ANALISIS KINERJA TERMINAL MULTIPURPOSE
TELUK LAMONG
Roni Yudha Pranata
Mahasiswa Jurusan Teknik Sistem Perkapalan
Fakultas Teknologi Kelautan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember Surabaya
Abstrak
Untuk mengantisipasi kebutuhan terminal barang di masa mendatang melalui layanan pelabuhan, PT Pelindo III (Persero) mempercepat realisasi Terminal Multipurpose Teluk Lamong yang berlokasi di Teluk Lamong, Gresik - Jawa Timur. Hal ini diharapkan menjadi salah satu cara mengurangi stagnasi arus kapal maupun barang di Pelabuhan Tanjung Perak. Fasilitas Terminal Multipurpose Teluk Lamong pada awal pengoperasian sebagai berikut: 1 dermaga petikemas internasional, 3 dermaga petikemas domestik, 1 dermaga curah kering,
Container yard, Stockpile, 5 unit Container Crane (CC), 1 unit Shipunloader, 1 unit Conveyor,
dan 10 unit Automatic Stacking Crane (ASC), dan 30 unit Headtruck. Permasalahan yang diangkat dalam studi ini adalah bagaimana kinerja pelayanan Terminal Multipurpose Teluk Lamong jangka panjang dan bagaimana pengembangan pelabuhan untuk mengantisipasi peningkatan arus barang di masa datang terpenuhi. Metode yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode simulasi model skenario yang menggunakan software ARENA 5.0. Sedangkan untuk meramalkan arus petikemas dan arus curah kering menggunakan metode analisis regresi linier. Indikator kinerja pelayanan operasional pelabuhan seperti nilai Berth
Occupancy Ratio (BOR), Yard Occupancy Ratio (YOR), dan Utilitas peralatan akan digunakan
untuk menilai Kinerja Pelayanan Operasional Terminal Multipurpose Teluk Lamong.
Keywords: Simulasi Terminal, BOR, YOR, ARENA
PENDAHULUAN
Untuk mengantisipasi kebutuhan terminal barang di masa mendatang melalui layanan pelabuhan, Pelindo III (persero) mempercepat realisasi Terminal Multipurpose Teluk Lamong yang diperkirakan beroperasi awal 2014. Hal ini diharapkan menjadi salah satu cara mengurangi stagnasi arus kapal maupun barang di Pelabuhan Tanjung Perak. Dari kajian internal PT Pelindo III, pada tahap awal yang mulai dioperasikan tahun 2014, Terminal Multipurpose Teluk Lamong akan dioperasikan untuk melayani bongkar muat petikemas internasional maupun domestik sebanyak 600.000 TEU’s, serta curah kering sebanyak 1.000.000 ton. Adapun fasilitas dan sarana pada operasional bongkar muat di Terminal Multipurpose Teluk Lamong sebagai berikut: pada dermaga internasional akan tersedia dermaga sepanjang 500x80 meter yang terdiri dari dermaga internasional di sisi luar dan dermaga domestik di sisi dalam, lapangan curah kering (stockpile) seluas 6 Ha dan lapangan petikemas (container
yard) seluas 15 Ha. Fasilitas peralatan di
dermaga internasional pada tahap awal
direncanakan tersedia 5 unit Container
Crane (CC), 30 unit Headtruck, dan 10 unit Automatic Stacking Crane (ASC) untuk
bongkar muat petikemas, 1 unit
Shipunloader dan 1 unit Conveyor untuk
bongkar muat curah kering. Dengan permintaan arus barang baik petikemas maupun curah kering yang pasti akan mengalami kenaikan setiap tahunnya, maka perlu dilakukan suatu kajian terhadap kinerja pelayanan operasional pada bongkar muat petikemas maupun curah kering pada kondisi fasilitas Existing dan bagaimana pengembangan pelabuhan dengan berbagai model skenario sampai 20 tahun kedepan.
TINJAUNAN PUSTAKA
Menurut Undang-Undang Nomor 17 Tahun 2008 tentang pelayaran, pelabuhan adalah tempat yang terdiri dari daratan dan perairan di sekitarnya dengan batas-batas tertentu sebagai tempat kapal bersandar atau berlabuh, naik/ turun penumpang, dan/atau bongkar muat barang yang dilengkapai dengan fasilitasnya dan/atau pelayaran dan kegiatan penunjang pelabuhan serta sebagai tempat
perpindahan intra dan antar moda transportasi.
Secara umum fasilitas pokok yang harus dipunyai pelabuhan terdiri dari:
Fasilitas tambat
Fasilitas penumpukan dan penyimpanan
Peralatan
Indikator Kinerja Pelayanan Pelabuhan
a. Perhitungan Kinerja Pelayanan Kapal (Indikator Service)
b. Perhitungan Utilitas Peralatan Bongkar Muat (Indikator Utilitas)
Utilitas peralatan adalah suatu ukuran waktu dari suatu peralatan dimana peralatan tersebut benar-benar melakukan kegiatan sesuai dengan fungsinya dan dinyatakan dalam persen.
c. Perhitungan Produkvitas Bongkar Muat
(Indikator Output)
Berth Occupancy Ratio (BOR)
Perbandingan antara jumlah waktu pemakaian tiap dermaga yang tersedia dengan jumlah waktu siap operasi dermaga selama periode waktu tertentu, yang dinyatakan dengan prosentase (%).BOR hanya dihitung untuk kapal yang bertambat secara merapat di dermaga.Untuk dermaga yang terbagi menjadi beberapa tambatan, maka pemakaian dermaga tidak dipengaruhi oleh panjang kapal.Dermaga yang tidak terbagi menjadi beberapa tambatan, perhitungan pemakaian dermaga didasarkan pada panjang kapal ditambah 5 meter sebagai factor pengaman.
