## PENJADWALAN DISTRIBUSI BBM UNTUK SELF PROPELLED OIL BARGE (SPOB) BERBASIS METODE ANALYTICAL HIERARCHY PROCESS (AHP)
Pitarsono Yulihartanto* 1 , Nur Aini Masruroh 1,2 , Joko Waluyo 1,2
1 Magister Teknik Sistem, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl. Teknika Utara, Yogyakarta, Indonesia 55281
2 Departemen Teknik Mesin dan Teknik Industri, Fakultas Teknik, Universitas Gadjah Mada, Jl. Grafika No.2, Yogyakarta, Indonesia 55281

## Abstrak
Pelaksanaan  kegiatan  operasional  di  area  offshore  pada  perusahaan  eksplorasi  dan eksploitasi minyak dan gas bumi membutuhkan bahan bakar yang cukup banyak. Bahan bakar ini  sebagian  besar  digunakan  untuk  mobilisasi  berbagai  jenis  kapal  sebagai  fuel  object  dan operasional  harian  proses  produksi.  Terdapat  beberapa  kriteria  umum  yang  menjadi  dasar penjadwalan  pengisian  BBM,  namun  setiap  koordinator  berhak  menyusun  penjadwalan berdasarkan  pengalaman  dan  subjektifitas  masing-masing.  Oleh  karena  itu  jadwal  yang disusun  antar  koordinator  bisa  sangat  berbeda,  agar  memiliki  standar  yang  seragam  maka sangat  diperlukan suatu  metode yang terstruktur  dengan kriteria standar dalam pengambilan keputusan  penyusunan  penjadwalan  pengisian  BBM.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengetahui kriteria apa saja yang menjadi dasar pertimbangan dalam penjadwalan pengisian BBM  dan  mengembangkan  suatu  sistem  agar  keputusan  penjadwalan  yang  diambil  bisa terukur dan dipertanggungjawabkan dengan baik. Metode yang digunakan pada penelitian ini adalah  rating  approach  Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  sedangkan  pengelompokan kapal (klaster) yang akan diisi menggunakan metode hierarki agglomerative, complete linkage dengan  euclidean  distance.  Hasil  dari  penelitian  ini  menunjukkan  bahwa  area  kerja  akan dibagi  menjadi  3  klaster  dengan  jumlah  SPOB  sebanyak  3.    Selanjutnya  kriteria  yang dijadikan  dasar  pertimbangan  dalam  pengambilan  keputusan  penjadwalan  pengisian  BBM adalah    fuel  remaining  day  fuel  object,  prioritas operasi,  akses  menuju  fuel  object  dan  jarak SPOB dengan fuel object. Berdasarkan analisis implementasinya, metode penjadwalan dengan menggunakan  rating  approach  AHP  dapat  memberikan  jadwal  yang  konsisten,  terukur,bisa dipertanggungjawabkan,  dan  sangat  mudah  diimplementasikan  serta  dapat  menghindari terjadinya perbedaan penjadwalan (subjektivitas) antar koordinator.
Kata kunci: Analytical Hierarchy Process; Fuel Object; Penjadwalan; SPOB

## Abstract
[Fuel  Distribution  Scheduling  For  Self  Propelled  Oil  Barge  (SPOB)  Based  On  The  Hierarchy Process Analityc Method] The implementation of operational activities in the offshore area of oil and gas exploration and exploitation companies requires quite a lot of fuel. This fuel is mostly used for the mobilization of  various types of ships as a fuel object  and for the daily operations of  the production process.  There  are  several  general  criteria  that  form  the  basis  for  scheduling  refueling,  but  each coordinator  has  the  right  to  arrange  a  schedule  based  on  their  own  experience  and  subjectivity. Therefore, the schedule prepared between the coordinators can be very different, in  order to  have a uniform  standard,  it  is  necessary  to  have  a  structured  method  with  standard  criteria  in  making decisions on the preparation of fuel filling scheduling. This study aims to find out what criteria are the basic considerations in scheduling refueling and develop a system so that scheduling decisions taken can  be  measured  and  accounted  for  properly.  The  method  used  in  this  study  is  the  rating  approach Analytical  Hierarchy  Process  (AHP),  while  the  grouping  of  ships  (clusters)  to  be  filled  using  the agglomerative hierarchy method, complete linkage with euclidean distance. The results  of  this study indicate  that  the  work  area  will  be  divided  into  3  clusters  with  the  number  of  SPOB  as  much  as  3. Furthermore, the criteria that are used as the basis for consideration in making decisions about fuel
filling  scheduling  are  fuel  remaining  day  fuel object,  operating  priority,  access  to  fuel  object and  distance  between  SPOB  and  fuel.  objects. Based  on  the  implementation  analysis,  the
*Penulis Korespondensi.
E-mail: pitarsono81@gmail.com
scheduling  method  using  the  AHP  rating  approach  can  provide  a  schedule  that  is  consistent, measurable,  accountable,  and  very  easy  to  implement  and  can  avoid  scheduling  differences (subjectivity) between coordinators.
Keywords: Analytical Hierarchy Process; Fuel Object; Scheduling; SPOB

