## Permodelan kombinasi peralatan mekanis dalam optimalisasi produktivitas armada di PT Semesta Centramas

## Modeling of heavy equipment combinations in optimizing fleet productivity at PT Semesta Centramas
Rika Febriyani 1 , Eko Santoso 2 , Karina Shella Putri 3* , Muhammad Zaini Arief 4 1-4 Program Studi Teknik Pertambangan, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat
JL. A. Yani KM 35,5 Banjarbaru 70714. Telp 0812-5475-6338 e-mail: 1 Febriyani555@gmail.com , * 2 karinashella@ulm.ac.id ; 3 eko@ulm.ac.id , , 4 zaini.arief@ulm.ac.id
ABSTRAK Kombinasi peralatan mekanis dalam pemindahan overburden yang optimal dapat meminimalkan biaya operasional namun tetap menjaga ketercapaian produktivitasnya. Spasi ripping dalam pembongkaran overburden, dapat mempengaruhi produktivitas pemuatan. Skenario spasi ripping yang diterapkan adalah 0,3m; 0,6m; 1m; dan 1,2m.  Pendekatan model linear programming digunakan untuk mengoptimasi kombinasi peralatan mekanis muat-angkut pada masing-masing skenario. Fungsi objektif ditujukan untuk biaya operasional fleet yang minimum. Fungsi batas antara lain  jumlah ketersediaan alat  angkut Komatsu HD785 dan HD465,  dan pencapaian target produktivitas fleet. Hasil perhitungan produktivitas ripping bulldozer Komatsu D375-90 dan excavator Komatsu PC2000-45 berturut-turut antara lain pada spasi 0,3m adalah 961,62 Bcm/jam dan 807,59 Bcm/jam; spasi 0,6m adalah 1266,75 Bcm/jam dan 775,66 Bcm/jam; spasi 1m adalah 2097,56 Bcm/jam dan 727,84 Bcm/jam; spasi 1,2m adalah 2375,43 Bcm/jam dan 700 Bcm/jam. Berdasarkan hasil optimasi didapatkan jumlah unit alat angkut dengan biaya operasional fleet minimum berturut-turut antara lain pada spasi 0,3m yaitu 5 Komatsu HD785, 2 Komatsu HD465, 0,09235 $/Bcm; spasi 0,6m yaitu 5 Komatsu HD785, 2 Komatsu HD465, 0,09204 $/Bcm; spasi 1m yaitu 5 Komatsu HD785, 1 Komatsu HD465, 0,07790 $/Bcm; spasi 1,2 meter yaitu 5 Komatsu HD785, 1 HD45, 0,07792 $/Bcm.
Kata-kata kunci : linear programming, muat-angkut, overburden, spasi ripping
ABSTRACT The optimal combination of heavy equipment in overburden removal can minimize operational costs while still achieving production. Ripping spacing on overburden removal, can affect loading productivity. The applied ripping spacing scenarios are 0.3m; 0.6m; 1 m; and 1.2m. A linear programming model is used to determine the combination of loading-and-hauling heavy equipment in each scenario. The objective function is directed at minimum fleet operational costs. Constraint functions include the availability of Komatsu HD785 and HD465 units and the achievement of fleet productivity. The calculation results between the productivity of the Komatsu D375- 90 bulldozer and the Komatsu PC2000-45 excavator sequentially, among others at 0.3m spacing i.e. 961.62 Bcm/hour, 807.59 Bcm/hour; 0.6m spacing i.e. 1266.75 Bcm/hour, 775.66 Bcm/hour; 1m spacing i.e. 2097.56 Bcm/hour, 727.84 Bcm/hour; 1.2m spacing i.e. 2375.43 Bcm/hour, 700 Bcm/hour. Based on the optimization results, it is obtained the number of hauling units with a minimum fleet operating costs sequentially, among others at 0.3m spacing i.e. 5 Komatsu HD785, 2 Komatsu HD465, 0.09235 $/Bcm; 0.6 m spacing i.e. 5 Komatsu HD785, 2 Komatsu HD465, 0.09204 $/Bcm; 1m spacing i.e. 5 Komatsu HD785, 1 Komatsu HD465, 0.07790 $/Bcm; 1.2 meters spacing i.e. 5 Komatsu HD785, 1 HD45, 0.07792 $/Bcm.
