http://ejournal.undip.ac.id/index.php/kapal
1829-8370 (p)
2301-9069 (e)

## Studi Pemodelan Harga Kapal Tanker Bekas Dengan Metode Statistik
Heri Supomo 1)*) , Imam Baihaqi 1)
1) Departemen Teknik Perkapalan, Fakultas Teknologi Kelautan, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS) – Surabaya 60111
diajukan pada : 19/03/19          direvisi pada : 30/04/19          diterima pada : 07/05/19

## Abstrak
Salah  satu  alasan  pemodal  membeli  kapal  tanker  bekas  adalah  karena  lamanya  waktu  pembangunan  dan  tingginya biaya investasi untuk membangun sebuah kapal baru. Namun demikian terkait dengan harga kapal tanker bekas, saat ini masih belum ada metode yang tepat untuk memprediksi nilainya. Multi-faktor seperti: tahun pembuatan, kapasitas kapal,  negara  asal  pembuat,  dan  operasional  kapal  menjadikan  proses  memprediksi  harga  kapal  ini  menjadi  lebih kompleks  dibandingkan  single-faktor.  Kompleksitas  tersebut  membuat  penentuan  harga  kapal  tanker  bekas  pula menjadi berbeda-beda antar penilai. Estimasi harga kapal bekas yang kurang tepat dapat merugikan perusahaan jika harga beli lebih mahal dari nilai kapal bekas sesungguhnya. Tujuan dari paper ini adalah membuat pemodelan statistik untuk  memprediksi  harga  kapal  tanker  bekas  agar  mendekati  harga  semestinya.  Pemodelan  dibuat  secara  simultan dengan  mempertimbangkan  faktor  kualitatif  meliputi  umur  kapal  dan  ukuran  DWT  dan  faktor  kuantitatif  dimana mengacu  pada  galangan  pembuat,  klas  dan  negara  asal  pembuat  kapal.  Data  kapal  yang  terkumpul,  yang  diperoleh dari  data  pusat  broker  kapal  internasional  secara  online,  kemudian  dianalisa  secara  statistik  dengan  melakukan regresi  secara  multikolinearitas.  Data-data  ini  kemudian  diuji  secara  statistik  antara  lain  yaitu:  uji  serentak,  uji individu, uji asumsi normalitas, uji asumsi heteroscedasticity, dan penentuan koefisien determinasi. Korelasi kuadratik didapatkan  antara  umur  dengan  harga  kapal,  sedangkan  umur  dengan  DWT  berhubungan  secara  logaritmik.  Kedua korelasi  ini  kemudian  disimultankan  dan  didapatkan  model  secara  statistik  berdasarkan  lima  kelompok  negara  asal pembuat  (Eropa  (beberapa  negara),  Jepang,  Korea,  China,  dan  Asia  Tenggara  (beberapa  negara  termasuk Indonesia)). Jika kelompok Asia Tenggara dijadikan acuan, maka pada kelas Minibulker kelompok Eropa dan Jepang jauh lebih mahal sekitar 40% disusul Korea 21,0% dan China hanya 0,5% lebih mahal. Pada kelas Handysize, selisih harga  untuk  kelompok  Eropa  adalah  13,7%  lebih  mahal,  disusul  Korea  sebesar  7,2%;  sebaliknya,  selisih  harga  di Jepang dan China lebih murah 4,9% dan 5,9%.
Copyright © 2019, KAPAL , 1829-8370 (p), 2301-9069(e)
Kata Kunci : Harga kapal bekas, ukuran DWT, umur kapal, kelompok negara asal pembuat

## 1. PENDAHULAN
Dampak  lahirnya  program  Tol  Laut  yang meliputi  penyelenggaraan  kewajiban  pelayanan publik  untuk  angkutan  barang  di  laut  adalah bangkitnya industri kapal nasional. Pada perkembangannya sampai saat ini, jumlah armada kapal  niaga  wajib  ditingkatkan  tidak  terkecuali kapal  tanker  sebagai  moda  distribusi  energi
nasional [1]; [2]. Untuk memenuhi jumlah armada kapal  tanker  nasional,  fenomena  yang  banyak terjadi di lapangan adalah pembelian kapal tanker bekas. Hal ini dikarenakan adanya beberapa fakta di  lapangan  bahwa  untuk  membangun  kapal  baru dibutuhkan  waktu  yang  relatif  cukup  lama  jika dibandingkan  dengan  membeli  kapal  bekas. Sebagai contoh untuk membuat kapal jenis tanker dengan  kapasitas  16500  DWT  dibutuhkan  waktu pembangunan  sekitar  2  tahun,  sedangkan  proses
*) Penulis Korespondensi :
Email : hsupomo1964@gmail.com

