## ANALISA PENGARUH KESIAPAN SUPPLY BATUBARA
TERHADAP DEMURRAGE VESSEL , DI PT. INDOMINCO

## MANDIRI, BONTANG, KALIMANTAN TIMUR

## Sakdillah
Fakultas Teknik, Universitas Mulawarman Samarinda
Email :alkan1961@yahoo.com

## ABSTRACT
Demurrage  is  a  form  of  compensation  due  to  violation  of  the  time  of  loading  and unloading cargo and usually stated in the lease contract of cooperation. Demurrage can sometimes  cause  a  loss  in  the  seller  because  it  will  increase  the  total  cost  of transportation. In 2010 PT. Indominco Mandiri received a loss by the lack of supply of coal  to  reach  the  11  million  USD.  The  variable  is  used  as  an  object  of  research  is  the supply of coal and the actual rate of replenishment ships, supply of coal which is ready to sell the supply of coal production has an influence on the actual rate of replenishment ships. Analysis conducted to find the relationship and influence in this study using the Pearson product moment correlation analysis. The data used is the average of the actual supply of coal and ship loading rate in a year. The steps in the research is to determine the hypothesis  in  sentence form  and statistics and make a helper table. Once complete data  correlation  calculation,  obtained  r  =  0.674  and  the  relatively  strong,  diterminan coefficient  of  45.37%,  in  order  to  know  the  influence  of  the  coal  supply  to  the  actual charging rate is significant.
Keywords:  Demurrage,  Supply  Coal,  Rate  Actual  Charging  Boats,  Pearson  Product Moment Correlation

## 1. Pendahuluan
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  untuk  menghasilkan  sistem  alur  batubara  yang  baik dengan meminimalisir terjadinya demurrage akibat kekurangan supply batubara dengan melihat  korelasinya  serta  memperkirakan  faktor-faktor  yang  menjadi  penyebabnya. Ruang  lingkup  pembahasan  berkisar  pada  analisa  korelasi  antara supply batubara dengan  faktor  yang  menjadi  penentu demurrage yaitu rate aktual  pengisian  ke  kapal. Variabel  yang  digunakan  digunakan  dalam  penelitian  ada  dua  macam  variabel  yaitu supply batubara  (independen)  dan rate aktual  pengisian  (dependen).Kedua  variabel  ini memiliki  sifat  yang  saling  mempengaruhi  satu  dengan  lainnya.Satuan  yang  digunakan
dalam  kedua  variabel  ini  adalah  kilo  ton  (kton).Sedangkan  sampel  yang  digunakan untuk analisa data adalah 12 sampel, dan masing-masing sampel merupakan nilai rata- rata setiap bulan selama periode penelitian.

## 2. Tinjauan Pustaka
Menurut  Sugiyono  (2012),  dalam  melihat  hubungan  variabel  terhadap  obyek  yang diteliti  lebih  bersifat  sebab  dan  akibat,  sehingga  dalam  penelitian  ada  variabel independen dan dependen. Berdasarkan cara pengukuran maka variabel dapat dibedakan menjadi:
a. Variabel Laten
Variabel  laten  adalah  sebuah  variabel  bentukan  yang  dibentuk  melalui  indikator- indikator  yang  diamati  dalam  dunia  nyata.  Nama  lain  untuk  variabel  ini  adalah faktor, konstruk atau unobserved variable (Lie Liana, 2009).
b. Variabel Terukur
Variabel  terukur  adalah  variabel  yang  datanya  harus  dicari  melalui  penelitian lapangan,  misalnya  melalui  survei.  Nama  lain  untuk  variabel  ini  adalah observed variable , indicator variable , atau manifest variable (Lie Liana, 2009).
Berdasarkan  fungsi  variabel  dalam  hubungan  antar  variabel,  maka  macam-macam variabel dalam penelitian dapat dibedakan menjadi:
a. Variabel Independen
Variabel independen adalah variabel yang menjelaskan atau mempengaruhi variabel yang lain. Variabel  ini disebut pula variabel  yang diduga sebagai  sebab ( presumed cause  variable ).  Variabel  ini  juga  dapat  disebut  sebagai  variabel  yang  mendahului ( antecedent variable ).
b. Variabel Dependen
Variabel  dependen  adalah  variabel  yang  dijelaskan  atau  dipengaruhi  oleh  variabel independen.  Variabel  ini  disebut  juga  variabel  yang  diduga  sebagai  akibat ( presumed  effect  variable ).  Variabel  dependen  juga  dapat  disebut  sebagai  variabel konsekuensi ( consequent variable ).