Keywords : linear programming, loading-and-hauling, overburden, ripping spacing

## PENDAHULUAN
Kegiatan yang dapat dijumpai dalam aktivitas penambangan antara lain kegiatan pembongkaran massa batuan, pemuatan, dan pengangkutan.  [1, 2]Metode yang digunakan dalam pembongkaran overburden antara lain direct  digging, ripping dan blasting .  [2] Direct digging dapat dilakukan pada aktivitas pembongkaran dengan material atau tanah yang yang lebih lunak. Alternatif lain adalah direct ripping, dimana proses pembongkaran dilakukan pada batuan yang lebih keras dengan attachment pada bulldozer berupa kuku ( ripper shank ).  [3]Pada beberapa penambangan batubara, pembongkaran interburden dilakukan dengan metode ripping, namun jika ketebalan interburden lebih dari 1,5m maka opsi peledakan menjadi pilihan karena pencapaian produktivitas pembongkaran material dalam penambangan sangatlah penting. Optimasi produksi, biaya, dan jumlah unit dalam armada produksi yang serasi dapat dilakukan menggunakan pendekatan  Linear Programming (LP). [4]Pendekatan  LP
dapat mengoptimasi kemampuan produksi unit  bulldozer pada aktivitas penimbunan overburden di disposal. Batasan yang dilibatkan dalam proses optimasi terdiri dari jam kerja, kapasitas disposal, serta produksi target dan aktual. Jika produksi menjadi objektif maksimal, lain halnya dengan biaya yang merupakan yang menjadi objektif minimal. [5]Optimasi biaya dalam aktivitas pembongkaran overburden dapat mempertimbangkan batasan ketersediaan unit produksi dan pencapaian target produksi.  [6]Dalam perencanaan backfilling pit penambangan, optimasi dengan LP dapat diterapkan untuk menentukan kebutuhan jumlah unit  excavator-truck dan biaya yang dibutuhkan untuk memenuhi target waktu penyelesaian aktivitas backfilling . [7]Komponen biaya unit produksi dapat berupa biaya bahan bakar dan biaya rental unit tersebut. Biaya rental dalam $/jam dapat dikonversi menjadi $/BCM dengan mempertimbangkan parameter produktivitas alat tersebut, sehingga biaya merepresentasikan beban produksi yang harus dicapai oleh unit produksi tersebut. [8, 9]Dalam penambangan permukaan, sekitar 50% - 60% biaya operasi dialokasikan untuk pengangkutan material. [10]Sehingga
manajemen fleet memberikan dampak yang signifikan terhadap operasi penambangan.  [11]Truck dan excavator merupakan peralatan pemindahan mekanis yang paling banyak digunakan dalam industri pertambangan dan kinerjanya saling bergantung satu sama lain. Pendekatan match factor dapat mengukur kompatibilitas armada truk- excavator.  [12]Perhitungan rasio produktivitas shovel terhadap produktivitas truk, dan digunakan untuk menentukan jumlah truk yang optimal untuk satu shovel. Produktivitas dalam formula didefinisikan sebagai jumlah bahan yang dihasilkan dalam periode waktu tertentu. [13, 14]Namun dalam penerapannya, fleet penambangan seringkali tidak homogen sehingga persamaan match factor mengalami modifikasi untuk mengakomodir truck-shover yang heterogen. [15]Pada kasus pemuatan dan pengangkutan batubara di stockpile dengan kondisi pengerjaan oleh beberapa sub-kontraktor, unit-unit truck dan loader yang bekerja adalah heterogen.
