Agriprimatech
Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
Pengaruh Idle Time dan Berth Output terhadap Berth Occupancy Ratio dalam Menunjang Kegiatan Operasional Kapal di PT Pelabuhan Indonesia I cabang Belawan
MUHAMMAD NUR 1
1 Politeknik Adiguna Maritim Indonesia Medan
Email: muhammadnur@gmail.com

## ABSTRAK
Setiap  pelabuhan  termasuk  PT  Pelabuhan  Indonesia  I  atau  lebih  dikenal  dengan  PT  Pelindo  I merupakan salah satu Badan Usaha Milik Negara (BUMN). PT Pelindo I dituntung untuk memberikan pelayanan prima, inovatif, profesional dan peningkatan secara berkesinambungan kepada pengguna jasa  sehingga  harus  dilakukan  untuk  menjaga  mutu  serta  kualitas  pelayanan  dan  mengutamakan kepuasan pelanggan. Dalam kinerja pelabuhan salah satunya ada idle time ditemukan masih tinggi sehingga menghambat kegiatan bongkar muat di dermaga konvensional untuk komoditas yang masuk dan keluar. Selain idle tim, berth output juga mempengaruhi kegiatan operasional di pelabuhan, sedikit banyaknya barang yang di muat maupun yang di bongkar dapat mempengaruhi waktu yang digunakan untuk melakukan kegiatan operasional. Dari kedua hal tersebut dapat mempengaruhi besar kecilnya berth occupancy ratio yang dihasilkan.
Kurang maksimalnya fasilitas dermaga sangat mempengaruhi kegiatan operasional, karena banyak ditemukan alat bongkar muat yang kurang memadai untuk digunakan sehingga dapat menghambat kegiatan operasional dan waktu yang diperlukan menjadi lebih lama dari perkiraan. Serta cuaca yang kurang mendukung untuk memulai proses kegiatan operasional. Barang yang masuk maupun yang keluar  berpengaruh  besar  kecilnya  terhadap proses  kegiatan  operasional  kapal,  semakin memadai alat yang digunakan maka semakin banyak dan baik barang yang di muat maupun di bongkar. Cara yang  tepat  untuk  mengatasi  masalah  ini  adalah  dengan  melakukan  pemeliharaan  dan  perawatan peralatan dengan semaksimal mungkin, meningkatkan kinerja SDM terutama dalam hal disiplin waktu dan memberikan pengarahan atau evaluasi kepada operator ataupun TKBM, dengan menempatkan SDM  yang  berkualitas  di  posos  yang  tepat,  mempercepat  waktu  kegiatan  bongkar  muat  dengan menambah  alat  bongkar  muat  yang  memadai  sehingga  semakin  banyak  barang  yang  dibongkar ataupun yang dimuat, dan melakukan penyeimbangan diantara ketiga hal tersebut untuk pencapain berth occupancy ratio yang sesuai dengan standar yang telah ditentukan.
Kata kunci : Idle Time , Berth Output , Pelabuhan, Operasional

## PENDAHULUAN
PT  (Persero)  Pelabuhan  Indonesia  I atau  lebih  dikenal  dengan  PT.  Pelindo  I merupakan  salah  satu  Badan  Usaha  Milik Negara  (BUMN)  yang  bergerak  di  bidang usaha  jasa  kepelabuhanan.  Salah  satu cabang  PT.  Pelindo  I  terletak  di  wilayah Pelabuhan  Umum  Ciwandan  Belawan.  PT. Pelindo  I  cabang  Belawan  menangani berbagai  macam  kapal  dengan  berbagai
jenis  barangatau  komoditas  utama,  antara lain:
1. Curah Cair : Crude Palm Oil (CPO), aspal curah, dan caustic soda ;
2. Curah Kering : Palm Kernell Expeller (PKE);
3. Bag  cargo :  terigu,  semen,  dan pupuk;
4. General cargo : MDF dan peralatan proyek.
e-ISSN   : 2621-6566
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
Sebagai Pelabuhan kelas I (satu), PT. Pelindo  I  cabang  Belawan  dituntut  untuk memberikan  pelayanan  prima,  inovatif, profesional dan peningkatan secara berkesinambungan  kepada  pengguna  jasa. Pelayanan  prima  yang  diberikan  dapat diartikan  bahwa  PT.  Pelindo  I  Cabang Belawan  harus  selalu  menjaga  mutu  serta kualitas  pelayanan  dan  mengutamakan kepuasan pelanggan.
Pada dasarnya, kecenderungan sistem pengolahan  pelabuhan  sejalan  dengan tatanan,  arah  dan  sasaran  pelayanan pelabuhan, yang pada proses perkembangan pola  distribusi  dan  transportasi  barang dibutuhkan  adanya  aliansi  strategis  antara penyelenggara pelabuhan, yaitu PT (Persero)  Pelabuhan  Indonesia  I  cabang Belawan dengan Perusahaan Bongkar Muat dalam  upaya  meningkatkan  produktivitas, mengoptimalkan  penggunaan  fasilitas  serta pegembangan pelabuhan dalam bentuk kerja sama  sejajar  dan  saling  membutuhkan  satu sama lain.
Produktivitas bongkar muat di Belawan dapat  diukur  dari  cepatnya  pelayanan  dan rendahnya  tingkat idle  time sehigga  kinerja bongkar muat dapat berjalan secara maksimal. Berdasarkan pengamatan penulis Pelabuhan  Belawan  memiliki  prospek  yang baik khususnya dalam bidang bongkar muat ( stevedoring ). Seiring dengan meningkatnya potensi  bisnis  di  pelabuhan,  masih  terlihat bahwa  pengelolaan  pelayanan  jasa  di pelabuhan  Belawan  masih  belum  optimal. Hal  ini  terbukti  dengan  masih  tingginya idle time dalam  kegiatan  bongkar  muat  di dermaga konvensional untuk komoditas yang masuk dan keluar dari pelabuhan Belawan.
