Abstrak—Bandara  Kertajati  merupakan  bandara  terbesar kedua  di  Indonesia  setelah  Bandara  Soekarno-Hatta.  Luas lahan  dari  Bandara  Kertajati  ini  mencapai  1800  hektare  dan memiliki  ukuran  landasan  pacu  3000  x  60  meter.  Ketika beroperasi  terjadi  penurunan  tren  penumpang  ini  utamanya diakibatkan  oleh  aksesibilitas  menuju  ke  Bandara  Kertajati cukup  sulit  karena  infrastruktur  pendukung  seperti  Tol Cisumdawu  belum  sepenuhnya  beroprasi.  Untuk  tetap  bisa menutupi  biaya  operasional  yang  cukup  besar  Pemerintah Provinsi  Jawa  Barat  memiliki  sebuah  rencana  sebagai  solusi dari permasalahan tersebut yaitu untuk mengalihkan Bandara Kertajati menjadi bandara yang difokuskan untuk kargo. Oleh karena itu, diperlukan analisis untuk mengetahui potensi kargo berdasarkan  komoditas-komoditas  unggulan  di  Jawa  Barat, rencana beban kargo peralihan dari Bandara Soekarno-Hatta dan  Husein  Sastranegara,  estimasi  travel  time  dan  travel  cost aksesibilitas  darat  menuju  Bandara  Kertajati  serta  jenis pesawat  yang  optimum  untuk  pengangkutan  kargo.  Aksi tersebut mendukung program Sustainable Development Goals poin  ke-9  dari  PBB  yaitu  Indusry,  Innovation,  and Infrastructure,  karena  sebagai  pengembangan  untuk  industri kargo  di  Bandara  Kertajati.  Dari  hasil  analisis  penelitian  ini diperoleh catchment area dari Bandara Kertajati pada Provinsi Jawa  Barat  sebanyak  19  kabupaten/kota  (70%)  dan  Jawa Tengah 3 kabupaten/kota (9%). Potensi Wilayah yang memiliki komoditas  hasil  tanam  dan  unggas  unggulan  masing-masing untuk  dipasarkan  keluar  daerah  antara  lain,  Kota  Bandung, Kabupaten Bandung Barat, Kabupaten Tasikmalaya, Kabupaten Garut, dan Kabupaten Sumedang. Dengan analisis peramalan  diketahui  demand volume  kargo  internasional  dan domestik  pada  tahun  2028  dari  Bandara  Soekarno-Hatta, dengan  perlaihan  13%  diperoleh  volume  kargo  internasional sebesar  62.150.550  kg  dan  kargo  domestik  sebesar  56.470.315 kg.  Lalu,  demand  volume  kargo  internasional  dan  domestik peralihan dari Bandara Husein Sastranegara pada tahun 2023 pada kargo Internasional adalah sebesar 4.104.794 kg dan kargo domestik sebesar 30.332.299 kg. Dengan perhitungan kapasitas angkut  pesawat  didapatkan  pesawat  yang  ideal  untuk mengangkut  kargo  yaitu  Boeing  777-300ER  ,  karena  dari kapasitas kargo yang besar dan jarak tempuh optimum pesawat tersebut.
Kata  Kunci—Bandar  Udara,  Optimum,  Potensi  Komoditas, SDG, Wilayah Tangkapan Bandara.

## I. PENDAHULUAN
ANDAR  Udara  Internasional  Jawa  Barat  Kertajati merupakan  bandara  yang  terletak  di  Kecamatan Kertajati,  Kabupaten  Majalengka,  Jawa  Barat.  Bandara  ini berjarak  68  km  dari  Timur  Bandung.  Proyek  bandara  ini dirancang  karena  Bandara  Husein  Satranegara  diperkirakan tidak  dapat  mengakomodasi  pertumbuhan  lalu  lintas  udara yang terdapat di Provinsi Jawa Barat. Direktur Bandar Udara Kemenhub M. Pramintohadi Sukarno mengatakan, sepanjang 2016-2018,  jumlah  penumpang  di  Bandara  Husein mengalami  pertumbuhan  6%  menjadi  3,86  juta  pax.  Kargo tumbuh 40% jadi 19,21 juta kilogram, dan lalu lintas pesawat tumbuh 11% jadi 31.865 pergerakan pesawat.
Namun, sejak awal beroprasinya Bandara Kertajati  justru
mengalami tren penurunan penumpang, Badan Pusat Statistik (BPS) Jabar mencatat jumlah penumpang di bandara Kertajati pada  periode  Januari-September  2020  sebanyak  42.400 penumpang atau turun 82 persen dibandingkan periode yang sama  tahun  2019  sebesar  243.756  penumpang.  Menurut Kepala  Dinas  Perhubungan  Jawa  Barat  sepi  nya  minat penumpang menggunakan Bandara Kertajati adalah dikarenakan aksesnya yang cukup sulit dijangkau. Selain itu, fenomena  load  factor  Bandara  Kertajati  yang  menurun dikarenakan  masih  banyaknya  masyarakat  dari  Bandung yang memilih terbang dari Bandara Soekarno-Hatta. Dimana, jarak yang ditempuh menghabiskan waktu yang lebih lama.
Aksesibilitas  menuju  Bandara  Kertajati  merupakan  salah satu  faktor  utama  sepi  nya  penumpang,  menurut  Corporate Secretary  BIJB  Arief  Budiman  mengatakan  kondisi  sepi penumpang tersebut disebabkan akses ke bandara yang belum memadai. Belum rampungnya pembangunan Tol Cisumdawu berdampak pada sulitnya akses hingga keenganan masyarakat untuk menuju Bandara Kertajati karena dinilai kurang efisien dari segi waktu dan biaya perjalanan.
Untuk  menghidupkan  kembali  Bandara  Kertajati  dari sepinya penumpang maka Pemerintah berencana menjadikan Bandara  Kertajati  menjadi  pusat  pemeliharaan  pesawat  dan kegiatan  logistik.  Bandara  Kertajati  sendiri  memiliki  luas gedung  terminal  kargo  seluas  4,480  m2,  dengan  terminal yang  cukup  luas  tersebut  diharapkan  dapat  mendukung peningkatan pergerakan angkutan kargo di Bandara Kertajati.
Adapun sebagai upaya mendukung pengelolaan kargo dari Angkasa Pura II pada tahun ini akan membangun Kawasan Cargo  Village  di  Bandara  Kertajati  dan  Bandara  Soekano