## JURNAL ILMU PENGETAHUAN & TEKNOLOGI KELAUTAN KAPAL
pembelian  kapal  tanker  bekas  hanya  memerlukan beberapa bulan saja [3]; [4]; [5].
Kondisi  ini  mendorong  munculnya  beberapa bisnis ship  broker tanker  bekas.  Tugas  dari ship- broker salah  satunya  adalah  penjualan  dan pembelian  kapal  bekas  ( secondhand  ship  sales and purchase ). Lembaga ini berfungsi menjembatani  penjual  kapal  ( ship  owner )  dan pembeli kapal ( ship buyer ). Saat ini ada beberapa perusahaan  terkenal  yang  berkecimpung  dalam bisnis ship  broker .  Perusahaan  tersebut  di antaranya:  Clarksons,  SSY  (Simpson,  Spence,  & Young),  Braemer,  Seascope,  Charles  Weber, Gibsons, Galbraiths dan J.E. Hyde [6]; [7].
Penaksiran harga kapal bekas sangat berbeda dengan  kapal  baru.  Estimasi  harga  kapal  baru lebih  mudah  dan  hanya  merupakan  penjumlahan biaya  jasa  desain,  pembangunan  kapal,  pajak  dan margin  keuntungan  yang  diambil  oleh  galangan pembangun.  Sedangkan  harga  kapal  bekas merupakan sebuah nilai ( value ) yang sangat relatif dan tergantung kondisi kapal bekas. Nilai tersebut ditaksir  dengan  memperhatikan  beberapa  faktor yang  mempengaruhi  di  antaranya:  (a)  faktor kuantitatif  meliputi:  umur  kapal  dan  kapasitas kapal;  (b)  faktor  kualitatif  meliputi:  reputasi galangan pembuat, bendera kapal,  dan klasifikasi, dan  (c)  faktor  spesifik  meliputi:  kondisi  historis kapal tersebut, dan riwayat operasi  [4]; [8].
Saat  ini  penilaian  harga  kapal  tanker  bekas dilakukan oleh orang-orang yang telah berpengalaman  di  bidang  tersebut.  Kebanyakan penaksir harga kapal bekas merupakan orang yang bekerja  untuk  perusahaan ship  broker ,  sehingga nilai taksiran harga antara satu penilai dan lainnya kadangkala  sangat  berbeda.  Kesalahan  dalam estimasi harga kapal dapat menyebabkan kerugian besar bagi perusahaan  jika harga beli kapal bekas lebih mahal dari nilai kapal bekas semestinya.
Mengingat  pentingnya  untuk  memecahkan permasalahan  perbedaan  perkiraan  harga  kapal tanker bekas, maka perlu didapatkan metode yang reliable untuk  meminimalkan  perbedaan  tersebut, dimana  salah  satunya  adalah  pemodelan  secara statistik.  Untuk  memodelkan  harga  kapal  tanker bekas  secara  statistik,  beberapa  dasar  teori  dan literatur terkait diperlukan dan dijadikan
pertimbangan. Beberapa referensi yang melatarbelakangi  penulisan  ini  meliputi  beberapa aspek  yang  perlu  dicermati  untuk  diakomodasi. Dengan  demikian  permodelan  yang  dihasilkan akan  mendekati  nilai  semestinya.  Hal-hal  yang perlu diperhatikan meliputi:
a. Fakta Penilaian Harga Kapal Bekas
Penilaian kapal sangat penting untuk dilakukan sebagai  bahan  pertimbangan  penentuan  harga
kapal bekas. Penilaian secara menyeluruh akan meningkatkan akurasi penilaian dalam memberikan  informasi  kepada  pihak  yang berkepentingan.  Akan  tetapi,  hal  yang  sering terjadi  adalah  diabaikannya  penilaian  kapal secara  menyeluruh,  dan  perhatian  hanya diberikan  pada  aspek  tertentu  saja.  Badan kapal  bekas  pada  umumnya  dijadikan  acuan pokok  penilaian,  sedangkan  beberapa  aspek lain  penentu  nilai  kapal  seharusnya  perlu diperhitungkan  secara  seksama.  Beberapa aspek  yang  dimaksud  meliputi:  kondisi  mesin utama dan mesin bantu, dan kondisi keseluruhan  sistem  dalam  kapal.  Namun demikian  fakta  di  lapangan,  kebanyakan penaksir  harga  kapal  bekas  hanya    menaksir berdasarkan  dokumen  yang  tertulis  di  atas kertas [9].
b. Faktor Pertimbangan Pembelian Kapal Bekas Kapal-kapal yang didesain dan dibangun untuk daerah  peruntukan  negara-negara  di  Eropa tidak  mudah  dioperasikan  begitu  saja  untuk perairan  di  Indonesia.  Meskipun  memiliki bentuk lambung kapal yang sama,
pengoperasian  pada  perairan  yang  berbeda (apalagi beda benua)
sebaiknya mempertimbangkan faktor-faktor penting lainnya. Secara lebih ekstrim, meskipun desain yang  dibuat  sama  namun  dibangun  oleh galangan  kapal  yang  berbeda,  maka  kapal tersebut  tidak  akan  pernah  disebut  sebagai “ Sister  Vessel ”  tetapi  akan  disebut  “ Similar Vessel ”.  Kapal  yang  dibangun  indentik  tapi untuk  peruntukan  daerah  operasional  yang berbeda akan menyebabkan beberapa perubahan  desain  dan  instalasi  permesinan serta    perlengkapan  yang  berbeda.  Daerah operasi  kapal  dapat  saja  dipaksakan  dengan berbagai alasan, namun hal ini akan menimbulkan konsekuensi jika dianalisa menurut cost-benefit-analysis . Perbedaan mendasar  dimungkinkan  akan  timbul  seperti biaya  operasional  kapal  menjadi  lebih  besar walaupun  bentuk  dan  spesifikasi  teknis  kapal itu sama [10]; [11].
Oleh  karena  itu  pembelian  kapal  bekas seharusnya mempertimbangkan faktor-faktor yang sangat berpengaruh dalam penilaian harga. Faktor ini  merupakan  variabel  yang  digunakan  dalam studi permodelan ini [12]:
• Suku cadang permesinan dan  ketersedian suku cadang  baik  di  daerah  area  operasional  lokal dan regional bahkan dukungan internasional.
• Pelayanan  jasa  perusahaan  spesialis  peralatan dan permesinan ( Service company for specialist equipment and machinery ).
• Ketersediaan  galangan  kapal  baik  untuk normal docking ataupun emergency docking .
• Kualitas  bahan  bakar  dan  minyak  pelumas serta  pengaruhnya  terhadap  kinerja  mesin induk dan bantu.
• Dengan  berkembangnya  teknologi monitoring and  control ,  maka  teknologi  kontrol  otomatis perlu dikaji untuk antisipasi masa depan.
• Akses  dan  kemudahan  untuk  melakukan bongkar-pasang peralatan dan permesinan
• Crane and repair pier facility untuk perbaikan terapung.
• Logistic  support untuk  mendatangkan spare parts and service Specialist Company .

## 2. METODE
Urutan  studi  ini  diawali  dengan  identifikasi variabel  pemodelan  statistik  yang  akan  dianalisa. Selanjutnya  langkah  penyelesaian  model  harga kapal  tanker  bekas  ini  dapat  dijelaskan  sebagai berikut:

## 2.1. Indentifikasi Variabel
Variabel yang akan digunakan untuk mengestimasi  harga  kapal  tanker  bekas  adalah umur  dan  DWT  ( Dead  Weight ).  Umumnya semakin  tua  umur  sebuah  kapal,  harganya  akan turun,  dan  sebaliknya  semakin  besar  DWT  nya maka semakin  tinggi harganya. Namun demikian, pembelian  kapal  tanker  bekas  sangat  dipengaruhi pula oleh pertimbangan faktor kualitatif: kelompok negara/negara asal kapal bekas dibangun  (dalam  hal  ini  galangan  dari  negara- negara  yang  memiliki  reputasi  baik  dalam membangun kapal dan ketat tidaknya pengawasan biro  klasifikasi),  dan  kondisi  sertifikat  klas  kapal masih berlaku atau  tidak. Dengan demikian  harga kapal  tanker  bekas  dapat  diekspresikan  ke  dalam bentuk  model  fungsi  (umur,  DWT,  dan  negara asal pembangun).

