## Simulasi-Optimasi Sistem Transportasi Penentuan Kebutuhan Truk Tangki Pada Proses Distribusi BBM: Studi Kasus TBBM Plumpang
Rahmad Inca Liperda 1* , Ismara Khubby Hardianti 1 , Intan Nur Widyah 1 , Ayunda Rahmadini 1 ,  Nia Azi Fadjri 1 , Rifqi Rahmadanti Agustin 1 Teknik Logistik, Universitas Pertamina, Jalan Teuku Nyak Arief, Simprug, Kebayoran Lama, Jakarta, 12220, Indonesia.
* E-mail: iwidyah@gmail.com

## ABSTRAK
Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan  salah satu  kebutuhan pokok yang sangat penting bagi masyarakat,  salah satunya yaitu sebagai  bahan bakar kendaraan. Pemerintah melalui PT Pertamina (Persero) memiliki peran penting untuk mengatur kegiatan operasional dan ketersediaan BBM bagi masyarakat. Adanya fluktuasi  permintaan  BBM akan mempengaruhi jumlah kebutuhan truk tangki yang digunakan  untuk mendistribusikan BBM ke masing-masing Stasiun Pengisian Bahan Bakar Umum (SPBU). Penelitian ini menggunakan model simulasi-optimasi untuk merancang dan mengembangkan model proses distribusi BBM dari TBBM Plumpang ke SPBU COCO di DKI Jakarta. Tujuan dari penelitian ini adalah merancang dan mengembangkan model simulasi-optimasi  untuk menentukan kebutuhan truk tangki yang optimal pada pada prses pendistribusian  BBM dengan menggunakan software simulasi Promodel. Hasil penelitian ini menunjukkan bahwa nilai utilitas truk tangki pada kondisi saat ini adalah sebesar 11.49%. Setelah dilakukan  simulasi-optimasi didapatkan hasil jumlah mobil tangki yang diusulkan sebanyak 5 unit dengan peningkatan utilitas kendaraan sebesar 48.27%. Terdapat penurunan waktu idle sebesar  86.82%  dari kondisi saat ini  dan rata-rata waktu penggunaan kendaraan per hari menjadi 0.42 hari lebih singkat daripada kondisi saat ini.
Kata kunci: BBM, Distribusi, Simulasi, Optimasi.

## ABSTRACT
Fuels are essential service that play a significant role in societies, including vehicle fuels. Indonesian government through PT Pertamina (Persero) has an authority to manage operational activities as well as fuel availability. Fluctuation in the fuel demand affects the need for tanker trucks to distribute the fuel to gas stations. This research attempts to design a simulation-optimization model in order to develop the operational process of fuel distribution from TBBM Plumpang to SPBU COCO in capital region of Jakarta. The aim of this research is to determine the optimal number of the required trucks for distribution process using simulation software ProModel. The results show that existing utilization of tanker trucks is 11.49%. The proposed model using 5 units of tanker trucks results in the increment of vehicle utilities by 48.27%. Meanwhile, the idle time decreased by 86.82% from existing system with average daily utilities become 0.42 day shorter than existing system.
Keywords: Fuel, Distribution, Simulation, Optimization

