## Analisis Kecenderungan Keterlambatan Pembayaran Pengecekan Kapal di Pelabuhan Regional Riau
Hespri Yomeldi Moh. Roufiq Azmy Ryche Pranita School of Electrical Engineering and Informatics School of Electrical Engineering and Informatics School of Electrical Engineering and Informatics Institut Teknologi Bandung Institut Teknologi Bandung Institut Teknologi Bandung Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia Bandung, Indonesia hespri@s.itb.ac.id roufiq@s.itb.ac.id ryche@s.itb.ac.id
Abstract—  Ship  health  checks  must  be  carried  out  which  function  to  provide  a  sailing  permit.  The implementation  of  ship  health  checks  is  carried  out  in  collaboration  with  the  ministry  of  health  and transportation.  The implementation  of  the  activity,  commonly  known  as  Port  Health  Quarantine  Clearance (PHQC) requires time to check and the ship makes a payment check to be able to issue a saili ng permit. The problem that arises in the field is that the ship delays PHQC payments and then impacts on the buildup of ships in the port, besides that officers also need longer time to process the issuance of sailing permits. This of course has an impact on other port services such as dwelling time and scheduled departures that can be delayed. In overcoming this problem, an in-depth study is needed to analyze the trend of late payment of ship health checks, what variables influence it and how treatment is  done to overcome these problems. Using logistic regression and decision tree with Classification and Regression Tree algorithm , a model is then developed that determines the variables that affect the delay of the ship making PHQC payments
Keywords—  data analytic, logistic regression, decision tree, port health quarantine clearance

## I. P ENDAHULUAN
Pelabuhan  Laut  Regional  Riau  merupakan  salah  satu  pelabuhan  utama  di  wilayah Sumatera.  Pelabuhan  ini  dikelola  oleh  PT.  Pelindo  I.  Pelabuhan  ini  merupakan  pintu gerbang di bagian utara Provinsi Riau, dan melayani hinterland di bagian selatan Provinsi Sumatera  Utara  serta  bagian  utara Provinsi  Sumatera  Barat.  Fungsi  pelabuhan  ini  adalah sebagai  pelabuhan  internasional  (terbuka  bagi  perdagangan  luar  negeri)  yang  melayan i minyak sawit mentah (CPO) Cargo, General Cargo, Peti Kemas, Dry Bulk Cargo dan juga penumpang.  Pelabuhan  Regional  Riau  mencatat  jumlah  kapal  yang  datang  mencapai 50.000 lebih selama 2 tahun terakhir dengan Pelabuhan Kota Dumai memiliki jumlah kapal masuk  tertinggi,  lebih  dari  80  persen  total  kapal  yang  datang  atau  berlayar.   Peningkatan tersebut,  terutama  berasal  kapal  dari  mancanegara  menjadikan  Pelabuhan  Regional  Riau sangat  berpotensi  untuk  dikembangkan  sebagai  kawasan  pelabuhan  yang  strategis  dan bernilai ekonomi tinggi.
Kawasan  pelabuhan  yang  bernilai  ekonomis,  pemerintah  perlu  menentukan  standar pelayanan  pelabuhan  yang  baik.  Efisiensi  dan  efektivitas  seluruh  aktivitas  di  pelabuhan harus  dapat  dikelola  secara  tepat  dan  komprehensif.  Pengelolaan  b ongkar  muat, pengelolaan  waktu  kedatangan  dan  keberangkatan  kapal,  pengelolaan  izin  berlayar, pemeriksaan kesehatan kapal harus dapat terintegrasi dengan baik.Salah satu kendala yang sering  dihadapi  dalam  pelayanan  pelabuhan  terhadap  kapal  yang  bersandar  d an  berlayar adalah permasalahan pemeriksaan kesehatan kapal sesuai dengan klasifikasi yang telah di tetapkan  [1].  Pemeriksaan  kesehatan  kapal  wajib  dilakukan  sebagai  salah  satu  syarat pemberian  sertifikat  ijin  berlayar  suatu  kapal.  Pelaksanaan  pemeriksaa n  kesehatan  kapal dilakukan dengan kerjasama Kementerian Kesehatan dan  Kementerian Perhubungan. Pada pelaksanaannya  kegiatan  yang  biasa  dikenal  sebagai Port  Health  Quarantine  Clearance (PHQC) membutuhkan waktu untuk pengecekan dan pihak kapal melakukan pe mbayaran pengecekan  untuk  dapat  menerbitkan  surat  izin  berlayar.  Permasalahan  yang  muncul  di lapangan  adalah  pihak  kapal  melakukan  penundaan  pembayaran  PHQC  yang  berimbas
pada penumpukan kapal di pelabuhan. Selain itu petugas juga membutuhkan waktu yang lebih  lama  dalam  memproses  penerbitan  surat  izin  berlayar.  Hal  ini  tentu  saja  berimbas pada  pelayanan  pelabuhan  lain  seperti dwelling  time [2]  dan  jadwal  keberangkatan  yang bisa  tertunda.  Guna  mengatasi  permasalahan  ini  diperlukan  suatu  penelitian  mendalam untuk  menganalisis  kecenderungan  keterlambatan  pembayaran  pengeceka n  kesehatan kapal, variabel apa saja yang mempengaruhinya dan bagaimana treatment yang dilakukan untuk mengatasi permasalahan tersebut.
Kontribusi dari penelitian ini adalah bagaimana membangun model prediksi yang tepat untuk mengetahui jenis kapal yang sering melakukan penundaan pembayaran berdasarkan data  PHQC  di  Pelabuhan  Regional  Dumai.  Penelitian  ini  juga  mengidentifikasi  variabel apa yang mempengaruhi kecenderungan keterlambatan pembayaran pengecekan kesehatan kapal  menggunakan decision  tree .  Pemegang  kebijakan  dalam  pelaksanaan  PHQC selanjutnya  dapat  melakukan treatment berdasarkan  variabel  tersebut  untuk  menekan jumlah  kapal  yang  mengalami  keterlambatan  pembayaran,  sehingga  pelabuhan  dapat beroperasi secara maksimal.