## 1. Pendahuluan
PT  X  merupakan  salah  satu  perusahaan  yang bergerak  dalam  bidang  eksplorasi  maupun  eksploitasi sumber daya energi, khususnya industri minyak dan gas bumi. Area kerjanya  sebagian besar terletak di  perairan area  delta  ( swamp )  dan  area  lepas  pantai  ( off  shore ). Untuk  menunjang  operasi  utama  seperti  kegiatan pengeboran  di  lepas  pantai  diperlukan  peranan  dari kapal-kapal  lain  sebagai  pendukung  dalam  proses pengerjaannya.  Proses supporting ini  terdiri  dari berbagai  jenis  kapal  ( vessel ),  sesuai  dengan  fungsi pelayanan masing-masing (Guritno, 2018).
Berdasarkan  data  pada  bulan  November  2020 terdapat  97 fuel  object yang  berada  di  area  kerja perusahaan,  terdiri  dari  beberapa  jenis  yaitu  15  kapal well  intervention ,  58  jenis  kapal Landing  Craft  Tank (LCT)  dan Tug  Boat (TB)  lainnya,  14 crane  barge konstruksi, dan 2 kapal untuk keperluan rig pengeboran. Di  samping  itu  juga  terdapat  8 site shore  tank di  area kerja tersebut. Dengan jumlah fuel object yang beragam, banyak  dan mobile, tentunya  diperlukan  bahan  bakar yang  tidak  sedikit  dan  harus  selalu  tersedia  untuk menunjang  kelancaran  kegiatan  operasionalnya.  Proses pendistribusian  dan  bongkar  muat  BBM  ini  disebut dengan istilah bunker dan kegiatan refueling BBM dari kapal  ke  kapal  yang  dilakukan  di  tengah  laut  biasa disebut  dengan  metode ship  to  ship  bunker (Arditiya, 2020) . Seluruh kebutuhan BBM untuk kegiatan operasional  saat  ini  disuplai  oleh supplier dari  luar perusahaan  dengan  metode direct  refueling ,  artinya supplier akan  mengirimkan  BBM  langsung  dari fuel depot menuju intermediate floating storage , selanjutnya dengan  menggunakan self  propelled  oil  barge (SPOB) BBM  akan  dikirimkan  menuju  lokasi fuel  object yang direpresentasikan  dalam  35  titik  lokasi.  Dalam  proses pendistribusian BBM ini digunakan 3 buah kapal SPOB. SPOB  adalah  jenis  kapal  pengangkut  minyak  yang mempunyai  tenaga  penggerak  sendiri  dengan  konstuksi lambung  datar  ( barge )  (Arditiya,  2020).  Saat  kondisi stok  BBM  pada  SPOB  akan  habis  maka  SPOB  akan mendatangi intermediate floating storage untuk
melakukan refueling ,  dan  ketika  kondisi  stok  pada intermediate  floating  storage akan  habis  maka  akan dilakukan refueling di fuel  depot dan  proses  ini  akan terus  berulang.  Lokasi floating  storage ,  SPOB  dan fuel object berada  pada  area  kerja  perusahaan  untuk memudahkan  proses monitoring dan  kontrol  distribusi BBM  oleh  departemen fuel  management .  Proses distribusi BBM disajikan pada Gambar 1 .
Salah  satu  kriteria  yang  digunakan  oleh departemen fuel management dalam penjadwalan adalah fuel remaining day , yaitu sisa hari BBM untuk kegiatan operasional  pada  kapal  tersebut.  Akan  tetapi  terkadang dalam  pelaksanaannya  terdapat  kriteria  lain  yang mempengaruhi  penjadwalan  pengisian  BBM  seperti jenis  kapal  yang  akan  diisi,  jarak,  lokasi, impact jika terjadi  keterlambatan  pengisian,  dan  lain  lain.  Oleh karena itu dalam kondisi tertentu keputusan penjadwalan pengisian BBM antar pengambil keputusan bisa berbeda-bedan, sehingga diperlukan suatu referensi sistem  yang  standar  dalam  pengambilan  keputusan untuk  menentukan  kriteria  apa  saja  yang  berpengaruh, sehingga  mampu  membuat  jadwal  pengisian  BBM fuel object menjadi lebih terukur dan bisa dipertanggungjawabkan.
Sudah banyak penelitian yang dilakukan berhubungan  dengan  proses  penjadwalan  pengisian BBM  pada  transportasi  maritim,  salah  satunya  adalah oleh Gusmery dan Rachman (2013). Pada penelitian ini mereka  membuat  jadwal  dan  rute  pelayanan  pengisian bunker  BBM  MFO 380 dalam jangka waktu  satu bulan untuk  kapal-kapal  tujuan  luar  negeri  di  Kalimantan Timur  dan  Kalimantan  Selatan  dengan  metode ship  to ship  refueling .  Dasar  yang  digunakan  adalah Vehicle Routing  Problem  with  Time  Windows menggunakan algoritma Branch and Bound . Tujuan dari penelitian ini adalah mendapatkan rute paling optimal untuk menekan biaya  operasional.  Penelitian  berikutnya  dilakukan  oleh Rodrigues dkk. (2016), mereka melakukan penyelesaian permasalahan ship  routing  problem  with  pickup  and delivery  and  time  windows untuk  transportasi  maritim dari  perusahaaan  eksplorasi  minyak  yang  beroperasi  di negara  Brazil.  Mereka  membuat  rute  dan  jadwal  untuk
kapal  transportasi  minyak  dari offshore  platforms menuju coastal  terminals .  Pendekatan  yang  digunakan adalah mixed integer programming (MIP) model dengan relax and fix and time decomposition heuristics . Tujuan dari  penelitian  ini  adalah  untuk  meminimalkan fuel costs untuk  kegiatan  operasional  kapal  transportasi minyak.
Jika  dilihat  bahwa  rata-rata  penyelesaian  untuk permasalahan  transportasi  maritim  didekati  dengan pendekatan vehicle  routing  problem, yang  diselesaikan dengan metode eksak atau heuristik. Tujuan penyelesaiannya yaitu optimasi jarak untuk mendapatkan  biaya  paling  minimal  dengan  variasi constrain .  Akan  tetapi  jika  dipahami  secara  lebih spesifik lagi, bahwa dalam kasus penjadwalan pengisian BBM fuel  object di  perusahaan  ini  tujuan  utamanya adalah  untuk  menentukan  urutan  prioritas  yang  akan diisi  dahulu  dari  satu  set fuel  object yang  tersedia. Sedangkan  biaya  perjalanan  pengisian  tetap  tanpa memperhatikan  lokasi fuel  object .  Di  samping  itu, kondisi fuel  object yang  selalu  berpindah-pindah  tentu akan  menjadi  permasalahan  sendiri  jika  dilakukan dengan  pendekatan vehicle  routing  problem, terutama dalam  perumusuan  model  matematisnya.  Biasanya penjadwalan  dibuat  hanya  untuk  sekitar  2  sampai dengan  3  hari  karena  sifat  objeknya  yang  dinamis sehingga  dalam  pelaksanaannya  nanti  dikhawatirkan akan  menyulitkan  pihak  koordinator  karena  harus memodelkan  secara  terus  menerus.  Oleh  karena  itu diperlukan  alternatif  sistem  pengambilan  keputusan dengan  metode  yang  lain  yang  lebih  kompatibel  dalam menyelesaikan  permasalahan  penjadwalan  pengisian BBM di industri ekspolorasi minyak bumi.
Beberapa  penelitian  terdahulu  telah  dilakukan, terutama yang berkaitan dengan penyelesaian permasalahan  suatu  sistem  pengambilan  keputusan. Salah  satu  metode  yang  umum  digunakan  adalah Analytical  Hierarchy  Process (AHP).  AHP  memiliki keunggulan  untuk  mengatasi  permasalahan  kompleks dengan tipikal campuran antara permasalahan kuantitatif  dan  kualitatif.  Karena  dengan  menggunakan struktur  hierarki  maka  kompleksitas  dari  permasalahan tersebut  akan  lebih  mudah  untuk  dipahami,  selanjutnya permasalahan  tersebut  direpresentasikan  dalam  bentuk level-level  untuk  diatur  lebih  terstruktur  dan  sistematis sehingga akan lebih mudah untuk diselesaikan nantinya (Saaty, 1980).
Beberapa  permasalahan  kompleks  telah  banyak diselesaikan  dengan  menggunakan  AHP  sebagai tools utamanya , salah  satunya  adalah  dengan  melakukan perankingan  terhadap  satu  set  alternatif  sehingga pengambilan keputusan terbaik bisa didapatkan. Seperti penelitian  yang  telah  dilakukan  oleh  Dočkalíková  dan Kashi  (2013)  yaitu  menggunakan  AHP  dan  WSA sebagai tools untuk  mendapatkan  calon  karyawan terbaik  dalam  proses  rekruitmen  pegawai.  Di  samping itu  Mujito,  dkk  (2018)  juga  melakukan  penelitian sejenis  yaitu  menggunakan Analytical  Hierarchy Process (AHP)  dan  ISO  9126  dengan  tujuan  untuk menghasilkan  suatu  sistem  pendukung  keputusan  yang
menghasilkan  keluaran  berupa  pemeringkatan  setiap calon  karyawan  dalam proses seleksi. Selain digunakan dalam  proses  rekruitmen,  AHP  juga  bisa  digunakan untuk  mengevaluasi  kinerja karyawan suatu  perusahaan yang  telah  berjalan  dalam  kurun  waktu  tertentu  seperti yang  dilakukan  oleh  Yuliani  (2013)  dan  Norddin (2015).  Bahkan  dalam  penelitian  Tseng  (2018)  AHP digunakan  sebagai tools untuk  mengidentifikasi  kriteria utama yang mempengaruhi keputusan (sebagai pertimbangan)  operator  pelayaran  terkait  dengan penggunaan rute pelayaran Arktik
Dari penelitian-penelitian ini terlihat bahwa AHP memiliki potensi yang sangat baik dalam menyelesaikan permasalahan kompleks yang membutuhkan perankingan  terhadap  satu  set  alternatif  yang  tersedia. Jika  dilihat,  kasus  penentuan  prioritas  pengisian  BBM pada fuel  object yang  terjadi  di  industri  ekspolorasi minyak bumi  ini merupakan  salah satu  kasus yang bisa didekati dengan menggunakan penyelesaian perankingan AHP, artinya setiap entitas dari fuel object nantinya  akan  dinilai  dan fuel  object dengan  ranking tertinggi  akan  terpilih  sebagai  prioritas  utama  untuk diisi BBM terlebih dahulu.
Berdasarkan studi literatur yang  telah dilakukan, belum ada penelitian sejenis yang spesifik menggunakan  AHP  sebagai  dasar  untuk  membuat keputusan  penjadwalan  pengisian  BBM  oleh  SPOB. Lebih  lanjut,  mengingat fuel  object yang  dijadwalkan berubah-ubah  setiap  harinya  dan  jumlahnya  yang banyak,  maka  AHP  perlu  dimodifikasi  sehingga  lebih fleksibel  dan  cocok  diterapkan  untuk  sistem  terbuka dalam  hal  ini  alternatif  yang  dibandingkan  berubah- ubah.  Dalam penelitian ini, rating approach AHP akan digunakan.  Dengan  menggunakan  kriteria-kriteria  yang sudah  dibobot  yang  didapat  dari  hasil pairwise comparison ,  maka  proses scoring terhadap  masing- masing  alternatif  ( fuel  object )  bisa  dilakukan  dan akhirnya dapat ditentukan alternatif terbaiknya.
Dengan  adanya  penelitian  ini  diharapkan  dapat diketahui  kriteria  apa  saja  yang  menjadi  dasar pertimbangan dalam pengambilan keputusan penjadwalan  pengisian  BBM  pada fuel  object dan didapatkannya suatu pengembangan sistem pengambilan  keputusan  yang  terukur  dan  bisa dipertanggungjawabkan  dalam  penjadwalan  pengisian BBM  menggunakan  metode  AHP.  Oleh  karena  itu nantinya  setiap  pengambil  keputusan  penjadwalan pengisian BBM dari departemen fuel management akan memiliki  preferensi  awal  yang  sama  dalam  proses pembuatan jadwal.

