Kecerdasan buatan (AI) berpotensi membantu maskapai kargo udara memperkirakan permintaan pengiriman, merencanakan penggunaan kapasitas pesawat, dan mengurangi ketidakefisienan operasional. Bagi perusahaan yang mengirim barang melalui udara, perkembangan ini berkaitan dengan satu persoalan penting: bagaimana memanfaatkan ruang pesawat secara optimal tanpa mengabaikan batas berat dan keselamatan penerbangan.
Pada 26 Oktober 2026, Saudia Cargo dan Alfaisal University menandatangani nota kesepahaman untuk mengembangkan riset kecerdasan buatan, kurikulum, serta pelatihan profesional di sektor logistik. Menurut laporan Arab News mengenai kerja sama Saudia Cargo dan Alfaisal University, kemitraan tersebut mencakup penelitian bersama, pengembangan kompetensi mahasiswa, dan eksplorasi penerapan AI dalam kargo udara.
Pengumuman tersebut belum merinci algoritma optimasi rute atau kapasitas yang akan dihasilkan maupun target penghematan operasionalnya. Namun, arah riset ini relevan dengan persoalan yang telah lama dihadapi industri kargo udara: pesawat memiliki batas berat dan ruang muat, sedangkan karakteristik setiap kiriman berbeda.
Salah satu aspek yang dapat membantu pengirim memahami persoalan tersebut adalah perbedaan antara berat aktual, volume barang, dan berat volumetrik. Ketiganya menentukan bagaimana ruang angkut digunakan dan, bergantung pada ketentuan pengangkut, bagaimana biaya pengiriman dihitung.
Cara Menghitung Volume Kargo Udara dan Berat Volumetrik
Volume kargo udara menunjukkan besarnya ruang yang ditempati sebuah kiriman. Berat volumetrik mengubah dimensi tersebut menjadi nilai kilogram untuk mencerminkan kebutuhan ruang angkut. Keduanya tidak sama dengan berat aktual yang diperoleh dari timbangan.
Untuk paket berbentuk balok, volume dihitung menggunakan rumus berikut:
Volume (m3) = panjang (m) × lebar (m) × tinggi (m)
Jika dimensi menggunakan sentimeter, hasilnya berupa sentimeter kubik (cm3). Untuk mengonversinya menjadi meter kubik, hasil perkalian dibagi 1.000.000.
Sebagai contoh, sebuah paket memiliki panjang 60 cm, lebar 40 cm, dan tinggi 50 cm. Volume paket tersebut adalah:
60 × 40 × 50 = 120.000 cm3
120.000 ÷ 1.000.000 = 0,12 m3
Artinya, paket tersebut menempati volume sebesar 0,12 meter kubik. Jika terdapat 10 paket dengan dimensi yang sama, total volumenya mencapai 1,2 m3, dengan asumsi ukuran setiap paket identik.
Perhitungan volume membantu pengirim memperkirakan kebutuhan ruang sebelum barang diserahkan kepada maskapai atau perusahaan freight forwarding. Untuk barang dengan bentuk tidak beraturan, pengukuran biasanya mengacu pada dimensi terluar kemasan sesuai ketentuan pengangkut.
Rumus Berat Volumetrik untuk Kargo Udara
Dalam pengiriman udara, tarif tidak selalu ditentukan oleh berat aktual. Barang ringan yang berukuran besar dapat menghabiskan ruang lebih banyak daripada barang padat dengan berat yang sama.
Salah satu metode perhitungan yang lazim digunakan adalah:
Berat volumetrik (kg) = panjang (cm) × lebar (cm) × tinggi (cm) ÷ 6.000
Faktor pembagi 6.000 digunakan dalam banyak perhitungan kargo udara. Namun, pengirim tetap perlu memeriksa ketentuan maskapai, jenis layanan, dan rute karena faktor konversi maupun aturan pembulatan dapat berbeda.
