## OPTIMASI MODEL PENUGASAN BERDASARKAN PERAMALAN LAYANAN KAPAL TUNDA DI PELABUHAN TANJUNG PERAK MENGGUNAKAN METODE

## BACKPROPAGATION
Umi Masruroh Kusman 1 , Abdulloh Hamid 2 , Dian Candra Rini Novitasari 3 , Wika Dianita Utami 4 , Indra Ariyanto Wijaya 5 1, 2, 3, 4 Department of Mathematics, UIN Sunan Ampel Surabaya, Indonesia
5 Department of POCC, Pelabuhan Tanjung Perak, Surabaya, Indonesia doelhamid@uinsby.ac.id

## ABSTRAK
Indonesia  merupakan  negara  kepulauan  terbesar  di  dunia.  Pemanfaatan  laut  yang  optimal  berpotensi meningkatkan perekonomian negara. Pelabuhan Tanjung Perak adalah pelabuhan terbesar dan tersibuk kedua di Indonesia. Efisiensi penggunaan kapal tunda berpengaruh signifikan terhadap operasional pelabuhan. Penelitian ini  mengusulkan  metode backpropagation untuk  melakukan  peramalan  permintaan  pelayanan  kapal  tunda, kemudian hasil peramalan dimasukkan ke dalam  model penugasan untuk mengetahui optimalisasi  penggunaan kapal  tunda  berdasarkan  tingkat  kesibukan  kapal  tunda,  waktu tunggu  layanan,  dan  jumlah  antrian.  Data  yang digunakan dalam penelitian  ini adalah data sekunder, yaitu data permintaan pelayanan kapal tunda pada  bulan Januari 2019  –  Mei 2022  yang dibedakan  menjadi tiga,  yaitu permintaan kapal kecil, sedang, dan  besar. Hasil peramalan  menggunakan  metode backpropagation menghasilkan  nilai  MAPE  sangat  baik  dibawah  10%. permintaan  pelayanan  terbanyak  oleh  kapal  kecil  dan  besar  terjadi  pada  bulan  Juni  dengan  masing-masing sebanyak  2215  dan  51  permintaan,  kemudian  untuk  kapal  sedang  permintaan  terbanyak  terjadi  pada  bulan Januari dengan jumlah permintaan mencapai 451. Sedangkan, permintaan terkecil pada kapal kecil terjadi pada bulan Februari dan September dengan jumlah permintaan 2141, kemudian permintaan terkecil dari kapal sedang terjadi pada bulan Juli dengan permintaan sebanyak 421, dan permintaan terkecil pada kapal besar terjadi pada bulan  Januari  dengan  jumlah  permintaan  sebanyak  47.  Hasil  penugasan  pada  kapal  tunda  mencapai  tingkat optimal dengan mengoperasikan 13 kapal tunda setiap harinya.
Keyword : Backpropagation, Kapal Tunda, MAPE, Optimasi, Peramalan.

## 1. PENDAHULUAN
Indonesia merupakan negara kepulauan terbesar di dunia, dimana sebagian besar wilayahnya  berupa  lautan  [1].  Sektor  kelautan  di Indonesia  mampu  menyumbang  30%  dari  PDB (Produk  Domestik  Bruto)  nasional  [2].  Indonesia dapat memanfaatkan laut sebagai sarana transportasi  yang  ekonomis  dan  terjangkau,  seperti pelabuhan.  Pelabuhan  Tanjung  Perak  adalah pelabuhan terbesar dan tersibuk kedua di Indonesia. Hal tersebut disebabkan karena Pelabuhan Tanjung Perak  menjadi  gerbang  masuk  Indonesia  bagian Timur  dan  meningkatnya  ekspor  maupun  impor barang  dari  dan  menuju  wilayah  Jawa  Timur  [3]. Oleh  karena  itu,  Pelabuhan  Tanjung  Perak  harus menyediakan pelayanan yang baik.
Salah  satu  fasilitas  pelayanan  di  Pelabuhan Tanjung  Perak  adalah  kapal  tunda.  Kapal  tunda merupakan kapal dengan karakteristik tertentu yang digunakan  untuk  membantu  kapal-kapal  besar dalam  berolah gerak  di Pelabuhan  [4]. Penundaaan kapal diwajibkan bagi kapal yang memiliki panjang diatas  70  Meter  [5].  Banyaknya  kapal  yang  masuk ke Pelabuhan Tanjung Perak membuat kapal tunda harus  berbanding  lurus  dengan  kapal  yang  masuk tersebut,  sehingga  kapal  yang  akan  masuk  tidak menunggu  lama untuk dilayani oleh kapal tunda di pelabuhan  Tanjung  Perak  [6].  Oleh  sebab  itu,
pengoptimalan  penggunaan  kapal  tunda  sangat penting untuk  meminimalisasi  jumlah antrian  yang terjadi di Pelabuhan Tanjung Perak.