## 2. Metode Penelitian
Penelitian  ini  adalah  merupakan  studi  kasus  di industri  ekspolorasi  minyak  bumi  yang  diawali  dengan menentukan kriteria-kriteria yang berpengaruh terhadap pemilihan fuel  object mana  yang  akan  diisi  BBM terlebih dahulu (penjadwalan berdasarkan ranking) oleh SPOB.  Langkah  pertama  yang  akan  dilakukan  adalah klasterisasi  area  untuk  membagi  area  kerja  masing- masing  SPOB.  Karena  terdapat  3  SPOB,  maka fuel
object akan dikelompokkan menjadi  3 klaster.  Langkah berikutnya  adalah  melakukan  pembuatan  struktur hierarki  AHP,  dimulai  dengan  menentukan  kriteria  apa saja  yang  mempengaruhi  penjadwalan  pengisian  BBM, hal  ini  dilakukan  dengan  metode  wawancara  langsung dengan  tiga  orang  responden  dari  pihak  yang bertanggung  jawab  terhadap  penjadwalan  pengisian BBM fuel  object dari  departemen fuel  management . Supaya  AHP  yang  terbentuk  dapat  digunakan  untuk mengevaluasi alternatif yang selalu berubah-ubah, maka setiap  kriteria  akan  dibagi  menjadi  beberapa  skala intensitas.  Kemudian  setelah  mendapatkan  kriteria  dan intensitas untuk masing-masing kriteria, maka responden  akan  diminta  untuk  mengisi  kusioner pairwise  comparison pada  masing  masing  kriteria  dan intensitas.  Seteleh  diperoleh  bobot  untuk  setiap  kriteria dan  juga  bobot  untuk  setiap  intensitas  pada  masing- masing  kriteria,  selanjutnya  khusus  untuk  bobot intensitas  pada  setiap  kriteria  diubah  ke  dalam  bentuk ideal.  Dalam  hal  ini,  bobot  intensitas  dibagi  dengan bobot tertingginya. Dengan demikian, intensitas dengan bobot  tertinggi  akan  memiliki  nilai  1.  Setelah  kriteria dan  sub  kriteria  tersebut  dibobot  maka  dilakukan penilaian  ( scoring )  terhadap  semua fuel  object yang didasarkan  pada  bobot  kriteria  dan  intensitas  yang melekat  pada  masing-masing fuel  object tersebut. Analisa  pengambilan  keputusan  didasarkan  pada peringkat skor untuk setiap klaster.

