## PERBAIKAN KINERjA PENANGANAN KARGO IKAN TUNA; DI TERMINAL KARGO BANDAR UDARA INTERNASIONAL SOEKARNO HATTA
Dony Rahmad Pranoto *)1 , Marimin **) , dan yandra Akreman **)
*) PT Bank Mega Syariah Menara Mega Syariah Jl. HR Rasuna Sahid Kav 19A Jakarta
**) Departemen Teknologi Industri Pertanian, Fakultas Teknologi Pertanian, Institut Pertanian Bogor Kampus IPB Darmaga PO BOX 220 Darmaga, Bogor 16602

## ABSTRACT
The objectives of this study were 1) to identify the tuna cargo handling conducted in the export warehouse of PT. XYZ, 2) to determine the main variables that affect the performance of tuna cargo handling in the export warehouse of PT. XYZ, and 3) to determine what policies can be used to improve the performance of tuna cargo handling in the export warehouse of PT. XYZ. This research was conducted by using the descriptive methodology i.e. a discrete simulation model of the process of tuna cargo handling in the export warehouse of PT. XYZ by utilizing ARENA software. In the policy making of tuna cargo handling improvements, the Analytical Network  Process,  Benefit,  Opportunity,  Cost,  and  Risk  (ANP  BOCR)  were  also  used.  The simulation results point out that the existing conditions contribute to the delay level of tuna cargo delivery by 12% with the quality level of 22,934%. Delays in tuna cargo delivery have led to an increase in operational costs by 1,5%. ANP BOCR results highlight that opening a special lane for perishable cargo handling will improve the performance of tuna cargo handling in the export warehouse of PT. XYZ. Furthermore, the results of discrete model simulations on the improvement scenario of tuna cargo handling performance show that by opening a special lane for perishable cargo handling, it can ensure delivery schedule to be accurate indicated by the level of on time delivery reaching up to 100%, with an average quality rate of 86.013%. By speeding up the processing period (with an average of 81.519 minutes), the delay of cargo delivery up to 100% will be reduced; therefore, the quality of tuna is maintained in a good condition with the histamine level of 6,7 ppm.
Keywords:  ANP  BOCR,  tuna,  ARENA  simulation  system  model,  air  cargo  performance,

## perishable cargo

## ABSTRAK
Tujuan penelitian ini adalah 1) mengidentifikasi penanganan kargo ikan tuna yang dilakukan di warehouse ekspor PT XYZ, 2) menentukan variabel-variabel utama yang berpengaruh terhadap kinerja penanganan kargo ikan tuna di warehouse ekspor PT XYZ, dan 3) menentukan kebijakan apa  saja  yang  dapat  digunakan  untuk  memperbaiki  kinerja  penanganan  kargo  ikan  tuna  di warehouse ekspor PT XYZ. Penelitian ini dilakukan dengan metode deskriptif, yaitu dengan model simulasi diskrit dari proses penanganan kargo ikan tuna di warehouse ekspor PT XYZ menggunakan software ARENA. Dalam pengambilan kebijakan perbaikan penanganan kargo ikan tuna digunakan Analytical Network Process, Benefit, Opportunity, Cost, dan Risk (ANP BOCR). Hasil simulasi menunjukkan bahwa kondisi eksisting memberikan tingkat keterlambatan pengiriman kargo ikan tuna sebesar 12% dengan tingkat kualitas sebesar 22,934%. keterlambatan pengiriman kargo ikan tuna menyebabkan peningkatan biaya operasional sebesar 1,5%. Hasil ANP BOCR menujukkan bahwa dengan membuka jalur khusus penanganan kargo perishable akan memperbaiki kinerja penanganan kargo ikan tuna di warehouse PT XYZ. Hasil simulasi model diskrit pada skenario perbaikan kinerja penanganan kargo ikan tuna dengan membuka jalur  khusus  penanganan  kargo  perishable  memberikan  ketepatan  waktu  pengiriman  yang ditunjukkan dengan on time delivery sebesar 100%, dengan rata-rata tingkat kualitas sebesar 86,013%.  Dengan  mempercepat  waktu  proses  (rata-rata  81,519  menit),  akan  mengurangi keterlambatan  pengiriman  kargo  sampai  100%,  sehingga  kualitas  ikan  tuna  masih  dalam kondisi baik dengan kadar histamin 6,7 ppm.
Kata kunci:  ANP BOCR, ikan tuna, model sistem simulasi ARENA, kinerja kargo udara, kargo

