Service quality measurement at the airport can give a lot of essentialinput for  the  airport  management,  especially  in  determining  the  appropriate airport  management  strategy.  This  study  aims  to  assess  the  causal relationship of several factors that are assumed may affect the service process at the cargo terminal. The causal relationship model is built on the perception of  the  service  user  satisfaction  on  the  performance  of  the  facilities,  the performance  of  Human  Resources  (HR),  and  the  performance  of  services  at the  airport  cargo  terminal.  Thedevelopment  of  causal  relationship  model using  probabilistic  networks.  The  analysis  results  on  the  case  of  cargo terminal  of  Juanda  Airport  in  Surabaya  show  that  the  performance improvement of facilities and HR can improve the performance of services in the  cargo  terminal.  Furthermore,  the  important  factors  that  affect  the performance  improvement  of  SERVICES  arethe  storage  facilities,  the availability  of  handling  equipment  in  apron,  and  the skill  and  knowledge  of the officer in the cargo terminal.
Pengukuran  kualitas  pelayanan  di  bandara  dapat  memberikan  banyak masukan  penting  bagi  manajemen  bandara  terutama  dalam  menentukan strategi  pengelolaan  bandara  yang  baik.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengkaji  hubungan  kausal  faktor-faktor  yang  diasumsikan  dapat mempengaruhi  proses  pelayanan  di  terminal  kargo.  Model  hubungan kausal  dibangun  berdasarkan  persepsi  kepuasan  pengguna  jasa  terhadap kinerja  fasilitas,  kinerja  Sumber  Daya  Manusia  (SDM),  dan  kinerja pelayanan  di  terminal  kargo  bandara.  Pengembangan  model  hubungan kausal  menggunakan  metode  jaringan  probabilistik.  Hasil  analisis  pada kasus  terminal  kargo  Bandara  Juanda  -  Surabaya  menunjukkan  bahwa peningkatan kinerja fasilitas dan kinerja SDM dapat meningkatkan kinerja pelayanan  di  terminal  kargo.  Adapun  faktor-faktor  penting  yang mempengaruhi  peningkatan  kinerja  PELAYANAN  adalah  fasilitas penyimpanan  barang,  kelengkapan  atau  ketersediaan  peralatan penanganan  barang  di  apron,  dan  keterampilan  kerja  dan  pengetahuan petugas terminal kargo.

## WARTA ARDHIA Jurnal Perhubungan Udara
Analisis Kualitas Pelayanan Terminal Kargo Bandara Dengan Jaringan Probabilistik

## Quality Analysis of Cargo Terminal Services Using Probabilistic Networks

## Fadrinsyah Anwar
Direktorat Jenderal Perhubungan Udara, Jl. Merdeka Barat No. 8  Jakarta Pusat 10110 email: fad.anwar@gmail.com
INFO ARTIKEL

## ABSTRACT / ABSTRAK
Histori Artikel: Diterima: 15 April 2015 Direvisi: 20 Mei 2015 Disetujui: 10 Juni 2015
Keywords : cargo terminal, service quality, probabilistic network
Kata kunci: terminal kargo, kualitas pelayanan, jaringan probabilistik.

## PENDAHULUAN
Angkutan  kargo  udara  dunia  telah mengalami pertumbuhan cukup siknifikan. Menurut Boeing (2015), dalam waktu  dua  puluh  tahun  kedepan diprediksi bahwa trafik kargo udara dunia akan  mengalami  peningkatan  sebesar 4,7%  per  tahun.  Meskipun  secara kuantitatif  kecil,  angkutan  kargo  udara memiliki  nilai  barang  yang  tinggi  yaitu sekitar  30%  dari  total  nilai  barang  (ACI, 2015). Pada angkutan kargo udara, proses perpindahan  moda  di  bandara  memiliki peran penting terkait pemenuhan kepastian  jadwal  pengiriman  maupun penerimaan  barang.  Para  pengguna  jasa seperti freight  forwarder sangat  peduli terhadap  efektivitas  proses  yang  ada  di terminal kargo bandara. Hal ini disebabkan karena faktor kelancaran atau waktu  proses  perpindahan  angkutan barang  antar  moda  di  terminal  kargo bandara  dapat  mempengaruhi  biaya operasional.
