Abstrak —WTP didefinisikan sebagai selisih waktu antara waktu pandu naik ke atas kapal (Pilot on Board (POB)) dengan waktu penetapan pelayanan kapal. WTP pada Pelabuhan Tanjung Perak memiliki standar kinerja pelayanan operasional sebesar 108 menit. Namun, pada Pelabuhan Tanjung Perak masih terdapat beberapa kapal yang mengalami WTP yang melebihi standar yang ditetapkan. Hal ini menyebabkan kerugian bagi pihak pengguna jasa pelabuhan dan penurunan kinerja pelayanan operasional pelabuhan. Oleh karena itu, dilakukan penelitian klasifikasi kapal mengalami WTP ≥108 menit untuk mengurangi kerugian yang terjadi. Metode yang digunakan adalah regresi logistik - Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) dalam meng-klasifikasikan WTP  karena proporsi sampel kelas minoritas sebesar 12%, dimana proporsi tersebut kurang dari 35% dari jumlah data yang artinya dikategorikan sebagai data tidak seimbang. Hasil penelitian ini menunjukkan diperoleh faktor-faktor yang berpengaruh signifikan terhadap WTP yaitu waktu kedatangan kapal, cuaca, jenis kapal, dan gerak kapal. Model regresi logistik-SMOTE memiliki nilai accuracy 86,67%, missclasifiation rate 0,133, sensitivity 0,873, spesificity 0,800, precision 0,980, AUC 0,933.
Kata Kunci — Regresi Logistik Biner, SMOTE, Waiting Time for Pilot.

## I. PENDAHULUAN
ONDISI  kepadatan  lalu lintas kapal di Pelabuhan Tanjung Perak memicu banyaknya permintaan pelayanan pemanduan. Pemanduan adalah kegiatan pandu dalam membantu, memberikan saran, dan informasi kepada nakhoda tentang keadaan perairan setempat yang penting agar navigasi-pelayaran dapat dilaksanakan dengan selamat, tertib, dan lancar demi keselamatan kapal dan lingkungan [1].  Pemanduan di  Indonesia menilai kinerja jasa pemanduannya menggunakan Approaching Time (AT), Waiting Time for Pilot (WTP), dan zero accident. WTP didefinisikan sebagai selisih waktu antara waktu pandu naik ke atas kapal ( Pilot on Board (POB)) dengan waktu penetapan pelayanan kapal.
WTP  pada Pelabuhan Tanjung Perak memiliki standar kinerja pelayanan operasional yang telah ditetapkan, yaitu sebesar 108 menit. Namun, pada Pelabuhan Tanjung Perak masih terdapat beberapa kapal yang mengalami WTP yang melebihi standar yang ditetapkan. Hal ini tentunya menyebabkan kerugian dan penurunan kinerja pelayanan operasional pelabuhan  yang  menimbulkan meningkatnya biaya logistik yang akan berdampak pada harga barang di pasaran.
Banyaknya kerugian karena WTP selama di pelabuhan ini maka perlu dilakukan penelitian mengenai klasifikasi kapal mengalami  WTP ≥ 108 menit untuk mengurangi kerugian
yang terjadi dan untuk meningkatkan kinerja pelayanan operasional Pelabuhan Tanjung Perak dengan metode regresi logistik- Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE). Metode  klasifikasi dengan  nilai specificity, precision, dan AUC  yang tinggi diharapkan memberi kemudahan dalam mengklasifikasikan kapal, menjadi gambaran dan pertimbangan pengguna jasa pelabuhan sebelum melakukan permohonan pelayanan pemanduan, dan pelabuhan dapat melakukan evaluasi pada kapal yang memiliki WTP lebih dari standar.
SMOTE dapat menangani ketidakseimbangan jumlah sampel dalam suatu kelas dengan mereplikasi data minoritas yang hasilnya dikenal sebagai data sintetis. Pada data kategorik dan numerik akan menggunakan Synthetic Minority Oversampling Technique-Nominal Continuous (SMOTE-NC). SMOTE digunakan karena proporsi sampel kelas  minoritas sebesar 12%, dimana  proporsi tersebut kurang dari 35% dari jumlah data yang artinya dikategorikan sebagai data tidak seimbang [2].
Penelitian terdahulu tentang WTP pernah dilakukan oleh Widyawati dan Yuliantini  (2019)  tentang faktor yang mempengaruhi WTP  di Terminal Jamrud menggunakan regresi linear berganda menunjukkan waktu kedatangan kapal dan cuaca berpengaruh positif dan signifikan terhadap WTP [3] . Penelitian lain yang dilakukan oleh Damastuti dan Aisiyah (2015) tentang simulasi penjadwalan kapal tambat untuk mencapai zero WTP di Dermaga Jamrud Utara dengan optimasi algoritma Sequential Searching menunjukkan jenis kapal berhubungan positif dengan WTP [4].

## II. STUDI LITERATUR

## Tabel Kontingensi
Tabel 1 menunjukkan tabel kontingensi atau yang sering disebut tabulasi silang ( crosstabulation atau cross classification ) adalah tabel yang berisi data jumlah atau frekuensi atau beberapa klasifikasi [5].  Metode cross tabulation dapat menjawab hubungan antara dua atau lebih variabel penelitian tetapi bukan hubungan sebab akibat.