Pembongkaran overburden yang dilakukan pada PT Semesta Centramas, Balangan Coal Group menggunakan metode ripping silang dimana hasil ripping overburden dapat mempengaruhi produktivitas alat muatnya. Sedangkan pengangkutan overburden perlu memperhatikan ketersedian alat-alat angkut mekanis yang jumlahnya serasi dengan alat muatnya berdasarkan kemampuan produksi alat sehingga dapat menunjang
pengoptimalan suatu operasi produksi.  Berdasarkan latar belakang tersebut maka perlu menyusun suatu permodelan matematika yang dapat mengoptimasi  kombinasi alat mekanis muat-angkut dengan mempertimbangkan pengaruh spasi ripping terhadap produktivitas fleet sehingga biaya operasional yang dikeluarkan dapat seminimal mungkin.

## METODOLOGI
Penelitian ini didasarkan  pada  4 skenario spasi ripping dimana skenario spasi ripping yang pertama yaitu 0,3 meter, skenario spasi ripping yang kedua yaitu 0,6 meter, skenario spasi ripping yang ketiga yaitu 1 meter dan skenario spasi ripping keempat yaitu 1,2 meter. Pengambilan data digunakan untuk melakukan perhitungan produktivitas Komatsu PC2000-45 dan ripping Komatsu D375-90 berdasarkan masing-masing skenario spasi ripping . Setelah didapatkan nilai produktivitas fleet berdasarkan masing-masing skenario spasi ripping , maka akan dioptimasi menggunakan metode linear programming pada solver di microsoft excel , sehingga didapatkan jumlah kebutuhan alat angkut yang digunakan berdasarkan masing- masing skenario spasi ripping .  Diagram penelitian dapat dilihat pada gambar-1  dan diagram metodologi optimasi dengan linear programming dapat dilihat pada gambar-2.

## Perumusan Masalah:
Bagaimana mengoptimasi kombinasi alat mekanis muat-angkut dengan mempertimbangkan pengaruh spasi ripping terhadap produktivitas sehingga biaya operasional yang dikeluarkan seminimal mungkin.
Data :  Cycle time ripping , pemuatan, dan pengangkutan  Dimensi front ripping
 Spesifikasi Komatsu D375-90, PC2000-45, HD785, dan
HD465
 Target produktivitas pemuatan  Rate rental alat pemindahan overburden
Fakta:
1. Semakin lebar spasi ripping produktivitas ripping semakin baik namun produktivitas alat muat semakin menurun, begitu pula sebaliknya.
2. Biaya operasional fleet bergantung pada ketercapaian produktivitas ripping , loading dan hauling .
Formula:
CT ripping = DT + RT + UT + MT
CT pemuatan = DgT + SLT + DpT + SET Ct pengangkutan = LT + HLT + DpT + RT + SLT Qripping = (q x 60 x E)/CT Q pemuatan = (3600 x q x E x SF)/CT Q pengangkutan = Q pemuatan x n passing Z min = (C HD785 x X HD785 ) + (C HD465 x X HD465 ) + C HD785
Kombinasi alat mekanis muat-angkut dengan minimum biaya operasional fleet pada spasi ripping yang optimal.
Analisis :
 Penentuan spasi ripping optimum berdasarkan produktivitas pemuatan
 Penentuan kombinasi alat mekanis muat-angkut berdasarkan estimasi biaya minimum fleet pemindahan overburden
Kesimpulan :
 Produktivitas ripping D375-90 dan pemuatan PC2000-45 berdasarkan skenario 4 spasi ripping
 Spasi ripping optimum untuk mencapai target produktivitas pemuatan
 Produktivitas pengangkutan HD785 dan HD465
 Optimasi kombinasi alat mekanis muat dan angkut
 Estimasi biaya operasional fleet minimum
Gambar-2 . Metodologi optimasi kombinasi peralatan mekanis
[16]Ada tiga elemen penting dalam pemrograman linier, yaitu sebagai berikut:
a. Variabel keputusan; 𝑋𝑋 1, 𝑋𝑋 2 … . 𝑋𝑋𝑋𝑋 adalah variabel yang nilai-nilainya diilih untuk dibuat keputusan.
b. Fungsi tujuan; 𝑍𝑍 = 𝑓𝑓 ( 𝑋𝑋 1, 𝑋𝑋 2 … . 𝑋𝑋𝑋𝑋 adalah fungsi yang akan dioptimasi (dimaksimumkan atau diminimumkan).
c. Pembatasan; 𝐺𝐺𝐺𝐺 ( 𝑋𝑋 1, 𝑋𝑋 2 … . 𝑋𝑋𝑋𝑋 ) adalah pembatasan- pembatasan yang harus di penuhi.