Pengukuran  kualitas  pelayanan  di bandara  dapat  memberikan  banyak masukan  penting  bagi  manajemen bandara  terutama  dalam  menentukan strategi  pengelolaan  bandara  yang  baik. Masalah  kualitas  pelayanan  di  bandara sendiri  telah  menjadi  perhatian  banyak pihak.  Hal  ini  terlihat  dengan  banyaknya institusi,  asosiasi  dan  perusahaan  yang melaksanakan kegiatan penilaian terhadap  kualitas  pelayanan  yang  ada  di bandara.Kualitas  pelayanan  di  bandara dapat  diukur  dari  dua  sudut  pandang yang berbeda yaitu indikator objektif dan indikator  subjektif  (Graham,  2008). Indikator  objektif  digunakan  untuk mengetahui  dan  mengukur  tingkat pelayanan  berdasarkan  nilai  yang  dapat dikuantifikasi,  seperti  waktu  proses,  luas service  area,  dan  sebagainya.  Sedangkan indikator  subjektif  digunakan  untuk mengetahui  dan  mengukur  tingkat pelayanan  berdasarkan  nilai  kualitatif yang  berdasarkan  persepsi  “kepuasan”
pengguna  jasa  terhadap  pelayanan  yang diterima dari penyelenggara layanan.
Penelitian ini difokuskan pada penilaian kualitas pelayanan di terminal kargo. Hal yang  digali  adalah  hubungan  kausal antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi proses    pelayanan  di  terminal  kargo. Kualitas  pelayanan  diukur  berdasarkan persepsi kepuasan pengguna jasaterhadap  kinerja  fasilitas,  kinerja sumber daya manusia (SDM), dan kinerja pelayanan kargo bandara. Pengembangan model  hubungan  kausal  menggunakan metode  jaringan  probabilistik  atau dikenal  dengan  Bayesian  Network  (BN). Hasil  pemahaman  hubungan  kausal  ini dapat  memberi  masukan  bagi  pihak manajemen bandara dalam meningkatkan kualitas pelayanan di terminal kargo.

## TINJAUAN PUSTAKA
Menurut Ashford,
dkk (2011),
penanganan  barang  di  terminal  kargo meliputi  empat  fungsi,  yaitu  konversi, pemilahan,  penyimpanan,  serta  fasilitasi dan  dokumentasi  Pada  proses  konversi, barang-barang  yang  memiliki  ukuran kecil  digabung  menjadi  satu  unit  yang lebih  besar  agar  lebih  mudah  dalam penanganannya  saat  di  proses  di  sisi udara  maupun  di  pesawat.  Proses pemilahan  dimaksudkan  untuk  memilih dan  menggabungkan  sejumlah  barang untuk  dijadikan  satu  beban  pesawat dengan  tujuan  yang  sama.  Penyimpanan diperlukan  untuk  melakukan  perakitan dengan  cara  melakukan  konversi  dan pemilihan.  Fasilitasi  dan  dokumentasi merupakan  proses  transfer  fisik  yang melibatkan  opearator  bandara  dan instansi  pemerintah  terkait.  Adapun proses aliran kargo di bandara terdiri dari dua bentuk, yaitu aliran pengiriman kargo (o ut-going )  dan  aliran  kedatangan  kargo ( in-coming ).