(( ) )
Yard Occupancy Ratio (YOR)
Perbandingan yang dinyatakan dalam prosentase antara jumlah pemakaian ruang penumpukan petikemas yang dihitung dengan satuan TEU’s dengan kapasitas lapangan penumpukan petikemas.
(( ) )
( )
Simulasi
Simulasi sistem adalah teknik pemecahan problema melalui pengantar penampilan model dinamik dari sistem yang dikaji. Klasifikasi simulasi sistem dibagi menjadi 2 yaitu: sistem kontinu dan sistem diskrit. (Dwitagama, 2001).
Simulasi sistem kontinu adalah simulasi suatu sistem yang aktivitas utamanya menyebabkan perubahan yang halus pada data dari elemen-elemen yang disimulasikan pada sistem. Variabel-variabel model yang berubah secara kontinu berdasarkan waktu.
Model simulasi diskrit event adalah pemodelan dari suatu sistem yang berubah menurut waktu yang diwujudkan dengan perubahan pada waktu-waktu yang diwujudkan dengan perubahan pada waktu-waktu tertentu atau dengan kata lain sistem yang berubah terhitung pada skala waktu tertentu.
Metode Peramalan
Berikut ini merupakan penjelasan dari
regresi linier. a. Regresi Linier
Regresi linier merupakan model regresi
yang paling sering digunakan karena mudah digunakan dan diinterprestasikan hasilnya. Ada dua jenis model regresi linier yaitu model regresi linier tunggal dan
regresi linier berganda.
- Regresi Linier Tunggal secara
matematis dapat dirumuskan seperti dalam persamaan berikut:
Keterangan:
Y = variabel tak bebas X = variabel bebas
b0 = konstanta regresi untuk X=0 b1= konstanta arah regresi linier dan menyatakan perubahan rata-rata variabel Y untuk setiap perubahan X sebesar satu unit.
- Regresi Linier Berganda secara matematis dapat dirumuskan seperti dalam persamaan berikut:
Keterangan:
Y = variabel tak bebas X = variabel-variabel bebas
b0 = parameter-parameter dari persamaan regresi
b. Uji Statistik Dalam Analisis Regresi
Pengujian yang diperlukan dalam analisis regresi dapat dibagi menjadi uji parameter, uji keberartian regresi, dan uji ketidakpasan model. Uji parameter berdasarkan uji t atau uji F-parsial, uji keberartian model regresi dengan uji F keseluruhan, persentase keragaman yang dijelaskan dengan Fi, dan uji ketidakpasan model dengan analisis sisaan dan uji
Durbin- Watson. (Arianto, 2010).
- Uji parameter
Uji-t: untuk menguji independen/ keterikatan antar variabel atau uji keberartian koefisien regresinya
dengan menggunakan statistic uji t (t-student).
- Uji Keberartian Regresi:
Pengujian ini berguna untuk melihat apakah terdapat hubungan regresi antara variabel-variabel bebas (independent) X1, X2, X3,…, Xn dengan variabel tak bebasnya (dependent) Y, yang juga disebut uji signifikasi regresi, dengan menggunakan statistic uji F, yaitu: Untuk tingkat kepercayaan sebesar (1-α), maka Ho akan diterima apabila F hitung ≤ F tabel, dengan:
Mean Square Error (MSE): dihitung
untuk mengetahui besarnya tingkat kesalahan/ penyimpangan.
Di samping uji F, statistik yang penting dalam analisis regresi adalah R2, yaitu menyatakan tingkat hubungan linier antara variabel tak bebas dengan variabel-variabel bebasnya. Suatu model dianggap mempunyai kedekatan dengan data jika nilai R2-nya besar
atau mendekati nilai 1. Sebaliknya suatu model dianggap tidak represensatif jika nilai R2 semakin kecil atau mendekati 0.
Berikut ini merupakan persamaan dari Koefisien Determinasi (R2)
Keterangan:
R2: koefisien determinasi N: jumlah data
X: kumpulan data variabel bebas Y: kumpulan variabel tak bebas
R2 dapat mengambil nilai maksimum 1 (atau 100%) bila semua nilai X berbeda. Bila dalam datanya ada runtutan yang diulang, maka nilai R2 tidak mungkin mencapai 1, secocok apapun modelnya bagi data tersebut.
- Uji Durbin Watson
Uji ini dibutuhkan untuk mendeteksi korelasi serial dari sisaan yang diperoleh. Seperti yang diasumsikan, sisaan harus bersifat bebas dan menyebar, yang berarti semua korelasi serial ρs = 0.