## Uji Independensi
Uji independensi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara dua variabel [5]. Setiap variabel yang digunakan harus memenuhi syarat homogen  (setiap sel pada objek pengamatan harus merupakan objek yang sama), Mutually Exclusive (level satu dengan level lainnya harus saling lepas atau independen), Mutually Exhaustive (dekomposisi secara lengkap sampai unit terkecil, semua nilai harus masuk dalam klasifikasi yang dilakukan), skala nominal dan ordinal.
Klasifikasi Waiting Time for Pilot di Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Metode Regresi Logistik – Synthetic Minority Oversampling Technique (SMOTE) Cindy Meilany Fitri Andriani dan Destri Susilaningrum Departemen Statistika Bisnis, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) e-mail : destri_s@statistika.its.ac.id
K
Hipotesis untuk pengujian independensi antara variabel dependen dan variabel independen dengan i = 1, 2, …, I dan j = 1, 2, …, J dapat dituliskan sebagai berikut: H 0 : 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑃𝑃 𝑖𝑖 . × 𝑃𝑃 . 𝑖𝑖 (Tidak ada hubungan antara variabel). H 1 : 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 ≠ 𝑃𝑃 𝑖𝑖 . × 𝑃𝑃 . 𝑖𝑖 (Terdapat  hubungan  antara  variabel). Apabila ditetapakan tingkat signifikansi sebesar α maka H 0 ditolak jika nilai 𝜒𝜒 2 > 𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 ,( 𝐼𝐼−1 )( 𝐽𝐽−1 ) atau nilai P- value < α. Statistik Uji:
𝜒𝜒 2 = ∑ ∑ ( 𝑛𝑛 𝑖𝑖𝑖𝑖 −𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 2 𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝐽𝐽 𝑖𝑖=1 𝐼𝐼 𝑖𝑖=1 (1)
dengan 𝑒𝑒 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑛𝑛 𝑖𝑖 . × 𝑛𝑛 , 𝑖𝑖 𝑛𝑛 .. . Keterangan: χ 2 = Nilai peubah acak yang distribusi sampelnya didekati oleh distribusi chi square. n ij = Jumlah pengamatan pada baris ke- i dan kolom ke- j. e ij = Nilai ekspektasi pada baris ke- i dan kolom ke- j . n i. = Jumlah pengamatan pada baris ke- i . n .j = Jumlah pengamatan pada kolom ke- j.

## Regresi Logistik Biner
Analisis  regresi  logistik  biner  digunakan untuk menjelaskan hubungan antara variabel dependen berupa data dikotomik atau biner dengan variabel independen berupa data berskala interval dan kategorik.  Model regresi logistiknya dinyatakan dengan Persamaan 2.
𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 ) = 𝑒𝑒 𝛽𝛽 0 +𝛽𝛽 1 𝑥𝑥 1 + ... +𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑥𝑥 𝑝𝑝 1 + 𝑒𝑒 𝛽𝛽 0 +𝛽𝛽 1 𝑥𝑥 1 + ... +𝛽𝛽 𝑘𝑘 𝑥𝑥 𝑝𝑝 (2)
Keterangan:
π(x) = Peluang kejadian sukses dengan nilai probabilitas 0 ≤ π ≤ 1 . β i = Nilai parameter dengan i = 0,1,…, k . x j = Nilai parameter dengan j = 1,2,…, p . Model regresi pada Persamaan 2 dapat diuraikan dengan menggunakan transformasi logit dari π(x) untuk mempermudah pendugaan nilai parameter regresi. Model g(x) ditunjukkan pada Persamaan 3.
𝑔𝑔 ( 𝑥𝑥 ) = 𝑙𝑙𝑙𝑙 � 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 ) 1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 ) � = 𝛽𝛽 0 + 𝛽𝛽 1 𝑥𝑥 1 +. . . + 𝛽𝛽 𝑝𝑝 𝑥𝑥 𝑝𝑝 (3)

