## Analisis Statistika Ships Turnaround Time di Pelabuhan Tanjung Priok
Ronald Simanjuntak 1 , Derma Watty  Sihombing 1 , Boedojo Wiwoho 1 , Nurindah Dwiyani 1 , Tri Kismantoro 1 , Rosmayana 1
1 Program Studi Teknika, Program Studi Nautika, Program Studi KALK, Sekolah Tinggi Ilmu Pelayaran Jl. Marunda Makmur No. 1 Cilincing, Jakarta Utara. Jakarta 14150
E-mail: *dermawatysihombing@gmail.com
Diterima: 6 Oktober 2023, disetujui: 27 November 2023, diterbitkan online: 29 Desember 2023

## Abstrak
Analisis statistik Ships Turnaround Time di Pelabuhan Tanjung Priok. Pelabuhan Tanjung Priok Jakarta Utara merupakan pelabuhan terbesar dan tersibuk serta menjadi barometer perekonomian di Indonesia. Suatu layanan kapal diukur dari berapa lama waktu kapal berada di terminal dan di pelabuhan, Ship Turnaround time dihitung sejak kapal tiba sampai kapal bertolak meninggalkan pelabuhan. Hal ini merupakan salah satu indikator kunci kinerja atau Key Performance Indicator (KPI) Pelabuhan, yang merupakan sebagai pertimbangan utama stakeholder dalam  mengoperasikan  layanan  kapal  baik  terjadwal  maupun  tidak  terjadwal.  Penundaan  atau  lamanya  layanan  di  pelabuhan  akan memengaruhi biaya operasional perusahaan dan proses di pelabuhan berikutnya. Penelitian ini adalah penelitian dengan metode kuantitatif dengan pendekatan statistik yang bertujuan sebagai bahan evaluasi terhadap turnaround time dan hasil inputan data inaportnet di Pelabuhan Tanjung Priok. Berdasarkan data Inaportnet terhadap jenis kapal selama tahun 2022, ditemukan permasalahan rata-rata ship turnaround time untuk perdagangan luar negeri lebih efisien dibandingkan dalam negeri. Ship turnaround time perdagangan luar negeri diperoleh kurang dari 3 hari, sedangkan untuk dalam negeri lebih dari 3 hari. Hasil analisis regresi linier terhadap jenis kapal yang diuji adalah hubungan linier negatif. Hal ini mengindikasikan adanya penurunan terhadap ship turnaround time kapal. Untuk menghindari terjadinya kesalahan, data dari LK3 perlu dilakukan validasi oleh pihak penanggung jawab agar pengisian data kedatangan dan keberangkatan kapal dapat dilakukan dengan benar.
Kata kunci : Turnaround Time , LK3, Inaportnet

## Abstract
Analysis of Ship Turnaround Time Statistics at Tanjung Priok Harbor. Tanjung Priok Port in North Jakarta is the largest and busiest port and an economic barometer in Indonesia. A ship service is measured by how long the ship is at the terminal and at the port, Ship Turnaround  time  is  calculated  from  the  time  the  ship  arrives  until  the  ship  leaves  the  port.  This  is  one  of  the  Port's  Key  Performance Indicator (KPI), which is the main consideration for stakeholders in operating both scheduled and unscheduled ship services.  Delays or length of service at the port will affect the company's operating costs and subsequent port processes. This research is a quantitative method with a statistical approach that aims to evaluate the turnaround time and the results of inaportnet data input at Tanjung Priok Port. Based on Inaportnet data on ship types during 2022, it was found that the average ship turnaround time for foreign trade was more efficient than domestic. Ship turnaround time for foreign trade is less than 3 days, while for domestic trade it is more than 3 days. The result of the linear regression analysis of the ship types tested was a negative linear relationship. This indicates a decrease in ship turnaround time. To avoid errors, the data from LK3 needs to be validated by the party in charge so that the data  ships arrive and ships departure was done with correctly.
Keywords: Turnaround Time, LK3, Inaportnet.

## 1. Pendahuluan
Pelabuhan terbesar di Indonesia yang berada di Tanjung Priok, Jakarta Utara menjadi barometer perekonomian Indonesia. Dengan kemajuan teknologi, layanan Inaportnet menjadi salah satu contoh pembaruan system di Pelabuhan. Inaportnet adalah suatu  sistem  layanan  tunggal  untuk  kapal  dan  kegiatan  lainnya  yang  terkait  dengan  kapal.  Sistem  ini  diterapkan  secara elektronik dan terstandar.
Peraturan Menteri Perhubungan Nomor PM 93 Tahun 2013  tentang Penyelenggaran dan Pengusahaan Angkutan Laut menyatakan  bahwa  perusahaan  angkutan  laut  nasional  yang  mengoperasikan  kapalnya  pada  trayek  tetap  dan  teratur  wajib menyampaikan laporan rencana kedatangan dan/atau keberangkatan kapal LK3 kepada Penyelenggara Pelabuhan [1] . Salah satu laporan di Inaportnet adalah Laporan Kedatangan dan Keberangkatan Kapal (LK3) yang mencantumkan data waktu tiba dan waktu berangkat kapal dari pelabuhan. Waktu kapal di pelabuhan adalah turnaround time yang dihitung sejak kapal tiba sampai kapal bertolak meninggalkan Pelabuhan [2] . Suatu layanan kapal dapat diukur dari berapa lama waktu kapal berada di terminal dan di pelabuhan yang merupakan indikator kunci kinerja/ Key Performance Indicator (KPI).