METODOLOGI
Penelitian tugas akhir ini meliputi tiga tahap yaitu tahap awal berupa identifikasi permasalahan yang berkaitan dengan tema penelitian, penentuan maksud dan tujuan, dan studi literature berkaitan dengan materi atau tema penelitian.Tahap pertengahan berupa pengumpulan data baik primer maupun sekunder, pemrosesan data, dan pembuatan model simulasi dengan software arena.Tahap terakhir berupa analisis dan penarikan kesimpulan. Gambaran secara umum mengenai tahap-tahap pemecahan masalah dapat dilihat pada gambar berikut:
Diagram Alur Metodologi Mulai
Identifikasi Masalah
Kesimpulan dan Rekomendasi Analisa Hasil Simulasi
Studi Literatur Sesuai kondisi Real? Selesai Ya Tidak Pengumpulan Data dan Informasi
Pembuatan Model Simulasi pada Software ARENA 5.0
Verifikasi dan Validasi
Skenario A (Skenario Penambahan Alat)
Skenario B
(Skenario Pengembangan Dermaga) Proyeksi Arus Barang
ANALISA DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini, analisa akan dilakukan sesuai dengan metodologi serta disesuaikan dengan tersedianya data dan informasI. Adapun analisa akan dibagi ke dalam beberapa bagian yang merupakan urutan-urutannya, yaitu sebagai berikut:
Pembuatan Simulasi pada ARENA
Pada beberapa proses pada model simulasi menggunakan model-model distribusi. Karena terminal ini belum beroperasi maka untuk setiap distribusi waktu di setiap proses menggunakan pendekatan penelitian sebelumnya yang berkaitan dengan proses bongkar muat di pelabuhan. Apabila tingkat kedatangan bersifat random karena tergantung dari fasilitas lainnya, maka menggunakan distribusi poisson, sedangkan untuk distribusi antar waktu kedatangan menggunakan distribusi eksponensial.
Penjelasan dari modul-modul yang berhubungan dengan model simulasi adalah sebagai berikut ini:
- Kedatangan kapal
Menggunakan modul create, mewakili waktu antar kedatangan kapal yang akan melakukan bongkar/muat di TMTL. Untuk ekspresi distribusinya menggunakan poisson.
- Proses antri
Menggunakan modul hold, mewakili proses antri jika dermaga penuh. Untuk
type-nya menggunakan scan for
condition yang berarti jika dermaga ada
yang kosong maka kapal bisa ke proses selanjutnya.
- Proses pemilihan dermaga
Menggunakan modul decide, mewakili proses memilih dermaga yang kosong. Untuk type-nya menggunakan N-way
by condition yang artinya apabila salah
satu dermaga tidak ada proses bongkar muat, maka dermaga tersebut bisa di sandari kapal berikutnya.
- Proses tunda kapal
Menggunakan modul route, mewakili waktu proses kapal ditunda oleh tugboat untuk bersandar di dermaga. Untuk route time-nya menggunakan distribusi eksponensial.
- Proses persiapan bongkar muat di dermaga
Menggunakan modul process, mewakili waktu persiapan proses bongkar/muat di dermaga. Untuk Logic menggunakan
action delay, sedangkan untuk delay
type-nya menggunakan ekspresi
distribusi eksponensial. - Proses stevedoring
Menggunakan modul process, mewakili waktu memindahkan petikemas/curah kering dari kapal ke headtruck/hopper. Untuk logic menggunakan action seize
delay release, sedangkan delay
release-nya menggunakan ekspresi
distribusi eksponensial. - Proses haulage
Menggunkan modul transporter,
mewakili proses memindahkan petikemas dari dermaga ke container
yard. Jarak lintasan haulage 2 km dan
kecepatan headtruck beroperasi 35 km/jam.
- Proses persiapan bongkar muat di
container yard
Menggunakan modul process, mewakili waktu persiapan bongkar/muat di
container yard. Untuk logic
menggunakan action delay, sedangan
delay type-nya menggunakan ekspresi
distribusi eksponensial.
- Proses stacking di container yard Menggunakan modul process, mewakili waktu proses stacking di container
yard. Untuk logic menggunakan action seize delay release, sedangakan delay
type-nya menggunakan ekspresi
distribusi eksponensial. - Proses conveyor
Menggunakan modul conveyor,
mewakili proses pemindahan curah kering dari dermaga ke lapangan penumpukan. Panjang conveyor 1500 m dengan kecepatan 3 m/s.
Membandingkan Model Dengan Real System
Membandingkan hasil model simulasi dengan real system bertujuan untuk mengetahui apakah model yang dibuat sesuai dengan kondisi yang ada dilapangan atau tidak. Ada dua cara untuk menyatakan model dikatan valid atau tidak, yaitu dengan Verifikasi dan Validasi. Verifikasi merupakan membandingkan sistem tanpa uji statistik, yaitu hanya dengan melakukan pengecekan ada tidaknya error dalam model ARENA 5.0. Sedangakan validasi yakni membandingkan antara model yang telah dibuat apakah sudah sesuai dengan kondisi real system. Pada penelitian ini, metode yang digunakan yaitu metode
diketahui bahwa model yang ada sudah
verify dan valid.
Peramalan Arus Barang
Untuk meramalkan arus petikemas dan curah kering yang akan dibongkar dan muat di Terminal Multipurpose Teluk Lamong digunakan Model Regresi Linier. Sebagai variabel bebannya atau variabel prediktornya adalah PDRB Propinsi Jawa Timur.
