## Optimasi  Pengiriman  Sapi  Potong  pada  Jaringan  Pelayaran Kapal Khusus Ternak dengan Algoritma Genetika

## Christine Natalia*, Ghea Ghoniyyah Setiadi, Agustinus Silalahi
Prodi Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Katolik Indonesia Atma Jaya Jakarta Jalan Raya Cisauk-Lapan No. 10, Sampora, Cisauk, Tangerang, Banten 15345
Article Info

## Abstract
Article history:
Received 6 September 2019 Accepted 9 October 2019 The  government  livestock  carrier  cruise  program  is  a  dedicated  program  to improve the supply chain management of livestock and the ultimate goal is self- sufficiency of beef in 2026. This carrier has one fleet with the capacity of 500 cows and sails through 8 ports regularly. The island of Nusa Tenggara are the local  producers  for the  livestock  carrier  cruise  which  is  an  area  of  provincial surplus of beef. For the  future the government plans to add more ships to the armada from the current one fleet to six fleets of livestock carrier cruises. The current livestock carrier cruise program has not been optimal in shipping cows to the consumer area. This is caused by the limitation of number of fleet and the existing  route  that  the  livestock  carrier  has  to  sail  through  has  created  some obstacle to maximizing the number of cows to be distributed. This research aims to  optimise  this  carrier  cruising  route  with  criteria  including  having  high supplied  beef  percentage  rate  and  having  the  most  minimum  cost.  This optimisation  problem  solved  by  genetics  algorithm  methid  and  develop  two different scenarios that suggest alternatives for an optimal route. To make things easier, a computerized program with genetics algorithm method for a livestock carrier cruise optimization network are designed. The outcome of this research is a proposed optimised route on scenario 1 with total cost of Rp 443,306,533.26, and total load of 1,374 cows. As for the future to add five ships, the conditions are  met  by  using  the  results  of  the  second  scenario  with  total  cost  of  Rp 1,321,505,850.62, total load of 3416 cows and the route network for six ships .
Keywords: Optimisation
Network Livestock carrier Genetics algorithm

## 1. PENDAHULUAN
Industri peternakan merupakan sektor penting dalam  perekonomian  nasional.  Meningkatnya jumlah  penduduk  Indonesia  serta  kesadaran masyarakat Indonesia akan pentingnya mengkonsumsi protein yang bersumber dari hewani mengakibatkan  permintaan  terhadap  kebutuhan pangan  yang  berasal  dari  ternak  terus  meningkat. Saat  ini  populasi  penduduk  Indonesia  yang berjumlah  sekitar  256  juta  jiwa  memerlukan kesediaan  pangan  hewani  yang  memadai  untuk dikonsumsi.  Berdasarkan  data  Badan  Pusat Statistik,  dalam  kurun  waktu  tahun  2009  sampai 2015 terjadi peningkatan konsumsi produk pangan hewani  per  kapita  per  tahun.  Berdasarkan  data tersebut  diketahui  bahwa  untuk  daging  sapi mengalami  peningkatan  konsumsi  paling  besar yaitu  13,4%  dibanding  pangan  hewani  lainnya. Bersamaan  dengan  adanya  peningkatan  konsumsi daging  sapi,  terjadi  pula  pertumbuhan  pada subsektor peternakan sapi potong yang  mengalami pertumbuhan rata-rata 2,40% setiap tahunnya.
Permasalahan pokok dalam industri peternakan khususnya daging sapi adalah permintaan  produk  daging  yang  terus  meningkat dan belum mampu dipenuhi dari produksi domestik. Pemenuhan  kebutuhan  daging  sapi  menjadi  salah satu prioritas utama yang tercantum dalam Renstra Kementerian Pertanian dan mentargetkan swasembada  Daging  Sapi  pada  tahun  2026 (Kementan,  2017).  Untuk  dapat  mencapai  target tersebut,  dibutuhkan  pengelolaan supply  chain management sapi potong yang efisien. Supply chain management adalah  suatu  pendekatan  dalam mengintegrasikan berbagai organisasi yang menyelenggarakan  pengadaan  atau  penyaluran barang,  yaitu supplier,  manufacturer,  warehouse dan stores sehingga  barang-barang  tersebut  dapat diproduksi  dan  didistribusikan  dalam  jumlah  yang tepat,  lokasi  yang  tepat,  waktu  yang  tepat  dengan biaya  seminimal  mungkin  (Simchi-Levi  2004; Indrajit  &  Djokopranoto  2002).  Tujuan supply chain  management adalah  untuk  membangun sebuah  rantai  pasokan  yang  terdiri  dari  para pemasok  yang  memusatkan  perhatian  untuk memaksimalkan  nilai  bagi  pelanggan  (Heizer  dan
Render,  2000).  Pujawan  (2005)  menjabarkan kegiatan-kegiatan  utama  yang  masuk  dalam klasifikasi Supply  Chain  Management adalah meliputi  :  perencanaan  dan  pengendalian,  operasi atau  produksi,  dan  pengiriman  atau  distribusi. Peningkatan pengelolaan supply chain management sapi potong yang efisien dilakukan dengan berfokus pada  daerah  penghasil  ternak  unggulan  di Indonesia,  yakni  Kepulauan  Nusa  Tenggara. Berdasarkan  data  dari  Kementrian  Pertanian Republik Indonesia, NTB memiliki rasio ketersediaan  sapi  potong  pada  tahun  2015  sebesar 18,66%  dan  NTT  mempunyai  rasio  ketersediaan sebesar  20,44%.  Artinya  kedua  provinsi  ini memiliki surplus untuk ketersediaan sapi potong.