## 1) Estimasi Parameter
Estimasi parameter regresi  logistik  biner  menggunakan metode Maximum Likelihood dimana estimasi parameter β mensyaratkan data mengikuti distribusi Bernoulli [6]. Setiap pasangan pengamatan diasumsikan independen sehingga fungsi likelihood merupakan gabungan fungsi distribusi masing masing sebagai berikut.
𝑙𝑙 ( 𝛽𝛽 ) = � 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 ) 𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (1 − 𝜋𝜋 ( 𝑥𝑥 𝑖𝑖 )) 1−𝑦𝑦 𝑖𝑖 (4)
Fungsi likelihood tersebut lebih mudah dimaksimumkan dalam bentuk log ) ( β l dan dinyatakan dengan ) ( β L . 𝐿𝐿 ( 𝛽𝛽 ) = ln 𝑙𝑙 ( 𝛽𝛽 ) = � ( � 𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 ) 𝛽𝛽 𝑖𝑖 − � 𝑙𝑙𝑙𝑙𝑔𝑔 � 1 + 𝑒𝑒 ∑ 𝛽𝛽 𝑖𝑖 𝑥𝑥 𝑖𝑖𝑖𝑖 𝑝𝑝 𝑖𝑖=0 � 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 𝑝𝑝 𝑖𝑖=0 (5)
a. Pengujian Estimasi Parameter Serentak Pengujian signifikansi koefisien β secara serentak (multivariat) terhadap variabel dependen untuk menentukan variabel independen pada model berpengaruh signifikan secara bersama sama terhadap variabel dependen. H 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 𝑝𝑝 = 0 (Variabel yang diduga tidak berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap variabel respon).
H 1 :   Minimal terdapat satu 𝛽𝛽 𝑙𝑙 ≠ 0; 𝑙𝑙 = 1,2, . . . , 𝑝𝑝 (Minimal terdapat  satu variabel yang diduga berpengaruh signifikan terhadap variabel respon).
Tabel 1. Tabel Kontingensi Variabel X Variabel Y Total Baris 1 2 … j
1 n 11 n 12 … n 1j n 1. 2 n 21 n 22 … n 2j n 2. ⁝ ⁝ ⁝ … ⁝ ⁝ i n i1 n i2 … n ij n i. Total Kolom n .1 n .2 … n .j n .. Keterangan: i = 1, 2, …, r dan j = 1, 2, …, c. n ij = Jumlah pengamatan variabel X kategori ke- i dan variabel Y kategori ke- j . n. i =  Jumlah pengamatan variabel X kategori ke- i. n. j =  Jumlah pengamatan variabel Y kategori ke- j dengan.
n.. = Jumlah keseluruhan pengamatan.
Tabel 2.
Nilai Confussion Matrix Hasil Observasi
Hasil Klasifikasi Total Positive Class (Y=0) Negative Class (Y=1) Positive Class (Y=0) True Positive (TP) False Negative (FN) TP + FN Negative Class (Y=1) False Positive (FP) True Negative (TN) FP + TN Total TP + FP FN + TN TP + FP + FN + TN = n Keterangan :
TP = Jumlah kapal yang sesuai standar dan pada kenyataannya kapal sesuai standar . TN =   Jumlah kapal yang tidak sesuai standar dan pada kenyataannya kapal tidak sesuai standar .
FP =   Jumlah kapal yang sesuai standar dan pada kenyataannya kapal tidak sesuai standar .
FN =   Jumlah kapal yang tidak sesuai standar dan pada kenyataannya kapal sesuai standar.
Tabel 3. Variabel Penelitian Variabel  Keterangan Kategori Satuan Skala Y WTP 1: < 108 2: ≥ 108 Menit Nominal 𝑋𝑋 1 GT - Ton Rasio 𝑋𝑋 2 LOA - Meter Rasio 𝑋𝑋 3 Waktu Kedatangan Kapal 1 : Malam 2 : Siang - Nominal 𝑋𝑋 4 Cuaca 1 : Hujan 2 : Cerah Nominal 𝑋𝑋 5 Perusahaan Pelayaran 1 : Dalam Negeri 2 : Luar Negeri - Nominal 𝑋𝑋 6 Jenis Kapal 1 : Kapal Penumpang
2 : Kapal Kargo 3 : Kapal Curah 4 : Kapal Petikemas
- Nominal 𝑋𝑋 7 Gerak Kapal 1 : Keluar 2 : Masuk 3 : Pindah - Nominal
Statistik Uji:
𝐺𝐺 = − 2 𝑙𝑙𝑙𝑙 �𝑙𝑙 1 𝑙𝑙 � 𝑛𝑛 1 �𝑙𝑙 0 𝑙𝑙 � 𝑛𝑛 0 ∑ 𝜋𝜋� 𝑦𝑦 𝑖𝑖 (1 − 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ) 1−𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝑛𝑛 𝑖𝑖=1 (6)
Keterangan: n 1 =  Jumlah pengamatan berkategori y = 1. n 0 =  Jumlah pengamatan berkategori y = 0. n =   Jumlah pengamatan ( n 1 + n 0 ). π i =  Rata rata taksiran peluang ke-i. Statistik uji G adalah Likelihood Ratio Test dan mengikuti distribusi Chi Squared sehingga pada taraf signifikansi α maka H 0 ditolak jika G > χ 2 (α ,db) atau nilai P- value < α. Derajat bebas merupakan banyaknya parameter pada model tanpa 𝛽𝛽 0 . b. Pengujian Estimasi Parameter Parsial Pengujian estimasi parameter secara parsial digunakan untuk menguji pengaruh setiap koefisien β secara univariat dengan membandingkan parameter hasil maximum likelihood dugaan β dengan standard error parameter tersebut. Hasil pengujian akan menunjukkan variabel independen berpengaruh atau tidak terhadap variabel dependen dan layak masuk ke dalam model regresi atau tidak [6].  Hipotesis pengujian yang digunakan adalah sebagai berikut:
H 0 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 = 0 . H 1 : 𝛽𝛽 𝑙𝑙 ≠ 0; 𝑙𝑙 = 1,2, … , 𝑝𝑝 . Statistik Uji:
𝑊𝑊 = 𝛽𝛽̂ 𝑙𝑙 𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝛽𝛽̂ 𝑙𝑙 ) (7)
Statistik uji W tersebut disebut sebagai statistik uji Wald dan  mengikuti distribusi normal sehingga pada taraf signifikansi α maka Tolak H 0 jika | 𝑊𝑊 ℎ 𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑖𝑙𝑙𝑔𝑔 | > 𝑍𝑍 𝛼𝛼 / 2 atau
nilai P-value < α (0,05). Statistik uji Wald dengan 𝑆𝑆𝑆𝑆 ( 𝛽𝛽̂ 𝑙𝑙 ) merupakan taksiran standar error dari parameter.
2) Uji Kesesuaian Model
Pengujian kesesuaian model dilakukan untuk menguji apakah model regresi logistik yang dihasilkan sudah layak atau tidak terdapat perbedaan antara hasil pengamatan dan kemungkinan hasil prediksi. Hipotesis pengujian kesesuaian model adalah sebagai berikut: H 0 :  Model sesuai (tidak terdapat perbedaan signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi). H 1 :  Model tidak sesuai (terdapat perbedaan signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi).
Statistik uji:
𝐶𝐶̂ = � ( 𝑂𝑂 𝑘𝑘 − 𝑙𝑙 𝑘𝑘 ′ 𝜋𝜋� 𝑘𝑘 ) 2 𝑙𝑙 𝑘𝑘 ′ 𝜋𝜋� 𝑘𝑘 (1 − 𝜋𝜋� 𝑘𝑘 ) 𝑔𝑔 𝑘𝑘=1 (8)
Keterangan:
O k = Observasi grup ke- k ( ∑ 𝑦𝑦 𝑖𝑖 𝐶𝐶 𝑘𝑘 𝑖𝑖=1 ) dengan 𝐶𝐶 𝑘𝑘 respon (0,1)). π k = Rata-rata taksiran peluang ( ∑ ( 𝑚𝑚 𝑖𝑖 𝜋𝜋� 𝑖𝑖 ) 2 𝑛𝑛 𝑘𝑘 ′ ) 𝐶𝐶 𝑘𝑘 𝑖𝑖=1 .
g = Jumlah grup (kombinasi kategori dalam model serentak).
n’ k = Banyak observasi pada grup ke- k.
Statistik uji C ˆ mengikuti distribusi Chi-Square sehingga diperoleh keputusan tolak H 0 jika nilai 𝐶𝐶̂ > 𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 , 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) atau nilai P -value > α. Derajat bebas merupakan g-2 (g: jumlah kategori pada variabel independen). Saat gagal tolak H 0 maka model telah sesuai [6].
3) Odds Ratio Odds ratio digunakan untuk menentukan kecenderungan hubungan fungsional lebih jauh antara variabel dependen dan variabel independen serta pengaruh perubahan nilai pada variabel. Keputusan tidak terdapat hubungan antara variabel independen dengan variabel dependen yaitu jika nilai odds ratio = 1. Jika nilai odds ratio < 1 maka hubungan variabel independen dengan variabel dependen memiliki hubungan negatif. Jika nilai odds ratio > 1 maka hubungan variabel independen dengan variabel dependen memiliki hubungan positif [5],
𝑂𝑂𝑂𝑂 = 𝑒𝑒 𝛽𝛽 𝑘𝑘 (9)
Gambar 1. Diagram Alir. Gambar 2. Pie Chart WTP.
Tabel 4. Karakteristik Waktu Kedatangan Kapal dan WTP Variabel Kategori WTP Total <108 ≥108 Waktu Kedatangan Kapal Malam 93 20 113 31,31% 6,73% 38,05% Siang 168 16 184 56,57% 5,39% 61,95% Total 261 36 297 87,88% 12,12% 100,0%
dengan β k = Nilai parameter dengan i = 0,1,…, k
Synthetic Minority Over-Sampling Technique (SMOTE) SMOTE dapat menangani ketidakseimbangan jumlah sampel dalam suatu kelas dengan mereplikasi data kelas minoritas yang hasilnya dikenal sebagai data sintetis. Jika proporsi sampel kelas minoritas kurang dari 35% dari jumlah data, maka dikategorikan sebagai data tidak seimbang. Pada data numerik, SMOTE akan bekerja dengan mencari k- nearest neighbors (data tetangga terdekat sebanyak k) untuk setiap data di kelas minoritas menggunakan jarak Euclidean [2]. Misalkan terdapat data sebanyak q variabel yaitu 𝑋𝑋 𝑇𝑇 = [ 𝑋𝑋 1 , 𝑋𝑋 2 , . . . , 𝑋𝑋 𝑞𝑞 ] dan 𝑍𝑍 𝑇𝑇 = [ 𝑍𝑍 1 , 𝑍𝑍 2 , . . . , 𝑍𝑍 𝑞𝑞 ] , maka jarak Euclidian d(X, Z) yaitu:
𝑑𝑑 ( 𝑋𝑋 , 𝑍𝑍 ) = � ( 𝑋𝑋 1 − 𝑍𝑍 1 ) 2 + ( 𝑋𝑋 2 − 𝑍𝑍 2 ) 2 +. . . +( 𝑋𝑋 𝑞𝑞 − 𝑍𝑍 𝑞𝑞 ) 2 (10)
Data  sintetis akan dibangkitkan menggunakan persamaan sebagai berikut:
𝑥𝑥 𝑠𝑠𝑦𝑦𝑛𝑛 = 𝑥𝑥 𝑚𝑚 + ( 𝑥𝑥 𝑘𝑘𝑛𝑛𝑛𝑛 − 𝑥𝑥 𝑚𝑚 ) 𝛾𝛾 (11)
Keterangan: x syn = Data sintetis. x m = Data ke-i dari kelas minoritas. x knn = Data dari kelas minoritas yang memiliki jarak terdekat.
γ = Bilangan random antara nilai 0 dan 1.
SMOTE-NC merupakan perluasan dari metode SMOTE yang digunakan untuk menangani kumpulan data yang bersifat campuran nominal dan kontinyu.  Algoritma SMOTE-NC dijelaskan sebagai berikut:
a. Perhitungan Median Menghitung nilai median dari standar deviasi semua variabel kontinyu untuk kelas minoritas. Jika variabel nominal berbeda antara sampel dan nilai kemungkinan tetangga terdekatnya, maka median ini termasuk dalam jarak Euclidean . b. Perhitungan k Nearest Neighbours Menghitung jarak euclidean antara vektor variabel dimana k tetangga terdekat (sampel kelas minoritas) dengan variabel vektor lainnya (sampel kelas minoritas) diidentifikasi menggunakan variabel kontinyu. Setiap variabel nominal
yang berbeda antara variabel vektor dengan nilai tetangga terdekatnya, maka nilai median dari standar deviasi yang dihitung sebelumnya masuk dalam perhitungan jarak euclidean . c. Membuat Synthetic Sampel Variabel kontinyu pada data sintetis untuk kelas minoritas dibuat menggunakan pendekatan SMOTE seperti pada sub bab sebelumnya. Variabel nominal pada data sintetis merupakan nilai modus di sebagian besar k tetangga terdekat.

