutan  dan  usaha  lain  dari  PT. KAI disajikan dalam Tabel 2.
Tabel 2. Profil Pendapatan PT. KAI 2019 (Rp Juta)
Pendapatan Angkutan dan Usaha Lainnya Realisasi 2019 Realisasi 2018 Kenaikan/ Penurunan Proporsi pendapatan 2019 (%) Selisih % Angkutan penumpang 9.644.404 8.324.541 1.319.863 15,86 42,83 Angkutan barang 6.868.634 6.317.462 551.172 8,72 30,50 Pendukung angkutan KA 940.498 823.500 116.998 14,21 4,18 Non angkutan 1.793.728 1.096.177 697.551 63,63 7,97 Kompensasi pemerintah 3.271.013 3.391.844 -120.831 -3,56 14,53 Jumlah 22.518.277 19.953.524 2.564.753 12,85 100,00 Sumber: Annual Report PT. KAI 2019 (diolah) Proyeksi pendapatan PT. KAI dengan mempertimbangkan  volume  penumpang  dan
barang  untuk  kebijakan  optimasi  dan  adaptasi disajikan dalam Tabel 3.
Tabel 3. Proyeksi Pendapatan – Kebijakan Optimasi Operasi (Rp M) No. Jenis Pendapatan Tahun 2020* 2019 2018 2017 2016 2015 2014 1 Pendapatan Angkutan dan Usaha Lainnya 11.082 17.454 15.466 13.292 10.771 10.104 8.776 A. Angkutan Penumpang 4.867 9.644 8.325 7.050 5.675 5.344 4.577 B. Angkutan Barang 5.595 6.869 6.317 5.618 4.573 4.359 4.110 C. Pendukung Angkutan KA 620 940 824 624 523 401 89 2 Pendapatan Non-Angkutan 3.684 5.065 4.488 4.647 3.693 3.835 1.702 A. Pendapatan Aset dan Pihak Ketiga 1.183 1.794 1.096 1.253 807 1.002 613 B. Kompensasi Pemerintah 2.501 3.271 3.392 3.394 2.885 2.832 1.089 TOTAL PENDAPATAN 14.766 22.518 19.954 17.939 14.463 13.939 10.478
Proporsi pendapatan 2020 / 2019 = 65,57%
Sumber: Laporan Keuangan Konsolidasi PT KAI (Persero) Tahun 2014 – 2019 (diolah), hasil perhitungan, 2020
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  total pendapatan  kebijakan  optimasi  operasi  adalah sebesar  65,57%  dari  pendapatan  tahun  2019. Dalam proyeksi pendapatan ini sudah dimasukkan  penurunan  volume  penumpang dan  barang,  serta  asumsi-asumsi  penyesuaian insentif  pemerintah  melalui  penerimaan  PSO dan IMO. Penerimaan PSO disesuaikan dengan
jumlah  penumpang  yang  diangkut,  bukan berdasar  kontrak  awal.  Sementara  IMO dibayarkan penuh sebagaimana tahun sebelumnya. Proyeksi pendapatan kebijakan adaptasi pandemi disajikan pada Tabel 4.
Tabel 4. Proyeksi Pendapatan – Kebijakan Adaptasi Pandemi (Rp M) No. Jenis Pendapatan Tahun 2020* 2019 2018 2017 2016 2015 2014 1 Pendapatan Angkutan dan Usaha Lainnya 11.592 17.454 15.466 13.292 10.771 10.104 8.776 A. Angkutan Penumpang 5.353 9.644 8.325 7.050 5.675 5.344 4.577 B. Angkutan Barang 5.595 6.869 6.317 5.618 4.573 4.359 4.110 C. Pendukung Angkutan KA 644 940 824 624 523 401 89 2 Pendapatan Non-Angkutan 3.468 5.065 4.488 4.647 3.693 3.835 1.702 A. Pendapatan Aset dan Pihak Ketiga 1.228 1.794 1.096 1.253 807 1.002 613 B. Kompensasi Pemerintah 2.240 3.271 3.392 3.394 2.885 2.832 1.089 TOTAL PENDAPATAN 15.061 22.518 19.954 17.939 14.463 13.939 10.478 * hasil perhitungan Proporsi pendapatan 2020 / 2019 = 66,88%
Sumber: Laporan Keuangan Konsolidasi PT KAI (Persero) Tahun 2014 – 2019 (diolah), hasil perhitungan, 2020
Hasil perhitungan menunjukkan bahwa proyeksi pendapatan kebijakan adaptasi pandemi adalah sebesar  66,88% dibandingkan tahun 2019. Dalam perhitungan sudah dimasukkan  asumsi  kenaikan  penumpang sebesar 10% (sebagai akibat tingginya kesiapan pengguna terhadap penerapan protokol COVID –  19)  dan  penyesuaian  PSO,  namun  tidak memasukkan penyesuaian IMO, sehingga IMO dibayarkan  sesuai  dengan  proporsi  jumlah penumpang pada tahun 2020.
3.3. Perhitungan Biaya
Dalam perhitungan biaya, besaran variable cost adalah  linier  dengan  besaran  penumpang  dan barang,  sehingga  penurunan  penumpang  akan berimplikasi  pada  penurunan  biaya.  Adapun besaran fixed  cost adalah  tetap  sebagaimana tahun  sebelumnya.  Berdasarkan  identifikasi struktur  biaya  yang  dimiliki  oleh  PT.  KAI, maka  item fixed  cost dan variable  cost pada operasionalisasi KA disajikan dalam Tabel 5.