## c. Variabel Moderating
Variabel moderating adalah  variabel  yang  dapat  memperkuat  atau  memperlemah hubungan langsung antara variabel independen dengan variabel dependen. Variabel moderating adalah  variabel  yang  mempunyai  pengaruh  terhadap  sifat  atau  arah hubungan  antar  variabel.  Sifat  atau  arah  hubungan  antara  variabel-variabel independen  dengan  variabel-variabel  dependen  kemungkinan  positif  atau  negatif tergantung  pada  variabel  moderating,  oleh  karena  itu  variabel moderating dinamakan pula sebagai contigency variable .
d. Variabel Intervening
Variabel intervening adalah variabel yang mempengaruhi hubungan antara variabel- variabel  independen  dengan  variabel-variabel  dependen  menjadi  hubungan  yang tidak  langsung.  Variabel intervening merupakan  variabel  yang  terletak  diantara variabel-variabel  independen dengan variabel-variabel  dependen, sehingga variabel independen tidak langsung menjelaskan atau mempengaruhi variabel dependen.

## 3. Hipotesis
Kata  hipotesis  berasal  dari  bahasa  Yunani  yang  mempunyai  dua  kata  “ hupo ” (sementara)  dan  “ thesis ”  (pernyataan  atau  teori).  Karena  hipotesis  merupakan pernyataan sementara yang masih lemah kebenarannya, maka perlu diuji kebenarannya. Kemudian  para  ahli  mentafsirkan  arti  hipotesis  adalah  sebagai  dugaan  terhadap hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih  (Kerlinger,  1973  dan  Tuckman,  1982). Selanjutnya Sudjana (1992) mengartikan hipotesis adalah asumsi atau dugaan mengenai suatu hal  yang dibuat untuk menjelaskan hal itu yang sering dituntut untuk melakukan pengecekannya.  Hal  ini  jelas  bahwa  Sudjana  mengatakan  asumsi  atau  dugaan  yang bersifat  umum,  sedangkan  Kerlinger  dan  Tuckman  lebih  khusus  lagi  mengenai  arti hipotesis menjadi dugaan antara dua variabel atau lebih.
Atas  dasar  definisi  di  atas,  sehingga  dapat  diartikan  bahwa  hipotesis  adalah  jawaban atau dugaan sementara yang harus diuji lagi kebenarannya.
Hipotesis  penelitian  adalah  hipotesis  kerja  (Hipotesis  alternatif  atau  H a atau  H 1 )  yaitu hipotesis yang dirumuskan untuk menjawab permasalahan dengan menggunakan teori- teori  yang  ada  hubungannya  (relevan)  dengan  masalah  penelitian  dan  belum berdasarkan fakta serta dukungan data yang nyata di lapangan. Hipotesis alternatif (H a ) dirumuskan dengan kalimat positif.
Secara  statistik  hipotesis  diartikan  sebagai  pernyataan  mengenai  keadaan  populasi (parameter) yang akan diuji kebenarannya berdasarkan data yang diperoleh dari sampel penelitian. Dengan demikian dalam perhitungan statistik yang diuji adalah hipotesis nol (H 0 ).
Jadi hipotesis nol adalah pernyataan tidak adanya hubungan, pengaruh, atau perbedaan antara parameter dengan statistik dan lawannya H a yang menyatakan adanya hubungan, pengaruh, atau perbedaan antara parameter dan statistik. Hipotesis nol (H 0 ) dirumuskan dengan kalimat negatif (Riduwan, 2009).