## perishable
1 Alamat Korespondensi: Email: donyrahmadpranoto@yahoo.com

## PENDAHULUAN
Peningkatan  pendapatan  domestik  bruto  dari  sektor perikanan disebabkan meningkatnya volume dan nilai ekspor  untuk  komoditas  perikanan.  Volume  ekspor komoditas perikanan tahun 2013 sebesar 802 ribu ton dengan  nilai  USD  2,6  milyar  (KKP,  2013).  Menurut KKP (2013), ikan tuna menjadi salah satu primadona komoditas ekspor produk perikanan di Indonesia yang memberikan nilai dan volume cukup besar. Ikan tuna sebagai  Komoditas  tujuan  ekspor  harus  memenuhi persyaratan sesuai standar negara pengimpor. Menurut IATA (2014), salah satu persyaratan ikan tuna tujuan ekspor  adalah  tingkat  kesegaran  ikan  tuna.  Untuk menjaga kualitas dan kesegaran ikan tuna tujuan ekspor diperlukan transportasi yang cepat dan aman. Menurut Anwar  (2010),  pengangkutan  komoditas perishable terutama  ikan  tuna  melalui  jalur  laut  lebih  berisiko dibandingkan jalur udara. Risiko pengangkutan melalui jalur  laut  antara  lain  dari  sisi  waktu  penanganan  di pelabuhan  yang  panjang,  waktu  pengiriman  kargo yang lama, dan tingkat keamanan kargo yang rendah. Menurut Prentice et al. (2008), jalur udara merupakan pilihan  yang  paling  tepat  dalam  proses  pengiriman komoditas perishable terutama  ikan  tuna  ke  negara tujuan  ekspor  dengan  mempertimbangkan  nilai  dan umur simpan. Salah satu bandar udara yang memiliki peranan  penting  sebagai  pintu  gerbang  utama  lalu lintas kargo perishable terutama ikan tuna di Indonesia adalah  Terminal  Kargo  Bandar  Udara  Internasional Soekarno  Hatta.  Menurut  BKIPM  (2014)  dan  BPS (2014),  permintaan  penanganan  kargo perishable untuk komoditas ikan tuna di Terminal Kargo Bandar Udara  Internasional  Soekarno  Hatta  dari  tahun  2010 sampai 2013 cenderung mengalami tren peningkatan. Untuk  memenuhi  harapan  para  pengguna  terhadap kualitas pelayanan terminal kargo maka Bandar Udara Internasional  Soekarno  Hatta  melibatkan  beberapa perusahaan mitra, salah satunya adalah PT XYZ.
Menurut Prasetyan dan Rusdiansyah (2012), permintaan penanganan  kargo  di  PT  XYZ  untuk  komoditas perishable khususnya  ikan  tuna    menduduki  urutan paling tinggi. Hal ini diakibatkan oleh sifat komoditas yang  tidak  tahan  lama  sehingga  diperlukan  waktu pengiriman  yang  lebih  singkat  melalui  jalur  udara. Menurut  PT  XYZ (2012), tahun  2012  kinerja  perusahaan dalam menangani pengiriman kargo perishable cukup baik. Hal ini dapat dilihat dari kemampuan pengiriman kargo yang tepat waktu, penyampaian dokumen tanpa kesalahan,  layanan  yang  cepat  bagi  pelanggan,  dan
efisiensi proses penanganan kargo. Namun, pada tahun 2013  dengan  peningkatan  permintaan  penanganan kargo perishable baik  domestik  dan  internasional menyebabkan  terjadinya  keterlambatan  pengiriman kargo ikan tuna dan meningkatnya keluhan dari pihak shipper . Menurut Syachbanu (2014), tahun 2013 terjadi 10 jenis kasus dengan total 39 frekuensi kejadian yang memengaruhi  kinerja  penanganan  kargo perishable sehingga mengakibatkan penurunan kualitas, penolakan di  negara  tujuan,  dan  kehilangan  kepercayaan  oleh pembeli (importir).
Menurut  data  IATA  (2014),  dari  118  bandar  udara internasional yang ada di seluruh dunia, 8 bandar udara belum memiliki fasilitas khusus kargo perishable salah satunya  adalah  Bandar  Udara  Internasional  Soekarno Hatta. Selain tidak tersedianya warehouse khusus kargo perishable , penanganan kargo ikan tuna di warehouse PT  XYZ  menghadapi  permasalahan  dan  tantangan generik  berupa  kegiatan  operasional  karena  adanya variasi beban kerja akibat dari kedatangan shipper dan keberangkatan  pesawat  yang  memiliki  rentan  waktu sempit;  permasalahan  kedatangan  jumlah  kargo  yang tidak terjadwal ( unschedule ) akibat kebijakan maskapai yang menerapkan sistem over cargo ; dan permasalahan waktu antar kedatangan kargo ikan tuna oleh shipper yang  tidak  tepat  jadwal.  Meningkatnya  permintaan pengiriman  kargo perishable dengan  tidak  didukung oleh sarana dan fasilitas penunjang operasional khusus kargo perishable ,  mengakibatkan  munculnya  risiko yang dapat memengaruhi kinerja penanganan kargo di PT XYZ.
Menurut  Sycahbanu  (2014),  risiko  yang  mungkin terjadi dalam penanganan kargo perishable antara lain: 1) risiko fisik, yaitu kargo perishable rusak dan hilang selama  proses  penanganan;  2)  risiko  informasi,  yaitu risiko data yang tersedia tidak akurat dan tepat waktu; 3)  risiko  keuangan,  yaitu  risiko  yang  ditimbulkan akibat  komoditas  rusak,  terlambat  dikirim,  atau  batal dikirim; dan 4) risiko organisasi, yaitu risiko kehilangan kepercayaan dari shipper yang berakibat kehilanggan pelanggan. Oleh sebab itu, perlu dilakukan penelitian mengenai  perbaikan  kinerja  penanganan  kargo  ikan tuna  di  Terminal  Kargo  Bandar  Udara  Internasional Soekarno Hatta.
Hasil perbaikan  kinerja penanganan  kargo ikan tuna pada akhirnya akan memberikan implikasi manajerial yang dapat diterapkan oleh PT XYZ  untuk meningkatkan kualitas  pelayanan  penanganan  kargo  terutama  kargo
perishable khususnya kargo ikan tuna. Adapun tujuan penelitian  ini  adalah  mengidentifikasi  penanganan kargo ikan tuna yang dilakukan di warehouse ekspor PT XYZ Terminal Kargo Bandar Udara Internasional Soekarno  Hatta  menentukan  variabel-variabel  yang berpengaruh  terhadap  kinerja  penanganan  kargo  ikan tuna  di warehouse ekspor  PT  XYZ  Terminal  Kargo Bandar  Udara  Internasional  Soekarno  Hatta,  dan menentukan  kebijakan  yang  dapat  digunakan  untuk memperbaiki  kinerja  penanganan  kargo  ikan  tuna  di warehouse ekspor  PT  XYZ  Terminal  Kargo  Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini dilakukan di warehouse ekspor PT XYZ Terminal Kargo Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta.  Penelitian  ini  dilakukan  dengan  menggunakan metode  deskriptif  melalui  pendekatan  studi  kasus. Penelitian dilakukan dengan observasi lapangan untuk menganalisis kondisi eksisting penanganan kargo ikan tuna  di warehouse ekspor  PT  XYZ  Terminal  Kargo Bandar  Udara  Internasional  Soekarno  Hatta.  Metode deskriptif dilakukan dengan simulasi penanganan kargo ikan  tuna  yang  dikembangkan  dengan  menggunakan software Arena. Model diskrit penanganan kargo ikan tuna  digunakan  sebagai  simulator  untuk  memahami perilaku  PT  XYZ  sebagai  penyedia  jasa  layanan penanganan  kargo  udara  dan  mengkaji  pengaruh berbagai  kebijakan,  antara  lain  kebijakan  proses
penanganan    kargo  ikan  tuna  yang  mengacu  kepada IATA.
Perbaikan kinerja yang diusulkan oleh pakar dilakukan dengan  menggunakan  metode Analytical  Network Process  Benefit , Opportunity , Cost ,  dan Risk (ANP BOCR).  Metode  ini  digunakan  untuk  menentukan kriteria-kriteria  yang  berpengaruh  pada  perbaikan kinerja  pengiriman  kargo  ikan  tuna  di warehouse ekspor PT XYZ. Data yang digunakan dalam penelitian ini berupa data primer dan sekunder. Data primer dalam penelitian  ini  diperoleh  melalui  wawancara  dengan pertanyaan  yang  telah  dipersiapkan  dan  observasi aliran penanganan kargo di warehouse ekspor PT XYZ. Data  sekunder  dibutuhkan  sebagai  tambahan  dalam melakukan analisis model.
Penelitian  ini  mengamati  beberapa  stasiun  kerja  di warehouse ekspor PT XYZ. Objek pengamatan dipilih berdasarkan  area  wilayah  kerja,  yaitu lineside dan airside . Kinerja penanganan kargo diukur berdasarkan dua kriteria, yaitu kecepatan penanganan dan kualitas. Metode simulasi ARENA dan ANP BOCR diharapkan dapat  memperbaiki  kinerja  proses  penanganan  kargo ikan  tuna  (Gambar  1).  Kargo  ikan  tuna  yang  tidak terkirim tepat waktu dapat menunjukkan tingkat kinerja penanganan kargo di PT XYZ. Berdasarkan pengukuran kinerja pada kondisi saat ini dapat ditentukan kebijakan untuk  memperbaiki  kinerja  penanganan  kargo  ikan tuna yang akan datang. Tahapan proses penelitian ini antara lain:

## Komoditas perishable
Kargo udara tujuan ekspor
Penanganan kargo ikan tuna
Kecepatan penanganan
Kinerja penanganan kargo ikan tuna
Kebijakan Perbaikan kinerja penanganan kargo ikan tuna
Implikasi manajerial ANP BOCR ARENA Evaluasi sistem Simulasi Kualitas Kinetika kimia orde 0

## 1.  Identifikasi proses penanganan kargo ekspor untuk
komoditas ikan tuna
Penanganan kargo merupakan proses bisnis yang cukup kompleks  sehingga  dibutuhkan  sebuah  visualisasi model  proses.  Alat  analisis  yang  digunakan  untuk menganalisis  model  proses  penanganan  kargo  adalah notasi dan visualisasi model proses. Visualisasi model proses  penanganan  kargo  disusun  berdasarkan  hasil wawancara  dengan  para  responden  dan  observasi langsung alur proses penanganan kargo dan kemudian digambarkan dengan bantuan software Power Designer Sybase 16.
2. Tahap pengumpulan data dan pengolahan data
Langkah  awal  dalam  penelitian  ini  adalah mengumpulkan  data  waktu  proses  penanganan  kargo ikan tuna di warehouse PT XYZ yang mencakup waktu ketika  entitas  mulai  memasuki  suatu  proses,  waktu dengan entitas meninggalkan suatu proses dan durasi lamanya entitas berada dalam suatu proses (Tabel 1).

## Tabel.1 Data waktu proses
Nama tahapan proses Distribusi Rata-rata (menit) Proses administrasi Triangular 25,75 Waktu tunggu administrasi Triangular 5,4 Proses unloading Triangular 5,66 Waktu tunggu unloading Normal 1,5 Proses penimbangan 1 Triangular 2,18 Waktu tunggu penimbangan Triangular 1,2 Proses Xray Normal 5,77 Waktu tunggu Xray Normal 3,4 Proses palleting Normal 24,70 Proses penimbangan 2 Triangular 4,47 Proses loading Triangular 7,10
Tahap  selanjutnya  mengumpulkan  data  tentang karakteristik  tiap  proses  dalam  sistem,  meliputi kapasitas resources tiap proses dan penjadwalan waktu kedatangan shipper sehingga  model  simulasi  yang dibuat dapat merepresentasikan proses-proses tersebut secara  tepat.  Tahap  akhir  pada  proses  pengumpulan data adalah mengeliminasi data-data yang bermasalah, yaitu data-data yang mengandung kesalahan pencatatan waktu misalnya data durasi waktu yang bernilai negatif. Nilai  data  tersebut  kemudian  diolah  dengan input analyzer dari software Arena untuk mendapatkan nilai distribusinya.
3. Tahap perancangan model simulasi
Model simulasi dirancang sesuai dengan karakteristik dari  sistem  nyata  dimana  kapasitas resources dan penjadwalan  tiap  proses  disesuaikan  dengan  sistem nyata. Durasi tiap proses dan delay antar proses juga mengikuti  distribusi  data  yang  diambil  dari  sistem nyata.  Kedatangan  entitas  disesuaikan  dengan  waktu kedatangan entitas pada sistem nyata. Tampilan model simulasi secara keseluruhan dapat dilihat pada Gambar 2, 3, 4, 5, 6, 7, dan 8.

## 4. Tahap verifikasi dan validasi model simulasi
Verifikasi  dilakukan  dengan  mengetahui  bahwa model  yang  dibuat  tidak  terdapat  kesalahan  pada rumus  maupun  logika.  Apabila  terdapat  kesalahan maka  model  tidak  akan  berjalan  sehingga  diperlukan perbaikan  hingga  tidak  terdapat  kesalahan  di  dalam model.  Cara  melakukan  verifikasi  model  yang  telah dibuat  adalah  dengan  menggunakan software Arena. Validasi  merupakan  sebuah  proses  untuk  mengetahui apakah  antara  model  yang  dirancang  dengan  kondisi eksisting  dikatakan  tidak  terdapat  perbedaan  secara signifikan  atau  sebaliknya.  Model  dinyatakan  valid apabila  pada  proses  validasi  diperoleh  hasil  yang tidak menunjukkan perbedaan secara signifikan. Pada tahap validasi dilakukan perbandingan output kondisi eksisting dengan hasil simulasi. Untuk kondisi eksisting digunakan output jumlah kargo yang terkirim selama satu  bulan.  Pada  tahap  ini  digunakan  metode Welch Confidence Interval , dimana:
Hipotesa:  H0  =  μ1-μ2  =  0  dan  H1  =  μ1-μ2  ≠  0. Selanjutnya,  dilakukan  perhitungan  validitas  dengan metode Welch Confidence Interval . Perhitungan Welch Confidence  Interval diawali  dengan  menggunakan degree of freedom sebagai berikut:
H0 = μ1-μ2 = 0 dan H1 = μ1-μ2 ≠ 0 dengan   α = 0.05
Selanjutnya dengan degree of freedom digunakan untuk menghitung nilai half width. Adapun rumus degree of freedom :
Nilai haft  widht yang  telah  didapatkan,  digunakan untuk menghitung confidence interval . Adapun rumus haft widht dan confidence interval :
P[( 1 - 2 ) - hw ≤ μ 1 -μ 2 ≤ ( 1 - 2 ) + hw = 1-α
Jika pada hasil uji-t 2 samples nilai P Value > nilai α maka H0 diterima, artinya data secara signifikan sama dan sebaliknya.
5. Menjalankan model simulasi
Proses menjalankan model simulasi Arena penanganan kargo  ikan  tuna  di warehouse PT  XYZ  dilakukan terhadap: 1) kecepatan penanganan kargo ikan tuna pada kondisi nyata; 2) jumlah kargo ikan tuna yang terkirim tepat waktu; dan 3) skenario perubahan sumber daya proses penanganan kargo ikan tuna dengan menambah, mengurangi,  dan  mengalokasikan  sumber  daya  yang ada di warehouse ekspor PT XYZ.
x x x x
Gambar 2. Model simulasi proses kedatangan kargo ikan tuna
Gambar 3. Model simulasi proses penimbangan kargo ikan tuna
Gambar 4. Model simulasi proses pemindaian Xray kargo ikan tuna
Gambar 5. Model simulasi proses palleting kargo ikan tuna
Gambar 6. Model simulasi proses penimbangan kotor kargo ikan tuna
Gambar 7. Model simulasi proses pengiriman kargo ikan tuna ke apron
Gambar 8. Model simulasi proses pengiriman kargo ikan tuna ke pesawat pengangkut
6.  Pengukuran  kualitas  kargo  ikan  tuna  selama penanganan
Proses  pengukuran  kualitas  ikan  tuna  mengikuti  laju kinetika  orde  nol.  Peneliti  berasumsi  bahwa  setiap produk perishable (terutama  ikan  tuna)  memiliki keterbatasan  rentang  hidup  dalam  kondisi  tertentu. Menurut Osvald dan Stirn (2008), menghitung kualitas ikan tuna menggunakan fungsi linier:

## HASIL

## Proses Penanganan Kargo Ikan Tuna di Warehouse PT XYZ
Tahap rancang bangun proses penanganan kargo ikan tuna,  ditunjukkan  dengan  interaksi  aliran  material yang  terjadi  selama  kargo  ikan  tuna  di warehouse sampai  apron  (Gambar  10).  Pada  model  konseptual penanganan  kargo  ini,  jika  kargo  telah  terangkut  ke dalam pesawat maka kargo dianggap telah terkirim dan proses  penanganan warehouse PT  XYZ  untuk  kargo tersebut telah selesai.

## 1. Asumsi model simulasi
Sebelum  melakukan  pemodelan,  terlebih  dahulu ditetapkan  asumsi-asumsi  dasar  untuk  penyusunan model.  Asumsi-asumsi  yang  digunakan  dalam penyusunan model perbaikan kinerja penanganan kargo ikan tuna antara lain:
•  Kargo  ikan  tuna  yang  tidak  terkirim  sesuai  jadwal akan  dikirim  menggunakan  pesawat  selanjutnya dengan waktu maksimum pengiriman kembali adalah 6 jam.
•  Waktu fase ideal untuk setiap stasiun kerja dihitung dari waktu proses dan waktu mengantri.
•  Setiap  pekerja  dan  operator  mempunyai  kapasitas dan kecepatan yang sama.
•  Jadwal  keberangkatan  pesawat  merupakan  jadwal yang fix dan  pesawat  dipastikan  tidak  mengalami keterlambatan keberangkatan.
•  Tidak  ada  kargo  yang  cacat/ditolak  dalam  proses simulasi penanganan kargo.
•  Fasilitas  penanganan  kargo  diperluas  sehingga memungkinkan untuk digunakan pada simulasi jenis kargo perishable lainnya.

## 2. Verifikasi dan validasi model
Hasil  verifikasi  menunjukkan  bahwa  tidak  terjadi kesalahan rumus dan logika pada model yang dibuat, sehingga  model  simulasi  dapat  dikatakan  baik. Gambar 11 merupakan hasil verifikasi model dengan menggunakan software Arena.
Pada model analisis perbaikan kinerja penanganan kargo ikan  tuna,  validasi  dilakukan  dengan  menggunakan metode Welch Confidence  Interval .  Berdasarkan perhitungan, nilai 0 terletak di antara kedua batas internal

## Q = 1 –  t – A B – A

## Keterangan:
Q : Kualitas ikan tuna
t : Waktu  penanganan  kargo  ikan  tuna  di warehouse (menit)
A : Waktu saat ikan tuna pada kualitas optimal (menit)
B : Waktu saat ikan tuna pada kualitas minimal (menit)

## 7. Metode ANP BOCR
Tahapan  metode  ANP  BOCR  pada  penelitian  ini ialah 1) penentuan kriteria yang memengaruhi kinerja penanganan  kargo  ikan  tuna,  2)  penentuan  alternatif perbaikan  kinerja  penanganan  kargo  ikan  tuna,  3) pembuatan  kontruksi  model benefits , opportunites , cost ,  dan risk s  (BOCR) subnetwork ,  4)  membangun hubungan innerdependence dan outerdependence, 5) pembuatan  kuesioner  dengan  pembentukan  matriks pembanding  berpasangan  antar  kelompok/elemen,  6) perhitungan  bobot  prioritas  lokal  dilakukan  dengan menggunakan software Super Decisions , 7) pembuatan supermatriks, dan 8) penentuan alternatif rangking pada BOCR subnet menggunakan multiplicative formula.
Gambar  9  menunjukkan  bahwa benefit subnet mempunyai  klaster  kriteria  kecepatan  penanganan. Klaster kecepatan penanganan berisi kriteria idle time, turn  over  ratio, dan  kapasitas. Opportunity subnet mempunyai  klaster  kriteria  kualitas.  Klaster  kriteria kualitas berisi kriteria waktu penanganan, packaging, delay, dan temperatur. Cost subnet mempunyai klaster kriteria biaya. Klaster kriteria biaya berisi kriteria biaya operasional dan biaya yang dikenakan kepada shipper . Risk subnet mempunyai klaster kriteria struktur bisnis. Klaster  kriteria  struktur  bisnis  berisi  kriteria  kondisi finansial dan fleksibilitas jumlah/jenis kargo perishable yang ditangani.
(-0,4485 ≤ μ1- μ1 ≤ 1,8485) sehingga kesimpulan μ1- μ1 = 0 diterima. Kesimpulan yang didapatkan adalah tidak terdapat perbedaan yang signifikan antara kondisi eksisting dengan hasil simulasi.
3. Simulasi kondisi eksisting
Hasil simulasi kondisi eksisting, order fulfilment rate ditunjukkan  oleh  jumlah order  completed (perintah penanganan  kargo  yang  terselesaikan). Orders complated dibagi  menjadi  dua,  yaitu bad order
completed (kargo  hasil  penanganan  yang  cacat)  dan good order completed (kargo hasil penanganan dengan kondisi baik). On time delivery ditunjukkan oleh jumlah order  completed early (kargo  yang  ditangani  sesuai jadwal pengiriman). Tingkat keterlambatan diukur dari perbandingan  jumlah order  completed tardy (kargo yang  terlambat  terselesaikan)  dengan  jumlah  kargo yang  ditangani  sesuai  dengan  permintaan shipper ( shipper order).  Di  pihak  lain, Machines  untilization ditunjukkan oleh nilai scheduled untilization .
Gambar 9. Struktur ANP BOCR perbaikan kinerja penanganan kargo ikan tuna

