Analisis Penerapan Manajemen Lalu Lintas Menggunakan Terminal Booking System di PT XYZ

Muhammad Ariq Fauzi; Ma'ruf Ma'ruf; Wenny Ananda Larasati

doi:10.31004/riggs.v5i2.10767

Authors

Muhammad Ariq Fauzi Universitas Pendidikan Indonesia
Ma'ruf Ma'ruf Universitas Pendidikan Indonesia
Wenny Ananda Larasati Universitas Pendidikan Indonesia

DOI:

https://doi.org/10.31004/riggs.v5i2.10767

Keywords:

Traffic Management, Terminal Booking System, Gate

Abstract

Penelitian ini mengkaji permasalahan antrean panjang pada area gerbang masuk PT XYZ, perusahaan bongkar muat yang beroperasi di Pelabuhan Tanjung Priok. Permasalahan tersebut terjadi akibat pola kedatangan truk yang tidak terjadwal dan cenderung terkonsentrasi pada periode open stack, sehingga menyebabkan kepadatan lalu lintas di terminal. Penelitian ini bertujuan untuk menganalisis penerapan manajemen lalu lintas melalui Sistem Pemesanan Terminal (Terminal Booking System / TBS) dalam upaya meratakan distribusi kedatangan truk. Metode yang digunakan adalah Simulasi Kejadian Diskrit (Discrete Event Simulation) dengan bantuan perangkat lunak AnyLogic. Empat skenario dianalisis dalam penelitian ini, yaitu: skenario 1 sebagai kondisi eksisting sebelum penerapan TBS; skenario 2 dengan penerapan TBS sebesar 100% menggunakan tiga periode waktu pelayanan; skenario 3 dengan penerapan TBS sebesar 100% menggunakan enam periode waktu pelayanan; serta skenario 4 yang disusun berdasarkan kebutuhan operasional PT XYZ, yaitu 75% kedatangan truk untuk kegiatan penerimaan peti kemas penuh dan kosong serta pengiriman peti kemas penuh menggunakan TBS, sedangkan 25% kegiatan pengiriman peti kemas kosong tetap mendapatkan perlakuan khusus dengan penerapan TBS enam periode waktu pelayanan (1 periode = 4 jam). Hasil simulasi menunjukkan bahwa skenario 3 merupakan alternatif terbaik karena mampu menghasilkan distribusi kedatangan truk yang lebih merata dan konsisten pada kisaran 40–50 truk per periode. Selain itu, hasil skenario 4 mengindikasikan bahwa peningkatan efisiensi terminal tidak hanya ditentukan oleh pemerataan jadwal kedatangan melalui TBS, tetapi juga dipengaruhi secara signifikan oleh kapasitas dan kecepatan pelayanan operasional di dalam terminal.

Downloads

Download data is not yet available.

References

1. Abdul Rahman, Ni Made Wirastika Sari, F., Mochamad Sugiarto, S., Abidin, Z., Irwanto, A. P. N., Indriana, Ladjin, N., Haryanto, E., Amane, A. P. O., Ahmadin, & Alaslan., A. (2022). Metode Penelitian Ilmu sosial.

2. Alfatih, A. (2021). Panduan Praktis Penelitian Deskriptif Kuantitatif. Universitas Sriwijaya, 1–4.

3. Allen, T. T. (2011). Introduction to Discrete Event Simulation and Agent-based Modeling: Voting Systems, Health Care, Military, and Manufacturing. Springer London.

4. Azab, A. E., & Eltawil, A. B. (2014). A Simulation Based Study Of The Effect Of Truck Arrival Patterns On Truck Turn Time In Container Terminals. 2(Cd).

5. Azab, A., Karam, A., & Eltawil, A. (2017). A Dynamic and Collaborative Truck Appointment Management System in Container Terminals. Icores, 85–95.

6. Balaka, M. Y. (2022). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, Dan R&D. Bandung: CV Alfabeta. Metodologi Penelitian Pendidikan Kualitatif, 1, 130.

7. Banks, J. (2010). Discrete-event System Simulation.

8. Bnouachir, H., Semmar, A., & Systems, A. F. M. (2020). Intelligent Fleet Management System for Open Pit Mine. 11(5), 327–332.

9. Boyke, C. (2019). Perencanaan Pelabuhan dan Terminal. 3.

10. El Jasmine, S., Wani Sihaloho, O., Ratnaningsih, D., Annas Amrullah, R., & Pelayaran Surabaya, P. (2025). Analisis Penerapan Terminal Booking System (TBS) Terhadap Kelancaran Arus Barang di Pelabuhan Utama Tanjung Priok. Romanda Annas Amrullah INNOVATIVE: Journal Of Social Science Research, 5, 7201–7209.

