ANALISIS FAKTOR - FAKTOR YANG MEMPENGARUHI WAKTU TUNGGU KAPAL DI PELABUHAN TANJUNG EMAS SEMARANG

Abstract

ABSTRAK Keterbatasan sarana dan prasarana serta keadaan geografis alam yang tidak mendukung di Pelabuhan memungkinkan akan menurunkan kinerja Pelabuhan sehingga pelayanan yang diberikan tidak maksimal. Kondisi seperti ini akan menimbulkan masalah yaitu semakin tingginya waktu menuggu kapal (waiting time) di Pelabuhan terutama pada saat kondisi sibuk. Tujuan penelitian ini untuk mengetahui pengaruh Permintaan Kapal Pandu, Kesiapan Peralatan Bongkar muat, Produktivitas Bongkar Muat di Dermaga, Waktu Kedatangan Kapal, cuaca dan Waktu Pengurusan Dokumen serta mencari variabel yang paling dominan yang berpengaruh terhadap waktu tunggu kapal di Pelabuhan Tanjung Emas semarang. Jumlah sampel penelitian diambil dengan menggunakan Proportional random sampling yaitu dengan mengambil sebanyak 77 kapal yang terdiri dari : 19 kapal Penumpang, 31 kapal General Cargo dan 27 kapal Petikemas. Teknik Analisa Regresi Linier Berganda untuk menguji hipotesis digunakan uji F pada taraf nyata = 0,05, digunakan untuk mengetahui apakah secara bersama-sama variabel bebas (X) mempunyai pengaruh terhadap variabel terikat (Y). Nilai signifikan F pengujian hipotesis adalah sebesar 0,000 apabila dibandingkan dengan taraf nyata = 0,05 berarti nilai signifikan F lebih kecil dari tarfnyata = 0,05. Hal ini menunjukkan bahwa secara bersama-sama variabel bebas Permintaan Kapal Pandu, Kesiapan Peralatan Bongkar muat, Produktivitas Bongkar Muat di Dermaga, Waktu Kedatangan Kapal, cuaca dan waktu Pengurusan Dokumen mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap variabel terikat yaitu waktu tunggu kapal, berarti hipotesis penelitian ini dapat diterima. Variabel Dominan yang mempengaruhi waktu tunggu kapal ditunjukan pada metode stepwise dari regresi yang menyebutkan untuk Kapal Penumpang Variabel yang dominan yang memepengaruhi waktu tunggu kapal adalah variabel (Produktivitas Bongkar muat), untuk kapal General Cargo yang dominan yang mempengaruhi waktu tunggu kapal adalah variabel (Kesiapan Peralatan Bongkar Muat, Produktifitas Bongkar Muat dan Waktu Pengurusan Dokumen) sedangkan Kapal Petikemas variabel yang dominan yang mempengaruhi waktu tunggu kapal adalah (Permintaan Kapal Pandu, Kesiapan Peralatan Bongkar Muat, Kadatangan Kapal dan Waktu Pengurusan Dokumen) Koefesien determinasi mendapatkan nilai adjusted R² untuk Kapal Penumpang sebesar, 0,527. Dengan demikian 52,7% Waiting Time dijelaskan oleh 5 (lima) variabel tersebut, sedangkan sisanya 47,3% merupakan pengaruh variabel lain yang tidak termasuk didalam penelitian ini. Koefesien determinasi mendapatkan nilai adjusted R² untuk Kapal General Cargo sebesar, 0,490. Dengan demikian 49,0% Waiting Time dijelaskan oleh 6 (enam) variabel tersebut, sedangkan sisanya 51 % merupakan pengaruh variabel lain yang tidak termasuk didalam penelitian ini. Koefesien determinasi mendapatkan nilai adjusted R² untuk Kapal Petikemas sebesar, 0,787. Dengan demikian 78,7% Waiting Time di jelaskan oleh 6 (enam) variabel tersebut, sedangkan sisanya 21,3% merupakan pengaruh variabel lain yang tidak termasuk di dalam penelitian ini. Kata kunci : Tujuan Penelitian, Teknik Analisis Regresi Linier Berganda, Variabel Dominan, Koefesien Determininasi R² Analisis Faktor – Faktor Yang Mempengaruhi Waktu Tunggu Kapal iii Di Pelabuhan Tanjung Emas semarang ABSTRACT Tools and infrastructure restrictiveness and also nature geographical condition that are not supporting at the port enable to decrease port activity so that the service is not maximal. This condition will cause problems that is more excelsior the waiting time at the port,particularly when at busy condition. This research are head for knowing the influence of pilot ship request, readiness of loading and discharging equipment, Loading and discharging productivity, Ship arrival time, weather, and document arrangement time to ship waiting time and also seek for the most dominant variables that influenced to ship waiting time at Tanjung Emas Port Semarang. The withdrawal of sample research are using Proportional random sampling, and the amount of sample research are 77 ship : 19 passenger ship,31 general cargo ship, and 27 container ship. Multiple linear regression analysis for hypothesis test is using F test in obvious standard α = 0,05 is used to know whether as together the free variable (X) have influence to the depend variable (Y).Significant value F to hypothesis test are 0,000 when compared with obvious standard α = 0,05 that means the significant value F is smaller than the obvious standard α = 0,05. This thing show that as together the free variable pilot ship request, readiness of loading and discharging equipment, Loading and discharging productivity, Ship arrival time, weather, and document arrangement time have an significant influence to the depend variable that is waiting time, it means the hypothesis of this research can be accepted. The significant value are showed by stepwise method which is mention that passenger ship the most dominant variable that influence waiting time from the other variable is Loading and discharging productivity variable, for the general cargo ship the most dominant variable are readiness of loading and discharging equipment, Loading and discharging productivity and document arrangement time variable, where as for the container ship the most dominant variable that influence waiting time are pilot ship request, readiness of loading and discharging equipment, and document arrangement time. Determination coefficient found out that adjusted R² value for passenger ship as big as 0,527. There by 52,7 % waiting time explained by 6 variable on this research. Whereas the residue 47,3 % are from other variable that not included on this research. Determination coefficient found out that adjusted R² value for general cargo as big as 0,490. There by 49,0 % waiting time explained by 6 variable on this research. Whereas the 51 % are from other variable that not included on this research. Determination coefficient found out that adjusted R² value for container ship as big as 0,787. There by 78,7 % waiting time explained by 6 variable on this research, whereas the residue 21,3% are from other variable that not included on this research. Keyword : Research purpose, Multiple linear regression analysis technique, Dominant variable,Determination coefficient R2