## PREDIKSI W AKTU SANDAR KAPAL DI PELABUHAN BATU AM PAR, KOTA BATAM , PROVINSI KEPULAUAN RIAU
Candra Kurniawan Fahrur Rozi Saiful Rizal Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Sekolah Teknik Elektro dan Informatika Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia
candrak@students.itb.ac.id
fahrurrozi@students.itb.ac.id saiful.rizal@students.itb.ac.id
Abstract - Batu Ampar Port is the largest goods port in Batam City which has the best traffic for export activities  and  important  activities.  Waiting  times  are  still  a  problem  in  port  services.  Waiting  time  is  one indicator  of  port  management  efficiency.  The  average  waiting time  for  the  Batu  Ampar  port  for  unloading activities in the first quarter of 2015 was 7 days, while the loading activity was 5 days. This is what makes Batu Ampar harbor still many complaints, resulting in the number of queue ships. For this reason, an analysis is needed  to  produce  a  model that  can  provide  a  picture  of  waiting  times  at  the  port  and  evaluate  the  built -in analytic model. The secondary data analysis of the Batu Ampar port uses data mining. Data mining methods are performed using supervised learning methods, namely multiple regression and decision trees. The general purpose  of  multiple  regression  is  to  further  about  the  relationship  between  the  independent  variable  or predictor  and  the  dependent  variable  or  criterion.  The  decision  tree  used  to  extract  port  data  uses  this classification.  Decision  tree  classifications  can  find  data  containing  well -collected  object  classes,  so  that classes can be interpreted completely in the context of substantive theory. Two model evaluation methods were carried  out  for  the  two  modeling  results  that  were  built.  The  Variance  Analysis  Test  (ANOVA)  is  used  for evaluating multiple regression models, while for the decision tree model is evaluated with a confusion matrix. The results of the data analysis showed the length of tim e the ship unloaded / loaded by three variable types of expedition, flag, and volume. By using multiple regression a predictive model of ship berth time is generated. Evaluation results, the model is made significant. With a 95% confidence level the predictive model created will  represent  the  true  value.  For  the  decision  tree,  the  evaluation  model  created  was  appropriate,  with  a precision of 84.50%.
Keywords— dwelling time, prediction, multiple regression, decision tree, anova, confussion matrix

## I. P ENDAHULUAN
Kota  Batam  merupakan  salah  satu  dari  tujuh  Kabupaten/Kota  yang  terletak  di Provinsi  Kepulauan  Riau.  Wilayah  perairan  Kota  Batam  lebih  luas  dibandingkan daratannya,  luas  wilayah  perairannya  2.791,09  km2  (73%)  sedangkan  luas  wilayah daratannya  hanya  1.038,84  km2  (27%).  Luas  wilayah  laut  yang  lebih  dominan menyebabkan  moda  transportasi  laut  lazim  digunakan  di  wilayah  Kepulauan  Riau  dan sekitarnya, tidak terkecuali Kota Batam. Letak Kota Batam sangat strategis, yaitu di jalur pelayaran  dunia  internasional,  hanya  berjarak  20  kilometer  dari  Singapura.  Pulau  Batam menjadi  pintu  gerbang  dari  wilayah  Indonesia   karena  letaknya  di  wilayah  perbatasan. pelabuhan  yang  dimiliki  Kota  Batam  tidak  hanya  berskala  nasional  tetapi  juga  berskala internasional. Batam memiliki pelabuhan transit untuk kepentingan ekonomi perdagangan , tidak kurang dari 5 pelabuhan di Kota Batam menjadi pintu kegiatan ekspor impor. Nama pelabuhan dan nilai ekspor impor tersebut disebutkan pada Tabel 1.
Tabel 1.Nilai Ekspor Impor melalui Pelabuhan di Batam, 2017 [1] Pelabuhan Nilai Ekspor (US$) Nilai Impor (US$) Batu Ampar 3.438.705.821,29 3.406.578.274 Belakang Padang 1.208.167.529,68 13.200.000 Kabil/Panau 1.772.009.805,19 285.466.889 Pulau Sambu 11.725.110,09 229.997.725 Sekupang 2.095.007.610,65 2.125.489.383
Tabel  1  menunjukkan  bahwa  Pelabuhan  Batu  Ampar  memiliki  lalu  lintas  tertinggi baik untuk kegiatan ekspor maupun kegiatan impor. Hal ini dikarenakan P elabuhan Batu Ampar  merupakan  pelabuhan  barang  terbesar  di  Kota  Batam .  Banyaknya  pelabuhan  dan besarnya  nilai  ekspor  impor  selain  menjadi  kelebihan  juga  banyak  menimbulkan permasalahan pelayanan pelabuhan di Kota Batam. Waktu  sandar masih menjadi masalah dalam layanan pelabuhan secara umum  di Indonesia. Waktu sandar adalah waktu tunggu ( dwelling time ) yang dibutuhkan kapal yang masuk  pelabuhan untuk m elakukan aktivitas bongkar  muat  barang  yang  dibawa  kapal.  Waktu  sandar  berhubungan  dengan  arus distribusi barang yang tentu saja berhubungan dengan kegiatan ekonomi.  Kelancaran arus distribusi  barang  sulit  dicapai  tanpa  didukung  oleh  peningkatan  efisiensi  tata  laksana melalui cara-cara seperti mempersingkat waktu tunggu borngkat muat barang di pelabuhan. Dwelling  time di  pelabuhan  yang  merupakan  salah  satu  indikator  efisiensi  pengelolaan pelabuhan. Tentunya semakin singkat waktu tunggu yang dibutuhkan untuk  bongkar muat, maka  semakin  baik  layanan  pelabuhan  yang  diberikan.  Singkatnya  waktu  tunggu  sangat penting mengingat banyaknya kapal yang  keluar masuk di Pelabuhan Batu Ampar.
Proses panjang yang harus dilalui sebuah kapal yang masuk di pelabuhan khususnya Pelabuhan Batu Ampar membuat waktu sandar kapal tidak menentu. Padahal semakin lama kapal  bersandar  di  suatu  pelabuhan  akan  berakibat  pada  mahalnya  biaya  logistik  dan berimbas pada mahalnya harga barang secara umum. Menurut data dwelling time [2] dari survei yang dilakukan Badan Pusat Statistik (BPS) seperti terlihat pada Gamb ar 1, rata-rata waktu  tunggu  barang  di  pelabuhan  untuk  kegiatan  bongkar  barang  di  Indonesia  pada triwulan  IV -2014  adalah  4,12  hari  dan  turun  sebesar  2,7  persen  menjadi  4,01  hari  pada triwulan I-2015. Rata-rata waktu tunggu barang di pelabuhan untuk kegiata n muat barang pada pelabuhan di Indonesia adalah 2,19 hari pada triwulan IV -2014 dan turun sebesar 7,8 persen menjadi 2,02 hari pada triwulan I-2015. Untuk Provinsi Kepulauan Riau, termasuk Kota Batam dan pelabuhan yang ada di Kota Batam, rata-rata waktu tunggu untuk kegiatan bongkar  pada  triwulan  I-2015  adalah  7  hari,  sedangkan  kegiatan  muatnya  adalah  5  hari. Hal ini yang menjadikan kinerja pelabuhan Batu Ampar masih banyak dikeluhka, sehingga berakibat  banyaknya  antrian  kapal.  Untuk  itulah,  perlu  dilakukan  analisis  guna menghasilkan  model  yang  bisa  memberikan  gambaran  waktu  tunggu  di  pelabuhan  untuk kapal  yang  masuk  berdasarkan  variabel-variabel  yang  ada   dan  melakukan  evaluasi terhadap model analitik yang telah dibangun.
Gambar 1. Rata-Rata Dwelling Time untuk Kegiatan Bongkar (kiri) dan Muat (kanan) Barang pada Triwulan IV-2014 dan I-2015 Menurut Provinsi (Hari)