## 2.1 Sumber Data
Sumber  data  dari  penelitian  ini  adalah  data primer  industri  ekspolorasi  minyak  bumi.  Responden penelitian  ini  adalah  para  pengambil  keputusan (koordinator)  dari  departemen fuel  management yang memang  sudah  mempunyai  hak  dalam  pengambilan keputusan  penyusunan  penjadwalan  pengisian  BBM pada fuel  object sebelumnya,  sudah  berpengalaman selama  bertahun-tahun  dan  dianggap  profesional  dalam bidang  tersebut.  Total  responden  adalah  sejumlah  3 orang.  Serta  data  sekunder  juga  digunakan  sebagai pelengkap  dalam  proses  penjelasan  kriteria  dan subkriteria  penyusun  struktur  hierarki  AHP  yang dirancang.  Data  sekunder  berupa  SOP  dan  data informasi  bulan  November  2020  mengenai  posisi, status,  kondisi  BBM  tersisa,  kondisi  lokasi,  dan informasi  lainnya  yang  terkait  dengan  masing-masing fuel object dan SPOB.

## 2.2 Variabel Penelitian
Variabel  pada  penelitian  ini  adalah  satu  set alternatif fuel  object per  area  kerja  yang  sudah  di klaster, terdiri dari beberapa jenis, yaitu: kapal LCT dan TB lainnnya, kapal operasional drilling rig , crane barge konstruksi,  dan  site shore  tank. Adapun  kriteria  yang digunakan antara lain adalah: fuel  remaining  day , jarak kapal SPOB dan kapal yang akan diisi, jenis kapal yang akan  diisi,  status  kapal,  kondisi  cuaca  dan  lingkungan kapal  yang  akan  diisi,  serta  kriteria  lain  yang  akan didapat saat proses wawancara dengan pihak responden.

## 2.3 Analisis Data
Analisis  data  pada  penelitian  ini  diawali  dengan melakukan  klasterisasi 35 titik lokasi area kerja dengan metode  hierarki agglomerative , complete  linkage dan perhitungan  jarak  tiap  titik  menggunakan euclidean distance ,  sedangkan  hasil  klasterisasi  akan  ditampilkan dalam bentuk dendogram. Selanjutnya dengan menggunakan  menggunakan  pendekatan  metode rating approach  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  maka proses  perankingan fuel  object pada  masing-masing klaster  bisa  dilakukan.  Pelaksanaannya  mengikuti langkah sebagai berikut:
1. Penyusunan  hierarki  akan  disusun  kedalam  4  level, yaitu  level  0  adalah  tujuan,  level  1  adalah  kriteria, level  2  adalah  subkriteria  dan  level  3  adalah alternatif.
2. Membuat  matriks  berpasangan  untuk  level  1.  Dari matriks  tersebut  dapat  ditentukan  nilai 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 dan melakukan  pengecekan  aturan  konsistensi  dengan menggunakan rumus:
𝐶𝐼 = 𝜆 𝑚𝑎𝑘𝑠 −𝑛 𝑛−1 (1) Di  mana,  CI  adalah  indeks  konsistensi;  λ maks adalah eigenvalue maksimum;  dan  n  adalah  orde  matriks. Setelah  mengetahui  nilai  CI,  maka  baru  bisa ditentukan nilai CR.
𝐶𝑅 = 𝐶𝐼 𝑅𝐼

## (2)
Di mana  CR adalah rasio  konsistensi  dan  RI adalah indeks  random  (nilai  disesuaikan  dengan  orde matriks).  Dalam  model  AHP,  matriks  perbandingan yang dapat diterima yaitu jika nilai rasio  konsistensi (CR) ≤ 0,1 (Ilhami, 2017).
Setelah  memenuhi  persyaratan  konsistensi maka baru dilakukan perhitungan pembobotan untuk masing masing kriteria dan subkriteria (dengan total jumlah pembobotan adalah 1).
3. Membuat  matriks  berpasangan  untuk  intensitas rating  pada  masing  masing leaf kriteria  yang  telah ditentukan  dan  melakukan  pengecekan  konsistensi matriksnya.  Kemudian  melakukan  pembobotan (dengan  total  jumlah  pembobotan  adalah  1), selanjutnya  mengubah  hasil  pembobotan  intensitas rating  tersebut  dalam  bentuk ideal  form  rating (membagi  nilai  bobot  yang  sudah  dinormalisasi dengan  nilai  bobot  tertinggi)  dan  selanjutnya masing-masing intensitas akan disusun secara rating sesuai dengan nilainya.
4. Melakukan  proses  penilaian  untuk  masing-masing alternatif  yang  disediakan  dan  melakukan  proses perankingan.