Karena PDRB digunakan sebagai variabel bebas dalam meramalkan arus barang, maka PDRB perlu diramalkan terlebih dahulu. Untuk meramalkan PDRB digunakan regresi linier sederhana dengan Tahun sebagai variabel bebasnya. Berdasarkan hasil perhitungan dengan menggunakan program komputer SPSS ver 17, didapatkan fungsi untuk meramalkan PDRB, yaitu sebagai berikut:
Y = 184280505 + 15473355 X Keterangan:
Y: PDRB X: Tahun
Dengan nilai R2 = 0.976 dan nilai signifikan model (significan F) = 0.000 Hasil peramalan PDRB Jawa Timur tahun 2014-2034 adalah sebagai berikut:
PDRB Jawa Timur Tahun 2014-2034
Dari peramalan PDRB kemudian digunakan untuk meramalkan arus barang di kawasan Pelaabuhan Tanjung Perak. dari perhitungan diperoleh model peramalannya adalah sebagai berikut:
Untuk Petikemas Y = -307142+ 0.00193 X Keterangan:
Y: Arus Petikemas X: PDRB
Dengan nilai R2 = 0.395 dan nilai signifikan model (significant F) = 0.038
Untuk Curah Kering Y = 1261385.2 + 0.008869 X Keterangan:
Y: Arus Curah Kering X: PDRB
Dengan nilai R2 = 0.665 dan nilai signifikan model (significant F) = 0.014 Pada peramalan arus petikemas dan curah kering diatas nilainya sangat tidak signifikan semua, Hal ini dapat dilihat dari uji regresi yang menunjukan bahwa nilai keberartian
R2 yang sangat beragam dan nilai significant F yang jauh dari signifikan antara variabel bebasnya (PDRB) dengan variabel terikatnya (arus Barang). Ini dikarenakan variabel bebas atau prediktor yang digunakan untuk meramalkan arus barang di wilayah Tanjung Perak hanya menggunakan satu variabel yakni nilai PDRB saja. Apabila dengan menggunakan variabel tambahan lagi seperti jumlah penduduk, produksi industri, produksi pertanian kawasan hinterland dan metode yang digunakan peramalan regresi lainya yang memiliki tingkat ke-error-an yang lebih rendah mungkin hasilnya akan lebih signifikan.
Arus Barang Pelabuhan Tanjung Perak
2030
Rp
648,481,165.46
2031
Rp
663,954,520.81
2032
Rp
679,427,876.16
2033
Rp
694,901,231.51
2034
Rp
710,374,586.86
2025
Rp
571,114,388.70
2026
Rp
586,587,744.06
2027
Rp
602,061,099.41
2028
Rp
617,534,454.76
2029
Rp
633,007,810.11
2020
Rp
493,747,611.95
2021
Rp
509,220,967.30
2022
Rp
524,694,322.65
2023
Rp
540,167,678.00
2024
Rp
555,641,033.35
2015
Rp
416,380,835.20
2016
Rp
431,854,190.55
2017
Rp
447,327,545.90
2018
Rp
462,800,901.25
2019
Rp
478,274,256.60
Tahun
PDRB
2014
Rp
400,907,479.85
Tahun
PDRB
Arus Petikemas (Teus)ARUS Curah Kering (Ton) Tahun 2029 766381 796276 826171 856066 885961 915857 945752 975647 2014 2015 2016 2017 2018 2019 2020 2021 2022 2023 2024 2025 2026 2027 2028 1005542 1035437 1065333 2030 2031 2032 2033 2034 467429 497324 527219 557114 587009 616905 646800 676695 706590 736485 5778125 5915373 6052620 6189867 6327114 6464361 6601608 6738855 4817395 4954643 5091890 5229137 5366384 5503631 6876103 7013350 7150597 7287844 7425091 7562338 5640878
Dari hasil peramalan arus petikemas dan curah kering di wilayah Tanjung Perak akan digunakan untuk menentukan prosentase kenaikan arus petikemas dan curah kering yang akan digunakan untuk memprediksi kenaikan arus petikemas di Terminal Multipurpose Teluk Lamong. Prediksi arus petikemas dan curah kering di TMTL dikondisikan menjadi tiga kondisi, yaitu
Kondisi moderat, optimis 25 % dan Optimis 50%. Prediksi arus petikemas dan curah
kering kondisi moderat diperoleh dari hasil perhitungan berdasarkan peramalan prosentase kenaikan arus petikemas/curah kering di wilayah Tanjung Perak. Prediksi kondisi optimis 25% diperoleh dari kondisi moderat ditambah 25%. Sedangkan kondisi optimis 50% diperoleh dari kondisi moderat ditambah 50%.
Analisis Kinerja Pelabuhan Kondisi Existing Sampai 20 Tahun
Dari hasil simulasi kinerja pelayanan operasional Kondisi fasilitas Existing
Terminal Multipurpose Teluk Lamong menunjukan bahwa:
Dermaga Petikemas
Berdasarkan Standar Kinerja Pelayanan Operasional Pelabuhan yang menetapkan standar untuk Berth Occupancy Ratio(BOR) sebesar 70%,
maka untuk kondisi moderat pada tahun 2026 diprediksikan nilai BOR-nya akan mencapai 71%. Untuk kondisi Optimis 25% maka pada tahun 2021 diprediksikan nilai BOR-nya akan mencapai 73%. Untuk kondisi optimis 50% maka pada tahun 2016 diprediksikan nilai BOR-nya mencapai 71%. Untuk menurunkan nilai Berth Occupancy
Ratio (BOR) menjadi dibawah standar ideal
yang ditetapkan pemerintah maka harus dilakukan pengembangan pelabuhan dengan jalan menambahan container crane atau menambahan panjang dermaga. Prediksi nilai Berth Occupancy Ratio (BOR) dermaga petikemas kondisi existing sampai 20 tahun ke depan dapat dilihat pada Gambar 4.8 berikut.