Berdasarkan data biaya operasional (nilai rental) alat Komatsu PC2000-45, Komatsu HD785 dan HD465, serta Komatsu D375-90, didapatkan model optimasi pada persamaan-1.
𝑍𝑍 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 = ( 𝐶𝐶 𝐻𝐻𝐻𝐻785 × 𝑥𝑥 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 𝐶𝐶 𝐻𝐻𝐻𝐻465 × 𝑥𝑥 𝐻𝐻𝐻𝐻465 ) + 𝐶𝐶 𝑃𝑃𝑃𝑃2000 + 𝐶𝐶 𝐻𝐻375 (1)
dimana 𝑍𝑍 𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚𝑚 merupakan total biaya operasional satu fleet, 𝐶𝐶 merupakan biaya operasi per unit mekanis, dan 𝑥𝑥 merupakan jumlah unit mekanis.
Persamaan matematika dalam batasan-batasan optimasi membutuhan tingkat produktivitas serta jumlah ketersediaan alat masing-masing unit produksi. [17] Perhitungan produktivitas dalam penelitian menggunakan formulasi pada Handbook Komatsu.

## HASIL DAN DISKUSI
Produktivitas Alat Mekanis Produktivitas ripping menggunakan bulldozer, pemuatan  menggunakan excavator, dan pengangkutan menggunakan truck,  didasarkan pada  data  cycle time (detik), produksi per siklus (m 3 ), dan efisiensi kerja. Hasil perhitungan produktivitas berdasarkan masing-masing skenario spasi ripping antara lain alat ripping Komatsu D375-90 dapat dilihat pada tabel-1, alat muat Komatsu
PC2000-45 pada tabel-2, serta alat angkut Komatsu HD785 dan HD465 dapat dilihat pada tabel-3.
Optimasi Menggunakan Linear Programming Model matematika yang disusun pada masing- masing skenario spasi ripping berdasarkan persamaan-1 dengan biaya operasional sebagai koefisiennya adalah sebagai berikut: Pada spasi ripping 0,3 meter, yaitu: 𝑍𝑍𝑍𝑍𝐺𝐺𝑋𝑋 = 0,012075 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 0,013804 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 + 0,002637 𝑋𝑋 𝑃𝑃𝑃𝑃2000−45 Pada spasi ripping 0,6 meter, yaitu:
𝑍𝑍𝑍𝑍𝐺𝐺𝑋𝑋 = 0,012075 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 0,013804 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 + 0,002746 𝑋𝑋 𝑃𝑃𝑃𝑃2000−45 Pada spasi ripping 1 meter, yaitu: 𝑍𝑍𝑍𝑍𝐺𝐺𝑋𝑋 = 0,012075 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 0,013804 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 + 0,002926 𝑋𝑋 𝑃𝑃𝑃𝑃2000−45 Pada spasi ripping 1,2 meter, yaitu: 𝑍𝑍𝑍𝑍𝐺𝐺𝑋𝑋 = 0,012075 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 0,013804 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 + 0,003034 𝑋𝑋 𝑃𝑃𝑃𝑃2000−45 Batasan yang digunakan untuk perhitungan optimasi menggunakan metode linear programming adalah sebagai berikut:
a. Batas Produktivitas Alat Mekanis Pada spasi 0,3 meter batasan yang digunakan, yaitu: 130,02 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 79,69 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 ≥ 807,59 Pada spasi 0,6 meter batasan yang digunakan, yaitu:
130,02 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 79,69 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 ≥ 775,66 Pada spasi 1meter batasan yang digunakan, yaitu:
130,02 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 79,69 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 ≥ 727,84 Pada spasi 1,2 meter batasan yang digunakan, yaitu: 130,02 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻785 + 79,69 𝑋𝑋 𝐻𝐻𝐻𝐻465 ≥ 700,00 b. Batas Ketersediaan Alat Mekanis Jumlah unit alat angkut yang tersedia untuk 1 fleet penambangan termasuk dalam batasan yang digunakan untuk optimasi, yaitu 𝐻𝐻𝐻𝐻 785 ≤ 5 dan 𝐻𝐻𝐻𝐻 465 ≤ 2 . Hasil optimasi berdasarkan permodelan matematika yang dibuat dapat dilihat pada Tabel-4.