Saat ini, untuk memfasilitasi Kepulauan Nusa Tenggara yang merupakan salah satu daerah surplus penghasil  sapi  potong,  pemerintah  Indonesia menerapkan  pelayaran  kapal  ternak  sebagai jaringan  distribusi  untuk  sapi  potong.  Jaringan distribusi  merupakan  bagian  integral  dari  kegiatan supply  chain secara  holistik  dan  memiliki  peran strategis  sebagai  titik  penyalur  produk  maupun informasi  dan  juga  sebagai  wahana  untuk menciptakan  nilai  tambah  (Schroeder,  2007). Jaringan  transportasi  laut  sebagai  salah  satu  moda untuk jaringan distribusi yang mempunyai karakteristik  mampu  mengangkut  barang  dalam jumlah  besar  dan  jarak  jauh  antar  pulau  dan  antar negara. Secara tradisional, jaringan distribusi sering dianggap sebagai serangkaian  fasilitas  fisik seperti gudang  dan  fasilitas  pengangkutan  dan  operasi masing-masing  fasilitas  ini  cenderung  terpisah antara  satu  dan  lainnya.  Namun,  pada  dasarnya kegiatan  distribusi  tidak  hanya  berfokus  pada aktivitas  fisik seperti pengiriman saja, namun  juga memikirkan tentang bagaimana melakukan perancangan  jaringan  distribusi  yang  optimal, segmentasi  titik  distribusi,  penjadwalan-penentuan rute  dan  menentukan  konsolidasi  pengiriman (Pujawan & Mahendrawathi, 2010).
Pemerintah  telah  memiliki  kapal  khusus pengangkut  ternak  sapi  yakni  KM  Camara Nusantara 1 yang diresmikan pada November 2015, sudah  beroperasi  dan  memiliki  jadwal  pelayaran. Pemerintah  berencana  untuk  menambah  5  kapal ternak lagi. Kapasitas kapal KM Camara Nusantara tersebut mampu mengangkut 500 ekor sapi, dengan waktu  pelayaran  2  minggu  dalam  1  kali  pelayaran ( voyage ).  Jaringan  trayek  untuk  kapal  ternak  ini meliputi  pelabuhan  muat  yaitu  Kupang  (NTT)  – Waingapu (NTT)  – Bima (NTB)  –  Lembar (NTB) dan pelabuhan bongkar Tanjung Perak (Surabaya) – Tanjung Emas (Semarang) – Cirebon (Jawa Barat) dan Tanjung Priok (DKI Jakarta).  Dengan program kapal ternak ini, pemerintah sudah lebih baik dalam memperhatikan kesejahteraan hewan jika dibandingkan  dengan  sistem  pengangkutan  yang lama  dimana  sapi  dikirim  dengan  menggunakan
kapal  kayu  yang  tidak  dirancang  khusus  untuk ternak sehingga terjadi penyusutan bobot pada sapi selama perjalanan.
Pelayaran  kapal  ternak  sekarang  ini  masih belum  optimal  mengirimkan  sapi  ke  daerah konsumen. Hal ini dikarenakan adanya keterbatasan jumlah  armada  yang  dimiliki  pemerintah  yang hanya  memiliki  1  kapal  dengan  kapasitas  armada hanya mampu memuat 500 ekor sapi. Disamping itu kondisi  rute  yang  tetap  yang  harus  dilalui  kapal ternak  bisa  menjadi  penghambat  untuk  daerah produsen dalam  memaksimalkan  jumlah sapi  yang didistribusikan  ke  daerah  konsumen.  Dengan adanya kondisi diatas, maka penelitian ini bertujuan untuk  mengoptimalkan  jaringan  pelayaran  kapal ternak,  yakni  memaksimalkan  persentase  rata-rata sapi terkirim dari Kepulauan Nusa Tenggara dengan minimum  total  biaya  pengeluaran  sapi.  Selain  itu, memperhatikan rencana pemerintah untuk mengembangkan  jaringan  transportasi  laut  untuk kapal ternak di masa mendatang, maka penelitian ini juga melakukan optimasi jaringan pelayaran dengan penambahan  jumlah  kapal  ternak  sesuai  rencana pemerintah.