## 1. PENDAHULUAN
Bahan Bakar Minyak (BBM) merupakan jenis bahan bakar yang dihasilkan dari pengilangan minyak mentah (crude oil) . BBM adalah salah satu bahan bakar kendaraan yang sangat penting. Adanya pertumbuhan ekonomi nasional Indonesia yang meningkat menyebabkan pemakaian BBM akan terus meningkat. Adapun kebutuhan BBM Indonesia pada tahun 2025 diperkirakan akan
meningkat sebesar 134% dibandingkan dengan tahun 2010 (Risdayanti, 2012). Hal tersebut dikarenakan semakin berkembang ekonomi suatu negara, semakin banyak pula kegiatan distribusi yang dilakukan. Sehingga dapat mengakibatkan  peningkatan  penggunaan BBM.
Dalam hal ini pemerintah melalui PT Pertamina (Persero) memiliki peran penting
P-ISSN: 2355-2085
untuk mengatur kegiatan operasional dan ketersediaan BBM bagi masyarakat.  Saat ini, PT. Pertamina Retail memiliki 31 SPBU COCO di DKI Jakarta.   SPBU COCO ( Corporate Owner Corporate Operate ) merupakan salah satu SPBU yang dimiliki oleh PT. Pertamina (Persero) yang dikelola oleh PT. Pertamina Retail. PT. Pertamina Retail merupakan anak perusahaan dari PT. Pertamina (Persero). Proses pendistribusian BBM dilakukan melalui dua sektor, yaitu sektor hulu dan hilir. TBBM Plumpang merupakan sektor hilir dimana TBBM Plumpang sebagai tempat penyimpanan dan pengolahan BBM sebelum dikirimkan  ke SPBU. Pengiriman BBM dilakukan setiap hari berdasarkan banyaknya permintaan harian BBM SPBU COCO DKI Jakarta.
Jumlah permintaan BBM harian SPBU COCO DKI Jakarta dapat di lihat pada Gambar 1 .
Gambar 1. Jumlah permintaan BBM harian SPBU COCO DKI  Jakarta 3 Desember 2019 – 28 Februari 2020
Pada jumlah permintaan BBM SPBU COCO DKI Jakarta, terdapat fluktuasi permintaan yang mengidentifikasikan adanya ketidakpastian pada proses distribusi BBM dari TBBM Plumpang ke SPBU COCO DKI Jakarta. Dalam hal ini, sangatlah penting bagi PT. Pertamina (Persero) untuk memastikan kebutuhan harian BBM dari setiap SPBU COCO DKI Jakarta dapat terpenuhi. Salah satu proses penting dalam pendistribusian BBM adalah tahapan pengisian BBM ke dalam truk tangki sesuai dengan permintaan BBM yang dibutuhkan oleh setiap SPBU. Pada tahap tersebut terdapat penyesuaian antara jumlah permintaan BBM dengan kapasitas truk tangki yang digunakan. Fluktuasi permintaan BBM dapat mempengaruhi jumlah kebutuhan truk
tangki. Sehingga dalam penentuan jumlah truk tangki perlu diperhatikan jumlah kebutuhan truk tangki optimal  yang digunakan untuk memenuhi permintaan harian SPBU COCO DKI Jakarta.
Dari permasalahan tersebut, penelitian ini berfokus pada pengembangan model simulasi- optimasi. Simulasi dilakukan untuk menggambarkan sistem nyata dan melakukan evaluasi atau perbaikan terhadap sistem nyata jika diperlukan. Sedangkan Optimasi digunakan untuk menentukan jumlah truk tangki optimal yang harus tersedia.
Tujuan penelitian ini yaitu untuk menentukan kebutuhan Truk Tangki optimal pada distribusi BBM dari TBBM Plumpang ke SPBU COCO DKI Jakarta  dengan membandingkan kinerja sistem eksisting dengan hasil simulasi- optimasi.
Guna mencapai tujuan penelitian, penulisan karya terbagi menjadi lima bagian, diantaranya adalah pendahuluan yang memuat identifikasi masalah, tinjauan pustaka yang digunakan, metodologi penelitian, pengolahan data menggunakan Promodel 10.6.36, dan pengambilan kesimpulan berdasarkan hasil penelitian.