11. Febriani, S., & Wibowo, B. S. (2022). Pemetaan Perkembangan Alternatif Solusi Kemacetan di Terminal Pelabuhan. Talenta Conference Series …, 5(2).

12. Fishman, G. (2001). Discrete-Event Simulation: Modeling, Programming, and Analysis. Springer New York.

13. Ginta, J., & Shin, J. (2022). Terminal Booking System Untuk Pelabuhan Tanjung Priok * Konsep dan Case Study. 16 June.

14. Grigoryev, I. (2025). AnyLogic.

15. Guan, C. Q. (2009). Analysis of marine container terminal gate congestion, truck waiting cost, and system optimization.

16. Hardani, Auliya, N. H., Andriani, H., Fardani, R. A., Ustiawaty, J., Utami, E. F., Sukmana, D. J., & Istiqomah, R. R. (2020). Metode Penelitian Kualitatif & Kuantitatif. In Journal of Physics A: Mathematical and Theoretical (Vol. 44, Issue 8).

17. Harrell, C., Ghosh, B. K., & Bowden, R. (2004). Simulation Using ProModel. McGraw-Hill/Higher Education.

18. Jovanovic, R. (2018). Optimizing Truck Visits to Container Terminals with Consideration of Multiple Drays of Individual Drivers. Journal of Optimization, 2018(1).

19. Juna Eska, M. K., Zulfitri Yani, M. K., Riandana Afira, M. K., Devi Gusmita, M. K., & Febby Kesumaningtyas, M. K. (2023). Konsep dasar Pemodelan dan Simulasi.

20. Kementrian Sekretariat Negara Republik Indonesia. (2021). PM Nomor 50 Tahun 2021 tentang Penyelenggaraan Pelabuhan Laut. 151(2), 10–17.

21. Kim, S., & Ji, Y. (2018). Gap Analysis.

22. Kusuma, S. D., Priyono, B., & Prawirosastro, C. L. (2025). Optimalisasi Produktivitas Reach Stacker Dalam Kegiatan Operasional 2024 Pada Pt Terminal Petikemas Surabaya. 4(12), 1903–1912.

23. Lange, A., Kreuz, F., Langkau, S., & Jahn, C. (2020). Defining the Quota of Truck Appointment Systems. In Data science in maritime and city logistics: : Data-driven Solutions for Logistics and Sustainability. Proceedings of the Hamburg International Conference of Logistics (HICL), Vol. 30, ISBN 978-3-7531-2347-9, epubli GmbH, Berlin.

24. Lange, A., Schwientek, A., & Jahn, C. (2017). Reducing Truck Congestion at Ports Classification and Trends.

25. Law, A. M. (2014). Simulation Modeling And Analysis.

26. Lintang, Y. mutiara. (2024). Analisis Faktor yang Mempengaruhi Standar Waktu Pelayanan Truck Round Time PT Terminal Peti Kemas Surabaya.

27. Lubis, M. D. F. (2026). Transformasi Digital berbasis Smart Port Revolution di Pelabuhan Tanjung Emas: Optimalisasi Logistik melalui Terminal Booking System M. Daffa Fahada Lubis. 8(2025), 255–277.

28. Nugrohoputra, M. A. (2025). Pengembangan Model Simulasi Untuk Evaluasi Kinerja Operasional Pelabuhan. September.

29. Ramadhan, F. I., & Wasesa, M. (2020). Agent-based Truck Appointment System for Containers Pick-up Time Negotiation. IJCCS (Indonesian Journal of Computing and Cybernetics Systems), 14(1), 81.

30. Rifqi, Z. F., & Mashudi, M. (2023). The Influence of Terminal Booking System (TBS), Yard Operation Plan (YOP), Turn Round Time (TRT) on Operational Effectiveness PT Pelindo Terimnal Peti Kemas Semarang. Asian Journal of Logistics Management, 2(2), 99–104.

31. Sargent, R. G. (2012). Verification and validation of simulation models. 7(1), 12–24.

32. Schröder, L. (2014). Port of Durban Container Terminal.

33. Sugiyono. (2023). Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D (Vol. 17).

34. Tri Mulyono. (2018). Pelabuhan.

35. Utama, D. R., Hamsal, M., Rahim, R. K., & Furinto, A. (2024). The effect of digital adoption and service quality on business sustainability through strategic alliances at port terminals in Indonesia. Asian Journal of Shipping and Logistics, 40(1), 11–21.

36. Utomo, K. S. (2015). Infrastruktur Pelabuhan. Unnes Press, 1, 1–196.

37. Wainer, G. A. (2017). Discrete-Event Modeling and Simulation: A Practitioner’s Approach. CRC Press.

38. Zhao, W., & Goodchild, A. V. (2013). Using the truck appointment system to improve yard efficiency in container terminals. Maritime Economics and Logistics, 15(1), 101–119.