Tabel-1. Produktivitas ripping Komatsu D375-90
Spasi Ripping (m) Produktivitas D375-90 (BCM/Jam) 0,3 961,62 0,6 1.266,75 1 2.097,56 1,2 2.375,43 Tabel-2. Produktivitas pemuatan Komatsu PC2000-45 mm
Spasi Ripping (m)  Produktivitas PC2000-45 (BCM/Jam) 0,3 807,59 0,6 775,66 1 727,84 1,2 700,00 Tabel-3 . Produktivitas pengangkutan Komatsu HD785 & HD465 Tipe Unit Produktivitas (Bcm/Jam) Komatsu HD785 130,02 Komatsu HD465 79,69 Tabel-4. Hasil optimasi fleet pembongkaran overburden Spasi Ripping (m) Produktivitas (BCM/Jam) Minimum Cost ($/BCM) Jumlah Unit HD Ripping  Pemuatan 785  465 0,3 961,62 807,59 0,09235a 5 2 0,6 1.266,75 775,66 0,09204a 5 2 1 2.097,56 727,84 0,07790a 5 1 1,2 2.375,43 700,00 0,07792a 5 1
Gambar-3. Hubungan spasi ripping dan produktivitas pemuatan Gambar-4. Hubungan spasi dan produktivitas ripping Diskusi Spasi ripping yang digunakan perusahaan adalah 0,6 meter,  sedangkan pada saat penelitian spasi ripping yang digunakan divariasikan menjadi 3 yaitu 0,3 meter; 0,6 meter;  dan 1 meter. Hasil dari perhitungan produktivitas yang didapatkan pada saat menggunakan spasi ripping 0,3 meter; 0,6 meter; 1 meter melebihi target produktivitas dari Komatsu PC2000-45. Analisis untuk mencari kemungkinan batas spasi ripping yang paling optimal jika produktivitas yang didapatkan sesuai target produktivitas Komatsu PC2000-45 yaitu  700 BCM/Jam  ialah  dengan cara pendekatan trendline linear. Grafik untuk mencari spasi ripping optimal dapat dilihat pada gambar-2. Nilai R 2 yang didapatkan pada gambar-2 adalah 0,999 (hampir mendekati 1) yang berarti  persamaan linear yang dihasilkan oleh trendline dapat digunakan untuk memprediksi  nilai spasi ripping pada kondisi produktivitas alat muat sebesar 700 Bcm/jam. Spasi ripping maksimal  agar dapat  memenuhi target produktivitas alat gali muat Komatsu  PC2000-45 adalah 1,2 meter. Produktivitas ripping Komatsu D375-90 untuk spasi ripping 0,3 meter; 0,6 meter dan 1 meter sudah diketahui karena dihitung dengan data yang telah diambil pada saat penelitian  di lapangan,  sedangkan untuk hasil perhitungan spasi ripping maksimal yaitu 1,2 meter, maka dilakukan juga perhitungan menggunakan trendline linear seperti pada saat perhitungan spasi ripping maksimal. Gambar-3 merupakan grafik yang digunakan untuk mencari produktivitas dari spasi ripping 1,2 meter.  Berdasarkan gambar-3, hasil kedekatan titik-titik data (R 2 ) adalah 0,9684. Hasil produktivitas ripping Komatsu D375-90
untuk spasi ripping 1,2 meter  yang diperoleh sebesar 2.375,43 BCM/Jam.