## 2. TINJAUAN PUSTAKA
Sistem transportasi merupakan suatu sistem untuk memindahkan orang atau barang yang terdiri dari tiga komponen yaitu Kendaraan (peralatan), guideway (apa yang dilalui kendaraan) dan rencana operasi (prosedur lalu lintas) (Kurnia et al., 2020).
Simulasi adalah pemodelan untuk menyerupai bentuk system nyata berdasarkan kejadian- kejadian yang berlangsung dari waktu ke waktu  (R.C. Harrell, 2004). Simulasi diskrit merupakan pemodelan suatu sistem berkembang menyesuaikan perubahan variabel tertentu pada suatu kondisi tertentu. Pendekatan dengan menggunakan simulasi diskrit sesuai dengan permasalahan yang berkaitan dengan sistem yang memiliki tahapan waktu tertentu. Keunggulan dari simulasi diskrit yaitu dapat memodelkan waktu tunggu yang tidak diketahui secara jelas seberapa lama dibutuhkan entitas dalam suatu sistem. Seperti halnya pada sistem pengisian BBM pada sebuah SPBU dimana entitas
0 200 400 600 800 1000 1200 1400 3 D es em be r 20 19 6 D es em be r 20 19 9 D es em be r 20 19 12 D es em be r 20 19 15 D es em be r 20 19 18 D es em be r 20 19 21 D es em be r 20 19 24 D es em be r 20 19 27 D es em be r 20 19 30 D es em be r 20 19 2 j an ua ri 20 20 5 j an ua ri 20 20 8 j an ua ri 20 20 11 j an ua ri 20 20 14 j an ua ri 20 20 17 j an ua ri 20 20 20 j an ua ri 20 20 23 j an ua ri 20 20 26 j an ua ri 20 20 29 j an ua ri 20 20 1 f ebr ua ri 20 20 4 f ebr ua ri 20 20 7 f ebr ua ri 20 20 10 f ebr ua ri 20 20 13 f ebr ua ri 20 20 16 f ebr ua ri 20 20 19 f ebr ua ri 20 20 22 f ebr ua ri 20 20 25 f ebr ua ri 20 20 28 f ebr ua ri 20 20 Jumlah Permintaan BBM Harian SPBU COCO DKI Jakarta kL
berupa kendaraan membutuhkan waktu tunggu yang berbeda pada masing-masing entitas (Simulasi & Aplikasi, 1984).
Simulasi-optimasi  merupakan bentuk model yang mencari dan mengambil keputusan dari hasil percobaan yang telah dilakukan dengan melakukan verifikasi, validasi, dan analisis data suatu model serta membandingkan keadaan nyatanya sehingga menemukan keadaan optimal dan jawaban terbaik dari fungsi tujuan yang ditetapkan (Suprianto et al., 2018).  Simulasi-optimasi memberikan alternatif keputusan dalam menentukan titik maksimum maupun minimum untuk mendapatkan hasil yang optimum sebagai alternatif terbaik  (Riyanto,
2012). Pada simulasi menggunakan ProModel, simulasi-optimasi dilakukan dengan menggunakan SimRunner.
SimRunner berfungsi untuk membantu pengoptimalan model lanjutan untuk menemukan solusi yang lebih baik daripada model simulasi yang dibuat sebelumnya (R.C. Harrell, 2004). Pada penelitian terdahulu, metode simulasi telah banyak digunakan untuk menyelesaikan berbagai permasalahan distribusi BBM. Penelitian yang dilakukan oleh  (Pitombeira- neto & Rolim, 2017)  menggunakan metode simulasi untuk menyelesaikan permasalahan loading operations pada Terminal Bahan Bakar Minyak (TBBM). Pada penelitian tersebut didapatkan simulasi distribusi dari fluktuasi jumlah permintaan BBM serta kebijakan antrian baru untuk mengurangi equipment idle ness. Pada penelitian yang dilakukan (Yonathan et al., 2020) menggunakan metode simulasi dengan software ProModel untuk menyelesaikan permasalahan distribusi BBM dari TBBM ke SPBU di wilayah Jakarta Utara & Kepulauan Seribu dengan menggunakan Autonomous Truck . Pada penelitian yang dilakukan oleh (Nor et al., 2017)  menggunakan metode simulasi dengan menggunakan pendekatan Vehicle Routing Problem (VRP) dan Clustering Locations untuk meminimasi travelling time . Akan tetapi dari beberapa penelitian tersebut, belum terdapat penelitian yang menggunakan metode simulasi-optimasi untuk mengoptimalkan kebutuhan jumlah truk tangki yang digunakan dalam proses distribusi

## BBM.

## 3. METODE PENELITIAN
Dalam perancangan sistem transportasi penentuan kebutuhan truk tangki pada proses distribusi BBM dari TTBM Plumpang ke SPBU COCO DKI Jakarta digunakan metode simulasi-optimasi dengan bantuan ProModel 10.6.36. Pada proses perancangan sistem dimulai dengan melakukan peninjauan sistem, pembangunan model berdasarkan model konseptual kemudian dilakukan verifikasi dan validasi model. Model simulasi yang telah tervalidasi akan dikembangkan ke beberapa skenario untuk mengoptimalkan sistem nyata. Diagram alir metode penelitian dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Metode Penelitian