## II. R ANCANGAN S OLUSI
Untuk  mendapatkan  rancangan  solusi  penelitian,  maka  diperlukan  analisa  layanan pelabuhan Batu Ampar di pulau Batam melalui data sekunder. Tentu saja, data tidak akan menghasilkan  informasi  ataupun  pengetahuan  apabila  tidak  melalui  pemrosesan  data. Vercellis  [3]  menyatakan  bahwa  informasi  adalah  hasil  dari  kegiatan  ekstraksi  dan pemrosesan  data,  dan  informasi  ditransformasikan  menjadi  pen getahuan/wawasan  ketika digunakan untuk membuat keputusan dan mengem bangkan tindakan yang sesuai . Analisis data  memanfaatkan  metode  atau  alat  analitik  untuk  memeriksa,  mengubah,  dan memodelkan  data  untuk  mengekstraksi  nilai.  Banyak  bidang  aplikasi  memanfaa tkan peluang yang disajikan oleh data berlimpah dan metode analisis khusus untuk memperoleh dampak  yang  diinginkan   dengan  memanfaatkan Knowledge  Discovery  in  Databases (KDD).
KDD  atau  penemuan  pengetahuan/wawasan  dalam  basis  data  adalah  proses  untuk mengidentifikasi  kumpulan  data  sehingga  dapat  dipahami   [4].  Untuk  mendapatkan penemuan pengetahuan/wawasan tersebut dibutuhkan proses dengan  urutan berulang dan interaktif  dari  langkah-langkah  utamanya,  salah  satu  penerapannya  menggunakan data mining, dan digambarkan pada Gambar berikut.

## Gambar 2. Proses dalam KDD
Penerapan  metode  analitik  yang  tepat  memungkinkan  pimpinan  untuk mengandalkan  informasi  dan  pengetahuan  yang  lebih  dapat  diandalkan  dalam  KDD . Sebagai  hasilnya,  pimpinan  dapat  membuat  keputusan  yang  lebih  baik  dan  menyusun rencana aksi yang memungkinkan tujuan mereka tercapai dengan cara  yang lebih efektif. Analisis  layanan  pelabuhan  Batu  Ampar  dapat  memberikan  gambaran  mengenai  kondisi pelabuhan peti kemas. Dalam analisa data sekunder pelabuhan Batu Ampar menggunakan data mining .
Dalam  terminologi  Layman,  data  analitik  dideskripsikan  sebagai  kegiatan  analisis data,  baik  besar  atau  kecil,  untuk  memahami  dan  melihat  bagaimana  menggunakan pengetahuan yang tersembunyi di dalamnya. M odel analitik yang digunakan adalah model analitik  prediktif.  M odel  analitik  prediktif  adalah  alat  yang  sangat  baik  untuk  membuat prediksi  dan  dapat  menghasilkan  perkiraan  tentang  apa  yang  mungkin  terjadi .  Model analitik  prediktif  menjawab  pertanyaan  “apa  yang  mungkin  terjadi”,  analisis  ini  dapat menghasilkan apa saja yang bisa memengaruhi tren dan pola jika suatu data berubah. Lebih jauh  lagi  arah  prediksi  bukan  hanya  sekedar  prediksi  di  masa  depan,  namun  juga  dapat diterapkan pada peristiwa yang tidak diketahui di masa lalu, dan masa sekarang.