Optimalisasi  penggunaan  kapal  tunda  dapat diketahui  dengan  meramalkan  jumlah  permintaan pelayanan  kapal  tunda,  yang  kemudian  akan dimasukkan  dalam  suatu  model  untuk  mengetahui tingkat  optimalisasinya  [7].  Beberapa  penelitian yang melakukan optimalisasi dengan menggunakan metode  penugasan  antara  lain,  penelitian  yang dilakukan  Zeng  et  al  dalam  mengoptimalisasi penugasan  mobil  untuk  menekan  penyebaran  virus covid-19  [8].  Selain  itu,  penelitian  yang  dilakukan Sindar dan Zendrato menerapkan model penugasan untuk  menentukan  alokasi  tugas  kepanitiaan  [9]. Kemudian  penelitian  yang  dilakukan  Rifa  dan Yuliawati  menggunakan  model  penugasan  untuk mengalokasikan kapal [10].
Salah  satu  metode  yang  dapat  digunakan dalam  melakukan  peramalan  adalah  metode backpropagation .  Metode Backpropagation adalah metode yang menggunakan konsep cara kerja otak. Metode Backpropagation dipilih karena pembelajaran Backpropagation dengan cepat menghitung  pembaruan  sinaptik  menggunakan koneksi  umpan  balik  untuk  mengirimkan  sinyal kesalahan [11].
Selain itu, metode Backpropagation juga  dapat  mengoptimalkan
Copyright (c) 2023 Jurnal Mnemonic
bobot  dan  bias  yang  akan  digunakan  dalam peramalan. Bobot dioptimalkan untuk memperkecil kesalahan error [12].  Beberapa  penelitian  yang menggunakan  metode Backpropagation untuk peramalan  adalah  antara  lain,  penelitian  yang dilakukan oleh Thoriq meramalkan jumlah permintaan produksi di sebuah perusahaan manufaktur  yang  menghasilkan  nilai  MAPE sebesar  5,7134%  [13].  Selain  itu,  penelitian  yang dilakukan  oleh  Airlangga,  Rachmat,  dan  Lapihu tentang  peramalan  produksi  beras  di  Indonesia dengan membandingkan 2 metode yaitu,
Backpropagation dan Exponential  Smoothing , hasilnya  metode Backpropagation merupakan metode  yang  paling  tepat  digunakan  dalam penelitian tersebut,dengan memperoleh nilai MAPE sebesar 1,5% [14].
Berdasarkan  uraian  di  atas  penelitian  ini menggunakan  metode Backpropagation untuk peramalan dan membentuk model penugasan untuk mengetahui  optimalisasi  kapal  tunda  dengan berdasarkan banyaknya antrian, lama waktu tunggu antrian  dan  tingkat  kesibukan  pada  kapal  tunda. Penelitian ini diharapkan dapat menjadi pertimbangan perusahaan tersebut dalam mengambil keputusan dan dapat menjadi pengingat bahwa pengoptimalisasian dalam sebuah perusahaan memang sangat diperlukan.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
2.1. Kapal Tunda Kapal  tunda  memiliki  karakteristik  tertentu yang  digunakan  untuk  mendorong,  menarik, menggandeng,  mengawal  ( escort ),  dan  membantu ( assist ) kapal yang berolah gerak di alur pelayaran, daerah  labu  jangkar  maupun  kolam  pelabuhan  [4]. Kapal  tunda  mampu  menjamin  keselamatan  kapal- kapal  yang  berolah gerak di alur pelayaran, daerah labu  jangkar  ataupun  kolam  pelabuhan.  Proses penundaan  kapal  dapat  menggunakan  satu  hingga tiga  kapal  tunda,  tergantung  panjang  kapal  yang dilayani  [15].  Hal  tersebut  telah  diatur  dalam peraturan  menteri  perhubungan  nomor  PM  57 Tahun 2020.

## Tabel 1. Peraturan menteri perhubungan nomor PM
57 Th 2020 Kapal Kapal tunda Jenis kapal Panjang kapal (m) jumlah kapal tunda (unit) Daya total minimal (HP) Kecil <70-150 1 2.000 Sedang 151-250 2 6.000 Besar >250 3 11.000
Pelayanan penundaan kapal diwajibkan untuk kapal yang memiliki panjang diatas 70 meter, tetapi diperbolehkan  untuk  kapal  yang  memiliki  panjang dibawah  70  meter  mengajukan  permohonan
pelayanan kapal tunda. Tujuannya tetap sama, yaitu menjamin keselamatan kapal.

