OPTIMALISASI SISTEM ANTRIAN BONGKAR MUAT DI KADE TERMINAL OPERASI II PT. PELABUHAN INDONESIA II (PERSERO) CABANG TANJUNG PRIOK

Transkripsi

1 OPTIMALISASI SISTEM ANTRIAN BONGKAR MUAT DI KADE TERMINAL OPERASI II PT. PELABUHAN INDONESIA II (PERSERO) CABANG TANJUNG PRIOK Getsha Nagista Program Sarjana Teknik Industri, Universitas Bina Nusantara, Jakarta, Dosen Pembimbing : Januar Nasution, B.Sc., M.Sc. ABSTRACT The purpose of this study is to get a minimum truck waiting times and cargo waiting times at the service of stevedoring in kade Terminal Operations II and get a reduction in waiting time and the number of waiting ships on the stevedoring service queueing system in Terminal Operations II kade The method of research is done by queueing theory approach through simulation Arena. The waiting time to a minimum truck waiting times and cargo waiting times at the services of stevedoring in kade Terminal Operations II was obtained with 75 % direct trucking and direct indirect trucking 25 %. Optimal results decrease wait time of % on-time arrival of trucks unloading and % at the time of arrival of cargo with minimum total cost incurred during the 6 months of User Services at Rp. 41,249,397,291. With the improvement recommendation, obtained by reduction in waiting time for loading and unloading of % and a decrease in number of waiting by 54.1 %. Terminal Operations II requires stacking facility with an area of 3,598 m2. (GN). Key word : queueing, stevedoring, waiting time, simulation Arena ABSTRAK Tujuan penelitian ini ialah mendapatkan waktu tunggu truck dan muatan minimal pada pelayanan bongkar muat di kade Terminal Operasi II dan mendapatkan penurunan waiting time dan number of waiting kapal pada sistem antrian pelayanan bongkar muat di kade Terminal Operasi II. Metode penelitian dilakukan dengan pendekatan queueing theory melalui simulasi Arena. Waktu tunggu truck dan muatan minimal pada pelayanan bongkar muat di kade Terminal Operasi II diperoleh dengan direct trucking 75% dan direct-indirect trucking 25%. Hasil optimal penurunan wait time sebesar 43,753% pada waktu kedatangan truck bongkar dan 38,385% pada waktu kedatangan muatan dengan biaya total minimum yang dikeluarkan Pengguna Jasa selama 6 bulan sebesar Rp Dengan rekomendasi perbaikan tersebut, diperoleh penurunan waiting time bongkar muat sebesar 54,47% dan penurunan number of waiting sebesar 54,1%. Terminal Operasi II memerlukan fasilitas penumpukan dengan luas m2.(gn). Kata Kunci : antrian, bongkar muat, waktu tunggu, simulasi Arena

