BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN 4.1. ANALISA PERGERAKAN PESAWAT 4.1.1. Data pergerakan pesawat Data yang digunakan dalam menganalisa kebutuhan apron adalah data pergerakan pesawat dimana idealnya disesuaikan dengan maskapai yang berlokasi dan akan berlokasi pada area tersebut. Data yang digunakan adalah data pergerakan pesawat yang berada di area kargo. Data pergerakan pesawat perbulan dan total setahun untuk penerbangan pesawat udara dapat memberikan gambaran pola pergerakan pesawat udara yang terjadi setiap bulan dalam 1 tahun. Pola pergerakan pesawat udara yang akan ditinjau atau diamati adalah pola pergerakan pesawat 5 tahun sebelumnya yaitu dari tahun 2012 sampai dengan 2016. Berikut adalah data pergerakan pesawat udara untuk penerbangan international dari tahun 2012 sampai dengan 2016 IV-1

Tabel 4.1 Pergerakan pesawat Kargo dari tahun 2012-2016 BULAN Tahun 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 94 108 112 108 112 Februari 83 98 94 86 87 Maret 95 117 108 106 98 April 91 106 107 106 106 Mei 98 117 102 134 117 Juni 85 102 117 117 126 Juli 88 102 117 112 106 Agustus 107 102 117 102 127 September 117 117 112 112 120 Oktober 108 85 112 102 134 November 105 105 105 144 144 Desember 102 95 102 105 117 TOTAL 1173 1254 1290 1334 1394 (Sumber :Bandar Udara Soekarno Hatta) Gambar 4.1. Grafik pergerakan total tahun 2012 2016 IV-2

GRAFIK PERGERAKAN PESAWAT KARGO 1400 1350 1300 1254 1290 1334 1394 1250 1200 1173 1150 1100 1050 2012 2013 2014 2015 2016 4.1.2. Peramalan pertumbuhan pergerakan pesawat Dalam tugas akhir ini peramalan pertumbuhan pergerakan pesawat menggunakan analisa peramalan yang didasarkan pada jumlah pergerakan pesawat 5 tahun terakhir yaitu 2012 sampai dengan 2016. Melalui analisa tersebut didapatkan jumlah pergerakan pesawat 5 tahun kedepan atau sampai tahun 2021. Peramalan pergerakan pesawat ini menggunakan analisa regresi linear dengan menggunakan program bantu Microsoft Excel. Tabel 4.2. Data historis total pergerakan Tahun ke- Tahun Total Pergerakan 1 2012 1173 2 2013 1254 3 2014 1290 4 2015 1334 5 2016 1394 Tipe Persamaan Regresi Tahun ke-5 Linier y =52.2x + 1132,4 1393,40 IV-3

PERSAMAAN REGRESI LINEAR 1450 1400 y = 52,2x + 1132,4 1350 1300 1250 1200 1150 0 1 2 3 4 5 6 Gambar. 4.2. Grafik persamaan Regresi Hasil perhitungan untuk tahun 2016 diketahui angka yang paling mendekati data historis adalah angka dari hasil persamaan regresi tipe linier. Maka analisa regresi tipe linier dianggap sesuai untuk meramalkan pergerakan pesawat 5 tahun mendatang. Metode regresi linier ini hanya memiliki satu variabel bebas. Bentuk umum persamaan regresi linier: Yi = a + b Xi ; i = 1, 2,... N Dimana: Y X = Variabel terikat (dependent variable) = Variabel tidak terikat (independent variable) a, b = Parameter regresi N = Banyaknya pengamatan IV-4

Tabel 4.3 Variabel X dan Y Tahun X X² Pergerakan Pesawat (Y) XY Y² 2012 1 1 1173 1173 1344258 2013 2 4 1254 2508 1264032 2014 3 9 1290 3870 1222920 2015 4 16 1334 5336 1291312 2016 5 25 1394 6970 1939054 TOTAL 15 55 6445 1064519 7061576 (Sumber: Hasil Analisis 2016) b n xy x ( x) 2 2 n x y b = ( ) ( ) ( ) ( ) = = a y y n y bx x n x y = x = = 1289 IV-5