## Pemilihan Alternatif
Cost Risk Opportunity Benefit Benefit
Opportunity
Kecepatan penanganan Kualitas Queue time Kapasitas Turn over ratio Waktu penanganan Temperatur Palleting Delay 1. Pengaturan jadwal kedatangan kargo 2. Menambah jumlah mesin Xray dan forklift 3. Penerapan teknologi TVs, ETVs, dan RFID 4. Penggunaan pesawat tipe wide body 5. Penyediaan warehouse khusus perishable Cost Risk Biaya struktur bisnis
biaya operasional
biaya yang dikenakan shipper
kondisi finansial
fleksibilitas jumlah dan jenis kargo 1. Pengaturan jadwal kedatangan kargo 2. Menambah jumlah mesin Xray dan forklift 3. Penerapan teknologi TVs, ETVs, dan RFID
4. Penggunaan pesawat tipe wide body 5. Penyediaan warehouse khusus perishable 1. Pengaturan jadwal kedatangan kargo 2. Menambah jumlah mesin Xray dan forklift 3. Penerapan teknologi TVs, ETVs, dan RFID 4. Penggunaan pesawat tipe wide body 5. Penyediaan warehouse khusus perishable 1. Pengaturan jadwal kedatangan kargo 2. Menambah jumlah mesin Xray dan forklift 3. Penerapan teknologi TVs, ETVs, dan RFID
4. Penggunaan pesawat tipe wide body 5. Penyediaan warehouse khusus perishable
Kriteria utama Kriteria Alternatif Kriteria utama Kriteria Alternatif

## Gambar 10. Model konseptual proses penanganan kargo
Pada  hasil  simulasi,  jumlah  kargo  ikan  tuna  yang keluar  dari  sistem  ditunjukkan  oleh  jumlah number out sebesar  50  dengan  jumlah good  order  completed yang  sama  (Tabel  2).  Hal  ini  menunjukkan order fulfilment rate pada sistem penanganan kargo sebesar 100 % karena order yang memasuki sistem mempunyai jumlah  yang  sama  dengan  order  yang  keluar  dari sistem. Tingkat pemenuhan pesanan penanganan kargo ikan tuna ( order fulfilment rate ) yang mempunyai nilai sebesar 100 % menunjukkan bahwa tujuan perusahaan akan  kuantitas  telah  tercapai.  Nilai on  time  delivery ditunjukkan oleh jumlah order completed Early . Nilai rata-rata order completed Early pada 10 kali ulangan adalah 44 dengan jumlah order yang memasuki sistem sebanyak 50. Oleh sebab itu, dapat dikatakan bahwa on time delivery sebesar 88 % (Tabel 3).
Tabel 2. Output simulasi secara keseluruhan Parameter Nilai (%) Order fulfilment rate 100 On time delivery 88 Tabel 3.  Hasil simulasi penyelesaian order penanganan kargo ikan tuna Order pada Sistem Jumlah rata-rata 10 Kali ulangan Bad order completed 0 Good order completed 50 Order completed early 44 Order completed tardy 6 Order starter 50
Jumlah  order  yang  mengalami  keterlambatan  dalam pengiriman  berjumlah  6  kargo,  berarti  tingkat keterlambatan  penanganan  kargo  ikan  tuna  mencapai 12%.  Jumlah  kargo  yang  mengalami  keterlambatan akan memengaruhi kualitas ikan tuna.
4. Kualitas ikan tuna
Secara  umum,  kondisi  mutu/kualitas  dan  jaminan mutu ikan tuna yang akan dikirim untuk tujuan ekspor masih  tergolong  rendah.  Adanya  penanganan  yang kurang baik selama aktivitas penanganan ikan tuna dan tidak tersedianya warehouse khusus kargo perishable menyebabkan  potensi  kerusakan  fisik  maupun kontaminasi pada ikan cukup besar. Tidak terdapatnya warehouse khusus  kargo perishable menyebabkan kualitas kargo ikan tuna yang terkirim tepat waktu akan berbeda  dengan  kargo  ikan  tuna  yang  terkirim  tepat waktu.
Tabel  4  menunjukkan  bahwa  kualitas  ikan  tuna  akan menurun dengan semakin lamanya proses penanganan kargo  ikan  tuna  di warehouse .  Hal  ini  disebabkan karena  temperatur  pusat  ikan  tuna  akan  semakin meningkat  seiring  bertambahnya  waktu  penanganan. Hasil  pengukuran  rata-rata  kualitas  ikan  tuna  dengan menggunakan  perubahan  kinetika  kimia  orde  nol, diketahui  bahwa  kargo  ikan  tuna  yang  terkirim  tepat waktu  dengan  rata-rata  waktu  proses  98,368  menit memiliki  kualitas  sebesar  83,605%.  Pada  kargo  ikan tuna  yang  tidak  terkirim  tepat  waktu  atau  tertunda dengan  total  rata-rata  waktu  proses  462,451  menit memiliki  kualitas  hanya  sebesar  22,924%.  Kualitas yang  berada  di  bawah  50%  dapat  menyebabkan penolakan dari negara tujuan ekspor.