Permasalahan  dalam  perencanaan  jaringan transportasi  laut  dapat  dikelompokkan  dalam permasalahan  strategis,  taktis,  dan  operasional. Perencanaan  sistem  jaringan  trayek  merupakan salah satu bagian dari perencanaan strategis dalam perencanaan  sistem  transportasi  laut  (Andi  et  al., 2013). Jaringan pelayaran menurut Yang dan Chen (2010)  diklasifikasikan  menjadi  jalur  pelayaran melingkar,  jalur  pelayaran  pendulum  dan  jalur pelayaran hub – spoke . Kjelsan (2009) menjelaskan, terdapat beberapa karakteristik yang perlu diperhatikan dalam perancangan jaringan pelayaran,  antara  lain  jumlah  titik  persimpangan, jenis operasi, jenis permintaan, kendala penjadwalan  di  pelabuhan,  jumlah  armada  kapal, komposisi  armada,  kecepatan  kapal,  kepuasan pengguna jasa.
Optimasi yang dilakukan dalam menyelesaikan masalah distribusi antara lain berupa optimasi  rute  terpendek,  optimasi  biaya  terendah dan  lain  sebagainya.  Optimasi  adalah  pencarian nilai-nilai  variabel  yang  dianggap  optimal,  efektif dan  juga  efisien  untuk  mencapai  hasil  yang diinginkan.  (Hannawati  et  al,  2009).    Optimasi jaringan  pelayaran  kapal  ternak  yang  dilakukan dalam  penelitian  ini  menggunakan  pendekatan algoritma  genetik.  Algoritma  genetik  adalah algoritma  yang  berusaha  menerapkan  pemahaman mengenai  evolusi  alamiah  pada  tugas-tugas pemecahan-masalah ( problem solving ). Pendekatan yang  diambil  oleh  algoritma  ini  adalah  dengan menggabungkan secara acak berbagai pilihan solusi terbaik di dalam suatu kumpulan untuk mendapatkan  generasi  solusi  terbaik  berikutnya
yaitu  pada  suatu  kondisi  yang  memaksimalkan kecocokannya  atau  lazim  disebut fitness .  Generasi ini  akan  merepresentasikan  perbaikan-perbaikan pada  populasi  awalnya.  Dengan  melakukan  proses ini secara berulang, algoritma ini diharapkan dapat mensimulasikan  proses  evolusioner.  Menurut Goldberg  (1989),  dalam  Frans  (2014),  mekanisme dari  penggunaan  algoritma  genetika  berasal  dari teori  seleksi  alam  Charles  Darwin  dimana  hanya populasi yang mempunyai nilai fitness yang tinggi yang  mampu  bertahan.  Algoritma  ini  ditemukan melalui sebuah penelitian di Universitas Michigan, Amerika  Serikat  oleh  John  Holland  pada  tahun 1975,  dan  dipopulerkan  oleh  salah  satu  muridnya, David  Goldberg  (1989).  Algoritma  genetika  telah menunjukkan  kelebihannya  untuk  menemukan solusi  nilai  optimum  untuk  persoalan-persoalan yang kompleks (Hannawati et al. , 2009). Algoritma ini  berguna  untuk  masalah  yang  memerlukan pencarian  yang  efektif  dan  efisien,  dan  dapat digunakan  secara  meluas  untuk  aplikasi  bisnis, pengetahuan,  dan  dalam  ruang  lingkup  teknik. Algoritma  genetika  ini  dapat  digunakan  untuk mendapatkan solusi yang tepat untuk masalah satu atau  banyak  variabel.  Berdasarkan  keunggulan algoritma  genetika  sebagai  metode  yang  paling cocok untuk menyelesaikan masalah optimasi yang memiliki ruang masalah besar dan kompleks seperti yang  sudah  diterapkan  dalam  penelitian-penelitian sebelumnya, maka algoritma genetika dipilih untuk menyelesaikan  permasalahan  optimasi  jaringan transportasi  kapal  ternak  dalam  penelitian  ini. Terdapatnya batasan waktu nyata dalam permasalahan  ini  juga  merupakan  salah  satu pertimbangan  untuk  menggunakan  algoritma genetika.