## 2.2. Pengumpulan Data
Data ukuran kapal tanker bekas yang tersedia sangat  bervariasi  dan  terbagi  menjadi  beberapa kelas ukuran. Ukuran kapal tanker terbagi menjadi beberapa  kelas  sesuai  ukuran  utama.  Kelas  yang dimaksud  meliputi: ULCC,  VLCC,  Aframax, Panamax,  Suezmax,  Capesize,  Malaccamax, Handysize dan Minibulker .  Pengelompokan  ini didasarkan pada bisa tidaknya melewati kanal dan selat  yang  ada  dunia.  Terusan  dan  selat  yang
dimaksud adalah: terusan Suez, kanal Panama dan selat Malaka. Hal ini sangat berpengaruh terhadap kapasitas  dan  daerah  /  radius  pelayaran  kapal tanker tersebut. Klasifikasi kapal tanker berdasarkan  ukurannya  dapat  dijelaskan  pada Tabel 1.
Tabel 1. Klasifikasi ukuran kapal tanker. [13] Tankers – class Cargo (DWT) Minibulker <10,000 Handysize 10,000 – 50,000 Panamax 65,000 – 80,000 Aframax Max 79,999 Suezmax 120,000 – 200,000 Capesize 100,000 –180,000 VLCC 200,000 – 299,999 ULCC 300,000 – 500,000
Sehubungan  dengan  kondisi  di  Indonesia, data  ukuran  kapal  tanker  di  titik  beratkan  pada kelas Minibulker dan Handysize . Tanker Handysize dipilih  sebagai  objek  penulisan  karena pertimbangan  aksesibilitas  ke  semua  terminal pelabuhan  yang  ada  di  dunia  termasuk  pelabuhan yang  ada  di  Indonesia.  Sedangkan  kelas Minibulker sangat  cocok  untuk  perairan  pantai dan  sangat  sesuai  jika  dipakai  di  perairan Indonesia.
Pengambilan  data  kapal  tanker  bekas didasarkan  pada  umur  ekonomis  kapal  tanker yaitu  berkisar  antara  5–25  tahun  yang  didapatkan melalui data online sampai tahun 2017. Data kapal yang  dikumpulkan  merupakan  kapal single classification atau dual–classification dengan sertifikat  masih  berlaku  [3].  Biro  klasifikasi  yang dimaksud  antara  lain: Bureau  Veritas (BV- France), China  Classification  Society (CCS- China), Det  Norske  Veritas  Classification (DnV- Norway), Germanischer  Lloyd (GL-Germany), Korean  Register  of  Shipping (KRS-Korea), Lloyd's  Register  of  Shipping (LR-UK), Nippon Kaiji Kyokai (NK-Japan) [14]
Galangan asal pembuat kapal dikelompokkan berdasarkan  kelompok  regional  negara/negara sebagai  berikut:  1).  Kelompok  Eropa  (Belgia, Kroasia,  Denmark,  Finlandia,  Prancis,  Jerman, Yunani,  Italia,  Belanda,  Norwegia,  Polandia, Portugal,  Rumania,  Slovakia,  Spanyol,  Swiss, Turki,  Inggris  Raya  (UK)),  2). Jepang,  3).  Korea, 4).  China,  dan  5).  Asia  Tenggara  (Filipina, Singapura,  Malaysia,  Vietnam  dan  Indonesia). Pengelompokan  ini  didasarkan  pada  nilai  harga kapal  tanker  bekas  rata-rata  yang  hampir  sama untuk  setiap  kelompok  negara/negara  dengan berbagai ukuran; dan kelima kelompok negara ini
memiliki perbedaan rata-rata harga yang signifikan untuk dibandingkan.
Di  samping  itu  beberapa  pedoman  yang digunakan  dalam  pengumpulan  data  kapal  pada paper  ini  adalah  berdasarkan  teori  statistik menurut  [15].  Berdasarkan  pedoman  tersebut maka  data-data  harga  dioleh  secara  lebih  rinci dengan langkah sebagai berikut:
a) Harga  kapal  bekas  didata  dengan  unit  harga yang  sama.  Dalam  hal  ini,  data  harga  kapal tanker  bekas  yang  digunakan  adalah  dalam satuan  US$,  jika  data  harga  dalam  mata  uang lain maka dikonversi menjadi US$.
b) Organisasi / lembaga ataupun perorangan yang mempublikasikan  data  kapal  tanker  bekas harus  diperhatikan  tingkat  kepercayaannya.
Data-data  harga  kapal  bekas  diperoleh  dari penyedia  data  kapal  bekas  yang  sudah  lama dan  terpercaya,  misalnya:  CW.  Kellock  &  Co Ltd,  salah  satu  pialang  internasional  untuk penjualan  dan  pembelian  semua  jenis  kapal laut,  dan  beroperasi  dari  kota  London, didirikan  pada  tahun  1820  dan  diakui  secara internasional.
c) Pengumpulan  informasi  secara  rinci  terkait data kapal tanker bekas yang telah dikumpulkan  melalui  transaksi  data  hasil penjualan  kapal  secara  online.  Pengumpulan data  rinci  ini  misalkan  kondisi  kapal  secara fisik,  kondisi  permesinan  dan outfitting serta daerah  pelayarannya.  Hal  ini  dilakukan  untuk memudahkan proses analisa data.
Berdasarkan  teori  statistik,  untuk  melakukan studi  pemodelan,  maka  diperlukan  beberapa pertimbangan  faktor  yang  disesuaikan  dengan variabel kapal tanker bekas, di antaranya:
• Faktor Kuantitatif Faktor  kuantitatif  jika  diselaraskan  dengan spesifikasi  kapal  meliputi:  tonage,  dimensi, kapasitas, kecepatan, fasilitas cargo handling /kapasitas  pompa,  dan  pemenuhan dengan peraturan terbaru ( double–hull tanker ).
Selain  itu    juga  wajib  mempertimbangkan umur  kapal  dan  jadwal special  survey berikutnya  dilakukan.  Faktor  ini  digunakan untuk membandingan secara kuantitatif langsung  terhadap  kapal  lain.  Berdasarkan metode  penilaian  faktor  kuantitatif,  umumnya dapat disimpulkan bahwa: kapal tanker ukuran lebih  besar  dan  lebih  muda  umurnya diasumsikan  bernilai  lebih  mahal.  Namun demikian  jika  faktor  ini  berdiri  sendiri,  nilai yang  diperoleh  belum  dapat  mencerminkan nilai pasar sesungguhnya [16].
• Faktor Kualitatif Beberapa faktor kualitatif yang mempengaruhi harga sebuah kapal tanker  antara lain: reputasi galangan  kapal,  bendera  kapal,  dan  biro klasifikasi  yang  digunakan.  Hal  tersebut memiliki  efek  yang  signifikan  terhadap  harga kapal  bekas.  Hal  ini  sangat  berdampak terhadap kepercayaan pembeli sehingga berpengaruh  pada  nilai  kapal  tanker  bekas. Variabel kualitatif akan menentukan kecenderungan  untuk  membeli  kapal  bekas. Dengan  demikian  penilai  membuat  tabulasi data  di  antaranya:  kelompok  negara/  negara pembangun, operator, life time , dan nilai pasar kapal bekas [17].
• Faktor Khusus Beberapa  faktor  khusus  yang  mempengaruhi harga  sebuah  kapal  tanker  bekas  di  antaranya adalah: kondisi visual kapal, sejarah pemakaian,  sejarah  perawatan,  rute  pelayaran kapal, dan data  kecelakaan. Faktor spesifik ini akan dapat dipakai sebagai bahan pertimbangan untuk menentukan apakah  kapal bekas  tersebut  bernilai  tinggi  atau  rendah berdasarkan faktor khusus tersebut. [18].