2 Pendahuluan PT. Pelabuhan Indonesia II (Persero) Cabang Tanjung Priok adalah perusahaan yang bergerak dalam bidang jasa kepelabuhanan. Pelabuhan ini terletak di Jakarta Utara, Propinsi DKI Jakarta. Menurut General Manager Cabang Tanjung Priok pada Tanjung Priok Port Directory (212, p. I), Pertumbuhan arus kapal dan barang di Pelabuhan Tanjung Priok sangat signifikan, terlebih arus petikemas. Menurut data, arus petikemas international dan domestik di Pelabuhan Tanjung Priok tumbuh 24,5 persen dari tahun 29 hingga tahun 21. Sedangkan periode tumbuh hingga 27,6 persen. Seiring meningkatnya pertumbuhan arus kapal dan barang, maka tuntutan untuk optimalisasi pelayanan bongkar muat terus diupayakan untuk memposisikan diri sebagai pelabuhan yang handal. Salah satu tuntutan optimalisasi yaitu sistem antrian pelayanan bongkar muat yang dilakukan di Terminal Operasi II. Pada kenyataannya, pelayanan bongkar muat di Terminal Operasi II masih terdapat beberapa penyebab idle. Idle time tersebut menyebabkan waktu bongkar muat menjadi lebih lama karena adanya jam yang terbuang pada kegiatan bongkar muat, hal ini tentunya berpengaruh terhadap waktu tambat (berthing time) kapal dan antrian kapal. Antrian kapal terjadi pada saat kapal mulai tiba di pelabuhan, tambat di melakukan kegiatan bongkar muat kemudian selesai bongkar muat dan keluar dari pelabuhan, sehingga adanya antrian kapal yang menunggu untuk melakukan kegiatan bongkar muat. Dari data kegiatan bongkar muat periode Bulan Januari sampai Juni 213 di kade Terminal Operasi II, diketahui bahwa penyebab idle time paling dominan dikarenakan menunggu truck (35%) dan menunggu muatan (33%). Sedangkan penyebab idle time sebesar 32% dikarenakan dokumen (3%), trouble alat (18%), trouble wire (%) dan hujan (11%). Jika waktu tunggu truck dan tunggu muatan sebagai penyebab idle time paling dominan dapat diminimalkan, maka berthing time kapal semakin cepat, peluang kapal yang melakukan kegiatan bongkar muat akan bertambah, serta dapat meningkatkan pendapatan bagi perusahaan. Sehingga dilakukan analisis mengenai upaya meminimalkan waktu tunggu truck dan muatan untuk optimalisasi sistem antrian yang terjadi di Terminal Operasi II kade Terdapat beberapa pendekatan queueing theory, salah satunya dengan simulasi arena. Menurut Dragovic et al. (25, p. 319), Model simulasi dapat ditulis dengan bahasa algoritma (seperti Pascal, C, C++ dan lain sebagainya) dan simulasi sistem (seperti AweSim, EXTEND, SIMAN, SLAM, ARENA, Witness software, GPSS/H, Taylor II). Adapun rumusan masalah yang diambil mengenai apa penyebab adanya waktu tunggu truck dan muatan pada kegiatan bongkar muat di kade 13-15, bagaimana perbaikan yang dapat dilakukan agar idle time menurun dan bagaimana penurunan waiting time dan number of waiting kapal melalui simulasi Arena. Tujuan dan manfaat penelitian untuk mendapatkan waktu tunggu truck dan waktu tunggu muatan minimal, serta penurunan waiting time dan number of waiting pada sistem antrian pelayanan bongkar muat di kade Terminal Operasi II, sehingga dapat memberikan masukan dan pertimbangan bagi pihak manajemen dalam optimalisasi pelayanan. Metode Penelitian Tahapan penelitian yaitu identifikasi masalah, tinjauan pustaka, tujuan penelitian, pengumpulan data, pengolahan dan analisa data, pembahasan hasil analisis dan penulisan laporan. Dalam menentukan identifikasi masalah, dilakukan studi terlebih dahulu untuk mengetahui masalah yang akan diangkat. Studi dilakukan di PT. Pelabuhan Indonesia II (Persero) Cabang Tanjung Priok. Tinjauan pustaka penelitian berisikan mengenai teori yang berhubungan dengan penelitian, yaitu teori antrian, bongkar muat dan simulasi Arena. Adapun data yang dikumpulkan berupa data kondisi kegiatan bongkar muat (panjang dermaga, arus container, performansi bongkar muat dan jumlah kapal yang dapat tambat di dermaga), kondisi sistem antrian di kade (model antrian, input, proses, output dalam antrian, jumlah idle time dan pengaruhnya terhadap antrian), data kegiatan bongkar muat (delay menunggu muatan, delay menunggu truck, waktu rute truck, waktu bongkar muat, waktu interval kedatangan kapal, realisasi tambat di dermaga dan waktu rute kapal ke dermaga) dan biaya bongkar muat. Pengolahan dan analisa data dilakukan dengan analisis permasalahan, pemecahan masalah dan pendekatan queueing theory dengan simulasi Arena. Simulasi dilakukan dengan dua tahap yaitu, simulasi truck dan simulasi bongkar muat. Simulasi truck dilakukan untuk mengetahui penurunan waktu tunggu muatan dan waktu tunggu truck jika dilakukan rekomendasi perbaikan, sedangkan simulasi bongkar muat dilakukan untuk mengetahui penurunan waktu menunggu kapal dan jumlah kapal yang menunggu jika dilakukan rekomendasi perbaikan.