Pada saat ini, sering terjadinya idle time yang  berkriteria  cukup  sedang  sehingga menyebabkan  kapal  sandar  lebih  lama  di pelabuhan, terutama pada berth output yang kurang  maksimal  di  dermaga  konvensional. Dengan kedua hal tersebut dapat mempengaruhi besar kecilnya berth occupancy ratio yang dihasilkan.
METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilaksanakan  pada saat  penulis  melakukan  Praktek  Darat (PRADA)  di  PT.  Pelabuhan  Indonesia  I cabang Belawan terhitung mulai tanggal 23 Juli 2018 sampai dengan 25 Agustus 2018. Penulis mengambil tempat penelitian  di  PT.  Pelabuhan  Indonesia  I cabang  Belawan.  Pada  pelitian  ini, pendekatan  yang  digunakan  adalah pendekatan  kuantitatif  dengan  analisis statistik  deskriptif  yaitu  metode  yang berkaitan dengan penyajian data sehingga  memberikan  informasi  yang berguna.  Metode  ini  dilakukan  untuk mendapatkan jawaban dari pengaruh Idle Time dan Berth  Output terhadap Berth Occupancy  Ratio dalam  menunjang kegiatan operasional kapal di PT (Persero) Pelabuhan Indonesia I cabang Belawan.

## Teknik Pengumpulan Data
Untuk  mendapatkan  data  dalam menyusun penelitian ini, penulis menggunakan teknik pengumpulan data menggunakan metode sebagai berikut : 1. Observasi Pada teknik ini, penulis menggunakan penelitian secara langsung dengan mendatangi tempat yang diteliti.  Dimana  dalam  seksi pengamatan, penulis mengamati hasil kegiatan pembongkaran dan pemuatan di dermaga konvensional agar mendapatkan  informasi  dan kejadian faktual dari lapangan mengenai Idle Time dan Berth Output serta  pengaruhnya terhadap Berth  Occupancy Ratio. 2. Dokumentasi Di dalam melaksanakan metode  dokumentasi,  peneliti menyelidiki benda-benda
tertulis seperti buku-buku, majalah, dokumen, peraturan- peraturan, notulen rapat, catatan harian dan sebagainya. 3. Studi Pustaka Yaitu pengumpulan data dengan cara membaca,
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
melihat,  meneliti,  mengutip dari  buku-buku  atau  referensi yang disajikan, masukan atau bahan pertimbangan dan perbandingan  mengenai  apa yang  dapat  dilihat  dari  teori yang sudah ada.

## Subjek Penelitian
Populasi  dalam  suatu  penelitian merupakan  sekumpulan  objek  yang  daat dijadikan  sumber  penelitian  yang  berbentuk benda-benda,  manusia  ataupun  peristiwa yang  terjadi  sebagai  objek  atau  sasaran penelitian. Populasi pada penelitian  ini  yaitu data  seluruh  kegiatan  pembongkaran  dan pemuatan  barang  selama  sepuluh  bulan terakhir  di  dermaga  konvensional,  dan dihitung  dalam  kurun  waktu perbulan  dalam periode  bulan  Januari  2018  sampai  dengan Oktober 2018 di Dermaga Konvensional PT. Pelabuhan Indonesia I cabang Belawan.

## ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## Data Idle Time
Sumber  Data  :  Diolah  dari  laporan  Divisi Rendal Operation
Berdasarkan data yang ada dan pengamatan penulis pada saat praktek, Idle time yang terjadi di dermaga konvensional pelabuhan Ciwandan Belawan
berdasarkan data di atas dapat
disebabkan  oleh  beberapa  faktor,  antara lain:
Faktor Kendala Teknis
Kendala  teknis  merupakan  faktor yang dapat mengakibatkan idle time , oleh karena itu ketersediaan fasilitas pelabuhan harus sangat diperhatikan. Hal –hal  yang  dapat  menyebabkan idle  time antara lain:
1.  Menunggu space kosong pada gudanguntuk meletakkan barang darikapal.  Apabila  terjadi  kondisi gudangpenuh  maka  brang-barang dari kapaltidak dapat diletakkan pada gudangsehingga  kegiatan  bongkar tidak  akanberjalan  sampai  gudang mempunyairuang kosong.
2.  Perbaikan karena kerusakan alatmerupakan suatu kondisimenunggu perbaikan peralatan  yangmengalami  kerusakan pada saatmelakukan bongkar muat. 3.  Perbaikan kerusakan kapal merupakan  suatu  kondisimenunggu perbaikan  kerusakan  padabagian kapal yang berhubungan langsungdengan  kegiatan  bongkar muat.

## ANALISIS DATA
Berikut rekapitulasi laporan mengenai Idle Time kapal (X 1 ), Berth Output (X 2 ) serta Berth  Occupancy  Ratio (Y) terhitung  dari  bulan  januari  2018 sampai  dengan  Desember  2018, antara lain:
1. Korelasi  Hubungan  antara Idle Time (X 1 ) terhadap Berth
Occupancy Ratio (Y)
Sumber: Data diolah penulis dari laporan Divisi Rendal Operation
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka dapat  diperoleh  angka  melalui statistik sebagai berikut:
1. Uji Validitas
Untuk  mengetahui  kuat  atau lemahnya  hubungan  antara variabel  X 1 dan  variabel  Y,
No Bulan Idle Time (X 1 ) 1 Januari 395,42 2 Februari 398,45 3 Maret 345,8 4 April 511,76 5 Mei 469,91 6 Juni 434,01 7 Juli 446,85 8 Agustus 420,6 9 September 507,94 10 Oktober 496,94 11 November 522,32 12 Desember 429,99 Total 5.379,99
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
maka dengan analisis ini akan diketahui  nilai  r  (koefisien korelasi) yaitu dengan menggunakan SPSS: Dari  nilai  koefisien  korelasi adalah  sebesar  0,98.  Maka untuk  membuktikan  bahwa penelitian ini valid atau tidakyang  dilakukan  adalah dengan mencari r hitung berdasarkan  kriterian  dengan ketentuan df ( degree of freedom) dengan nilai n
(jumlah  sampel)  diketahui  12 (dua  belas),  yaitu 𝑟 =  0,98 , kemudian  dibandingkan  r tabel pada α = 0,05 ; df = n-2 adalah 0,5 (dari r tabel ).