## 2.2. Normalisasi dan Denormalisasi
Normalisasi data berguna supaya rentang data tetap  seimbang  dalam  proses  perhitungan  [16]. Normalisasi  dan  denormalisasi  menggunakan metode Min-Max Scaler . Persamaan yang digunakan  dalam  normalisasi Min-Max  Scaler adalah sebagai berikut:
𝑥 ′ = 𝑥 𝑖 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 𝑥 𝑚𝑎𝑥 −𝑥 𝑚𝑖𝑛 (1)
Dimana 𝑥 ′ merupakan  data  normalisasi, 𝑥 𝑖 merupakan  data  asli  ke-i, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 merupakan  data minimum, dan 𝑥 𝑚𝑎𝑥 merupakan data maksimum.
Denormalisasi  adalah  proses  merubah  data yang  telah  dinormalisasi  untuk  merubahnya  ke rentang  data  asli.  Rumus  yang  digunakan  dalam denormalisasi adalah:
𝑥 ′′ = 𝑦(𝑥 𝑚𝑎𝑥 − 𝑥 𝑚𝑖𝑛 ) + 𝑥 𝑚𝑖𝑛 (2)
Dimana 𝑥 ′′ merupakan  data  denormalisasi, 𝑦 merupakan  data  output, 𝑥 𝑚𝑖𝑛 merupakan  data minimum, 𝑥 𝑚𝑎𝑥 merupakan data maksimum.

## 2.3. Optimalisasi
Optimalisasi  merupakan  suatu  langkah  untuk menjadikan sesuatu (desain, sistem, atau keputusan)  menjadi  lebih  sempurna,  fungsional, atau efektif [17]. Optimalisasi dapat dicapai dengan melakukan  model-model  atau  algoritma  seperti Model  Penugasan  ( Assignment  Model ).  Model penugasan  bertujuan  untuk  mengalokasikan  suatu subjek  ke  dalam  suatu  objek  tertentu  dengan berdasarkan kemampuan subjek [9].

## 2.4. Backpropagation
Metode Jaringan Syaraf Tiruan adalah metode perhitungan  yang  merepresentasikan  cara  kerja otak  manusia.  Proses  jaringan  syaraf  tiruan menggunakan  bobot  sinaptik  untuk  menentukan aktivitas saraf, kemudian aktivitas saraf menentukan  keluaran  jaringan,  dan  keluaran jaringan menentukan kesalahan jaringan [11].
Metode jaringan
syaraf tiruan backpropagation adalah  sebuah  model  sistematik pada  jaringan  syaraf  tiruan  dengan  pembelajaran terawasi [18]. Metode Backpropagation melibatkan tiga  lapisan,  yaitu:  lapisan  input,  tempat  data diperkenalkan  ke  jaringan;  lapisan  tersembunyi,  di mana  data  diproses;  dan  lapisan  output,  di  mana hasil  dari  input  yang  diberikan  diproduksi  [19]. Dalam backpropagation juga  terdapat  bobot  yang berguna  untuk  mendapatkan  nilai  error  paling rendah [20].
Gambar 1. Arsitektur Metode Backpropagation
Fungsi aktivasi dalam backpropagation harus memenuhi  syarat  berikut,  yaitu  :  kontinu, terdiferensial dengan mudah dan merupakan fungsi yang  tidak  turun  [12].  Fungsi  sigmoid  biner merupakan salah satu fungsi yang memenuhi syarat tersebut.  Sigmoid  biner  memiliki  range [0,1] , diberikan  fungsi 𝑓(𝑥) = 1 1+𝑒 −𝑥 dengan  turunan
𝑓′(𝑥) = 𝑒 −𝑥 (1+𝑒 −𝑥 ) 2 .  Gambar  2  menunjukkan  grafik fungsi sigmoid biner.