Ada dua macam Hipotesis diantaranya:
a. Hipotesis Alternatif (H a )
Hipotesis  alternatif  diberi  simbol  (H a )  disebut  juga  hipotesis  penelitian  atau hipotesis kerja (H 1 ). Pihak peneliti tidak menguji (H a ), sebab (H a ) adalah lawan (H 0 ). Hipotesis alternatif (H a ) hanya mengekspresikan keyakinan peneliti tentang ukuran- ukuran populasi.
b. Hipotesis Nihil (H 0 )
Waktu  menggunakan  pengujian  statistik  kita  selalu  bekerja  dengan  dua  hipotesis yaitu hipotesis nihil atau nol dan hipotesis alternatif. Hipotesis nihil dengan simbol (H 0 ) inilah sebenarnya yang diuji secara statistik dan merupakan pernyataan tentang parameter  yang  bertentangan  dengan  keyakinan  peneliti,  (H 0 )  sementara  waktu dipertahankan  benar-benar  hingga  pengujian  statistik  mendapatkan  bukti  yang menentang  atau  mendukungnya.  Apabila  dari  pengujian  statistik  diperoleh keputusan  yang  mendukung  atau  setuju  dengan  (H 0 ),  maka  dapat  dikatakan  (H 0 ) diterima.  Sebaliknya  jika  diperoleh  keputusan  yang  membelot  atau  bertentangan dengan keputusan (H 0 ), maka dapat diambil tindakan bahwa (H 0 ) ditolak.

## 4. Hasil dan Pembahasan
Menurut  Riduwan  (2009),  jenis  pengujian  hipotesis  terbagi  menjadi  dua  macam, diantaranya:
a. Hipotesis Direksional
Hipotesis  direksional  adalah  rumusan  hipotesis  yang  arahnya  sudah  jelas  atau disebut juga hipotesis langsung.
b. Hipotesis Non Direksional
Hipotesis  non  direksional  atau  disebut  juga  hipotesis  tidak  langsung,  adalah hipotesis  yang  tidak  menunjukkan  arah  tertentu.  Jika  rumusan  H a berbunyi: tidak sama  dengan (≠),  maka  sebaliknya  H 0 berbunyi  kalimat: sama  dengan (=). Pengujian ini menggunakan uji dua pihak ( two tailed test ).
Untuk hipotesis yang bersifat asosiatif dapat dicontohkan sebagai berikut:
Peneliti  menyatakan  bahwa  ada  hubungan  antara coal  supply dengan rate aktual pengisian  ( loading )  kapal  di  PT.  Indominco  Mandiri.  Atas  dasar  pernyataan  tersebut peneliti ingin membuktikannya.
Pembuktiannya berupa uraian kalimat dan model statistik seperti:
a. Hipotesis (H a dan H 0 ) dalam uraian kalimat.
- H a : Ada hubungan antara coal supply dengan rate aktual pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri.
- H 0 : Tidak ada hubungan antara coal supply dengan rate aktual pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri.
b. Hipotesis (H a dan H 0 ) dalam model statistik.
- H a : p ≠ 0
- H 0 : p = 0
Dibawah ini adalah contoh pengujian yang menggunakan uji dua pihak atau two tailed test.
Gambar1. Uji dua pihak
Kriteria pengujian dua pihak adalah:
Jika – t tabel ≤ t hitung ≤ + t tabel , maka H 0 diterima dan H a ditolak.
Distribusi  normal  merupakan  suatu  alat  statistik  yang  sangat  penting  untuk  menaksir dan  meramalkan  peristiwa-peristiwa  yang  lebih  luas.Distribusi  normal  disebut  juga dengan  distribusi  Gauss,  untuk  menghormati  Gauss  sebagai  penemu  persamaannya (1777-1855).Menurut  pandangan  ahli  statistik,  distribusi  variabel  pada  populasi mengikuti distribusi normal.
Distribusi  normal  pertama kali diperkenalkan oleh Abraham  DeMoivre (1733) sebagai pendekatan  distribusi  binomial  untuk n besar.Selanjutnya  dikembangkan  oleh  Pierre Simon  de  Laplace  dan  dikenal  dengan Teorema  Moivre  -  Laplace .Laplace menggunakan distribusi normal untuk analisis galat suatu eksperimen.
Diagram  pencar  atau  disebut  juga  dengan  diagram  titik  (diagram  sebaran)  adalah diagram  yang  menunjukkan  gugusan  titik-titik  setelah  garis  koordinat  sebagai penghubung dihapus. Biasanya diagram ini digunakan untuk menggambarkan titik data korelasi atau regresi yang terdiri dari variabel bebas dan variabel terikat.