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Klasterisasi Lokasi Fuel Object Analisis cluster adalah teknik untuk mengelompokkan  pengamatan  yang  serupa  ke  dalam beberapa cluster berdasarkan nilai pengamatan beberapa variabel  untuk  setiap  individu.  Analisis cluster mirip dalam konsep dengan analisis diskriminan. Keanggotaan  kelompok  dari  sampel  pengamatan
diketahui  di  awal  sementara  tidak  diketahui  untuk pengamatan sebelumnya (Sinharay, 2010).
Fuel  object merupakan  entitas  paling  akhir  dari proses  pendistribusian  BBM,  BBM  pada fuel  object akan diisi  langsung oleh SPOB. Fuel  object terdiri  dari dua  kategori  yaitu  stasioner  yang  menetap  di  suatu lokasi dan dinamis yang berpindah-pindah. Berdasarkan data  yang  didapat  dari  departemen fuel  management pada bulan November 2020, total fuel object berjumlah 97 yang tersebar diberbagai lokasi.
Klasifikasi fuel  object dapat  dibagi  menjadi  4 kategori  yaitu site  shore  tank dengan  kode  nama  FO- SST-xx, rig pengeboran dengan kode nama FO-DR-xx, barge /kapal  intervensi  sumur  dengan  kode  nama  FO- WIB-xx, crane barge konstruksi dengan kode nama FO- CCB-xx,  kapal  LCT  dan tug  boat lainnya  dengan  kode nama  FO-LCTB-xx. Gambar  2 disajikan  sebaran  97 fuel object di lokasi kerja.
Dasar  dari  proses  klasterisasi  ini  menggunakan data  koordinat  dari  masing-masing  lokasi  ( latitude dan longitude ).  Tujuan  dari  proses  klasterisasi  adalah untuk menyederhanakan  proses  permodelan  distribusi  BBM, sehingga  setiap  SPOB  nantinya    akan  memiliki  area kerja masing-masing.
Proses  klasterisasi  ini  dilakukan  menggunakan software Minitab  versi  19,  dengan  inputan  data  berupa koordinat  ( latitude  dan  longitude )  untuk  35  titik  lokasi yang  merepresentasikan  wilayah  operasi  perusahaan. Dengan  bantuan software Minitab,  klasterisasi  akan dilakukan  dengan  metode  hierarki agglomerative, complete  linkage dan  perhitungan  jarak  tiap  titik menggunakan euclidean distance. Dasar proses klasterisasi dengan menggunakan metode agglomerative adalah  dengan  cara  menggabungkan  2  entitas  dengan jarak  terdekat  yang  dianggap  memiliki  nilai similarity tertinggi.
Gambar 2. Peta Sebaran Lokasi Fuel Object (sumber: olahan http://maps.google.com/)
Proses  klasterisasi  ini  dilakukan  menggunakan software Minitab  versi  19,  dengan  inputan  data  berupa koordinat  ( latitude  dan  longitude )  untuk  35  titik  lokasi yang  merepresentasikan  wilayah  operasi  perusahaan. Dengan  bantuan software Minitab,  klasterisasi  akan dilakukan  dengan  metode  hierarki agglomerative, complete  linkage dan  perhitungan  jarak  tiap  titik menggunakan euclidean distance. Dasar proses klasterisasi dengan menggunakan metode agglomerative adalah  dengan  cara  menggabungkan  2  entitas  dengan jarak  terdekat  yang  dianggap  memiliki  nilai similarity tertinggi.  Hasil  klasterisasi  disajikan  dalam  bentuk dendogram. Dendogram ini  akan  menggambarkan  nilai
koefisien  jarak  dalam  setiap  langkah  dan  bagaimana cluster terbentuk (Usman, 2013). Masing-masing fuel  object telah  diklasifikasikan berdasarkan klaster lokasi. Klaster 1 terdiri  dari 48 fuel object yang  tersebar  pada  lokasi  α1,  α2,  α4  dan  α5. Klaster  2  terdiri  dari  21 fuel  object yang  tersebar  pada lokasi β1, β4, β7, β8, β9, dan β10. Klaster 3 terdiri dari 23 fuel  object yang tersebar pada lokasi  γ1, γ2, γ3, γ5, γ8, γ9, γ13, dan γ15. Setelah didapatkan klasterisasi titik lokasi  area  kerja,  maka  bisa  dihitung  data  jarak fuel object terhadap  SPOB  pada  masing  masing  klaster. Untuk memperjelas hasil pembagian area menggunakan klasterisasi maka berikut disajikan pada Gambar 3 .
Gambar 3. Peta Hasil Proses Klasterisasi Titik Lokasi Kerja (sumber: olahan http://maps.google.com/ )
Gambar 4 . Struktur Hierarki Penjadwalan Distribusi BBM Menggunakan SPOB

## 3.2 Struktur Hierarki
Penyusunan  struktur  hierarki  dilakukan  untuk mempermudah proses pengambilan keputusan. Sebelum melakukan  proses  penyusunan  struktur  hierarki, dilakukan pengumpulan  informasi yaitu dengan melakukan  wawancara  langsung  kepada  3  responden yang  berkompeten  pada  bidang  tersebut.  Berikut  pada Gambar 4 disajikan struktur hierarki AHP.
Struktur  hierarki  penjadwalan  distribusi  BBM menggunakan  SPOB  terdiri  dari  4  tingkatan.  Pada tingkat  pertama  (level  1)  adalah  puncak  hierarki  yang merupakan  tujuan  dari  sistem  yang  akan  diselesaikan yaitu  berupa  penentuan  prioritas fuel  object mana  yang akan  diisi  BBM  terlebih  dahulu  oleh  SPOB.  Pada tingkat  kedua  (level  2),  terdiri  dari  kriteria  utama  yang mempengaruhi  secara  langsung  tujuan  atau  penentuan keputusan  yang  akan  diambil  oleh decision  maker . Kriteria  utama  tersebut  terdiri  dari  4  bagian,  yaitu prioritas  operasi, fuel  remaining  day  fuel  object ,  jarak SPOB dengan fuel object , dan akses menuju fuel object . Pada tingkat  ketiga (level 3), yaitu berupa  kriteria  yang berhubungan langsung dengan fuel object . Terdiri dari 6 subkriteria prioritas operasi, 5 subkriteria fuel remaining day  fuel  object ,  5  subkriteria  jarak  SPOB  dengan fuel object dan 3 subkriteria akses menuju fuel object . Pada tingkat  keempat  (level  4)  yaitu fuel  object yang merupakan satu set alternatif dari penjadwalan distribusi BBM  menggunakan  SPOB.  Masing-masing fuel  object ini nantinya akan dinilai berdasarkan kriteria pada level 4,  dan  selanjutnya  hasil  penilaian  tersebut  akan dijadikan dasar penentuan penjadwalan distribusi BBM.