Gambar-3  dan gambar-4  menunjukkan bahwa semakin besar spasi ripping yang  digunakan maka produktivitas ripping akan semakin besar, jika menggunakan spasi ripping 1 meter material yang berhasil digaruk oleh ripper akan lebih banyak karena spasinya lebih besar dan waktu yang diperlukan untuk menggaruk material tersebut  lebih sebentar,  sedangkan  pada  produktivitas Komatsu PC2000-45 semakin kecil jika menggunakan spasi 1,2 meter dan alat gali muat akan memerlukan waktu yang lama untuk menggali material hasil ripping karena material yang tidak terberai dengan baik  akibat spasi yang terlalu besar. Sebaliknya jika spasi ripping yang digunakan semakin  kecil, maka produktivitas ripping akan semakin kecil juga karena spasi nya terlalu  rapat sehingga memerlukan waktu yang cukup lama untuk menggaruk material dan  material yang didapatkan sedikit, berbeda dengan produktivitas Komatsu PC2000-45  jika spasi ripping nya lebih kecil maka material hasil ripping akan lebih mudah digali  oleh alat gali muat karena kondisi material terberai dengan baik. Hal ini menunjukkan bahwa hubungan antara produktivitas ripping Komatsu D375-90 dan produktivitas Komatsu PC2000-45 berbanding terbalik.
Hasil optimasi jumlah alat angkut yang dibutuhkan pada masing-masing skenario spasi ripping dapat dilihat pada  gambar-5, gambar-6, gambar-7,  dan gambar-8. Gambar-5  menunjukkan bahwa pada spasi ripping 0,3 meter dengan produktivitas Komatsu PC2000 yaitu 807,59 BCM/jam, produktivitas Komatsu HD785  yaitu  130,02 BCM/jam dan HD465 yaitu 79,69 BCM/jam, alat angkut
yang digunakan adalah 5 unit Komatsu HD785 dan 2 unit HD465 dengan biaya operasional yang dikeluarkan adalah sebesar 0,09235 $/BCM.  Gambar-6  menunjukkan bahwa pada spasi ripping 0,6 meter dengan produktivitas Komatsu PC2000  yaitu  775,66  BCM/jam, produktivitas Komatsu HD785  yaitu  130,02  BCM/jam dan HD465  yaitu  79,69 BCM/jam, alat angkut yang digunakan memiliki 2  opsi yaitu opsi pertama 5 unit Komatsu HD785 dan 2 unit HD465 dengan biaya operasional yang dikeluarkan adalah sebesar 0,09204 $/BCM  dan opsi kedua 5 unit  Komatsu HD785 dan 1,6 unit HD465. Berdasarkan batasan yang dimasukkan pada saat optimasi menggunakan solver untuk jumlah unit alat harus menggunakan bilangan bulat karena tidak mungkin alat menggunakan pecahan, jadi untuk opsi kedua alat angkut yang digunakan adalah 5 unit Komatsu HD785 dan 2 unit HD465. Gambar-7 menunjukkan bahwa pada spasi ripping 1 meter dengan produktivitas Komatsu PC2000-45 727,84 BCM/jam, produktivitas Komatsu HD785 130,02 BCM/jam dan HD465 79,69 BCM/jam, alat angkut yang digunakan memiliki 2 opsi yaitu opsi pertama 5 unit Komatsu HD785 dan 2 unit HD465 dengan biaya operasional yang dikeluarkan adalah sebesar 0,09170 $/BCM dan opsi kedua 5 unit Komatsu HD785 dan 1 unit
HD465 dengan biaya operasional 0,07790 $/BCM. Berdasarkan biaya operasional yang dikeluarkan opsi pertama lebih besar dari  pada  opsi kedua, kedua opsi tersebut produktivitas Komatsu PC2000-45 sama-sama melebihi target produktivitas. Sehingga  opsi yang dipilih adalah opsi kedua karena biaya operasional lebih murah dan produktivitas masih melebihi  target.  Gambar-8 menunjukkan bahwa pada spasi ripping 1,2 meter dengan produktivitas Komatsu PC2000 700 BCM/jam, produktivitas Komatsu HD785 130,02  BCM/jam dan HD465 79,69 BCM/jam, alat angkut yang digunakan memiliki 2 opsi yaitu opsi pertama 5 unit Komatsu HD785 dan 2 unit HD465 dengan biaya operasional  yang dikeluarkan adalah sebesar 0.09172 $/BCM dan opsi kedua 5 unit Komatsu HD785 dan 0,7 unit HD465. Berdasarkan batasan yang dimasukkan pada saat optimasi menggunakan solver untuk jumlah unit alat harus menggunakan bilangan bulat karena tidak mungkin alat menggunakan pecahan, jadi untuk alat angkut pada opsi kedua 0,7 dibulatkan menjadi 1 unit HD465 dengan biaya operasional 0,07792  $/BCM berdasarkan biaya operasional yang dikeluarkan opsi 2 menggunakan 5 unit  Komatsu HD785 dan 1 HD465 merupakan biaya yang paling murah dibandingkan opsi 1.