Kinerja  pelabuhan  menjadi pertimbangan utama  bagi stakeholder yang mengoperasikan layanan  kapal  baik  terjadwal maupun tidak terjadwal. Penundaan atau lamanya layanan di pelabuhan akan mempengaruhi proses di pelabuhan berikutnya sehingga berdampak pada tingginya biaya operasional Perusahaan dan mengganggu produksi serta mengakibatkan biaya tinggi logistik [3] . Dengan demikian, efisiensi pelabuhan/waktu kapal di semua pelabuhan singgah merupakan hal yang penting bagi stakeholder sebagai pemantauan kinerja pelabuhan. Turnaround time kapal mencakup waktu untuk layanan pemanduan, tunggu kapal, loading , dan unloading [4][5] . Oleh karena itu, memanfaatkan dengan baik peralatan dan penggunaan dermaga berguna untuk meminimalkan waktu di pelabuhan. Mengurangi turnaround  time berarti  meningkatkan  kinerja  pelabuhan  yang  mencakup  utilisasi  penggunaan  dermaga  dan
sumber daya yang ada sehingga layanan di pelabuhan menjadi lebih efisien dan lebih murah biaya operasionalnya [6] . Utilisasi dermaga mencakup peralatan penanganan kargo, tenaga kerja, transportasi, dan lainnya [7] . Sesuai dengan UNTACD, masalah yang sangat kompleks di area transportasi adalah turn round ship di pelabuhan karena efektifitas dari suatu pelabuhan dilihat dari waktu kapal beraktifitas di pelabuhan. Secara ideal bahwa turnaround time dari kapal seharusnya tetap stabil terlepas dari trafik dan ukuran kargo [8] . Pada  laporan  Bank  Dunia  berjudul Transport  Global  Practice, total  jam  pelabuhan  ( total  port  hours )  didefinisikan sebagai  total  waktu  antara  saat  kapal  mencapai pelabuhan (baik batas  pelabuhan,  stasiun  pemanduan,  ataupun  zona  labuh) hingga saat kapal meninggalkan dermaga setelah menyelesaikan pertukaran kargo [9]. Total waktu di pelabuhan dikategorikan menjadi tiga, yaitu waktu kedatangan ( arrival time ), berth idle , dan cargo operation yang secara umum digambarkan seperti Gambar 1. Berdasarkan Gambar 1, waktu kapal di pelabuhan paling banyak dihabiskan untuk cargo operation . Pada Laporan tersebut  juga  disampaikan  peringkat  kinerja  pelabuhan container berdasarkan  pendekatan  administratif  dan  pendekatan statistik. Hasilnya adalah Pelabuhan Tanjung Priok berada di peringkat 281, Pelabuhan Tanjung Perak di peringkat 97, dan Pelabuhan Tanjung Emas di peringkat 132. Dengan demikian, dapat dikatakan bahwa Pelabuhan Tanjung Priok sangat jauh di bawah Pelabuhan Tanjung Perak.
Gambar 1 . Kategori total waktu di Pelabuhan Sumber: [9]
Chukwuebuka Godfrey meneliti tentang Ship Turnaround Time (SRT) di empat pelabuhan Nigeria, seperti Onne, Rivers, Delta, dan Calabar pada periode sepuluh tahun antara 2010-2019 dengan menggunakan konsep pengukuran dalam jam atau hari sebagai indikator operasional dari produktifitas pelabuhan. Hal ini bertujuan untuk mengukur perbedaan waktu tiba dan waktu berangkat dari pelabuhan. Diketahui bahwa SRT Pelabuhan Onne sebesar 49% dan Delta sebesar 92% dari benchmark rata-rata global (2 hari). Sementara itu, Calabar dan River mencapai 150% dan 241%. Dengan menggunakan alat statistik dari analisis  korelasi,  dinyatakan bahwa  hubungan  antara ship turnaround  time dan ship  traffic/ship  calls di  pelabuhan  sebagai variabel memiliki hubungan yang lemah [10] . Oleh karena itu, dapat menjadi rekomendasi bagi otoritas pelabuhan dan terminal operator untuk mengurangi SRT yang tinggi di pelabuhan Nigeria sehingga dapat mencapai benchmark rata-rata global [11] . Dewasa ini, statistik banyak digunakan dalam berbagai bidang kegiatan, tidak hanya untuk kepentingan pemerintahan, melainkan juga bidang bisnis, ekonomi, pendidikan, dan lain sebagainya. Statistik dibedakan menjadi dua bagian, yaitu statistik deskriptif dan statistik inferensial. Statistik deskriptif adalah serangkaian teknik yang meliputi teknik pengumpulan, penyajian, dan  peringkasan  data [12] .  Adapun  statistik  inferensial  merupakan  serangkaian  teknik  yang  digunakan  untuk  mengkaji, menaksir, dan mengambil kesimpulan sebagian data (sampel) yang dipilih secara acak dari seluruh data yang menjadi subjek kajian (populasi) [13] .
Pelabuhan Tanjung Priok merupakan pelabuhan yang berada di wilayah kerja Otoritas Pelabuhan Utama Tanjung Priok yang berperan sebagai penyelenggara pelabuhan dan pelaksana Inaportnet. Peneliti menggunakan data LK3 yang merupakan data dari Inaportnet per bulan baik dalam maupun luar negeri pada tahun 2022. Penelitian ini menggunakan pendekatan statistik untuk menganalisis data Inaportnet dan melihat korelasi antara jumlah kapal ( ship traffic ) dengan turnaround time . Manfaatnya adalah hasil analisis dapat menjadi bahan evaluasi terhadap turnaround time di Pelabuhan Tanjung Priok.

## 2. Metodologi
Metode penelitian ini menggunakan data LK3 Inaportnet yang didapatkan dari Kantor Otoritas Pelabuhan Utama Tanjung Priok. Data LK3 meliputi 24 (dua puluh empat) file Excel yang terdiri dari data dalam negeri dan luar negeri untuk tahun 2022. Jumlah  seluruh  data  LK3  dalam  negeri  sebanyak  10.664  kapal  dan  untuk  luar  negeri  ada  4.053  kapal.  Data  tersebut menampilkan  jenis  dan  ukuran  kapal,  waktu  tiba  dan  berangkat,  serta  waktu  sandar.  Data  yang  dipakai  adalah  jenis  kapal ( container , general cargo , car container , ro-ro cargo , dan curah), waktu tiba, dan waktu berangkat. Dikarenakan format data waktu  dari  sumber  data  primer  tidak  dapat  dilakukan  dengan  excel,  maka  peneliti  menggunakan  aplikasi  Phyton  untuk memformat data tersebut.
Data LK3 tahun 2022 tersebut dari Januari sampai dengan Desember akan dideskripsikan rata-rata turnaround time baik dalam  dan  luar  negeri,  jumlah  kapal,  standar deviasi,  serta  minimal  dan  maksimal  waktu  di  pelabuhan.  Data  tersebut  juga menunjukkan  kinerja  durasi  dari  tiba  sampai  dengan  berangkatnya  kapal.  Analisis  statistik  dengan  metode  korelasi,  uji-t, anova,  dan  regresi  linier  untuk  melihat  hubungan  antara  jumlah  kapal  dengan  rata-rata turnaround  time di  pelabuhan.