## Pengukuran Performa Model Klasifikasi
Pengukuran performa model klasifikasi dapat menggunakan Confusion Matrix dan  kurva Receiver Operating Characteristics (ROC). Confusion Matrix merupakan salah satu evaluasi prosedur klasifikasi untuk mengukur kinerja algoritma model klasifikasi [7]. Penentuan klasifikasi dapat diketahui melalui Tabel 2.  Pengukuran performa model klasifikasi perlu dilakukan pengukuran menggunakan beberapa indikator yang dihasilkan dari confusion matrix , yaitu: a. Accuracy = [TP+TN / n] merupakan persentase model klasifikasi melakukan prediksi secara benar.
b. Misclassification Rate = [FN+FP / n]  merupakan persentase model klasifikasi melakukan kesalahan prediksi.
c. Sensitivity = [TP / TP+FN] merupakan persentase kapal diprediksi  sesuai standar dibanding seluruh kapal yang sebenarnya sesuai standar.
d. Specificity = [TN / FP+TN] merupakan persentase kapal diprediksi  tidak sesuai standar dibanding seluruh kapal yang sebenarnya tidak sesuai standar.
e. Precision = [TP / FP+TP] merupakan persentase kapal yang sebenarnya sesuai standar dibanding seluruh kapal yang diprediksi  sesuai standar.
Nilai accuracy,  sensitivity,  specificity, dan precision semakin baik jika mendekati 100%. Pada penelitian ini dengan kasus imbalanced data dipertimbangkan  nilai specificity yang tinggi karena  tidak ingin terjadinya false positive atau kapal yang diprediksi sesuai standar tetapi sebenarnya tidak sesuai. Nilai pengukuran dalam confusion matrix dapat ditafsirkan melalui kurva Receiver Operation Characteristics (ROC) yang menunjukkan hubungan antara sensitivity (true positive rate) dan 1- specificity (false positive rate) pada sumbu X. Performa klasifikasi diukur dari luas
Tabel 5. Karakteristik Cuaca dan WTP Variabel Kategori WTP Total <108 ≥108 Cuaca Cerah 165 10 175 55,56% 3,37% 58,92% Hujan 96 26 122 32,32% 8,75% 41,08% Total 261 36 297 74,6% 25,4% 100,0% Tabel 6. Karakteristik Perusahaan Pelayaran dan WTP Variabel Kategori WTP Total <108 ≥108 Perusahaan Pelayaran Dalam Negeri 216 26 242 72,73% 8,75% 81,48% Luar Negeri 45 10 55 15,15% 3,37% 18,52% Total 261 36 297 87,88% 12,12% 100,0% Tabel 7. Karakteristik Jenis Kapal dan WTP Variabel Kategori WTP Total <108 ≥108 Jenis Kapal Kapal Kargo 78 14 92 26,26% 4,71%  30,98% Kapal Curah 70 13 83 23,57% 4,38%  27,95% Kapal Penumpang 30 1 31 10,10% 0,34%  10,44% Kapal Petikemas 83 8 91 27,95% 2,69%  30,64% Total 261 36 297 87,88%  12,12%  100,0%
area dibawah kurva ROC atau Area Under Curve (AUC). Kriteria interpretasi nilai AUC adalah sebagai berikut : >50% – 60% (sangat lemah), >60% – 70% (lemah), >70% – 80% (sedang), >80% – 90% (baik), >90% – 100% (sangat baik).