= 3 a = 1289 (52.2 x 3) = 1132.4 Tabel 4.4 Pergerakan pesawat 5 tahun mendatang TAHUN a b X Prediksi pergerakan pesawat udara Y = a + bx 2017 1132.40 52.20 6 1445.60 2018 1132.40 52.20 7 1497.80 2019 1132.40 52.20 8 1550 2020 1132.40 52.20 9 1602.2 2021 1132.40 52.20 10 1654.4 (Sumber : Hasil Analisis 2017) Berdasarkan perhitungan diatas dengan didapatkan persamaan y = 52.2x + 1132,4 atau sama dengan analisa menggunakan program Microsoft Excel, maka hasil forecasting pergerakan tahun rencana (tahun 2021) adalah 1654.4 pergerakan pesawat kargo. 4.1.3 Perhitungan Peak Hour tahun rencana Setelah didapatkan jumlah pergerakan total pesawat di apron pada tahun rencana, dilakukan perhitungan volume jam puncak yaitu jumlah pergerakan pesawat pada kondisi peak hour. Berdasarkan data eksisting jumlah rata rata pergerakan pesawat dalam 1 tahun dan jumlah pergerakan pesawat pada bulan puncak dalam 1 tahun dapat diketahui peak month ratio. Peak month ratio ini diperlukan untuk mendapatkan nilai jumlah pergerakan pesawat pada bulan puncak dalam tahun yang dikehendaki. IV-6

Sehingga pola puncak jumlah pergerakan pesawat adalah sama dengan pada tahun eksisting Perhitungan ini membutuhkan data historis pergerakan pesawat tiap bulan pada tahun 2012 2016 seperti yang sudah dijabarkan pada Tabel 4.5 BULAN Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember TOTAL Tahun 2012 2013 2014 2015 2016 94 108 112 108 112 83 98 94 86 87 95 117 108 106 98 91 106 107 106 106 98 117 102 134 117 85 102 117 117 126 88 102 117 112 106 107 102 117 102 127 117 117 112 112 120 108 85 112 102 134 105 105 105 144 144 102 95 102 105 117 1173 1254 1290 1334 1394 Tabel 4.5. Pergerakan Tiap Bulan Pada Tahun 2012 2016 Contoh perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan peak month ratio adalah sebagai berikut : Pada Tahun 2013 jumlah pergerakan bulan Januari adalah 108 dari total pergerakan sebesar 1254. IV-7

Ratio Bulan Januari 2013 adalah total pergerakan pesawat Bulan Januari dibagi dengan total pergerakan pesawat tahun 2013. R month = N month / N year = 108 / 1254 = 0.086 Dengan langkah yang sama dilakukan perhitungan untuk mencari ratio bulan lain hingga Tahun 2016. Hasil selengkapnya disajikan pada Tabel 4.6 Tabel 4.6. Ratio Pergerakan Bulanan Pesawat Terhadap Total Satu Tahun BULAN TAHUN 2012 2013 2014 2015 2016 Januari 0.080 0.086 0.087 0.081 0.080 Februari 0.071 0.078 0.073 0.064 0.062 Maret 0.081 0.093 0.084 0.079 0.070 April 0.078 0.085 0.083 0.100 0.076 Mei 0.084 0.093 0.079 0.088 0.084 Juni 0.072 0.081 0.079 0.084 0.090 Juli 0.075 0.081 0.091 0.076 0.076 Agustus 0.091 0.081 0.091 0.084 0.091 September 0.100 0.093 0.087 0.084 0.086 Oktober 0.092 0.068 0.087 0.076 0.096 November 0.090 0.084 0.081 0.108 0.103 Desember 0.087 0.076 0.079 0.079 0.084 TOTAL 1.000 1.000 1.000 1.000 1.000 Ratio tertinggi yaitu bulan November tahun 2015. Rasio maksimum dari hasil perhitungan merupakan peak month ratio. Maka untuk mendapatkan peramalan pergerakan maksimum pesawat pada bulan puncak tahun rencana dipakai peak month ratio terbesar yaitu 0.108. IV-8

Berdasarkan jadwal penerbangan Bulan November 2015 dapat diketahui pergerakan pesawat setiap hari selama 1 bulan. Dari data tersebut dapat dihitung peak day ratio. Peak day ratio ini diperlukan untuk mendapatkan untuk mendapatkan jumlah pergerakan nilai jumlah pergerakan pesawat pada hari tersibuk bulan puncak tahun yang dikehendaki. Sehingga pola puncak jumlah pergerakan pesawat adalah sama dengan pada tahun eksisting. Pada perhitungan ini dibutuhkan data jumlah pergerakan pesawat tiap hari pada bulan November 2015. Data tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.7 Tabel 4.7. Jumlah Pergerakan Tiap Hari Pada Bulan November 2015 NOVEMBER 2015 HARI TANGGAL JUMLAH PERGERAKAN TOTAL Senin 2, 9, 16, 23, 30 5 26 Selasa 3, 10, 17, 24 11 44 Rabu 4, 11, 18, 25 2 8 Kamis 5, 12, 19, 26 4 14 Jumat 6, 13, 20, 27 3 12 Sabtu 7, 14, 21, 28 3 12 Minggu 1, 8, 15, 22, 29 6 28 (Sumber : PT Angkasa Pura II (Persero) ) Contoh perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan peak day ratio adalah sebagai berikut: Pada Bulan November 2015 jumlah pergerakan pesawat adalah 144 dengan rata rata pergerakan pesawat hari senin adalah 44 pergerakan. Ratio hari senin adalah rata rata jumlah pergerakan pesawat hari senin dibagi dengan jumlah pergerakan pesawat Bulan November. IV-9

