## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
ANALISIS FAKTOR MUAT ( LOAD FACTOR ) KAPAL PENYEBERANGAN

## BAKAHUENI – MERAK
Musabiq Ahkmadi Priangga 1,*) ,
Dwi Herianto 2) ,
Rahayu Sulistyorini 3)
1 Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Lampung, musabiqahkmadi5@gmail.com 2 Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Lampung, dwi.herianto@eng.unila.ac.id
3 Program Studi Teknik Sipil Fakultas
Teknik Universitas Lampung, rahayu.sulistyorini@eng.unila.ac.id

## ABSTRAK
Transportasi  terdiri  dari  sarana  dan prasarana untuk memperlancar roda perekonomian,  memperkokoh  persatuan dan  kesatuan  bangsa  serta  mempengaruhi hampir semua aspek kehidupan. Salah satu jenis  transportasi  yaitu  transportasi  laut yang  berfungsi  menghubungkan  penduduk antara  satu  pulau  dengan  pulau  yang  lain dengan  menggunakan  angkutan  air  seperti kapal.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah untuk menganalisisa nilai faktor muat kapal pada  arus  puncak  dan  normal  serta mengestimasi    jumlah  kendaraan  pada pelabuhan penyeberangan Bakauheni- Merak  untuk  waktu  tiga  tahun  mendatang. Metode penelitian pengumpulan data sekunder  dengan  mendatangi  instansi- instansi  terkait,  serta  menghitung  faktor muat  kapal  dan  peramalan  produktivitas kendaraan  menggunakan  metode  analisis regresi  linier.  Dari  hasil  perhitungan  load factor  pada  arus  normal  tahun  2017-2019 menghasilkan  nilai  load  factor  yang  tidak melebihi  30%-58  %  sedangkan  pada  arus puncak tahun 2017-2019 dan 2022 terdapat nilai yang melebihi 100 % yaitu 105%-140
%,  sehingga  perlu  adanya  penambahan jumlah  trip  pada  dermaga  pelabuhan Bakauheni-Merak.
Kata  Kunci  :  Faktor  Muat,  Kapal, Pelabuhan, Regresi Linier, Transportasi

## ABSTRACT
Transportation  consists  of  facilities  and infrastructure  to  smooth  the  wheels  of  the economy,  strengthen  national  unity  and integrity and influence almost all aspects of life.  One  type  of  transportation  is  sea transportation  which  functions  to  connect people from one island to another by using water  transportation  such  as  ships.  The purpose  of  this  research  is  to  analyze  the loading factor of  ships at  peak and normal condition  and  to  estimate  the  number  of vehicles at the Bakauheni-Merak ferry port for  the  next  three  years.  The  research method  for  collecting  secondary  data  is  by visiting  related  agencies,  as  well  as calculating  ship  loading  factors  and forecasting  vehicle  productivity  using  the linear  regression  analysis  method.  From the  results  of  the  calculation  of  the  load factor in the normal condition of 2017-2019 it  produces  a  load  factor  value  that  does not  exceed  30%  -58%,  while  in  the  peak condition of 2017-2019 and 2022 there is a value  that  exceeds  100%,  namely  105%  - 140%,  so  it  is  necessary  to  increase  the number  of  trips  at  the  Bakauheni-Merak port pier.
Keyword  :  Laod  Factor,  Ships,  Linear regression, Transportation

## 1. PENDAHULUAN
Transportasi merupakan sarana penting  dalam  mendukung  pembangunan dan  kegiatan  perekonomian  masyarakat serta  pengembangan  suatu  wilayah.  Sistem transportasi  berfungsi  untuk  meningkatkan mobilitas  penduduk  dan  sumber  daya lainnya  sebagai  pendukung  pertumbuhan