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Pengumpulan Data
Daftar pengumpulan data yang dibutuhkan dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 1.
Tabel 1. Pengumpulan Data No Pengumpulan Data 1 Data permintaan harian BBM 2 Jumlah truk tangki 3 Kapasitas truk tangki 4 Titik koordinat SPBU COCO DKI Jakarta 5 Waktu loading dan unloading

## B. Model Konseptual
Model konseptual menjelaskan hubungan antara Input , Proses, dan Output dari penelitian. Model konseptual dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 2.
Gambar 3. Model Konseptual
Model konseptual dari simulasi dimulai dengan masuknya entitas ke dalam sistem, yaitu permintaan BBM masing-masing SPBU COCO DKI Jakarta.  Kemudian dilakukan order fitting yaitu penyesuaian jumlah permintaan BBM dengan kapasitas truk tangki yang digunakan.  Pada proses order fitting , dilakukan split demand jika permintaan BBM tidak sesuai dengan kapasitas truk tangki yang tersedia. Setelah melalukan order fitting , BBM akan dimuat ke dalam truk tangki untuk kemudian dikirimkan ke SPBU tujuan. Truk tangki akan kembali lagi ke TBBM Plumpang setelah melakukan pengiriman BBM.
C. Pengolahan Data Pada pengolahan data dilakukan distribution fitting terhadap data permintaan  BBM harian SPBU COCO DKI Jakarta. Hasil dari distribution fitting akan digunakan sebagai data input pada tahap pembangunan model. Distribution fitting dilakukan dengan menggunakan Stat:fit dan User distribution pada software ProModel.
Distribution fitting digunakan untuk menentukan distribusi yang sesuai untuk data permintaan BBM yang akan digunakan dalam simulasi.
Hasil distribution fitting permintaan  BBM dari masing-masing SPBU COCO DKI Jakarta  dapat dilihat pada Tabel 2.

## Tabel 2. Lokasi SPBU dan TBBM
No Lokasi Longitude Latitude Distribution Fitting No Lokasi Longitude Latitude Distribution Fitting 1 TBBM Plumpang 106.89367  -6.1351 - 17  Klender 106.9002 -6.21235  Binomial(34, 0.797) 2 Abdul Muis 106.81866  -6.17831 User_Distribution() 18  Kuningan 106.8336 -6.22865  User_Distribution() 3 Cakung 106.93432  -6.18205 Binomial(154, 0.271) 19  Lenteng Agung 106.8367 -6.31833  Binomial(50, 0.77) 4 Cikini 106.84026  -6.19614 User_Distribution() 20  Mangga Besar 106.8309 -6.14827  Binomial(50, 0.549) 5 Cililitan 106.86756  -6.26017 Binomial(69, 0.652) 21  Meruya 106.7516 -6.19737  Binomial(38, 0.689) 6 Daan Mogot 106.78736  -6.16626 Binomial(77, 0.694) 22  MT Haryono 106.8677 -6.22089  Binomial(258, 0.263) 7 Daan Mogot II  106.76618  -6.15839 Binomial(47, 0.669) 23  Otista 106.8677 -6.23118  Binomial(54, 0.598)
8 Fatmawati 106.79728  -6.27214 Binomial(21, 0.786) 24  Kelapa Gading  106.9166 -6.14855  Binomial(34, 0.878) 9 Fatmawati II 106.79786  -6.27224 Binomial(40, 0.814) 25  Permata Hijau 106.7906 -6.22146  Binomial(64, 0.549) 10  Gandaria 106.86573  -6.34935 Binomial(24, 0.609) 26  Pondok Indah 106.7821 -6.25943  Binomial(44, 0.699) 11  Gandaria City 106.78814  -6.2443 User_Distribution() 27  Pramuka 106.864 -6.19332  Binomial(57, 0.882) 12  Industri 106.83841  -6.14901 Poisson(42.8) 28  Pulogadung 106.8935 -6.21082  User_Distribution() 13  Kalideres 106.71128  -6.15519 Binomial(45, 0.774) 29  Puri Kembangan 106.7483 -6.17874  Binomial(53, 0.683) 14  Kalimalang 106.91796  -6.24767 Binomial(40, 0.812) 30  Samanhudi 106.8352 -6.16052  Binomial(166, 0.213) 15  Kedoya 106.76188  -6.18883 Binomial(46, 0.559) 31  S.  Parman 106.7971 -6.19424  Binomial(103, 0.315) 16  Kemang 106.81881  -6.2734 Poisson(31) 32  Tendean 106.8262 -6.23976  User_Distribution ()

