BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 19,45 km dari kota Jakarta yang memiliki koordinat 06 o Lintang

BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN 4.1.

Data Umum dan Spesifikasi Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta

Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta adalah bandar udara yang terletal di Kota Tangerang, Provinsi Banten. Lokasi bandara ini terletak kurang lebih 19,45 km dari kota Jakarta yang memiliki koordinat 06o07’25” Lintang Selatan dan 106o39’40” Bujur Timur. Referensi temperatur pada bandar udara ini ialah 32oC. Bandar Udara yang memiliki kode IATA: CGK dan kode ICAO: WIII ini dibuka pertama kali pada tahun 1985 yang dikelola oleh PT. Angkasa Pura II (Persero). Pada tabel 4.1 disajikan data geografis dan data administrasi Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta. Tabel 4.1 Data geografis dan data administrasi bandar udara Nama Bandar Udara Nama Kota Provinsi Lokasi Bandar Udara UTC Arah dan Jarak dari Kota Koordinat ARP dan Lokasi pada AD

Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta Tangerang Banten WAC 2981 +7 19,45 km/ 10,475 NM barat daya pusat kota Jakarta 06o 07’ 25” S 106o 39’ 40” E 20 meter ke arah Barat dari patok ukur

Elevasi dari tiap Treshold dalam MSL dan Geoid Undulation Elevasi Bandar Udara dalam MSL dan Geoid Undulation Referensi Temperatur Bandar Udara Rincian Lampu Beacon Bandar Udara Nama Penyelenggara Bandar Udara

RWY 07 L/ 25R (29 FT/ 21 FT) RWY 07 R/ 25L (34 FT/ 27 FT)

Alamat Bandar Udara Nomor Telepon

34 FT 32 C Location: on top of Aerodrome Control Tower Building, type: ATG/150W/220V, colour clear and green, 24 flash/minute dan 12 RPM PT Angkasa Pura II (Persero) Kantor Cabang Utama Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta Soekarno-Hatta International Airport, Kantor Cabang Utama Gedung 601, PO BOX 1245 Jakarta 19110 Indonesia 6221 5507300; 5507312

(Sumber: Aerodrome Manual Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta, 2015) IV-1

http://digilib.mercubuana.ac.id/

Bab IV Analisis dan Pembahasan

Terdapat tiga terminal pada Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta, yaitu: Terminal 1, Terminal 2, dan Terminal 3. Sampai pada bulan Mei 2017, berdasarkan jenis penerbangannya, Terminal 1 (1A, 1B, dan 1C) hanya melayani penerbangan domestik, Terminal 2 (2D, 2E, dan 2F) hanya melayani penerbangan internasional kecuali Sub Terminal 2F yang digunakan oleh maskapai Sriwijaya, NAM Air, dan Air Asia untuk penerbangan domestik, dan Terminal 3 Ultimate melayani penerbangan domestik untuk maskapai Garuda. Namun pada bulan September 2017 terjadi sedikit perubahan akibat adanya Pengoperasian Terminal 3 Ultimate untuk penerbangan Internasional. Penerbangan internasional yang berasal dari Terminal 2D dan 2E dipindah ke Terminal 3 Ultimate dan untuk terminal 2D dan 2E akan di gunakan oleh maskapai Citilink, Air Asia, dan Batik Air untuk penerbangan domestik. Pada Tabel 4.2 dan Tabel 4.3 disajikan data spesifikasi apron dan aircraft parking stands Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta. Tabel 4.2 Spesifikasi apron Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta Facilities

Square Meters

Surface

Strength PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T

Apron A

84.071 m2

Concrete

Apron B

84.071 m2

Concrete

Apron C

88.275 m2

Concrete

Apron Cargo

33.278 m2

Concrete

Apron D

125.764 m2

Concrete

Apron E

95.271 m2

Concrete

PCN. 118/R/D/W/T

Apron F

131.353 m2

Concrete

PCN. 112/R/D/W/T

Remark

IV-2 http://digilib.mercubuana.ac.id/


Apron G

Concrete

Remote Apron B/C

9.309 m2

Concrete

NSA

51.004 m2

Concrete

Remote Apron D

54.315 m2

Concrete

Remote Apron F

59.850 m2

Concrete

2

Remote Apron G

204.092 m

Concrete

PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T PCN. 118/R/D/W/T PCN. 112/R/D/W/T

Temporary AIP suplement No. 11/14 efektif date 1/8/2014

Temporary AIP suplement No. 11/14 efektif date 1/8/2014

(Sumber: Aerodrome Manual Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta, 2015) Tabel 4.3 Aircraft parking stands apron Bandar Udara Soekarno-Hatta No.