## A. Tahapan Solusi
D ata  mining menunjukkan proses  eksplorasi  dan  analisis  pada dataset .  Kegiatan data  mining merupakan  proses  berulang  menganalisis  basis  data  besar  dengan  tujuan mengekstraksi  informasi  dan  pengetahuan  yang  mungkin  terbukti  akurat  dan  berpotensi bermanfaat bagi pekerja berpengetahuan yang terlibat dalam pengambilan  keputusan dan penyelesaian masalah. Istilah data mining mengacu pada keseluruhan  proses yang terdiri dari  pengumpulan  dan  analisis  data,  pengembangan  model  dan  adopsi  keputusan  praktis dan tindakan konsekuen berdasarkan pengetahuan yang diperoleh.  M odel yang digunakan pada  analisis data  mining digunakan  untuk  menghasilkan  pengetahuan  baru.  Proses data
mining didasarkan  pada  metode  pembelajaran  induktif,  dimana  tujuan  utamanya  adalah untuk  mendapatkan  aturan  umum  dari  data  yang  tersedia  yang  berasal  dari  pengamatan masa  lalu  yang  dicatat  dalam  satu  atau  lebih  basis  data.  Dengan  kata  lain,  tujuan  dari analisis data  mining adalah  untuk  menarik  beberapa  kesimpulan  m ulai  dari  sampel pengamatan  masa  lalu  dan  untuk  menggeneralisasi  kesimpulan  ini  dengan  merujuk  pada seluruh populasi, sedemikian rupa sehingga hasilnya menjadi seakurat mungkin.
Metode data  mining yang  dilakukan  menggunakan  algoritma supervised  learning, yaitu multiple regression dan decision trees . Tujuan umum dari multiple regression [5] [6] adalah  untuk  mempelajari  lebih  lanjut  tentang  hubungan  antara  beberapa  variabel independen atau prediktor dan variabel dependen atau kriteria. Terdapat dua manfaat utama dari multiple regression yaitu  untuk  prediksi  dan  analisis.  Pada studi  prediksi, tujuannya adalah  untuk  mengembangkan  formula  pada  pembuatan  prediksi  tentang  variabel dependen, berdasarkan nilai-nilai yang diamati dari variabel independen. Sedangkan pada analisis, variabel independen dianggap sebagai penyebab variabel dependen.
Decision trees [7] telah terbukti menjadi alat analitik untuk berbagai tujuan seperti untuk  deskripsi,  klasifikasi,  dan  generalisasi  data. Decision  trees dapat  digunakan  dalam berbagai  disiplin  ilmu  seperti  statistik, pattern  recognition,  decision  theory,  signal processing,  machine  learning dan artificial  neural networks . Decision  trees adalah  cara untuk merepresentasikan aturan yang mendasari data dengan hierarki, struktur sekuensial yang membagi data secara rekursif. Decision trees yang digunakan untuk eksplorasi data pelabuhan  ini  menggunakan  klasifikasi.  Klasifikasi decision  trees dapat  menemukan apakah data mengandung kelas objek yang  dipisahkan dengan baik, sehingga kelas dapat diinterpretasikan  secara  bermakna  dalam  konteks  teori  substantif. Decision  trees yang secara otomatis dibangun dari data, telah digunakan dengan sukses dalam banyak situasi. Efektivitasnya  telah  dibandingkan  secara  luas  dengan  metode  eksplorasi  data  otomatis lainnya ole para ahli.
Gambar 3. Tahapan Data M ining [3]
Tahapan  solusi  yang  diusulkan  menggunakan  tahapan data  mining, seperti  terlihat pada Gambar 3, adalah sebagai berikut:
a. Objectives definition : Mendefinisikan tujuan dari melakukan data mining .
b. Data gathering and integration : Setelah tujuan diidentifikasi, maka pengumpulan data dimulai. Data dapat berasal dari beberapa tahun sumber dan oleh karena itu mungkin memerlukan integrasi. Integrasi sumber data yang berbeda  tahunnya digunakan untuk memperkaya data.
c. Exploratory  analysis :  Pada  fase  ketiga  dari  proses data  mining ,  analisis  awal  data dilakukan  dengan  tujuan  untuk  memahami  dengan  informasi  yang  tersedia  dan melakukan  data cleaning .  Biasanya,  data  yang  disimpan  dalam data  warehouse diproses  pada  waktu  pemuatan  sedemikian  rupa  untuk  menghilangka n  ketidak
konsistenan.  Data missing dan outlier data  dibuang  untuk  kepeluan  data cleaning . Dalam proses data mining , data cleaning terjadi pada tingkat semantik. Pertama-tama, distribusi  nilai  untuk  setiap  atribut  dipelajari,  menggunakan  histogram  untuk  at ribut kategori dan statistik ringkasan dasar untuk  variabel numerik. Dengan cara ini,  nilai - nilai abnormal ( outlier ) dan nilai-nilai yang hilang juga dipelajari.
d. Selection  of  attributes :  Pada  tahapan  ini  relevansi  atribut  yang  berbeda  dievaluasi dalam  kaitannya  dengan  tujuan  analisis.  Atribut  yang  terbukti  kurang  bermanfaat dihapus,  untuk  membersihkan  informasi  yang  tidak  relevan  dari  dataset.  Selain  itu, atribut  baru  yang  diperoleh  dari  variabel  asli  melalui  transformasi  yang  sesuai dimasukkan  ke  dalam  dataset.  Penambahan  variabel  baru  sangat  membantu  untuk memperkenalkan atribut baru yang mencerminkan tren yang melekat pada data melalui perhitungan  rasio  dan  perbedaan  antara  variabel.  Analisis  eksplorasi  dan  pemilihan atribut  adalah  tahap  yang  penting  dari  proses data  mining dan  dapat  mem pengaruhi tingkat keberhasilan pada tahap selanjutnya.
e. Model  development :  Setelah  penambahan  atribut  pada  dataset,  pengenalan  pola  dan model prediksi dapat dikembangkan. Pada pengembangan model, training pada model dilakukan dengan menggunakan sampel records yang diambil dari dataset yang belum terdapat  atribut  tambahan.  Kemudian,  akurasi  prediksi  masing-masing  model  yang dihasilkan dapat dinilai menggunakan sisa data. Lebih tepatnya, dataset yang tersedia dibagi menjadi dua himpunan  bagian. Yang pertama merupakan  data training set dan digunakan  untuk  mengidentifikasi  model  pembelajaran  tertentu  dalam  kelas  model yang  dipilih.  Subset  kedua  adalah  data  testing  set  yang  digunakan  untuk  menilai keakuratan  model  alternatif  yang  dihasilkan  selama  fase training untuk mengidentifikasi model terbaik pada prediksi yang dilakukan.
f. Prediction and interpretation : Pada kesimpulan dari proses data mining , model yang dihasilkan  selama  tahapan  model  development  harus  diimplementasikan  dan digunakan  untuk  mencapai  tujuan  awal  yang  sudah  diidentifikasi.  Selain  itu,  model yang  dihasilkan  harus  dimasukkan  ke  dalam  prosedur  yang  mendukung  proses pengambilan  keputusan  sehingga  hasilnya  dapat  digunakan  untuk  mendapatkan prediksi  dan  memperoleh  pengetahuan  yang  lebih  mendalam  tentang  prediksi  yang dihasilan.