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
ekonomi  dan  pembangunan  antar  wilayah (Laila  R.  dkk,  2020).  Dalam  pemenuhan kebutuhan  akan  menimbulkan  pergerakan, dan  dengan  adanya  pergerakan  akan menimbulkan peningkatan terhadap pengguna  jasa  transportasi  khususnya  pada transportasi laut (Wahyudi,2021).
Pelabuhan  Penyeberangan  Bakauheni adalah  pelabuhan  umum  yang  melayani penyeberangan  antara  ujung  selatan  Pulau Sumatera – ujung barat Pulau Jawa terletak di kecamatan Bakauheni, Kabupaten
Lampung  Selatan  dengan  letak  geografis pada  05°.52’.14”  Lintang  Selatan  dan 105°.45’.16”  Bujur  Timur.  Pelabuhan Penyeberangan Merak (Banten) dan Bakauheni  (Lampung)  merupakan  dua simpul (pelabuhan) untuk Lintas Penyeberangan Merak –  Bakauheni. Keduanya merupakan jembatan utama yang menghubungkan  Pulau  Jawa  dan  Pulau Sumatera (Indriana,2021). Untuk mewujudkan  transportasi  yang  efektif  dan efisien perlu dilakukan peningkatan pelayanan  baik  dari  sisi  penyedia  maupun dari sisi pengguna jasa angkutan penyeberangan (Fitriyani A. dkk, 2020).
PT.ASDP  Indonesia  Ferry  (Persero) Cabang  Bakauheni  terletak  di  Kabupaten Lampung  Selatan  tepatnya  di  Kecamatan Bakauheni  yang melayani pelayanan antara ujung  selatan  Pulau  Sumatera  (Bakauheni) ujung  barat  pulau  Jawa  (Merak)  dan merupakan  salah  satu  cabang  perusahaan PT.ASDP  Indonesia  Ferry  (Persero)  yang ada  di  Indonesia.  Sebelum  ada  PT.  ASDP Indonesia  Ferry  (Persero)  yang  melayani rute  lintasan  dengan  Panjang  15  mil, pelayanan  penyebrangan  sebelum  nya dilayani  oleh  armada  kapal  PJKA  dengan rute lintasan Pelabuhan 57 mil.
Menurut  H.M.N.  Nasution  (2010) dalam  bukunya  Manajemen  Transportasi edisi  ketiga, load  factor adalah  jumlah penumpang  dan  kendaraan  yang  diangkut oleh  kapal  dibandingkan  dengan  kapasitas tersedia  yang  dinyatakan  dalam  bentuk persentase.  Pada  pelabuhan  bakauheni  saat
kondisi  arus  normal  tidak  terjadi  antrian kendaraan  roda  empat  atau  lebih  yang menumpuk pada gerbang pelabuhan sedangkan  pada  kondisi  arus  puncak  libur nasional  terjadi  lonjakan  kendaraan  roda empat  atau  lebih  yang  signifikan  dan memenuhi area pelabuhan dan luar pelabuhan.  Dengan  meningkatnya  arus kendaraan  tersebut  mengakibatkan  antrian kendaraan  yang  cukup  panjang  pada pelabuhan  bakauheni  sehingga  permintaan penyebrangan melebihi dari kapasitas kapal yang disediakan.
Dari  uraian  permasalahan  tersebut maka  perlu  dilakukan  analisis  faktor  muat kapal  dan  peramalan  jumlah  kendaraan kapal  penyeberangan  Bakauheni-Merak pada  enam  dermaga  reguler  dan  satu dermaga eksekutif di tahun-tahun berikutnya guna mengevaluasi dan meningkatkan pelaksanaan operasional kapal penyeberangan Bakauheni-Merak.

## 1.1 Rumusan Masalah
Adapun  rumusan  masalah  dalam penelitian ini adalah :
1. Berapa  nilai  faktor  muat  kapal  pada penyeberangan  Bakauheni-Merak  pada kondisi arus puncak dan arus normal?
2. Bagaimana  estimasi  jumlah  kendaraan pada  penyeberangan  Bakauheni-Merak untuk waktu tiga tahun mendatang?

## 1.2 Tujuan Penulisan
Berdasarkan rumusan masalah di atas, dapat  diketahui  tujuan  dari  penelitian  ini adalah :
1. Menganalisis  nilai  faktor  muat  kapal pada  penyeberangan  Bakauheni-Merak pada  kondisi  arus  puncak  dan  arus normal.
2. Mengetahui  estimasi  jumlah  kendaraan pada  penyeberangan  Bakauheni-Merak untuk waktu tiga tahun mendatang.

