MODEL PENGANGKUTAN CRUDE PALM OIL (CPO) UNTUK DOMESTIK Wahyu Aryawan*, Ir. Setijoprajudo M.SE.** * Mahasiswa Jurusan Teknik Perkapalan ** Staf Pengajar Jurusan Teknik Perkapalan Fakultas Teknologi Kelautan Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) Surabaya Sukolilo – Surabaya (60111) ABSTRAK Indonesia merupakan salah satu negara penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. Prospek pasar CPO (Crude Palm Oil) di masa mendatang terlihat sangat cerah baik untuk domestik maupun untuk ekspor. Saat ini, industri kelapa sawit menjadi penyumbang devisa terbesar kedua setelah sektor minyak dan gas, yang juga telah membuka empat juta tenaga kerja. Situasi krisis global saat ini ikut berdampak bagi industri CPO (Crude Palm Oil) dalam negeri. Produksi kelapa sawit Indonesia pada 2009 diperkirakan mencapai 20 juta ton. Dari jumlah tersebut, sekira 4,5-5 juta ton di antaranya merupakan konsumsi dalam negeri, sedangkan untuk di ekspor sebesar 1515,5 juta ton.Oleh karena itu maka bagaimana agar konsumsi CPO (Crude Palm Oil) dalam negeri dapat digunakan dengan Optimal. Dalam penelitian ini, dilakukan perhitungan supply/produksi CPO (Crude Palm Oil) dan demand/konsumsi CPO (Crude Palm Oil). Dan dengan menggunakan metode pinalti, didapatkan jaringan distribusi CPO (Crude Palm Oil) yang optimal. Untuk pendistribusian CPO (Crude Palm Oil) antar propinsi tersebut, terdapat beberapa alternatif penggunaan tipe operasional kapal yaitu sewa kapal (charter) dan liner Tanker serta kapal (charter) dan liner Tongkang dengan menggunakan kapal tanker dan kapal tongkang. Alternatif termurah didapatkan menggunakan analisa biaya dan optimasi metode simplex untuk alternatif sewa kapal. Desain model optimasi distribusi untuk memenuhi permintaan pada tiap Industri minyak goreng berdasarkan produksi crude palm oil (cpo) dari daerah asal ialah dengan menggunakan kapal tanker atau kapal tongkang menuju pelabuhan tujuan yaitu Pelabuhan Tanjung Priok, Pelabuhan Tanjung Emas dan Pelabuhan Tanjung Perak serta menggunakan truk tangki sebagai moda angkutan darat dari pelabuhan tujuan menuju pabrik minyak goreng. Dari hasil analisa maka disarankan armada untuk pengangkutan CPO (Crude Palm Oil) sebaiknya dengan jenis kapal Tanker. Akan tetapi jika mengacu pada biaya yang dikeluarkan maka sebaiknya menggunakan kapal tongkang mengingat biaya yang lebih rendah. Hal ini juga terkait dengan jumlah pasokan CPO (Crude Palm Oil) yang akan dikirim dalam 1 tahun. Kata kunci : distribusi cpo, domestik, suppy dan demand , alternatif operasional kapal, Metode penalti,model optimisasi 1. PENDAHULUAN Indonesia merupakan salah satu negara penghasil CPO (Crude Palm Oil) terbesar di dunia. CPO (Crude Palm Oil) merupakan salah satu andalan ekspor Indonesia. Prospek pasar CPO (Crude Palm Oil) di masa mendatang terlihat sangat cerah baik untuk domestik maupun untuk ekspor. Pelaku usaha harus bisa memanfaatkan peluang ini dengan mempersiapkan armada yang sesuai Saat ini, industri kelapa sawit menjadi penyumbang devisa terbesar kedua setelah sektor minyak dan gas, yang juga telah membuka empat juta tenaga kerja. Situasi krisis global saat ini ikut berdampak bagi industri CPO (Crude Palm Oil) dalam negeri. Produksi kelapa sawit Indonesia pada 2009 diperkirakan mencapai 20 juta ton. Dari jumlah tersebut, sekira 4,5-5 juta ton di antaranya merupakan konsumsi dalam negeri, sedangkan untuk di ekspor sebesar 15-15,5 juta ton. Dalam rangka menjaga ketersediaan CPO (Crude Palm Oil) di Jawa diperlukan suatu perencanaan yang dapat melayani pengangkutan CPO (Crude Palm Oil) dari daerah penghasil menuju Jawa. Oleh karena itu maka bagaimana agar konsumsi CPO (Crude Palm Oil) dalam