Terminal

Parking Stand

1

A

A11, A12, A13, A21, A22, A23, A31, A32, A33, A41, A42, A43, A51, A52, A53, A61, A62, A63, A71, A72, A73

2

B

B11, B12, B13, B21, B22, B31, B32, B33, B41, B42, B43, B44, B45, B46, B51, B52, B53, B61, B71, B72

3

C

C11, C13, C21, C23, C31, C33, C41, C43, C51, C53, C61, C62, C63, C71, C72

4

REMOTE PARKING STAND TERMINAL 1

R11, R12, R13, R14, R21, R22, R23, R24, R31, R32, R33, R34, R35, R36, R37, R38, R39, R41, R42, R43, R44

5

D

D11, D21, D31, D41, D42, D51, D61, D71

6

E

E11, E21, E31, E41, E42, E51, E61, E71

7

F

F11, F21, F31, F41, F42, F51, F52, F61, F62, F71, F72

8


9

G

10


R51, R52, R53, R54, R55, R56, R57A, R57, R57B, R58A, R58, R59A, R59, R59B, R61, R62, R63, R64, R65, R66, R67, R68, R69, R71, R72, R73, R74, R75, R76 G23, G26, G29, G33, G36, G39, G43, G46, G49, G53 R82, R83, R84, R85, R86, R87, R88, R89, R91, R92, R93, R94, R95, R96, R97, R98, R99

(Sumber: Aerodrome Manual Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta, 2015)



4.2.

Kapasitas Apron

Untuk menghitung kapasitas apron suatu bandar udara, digunakan persamaan (2.3) di bawah ini: Kapasitas apron

(2.3)

Menghitung jumlah parking stand yang dibutuhkan dapat dihitung dengan menurunkan rumus pada persamaan (2.1). Panjang apron = (K

S) + ((K + 1)

C)

(2.1)

(Sumber : Airport Engineering, Wardhani Sartono, 2016) Menjadi, (4.1) dimana: K

= jumlah parking stand

S

= wing span pesawat (m)

C

= jarak pesawat ke pesawat dan pesawat ke terminal (m)

Gambar 4.1 Layout perancangan apron (Sumber: Horonjeff & McKelvey, 2008) IV-4 http://digilib.mercubuana.ac.id/


Pada analisis kapasitas Apron Terminal 2 Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta ini, digunakan pesawat yang memiliki bentang sayap paling besar yaitu pesawat Boeing 777-200ER yang memiliki panjang wingspan sebesar S = 64,8 m dan termasuk kategori pesawat kelas C menurut ICAO. Menurut ICAO juga, jarak bebas minimum (clearance) untuk pesawat kelas E memiliki jarak bebas sebesar 7,5 m dan untuk pesawat kelas C memilik jarak bebas sebesar 4,5 m seperti yang disajikan pada Tabel 4.5. Maka pada penelitian ini, digunakan nilai 7,5 m sebagai jarak bebas minimum sesuai dengan ICAO dengan alasan digunakan nilai terbesar adalah faktor keamanan. Tabel 4.4 Jarak bebas antar pesawat di apron menurut ICAO Code Letter

Clearance (m)

A

3

B

3

C

4,5

D

7,5

E

7,5

F

7,5

(Sumber: ICAO Aerodrome Design Manual part 2, 2005) Untuk menentukan minimum interval (SOT + PT + BT) pesawat design group E, pada Tabel 4.7 disajikan data typical gate occupancy time (SOT) = 120 menit untuk pesawat Boeing 777 dengan keberangkatan internasional dan 45 menit untuk pesawat Boeing 737 dengan keberangkatan domestik, digunakan positioning time (PT) yaitu waktu untuk memosisikan pesawat keluar masuk posisi stand/gate sebesar 4 menit serta digunakan buffer time (BT) yaitu waktu untuk memastikan bahwa waktu tercukupi antara waktu



keberangkatan pesawat pertama dengan jadwal kedatangan pesawat kedua sebesar 5 menit. Sehingga besar minimum interval untuk pesawat Boeing 777 = SOT + PT + BT = 120 + 4 + 5 = 129 menit dan untuk pesawat dengan Boeing 737 = SOT + PT + BT = 45 + 4 + 5 = 54 menit. Tabel 4.5 Typical gate occupancy time (dalam menit) Domestic Through Flight

Turnaround Flight

International Turnaround Flight

B-737, DC-9, F28

25

45

-

B-707, B-757

45

50

60

A-300, DC-10, L101

45-60

60

120

B-747

-

60

120-180

Aircraft

(Sumber: ICAO, Airport Planning Manual, 1987) Tabel 4.6 Data apron Terminal 2 Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta Pesawat Terbesar Apron Terminal 2 2F, Remote D, Remote F :

B737-900ER

Wingspan (S): 35,84 m

2D dan 2E

:

B777-200ER

Wingspan (S): 64,8 m

Garbarata

:

-

Apron

Panjang

Luas

2D

:

599, 64 m

125.764 m2

2E

:

563,22 m

95.271 m2

2F

:

540,76 m

131.353 m2

Remote D

:

508,2 m

54.315 m2

Remote F

:

582,8 m

58.850 m2

(Sumber: Aerodrome Manual Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta, 2015)



4.2.1. Apron Terminal 2 D Apron Terminal 2D ini memiliki panjang apron yaitu 599,64 m dengan luasan 125.764 m2. Apron Terminal 2D ini melayani penerbangan internasional dengan pesawat terbesarnya Boeing 777-300 ER. Jumlah parking stand yang ada berdasarkan persamaan 4.1 ialah:

parking stands 4.2.2. Apron Terminal 2 E Apron Terminal 2E ini memiliki panjang apron yaitu 563,22 dengan luasan 125.764 m2. Apron Terminal 2E ini melayani maskapai Skyteam untuk penerbangan internasional dengan pesawat terbesarnya Boeing 777-300 ER. Jumlah parking stand yang ada berdasarkan persamaan 4.1 ialah:

parking stands 4.2.3. Apron Terminal 2F Apron Terminal 2F ini memiliki panjang apron yaitu 540,76 dengan luasan 125.764 m2. Apron Terminal 2F ini melayani maskapai Air Asia, Sriwijaya Air dan Nam Air untuk penerbangan domestik dengan pesawat terbesarnya Boeing 737-900 ER.



Jumlah parking stand yang ada berdasarkan persamaan 4.1 ialah:

parking stands 4.2.4.

Remote Apron 2D

Remote Apron 2D adalah Apron Terminal 2D yang tidak berhubungan langsung atau tidak berdekatan dengan bangunan terminal. Untuk menuju terminal dari pesawat atau menuju pesawat dari terminal disediakan kendaraan khusus untuk penumpang berupa bus. Remote apron 2D ini memiliki panjang apron yaitu 508,2 dengan luasan 125.764 m2. Remote Apron 2D ini melayani penerbangan internasional dengan pesawat terbesarnya Boeing 737-900 ER. Jumlah parking stand yang ada berdasarkan persamaan 4.1 ialah:

parking stands 4.2.5. Remote Apron 2F Remote Apron 2F adalah Apron Terminal 2F yang tidak berhubungan langsung atau tidak berdekatan dengan bangunan terminal. Untuk menuju terminal dari pesawat atau menuju pesawat dari terminal disediakan kendaraan khusus untuk penumpang berupa bus. Remote apron 2F ini memiliki panjang apron yaitu 582,8 m dengan luasan 125.764 m2. Remote apron 2F ini melayani maskapai Air Asia, Sriwijaya Air dan Nam Air untuk penerbangan domestik dengan pesawat terbesarnya Boeing 737-900 ER.



Jumlah parking stand yang ada berdasarkan persamaan 4.1 ialah:

parking stands Pada Gambar 4.3 dan Gambar 4.4 ditunjukkan gambar satelit Apron Terminal 2 dan Remote Apron 2D, 2F Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta yang diperoleh dari Google Earth.

Remote F

Remote D

Apron 2 E

Gambar 4.2 Layout apron Terminal 2 Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta (Sumber: Google Earth, 2017) Setelah di dapat jumlah parking stand berdasarkan persamaan 4.1 kini kita lakukan perhitungan kapasitas apron pada persamaan 2.3 dengan minimum interval = SOT + PT + BT = 60+ 4 + 5 = 69 menit untuk pesawat di apron 2D, 2E dan untuk pesawat di 2F, Remote D, Remote F = SOT + PT + BT = 45 + 4 + 5 = 54 menit. Kapasitas apron Kapasitas apron 2D

(2.3) = 7 pesawat / jam IV-9



Kapasitas apron 2E

= 7 pesawat / jam

Kapasitas apron 2F

= 14 pesawat / jam

Kapasitas apron Remote D

= 13 pesawat / jam

Kapasitas apron Remote F

= 15 pesawat / jam

Tabel 4.7 Kapasitas Apron Terminal 2 Bandar Udara Soekarno-Hatta Apron

Parking stands (pesawat)

Kapasitas apron (pesawat/jam)

2D

8

7

2E

8

7

2F

13

14

Remote D

12

13

Remote F

14

15

Total

55

56

(Sumber : Hasil Perhitungan Penelitian) 4.3.