3 Hasil dan Bahasan Analisis dan bahasan yang dilakukan mengenai kondisi kegiatan bongkar muat, kondisi sistem antrian bongkar muat kade 13-15, rekomendasi perbaikan dan hasil perbaikan. Kondisi Kegiatan Bongkar Muat Tabel 1 Panjang Dermaga Yang Tersedia di Terminal Operasi II Kade Panjang Dermaga Yang Tersedia Pada Bulan (meter) Januari Februari Maret April Mei Juni Rata-rata ,5 54,5 54,5 382,5 382,5 382,5 446, ,7 314, 314, 314, 464, 464, 349, ,5 32, 32, 32, 32, 32, 317, ,3 495, 495, 495, 334,5 334,5 449, ,7 296,5 296,5 296,5 448, 448, 345, ,1 495, 495, 328, 495, 495, 46,2 Tabel 2 Jumlah Kapal Pada Pelayanan Bongkar Muat Periode Bulan Januari Juni Tahun 213 Jenis Kemasan Kade Bag cargo Liquid cargo Dry bulk General cargo Container Unitized /TP Jumlah Kapal Tabel 3 Rata-Rata Performansi Pelayanan Bongkar Muat di Kade Jenis kapal Rata-rata LOA (m) Rata-rata Performansi (jam) ET IT NOT BT s/d 3.5 GT 94,96 27,77 3,46 4,46 35, s/d 8. GT 118,82 26,89 3,32 4,32 34, s/d 14. GT 153,84 33,69 4,45 5,45 43, s/d 18. GT 117,71 21,83 2,86 3,53 28,22 Rata-rata Total 121,33 27,55 3,52 4,44 35,51 Dari Tabel 3 diatas dapat disimpulkan bahwa idle time rata-rata ialah 3,52 jam/ kapal. Sedangkan jumlah kapal yang terlayani bongkar muat di kade sebanyak 223 kapal, itu berarti terdapat 5,45 hari terbuang setiap bulannya. Untuk Jumlah kapal yang dapat tambat di kade dapat dihitung dengan : Panjang Dermaga = n.loa + (n-1) 15 m + 5 m Sesuai Tabel 1, rata-rata panjang dermaga yang tersedia di kade ialah 349,6 m sedangkan rata-rata LOA pada Tabel 3 ialah 121,33 m. Sehingga n dapat dihitung : 349,6 = n. 121,33 + (n-1) ,6 = 121,33 n + 15 n -15 n = 2,38 2 kapal Maka tambat yang dapat dilakukan di kade ialah sebanyak 2 kapal untuk melakukan kegiatan bongkar muat.

4 Kondisi Sistem Antrian Bongkar Muat Kade Pada kegiatan bongkar muat, sistem antrian yang dimaksud ialah antrian kapal yang memasuki melakukan kegiatan bongkar muat barang. Sistem antrian yang terjadi ialah first come first serve sesuai dengan kesesuaian tersedianya panjang dermaga dengan panjang kapal (LOA). Input dalam antrian ialah kapal datang, proses ialah kegiatan bongkar muat dan output ialah kapal keluar. Sistem antrian ialah model multi kanal fase tunggal. Dari data kegiatan bongkar muat periode Bulan Januari sampai Juni 213, terdapat idle time dikarenakan dokumen 29,517 jam, trouble alat 155,267 jam, menunggu muatan 289,1 jam, menunggu truck 39,133 jam, trouble wire,3 jam dan hujan 99,75 jam. Rekomendasi Perbaikan Analisis permasalahan yang diperoleh diuraikan pada Tabel 4. Tabel 4 Analisis Permasalahan Waktu Tunggu Muatan dan Truck Analisa Permasalahan 1. Sistem truck lossing (direct trucking) ke 2. Proses distribusi container dari dermaga ke pengguna jasa membutuhkan waktu yang lama 3. Terjadinya menunggu truck dan menunggu muatan yang menambah besar jumlah idle time Detail Permasalahan Jumlah biaya truck lossing (direct trucking) dianggap lebih minimum oleh. Resiko delay kapal dikarenakan menunggu muatan dan truck mengakibatkan biaya tunggu besar bagi. Lokasi yang jauh antara dermaga dengan. Gudang banyak yang berada di wilayah jalan yang macet. Trucking Company tidak memiliki jumlah truck yang memadai untuk melayani kegiatan bongkar muat. Hambatan transportasi darat (jalan yang macet). Pemecahan Masalah Dilakukan perhitungan biaya minimum bongkar muat Dilakukan pemanfaatan penumpukan Mengurangi waktu tunggu truck dan muatan dengan sistem direct indirect trucking. Dari Tabel 4, Pemecahan masalah yang dapat dilakukan ialah dengan direct-indirect trucking. Hal ini dikarenakan untuk mengantisipasi truck yang terkena kemacetan. Seperti kita ketahui, kemacetan Jakarta tidak bisa diprediksi dan diluar kontrol dari manajemen. Oleh karenanya, dengan sistem direct-indirect trucking dapat mengantisipasi kegiatan bongkar muat tetap berjalan. Gambaran mengenai direct trucking dan direct-indirect trucking ialah sebagai berikut. Kapal masuk Kapal masuk Bongkar muat Gambar 1 Direct Trucking Bongkar muat Trucking ke/dari penumpukan Trucking ke/dari Gudang Pengguna Jasa Trucking ke Gudang Pengguna Jasa Gambar 2 Direct-Indirect Trucking