## Analisis Potensi Kargo pada Bandara Kertajati
Muhammad Derizky Yovianto dan Ervina Ahyudanari Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : ervina@ce.its.ac.id
B
Tabel 1. Komponen Biaya Operasional Kendaraan Gol Komponen Merek Harga (Rp.) Satuan
I KR Mobil Kendaraan
Daihatsu Gran  Max Pu 200.000.700 Rp/Kend Bahan Bakar Pertalite 10.000 Rp/Liter Pelumas Fastron 10w-40 76.000 Rp/Liter Ban accelera 175/60R13 390.000 Rp/Ban Biaya Pemeliharaan Upah Mekanik 15.000 Rp/Jam
Gambar 1. Peta catchment area bandara Kertajati.
Hatta.  President  Director  Angkasa  Pura  II  Muhammad Awaluddin  mengatakan  “Cargo  Village  ini  menandakan transformasi  layanan  kargo  di  Indonesia  akan  turut meningkatkan daya saing Bandara Soekarno-Hatta di tingkat regonal  dan  global.  Cargo  Village  Bandara  Soekarno-Hatta dilengkapi  dengan  ¬state  of  the  art  technology  dan menandakan  dimulainya  era  baru  dan  modern  dalam pelayanan  kargo  udara  di  Indonesia”.  Bandara  Soekarno- Hatta  (Soetta)    Tangerang,  Banten  menjadi  yang  paling banyak  melayani  angkutan  kargo  di  mana  pada  2021  lalu. Tercatat,  ada  702.787  ton,  atau  81,78%  dari  total  volume angkutan  kargo  di  seluruh  bandara  Angkasa  Pura  II  yang berjumlah 20 bandara. Adapun Kawasan Cargo Village juga akan  dibangun  di  Bandara  Kertajati,  dimana  langkah  ini sejalan dengan fokus pengembangan Bandara Kertajati untuk menjadi  pusat  layanan  kargo  dan  sebagai  pusat  perawatan pesawat  (maintenance,  repair,  and  overhaul).  “Guna
mencapai target tersebut, tentunya bandara-bandara Angkasa Pura  II  harus  memastikan  keandalan  layanan  dan  fasilitas dalam  penanganan  angkutan  kargo  serta  memperkuat kolaborasi dengan seluruh stakeholder,” tutup Awaluddin.
Dalam  hal  ini  diperlukan  analisis  terhadap  potensi  pada sektor  komoditas  yang  memiliki  unggulan  sehingga  dapat menghasilkan  pergerakan  pada  kegiatan  logistik  tersebut. Sektor perkebunan merupakan salah satu penyumbang devisa terbesar  negara  melalui  ekspor  berbagai  komoditas perkebunan. Hal  ini disebabkan karena beberapa komoditas sektor  perkebunan  di  Indonesia  merupakan  komoditas unggulan  dan  mampu  bersaing  pada  pasar  internasional. Provinsi  Jawa  Barat  merupakan  salah  satu  daerah  di Indonesia  yang  memilik  potensi  cukup  besar  dalam menyumbangkan hasil perkebunanya terhadap perekonomian
Tabel 5.
Contoh Perhitungan BOK(60 km/ jam), VOT dan Daerah Tangkapan
Jawa Barat Asal Bandara Tujuan Gol. Kend BOK (Rp/km) VOT (Rp/jam) Total (Rp) Catchement Bandara Bandung Bandara Kertajati Gol.
I 260.974  57,675 319.219  Bandara
Kertajati
Bandara Soekarno- Hatta
466.025  111.505 578.295  Bandara Kertajati Tabel 6.
Contoh Perhitungan BOK (60 km/jam), VOT dan Daertah Tangkapan
Jawa Tengah
Asal Bandara Tujuan Gol. Ken BOK (Rp/km) VOT (Rp/jam) Total
(Rp)
Catchement Bandara Kota Tegal Bandara Kertajati Gol. I 338.212  59.983 398.386  Bandara Kertajati
Bandara Jenderal Ahmad Yani
415.442  79.154 494.597  Bandara Kertajati Bandara YIA 822.895  197.197 1.020.093  Bandara Kertajati Bandara Adi Soemarmo 671.099  111.647 782.747  Bandara Kertajati Tabel 7.
Rekapitulasi Daerah Catchment Area Bandara Kertajati Provinsi Jawa Barat Provinsi Jawa Tengah Kabupaten Cianjur Kabupaten Tegal Kabupaten Bandung Kabupaten Brebes Kabupaten Garut Kota Tegal Kabupaten Tasikmalaya Kabupaten Ciamis
Kabupaten Kuningan Kabupaten Cimahi Kabupaten Cirebon Kabupaten Majalengka Kabupaten Sumedang Kabupaten Indramayu Kabupaten Subang Kabupaten Purwakarta
Kabupaten Bandung Barat Kabupaten Pangandaran Kota Bandung Kota Cirebon Kota Tasikmalaya Kota Banjar Tabel 2. Nilai LQ Buah Manggis Kab. Purwakarta 2017-2021 Nilai LQ Buah Manggis Kab. Purwakarta Tahun LQ 2017 1,226 2018 1,137 2019 1,007 2020 1,158 2021 1,229 Tabel 3. Komoditas Unggulan Buah Pada Catchment Area Kabupaten/Kota Komoditas Unggulan Buah Kabupaten Cianjur Pisang Kabupaten Bandung Alpukat, stroberi, jambu biji Kabupaten Garut Pisang Kabupaten Tasikmalaya Manggis, pisang Kabupaten Ciamis Pepaya, pisang Kabupaten Kuningan Mangga, jambu biji Kabupaten Cirebon Pepaya, mangga, jambu biji Kabupaten Majalengka Alpukat, mangga, jambu biji Kabupaten Sumedang Mangga, pisang Kabupaten Indramayu Mangga Kabupaten Subang Nanas Kabupaten Purwakarta Manggis, pisang Kabupaten Bandung Barat Alpukat,  pepaya,  stroberi, manggis, jambu biji Kabupaten Pangandaran Manggis, pisang Kota Bandung Alpukat, pepaya, jambu biji Kota Cirebon Mangga, jambu biji Kota Cimahi Pepaya, jambu biji, pisang Kota Tasikmalaya Pepaya, mangga, manggis, Kota Banjar Pepaya Kabupaten Tegal Alpukat, mangga, jambu biji Kabupaten Brebes Mangga, pisang Kota Tegal Pepaya, mangga Tabel 4. Volume Tahunan Kargo Bandara Soekarno-Hatta Volume Kargo Tahunan (kg) Tahun Kargo Internasional Kargo Domestik 2012 263.112.648 316.910.962 2013 325.634.926 319.663.022 2014 315.264.280 310.781.664 2015 326.411.673 287.917.374 2016 326.970.999 270.836.353 2017 367.870.959 276.570.981 2018 393.291.047 336.069.916 2019 341.332.240 229.340.708 2020 - - 2021 325.535.915 282.570.659
di Indonesia. Hal ini karena Jawa Barat memiliki tanah yang subur  dan  dapat  ditanami  dengan  berbagai  jenis  tanaman perkebunan [1].
Berdasarkan  penjelasan  diatas,  maka  untuk  mengetahui potensi  kargo dari  Bandara Kertajati diperlukan identifikasi terhadap sektor potensi wilayah unggulan dan mengidentifikasi  jenis  komoditi  yang  dapat  dikirimkan melalui  kargo  pesawat  udara  untuk  mengingkatkan pergerakan pesawat di Bandara Kertajati dengan memperhitungkan estimasi efisiensi berdasarkan travel time dan travel cost dari wilayah yang ditinjau.