Prakiraan (Forecast) Pergerakan Pesawat Data pergerakan pesawat dibutuhkan untuk memperkirakan (forecasting) pertumbuhan pesawat pada waktu 5 tahun yang akan datang yaitu pada tahun 2021. Sesuai dengan judul penulis yaitu analisa perpindahan pesawat internasional ke terminal 3 serta pindahnya pesawat domestik di terminal 1C ke terminal 2D dan 2E. Maka data yang digunakan adalah data pergerakan pesawat rute domestik Sriwijaya, NAM Air, AirAsia terminal 2 dan Terminal 1C di Bandara Soekarno-Hatta.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 IV-10 http://digilib.mercubuana.ac.id/


pergerakan pesawat 5 tahun sebelumnya yaitu dari tahun 2012 sampai dengan 2016. Berikut adalah data pergerakan pesawat udara untuk penerbangan pesawat domestik dari tahun 2012 sampai dengan 2016. Tabel 4.8 Pegerakan pesawat Domestik dari tahun 2012 - 2016 Tahun

Apron

2012 2013 2014 2015 2016 45368 38420 45914 60577 70813 47820 55762 52401 50227 53137 93188 101355 98315 110804 123950 (Sumber : PT. Angkasa Pura II Bandar Udara Soekarno-Hatta 2017)

Terminal 1 C Terminal 2 TOTAL Analisis

yang dilakukan dalam penelitian

Tugas

Akhir

ini

akan

memperkirakan pertumbuhan lalu lintas udara dalam jangka waktu lima tahun yang akan datang. Meningkatnya pergerakan pesawat akan menyebabkan jumlah pesawat yang dibutuhkan bertambah, sehingga akan membutuhkan ruang gerak pesawat yang semakin besar. Hal ini mengacu kepada pernyataan FAA dalam Forecasting Aviation Activity by Airport (2001), yang menjelaskan bahwa tipe regresi yang digunakan untuk perencanaan dan prakiraan pergerakan penumpang adalah berupa linier.

Pergerakan Pesawat Domestik Total Pergerakan pesawat

140000 120000 100000 80000 60000 40000 20000 0 2012 2013 Total Pergerakan

2014

2015

2016

Gambar 4.3 Grafik pergerakan pesawat domestik Bandar Udara Soekarno-Hatta IV-11 http://digilib.mercubuana.ac.id/


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 analisis tersebut didapatkan jumlah pergerakan pesawat 5 tahun kedepan atau sampai tahun 2021. Peramalan pergerakan pesawat ini menggunakan analisa regresi dengan menggunakan program bantu Microsoft Excel. Ada beberapa tipe analisa yang dapat dipakai diantaranya adalah Analisa Regresi tipe Linear dan Polynomial. Perhitungan dengan menggunakan program bantu Microsoft Excel 2013 dengan langkah berikut ini: 1.

Memasukkan data pergerakan pesawat domestik pada Tabel 4.10 ke lembar kerja baru Microsoft Excel.

2.

Membuat grafik hubungan waktu dengan jumlah pergerakan penumpang. Dimana sumbu X sebgai fungsi waktu dan sumbu Y sebagai fungsi jumlah pergerakan.

3.

Menampilkan persamaan regresi dan koefisien determinasi pada grafik.

4.

Memasukkan data tahun rencana ke dalam persamana regresi sebagai sumbu X.

5.

Didapatkan data jumlah pergerakan pesawat domestik dari tahun 20162021.

Pada Gambar 4.5 dan Gambar 4.6 Terdapat perbandingan tipe regresi yang dibandingkan dengan pergerakan pesawat tiap tahun eksisting. Grafik tren pergerakan pesawat didapatkan dari program bantu Microsoft Excel.



Pergerakan Pesawat Domestik Total Pergerakan pesawat

140000 120000 100000

80000 y = 7814,6x + 80644 R² = 0,8852

60000 40000 20000 0

2012

2013

2014

2015

2016

Total Pergerakan Linear (Total Pergerakan)

Gambar 4.4 Pergerakan pesawat domestik tahun 2012-2016 Bandara SoekarnoHatta dengan regresi linear

Pergerakan Pesawat Domestik 140000

Total Pergerakan pesawat

120000 100000 80000 y = 2332,9x2 - 6182,5x + 96974 R² = 0,9957

60000 40000 20000 0 2012 2013 Total Pergerakan

2014

2015

2016

Poly. (Total Pergerakan)

Gambar 4.5 Pergerakan pesawat domestik tahun 2012-2016 Bandara SoekarnoHatta dengan regresi Polynomial



Gambar-gambar grafik di atas merupakan gambar grafik hasil perhitungan ekstrapolasi dengan menggunakan program bantu Microsoft Excel 2013. Dari hasil perhitungan didapatkan persamaan dan nilai R2 untuk berbagai macam tipe regresi. Tabel 4.9 Hasil perhitungan tipe-tipe regresi Regresi

R2

Persamaan

Linear Polynomial

y = 7814,6x + 80644

0,8852

y = 2332,9x2 - 6182,5x + 96974

0,9957

(Sumber : Hasil Perhitungan Penelitian) Tabel 4.10 Hasil analisis pergerakan pesawat tahun 2012-2016 berdasarkan kondisi eksisting, regresi linear, dan polynomial. Total Pergerakan dengan Regresi Linear

Total Pergerakan dengan Regresi Polynomial

93188

88459

93124

94182

96273

93941

2014

98315

104088

99423

4

2015

110804

111902

109570

5

2016

123950

119717

124384

Tahun ke-

Tahun

Total Pergerakan Eksisting

1

2012

2

2013

3

(Sumber : Hasil Perhitungan Penelitian) Dari hasil analisis diketahui angka yang paling mendekati data eksisting adalah angka dari hasil persamaan regresi tipe linier dan Berdasarkan pernyataan Federal Aviation Administration (FAA) dalam Forecasting Aviation Activity by Airport (2001), regresi yang digunakan dalam forecasting ialah regresi linear. Maka dari itu, dalam penelitian ini digunakan regresi linear. Maka analisis regresi tipe linier dianggap sesuai untuk meramalkan pergerakan pesawat 5 tahun mendatang.