Gambar 2. Fungsi Aktivasi sigmoid biner
Tahapan  dalam  metode backpropagation terdiri  dari  2  tahap,  yaitu forward-pass dan backward-pass . Pada tahap forward-pass dilakukan proses  penghitungan  hidden  layer,  sedangkan  pada tahap backward-pass dilakukan  untuk  mengupdate nilai  bobot  dari  masing-masing  hidden  layer  [21]. Pseudo code akan ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Algoritma Backpropagation

## Pseudo code backpropagation
While  error  <  galat  error  atau  maksimum  epoch  <  nilai epoch
For i=1:data Hitung jaringan, 𝑧_𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝑥 𝑖 𝑣 𝑖𝑗 + 𝑣 𝑜𝑗 𝑛 𝑖=1 Hitung  setiap  elemen  pada  hidden  layer, 𝑍 𝑗 = 1
1+𝑒 −𝑧_𝑖𝑛𝑗 Hitung jaringan yang menuju output layer, 𝑦_𝑖𝑛 𝑘 = ∑ 𝑍 𝑗 𝑤 𝑗𝑘 + 𝑤 𝑜𝑘 𝑛 𝑗=1 Hitung nilai output, 𝑌 𝑘 = 1 1+𝑒 −𝑦__𝑖𝑛𝑘 Hitung faktor koreksi error, 𝛿 𝑘 = (𝑇 𝑘 − 𝑌 𝑘 )𝑓 ′ (𝑌 𝑘 )
Hitung koreksi bobot elemen output, ∆𝑤 𝑗𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘 𝑧 𝑗
Hitung koreksi bias output, ∆𝑤 𝑜𝑘 = 𝛼𝛿 𝑘
Hitung semua koreksi error, 𝛿_𝑖𝑛 𝑗 = ∑ 𝛿 𝑘 𝑤 𝑗𝑘
Hitung nilai aktivasi koreksi error, 𝛿 𝑗 = 𝛿_𝑖𝑛 𝑗 𝑓 ′ (𝑧_𝑖𝑛 𝑗 ) Hitung koreksi bobot elemen hidden, ∆𝑣 𝑖𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 𝑥 𝑖 Hitung  koreksi  error  bias  elemen  hidden, ∆𝑣 𝑜𝑗 = 𝛼𝛿 𝑗 Update  bobot  pada  elemen  output, 𝑤 𝑗𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑗𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑗𝑘 Update  bias  pada  elemen  output, 𝑤 𝑜𝑘 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑜𝑘 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑤 𝑜𝑘 Update  bobot  pada  elemen  hidden, 𝑣 𝑖𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑤 𝑖𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑖𝑗 Update  bias  pada  elemen  output, 𝑣 𝑜𝑗 (𝑏𝑎𝑟𝑢) = 𝑣 𝑜𝑗 (𝑙𝑎𝑚𝑎) + ∆𝑣 𝑜𝑗
End Hitung error dengan MSE end
Dimana 𝑥 𝑖 merupakan  elemen  input  ke-i, 𝑧 𝑗 adalah  elemen  hidden  layer  ke-j, 𝑌 𝑘 merupakan elemen  output  ke-k, 𝑣 𝑖𝑗 adalah  bobot  jaringan antara input layer dan hidden layer 𝑣 𝑜𝑗 merupakan bias  jaringan  antara input  layer dan hidden  layer , 𝑤 𝑖𝑗 adalah  bobot  jaringan  antara hidden  layer dan output , 𝑤 𝑜𝑗 merupakan  bias  jaringan  antara hidden layer dan output , 𝛼 adalah learning  rate , 𝛿 merupakan error ,  dan 𝑇 𝑘 adalah  vektor  hasil  yang diinginkan.
2.5. Mean Absolute Percentage Error (MAPE)
MAPE  adalah  metode  untuk  mengevaluasi hasil  peramalan.  MAPE  menghasilkan  nilai kesalahan berupa persen [22]. Rumus MAPE dapat dinyatakan sebagai berikut:
𝑀𝐴𝑃𝐸 = ∑| 𝑦𝑖−𝑦̆𝑖 𝑦𝑖 |(100%) 𝑛 (3)
Dimana 𝑦 𝑖 merupakan  data  asli  ke-i, 𝑦̆ 𝑖 merupakan  data  peramalan  ke-i,  dan 𝑛 merupakan jumlah data.

## 3. METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder, yaitu  data  permintaan  pelayanan  kapal  tunda  dari bulan  Januari  2019  –  Mei  2022  yang  di  bedakan menjadi  3  jenis  kapal  yaitu,  kapal  kecil,  sedang, dan  besar.  Pedoman  klasifikasi  panjang  kapal terdapat  pada  Tabel  1.  Tabel  permintaan  kapal tunda yang telah diklasifikasikan dapat dilihat pada Tabel 3.
Tabel 3. Data permintaan pelayanan kapal tunda Bulan Jenis kapal Kecil Sedang Besar Januari 2019 2036 437 52 Februari 2019 2293 415 46 … … … … Mei 2022 1890 418 30
Penelitian  ini  melalui  2  tahap,  yaitu peramalan dan optimasi. Pada tahap peramalan data terlebih  dahulu  di  normalisasi  menggunakan Persamaan  (1).  Kemudian  data  dijadikan time series untuk  mengetahui  pola  data.  Selanjutnya data dibagi menjadi 2 yaitu, data latih dan data uji . Pada  tahap  peramalan backpropagation parameter pengujian  adalah  arsitektur  jaringan.  Perhitungan peramalan  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Kemudian hasil  peramalan  di  evaluasi  dengan  menggunakan rumus  MAPE  pada  Persamaan  (3).  Setelah didapatkan  nilai  MAPE  yang  diinginkan,  langkah selanjutnya  adalah  mengidentifikasi  parameter ketidakpastian.  Hal  tersebut  penting  dikarenakan merupakan  kunci  dalam  mengembangkan  model yang  sedekat  mungkin  dengan  kondisi  sebenarnya [21].  Penelitian  ini  menggunakan  waktu  antar kedatangan dan durasi pelayanan sebagai parameter ketidakpastian.