5 Untuk pengoptimalan antrian bongkar muat dengan direct-indirect trucking, dibutuhkan kapasitas optimum untuk mengantisipasi jumlah bongkar muat di kade Terminal Operasi II. Pengoptimalan antrian tersebut dilakukan dengan pendekatan teori antrian menggunakan simulasi arena Pendekatan Queueing Theory Dengan Simulasi Rekomendasi perbaikan ditunjukkan dengan simulasi antrian dengan menggunakan arena Hasil simulasi yang ditunjukkan yaitu jumlah kapal yang menunggu (number waiting) dan waktu menunggu dalam sistem (waiting time). Simulasi dimulai dengan menentukan variabel yang didasari dari diagram alir kegiatan bongkar muat. Diagram alir kegiatan bongkar muat yang akan dibuat dalam model ditunjukkan pada Gambar 3. Kapal datang Menunggu tambat Kesiapan dermaga? Kapal menuju tambat Bongkar Muat Kapal selesai tambat menuju keluar dermaga Kapal keluar Gambar 3 Diagram Alir Kegiatan Bongkar Muat Dengan mengetahui diagram alir pada Gambar 3, dapat dibuat skenario dalam simulasi, yaitu kapal datang ke perairan pelabuhan di luar break water dan menunggu untuk pelayanan bongkar muat. Setelah itu kapal melaju ke dalam perairan pelabuhan melalui rute yang dipandu oleh pandu menuju dermaga. Kapal tambat pada tambatan yang telah tersedia dan melakukan kegiatan bongkar muat. Jika tambatan di dermaga belum tersedia, maka kapal yang datang mengantri dan menunggu di luar break water. Kapal yang telah selesai melakukan kegiatan bongkar muat, kemudian di pandu oleh pandu untuk keluar dari perairan pelabuhan. Setelah tambatan di dermaga kosong, maka kapal selanjutnya tambat untuk melakukan kegiatan bongkar muat. Hal itu dilakukan seterusnya selama jangka waktu simulasi 6 bulan. Skenario Pemodelan Skenario dibuat dalam 2 tahap : 1. Tahap 1, simulasi truck. Simulasi ini terdiri dari 4 kondisi, yaitu : o Skenario 1 = Simulasi truck bongkar dengan direct trucking

6 bongkar Delay truck Bongkar Bongkar dermaga bongkar 2 kembali Gambar 4 Simulasi Truck Bongkar Dengan Direct Trucking o Skenario 2 = Simulasi truck bongkar dengan direct-indirect trucking bongkar Kesiapan truck? False True Delay truck Bongkar 75% true direct 5% true direct 25% true direct Bongkar 2 penumpukan penumpukan Bongkar Bongkar dermaga dari dermaga dari bongkar 2 kembali Gambar 5 Simulasi Truck Bongkar Dengan Direct-Indirect Trucking o Skenario 3 = Simulasi truck muat dengan direct trucking Delay muat Muat dermaga dermaga untuk muat Muat untuk muat 2 kembali Gambar 6 Simulasi Truck Muat Dengan Direct Trucking

7 o Skenario 4 = Simulasi truck muat dengan direct-indirect trucking Kesiapan muatan? False True Delay muat Muat 75% true direct 5% true direct 25% true direct penumpukan Muat dermaga dari dermaga dari muat 1 Muat muat 2 Muat 2 untuk muat 2 penumpukan untuk muat 2 kembali Gambar 7 Simulasi truck muat dengan direct-indirect trucking 2. Tahap 2, simulasi bongkar muat. Simulasi ini terdiri dari 2 kondisi, yaitu : o Skenario 5 = Simulasi bongkar muat dengan direct trucking o Skenario 6 = Simulasi bongkar muat dengan direct-indirect trucking Kapal D atang Kedatangan Seize menunggu tambat Kesiapan Dermaga 1? True Release 1 D ermaga 1 s ibuk dermaga 1 Fals e Delay Tambat Kesiapan Dermaga 2? True Release 2 Dermaga 2 s ibuk Fals e dermaga 2 Bongkar 1 Bongk ar muat 1 D ermaga 1 s iap keluar dermaga 1 Bongkar 2 Bongkar muat 2 D ermaga 2 s iap keluar dermaga 2 Keberangkatan Kapal Keluar Gambar 8 Simulasi Bongkar Muat