1
negeri dapat digunakan dengan Optimal . Mengingat banyaknya alternatif dalam proses pengangkutan CPO (Crude Palm Oil), maka diperlukan suatu metode atau cara (baik dalam bentuk analisis maupun perhitungan-perhitungan terkait) dalam penentuan jenis dan moda transportasi serta perencanaan armada dalam pengangkutan CPO (Crude Palm Oil) yang paling optimum
2. TINJAUAN PUSTAKA 2.1. Peramalan Peramalan nilai dari suatu variabel atau beberapa variabel pada masa yang akan datang sangat diperlukan sebagai dasar atau pedoman dalam pembuatan rencana yang menyangkut masa mendatang. Metode peramalan secara kuantitatif di kelompokkan menjadi dua : Casual Forecasting Meliputi regresi berganda, model ekonometrik dan sebagainya. Time Series Forecasting Metode ini membahas proyeksi masa depan suatu variabel berdasarkan data historis dan data saat ini. Berdasarkan metode yang digunakan pada Tugas Akhir ini, maka hanya akan dijabarkan tentang Time Series Forecasting saja 2.2 Optimasi Jaringan 2.2.1 Metode Simplex Masalah transportasi diatas dapat diterjemahkan dalam problem linear programming dan diselesaikan dengan metode simplex untuk mendapatkan biaya transportasi minimum jaringan. Bentuk dasar problem linear yang akan diselesaikan Objective function: n
max/ min f ( X ) = ∑ ci X i
................ (2.5)
i =1
Technological constraints:
a11 X 1 + a12 X 2 + ......... + a1n X n = b1, a 21 X 1 + a w 2 X 2 + ......... + a wn X n = b2 ,
a m1 X 1 + a m 2 X 2 + ......... + a mn X n = bm , dimana ada asumsi non negatif dalam bentuk:
X 1 ≥ 0 , (i =1,……,n) digunakan bentuk matriks untuk memudahkan perhitungan
⎡ Z ⎤ ⎡0 ⎤ ⎡ Z ⎤ ⎡ a11 a12 ..... a1n ⎤ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ a 21 a 22 ..... a 2n ⎥ ⎢ x1 ⎥ ⎢b1 ⎥ ⎢ x1 ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ x 2⎥ = ⎢b2⎥, ⎢ x 2⎥ ≥ 0 ⎢ ..... ...... ..... ...... ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢ ⎥ ⎢.... ⎥ ⎢.... ⎥ ⎢.... ⎥ ⎣am1 am2 am3 amn⎦ ⎢ xn ⎥ ⎢bn ⎥ ⎢ xn ⎥ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ ⎣ ⎦ 2.2.2 Metode Pinalti Selain menggunakan metode Symplex, dapat juga digunakan metode pinalti ( penalthy method ), dengan tetap menganggap permasalahan sebagai balanced transportation problem dimana total penawaran sama dengan total permintaan. Untuk itu kita harus membuat matriks terlebih dahulu untuk jarak atau biaya transportasi antara titik produsen dan konsumen dan untuk hasil optimasi. Pade tabel 3.1, angka yang berada di kotak hijau adalah jarak atau biaya, a1, a2, dan
2
a3 adalah titik produsen sedangkan c1, c2, c3 adalah titik konsumen, dengan jumlah supply dan demand adalah X1-X6. Tabel 2.1 Matriks Metode Pinalti
c1
supply
c3
c2
a1
8
5
6
X4
a2
1
1
1
X5
a3
3
9
1
X6
demand
X1
X2
X3