## 2.3. Analisa Regresi
Analisa  regresi  merupakan  sebuah  analisa untuk  mencari  pengaruh  suatu  variabel  terhadap variabel  yang  lain.  Hasil  analisa  regresi  berupa persamaan  yang  memuat  fungsi  variabel  respon ( dependen )  dengan  menggunakan  satu  atau  lebih variabel  prediktor  ( independen ).  Dalam  model regresi dengan variabel bebas lebih dari satu maka antar  variabel  bebas  tersebut  tidak  dibolehkan saling  berkorelasi.  Asumsi  ini  dinamakan  asumsi multikolinearitas .  Bila  asumsi  tersebut  tidak memenuhi  maka  model  yang  ada  tidak  dapat digunakan  untuk  menaksir  harga  sebuah  kapal bekas.  Pengujian  ini  dilakukan  dengan  melihat nilai VIF  ( Variance Inflation Factor ) dimana bila nilai  VIF  lebih  dari  10  maka  dikatakan  terjadi multikolinearitas .
Analisa  ini  bertujuan  untuk  mendapatkan hubungan  antara  respon  harga  kapal  tanker  bekas terhadap  prediktornya  (DWT  dan  umur)  pada kelompok  negara  pembuat  kapal  sebagaimana dijelaskan  sebelumnya.  Bentuk  umum  model regresi serentak seperti pada Persamaan 1.
𝑙𝑛( 𝑦) = 𝛽 0 + 𝛽 1 𝑙𝑛( 𝑥 1 ) + 𝛽 2 (𝑥 2 ) 2 + 𝜀 (1)
dimana  y  adalah  harga  kapal  (US$), 𝑥 1 adalah umur  (tahun), 𝑥 2 adalah  DWT  (ton)  dan 𝛽 0 , 𝛽 1 , 𝛽 2 , 𝜀 adalah konstanta.
Hasil regresi berdasarkan pemodelan statistik terhadap  harga  kapal  tanker  bekas,  seperti  pada persamaan (1), masih perlu dilakukan beberapa uji lagi, yaitu:
a. Uji Serentak
Koefesian  regresi  diuji  secara  serentak  dengan menggunakan  ANOVA.  Untuk  mengetahui apakah koefisien yang ada dalam model secara serentak  (bersama)  signifikan  atau  tidak terhadap model dengan α = 0,05 digunakan uji F [19].
Hipotesisnya adalah : H 0 : β 0 = β 1 = β 2 = 0 (model tidak signifikan) H 1 :  paling  tidak  ada  satu  dari β ≠  0 (model signifikan)
Di mana  i = 0, 1, 2 adalah contoh uji salah satu permodelan.  Kesimpulan  yang  diambil  adalah H 0 ditolak jika P -value <  atau F hit > F  (p,n-p-1) . Nilai P -value didapat pada tabel ANOVA .
H o : Hipotesis Nol H 1 : Hipotesis Alternatif P -value : Besarnya peluang α : Batas kesalahan maksimal F hit : F hasil perhitungan
F  (p,n-p-1)
: F pada tabel ANOVA
b. Uji Individu Uji  individu  digunakan  untuk  menguji  apakah koefesien  regresi β 0 , β 1 dan β 2 secara  individu mempunyai  pengaruh  yang  signifikan  atau tidak  bagi  variabel  y  pada  model  regresi. Pengujian dilakukan dengan uji T atau P-value dengan taraf nyata α = 0,05.
H 0 : β 1 = 0 (koefisien regresi tidak signifikan) H 1 : β 1 ≠ 0 (koefisien regresi signifikan),
Dimana i = 0,1,2, dst.
Hasil uji akan menolak H 0 (hipotesis awal) jika P -value <  α. Jika  memakai  uji  T  dengan  derajat bebas  n-p-1  maka H 0 akan  ditolak  jika T hit > T tabel = T (1-α/2,n-p-1) [20]
P -value : Besarnya peluang α : Batas kesalahan maksimal T hit : T hasil perhitungan T tabel =  T (1-α/2,n-p-1) : nilai T pada tabel
c. Uji Asumsi Normalitas
Uji Normalitas dimaksudkan untuk mengetahui apakah  suatu  data  yang  diteliti  berdistribusi normal  atau  tidak.  Uji  Kolmogorov  Smirnov merupakan  suatu  tes Goodness  of  fit ,  artinya tingkat kesesuaian antara distribusi serangkaian harga  sampel  (data  observasi)  dengan  suatu distribusi teoritis. Uji ini mencakup perhitungan  distribusi  frekuensi  kumulatif yang  akan  terjadi  di  bawah  distribusi
teoritisnya,  serta  membandingkan  distribusi frekuensi  itu  dengan  distribusi  komulatif  hasil data  observasi.  Pengujian  kenormalan  residual untuk yaitu:
H 0 : residual berdistribusi normal H 1 : residual tidak berdistribusi normal Statistik uji Kolmogorov Smirnov adalah :
D hit = ) ( ) ( sup x S x F n o x  (2)
dimana S n (x i ) = i/n F 0 (x) merupakan  suatu  fungsi Cumulative
Distribution Frequency
(CDF) yang
sepenuhnya  ditentukan,  yaitu  CDF  teoritis dibawah H 0 .  Sedangkan S n (x) merupakan  CDF yang  diobservasi  dari  suatu  sampel  random dengan  N  observasi.  Pengambilan  keputusan H 0 ditolak  pada  taraf  nyata  α  jika  D hit >  D tabel atau P-value < α.
d. Uji Asumsi Heteroscedasticity Uji heteroscedasticity bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi terjadi ketidaksamaan  ragam  dari  residual  satu  data dengan  yang  lain.  Gejala varians yang  tidak sama  ini  disebut heteroscedasticity ,  sedangkan adanya  gejala  varians  residual  yang  sama  dari satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain disebut  dengan homoscedasticity .  Cara  untuk menguji heteroscedasticity ini  adalah  dengan melihat  penyebaran  dari  varians  residual melalui plot antara e i (residual) dan ŷ i (variabel bebas)  atau  dengan  uji Glejser yaitu  dengan meregresikan  nilai  absolut  residual  analisis regresi  dengan  nilai  variabel  bebas  regresi. Apabila P -value koefisien  regresi  antara  nilai absolut  residual  dengan  nilai  variabel  bebas regresi  signifikan yaitu lebih  kecil dari    maka persamaan regresi tersebut mengandung heteroscedasticity sedangkan sebaliknya disebut homoscedasticity .
e. Koefisien Determinasi
Koefisien Determinasi (R 2 ) yang menunjukkan bagian dari varian total  juga ikut dihitung. Jika nilai  R 2 semakin  mendekati  nilai  1,  maka pemodelan  regresi  dapat  dikatakan  hampir mendekati  populasi  harga  kapal  bekas  sesuai dengan  variabel-variabelnya  dan  dengan  ini jumlah sampel data telah memenuhi [21].