## 1.3 Urgensi Penelitian
Secara teoritis nilai urgensi penelitian ini  adalah  secara  spesifik  sebagai  bahan

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
acuan  untuk  penelitian  berikutnya,  secara umum  dapat  memberikan  sumbangsih kepada  pemerintah  beserta  instansi  terkait, guna  mengevaluasi  dan  meningkatkan pelaksanaan operasional kapal penyeberangan Bakauheni-Merak.
Secara praktis nilai urgensi penelitian ini  adalah  diharapkan  bisa  menjadi  acuan bagi penelitian serupa, khususnya mengenai faktor  muat  ( load  factor )  kapal  pada penyeberangan Bakauheni-Merak.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode  –  metode  yang  digunakan penulis  dalam  pengumpulan  data  untuk penelitian  ini  yaitu  pengumpulan  data berupa  data  primer  dan  sekunder.  Dalam penelitian  ini,  metode  dalam  mendapatkan data  primer  dilakukan  survey  ke  lokasi tempat penelitian didapatkan data dokumentasi lapangan dan hasil pengamatan  langsung  keadaan  lokasi  studi dan  sekunder  dilakukan  dengan  cara berkoordinasi  dengan  instansi  –  instansi terkait seperti PT ASDP Bakauheni.
Berdasarkan  hasil  survey,  dilakukan upaya  penyusunan  data  melalui  sistem kompilasi  data.  Data  kompilasi  ini  akan menjadi  bahan  dasar  dalam  melakukan kegiatan  berikutnya,  yaitu  analisis  faktor muat  ( load  factor )  dan  analisis  peramalan kendaraan  pada  pelabuhan  Bakauheni- Merak.
Formula  yang  dipergunakan  untuk menentukan faktor muat kapal dapat dilihat pada persamaan 1(Claudia R. et al, 2013).
Load Factor = …..(1)

## Dimana :
Kap. Terpakai  = Jml kendaran (Unit)
Kap. Tersedia   = ….(2) Untuk memprediksi jumlah
kendaraan  dapat  dihitung  dengan  metode regresi  linier  yang  dapat  dilihat  pada persamaan 3 (sugiyono, 2010).
……… (3)
Dimana:
Yt = Data yang akan diperkirakan t = Variabel waktu a dan b = Konstanta dan koefisien 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 3.1 Analisis  Faktor  Muat  Kendaraan tahun 2017-2019
Faktor  muat  adalah  jumlah  produksi angkutan  yang  dapat  diangkut  oleh  kapal dibandingkan dengan kapasitas yang disediakan.  Dari  data  kapasitas  kapal  yang diperoleh  dari  PT.  ASDP  Bakauheni didapat  nilai  kapasitas  rata-rata  kapal sebesar  121  unit.  Berikut  merupakan  hasil nilai  faktor  muat  kendaraan  pada  kapal Lintas  Bakauheni  –  Merak    Tahun  2017- 2019 dapat dilihat pada Tabel 1.
Dari  Tabel  1  menunjukkan  bahwa terjadi naik turunnya faktor muat kendaraan di  tahun  2017-2019,  yaitu  dari  bulan Januari  sampai  dengan  bulan  Desember, dengan  faktor  muat  kendaraan  kapal penyeberangan  tertinggi  tiap  tahunnya, pada  tahun  2017  terjadi  pada  bulan  Juli sebesar  51%  ,  sedangkan  pada  tahun  2018 terjadi  pada  bulan  juni  sebesar  50%,  dan tahun  2019  terjadi  pada  bulan  juni  sebesar 58%.  Untuk  faktor  muat  terendah  tahun 2017  terjadi  pada  bulan  Februari  sebesar 32%,  sedangkan  pada  tahun  2018  terjadi pada  bulan  April  sebesar  31%,  dan  pada tahun  2019  terjadi  pada  bulan  Agustus sebesar 41%.

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
Tabel 1.