Beberapa  penelitianterkait  terminal kargo  bandara  dilakukan  olehAzadian, dkk  (2012),  Suryani,  dkk  (2012),  How (2014),  dan  Chung,  dkk  (2015).  Azadian, dkk  (2012)  membuat  kajian  tentang masalah routing kargo  udara  dari  sudut pandang freight  forwarder .  Mereka meneliti  benefit  penggunaan routing dinamis  dengan  menggunakan  variasi waktu  perjalanan  dan  penerbangan  yang berbeda.  Dengan  mengembangkan  model keputusan  Markov routing dinamis, didapat  hasil  bahwa routing dinamis dengan informasi real-time dapat meningkatkan  kehandalan  pengiriman dan  mengurangi  biaya.  Selanjutnya Suryani, dkk (2012) telah mengembangkan model untuk meramalkan  permintaan  kargo  udara yang  digunakan  untuk  menentukan kapasitas terminal kargo yang dibutuhkan untuk  mendukung  pertumbuhan  jangka panjang.  Metode  yang  digunakan  dalam penelitiannya  adalah  Model  Sistim Dinamis.  Mereka  mendapatkan  bahwa gross domestic product (GDP)  dan foreign direct investment (FDI) memainkan peran penting  dalam  mendorong  permintaan kargo  udara.  Model  ini  juga  dapat menentukan waktu pengembangan terminal  kargo  berdasarkan  proyeksi yang optimis maupun pesimis. Kemudian, How  (2014)  membuat  model  simulasi terkait  aliran  atau  proses  di  terminal kargo. Hal yang dikaji adalah sistim aliran material  (barang)  pada  terminal  impor kargo dimana ketersediaan ruang terbatas  namun  menggunakan  sistim mekanik yang canggih ( highly mechanized system ).  Simulasi  dilakukan  dengan menggunakan AUTOMOD untuk mengevaluasi  tingkat  pelayanan  di terminal impor kargo. Simulasi dimaksudkan untuk mempelajari dampak yang ditimbulkan dari interaksi kegiatan- kegiatan  yang  ada.  Penelitian  ini menyimpulkan  bahwa highly  mechanized system tidak  menjamin  sistim  aliran  di terminal  kargo  menjadi  efisien  apabila
tidak menghiraukan hal-hal yang mendasar seperti kebijakan penyimpanan kargo  yang  tepat,  operasi  truk dock yang efisien,  dan  jumlah  peralatan  pendukung yang  optimal.  Dampak  lebih  terasa apabila terjadi peningkatan volume kargo yang  tiba  sementara  ruang  yang  ada terbatas.  Berikutnya  Chung,  dkk  (2015) mengkaji efisiensi terminal kargo bandara dengan membandingkan efisiensi operasional  kargo  udara  dari  beberapa bandara  di  wilayah  Asia  Pasifik.  Dengan menggunakan Multi-DimensionalScaling , mereka
melakukan pengelompokan bandara  berdasarkan  profit,  biaya  dan efisiensi operasional. Mereka menyimpulkan
bahwa peningkatan kinerja  fasilitas  kargo  udara  dapat menciptakan keunggulan yang kompetitif.

## METODOLOGI
Pada
penelitian
ini
akan digalihubungan  kausal  antara  faktor- faktor  yang  mempengaruhi  proses penanganan  barang  di  terminal  kargo bandara. Data yang digunakan merupakan data  sekunder  yang  berasal  dari  hasil pengukuran customer  satisfaction  index (CSI) di kargo Bandara Juanda – Surabaya, yang  dilaksanakan  PT.  Angkasa  Pura  I pada  tahun  2014.  Responden  dalam survei  tersebut    adalah  mitra  usaha terminal  kargo  dalam  hal  ini  perusahan atau  ekspedisi  muatan  pesawat  udara (EMPU).Untuk  dapat  lebih  mudah  dan efektif  dalam  menjelaskan  fenomena suatu variabel, tingkat kepuasan responden yang digambarkan dalam lima tingkat  ditransformasi  menjadi  tiga tingkat yaitu :  sangat  puas (SP) mewakili 5,  cukup  puas  (CP)  mewakili  4  dan  3, kurang puas (KP) mewakili 2 dan 1.
Model dibangun berdasarkan persepsi kepuasan pengguna jasa terhadap kinerja fasilitas,  kinerja  SDM,  dan  kinerja pelayanan  di  kargo  bandara.  Model diasumsikan  dapat  menangkap  seberapa besar  pengaruh  peningkatan  kinerja
fasilitas  dan  kinerja  SDM  terhadap peningkatan  kinerja  pelayanan  bandara. Variabel-variabel  penelitian  mengacu kepada  beberapa  indikator  pengukuran CSI  dan    dikelompokan  sesuai  dimensi kinerja.  Untuk  kinerja  fasilitas  kargo, terdapat  enam  indikator sebagai variabel yang  diasumsikan  mempengaruhi  proses pelayanan  kargo  bandara.  Indikator- indikator  tersebut  adalah  kehandalan ruang  penyimpan  barang  (Gudang), fasilitas  penyimpanan  barang  (Fasilitas Penyimpanan),  fasilitas  parkir  pegangkut barang  atau  kendaraan  pengguna  jasa (Fasilitas Parkir), peralatan X-Ray (XRay), akurasi  timbangan  barang  (Timbangan), dan  kelengkapan  atau  ketersediaan peralatan  penanganan  barang  di  apron (Peralatan Handling). Untuk kinerja SDM, terdapat  dua  indikator  sebagai  variabel yang  diasumsikan  dapat  mempengaruhi proses  pelayan  kargo  bandara.  Kedua indikator  tersebut  adalah  keterampilan kerja  dan  pengetahuan  petugas  terminal kargo  ( Keterampilan ),  dan  kesopanan atau  perilaku  petugas  terminal  kargo dalam melayani pengguna jasa ( Perilaku ). Sedangkan  untuk  kinerja  pelayanan, terdapatdelapan
indikator sebagai variabel  yang  diasumsikan  dipengaruhi oleh  kinerja  fasilitas  dan  kinerja  SDM. Indikator-indikator tersebut adalah kecepatan  pelayanan  proses  administrasi dan  transaksi  ( Proses  Administrasi ), kehandalan  ruang  penyimpan  barang ( Gudang ),  waktu  pelayanan  proses penerimaan  dan  pemeriksaan  kargo keluar  ( Outgoing ),  waktu  pelayanan proses  penerimaan  dan  pemeriksaan kargo  masuk  ( Incoming ),  jaminan  tingkat pelayanan ( LOS ),
keamanan dan keselamatan
di terminal kargo
( KeamananKeselamatan ), kenyamanan area pelayanan konsumen ( Kenyamanan ), dan  kewajaran  tarif  jasa  gudang  ( Tarif ). Konseptual  model  hubungan  kinerja beserta variabel-variabelnya dapat dilihat pada Gambar 1.