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Rekapitulasi  jumlah  kapal  yang  dijadikan sampel  pada  masing-masing  kelompok  negara dapat  disimak  pada  Tabel  2,  dengan  data  ukuran kapal  mulai  dari  1000  DWT  sampai  dengan  ≤
50.000  DWT  dan  rentang  harga  terendah  dan tertinggi.  Detail  dari  data  kapal  masing-masing berdasarkan  ukuran  DWT,  umur  (rentang  5-25 tahun), dan harga kapal tidak dicantumkan, namun sejumlah  data  kapal  yang  terkumpul  merupakan
data  dengan  distribusi  normal.  Berdasarkan  detail data dari masing-masing sejumlah kapal, dilakukan  analisa  korelasi  variabel  baik  individu maupun  serentak  dimana  didapatkan  bentuk korelasi linier, kuadratik dan logaritmik.
Tabel 2. Rekapitulasi Data Sampel Kapal Tanker Bekas [14]
No Negara Asal Jumlah kapal (Buah) DWT (ton) Harga (USD x 1000) Terendah Tertinggi Terendah Tertinggi 1 Grup Eropa 198 1.168 47.288 600 52.000 2 Jepang 277 1.200 48.700 1.050 56.000 3 Korea 203 1.000 49.700 580 59.000 4 China 124 2.000 46.000 920 50.000 5 Grup Asia Tenggara (Termasuk Indonesia) 152 1.107 44.646 650 49.000

## 3.1. Analisis Korelasi variabel
Sebelum menganalisa antara variabel respons harga kapal tanker bekas dengan dua prediktornya (umur dan DWT) secara langsung, terlebih dahulu dilakukan  analisa  respon  terhadap  masing-masing prediktornya untuk mengetahui bentuk korelasinya. Sebelum prosedur perhitungan koefisien  regresi  serentak,  langkah  ini  perlu dilakukan agar diperoleh model yang lebih akurat [22].
umur h a rg a 25 20 15 10 5 35000000 30000000 25000000 20000000 15000000 10000000 5000000 0 S 806070 R-Sq 99.1% R-Sq(adj) 99.0% Fitted Line Plot harga =  47523139 - 3663248 umur + 76877 umur**2
Gambar 2. Hubungan antara umur dan harga kelas
Minibulker kelompok negara Jepang
dwt h a rg a 9000 8000 7000 6000 5000 4000 3000 2000 1000 0 4000000 3000000 2000000 1000000 0 S 224466 R-Sq 96.7% R-Sq(adj) 96.3% Fitted Line Plot harga =  - 9982649 + 3400043 logten(dwt)
Gambar 3. Hubungan antara DWT dengan harga kelas Minibulker kelompok negara Jepang
Gambar  2  dan  Gambar  3  merupakan  salah satu  grafik  hasil  analisa  korelasi  variabel  (umur dan  DWT  dengan  harga)  pada  sampel  data  kapal yang  tersebar  di  kelompok  negara  Jepang  pada kelas Minibulker .  Seperti  telah  dijelaskan  bahwa data  kapal  yang  digunakan  adalah  sejumlah  unit kapal dengan ukuran dan harga yang dikelompokkan  pada  masing-masing  kelompok negara, dimana data ini terdistribusi normal.
Berdasarkan grafik pada Gambar 2 didapatkan  hubungan  antara  respon  umur  dengan harga  memiliki  hubungan  faktor  determinan  R 2 = 0.99%.  F α (1,16) =  4,494  dan  P -value <  α,  hal  ini menunjukan koefisien regresi berpengaruh terhadap  model.  Asumsi  residual  normalitas  yang memiliki  P -value >  0,15. Dengan  demikian  dapat disimpulkan bahwa hubungan antara umur dengan harga  kapal  tanker  bekas  mempunyai  hubungan kuadratik.  Dengan  persyaratan  analisa  statistik yang  sama  seperti  halnya  hubungan  kuadratik, maka  hubungan  yang  terjadi  antara  DWT  dengan harga adalah logaritmik.