## D. Pembangunan Model
Pada penelitian ini digunakan software ProModel untuk melakukan simulasi sistem nyata. Terdapat beberapa elemen pada ProModel seperti locations, entities, resources, path networks, attribute, arrival, processing, variables dan lain sebagainya. Adapun berikut merupakan penjelasan dari setiap elemen yang digunakan untuk membangun  model simulasi proses distribusi BBM dari TBBM Plumpang ke SPBU COCO DKI Jakarta di ProModel.
1. Locations Locations merupakan lokasi yang digunakan untuk memproses suatu entitas. Lokasi yang digunakan adalah TBBM Plumpang dan SPBU COCO DKI Jakarta.  Pembangunan elemen locations pada ProModel dapat dilihat pada Gambar 4.

## Gambar 4 . Locations
2. Entities Entities merupakan segala sesuatu yang diproses pada suatu sistem. Terdapat 2 jenis entitas yang digunakan adalah entity permintaan dan entity kapasitas truk tangki masing-masing SPBU COCO DKI Jakarta yang dapat dilihat pada Gambar 5.
Gambar 5. Entities
3. Resources Resources merupakan sumber daya yang digunakan untuk memproses suatu entities. Resources yang digunakan adalah truk tangki dengan total 31 unit yang terdiri dari 1 unit Truk A, 12 unit Truk B, 14 unit Truk C, dan 4 unit Truk D. Adapun Pembangunan elemen resources pada ProModel dapat dilihat pada Gambar 6.

## Gambar 6. Resources
Gambar 6. Resources (Lanjutan)

## Gambar 7. Spesifikasi Resources
4. Paths Networks Path network merupakan jalur yang ditempuh oleh resource . Terdapat 31 paths yang menggambarkan pengiriman BBM dari TBBM Plumpang ke masing-masing SPBU COCO DKI Jakarta dimana setiap truk tangki akan berpindah dari TBBM ke SPBU. Pembangunan elemen path networks dapat dilihat pada Gambar 8.

## Gambar 8 . Path Networks

## Gambar 8. Path Networks (Lanjutan)
5. Attribute Atribut ditetapkan pada masing-masing logic pada arrival . Atribut dalam logic ditetapkan sama dengan distribution fitting untuk masing-masing SPBU dengan rincian seperti pada Gambar 9 .
Gambar 9. Attribute
6. Arrival Arrival dimulai ketika entitas permintaan BBM masing-masing SPBU COCO DKI Jakarta datang di TBBM Plumpang. Pada tahap ini hasil dari distribution fitting akan di input pada logic . Spesifikasi Arrival dapat dilihat pada Gambar 10.
Gambar 10. Arrival
Gambar 10 . Arrival (Lanjutan)
7. Processing Processing digunakan untuk menjelaskan bagaimana entitas dan resources berpindah dari TBBM Plumpang menuju SPBU COCO DKI Jakarta. Proses pada penelitian ini yaitu dimulai dengan arrival a tau  permintaan  datang ke TBBM Plumpang kemudian dilakukan splitting permintaan untuk memilih truk tangki yang akan digunakan. Setelah itu permintaan di muat 20 menit dan dikirimkan ke masing-masing SPBU COCO DKI Jakarta. Truk tangki kosong akan kembali lagi ke TBBM Plumpang setelah selesai unloading permintaan selama 30 menit pada SPBU COCO tujuan. Pembangunan elemen processing dan routing pada ProModel dapat dilihat pada Gambar 11 dan Gambar 12 .
Gambar 11 . Processing
Gambar 12 . Routing
8. Variables Variabel digunakan untuk menyimpan data jumlah permintaan BBM yang telah diolah di setiap SPBU. Adapun spesifikasi dari elemen variables dapat dilihat pada Gambar 13.
Gambar 73 . Variables
Gambar 83. Variables (lanjutan)
9. Macros Macros digunakan untuk menyatakan total kebutuhan truk tangki pada masing-masing kapasitas. Macros juga digunakan sebagai parameter model yang akan digunakan dalam eksperimen skenario. Spesifikasi Macros dapat dilihat pada Gambar 14.