Maka,  hasil  yang  didapat adalah  r hitung =  0,98  ,  karena r hitung >  r tabel (0,98  >  0,5).  Jadi penelitian  antara Idle  Time
kapal  (X 1 )  dengan Berth Occupancy Ratio (Y) dikatakan valid. 2. Analisis  Koefisien  Penentu (KD =R 2 ) Analisis  koefisien  penentu yaitu untuk mengetahui seberapa besar kontribusi variabel Idle  Time kapal  (X 1 ) terhadap Berth  Occupancy Ratio (Y)  digunakan  rumus koefisien  determinasi  sebagai berikut :
KD = r 2 x 100%
KD = (0,98) 2 x 100% KD = 0, 9604 X 100 %
KD = 96,04% Dengan  menggunakan  rumus regresi  dimana  96,04%  dari Idle Time kapal mempengaruhi Berth Occupancy Ratio serta 3,96% oleh faktor-faktor lain.
3. Uji  Hipotesis
1.  Uji  Koefisien  Korelasi  secara  Parsial (Uji T)
Mencari  t hitung yaitu  dengan langkah memasukkan nilai (r) ke  dalam  rumus,  nilai n (jumlah  sampel)  diketahui  12 (dua belas), kemudian dibandingkan  t tabel pada  α  = 0,05  ;  df  =  n-2  adalah  1,812 (dari t tabel ). t o = t hitung
t o = 𝑟√𝑛−2 √1−(𝑟 2 ) = (0.98) √12−2
√1−(0,98 2 ) = (0.98) √10 √1−0,9604 = (0,98) .  3,16 √0,0396 = 3,0968 0.1990 =
15,56
Maka,  hasil  yang  didapat adalah  t o =  t hitung =  15,56, karena  t hitung >  t tabel (15,56  > 1,812). Jadi H o ditolak dan H a diterima, artinya adanya hubungan signifikan antara X 1 dan  Y.  Sehingga  adanya hubungan yang signifikan antara Idle Time kapal terhadap Berth  Occupancy Ratio PT Pelabuhan Indonesia I cabang Belawan. 2. Uji Koefisien Korelasi secara Simultan (Uji F) X 1 Y X 1 Y (X 1 ) 2 Y 2 395,42  39,12  15.468,83  156.356,98  1.530,37 398,45  39,67  15.806,51  158.762,40  1.573,71 345,8  34,48  11.923,18  119.577,64  1.188,87 511,76  50,20  25.690,35  261.898,30  2.520,04 469,91  45,87  21.554,77  220.815,41  2.104,06 434,01  41,90  18.185,02  188.364,68  1.755,61 446,85  42,21  18.861,54  199.674,92  1.781,68 420,6  42,39  17.829,23  176.904,36  1.796,91 507,94  47,70  24.228,74  258.003,04  2.275,29 496,94  48,84  24.270,55  246.949,36  2.385,35 522,32  50,92  26.596,53  272.818,18  2.592,85 429,99  44,12  18.971,16  184.891,40  1.946,57 5.379,99 527,42 239.386,42 2.445.016,68 23.451,31

## Model Summary
Mod el R R Squar e Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .980 a .961 .957 1.03283
a. Predictors: (Constant), idle time
Agriprimatech
Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
Mencari  f hitung yaitu  dengan langkah memasukkan nilai (r) ke  dalam  rumus,  nilai n (jumlah sampel), derajat bebas/degree  of  freedom  (df) untuk  pembilang  atau  dikenal dengan df 1 dengan simbol N1 , derajat bebas/degree of freedom  (df)  untuk  penyebut, atau dikenal dengan df 1 dengan simbol N2
kemudian  dibandingkan  f tabel pada α = 0,05 ; df 1 = k-1; df 2 = n-k  dimana  k  adalah  jumlah variabel (bebas + terikat) dan n adalah jumlah observasi/sampel  pembentuk regresi. Dapat dihitung : df 1 = k-1 = 2 – 1 = 1 df 2 = n – k = 12 – 2 = 10 Sehingga N1 = 1 dan N2 = 10
maka f tabel = 4,96.
f 1 = f hitung
f hitung = 𝑟 2 /𝑘 1− 𝑟 2 /(𝑛−𝑘−1) =
(0,98) 2 /2 1− (0,98) 2 /(12−2−1) = 0,9604/2 1− 0,9604/ 9 = 0,4802 0,004 = 120,05
Maka,  hasil  yang  didapat adalah  f 1 =  f hitung =  120,05, karena  f hitung >  f tabel (120,05  > 4,96).  Jadi  H o ditolak  dan  H 1 diterima, artinya adanya
hubungan signifikan antara X 1 dan  Y.  Sehingga  adanya hubungan yang signifikan antara idle time kapal terhadap berth  occupancy ratio pada  PT  Pelindo  I Cabang Belawan. 3. Korelasi  Hubungan  antara Berth Output (X 2 ) terhadap Berth
Occupancy Ratio (Y)
Sumber: Data diolah penulis dari laporan Divisi Rendal Operation
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka dapat  diperoleh  angka  melalui statistik sebagai berikut:
1. Uji Validitas
Untuk  mengetahui  kuat  atau lemahnya  hubungan  antara variabel  X 2 dan  variabel  Y, maka dengan analisis ini akan diketahui  nilai  r  (koefisien korelasi) yaitu dengan menggunakan SPSS: Dari nilai koefisien korelasi
adalah sebesar 0,71. Maka untuk membuktikan  bahwa  penelitian
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients
Standardi zed Coefficien ts t Sig. B Std. Error Beta 1  (Consta nt) 4.178 2.567 1.628 .135 idle time .089 .006 .980  15.60 2 .000 a. Dependent Variable: bor
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
ini valid atau tidakyang dilakukan adalah  dengan  mencari  r hitung berdasarkan  kriterian  dengan ketentuan df ( degree of freedom) dengan  nilai  n  (jumlah  sampel) diketahui  12  (dua  belas),  yaitu 𝑟 =  0,71 , kemudian
dibandingkan r tabel pada α = 0,05 ; df = n-2 adalah 0,5 (dari r tabel ).