Hasil peramalan dan parameter ketidakpastian kemudian  dimasukkan  kedalam  teori  antrian  untuk mengetahui  tingkat  optimalisasi  pada  kapal  tunda dengan  membangun  beberapa  skenario.  Skenario yang dibuat adalah sebagai berikut:
1.  Skenario  1  yaitu,  11  kapal  tunda  dioperasikan setiap hari
2.  Skenario  2  yaitu,  12  kapal  tunda  dioperasikan setiap hari
3.  Skenario  3  yaitu,  13  kapal  tunda  dioperasikan setiap hari Setelah  dibangun  skenario  model  dievaluasi dengan  menggunakan  metode  penugasan.  Hasil evaluasi  akan  menunjukkan  banyaknya  antrian yang  menunggu,  lama  waktu  tunggu,  dan    tingkat kesibukan  dari  masing-masing  kapal  tunda. Gambar 3 menunjukkan alur penelitian.

## Gambar 3. Flowchart Peramalan dan Optimasi Kapal Tunda

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Tahap  awal  penelitian  adalah  pengumpulkan data,  kemudian  diolah  menjadi  data time  series untuk mengetahui pola data, selanjutnya dinormalisasi  dan dibagi menjadi 2, yaitu data latih dan  data  uji.  Data  latih  digunakan  sebagai  proses pembelajaran jaringan untuk mengetahui pola data,
kemudian  dilakukan  proses  pengujian  data  untuk mengetahui evaluasi peramalannya.
Tabel 4. (a) Data Time Series kapal kecil. (b) Data Time Series kapal sedang. (c) Data Time Series kapal besar Data/ke X1 X2 … X12 Target (a) 1 2036 2293 … 2144 2092 2 2293 2564 … 2092 2044 … … … … … … 29 2128 2266 … 2360 1890 (b) 1 437 415 … 468 442 2 415 467 … 442 421 … … … … … … 29 402 448 … 481 418 (c) 1 52 46 … 66 66 2 46 54 … 66 48 … … … … … … 29 46 47 … 32 30
Tabel 5 . (a) Data Normalisasi kapal kecil. (b) Data
Normalisasi kapal sedang. (c) Data Normalisasi kapal besar Data/ ke X1 X2 … X12 Target (a) 1 0.3107 05 0.6462 14 … 0.4516 97 0.3838 12 2 0.6462 14 1 … 0.3838 12 0.3211 49 … … … … … … 29 0.4308 09 0.6109 66 … 0.7336 81 0.1201 04 (b) 1 0.6748 47 0.5398 77 … 0.8650 31 0.7055 21 2 0.5398 77 0.8588 96 … 0.7055 21 0.5766 87 … … … … … … 29 0.4601 23 0.7423 31 … 0.9447 85 0.5582 82 (c) 1 0.5925 93 0.4814 81 … 0.8518 52 0.8518 52 2 0.4814 81 0.6296 3 … 0.8518 52 0.5185 19 … … … … … … 29 0.4814 81 0.5 … 0.2222 22 0.1851 85
Tabel  5  merupakan  kelanjutan  proses  dari Tabel  4.  Terdapat  variable  X1  sampai  X12  yang menunjukkan  pola  data  diambil  dari  12  data pertama.  Kemudian  variable  target  di  dapat  dari data selanjutnya, yaitu data ke 13, dan seterusnya.
Data normalisasi kemudian diproses menggunakan  metode backpropagation untuk melakukan  peramalan.  Parameter  yang  digunakan untuk  mengetahui  model  terbaik  jaringan  adalah arsitektur  jaringan. Hidden  layer yang  digunakan dalam  penelitian  ini  berjumlah  satu.  Jumlah  node adalah  parameter  pengujiannya.  Jumlah  node didapat dengan trial error berdasarkan jumlah node di beberapa penelitian terdahulu.
Tabel 6. Hasil evaluasi peramalan Jenis Kapal Arsitektur MAPE Input Jumlah Node Output Kecil 12 3 1 4.9765 12 10 1 1.5601 12 28 1 4.9816 12 45 1 6.444 Sedang 12 3 1 1.6856 12 10 1 2.4666 12 28 1 6.4251 12 45 1 10.8802 Besar 12 3 1 8.9749 12 10 1 11.1385 12 28 1 28.0198 12 45 1 49.1205
Arsitektur  terbaik  dapat  diketahui  dengan melihat  nilai  MAPE  terkecil.  Pada  Tabel  6  terlihat bahwa,  untuk  kapal  kecil  arsitektur  terbaik  adalah 12-10-1  dengan  nilai  MAPE  1.5601.  Sedangkan pada  kapal  sedang  12-3-1  merupakan  arsitektur terbaik dengan nilai MAPE 1.6856. Kemudian pada kapal besar arsitektur terbaik adalah 12-3-1 dengan nilai  MAPE  8.9749.  Hasil  peramalan  dapat  dilihat pada Tabel 7.