Tabel 4.11 Forecast pergerakan pesawat domestik tahun 2017-2021 Tahun

Pergerakan Pesawat

2017

127532

2018

135346

2019

143161

2020

150975

2021

158790


Analisa Pergerakan Pesawat Jam Puncak

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 dikenhendaki. Sehingga pola puncak jumlah pergerakan pesawat adalah sama dengan pada tahun eksisting Metode yang digunakan untuk menghitung pergerakan penumpang jam puncak pada penelitian ini adalah metode Pignataro (peak ratio). Untuk mendapatkan nilai jumlah pergerakan penumpang pada bulan puncak dalam tahun yang direncanakan maka dibutuhkan metode Pignataro ini, sehingga pola (pattern) puncak jumlah pergerakan penumpang sama dengan tahun eksisting. Pada Gambar 4.5 diberikan langkah-langkah perhitungan jam puncak. IV-15 http://digilib.mercubuana.ac.id/


Forecast

Pergerakan pesawat tahun ke-n Rasio bulan Puncak, Rmonth

Pergerakan pesawat bulan puncak Rasio bulan Puncak, Rday Pergerakan pesawat hari puncak

Rasio bulan Puncak, Rhour

Kapasitas Pesawat Rencana

Pergerakan pesawat jam puncak

Tingkat Okupansi Pesawat

Pergerakan pesawat jam puncak Gambar 4.6 Diagram alir perhitungan jam puncak 4.4.1. Pola rasio jam puncak terminal 2 1. Rasio bulan puncak Untuk mendapatkan peak month ratio perhitungan yang dilakukan adalah membagi jumlah pergerakan penumpang pada saat bulan puncak selama satu tahun dengan jumlah pergerakan penumpang total selama satu tahun. Perhitungan ini membutuhkan data pergerakan pesawat tiap bulan pada tahun 2012 – 2016



Tabel 4.12. Pergerakan Tiap Bulan Pada Tahun 2012 - 2016 Bulan Januari Februari Maret April Mei Juni Juli Agustus September Oktober November Desember Total

2012 8202 7415 7889 7345 8022 7860 7939 8534 7490 7331 7235 7926 93188

2013 7320 5516 6454 6748 7051 7374 8245 9972 8885 8780 8483 9354 94182

Tahun 2014 8968 7406 7878 7623 8124 8382 7911 8912 7977 8195 7940 8999 98315

2015 8219 7449 8770 8746 9867 9153 10815 9928 8621 9275 9319 10642 110804

2016 10018 9187 10003 9610 10911 10172 11726 10617 10300 10607 9857 10942 123950

(Sumber: PT Angkasa Pura II Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta, 2017) Contoh perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan peak month ratio adalah sebagai berikut : a. Pada Tahun 2012 jumlah pergerakan bulan Januari adalah 8202 dari total pergerakan sebesar 93188. b. Ratio Bulan Januari 2012 adalah total pergerakan pesawat Bulan Januari dibagi dengan total pergerakan pesawat tahun 2012. Rmonth

= N month / N year = 8202 / 93188 = 0.088

Dengan langkah yang sama dilakukan perhitungan untuk mencari ratio bulan lain hingga Tahun 2016. Berikut hasil lengkapnya pada tabel 4.13.



Tabel 4.13. Pergerakan Tiap Bulan Pada Tahun 2012 - 2016 Tahun 2012 2013 2014 2015 0,088 0,066 0,091 0,074 Januari 0,080 0,050 0,075 0,067 Februari 0,085 0,058 0,080 0,079 Maret 0,079 0,061 0,078 0,079 April 0,086 0,064 0,083 0,089 Mei 0,084 0,067 0,085 0,083 Juni 0,085 0,074 0,080 0,098 Juli 0,092 0,090 0,091 0,090 Agustus 0,080 0,080 0,081 0,078 September 0,079 0,079 0,083 0,084 Oktober 0,078 0,077 0,081 0,084 November 0,085 0,084 0,092 0,096 Desember 1 1 1 1 Total (Sumber : Hasil Perhitungan Penelitian) Bulan

2016 0,081 0,074 0,081 0,078 0,088 0,082 0,095 0,086 0,083 0,086 0,080 0,088 1

Ratio tertinggi yaitu bulan Juli tahun 2016. 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 0.095. 2. Rasio hari puncak Berdasarkan data jumlah pergerakan pesawat yang diberikan oleh PT. Angkasa Pura II Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta pada bulan Juli, dapat diketahui pergerakan penumpang Terminal 2 tiap harinya. Dari data tersebut dapat diolah sehingga mendapatkan rasio hari puncak (peak day ratio). Peak day ratio digunakan untuk menghitung jumlah pergerakan penumpang pada hari tersibuk bulan puncak tahun yang direncanakan. Pada Tabel 4.15 disajikan data tiap harinya pada bulan Juli tahun 2016.