Maka, hasil yang didapat adalah r hitung =  0,  ,  karena  r hitung >  r tabel (0,71> 0,5). Jadi penelitian antara Berth  Output (X 2 )  dengan Berth Occupancy  Ratio (Y)  dikatakan valid.
2. Analisis  Koefisien  Penentu  (KD =R 2 )
Analisis  koefisien  penentu  yaitu untuk mengetahui seberapa besar  kontribusi  variabel Berth
Output (X 2 ) terhadap Berth Occupancy  Ratio (Y)  digunakan rumus koefisien determinasi sebagai berikut : KD = r 2 x 100%
KD = (0,71) 2 x 100% KD = 0, 5041 X 100 % KD = 50,41% Dengan  menggunakan  rumus regresi dimana 50,41% dari Berth
Output mempengaruhi Berth Occupancy  Ratio serta  49,59%
oleh faktor-faktor lain.
3. Uji  Hipotesis
1. Uji  Koefisien  Korelasi  secara
Parsial (Uji T)
Mencari  t hitung yaitu  dengan langkah memasukkan nilai (r) ke  dalam  rumus,  nilai n (jumlah  sampel)  diketahui  12 (dua belas), kemudian dibandingkan  t tabel pada  α  = 0,05  ;  df  =  n-2  adalah  1,812 (dari t tabel ). t o = t hitung
t o = 𝑟√𝑛−2 √1−(𝑟 2 ) = (0.71) √12−2
√1−(0,71 2 ) =
(0.71) √10 √1−0,5041 = (0,71) .  3,16 √0,4959 = 2,2426 0,7042 =
3,19
Maka,  hasil  yang  didapat adalah t o = t hitung = 3,19, karena t hitung > t tabel (3,19> 1,812). Jadi H o ditolak  dan  H a diterima, artinya adanya hubungan signifikan  antara  X 2 dan  Y. Sehingga  adanya  hubungan yang  signifikan  antara Berth Output terhadap Berth Occupancy Ratio PT Pelabuhan Indonesia I cabang Belawan. 2. Uji Koefisien Korelasi secara Simultan
(Uji F)
Mencari  f hitung yaitu  dengan langkah  memasukkan  nilai  (r) X 2 Y X 2 Y X 2 2 Y 2 4.786  39,12  187.228,32  22.905.796  1.530,37 6.771  39,67  268.605,57  45.846.441  1.573,71 3.814  34,48  131.506,72  14.546.596  1.188,87 7.137  50,20  358.277,40  50.936.769  2.520,04 5.603  45,87  257.009,61  31.393.609  2.104,06 6.166  41,90  258.355,40  38.019.556  1.755,61 6.806  42,21  287.281,26  46.321.636  1.781,68 6.845  42,39  290.159,55  46.854.025  1.796,91 6.848  47,70  326.649,60  46.895.104  2.275,29 8.040  48,84  392.673,60  64.641.600  2.385,35 7.459  50,92  379.812,28  55.636.681  2.592,85 4.600  44,12  202.952,00  21.160.000  1.946,57 74.875  527,42  3.340.511,31 485.157.813 23.451,31 Model Summary Mod el R
R Squar e Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .712 a .507 .458 3.65030
a. Predictors: (Constant), berth output
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
ke dalam rumus, nilai n (jumlah sampel), derajat bebas/degree of freedom (df) untuk pembilang atau dikenal dengan df 1 dengan simbol N1 , derajat
bebas/degree  of  freedom  (df) untuk  penyebut,  atau  dikenal dengan  df 1 dengan  simbol  N2 kemudian  dibandingkan  f tabel pada α = 0,05 ; df 1 = k-1; df 2 = n-k  dimana  k  adalah  jumlah variabel (bebas + terikat) dan n adalah jumlah observasi/sampel pembentuk regresi. Dapat dihitung : df 1 = k-1 = 2 – 1 = 1
df 2 = n – k
= 12 – 2 = 10 Sehingga  N1  =  1 dan  N2  = 10 maka f tabel = 4,96.
f 1 = f hitung f hitung = 𝑟 2 /𝑘 1− 𝑟 2 /(𝑛−𝑘−1) =
(0,71) 2 /2 1− (0,71) 2 /(12−2−1) = 0,5041/2 1− 0,5041/ 9 = 0,2520 0,05 = 5,04
Maka, hasil yang didapat adalah f 1 = f hitung = 5,04, karena f hitung > f tabel (5,04> 4,96). Jadi H o ditolak dan H 1 diterima, artinya adanya  hubungan  signifikan antara  X 2 dan  Y.  Sehingga adanya hubungan
yang
signifikan  antara berth  output terhadap berth occupancy ratio pada  PT  Pelindo  I  Cabang Belawan.
3. Korelasi Hubungan antara Idle Time Kapal  (X 1 )  dan Berth  Output (X 2 ) secara bersama-sama terhadap
Berth Occupancy Ratio (Y)
Sumber Data : Diolah dari laporan Divisi Rendal Operation
Berdasarkan  tabel  di  atas  maka dapat  diperoleh  angka  melalui statistik sebagai berikut:
1. Uji Validitas
Untuk  mengetahui  kuat  atau
lemahnya hubungan antara variabel  X 1, X 2 dan  variabel  Y, maka  dengan  analisis  ini  akan diketahui nilai r (koefisien korelasi) yaitu dengan menggunakan SPSS: Coefficients a Model Unstandard ized Coefficient s Standardi zed Coefficien ts t Sig.