Grafik BOR Dermaga Petikemas Fasilitas Existing
Sedangkan batas standar untuk Yard
Occupancy Ratio (YOR) yang ditetapkan
SKPOP wilayah tanjung perak sebesar 80%, maka container yard pada kondisi moderat dan optimis 25% diprediksi masih mampu menampung kenaikan arus barang sampai 20 tahun kedepan (tahun 2034). Untuk kondisi optimis 50% maka pada tahun 2031 diprediksi YOR container yard akan mencapai 81% oleh karena itu perlu dilakukan penambahan luas container yard guna menurunkan kepadatan arus petikemas di container yard.
Grafik YOR Container Yard Fasilitas Existing
Dermaga Curah Kering
Pada dermaga curah kering diprediksi nilai Berth Occupancy Ratio (BOR) dan pada stockpile nilai Yard Occupancy Ratio
(YOR) sampai 20 tahun kedepan (tahun
2034) masih bisa menampung kenaikan kapal curah kering dan arus curah kering. Nilai Berth Occupancy Ratio (BOR) dan
Yard Occupancy Ratio (YOR) di dermaga
curah kering dan stockpile sangat rendah dan jauh dari batas standar yang ditetapkan pemerintah. Hal ini menunjukan peningkatan jumlah arus kapal dan curah kering berdasarkan peramalan diatas sangat rendah, sedangkan kapasitas dermaga maupun stockpile sangat besar.
Grafik BOR Dermaga Curah Kering Fasilitas Existing
Utilitas Peralatan
Selain kinerja dermaga juga dianalisis kinerja dari peralatan bongkar muat baik petikemas maupun curah kering sampai 20 tahun kedepanya.
Dari hasil simulasi kinerja pelayanan operasional Terminal Multipurpose Teluk Lamong Kondisi fasilitas Existing
menunjukan bahwa:
Utilitas atau tingkat penggunaan peralatan bongkar muat untuk kondisi moderat diprediksi akan mencapai over
capacity (melebihi 100%) pada tahun 2028
untuk Container Crane, sedangkan untuk
ASC, Headtruck, Shipunloader dan
Conveyor tidak mengalamai over capacity
sampai tahun 2034.
Untuk kondisi optimis 25% diprediksi
Container Crane akan mengalami over capacity pada tahun 2023, Headtruck pada
tahun 2033, sedangkan untuk ASC,
Shipunloader dan Conveyor tidak
mengalami over capacity sampai tahun 2034.
Untuk kondisi optimis 50% diprediksi
Container Crane akan mengalami over capacity pada tahun 2018, Headtruck pada
tahun 2028, sedangkan untuk ASC,
Shipunloader dan Conveyor tidak
mengalami over capcity sampai tahun 2034.
Over capacity terjadi jika arus barang
yang dilayani oleh peralatan melebihi dari kapasitasnya. Apabila ini terjadi maka akan terjadi stagnasi arus barang, dan nilai utilitas peralatan yang rendah juga tidak diharapkan karena banyak peraltan yang idle ini menunjukan adanya pemborosan dalam pengadaan peralatan.
Analisa Kinerja Simulasi Skenario Perbaikan
Simulasi perbaikan dilakukan hanya pada dermaga Petikemas karena dermaga ini yang mengalami kepadatan arus kapal. Berikut ini skenario-skenario perbaikannya:
a. Skenario Perbaikan Pertama
Skenario perbaikan pertama adalah dengan menambah jumlah container crane. Berikut ini model skenario-skenario perbaikan pertama:
- Skenario 1 yaitu melakukan penambahan 1 unit container crane. Jadi jumlah total container crane sebanyak 6 unit.
- Skenario 2 yaitu melakukan penambahan 2 unit container crane.
Jadi jumlah total container crane sebanyak 7 unit.
- Skenario 3 yaitu melakukan penambahan 3 unit container crane. Jadi jumlah total container crane sebanyak 8 unit.
-
b. Skenario Perbaikan Kedua
Setelah skenario perbaikan pertama sudah tidak bisa dilakukan lagi untuk menurunkan Berth Occupancy Ratio (BOR) maka dilakukan skenario perbaikan kedua yaitu dengan penambahan jumlah dermaga. Berikut ini model skenario-skenario perbaikan kedua:
- Skenario 4 yaitu menambah 1 dermaga dengan panjang dermaga 200 m dan menambah 1 unit container crane. Jadi total dermaga sebanyak 5 dermaga dengan panjang dermaga menjadi 932 m dan total container crane 9 unit. - Skenario 5 yaitu sama seperti skenario
4, namun dilakukan penambahan 2 unit
container crane, tambahan satu
dermaga di layani oleh 2 unit container
crane. Jadi total dermaga sebanyak 5
dermaga dengan panjang dermaga menjadi 932 m dan total container
crane 10 unit.
- Skenario 6 yaitu menambah 2 dermaga dengan panjang dermaga masing-masing 200 m dan menambah 1 unit
container crane, tambahan satu
dermaga lagi dilayani satu unit
container crane. Jadi total dermaga
sebanyak 6 dermaga dengan panjang menjadi 1132 m dan total container
crane 11 unit.
- Skenario 7 yaitu sama seperti skenario 6 namun dilakukan penambahan 2 unit
container crane, tambahan satu
dermaga lagi dilayani dua unit
container crane. Jadi total dermaga
sebanyak 6 dermaga dengan panjang panjang dermaga menjadi 1132 m dan total container crane 12 unit.