## III. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Data penelitian ini berupa data sekunder di PT Pelabuhan Indonesia Regional Jawa Timur  yang menggunakan jasa pandu  pada tanggal 1 Maret  2021  –  31  Maret  2021  di Pelabuhan Tanjung Perak. Jumlah data kapal menggunakan jasa pandu ada sebanyak 446 kapal. Dilakukan penghapusan data double sehingga  menjadi 297 kapal.  Data terbagi menjadi 80% (237 kapal) sebagai data training dan 20% (60 kapal)  sebagai  data testing . Pembagian data menjadi  data training dan data testing diambil secara acak menggunakan software R.

## Variabel Penelitian
Variabel penelitian yang digunakan dapat disajikan pada Tabel 3.

## Metode Penelitian
Metode yang digunakan untuk mengklasifikasi WTP adalah  regresi  logistik biner karena variabel dependen (y) terdiri dari 2 kategori dan berskala nominal dengan variabel independen berupa data berskala rasio  dan  nominal dan regresi logistik-SMOTE  karena proporsi sampel kelas minoritas sebesar 12%, yang kurang dari 35% dari jumlah data yang artinya dikategorikan sebagai data tidak seimbang.

## Diagram Alir
Diagram alir  pada  penelitian ini dapat  ditunjukkan oleh Gambar 1.

## IV. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik WTP di Pelabuhan Tanjung Perak
Jumlah kapal di Pelabuhan Tanjung Perak yang menggunakan jasa pandu pada bulan Maret 2021 sebanyak 297 kapal, diantaranya terdapat 12% (36 kapal) dengan WTP ≥ 108 menit dan 88% (261 kapal) dengan WTP <108 menit. Persentase jumlah kapal disajikan pada Gambar 2.

## 1) Karakteristik Waktu Kedatangan Kapal dan WTP
Tabel  4  menunjukkan  kapal dengan WTP ≥ 108 menit mayoritas waktu kedatangan  kapalnya malam hari,  kapal dengan  WTP  <108  menit  mayoritas waktu kedatangan kapalnya siang hari.

## 2) Karakteristik Cuaca dan WTP
Tabel  5  menunjukkan  kapal dengan WTP ≥ 108 menit mayoritas cuacanya adalah hujan, sedangkan kapal dengan WTP <108 menit mayoritas cuacanya adalah cerah.

## 3) Karakteristik Perusahaan Pelayaran dan WTP
Tabel 6 menunjukkan kapal dengan WTP ≥ 108 dan <108 menit mayoritas perusahaan pelayaran dalam negeri.

## 4) Karakteristik Jenis Kapal dan WTP
Tabel  7  menunjukkan bahwa persentase  jenis kapal tertinggi yaitu kapal  kargo  sebesar 30,98%  dan  terendah kapal penumpang sebesar 10,44%. Kapal dengan WTP ≥ 108 mayoritas adalah kapal kargo, sedangkan kapal dengan WTP <108 mayoritas adalah kapal petikemas.

## 5) Karakteristik Gerak Kapal dan WTP
Tabel  8  menunjukkan bahwa persentase  gerak  kapal tertinggi yaitu saat keluar sebesar 41,75% dan terendah saat pindah sebesar 23,91%. Kapal dengan WTP ≥ 108 mayoritas adalah gerakannya adalah masuk, sedangkan kapal dengan WTP <108 mayoritas gerakannya adalah keluar.
Tabel 8.
Karakteristik Gerak Kapal dan WTP WTP Total <108 ≥108 Gerak Kapal Keluar 116 8 124 39,06% 2,69% 41,75% Masuk 75 27 102 25,25% 9,09% 34,34% Pindah 70 1 71 23,57% 0,34% 23,91% Total 261 36 297 87,88% 12,12% 100,0% Tabel 9. Karakteristik GT, LOA, dan WTP Variabel Karakteristik WTP <108 ≥108 GT Minimum 648 650 Maksimum 43.256 36.259 Rata-rata 8.195,79 10.306,08 Standar Deviasi 9.172,16 9.974,32 LOA Minimum 50 30 Maksimum 261 206 Rata-rata 115,12 122,01 Standar Deviasi 41,56 45,93
Tabel 10. Uji Independensi Variabel 𝜒𝜒 2 db 𝜒𝜒 2(0,05,db) P- Value Keputusan Waktu Kedatangan Kapal 6,218 1 3,841 0,013  H 0 ditolak Cuaca 45,556 1 3,841 0,000  H 0 ditolak Perusahaan Pelayaran 0,069 1 3,841 0,794  H 0 gagal ditolak Jenis Kapal 18,423 3 7,815 0,000  H 0 ditolak Gerakan Kapal 69,195 2 5,991 0,000  H 0 ditolak Tabel 11. Estimasi Parameter Logistik-SMOTE Variabel Keterangan β Constant - -2,612 GT (X 1 ) - 0,000 LOA (X 2 ) - 0,000 Waktu Kedatangan Kapal (X 3 ) 2 = Siang -0,960 Cuaca (X 4 ) 2 = Cerah -2,337 Perusahaan Pelayaran (X 5 ) 2 = Luar Negeri -0,806 Jenis Kapal (X 6 ) 2 = Kapal Kargo 3,548 3 = Kapal Curah 2,690 4 = Kapal Petikemas 1,780 Gerak Kapal (X 7 ) 2 = Masuk 2,095 3 = Pindah -2,890

## 6) Karakteristik GT, LOA, dan WTP
Tabel 9 menunjukkan rata-rata GT tertinggi terdapat pada kapal dengan WTP ≥ 108 menit yaitu sebesar 10.306,08 ton, maksimum GT tertinggi terdapat pada kapal  dengan WTP <108 menit yaitu sebesar 43.256 ton.  Sedangkan  rata-rata LOA tertinggi terdapat pada kapal dengan WTP ≥ 108 menit yaitu sebesar  122,01  meter, maksimum LOA tertinggi terdapat pada kapal dengan WTP <108 menit yaitu sebesar 261 meter.