Selanjutnya adalah proses optimasi, dimana untuk proses optimasi dengan menggunakan metode pinalti adalah sebagai berikut, 1. Mengurangkan biaya yang terkecil pada setiap baris dengan biaya yang lebih besar satu tingkat pada baris yang sama 2. Lakukan hal yang sama untuk kolom 3. Pilih hasil terbesar pada baris dan kolom 4. Alokasikan dengan memilih sel yang biayanya terkecil pada baris dan kolom yang dipilih 5. Ulangi langkah 1 tapi baris dan kolom yang sudah dialokasikan jangan digunakan lagi 6. Hitung total biaya 2.2.3 Perhitungan Terkait Optimasi Kapasitas (ukuran) muatan bersih (Payload) kapal yang akan melayani transportasi antar titik dalam sistem dapat dinyatakan sbb :
⎛ Q max
⎞
⎟⎟ Cap max = ⎜⎜ ⎝ nvXRtpa ⎠
.................................... (2.6)
Dimana : Cap max = muatan bersih nv = jumlah kapal yang beroperasi Rtpa = jumlah Roundtrip yang dilakukan per periode Diambil Qmax karena kualitas barang yang akan diangkut per tahun berdasarkan matriks aliran barang pada sistem yang sudah ada. Hal ini menjamin bahwa semua barang yang ada akan terangkut oleh armada kapal yang akan direncanakan, atau dapat pula dinyatakan sebagai :
Q max = Max {qijk }, ∀1 = j = 1, 2,....., Tnk
............... (2.7)
k = 1,2,…, nreg Sedangkan untuk jumlah waktu per Roundtrip mempunyai komponen yaitu lama pelayaran, total waktu untuk bongkar muat di pelabuhan dan jumlah seluruh waktu tunggu di pelabuhan :
3
Rtrip = T sea + T handle + T wait Dimana : Rtrip T sea T handle T wait
......................................... (2.8)
= waktu yang dibutuhkan untuk sekali pejalanan PP = lama waktu di laut ( saat layar ) per trip = lama waktu bongkar muat di pelabuhan per trip = lama waktu tunggu di pelabuhan per trip
Untuk masing – masing komponen dapat ditulis sebagai berikut : = ⎛⎜ Jarak ⎞⎟ ⎝ 24 xVs ⎠
T sea
T handle =
n reg
Σ
k=i
n port
Σ
........................................................... (2.9)
⎛ Xuik + Xijk ⎞ ⎜ ⎟ ............................... (2.10) rik ⎝ ⎠
I=j=1
n reg
T wait
=
Σ TW ik
............................................................ (2.11)
k=i
Dimana : Vs n reg X ijk Xuik rik
= = = = =
kecepatan kapal saat operasi jumlah region yang dimasukkan dalam satu system aliran kargo per periode dari pelabuhan i ke node j di region k jumlah barang yang dibongkar di pelabuhan i di region k per trip kecepatan bongkar muat kargo di pelabuhan i di region k
Dalam bisnis pelayaran dengan menggunakan charter, maka biaya sewa kapal (charter hire) per 30 hari diperhitungkan dengan menggunakan perhitungan matematis berdasarkan Gorton (2004) sebagai berikut : Charter hire ..... = DWT * 4.75$
.................................................. (2.12)
Karena dalam kenyataanya charter tidak selalu dilakukan dalam 30 hari, maka dengan pendekatan matematis, untuk charter hire lebih atau kurang dari 30 hari dinyatakan sebagai berikut: Charter hire ...=
DWT * 4.75$ * Tch ......................................... (2.13) 30
2.3 Biaya Transportasi Laut 1. Biaya modal (capital cost) 2. Biaya operasional (operational cost) 3. Biaya pelayaran (voyage cost) 4. Biaya bongkar muat (cargo handling cost) 3. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Diagram Alur Berpikir Proses penelitian diawali dengan identifikasi kapasitas Supply dengan kapasitas Demand untuk mengetahui bahwa kegiatan distribusi bisa dilakukan dari sumber produksi (lokasi asal) ke