## II. M ETODE P ENELITIAN
Metode Penelitian yang digunakan pada penelitian ini adalah  sebagai berikut:

## A. Regresi Logistik
Regresi  logistik  adalah  sebuah  pendekatan  untuk  membuat  model  prediksi  seperti halnya regresi linear atau yang biasa disebut dengan istilah Ordinary Least Squares (OLS) regression.  Regresi  logistik  memprediksi  variabel  terikat  yang  berskala  dikotomi.  Skala dikotomi  yang  dimaksud  adalah  skala  data  nominal  dengan  dua  kategori .  Model  regresi logistik  (LR)  dapat  digunakan  untuk  memprediksi  probabilitas  kelas  berdasarkan  fitur input, setelah peringkat mereka sesuai dengan kepentingan relatif mereka  [3].

## B. Decision Tree
Metodologi Decision  Tree adalah  metode data  mining yang  umum  digunakan  untuk membangun sistem klasifikasi berdasarkan beberapa kovariat atau untuk mengembangkan algoritma  prediksi  untuk  variabel  target. Decision  tree memiliki  struktur  pohon  seperti bagan  aliran,  di  mana  setiap  node  internal  menunjukkan  te s  pada  atribut,  setiap  cabang mewakili hasil dari tes, dan node daun mewakili kelas atau distribusi kelas  [4]. Decision Tree  pada  penelitian  ini  menggunakan  algoritma Classification  and  Regression  Tree (CART)  Algoritma  dapat  secara  efisien  menangani  kumpulan  data  yang  besar,  baik  data tersebut berupa variabel numerik maupun variabel kategorik [5]. CART akan menghasilkan classification tree jika variable output berupa kategori, dan akan menghasilkan regression tree jika variabel output berupa numerik [6]. Ketika ukuran sampel cukup besar, data studi dapat  dibagi  menjadi  set  data  pelatihan  (training)  dan  validasi  (testing).  Dataset  training digunakan  untuk  membangun  model  Decision  Tree,  sedangkan  dataset  testing  untuk memutuskan ukuran tree yang sesuai yang diperlukan  untuk mencapai model akhir yang optimal. Penggunaan umum metode Decision Tree sebagai berikut:
1. Pemilihan  variabel.  Banyak  dari  variabel  ini  memiliki  relevansi  marjinal,  oleh karena itu mungkin tidak boleh dimasukkan  dalam training Data Mining. Seperti pemilihan  variabel  bertahap  dalam  analisis  re gresi,  metode Decision  Tree dapat digunakan  untuk  memilih  variabel  input  paling  relevan  yang  harus  digunakan untuk  membentuk  model  pohon  keputusan,  yang  selanjutnya  dapat  digunakan untuk merumuskan hipotesis dan menginformasikan penelitian selanjutnya.
2. Menilai  kepentingan  relatif  variabel.  Variabel  penting  dihitung  berdasarkan pengurangan  akurasi  model  (atau  dalam  kemurnian  simpul  di  pohon)  ketika
variabel dihapus. Dalam sebagian besar keadaan, semakin banyak catatan variabel berpengaruh, semakin besar pentingnya variabel.
3. Penanganan nilai yang hilang. Metode um um dalam menangani  data yang hilang adalah untuk mengecualikan kasus dengan nilai yang hilang; ini tidak efisien dan berisiko  menimbulkan  bias  dalam  analisis.  Analisis Decision  Tree dapat menangani  data  yang  hilang  dengan  dua  cara:  itu  dapat  mengklasifikasikan  nilai yang  hilang  sebagai  kategori  terpisah  yang  dapat  dianalisis  dengan  kategori  lain atau menggunakan model Decision Tree yang dibangun dengan mengatur variabel dengan banyak  nilai yang  hilang sebagai variabel target untuk membuat  prediksi dan mengganti yang hilang ini dengan nilai prediksi.
4. Prediksi.  Ini  adalah  salah  satu  penggunaan  paling  penting  dari  model  Decision Tree.  Menggunakan  model  tree  yang  berasal  dari  data  historis,  mudah  u ntuk memprediksi hasil untuk catatan di masa mendatang.
5. Manipulasi  data.  Banyaknya  kategori  dari  satu categorical  variable atau  data kontinu adalah umum dalam penelitian. Dalam keadaan ini, model Decision Tree dapat membantu dalam memutuskan bagaimana c ara terbaik menentukan variabel kategori  menjadi  jumlah  kategori  yang  lebih  mudah  dikelola  atau  bagaimana membagi variabel dalam rentang angka tertentu