Contoh diagram dibawah ini menunjukkan adanya hubungan variabel X dan Y.
Gambar 2.Hubungan linier positif (r = +1)
Gambar 3. Hubungan linier negatif (r = -1)
Gambar 4.Tidak ada hubungan ( r = 0)
Melalui  diagram  pencar  inilah  dapat  diperoleh  dua  macam  informasi,  yaitu  pola  dan persamaan  estimasi  mengenai  hubungan  dua  variabel  yang  diteliti.  Pola  hubungan antara  dua  variabel  tersebut  ditunjukkan  dari  gambar  atau  kurva  yang  diperoleh  dari kecenderungan  penyebaran  titik.  Sedangkan  persamaan  estimasi  yang  menunjukkan hubungan  kedua  variabel  tersebut  dapat  ditentukan  melalui  kurva  perkiraan  yang diperoleh dari sebaran titik tersebut (Algifari, 2000).
Uji Pearson Product Moment atau analisis korelasi digunakan untuk mencari hubungan variabel  bebas  (X)  dengan  variabel  terikat  (Y)  dan  data  berbentuk  interval  dan ratio (Riduwan, 2009). Rumus yang dikemukakan adalah:
r = } ) ( . }.{ ) ( . { ) ).( ( ) .( 2 2 2 2 Y Y n X X n Y X XY n          
dimana:
r = koefisien korelasi n = jumlah sampel
Korelasi PPM dilambangkan (r) dengan ketentuan nilai r tidak lebih dari harga (-1 < r < +1). Apabila r =  -1 artinya korelasi negatif sempurna, r = 0 artinya tidak  ada korelasi, dan  r  =  1  berarti  korelasinya  sempurna  positif  (sangat  kuat).  Sedangkan  harga  r  akan dikonsultasikan dengan tabel interpretasi nilai r sebagai berikut:
Tabel 1. Interpretasi Koefisien Korelasi Nilai r Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0.0 – 0.199 Sangat Rendah 0.20 – 0.399 Rendah 0.40 – 0.599 Cukup 0.60 – 0.799 Kuat 0.80 – 1.000 Sangat Kuat
Koefisien determinasi adalah salah satu nilai statistik yang digunakan untuk mengetahui apakah  ada  hubungan  pengaruh  antara  dua  variabel.  Nilai  koefisien  determinasi menunjukkan  persentase  variasi  nilai  variabel  dependen  yang  dapat  dijelaskan  oleh persamaan regresi yang dihasilkan (Algifari, 2000).
Menurut  Lukas  (2009),  koefisien  determinasi  menunjukkan  persentase  fluktuasi  atau variasi pada suatu variabel (Y) dapat dijelaskan atau disebabkan oleh variabel lain (X). Koefisien determinasi adalah koefisien korelasi yang dikuadratkan (r 2 ).
Untuk  menyatakan  besar  kecilnya  sumbangan  variabel  X  terhadap  Y  dapat  ditentukan dengan rumus koefisien determinan sebagai berikut:
KP = r 2 x 100%
dimana:
KP = besarnya koefisien penentu r = koefisien korelasi
Pengujian  ini  diadakan  dengan  melakukan  uji  t hitung ,  dimana  mencari  besarnya  t hitung yang  akan  dibandingkan  dengan  t tabel .  Pengujian  t hitung digunakan  untuk  mengetahui kualitas  keberartian  regresi  antara  tiap-tiap  variabel  bebas  (X)  terdapat  pengaruh  atau tidak terhadap variabel terikat (Y), rumus uji t hitung adalah sebagai berikut:
t hitung = 2 1 2 r n r  
dimana:
r = koefisien korelasi n = jumlah sampel r 2 = koefisien determinan
Adapun kaidah pengujiannya sebagai berikut:
- Jika t hitung > dari t tabel , maka signifikan (H 0 ditolak dan H a diterima)
- Jika t hitung < dari t tabel , maka tidak signifikan (H 0 diterima dan H a ditolak)
Dalam uji t ini dilakukan pada derajat kebebasan, dengan rumus sebagai berikut: db = n – k
dimana:
db = derajad bebas ( degree of freedom )
n = jumlah sampel atau banyaknya observasi k = jumlah variabel (bebas dan terikat)
Tabel  t  dalam  statistika  biasa  dikenal  dengan  nama  tabel  distribusi  normal.  Tabel  ini digunakan  untuk  membantu  kita  menentukan  hipotesis.  Hal  ini  dilakukan  dengan  cara perbandingan  antara  statistik  hitung  dengan  statistik  uji.  Jika  statistik  hitung  dapat diperoleh  dengan  perhitungan  sendiri,  maka  untuk  statistik  uji  diperlukan  tabel distribusi.Tabel  distribusi  yang  digunakan  pun  tergantung  pada  statistik  uji  yang diterapkan.Lihat lampiran empat untuk tabel distribusi normal (tabel t).