4
end users (lokasi tujuan) dengan tetap memperhatikan batasan supply dan demand. Kemudian tahapan selanjutnya adalah perencanaan pola distribusi. Hasil ini digunakan untuk proses selanjutnya yaitu pengoperasian moda angkut termasuk penugasan armada (bagi moda angkut kapal) untuk mendapatkan jumlah moda angkut yang dibutuhkan dan rute yang harus dilayani dengan memperhatikan biaya angkut yang paling minimum. Diagram alir perencanaan pola distribusi adalah sebagai berikut,
PERENCANAAN POLA DISTRIBUSI PENUGASAN MODA ANGKUT INPUT
Menentukan moda angkut yg melayani
MASALAH
ASAL TUJUAN DAN MODA ANGKUT
Minimum biaya distribusi
KRITERIA
PERENCANAAN JARINGAN Kapasitas Penawaran
Kompatibilitas moda angkut dan fasilitas penunjang
Kapasitas Permintaan
INPUT
Pemilihan Moda Angkut
Data jarak asal - tujuan
Biaya Operasional Data Spesifikasi Teknis Moda Angkut
Fasilitas Penunjang • Terminal Penerima • Tangki Asal dan Tujuan
Kapal Tanker dan Tongkang • Port time • Sea time • Maksimum pengiriman kargo per tahun
Moda Angkut Pendukung 1. Truk CPO • Waktu B/M kargo • Lama waktu tempuh • Maksimum pengriman kargo per tahun
Asal Tujuan Kargo
MASALAH
Kapasitas Supply Pemenuhan Demand Minimum biaya distribusi
BATASAN
KRITERIA
Gambar 3.2 Flowchart Perencanaan Distribusi Guna mengetahui tingkat kesensitifan tiap moda angkut baik terhadap jarak Gambar Error! No text of specified style in document..1 Diagram Alur Berpikir
4. GAMBARAN UMUM 4.1 Indonesia sebagai salah satu penghasil Crude Palm Oil (CPO) terbesar di dunia 4.1.1 Produksi Crude Palm Oil (CPO) Indonesia
5
Neggara‐Negaara Penghaasil CPO di Dunia Indonesia ( 4 46 % ) Malaysia ( 41 1 % ) Nigeria ( 2 % ) Columbia ( 2 % ) Thailand ( 2 % % ) Other ( 7 % )
Gambar 4.1 P Produksi CPO O Indonesia g menjadi pennghasil cpo teerbesar Inddonesia menjaadi salah satuu Negara yang di dunia dan n terus bersainng dengan M Malaysia dalam m memprodukksi Crude Pallm Oil. 4.1.2 Konsumsi K Cru ude Palm Oil (CPO) Indonnesia
Gambar 4.2 Konsumssi CPO Indonnesia Konnsumsi Crud de Palm Oil ((CPO) Indoneesia lebih bannyak untuk industri i dibandingkaan untuk panggan dan menjadi bahan bakku industry minyak m gorengg. entuk Perusahaan Perk kebunan 4.2 Be Di Indon nesia dikenall tiga bentukk utama usah ha perkebunaan,yaitu Perkeebunan Rakyyat P B Besar Swastaa (PBS), dan Perkebunan Besar Negarra (PBN). Beentuk lain yanng (PR), Perkebunan relatif baru, yaitu Perusahaan P Innti Rakyat (PIIR), yang padda dasarnya merupakan m beentuk gabungaan antara Perkebunan Rakyat dan Perkebunan P B Besar Negaraa atau dengann Perkebunan Besar Swastta, dengann tata hubungan yang khussus. Tabel 4.1 Hasil CPO dari Tiap Perrkebunan Year Smallhoolders Governm ment Priivate Plantattion Totall 2002 2
27760569
25605544
6550455
118871568
2003 3
32227243
26541195
7079647
129961085
2004 4
36616950
27053375
7449901
137772226
2005 5
49995299
28667732
7881617
157743648
2006 6
59967799
30315517
8143911
171143227
2007 7
63304940
33140015
8714034
183332989
2008
66667304
34429959
8884654
189994917
6
5. ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN 5.1 Peramalan Supply dan Demand a. Peramalan Supply No. 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26