## II. URAIAN PENELITIAN

## A. Pengumpulan Data
Pengumpulan  data  yang  diperlukan  pada  penelitian  ini yaitu  data  sekunder.  Data  sekunder  yang  diperlukan  antara lain,  data  produksi  komoditas  buah,sayur,tanaman  hias, unggas, data volume kargo tahunan Bandara Soekarno-Hatta data  volume  kargo  tahunan  Husein  Sastranegara,  jenis pesawat yang beroperasi, jarak tempuh, waktu tempuh antar bandara dan harga komponen biaya operasional kendaraan.

## B. Analisis Catchment Area Bandara Kertajati
Pada analisis ini untuk  menentukan catchmenet area dari tiap  bandara  berdasarkan  hasil  akhir  dari Travel  Time dan Travel  Cost .  Selanjutnya  akan  dilakukan  analisis  Bandara yang memiliki nilai terendah dari travel time dan travel cost , bandara  yang  memiliki  nilai travel  time dan travel  cost terendah  dari  suatu  kabupaten/kota  akan  dijadikan  acuan sebagai  bandara  tujuan  di  wilayah  kabupaten/kota  tersebut sehingga akan membentuk sebuah daerah yang akan menjadi daerah tangkapan dari sebuah bandara.

## 1) Travel Time Perjalanan Transportasi Darat
Data  travel  time  perjalanan  transportasi  darat  digunakan untuk melakukan analisa aksesibilitas darat menuju Bandara. Data  travel  time  ini  merupakan  salah  satu  variabel  yang digunakan untuk menganalisa catchment area bandara. Data  travel  time  diambil  dari  wilayah  asal  yang  ditinjau dengan menggunakan Google Maps. Data travel time ini juga digunakan  untuk  menghitung  kecepatan  rata-rata  dari wilayah asal menuju ke bandara
Gambar 5. Grafik regresi linear kargo internasional Bandara Soekarno- Hatta.
Gambar  6.  Grafik  regresi  linear  kargo  domestik  Bandara  Soekarno- Hata.
Gambar  7.  Grafik  regresi  linear  kargo  kargo  internasional  Bandara Huseinsastranegara.
y = 3E+07x - 7E+10 R² = 0.9822 0 100,000,000 200,000,000 300,000,000 400,000,000 500,000,000 2015 2016 2017 2018 2019 kg Tahun Kargo Internasional Bandara Soekarno-Hatta y = 3E+07x - 7E+10 R² = 0.8154 0 50,000,000 100,000,000 150,000,000 200,000,000 250,000,000 300,000,000 350,000,000 400,000,000 2015 2016 2017 2018 2019 kg Tahun Kargo Domestik Bandara Soekarno-Hatta y = 398969x - 8E+08 R² = 0.9096 - 500,000 1,000,000 1,500,000 2,000,000 2,500,000 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 kg Tahun Kargo Internasional Bandara Husein Sastranegara Gambar  2.  Grafik  regresi  linear  kargo  kargo  domestik  Bandara Huseinsastranegara.
Gambar 3. Kurva payload dan range boeing 777-300ER.
Gambar 4. Grafik hubungan payload dan fuel terhadap range pesawat boeing 777-300ER.
y = 3E+06x - 6E+09 R² = 0.9488 - 5,000,000 10,000,000 15,000,000 20,000,000 2013 2014 2015 2016 2017 2018 2019 kg Tahun Kargo Domestik Bandara Husein Sastranegara

## 2) Biaya Operasional Kendaraan dan Nilai Waktu Kendaraan Barang
Pada  tahap  ini  dilakukan  perhituangan  biaya  operasional kendaraan  per  kilometer  jarak  tempuh  dan  nilai  waktu kendaraan per jam. Perhitungan biaya operasional kendaraan dan  nilai  waktu  kendaraan  barang  pada  penelitian  ini menggunakan rumus berdasarkan sumber [2].

## C. Penentuan Demand Kargo Bandara Kertajati
Pada tahap ini dilakukan penentuan potensi demand kargo pada Bandara Kertajati, dimana demand tersebut berasal dari perlihan penerbangan dan kargo 13% dari Bandara Soekarno- Hatta  Bandara  Husein  Sastranegara,  dan  demand  dari perishable  goods (  buah,sayur,  dan  tanaman  hias),  dan live animals (unggas) [3].