R day = N day / N month = 44 / 144 = 0.0329 Dengan langkah yang sama dilakukan perhitungan untuk mencari ratio hari lain. Berikut hasil lengkapnya pada Tabel 4.8 Tabel 4.8 Ratio Pergerakan Harian Pesawat Terhadap Pergerakan Bulanan NOVEMBER 2015 HARI TANGGAL JUMLAH PERGERAKAN RATIO Senin 2, 9, 16, 23, 30 5 0.0347 Selasa 3, 10, 17, 24 11 0.0764 Rabu 4, 11, 18, 25 2 0.0139 Kamis 5, 12, 19, 26 4 0.0278 Jumat 6, 13, 20, 27 3 0.0208 Sabtu 7, 14, 21, 28 3 0.0208 Minggu 1, 8, 15, 22, 29 6 0.0417 (Sumber : Hasil Analisi 2016) Hari Selasa merupakan hari tersibuk dalam 1 minggu. Sehingga ratio pergerakan pada hari Selasa yaitu 0.0764 merupakan peak day ratio. Dari data eksisting jumlah pergerakan pesawat perjam di apron dan jumlah pergerakan harian pesawat di apron pada hari tersibuk, dapat diketahui peak hour ratio. Peak hour ratio ini diperlukan untuk mendapatkan nilai jumlah pergerakan pesawat pada jam puncak tahun yang dikehendaki Perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan peak hour ratio adalah sebagai berikut: Pergerakan total terbesar hari selasa yaitu tanggal 24 November dengan jumlah pergerakan total 16. Jam tersibuk pada tanggal 24 November adalah pukul 06:00 07:00 WIB IV-10

Dengan jumlah pergerakan total 8 pergerakan pesawat Ratio Hour adalah jumlah total pergerakan pada peak hour atau pukul 06:00-07:00 dibagi dengan jumlah total pergerakan 1 hari. R Hour = N Hour / N Day = 10 / 8 = 0.8000 Dengan mengetahui peak month ratio, peak day ratio, dan peak day ratio kondisi eksisting, maka jumlah pergerakan pada kondisi peak hour tahun rencana ke-5 atau tahun ke 2020 dapat dihitung. Pada Tabel 4.9 Adalah ratio yang sudah didapat dari perhitungan sebelumnya. Tabel. 4.9 peak month ratio, peak day ratio, dan peak hour ratio No Jenis Ratio Ratio 1 Peak Month Ratio 0,1079 2 Peak Day Ratio 0,0764 3 Peak Hour Ratio 0,8000 Untuk mengetahui jumlah pergerakan pesawat pada bulan puncak Tahun 2020 didapat dengan cara jumlah pesawat dalam setahun dikali dengan peak month ratio. Seperti diketahui bahwa total pergerakan tahun 2021 adalah 1654 Berikut contoh perhitungan : N month = N year x R month = 1654 x 0.1079 = 14 pesawat IV-11

Tabel 4.10 Peramalan jumlah pergerakan pesawat pada bulan puncak Tahun ke- Tahun Total Pergerakan Bulan Puncak 6 2017 156 7 2018 162 8 2019 167 9 2020 173 10 2021 179 Untuk mengetahui jumlah pergerakan harian pesawat pada bulan puncak tahun 2021, didapat dengan cara jumlah pergerakan pada bulan puncak dikali dengan peak day ratio. Berikut contoh perhitungan : N Day = N Month x R day = 179 x 0.0764 = 14 pesawat Table. 4.11 Peramalan jumlah pergerakan pesawat pada Hari tersibuk Tahun ke- Tahun Total Pergerakan Hari Tersibuk 6 2017 12 7 2018 12 8 2019 13 9 2020 13 10 2021 14 Untuk mengetaui jumlah pergerakan pesawat kondisi peak hour pada hari tersibuk bulan puncak tahun 2021, didapat dengan cara jumlah pergerakan pesawat harian pada bulan puncak dikali dengan peak hour ratio. Berikut contoh perhitungan : N Hour = N Day x R Hour = 14 x 0.8000 = 11 Pesawat IV-12

Table 4.12 Peramalan jumlah pergerakan pesawat pada jam tersibuk Tahun ke- Tahun Total Pergerakan Jam Puncak 6 2017 10 7 2017 10 8 2018 10 9 2019 11 10 2021 11 Berdasarkan data dan analisa perhitungan kebutuhan apron pada tahun rencana diatas bahwa pergerakan pesawat kargo pada jam sibuk di Bandara Soekarno Hatta adalah sebanyak 11 pergerakan pesawat datang maupun berangkat. 4.2 Perhitungan Dimensi Apron 4.2.1 Parking Stand Kargo Apron Terminal Kargo Bandara Soekarno Hatta d memiliki 4 Remote Stand. Gambar 4.3 Apron Kargo Bandara Soekarno Hatta IV-13