Provinsi Nanggroe Aceh Darussalam Sumatera Utara Sumatera Barat Riau Jambi Sumatera Selatan Bengkulu Lampung Jawa Barat DKI Jakarta Jawa Tengah DI Yogyakarta Jawa Timur Sulawesi Utara Sulawesi Tengah Sulawesi Selatan Sulawesi Tenggara Kalimantan Tengah Kalimantan Barat Kalimantan Selatan Kalimantan Timur Bali Nusa Tenggara Barat Nusa Tenggara Timur Maluku Papua GRAND TOTAL
Total Area Kebun Kelapa Sawit ( Ha ) 396912 603247 531306 1557863 322096 678761 265359 568530 21502 0 0 0 0 0 24036 77184 0 344314 254140 43538 58938 0 0 0 0 24677 5772403
Hasil CPO ( Ton ) 1381253.76 2099299.56 1848944.88 5421363.24 1120894.08 2362088.28 923449.32 1978484.4 76117.08 0 0 0 0 0 20983.43 67381.63 0 1105247.94 815789.4 139756.98 189190.98 0 0 0 0 90564.59 19640809.55
NO 1 2 3 4 5
Kawasan Pulau Sumatera ( 85,55 %) Pulau Jawa Pulau Sulawesi ( 2 % ) Pulau Kalimantan ( 11.45 % ) Kawasan Timur
Total Area Kebun Kelapa Sawit ( Ha ) 4924074 21502 101220 700930 24677
Hasil CPO ( Ton ) 17135777.52 76117.08 88365.06 2249985.3 90564.59
TOTAL
5772403
19640809.55
Tabel 5.1 Peramalan Supply dan Demand b. Peramalan Demand 1
2
Jakarta No 1 2 3 4
Perusahaan Minyak Goreng PT ASIANAGRO AGUNG JAYA PT HASIL KESATUAN PT CENGKARENG JAYA PT ASAP ABADI COCONUT OIL COY
Kota Cilincing,Jakarta Utara Penjaringan,Jakarta Utara Kaliders,Jakarta Barat Cakung,Jakarta Timur TOTAL
Demand ( Ton ) 331697 248772 373159 82924 1036552
Semarang
7
3
No 1
Perusahaan Minyak Goreng PT BONANZA MEGAH LTD
Kota Demak, JAWA TENGAH
Demand ( Ton ) 203912
Surabaya No 1 2
Perusahaan Minyak Goreng PT SALIM IVOMAS PRATAMA PT SMART TERBUKA
Kota Surabaya, JAWA TIMUR Surabaya, JAWA TIMUR TOTAL
Demand ( Ton ) 183521 275281 458802
5.2 Model Optimasi Distribusi ( Transport Model ) Pembuatan Model dengan bantuan Solver dalam Perangkat Excel : Tabel 5.2 Model Optimasi Distribusi from \ To Medan Sampit Makassar demand
Tanjung Priok 526,635 442,535 67,382 1,036,551 1036552
Tanjung Emas 0 203,912 0 203,912 203912
Tanjung Perak 0 458,802 0 458,802 458802
526,635 1,105,249 67,382
Supply 526635 1105249 67382
5.3 Pemilihan Armada Armada untuk pengangkutan CPO dengan menggunakan dua kapal, yaitu : Tanker dan Tongkang Tanker
Tongkang
Kelebihan
• Ruang muat yang lebih besar • Muatan lebih aman dari faktor cuaca (pengangkutan Crude Palm Oil (cpo) didalam cargohold, dan terlindungi dari kondisi luar) • Memiliki kecepatan yang lebih besar • Stabilitas kapal lebih bagus
• Volume ruangan tertutup kecil • Konsumsi bahan bakar sedikit (karena kecepatannya rendah) • Jumlah crew sedikit
Kelemahan
• Volume ruangan tertutup lebih besar (berkaitan dengan pajak, dihitung dari besar volume ruangan tertutup) • Konsumsi bahan bakar lebih besar karena faktor kecepatan • Membutuhkan banyak crew / ABK
• Muatan tidak terlindungi dari kondisi luar,seperti hujan, panas, dll. • Kecepatan kurang • Stabilitas kurang
Peluang
• Muatan lebih cepat sampai ke pelabuhan tujuan • Kapasitas angkut lebih banyak • Dapat berlayar di perairan bebas
• Dapat berlayar di perairan pasang surut (sungai) • Bongkar muat cepat • Biaya operasi lebih murah (tidak mengeluarkan biaya untuk crew, provision, dll)
Ancaman
• Bongkar muat lebih lama • Tarif kepelabuhan jauh lebih besar terkait dengan GT kapal
• Muatan lebih lama sampai ke pelabuhan tujuan • Jika cuaca buruk (hujan) muatan