Dari hasil running simulasi model skenario perbaikan didapatkan analisis sebagai berikut:
Kondisi Moderat
Nilai Berth Occupancy Ratio (pada fasilitas existing) pada tahun 2026 sudah melebihi standar ideal, oleh karena itu perlu
dilakukan skenario perbaikan pertama yaitu skenario penambahan peralatan, skenario 1 yaitu dengan menambah 1 unit Container
Cranes pada dermaga petikemas. Pada
tahun 2029 nilai Berth Occupancy Ratio skenario 1 kembali melebihi batas, maka dilakukan skenario 2 yaitu menambah 1 unit Container Cranes kembali. Pada tahun 2034 nilai BOR skenario 2 melebihi batas, maka dilakukan skenario 3 dengan menambah 1 unit Container Cranes lagi.
Jadi perbaikan kinerja pelabuhan sampai tahun 2034 berdasar nilai Berth
Occupancy Ratio yang melebihi standar
ideal yaitu dengan cara menambah jumlah unit Container Crane sebanyak 1 unit pada tahun 2026, tahun 2029, dan tahun 2034. Total penambahan Container Crane selama 20 tahun sebanyak 3 unit.
Kinerja dermaga Petikemas Hasil Simulasi Skenario Perbaikan Kondisi Moderat dapat dijelaskan dengan Gambar berikut
Gafik BOR Dermaga Petikemas Kondisi Moderat
Kondisi Optimis 25%
Nilai Berth Occupancy Ratio (pada fasilitas existing) sudah melebihi standar ideal pada tahun 2021, oleh karena itu perlu dilakukan skenario pertama, skenario 1 yaitu menambah 1 unit Container Crane. Pada tahun 2024 nilai Berth Occupancy
Ratio skenario 1 kembali melebihi batas,
maka dilakukan skenario 2 yaitu menambah 1 unit Container Crane. Pada tahun 2028 nilai Berth Occupancy Ratio skenario 2 melebihi batas, maka dilakukan skenario 3 dengan menambah 1 unit
Container Crane lagi. Pada tahun 2031 nilai Berth Occupancy Ratio skenario 3 kembali
melebihi batas, karena keterbatasan tempat jika dilakukan penambahan Container
Crane lagi maka pada tahun ini harus
dilakukan skenario kedua yaitu
pengembangan dermaga, skenario 4 yaitu menambah satu dermaga dengan panjang 200 m dan 1 unit Container Crane. Namun pada tahun 2032 skenario 4 kembali melebihi standar Berth Occupancy Ratio, maka dilakukan skenario 5 yaitu sama seperti skenario 4 tetapi jumlah Container
Crane ditambah 1 unit lagi.
Jadi perbaikan kinerja pelabuhan sampai tahun 2034 berdasar nilai Berth
Occupancy Ratio dengan cara menambah
jumlah unit Container Crane sebanyak 5 unit dengan rincian 1 unit Container crane pada tahun 2021, tahun 2024, tahun 2028, tahun, 2031, dan tahun 2032. Penambahan 1 dermaga dengan panjang dermaga sepanjang 200 m pada tahun 2031. Berikut ini gambar grafik perubahan nilai BOR pada kondisi optimis 25%.
Gafik BOR Dermaga Petikemas Kondisi Optimis 25%
Kondisi Optimis 50%
Nilai Berth Occupancy Ratio (pada fasilitas existing) sudah melebihi standar ideal pada tahun 2016, oleh karena itu perlu dilakukan skenario pertama, skenario 1 yaitu menambah 1 unit Container Crane. Pada tahun 2020 nilai Berth Occupancy
Ratio skenario 1 kembali melebihi batas,
maka dilakukan skenario 2 yaitu menambah 1 unit Container Crane. Pada tahun 2024 nilai Berth Occupancy Ratio skenario 2 melebihi batas, maka dilakukan skenario 3 dengan menambah 1 unit
Container Crane lagi. Pada tahun 2026 nilai Berth Occupancy Ratio skenario 3 kembali
melebihi batas, karena keterbatasan tempat jika dilakukan penambahan Container
Crane lagi maka pada tahun ini harus
pengembangan dermaga, skenario 4 yaitu menambah satu dermaga dengan panjang 200 m dan 1 unit Container Crane. Pada tahun 2028 skenario 4 kembali melebihi standar ideal nilai Berth Occupancy Ratio, maka dilakukan skenario 5 yaitu sama seperti skenario 4 tetapi jumlah Container
Crane ditambah 2 unit. Pada tahun 2032
nilai Berth Occupancy Ratio skenario 5 melebihi batas kembali, maka dilakukan skenario 6, namun skenario 6 masih belum mampu menurunkan Berth Occupancy
Ratio di bawah 70%, maka dilakukan
skenario 7 yaitu dengan melakukan penambahan 2 dermaga dengan panjang masing-masing 200 m dan menambah 2 unit Container Crane disetiap dermaga tambahan.
Jadi perbaikan kinerja terminal sampai tahun 2034 berdasar nilai Berth Occupancy
Ratio dengan cara menambah jumlah unit Container Crane sebanyak 7 unit dengan
rincian penambahan 1 unit Contaner Crane pada tahun 2016, tahun 2020, tahun 2024, 2026, 2028 dan 2 unit Container Crane pada tahun 2032. Untuk penambahan 1 dermaga sepanjang 200 pada tahun 2026, dan tahun 2032.
Pada Gambar berikut dapat dilihat perubahan nilai Berth Occupancy Ratio dari skenario perbaikan untuk kondisi optimis 50%.