## Prioritas  Perbaikan  Kinerja  Penanganan  Kargo Ikan Tuna
Setelah diperoleh prioritas alternatif perbaikan kinerja penanganan  kargo  ikan    tuna  pada  masing-masing benefit, opportunity , cost ,  dan risk .  Selanjutnya, dilakukan  perhitungan    alternatif  perbaikan  kinerja secara  keseluruhan.  Penentuan  prioritas  kebijakan perbaikan  kinerja  penanganan  kargo    ikan    tuna dilakukan  dengan  menggunakan multiplicative formula, dengan formula ini dapat dilihat rasio benefite opportunity - cost risk .
Tabel  5  menunjukkan  bahwa  membuka  jalur  khusus penanganan  kargo perishable merupakan  prioritas utama  dengan  bobot  prioritas  24,33%.  Penerapan teknologi Transfer Vehicles (TVs), Elevating Transfer Vehicles (ETVs),  dan Radio  Frequency  Identification (RFID)  merupakan  prioritas  kedua  dengan  bobot prioritas  20,72%.  Untuk  urutan  prioritas  terakhir adalah penyediaan warehouse khusus kargo perishable dengan  bobot  prioritas  sebesar  6,92%.  Pembangunan warehouse khusus  kargo perishable ,  jika  dilihat  dari prioritas secara individu akan memberikan benefit dan opportunity yang paling baik untuk memperbaiki kinerja penanganan kargo ikan tuna, tetapi bila ditinjau dari segi biaya  dan  risiko  yang  ditimbulkan  juga  memberikan nilai prioritas yang tinggi. Hasil analisis ANP BOCR maka  membuka  jalur  khusus  penanganan  kargo perishable memberikan keuntungan dan peluang yang paling tinggi dibandingkan dengan risiko dan biaya yang mungkin  timbul.  Membuka  jalur  khusus  penanganan kargo perishable tidak  membutuhkan  penambahan biaya yang tinggi karena sumber daya telah tersedia. Dengan  membuka  jalur  khusus  penanganan  kargo
perishable dapat    mempercepat  proses  penanganan kargo ikan tuna sehingga kualitas ikan tuna tetap dalam kondisi  baik.  Selain  itu  berdasarkan  struktur  busnis, dengan  membangun  jalur  khusus  penanganan  kargo perishable tidak memengaruhi kondisi finansial secara signifikan dan fleksibilitas kargo yang ditangani tetap baik.  Dari sisi biaya, dengan membangun jalur khusus kargo perishable tidak memengaruhi biaya operasional dan  biaya  yang  dikenakan  kepada shipper secara signifikan.
Hasil  Simulasi  Perbaikan  Kinerja  Penanganan Kargo Ikan Tuna dengan Skenario Membuka jalur Khusus Penanganan Kargo Perishable
Alternatif  yang  dipilih  dalam  perbaikan  kinerja penanganan kargo ikan tuna dengan menggunakan ANP BOCR  adalah  membangun  jalur  khusus  penanganan kargo perishable .  Dengan  memilih  alternatif  tersebut maka  beberapa input yang  akan  diubah  antara  lain: waktu  tunggu,  waktu  proses,  dan  jarak  antar  stasiun kerja (Tabel 6).
Tabel 4. Hasil simulasi total waktu penanganan dan kualitas ikan tuna sampai terkirim
Ulangan Status Jumlah kargo Waktu rata-rata (menit) Total waktu terkirim (menit) Kualitas ikan tuna saat terkirim (%) Proses Tertunda 1 Terkirim tepat waktu 43 97,358 - 97,358 83,774 Tertunda 7 100,35 360 460,35 23,275 2 Terkirim tepat waktu 43 100,17 - 100,17 83,305 Tertunda 7 108,34 360 468,34 21,943 3 Terkirim tepat waktu 46 98,166 - 98,166 83,639 Tertunda 4 101,16 360 461,16 23,140 4 Terkirim tepat waktu 47 98,020 - 98,020 83,663 Tertunda 3 100,85 360 460,85 23,192 5 Terkirim tepat waktu 45 97,113 - 97,113 83,814 Tertunda 5 98,596 360 458,596 23,567 6 Terkirim tepat waktu 46 95,907 - 95,907 84,015 Tertunda 4 98,420 360 458,42 23,697 7 Terkirim tepat waktu 44 100,41 - 100,41 83,265 Tertunda 6 103,12 360 463,12 22,813 8 Terkirim tepat waktu 44 101,70 - 101,70 83,050 Tertunda 6 115,69 360 475,69 20,718 9 Terkirim tepat waktu 42 96,674 - 96,674 83,887 Tertunda 8 98,553 360 458,553 23,574 10 Terkirim tepat waktu 43 98,158 - 98,158 83,640 Tertunda 7 99,436 360 459,436 23,427 Rata-rata Terkirim tepat waktu 44 98,368 - 98,368 83,605 Tertunda 6 102,45 360 462,451 22,924 Tabel 5. Ranking alternatif perbaikan kinerja penanganan kargo ikan tuna Alternatif Total Normal Ideal Ranking Membuka jalur khusus penanganan kargo perishable 2,8437 0,2433 1,0000 1 Menambah jumlah mesin Xray dan mesin forklift 2,3642 0,2023 0,8314 3 Penerapan teknologi TVs, ETVs, dan RFID 2,4218 0,2072 0,8516 2 Pengaturan jadwal kedatangan kargo 2,3382 0,2001 0,82222 4 Penggunaan pesawat tipe wide body 0,9092 0,0778 0,3197 5 Penyediaan warehouse khusus kargo perishable 0,8086 0,0692 0,2844 6
Modifikasi  waktu  tunggu  pada  model  simulasi dilakukan  karena  selama  ini  kargo  ikan  tuna  harus menunggu kargo lain selain perishable untuk diproses, sehingga kargo ikan tuna harus mengantri dalam waktu yang cukup lama. Modifikasi waktu proses dilakukan berdasarkan output model  yang  menyatakan  adanya keterlambatan  dalam  pengiriman  kargo  sehingga modifikasi tersebut akan melihat apakah masih terjadi keterlambatan  dalam  penanganan  kargo  ikan  tuna. Modifikasi jarak antar stasiun kerja dilakukan karena dengan  membuka  jalur  khusus  kargo perishable sehingga aliran proses penanganan kargo menjadi linier dan memperpendek jarak antara stasiun kerja. Dengan membuka  jalur  khusus  penanganan  kargo perishable diharapkan dapat mengurangi total waktu proses ( cycle time ) sehingga semua kargo dapat terkirim tepat waktu. Hasil simulasi total waktu penanganan kargo ikan tuna dengan  membuka  jalur  khusus  penanganan  kargo perishable pada Tabel 7.
Hasil  simulasi,  waktu  proses  rata-rata  penanganan kargo  ( cycle  time )  untuk  10  ulangan  sebesar  81.219 menit,  rata-rata  waktu  proses  yang  bernilai  tambah sebesar  68.425  menit  (sekitar  84%  dari  total cycle time ),  sedangkan  waktu  mengantri  rata-rata  sebesar 13.095 menit (sekitar 16% dari total cycle time ). Hal ini  menunjukkan  bahwa  dalam  sistem  penanganan kargo ikan tuna, waktu yang dibutuhkan untuk proses penanganan  kargo  sebagian  besar  digunakan  untuk proses menghasilkan nilai tambah kargo. Hasil alternatif perbaikan kinerja penanganan kargo ikan tuna dengan membuka  jalur  khusus  penanganan  kargo  perishable khususnya  ikan  tuna  dapat  mengurangi  total  waktu proses  sebesar  16,84  menit  (Tabel  8).  Adapun  hasil simulasi kondisi eksisting, parameter kinerja yang perlu diperbaiki  adalah on  time  delivery yang  ditunjukkan
oleh ketepatan waktu penyelesaian penanganan kargo ikan tuna. Pada modifikasi model yang telah dilakukan, akan didapatkan perubahan nilai on time delivery yang digunakan sebagai parameter kinerja.
Hasil alternatif simulasi dengan membuka jalur khusus penanganan  kargo perishable ,  diperoleh  nilai order fulfilment  rate dan on  time  delivery sebesar  100  %. Nilai order fulfilment rate menunjukkan bahwa order yang memasuki sistem mempunyai jumlah yang sama dengan order yang keluar dari sistem sehingga tujuan perusahaan akan kuantitas telah tercapai. Di sisi lain, on time delivery menunjukkan semua kargo ikan tuna yang  memasuki  sistem  dapat  ditangani  tepat  waktu (terkirim tepat waktu).
Hasil alternatif simulasi penyelesaian order penanganan kargo ikan tuna menunjukkan seluruh kargo ikan tuna yang  ditangani  mempunyai  kondisi  yang  baik  tanpa kecacatan  dengan  persentase  kerusakan  sebesar  0% atau  tidak  terdapat packaging yang  rusak.  Hal  ini menunjukkan bahwa tujuan perusahaan dalam menjaga keutuhan dan keamanan kargo ikan tuna telah tercapai. Hasil  alternatif  simulasi  penyelesaian  order  dapat dilihat pada Tabel 9.
Nilai on time delivery ditunjukkan oleh jumlah order completed early .  Nilai  rata-rata order  completed early pada 10 kali ulangan adalah 50 dengan jumlah order  yang  memasuki  sistem  sebanyak  50.  Hal  ini menunjukkan  bahwa    semua  kargo  ikan  tuna  yang memasuki sistem dapat ditangani tepat waktu. Dengan membuka  jalur  khusus  penanganan  kargo perishable akan memperbaiki kinerja penanganan kargo ikan tuna karena seluruh kargo (Tabel 10).
Tabel 7. Hasil alternatif simulasi total waktu proses penanganan kargo ikan tuna
Ulangan Waktu rata-rata (menit) Total waktu ( cycle time ) Value added Non-value added Antiran Transfer lain-lain 1 70,173 0 14,123 0 0 84,296 2 67,039 0 13,133 0 0 80,172 3 65,327 0 13,783 0 0 79,110 4 69,902 0 12,980 0 0 82,882 5 66,234 0 11,943 0 0 78,177 6 70,012 0 13,977 0 0 83,989 7 70,152 0 12,067 0 0 82,219 8 67,732 0 14,011 0 0 81,743 9 69,118 0 12,656 0 0 81,774 10 68,556 0 12,276 0 0 80,832 Rata-rata 68,425 0 13,095 0 0 81,519
Tabel 8.    Simulasi total waktu proses kondisi eksisting dan hasil perbaikan Ulangan Waktu rata-rata (menit) Kondisi eksisting Skenario kondisi perbaikan Reduksi waktu bersifat non value added 1 97,358 84,296 13,062 2 100,17 80,172 19,998 3 98,166 79,110 19,056 4 98,020 82,882 15,138 5 97,113 78,177 18,936 6 95,907 83,989 11,918 7 100,41 82,219 18,191 8 101,70 81,743 19,957 9 96,674 81,774 14,900 10 98,158 80,832 17,326 Rata-rata 98,368 81,519 16,848 Tabel  9.  Hasil  skenario  simulasi  penyelesaian  order penanganan kargo ikan tuna Order pada sistem Jumlah rata-rata 10 kali ulangan Bad order completed 0 Good order completed 50 Order completed early 50 Order completed tardy 0 Order starter 50
Tabel 10.  Kualitas  ikan  tuna  dengan  menggunakan skenario membuka jalur khusus penanganan kargo perishable Ulangan Total waktu proses (menit) Kualitas (%) 1 84,296 85,951 2 80,172 86,638 3 79,110 86,815 4 82,882 86,186 5 78,177 86,971 6 83,989 86,001 7 82,219 82,297 8 81,743 86,376 9 81,774 86,371 10 80,832 86,528 Rata-rata 81,519 86,013
gudang  kargo  dan  membuka  satu  jalur  penanganan khusus untuk kargo perishable khususnya kargo ikan tuna  didasarkan  pada  proses  penanganan  kargo  yang masih  menjadi  satu.  Jalur  penanganan  yang  menjadi satu  berisiko  kemunduran  kualitas,  risiko  kecelakaan kerja  dan  keterlambatan  penanganan  kargo.  Gudang kargo ekspor yang digunakan oleh PT XYZ. memiliki empat  pintu,  tetapi  hanya  satu  pintu  saja  yang digunakan. Keempat pintu tersebut telah didesain jalur penanganan  kargo  beserta  peralatan  pendukungnya seperti timbangan, mesin X-Ray, rak penyimpanan dan area perakitan kargo.
Dengan  membuka  jalur  penanganan  terpisah  dengan penanganan  kargo  yang  lainya,  area  rapi  serta  steril dari hama, polusi dan sampah, mempunyai pendingin ruangan dan ventilasi udara yang baik. Jalur penanganan sendiri berdampak positif terhadap kualitas komoditas, lama waktu penanganan dan memudahkan pengawasan terhadap penanganan kargo. Oleh sebab itu, kasus dan deviasi  penanganan  kargo  yang  menimbulkan  risiko dapat dihindari. Skenario dengan membuka jalur khusus penanganan kargo perishable dapat memperbaiki total waktu  proses  penanganan  kargo  ikan  tuna  sehingga tidak ada kargo yang tertunda untuk dikirim. Dengan cepatnya  penanganan  kargo  selain  menjaga  kualitas kargo ikan tuna juga mencegah terjadinya peningkatan biaya operasional. Kebutuhan utama dalam memuaskan shipper s  adalah  mengenai  waktu  pelayanan  ( on  time delivery ).  Dengan  meningkatkan  ketepatan  waktu penanganan  kargo  ikan  tuna  maka shipper s  akan memperoleh kepuasan. Selain itu dengan meningkatkan penanganan  yang  tepat  waktu  akan  meningkatkan pelayanan ( service level ) di warehouse PT XYZ.