Kegunaan  analisis  korelasi  atau  uji Pearson  Product  Moment adalah  untuk  mencari  hubungan  variabel  bebas  (x)  dengan variabel terikat (y).
Turnaround  time (waktu  kapal  di  pelabuhan)  merupakan  waktu  gilir  ( turnaround  time )  atau  jumlah  waktu  antara kedatangan dan keberangkatan untuk semua kapal dibagi dengan jumlah kapal [8][14] . Kegunaannya adalah untuk mengetahui jumlah rata-rata waktu pelayanan kapal di pelabuhan sejak kedatangan kapal sampai dengan kapal meninggalkan pelabuhan dalam suatu periode laporan/bulanan.
TRT = ∑ (Jbp-Jdp)/ ∑K (1) Keterangan: Jbp : Jam berangkat dari pelabuhan Jdp
: Jam datang/tiba di pelabuhan
K
: Kapal
Untuk mendapatkan data turnaround time tersebut, perlu dianalisis data waktu tiba dan waktu berangkat dan jumlah data kapal dalam satu bulan yang merupakan ship turnaround time di pelabuhan. Dari unsur data diasumsikan variabel jumlah kapal ( ship traffic ) sebagai variabel y dan turnaround time kapal sebagai variabel x.  Metode analisis korelasi merupakan salah satu alat untuk menganalisis hubungan antara ship traffic dan turnaround time , yaitu dengan uji Pearson Product Moment . Uji ini akan menghasilkan koefisien korelasi (r) yang nilainya berkisar antara -1, 0, dan 1. Nilai -1 artinya korelasi negatif sempurna, nilai 0 artinya tidak ada korelasi, dan nilai 1 berarti korelasi sempurna positif (sangat kuat) [15] . Rumus untuk uji Pearson Product Moment adalah:
𝑟 = 𝑛∑𝑥𝑦−(∑𝑥.∑𝑦) √((𝑛∑𝑥2−(∑𝑥)2).(𝑛∑𝑦2−(∑𝑦)2) (2)
Keterangan: r = koefisien korelasi x = turnaround time y = ship traffic
Adapun untuk menguji signifikansi, dapat dihitung dengan rumus t- test :
t − 𝑡𝑒𝑠𝑡  = 𝑟√(𝑛−2)
√(1−𝑟2) (3)
Analisis data juga dapat dilanjutkan dengan menggunakan regresi linier sederhana untuk mengukur besarnya pengaruh satu variabel bebas (x) terhadap variabel terikat (y). Persamaan regresi dapat digunakan untuk melakukan prediksi seberapa tinggi nilai dari variabel terikat  apabila nilai variabelnya bebas. Secara umum persamaan regresi sederhana adalah sebagai berikut:
y = a + bx (4) Keterangan:
a = konstanta b = koefisien regresi

## 3. Hasil dan Pembahasan
Penelitian  ini  menggunakan  data  dari  hasil  pengolahan  data  yang  ada  di file Excel  LK3  dari  Januari  sampai  dengan Desember  tahun  2022,  yang  meliputi  jumlah  kapal,  rata-rata  waktu  di  pelabuhan  untuk  jenis  kapal  yang  berbeda,  standar deviasi, data minimal, dan data maksimal. Untuk mendapatkan data tersebut, digunakan aplikasi Python. Hasilnya seperti pada Tabel 1 sampai dengan  Tabel 7. Sebagai contoh pada  Tabel 1 untuk bulan  Januari, banyaknya kapal general cargo Dalam Negeri (DN) di pelabuhan Tanjung Priok sejumlah 76-unit dengan rata-rata waktu kapal saat di pelabuhan ( mean ) 14h 3j 23m yang artinya 14 hari 3 jam 23 menit.
Secara umum yang menjadi pengamatan penilaian adalah kapal jenis container dan general cargo . Dari Tabel 1 sampai Tabel 4, dapat dilihat bahwa kapal luar negeri (LN) memerlukan waktu lebih singkat jika dibandingkan dengan kapal dalam negeri untuk kedua jenis kapal seperti yang terlihat pada Gambar 2 dan Gambar 3, demikian juga dengan jenis kapal untuk curah dan ro-ro cargo .
Tabel 1 . Rata-rata Waktu Kapal di Pelabuhan (Jenis Kapal General Cargo Dalam Negeri)
Bulan Jumlah Mean std dev Min Max Januari 76 14 h 3 j 23 m 85 h 4j 27 m -1h 13 j 55 m 745 h 1 j Februari 74 3 h 3 j 54 m 4 h 1j 1 m 1h 20 j 0 m 28 h 1 j Maret 73 5 h 13 j 39 m 13 h 11j 27 m 0h 1 j 45 m 88 h 16 j April 66 3 h 19 j 44 m 4 h 9j 27 m 0h 12 j 0m 24 h 9 j Mei 64 4 h 9 j 48 m 4 h 4j 48 m 0h 12 j 0m 19 h 7 j 30 m Juni 83 5 h 7 j 53 m 9 h j 50 m 14 j 0 m 56 h 12 j Juli 86 3 h 13 j 36 m 4 h 20 j 1 m 5j 36 h 8j Agustus 77 4 h 13 m 6 h 15j 34 m 4j 20 m 36 h 3 j
September 91 3 h 20 j 37 m 6 h 11j 38 m 0 44 h 18 j 55 m Oktober 96 4 h 21 j 43 m 15 h 15j 12 m 0 128h 1 j Nopember 98 5 h 21 j 28 m 26 h 6j 56 m 6j 258h 9 j Desember 78 3 h 10 j 34 m 5 h 14j 52 m 1j 41 m 42h 19 j 30 m