## 3.2. Hasil Regresi Permodelan
Setelah mengetahui hubungan respon dengan masing-masing prediktornya, maka ketiga variabel  tersebut  ditransformasikan  menjadi y , x 1 dan x 2 dalam  grafik  regresi  3-D  pada  masing- masing kelompok negara asal pembuat. Gambar 4 merupakan  salah  satu  contoh  grafik  regresi  3-D pada  kapal  kelas Minibulker pada  kelompok negara Jepang.
Gambar 4.  Plot regresi 3-D antara DWT, umur dan harga kapal produksi Jepang pada kelas Minibulker
Selanjutnya  grafik  pada  Gambar  4  dianalisa dengan  menggunakan  bantuan  Software Minitab sehingga  diperoleh  persamaan  model  matematis sesuai  Persamaan  3  untuk  kelompok  kapal  kelas Minibulker sebagai berikut:
y = 7.62 − 0.0033( x 1 ) 2 +1.04 ln( x 2 )           (3)
Dimana:
y = harga (USD);
x 1 = umur kapal (tahun); x 2 = DWT (ton)
Untuk  membuktikan  bahwa  Persamaan  3  ini signifikan  dan  sensitif,  maka  perlu  dilakukan beberapa uji. Uji yang pertama adalah uji individu (uji T), dimana model persamaan untuk kelompok negara  Jepang  pada  kelas Mini  Bulker memiliki nilai  P -value yang  kurang  dari  0,05  dan  T tabel = 1,973. Sehingga disimpulkan bahwa pada persamaan  tersebut  koefisien β 0 ,  β 1 dan β 2 sangat signifikan  berpengaruh  pada  luaran  persamaan model matematis.
Uji  berikutnya  adalah  uji  F  (uji  serentak) dimana didapatkan F hit = 2,314 yang lebih dari F α (2,183) = 3,892. Dengan demikian dapat disimpulkan
H 0 ditolak,  yaitu  menolak  hipotesis  awal  dan menerima hipotesis alternatifnya atau dengan kata lain koefisien regresi secara serentak berpengaruh signifikan  pada  permodelan  untuk  kelompok negara Jepang kelas Minibulker .
Uji  yang  ketiga  adalah  uji  Normalitas residual  P -value >  0,05  (5%)  dimana  pada permodelan persamaan untuk kelompok negara ini diperoleh  nilai    P -value >  0,150  atau  residual berdistribusi  normal  dan  dapat  diterima  dan  tidak terjadi heterodeskesidas .  Pada  uji  koefisien determinasi,  pemodelan  untuk  kelompok  ini memiliki  koefisien  determinansi  96.2%  yang hampir mendekati nilai 100%, sehingga memenuhi.
Langkah  regresi  dan  beberapa  uji  dilakukan untuk  semua  data  terkait  kapal  tanker  bekas ukuran Minibulker dan Handysize dengan beberapa variasi kelompok negara asal pembangun  kapal  bekas  untuk  didapatkan pemodelan matematis lainnya sebagaimana dijelaskan pada hasil pemodelan.

## 3.3. Hasil Permodelan
Berdasarkan  hasil  regresi  pada  semua  data kapal  tanker  bekas  berdasarkan  kelompok  negara asal  pembuat,  maka  didapatkan  model  matematis untuk kelas Minibulker dan Handysize sebagaimana  tercantum  pada  Tabel  3 . Hasil pemodelan  ini  dapat  menentukan  prediksi  harga kapal  tanker  bekas  berdasarkan  kelompok negaranya  pada  batasan  ukuran  sesuai  pada  data sampel  kapal.  Berdasarkan  pemodelan,  kemudian didapatkan selisih perbedaan harga untuk masing- masing  kelompok  negara  berdasarkan  ukuran kapal  dan  umur  kapal.  Dengan  pemodelan matematis  sesuai  dengan  Tabel  3,  maka  calon pembeli  akan  dengan  mudah  memprediksi  harga dasar dari kapal tanker bekas.
Tabel 3. Hasil pemodelan kapal tanker bekas ( Minibulker dan Handysize ) Negara Asal Model Persamaan Japan* M Ln(y) = 7.62-0.0033(x 1 ) 2 +1.04ln(x 2 ) Japan* H Ln(y) = 14.1-0.00277(x 1 ) 2 +0.317ln(x 2 ) #Eropa* M Ln(y) = 8.09-0.00266(x 1 ) 2 +0.956ln(x 2 ) #Eropa* H Ln(y) = 14.6-0.00274(x 1 ) 2 +0.285ln(x 2 ) Korea* M
Ln(y) = 7.69-0.00271(x 1 ) 2 +0.988ln(x 2 ) Korea* H
Ln(y) = 12.1-0.00314(x 1 ) 2 +0.530ln(x 2 ) AsTeng* M
Ln(y) = 6.68-0.00201(x 1 ) 2 +1.051ln(x 2 ) AsTeng* H
Ln(y) = 13.4-0.00256(x 1 ) 2 +0.389ln(x 2 ) China* M
Ln(y) = 5.61-0.0022(x 1 ) 2 +1.18ln(x 2 ) China* H Ln(y) = 14.1-0.00298(x 1 ) 2 +0.318ln(x 2 )
Keterangan : #Eropa  : Perwakilan beberapa negara-negara AsTeng : beberapa negara-negara di Asia Tenggara termasuk Indonesia M : Minibulker H : Handysizes x 1 : Umur kapal tanker (tahun) x 2 : DWT kapal tanker (ton)
y : Harga kapal (USD)

## 3.4. Pembahasan Perbedaan Harga Kapal
Berdasarkan  hasil  pemodelan  seperti  tertera pada  Tabel  3,  maka  didapatkan  perbandingan harga  kapal  tanker  bekas  pada  kelas Minibulker dan Handysize pada  masing-masing  kelompok negara. Kemudian hasil perbedaan ini dibahas dan dianalisa  berdasarkan  faktor-faktor  kualitatif  dan kuantitatif sebagaimana dijelaskan sebelumnya.
Secara sekilas  terlihat bahwa pada kelompok Minibulker (Gambar  4)  kelompok  Eropa  dan Jepang  menduduki  2  kelompok  negara  dengan harga kapal tanker bekas tertinggi dan relatif sama dengan  nilai  sekitar  US$  5  juta,  sebaliknya kelompok  China  dan  kelompok  negara  di  Asia Tenggara  (termasuk  Indonesia),  dengan  harga kapal  bekas  relatif  sama  pada  nilai  sedikit  di  atas US$  3,5  juta,  menduduki  2  kelompok  terendah dari  kelima  kelompok.  Harga  kapal  tanker  bekas buatan  kelompok  Korea  berada  di  tengah-tengah antara  dua  kelompok  tertinggi  dan  terendah dengan nilai sekitar US$ 4,3 juta.