Penelitian  ini  juga  merancang  program optimasi  pelayaran  kapal  ternak  yang  berbasis algoritma  genetika.  Hal  ini  dilakukan  karena  pada algoritma genetika, semakin besar ukuran populasi dan generasi maka kemungkinan untuk mendapatkan  hasil  yang  optimal  semakin  besar. Selain  itu,  proses  di  dalam  algoritma  genetika memiliki  tingkat  keacakan  yang  tinggi  dan  jika pengolahan  algoritma  genetika  ini  menggunakan cara yang manual maka akan membutuhkan tingkat ketelitian  yang tinggi dan waktu yang sangat lama untuk penyelesaiannya.  Skenario pembanding yang dirancang  lebih  mudah  disimulasikan  melalui program  optimasi  pelayaran  kapal  ternak  yang berbasis algoritma genetika.

## 2. METODOLOGI PENELITIAN
Metode yang digunakan untuk menyelesaikan masalah  optimasi  ini  adalah  dengan  menggunakan algoritma  genetika,  dimana  algoritma  ini  efisien untuk menyelesaikan permasalahan seperti masalah optimasi  yang  kompleks.  Data  yang  dibutuhkan
berupa  gambaran  umum  sebaran  sapi  potong  dan jumlah  populasi  sapi  di  Provinsi  Nusa  Tenggara Timur dan Nusa Tenggara Barat yang didapat dari Kementerian  Pertanian  -  Direktorat  Jendral Peternakan dan Kesehatan Hewan. Selain itu, untuk data  pelayaran  kapal  ternak  meliputi  spesifikasi KM.Camara Nusantara I, rute pelayarannya saat ini, jarak dan waktu pelayaran antar pelabuhan, tarif per ekor  sapi  antar  pelabuhan,  biaya  pelayaran  dan biaya di  lingkungan pelabuhan yang disebut biaya operasional  antar  pelabuhan,  alur  distribusi  sapi, kondisi  pelabuhan  produsen  dan  pelabuhan konsumen. Data-data tersebut didapat dari Kementerian Perhubungan - Direktorat Jendral Lalu Lintas Laut dan Angkatan Laut. Data jumlah masuk dan  keluarnya  sapi  di  tiap  provinsi  yang  dilalui kapal  ternak,  selanjutnya  diolah  untuk  dijadikan data supply  –  demand sapi  potong  dan  digunakan sebagai input dalam pelayaran kapal ternak.

## START
Inisialisasi Populasi, Generasi, Peluang Mutasi dan Peluang
Rekombinasi
Insialisasi Kromosom
Menghtiung nilai fitness masing-masing kromosom dan di ranking
Proses Rekombinasi yang terdiri dari Seleksi Orang Tua dan Proses Crossover Proses Mutasi Proses Eliminasi Sudah sesuai generasi Pemilihan Kromosom Terbaik berdasarkan ranking nilai fitness END Tidak Ya Gambar 1. Flowchart Algoritma Genetika
Pengolahan data dalam penelitian ini dilakukan  dalam  lima  tahapan.  Tahap  pertama adalah  perhitungan  biaya  pelayaran  kapal  ternak berdasarkan  kondisi  yang  sudah  berjalan  saat  ini. Tahap kedua penentuan skenario pembanding yang digunakan  sebagai  pengembangan  dari  hasil perhitungan kondisi sistem  jaringan pelayaran saat ini.  Tahap  ketiga  optimasi  jaringan  pelayaran menggunakan algoritma genetika, dimana langkah- langkahnya  dapat  dilihat  pada  Gambar  1.  Tahap kelima  adalah  perancangan  program  optimasi  rute pelayaran kapal ternak berbasis algoritma genetika,
dimana pada tahap ini dijelaskan mengenai langkah- langkah  perancangan  program.  Selanjutnya  hasil optimasi  dianalisa  dan  dilakukan  perbandingan dengan kondisi saat ini dan ditarik kesimpulan.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rute  pelayaran  ternak  yang  beroperasi sekarang  merupakan rute tetap meliputi pelabuhan muat  yaitu  Kupang  (NTT)  –  Waingapu  (NTT)  – Bima  (NTB)  –  Lembar  (NTB)  dan  pelabuhan bongkar Tanjung Perak (Surabaya) – Tanjung Emas (Semarang)  –  Cirebon  (Jawa  Barat)  dan  Tanjung Priok (DKI Jakarta), dimana hanya menggunakan 1 buah  kapal  ternak  dengan  kapasitas  500  ekor  sapi dan waktu pelayaran ±14 hari. Dengan menggunakan
pendekatan mengoptimalkan kemampuan  Provinsi  Nusa  Tenggara  Barat  dan Provinsi Nusa Tenggara
Timur dalam mengeluarkan  sapi  potong  ke  daerah  konsumen, maka  digunakan  data supply-demand sapi  potong berdasarkan  kemampuan  daerah  produsen  untuk menyalurkan  sapi  potong,  serta  tarif  sapi  per  ekor dan  biaya  operasional  kapal  yang  ditetapkan pemerintah.  Data supply-demand sapi  potong berdasarkan data history dapat dilihat pada Tabel 1.