## 3.3 Perhitungan Bobot
Perbandingan
berpasangan ( pairwaise comparison) digunakan  pada  kuesioner    untuk mengetahui  nilai  tingkat  kepentingan  dari  kriteria  dan subkriteria.  Selanjtunya  hasil  pengisian  kuesioner  akan diolah  untuk  mendapatkan  nilai  bobot.  Proses pembobotan  dilakukan  dengan  metode exact  method (eigenvector) .  Berdasarkan  hasil  kuesioner  yang dijawab  oleh  3  responden  untuk  tingkat  2  (kriteria) maka  diperoleh  nilai  rata-rata  seperti  pada Tabel  1 diperoleh nilai rata-rata untuk tingkat 2 (kriteria).
Dari  nilai  rata-rata  tersebut,  maka  diperoleh sebuah  matriks  berpasangan  (4x4)  yang  digunakan untuk  menghitung  bobot,  sehingga  diperoleh  nilai 𝜆 = 4,118 . Selanjutnya indeks konsistensi dapat dihitung.
𝐶𝐼 = 4,118 − 4 3 = 0,039
Nilai 𝐶𝐼 diubah ke bentuk rasio konsistensi ( 𝐶𝑅 )
𝐶𝑅 = 0,039
0,9 = 0,043
Nilai  CR  ≤  0,1  maka  matriks  perbandingan  untuk struktur  hierarki  level  2  sudah  memenuhi  persyaratan konsistensi.
Selanjutnya dilakukan perhitungan nilai rata-rata dari kuesioner untuk tingkat 3 (subkriteria) dari masing- masing kriteria.
• Kode A : Special Request
• Kode B : Site Shore Tank
• Kode C : Rig Pengeboran
• Kode D : Barge / Kapal intervensi sumur
• Kode E : Crane Barge Konstruksi
• Kode F : Kapal LCT dan Tug Boat lainnya
• Kode G : Kurang dari 1 hari
• Kode H : 1 hari
• Kode I : 2 hari
• Kode J : 3 hari
• Kode K : Lebih dari 3 hari
• Kode L :  8 nautical miles
• Kode M : 8,01-12 nautical miles
• Kode N : 16,01 - 20 nautical miles
• Kode O : 16,01 - 20 nautical miles
• Kode P :  20 nautical miles
• Kode  Q : Perlu air pasang sangat  tinggi.  Jika SPOB mengisi fuel  object ,  SPOB  baru  bisa  keluar  di  air pasang hari berikutnya
• Kode  R  :  Perlu  air  pasang  sedang.    Jika  SPOB mengisi fuel  object ,  SPOB  baru  bisa  keluar  di  air pasang berikutnya (± 12 jam)
• Kode S : Akses ke fuel object bebas setiap saat

## 3.4 Perhitungan Nilai Akhir
Setelah  melakukan  perhitungan  bobot  untuk masing-masing  kriteria  dan  subkriteria,  maka  langkah berikutnya  adalah  mengubah  bobot  ( weight  score) subkriteria  tersebut    dalam  bentuk  ideal  ( ideal  form) . Nilai ideal  form diperoleh  dari  hasil  pembagian  setiap nilai  subkriteria  dengan  nilai  tertinggi  diantara subkriteria  (dalam satu kriteria yang sama). Nilai bobot subkriteria  dalam  bentuk ideal  form ditampilkan  pada Tabel 2 . Berdasarkan Tabel  2 dapat  dilihat  bahwa fuel remaining  day merupakan  prioritas  tertinggi  dengan bobot  0,478,  disusul  oleh  prioritas  operasi,  akses  dan jarak.  Sedangkan  bobot  masing-masing  subkriteria sudah  berubah  dalam  bentuk ideal  form agar  sistem berada dalam kondisi open system , sehingga memungkinkan  untuk  menambah  dan  mengurangi alternatif secara langsung.
Tabel 1. Nilai Rata-Rata (Pendekatan Pembulatan) Tingkat 2 (Kriteria)
Pairwise Comparison Prioritas Operasi Fuel Remaining Day Fuel Object Jarak SPOB dengan Fuel Object Akses Menuju Fuel Object Weight Score Prioritas Operasi 1 1/2 6 6 0,370 Fuel remaining day 2 1 6 4 0,478 Jarak SPOB dengan fuel object 1/6 1/6 1 1 0,071 Akses menuju fuel object 1/6 1/4 1 1 0,081

## 3.5 Simulasi Penjadwalan dengan AHP
Setelah  mendapatkan  bobot  dari  masing-masing kriteria pada level 2 dan bobot dalam bentuk ideal untuk subkriteria  level  3  pada rating  approach AHP,  maka langkah  selanjutnya  adalah  menentukan  perankingan pada  alternatif    ( fuel  object )  untuk  masing  masing klaster  dengan  cara  mengevaluasi  setiap fuel  object didasarkan  pada  subkriteria  yang  telah  menggunakan bobot  ideal.  Agar  lebih  mudah  dipahami  berikut disajikan algoritmanya.
Klaster 1: Pada  klaster  pertama  hanya  46 fuel  object saja yang  berstatus on  hire .  Lokasi  terakhir  SPOB  1 berada pada  titik  lokasi  α2.  Berdasarkan  hasil  simulasi,  pada jadwal pertama SPOB 1 akan mengisi FO-CCB-10 yang juga  berada  di  lokasi  α2.    Kemudian  FO-SST-04  yang berada pada lokasi α1 dan terakhir adalah FO-LCTB-01 yang  berada  di  lokasi  α2.  Dari  urutan  tersebut  terlihat bahwa  rute  SPOB  1  adala  titik  α2 → α1 → α2.  Hasil simulasi  terlihat  tidak  efektif,  hal  ini  terjadi  karena bobot  untuk  jarak  0  sampai  dengan  2,5  nautical  miles dianggap sama. Akan tetapi dalam kasus ini departemen fuel  management bisa  mengatur  untuk  mengisi fuel object pada  lokasi  α2  dahulu  baru  menuju  lokasi  α1. Karena dapat dilihat bahwa dari hasil simulasi pertama, FO-LCTB-01 merupakan nomor urut ketiga, akan tetapi karena  SPOB  1  berpindah  lokasi  ke  α1,  maka  ketika dijalankan simulasi  kedua, hasilnya  menujukkan bahwa FO-LCTB-01  juga  merupakan  prioritas  selanjutnya yang  harus  diisi.  Artinya  jika  urutan  pengisian  kedua dan ketiga  diubah maka tidak berpengaruh. Di  samping itu  selisih  bobot  masing-masing fuel  object ranking pertama  sampai  dengan  ketiga  juga  tidak jauh  berbeda. Untuk urutan 4 dan 5 adalah FO-DR-01 dan FO-DR-02.
• Klaster 2:
Pada klaster kedua hanya 20 fuel object saja yang berstatus on  hire .  Lokasi  terakhir  SPOB  2  berada  pada titik lokasi β4. Berdasarkan hasil simulasi, pada  jadwal pertama  SPOB  2  akan  mengisi  FO-CCB-11  yang  juga berada  di  lokasi  β4.    Kemudian  FO-SST-08  dan  FO- CCB-05  yang  sama-sama  berada  pada  lokasi  β9  dan terkahir FO-CCB-08 yang berada pada titik lokasi β10.
• Klaster 3:
Klaster  kedua  terdiri  dari  23 fuel  object dan lokasi  terakhir  SPOB  3  berada  pada  titik  lokasi  γ8. Berdasarkan hasil simulasi, pada jadwal  pertama SPOB 3  akan  mengisi  FO-SST-01  yang  berada  di  lokasi  γ1. Kemudian  FO-CCB-03  yang  berada  di  lokasi  γ1  dan yang terakhir adalah FO-CCB-02 yang berada pada titik lokasi γ2.