Sumber: Hasil olahan, 2022
Tabel 2. Rata-rata Waktu Kapal di Pelabuhan (Jenis Kapal Genral Cargo Luar Negeri Negeri) Bulan Jumlah Mean std dev Min Max Januari 62 3 h 16 j 23 m 3 h 7 j 40 m 7 j 55 m 14 h 1 j 55 m Februari 54 3 h 10 j 6 m 4 h 22j 15 m 1h 20 j 0 m 28 h 19 j Maret 62 2 h 17 j 45 m 3 h 9j 49 m -1h 22 j 0 m 20 h 23 j April 60 2 h 21 j 47 m 2 h 8j 2 m 10 j 0m 11 h 5 j Mei 51 2 h 19 j 20 m 2 h 7j 52 m 0 j 59 m 13 h 18 j Juni 58 2 h 10 j 22 m 1 h j 21 27 m 0 j 0 m 8 h 22 j Juli 54 2 h 17 j 49 m 2 h 4 j 59 m 7j 10 h 18j Agustus 68 3 h 5 j 57 m 7 h 5j 18 m 6j 0 m 59 h 16 j September 44 2 h 10 j 42 m 2 h 4j 8 m 8j 12 h 22 j Oktober 65 2 h 23 j 27 m 7 h 9j 58 m 4j 60h 9 j Nopember 66 2 h 15 j 2 h 8 j 50 m 12j 12h 1 j Desember 60 3 h 15 j 31 m 6 h 8j 3 m 12 j 30 m 48 h 8 j Sumber: Hasil Olahan, 2022
Tabel 3. Rata-rata Waktu Kapal di Pelabuhan (Jenis Kapal Container Dalam Negeri) Bulan Jumlah Mean std dev Min Max Januari 213 3 h 11j 46 m 3 h 3 j 45 m 11 j 0 m 21 h 17 j 30 m Februari 200 3 h 0j 45 m 2 h 8 j 49 m 11 j 55 m 20 h 15 j 0 m Maret 232 2 h 22j 55 m 2 h 1 j 21 m 14 j 0 m 11 h 13 j 0 m April 204 2 h 18j 34 m 1 h 17 j 57 m 13 j 55 m 10 h 20 j 55 m Mei 183 5 h 22j 12 m 9 h 1 j 54 m 15 j 77 h 7 j 55 m Juni 223 3 h 1 j 14 m 2 h 10 j 56 m -6h 21 j 35 m 21 h 17 j 30 m Juli 234 3 h 3j 55 m 2 h23 j 44 m 3 j 55 m 35 h 10 j 5 m Agustus 228 3 h 5j 32 m 2 h 18 j 9 m 10 j 26 h 16 j September 211 2 h 21j 15 m 2 h 21 j 43 m 12 j 55 m 13 h 21 j Oktober 234 3 h 6j 58 m 7 h 17 j 39 m 9j 116 h 17 j Nopember 212 3 h 4j 23 m 2 h 14 j 20 m 9j 20h 15 j Desember 227 2 h 22j 7 m 2 h 0 j 11 m 13 j 55m 11h 22 j 55m Sumber: Hasil Olahan, 2022
Tabel 4. Rata-rata Waktu Kapal di Pelabuhan (Jenis Kapal Container Luar Negeri) Bulan Jumlah Mean std dev Min Max Januari 160 1 h 11j 48 m 0 h 14 j 2 m 6 j 55 m 3 h 20 j 59 m Februari 152 1 h 16j 8 m 1 h 16 j 8 m 7 j 30 m 12 h 21 j 55 m Maret 162 1 h 10j 30 m 0 h 17 j 57 m 8 j 0 m 4 h 22 j 0 m April 164 1 h 13j 32 m 20 j 8 m 9 j 59 m 9 h 10 j 55 m Mei 158 1 h 13j 33 m 1 h 5 j 46 m 10 j 55 m 11 h 16 j Juni 175 1 h 21 j 50 m 2 h 15 j 30 m 9 j 30 m 32 h 9 j 0 m Juli 174 1 h 14j 2 m 0h 22 j 24 m 10 j 55 m 9 h 14 j Agustus 190 1 h 13j 55 m 2 h 9 j 34 m -1 h 15 j 32 h 19 j September 173 1 h 6j 35 m 13 j 59 m 5 j 55 m 3 h 23 j Oktober 184 1 h 6j 31 m 15 j 40 m 4j 55 m 3 h 18 j Nopember 181 1 h 11j 58 m 1 h 1 j 45 m 5j 55m 8 h 7 j Desember 188 1 h 10j 50 m 1 h 8 j 27 m 4 j 55m 11 h 5 j 59m
Sumber: Hasil Olahan Data Tahun 2022
Gambar 2. Jenis Kapal General Cargo Sumber:  Hasil Olahan, 2022
Gambar 3. Jenis Kapal Container
Sumber:  Hasil Olahan, 2022
Tabel 5. Kapal Ro-Ro Cargo Tahun 2022 Bulan Jumlah Mean std dev Min Max Januari Dalam Negeri 17 1 h16 j 43 m 18 j 47 m 11 j 0 m 3 h5 j Luar Negeri 8 2 h2 j 20 m 1 h10j 46 m 16 j 0 m 4h3 j 55m Februari Dalam Negeri 17 2 h12 j 33 m 4 h13 j 23 m 7 j 55 m 19 h4 j Luar Negeri 9 0 h23 j 11 m 0 h8 j 32 m 13 j 55 m 1 h18 j Maret Dalam Negeri 17 2 h17 j 19 m 3 h4 j 18 m 12 j 00 m 13 h16 j Luar Negeri 11 1 h10 j 42 m 0 h19 j 18 m 18 j 00 m 2 h19 j April Dalam Negeri 19 2 h10j 13 m 3h 21j 40 m 4 j 0 m 16 h7 j Luar Negeri 11 1 h5j 42 m 0h 13j 1 m 13 j 0 m 2 h4 j Mei Dalam Negeri 13 3 h5j 41 m 5h 17j 6 m 11 j 0 m 21 h22j Luar Negeri 8 1 h1j 36 m 0h 15j 44 m 14 j 0 m 2 h14j Juni Dalam Negeri 17 2 h4 j 42 m 2 h 10j 27 m 8 j 59 m 2 h23 j Luar Negeri 9 1 h13 j 25 m 1 h 4j 38 m 10 j 30 m 4 h6 j 55 m Juli Dalam Negeri 17 1 h8 j 12 m 16 j 19 m 13 j 59 m 10 h1 j Luar Negeri 6 1 h12 j 27 m 20 j 21 m 15 j 55 m 2 h14 j Agustus Dalam Negeri 18 2 h9 j 28 m 3 h 14j 47 m 0 j 10 m 14 h11 j Luar Negeri 7 1 h20 j 15 m 1 h 2 j 49 m 13 j 0 m 3 h9 j September Dalam Negeri 18 1 h14 j 49 m 1 h 20j 28 m 12 j 10 m 8 h14 j Luar Negeri 2 2 h6 j 11 m 0 h 12j 59 m 1 h21 j 0 m 2 h15 j 23 m Oktober Dalam Negeri 15 1 h13 j 42 m 1 h 7j 3 m 8 j 0 m 4 h13 j Luar Negeri 6 1 h11 j 52 m 0 h 17j 17 m 16 j 30 m 2 h18 j Nopember Dalam Negeri 14 1 h9 j 8 m 0h 22j 40 m 16 j 0 m 3 h13 j Luar Negeri 1 4 h12 j 4 h12 j 4 h12 j 4 h12 j Desember Dalam Negeri 19 1 h7j 18 m 0h 14j 57 m 15 j 0 m 2 h22 j Luar Negeri 7 2 h17j 59 m 1h 17j 42 m 1h 0j 48 m 5 h13 j Sumber: Hasil Olahan, 2022