## Gambar 94. Macros
E. Jumlah Replikasi Dalam penentuan jumlah kebutuhan truk tangki optimal, parameter yang diuji adalah jumlah entitas atau permintaan SPBU COCO
DKI Jakarta  yang masuk pada TBBM Plumpang. Model simulasi menggunakan replikasi awal sebanyak 30 replikasi.
Tabel 3.  Merupakan hasil perhitungan replikasi yang telah dilakukan. Mean didapatkan dari rata-rata output hasil initial replikasi. Dari perhitungan replikasi menggunakan Confidence Level 95% dan Significance level 5%    didapatkan jumlah replikasi  yang sesuai untuk melakukan simulasi sistem eksisting proses distribusi BBM dari TBBM Plumpang ke SPBU COCO
DKI Jakarta adalah sebanyak 36 replikasi.
Tabel 3. Perhitungan Replikasi Mean 38.39 Initial Replication 30 Standar Deviasi 12.32 Confidence Level 0.95 Significance level 0.05 Sample size 30 n-1 29 α/2 0.025 t29,0,025 2.045 Half Width 4.60 Upper limits 42.99 Lower limits 33.79 Absolute error 4 z 0,025 1.96 n' 36 F. Layout Model
Gambar 15 . Merupakan Layout model simulasi-optimasi  penentuan kebutuhan truk tangki pada proses distribusi BBM dibuat menggunakan software ArcGIS yang merupakan layout yang telah disesuaikan dengan sistem eksisting yang ada di TBBM Plumpang  dan SPBU COCO DKI Jakarta.