Gambar-5. Kombinasi alat angkut pada spasi ripping 0,3 meter Gambar-6. Kombinasi alat angkut pada spasi ripping 0,6 meter Gambar-7. Kombinasi alat angkut pada spasi ripping 1 meter Gambar-8. Kombinasi alat angkut pada spasi ripping 1,2 meter
Gambar-9. Korelasi produktivitas, minimum cost , dan spasi ripping
Berdasarkan gambar-9, cost fleet minimum yang dikeluarkan perusahaan adalah saat spasi ripping 1 meter karena pada saat spasi ripping 1 meter produktivitas yang didapatkan stabil yaitu melebihi target produtivitas Komatsu PC2000 dan produktivitas ripping Komatsu D375-90 yang didapatkan juga lebih besar dibandingkan pada spasi ripping 0,3 meter dan 0,6 meter. Perubahan yang signifikan terjadi pada spasi ripping 0,6 meter ke spasi ripping 1 meter karena produktivitas ripping Komatsu D375-90 naik drastis dengan selisih nilai ± 400 Bcm/Hr sehingga menyebabkan perubahan pada cost fleet yang dikeluarkan turun drastis juga dari 0,09204 $/Bcm ke 0,07790 $/Bcm dan pada saat spasi ripping 1,2 meter produktivitas Komatsu PC2000 hanya sesuai target hal itu juga sangat berpengaruh pada saat optimasi karena komponen optimasi yang digunakan adalah produktivitas Komatsu PC2000, ripping Komatsu D375-90, Komatsu HD785 & Komatsu HD465 dan biaya rental alat. Dapat disimpulkan bahwa nilai biaya operasional minimum pada grafik di atas tidak hanya dipengaruhi oleh produktivitas Komatsu PC2000-45 dan produktivitas alat angkut tetapi juga dipengaruhi oleh produktivitas ripping Komatsu D375-90 karena sedikit banyaknya overburde n yang dimuat maupun diangkut tergantung dari berapa banyak hasil ripping Komatsu D375-90.
KESIMPULAN
Kesimpulan yang didapatkan dari penelitian kali ini berdasarkan 4 skenario spasi ripping yang dilakukan, spasi ripping yang paling optimal adalah spasi ripping 1 meter dengan produktivitas ripping Komatsu D375-90 yang dihasilkan yaitu 2097,56 Bcm/Jam, produktivitas Komatsu PC2000-45 yaitu 727,84 Bcm/Jam, produktivitas Komatsu HD785 yaitu 130,02 Bcm/Jam, produktivitas Komatsu HD65 yaitu 79,69 Bcm/Jam, dan biaya operasional fleet yang dikeluarkan paling murah dari skenario spasi ripping yang lainnya yaitu sebesar 0,07790 $/Bcm.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] M. T. Toha, R. Juniah and M. Yusuf, "Optimalisasi pemberaian overburden dengan metode ripping dan peledakan di Banko Barat PT Bukit Asam Tbk," Jurnal Teknologi Mineral dan Batubara, vol. 18, no.