Untuk  melakukan  pembacaan  tabel  t,  terlebih  dahulu  perlu  diketahui  taraf signifikansinya  atau  nilai  probabilita.Nilai  yang  lebih  kecil  menunjukkan  taraf signifikansi  satu  arah  ( one-tail )  sedangkan  nilai  yang  lebih  besar  menunjukkan  taraf signifikansi dua arah ( two-tails ).
Setiap penggunaan teknik statistika untuk  menerima atau menolak hipotesis nihil  akan mengandung resiko adanya kesalahan ( error ) pengambilan keputusan. Dalam penelitian tidak akan pernah dapat memiliki tingkat kepastian atau tingkat kepercayaan 100% pada keputusan  apakah  data  empirik  mendukung  atau  tidak  mendukung  hipotesis.  Artinya sedikit atau banyak, keputusan penolakan atau penerimaan hipotesis tentu mengandung probabilitas atau peluang untuk terjadinya kesalahan. Semakin kecil peluang terjadinya kesalahan maka kepercayaan terhadap keputusan akan semakin besar.
Kesalahan yang terjadi ada dua macam, diantaranya:
a. Error tipe I
Error pada saat menolak hipotesis nihil (H 0 ) yang seharusnya diterima.
b. Error tipe II
Error pada saat menerima hipotesis nihil (H 0 ) yang seharusnya ditolak.
Prosedur  statistika  memungkinkan  kita  menentukan  seberapa  besar  peluang  untuk terjadinya error tipe  I  dan error tipe  II  yang  akan  digunakan.  Besarnya  peluang terjadinya error tipe  I  disebut  dengan  taraf  signifikansi  dan  diberi  simbol  (p)  atau simbol (α) yang dinyatakan dalam persentase, sedangkan harga (1-α)100% disebut taraf kepercayaan.  Sebagai  contoh,  apabila  ditetapkan  α  sebesar  0.05  atau  5%  berarti  sama dengan menentukan taraf kepercayaan sebesar (1-0.05) = 0.95 atau 95%.
Besarnya peluang untuk terjadinya error tipe II diberi simbol (β) yang juga dinyatakan dalam bentuk persentase, sedangkan harga (1-β)100% disebut power of the test .
Tabel 2. Model kesalahan ketika membuat kesimpulan dalam pengujian
Kesimpulan Keadaan yang sebenarnya H 0 benar H 0 salah Menerima H 0 Kesimpulan Benar p = 1-α Error tipe II p = β Menolak H 0 Error tipe I p = α Kesimpulan Benar p = 1-β
Taraf signifikansi erat berkaitan dengan masalah error dalam penolakan hipotesis nihil, pemahaman  mengenai  taraf  signifikansi  sangat  penting  dalam  penggunaan  statistika guna  menguji  hipotesis  penelitian.Kesimpulan  penelitian  yang  disandarkan  pada keputusan statistik sebagaimana telah disebutkan diatas, tidak dapat ditopang oleh taraf kepercayaan  mutlak  seratus  persen.Karena  itulah  peneliti  harus  memberikan  sedikit peluang  untuk  salah  dalam  menolak  hipotesis.Besarnya  peluang  untuk  salah  menolak hipotesis nihil ( error tipe I) inilah yang disebut sebagai taraf signifikansi.