Tabel 7. Hasil peramalan permintaan pelayanan kapal tunda Tahun 2023
Bulan Jenis kapal Rata-rata Kecil Sedang Besar Januari 2193 451 47 897 Februari 2141 439 48 876 Maret 2144 435 49 876 April 2143 431 48 874 Mei 2179 438 49 888.7 Juni 2215 431 51 899 Juli 2162 421 50 877.7 Agustus 2172 427 49 882.7 September 2141 432 49 874 Oktober 2176 430 50 885.3 November 2160 428 50 879.3 Desember 2130 431 49 870 Rata-rata 2163 432.8 49.1 881.6
Berdasarkan  Tabel  7  permintaan  pelayanan terbanyak  oleh  kapal  kecil  dan  besar  terjadi  pada bulan  Juni  dengan  masing-masing  sebanyak  2215 dan  51  permintaan,  kemudian  untuk  kapal  sedang permintaan  terbanyak  terjadi  pada  bulan  Januari dengan jumlah permintaan mencapai 451. Sedangkan,  permintaan  terkecil  pada  kapal  kecil terjadi  pada  bulan  Februari  dan  September  dengan jumlah  permintaan  2141,  kemudian  permintaan terkecil  dari  kapal  sedang  terjadi  pada  bulan  Juli dengan  permintaan  sebanyak  421,  dan  permintaan terkecil pada kapal besar terjadi pada bulan Januari dengan jumlah permintaan sebanyak 47.
Berdasarkan  Tabel  6  Evaluasi  peramalan  dari ketiga  kapal  tersebut  menghasilkan  nilai  MAPE dibawah  10%.  Artinya  dapat  dikatakan  hasil peramalan sangat baik, sehingga proses optimalisasi pada kapal tunda dapat lanjut ke tahap 2.  Hasil  identifikasi  parameter  waktu  antar kedatangan dan waktu durasi layanan menggunakan  data  historis,  masing-masing  dapat dilihat  pada  Tabel  8  beserta  hasil  peramalan  yang telah dilakukan.
Tabel 8 . (a) Waktu antar kedatangan. (b) Waktu pelayanan. (c) Hasil peramalan tahun 2023
Data Summary Grafik (a) Distribusi: Weibull Rata-rata (Jam) : 0.313
Minimal (Jam) : 0.00 Maximal (Jam) : 23.5
(b)
Distribusi: Lognormal Rata-rata (Jam) : 0.633
Minimal (Jam) : 0.00
Maximal (Jam) : 3.17
(c) Distribusi: Exponential Rata-rata (Unit) : 882 Minimal (Unit) : 47 Maximal (Unit) : 2215
Hasil  identifikasi  parameter  ketidakpastian dan  hasil  peramalan  kemudian  dimasukkan  pada model  penugasan  dengan  menerapkan  skenario yang  telah  dibangun.  Penelitian  ini  menggunakan software  Arena untuk  melihat  model  penugasan yang optimal. Hasilnya akan menunjukkan rata-rata waktu  tunggu  antrian,  jumlah  antrian,  dan  tingkat kesibukan  pada  kapal  tunda.  Skenario  dikatakan optimal  ketika  rata-rata  waktu  tunggu  antrian  dan jumlah  antrian  rendah,  sedangkan  rata-rata  tingkat kesibukan  kapal  tunda  tinggi  [7].  Hasil  penugasan dengan  menerapkan  skenario  yang  telah  dibuat dapat dilihat pada Tabel 9 dan Tabel 10.
Berdasarkan  Tabel  9  dan  Tabel  10  hasil penugasan  optimal  diperoleh  dengan  menerapkan skenario  3.  Dapat  dilihat  pada  Tabel  9  nilai  rata- rata  antrian  serta  waktu  tunggu  yang  dihasilkan pada  skenario  3  lebih  baik  dibandingkan  dengan skenario  1  dan  2.  Skenario  3  menghasilkan  nilai rata-rata  antrian  8  dengan  waktu  tunggu  21  menit. Tingkat  kesibukan  pada  kapal  tunda  paling  tinggi diperoleh  dari  skenario  3  dengan  mengoprerasikan 13 kapal tunda.