Dalam  mempelajari  hubungan  kausal, penelitian  ini  menggunakan  metode jaringan probabilistik atau  sering disebut dengan  Bayesian  Network  (BN).  BN merupakan metode analisis yang menggabungkan  antara  teori  grafis  dan probabilistik.
Prinsip-prinsip yang
digunakan  pada  metode  BN  bersumber pada  prinsip  Bayesian  Inference  (BI), yang memberikan kerangka yang sistimatik  untuk  dapat  mengambil keputusan  (inferensi)  terhadap  model yang dibangun berdasarkan data observasi  (Hofman,  2009).  Menurut  Park dan  Kim  (2012),  ada  beberapa  kelebihan BN  dalam  mempelajari  hubungan  kausal, yaitu :
•  Memberikan  informasi  lebih  besar guna kepentingan pengambilan keputusan dalam menghadapi persoalan ketidakpastian.
•  Memberikan  pemahaman  yang  baik atas  dampak  dari  hubungan  kausal berdasarkan nilai probababilitas kondisional.
•  Kemudahan dalam melakukan analisis “what-if”  untuk  hipotesis-hipotesis yang  berbeda,    dan  menilai  informasi guna mengurangi ketidakpastian.
•  Kemudahan  dalam  meningkatkan akurasi jaringan, memperbarui
informasi
serta mensimulasikan dampak  perubahan  faktor  terhadap output.
 Keamanan Keselamatan  Kenyamanan  Kewajaran Tarif  LoS  Pelaksanaan Penyimpanan
 Proses lncoming
 Proses Outgoing
 Proses Administrasi
 Fasilitas Parkir
 Fasilitas Penyimpanan
 Peralatan Handing
 Ruang Gudang
 Timbangan  X Ray Kinerja FASILITAS  Keterampilan  Perilaku Kinerja  S D M Kinerja PELAYANAN
Gambar 1. Konseptual Model Hubungan dan Variabel Penelitian
Metode BN digunakan untuk membangun  struktur  grafis  atau  yang disebut  dengan directed  acyclic  graph (DAG), yang dapat berfungsi mempresentasikan  pengetahuan  tentang permasalahan ketidakpastian. Unsur grafik yang digunakan untuk menjelaskan sebuah fenomena hubungan sebab-akibat adalah node dan arc . Node mempresentasikan variabel random, sedangkan arc menggambarkan hubungan independensi bersyarati ( conditional independence relations ) (Shenoy and Shenoy, 1998). BN dibangun berdasarkan  data  dan  pengetahuan tentang  permasalahan.  Ben-Gal  (2007) menjelaskan proses membangun BN yaitu kajian  data  dan  informasi,  estimasi topologi  grafis  (struktur  jaringan)  dan parameter  dari  distribusi  probabiliti gabungan.  Analisis  dilakukan  terhadap jaringan  hubungan  kausalitas  yang terbangun  melalui  penarikan  kesimpulan (inferensi) probabilistik dengan menggunakan teori probabilitas dan teori bayesian. Pada penelitian ini, pembelajaran  struktur  dan  parameter, serta inferensi probabilistik
menggunakan perangkat lunak GeNle 2.0, yang  dibuat  oleh Decision  Systems Laboratory, University of Pittsburgh .