8 Pada tahap 2, dilakukan simulasi pada kegiatan bongkar muat dengan skenario 5 keadaan eksisting, sedangkan skenario 6 pada keadaan setelah rekomendasi perbaikan. Skenario 6 menggunakan datadata yang telah ada namun waktu tunggu truck dan tunggu muatan dilakukan penurunan sesuai dengan hasil pada tahap 1. Simulasi ini dilakukan dalam waktu simulasi 6 bulan (4.344 jam) dimulai dari tanggal 1 Januari 213. Hasil Perbaikan Hasil pada tahap 1 ialah perbandingan waktu proses skenario 1 dengan skenario 2 mengenai waktu tunggu bongkar dan perbandingan skenario 3 dengan skenario 4 mengenai waktu tunggu muat. Gambaran hasil tersebut terlihat pada Gambar 9 dan Gambar 1 berikut ini. Gambar 9 Perbandingan Waktu Skenario 1 Dengan Skenario 2 Gambar 1 Perbandingan Waktu Skenario 3 Dengan Skenario 4 Pada Gambar 9 dan Gambar 1, diketahui bahwa penurunan maksimal wait time pada tunggu truck dan tunggu muatan pada 25% true direct trucking. Namun ketika membandingkan dengan beban biaya yang ditimbulkan dalam 6 bulan maka biaya minimum dilakukan dengan 75% true direct trucking. Hal ini digambarkan pada Gambar 11 di bawah ini. Gambar 11 Perbandingan Biaya

9 Maka, jika rekomendasi perbaikan pola operasi bongkar dan muat dilakukan, penurunan wait time yang didapatkan ialah 43,753% pada waktu kedatangan truck bongkar dan 38,385% pada waktu kedatangan muatan. Hasil pada tahap 2 ialah perbandingan perhitungan waktu tunggu (waiting time) dan jumlah kapal menunggu (number waiting) dalam jangka waktu 6 bulan. Gambaran hasil tersebut terlihat pada Gambar 12 dan Gambar 13. Penurunan waiting time sebesar 54,47% dan penurunan number waiting sebesar 54,1%. Gambar 12 Penurunan Waiting Time Dari Hasil Perbaikan Gambar 13 Penurunan Number Waiting Dari Hasil Perbaikan Perhitungan Luas Lapangan Penumpukan Luas penumpukan dihitung berdasarkan kapasitas, periode, tinggi penumpukan, luas petikemas dan jumlah waktu petikemas di. Jika diketahui dari hasil usulan perbaikan : 1. Kapasitas, kapasitas ialah jumlah container yang akan ditumpuk di penumpukan. Kapasitas ditulis dalam satuan Teus/periode. 1 Teus ialah 1 container 2 ft, sedangkan container 4 ft dihitung sebagai 2 Teus. Jumlah bongkar dalam periode 6 bulan = box Jumlah muat dalam periode 6 bulan = 11,728 box Maka, jumlah bongkar dan muat = 21,14 box Diketahui dari data : Jumlah container 2 ft full = 58% Jumlah container 4 ft full = 24% Jumlah container 2 ft empty = 18% Maka, Jumlah container 2 ft full = box = Teus Jumlah container 4 ft full = 5.41 box = 1.83 Teus Jumlah container 2 ft empty = box = Teus Jumlah total = 21,14 box = Teus/6 bulan 2. Periode, jumlah periode 6 bulan (Januari-Juni 213) = 181 hari 3. Tinggi penumpukan Dari hasil pengamatan dan observasi = 3 tumpukan 4. Luas petikemas Luas = 6,58 m x 2,438 m = 14,77 m 2 =15 m 2 5. Jumlah waktu petikemas di, jumlah waktu yang diharapkan ialah 3 hari Kapasitas = luas efektif x periode x tinggi tumpukan. luas petikemas x jumlah waktu petikemas di