B Std. Erro r Beta 1  (Consta nt) 26.7 18 5.47 5 4.8 80 .001 Berth output .003  .001 .712  3.2 07 .009
a. Dependent Variable: bor
X 1 X 2 X 1 Y X 2 Y 1 1.892.480,12  15.468,83 187.228,32 2 2.697.904,95  15.806,51 268.605,57 3 1.318.881,20  11.923,18 131.506,72 4 3.652.431,12  25.690,35 358.277,40 5 2.632.905,73  21.554,77 257.009,61 6 2.676.105,66  18.185,02 258.355,40 7 3.041.261,10  18.861,54 287.281,26 8 2.879.007,00  17.829,23 290.159,55 9 3.478.373,12  24.228,74 326.649,60 10  3.995.397,60  24.270,55 392.673,60 11  3.895.984,88  26.596,53 379.812,28 12  1.977.954,00  18.971,16 202.952,00 ∑ 34.138.686,4 8 239.386,42  3.340.511,31
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
Dari  nilai  koefisien  korelasi
adalah  sebesar  0,98.  Maka untuk membuktikan bahwa penelitian ini valid atau tidakyang dilakukan adalah dengan mencari r hitung berdasarkan  kriterian  dengan ketentuan df ( degree of freedom) dengan nilai n (jumlah sampel)  diketahui  12  (dua belas), yaitu 𝑟 =  0,98 ,
kemudian  dibandingkan  r tabel pada α = 0,05 ; df = n-2 adalah 0,5 (dari r tabel ).Maka, hasil yang didapat  adalah  r hitung =  0,  , karena r hitung > r tabel (0,98 > 0,5). Jadi penelitian antara Idle Time kapal (X 1 ) dan Berth Output (X 2 ) dengan Berth Occupancy Ratio (Y) dikatakan valid.

## 2. Persamaan Regresi Linier Berganda
Metode persamaan regresi linier  berganda  secara  umum menggunakan data hasil pengamatan Y yang dipengaruhi  oleh  variabel  X 1
dan X 2 , sehingga menghasilkan sebagai berikut:
∑X 1 2 = ∑X 1 2 - (∑𝑋 1 ) 2 n = 2.445.016,68-
(5.379,99) 2 12 = 2.445.016,68- 28.944.292,40 12 =2.445.016,68 – 2.412.024,37 = 32.992,31
∑X 2 2 = ∑X 2 2 - (∑𝑋 2 ) 2 n
= 485.157.813 - (74.875) 2 12 = 485.157.813 - (5.606.265.625) 12 =485.157.813- 467.188.802,08 = 17.969.010,92 ∑Y 2 = ∑Y 2 - (∑𝑌) 2 n = 23.451,31 - (527,42) 2
12 = 23.451,31 - (278.171,85) 12 = 23.451,31 – 23.180,99
= 270,32 ∑X 1 Y = ∑ X 1 Y- (∑𝑋 1 .∑𝑌)
n = 239.386,42- (5.379,99)(527,42) 12 = 239.386,42 –
236.459,53 = 2.926,89 ∑X 2 Y = ∑ X 2 Y- (∑𝑋 2 .∑𝑌) n
= 3.340.511,31-
(74.875)(527,42)
12 = 3.340.511,31 – 3.290.881,04 = 49.630,27
∑ X 1 X 2 = ∑ X 1 X 2 - (∑𝑋 1 .∑𝑋 2 ) n = 34.138.686,48 -
(5.379,99)(74.875)
12 = 34.138.686,48 – 33.568.895,94 = 569.790,54
Sehingga, maka nilai b 1, b 2 dan a adalah sebagai berikut :
b 1 = [(∑𝑋 2 2 .  ∑𝑋 1 Y)− (∑𝑋 2 Y .  ∑𝑋 1 𝑋 2 )] [(∑𝑋 1 2 .  ∑𝑋 2 2 )− (∑𝑋 1 𝑋 2 ) 2 ] = [(17.969.010,92)(2.926,89)− (49.630,27)(569.790,54)]
[(32.992,31)(17.969.010,92)− (569.790,54) 2 ] = [(52.593.318.371,64)− (28.278.858.343,64)]
[(592.839.178.666,02)− (324.661.259.473,49)]
= [(24.314.460.028)] [(268.177.919.192,53)]
= 0,09
b 2 = [(∑𝑋 1 2 .  ∑𝑋 2 Y)− (∑𝑋 1 Y .  ∑𝑋 1 𝑋 2 )] [(∑𝑋 1 2 .  ∑𝑋 2 2 )− (∑𝑋 1 𝑋 2 ) 2 ]

## Model Summary
Mod el R R Squar e Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .980 a .961 .952 1.08339 a. Predictors: (Constant), idle time, berth output
Agriprimatech
Vol. 5 No. 1, Oktober 2021 e-ISSN   : 2621-6566
= [(32.992,31)(49.630,27)− (2.926,89)(569.790,54)]
[(32.992,31)(17.969.010,92)− (569.790,54) 2 ] = [(1.637.417.253.23)− (1.667.714.233,62)]
[(592.839.178.666,02)− (324.661.259.473,49)]
= [(−30.296.980,39)] [(268.177.919.192,53)]
= –0,0001 a   = ∑𝑌−(𝑏 1 ∑𝑋 1 )− (𝑏 2 ∑𝑋 2 ) n =
527,42−(0,09 ×5.379,99)− ((−0,0001) x  74.875)
12 = 527,42−(484,20 )− (−74,875) 12 = 118,095 12
= 9,84
Jadi,  persamaan  regresi  linear berganda adalah
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 Y = 9,84 + 0,09X 1 – 0,0001X 2
3.  Interpretasi Koefisien Korelasi
1.  Nilai  a  =  9,84  ;  artinya  jika idle time kapal (X 1 ) dan berth output (X 2 )  nilainya  adalah  0,  maka berth occupancy ratio (Y) nilainya adalah 9,84%.