Tabel 4.14 Pergerakan pesawat bulan Juli tahun 2016 Terminal 2 Tanggal

DTG

BGKT

Total

Tanggal

DTG

BGKT

Total

1

205

206

411

17

208

208

416

2

214

207

421

18

207

207

414

3

211

206

417

19

206

206

412

4

206

209

415

20

148

148

296

5

207

204

411

21

157

157

314

6

241

229

470

22

157

157

314

7

211

211

422

23

156

156

312

8

206

206

412

24

158

158

316

9

209

209

418

25

156

156

312

10

206

106

312

26

155

155

310

11

217

215

432

27

156

156

312

12

217

217

434

28

156

156

312

13

210

210

420

29

156

156

312

14

213

213

426

30

203

153

356

15

201

201

402

31

208

153

361

16

216

216

432

Total

5.977

5.749

11.726

(Sumber: PT Angkasa Pura II Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta, 2017) Contoh perhitugan yang dilakukan untuk mendapatkan peak day ratio adalah sebagai berikut: a. Pada Bulan Juli 2016 jumlah pergerakan pesawat adalah 16696 dengan pergerakan pesawat paling sibuk pada tanggal 12 Juli 2016 yaitu 561 pergerakan.



b. Ratio pergerakan pada tanggal 12 juli adalah rata rata jumlah pergerakan pesawat pada tanggal 12 juli dibagi dengan jumlah pergerakan pesawat Bulan Juli. Rday(datang)

= N day / N month = 217/ 5977 = 0.0363

Rday(berangkat) = N day / N month = 217/5977 = 0.0377 Dengan cara yang sama seperti persamaan di atas, didapatkan Rday keberangkatan sebesar 0,0363dan Rday kedatangan sebesar 0,0377. 3. Rasio jam puncak Berdasarkan data jumlah pergerakan penumpang yang diberikan oleh PT. Angkasa Pura II Bandar Udara Internasional Soekarno-Hatta pada tanggal 12 bulan Juli, dapat diketahui pergerakan penumpang Terminal 2 tiap jamnya. Dari data tersebut dapat diolah sehingga mendapatkan rasio jam puncak (peak hour ratio). Menurut data yang disajikan pada Tabel 4.16, jam puncak untuk pergerakan penumpang kedatangan terjadi pada 22.01 sedangkan jam puncak untuk pergerakan penumpang keberangkatan terjadi pada pukul 06.01-07.00.



Tabel 4.15 Pergerakan pesawat tanggal 12 Juli tahun 2016

Periode (Jam) 00.01 - 01.00 01.01 - 02.00 02.01 - 03.00 03.01 - 04.00 04.01 - 05.00 05.01 - 06.00 06.01 - 07.00 07.01 - 08.00 08.01 - 09.00 09.01 - 10.00 10.01 - 11.00 11.01 - 12.00 12.01 - 13.00 13.01 - 14.00 14.01 - 15.00 15.01 - 16.00 16.01 - 17.00 17.01 - 18.00 18.01 - 19.00 19.01 - 20.00 20.01 - 21.00 21.01 - 22.00 22.01 - 23.00 23.01 - 24.00 Total Average/Hour Peak Hour

Terminal 2 DTG

BKT

1 0 1 4 1 2 8 26 14 16 17 15 17 16 16 18 18 13 21 10 18 22 14 2 217 12 26

Total

3 3 2 1 2 16 21 15 19 21 14 16 13 13 14 16 18 12 21 13 7 4 4 3 217 11 21

4 3 3 5 3 18 29 40 33 37 31 30 30 29 30 34 36 25 42 23 25 26 18 5 534 23 42

(Sumber: PT Angkasa Pura II Bandar Udara Internasional Soekarno Hatta, 2017) Perhitungan yang dilakukan untuk mendapatkan peak hour ratio adalah sebagai berikut: a. Pergerakan total terbesar pada tanggal 12 Juli dengan jumlah pergerakan total 561. b. Jam tersibuk pada tanggal 12 Juli adalah pukul 18:01 – 19:00 WIB Dengan jumlah pergerakan total 42 pergerakan pesawat IV-21 http://digilib.mercubuana.ac.id/


c. Ratio Hour adalah jumlah total pergerakan pada peak hour atau pukul 18:01- 19:00 dibagi dengan jumlah total pergerakan 1 hari. RHour(total)