## 3.6  Perbandingan  Penjadwalan  Hasil  Simulasi dengan dan Pelaksanaan Di Lapangan
Setelah  mendapatkan  penjadwalan  dari  hasil simulasi,  maka  akan  dibandingkan  dengan  jadwal  yang telah disusun oleh pihak coordinator

## 3.7  Perbandingan  Penjadwalan  Hasil  Simulasi dengan dan Pelaksanaan Di Lapangan
Setelah  mendapatkan  penjadwalan  dari  hasil simulasi,  maka  akan  dibandingkan  dengan  jadwal  yang telah disusun oleh pihak koordinator. Jika dibandingkan hasil  simulasi  dengan  penjadwalan  oleh  koordinator untuk 5 fuel object pada klaster 1. Terlihat bahwa urutan pertama jadwal koordinator adalah FO-SST-04, sedangkan  pada  simulasi  adalah  FO-CCB-10.  Hal  ini
Tabel 2. Nilai Bobot Subkriteria Dalam Ideal Form Bobot Bobot Prioritas pengisian fuel object Prioritas operasi 0,370 Rig pengeboran 1 Site shore tank 0,543 Barge / kapal intervensi sumur 0,400 Crane barge konstruksi 0,307 Special request 0,126 Kapal LCT dan T ug boat lainnya 0,091 Fuel remaining day fuel object 0,478 Kurang dari 1 hari 1 1 hari 0,729 2 hari 0,345 3 hari 0,159 Lebih dari 3 hari 0,074 Jarak SPOB dengan fuel object 0,071 8 nautical miles ( 2 jam perjalanan SPOB) 1 8.01-12.0 nautical miles (2-3 jam perjalanan SPOB) 0,498 12.01-16.0 nautical miles (3-4 jam perjalanan SPOB) 0,306 16.01-20.0 nautical miles (4-5 jam perjalanan SPOB) 0,177 20 nautical miles ( 5 jam perjalanan SPOB) 0,104 Akses menuju fuel object 0,081 Akses ke fuel object bebas setiap saat 1 Perlu air pasang sedang. Jika SPOB mengisi fuel object , SPOB baru bisa keluar di air pasang berikutnya (±12 jam) 0,258 Perlu air pasang tinggi. Jika SPOB mengisi fuel object , SPOB baru bisa keluar di air pasang hari berikutnya 0,111
mungkin  terjadi  karena  pihak  koordinator  menganggap FO-SST-04  merupakan  jenis site  shore  tank yang  lebih prioritas  untuk  diisi  dibandingkan  dengan  FO-CCB-10 yang  merupakan  jenis crane  barge konstruksi.  Akan tetapi  jika  dilihat  juga  kriteria  yang  lain,  ternyata fuel remaining  day FO-CCB-10 bernilai  -82 hari  sedangkan FO-SST-04  adalah  1  hari,  serta  jarak  lokasi  SPOB  1 lebih  dekat  dengan  lokasi  FO-CCB-10.  Artinya  secara evaluasi  nilai  berdasarkan  kriteria  yang  ada,  FO-CCB- 10  lebih  prioritas  untuk  diisi.  Urutan  kedua  jadwal koordinator adalah FO-LCTB-02. Tentu saja koordinator  memiliki  alasan  mengapa  memilih  FO- LCTB-02,  walaupun  sebenarnya  jarak  antara last position SPOB 1(α1) dan FO-LCTB-02 (γ1) cukup jauh yaitu  42,6  nautical  miles.  Ternyata  berdasarkan update data  lokasi,  FO-LCTB-02  akan  bergerak  dari  titik  γ1 menuju  titik  lokasi  α2.  Akhirnya  dari  perspektif koordinator  akan  menjadi  lebih  efektif  untuk  mengisi juga FO-LCTB-02 yang akan sama-sama berada di titik lokasi  pengisian  urutan  ketiga  (FO-WIB-01).  Padahal jika  FO-LCTB-02  dievaluasi  berdasarkan  kriteria prioritas operasi termasuk kedalam jenis kapal LCT dan tug  boat lainnya,  dan  dari  kriteria fuel  remaining  day juga  hanya  2  hari.  Artinya  apabila  dinilai,  sebenarnya FO-LCTB-02  tidak  termasuk  kedalam  prioritas  untuk diisi.  Untuk  urutan  ketiga  adalah  FO-WIB-01,  dalam evaluasi  nilai  kriteria  prioritas  operasi  termasuk kedalam  jenis  kapal  intervensi  sumur  dan fuel remaining  day nya  adalah  2  hari.  Artinya  jika  dinilai juga  dengan  kriteria  yang  ada,  ternyata  juga  bukan termasuk prioritas. Akan tetapi jika dilihat ternyata FO- WIB-01  berada  di  lokasi  yang  sama  dengan  urutan pengisian berikutnya. Secara umum tanpa memperhatikan urutan, hanya terdapat 2 fuel object saja yang  sama  antara  hasil  simulasi  dengan  jadwal  yang dibuat oleh koodinator.
Pada  klaster  2,  terlihat  jadwal  pengisian  hanya berbeda  pada  urutannya  saja,  sedangkan  4 fuel  object yang  terpillih  adalah  sama.  Berdasarkan  hasil  simulasi urutan  pertama  adalah  FO-CCB-11l  lokasi  β4, kemudian FO-SST-08 dan FO-CCB-05 di lokasi β9, dan FO-CCB-08  di  lokasi  β10.  Jika  dibandingkan  dengan urutan  lokasi  jadwal  koordinator  pada  tabel  6,  maka urutan  dari  jadwal  lokasi  hasil  simulasi  akan  terlihat lebih  efektif.  Selanjutnya  pada  klaster  3  terlihat  jadwal hasil  simulasi  dan  koordinator  memiliki  urutan  yang sama persis yaitu FO-SST-01 dan FO-CCB-03.