## D. Analisis Komoditas Unggulan Sektor Pertanian dan Unggas Pada Catchment Area
Pada  analisis  ini  menggunakan  metode  LQ  (Location Quotinent)  digunakan  untuk  mengetahui  keunggulan komparatif komoditas unggulan pada suatu wilayah. Dengan mengetahui  keunggulan  komparatif  maka  suatu  wilayah dapat  menembangkan  suatu  implementasi  dan  pemanfaatan dari keunggulan tersebut agar dapat meningkatkan daya saing pada produk baik di pasar regional maupun pasar global [3]. Besarnya nilai LQ dapat diperoleh melalui persamaan:
𝐿𝑄 = 𝑝𝑖 𝑝𝑡 ⁄ 𝑃𝑖 𝑃𝑡 ⁄
Keterangan : LQ  = Indeks Location Quotinent produksi komoditas pada
tingkat kapubaten/kota 𝑝𝑖 = Nilai produksi tanaman“i" pada tingkat kabupaten/kota 𝑝𝑡 = Nilai total produksi komoditas sektor perkebunan kabupaten/kota pada tingkat provinsi
𝑃𝑖 = Nilai produksi tanaman “i" pada tingkat provinsi 𝑃𝑡 = Nilai total produksi komoditas sektor perkebunan pada tingkat provinsi

## 1) Nilai LQ > 1
Maka  disebut  sektor  basis  artinya  komoditas  “i"  disuatu wilayah  memiliki  keunggulan  secara  komparatif  dengan jumlah  produksi  yang  mampu  untuk  melakukan  kegiatan ekspor pada sektor tersebut atau dapat dipasarkan ke daerah lain.

## 2) Nilai LQ = 1
Maka disebut sektor non basis, dimana komoditas “i" pada wilayah  tersebut  tidak  memiliki  keunggulan,  produksi  nya hanya  cukup  untuk  memenuhi  kebutuh  wilayah  daerah  itu sendiri.

## 3) Nilai LQ < 1
Maka disebut sektor non basis, dimana komoditas “i" pada suatu  wilayah  tidak  mampu  untuk  memeuhi  kebutuhan sendiri sehingga perlu pasokan dari luar daerah.

## E. Forecasting Kargo Internasional dan Domestik Bandara Soekarno-Hatta
Berdasarkan  Master  Plan  Bandara  Internasional  Jawa Barat  Kertajati  akan  terjadi  peralihan  penerbangan  sebesar 13% dari Bandara Soekarno-Hatta ke Bandara Kertajati [4]. Pada tahap forecasting kargo dilakukan untuk memperkirakan  beban  yang  akan  diterima  Bandara Internasional  Kertajati  pada  tahun  rencana  baik  kargo internasional maupun domestik.
Tabel 8. Forecasting Rencana Beban Peralihan Kargo Internasional ke
Bandara Kertajati
Tahun Hasil Forecasting
Bandara  Soekarno-
Hatta (kg) Presentase Peralihan Demand Rencana Bandara Kertajati (kg) 2023 369.120.269 13% 47.985.635 2024 390.912.446 13% 50.818.618 2025 412.704.623 13% 53.651.601 2026 434.496.800 13% 56.484.584 2027 456.288.976 13% 59.317.567 2028 478.081.153 13% 62.150.550
Tabel 9. Forecasting Rencana Beban Peralihan Kargo Domestik ke Bandara Kertajati Tahun Hasil Forecasting Bandara  Soekarno- Hatta (kg) Presentase Peralihan Demand Rencana Bandara Kertajati (kg) 2023 325.946.767 13% 42.373.080 2024 347.634.821 13% 45.192.527 2025 369.322.874 13% 48.011.974 2026 391.010.928 13% 50.831.421 2027 412.698.982 13% 53.650.868 2028 434.387.036 13% 56.470.315 Tabel 10. Volume Tahunan Kargo Bandara Huseinsastranegara Volume Kargo Tahunan (kg) Tahun Kargo Internasional Kargo Domestik 2014 702.559 5.152.099 2015 868.709 6.401.393 2016 1.030.499 8.786.520 2017 1.653.044 12.122.322 2018 2.305.238 16.905.075
Tabel 11. Forecasting Kargo Internasional Bandara Huseinsastranegara
Hasil Forecasting Kargo Internasional Tahun Volume Kargo Tahunan  (kg) 2019 2.508.917 2020 2.907.887 2021 3.306.856 2022 3.705.825 2023 4.104.794
Tabel 12.
Forecasting Kargo Domestik Bandara Huseinsastranegara Hasil Forecasting Kargo Domestik Tahun Volume Kargo Tahunan  (kg) 2019 18.641.546 2020 21.564.235 2021 24.486.923 2022 27.409.611 2023 30.332.299 Tabel 13.
Rekapitulasi Perhitungan Payload dan Fuel Boeing 777-300ER
OEW + PLD OEW PAYLOAD FUEL MTOW RANGE 237.682 167.829 69.853 104.318  342.000 5.400 234.000 167.829 66.171 108.000  342.000 5.700 230.000 167.829 62.171 112.000  342.000 6.000 224.000 167.829 56.171 118.000  342.000 6.400 218.000 167.829 50.171 124.000  342.000 6.900 217.000 167.829 49.171 125.000  342.000 7.010

## F. Forecasting Kargo Internasional dan Domestik Bandara Husein Sastranegara
Seiringan  dengan  selesainya  proyek  Tol  Cisumdawu, Bandara Husein Sastranegara akan kembali menjadi bandara militer dan seluruh penerbangan akan dialihkan ke Bandara Kertajati.  Oleh  karena  itu,  maka  perlu  dilakukan  analisis forecasting kargo  dari  Bandara  Husein  Sastranegara  ke Bandara Kertajati.

## G. Perhitungan Jarak Tempuh Optimum Pesawat
Untuk  memperoleh  jarak  optimum  dari  pesawat  yang direncanakan  untuk  beroperasi  di  Bandara  Kertajati dilakukan  dengan  memperhitungakan  berat  dari  pesawat karena  memiliki  hubungan  antara  jarak  tempuh  dan  berat pesawat.

## H. Perhitungan Excess Capacity Kargo
Excess  capacity  digunakan  untuk  membandingkan  cargo compartment (ruang kargo) pada pesawat sehingga diketahui pemanfaatan maksimum berdasarkan volume dan berat kargo yang  dapat  diangkut.  Pengangkutan  kargo  dengan  pesawat udara  berdasarkan  pada payload dan  ruang  kargo  didalam pesawat, ukuran pintu pesawat dan maximum floor load [5]. Metode ini menggunakan perbandingan data spesifikasi dari dimensi, kapasitas ruang kargo, dan perhitungan load factor .