= N Hour / N Day = 42 / 534 = 0.079

4.4.2. Rangkuman pola rasio jam puncak pada Terminal 2 Rmonth dtg = Nmonth dtg juli / N year 2016 = 5977/5614 = 0,095 Rmonth bgkt = Nmonth bgkt juli / N year 2016 = 5749/61215 = 0,093 Rday(dtg)

= N day dtg 12 Juli / N month juli = 217/ 5977 = 0.0363

Rday(bgkt) = N day bgkt 12 Juli / N month juli = 217/ 5749 = 0.0377 RHour(dtg) = N Hour dtg / N Day dtg = 26 / 290 = 0.0897



RHour(bgkt) = N Hour bgkt / N Day bgkt = 21 / 271 = 0.0775 Tabel 4.16 Rangkuman rasio jam puncak terminal 2 Rasio

Terminal 2 DTG

BGKT

Rmonth

0,095

0,093

Rday

0,0363

0,0377

Rhour

0,0897

0,0775

(Sumber : Hasil Perhitungan Penelitian) 4.4.3. Pergerakan Pesawat Pada Jam Puncak (Peak Hour) Pergerakan pesawat jam puncak dihitung dengan mengalikan pergerakan pesawat total selama satu tahun (tahun ke-n), Nyear, hasil dari ramalan (forecasting) dengan rasio bulan (Rmonth), rasio hari (Rday), dan rasio jam (Rhour). Berikut persamaan 2.18: (2.18) (Sumber : Traffic Engineering, Pignataro) dimana: Npeak hour

= pergerakan penumpang pada jam puncak

Nyear

= pergerakan penumpang total selama satu tahun

Rmonth

= rasio bulan puncak

Rday

= rasio hari puncak

Rhour

= rasio jam puncak



Jumlah pergerakan pesawat tahunan (Nyear) diperoleh berdasarkan analisa regresi linear dan analisa persentase pertumbuhan persawat tahunan yang telah dimodelkan sebelumnya. Diketahui dengan regresi linier hasil forecasting untuk tahun 2021 adalah 198306. Npeakhour dtg

= 158790 x 0,095x 0,0363 x 0,0897 = 49 pesawat

Npeakhour bgkt

= 198306 x 0,093 x 0,0377 x 0,0775 = 53 pesawat

Tabel 4.17 Pergerakan pesawat udara pada jam sibuk Metode Regresi Linear Pendekatan data dari tahun 2012 – 2016

Tahun Keterangan

2017

2018

2019

2020

2021

Datang

Berangkat

Datang

Berangkat

Datang

Berangkat

Datang

Berangkat

Datang

Berangkat

R MONTH

0,095

0,093

0,095

0,093

0,095

0,093

0,095

0,093

0,095

0,093

R DAY

0,0363

0,0377

0,0363

0,0377

0,0363

0,0377

0,0363

0,0377

0,0363

0,0377

R HOUR

0,0897

0,0775

0,0897

0,0775

0,0897

0,0775

0,0897

0,0775

0,0897

0,0775

127532

N YEAR

N HOUR

39

143161

135346

34

42

37

44

39

150975

47

41

158790

49

(Sumber : Hasil Perhitungan Penelitian)


43


4.4.4. Analisis volume-kapasitas apron Pada sub bab ini akan dilakukan analisis volume terhadap kapasitas apron. Maksud dari analisis volume-kapasitas apron adalah membandingkan antara volume pergerakan pesawat dengan kapasits apron eksisting di Terminal 2 selama 5 tahun dari tahun 2016. Analisis ini dilakukan untuk mengetahui pada tahun kapan jumlah volume pergerakan pesawat jam puncak akan melewati jumlah kapasitas pada apron Terminal 2. Cara menghitung volume pergerakan pesawat jam puncak pada 5 tahun mendatang sama langkahnya dengan cara menghitung volume pergerakan pesawat jam puncak pada tahun 2021. Berdasarkan analisis dengan menggunakan bentang sayap dari pesawat kelas C dan kelas E menurut ICAO, yaitu Boeing 737-900ER dan Boeing 777200ER, didapat kapasitas apron Terminal 2D sebesar 7 pesawat per jam, apron terminal 2E sebesar 7 pesawat per jam, apron terminal 2F sebesar 14 per jam, remote terminal 2D sebesar 13 per jam, dan remote terminal 2F sebesar 15 per jam. Maka setelah dijumlahkan keselurahan kapasitas apron terminal 2 sebesar 56 pesawat per jam. Pada analisis kali ini akan dibandingkan pergerakan pesawat pada jam puncak keberangkatan dengan kapasitas apron di Terminal 2 untuk rentang waktu dari tahun 2017-2021. Pada Tabel 4.19 diberikan data perbandingan hasil perhitungan pergerakan pesawat pada jam puncak dengan kapasitas apron Terminal 2.