## B. Rancangan Evaluasi Solusi
Dua metode evaluasi model dilakukan untuk dua  hasil permodelan yang dibangun. Uji Analysis  of  Variance (Anova)  digunakan  untuk  evaluasi  model multiple  regression , sedangkan  untuk  model decision  tree dievaluasi  dengan confussion  matrix .  Anova merupakan salah satu uji komparatif yang digunakan untuk menguji perbedaan mean (rata- rata)  data  lebih  dari  dua  kelompok,  langkahnya  ditunjukkan  pada  Gambar  4.  Prinsip  Uji Anova adalah melakukan analisis variabilitas data menjadi dua sumber variasi yaitu variasi di dalam kelompok ( within ) dan variasi antar kelompok ( between ). Bila variasi within dan between sama (nilai perbandingan kedua varian mendekati angka satu), maka berarti tida k ada  perbedaan  efek  dari  intervensi  yang  dilakukan,  dengan  kata  lain  nilai mean yang dibandingkan tidak ada perbedaan. Sebaliknya bila variasi antar kelompok lebih besar dari variasi  didalam  kelompok,  artinya  intervensi  tersebut  memberikan  efek  yang  berbe da, dengan kata lain nilai mean yang dibandingkan menunjukkan adanya perbedaan.
Confusion  matrix adalah  suatu  metode  yang  biasanya  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  akurasi  pada  konsep data  mining dengan  membandingkan  nilai  yang dihasilkan  pada  model  dengan  nilai  data  sebenarnya  [8].  Pada  evaluasi  menggunakan confusion  matrix terdapat  empat  istilah  sebagai  representasi  hasil  proses  klasifikasi. Keempat  istilah  tersebut  adalah True  Positive (TP), True  Negative (TN), False  Positive (FP),  dan False  Negative (FN),  dapat  dilihat  pada  Tabel  2.  Nilai True  Positive (TP) merepresentasikan benar dalam model dan benar pada  data sebenarnya. Nilai True Negative (TN) merepresentasikan salah dalam model dan salah pada  data sebenarnya.  Nilai False Positive (FP)  merepresentasikan  benar  dalam  model  dan  salah  pada   data  sebenarnya. Sementara itu, False Negative (FN) merepresentasikan salah dalam model dan benar pada data sebenarnya.
Tabel 2. Coffusion Matrix
Kelas Terklasifikasi Positif Terklasifikasi Negatif Positif TP (True Positive) FN (False Negative) Negatif FP (False Positive) TN (True Negative)
Berdasarkan  nilai   TN, FP, FN,  dan TP  dapat  diperoleh  nilai  akurasi,  presisi dan recall . Nilai akurasi menggambarkan seberapa akurat sistem dapat mengklasifikasikan data secara benar. Dengan kata lain, nilai akurasi merupakan perbandingan antara data yang terklasifikasi  benar  dengan  keseluruhan  data.  Nilai  akurasi  dapat  diperoleh  persamaan pertama  pada  daftar  persamaan  di  bawah  ini.  Nilai  presisi  menggambarkan  jumlah  data kategori  positif  yang  diklasifikasikan  secara  benar  dibagi  dengan  total  data   yang diklasifikasi positif. Presisi dapat diperoleh dengan persamaan kedua. Sementara itu, recall menunjukkan berapa persen data kategori positif yang terklasifikasikan dengan benar oleh sistem.  Nilai recall diperoleh  dengan  persamaan  ketiga.  Berikut  daftar  persamaan  yang dimaksud.
Dimana:
 TP adalah True Positive , yaitu jumlah data positif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
 TN adalah True Negative , yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem.
 FN adalah False Negative , yaitu jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem.
 FP adalah False Positive , yaitu jumlah data positif namun terklasifikasi salah oleh sistem
Sementara  itu,  pada  klasifikasi  dengan  jumlah  keluaran  kelas  yang  lebih  dari  dua ( multi-class ),  cara  menghitung  akurasi,  presisi  dan  recall  dapat  dilakukan  dengan menghitung rata-rata dari nilai akurasi, presisi dan recall pada setiap kelas. Persamaan 4, 5, dan 6 merupakan formula untuk menghitung nilai akurasi, presisi dan recall dari sistem klasifikasi multi-class.
Dimana:
 TP i adalah True  Positive ,  yaitu  jumlah  data  positif  yang  terklasifikasi  dengan  benar oleh sistem untuk kelas ke-i.
 TN i adalah True Negative , yaitu jumlah data negatif yang terklasifikasi dengan benar oleh sistem untuk kelas ke-i.
 FN i adalah False Negative , yaitu jumlah data negatif namun terklasifikasi salah oleh sistem untuk kelas ke-i.
 FP i adalah False  Positive ,  yaitu  jumlah  data  positif  namun  terklasifikasi  salah  oleh sistem untuk kelas ke-i, l adalah jumlah kelas.