0,00 100,00 200,00 300,00 400,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 W ak tu ( jam ) Bulan Rata-rata Waktu Kapal di Pelabuhan - Jenis Kapal General Cargo Tahun 2022 Dalam Negeri Luar Negeri 0,00 50,00 100,00 150,00 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 W ak tu ( Jam ) Bulan Rata-rata Waktu Kapal di Pelabuhan - Jenis Kapal Container
Tahun 2022
Dalam Negeri Luar Negeri
Tabel 6. Kapal Car Container Tahun 2022 Bulan Jumlah Mean stddev Min Max Januari Dalam Negeri 15 1 h16j 4 m 19 j 0 m 15 j 0 m 3 h13 j 0 m Luar Negeri 7 1 h6j 30 m 19 j 42 m 18 j 0 m 3 h2 j 30 m Februari Dalam Negeri 15 1 h6j 29 m 9 j 57 m 15 j 0 m 2 h0 j 0 m Luar Negeri 9 1 h6j 13 m 12 j 39 m 18 j 0 m 2 h10 j 1 m Maret Dalam Negeri 14 1 h11j 33 m 14 j 50 m 15 j 0 m 3 h2 j 55 m Luar Negeri 7 1 h17j 32 m 16 j 25 m 18 j 50 m 2 h23 j 0 m April Dalam Negeri 14 1 h5j 34 m 12 j 10 m 18 j 0 m 2 h15 j 0 m Luar Negeri 7 1 h9j 12 m 9 j 33 m 17 j 0 m 1 h19 j 0 m Mei Dalam Negeri 10 3 h1j 36 m 2 h14 j 24 m 15 j 0 m 9 h9 j 0 m Luar Negeri 5 1 h10j 42 m 0 h14 j 40 m 13 j 0 m 2 h3 j 0 m Juni Dalam Negeri 13 1 h18 j 32 m 9 j 39 m 1h3 j 0 m 2 h8 j 0 m Luar Negeri 9 1 h14 j 32 m 19 j 31 m 16 j 0 m 3 h11 j 50 m Juli Dalam Negeri 14 1 h14j 8 m 17 j 51 m 19 j 0 m 3 h0 j 0 m Luar Negeri 14 1 h15j 5 m 20 j 7 m 15 j 0 m 3 h10 j 0 m Agustus Dalam Negeri 13 2 h0j 27 m 2 h21 j 27 m 13 j 0 m 9 h12 j 0 m Luar Negeri 12 1 h13j 40 m 0 h11 j 56 m 20 j 0 m 2 h18 j 0 m September Dalam Negeri 13 1 h11j 39 m 0 h41 j 43 m 15 j 0 m 2 h5 j 0 m Luar Negeri 16 1 h13j 6 m 0 h15 j 20 m 10 j 0 m 2 h11 j 30 m Oktober Dalam Negeri 15 1 h11j 40 m 0 h15 j 4 m 16 j 0 m 2 h15 j 0 m Luar Negeri 14 2 h2j 25 m 1 h17 j 32 m 12 j 0 m 7 h10 j 0 m Nopember Dalam Negeri 14 1 h3j 38 m 0 h7 j 40 m 15 j 0 m 1 h15 j 0 m Luar Negeri 15 2 h0j 42 m 1 h16 j 39 m 13 j 0 m 5 h21 j 0 m Desember Dalam Negeri 14 1 h5j 55 m 0 h17 j 5 m 12 j 0 m 3 h10 j 0 m Luar Negeri 17 2 h 2j 7 m 0 h 21 j 43 m 16 j 30 m 4 h 9 j 0 m Sumber: Hasil Olahan, 2022 Tabel 7. Kapal Curah Tahun 2022 Bulan Jumlah Mean std dev Min Max Januari Dalam Negeri 8 3h 13j 37m 2h 16j 22m 1h 9j 0m 9h 8j 0m Luar Negeri 29 5h 0j 4m 4h 0j 23m 1j 55m 22h 16j Februari Dalam Negeri 9 1h 20j 46m 1h 5j 27m 14j 0m 4h 22j 5m Luar Negeri 19 5h 8j 50m 2h 22j 35m 1h 20j 14h 4j Maret Dalam Negeri 4 4h 0j 13m 3h 4j 52m 1h 0j 55m 7h 18j Luar Negeri 25 7h 5j 12m 5h 5j 54m 20j 17h 12j April Dalam Negeri 7 4h 5j 12m 2h 1j 1m 2h 5j 0m 8h 9j 55m Luar Negeri 24 7h 12j 26m 5h 22j 32 m 1h 4 j 19h Mei Dalam Negeri 1 14h 21j 0m NA 14h 21j 0m 14h 21j 0m Luar Negeri 15 55h 22j 41 m 4h 17j 20 m 17j 30m 18h 1j Juni Dalam Negeri 6 9h 20j 19m 15h 11j 11m 1h 19j 59m 41h 5j Luar Negeri 25 4h 6j 44m 2h 10j 19m 14j 11h 15j Juli Dalam Negeri 8 3h 9j 7m 2h 6j 55m 19j 0m 7h 13j Luar Negeri 15 4h 1j 58m 1h 21j 18m 2h 4j 8h 2j Agustus Dalam Negeri 5 4h 21j 16m 2h 5j 18m 1h 19j 0m 7h 22j 25m Luar Negeri 24 4h 8j 6m 1h 20j 5m 21j 8h 2 j September Dalam Negeri 6 3h 11j 54m 1h 9j 59m 2h 5h 16j Luar Negeri 33 5h 1j 47m 4h 20j 13 m 1h 2j 21h 22j Oktober Dalam Negeri 3 4h 3j 39m 3h 9j 18m 6j 59m 6h 15j Luar Negeri 20 4h 7j 56m 2h 10j 31m 1h 3j 10h 5j Nopember Dalam Negeri 5 4h 6j 59m 3h 8j 39m 9j 55m 7h 8j Luar Negeri 19 4h 13j 37m 1h 17j 57m 1h 23 j 9h 23j Desember Dalam Negeri 7 6h 22j 9m 4h 15j 4m 16j 0m 13h 2 j Luar Negeri 26 4h 20j 11m 2h 12j 50m 2h 13h 11j
Sumber: Hasil Olahan, 2022
Data  pengolahan  sesuai  Tabel  1  sampai  dengan  Tabel  7  dapat  dirangkumkan  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 8 yang menunjukkan rata-rata waktu kapal ( ship turnaround time ) di Pelabuhan Tanjung Priok tahun 2022 dalam waktu jam dan hari.