## 4. Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  perhitungan  bobot  dengan AHP,  maka  dasar  pertimbangan  yang  dapat  digunakan untuk  pengambilan  keputusan  dalam  penjadwalan pengisian  BBM  pada fuel  object di  area  kerja  industri ekspolorasi  minyak  bumi  yaitu  kriteria fuel  remaining day  fuel  object dengan  bobot  0,478; prioritas  operasi dengan  bobot  0,370;  akses  menuju fuel  object dengan bobot 0,081; dan kriteria jarak SPOB dengan fuel object dengan  bobot  0,071.  Adapun  subkriteria  intensitas rating  pada  masing  masing leaf kriteria  dalam  bentuk bobot ideal  form digunakan  untuk  mengevaluasi  nilai
dari  masing  masing fuel  object .  Pengembangan  sistem pengambilan keputusan berbasis Rating approach AHP bisa  digunakan  sebagai tools yang  sangat  baik  dalam penentuan ranking fuel object sebagai dasar pertimbangan  untuk  mendapatkan  sebuah  sistem penjadwalan  pengisian  BBM  yang  terukur  dan  dapat dipertanggungjawabkan.  Perbandingan  hasil  antara simulasi dan jadwal yang dibuat oleh koordinator hanya terdapat sedikit perbedaan saja terutama untuk klaster 1. Akan  tetapi  terlihat  bahwa  penggunaan  sistem penjadwalan  dengan  metode rating  approach AHP dinilai  lebih  konsisten  karena  hasil  penjadwalannya didasarkan pada evaluasi nilai dengan bobot yang sudah ditentukan  dan  disepakati  bersama,  sehingga  alasan pemilihan urutan pengisian akan menjadi transparan dan jelas, serta dapat meminimalisir perbedaan penjadwalan antar koordinator karena perbedaan subjektivitas.

## 5. Daftar Pustaka
Arditiya,  Maulita,  Rahmat,    Qudsia,  T.A.,  (2020).
Implementasi K3LL (Keselamatan Dan Kesehatan  Kerja  Serta  Lindung  Lingkungan) dalam Proses Bunker Kapal SPOB di PT Cindara Pratama  Lines  Balikpapan. Jurnal  Maritim , 10 (2), 50-58. Dočkalíková, I., and Kashi, K. (2013).
Employees`Recruitment:  Selecting  The  Best Candidates by The Utilization of AHP and WSA Method. International  Days  of  Statistics  and Economics , 347–356.
Guritno,  S.,  dan  Triwibowo,  P.  (2018).  Upaya Meningkatkan Peran Dynamic Positioning Operator  (DPO)  dalam  Mengoperasikan  Kapal OSV  dengan  Dynamic  Positioning  System.
Jurnal Saintek Maritim , Vol. 17 (2), 1-14. Gusmery,  I.,  dan  Rachman,  A.  (2013). Optimasi  Rute dan  Jadwal  Pelayanan  Pengisian  BBM  MFO 380 bagi Kapal-Kapal Tujuan Luar Negeri untuk Wilayah  Kaltim  dan  Kalsel .  Depok:  Universitas Indonesia.
Http://maps.google.com/,  diakses  pada  tanggal  6 November 2020 pukul 13:00 WIB.
Ilhami,  R.S.,  dan  Rimantho,  D.  (2017).  Penilaian Kinerja  Karyawan  dengan  Metode  AHP  dan Rating  Scale . Jurnal  Optimasi  Sistem  Industri, 16 (2), 150-157.
Mujito.,  Prasetyo,  B.  H.,  Subandi.,  Anubhakti,  D.,  dan Widjaja,  A.  (2018).  Selection  of  Prospective Employees  Using  Analytical  Hierarchy  Process (AHP)  and  ISO  9126. International  Conference on Applied Information Technology and Innovation (ICAITI) , 41-45.
Norddin,  N.  I.,  Ahmad,  N.,  dan  Yusof,  Z.  M.  (2015). Selecting  Best  Employee  of  the  Year  Using Analytical  Hierarchy  Process. Journal  of  Basic and Applied Scientific Research, 5(11),72-76.
Rodrigues, V.P., Morabito, R., Yamashita, D., da Silva, B.,  Ribas, P. (2016). Ship Routing with Pickup and  Delivery  for  a  Maritime  Oil  Transportation
System:  MIP  Model  and  Heuristics. Systems ,
4 (3), 31.
Saaty,  T.  L.  (1980). The  Analytic  Hierarchy  Process . McGraw-Hill, New York.
Sinharay,  S.  (2010). An  Overview  of  Statistics  in
Education. International Encyclopedia of Education . Amsterdam: Elsevier Ltd.
Tseng,  P.,  and  Cullinane,  K.  (2018).  Key  criteria influencing  the  choice  of  Arctic  shipping:  a
fuzzy analytic hierarchy process model. Maritime Policy  Management, 45 (4), 422-438. Usman,  H.,  dan  Sobari,  N.  (2013). Aplikasi  Teknik Multivariate  Untuk  Riset  Pemasaran .  Jakarta: Raja Grafindo Persana.
Yuliani,  I.  D.  A.  E.  (2013).  Sistem  Pendukung Keputusan Pemilihan Karyawan Terbaik
Dengan  Metode  Analytical  Hierarchy  Process. Sisfotenika , 3(2), 105-114.