## III. P ENGUMPULAN D ATA

## A. Metode Pengumpulan Data
Metode pengumpulan data dan informasi yang  berhubungan dengan masalah yang akan dibahas dalam penelitian ini adalah untuk data utama dengan melakukan permintaan data  langsung  ke  narasumber  yaitu  BP  Batam  selaku  pengelola  pelabuhan  Batu  Ampar sedangkan data lainnya dengan melakukan pencarian di website BPS, khususnya BPS Kota Batam.  Permintaan  data  ke  BP  Batam  dan  pencarian  data  pada  website  dilakukan  pada minggu ke-empat April 2019.

## B. Jenis Data
Penelitian  ini  menggunakan  data  sekunder.  Data  utama  diperoleh  dari  BP  Batam selaku pengelola pelabuhan Batu Ampar dengan periode Januari 2016 hingga Maret 2019. Data  ini  merupakan  data  transaksi  pelabuhan  bongkar/muat  di  pelabuhan  Batu  Ampar Batam,  sedangkan  data  lainnya  seperti  dwelling  time,  pertumbuhan  ekonomi,  dan  inflasi diperoleh  dari  BPS  Kota  Batam  tahun  2015  –  2019  dan  website  BPS.  Atribut  data  yang digunakan untuk analisis meliputi:
Tabel 3.

## Atribut Data
No Atribut Deskripsi Tipe Data Keterangan 1 Bendera Nama  negera  dengan  bendera yang terpasang di kapal String 2 Grosstone (GT) Kapasitas kapal Integer 3 Jenis Ekspedisi Jenis ekspedisi kapal String Jenis ekspedisi terdiri dari: Bongkar  dalam  negeri, Muat dalam negeri, Ekspor, Impor 4 Volume Barang Volume barang yang diangkut dalam ( container ) Float - 6 Tanggal Kedatangan Tanggal kedatangan kapal Date - 7 Tanggal Berlayar Tanggal berlayar kapal Date -
C. Preprocessing Data
Data transaksi bongkar/muat yang berasal dari BP Batam masih berupa data mentah. Data  tersebut  masih  kotor  sehingga  perlu  dilakukan  pembersihan  data  terlebih  dahulu. Pentingnya melakukan data preprocesing ini dikarenakan data yang tidak berkualitas akan menghasilkan  kualitas  analisis  yang  tidak  baik  juga.  Beberapa  hal  yang  menyebabkan dilakukan preprocessing data yaitu:
a. Data  tidak  lengkap  antara  lain,  data  hilang/kosong,  kekurangan  atribut  tertentu  atau atribut yang sesuai dan hanya berisi data agregat.
b. Noise , disebabkan data mengandung kesalahan dan data mengandung outlier .
c. Tidak konsisten, mengandung perbedaan dalam kode dan nama.
Setelah  dilakukan  pembersihan  data  maka  diperoleh  jumlah  record  yang  layak dilakukan analisis lebih lanjut adalah sebanyak 100.175 record. Jika dirinci pertahun dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 4. Jumlah Record Raw Data Hasil Preprocessing
Tahun Sebelum Preprocessing Data Setelah Preprocessing Data 2016 61 777 43 163 2017 40 333 28 344 2018 35 570 25 513 2019* 7 672 3 155 Total 145 352 100 175
* sampai 31/03/2019

## D. Analisis Deskriptif

## 1. Analisis SWOT
Seiring dengan semakin meningkatnya volume perdagangan dunia lewat laut yang mengakibatkan meningkatnya arus kedatangan kapal dan aktivitas bongkar muat, maka berdasarkan  hasil  analisis  kinerja  dan  kebutuhan  terminal  dibuatlah  analisis  SWOT pelabuhan  Batu  Ampar  untuk  mengidentifikasi  kekuatan  dan  kelemahan  pelabuhan serta peluang dan ancaman yang dihadapi  pelabuhan dalam menghadapi hal tersebut. Untuk  menggunakan  kekuatan  dan  meminimalisir  kekurangan  serta  agar  mampu memanfaatkan  peluang  dan  menghindari  ancaman  maka  dibua tlah  strategi  berupa matriks SWOT sebagai berikut:

## Tabel 5.
Matriks SW OT Pelabuhan Batu Ampar
INTERNAL FACTORS STRENGTH (+)
WEAKNESSES (-)
 Mempunyai sumber daya manusia yang berkualitas.
 Mempunyai  kebijakan free  port dan free  trade zone.
 Bersertifikat ISPS Code.
 Nilai  BOR  (tingkat  pemakaian  dermaga)  yang telah  melebihi  persyaratan  UNCTAD  (standar pelabuhan internasional).
 Produktivitas peralatan bongkar muat rendah.

## EXTERNAL FACTORS
OPPORTUNITIES (+) THREATH  (-)  Terletak  pada  posisi  yang strategis  dekat  dengan jalur perdagangan internasional yang ramai.
 Fasilitas dan pelayanan di pelabuhan Singapura.
 Permasalahan lahan bagi investor.
2. Analisis Jumlah Kunjungan Kapal
Jumlah  kunjungan  kapal  di  pelabuhan  Batu  Ampar  dari  januari  2016  hingga maret  2019  menunjukkan  tren  menurun.  Penurunan  jumlah  kunjungan  kapal dikarenakan  perekonomian  lesu  dan  kenaikan  tarif  bongkar  m uat  mulai  2017.  Pada bulan Januari 2016, jumlah kunjungan kapal sebanyak 448 kapal sedangkan pada bulan Maret 2019 sebanyak 292 kapal. Jumlah kunjungan kapal terbanyak yaitu pada bulan November 2016 sebanyak 463 kapal sedangkan jumlah kunjungan kapal yang paling rendah pada  bulan Februari 2019 yaitu sebanyak 263 kapal. Jumlah kunjungan kapal barang di pelabuhan Batu Ampar berdasarkan data pada  tahun 2016-2019 dapat dilihat gambar 5.