## Uji Independensi
Uji Independensi dilakukan untuk mengetahui hubungan antara variabel independen. Hipotesis uji independensi adalah sebagai berikut.
H 0 : 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 = 𝑃𝑃 𝑖𝑖 . × 𝑃𝑃 . 𝑖𝑖 (Tidak ada hubungan antara variabel). H 1 : 𝑃𝑃 𝑖𝑖𝑖𝑖 ≠ 𝑃𝑃 𝑖𝑖 . × 𝑃𝑃 . 𝑖𝑖 (Terdapat  hubungan  antara  variabel). Pada taraf signifikansi α =0,05 maka H 0 ditolak jika nilai 𝜒𝜒 2 > 𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 ,( 𝐼𝐼−1 )( 𝐽𝐽−1 ) atau nilai P- value < α. Hasil analisis uji independensi disajikan pada Tabel 10.
Tabel  10  menunjukkan bahwa terdapat 3 variabel yang memiliki nilai 𝜒𝜒 2 > 𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 ,( 𝐼𝐼−1 )( 𝐽𝐽−1 ) atau nilai P-value kurang dari α  =  0,05 sehingga H 0 ditolak yang berarti waktu kedatangan kapal, cuaca, jenis kapal, dan gerakan kapal berhubungan dengan WTP. Sedangkan perusahaan pelayaran tidak berhubungan dengan WTP.

## Klasifikasi WTP di Pelabuhan Tanjung Perak Menggunakan Regresi Logistik-SMOTE
Data training memiliki jumlah kelas tidak seimbang antara kapal dengan WTP <108 menit sebanyak 87% (206 kapal) dan kapal dengan WTP ≥ 108 menit 13% (31 kapal). Salah satu cara mengatasi ketidakseimbangan jumlah data ialah menggunakan SMOTE-NC. Hasil model terbaik yaitu saat k=4 dengan persentase replikasi kelas  minoritas sebanyak 50% dari kelas mayoritas. Sehingga, proporsi kelas setelah dilakukan SMOTE-NC pada WTP <108 menit sebanyak
67% (206 kapal) dan  kapal dengan WTP lebih dari atau sama dengan 108 menit sebanyak 33% (103 kapal).