Perhitungan Total Biaya Pelayaran kapal ternak aktual
Total biaya pelayaran kapal ternak dengan kondisi saat ini dihitung dengan persamaan berikut:.
𝑇𝐶 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑆 + 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑃
(1)
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝑇𝑆 = ( 𝑇𝑆𝑘𝑤𝑥𝐽𝑆𝑘𝑤 ) +( 𝑇𝑆𝑤𝑏𝑥𝐽𝑆𝑤𝑏 ) + ( 𝑇𝑆𝑏𝑙𝑥𝐽𝑆𝑏𝑙 ) + ( 𝑇𝑆𝑙𝑝𝑥𝐽𝑆𝑙𝑝 ) + ( 𝑇𝑆𝑝𝑒𝑥𝐽𝑆𝑝𝑒 ) + ( 𝑇𝑆𝑒𝑐𝑥𝐽𝑆𝑒𝑐 ) + ( 𝑇𝑆𝑐𝑗𝑥𝐽𝑆𝑐𝑗 ) + ( 𝑇𝑆𝑗𝑘𝑥𝐽𝑆𝑗𝑘 )       (2)
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑃 = 𝐵𝑃𝑘𝑤 + 𝐵𝑃𝑤𝑏 + 𝐵𝑃𝑏𝑙 + 𝐵𝑃𝑙𝑝 + 𝐵𝑃 + 𝐵𝑃𝑒𝑐 + 𝐵𝑃𝑐𝑗 + 𝐵 (3) 𝐾𝑒𝑡𝑒𝑟𝑎𝑛𝑔𝑎𝑛 ∶ 𝑇𝐶 = 𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐶𝑜𝑠𝑡 𝑇𝑆 = 𝑇𝑎𝑟𝑖𝑓 𝑠𝑎𝑝𝑖 𝑝𝑒𝑟 𝑒𝑘𝑜𝑟 𝐽𝑆 = 𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎 ℎ 𝑠𝑎𝑝𝑖 𝑑𝑎𝑙𝑎𝑚 𝑘𝑎𝑝𝑎𝑙 𝑝𝑎𝑑𝑎 𝑡𝑖𝑎𝑝 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 𝐵𝑃 = 𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑦𝑎𝑟𝑎𝑛 𝑘 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝐾𝑢𝑝𝑎𝑛𝑔 𝑤 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝑊𝑎𝑖𝑛𝑔𝑎𝑝𝑢 𝑏 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝐵𝑖𝑚𝑎 𝑙 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝐿𝑒𝑚𝑏𝑎𝑟 𝑝 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝑇𝑔 . 𝑃𝑒𝑟𝑎𝑘 𝑒 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝑇𝑔 . 𝐸𝑚𝑎𝑠 𝑐 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝐶𝑖𝑟𝑒𝑏𝑜𝑛 𝑗 = 𝑝𝑒𝑙𝑎𝑏𝑢 ℎ 𝑎𝑛 𝑇𝑔 . 𝑃𝑟𝑖𝑜𝑘
Data  tarif,  biaya  dan  jumlah  sapi  yang digunakan untuk perhitungan total biaya pelayaran kapal  ternak  dengan  kondisi  saat  ini  berdasarkan dapat dilihat pada Tabel 2.

## Penentuan skenario pembanding
Skenario pembanding yang digunakan adalah dua  skenario.  Skenario  pertama  mewakili  kondisi
usulan  yang  optimal  untuk  pelayaran  kapal  ternak pada  tahun  2016,  dimana  rute  nya  adalah  bebas, jumlah kapal 1 dan waktu pelayaran kurang lebih 14 hari. Skenario kedua mewakili kondisi usulan yang optimal dengan mempertimbangkan rencana pemerintah yang akan menambahkan 5 buah kapal ternak  pada  tahun  mendatang,  dimana  rute  nya adalah  bebas, jumlah kapal 6 dan waktu pelayaran kurang lebih 14 hari.