## Gambar 5 Jumlah Kunjungan Kapal di Pelabuhan Batu Ampar per Bulan 2016 – 2019
Jumlah  kunjungan  kapal  menurut  bendera  yaitu  Indonesia  dan  Asing menunjukkan  tren  yang  berbeda.  Jumlah  kunjungan  kapal  berbendera  Indo nesia menunjukkan  tren  menurun  setiap  tahunnya  sedangkan  kapal  berbendera  asing menunjukkan tren menaik setiap tahunnya. Pada tahun 2016, jumlah kunjungan kapal berbendera Indonesia sebanyak 3.896 kapal menurun pada tahun 2018 sebanyak 2.923 kapal, sedangkan jumlah kunjungan kapal berbendera asing pada tahun 2016 sebanyak 1.283  naik  menjadi  1.423  pada  tahun  2018.  Kunjungan  kapal  berbendera  Indonesia terbanyak pada bulan Januari 2016 sebanyak 345 kapal, sedangkan paling rendah pada bulan februari 2019 sebanyak 154 kapal. Kunjungan kapal berbendera asing terbanyak pada  bulan  Maret  2018  sebanyak  136  kapal,  sedangkan  paling  rendah  pada  bulan februari 2016 sebanyak 88 kapal.
Tabel 6. Jumlah Kunjungan Kapal menurut Bendera 2016 - 2019
Bulan 2016 2017 2018 2019 Indonesia Asing Indonesia Asing Indonesia Asing Indonesia Asing Januari 345 103 294 97 262 117 187 131 Februari 269 88 265 108 234 110 154 109 Maret 342 114 305 116 288 136 175 117 April 337 116 282 106 264 119 - - Mei 319 100 282 103 283 118 - - Juni 334 115 262 100 202 104 - - Juli 277 97 272 120 242 124 - - Agustus 355 99 298 110 256 122 - - September 323 104 260 113 252 125 - - Oktober 336 111 285 116 258 127 - - November 343 120 287 126 197 108 - - Desember 316 116 275 119 185 113 - - Total 3 896 1 283 3 367 1 334 2 923 1 423 357 516
0 1 0 0 2 0 0 3 0 0 4 0 0 Jan Fe b M a r A p r M e i Jun Jul A g us Se pt O kt N o v D e s 2 0 1 6 2 0 1 7
2 0 1 8 2 0 1 9
3. Analisis Volume Bongkar Muat
Jumlah  volume  bongkar  muat  peti  kemas  di  Pelabuhan  Batu  Ampar  berdasarkan data tahun 2016-2019 dapat dilihat pada tabel 7. Volume bongkar/muat dari tahun 2016 hingga  2018  menunjukkan  tren  menurun  baik  perdagangan  dalam  negeri  maupun perdagangan  luar  negeri.  Hal  ini  sejalan  dengan  jumlah  kunjungan  kapal  yang  juga menunjukkan tren menurun  dari tahun 2016 hingga 2018. Penurunan ini dikarenakan perekonomian lesu dan kenaikan tarif bongkar m uat mulai 2017.
Gambar 6. Volume Bongkar Muat Tahun 2016 - 2018
Volume  bongkar/muat  perdagangan  luar  negeri  lebih  besar  (ekspor/impor) dibandingkan  perdagangan  dalam  negeri.  Volume  perdagangan  luar  negeri  tertinggi pada  tahun  2016  sebesar  ekspor  172.179  unit  container  dan  impor  170.871  unit container,  sedangkan  perdagangan  dalam  negeri  tertinggi  pada  tahun  2016  sebesar 156.975 unit container untuk bongkar dan 159.378 unit container untuk muat. Volume perdagangan  luar  negeri  terendah  pada  tahun  2018   sebesar  ekspor  117.036  unit container  dan  impor  110.026  unit  container,  sedangkan  perdagangan  dalam  negeri terendah pada tahun 2018 sebesar 107.270 unit container untuk bongkar dan 100.882 unit container untuk muat.

## Tabel 7.
Data Volume Bongkar Muat Peti Kemas di Pelabuhan Batu Ampar
Tahun Perdagangan Dalam Negeri Perdagangan Luar Negeri Total Bongkar M uat Ekspor Impor (Unit) (Unit) (Unit) (Unit) 2016 156 975 159 378 172 179 170 871 659 403 2017 122 743 118 502 119 104 122 954 483 303 2018 107 270 100 882 117 036 110 026 435 214 2019* 12 660 13 480 13 113 11 426 50 679
* sampai Maret 2019