Tabel 8. Ship TRT Tahun 2022
GENERAL CARGO CONTAINER RORO CARGO CAR CONTAINER CURAH DN LN DN LN DN LN DN LN DN LN Januari 339.38 88.38 83.77 35.80 40.72 50.33 40.07 30.50 85.62 120.07 Februari 75.90 82.10 72.75 40.13 60.55 23.18 30.48 30.22 44.77 128.83 Maret 133.65 65.75 70.92 34.50 65.32 34.70 35.55 41.53 120.22 183.20 April 91.73 69.78 66.57 37.53 58.22 29.70 29.57 33.20 101.20 180.43 Mei 105.80 67.33 142.20 37.55 77.68 25.60 73.60 34.70 357.00 142.68 Juni 127.88 58.37 73.23 45.83 52.70 37.42 42.53 38.53 236.32 102.73 Juli 85.60 65.82 75.92 38.03 32.20 36.45 38.13 39.08 81.12 97.97 Agustus 96.22 77.95 77.53 37.92 57.47 44.25 48.45 37.67 117.27 104.10 September 92.62 58.70 69.25 30.58 38.82 54.18 35.65 37.10 83.90 121.78 Oktober 117.72 71.45 78.97 30.52 37.70 35.87 35.67 50.42 99.65 175.93 Nopember 141.47 63.00 76.38 35.97 33.13 108.00 27.63 48.70 102.98 109.62 Desember 82.57 63.52 70.12 34.83 31.30 65.98 29.92 50.12 166.15 116.18 Rata-rata (jam) 124.21 69.35 79.80 36.60 48.82 45.47 38.94 39.31 133.02 131.96 Rata-rata (hari) 5.18 2.89 3.33 1.53 2.03 1.89 1.62 1.64 5.54 5.50 Sumber: Hasil Olahan, 2022 Tabel 9. Ship Traffic Tahun 2022 RORO CARGO CAR CONTAINER GENERAL CARGO CONTAINER CURAH Jumlah DN LN DN LN DN LN DN LN DN LN Januari 17 8 15 7 76 62 213 160 8 29 595 Februari 17 9 15 9 74 54 200 152 9 19 558 Maret 17 11 14 7 73 62 232 162 4 25 607 April 19 11 14 7 66 60 204 164 7 24 576 Mei 13 8 10 5 64 51 183 158 1 15 508 Juni 17 9 13 9 83 58 223 175 6 25 618 Juli 17 6 14 14 86 54 234 174 8 15 622 Agustus 18 7 13 12 77 68 228 190 5 24 642 September 18 2 13 16 91 44 211 173 6 33 607 Oktober 15 6 15 14 96 65 234 184 3 20 652 Nopember 14 1 14 15 98 66 212 181 5 19 625 Desember 19 7 14 17 78 60 227 188 7 26 643 Total 201 85 164 132 962 704 2601 2061 69 274 7253
Sumber: Hasil Olahan, 2022
Berdasarkan data dari LK3 Januari sampai dengan Desember tahun 2022, kapal dalam negeri yang  singgah  di  Pelabuhan  Tanjung  Priok  selama  tahun  2022  adalah  10.664-unit  dan  untuk  luar negeri sebanyak 4.053 unit. Adapun jenis kapal yang diteliti adalah berkisar 50% dari jumlah data keseluruhan. Berdasarkan dari hasil analisis data pada kolom max ( maximum ) dan min ( minimum ) pada Tabel 1 sampai dengan Tabel 7, kapal tiba sampai dengan berangkat di pelabuhan terdapat data yang minus. Hal ini berarti waktu berangkat mendahului dari waktu tiba. Dengan demikian, data dari LK3 Inaportnet belum tervalidasi dengan baik. Dari aspek kinerja untuk maksimum bahkan ada yang mencapai 745 hari.
Secara  spesifik  untuk  kapal general  cargo pada  kolom  maksimum  dalam  negeri  rata-ratanya mencapai  126  hari  dan  untuk  luar  negeri  adalah  25  hari.  Untuk  kapal container pada  kolom maksimum dalam negeri rata-ratanya mencapai 32 hari dan untuk luar negeri 12 hari. Jika dihitung rata-rata dalam satu tahun, rata-rata kapal general cargo dalam negeri adalah 5,18 hari dan luar negeri 2,89 hari, sedangkan kapal container dalam negeri adalah 3,33 hari dan luar negeri adalah 1,53. Ship turnaround time tahun 2022 untuk kapal container , general cargo , car container , dan ro-ro cargo luar negeri mencapai di bawah 3 hari, sedangkan kapal curah melebihi 3 hari. Adapun untuk kapal dalam negeri hanya ro ro cargo dan car container yang di bawah 3 hari. Bahkan pada kapal container yang dapat mencapai 1,53 hari dengan jumlah kapal ( ship traffic ) 2061 kapal. Kapal general cargo , container , dan curah melebihi 3 hari.
Berdasarkan  analisis  statistik,  layanan  di  Pelabuhan  Tanjung  Priok  didominiasi  oleh  kapal container . Terutama container dalam negeri yang dilihat dari ship traffic . Layanan pada kapal luar negeri lebih efisien dari layanan kapal dalam negeri. Oleh sebab itu, otoritas pelabuhan setempat dan terminal  operator  perlu  melakukan  evaluasi  terhadap  layanan  kapal  dalam  negeri  dan  kapal  yang
terlalu lama di pelabuhan sesuai dengan data statistik maksimum yang ada di Tabel 1 sampai dengan Tabel 7.