## Implikasi Manajerial
Hasil  dan  pembahasan  penelitian  ini  telah menghasilkan  sebuah    prioritas  perbaikan.  Prioritas tersebut diharapkan memberikan dampak positif bagi manajemen  dan  kegiatan  operasional  di warehouse kargo  ekspor  PT  XYZ  untuk  penanganan  kargo  ikan tuna. Alternatif prioritas perbaikan penanganan kargo perishable khususnya kargo ikan tuna, yaitu membuat jalur  khusus  penanganan  kargo perishable .  Proses penanganan seluruh kargo termasuk kargo perishable pada  kondisi  aktual  hanya  menggunakan  satu  pintu masuk. Terdapat tiga pintu lain yang belum digunakan secara  maksimal,  selain  itu  tersedia  sumber  daya (properti)  disetiap  pintu  yang  juga  belum  digunakan. Seluruh  sumber  daya  yang  tersedia  di warehouse PT
Hasil  skenario  dengan  membuka  jalur  khusus penanganan  kargo perishable memperlihatkan  rata- rata kualitas ikan tuna sebesar 86,013%, artinya tingkat kesegaran ikan tuna tetap seperti kondisi awal. Hal ini menunjukkan  bahwa  kualitas  memiliki  karakteristik yang  sensitif  terhadap  total  waktu  proses  ( cycle time ). Skenario perbaikan kinerja dengan merenovasi
XYZ  belum  digunakan  dengan  maksimal,  seperti:  3 Xray, 3 mesin timbang, dan 10 forklift. Sumber daya tersebut dapat dimaksimalkan apabila membuka jalur khusus penanganan kargo perishable .
Membuka  jalur  khusus  penanganan  kargo perishable dengan  melakukan  renovasi  gudang  kargo  menjadi prioritas  utama  karena  menurut  para  pakar  dengan meningkatnya volume kargo perishable yang ditangani harus  dilakukan  peningkatan  dari  segi  kapasitas warehouse . Dengan membuka jalur khusus penangaan kargo perishable akan memperbaiki proses penanganan kargo ikan tuna semakin cepat karena jarak antar stasiun semakin  pendek.  Selain  itu  dapat  mengurangi  risiko yang mungkin terjadi seperti risiko kerusakan fisik.
Skenario  dengan  membuka  jalur  khusus  penanganan kargo perishable dapat  memperbaiki  total  waktu proses penanganan kargo ikan tuna sehingga tidak ada kargo  yang tertunda untuk dikirim. Dengan cepatnya penanganan kargo, selain menjaga kualitas kargo ikan tuna  juga  mencegah  terjadinya  peningkatan  biaya operasional.  Kebutuhan  utama  dalam  memuaskan shippers adalah  mengenai  waktu  pelayanan  ( on  time delivery ).  Dengan  meningkatkan  ketepatan  waktu penanganan  kargo  ikan  tuna  maka shippers akan memperoleh kepuasan. Selain itu dengan meningkatkan penanganan  yang  tepat  waktu  akan  meningkatkan pelayanan di warehouse PT XYZ.

## KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil  penelitian  yang  dilakukan  dapat  disimpulkan bahwa variable yang    memengaruhi  kinerja penanganan  kargo  ikan  tuna  adalah  kecepatan penanganan,  kualitas,  dan  biaya  operasional.  Hasil simulasi  model  diskrit  kondisi  eksisting  penanganan kargo  ikan  tuna  menunjukkan  adanya  keterlambatan pengiriman  sehingga  menyebabkan  kualitas  ikan tuna  menurun  dan  meningkatkan  biaya  operasional PT  XYZ.  Keterlambatan  pengiriman  disebabkan adanya antrian di setiap stasiun kerja. Antrian terjadi karena  bercampurnya  penanganan  kargo perishable dengan  kargo  umum  dalam  satu  pintu.  Tingginya tingkat  keterlambatan  pengiriman  kargo  ikan  tuna meningkatkan  risiko  kerusakan  secara  fisik,  risiko keuangan, dan yang terburuk adalah risiko kehilangan kepercayaan pelanggan.
Hasil  simulasi  ANP  BOCR  menunjukkan  bahwa model  simulasi  sistem  diskrit  bagi  perbaikan  kinerja penanganan kargo ikan tuna di bandar udara Soekarno Hatta  dilakukan  dengan  membuka  jalur  khusus penanganan kargo perishable . Hasil ini adalah rasional mengingat faktor tingkat kebermanfaatan ( benefite dan opportunity )  yang  diberikan  dengan  membuka  jalur penanganan kargo perisable lebih tinggi dibandingkan tingkat ketidakmanfaatannya ( cost dan risk ).

## Saran
Permodelan  terhadap  perbaikan  kinerja  penanganan kargo  ikan  tuna  perlu  dikaji  dan  dikembangkan dengan  lebih  memperhatikan  aspek-aspek  yang digunakan sebagai asumsi penyusun model perbaikan kinerja, seperti mengkombinasikan kualitas dan biaya operasional dalam satu sistem simulasi. Selain itu perlu dikembangkan  model  yang  dapat  mengkombinasikan seluruh kargo (kargo umum dan kargo khusus) dalam satu simulasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anwar  S.  2010.  Mengenal  jasa  transportasi  laut  dan udara. Jurnal transportasi 1(12): 1–9.
[BKIPM]  Badan  Karantina  Ikan  dan  Pengendalian Mutu.  2014.  BKIPM  statistik.  http://www. bkipm.kkp.go.id/bkipm/?r=stats/#_ops_volume/ E,I,M,K,T/Kg/d/1/2015/1/kd_upt.  [21  Juni 2014].
[BI] Bank Indonesia. 2007. Kerja sama Perdagangan Internasional. Jakarta: Gramedia.
[DKP]  Dewan  Ketahanan  Pangan.  2006.  Kebijakan umum  ketahanan  pangan  2006-2009. Jurnal Gizi dan Pangan 1(1): 57–63.
Hakim MF. 2013. Blue economy daerah pesisir berbasis kelautan  dan  perikanan. Journal  Economics Development Analysis 2(2): 1–7.
[IATA] International Air Transport Association. 2014.
Perishable Cargo Regulations, Ed-13. Canada: IATA Press.
[JAS]  PT  Jasa Angkasa  Semesta, Tbk.  2012. Annual Report. Jakarta: PT Jasa Angkasa Semesta, Tbk. [KKP]  Kementrian  Kelautan  dan  Perikanan.  2013.
Statistik  Perikanan  Tangkap  Indonesia  2013 .
Jakarta: Kementrian Kelautan dan Perikanan.
Osvald A, Stirn LZ. 2008. A vehicle routing algorithm for the distribution of fresh vegetables and similar perishable food. Journal  Food  Engineering
85(2008):  258–295.  http://dx.doi.org/10.1016/j. jfoodeng.2007.07.008.
Prasetyan  ME,  Rusdiansyah  A.  2012.  Pemodelan pengukuran  performansi  pengiriman  kargo udara dengan pendekatan sistem dinamik. Jurnal Teknik POMITS 1(1): 1–5.
Prentice BE, Beilock RP, Phillips AJ. 2008. Economic of  airships  for perishable food  Trade. Journal International Airship Convention and Exhibition
5(10): 1–17.
Rifqi  M.  2013.  Dampak  globalisasi  perdagangan antara ASEAN-5 dan China. Jurnal Bisnis dan Manajemen 1(1): 1–12. Syachbanu D. 2014. Analisa Penanganan Kargo Ekspor Komoditas  Hortikultura  di  Terminal  Kargo Bandara  Internasional  Soekarno  Hatta  [tesis]. Bogor: Institut Pertanian Bogor