## Tabel 5. Komponen Fixed dan Variable Cost pada Operasionalisasi KA
Fixed Cost Variable Cost 1)   Pegawai awak 1)   Perawatan Sarana 2)   Penyusutan Sarana 2)   BBM dan Listrik Aliran Atas 3)   Sewa Sarana dan Fasilitas 3)   Pendukung Operasional dan Angkutan 4)   Asuransi 4)   Bongkar Muat 5)   Pegawai non-awak 5)   Terminal Peti Kemas 6)   Perawatan dan Operasi Prasarana 6)   Beban Keamanan dan Kebersihan 7)   Beban Optimalisasi Aset 7)   Sewa Prasarana KA (TAC) 8)   Penyusutan Prasarana dan Amortisasi 9)   Beban Stasiun
10) Perawatan Prasarana Pendukung Angkutan KA
Sumber: Laporan Keuangan Konsolidasi PT. KAI (Persero), 2020 (diolah)
Berdasarkan  data  dan  informasi  tersebut, dilakukan  perhitungan  biaya  operasi  pada kebijakan  optimasi  operasi  maupun  adaptasi
pandemi, sebagaimana disajikan dalam Tabel 6 dan 7.

## Tabel 6. Proyeksi Biaya – Kebijakan Optimasi Operasi (Rp M)
No. Jenis Beban Pokok (Biaya) Tahun 2020* 2019 2018 2017 2016 2015 2014 A. Fixed Cost (Rp M) 9.015 9.015 7.996 7.673 5.626 5.155 4.346 B. Variable Cost (Rp M) 4.622 6.943 6.198 5.647 4.990 4.877 3.159 FIXED COST (Rp M) 9.015 9.015 7.996 7.673 5.626 5.155 4.346 VARIABLE COST (Rp M) 4.622 6.943 6.198 5.647 4.990 4.877 3.159 TOTAL BEBAN POKOK (BIAYA) 13.637 15.958 14.194 13.320 10.617 10.032 7.505 Ket:) * hasil perhitungan
Perbandingan biaya 2020 terhadap 2019 = 85,5%
Sumber: Laporan Keuangan Konsolidasi PT KAI (Persero) Tahun 2014 – 2019 (diolah), hasil perhitungan, 2020
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  biaya operasi  kebijakan  optimasi  tahun  2020  adalah
sebesar  85,5%  dibanding  tahun  2019.  Hasil perhitungan  tersebut  sudah  memasukkan
perubahan jumlah penumpang dan barang, serta asumsi  biaya perawatan dan operasi  prasarana yang tetap sebagaimana disampaikan oleh PT. KAI.  Selain  itu,  dimasukkan  tambahan  biaya
pendukung operasional angkutan untuk menjalankan protokol COVID - 19 sebesar 5%.
Biaya  operasi  kebijakan  adaptasi  pandemi disajikan dalam tabel berikut:
Tabel 7. Proyeksi Biaya – Kebijakan Adaptasi Pandemi (Rp M) No. Jenis Beban Pokok (Biaya) Tahun 2020* 2019 2018 2017 2016 2015 2014 A. Fixed Cost (Rp M) 9.015 9.015 7.996 7.673 5.626 5.155 4.346 B. Variable Cost (Rp M) 4.835 6.943 6.198 5.647 4.990 4.877 3.159 FIXED COST (Rp M) 9.015 9.015 7.996 7.673 5.626 5.155 4.346 VARIABLE COST (Rp M) 4.835 6.943 6.198 5.647 4.990 4.877 3.159 TOTAL BEBAN POKOK (BIAYA) 13.849 15.958 14.194 13.320 10.617 10.032 7.505
* hasil perhitungan Perbandingan biaya 2020 terhadap 2019 = 86,8% Sumber: Laporan Keuangan Konsolidasi PT KAI (Persero) Tahun 2014 – 2019 (diolah), hasil perhitungan, 2020
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  biaya operasi  kebijakan  adaptasi  tahun  2020  adalah sebesar  86,8%  dibanding  tahun  2019.  Hasil perhitungan  tersebut  sudah  memasukkan perubahan jumlah penumpang dan barang, serta asumsi  biaya perawatan dan operasi  prasarana yang tetap sebagaimana disampaikan oleh PT. KAI.  Selain  itu,  dimasukkan  tambahan  biaya pendukung operasional angkutan untuk
menjalankan  protokol  COVID  19  sebesar  5% serta  biaya  pencegahan  kondisi  3C  termasuk redesain sarana prasarana sebesar 5%.