## Faktor Muat pada kapal Lintas Bakauheni – Merak  Tahun 2017-2019
No Bulan Kapasitas Terpakai (unit) Kapasitas Tersedia (Unit) LF Kendaraan (%) 2017 2018 2019 2017 2018 2019 2017 2018 2019 1 Jan 138,386 142,120 154,588 361,822 411,538 309,224 38 35 50 2 Feb 105,060 119,666 145,446 328,798 378,514 324,475 32 32 45 3 Mar 117,861 124,950 145,510 360,741 422,466 333,602 33 30 44 4 Apr 119,594 123,638 145,484 332,040 393,765 342,128 36 31 43 5 May 125,959 127,862 154,063 345,610 387,521 355,337 36 33 43 6 Jun 169,577 225,542 223,163 389,442 449,245 381,756 44 50 58 7 Jul 195,192 153,713 172,096 379,475 428,951 370,228 51 36 46 8 Aug 126,693 134,317 131,706 360,621 387,280 323,514 35 35 41 9 Sep 130,656 127,293 146,955 366,866 309,104 349,933 36 41 42 10 Oct 123,059 94,097 149,843 364,944 226,724 350,894 34 42 43 11 Nov 116,253 124,623 138,690 352,335 306,102 333,241 33 41 42 12 Dec 147,084 133,344 183,996 400,850 270,556 363,743 37 49 51
Dari  nilai  faktor  muat  tertinggi  pada pengoperasian  kendaraan    untuk  angkutan kapal lintas Bakauheni-Merak yang disebabkan  adanya  arus  puncak  hari  raya Idul  Fitri, sehingga dapat  disimpulkan  nilai faktor muat tertinggi didapat tidak melebihi 100%  hal  tersebut menunjukkan  bahwa jumlah  armada  yang  sudah  ada  mencukupi kebutuhan suatu lintasan pelabuhan penyebrangan Bakauheni-Merak.
3.2 Analisis  Faktor  Muat  Kendaran  14 Hari  Arus  Puncak  (Libur  Nasional Lebaran ) Tahun 2017-2019 dan 2022 Untuk mengetahui faktor muat kendaran  14  hari  arus  puncak,  Berikut merupakan  hasil  nilai    faktor  muat kendaraan  pada  kapal  lintas  bakauheni  – merak  pada  arus  puncak  (libur  lebaran) tahun  2017-2019  dan  2022  yang  dapat dilihat pada Tabel 2.
Dari  Tabel  2  menunjukkan  bahwa terjadi naik turunnya faktor muat kendaraan pada  arus  puncak  di  tahun  2017-2019  dan 2022,  dengan  faktor  muat  kendaraan  kapal
penyeberangan  tertinggi    pada  tahun  2017 terjadi  pada  tanggal  1  Juli  sebesar  96%  , sedangkan  pada  tahun  2018  terjadi  pada tanggal  19  juni  sebesar  109%,  dan  tahun 2019  terjadi  pada  tanggal  8  juni  sebesar 140%  serta  untuk  tahun  2022  terjadi  pada tanggal  07  Mei  sebesar  134%,  faktor  muat kendaraan yang melebihi 100%, nilai faktor muat  yang  melebihi  100%  disebabkan adanya  penumpang  yang  telah  memiliki tiket  tetapi  tidak  dapat  memasuki  kapal yang telah memenuhi muatanya.
Dari  nilai  faktor  muat  tertinggi  pada angkutan  kapal  lintas  Bakauheni-Merak yang  disebabkan  adanya  arus  balik  setelah hari raya Idul Fitri, maka dapat disimpulkan nilai  faktor  muat  tertinggi  terdapat  nilai yang melebihi 100% hal tersebut menunjukan  kapasitas  yang  disediakan tidak mencukupi permintaan pengguna jasa sehingga  perlu  adanya  penambahan  trip dengan cara peralihan dari dermaga reguler menjadi  eksekutif  sehinga  waktu  tempuh kapal  laut  dari  Bakauheni-Merak  lebih singkat dan jumlah trip harian meningkat.
Tabel 2.
Faktor Muat Kendaraan pada Kapal Lintas Bakauheni – Merak pada Arus Puncak (Libur
Lebaran) Tahun 2017-2019 dan 2022 Hari Kapasitas Terpakai (Unit) Kapasitas Tersedia (Unit) LF Kendaraan (%) Trip 2017 Trip 2018 Trip 2019 Trip 2022 2.017 2018 2019 2022 2017 2018 2019 2022