1, pp. 13-22, 2022.
[2]   E. T. Mohamad, M. Koopialipoor, B. R. Murlidhar, A. Rashiddel, A. Hedayat and D. J. Armaghani, "A new hybrid method for predicting ripping production in different weathering zones through in situ tests," Measurement, vol. 147, p. 106826, 2019.
[3]   F. MacGregor, "The rippability of rock," University of New South Wales, Sydney, 1993.
[4]   A. Liutari, R. Tui, R. Amalia and A. Anas, "Optimasi produksi Dozer D8R di Disposal Hasan PT Vale Indonesia Tbk menggunakan metode linear programming," Jurnal Pertambangan, vol. 6, no. 3, pp. 124-31, 2022.
[5]   M. Sahrudin, R. Anarta, A. Octova and A. Nazki, "Optimalisasi Biaya Produksi Menggunakan Metode
Liniear Programming Dalam Rangka Pengupasan Overburden di KUD Sinamar Sakato, Sinamar, Kabupaten Dharmasraya, Provinsi Sumatera Barat," Jurnal Bina Tambang, vol. 7, no. 3, pp. 113-127, 2022.
[6]   F. A. Putra, E. Santoso and K. Putri, "Kajian optimasi kombinasi peralatan mekanis pada kegiatan backfilling tambang PD Baramarta Provinsi Kalimantan Selatan," Jurnal Himasapta, vol. 6, no. 2, pp. 73-78, 2021.
[7]   Adinda and D. Yulhendra, "Studi Optimasi Produktivitas Alat Gali Muat dan Alat Angkut Menggunakan Metode Linear Programming Pada Perolehan Produksi Overburden PT. Surya Global Makmur Jobsite Pemusiran, Kabupaten Sarolangun, Provinsi Jambi," Jurnal Bina Tambang, vol. 5, no. 2, pp. 238-249, 2020.
[8]   D. Ahangaran, A. Yasrebi, A. Wetherelt and P. Foster, "Real–time dispatching modelling for trucks with different capacities in open pit mines," Archives of Mining Sciences, vol. 57, no. 1, pp. 39-52, 2012.
[9]   S. Alarie and M. Gamache, "Overview of solution strategies used in truck dispatching systems for open pit mines," International Journal of Surface Mining, Reclamation and Environment, vol. 16, no. 1, pp. 59- 76, 2022.
[10]  M. A. Afrapoli and H. Askari-Nasab, "Mining fleet management systems: a review of models and algorithms," International Journal of Mining, Reclamation and Environment, vol. 33, no. 1, pp. 42- 60, 2019.
[11]  B. Ozdemir and M. Kumral, "Simulation-based optimization of truck-shovel material handling systems in multi-pit surface mines," Simulation Modelling Practice and Theory, vol. 95, pp. 36-48, 2019.
[12]  J. Douglas, Prediction Shovel-Truck Production: A Reconciliation Of Computer And Conventional Estimates, Stanford: Stanford University, 1964.
[13]  C. N. Burt and L. Caccetta, "Match factor for heterogeneous truck and loader fleets," International journal of mining, reclamation and environment, vol. 21, no. 4, pp. 262-270, 2007.
[14]  C. N. Burt and L. Caccetta, Equipment selection for mining: with case studies, Cham: Springer International Publishing, 2018.
[15]  Z. M. Fraditos, Y. Novianti and  K. Putri, "Kajian keserasian jumlah alat mekanis dengan fleet yang heterogen pada aktivitas pemuatan batubara di Stockpile CP 02 PT Binuang Mitra Bersama," in Prosiding Temu Profesi Tahunan PERHAPI , 2020.
[16]  T. Sriwidadi and E. Agustina, "Analisis Optimalisasi Produksi dengan Linear Programming Melalui Metode Simpleks," Binus Business Review, vol. 4, no. 2, pp. 725-741, 2013.
[17]  Komatsu, Specifications and Application Handbook, Japan: Komatsu Ltd., 2009.