Tabel 9. Rata-rata Antrian dan Waktu Tunggu
Skenerio ke- 1 2 3 Antrian 17 14 8 Waktu Tunggu (menit) 61 42 21
Tabel 10. Rata-rata tingkat kesibukan Kapal Tunda (dalam persen)
Skenario ke- T1 T2 T3 T4 T5 T6 T7 T8 T9 T10 T11 T12 T13 1 13 17 14 13 12 97 12 15 15 11 14 - - 2 17 15 19 17 15 96 19 17 14 14 12 23 - 3 22 27 18 24 20 95 23 21 19 28 16 34 21
Berdasarkan  hasil  penelitian  di  atas  dapat disimpulkan  bahwa  model  penugasan  optimal adalah  dengan  mengoperasikan  13  kapal  tunda. Pengoperasian  13  kapal  tunda  setiap  hari  dapat meminimumkan  jumlah  antrian  dan  waktu  tunggu antrian.  Saat  ini  perusahaan  mengoperasikan  12 kapal  tunda,  dengan  menambah  1  kapal  tunda setiap  harinya  perusahaan  akan  mencapai  optimal dalam pelayanan kapal tunda untuk tahun depan.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan  penelitian  yang  telah  dilakukan, metode backpropagation dapat  dengan  baik melakukan  peramalan  permintaan  pelayanan  kapal tunda yang di klasifikasikan menjadi 3, yaitu kapal kecil,  sedang,  dan    besar.  Arsitektur  terbaik  untuk permintaan  kapal  kecil  adalah  12-10-1,  dengan nilai  MAPE  1.5601.  Sedangkan  permintaan  pada kapal  sedang  memperoleh  nilai  MAPE  sebesar 1.6856  dengan  arsitektur  12-3-1.  Kemudian permintaan  kapal  besar  dengan  arsitektur  12-3-1 dengan  nilai  MAPE  sebesar  8.9749.  Permintaan penundaan  pada  kapal  kecil  terbanyak  pada  bulan November  dengan  permintaan  sebanyak  2215. Kemudian  permintaan  penundaan  kapal  sedang terbanyak  pada  bulan  Juni  dengan  permintaan sebanyak  451.  Kemudian  permintaan  penundaan pada  kapal  besar  terbanyak  pada  bulan  November dengan permintaan sebanyak 51. Rata-rata permintaan  penundaan  kapal  untuk  kapal  keci, sedang,  dan  besar  masing-masing  adalah  2166, 434, 49.  Menambah 1 unit kapal tunda menjadi 13 kapal  tunda  untuk  beroperasi  setiap  harinya  dapat diperoleh  optimalisasi  pelayanan  kapal  tunda dengan  jumlah  antrian  sedikit  dan  lama  waktu tunggu relatif singkat, serta tingkat kesibukan pada kapal tunda yang tinggi.
Dalam  penelitian  ini  parameter  uji  coba  pada tahap  peramalan  hanya  menggunakan  jumlah  node yang  terdapat  pada  hidden  layer.  Pada  penelitian selanjutnya dapat menambahkan parameter uji coba seperti yang dilakukan oleh Nur Azizah et al. yang menambahkan learning  rate sebagai  parameter  uji coba [23].

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  D.  Haryadi,  “Studi  Potensi  Dan  Teknologi Energi  Laut  Di  Indonesia,” J.  Online  Mhs. Bid. Tek. Elektro , vol. 1, no. 1, 2019.
[2]  M.  N.  Prasetya,  “Membangun  Kembali Budaya Maritim Indonesia: Melalui
Romantisme  Negara  (Pemerintah)  dan  Civil Society,” J.  PIR  Power  Int.  Relations ,  vol.  1, no. 2, pp. 176–187, 2018.
[3]  M.  F.  Syarifuddin,  M.  A.  Musadieq,  and  E. Yulianto,  “Pentingnya  Pelabuhan  Tanjung Perak  Bagi  Perekonomian  Jawa  Timur  (Studi pada  PT.  PELINDO  III  Tanjung  Perak Surabaya),” J.  Adm.  Bisnis ,  vol.  35,  no.  1, 2016.
[4]  L.  Zou,  Z.  Zou,  and  Y.  Liu,  “CFD-based predictions  of  hydrodynamic  forces  in  ship- tug  boat  interactions,” Ships  Offshore  Struct. , vol. 14, no. sup1, pp. 300–310, 2019.
[5]  Y. VINA,  “Prosedur  Pelayanan  Jasa Penundaan Kapal Oleh Kt. Jayanegara 308 Di Pt.  Pelindo  Marine  Service  Tanjung  Perak Surabaya,” KARYA TULIS , 2019.
[6]  S. Zukhri, S. Anwar, and A. Adriyanto, “Tata Kelola  Pelayaran  Di  Alur  Pelayaran  Barat Surabaya  (APBS)  Guna  Mendukung  Tugas Operasi  Koarmada  II,” Strateg.  Pertahanan Laut , vol. 5, no. 2, 2020.
[7]  A. Ramadanti, D. C. R. Novitasari, I. Wijaya, V.  T.  P.  Swindiarto,  and  W.  Utami, “Optimization  Of  Tug  Services  In  Tanjung Perak  Port  Using  Assignment  Model  Based On  Forecasting  Results  Of  Tug  Services,” BAREKENG J. Il. Mat. Ter , vol. 16, no. 1, pp. 263–270, 2022.
[8]  J.  Zeng,  D.  Wang,  G.  Zhang,  Y.  Yu,  and  Z. Cai, “Passenger-to-Car Assignment
Optimization  Model  for  High-Speed  Railway with  Risk  of  COVID-19  Transmission Consideration,” Math. Probl. Eng. , vol. 2021,
2021.