Untuk  kapal general  cargo luar  negeri  yang  ada  pada  Tabel  2,  dapat  dilihat  bahwa ship turnaround time-nya adalah 2,89 hari dengan ship traffic (ST) 704 kapal dan koefisien korelasinya adalah 0,32. Adapun untuk kapal container luar negeri yang datanya ada di Tabel 4, ship turnaround time -nya  adalah  1,52  hari  dengan ship  traffic -nya  adalah  2.061  kapal  dan  koefisien  korelasi-nya mencapai -0,21. Nilai minus dan mendekati nol pada koefisien korelasi menunjukkan bahwa tidak ada korelasi yang signifikan antara ship turnaround time dan ship traffic . Demikian pula dengan jenis kapal yang dilakukan pengujian nilai koefisien r negatif dan mendekati nol seperti pada Tabel 10.
Tabel 10. Koefisien r uji Pearson Product Moment Jenis Kapal Mean (jam) Std Deviasi Pearson Correlation Coefficient (r) N Container DN 79.80 20.21 -0.6087 12 Container LN 36.60 4.10 -0.2117 12 General Cargo DN 124.21 71.02 -0.0096 12 General Cargo LN 69.35 9.25 0.3233 12 RO RO Cargo DN 48.82 15.19 -0.2046 12 RO RO Cargo LN 45.47 23.21 -0.7380 12 Car Container DN 38.94 12.46 -0.6087 12 Car Container LN 39.31 7.14 0.6794 12 Curah DN 133.02 85.56 -0.6513 12 Curah LN 131.96 31.35 0.0002 12
Sumber: Hasil Olahan, 2022
Sesuai  dengan  Tabel  10,  interpretasi  koefisien  korelasi  atau  nilai  r  secara  keseluruhan  nilai koefisien r di bawah 0,4 yang artinya hubungan antara Ship Traffic (ST) dan Ship Turnaround Time (TRT) rendah.
Tabel 11. Interpretasi Koefisien Korelasi r Interval Koefisien Tingkat Hubungan 0,00 - 0,199 sangat rendah 0,20 - 0,399 rendah 0,40 - 0,599 cukup 0,60 - 0,799 kuat 0,80 - 1,00 sangat kuat Sumber: [13]
Dengan  didapatkannya  koefisien  r,  maka  selanjutnya  dapat  dilakukan  pengujian  dengan  uji statistik untuk memperoleh harga t hitung sesuai dengan rumus 3 dengan hasil perhitungan seperti pada Tabel  11.  Untuk  t tabel adalah  dengan  n=2  dan level  confidence 95%  adalah  1,796.  Dari  hasil perbandingan,  5  jenis  kapal  dari  10  adalah  tidak  signifikan.  Selanjutnya  adalah  mengidentifikasi koefisien varian. Adapun koefisien varian adalah perbandingan antara standar deviasi dengan rata- rata ( mean ) yang dinyatakan dengan persen untuk mengamati variasi data atau sebaran data dari rata- ratanya. Artinya, semakin kecil koefisien varian maka data semakin seragam (homogen). Sebaliknya, semakin besar koefisien varian maka data semakin heterogen. Jadi, data pada LK3 merupakan data yang homogen.
Tabel 12. Koefisien t dan koefisien varian Jenis Kapal t hitung (th) t tabel perbandingan Koef var Container DN 2.43 1.80 th > ttabel 25.33 Container LN 0.69 1.80 th < ttabel 11.21 General Cargo DN 0.03 1.80 th < ttabel 57.17 General Cargo LN 1.08 1.80 th < ttabel 13.34 RO RO Cargo DN 0.66 1.80 th < ttabel 31.13 RO RO Cargo LN 3.46 1.80 th > ttabel 51.05 Car Container DN 2.43 1.80 th > ttabel 32.00 Car Container LN 2.93 1.80 th > ttabel 18.16 Curah DN 2.71 1.80 th > ttabel 64.32 Curah LN 0.00 1.80 th < ttabel 23.76 Sumber: Hasil Olahan Data Tahun 2022
Analisis  regresi  menggambarkan  hubungan  antara  dua  variabel  tertentu.  Dua  variabel  dapat berealisasi  atau  berasosiasi  dalam  beberapa  cara  dan  tingkatan.  Analisis  regresi  digunakan  untuk memperoleh  suatu  persamaaan  garis  yang  menunjukkan  hubungan  dua  variabel,  baik  berupa  positif maupun  negatif.  Jika suatu  variabel  bertambah dan diikuti dengan variabel  yang lain,  maka hubungan positif. Jika suatu variabel bertambah besar sedangkan variabel lain berkurang, maka dikatakan negatif.
Peneliti melakukan analisis menggunakan analysis toolpak dari Microsoft Excel untuk menghitung analisis  regresi  linier,  di  mana  hubungan  dua  variabel  untuk  nilai multiple R  dengan  nilai  1  memiliki hubungan yang kuat. Nilai -1 memiliki hubungan yang lemah, sedangkan nilai 0 tidak ada hubungan sama sekali. Hasil dari perhitungan multiple R, koefisien regresi, dan intercept dari data penelitian ditunjukkan pada Tabel 13. Pada tabel tersebut, variabel x adalah ship traffic dan variabel y adalah ship turnaround time .