## PEMBAHASAN Model Jaringan Hubungan Kausalitas
Berdasarkan  pembelajaran  struktur, diperoleh  hasil  grafik  hubungan  kausal yang terdiri dari 16 node dan 33 arc. Arc menunjukkan  bagaimana  suatu  node memiliki  hubungan  langsung  dengan node lain atau  hubungan dependen, yang menunjukkan  adanya  suatu  hubungan yang  kuat  diantara  dua  node.Hubungan antar  node  ini  selanjutnya  digunakan dalam  proses  pembelajaran  parameter guna  menentukan  nilai  probabilitas bersyarat dari masing-masing node. Hasil proses  pembelajaran  parameter  adalah tabel  probabilitas  bersyarat  dari  masing- masing  node.  Nilai  probabilitas  yang ditampilkan tersebut menunjukan probabilitas  gabungan  dari  node  dan parent  nodenya.  Untuk  melakukan penarikan kesimpulan
(inferensi) probabilitas  dari  jaringan  hubungan kausalitas  yang  telah  terbentuk  ini,  perlu ditentukan nilai probabilitas marjinal dari masing-masing
node. Gambar 2 merupakan gambaran (deskriptif)
probabilitas  dari  masing-masing  node yang  merupakan  hasil  perhitungan probabilitas marjinal. Bentuk akhir model jaringan hubungan
kausal yang merupakan  bentuk  jaringan  probabilistik dapat dilihat pada Gambar 3.
Sumber: Hasil Olahan
Gambar 2.  Deskriptif Probabilitas Variabel 0% 10% 20% 30% 40% 50% 60% 70% 80% 90% 100% P ro b a b il it a s Sangat Puas Cukup Puas Kurang Puas
Untuk  hubungan  antara  kinerja fasilitas  dan  kinerja  pelayanan  terdapat 20  hubungan  langsung.  Adapun  variabel kinerja  fasilitas  yang  memiliki  hubungan langsung  terbanyak  dengan  variabel kinerja pelayanan adalah
Fasilitas
Penyimpanan dan Peralatan  Handling masing-masing  sebanyak  6  hubungan, diikuti  oleh Xray (3), FasilitasParkir (3), RuangGudang (1) dan Timbangan (1). Arc yang ada ini sangat menentukan kekuaran pengaruh,  namun  demikian  gambaran- gambaran hubungan yang terjadi tersebut belum  menjelaskan  seberapa  besar kekuatan  pengaruhnya.  Pengaruh  dari node parent terhadap node
child tergambar  dari  distribusi  probabilitas bersyaratnya.  Grafik  jaringan  hubungan kausalitas  ini  dapat  menggambarkan secara umum hubungan variabel-variabel untuk mengidentifikasi apakah bentuknya hubungan  dependen,  ataupun  hubungan indenpenden. Berdasarkan grafik
hubungan kausal dapat dinyatakan bahwa variabel  kinerja  fasilitas  yang  paling mempengaruhi  variabel-variabel  kinerja pelayanan  adalah Fasilitas  Penyimpanan dan Peralatan Handling.
Untuk  hubungan  antara  kinerja  SDM  dan kinerja PELAYANAN terdapat 9 hubungan langsung.  Adapun  variabel  kinerja  SDM yang  memiliki  hubungan  langsung terbanyak  dengan  variabel  kinerja PELAYANAN adalah Ketrampilan sebanyak  6  hubungan,  diikuti  oleh Perilaku Berdasarkan  grafik  hubungan kausal  dapat  dinyatakan  bahwa  variabel kinerja  SDM  yang  paling  mempengaruhi variabel-variabel  kinerja  PELAYANAN adalah Ketrampilan .

## Analisa Pengaruh
Analisis  pengaruh  dilakukan  melalui penarikan kesimpulan
(inferensi)
probabilistik    terhadap  model  jaringan probabilistik  dilakukan  melalui  konsep penalaran.  Ada  dua  bentuk  inferensi probabilistik  yang  dilakukan  yaitu causal reasoning dan diagnostic reasoning . Causal reasoning merupakan  konsep  penalaran yang  bersifat top-down ,  dimana  bukti ( evidence )  diberikan  pada  variabel kausal.Pada  analisis  pengaruh top-down , inferensi  probabilistik  dilakukan  melalui pemberian  bukti  pada  variabel  penyebab dan  melihat  bagaimana  perubahan  yang terjadi pada variabel gejala/akibat.
