Dalam beberapa dekade terakhir, volume kontainer global telah meningkat secara signifikan seiring pertumbuhan perdagangan laut dan supply chain yang semakin cepat. Dalam sementara itu, terminal kontainer cenderung untuk memperluas kapasitasnya, mengoptimalkan operasi yang ada, atau menggabungkan keduanya untuk menangkap permintaan yang tumbuh. Salah satu masalah penting dalam pengelolaan terminal kontainer adalah Container Stacking Problem (CSP), yaitu menentukan lokasi yard yang tepat untuk kontainer-kontainer yang akan datang.

Ada dua pendekatan yang dikembangkan untuk menyelesaikan CSP, yakni Static Container Stacking (SCS) dan Dynamic Container Stacking (DCS). Dalam penelitian ini, kami ingin menyelidiki dampak DCS terhadap tiga tujuan: (i) mengembangkan model DCS yang dapat menghadapi tingkat kepastian yang lebih tinggi dalam terminal kontainer, (ii) menurunkan biaya penghandlean kontainer dengan cara meminimalkan jarak perjalanan crane yard dan kendaraan horizontal-transport, serta mengoptimalkan distribusi beban di blok-blok yard, dan (iii) menganalisis kinerja DCS dan SCS untuk menentukan pendekatan yang terbaik.

Pada akhirnya, kami mengembangkan model Rule-Based Dynamic Container Stacking (RBDCS) yang terdiri dari tiga langkah metodologi. Model RBDCS tersebut dapat menentukan lokasi yard dalam waktu real-time pada saat kontainer datang sementara meminimalkan biaya penghandlean kontainer dan menghadapi kepastian.

Model RBDCS kami telah divalidasi menggunakan data yang dikumpulkan di salah satu pelabuhan transshipment terbesar di Asia. Hasil komputasi menunjukkan bahwa biaya penghandlean kontainer dapat signifikan diteurunkan dengan menggunakan model tersebut. Akhirnya, penelitian ini menekankan bahwa DCS sangat cocok digunakan untuk terminal transshipment sementara SCS lebih cocok digunakan untuk terminal gateway.

Kata Kunci: Terminal kontainer, Dynamic container stacking problem, Decision-making in real-time, Rule-based systems, Optimization, Artificial intelligence