## Gambar 105. Layout Model

## G. Verifikasi Model
Pada tahap verifikasi model dilakukan dengan 3 cara yaitu:
1) Memeriksa atau tracing untuk setiap proses yang berlangsung pada model simulasi.
2) Melihat animasi model untuk mengamati perilaku sistem yang benar.
3) Memeriksa output yang dihasilkan oleh sistem. Hasil tracing model simulasi dapat dilihat pada Gambar 16.
Gambar 16. Hasil tracing model simulasi
Pada penelitian ini, salah satu contoh tracing yang dilakukan adalah pada model simulasi splitting permintaan SPBU Abdul Muis.
Dapat dilihat pada baris keempat ditunjukkan bahwa atribut entitas permintaan Abdul Muis
memiliki nilai 67, yang berarti bahwa permintaan - nya melebihi kapasitas truk terbesar,  sehingga akan dilakukan splitting permintaan dengan mengirimkan 40 kL BBM terlebih dahulu menggunakan Truk_D.1, kemudian  permintaan selebihnya akan kembali masuk ke kondisi if else dan mencari kapasitas truk yang sesuai. Dapat dilihat kembali untuk ID:2 sebagai entitas baru dengan  permintaan sisa sebesar 27 kL akan dikirimkan setelahnya menggunakan Truk_C.1 dengan kapasitas tangka sebesar 32 kL, dikarenakan kondisi permintaan - nya lebih dari 24 kL dan kurang dari 32 kL. Setelah melakukan tahapan verifikasi, tidak terdapat kesalahan yang muncul sehingga model simulasi terverifikasi atau sudah sesuai dengan model konseptual.
H. Validasi Model Proses validasi dilakukan dengan membandingkan output hasil simulasi dengan data historis permintaan harian BBM setiap SPBU. Pada validasi model, digunakan estimasi selang kepercayaan rataan dua sampel bebas atau Independent Sample t-Test di SPSS. Permintaan harian BBM  digunakan sebagai test variable , data historis dan simulasi digunakan sebagai grouping variable. Tingkat kepercayaan yang digunakan adalah 95% dengan kriteria
penolakan H 0 adalah jika probabilitasnya kurang dari 0.05.
Uji Independent Sample t-Test menghasilkan nilai signifikansi 0.938 dan 0.954. Signifikansi 0.938 diperoleh dari perbandingan data historis dengan data simulasi 36 replikasi dan signifikan 0.954 diperoleh dari perbandingan data historis dengan data simulasi 30 replikasi. Nilai statistik sig. pada t- Test diatas 0.05 yang artinya menunjukkan bahwa rata-rata kedua populasi adalah sama atau tidak terdapat perbedaan rata-rata dan standar deviasi antara output dari model simulasi dengan data historis. Dengan demikian model simulasi valid atau sudah mencerminkan sistem nyata.
I. Analisis Model Eksisting Pada hasil output simulasi  model eksisting, menunjukkan bahwa rata-rata total utilitas truk tangki adalah 11.49% dengan rata-rata waktu pemakaian ( average time per usage )  544.14 menit. Dalam waktu proses 24 jam, terdapat beberapa truk tangki yang tidak digunakan dan rata-rata utilitas pada masing- masing truk tangki  masih di bawah 30%. Hal tersebut menunjukkan bahwa penggunaan 31 truk tangki dalam 24 jam waktu proses pada model simulasi masih belum optimal. Untuk itu, pada tahap selanjutnya dilakukan pengembangan simulasi untuk mengoptimalkan kebutuhan jumlah truk tangki dengan menggunakan SimRunner .
J. Analisis Simulasi-optimasi Untuk mendapatkan jumlah kebutuhan truk tangki yang optimal, dilakukan simulasi- optimasi menggunakan SimRunner . Objective function yang ditetapkan yaitu maksimasi utilitas truk tangki.
Dari hasil SimRunner dengan 184 percobaan, didapatkan solusi optimal untuk kebutuhan jumlah truk tangki adalah 5 unit dengan 1 unit truk tangki A, B dan C serta 2 unit truk tangki D. Terdapat penurunan jumlah truk tangki dari kondisi eksisting. Grafik perbandingan utilitas truk tangki pada model eksisting dan model simulasi dapat dilihat pada Gambar 17.
Gambar 17. Utilitas truk tangki pada optimasi model
Hasil utilitas truk tangki mengalami kenaikan sebesar 48.27% dari kondisi eksisting dengan jumlah truk tangki yang digunakan pada hasil simulasi-optimasi adalah 5 truk. Perbandingan jumlah dan utilitas truk tangki pada kondisi eksisting dengan hasil simulasi-optimasi dapat dilihat pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil simulasi-optimasi Kategori Kondisi Eksisting Hasil Simulasi- Optimasi Jumlah truk tangki (Unit) 31 5 Utilitas truk tangki 11.49% 59.76% Selanjutnya dilakukan analisis performance measures . Performance measures yang digunakan dalam penelitian ini adalah waktu idle . Pada kondisi eksisting, truk tangki mengalami keadaan idle sebesar 86.82%. Kemudian setelah dilakukan simulasi- optimasi, waktu idle berkurang sebesar 54,75% dari kondisi eksisting. Perbandingan waktu idle truk tangki pada kondisi eksisting dengan hasil simulasi-optimasi dapat dilihat pada Gambar 16.
11,49% 59,76% 0,00 20,00 40,00 60,00 80,00 100,00 Truk A Truk B Truk C Truk D Rata-rata Utilitas Truk Tangki Model eksisting Model optimasi
Gambar 19. Perbandingan waktu idle Performance measures selanjutnya yang digunakan yaitu waktu proses. Dari hasil simulasi-optimasi, waktu proses yang dibutuhkan berkurang dari 24 jam menjadi 10.0734 jam atau 0.42 hari.  Perbandingan performance measures untuk kondisi eksisting dengan hasil simulasi-optimasi dapat dilihat pada Tabel 5.
Tabel 5. Performance Measures Performance Measures Kondisi Eksisting Hasil Simulasi- Optimasi %idle (%) 86.82% 32.07% Waktu proses (Hari) 1 0.42 Setelah mendapatkan jumlah kebutuhan truk tangki yang optimal, selanjutnya dilakukan analisis deskriptif untuk mengetahui trade-off yang terjadi apabila terdapat pengurangan jumlah truk tangki dari kondisi eksisting. Adapun trade-off yang mungkin terjadi yaitu adanya perubahan penjadwalan sehingga dapat menimbulkan keterlambatan, penurunan biaya bahan bakar dan biaya perawatan truk tangki. Adanya peningkatan akan konsumsi BBM setiap tahunnya juga perlu dipertimbangkan sebelum memutuskan untuk mengurangi jumlah truk tangki yang digunakan.