2. Nilai b 1 = 0,09 ; artinya jika berth output dianggap  tetap  dan idle  time kapal meningkat  satu  persen  maka berth occupancy  ratio akan  terjadi  kenaikan sebesar 0,09 satuan. Koefisien bernilai positif  artinya  terjadi  hubungan  positif antara idle time dengan berth occupancy ratio , semakin naik idle time maka berth occupancy ratio . 3. Nilai b 2 = –0,0001 ; artinya jika idle time dianggap  tetap  dan berth  output menurun  satu  persen  maka berth occupancy  ratio akan  terjadi  negatif sebesar –0,0001  satuan.  Koefisien bernilai negatif artinya terjadi hubungan negatif  antara berth  output dengan berth occupancy ratio , semakin negatif berth  output maka berth  occupancy ratio .
4. Menghitung Koefisien Korelasi Regresi Berganda Rumus Koefisien Korelasi Regresi = Rumus Uji Validitas
𝑟 𝑥1𝑦 =  0,98 ; 𝑟 𝑥2𝑦 =  0,71 ; 𝑟 𝑥1𝑥2 = 0,74 r yx1x2 = √ 𝑟 2 𝑥 1 y + 𝑟 2 𝑥 2 y−2 r𝑥 1 y r𝑥 2 y r𝑥 1 𝑥 2 1−𝑟 2 𝑥1𝑥2 r yx1x2 = √ (0,98)² + (0,71) 2 −2 (0,98)(0,71)(0,74)
1−(0,74) 2 r yx1x2 = √ 0,9604 + 0,5041−1,0297 1−0,5476 r yx1x2 = √ 1,4645 −1,0297 0,4524 r yx1x2 = √ 0,4348 0,4524
r yx1x2 = 0,96
dari perhitungan di atas diperoleh angka koefisien korelasi  sebesar  (0,96).  Bila hasil korelasi yang positif, dapat diartikan apabila idle time kapal dn berth  output meningkat maka  akan  meningkatkan  pula berth occupancy ratio.
Begitupun sebaliknya, bila terjadi  penurunan idle  time kapal  dan berth  output maka akan menurunkan berth occupancy ratio.
5.  Menghitung Koefisien Determinasi
r 2 = (𝑏 1 ∑ 𝑋 1 Y) + (𝑏 2 ∑ 𝑋 2 Y) ∑𝑌 2 r 2 = (0,09 × 2.926,89)+((–0,0001) ×  49.630,27) 527,42 r 2 = (263,42)–(4,96) 527,42 r 2 = 258,46 527,42 r 2 = 0,49
KD  = r 2 x 100% KD  = 0.49 x 100% KD  = 49% Dengan  mendapatkan  nilai  KD  = 49%  menunjukkan  bahwa  besaran koefisien  determinasi  antara idle time dan berth output terhadap berth occupancy  ratio adalah  sebesar 49%. Artinya sekitar 49% antara idle time (X 1 ) dan berth output (X 2 ) dapat
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
menjelaskan berth  occupancy  ratio (Y).

## 6.  Uji Hipotesis
1. Uji  Koefisien  Korelasi  secara Parsial (Uji T)
Mencari  t hitung yaitu  dengan langkah  memasukkan  nilai  (r) ke dalam rumus, nilai n (jumlah sampel)  diketahui  12  (dua belas), kemudian dibandingkan
t tabel pada  α  =  0,05  ;  df  =  n-
kdimana k adalh jumlah variabel  (bebas+terikat)  dan  n adalah jumlah observasi/sampel pembentuk regresi. Sehingga df = 12-3 = 9 adalah 1,833 (dari t tabel ). t o = t hitung t o = 𝑟√𝑛−2 √1−(𝑟 2 ) = (0.96) √12−2 √1−(0,96 2 ) =
(0.96) √10 √1−0,9216 = (0,96) .  3,16 √0,0784 = 8,08 0,28 =
10,82
Maka, hasil yang didapat adalah t o = t hitung = 10,82, karena t hitung > t tabel (10,82> 1,812). Jadi H o ditolak  dan  H a diterima, artinya adanya hubungan signifikan  antara  X 1 ,  X 2 dan  Y. Sehingga  adanya  hubungan yang signifikan antara Idle Time dan  Berth Output terhadap
Berth  Occupancy  Ratio PT Pelabuhan  Indonesia  I  cabang Belawan.
2. Uji Koefisien Korelasi secara Simultan (Uji F) Mencari  f hitung yaitu  dengan langkah  memasukkan  nilai  (r) ke dalam rumus, nilai n (jumlah sampel), derajat bebas/degree of freedom (df) untuk pembilang atau dikenal dengan df 1 dengan simbol N1 , derajat bebas/degree  of  freedom  (df) untuk  penyebut,  atau  dikenal dengan  df 1 dengan  simbol  N2
kemudian  dibandingkan  f tabel pada α = 0,05 ; df 1 = k-1; df 2 = n-k  dimana  k  adalah  jumlah variabel (bebas + terikat) dan n adalah jumlah observasi/sampel pembentuk regresi. Dapat dihitung : df 1 = k-1 = 3 – 1 = 1 df 2 = n – k = 12 – 3 = 9
Sehingga  N1  =  1 dan  N2  = 10 maka f tabel = 10,28.
f 1 = f hitung f hitung = 𝑟 2 /𝑘 1− 𝑟 2 /(𝑛−𝑘−1) =
(0,96) 2 /2 1− (0,96) 2 /(12−3−1) = 0,9216/2 1− 0,9216/ 8 = 0,4608 0,0098 = 47,02
Maka, hasil yang didapat adalah f 1 = f hitung =  47,02,  karena  f hitung >  f tabel (47,02>10,28).  Jadi  H o ditolak  dan H 4 diterima, artinya adanya hubungan  signifikan  antara  X 1 ,  X 2 dan Y. Sehingga adanya hubungan yang signifikan antara idle time dan berth output terhadap berth occupancy  ratio pada  PT  Pelindo  I Cabang Belawan.