Keterangan : Kelompok Variabel
PELAYANAN
FASILITAS Gambar 3.  Model Jaringan
Hubungan Kausalitas
Hasil  analisis  ini  digunakan  untuk mengkaji  besaran  pengaruh  variabel- variabel antara suatu faktor dengan faktor di  bawahnya.  Selanjutnya diagnostic reasoning merupakan  konsep  penalaran yang  bersifat  bottom-up  dimana  bukti diberikan  pada  variabel  gejala/akibat. Pada  analisis  pengaruh bottom-up ,
inferensi  probabilistik  dilakukan  melalui pemberian
bukti pada variabel gejala/akibat,  dan  melihat  bagaimana perubahan  yang  terjadi  pada  variabel penyebab.  Hasil  analisis  ini  digunakan untuk  mengkaji  besaran  pengaruh variabel-variabel  antara  suatu  faktor dengan faktor di atasnya.
Analisa Pengaruh Top-down Dalam  analisis top-down ,  dibuat  dua set  skenario.  Set  skenario  pertama digunakan  untuk  menganalisis  besaran pengaruh  kinerja  FASILITAS  terhadap kinerja  PELAYANAN.  Pemberian  bukti ( evidence ) dilakukan dengan
memaksimalkan  nilai  probabilitas  Sangat Puas  (SP  =  100%)untuk  seluruh  variabel dalam  kelompok  kinerja  FASILITAS.  Set skenario kedua digunakan untuk menganalisis  besaran  pengaruh  kinerja
SDMterhadap kinerja PELAYANAN.
Pemberian  bukti  ( evidence )  dilakukan dengan memaksimalkan nilai probabilitas SP  (SP  =  100%)untuk  seluruh  variabel dalam  kelompok  kinerja  SDM.  Hasil perubahan  probabilitas  pada  jaringan probabilitas sesuai skenario  pertama  dan skenario  kedua  masing-masing  dapat dilihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Keterangan : SP = Sangat Puas CP = Cukup Puas KP = Kurang Puas (Hasil Olahan dengan GeN1e 2.0)
Gambar 4.  Jaringan Probabilistik Setelah Pemberian Bukti Pada Seluruh Variabel Kinerja FASILITAS
Berdasarkan  jaringan  probabilistik yang  terbentuk  sesuai  dua  skenario diatas,  dilakukan  analisis  perubahan probabilitas  yang  terjadi,  sebagaimana disampaikan dalam Tabel 1.  Berdasarkan skenario 1 terlihat bahwa variabel kinerja PELAYANAN  yang  paling  terpengaruh adalah Kenyamanan , dimana nilai
probabilitas SP meningkat sebesar 42,4%, diikuti  oleh Proses  Administrasi (24,5%)
dan
Penyimpanan Kargo (16,4%).
Selanjutnya  berdasarkan  skenario  2 terlihat
bahwa
variabel kinerja
PELAYANAN  yang  paling  terpengaruh adalah Keamanan  Keselamatan ,  dimana nilai  probabilitas  SP  meningkat  sebesar 10,7%,  diikuti  oleh Penyimpanan  Kargo
Keterangan : SP = Sangat Puas CP = Cukup Puas KP = Kurang Puas (Hasil Olahan dengan GeN1e 2.0) Gambar 5.  Jaringan Probabilistik Setelah Pemberian Bukti Pada Seluruh Variabel Kinerja SDM
Tabel 1.Analisis Top-Down : Perubahan Nilai Probabilitas Kinerja PELAYANAN
(9,2%) dan ProsesIncoming (7,8%). Secara umum  hasil  analisis  menunjukan  bahwa berdasarkan nilai kemungkinannya (probabilitas), peningkatan kinerja FASILITAS  memiliki  pengaruh  yang  lebih besar  dibandingkan  dengan  peningkatan kinerja SDM, dalam meningkatkan kinerja PELAYANAN (  SP Prob.rata-rata
skenario
1 >  SP Prob.rata-rata skenario 2 )
Analisa Pengaruh Bottom-up
Dalam  analisis bottom-up ,  dibuat  satu  set skenario  untuk  menganalisis  seberapa besar kinerja FASILITAS dan kinerja SDM perlu ditingkatkan
untuk
dapat memaksimalkan  kinerja  PELAYANAN. Pemberian  bukti  ( evidence )  dilakukan dengan memaksimalkan nilai probabilitas Sangat  Puas  (SP  =  100%)  untuk  seluruh variabel dalam kelompok kinerja PELAYANAN. Hasil perubahan probabilitas  pada  jaringan  probabilitas sesuai skenario dilihat pada Gambar 6.