## 1) Estimasi Parameter Model Regresi Logistik-SMOTE
Estimasi parameter pada regresi  logistik-SMOTE bertujuan mengetahui variabel yang berpengaruh signifikan terhadap WTP melalui pengujian parameter serentak dan pengujian parameter parsial. Estimasi  parameter disajikan pada Tabel 11.
a. Pengujian Estimasi Parameter Serentak Model Regresi Logistik-SMOTE Pengujian estimasi parameter secara serentak terhadap WTP bertujuan mengetahui pengaruh 7 variabel independen secara bersama-sama terhadap WTP. H 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 =. . . = 𝛽𝛽 10 = 0 (Variabel tidak berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap WTP). H 1 : Minimal terdapat satu 𝛽𝛽 𝑝𝑝 ≠ 0; 𝑝𝑝 = 1,2, . . . ,10 (Minimal terdapat satu variabel berpengaruh signifikan terhadap WTP). Pada taraf signifikansi α = 0,05 maka H 0 ditolak jika G > χ 2 (α ,db) atau nilai P -value <  α . Hasil analisis uji serentak disajikan pada Tabel 12. Hasil pengujian estimasi parameter serentak menunjukkan nilai G (163,996) lebih besar dari nilai 𝜒𝜒 2 (0,05;10) (18,307) sehingga H 0 ditolak yang berarti minimal terdapat satu variabel yang diduga berpengaruh signifikan terhadap WTP. b. Pengujian Estimasi Parameter Parsial  Model Regresi Logistik-SMOTE Pengujian estimasi parameter secara parsial digunakan untuk menguji setiap variabel independen terhadap WTP dan layak masuk ke dalam model regresi atau tidak. H 0 : 𝛽𝛽 𝑝𝑝 = 0 (Variabel tidak berpengaruh terhadap WTP). H 1 : 𝛽𝛽 𝑝𝑝 ≠ 0 (Variabel berpengaruh terhadap WTP). Pada taraf signifikansi α = 0,05 maka H 0 ditolak jika | W hitung |>Z α/2 atau nilai P -value < α . Hasil uji parsial regresi logistik-SMOTE 7 variabel disajikan oleh Tabel 13. Tabel 13 menunjukkan variabel waktu kedatangan kapal, cuaca, jenis kapal,  dan gerak kapal  memiliki nilai | W hitung |>Z α/2 (0,96) atau nilai P -value lebih  kecil dari nilai α (0,05) maka H 0 ditolak yang berarti variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap WTP. Variabel signifikan berhubungan dengan
Tabel 12. Uji Serentak Regresi Logistik-SMOTE 7 Variabel
G 𝜒𝜒 2(0,05;10) 163,996 18,307 Tabel 13. Uji Parsial Regresi Logistik-SMOTE 7 Variabel Variabel Kategori β | W hitung | P- Value Constant - - 2,612 -1,643 0,100 GT (X 1 ) - 0,000 1,011 0,312 LOA (X 2 ) - 0,000 -0,356 0,722 Waktu Kedatangan Kapal (X 3 ) 2 : Siang - 0,960 -2,775 0,006 Cuaca (X 4 ) 2 : Cerah - 2,337 -6,210 0,000 Perusahaan Pelayaran (X 5 ) 2 : Luar Negeri - 0,806 -1,372 0,170 Jenis Kapal (X 6 ) 2 : Kapal Kargo 3,548 2,.891 0,004 3 : Kapal Curah 2,690 2,222 0,026 4 : Kapal Petikemas 1,780 1,483 0,138 Gerak Kapal (X 7 ) 2 : Masuk 2,095 5,417 0,000 3 : Pindah - 2,890 -2,667 0,008
Tabel 14.
Uji Serentak Regresi Logistik-SMOTE 4 Variabel
G
𝜒𝜒 2 (0,05;7)
161,252 16,919 Tabel 15. Uji Parsial Regresi Logistik-SMOTE 4 Variabel Variabel Kategori β | W hitung | P- Value Constant - - 2,576 -2,187 0,029 Kedatangan Kapal (X 3 ) 2 : Siang - 0,922 -2,702 0,007 Cuaca (X 4 ) 2 : Cerah - 2,348 -6,316 0,000 Jenis Kapal (X 6 ) 2 : Kapal Kargo 3,238 2,756 0,006 3 : Kapal Curah 2,391 2,055 0,040 4 : Kapal Petikemas 1,510 1,283 0,200 Gerak Kapal (X 7 ) 2 : Masuk 2,164 5,612 0,000 3 : Pindah - 2,854 -2,636 0,008
WTP sesuai hasil uji independensi Tabel 10. Oleh karena itu, dilakukan estimasi parameter kembali dengan hanya menggunakan variabel yang signifikan.
c. Pengujian Estimasi Parameter Serentak Model Regresi Logistik-SMOTE Pengujian estimasi parameter secara serentak terhadap WTP bertujuan mengetahui pengaruh 4 variabel independen secara bersama-sama terhadap WTP.
H 0 : 𝛽𝛽 1 = 𝛽𝛽 2 = 𝛽𝛽 3 = 𝛽𝛽 4 = 0 (Variabel tidak berpengaruh signifikan secara bersama-sama terhadap WTP).
H 1 : Minimal terdapat satu 𝛽𝛽 𝑝𝑝 ≠ 0; 𝑝𝑝 = 1,2,3,4 (Minimal terdapat satu variabel berpengaruh signifikan terhadap WTP). Pada taraf signifikansi α = 0,05 maka H 0 ditolak jika G> χ 2 (α,db) atau nilai P -value <α . Hasil analisis uji serentak disajikan pada Tabel 14. Hasil pengujian estimasi parameter serentak menunjukkan nilai G (161,252) lebih besar dari nilai 𝜒𝜒 2 (0,05;7) (16,919) sehingga H 0 ditolak yang berarti minimal terdapat satu variabel yang diduga berpengaruh signifikan terhadap WTP.
d. Pengujian Estimasi Parameter Parsial  Model Regresi Logistik-SMOTE Pengujian estimasi parameter secara parsial digunakan untuk menguji setiap variabel independen terhadap WTP. H 0 : 𝛽𝛽 𝑝𝑝 = 0 (Variabel tidak berpengaruh terhadap WTP). H 1 : 𝛽𝛽 𝑝𝑝 ≠ 0 (Variabel berpengaruh terhadap WTP). Pada taraf signifikansi α = 0,05 maka H 0 ditolak jika | W hitung |>Z α/2 atau nilai P -value < α . Hasil uji parsial regresi logistik-SMOTE 4 variabel ditunjukkan oleh Tabel 15. Tabel 15  menunjukkan variabel waktu kedatangan kapal, cuaca, jenis kapal, dan gerak kapal  memiliki nilai | W hitung |>Z α/2 (0,96) atau nilai P -value lebih kecil dari nilai α (0,05) maka H 0 ditolak yang berarti variabel tersebut  berpengaruh signifikan terhadap WTP. Model menggunakan regresi logistik-SMOTE untuk prediksi klasifikasi WTP di Pelabuhan Tanjung Perak adalah sebagai berikut.
𝑔𝑔� ( 𝑥𝑥 ) = − 2,576 − 0,922 𝑋𝑋 3 (2) − 2,348 𝑋𝑋 4 (2  + 3,238 𝑋𝑋 6 (2) +2,391 𝑋𝑋 6 (3) + 1,510 𝑋𝑋 6 (4) + 2,164 𝑋𝑋 7 (2) − 2,854 𝑋𝑋 7 (3) +2,164 𝑋𝑋 7 (2) − 2,854 𝑋𝑋 7 (3) 2) Uji Kesesuaian Model Regresi Logistik-SMOTE
Uji  kesesuaian model dilakukan untuk menguji apakah model WTP sudah layak. H 0 : Model sesuai (tidak terdapat perbedaan signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi). H 1 : Model tidak sesuai (terdapat perbedaan signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi).
Pada taraf signifikansi α = 0,05 maka H 0 ditolak jika 𝜒𝜒 2 > 𝜒𝜒 2 ( 𝛼𝛼 , 𝑑𝑑𝑑𝑑 ) atau nilai P -value <  α  (0,05) . Hasil analisis uji kesesuaian model menggunakan disajikan pada Tabel 16. Tabel  16 menunjukkan nilai 𝜒𝜒 2 sebesar 13,170  lebih kecil dari nilai 𝜒𝜒 2 (0,05;8) sebesar 15,507 atau nilai P-value 0,106 lebih besar dari α sebesar 0,05 sehingga gagal tolak H 0 yang berarti model sesuai atau tidak terdapat perbedaan signifikan antara hasil pengamatan dengan kemungkinan hasil prediksi.
3) Odds Ratio Model Regresi Logistik-SMOTE Odds ratio untuk menentukan kecenderungan hubungan fungsional lebih jauh antara WTP dengan waktu kedatangan kapal, cuaca,  jenis kapal, dan gerak kapal. Odds ratio disajikan pada Tabel 17. Penjelasan nilai odds ratio adalah sebagai berikut. a. Waktu kedatangan kapal (X 3 ) Kapal yang dijadwalkan datang pada siang hari cenderung memiliki WTP ≥ 108 menit 0,398 lebih kecil dibandingkan kapal yang dijadwalkan datang pada saat malam hari. b. Cuaca (X 4 ) Kapal yang beroperasi saat cuaca cerah cenderung memiliki WTP ≥ 108 menit 0,096 lebih kecil dibandingkan kapal yang beroperasi saat cuaca hujan. c. Jenis Kapal (X 6 ) Kapal dengan jenis kapal kargo cenderung memiliki WTP ≥ 108 menit 25,476 kali lebih besar dibandingkan kapal dengan jenis kapal penumpang. Kapal dengan jenis kapal curah cenderung memiliki WTP ≥ 108 menit 10,922 kali lebih besar dibandingkan kapal dengan jenis kapal penumpang. Kapal dengan jenis kapal petikemas cenderung memiliki WTP ≥ 108 menit 4,525 kali lebih besar dibandingkan kapal dengan jenis kapal penumpang. d. Gerak Kapal (X 7 ) Kapal dengan gerak masuk cenderung memiliki WTP ≥ 108 menit 8,702 kali lebih besar dibandingkan kapal dengan gerak keluar. Kapal dengan gerak pindah cenderung memiliki WTP ≥ 108 menit 0,058 kali lebih kecil dibandingkan kapal dengan gerak keluar.
(a) (b)
Gambar 3. Kurva ROC Regresi Logistik-SMOTE (a) Data Training. (b) Data Testing.
Tabel 16. Uji Kesesuaian Model Regresi Logistik-SMOTE 𝜒𝜒 2
𝜒𝜒 2 (0,05;8) P- value 13,170 15,507 0,106 Tabel 17. Odds Ratio Regresi Logistik-SMOTE Variabel Keterangan β e β Waktu Kedatangan Kapal (X 3 ) 2 = Siang -1,110  0,330 Cuaca (X 4 ) 2 = Cerah -1,834  0,160 Gerak Kapal (X 7 ) 2 = Masuk 1,575  4,832 3 = Pindah -1,519  0,219
Tabel 18.
Confussion Matrix Regresi Logistik-SMOTE Observasi Prediksi Data Training Data Testing 1 1 Total 1 2 Total 1 186  186 206 48 7 55 2 33 33 103 1 4 5 Total 219  219 309 49 11 60 Accuracy 82,85 Accuracy 86,67 Missclasification Rate 0,172 Missclasification Rate 0,133 Sensitivity 0,903 Sensitivity 0,873 Specificity 0,680 Specificity 0,800 Precision 0,850 Precision 0,980