## 3.4. Perhitungan POBO
Berdasarkan  hasil  perhitungan,  dapat  dilihat perbandingan pendapatan dan biaya sebagaimana disajikan dalam Gambar 6.
Gambar 6. Perbandingan Pendapatan dan Biaya PT. KAI (Rp T)
Hasil  perhitungan  memperlihatkan  bahwa meskipun turun sangat signifikan dibandingkan tahun  sebelumnya,  namun  jumlah  pendapatan operasi  masih  lebih tinggi  dibandingkan biaya pada  tahun  2020.  Profil  ini  serupa  untuk
kebijakan  optimasi  operasi  maupun  adaptasi pandemi.
Dalam bentuk rasio, perbandingan Pendapatan dan  Biaya  Operasi  (POBO)  disajikan  dalam Gambar 7.
- 5,0 10,0 15,0 20,0 25,0 OPTIMALISASI ADAPTASI 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 14,8 15,1 22,5 20,0 17,9 14,5 13,9 10,5 13,6 13,8 16,0 14,2 13,3 10,6 10,0 7,5 Pendapatan Biaya

## Gambar 7. Perhitungan Nilai POBO
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  nilai POBO  kedua  kebijakan  adalah  sedikit  di  atas nilai 1, yaitu 1,08 pada kebijakan optimasi dan 1,09  pada  kebijakan  adaptasi.  Profil  ini menunjukkan bahwa ketahanan bisnis perkeretaapian berada pada ambang batas nilai Break  Event  Point (BEP),  jauh  di  bawah  nilai POBO  pada  tahun-tahun  sebelumnya.  Hal  ini menunjukkan  bahwa  dampak  pandemi  adalah sangat signifikan terhadap cash flow perusahaan.
Titik kritis yang mampu ditoleransi oleh bisnis perkeretaapian  adalah  titik shutdown  point , yang  menunjukkan  kemampuan  operator  KA untuk membayar fixed cost . Apabila dilakukan simulasi,  hasil  perhitungan  menunjukkan bahwa variasi  kondisi  kritis  dapat  terjadi pada beberapa  kombinasi,  sebagaimana  disajikan dalam Tabel 8.
Tabel 8. Variasi Titik Kritis Shutdown Point
Kombinasi % volume penumpang 2020 terhadap volume 2019 % volume barang 2020 terhadap volume 2019 Penumpang tidak parah, barang parah 52% 25% Penumpang parah, barang tidak parah 25% 59% Penumpang dan barang sama-sama mengalami penurunan 40% 40%
Hasil  perhitungan  menunjukkan  bahwa  secara bersama-sama, shutdown  point terjadi  pada volume  barang  dan  penumpang  sebesar  40% dibandingkan  volume  tahun  2019.  Apabila dibandingkan  dengan  volume  eksisting  sebesar 50,5% - 55,5% (volume penumpang), serta 81,5% (volume  barang),  maka  bisnis  perkeretaapian masih  memiliki  daya  tahan  sebelum  mengalami titik kritis shutdown point .