4.2.2 Kebutuhan Jumlah Parking Stand di Terminal Kargo Tahun 2021 Dalam menentukan jumlah contact stand yang dibutuhkan suatu bandar udara dapat menggunakan rumus : S = ( ) Dimana : S = Jumlah kebutuhan parkir pesawat udara (aircraft parking stand) Ti = Gate accupancy time (menit) masing masing tipe pesawat udara Ni = Jumlah pesawat udara yang datang (arriving aircraft) selama jam puncak α = Jumlah parkir pesawat udara sebagai cadangan Pergerakan tahun rencana dapat diasumsikan 1 : 1 untuk pergerakan pesawat yang datang maupun yang berangkat. Dari data peramalan tahun 2021 didapatkan total pergerakan tahun 2021 sebesar 11 pergerakan, maka dapat diasumsikan 6 arrival movement 5 departure movement. Tabel 4.13 Gate Occupancy Pesawat Jenis Pesawat Ref Code Typical Gate Occupancy Time B737-200 Type C 45 A737-300 Type C 45 A310-200 Type D 60 B 747-400 Type E 120 Dengan data yang telah dketahui maka jumlah contact stand dapat dihitung dengan asumsi α (jumlah contact stand sebagai cadangan adalah 0 ) dan IV-14

perbandingan berdasarkan pengamatan jenis pesawat 3C:1D:2E adalah 3:1:2 didapatkan kebutuhan contact stand keseluruhan pada tahun mendatang adalah 13 contact stand. Berikut adalah perhitungan kebutuhan contact stand : Jenis Ref Code Ti (Gate Occupancy Ni (Arriving S (Gate) Pesawat Time) in minutes Aircraft) B737-200, Type C 45 3 2 B737-300 A310-200 Type D 60 1 1 B 747-400 Type E 120 2 4 Jumlah 12 7 4.3 Alternatif perluasan apron Berdasarkan hasil analisa dimana pada tahun rencana membutuhkan 7 contact stand, penulis mencoba menganalisa area yang dapat dilakukan pengembangan terkait kebutuhan contact stand pada tahun rencana. Kondisi eksisting pada lahan kargo memiliki 4 contact stand maka diperlukan penambahan 3 contact stand untuk pesawat wide body khusunya pesawat B747-400. Salah satu area yang dapat dilakukan perluasan adalah di sisi utara dari area yang masih berupa lahan kosong. IV-15

Gambar 4.4. Area Perluasan Apron Dalam melakukan desain dimensi apron terdapat beberapa hal yang harus diperhatikan karena hal-hal inilah yang menjadi dasar acuan perhitungan dimensi apron. Namun yang paling utama adalah karakteristik pesawat rencana. Digunakan pesawat B 747-200 pesawat rencana dengan kategori 4E. Tabel berikut adalah ukuran karakteristik pesawat kategori 4E. Tabel 4.14 Klasifikasi pesawat Type pesawat Klasifikasi Pesawat Bentang sayap B747-400 E 60.9 (Sumber: Peraturan Keselamatan Penerbangan Sipil 139 (Manual Of Standard CASR Part 139) Volume 1 Bandar Udara (Aerodromes) Aircraft parking position taxilane juga harus dipisahkan dari objek apapun dengan jarak tidak kurang dari yang telah ditentukan dengan menggunakan Tabel 4.15 IV-16

Code Letter untuk pesawat udara Tabel 4.15. Jarak Pemisah Minimum Dari garis tengah aircraft parking position taxilane ke objek Dari Garis tengah apron ke Objek Dari ujung sayap pesawat udara pada aircraft parking position ke objek A 12.0 m 16.25 m 3.0 m B 16.5 m 21.5 m 3.0 m C 24.5 m 26.0 m 4.5 m D 36.0 m 40.5 m 7.5 m E 42.5 m 47.5 m 7.5 m F 50.5 m 57.5 m 7.5 m (Sumber: Peraturan Keselamatan Penerbangan Sipil 139 (Manual Of Standard CASR Part 139) Volume 1 Bandar Udara (Aerodromes) Berikut adalah perhitungan kebutuhan panjang apron 1 pesawat kategori 4E : Bentang sayap/wing span (W) B 747-400 (diambil yang paling besar di kategori 4E) = 60.9 m Jarak yang diijinkan/clearance (d) = 7.5 m Jarak antar parking stand/contact stand (minimal) : = = = Jumlah yang didapat berdasarkan panjang lahan yang ada : = ( ) = ( ) = 3.024 Parking Stand / Contact Stand IV-17