## IV. E KSPERIMEN DAN H ASIL

## A. Analisis Data
Beberapa hal yang dilakukan terhadap data hasil preprocessing sebelum membangun model yaitu pembentukan variabel baru,  pe ngkodean dan transformasi data, dan agregasi data. Hal ini diperlukan agar data dapat dianalisis lebih lanjut.
5 0 0 0 0 7 0 0 0 0 9 0 0 0 0 1 1 0 0 0 0 1 3 0 0 0 0 1 5 0 0 0 0 1 7 0 0 0 0 2 0 1 6 2 0 1 7 2 0 1 8 B ong kar M u at E kspor
Im por
1. Pembentukan Variabel Baru
Pada raw data awal terdapat dua variabel yaitu tanggal kedatangan dan tanggal berlayar sedangkan  variabel  yang  dibutuhkan  dalam  analisis  yaitu  lamanya  waktu  kapal bersandar.  Oleh  karena  itu,  variabel  lamanya  waktu  dibentuk  dari  selisih  tanggal kedatangan dengan tanggal keberangkatan (dalam hari).
2. Pengkodean dan Transformasi Data Pengkodean  data  adalah  pemberian  kode-kode  tertentu  pada  data  termasuk memberikan kategori untuk jenis data yang sama. Kode adalah simbol tertertu dalam bentuk huruf atau angka untuk memberikan identitas data. Kode yang diberikan dapat memiliki makna sebagai data kuantitatif (berbentuk skor). Kuan tikasi atau transformasi data menjadi data kuantitatif dapat dilakukan dengan memberikan skor terhadap  data dengan mengikuti kaidah-kaidah dalam skala pengukuran. Beberapa variabel data yang dilakukan pengkodean yakni:
Tabel 8.

## Pengkodean Data
No Variabel Kode Tipe Data 1 Bendera 1. Indonesia 2. Asing Integer 2 Grosstone (GT) 1. <1000 2. 1000 – 1500 3. 1500 – 2000 4. 2000> Integer 3 Jenis Ekspedisi 1. Bongkar dalam negeri 2. Muat dalam negeri 3. Ekspor 4. Impor Integer
3. Agregasi Data
Pada data awal, tiap-tiap record terpisah berdasarkan transaksi kapal dan detail barang sehingga volume  barang terpisah menurut  detail barang, sedangkan  record data yang diperlukan  terpisah  berdasarkan  transaksi  kapal  yang  melakukan  bongkar/muat  saja. Oleh  karena  itu,  dilakukan  agregasi  volume  data  berdasarkan  transaksi  kapal  yang melakukan bongkar/muat. Setelah dilakukan agregasi data, jumlah  record data semula 100.175 record menjadi 15.583 record.
Tabel 9. Jumlah Record Data Setelah Agregasi
Tahun Sebelum Agregasi Data Setelah Agregasi Data 2016 43 163 5 152 2017 28 344 4 879 2018 25 513 4 486 2019* 3 155 1 066 Total 100 175 15 583
* sampai Maret 2019

## B. Pembangunan Model

## Model Multiple Regression
Permodelan  menggunakan  SPSS  sebagai  tools  analisisn ya,  dengan  α  =  5%,  dan confidence  interval  =  95%.  Variabel  waktu  menjadi  dependent  variable/variabel terikat/variabel  yang  diukur.  Bendera,  grosstone  (GT),  jenis  ekspedisi,  dan  volume
menjadi independent variable/variabel bebasnya. Apabila dimasukkan dalam persamaan model multiple regression, maka persamaannya akan menjadi:
Y   = β + α 1 X 1 + α 2 X 2 + α 3 X 3 + α 4 X 4 , dimana nilai dari: Y  = waktu β  = konstanta α 1 = koefisien jenis ekspedisi X 1 = jenis ekspedisi α 2 = koefisien bendera X 2 = bendera α 3 = koefisien grosstone (GT) X 3 = jenis grosstone (GT) α 4 = koefisien volume X 4 = volume
Tabel 10. Hasil Permodelan Multiple Regression Sebelum Perbandingan Signifikansi
Coefficients a M odel Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero- order Partia l Part  Tolerance VIF 1 (Constant) 2.336 .076 30.737 .000 jenis ekspedisi -.161 .017 -.149 -9.381 .000 -.185 -.131  -.125 .707 1.415 bendera .317 .031 .151 10.151 .000 .026 .141  .135 .804 1.244 grosstone -.010 .019 -.008 -.511 .609 .154 -.007  -.007 .653 1.532 volume .002 .000 .263 15.911 .000 .281 .218  .212 .650 1.538
Berdasarkan  output  hasil  permodelan  pada  Tabel  12,  didapatkan  persamaan sebagai berikut:
Waktu = 2,336 – 0,161 jenis ekspedisi + 0,317 bendera – 0,10 grosstone (GT) + 0,002 volume
Namun  setelah  perbandingan  signifikansinya  terhadap  α,  didapatkan  variabel grosstone (GT) tidak signifikan, maka variabel tersebut dihilangkan. Nilai signifikansi dilihat dari Sig. dalam tabel kemudian dibandingkan dengan α. Apabila Sig. > α maka variabel bebasnya tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat. Adapun model dihitung lagi, dan didapatkan m odel baru sebagai berikut:
Waktu = 2,313 – 0,160 jenis ekspedisi + 0,319 bendera + 0,002 volume
Tabel 11. Hasil Permodelan Multiple Regression setelah Perbandingan Signifikansi
Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Correlations Collinearity Statistics B Std. Error Beta Zero-order Partial Part  Tolerance VIF 1  (Constant) 2.313 .062 37.461 .000 Jenis ekspedisi -.160 .017 -.147 -9.426 .000 -.185 -.131  -.126 .726 1.377 bendera .319 .031 .152 10.251 .000 .026 .143 .137 .812 1.232 volume .002 .000 .259 17.778 .000 .281 .243 .237 .837 1.195
Dengan persamaan model yang didapat, dapat diartikan sebagai berikut:
1. Konstanta  bernilai  2,313  mem punyai  makna  jika  semua  variabel  bebas  (jenis ekspedisi,  bendera,  dan volume )  bernilai  0,  maka  waktu  yang  dibutuhkan  kapal untuk sandar di Pelabuhan Batu Ampar adalah 2,313 hari.
2. Koefisien  jenis  ekspedisi  bernilai  -0,160  mempunyai  makna  jika  variabel  bebas lainnya yaitu bendera dan volume bernilai 0, maka waktu yang dibutuhkan kapal untuk sandar di Pelabuhan Batu Ampar adalah 2,153 hari (2,313  – 0,160).
3. Koefisien bendera bernilai +0,319 mempunyai makna jika variabel bebas lainnya yaitu  jenis  ekspedisi  dan volume bernilai  0,  maka  waktu  yang  dibutuhkan  kapal untuk sandar di Pelabuhan Batu Ampar adalah 2,63 hari (2,313 + 0,319).
4. Koefisien  volume  bernilai  +0,02  mempunyai  makna  jika  variabel  bebas  lainnya yaitu jenis ekspedisi dan bendera bernilai 0, maka waktu yang dibutuhkan kapal untuk sandar di Pelabuhan Batu Ampar adalah 2,315 hari (2,313 + 0,002).