International Air Transport Association (IATA) menjelaskan bahwa biaya kargo udara dapat didasarkan pada berat aktual atau berat volumetrik. Nilai yang lebih tinggi umumnya menjadi dasar penentuan berat yang ditagihkan, sesuai aturan tarif yang berlaku. Penjelasan lebih lanjut tersedia dalam panduan IATA mengenai tarif dan aturan kargo udara.
Berikut contoh perhitungan untuk paket berukuran 60 × 40 × 50 cm:
60 × 40 × 50 ÷ 6.000 = 20 kg
Jika berat aktual paket hanya 12 kg, berat volumetriknya adalah 20 kg. Dengan asumsi pengangkut menggunakan faktor 6.000 dan menerapkan metode perbandingan berat tersebut, berat yang menjadi dasar penagihan adalah 20 kg, bukan 12 kg.
Sebaliknya, jika paket yang sama memiliki berat aktual 25 kg, berat aktualnya lebih tinggi daripada berat volumetrik. Dalam skenario tersebut, dasar penagihannya adalah 25 kg.
Perhitungan ini merupakan ilustrasi, bukan penawaran tarif. Biaya akhir juga dapat dipengaruhi oleh jenis layanan, biaya tambahan, penanganan khusus, serta ketentuan pengangkut.
Mengapa Ruang Kosong Menjadi Persoalan dalam Optimasi Muatan Pesawat
Kapasitas pesawat tidak cukup diukur dari berapa kilogram barang yang dapat dibawa. Dimensi kargo, distribusi berat, batas muatan setiap ruang, dan kebutuhan penanganan juga memengaruhi pemanfaatan kapasitas.
Barang yang padat dapat mencapai batas berat sebelum ruang pesawat terisi penuh. Sebaliknya, barang berukuran besar tetapi ringan dapat menghabiskan ruang yang tersedia ketika batas berat total pesawat belum tercapai.
Kondisi ini membuat perencanaan muatan perlu mempertimbangkan dua dimensi sekaligus: berat dan volume. Pengelola kargo juga harus memperhatikan bentuk kemasan, kompatibilitas antarbarang, urutan bongkar-muat, serta persyaratan keselamatan.
Ruang kosong tidak selalu berarti kapasitas yang terbuang akibat kesalahan perencanaan. Sebagian ruang mungkin diperlukan untuk menjaga distribusi muatan, memisahkan barang tertentu, memenuhi batas dimensi kompartemen, atau mengakomodasi kebutuhan operasional lainnya. Karena itu, target optimasi bukan sekadar memenuhi seluruh ruang pesawat, melainkan menggunakan kapasitas yang tersedia secara aman dan ekonomis.
Bagaimana AI Dapat Membantu Perencanaan Kapasitas
AI dapat mendukung perencanaan kargo dengan mengolah data historis pengiriman, karakteristik barang, jadwal penerbangan, dan ketersediaan kapasitas. Hasilnya dapat membantu tim operasional memperkirakan kebutuhan ruang serta mengenali pola permintaan yang sulit terlihat melalui pemeriksaan manual.
Salah satu penerapannya adalah prediksi permintaan. Jika data menunjukkan peningkatan pengiriman pada periode tertentu, sistem dapat membantu memperkirakan kebutuhan kapasitas dan mendukung keputusan mengenai alokasi ruang atau perencanaan jaringan.
Penerapan lain adalah optimasi penempatan muatan. Algoritma dapat mengevaluasi kombinasi barang berdasarkan dimensi, berat, batas kompartemen, dan sejumlah kendala operasional. Rekomendasi tersebut tetap harus mengikuti ketentuan pemuatan serta pemeriksaan keselamatan yang berlaku.
AI juga berpotensi membantu mengidentifikasi ketidaksesuaian data dimensi dan berat sebelum pengiriman diproses. Data yang lebih akurat dapat mengurangi koreksi administratif, perbedaan perhitungan tarif, dan kebutuhan penataan ulang barang.