Gafik BOR Dermaga Petikemas Kondisi Optimis 50%
KESIMPULAN
Dari hasil analisis di dalam penelitian ini, dapat diambil kesimpulan sebagai berikut: 1. Kinerja pelayanan operasional Terminal
Multipurpose Teluk Lamong pada
kondisi fasilitas existing. Berdasarkan standar ideal yang ditetapkan pemerintah melalui Standar Kinerja Pelayanan Operasional Pelabuhan (SKPOP), untuk nilai Berth Occupancy
Ratio sebesar 70%, nilai Yard
Occupancy Ratio sebesar 80%, serta
utilitasnya maka:
- Untuk kondisi moderat: nilai Berth
Occupancy Ratio dermaga petikemas
mencapai 71% pada tahun 2026 yang berarti sudah melebihi standar ideal. Sedangkan untuk nilai Berth
Occupancy Ratio dermaga curah
kering, nilai Yard Occupancy Ratio
container yard, dan Yard Occupancy Ratio stockpile sampai tahun 2034
masih dibawah standar ideal. Untuk utilitas peralatan Automatic Stacking
Crane, headtruck, shipunloader, dan conveyor sampai tahun 2034 tidak
mengalami over capacity. Sedangkan untuk container crane mengalami over
capacity pada tahun 2028.
- Untuk kondisi optimis 25%: nilai Berth
Occupancy Ratio dermaga petikemas
mencapai 73% pada tahun 2021 yang berarti melebihi standar ideal. Sedangkan untuk nilai Berth
Occupancy Ratio dermaga curah
kering, nilai Yard Occupancy Ratio
container yard, dan Yard Occupancy Ratio stockpiles sampai tahun 2034
masih dibawah standar ideal. Untuk utilitas peralatan Automatic Stacking
Crane, shipunloader, dan conveyor
tidak mengalami over capacity sampai pada tahun 2034. Container crane mengalami over capacity pada tahun 2023. Sedangkan untuk headtruck mengalami over capacity pada tahun 2033.
- Untuk kondisi optimis 50%: nilai Berth
Occupancy Ratio dermaga petikemas
mencapai 71% pada tahun 2016 yang berarti sudah melebihi standar ideal. Nilai Yard Occupancy Ratio container
yard mencapai 81% pada tahun 2031
yang berarti melebihi standar ideal. Sedangkan untuk nilai Berth Occupancy Ratio dermaga curah kering
dan Yard Occupancy Ratio stockpile sampai tahun 2034 masih dibawah standar ideal. Untuk utilitas peralatan
Automatic Stacking Crane,
shipunloader, dan conveyor tidak
mengalami over capacity sampai pada tahun 2034. Container crane
mengalami over capacity pada tahun 2018. Sedangkan untuk headtruck mengalami over capacity pada tahun 2028.
2. Pengembangan fasilitas Terminal sampai tahun 2034 melalui berbagai skenario:
- Untuk kondisi moderat: untuk menjaga nilai Berth Occupancy Ratio ideal pada dermaga petikemas maka dilakukan pengembangan pelabuhan dengan cara menambah 1 unit Containare
Crane pada tahun 2026, tahun 2029,
dan tahun 2034. Sedangkan untuk fasilitas lainya belum perlu dilakukan penambahan. Jadi sampai tahun 2034 dilakukan penambahan 3 unit container
crane.
- Untuk kondisi optimis 25%: untuk menjaga nilai Berth Occupancy Ratio ideal pada dermaga petikemas maka dilakukan pengembangan pelabuhan dengan cara menambah 1 unit
Containare Crane pada tahun 2021,
tahun 2024, tahun 2028, tahun 2031, dan pada tahun 2032. Selain itu juga dilakukan penambahan 1 dermaga sepanjang 200 m pada tahun 2031. Sedangkan untuk penambahan
headtruck dilakukan penambahan
sebanyak 5 unit pada tahun 2033. - Untuk kondisi optimis 50%: untuk
menjaga nilai Berth Occupancy Ratio ideal pada dermaga petikemas maka dilakukan pengembangan pelabuhan dengan cara menambah 1 unit
Containare Crane pada tahun 2016,
tahun 2020, tahun 2024, tahun 2026, tahun 2028, dan 2 unit Container Crane pada tahun 2032. Penambahan 1 dermaga sepanjang 200 m dilakukan pada tahun 2008 dan tahun 2032. Untuk menjaga nilai Yard occupancy
Ratio container yard maka luas
container yard perlu diperluas pada
tahun 2031. Sedangkan headtruck perlu dilakukan penambahan sebanyak 5 unit pada tahun 2028 dan tahun 2032.
SARAN
Saran yang dapat diajukan dibawah ini merupakan rekomendasi yang dapat digunakan untuk penelitian selanjutnya: 1. Penelitian ini merupakan penelitian
terhadap Terminal Multipurpose Teluk Lamong sebelum beroperasi. Penelitian ini menggunakan metode Discreate
Event Simulation pada software
ARENA 5.0 yang berguna untuk memprediksi kinerja fasilitas dan peralatan yang akan digunakan pada awal operasi di Terminal tersebut serta memprediksi pengembangan fasilitas dan peralatan pada tahun-tahun kedepanya. Sehingga keluaran dari penelitian ini dapat menjadi masukan bagi pihak PELINDO III dalam pengembangan fasilitas dan peralatan Terminal Multipurpose Teluk Lamong yang efektif.
