Kargo udara merupakan salah satu pendukung industri logistik secara global dimana kargo udara merupakan moda transportasi dengan faktor waktu pengiriman yang cepat, hal ini mendukung pertumbuhan pasar retail dan e-commerce terutama di Indonesia. Pertumbuhan kargo udara tiap tahunnya harus diimbangi dengan manajemen pendapatan yang baik untuk memenuhi tuntutan perusahaan penerbangan. Pemilihan pemesanan merupakan faktor utama dalam segi optimasi manajemen pendapatan sehingga metode pemesanan harus efektif. Pada penelitian ini membandingkan tiga model linear programming: First come first serve, Perfect Information dan Allotment-Probabilistic Linear Programming sebagai metode untuk pemilihan pemesanan yang bertujuan untuk mendapatkan nilai optimum pendapatan kargo udara dari satu rute penerbangan, selain itu pada penelitian ini menambahkan variabel kapasitas berlebih pada ketiga model tersebut untuk mengakomodir pengiriman yang dibatalkan atau pengiriman berlebih dari jumlah pemesanan. Selanjutnya data hasil pengambilan keputusan pemesanan ketiga model tersebut akan dibandingkan dengan data pengiriman aktual. Akhir penelitian akan didapatkan data perbandingan optimasi ketiga model tersebut sehingga model mana yang paling cocok untuk digunakan dalam optimasi manajemen pendapatan kargo udara penerbangan di Indonesia.

---

Air cargo is one of the supporters of the global logistics industry where air cargo is a mode of transportation with fast delivery time factor, it supports the growth of the retail market and e commerce, especially in Indonesia. Growth in air cargo each year should be balanced with good revenue management to meet the demands of the airlines. Election booking is a major factor in terms of revenue management optimization that reservations should be an effective method.

In this study, comparing three models of linear programming First come first serve, Perfect Information and Allotment Probabilistic Linear Programming as a method for selecting a booking which aims to get the optimum value of income of air cargo from the flight route, besides, this study adds variable excess capacity in three models to accommodate cancelled delivery or excess delivery of the booking amount.

Furthermore, data from booking decision models will be compared with the actual delivery of data. End of the study will obtain comparative data so that which model is most suitable for use in air cargo revenue management optimization for flights in Indonesia.