## Pembahasan
1. Pada  korelasi  hubungan idle time kapal  (X 1 )  terhadap berth occupancy  ratio (Y)  pada  PT Pelindo  I  Cabang  Belawan, didapatkan data koefisien korelasi  sebesar  0,98  ( 𝑟 𝑥1𝑦 = 0,98 )  membuktikan  bahwa adanya pengaruh korelasi yang positif dan kuat. Lalu didapatkan r 2 = 0,9604, membuktikan  bahwa  regresi linear  ini  layak  dan  koefisien determinasi  sebesar  96,04% (KD  =  96,04%)  menyatakan bahwa idle time kapal
mempengaruhi berth occupancy ratio . Kemudian
Agriprimatech
Vol. 5 No. 1, Oktober 2021 e-ISSN   : 2621-6566
dalam  t hitung =  15,56  (15,56>
1,812)  dan  f hitung =  120,05 (120,05>  4,96),  dimana  jika t hitung > t tabel dan f hitung > f tabel maka terdapat hubungan yang signifikan antara varibel X 1 dan
Y.Untuk mengurangi waktu tunggu/ idle time kapal terhadap berth  occupancy  ratio yaitu dengan:
1. Melakukan pemeliharaan dan  perawatan  peralatan dengan semaksimal mungkin 1. Pemeliharaan  peralatan dapat  dilakukan  dengan cara  yang  sederhana seperti melakukan pengecekan sebelum alat dioperasikan, melakukan  pelumasan pada alat, melaksanakan pemanasan terhadap mesin peralatan bongkar muat. Sehingga apabila pemeliharaan tersebut  rutin  dilakukan, kemacetan ataupun gangguan  pada  salah satu komponen dari peralatan  bongkar  muat dapat dihindari dan peralatan  selalu  dalam keadaan siap pakai. 2. Perawatan peralatan pada umumnya tujuannya  adalah  untuk mempertahankan  umur dari  peralatan  tersebut sehingga dapat menguntungkan dari segi  keuangan  untuk peralatan. Perawatan pada  peralatan  dapat dilakukan dengan memperbaiki komponen-komponen peralatan  yang  mulai aus,  melakukan  service yang terjadwal pada tiap-tiap peralatan untuk
meminimalisasi kerusakan alat.
Manfaat  dari  pemeliharaan dan  perawatan  peralatan yang  rutin  dilakukan  adalah, gangguan dari peralatan bongkar muat dapat dihindari sehingga  peralatan  selaku dalam  keadaan  siap  pakai. Dan  menguntungkan  dari segi keuangan untuk meminimalisasi kerusakan pada perawatan. Perlu kesadaran untuk memaksimalkan pemeliharaan dan perawatan terhadap peralatan bongkar muat. 2. Meningkatkan kinerja SDM 1. Meningkatkan kinerja SDM  terutama  dalam hal disiplin  waktu dirasa sangat  penting,  dengan menempatkan SDM yang berkualitas di posisi
yang tepat mungkin lebih dapat meningkatkan kinerja karena disiplin kerja dapat timbul apabila SDM  tersebut  merasa nyaman dengan pekerjaannya  selain  itu pihak  pelabuhan  dapat memberikan bonus bagi pegawai teladan sehingga  dapat  lebih memacu  para  operator dan TKBM dalam bekerja. 2. Memberikan pengarahan kepada operator ataupun TKBM mengenai  jadwal  jam kerja  pelabuhan  seperti jadwal
masuk,
pergantian shift ataupun jadwal pulang. Sehingga tidak  ada  lagi  waktu yang  terbuang  sia –  sia karena keterlambatan
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
operator ataupun TKBM tersebut. Waktu  yang  diperlukan  untuk meningkatkan  kualitas  kinerja SDM sesuai dengan tugas dan tanggung jawabnya. 3. Pada  korelasi  hubungan berth output (X 2 )  terhadap berth occupancy  ratio (Y)  pada  PT Pelindo  I  Cabang  Belawan, didapatkan data koefisien korelasi  sebesar  0,71  ( 𝑟 𝑥2𝑦 = 0,71) membuktikan bahwa adanya pengaruh korelasi yang positif dan kuat. Lalu didapatkan r 2 = 0,5041, membuktikan  bahwa  regresi linear  ini  layak  dan  koefisien determinasi  sebesar  50,41%
(KD  =  50,41%)  menyatakan bahwa berth output mempengaruhi berth occupancy ratio . Kemudian dalam  t hitung =  3,19  (3,19  > 1,812)  dan  f hitung =  5,04  (5,04  > 4,96),  dimana  jika  t hitung >  t tabel dan  f hitung >  f tabel maka  terdapat hubungan yang signifikan antara varibel X 2 dan Y.
Untuk  mengoptimalkan berth output terhadap berth occupancy ratio adalah dengan mempercepat  waktu  kegiatan bongkar muat yaitu menambah jumlah jib crane dan menambah jumlah head truck yang digunakan  untuk  menunjang kegiatan bongkar  muat di dermaga
konvensional,
semakin  cepat  waktu  kegiatan bongkar  muat  semakin  banyak barang yang dibongkar maupun muat. Untuk menunjang kegiatan bongkar  muat di dermaga  konvensional  maka diperlukan perawatan dan pemeliharaan terhadap peralatan bongkar muat tersebut agar peralatan bongkar muat dapat selalu digunakan. 4.
Pada korelasi hubungan idle time kapal (X 1 )  dan berth  output (X 2 )terhadap berth  occupancy  ratio (Y)  pada  PT Pelindo I Cabang Belawan, didapatkan data  koefisien  korelasi  sebesar  0,96 (r yx1x2 =    0,96)  membuktikan  bahwa adanya pengaruh korelasi  yang positif dan  sangat  kuat.  Lalu  didapatkan  r 2 = 0,49,  membuktikan  bahwa  regresi linear ini layak dan koefisien determinasi  sebesar  24,01%  (KD  = 24,01%)  menyatakan  bahwa idle  time kapal dan berth output mempengaruhi berth  occupancy  ratio .  Kemudian dalam t hitung = 10,82 (10,82> 1,833) dan f hitung =  47,02  (47,02  >  4,26),  dimana jika  t hitung >  t tabel dan  f hitung >  f tabel maka terdapat  hubungan  yang  signifikan antara varibel X 1 dan X 2 terhadap Y. Untuk mengoptimalkan berth occupancy ratio, maka dari pihak PT Pelindo  I  Cabang  Belawan  itu sendiri  harus  bisa  mengurangi idle time kapal  sehingga berth  output pun akan dapat dioptimalkan dengan baik.
