Perpustakaan Digital ITB

Sinkronisasi antara kesiapan kargo dan kedatangan kapal merupakan tantangan utama dalam operasional pengapalan pulp breakbulk di PT. X karena secara langsung memengaruhi biaya demurrage, biaya inventori, dan efisiensi logistik. Dalam praktiknya, keputusan penjadwalan pemuatan kapal umumnya masih ditentukan berdasarkan perencanaan statis tanpa mengintegrasikan informasi prediktif mengenai kesiapan kargo dan kedatangan kapal. Penelitian ini bertujuan mengembangkan suatu kerangka sistem pendukung keputusan prediktif terintegrasi untuk mengoptimalkan keputusan penjadwalan pemuatan kapal melalui integrasi prediksi kesiapan kargo dan prediksi kedatangan kapal untuk meminimalkan total biaya logistik yang terdiri atas biaya demurrage dan biaya inventori. Prediksi kesiapan kargo dilakukan menggunakan model hibrida yang mengombinasikan rencana produksi, Seasonal Autoregressive Integrated Moving Average with Exogenous Variables (SARIMAX), dan produksi historis dengan komposisi bobot optimum 60:30:10, sedangkan deviasi kedatangan kapal diprediksi menggunakan model Extreme Gradient Boosting (XGBoost). Hasil kedua model diintegrasikan melalui mekanisme penambahan hari sebagai buffer untuk menghasilkan rekomendasi penjadwalan pemuatan kapal yang adaptif. Kinerja model kemudian dievaluasi menggunakan pendekatan minimasi biaya demurrage dan biaya inventori. Hasil penelitian menunjukkan bahwa model prediksi kesiapan kargo yang diusulkan mampu menurunkan Mean Absolute Error (MAE) sebesar 76,7%, dari 2,15 hari pada kondisi saat ini menjadi 0,50 hari. Selain itu, model prediksi kedatangan kapal berbasis XGBoost mampu menurunkan MAE sebesar 30,0%, dari 1,50 hari menjadi 1,05 hari. Integrasi keduanya menghasilkan rekomendasi penjadwalan kedatangan kapal yang lebih adaptif terhadap variasi produksi dan ketidakpastian kedatangan kapal, sehingga mampu menurunkan total biaya logistik hingga 84% dibandingkan praktik saat ini. Hasil tersebut menunjukkan bahwa pendekatan yang diusulkan tidak hanya meningkatkan akurasi prediksi, tetapi juga secara efektif menerjemahkan hasil prediksi menjadi keputusan operasional yang mampu meningkatkan efisiensi logistik. Penelitian ini memberikan kontribusi berupa pengembangan sistem pendukung keputusan yang menghubungkan proses peramalan dengan keputusan penjadwalan kedatangan kapal untuk mendukung pengambilan keputusan operasional yang lebih efektif.