## 4. KESIMPULAN
Titik  kritis shut  down  point terjadi  pada  volume penumpang dan barang sebesar 40% dibandingkan volume tahun 2019. Kondisi saat ini menunjukkan volume  penumpang  sebesar  50,5%  -  55,5%  dan
volume  barang  sebesar  81,5%  dibandingkan volume tahun 2019, atau lebih tinggi dibandingkan titik  kritis.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  operator masih  memiliki  daya  tahan  untuk  menjalankan bisnis perkeretaapian. Ketahanan bisnis didukung oleh adanya demand angkutan barang yang masih cukup  tinggi.  Hal  ini  wajar,  karena  kebutuhan konsumen di masa pandemi relatif tetap terhadap barang-barang konsumsi.

## Ucapan Terima Kasih
Terima kasih disampaikan kepada Badan Penelitian  dan  Pengembangan,  Kementerian Perhubungan yang telah memfasilitasi pelaksanaan kajian. Terima kasih juga
- 0,20 0,40 0,60 0,80 1,00 1,20 1,40 1,60 Optimalisasi Adaptasi 2020 2019 2018 2017 2016 2015 2014 1,08 1,09 1,41 1,41 1,35 1,36 1,39 1,40 N ilai Tahun
disampaikan kepada PT. Kereta Api Indonesia dan Direktorat Jenderal Perkeretaapian atas data yang dapat diakses secara bebas.

## Referensi
Aloi,  Alfredo;  Borja  Alonso,  Juan  Benavente,  Rubén Cordera, Felipe González, Raquel Lezama-Romanelli, Álvaro  López-Parra,  Vittorio Mazzei,  Lucía  Perrucci, Darío  Prieto-Quintana,  Andrés  Rodríguez,  Roberto Sañudo. (2020) ‘Effects of the COVID-19 lockdown on urban  mobility:  Empirical  evidence  from  the  city  of Santander  (Spain)’,  Sustainability  (Switzerland). MDPI AG, 12(9). doi: 10.3390/su12093870.
Chen, Yizhe; Yichun Wang, Hui Wang, Zhili Hu, Lin Hua.  (2020)  ‘Controlling  Urban  Traffic-One  of  the Useful Methods to Ensure Safety in Wuhan Based on COVID-19  Outbreak’,  Safety  Science.  Elsevier, 131(July), p. 104938. doi: https://doi.org/10.1016/j.ssci.2020.104938.
DJKA,  K.  (2020)  ‘Dampak  pandemi  COVID-19 terhadap perkeretaapian’.
Falchetta,  G.  and  Noussan,  M.  (2020)  The  Impact  of COVID-19 on Transport Demand, Modal Choices, and Sectoral Energy Consumption in Europe Special Issue ‘Open Data and Models for Energy and Environment’ at  Energies-MDPI  View  project  PhD  Journey  at Politecnico  di  Torino-Energy  Department  View. Available
at:
https://www.researchgate.net/publication/341312437.
KAI  (2020)  Strategi  Pemulihan  Bisnis  Angkutan Perkeretaapian Pasca Pandemi COVID-19 Pembatasan Sosial Mendorong Penurunan Jumlah Penumpang.
Preston, J. and Bickel, C. (2020) ‘And the beat goes on. The continued trials and tribulations of passenger rail franchising  in  Great  Britain’,  Research  in Transportation  Economics.  Elsevier  Ltd,  (October 2019), p. 100846. doi: 10.1016/j.retrec.2020.100846.
Satya-Lekh P. and Virendra P. (2014). The cost benefit analysis  of  providing  resilience.  4th  International Conference on Building Resilience, Building Resilience 2014, 8-10 September. 2014, Salford Quays, United Kingdom
The  International  Union  of  Railways.  (2020). Management  of  COVID-19,  First  estimation  of  the global  economic  impact  of  COVID-19  on  Rail Transport.
World  Bank  (2017)  ‘Railway  Reform:  Toolkit  for Improving Rail Sector Performance’, (June, 2017), pp. 1–428.
Zhang,  J.  and  Hayashi,  Y.  (no  date)  Impacts  of COVID-19 on the transport sector and measures as well as  recommendations  of  policies  and  future  research: Analyses based on a world-wide expert survey.