2. Dalam penelitian ini masih banyak kekurangan yang menyebabkan ketidaksempurnaan. Kekurangan tersebut antara lain:
- Data arus barang dan arus kapal pada penelitian ini menggunakan data asumsi sesuai kondisi saat ini dikarenakan Terminal ini belum beroperasi. Arus barang diasumsikan berdasarkan luas maksimum lapangan penumpukan, sedangkan arus kapal diasumsikan berdasarkan kapasitas dan dimensi kapal yang dapat melalui Alur Pelayaran Barat Surabaya (APBS).
- Penelitian ini menggunakan metode
discreate event simulation yang di
dalamnya terdapat ekspresi distribusi untuk waktu kedatangan dan pelayanan. Karena terminal ini belum beroperasi, maka data waktu dan distribusinya untuk kedatangan dan pelayanan dalam penelitian ini menggunakan data asumsi.
- Peramalan arus barang di Terminal Multipurpose Teluk Lamong pada penelitian ini menggunakan pendekatan data arus barang di wilayah Tanjung Perak, dan untuk variabel prediktornya hanya menggunakan satu variabel yaitu nilai
Product Domestik Regional Bruto
(PDRB) Jawa Timur. Sedangkan untuk
metode yang digunakan adalah Metode Rgresi Linier sederhana. Sehingga hasil yang didapatkan tidak signifikan. 3. Untuk penelitian selanjutnya, penulis
penelitian yang lebih sempurna sebagai berikut:
- Data arus barang dan arus kapal yang digunakan pada penelitian selanjutnya harap disesuaikan dengan arus barang dan arus kapal yang masuk ke Terminal Multipurpose Teluk Lamong apabila terminal ini sudah beroperasi. - Data waktu kedatangan kapal dan
waktu setiap proses pelayanan untuk penelitian selanjutnya sebaiknya menggunakan data sesuai dengan survey dilapangan apabila terminal ini sudah beroperasi. Untuk distribusi waktunya berdasarkan uji distribusi yang paling mendekati kebenaran. - Peramalan arus barang untuk
penelitian selanjutnya menggunakan data arus barang yang masuk ke Terminal Multipurpose Teluk Lamong, sedangkan untuk variabel prediktornya menggunakan variabel-variabel yang mempengaruhi terhadap kenaikan arus barang seperti nilai PDRB, jumlah penduduk, potensi industri, potensi hasil pertanian, serta pengaruh dari pelabuhan yang ada disekitarnya. Metode peramalan yang digunakan sebaiknya disesuaikan dengan metode yang memiliki tingkat ke-error-an paling kecil, misalnya metode regresi non-linier.
4. Selain penelitian mengenai kinerja terminal melalui metode simulasi, masih banyak penelitian-penelitian selanjutnya yang dapat dilakukan pada Terminal Multipurpose Teluk Lamong seperti:
- Hubungan kinerja Terminal Multipurpose Teluk Lamong dengan masalah kemacetan lalulintas daerah sekitarnya.
- Optimasi proses bongkar muat dengan menggunakan pendekatan biaya minimum.
- Analisis mengenai tata letak petikemas dengan metode parrarel layout maupun
perpendicular layout.
DAFTAR PUSTAKA
Arianto Dedy, Penelitian Optimalisasi dan
Pengembangan 25 Pelabuhan
Strategis, Program Intensif
Peningkatan Kemampuan Peneliti dan Perekayasa, Jakarta, 2010.
Aviva Darma, Analisa Optimasi Dermaga Di
Pelabuhan Samarinda Dengan
Pendekatan Model Antrian Untuk
Mengantisipasi Kenaikan Permintaan,
Jurnal, Jurusan Maritim Politeknik Negeri Samarinda, 2010.
Dwitagama Dedi, Simulasi Model Pelayanan Bongkar Muat Di Terminal Petikemas Internasional I Tanjung Priok Jakarta, Tesis, Jurusan Statistika,
ITS Surabaya, 2001.
Haryanto, Analisis Sistem Pelayanan Bongkar Muat Petikemas Dengan Menggunakan Model Antrian, Tesis,
Program Magister Teknik Sipil, UNDIP Semarang, 2005.
Hidayat A. Edy, Referensi Kepelabuhanan
Edisi II Seri 05 Peralatan Pelabuhan,
Jakarta, 2009.
Hidayat A. Edy, Referensi Kepelabuhanan
Edisi II Seri 06 Pengoperasian
Pelabuhan, Jakarta, 2009.
Kementrian Perhubungan Direktorat Jenderal Perhubungan Laut, Standar
Kinerja Pelayanan Operasional
Pelabuhan, Keputusan Direktur
Jenderal Perhubungan Laut, Jakarta, 2011.
Laboratorium Komputasi dan Optimasi Industri, Modul I Responsi Simulasi
Sistem Industri 2009, Jurusan Teknik
Industri, ITS Surabaya, 2009. Laboratorium Komputasi dan Optimasi
Industri, Modul Training With ARENA
2013, Jurusan Teknik Industri, ITS
Surabaya, 2013.
Pengembangan 25 Pelabuhan Strategis,
Program Intensif Peningkatan Kemampuan Peneliti dan Perekayasa, Jakarta, 2010.
PT. Pelindo III, Data dan Informasi
Pembangunan, Surabaya, 2001.
Jurusan Statistika, Modul Ajar Teknik
Simulasi, ITS Surabaya.
Siswadi, Kajian Kinerja Peralatan Bongkar
Muat Petikemas Di Terminal Petikemas Semarang, Tesis, Program Magister