## 5. KESIMPULAN
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan kebutuhan truk tangki yang optimal pada distribusi BBM dari TBBM Plumpang ke SPBU COCO DKI Jakarta dengan menggunakan software simulasi Promodel. Dari hasil simulasi-optimasi menggunakan
SimRunner pada software ProModel, didapatkan jumlah kebutuhan truk tangki optimal adalah 5 unit dengan peningkatan utilitas truk tangki dari 48.27% dari kondisi eksisting dan penurunan waktu idle truk tangki sebesar 54,75% dari kondisi eksisting. Waktu proses yang dibutuhkan pada proses distribusi BBM berkurang dari 24 jam menjadi 10.0734 jam atau 0.42 hari.
Trade-off yang mungkin terjadi yaitu adanya perubahan penjadwalan, penurunan biaya bahan bakar dan biaya perawatan truk tangki. Adanya peningkatan akan konsumsi BBM setiap tahunnya juga perlu dipertimbangkan sebelum memutuskan untuk mengurangi jumlah truk tangki yang digunakan.
Penelitian lebih lanjut diperlukan dalam perbandingan tingkat utilitas, performance measures dan trade-off yang mungkin terjadi.

## DAFTAR PUSTAKA
Baskoro, D. A., Hidayat, H., & Gartika, G. (2018). Efisiensi Proses Distribusi Bahan Bakar Minyak Di Pt Pertamina Persero Depot Pelumpang Jakarta. Jurnal Manajemen Bisnis Transportasi Dan Logistik (JMBTL) Vol. , 4 (3), 381–392. Boyce, D. (n.d.). TRANSPORTATION SYSTEMS . I . Hery Suliantoro1, A. N. (2020). Perspektif keilmuan teknik industri pada era new normal. PENGUKURAN KINERJA FUNGSI
PENGADAAN BARANG/JASA
MENGGUNAKAN PROCUREMENT COMPETITIVE CAPABILITY MATURITY MODEL Hery , 7 (1), 1–3. Kurnia, I., Pamungkas, D. W., & Fithri, P. (2020). Perbaikan Sistem Transportasi Dengan Simulasi Promodel Untuk Meningkatkan Ritasi Pengiriman Barang Di Pt. Xxx. Jurnal Sains Dan Teknologi: Jurnal Keilmuan Dan Aplikasi Teknologi Industri , 20 (1), 102. https://doi.org/10.36275/stsp.v20i1.231 Nor, R. M., Ramli, M. F., & Kharuddin, M. H. (2017). Modeling and simulation of vehicle routing problem based on clustering locations. Advanced Science Letters , 23 (5), 4146–4148.
https://doi.org/10.1166/asl.2017.8298 Pitombeira-neto, A. R., & Rolim, G. A. (2017). Simulation of Tank Truck Loading
Operations. Int J Simul Model ,
86.82% 32,07% 0 20 40 60 80 100 120 Truk A Truk B Truk C Truk D Average %Idle Time Existing Model Optimasi Model
16 (September), 435–447.
Purwanto, E., Adrianto, L., & Rahardjo, S. (2017). Strategi Optimal Peningkatkan Efisiensi di Terminal Bahan Bakar Minyak (TBBM) Makassar dengan Menggunakan Discrete- Event Simulation.
Warta Penelitian Perhubungan , 29 (1), 33. https://doi.org/10.25104/warlit .v29i1.316 R.C. Harrell. (2004). Simulation Using PROMODEL, 2nd edition . 711. Risdayanti. (2012). Bahan Bakar Gas (BBG) sebagai Alternatif Bahan Bakar Minyak (BBM) untuk Sektor Transportasi. Forum Teknologi , 5 (2), 65–77. Riyanto, A. (2012). ANALISIS SIMULASI
ANTRIAN NASABAH DI BANK BNI 46 Tbk . 102 , 319–343. Simulasi, L., & Aplikasi, D. A. N. (1984). Simulation and Promodel Software . 1–52. Suprianto, Muhammad, & Indriani, A. (2018). Penerapan Metode Simulasi Kejadian Diskrit Pada Layanan Antar Pesan . 2087 – 2658 , 205–210. Yonathan, R., Kinanti, S. P., & Zahra, Z. Z. Z.
(2020). Increasing oil/petroleum supply chain distribution efficiency through using autonomous vehicle. Proceedings of the International Conference on Industrial Engineering and Operations Management ,
0 (March), 1504–1509.