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN
A. Analisis Catchment Area Bandara Berdasarkan Travel Time
Pada analisis catchment area ini akan dilakukan pemilihan rute dari tiap kabupaten/kota di Jawa Barat dan Jawa Tengah menuju Bandara Kertajati dengan membandingkan beberapa bandara sebagai perbandingan dengan waktu paling singkat. Untuk mengetahui waktu dan jarak tempuh yang dibutuhkan dengan menggunakan aplikasi bantu Google Maps, jarak dan waktu  menuju  bandara  yang  lebih  singkat  akan  dijadikan sebagai  tujuan  untuk  pemilihan  bandara  dari  tiap kabupaten/kota.

## B. Perhitungan Nilai Waktu Kendaraan Barang
Nilai  waktu  adalah  sejumlah  uang  yang  disediakan seseorang  untuk  dikeluarkan  untuk  menghemat  satu  unit perjalanan.  Nilai  waktu  biasanya  sebanding  dengan pendapatan  perkapita,  merupakan  perbandingan  yang  tetap dengan tingkat pendapatan [2].
Sebagai contoh perhitungan kendaraan Golongan I diambil nilai faktor K diperoleh dari koreksi UMK Kota Bandung dan Kabupaten Majalengka tahun 2022 . Berikut merupakan perhitungan nilai faktor K. UMK Jakarta          = Rp. 182.908,69
UMK Kota Bandung    = Rp. 81.494,34 UMK Kab.Majalengka  = Rp. 19.333,05 Nilai K Jakarta        = 1
Nilai K Kota Bandung =  (UMK  Kota  Bandung  ×  Nilai  K Jakarta)/(UMK  Jakarta)  =  (Rp.81.494,34  ×  1)/(Rp 182.908,69) = 0,45.
Nilai K Kab. Majalengka= (UMK Kab.Majalengka × Nilai K  Jakarta)/(UMK  Jakarta)  =  (Rp  19.333,05  ×  1)/(Rp 182.908,69)  =  0,11.  Nilai  K  Rata-Rata  =  (0,45+0,11)/2  = 0,28.
Selanjutnya  dilakukan  perhitungan  nilai  waktu  pada  tiap golongan kendaraan dapat dilihat sebagai berikut:
𝐺𝑜𝑙𝑜𝑛𝑔𝑎𝑛 𝐼  =  𝑘  ×  𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 =  0,20  ×   𝑅𝑝 78.740,69 =  𝑅𝑝 21.702,68
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝑊𝑎𝑘𝑡𝑢 𝑀𝑖𝑛𝑖𝑚𝑢𝑚 =  𝑅𝑝 38.450,73
𝑀𝑎𝑥 { 𝑅𝑝 21.702,68 ;  𝑅𝑝 38.450,73 }   =  𝑅𝑝 38.450,73

## C. Perhitunan Biaya Operasional Kendaraan
Biaya  operasional  kendaraan  adalah  biaya  total  yang diperlukan  untuk  mengoperasikan  kendaraan  pada  suatu kondisi  lalu  lintas  dan  jalan  untuk  satu  jenis  kendaraan. Komponen BOK ini terdiri dari biaya konsumsi bahan bakar, biaya konsumsi minyak pelumas, biaya pemakaian ban, biaya pemeliharaan,  biaya  penyusutan,  bunga  modal,  dan  biaya asuransi  [2].  Tabel  1  merupakan  contoh  perhiutngan  BOK untuk kendaraan Golongan I pada kecepatan 60km/jam

## 1) Konsumsi Bahan Bakar
Asumsi yang digunakan : Faktor Koreksi Kelandaian Positif (kk)  = 0,4 Faktor Koreksi Lalu Lintas (kl)= 0,185 Faktor Koreksi Kerataan (kr)  = 0,085
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝐵𝑀 = 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝐵𝑀 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟  ×  [1 + (𝑘𝑘 +  𝑘𝑙  +  𝑘𝑟)]
Konsumsi BBM Dasar dan BBM Gol I ( Mobil Pick-Up)
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝐵𝑀 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 = 0,0284𝑉2 –  3,0644𝑉  +  141,68 =  0,0284(60)2 –  3,0644(60) + 141,68 =  60,06 𝑙𝑖𝑡𝑒𝑟/1000 𝑘𝑚
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝐵𝑀 = 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝐵𝑀 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 × [1 + (𝑘𝑘 + 𝑘𝑙 + 𝑘𝑟)] × 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝐵𝐵𝑀 = 60,06  × [1 + (0,4 + 0,185 + 0,085)] × 10.000 =  𝑅𝑝1.102.935 /1000 𝑘𝑚

## 2) Konsumsi Minyak Pelumas
Asumsi yang digunakan : Tabel 14. Rekapitulasi Kapasitas Angkut Pesawat Beroperasi Jenis Pesawat Max Payload (kg) MTOW Aktual (kg) Kapasitas Kargo (kg) Jarak Tempuh Optimum (nm) A320-200 18.500 78.000 5.522 2.685 A321-200 24.500 93.500 10.360 2.800 A330-300 45.000 242.000 22.950 5.370 A350-900 54.000 280.000 31.289 7.060 B737-800 21.319 79.016 8.053 2.440 B777-300ER 69.853 342.000 41.301 6.540 B787-800 47.627 226.000 22.497 5.600 B787-900 68.038 253.000 39.618 5.750
Faktor Koreksi     = 1,5 Konsumsi Pelumas  = Konsumsi Pelumas × Faktor Koreksi × Harga Pelumas
Konsumsi  Pelumas  Dasar  dan  Pelumas  Gol  I  (  Mobil  Pick Up)
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑙𝑢𝑚𝑎𝑠 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 = 0,0029𝑙𝑖𝑡𝑒𝑟/𝑘𝑚 × 1000 𝑘𝑚 = 2,9 𝑙𝑖𝑡𝑒𝑟/𝑘𝑚
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑙𝑢𝑚𝑎𝑠
= 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑃𝑒𝑙𝑢𝑚𝑎𝑠
× 𝐹𝑎𝑘𝑡𝑜𝑟 𝐾𝑜𝑟𝑒𝑘𝑠𝑖  × 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝑃𝑒𝑙𝑢𝑚𝑎𝑠
= 2,9 × 1,5 × 76.000
= 𝑅𝑝330.600/1000 𝑘𝑚