[9]  A.  Sindar  and  R.  N.  Zendrato,  “Optimasi Penugasan  Pegawai  Menggunakan  Metode Hungarian,” J.  Innov.  Inf.  Technol.  Appl. Nomor , vol. 1, pp. 16–24, 2019.
[10]  F. A. S. Rifa and E. Yuliawati, “Optimalisasi Pengiriman  Semen  Curah  Melalui  Jalur  Laut Menggunakan  Algoritma  Transportasi  dan Penugasan,” J. Teknol. dan Manaj. , vol. 2, no. 1, pp. 7–12, 2021.
[11]  T.  P.  Lillicrap,  A.  Santoro,  L.  Marris,  C.  J. Akerman,  and  G.  Hinton,  “Backpropagation and  the  brain,” Nat.  Rev.  Neurosci. ,  vol.  21, no. 6, pp. 335–346, 2020.
[12]  E.  Siregar,  H.  Mawengkang,  E.  B.  Nababan, and  A. Wanto, “Analysis of Backpropagation Method  with  Sigmoid  Bipolar  and  Linear Function in Prediction of Population Growth,” in Journal  of  Physics:  Conference  Series , 2019, vol. 1255, no. 1, p. 12023.
[13]  M.  Thoriq,  “Peramalan  Jumlah  Permintaan Produksi Menggunakan Jaringan Saraf Tiruan Algoritma  Backpropagation,” J.  Inf.  dan
Teknol. , vol. 1, no. 2, pp. 27–32, 2022.
[14]  G.  Airlangga,  A.  Rachmat,  and  D.  Lapihu, “Comparison  of  exponential  smoothing  and neural  network  method  to  forecast  rice production  in  Indonesia,” TELKOMNIKA (Telecommunication Comput. Electron. Control. , vol. 17, no. 3, pp. 1367–1375, 2019.
[15]  S.  Hardjono,  “Analisa  Daya  Mesin  Dan Bollard  Pull  Kapal  Tunda  Untuk  Kapal  Peti Kemas Post-Panamax Di Pelabuhan
Kalibaru,” War. Penelit. Perhub. , vol. 28, no. 3, pp. 158–170, 2018.
[16]  D.  A.  Nasution,  H.  H.  Khotimah,  and  N. Chamidah,  “Perbandingan  Normalisasi  Data untuk Klasifikasi Wine Menggunakan Algoritma  K-NN,” CESS  (Journal  Comput. Eng. Syst. Sci. , vol. 4, no. 1, pp. 78–82, 2019.
[17]  Revaldo  W.  Sondakh,  Sarah  Sambiran,  and Alfon Kimbal,
“Optimalisasi Dinas Perdagangan Dalam Meningkatkan
Pendapatan  Asli  Daerah  Kota  Bitung,” J. Eksek. , vol. 3, no. 3, p. 3, 2019. [18]  N. Priandila, “Penerapan Metode
Backpropagation  Untuk  Memprediksi  Jumlah Sampah  (Studi  Kasus:  DLH  Kab.  Langkat),” in Seminar Nasional Informatika
(SENATIKA) ,  2022,  vol.  6,  no.  3,  pp.  906– 918.
[19]  S.  P.  Siregar  and  A.  Wanto,  “Analysis  of artificial  neural  network  accuracy  using
backpropagation  algorithm  in  predicting process
(forecasting),” IJISTECH
(International J. Inf. Syst. Technol. , vol. 1, no. 1, pp. 34–42, 2017.
[20]  F.  D.  N.  Fitri,  A.  P.  Kusuma,  and  S.  N. Budiman,
“Implementasi Algoritma Backpropagation Untuk Memprediksi
Penjuakan  Keripik  (Studi  Kasus:  Rumah Industri  Keripik  Age  Enak),” JATI  (Jurnal Mhs. Tek. Inform. , vol. 6, no. 2, pp. 782–789, 2022.
[21]  R.  M.  Firzatullah,  “Menggunakan  Sistem Pendukung Keputusan Penentuan Uang Kuliah Tunggal Universitas XYZ
Menggunakan  Algoritma  Backpropagation,”
PETIR , vol. 14, no. 2, pp. 170–180, 2021.
[22]  V. Kusuma, A. Privadi, A. L. S. Budi, and V. L.  B.  Putri,  “Photovoltaic  power  forecasting using  recurrent  neural  network  based  on bayesian  regularization  algorithm,”  in 2021 IEEE  International  Conference  in  Power Engineering  Application  (ICPEA) ,  2021,  pp. 109–114.
[23]  A.  Nur  Azizah,  D.  C.  R.  Novitasari,  P.  K. Intan,  F.  Setiawan,  and  G.  I.  Permata  Sari, “Prediction of Salinity Based on
Meteorological Data Using the
Backpropagation  Neural  Network  Method.,”
Indones.  J.  Mar.  Sci.  Kelaut. ,  vol.  26,  no.  3,
2021.