## Gambar 4. Perbandingan harga kapal tanker bekas kelas Minibulker
Jika  dibuat  prosentase,  maka  jika  kelompok negara  Asia  Tenggara  (termasuk  Indonesia) dijadikan  sebagai  acuan  untuk  harga  kapal  tanker bekas  pada  kelas Minibulker ,  maka  Group  Eropa dan  Jepang  jauh  lebih  mahal  sebesar  39,0%  dan 40,6%  berturut-turut,  disusul  Korea  dengan perbedaan  signifikan  sebesar  21.0%  lebih  besar. Harga  kapal  bekas  pada  kelompok  China  relatif sama  dengan  kelompok  negara  Asia  Tenggara
(termasuk  Indonesia),  dengan  selisih  perbedaan sangat kecil sebesar 0.5%.
Secara  kontras,  trend  perbedaan  harga  pada kelas Minibulker sangat  berbeda  dengan  trend pada kelas Handysize (Gambar 5). Jepang dimana merupakan  kelompok  dengan  harga  kapal  tanker bekas  tertinggi  pada  kelas Minibulker ,  pada  kelas Handysize menjadi  kelompok  negara  dengan harga  kapal  bekas  paling  rendah  bersama  China dengan  nilai  sedikit  di  bawah  US$  25  juta. Kelompok  Asia  Tenggara  (termasuk  Indonesia), pada kelas ukuran ini, memiliki harga sedikit lebih tinggi  dibandingkan  Jepang  dan  China  pada  nilai sekitar  US$  26,0  juta,  namun  masih  di  bawah Korea  yang  mencapai  nilai  US$  27,8  juta. Kelompok  Eropa  tetap  menduduki  nilai  paling tinggi  dibandingkan  ke  empat  kelompok  lainnya dengan nilai sekitar USD 29,5 juta.
Sebagaimana  pada  kelas Minibulker ,  jika kelompok  Asia  Tenggara  (termasuk  Indonesia) dijadikan  sebagai benchmark ,  maka  prosentase selisih  harga  kapal  tanker  bekas  pada  kelas Handysize untuk  kelompok  Eropa  adalah  13,7% disusul  Korea  sebesar  7,2%  lebih  mahal. Sebaliknya,  Jepang  dan  China  lebih  murah  4,9% dan 5,9% berturut-turut pada kelas ini.

## Gambar 5. Perbandingan harga kapal antar negara pada kelas Handysize
Harga  kapal  tanker  bekas  ditentukan  oleh beberapa faktor kondisi kapal seperti umur, DWT, kondisi  kapal  saat  ini,  historis  pemakaian, permintaan dan penawaran.  Faktor-faktor tersebut menjadi  pengaruh  yang  membuat  harga  kapal tanker bekas diberbagai kelompok negara berbeda.  Umur  kapal  berhubungan  dengan  harga kapal secara logaritmik dimana semakin tua umur kapal  harganya  semakin  rendah  dan  berhubungan secara logaritmik; sedangkan DWT kapal berhubungan  secara  kuadratik  dimana  semakin besar  ukuran  DWT  maka  harga  kapal  semakin mahal dengan hubungan secara kuadratik. Rekam pemakaian,  nilai  permintaan  dan  penawaran  juga menjadi  pengaruh  besar  terhadap  harga  kapal
$- $1 $2 $3 $4 $5 G roup E ropa Jepa ng
Kor ea C hi na G roup A si a
Te ngg ar a
(te rma suk Indo nes ia) H ar ga d ala m ju ta an Negara $- $5 $10 $15 $20 $25 $30 $35 G roup E ropa Jepa ng Kor ea C hi na G roup A si a Te ngg ar a
(te rma suk Indo nes ia) H ar ga d ala m ju ta an KELOMPOK Negara
bekas.  Sejarah  perbaikan  dan  perawatan  kapal serta  jenis  dan  frekuensi  kerusakan  yang  terjadi menjadi  pertimbangan  tertentu  dalam  harga, sedangkan  hukum  ekonomi  ( supply  and  demand ) juga berlaku pada jual-beli kapal bekas.
Selain  itu  faktor  kualitatif  seperti  reputasi kelompok  negara  asal  galangan  pembuat  dan klasifikasi  juga  dapat  mempengaruhi  harga  kapal tanker  bekas,  dimana  ada  anggapan  bahwa  kapal buatan kelompok Eropa, Jepang, dan Korea masih lebih  baik  dan  lebih  tahan  lama  daripada  buatan kelompok  negara  di  Asia  Tenggara  (termasuk Indonesia)  dan  China.  Hal  tersebut  dapat mempengaruhi  faktor  kuantitatif,  seperti  jumlah permintaan  kapal  bekas  pada  ketiga  kelompok negara  tersebut  menjadi  tinggi  dan  harga  pasaran menjadi  tinggi  pula.  Sedangkan  harga  kapal tanker  bekas  dari  kelompok  Asia  Tenggara (termasuk Indonesia)  dan  China  dianggap cenderung lebih murah karena kondisi sebaliknya.
Pada  kelas Minibulker ,  harga  kapal  tanker bekas  dari  kelompok  Asia  Tenggara  (termasuk Indonesia)  dan  China  cenderung  lebih  murah karena  kondisi  kapal  sub-standar  (kapal  yang dilihat  secara  fisik,  operasional,  dan  aktivitas ABK  tidak  memenuhi  standar  dasar  dari kelaiklautan dan perlindungan terhadap lingkungan  laut).  Kapal  ini  juga  disebut  sebagai kapal dengan pengawasan Port State Control yang rendah.  Contoh  kondisi  kapal  sub-standard  antara lain:  tutup  palka  yang  bocor,  ruang  muat  yang kotor dan berkarat, crane yang rusak, dan efisiensi mesin  yang  sudah  turun  drastis  (tidak  mampu mendorong kapal secara efisien). Secara operasional, kapal-kapal ini sudah tidak memperhatikan  keselamatan,  polusi,  dan  kondisi kerja.  Kapal-kapal  kelompok  ini  juga  dianggap setara  dengan  kapal  non-klas  (kapal  yang  pernah diklaskan atau klas namun masa berlakunya habis) pada tingkat harganya.
Sebagai  ilustrasi,  Gambar  5  menunjukkan grafik perbandingan harga kapal bekas pada kelas Minibulker antara  kapal  klas  dan  kapal  non-klas. Secara  sekilas  terlihat  bahwa  semua  kapal  non- klas  relatif  lebih  murah  dibandingkan  kapal  kelas dengan  selisih  harga  antara  ±10%  sampai  dengan ±20%  pada  5  kelompok  DWT  yang  berbeda  (A, B,  C,  D,  E).  Kelompok  B  (DWT  3200an),  A (DWT 2500an), dan E (DWT 8200an) merupakan 3 kelompok dengan selisih harga tertinggi. Selisih harga  masing-masing  kapal  adalah  berturut-turut 19,29%,  18,5%,  dan  17,97%  lebih  murah dibandingkan  kapal  klas.  Sedangkan  kelompok  C (DWT  5000an)  dan  kelompok  D  (DWT  4500an) memiliki  selisih  harga  berturut-turut  12,24%  dan 10,25% lebih murah dibandingkan kapal klas.
Gambar 5.  Perbandingan kapal bekas Minibulker antara klas dan non-klas pada 5 kelompok ukuran DWT.
Hasil sebaliknya terjadi pada kelas Handysize, dimana  kapal-kapal  ini  cenderung digunakan  untuk  mendistribusikan  muatan  ke tempat yang lebih jauh antar negara dibandingkan kelas Minibulker. Kapal harus memenuhi peraturan  standar  internasional  yang  berlaku, sehingga  hal  ini  berdampak  pada  selisih  harga kapal  bekas  pada  5  kelompok  negara  yang  relatif tidak  terlalu  besar  jika  dibandingkan  selisih  pada kelas Minibulker. Terlihat pada analisa sebelumnya bahwa selisih harga pada kapal bekas Minibulker berada  pada  nilai  sekitar  40%  antara nilai  harga  terendah  dengan  tertinggi.  Sedangkan pada kelas Handsize, selisih terbesar hanya sekitar 19,7%,  yaitu  antara  China  dengan  Kelompok Eropa,  dimana  nilai  ini  sekitar  kurang  dari setengah dari selisih pada kelas Minibulker .