## 3) Konsumsi Ban

## Konsumsi Ban Golongan I
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 = 0,0008848𝑉– 0,0045333 =  0,0008848(60) –  0,0045333 = 0,048
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝑎𝑛 =  𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝐵𝑎𝑛 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 ×  𝐽𝑢𝑚𝑙𝑎ℎ 𝐵𝑎𝑛  ×  𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝐵𝑎𝑛 =  0,048 × 4 × 𝑅𝑝 390.000 = 𝑅𝑝75.745/1000 𝑘𝑚

## 4) Konsumsi Pemeliharaan (Suku Cadang)

## Konsumsi Pemeliharaan Golongan I
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑆𝑢𝑘𝑢 𝐶𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟
= 0,0000064𝑉 + 0,0005567 =  0,0000064(60) + 0,0005567 = 0,0009407 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑆𝑢𝑘𝑢 𝐶𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 = 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑆𝑢𝑘𝑢 𝐶𝑎𝑑𝑎𝑛𝑔 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 × 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝐾𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 = 0,0009407 × 𝑅𝑝200.000.700
=  𝑅𝑝188.141 / 1000 𝑘𝑚

## 5) Konsumsi Pemeliharaan (Montir)

## Konsumsi Pemeliharaan Golongan I
𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑖𝑟 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 = 0,00362𝑉 + 0,36267 = 0,00362(60) + 0,36267 = 0,5787 𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑖𝑟 =  𝐾𝑜𝑛𝑠𝑢𝑚𝑠𝑖 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑖𝑟 𝐷𝑎𝑠𝑎𝑟 ×  𝑈𝑝𝑎ℎ 𝑀𝑜𝑛𝑡𝑖𝑟 =  0,5787 × 𝑅𝑝15.000 = 𝑅𝑝8.698/1000 𝑘𝑚

## 6) Biaya Penyusutan (Depresiasi)
Biaya Penyusutan Golongan I Biaya Penyusutan    =  1/(((2,5 x 60 km/jam) + 125))) × 0,5 × Harga Kendaraan…………..(15) =  1/(((2,5 x 60 km/jam) + 125))) × 0,5
×  Rp200.000.700 =  Rp363.638 /1000 km

## 7) Bunga Modal

## Bunga Modal Golongan I
𝐵𝑢𝑛𝑔𝑎 𝑀𝑜𝑑𝑎𝑙 = 0,22% × 𝑅𝑝200.000.700 = 𝑅𝑝440.002/1000 𝑘𝑚

## 8) Biaya Asuransi
Biaya Asuransi Golongan I
𝐵𝑖𝑎𝑦𝑎 𝐴𝑠𝑢𝑟𝑎𝑛𝑠𝑖 =  38/((500(𝑉))) × 𝐻𝑎𝑟𝑔𝑎 𝐾𝑒𝑛𝑑𝑎𝑟𝑎𝑎𝑛 =  38/((500(60))) × 𝑅𝑝200.000.700 = 𝑅𝑝253.334/1000 𝑘𝑚

## 9) Total Biaya Operasional Kendaraan
𝑇𝑜𝑡𝑎𝑙 𝐵𝑂𝐾(/1000𝑘𝑚) = 𝑅𝑝1.102.935 + 𝑅𝑝330.600 + 𝑅𝑝75.745 + 𝑅𝑝188.141 + 𝑅𝑝8.698 + 𝑅𝑝363.638 + 𝑅𝑝440.002 + 𝑅𝑝253.334 =  𝑅𝑝. 2.663
D. Rekapitulasi Catchment Bandara Berdasarkan VOT &

## BOK
Setelah mengetahui hasil dari metode VOT dan BOK pada sub-bab sebelumnya. Selanjutnya akan dilakukan rekapitulasi untuk  seluruh  Kabupaten/Kota  di  Jawa  Barat  dan  Jawa Tengah,  hasil  akhir  seluruh  perhitungan  tersebut  akan menentukan catchment wilayah dari Bandara Kertajati (Tabel 2, Tabel 3, dan Tabel 4).
Setelah  dilakukan  perhitungan  yang  sama  pada  tiap kabupaten/kota di Jawa Barat dan Jawa Tengah menghasilkan catchment  area dari  Bandara  Kertajati  dapat  dilihat  pada Gambar 1.