10 Luas efektif = Teus/6 bulan x 15 m 2 x 3 = m hari x 3 Teus Luas = m 2 x 1/6 = m 2 Simpulan dan Saran Berdasarkan pembahasan yang telah diuraikan pada bab-bab sebelumnya, beberapa kesimpulan yang dirumuskan pada bab ini antara lain : 1. Waktu tunggu truck dan muatan minimal pada pelayanan bongkar muat di kade Terminal Operasi II diperoleh dengan direct trucking 75% dari jumlah box yang dibongkar atau dimuat dan direct-indirect trucking 25% dari jumlah box yang dibongkar atau dimuat, dengan biaya total minimum yang dikeluarkan oleh selama 6 bulan yaitu sebesar Rp Adapun penurunan wait time yang didapatkan ialah 43,753% pada waktu kedatangan truck bongkar dan 38,385% pada waktu kedatangan muatan. 2. Dengan melakukan perbaikan seperti diatas menggunakan simulasi arena, maka diperoleh penurunan waiting time pada pelayanan bongkar muat selama 6 bulan yaitu sebesar 54,47% dan penurunan number of waiting sebesar 54,1%. 3. Dengan dilakukan sistem direct-indirect trucking 25% dari jumlah box yang dibongkar atau dimuat, maka Terminal Operasi II memerlukan fasilitas penumpukan dengan luas m 2. Untuk meningkatkan produktifitas kegiatan bongkar di Terminal Operasi II, berikut ini beberapa saran untuk peningkatan berkelanjutan : 1. Pihak Terminal Operasi II mensosialisasikan rekomendasi perbaikan kepada Perusahaan Bongkar Muat (PBM) yang terkait pada kegiatan operasional di kade Untuk selanjutnya, pihak Terminal Operasi II dapat menambahkan peralatan bongkar muat, mengingat terdapat juga idle time dikarenakan trouble alat. 3. Pembuatan prosedur mengenai seleksi dan evaluasi perusahaan bongkar muat (PBM) agar dapat terevaluasi dengan baik dan mempertahankan performansi yang sudah ada. Referensi Binus University. (213). Arena 14. Simulation Software Training. Jakarta : Integrated Industrial Engineering Laboratory Dragovic, B., Park, N., Radmilovic, Z. dan Maras, V. (25). simulation modelling of ship-berth link with priority service. Maritime Economics & Logistics. 7 (4) : Diakses 18 November 213 Herjanto, E. (29). Sains Manajemen Analisis Kuantitatif Untuk Pengambilan Keputusan. Jakarta: Grasindo Kelton, W. (22). Simulation with Arena Second Edition. : McGraw-Hill Misliah, Samang, L., Adisasmita, R. dan Sitepu, G. (212). analisa kapasitas optimal penumpukan petikemas pelabuhan samarinda berdasarkan operator dan pengguna pelabuhan. Seminar Nasional Teknik Sipil UMS 212. : 1-8. Diakses 23 Desember 213 Munisamy, Susila. (21). timber terminal capacity planning through queueing theory. Maritime Economics & Logistics : Diakses 3 Desember 213 Peraturan Pemerintah Republik Indonesia Nomor 61 Tahun 29. Kepelabuhanan PT. Pelabuhan Indonesia II (Persero) Cabang Tanjung Priok. (212). Tanjung Priok Port Directory 212. Jakarta : Dwitama Wukirindo. Rachman, A., Jauhari, A. dan Martinus. (213). Strategi optimalisasi tambat labuh di pelabuhan perikanan pantai (PPP) Pondokdadap Kabupaten Malang Jawa Timur. PSPK Student Journal. 1 (1) : Diakses 8 Oktober 213 Siswanto. (27). Operations Research Jilid 2. Jakarta : Erlangga Taha, H. (27). Operations Research an Introduction Eight Edition. University of Arkansas, Fayetteville : Pearson Education International Riwayat Penulis Getsha Nagista, lahir di kota Bandung pada tanggal 1 April Penulis menamatkan pendidikan D3 di Politeknik Negeri Bandung dalam bidang Teknik Kimia pada tahun 29. Kemudian menamatkan pendidikan S1 di Universitas Bina Nusantara dalam bidang Teknik Industri pada tahun 214. Saat ini bekerja sebagai Staff Teknik di PT. Pelabuhan Indonesia II (Persero) Cabang Tanjung Priok.