## 4. KESIMPULAN
Untuk  memperkirakan  harga  kapal  tanker bekas  dapat  digunakan  pemodelan  dengan pendekatan  metode  statistik  mencakup  variabel: umur, DWT dan parameter kelompok negara asal galangan  pembuat  kapal.  Terdapat  perbedaan harga  kapal  bekas  antara  kelompok  negara  asal pembuat  galangan  yang  satu  dengan  lainnya. Perbedaan  harga  terbesar  terdapat  pada  kelas Minibulker dimana  mencapai  sekitar  40%, sedangkan  pada  kelas Handysize selisih  terbesar pada  harga  kapal  hanya  sekitar  separo  dari  kelas Minibulker .
Pada  kelas Minibulker ,  jika  kelompok  Asia Tenggara  (termasuk  Indonesia)  dijadikan  acuan, maka  Grup  Eropa  dan  Jepang  jauh  lebih  mahal sebesar  sekitar  40%  disusul  Korea  21,0%  dan China  0.5%.  Sedangkan  pada  kelas Handysize dengan benchmark kelompok  negara  yang  sama, maka  Grup  Eropa  tetap  berada  pada  selisih tertinggi  sebesar  13,7%  diikuti  kelompok  Korea 7,2%.  Sebaliknya,  selisih  sekitar  5%  pada  harga kapal  tanker  bekas  untuk  kelas Handysize di Jepang  dan  China  lebih  murah  dibandingkan
dengan  kelompok  Asia  Tenggara  (termasuk Indonesia).

## UCAPAN TERIMA KASIH
Terima kasih saya sampaikan kepada seluruh kolega  di  Departemen  Teknik  Perkapalan,  FTK, ITS  yang  telah  memberikan  semangat  untuk menyelesaikan  artikel  ini.  Penghargaan  sebesar- besarnya  juga  saya  sampaikan  kepada  keluarga saya  yang  dengan  tulus  ikhlas  telah  mendorong penyelesaian penulisan ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Perpres  106,  ‘Perspres  no:106  Tahun 2015’,  Jakarta:  Sekretariat  Kepresidenan,
2015, pp. 1–4. [2] Permenhub
no: 4, PermenHub No_4_Tahun_2016.pdf . Jakarta: Kementrian Perhubungan Republik Indonesia, 2016. [3] N.  Wijnolst  and  T.  Wergeland, Shipping Innovation . 2009.
[4] M.  Kalouptsidi,  ‘Time  to  build  and fluctuations  in  bulk  shipping’, Am.  Econ. Rev. , 2014.
[5] E.  R.  Gultom,  ‘Merefungsi  Pengangkutan Laut  Indonesia  Melalui  Tol  Laut  Untuk Pembangunan  Ekonomi  Indonesia  Timur’, Develop , 2017.
[6] William Henry, ‘Newman, William Henry, (3 Feb. 1865–13 April 1947), Ship-Broker; Senior Partner of W. H. Newman and Son since 1927’, in Who Was Who , 2017.
[7] Sir John, ‘Burke, Sir John, (died 14 March 1922),  DL;  JP;  ship-broker’,  in Who  Was Who , 2018.
[8] R.  Greenwood  and  S.  G.  Hanson,  ‘Waves in ship prices and investment’, Q. J. Econ. ,
2015.
[9] A.  S.  Denisi  and  K.  R.  Murphy, ‘Performance  appraisal  and  performance management:  100  years  of  progress?’, J.
Appl. Psychol. , 2017.
[10] M. Roe, ‘Maritime economics’, J.  Transp. Geogr. , 2002.
[11] International Chamber of Shipping,
‘Shipping  and  World  Trade’, Overview  of the International Shipping Industry Shipping , 2017. .
[12] R.  Adland  and  S.  Koekebakker,  ‘Ship valuation  using  cross-sectional  sales  data: A  multivariate  non-parametric  approach’, Marit. Econ. Logist. , 2007.
[13] Maritime Connector, ‘Ship Sizes’, Maritime  Connector ,  2019.  [Online].
Available:
http://maritime- connector.com/wiki/ship-sizes/. [Accessed: 19-Apr-2019]. [14] Marine  Digital,  ‘Ship  Business  Center’, 2018. [Online]. Available: https://www.marinedigital.com/en/. [Accessed: 15-Mar-2018].
[15] M.  Kuncoro,  ‘Metode  Kuantitatif:  Teori dan  Aplikasi  untuk  Bisnis  dan  Ekonomi’, Yogyakarta: AMP YKPN, 2001.
[16] W.  Shi,  Z.  Yang,  and  K.  X.  Li,  ‘The impact  of  crude  oil  price  on  the  tanker market’, Marit. Policy Manag. , 2013.
[17] D.  V.  Lyridis,  P.  Zacharioudakis,  P. Mitrou,  and  A.  Mylonas,  ‘Forecasting tanker  market  using  artificial  neural networks’, Marit. Econ. Logist. , 2004.
[18] W.  Abouarghoub,  I.  Biefang-Frisancho Mariscal,  and  P.  Howells,  ‘Dynamic
Earnings  within  Tanker  Markets:  An Investigation of Exogenous and Endogenous  Structure  Breaks’, Am.  Int.  J. Contemp. Res. , 2012.
[19] J. D. Schwager and M. Etzkorn, ‘Introduction to Regression Analysis’, in A Complete  Guide  to  the  Futures  Market , 2017.
[20] V.  K.  Mutalik et  al. ,  ‘Quantitative estimation  of  activity  and  quality  for collections of functional genetic elements’,
Nat. Methods , 2013.
[21] J. W. Gooch,
‘Coefficient of Determination’,
in Encyclopedic Dictionary of Polymers , 2011. [22] G. M. Fitzmaurice, ‘Regression’,
Diagnostic Histopathology . 2016.