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
Hari Kapasitas Terpakai (Unit) Kapasitas Tersedia (Unit) LF Kendaraan (%) Trip 2017 Trip 2018 Trip 2019 Trip 2022 2.017 2018 2019 2022 2017 2018 2019 2022 1 125 5,662 123 6,729 96 7,725 71 7,384 15,011 14,771 11,528 8,526 38 46 67 87 2 126 5,732 127 7,864 107 7,589 59 7,610 15,131 15,251 12,849 7,085 38 52 59 107 3 125 6,965 133 7,651 110 8,136 60 8,465 15,011 15,972 13,210 7,205 46 48 62 117 4 135 6.580 140 6,091 106 6,948 61 8,562 16,212 16,812 12,729 7,325 41 36 55 117 5 138 5,526 139 4,857 109 4,493 123 6,590 16,572 16,692 13,089 14,771 33 29 34 45 6 103 3,117 113 2,768 92 2,707 97 4,011 12,369 13,570 11,048 11,648 25 20 25 34 7 100 4,244 120 4,322 95 4,904 97 4,871 12,009 14,410 11,408 11,648 35 30 43 42 8 114 5,375 136 5,610 101 7,380 114 6,274 13,690 16,332 12,129 13,690 39 34 61 46 9 123 7,446 131 9,483 117 12,526 121 10,108 14,771 15,731 14,050 14,531 50 60 89 70
10 125 10,850 136 14,047 117 19,670 128 16,584 15,011 16,332 14,050 15,371 72 86 140 108
11 137 13,340 132 17,205 123 19,243 133 20,125 16,452 15,851 14,138 15,972 81 109 136 126
12 136 14,747 136 14,284 124 16,777 130 20,874 16,332 16,332 14,891 15,611 90 87 113 134
13 139 16,083 132 10,802 118 13,236 130 16,430 16,692 15,851 14,170 15,611 96 68 93 105
14 140 11,677 142 11,079 114 11,123 110 14,855 16,812 17,052 13,690 13,210 69 65 81 112 3.3 Analisis  Peramalan  Produktivitas Kendaraan Tahunan pada 3 Tahun Mendatang
Dalam  perhitungan  ini  peramalan jumlah  penumpang  kendaraan  roda  empat atau  lebih  dilakukan  hanya  untuk  3  tahun kedepan dikarenakan kemungkinan terjadinya perbedaan karakteristik kenaikan jumlah permintaan penyeberangan .
Tabel 3. Produktivitas Kendaraan  tahun 2017-2019 Th Roda 4 (Unit) Bus (unit) Truk (Unit) Juml. Kend. (Unit) 2017 776,803 78,755 759,816 1,615,374 2018 781,570 76,313 773,282 1,631,165 2019 959,227 88,819 843,494 1,891,540
Dari  Tabel  3  di  atas  maka  dapat dibuat  dalam  bentuk  grafik  regresi  linier dimana  variabel  X  merupakan  tahun
sebelumnya  dan  variabel  Y  merupakan produktivitas  kendaraan  pada  tahun  2017- 2019.  Berikut  merupakan  grafik  regresi linier yang dapat dilihat pada Gambar 1.
Pada  Gambar  1  didapat    nilai  R 2 (koefisien  determinasi)  yang  diperoleh menggunakan software  microsoft  excel sebesar  0.7927.  Secara  umum  R 2 digunakan sebagai  informasi  mengenai  kecocokan suatu model. Dalam regresi R 2 ini dijadikan sebagai  pengukuran  seberapa  baik  garis regresi mendekati nilai data asli yang dibuat model.  Jika  R 2 sama  dengan    atau mendekati  nilai  1,  maka  angka  tersebut menunjukkan  garis  regresi  cocok  dengan data  secara  sempurnamana  mendekati  nilai 1,  sehingga  metode  regresi  linier  baik digunakan dalam memprediksi
produktivitas  kendaraan  dalam  penelitian ini.