## E. Analisis Location Quotinent Komoditas Unggulan
Manggis merupakan salah satu barang ekspor dari Provinsi Jawa Barat  dengan kode HS  08045030 merupakan kategori perishable goods yang dapat diangkut menggunakan pesawat udara. Karena tidak diketahui asal wilayah pengirim produk manggis  tersebut,  maka  dilakukan  pendekatan  dengan metode Location Quotinent untuk mengetahui wilayah yang memiliki potensi untuk dapat memasarkan manggis tersebut. Diambil  contoh  untuk  perhitungan  produksi  buah  manggis pada  Kabupaten  Purwakarta  sebagai  berikut  dengan  data  5 tahun terakhir produksi buah manggis di Jawa Barat :
Perhitungan  Variabel  Produksi  dari  Komdoitas  Buah Manggis Tahun 2017 pi   = 32506 kuintal pt   = 1316607 kuintal Pi   = 421220 kuintal Pt   = 20924992 kuintal
Analisis Sektor Basis/Non-Basis dengan Metode Location Quotinent
𝐿𝑄 = 𝑝𝑖 𝑝𝑡 ⁄ 𝑃𝑖 𝑃𝑡 ⁄ = 32506 𝑡𝑜𝑛 1316607 𝑡𝑜𝑛 ⁄ 421220 𝑡𝑜𝑛 20924992 𝑡𝑜𝑛 ⁄ = 1,2
Setelah dianalisis nilai  LQ selama  satu  tahun, berikutnya dihitung kembali nilai LQ untuk mendapatkan nilai LQ rata- rata selama 5 tahun dengan periode 2017 hingga agar tidak terjadi nilai bias yang disebabkan oleh faktor musiman (Tabel 5).
𝑁𝑖𝑙𝑎𝑖 𝐿𝑄 ̅̅̅̅ = ∑ 𝐿𝑄 𝑛
= 1,226 + 1,137 + 1,007 + 1,158 + 1,229 5 = 1,152
Berdasarkan  perhitungan  LQ  rata-rata  selama  5  tahun diperoleh  nilai  LQ  sebesar  1,1  .  Jika  nilai  LQ  >  1  maka Kabupaten Purwakarta dikatakan sebagai sektor basis karena sudah  memenuhi  kecukupan  komoditas  buah  manggis  dan
mampu untuk memasarkan/ekspor komoditas buah manggis keluar  dari  Kabupaten  Purwakarta.  Dilakukan  perhitungan yang sama untuk semua untuk buah alpukat, pepaya, stroberi, nanas,  mangga,  jambu  biji,pisang  pada catchment  area dan untuk  komoditas  sayuran,  tanaman  hias,  dan  unggas  dapat dilihat pada Tabel 6 [6].
F. Analisis Demand Kargo Dari Bandara Soekarno-Hatta dan Husein Sastranegara
Analisis  peramalan  ( forecasting )  dilakukan  untuk mengetahui  beban  kargo  yang  akan  diterima  oleh  Bandara Kertajati dari Bandara Soekarno-Hatta, berdasarkan Masterplan Bandara Internasional Jawa Barat Kertajati akan terjadi  perlaihan  penerbangan  sebesar  13%  dari  Bandara Soekarno-Hatta  ke  Bandara  Kertajati  [4].  Data  yang dibandingkan  adalah  data  kargo internasional  dan  domestik pertahun kemudian dilakukan analisis secara regresi linear.
1) Forecasting Kargo Internasional Bandara Soekarno-

## Hatta
Pada  analisis  regresi  linear  Gambar  2,  diambil  trendline dari tahun 2016-2018, karena data tersebut menunjukan pola yang  stabil  dibandingkan  dengan  menggunakan  data  pada tahun-tahun berikutnya. Dari hasil Peramalan diperoleh nilai R 2 =0,982 dan nilai y = 33160024(x)-66521057406,3 (Tabel 7). Dilakukan perbandingan aktual dengan forecasting pada tahun  2021  didapatkan  penurunan  sebesar  66%,  hasil penurunan  tersebut  dikalikan  dengan  nilai forecasting pada tahun  berikutnya  didapatkan  peralihan  kargo  pada  Tabel  8 dan Gambar 3.
Pada  analisis  regresi  linear  Gambar  3,  diambil trendline dari tahun 2016-2018, karena data tersebut menunjukan pola yang  stabil  dibandingkan  dengan  menggunakan  data  pada tahun-tahun berikutnya. Dari hasil Peramalan diperoleh nilai R 2 =  0,815  dan  nilai  y  =  32616781,5(x)-65493555868,83. Dilakukan  perbandingan  aktual  dengan forecasting pada tahun  2021  didapatkan  penurunan  sebesar  66%,  hasil penurunan  tersebut  dikalikan  dengan  nilai forecasting pada tahun berikutnya didaptkan peralihan kargo pada Tabel 9.
2) Forecasting Kargo Internasional Dan Domestik

## Bandara   Huseinsastranegara
Seiringan  dengan  selesainya  proyek  Tol  Cisumdawu, Bandara Husein Sastranegara akan kembali menjadi bandara militer dan seluruh penerbangan akan dialihkan ke Bandara Kertajati.  Oleh  karena  itu,  maka  perlu  dilakukan  analisis forecasting kargo  dari  Bandara  Husein  Sastranegara  ke Bandara Kertajati (Tabel 10 dan Gambar 4).
Dari  hasil  Peramalan  Tabel  11  dan  Gambar  5,  diperoleh nilai  R 2 sebesar  0,909  dan  nilai  y  =  398969,212(x)  – 803009921,7  kemudian  dilakukan  peramalan  hingga  tahun 2023.
Dari  hasil  Peramalan  Tabel  12  dan  Gambar  6,  diperoleh nilai  R 2 sebesar  0,9488  dan  nilai  y  =  2922688,188(x)  - 5882265905,096  kemudian  dilakukan  peramalan  hingga tahun 2023.
3) Analisis Payload dan Jarak Tempuh Optimum
Dalam  menentukan  jarak  tempuh  optimum  pesawat terdapat  hal  yang  diperhitungkan  adalah  muatan  ( payload ) yang diangkut, jumlah bahan bakar ( fuel ), dan jarak ( range) . Pada  sub-bab  ini  akan  dilakukan  perhitungan  terhadap payload,fuel, dan, range untuk mengetahui perpotongan pada
3  variabel  tersebut  nantinya  akan  diperoleh  nilai  optimum. Berikut merupakan contoh analisis terhadap pesawat Boeing 777-300ER.
a. Spesifikasi Pesawat Boeing 777-300ER MTOW (Max Take-Off Weight)  = 351535 kg MDZFW(Max Design Zero Fuel Weight) = 237682 kg OEW (Operating Empty Weight)  = 167829 kg b. MDZFW = Payload + OEW Payload    = MDZFW – OEW = 237682 kg – 167829 kg
= 69853 kg
c. MTOW = OEW + Payload + Fuel Fuel    = MTOW – OEW – Payload = 351535 kg –167829 kg – 69853 kg
= 104318 kg
d. Max Payload = MTOW Aktual – OEW – FUEL
= 342000 kg – 167829 kg – 104318 kg
= 69853 kg
Parameter yang dapat  diubah untuk  mencari  jarak adalah dengan  mengubah fuel ,  karena payload akan  mengikuti perubahan fuel dengan  syarat  tidak  boleh  kurang  dari  70% max payload agar maskapai tidak merugi karena mengurangi payload terlalu  besar,  dimana  batas  dari  nilai  minimum payload sebesar 48.897 kg. Dapat dilihat pada Gambar 7. Setelah didapatkan nilai dari masing-masing  payload dan fuel  maka  dibuat  rekapitulasi  pada  Tabel  13.  Rekapitulasi Perhitungan  Payload  dan  Fuel  Boeing  777-300ER  dan Gambar 7 untuk mengetahui titik jarak optimum dari pesawat Boeing 777-300ER (Tabel 13 dan Gambar 7).
Dari hasil analisis tersebut diperoleh nilai sebagai berikut : Payload  = 52.000 kg Fuel     = 120.000 kg Range    = 6690 nm = 12389.88 km