## Optimasi  dengan  Menggunakan  Algoritma Genetika
Tahapan  ketiga  adalah  pengolahan  data menggunakan algoritma genetika. Kriteria optimasi yang akan dicapai adalah tingginya persentase sapi terkirim  dan minimum  total  cost .  Maka  didapat rumusan nilai fitness sebagai berikut :
𝐹𝑖𝑡𝑛𝑒𝑠𝑠 = (𝑇𝑝𝐸 𝑥 (1 − 𝐹) + 𝑇𝑝𝐸 (4) 𝐹 = (75% 𝑥 𝑅𝑇) + (25% 𝑥 𝑅𝐸)
𝑅𝐸 = 1 −   [ (𝑏 − 𝑤) + (𝑏 − 𝑠𝑏)
2 ]
Keterangan : b = persentase rata-rata ter supply terbaik w =persentase rata-rata ter supply terburuk sb = persentase rata-rata ter supply terbaik ke-dua TpE = Tarif per ekor sapi F = persentase sapi ter supply RT = rata-rata ter supply RE = rata-rata error
Perancangan  program  optimasi  rute  pelayaran kapal ternak berbasis algoritma genetika.
Tujuan  perancangan  program  optimasi  rute pelayaran  kapal  ternak  adalah  untuk  memberikan kemudahan  bagi  peneliti  dalam  menentukan  rute pelayaran yang optimum dengan kriteria maksimum  persentase  sapi  terkirim  dan  terangkut serta  minimasi  total  biaya.  Program  ini  didesain semudah  mungkin  dalam  pemakaiannya,  agar pengguna    dapat  memperoleh  hasil  yang  optimum dalam  waktu  yang  singkat.  Pembuatan  program menggunakan software Microsoft  Visual  Studio 2012.  Dilakukan  juga  verifikasi  program  dan validasi output untuk memastikan program berjalan sesuai dengan keadaan nyata.
Hasil  dari  program  optimasi  rute  pelayaran kapal  ternak  dengan  algoritma  genetika  ini  adalah rute yang optimal untuk skenario 1 dan skenario 2. Tiap  skenario  memberikan  rute  terbaik  untuk masing-masing  kapal  dan  mensimulasikan  berapa total  biaya  yang  dikeluarkan  dan  juga  tingkat persentase  sapi  yang  terkirim . Tampilan  hasil running program  optimasi  rute  pelayaran  dapat dilihat pada Gambar 1. Perbandingan perhitungan biaya  aktual  dan  hasil  program  optimasi  dapat dilihat pada Tabel 3.

## Table 1.

## Data suplai demand sesuai urutan kode
No. Rute Waktu masuk Hari ke Waktu keluar Hari ke-) Daily Adding (ekor) Adding Time hari ke Max Mutan (ekor) 1 Kupang 0 1 119 1 1666 2 Waingapu 1.7 2.7 42 2 588 3        Bima 3.2 4.2 48 4 672 4 Lembar 4.9 5.9 35 5 490 5 Tg. Perak 6.7 7.7 0 7 0 6 Tg.Emas 8.3 9.3 53 9 742 7 Cirebon 9.7 10.7 155 10 2170 8 Tg.Priok 11.2 12.2 36 12 504 9 Kupang 15.9 - - - - No RUte Jumlah sapi yang tersedia dan dibutuhkan Terangkut Aksi Persentase 1 Kupang 119 119 Terangkut 119 ekor 7% 2 Waingapu 84 84 Terangkut 84 ekor 14% 3 Bima 192 192 Terangkut 192 ekor 29% 4 Lembar 175 105 Terangkut 105 ekor 21% 5 Tg. Perak 0 0 Tersupply 0 ekor 0% 6 Tg.Emas 477 477 Tersupply 477 ekor 64% 7 Cirebon 1550 23 Tersupply 23 ekor 1% 8 Tg.Priok 432 0 Tersupply 0 ekor 0% 9 Kupang - - Kapal kosong - Table 2.