Keterangan : SP = Sangat Puas CP = Cukup Puas KP = Kurang Puas (Hasil Olahan dengan GeN1e 2.0)
Gambar 6.  Jaringan Probabilistik Setelah Pemberian Bukti Pada Seluruh Variabel Kinerja PELAYANAN
Tabel 2.Analisis Bottom-Up : Perubahan Nilai Probabilitas Kinerja FASILITAS dan Kinerja SDM

## KESIMPULAN
Hasil  penilaian  kualitas  pelayanan  di bandara  dapat  memberikan  banyak masukan  penting  bagi  manajemen bandara  terutama  dalam  menentukan strategi  pengelolaan  bandara  yang  baik. Penelitian  ini  difokuskan  pada  penilaian kualitas pelayanan di terminal kargo. Hal yang  digali  adalah  hubungan  kausal antara  faktor-faktor  yang  mempengaruhi proses    pelayanandi  terminal  kargo. Metode yang digunakan adalah kausalitas probabilistik  atau  Bayesian  Network. Hasil  penelitian  pada  kasus  Bandara Juanda-Surabaya  secara  umum  telah menunjukan  bahwa  peningkatan  kinerja fasilitas dan kinerja SDM dapat meningkatkan  kinerja  pelayanan  di terminal  kargo.  Adapun  faktor-faktor penting yang mempengaruhi peningkatan kinerja  PELAYANAN  adalah  fasilitas penyimpanan  barang,  kelengkapan  atau ketersediaan peralatan penanganan barang  di  apron,  dan  keterampilan  kerja dan pengetahuan petugas terminal kargo.

## DAFTAR PUSTAKA
Airports  Council  International  (ACI),
2015, Airport Cargo Guide , http://www.aci-na.org/content/air- cargo-guide
Ashford,  Norman  J.;  Mumayiz,  Saleh; Wright,  Paul  H.,  2011, Airport Engineering  Planning,  Design,  and Development  of  21st  Century  Airports ,
John Wiley & Sons, Inc.
Azadian,  Farshid;  Murat,  Alper  E., Chinnam,  Ratna  Babu,  2012 ,  Dynamic Routing  of  Time-Sensitive  Air  Cargo
Using Real-Time Information , Transportation Research Part E 48, pp.
355–372.
Ben-Gal  I.,  2007,  Bayesian  Networks,  in Ruggeri  F.,  Faltin  F.  &  Kenett
R.,Encyclopedia of Statistics in Quality
& Reliability, Wiley & Sons.
Bernal,  María  Pérez;  Blasco,  Susana  Val; Pellicer,  Emilio  Larrodé;  González, Rubén Sainz, 2012, Optimization of The Air  Cargo  Supply  Chain, Journal  of Airline and Airport Management.
Boeing,  2015, Word  Air  Cargo  Forecast 2014-2015 ,http://www.boeing.com/ commercial/market/cargo-forecast/
Chung, Tae-won; Ahn, Woo-chul; Jeon, Su- min;  Thai,  Vinh  Van,  2015, A Benchmarking of Operational Efficiency in  Asia  Pacific  International  Cargo Airports , The Asian Journal of Shipping and Logistics vol. 31 number 1,  pp. 85- 108.
Graham,  Anne,  2008, Managing  Airports: An International Perspective , Elsevier GWL  Realty  Advisors  Inc.  (GWL),  2014,
Air  Cargo  Supply  Chains  and  The Changing  Dynamics  of  Airports:
Providing New Perspectives for Industrial Demand in Canada.
Hofman,  Jake,  2009,  Bayesian  Inference: Principles and Practice
How,  Leong  Chun,  2004, A  Simulation Model Of An Air Cargo Import Terminal , Tesis, National University of
Singapore.
Shenoy,  Catherine;    Shenoy,  Prakash  P., 1998, Bayesian  Network  Models  of Portfolio Risk and Return .
Suryani,  Erma;    Chou,  Shuo-Yan;  Chen, Chih-Hsien, 2012, Dynamic Simulation of Air Cargo Demand Forecast , The 3 rd Annual Indonesian Scholars Conference in Taiwan