## 4) Confussion Matrix Model Regresi Logistik-SMOTE
Tabel 18 menunjukkan bahwa berdasarkan hasil prediksi model regresi logistik-SMOTE pada data testing diperoleh nilai accuracy ketepatan hasil prediksi sebesar 86,67, misclassification rate 0,133, sensitivity 0,873, specificity 0,800, dan precision 0,980.  Nilai specificity bernilai 0,800 yang berarti kategori WTP yang diklasifikasi secara benar dapat  diketahui sebesar  80%. Hal ini menandakan bahwa model  regresi  logistik-SMOTE  sudah lebih baik dalam memprediksi  kelas minoritas dan model tidak cenderung pada  kelas mayoritas saja.  Performa klasifikasi juga dapat diukur dari luas Area Under Curve (AUC). Kurva ROC dari model klasifikasi WTP pada data training dan data testing ditunjukkan pada Gambar 3.

## V. KESIMPULAN DAN SARAN

## Kesimpulan
Hasil analisis regresi logistik-SMOTE  diperoleh  faktor- faktor yang berpengaruh signifikan terhadap WTP yaitu waktu kedatangan kapal, cuaca, jenis kapal, dan gerak kapal. Model  regresi logistik-SMOTE  memiliki  nilai accuracy 86,67%, missclasifiation rate 0,133, sensitivity 0,873, spesificity 0,800, precision 0,980, AUC 0,933  Model menggunakan  regresi logistik-SMOTE untuk prediksi klasifikasi WTP di Pelabuhan Tanjung Perak adalah sebagai berikut.
𝑔𝑔� ( 𝑥𝑥 ) = − 2,576 − 0,922 𝑋𝑋 3 (2) − 2,348 𝑋𝑋 4 (2  + 3,238 𝑋𝑋 6 + 2,391 𝑋𝑋 6 (3) + 1,510 𝑋𝑋 6 (4) + 2,164 𝑋𝑋 7 (2) − 2,854 𝑋𝑋 7 (3) + 2,164 𝑋𝑋 7 (2) − 2,854 𝑋𝑋 7 (3)

## Saran
Saran yang dapat diberikan kepada perusahaan untuk
mengatasi WTP yang lama yaitu dilakukan sosialisasi terkait WTP  kepada  pandu  dan perusahaan pelayaran dengan memperhatikan  faktor-faktor yang diduga berpengaruh terhadap  WTP yaitu  ketika memiliki kapal dijadwalkan datang saat malam hari, kapal beroperasi saat hujan, berjenis kapal kargo, atau saat kapal melakukan gerakan masuk. Saran untuk penelitian selanjutnya  adalah dapat dilakukan dengan menggunakan metode yang  berbeda dengan tetap memperhatikan imbalanced data sehingga  harapannya didapatkan hasil yang lebih baik, salah satunya bisa menggunakan metode Decision Tree, Naïve Bayes , dan undersampling .

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  Pemerintah Pusat, Peraturan Pemerintah (PP) No. 17 Tahun 1988 tentang Penyelenggaraan dan Pengusahaan Angkutan Laut . Jakarta: LN. 1988, No. 37, TLN No. 3378, LL Setkab : 8 . HLM, JDH BPK RI, 1988, p. 8.
[2]  N. V. Chawla, K. W. Bowyer, L. O. Hall, and W. P. Kegelmeyer, “SMOTE: Synthetic minority over-sampling technique,” J. Artif. Intell. Res. , vol. 16, pp. 321–357, Jun. 2002, doi: 10.1613/jair.953.
[3]  N. Widyawati and B. E. Yuliantini, “Kesiapan alat bongkar muat, cuaca dan waktu kedatangan kapal curah kering terhadap waiting time berth di terminal Jamrud cabang Tanjung Perak,” J. Baruna Horiz. , vol. 2, no. 1, pp. 1–10, 2019.
[4]  N. Damastuti and A. S. Aisjah, “Simulasi penjadwalan kapal untuk pencapaian zero waiting time di Dermaga Jamrud Utara dengan optimasi algoritma sequential searching,” e-NARODROID , vol. 1, no. 1, pp. 33–40, Jan. 2015, doi: 10.31090/narodroid.v1i1.10.
[5]  A. Agresti, An Introduction to Categorical Data Analysis Second Edition . USA: John Wiley & Sons, Inc. ISBN: 978-0-471-22618-5, 2007.
[6]  D. W. Hosmer and S. Lemeshow, Applied Logistic Regression Second Edition . USA: John Wiley & Sons, Inc. ISBN: 0-471-35632-8, 2000.
[7]  M. R. Faisal and D. T. Nugrahadi, Belajar Data Science: Klasifikasi dengan Bahasa Pemrograman R . Banjarbaru: Scripta Cendekia, ISBN: 978-602-0950-59-4, 2019.