Data untuk perhitungan total biaya kondisi saat ini
Rute Tarif/ekor sapi (Rp.) Biaya pelayaran (Rp.) Jumlah sapi dalam kapal (ekor) Kupang – Waingapu 189.000,00 4.017.348,08 119 Waingapu – Bima 185.000,00 3.019.032,05 203 Bima – Lembar 189.000,00 3.924.171,92 395 Lembar – Tg.Perak 197.000,00 4.749.446,50 500 Tg.Perak – Tg.Emas 188.000,00 3.538.156,39 500 Tg.Emas – Cirebon 181.000,00 2.686.260,05 23 Cirebon – Tg.Priok 185.000,00 3.019.032,05 0 Tg.Priok – Kupang 330.000,00 17.274.984,92 0
(Sumber: Ditlala, PPK Angkutan Ternak Tahun Anggaran 2016)

## Tabel 3

## Perbandingan kondisi aktual dan skenario usulan
Parameter Perbandingan Aktual Skenario 1: Optimasi Aktual Skenario 2: Optimasi untuk Rencana Pemerintah Waktu Pelayaran 15,9 hari 22,99 hari 20,93 hari Rata-rata Persentase Sapi Terkirim 16% 52,65% 100% Jumlah Sapi Terkirim 500 ekor sapi 1.374 ekor sapi 3.416 ekor sapi Rute Kapal 1: Kupang – Waingapu – Bima – Lembar – Tg. Perak – Tg. Emas – Cirebon – Tg. Priok Kapal 1: Bima – Cirebon – Bima – Tg. Priok – Waingapu – Cirebon – Lembar – Tg. Emas Kapal 1: Bima – Cirebon – Kupang – Cirebon Kapal 2: Lembar – Cirebon – Bima – Cirebon – Lembar - Cirebon
Kapal 3: Waingapu –Cirebon – Kupang – Cirebon – Waingapu – Tg. Priok Kapal 4: Waingapu – Tg.Priok – Kupang –
Bima – Tg.Emas - Cirebon Kapal 4: Waingapu – Cirebon – Kupang – Lembar - Cirebon Kapal 5: Bima – Tg. Emas – Kupang – Tg. Emas Jumlah Kapal 1 1 6 Tarif Per-muatan Rp 747.184, 86 Rp 322.639, 40 Rp 386.857, 68 Total Biaya Rp 373.592.431,96 Rp 443.306.533,26 Rp 1.321.505.850,62

## Gambar 1.
Tampilan saat program selesai running
Untuk  kondisi  usulan  dengan  menggunakan skenario 1 dimaksud untuk mendapatkan rute yang optimal untuk jangka waktu pendek, dimana kapal ternak yang dioperasikan sebanyak 1 kapal. Waktu pelayaran  untuk  kondisi  usulan  dengan  skenario  1 ini memakan waktu sebanyak 22,9 hari dengan total sapi  yang  mampu  diangkut  sebanyak  1374  ekor sapi, dengan kondisi usulan ini mampu men- supply rata-rata  sebesar  52,65%  dari  kebutuhan  daerah konsumen.  Rute  yang  dilalui  meliputi  Bima–
Cirebon – Bima – Tg.Priok – Waingapu – Cirebon –  Lembar  -  Tg.Emas.  Dengan  total  biaya  Rp 443,306,533.26 dan tarif permuatan Rp 322,639.40. Hasil  optimasi  dari  skenario  1  dibandingkan perhitungan kondisi saat ini menunjukkan peningkatan  persentase  rata-rata  sapi  terkirim.  Hal ini dikarenakan antara lain rute pelayaran mengikuti ketersediaan pasokan sapi dari pelabuhan yang ada.
Untuk  kondisi  usulan  dengan  menggunakan skenario 2 dimaksud untuk mendapatkan rute yang optimal  untuk  jangka  waktu  panjang  dengan mempertimbangkan  rencana  pemerintah  yaitu penambahan armada kapal menjadi 6 kapal,. Waktu pelayaran  untuk  kondisi  usulan  dengan  skenario  2 ini  memakan  waktu  sebanyak  20,93  hari  dengan total  sapi  yang  mampu  diangkut  sebanyak  3416 ekor  sapi,  dengan  kondisi  usulan  ini  mampu mensupply 100% dari kebutuhan daerah konsumen dan  maksimum  dalam  mengeluarkan  sapi  potong dari  Kepulauan  Nusa  Tenggara.  Rute  yang  dilalui masing-masing kapal berbeda dan dapat dilihat pada tabel  3.  Total  biaya  yang  dikeluarkan  untuk pengadaan  rute  pelayaran  ini  mencapai    Rp 1,321,505,850.62  dan  tarif  permuatan  sebesar  Rp 386,857.68.

## 4. KESIMPULAN
Pelayaran  kapal  ternak  sekarang  ini  masih belum  optimal  antara  lain  karena    keterbatasan jumlah armada yang dimiliki pemerintah, kapasitas armada  tersebut  yang  hanya  mampu  memuat  500 ekor  sapi,  serta  rute  tetap  yang  harus  dilalui  kapal ternak  bisa  menjadi  penghambat  untuk  daerah produsen dalam  memaksimalkan  jumlah sapi  yang didistribusikan ke daerah konsumen.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengoptimalkan jaringan pelayaran  kapal  ternak,  yakni    memaksimalkan persentase  rata-rata  sapi  terkirim  dari  Kepulauan Nusa  Tenggara  dengan  minimum  total  biaya pengeluaran  sapi.  Hasil  perbandingan  antara kondisi  aktual  dengan  skenario  1  sebagai pembanding  dengan  menggunakan  jumlah  kapal yang  sama  seperti  saat  ini  yakni  satu  kapal  saja menunjukkan  skenario  1  berhasil  meningkatkan persentase  rata-rata  sapi  terkirim  menjadi  sebesar sebesar  52,65%  dari  sebelumnya  yang  hanya sebesar 16%.