Untuk  mengurangi idle  time kapal dan  mengoptimalkan berth  output yaitu dengan melakukan pemeliharaan dan perawatan peralatan dengan semaksimal mungkin, meningkatkan kinerja SDM,  dan  mempercepat  kegiatan bongkar muat di dermaga konvensional.  Semakin  baik  kinerja bongkar  muat  dilihat  dari  sisi peralatan dan karyawan atau TKBM, dapat  mengoptimalkan  waktu  yang digunakan  untuk  bongkar  muat. Berdasarkan  hal  diatas,  jika  semua terealisasi dengan baik maka dapat meningkatkan produktivitas kegiatan  bongkar  muat  di  PT Pelindo I Cabang Belawan.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  pengujian  atas  tiga  hipotesis penelitian  yang  diajukan  terbukti  bahwa variabel idle time (X 1 ) dan variabel berth output (X 2 )  baik  secara  sendiri-sendiri maupun secara bersama-sama mempunyai  hubungan  terhadap berth
Agriprimatech Vol. 5 No. 1, Oktober 2021
e-ISSN   : 2621-6566
occupancy  ratio pada  PT.  Pelabuhan Indonesia  I  cabang  Belawan.  Secara lengkapnya kesimpulan ini dapat dijabarkan sebagai berikut :
1. Idle time
kapal terbukti berpengaruh  positif  dan  signifikan terhadap berth  occupancy  ratio dengan t hitung > t tabel (15,56 > 1,812).
Didasari  hasil  perhitungan  didapat bahwa keeratan hubungan tersebut ditunjukan dengan koefisien korelasi (R) sebesar 0,98 sedangkan  koefisien  determinasi
(R 2 ) idle  time terhadap berth occupancy  ratio di  PT  Pelabuhan
Indonesia I cabang Belawan adalah  sebesar  0,9604.  Nilai  ini berarti  bahwa  pengaruh idle  time terhadap  besar  kecilnya berth occupancy  ratio diPT  Pelabuhan Indonesia I cabang Belawan adalah sebesar 96,04% sedangkan sisanya 3,96% merupakan faktor lainnya.
2. Berth  output terbukti  berpengaruh positif  dan  signifikan  terhadap berth occupancy ratio dengan t hitung > t tabel (3,19 >  1,812).  Didasari  hasil  perhitungan didapat  bahwa  keeratan  hubungan tersebut  ditunjukan  dengan  koefisien korelasi  (R)  sebesar  0,71  sedangkan koefisien  determinasi  (R 2 ) berth  output terhadap berth  occupancy  ratio di  PT Pelabuhan Indonesia I cabang Belawan adalah  sebesar  0,5041.  Nilai  ini  berarti bahwa  pengaruh berth  output terhadap besar  kecilnya berth  occupancy  ratio diPT  Pelabuhan  Indonesia  I  cabang Belawan adalah sebesar 50,41% sedangkan  sisanya  49,59%  merupakan faktor lainnya.
3. Idle  time kapal  serta berth  output secara bersama-sama mempunyai hubungan positif dan signifikan terhadap berth  occupancy ratio  di  PT  Pelabuhan
Indonesia  I  cabang  Belawan,  dimana F hitung > F tabel (47,02 > 4,26). Variabel yang paling  berpengaruh adalah variabel idle time dengan  koefisien  korelasi  (R) sebesar  0,98.  Sehingga  H 3 yang menyatakan idle  time dan berth  output berpengaruh secara bersama-sama atau simultan terhadap berth occupancy ratio di  PT  Pelabuhan  Indonesia  I  cabang Belawan.

## DAFTAR PUSTAKA
Arikunto, Suharsimi. Prosedur Penelitian Suatu Pendekatan Praktik .  Jakarta:  Rineka  Cipta, 2006.
Dirgahayu,  A. Petunjuk  Penangan Kapal  dan Barang  di  Pelabuhan . Jakarta: PT (Persero) Pelabuhan Indonesia I, 1999. Gulo,  W. Metodologi  Penelitian. Jakarta: Grasindo, 2002. Hadi, Sutrisno. Metodologi
Research:  Untuk  Penulisan  Paper,
Skipsi,  Thesis  dan  disertai  jilid  1 . Yogyakarta: Universitas Gadjah Mada, 1986. Kramadibrata, Soedjono. Perencanaan Pelabuhan . Bandung: Ganexa
Exact, 1985.
Kuncoro,  Mudrajad. Metode  Riset  untuk
Bisnis&Ekonomi .  Jakarta:  Erlangga, 2003. Lasse  D.  A. Manajemen  Muatan  Aktivitas Rantai  Pasok  di  Area  Pelabuhan .
Depok:  Raja  Grafindo  Persada, 2012.
Martono,  Nanang. Metode  Penelitian Kuantitatif .  Jakarta:  Rajawali Pers, 2010.
PT  (Persero)  Pelabuhan  Indonesia.
Referensi  Kepelabuhanan  Seri 3  Pengoperasian  Pelabuhan .
PT (Persero) Pelabuhan Indonesia, 2000. Sugiarto. Teknik  Sampling .  Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2003.
Agriprimatech
Vol. 5 No. 1, Oktober 2021 e-ISSN   : 2621-6566
Sugiyono. Metode Penelitian . Bandung: Alfabeta, 2004. Suranto. Manajemen  Operasional Angkutan Laut dan Kepelabuhanan Serta Prosedur Impor Barang . Jakarta: Gramedia Pustaka Utama, 2004. Tridmodjo,  Bambang. Perencanaan
Pelabuhan .  Yogyakarta:  Beta Offset, 2010.