Meski demikian, hasil optimasi bergantung pada kualitas data, integrasi sistem, dan kemampuan model dalam merepresentasikan kondisi operasional. AI tidak otomatis menghilangkan ruang kosong atau menurunkan tarif setiap kiriman. Manfaatnya perlu dinilai melalui indikator yang terukur, seperti pemanfaatan kapasitas, akurasi perkiraan permintaan, biaya operasional, dan ketepatan waktu penanganan.
Apa Arti Kemitraan Saudia Cargo dan Alfaisal University bagi Industri Logistik
Kemitraan Saudia Cargo dan Alfaisal University menunjukkan upaya menghubungkan penelitian akademik dengan kebutuhan operasional industri. Berdasarkan laporan Arab News, ruang lingkup kesepakatan mencakup penelitian bersama, pengembangan kurikulum, pelatihan mahasiswa, dan peningkatan kompetensi profesional.
Kerja sama semacam ini dapat membantu mengembangkan sumber daya manusia yang memahami teknologi sekaligus persoalan nyata dalam logistik. Pengembangan AI untuk industri tidak hanya membutuhkan kemampuan membangun model, tetapi juga pemahaman tentang proses bisnis, kualitas data, batasan operasional, dan risiko penerapan sistem otomatis.
Namun, ada perbedaan antara kesepakatan riset dan implementasi teknologi yang telah beroperasi. Pengumuman kemitraan tersebut belum memberikan rincian mengenai model AI yang akan dikembangkan, jadwal penerapan, maupun ukuran keberhasilan proyek. Karena itu, dampaknya terhadap kapasitas kargo dan biaya pengiriman belum dapat dipastikan dari pengumuman tersebut saja.
Bagi industri kargo udara, nilai strategis AI terletak pada kemampuannya membantu pengambilan keputusan berdasarkan data. Prediksi yang lebih baik dapat mendukung perencanaan kapasitas, sedangkan pengelolaan dimensi dan berat yang lebih akurat membantu pengangkut serta pengirim memahami kebutuhan ruang dan konsekuensi biaya.
Langkah Praktis bagi Pengirim untuk Mengendalikan Biaya Kargo Udara
Pengirim tidak harus menunggu penerapan teknologi AI oleh maskapai untuk meningkatkan efisiensi pengiriman. Beberapa langkah operasional dapat dilakukan sejak tahap persiapan barang.
Pertama, ukur dimensi luar setiap kemasan setelah proses pengemasan selesai. Ukuran produk saja tidak cukup karena kardus, pelindung, dan material tambahan dapat meningkatkan volume kiriman.
Kedua, timbang barang beserta kemasannya. Bandingkan berat aktual dengan berat volumetrik berdasarkan faktor konversi yang ditetapkan pengangkut. Langkah ini membantu memperkirakan berat yang akan ditagihkan sebelum meminta penawaran tarif.
Ketiga, evaluasi desain kemasan tanpa mengurangi perlindungan barang. Kemasan yang terlalu besar dapat meningkatkan volume kiriman, tetapi pengurangan ukuran tidak boleh mengorbankan keamanan produk atau persyaratan penanganan.
Keempat, kelompokkan data pengiriman berdasarkan dimensi, berat, tujuan, dan frekuensi pengiriman. Catatan ini membantu perusahaan mengenali jenis barang yang paling banyak memakan ruang serta menyusun perkiraan biaya dengan lebih baik.
Terakhir, minta konfirmasi mengenai faktor volumetrik, aturan pembulatan, batas dimensi, dan komponen biaya dari freight forwarder atau maskapai. Jangan mengasumsikan seluruh layanan menggunakan ketentuan yang sama.
Digitalisasi dan AI berpotensi memperbaiki cara industri merencanakan kapasitas kargo udara, tetapi efisiensi tetap dimulai dari data kiriman yang benar. Bagi pengirim, memahami hubungan antara berat aktual, volume, dan berat volumetrik merupakan langkah praktis untuk mengendalikan biaya. Bagi operator, tantangannya lebih luas: menempatkan muatan secara aman, memanfaatkan kapasitas secara efektif, dan menyesuaikan perencanaan dengan permintaan yang berubah.