Sewaktu  seorang  peneliti  menyatakan  penolakan  terhadap  hipotesis  nihil,  harus dipahami  bahwa  penolakan  itu  mengandung  resiko  kesalahan  sebesar  suatu  taraf signifikansi.Penolakan  yang  didasarkan  pada  taraf  signifikansi  yang  kecil  tentu  saja lebih dapat dipercaya daripada penolakan yang didasarkan pada taraf signifikansi yang besar, walaupun tidak berarti bahwa taraf signifikansi yang kecil selalu lebih tepat untuk digunakan daripada taraf signifikansi yang besar.
Analisa  korelasi  PPM  ini  digunakan  untuk  mengetahui  hubungan  variabel  bebas  (X) dengan variabel terikat (Y). Dalam penelitian ini variabel terikat (Y) adalah rate aktual, sedangkan  variabel  bebas  (X)  adalah supply batubara. Supply batubara  merupakan variabel  yang  memiliki  hubungan  dan  pengaruh  signifikan  terhadap rate aktual pengisian  yang  akhirnya  berdampak  pada demurrage kapal  ( vessel ).  Selanjutnya
sebelum  dilakukan  penelitian  dan  pengujian,  data  diasumsikan  memenuhi  persyaratan yaitu, berdistribusi normal dan memiliki pasangan yang sama.
Langkah-langkah penelitian korelasi PPM sebagai berikut:
a. Membuat H a dan H 0 dalam bentuk kalimat.
- H a :  Terdapat  hubungan  antara supply batubara  dengan rate aktual  pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri.
- H 0 :  Tidak  terdapat  hubungan  antara supply batubara  dengan rate aktual pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri.
b. Membuat H a dan H 0 dalam bentuk statistik.
- H a : r ≠ 0
- H 0 : r = 0
c. Membuat tabel penolong untuk menghitung nilai korelasi.
Tabel 3.Tabel penolong untuk menghitung korelasi PPM
d. Masukkan angka-angka statistik dari tabel penolong dengan menggunakan rumus:
Dari  perhitungan  diatas,  terdapat  hubungan  antara supply batubara  dengan rate aktual pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri (r = 0.674) dan tergolong kuat (lihat tabel 1).
e. Menentukan  besarnya  sumbangan  (koefisien  diterminan  atau  koefisien  penentu) variabel X terhadap variabel Y, dengan rumus sebagai berikut:
KP = r 2 x 100%
KP = 0.674 2 . 100%
KP = 45,37%
Dengan  demikian  berarti,  pengaruh supply batubara  terhadap rate aktual  pengisian kapal  di  PT.  Indominco  Mandiri  sebesar  45,37%  dan  sisanya  54,63%  ditentukan  oleh variabel lain.
f. Menguji signifikansi dengan rumus t hitung :
t hitung = 2 1 2 r n r   t hitung = 2 ) 674 , 0 ( 1 2 12 674 , 0   t hitung = 454 , 0 1 10 674 , 0 
t hitung = 546 , 0 162 , 3 . 674 , 0
t hitung = 739 , 0 130 , 2 = 2,882
g. Kaidah pengujian:
- Jika t hitung ≥ dari t tabel , maka signifikan.
- Jika t hitung ≤ dari t tabel , maka tidak signifikan.
Berdasarkan perhitungan diatas, dengan menentukan taraf kepercayaan sebesar 95% dan dengan ketentuan tingkat kesalahan α = 0,05 atau 5%, serta derajad bebas (db) = n – k = 12 – 2 = 10, sehingga didapat nilai dari t tabel = 2.228.
Dengan kaidah pengujian sebelumnya, dapat dilihat t hitung > dari t tabel atau 2,882 > 2,228, diketahui jika korelasi variabel X dengan Y atau hubungan supply batubara dengan rate aktual pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri adalah signifikan.