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
Gambar 1. Grafik Produktivitas Kendaraan Tahun 2017-2019
Setelah  didapatkan  persamaan  linier dari  grafik  di  atas  yaitu  Y  =  138,083  x  + 1,000,000,  maka  dapat  dihitung  nilai produktivitas kendaraan menggunakan persamaan  tersebut.  Untuk  perhitungan peramalan  produktivitas  dapat  dilihat  pada tabel 4 berikut.
Tabel 4. Prediksi Produktivitas Kendaraan pada Pelabuhan Bakauheni – Merak Tahun 2023- 2025 Tahun Peramalan Produktivitas Kendaraan Tahunan (Unit) 2023 1,966,581 2024 2,104,664 2025 2,242,747
Dari  hasil  peramalan  produktivitas kendaraan pada Tabel 4 dapat dilihat bahwa semakin  tahun  produktivitas  kendaraan semakin  meningkat,  sehingga  perlu  adanya perencanaan  peningkatan  sarana  prasarana yang  baik  dalam  pengelolaan  pelabuhan Bakauheni – Merak.

## 3.4 Analisis  Peramalan  Produktivitas Kendaraan  Harian  pada  3  Tahun Mendatang
Dalam  perhitungan  ini  diprediksikan pertumbuhan  atau  permintaan  angkutan kendaraan  roda  4  atau  lebih  berdasarkan nilai faktor muat tertinggi pada tahun 2017- 2019 dan 2022
Tabel 5. Produktivitas Kendaraan Harian Tanggal Roda 4 (Unit) Bus (unit) Truk (Unit) Juml. Kend. (Unit) 01-07-2017 14,849 628 606 16,083 19-06-2018 16,307 482 416 17,205 08-06-2019 18,604 691 375 19,670 07-05-2022 19,752 538 584 20,874
Dari  Tabel  5  di  atas  maka  dapat dibuat  dalam  bentuk  grafik  regresi  linier dimana  variabel  X  merupakan  hari  dengan nilai  faktor  muat  tertinggi    dan  variabel  Y merupakan  produktivitas  kendaraan  pada nilai  faktor  muat  tertinggi  di  tahun  2017- 2019  dan  2022.  Berikut  merupakan  grafik regresi  linier  yang  dapat  dilihat  pada Gambar 2.
1400000 1500000 1600000 1700000 1800000 1900000 2000000 2016 2017 2018 2019 P ro du k tiv it a s K enda ra a n ( Unit) Tahun Y = 138,083x + 1,000,000 R 2 = 0.7927

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
Gambar 2.
Grafik Produktivitas Kendaraan Harian
Pada gambar di atas diperoleh nilai R 2 (koefisien  determinasi)    yang  diperoleh menggunakan software  microsoft  excel sebesar  0.864. Jika  R 2 sama  dengan  atau mendekati  nilai  1,  maka  angka  tersebut menunjukkan  garis  regresi  cocok  dengan data  secara  sempurna.    Dari  hasil  R 2 yang didapat  yaitu  mendekati  nilai  1,  sehingga metode regresi linier baik digunakan dalam memprediksi produktivitas kendaraan dalam  penelitian  ini.  Setelah  didapatkan persamaan linier dari grafik di atas  yaitu Y =  946.5  x  +  15,619,  maka  dapat  dihitung nilai produktivitas kendaraan menggunakan persamaan  tersebut.  Berikut  merupakan contoh perhitungan peramalan produktivitas kendaraan  pada  tahun  2023  dimana  nilai  x merupakan tahun peramalan. Untuk perhitungan  peramalan  produktivitas  dapat dilihat pada Tabel 6 berikut.
Tabel 6. Prediksi Produktivitas Kendaraan Harian pada Pelabuhan Bakauheni – Merak Tahun 2023-2025 Tahun Peramalan  Produktivitas Kendaraan Harian (Unit) 2023 22.245 2024 23.191 2025 24.138
Dari  hasil  peramalan  produktivitas kendaraan pada Tabel 6 dapat dilihat bahwa semakin  tahun  produktivitas  kendaraan semakin  meningkat,  sehingga  perlu  adanya perencanaan  peningkatan  sarana  prasarana yang  baik  dalam  pengelolaan  pelabuhan Bakauheni – Merak.