Tabel 4.18 Pergerakan pesawat jam puncak Terminal 2 tahun 2017-2021 Tahun

Volume (pesawat/jam)

Kapasitas (pesawat/jam)

VCR

2017

39

56

0,696

2018

42

56

0,750

2019

44

56

0,554

2020

47

56

0,8392

2021

49

56

0,875


Analisis kebutuhan parking stands

Analisis kebutuhan parking stands dilakukan untuk mengetahui jumlah parking stands yang dibutuhkan oleh suatu apron agar kapasitas apron tersebut dapat melayani jumlah pergerakan pesawat yang terus meningkat tiap tahunnya. Analisis dilakukan dengan menggunakan persamaan 2.5 menurut ICAO (1987) dan memerhatikan beberapa asumsi yaitu: a. Pesawat yang digunakan dalam analisis pada Terminal 2 adalah pesawat kelas C. b. Gate occupancy time yang digunakan adalah 54 menit untuk pesawat kelas C. (2.5)

∑ (Sumber : ICAO, 1987) dimana: S = kebutuhan parkir pesawat (parking stand).



Ti = gate occupancy time dalam menit untuk tipe pesawat i. Ni = jumlah kedatangan pesawat tipe i pada jam puncak. α = jumlah pesawat tambahan (ekstra) besarnya α : α = 1 apabila N = 1-9 α = 2 apabila N = 10-18 α = 3 apabila N = 19-27 4.5.1. Analisis kebutuhan parking stands tahun 2021 Analisis kebutuhan parking stands akan dilakukan pada terminal 2 dengan data dari sub Terminal 2F dan sub Terminal 1C yang merupakan maskapaimaskapai penerbangan domestik. Jenis kelas yang dianalisis adalah pesawat kelas C dengan bentang pesawat 35,84 m. a. Pesawat kelas C ∑ [

]

parking stand Berdasar perhitungan kebutuhan parking stands, apron Terminal 2 pada tahun rencana 2021 masih dapat melayani pesawat pada jam puncak (rush hour) dengan optimal, untuk pesawat kelas C. Pesawat kelas C dengan jumlah pergerakan pesawat pada jam puncak adalah 33 pesawat per jam yang masih di bawah kapasitas apron dengan jumlah 58 pesawat tiap jamnya. Dari perhitungan yang dilakukan, tidak dibutuhkan parking stands tambahan.



Dengan adanya perpindahan pesawat internasional ke terminal 3 dan perpindahan pesawat domestik di terminal 1C ke terminal 2, kapasitas parking stand di terminal 2 masih mencukupi hingga 2021 tidak dibutuhkan parking stand tambahan. 4.6.

Optimalisasi Apron

Optimalisasi apron perlu dilakukan apabila jumlah pergerakan pesawat pada jam puncak sudah melewati kapasitas apron. Berdasarkan analisis pada sub bab sebelumnya, didapatkan bahwa kondisi apron Terminal 2 eksisting (2016) masih berada dalam keadaan optimal. Hal ini dikarenakan jumlah pergerakan pesawat pada jam puncak belum melampaui kapasitas apron. Setelah dilakukan peramalan (forecasting) pada 5 tahun mendatang pun kapasitas apron masih berada dalam keadaan optimal. Apron masih dapat menampung pergerakan pesawat pada jam puncak hingga 5 tahun mendatang, apabila apron Terminal 2 sudah tidak dapat menampung pergerakan pesawat pada jam puncak sehingga perlu dilakukan optimalisasi apron. Beberapa langkah atau metode yang dapat dilakukan untuk mengoptimalkan suatu apron antara lain: a. Perbaikan manajemen waktu keberangkatan dan kedatangan pesawat termasuk pengurangan lama gate occupancy time. Gate occupancy time berbanding terbalik dengan kapasitas apron sehingga, semakin kecil nilai gate occupancy time maka semakin banyak pesawat yang dapat ditampung setiap jamnya oleh apron. b. Perbaikan layout/konfigurasi parkir pesawat. Kalau pada poin sebelumnya dibahas

mengenai

manajemen

waktu

sekarang

membahas

tentang IV-28



manajemen ruang (space), dengan adanya perbaikan layout / konfigurasi parkir dapat meminimalisir penggunaan ruang apron. Hal ini dilakukan agar ruang apron dapat digunakan untuk menampung lebih banyak pesawat. c. Perluasan apron. Dengan memperluas apron dapat menambah aircraft parking stand sehingga pesawat yang ditampung bisa semakin banyak, namun penambahan aircraft parking stand juga harus disertai dengan penambahan fasilitas lainnya seperti, penambahan atau perluasan gedung terminal, penambahan terminal gate, dan lain-lain.


BAB IV ANALISIS DAN PEMBAHASAN. 19,45 km dari kota Jakarta yang memiliki koordinat 06 o Lintang

Recommend Documents