## 5. Kesimpulan
Dari penelitian yang dilakukan, adapun kesimpulan yang dapat diberikan adalah sebagai berikut:
a. Berdasarkan  perhitungan  dengan  menggunakan  analisa  korelasi  PPM,  dapat disimpulkan jika korelasi antara supply batubara dengan rate aktual pengisian kapal akan  berpengaruh  pada demurrage  vessel .  Dengan  rumus  korelasi  PPM  yang digunakan,  didapatkan  r  =  0,674  yang  berarti  hubungan  antara supply batubara dengan rate aktual pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri tergolong kuat.
b. Adapun faktor yang menjadi penyebab demurrage , salah satunya adalah penurunan rate aktual pengisian kapal. Jika ditelusur secara alur proses penulis melihat supply batubara inilah yang menjadi salah satu poin yang menentukan besarnya sumbangan atau  pengaruh  pada  variabel  lain.  Dan  terbukti  melalui  perhitungan  korelasi  PPM, didapatkan  hubungan  yang  mempengaruhi  hingga  mencapai  45,37%.  Sedangkan 54,63% ditentukan oleh variabel lain.
c. Melalui  perhitungan  analisa  korelasi  PPM,  penulis  menentukan  taraf  kepercayaan pada  angka  95%  dan  derajad  bebas  pada  angka  10.  Jika  dilihat  melalui  tabel  t, diketahui korelasi antara supply batubara dengan rate aktual pengisian kapal di PT. Indominco Mandiri adalah signifikan.
d. Manfaat  yang  diperoleh  dari  penelitian  ini  terhadap  perusahaan  diantaranya  adalah dapat  mengetahui  faktor  yang  dapat  menjadi  penyebab demurrage  vessel dan mengetahui seberapa besar pengaruh yang dihasilkan dari alur proses yang diteliti.
e. Manfaat  yang  dapat  diberikan  pada  ilmu  pengetahuan,  khususnya  pada  bidang pertambangan  di  bagian  pengapalan  adalah  dapat  memberikan  gambaran  tentang alur  proses  yang  dapat  menjadi  perkiraan,  dimana  saja  titik-titik  pengamatan  yang dapat menjadi potensi untuk memberikan kerugian pada sebuah bisnis.
f. Demurrage dapat  menjadi  kerugian jika tidak ditangani  dengan baik,  melalui buku ini  penulis  berharap  pemaparan  yang  dijelaskan  dari  bab  awal  hingga  bab  akhir dapat memberikan gambaran tentang alur bisnis batubara, melihat potensi kerugian dengan  melihat  variabel  penentunya,  mencari  hubungan  antara  proses  yang  dapat menjadi pengaruh di proses selanjutnya.

## Daftar Pustaka
1. Algifari, 2000, Analisis Regresi: Teori, Kasus dan Solusi, Yogyakarta.
2. Bradley,  B.,  2010, Commencement  of  Laytime:  Common  Pitfalls ,  General_MAR1 24946553.1.
3. CSX,  2009, Quick  Guide  to  Managing  Demurrage  and  Private  Storage , dilihat  20 Desember 2013,
4. Glossary  of  Shipping  Terms ,  2008,  Maritime  Administration,  U.S.  Department  of Transportation, Washington.
5. Intertanko,  2012, Demurrage:  A  Practical  Guide  for  Tanker  Masters ,  dilihat  20 Desember 2013,
6. Kristina,  MS.,  2010, Voyage  Charter  Parties ,  dilihat  20  Desember  2013, http://www.uio.no/studier/emner/jus/jus/JUR5401/h06/undervisningsmateriale/voyla yrules93.pdf
7. Liana, L., 2009, Penggunaan MRA dengan SPSS untuk Menguji Pengaruh Variabel Moderating  terhadap  Hubungan  antara  Variabel  Independen  dan  Variabel Dependen, vol. 14, no. 2, hh.90-97.
8. Lukas, SA., 2009, Statistika untuk Bisnis dan Ekonomi, Yogyakarta.
9. Riduwan, 2009, Pengantar Statistika Sosial, Alfabeta, Bandung.
10. Sugiyono,  2012,  Metode  Penelitian  Kuantitatif,  Kualitatif  dan  R&D,  Alfabeta, Bandung.
11. Zwarte,  ED.,  2007, A  Layman’s  Guide  to  Laytime:  There  is  so  much  more  in Laytime , Arklow, Ireland, dilihat 20 Desember 2013,
http://www.dutchshipbrokers.nl/dynamisch/bibliotheek/13_0_NL_ICS_LAYTIME1 .pdf