## C. Analisis Dataset
Data PHQC diperoleh dari KKP Riau. Data tersebut merupakan data transaksi PHQC selama tahun 2017-2019 (hingga April 2019) berisi 50.497 record data.
Figure 1. Daftar Variabel Dataset

## III. H ASIL P ENELITIAN
Pada  tahapan  ini  dilakukan  analisis  data,  pembentukan  model,  uji  coba  dan  evaluasi model. Model yang diperoleh dapat diubah berdasarkan has il ujicoba dan evaluasi apakah fit atau tidak.

## A. Analisis Data
Pada  tahapan  ini  dibentuk  satu  variabel  baru  yang  digunakan  sebagai  variabel dependent/predictor. Variabel yang dibentuk diberi inisialisasi “ status_biaya ”, variabel ini bersifat dikotomi berupa “ Terlambat ” dan “ Lunas ”. Variabel ini diperoleh dari perbedaan antara  waktu  terbit  dan  waktu  publish  pada  raw  data.  Perbedaan  ini  menunjukkan keterlambatan atau penundaan pembayaran pengecekan kesehatan kapal.
Tahapan selanjutnya dilakukan pengkodean data.  Pengkodean atau encode merupakan pemberian coding pada data sehingga format data nya seragam dan bersifat kategorik. Pada
umumnya  pengkodean  menggunakan  format  numeric,  sehingga  lebih  mudah  di  analisis. Pengkodean harus terdokumentasikan dengan baik untuk memudahkan interpretasi data.

## B. Pembangunan Model

## 1) Model Regresi Logistik
Dengan  variabel  dependent  bersifat  dikotomi  dan  variabel  bebas  kategorikal,  metode yang  dapat  digunakan  adalah  Regresi  Logistik.  Pe modelan  menggunakan  Tools  SPSS dengan tingkat kepercayaan = 95% dan   α = 5%.
Figure 2. Ringkasan Model
Figure 3. Korelasi Variabel Prediktor
Berdasarkan hasil di atas dapat diperoleh persamaan model:
Y = β + α 1 X 1 + α 2 X 2 + α 3 X 3 + α 4 X 4 Y = 3,055 – 1,58x 1 – 1.01x 2 + 0.07x 3 – 0.207x 4 Y = Status Keterlambatan X 1 = Pelabuhan X 2 = Jenis Kapal X 3 = Klasifikasi Kapal X 4 = Bulan
2) Model Decision Tree
Pemodelan decision  tree menggunakan RapidMiner sebagai tools analisis.  Variabel klasifikasi kapal berdasarkan berat menjadi variabel terikat/variabel yang diukur. Tarif, kategori  waktu kedatangan,  pelabuhan,  klasifikasi bendera,  hari dan bulan menjadi variabel prediktor. Sebagian model decision yang dihasilkan dapat dilihat pada Figure 4.
Figure 4. Model Decision Tree
C. Evaluasi Model