## Model Decision Tree
Permodelan  decision  tree  menggunakan  RapidMiner  sebagai  tools  analisisnya. Variabel  waktu  menjadi  dependent  variable/variabel  terikat/variabel  yang  diukur. Bendera,  grosstone  (GT),  jenis  ekspedisi,  dan  volume  menjadi  independent variable/variabel bebasnya. Gambar 9 menunjukkan  proses pembuatan model, dimana 90% data sebagai data model, dan 10% sisanya sebagai data tes ting.
Gambar 7. Proses Pembangungan Model Menggunakan RapidMiner
Berdasarkan hasil permodelan, didapatkan gambar decision tree sebagai berikut:
Gambar 8. Model Decision Tree
Dengan deskripsi tree sebagai berikut:

## Gambar 9. Potongan Deskripsi Model Decision Tree

## C. Evaluasi Model
Dua metode evaluasi model dilakukan untuk dua hasil permodelan yang dibangun. Uji Anova  digunakan  untuk  evaluasi  model multiple  regression ,  sedangkan  untuk  model decision tree dievaluasi dengan confussion matrix .
Tabel 12. Hasil Uji Anova Model Multiple Regression
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression 574.475 3 191.492 195.207 .000 b Residual 4954.865 5051 .981 Total 5529.340 5054 a. Dependent Variable: waktu
b. Predictors: (Constant), volume , bendera, jenis ekspedisi
Dalam Anova, nilai signifikansi dilihat dari Sig. dalam tabel  14  dibandingkan dengan nilai α. Nilai α yang digunakan adalah 5%. Apabila Sig. <  α maka dapat disimpulkan model yang dibuat signifikan. Dengan tingkat kepercayaa n 95%  model prediktif yang dibuat akan merepresentasikan nilai sebenarnya.
Untuk  evaluasi decision  tree ditunjukkan  dengan  output  dari  RapidMiner  pada  Tabel 15. Nilai presisi untuk model yang dirancang adalah 84,50%. Menunjukkan bahwa model sudah fit.
Tabel 15. Confussion Matrix dari RapidMiner untuk Model Decision Tree

## V. K ESIMPULAN
A. Kesimpulan
Berdasarkan hasil analisis, kesimpulan yang dapat diambil adalah sebagai berikut:
1. Lamanya  waktu  kapal  melakukan  bongkar/muat  dipengaruhi  oleh  tiga  variabel  yait u jenis ekspedisi, bendera, dan volume.
2. Hasil analisis menggunakan regresi berganda menghasilkan model seperti berikut: Waktu = 2,313 – 0,160 jenis ekspedisi + 0,319 bendera + 0,002 volume
3. Evaluasi  model  menunjukkan  bahwa  model  yang  dibuat  signifikan.  Dengan  tingkat kepercayaan  95%  model  prediktif  yang  dibuat  akan  merepresentasikan  nilai sebenarnya. Untuk decision tree , evaluasi menunjukkan model yang dibuat sudah fit, dengan presisi 84,50%.
4. Dengan  model  regresi  yang  dibangun,  pengusaha  dalam  hal  ini  pemil ik  kapal  dapat memprediksi  lamanya  waktu  yang  dibutuhkan  untuk  bersandar  di  Pelabuhan  Batu Ampar berdasarkan variabel yang sudah disebutkan sebelumnya.

## B. Saran
Adapun saran dalam penulisan laporan ini yang bisa ditingkatkan untuk penelitian berikutnya adalah sebagai berikut:
1. Hasil model hanya dapat menentukan prediksi lamanya kapal bersandar tetapi model belum dapat menentukan bagaimana meningkatkan kinerja layan an pelabuhan dengan mempercepat waktu bongkar/muat barang.
2. Karena  keterbatasan  data,  model  belum  memperhitungkan  maksimal  muatan pelabuhan yang dapat menangani jumlah kapal secara bersamaan.

## D AFTAR P USTAKA
[1]  BPS Kota Batam, Kota Batam Dalam Angka 2018. 2018.
[2]  BPS, Laporan Survei Dwelling Time 2015 . 2016.
[3]  C.  Vercellis, Business  Intelligence:  Data  mining  and  Optimization  for  Decision Making. Methods . A John Wiley and Sons, Ltd, 2009.
[4]  U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro, and P. Smyth, “From Data mining to Knowledge Discovery in Databases,” AI Mag. , vol. 17, pp. 37–54, 1996.
[5]  P. D. Allison, Multiple Regression : A Primer (Undergraduate Research Methods & Statistics in the Social Sciences) , 1st ed. Pine Forge Press, 1998.
[6]  C. Hapter, “Multiple Regression,” 2014.
[7]  S.  K.  Murthy,  “Automatic  Construction  of  Decision  Trees  from  Data:  A  Mult i- Disciplinary  Survey,” Data  Min.  Knowl.  Discov. ,  vol.  2,  no.  4,  pp.  345–389,  Dec. 1998.
[8]  E.  Prasetyo, Data  mining :  Konsep  Dan  Aplikasi  Menggunakan  Matlab ,  1st  ed. Yogyakarta: Andi, 2012.