Selain itu, memperhatikan rencana pemerintah untuk  mengembangkan  jaringan  transportasi  laut untuk  kapal  ternak  dengan  menambahkan  lima kapal  ternak,  maka  diusulkan  skenario  2  untuk mendapatkan nilai optimum dari jaringan pelayaran tersebut.  Hasil  optimasi  skenario  2  menunjukkan kondisi  usulan  ini  mampu  memasok  100%  dari kebutuhan daerah konsumen dan maksimum dalam mengeluarkan  sapi  potong  dari  Kepulauan  Nusa Tenggara.  Jika  dibandingkan  kondisi  saat  ini dengan  kedua  hasil  usulan,  hasil  usulan  lebih optimal hal ini dapat dilihat dari persentase rata-rata sapi  terkirim , total  biaya,  dan  total  sapi  yang diangkut.
Penelitian  ini  dilakukan  berdasarkan  data pelayaran  kapal  ternak  pada  tahun  2016  serta rencana  penambahan  lima  kapal  dari  Kementerian Perhubungan. Peluang bertambahnya lokasi produsen sapi potong selain daerah Nusa Tenggara,
seperti  daerah  Sumatera  Selatan,  akan  menambah kompleksitas  dari  pencarian  rute  optimal  dan tentunya  perlu  untuk  dilakukan  penelitian  lebih lanjut.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
1. Andi,  Samang,  Rahardjo,  &  Sitepu.  2013. Konsep  Tatanan  Jaringan  Transportasi  Laut Koridor Sulawesi dalam Mendukung Konektivitas Nasional, Tugas Akhir.
Makassar: Universitas Hasanuddin,
2. Direktorat Jendral Peternakan dan Kesehatan Hewan,  2015. Statistik  Peternakan  dan Kesehatan  Hewan .  Jakarta:  Kementrian Pertanian RI.
3. Direktorat  Jendral  Perhubungan  Laut,  2016. Pelaksanaan,  Penyelenggaraan  Kewajiban Angkutan  Ternak  Tahun  Anggaran  2016 .
Jakarta: Kementrian Perhubungan RI.
4. Frans,  R.,  &  Arfiadi,  Y.  2014.  Optimasi Ukuran  Penampang,  Topologi,  dan  Bentuk Struktur pada Struktur Rangka Batang Ruang dengan  Menggunakan  Algoritma  Genetika Hybrid, Tugas  Akhir. Bandung:  Institut Teknologi Nasional.
5. Hannawati.  A.,  &  Eleazar.,  T.,  2009. Pencarian  Rute  Optimum  Menggunakan Algoritma Genetika. Jurnal Teknik Elektro , 2 (2): 78 – 83.
6. Indrajit,  R.E.,  &  Djokopranoto.  R.  2002. Konsep  Manajemen Supply  Chain .  Jakarta: Grasindo.
7. Heizer,  J.,  Render,B.,  2005. Operation Management ,  7 th ed.  New  Jersey:  Prentice Hall.
8. Kjeldsen, K.H. 2009. Liner Shipping-Network Design,  Routing  and  Scheduling .  CORAL- ASB. Aarhus University, Denmark.
9. Pujawan,  I.,  N.  2005. Supply  Chain Management . Surabaya: Guna Widya.
10. Pujawan,  I.  N.  Mahendrawathi  E.,R.  2010. Supply  Chain  Management .  Edisi  kedua. Surabaya: Guna Widya.
11. Schroeder,  R.,G.  2007. Manajemen  Operasi. Jilid 2-Edisi 3 . Jakarta: Erlangga.
12. Simchi-Levi,  D.,  Kaminsky,P,  &  Simchi- Levi, E.  2004. Managing  the Supply Chain : The  Definitive  Guide  for  the  Business Proffesional . New York: McGraw-Hill.
13. Yang, Z.,  &  Keng,  C. 2010.  Optimization of Shipping Network of Trunk and Feeder Lines for Inter-Regional and Intra-Regional Container  Transport .  Journal  of  the  Eastern Asia Society for Transportation Studies , 8.