## 1) Evaluasi Model Regresi Logistik
Evaluasi  Model  Regresi  digunakan The  Hosmer-Lemeshow  goodness  of  fit  test [7] dengan  menggunakan  pendekatan  Chi-Square.  Uji  ini  melibatkan  pengelompokan pengamatan  berdasarkan  probabilitas  yang  diharapkan  dan  kemudian  menguji  hipotesis bahwa  perbedaan  antara  peristiwa  yang  diamati  dan  yang  diharapkan  adalah  nol  untuk semua kelompok secara bersamaan.

## Figure 5. Hasil Hosmer and Lemeshow Test
Berdasarkan hasil evaluasi di atas menggunakan The Hosmer-Lemeshow goodness of fit test, model yang dibentuk belum fit karena signifikan menolak Ho (Hipotesis awal). Hal ini dikarenakan angka observasi dan ekspektasi yang berbeda cukup jauh dan signifikan.

## 2) Evaluasi Model Decision Tree
Evaluasi decision tree menggunakan Rapid Miner ditunjukkan dengan confusion matrix sebagai berikut, dimana model yang dibentuk memiliki tingkat akurasi sebesar 87,21 %
Figure 6. Evaluasi Decision Tree

## IV. K ESIMPULAN
Keterlambatan  Pembayaran  pengecekan  kapal  dipengaruhi  oleh  variabel  Pelabuhan, Jenis,  Klasifikasi  dan  Bulan  dan  Tarif.  Hasil  model  regresi  belum  fit  untuk  analisis kecenderungan  keterlambatan  pembayaran,  sehingga  dilakukan  analisis  lanjutan menggunakan m odel Decision Tree untuk memprediksi kapal yang memiliki kemungkinan terlambat  melakukan  pembayaran.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  variabel  tarif  yang merupakan  turunan  dari  variabel  berat  kapal  menjadi  variabel  prediktor  utama  yang menentukan kecenderungan  keterlambatan pembayaran. KKP dapat melakukan antisipasi terhadap kemungkinan keterlambatan pembayaran berdasarkan tipe klasifikasi berat kapal yang  melakukan  keterlambatan  pembayaran.  Sebagian  besar  kapal  yang  mengalami keterlambatan  pembayaran  berasal  dari  kapal  non-ferry  yaitu  kapal  membawa  muatan ekspor-impor,  sehingga  diperlukan  treatment  berbeda  untuk  kapal -kapal  tersebut  untuk mempercepat proses pembayaran

## R EFERENSI
[1] Kementerian  Kesehatan  RI, Klasifikasi  Kantor  Kesehatan  Pelabuhan .  Indonesia, 2014.
[2] S.  Rahmadika,  P.  H.  Rusmin,  H.  Hindersah,  and  K.  H.  Rhee,  “Providing  data integrity  for  container  dwelling  time  in  the  seaport,”  in Proceedings  -  2016  6th International Annual Engineering Seminar, InAES 2016 , 2017.
[3] Q.  Cheng,  P.  K.  Varshney,  and  M.  K.  Arora,  “Logistic  regression  for  feature selection and soft classification of remote sensing data,” IEEE Geosci. Remote Sens. Lett. , 2006.
[4] Lanshen Guo, Minglu Zhang, Lixin Sun, and Z hong Wang, “Churn Analysis Model of  Securities  Business  Based  on  the Decision  Tree,” in 2006  6th  World  Congress on Intelligent Control and Automation , 2006, pp. 6048–6051.
[5] A. F. A. Pinem and E. B. Setiawan, “Implementation of classification and regression Tree (CART) and fuzzy logic algorithm for intrusion detection system,” in 2015 3rd International Conference on Information and Communication Technology, ICoICT 2015 , 2015.
[6] G. Vagliasindi, L. Fortuna, A. Murari, G. Mazzitelli, and A. Gallo, “An Automatic Identifier  of  Confinement  Regimes  at  JET  combining  Fuzzy  Logic  and Classification Trees,” Analysis , 2008.
[7] B. V. Shah and B. G. Barnwell, “Hosmer-Lemeshow goodness of fit test for Survey data,” Proc. Jt. Stat. Meet. Surv. Res. Methods , no. 3, pp. 3778 –3781, 2003.