## 4. KESIMPULAN
Berdasarkan  hasil  dan  pembahasan yang  telah  dilakukan  dalam  penelitian  ini dapat disimpulkan bahwa:
1. Hasil dari analisis faktor muat kendaraan bulanan tahun 2017-2019 pada Pelabuhan  Bakauheni  -  Merak  didapat faktor muat kendaraan kapal penyeberangan  tertinggi  tiap  tahunnya yang  disebabkan  adanya  arus  puncak hari  raya  Idul  Fitri,  yaitu  sebesar  51%- 58%,  sedangkan  nilai  faktor  muat kendaraan  harian  dalam  14  hari  arus puncak  (libur  hari  raya  Idul  Fitri)  pada tahun  2017-2019  dan  2022  didapat  nilai faktor muat tertinggi yaitu sebesar 96 %- 134 %. Sehingga untuk nilai faktor muat yang melebihi 100 %, terjadi penumpukan  kendaraan  yang  akan menyeberang  dikarenakan  kapal  yang beroperasi  kurang  mencukupi    maka perlu  adanya  penambahan  jumlah  trip pada  dermaga  pelabuhan  Bakauheni-
y = 946.5x + 15,619 R² = 0.864 15000 16000 17000 18000 19000 20000 21000 22000 01 Juli 2017 19 Juni 2018 08 Juni 2019 07 mei 2022 P ro du k siv it a s K enda ra a n (Unit) Hari

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADUR
Merak  guna  mengoptimalkan  kinerja pelayanan terhadap pengguna jasa.
2. Hasil  analisis  peramalan  produktivitas kendaraan 3 tahun mendatang
menggunakan  metode  regresi  linier didapat  pada  tahun  2023  sebanyak 1,966,581  unit,  tahun  2024  sebanyak
2,104,664 unit dan tahun 2025 sebanyak
2,242,747  unit,  sedangkan  untuk  hasil analisis  peramalan  produktivitas  harian pada  arus  puncak  didapatkan  hasil  pada tahun  2023  sebanyak  22,245  unit,  tahun
2024  sebanyak  23,191  unit  dan  tahun 2025 sebanyak 24,138 unit. Jika dibandingkan  dengan  kapasitas  tersedia harian  pada  arus  puncak  tertinggi, pelabuhan Bakauheni belum bisa memenuhi kebutuhan
permintaan pengguna jasa.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Claudia,  R.,  dan  Axel,  M.,  (2013),  Port  Of
Hamburg Handbook, Germany.
Fitriyani,  A.,  dan  Donie,  A.,  dan  Fathoni.,
(2020), Evaluasi Aktivitas Operasional Angkutan Penyeberangan Lintas Merak – Bakauheni. Civil Engineering Research  Journal,  Vol  1  No  2. Bandung. Indriana, (2021), Evaluasi Kapasitas Angkut Kapal Penyeberangan Bakauheni,  Politeknik  Transportasi Sungai Danau Penyeberangan, Palembang Laila,  R.L.,  (2020),  Pemilihan  Moda Angkutan Penumpang Kapal Eksekutif  Dan  Kapal  Reguler  Di Pelabuhan Penyeberangan Bakauheni-Merak,  Institut  Teknologi Sumatera. Lampung. PT.ASDP Indonesia
Ferry, (2022),
Company Profile PT.ASDP Indonesia Ferry Cabang Bakauheni. Lampung.
Sugiyono.,  (2010),  Metode  Penelitian Pendidikan  Pendekatan  Kuantitatif, kualitatif, dan R&D, Bandung:
Alfabeta..
Wahyudi, (2021), Pelayanan Jasa Keagenan Kapal  Dalam  Memenuhi  Permintaan Suplai  Kapal  Mt.  Melati  5  Oleh  Pt. Usda  Seroja  Jaya  Cabang  Kuala Tanjung.  Diploma  thesis,  Politeknik Negeri Bengkalis, Riau
Copyright©  by  the  authors.  Licensee  Jurnal  Ilmiah MITSU,  Indonesia.  This  article  is  an  open  access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution-NonCommercial- ShareAlike (CC BY-NC-SA 4.0) license (https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/)