Tabel 13. Analisis Regresi Linier Jenis Kapal Multiple R Koefisien x Intercept Fhitung Container DN 0.61 -0.78 248.4398 5.88 Container LN 0.17 -0.04 46.0862 0.29 General Cargo DN 0.01 -0.06 129.2140 0.00 General Cargo LN 0.32 0.43 43.9391 1.17 RO RO Cargo DN 0.20 -1.67 76.7406 0.44 RO RO Cargo LN 0.74 -5.55 84.7634 11.96 Car Container DN 0.85 -7.70 144.1267 25.30 Car Container LN 0.68 1.17 26.4103 8.57 Curah DN 0.65 -24.21 272.2463 7.37 Curah LN 0.00 0.00 131.9396 0.00 Sumber: Hasil Olahan, 2022 (DN: Dalam Negeri, LN: Luar Negeri)
Berdasarkan  hasil  penghitungan,  hanya  kapal car  container dalam  negeri  yang  memiliki  nilai multiple R  yang  mendekati  1  yaitu  0,85  yang  artinya  memiliki  hubungan  yang  kuat.  Sementara  yang lainnya  memiliki  hubungan  yang  lemah  untuk  dua  variabel.  Nilai  ini  diuji  dengan  kaidah  pengujian dengan menghitung F hitung dan dibandingkan dengan F tabel (sebesar 4,98). Jika F hitung lebih besar dari F tabel , maka  dapat  dikategorikan  signifikan.  Dari  Tabel  12  dapat  dibuatkan  persamaan  analisis  regresi  linier untuk setiap jenis kapal dengan variabel independen x ( ship traffic ) dan variabel y ( ship turnaround time ) dari data LK3. Adapun penghitungannya adalah sebagai berikut:
Container DN : y = -0.78x + 248,4398 Container LN : y = -0.04x + 46,0862 General Cargo DN  : y = -0.06x + 129,2140 General Cargo LN   : y = 0.43x + 43,9391 Ro-Ro Cargo DN : y = -1.67x + 76,7406 Ro-Ro Cargo LN : y = -5.55x + 84,7634 Car Container DN  : y = -7.70x + 144,1267
Car Container LN : y = 1.17x + 26,4103
Curah DN
: y = -24.21x + 272,2463
Curah LN : y = 0.0009x + 131,9396
Berdasarkan hasil penghitungan terhadap analisis regresi linier, koefisien independen untuk ship traffic adalah dominan negatif atau hubungan linier negatif. Hal ini mengindikasikan bahwa terjadi penurunan terhadap ship turnaround time kapal dengan nilai yang relatif sangat kecil di Pelabuhan Tanjung Priok. Untuk kapal container dalam negeri, ship turnaround time - nya berada diatas dari 3 (tiga) hari dan untuk kapal container luar negeri di bawah 2 (dua) hari, demikian  pula untuk jenis kapal general cargo . Grafik analisis regresi linier yang ditampilkan adalah grafik untuk kapal container luar negeri dan dalam negeri yang memiliki data paling besar dan selalu digunakan sebagai penilaian performance index global seperti yang terlihat pada Gambar 4 dan Gambar 5.
Sumber:  Hasil Olahan Data Tahun 2022 Gambar 4. Regresi Linier Kapal Container LN
Sumber:  Hasil Olahan Data Tahun 2022
Gambar 5. Regresi Linier Kapal Container DN

## 4. Kesimpulan
Kinerja dari suatu pelabuhan merupakan suatu hal yang menjadi perhatian utama dalam rangka meningkatkan efisensi pelabuhan. Berdasarkan hasil pengolahan data LK3 Inaportnet Pelabuhan Tanjung Priok dapat disimpulkan bahwa pada tahun 2022 efisiensi kapal dalam negeri lebih rendah dari kapal luar negeri, di mana untuk kapal luar negeri khususnya container mencapai 1,53 hari, dalam negeri 3,33 hari, general cargo luar negeri 2,89 hari, dan untuk dalam negeri adalah 5,18 hari. Dari uji statistik, didapatkan bahwa variabel ship traffic dan ship turnaround time memiliki hubungan yang lemah. Selain itu, hasil analisis  regresi  linier  terhadap  jenis  kapal  yang  diuji  adalah  negative.  Hal  ini  mengindikasikan  bahwa  terdapat  penurunan terhadap ship turnaround time kapal dengan nilai yang relatif sangat kecil di Pelabuhan Tanjung Priok.

## Ucapan Terima Kasih
Peneliti mengucapkan terima kasih kepada Bapak Rudi Abisena, selaku Kepala Bidang Lalu Lintas dan Angkutan Laut, Operasi dan Usaha Kepelabuhanan dan kepa Bapak Moedji Widodo, selaku Kepala Seksi Lalu Lintas dan Angkutan dan Tim yang telah memberikan dukungan penuh dalam penelitian ini.

## Daftar Pustaka
[1] Kementerian Perhubungan, Peraturan Menteri Perhubungan Nomor PM 93 Tahun 2013 Tentang Penyelenggaran dan Pengusahaan Angkutan Laut . Indonesia, 2013.
[2] Australian Government, “Container Port Productivity,” 2022.
[3] dkk Safira., “Analisis Pengaruh Dwelling Time Terhadap Efisiensi Bongkar Muat Di Pelabuhan Tanjung Priok,” Majalah Ilmiah FISIP UNTAG Semarang , vol. 20, no. 1, 2023.
[4] A. Kuznetsov, A. Kirichenko, and A. Zboinov, “Influence of a cargo plan on the container ship port turnaround time,” E3S Web of Conferences , vol. 244, p. 08011, Mar. 2021, doi: 10.1051/e3sconf/202124408011.
[5] D.A. Lasse, Manajemen Kepelabuhanan . PT. RajaGrafindo Persada, 2014.
[6] D. S. K, V. Gurudev, and D. G.S., “Factors affecting the Vessel Turnaround time in a Seaport,” in Hydro 2020 International , Odisha, 2021.
[7] Alan E. Branch, Elements of Port Operation and Management . Chapman and Hall, 1986.
[8] V. Abijath and A. Kokila, “Reduction of Turnaround Time for Vessels at Cochin Port Trust,” International Journal of Pure and Applied Mathematics , vol. 117, no. 20, 2017.
[9] World Bank Group, Transport Global Practice, The Container Port Performance Index 2022, A Comparable Assessment of Performance based on Vessel Time in Port . 2023.
[10] E. I. Monday, G. C. Emenike, and and Ibe C. C, “Assessment of Vessel Turnaround Time in Eastern Nigerian Ports,” International
Journal of Research and Innovation in Social Science (IJRISS) , vol. 5, no. 6, Jun. 2021.
[11] C. G. Osondu-Okoro, T. C. Nwokedi, J. C. Mbachu, N. E. Ogwo, and J. O. Nwachukwu, “Ship Turnaround Time and Vessel Traffic in Nigerian Ports: A Correlation Analysis,” European Journal of Maritime Research , vol. 1, no. 1, pp. 19–24, Nov. 2022, doi: 10.24018/maritime.2022.1.1.3.
[12] Sudaryono, Metodologi Penelitian: Kuantitatif, Kualitatif dan Mix Method. In Rajawali Pers (Edisi Kedua, Vol. 2) , vol. 2, no. 1.
2018.
[13] Sugiyono, Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R&D . Bandung: Alfabeta, 2019.
[14] S. Suranto, “Manajemen Operasional Angkutan Laut dan Terminal Petikemas Pasca UU no. 17 Tahun 2008 Tentang Pelayaran,” Medan, 2011.
[15] M. Riduwan, Dr, Dasar-Dasar Statistika . Alfabeta, 2018.