8
• Biaya operasi lebih besar
akan terkena • Kapasitas angkut lebih sedikit • Rawan terjadi kecelakaan saat menyisir pulau karena pengaruh ombak Tabel 5.3 Matriks Perbandingan Tanker dan Tongkang
5.4 Assignment Model Moda Laut Perbandingan Biaya Pengangkutan dengan armada Tanker dan Tongkang : 5.4.1 Distribusi Kota Jakarta a. Tanker Asal Medan Makasar Sampit
Tujuan Tanjung Priok Tanjung Priok Tanjung Priok
TOTAL Rp133,194,997,000 Rp15,015,580,000 Rp50,975,230,000
b. Tongkang Asal Medan Makasar Sampit
Tujuan Tanjung Priok Tanjung Priok Tanjung Priok
TOTAL Rp 79,038,624,000 Rp 9,847,675,000 Rp 50,975,230,000
5.4.2 Distribusi Kota Semarang a. Tanker Asal Sampit
Tujuan Tanjung Emas
TOTAL Rp19,102,829,000
b. Tongkang Asal Sampit
Tujuan Tanjung Emas
TOTAL Rp 20,446,401,000
5.4.3 Distribusi Kota Surabaya a. Tanker Asal Sampit
Tujuan Tanjung Perak
TOTAL Rp 39.,539,918,000
b. Tongkang Asal Sampit
Tujuan Tanjung Perak
TOTAL Rp 39,539,918,000
9
5.5 Assignment Model Moda Darat Model yang digunakan ini adalah gabungan antara model transportasi dengan model penugasan. Untuk menghitung biaya operasi, terdiri dari dua jenis biaya yaitu Fixed costs dan Variable costs. Dari jumlah total dari dua komponen biaya tersebut dan dibagi dengan jumlah cpo yang dikirim, bisa diketahui biaya angkut tiap truk
Truk Tangki 16000 Liter Jakarta No 1 2 3 4 Semarang No 1 Surabaya No 1 2
TOTAL Perusahaan Minyak Goreng PT ASIANAGRO AGUNG JAYA PT HASIL KESATUAN PT CENGKARENG JAYA PT ASAP ABADI COCONUT OIL COY
BIAYA DARAT Rp1,868,013,560 Rp1,783,103,853 Rp2,674,655,779 Rp467,003,390
Perusahaan Minyak Goreng PT BONANZA MEGAH LTD
Rp1,565,957,716
Perusahaan Minyak Goreng PT SALIM IVOMAS PRATAMA PT SMART TERBUKA
Rp939,574,630 Rp1,973,106,723
6. KESIMPULAN DAN SARAN 6.1. Kesimpulan Dengan menggunakan analisa SWOT maka disarankan armada untuk pengangkutan CPO (Crude Palm Oil) sebaiknya dengan jenis kapal Tanker. Akan tetapi jika mengacu pada biaya yang dikeluarkan maka sebaiknya menggunakan kapal tongkang mengingat biaya yang lebih rendah. Hal ini juga terkait dengan jumlah pasokan CPO (Crude Palm Oil) yang akan dikirim dalam 1 tahun. Namun juga dalam kondisi tertentu dimana merupakan periode 3 pengiriman yang berhubungan dengan kondisi cuaca maka tongkang tidak dapat beroperasi maka disarankan menggunakan tanker. 6.2 Saran • Untuk rekan yang akan meneliti lebih lanjut maka Penelitian akan lebih baik apabila distribusi dari perkebunan kelapa sawit hingga ke tingkat konsumen diperhitungkan 7. DAFTAR PUSTAKA Sudjana, M. (2002). Metode Statistika . Bandung: Tarsito Bandung. Suyono, R. (2001). Shipping : Pengangkutan Intermodal Ekspor Impor Melaliu Laut. Jakarta:PPM. Tamin, O. Z. ( 2001). Perencanaan dan Pemodelan Transportasi Edisi ke 1. Bandung : ITB Branch.E. Alan. Elements of Shipping. Chapman & Hall.London. 1995 Hampton.J.John. Evaluating Shipping Transactions. World Trade Institute.New York. 1979 Izaac, Augusta. 2005, Perencanaan Sistem Transportasi Laut. Surabaya: ITS Santosa. IGM.Ir Perencanaan Kapal. Jurusan Teknik Perkapalan.FTK. Surabaya. 1999 Tim Penelitian Dosen ITS.Kajian Kelayakan Pembangunan dan Pengoperasian Terminal Curah Cair CPO di Kalimantan Tengah.Pusat Penelitian Kelautan-ITS. Surabaya. 1997
10