## 4) Analisis Excess Capacity Pesawat
Analisa  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  optimaliasi payload pesawat penumpang dan muatan kargo. Optimaslisasi  ini  diasumsikan  dengan  rata-rata  seat  load factor  70%  [5].    Pada  contoh  perhitungan  digunakan  rute Jakarta-Singapura yang menggunakan boeing 777-300ER. Pesawat Boeing 777-300ER Jumlah Pax    = 396 Rute       = Jakarta (CGK) – Singapura (SIN) Jarak        = 548 nm Payload Diizinkan    = 69853 kg a. Load factor 70%
Load factor 70%  = Jumlah Pax × 70%....(21)
= 396 × 70%
= 277 kursi
b. Berat Load factor
Berat Load factor  = Load factor 70% ×Berat Penumpang
= 277 kursi × 103 kg
= 28552 kg
c. Berat Kargo Diizinkan Berat Kargo      = Payload Diizinkan–Load factor 70%
= 69853 kg – 28552 kg = 41301 kg
Berdasarkan jenis pesawat yang beroperasi pada Tabel 14, pesawat yang memiliki nilai terbesar adalah pesawat Boeing 777-300ER dengan kapasitas angkut kargo seberat 41.301 kg diatas  dari  pesawat widebody lainya  yaitu  seri  B787,A350- 900,  dan  A330-300.  Oleh  karena  itu,  pesawat  B777-300ER
dapat  dikatakan  paling  optimal  untuk  memaksimalkan pengangkutan kargo karna kapasitasnya yang besar dan jarak optimum yang mampu mencakup seluruh rute Internasional di Bandara Soekarno-Hatta.

## IV. KESIMPULAN
Dari  hasil  analisis  yang  telah  penulis  laksanakan  selama penyusunan  jurnal  mengenai  analisis  potensi  kargo  pada Bandara Kertajati, diperoleh kesimpulan sebagai berikut: (1) Didapatkan  hasil catchment  area dari  Bandara  Kertajati berdasarkan analisis travel time, travel cost, dan nilai waktu dengan perbandingan beberapa bandara, didapatkan tangkapan sebanyak 19 kabupaten/ kota (70%) pada Provinsi Jawa Barat, sedangkan pada Provinsi Jawa Tengah diperoleh tangkapan pada 3 kabupaten/kota (9%). (2) Berdasarkan hasil dari analisis dengan metode Location Quotinent, jika dilihat dari  sektor  basis  terbanyak  maka  komoditas  tanaman  hias sebagai  komoditas dengan potensi  paling besar disusul  oleh komoditas  sayuran,  buah-buahan,dan  unggas.    Sedangkan wilayah persebaran komoditas unggulan tanaman hias paling banyak  terletak  pada  Kota  Bandung.  Wilayah  dengan komoditas  unggulan  sayuran  adalah  Kota  Bandung  dan Kabupaten  Tasikmalaya.  Wilayah  dengan  komoditas unggulan  buah-buahan  adalah  Kabupaten  Bandung  Barat. Wilayah  dengan  komoditas  unggulan  unggas  adalah Kabupaten  Garut,  Kabupaten  Sumedang,  dan  Kabupaten Bandung  Barat.  Seluruh  jenis  komoditas  tersebut  dapat dikirim  menggunakan  pesawat  udara  karena  merupakan cargo  jenis perishable  goods dan live  animals. (3)
Berdasarkan  hasil  analisis  peramalan  didaptakan  demand volume  kargo  internasional  dan  domestik  pada  tahun  2028 dari  Bandara  Soekarno-Hatta,  dengan  perlaihan  13% diperoleh volume kargo internasional sebesar 62.150.550 kg dan  kargo  domestik  sebesar  56.470.315  kg.  Selanjutnya, demand volume kargo internasional dan domestik peralihan dari  Bandara  Husein  Sastranegara  pada  tahun  2023  pada kargo  Internasional  adalah  sebesar  4.104.794  kg  dan  kargo domestik  sebesar  30.332.299  kg.  (4)  Dari  hasil  perhitungan MTOW, jenis pesawat yang yang dapat mencakup aspek dari jarak  tempuh  optimum  dan  kapasitas  kargo  terbesar  adalah pesawat  Boeing  777-300ER  dengan  jarak  tempuh  optimum 6690 nm dan kapasitas kargo seberat 41.301 kg.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  B.  Kharisma  and  Y.  H.  Nur,  “Penentuan  komoditas  perkebunan unggulan di Provinsi Jawa Barat,” Media Trend , vol. 14, no. 1, pp. 73– 104, 2019, doi: 10.21107/mediatrend.v14i1.4779.
[2]  Ofyar  Z  Tamin, Perencanaan  &  Pemodelan  Trasnportasi .  Bandung: Institut Teknologi Bandung, 2000, ISSN: 9799299101.
[3]  J. Mulyono and K. Munibah, “Pendekatan location quotient dan shift share analysis dalam penentuan komoditas unggulan tanaman pangan di Kabupaten Bantul,” Inform. Pertan. , vol. 25, no. 2, p. 221, 2016, doi: 10.21082/ip.v25n2.2016.p221-230.
[4]  E. T. & E. A. Siregar, “Perencanaan Fasilitas Sisi Udara dan Terminal Bandara Internasional Jawa Barat,” Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember, 2016.
[5]  A.  Jasmine,  A.  R.  Putranto,  A.  Charles,  and  A.  Sodikin,  “Payload optimization comparison of airbus 330 - 300 and boeing 777 - 300ER aircraft,” J. Phys. , vol. 1573, no. 1, pp. 0–5, 2020, doi: 10.1088/1742- 6596/1573/1/012023.
[6]  M.  D.  Y.  &  E.  Ahyudanari,  “Analisis  Potensi  Kargo  pada  Bandara Kertajati,”  Departemen  Teknik  Sipil,  Institut  Teknologi  Sepuluh Nopember, 2023.