## Model Persamaan Kumulatif Muatan dan Tinggi Draft Tongkang Terhadap Kumulatif Cycle Time Batu Bara di Pelabuhan Karya Citra Nusantara Marunda
Geby Thesya Paskarina 1* , Hartati M Pakpahan 2
1,2 Manajemen Transportasi, Universitas Logistik dan Bisnis Internasional, Bandung, Indonesia *Koresponden email: gebythesya@gmail.com Diterima: 21 November 2022 Disetujui: 18 Desember 2022

## Abstract
Karya Citra Nusantara Marunda Port is one of the ports that is a port business entity in Indonesia; this port can carry out bulk products unloading activities, including coal, sand, and others. The quantity of cargo in the barge increases as the draft of the barge falls, and vice versa; when the draft of the barge begins to rise, the  amount  of  cargo  drops  gradually  and  the  excavator's  unloading  time  increases.  Considering  this, research  must be done  to  ascertain  the  mathematical  model  relating  to  the duration  of  coal  unloading  at Marunda Port and to establish the cumulative impact of cargo volume and barge draft height. A multiple linear regression equation model was created for the time of coal unloading using the enter method, Y = - 152.076  +  16.157X1  -  148.304X2,  based  on  the  findings  of  the  analysis  of  traditional  assumptions  and hypotheses that was conducted as a prerequisite for creating a good equation model. The unloading cycle time will be 152,076 minutes shorter with the unloading time per barge when the amount of cargo per tonne drops. The needed unloading cycle time will be increased if the cargo volume rises by 16,157 tons. Keywords : port, unloading time, cycle time, total load, draft height, multiple linear regression

## Abstrak
Pelabuhan Karya Citra Nusantara Marunda merupakan salah . satu pelabuhan yang menjadi badan usaha pelabuhan di . Indonesia ; . Pelabuhan ini dapat melakukan kegiatan bongkar muat barang curah, antara lain batu  bara,  pasir,  dan  lain-lain.  Kuantitas  kargo  di  tongkang  meningkat  saat  draft  tongkang  turun,  dan sebaliknya  ketika  draft  tongkang  mulai  naik,  jumlah  kargo  turun  secara  bertahap  dan  waktu  bongkar ekskavator  bertambah.  Sehubungan  dengan  hal  tersebut,  penelitian  harus  dilakukan  untuk  memastikan model matematis yang berkaitan dengan durasi bongkar muat batubara di Pelabuhan  Marunda dan untuk mengetahui dampak kumulatif dari volume kargo dan tinggi draft tongkang. Model persamaan regresi linier berganda dibuat untuk waktu bongkar muat batubara dengan menggunakan metode enter, Y = - 152.076 + 16.157X1  -  148.304X2.  Berdasarkan  temuan  analisis  asumsi  tradisional  dan  hipotesis  yang  dilakukan sebagai prasyarat untuk membuat model persamaan yang baik. Waktu siklus bongkar akan lebih pendek 152.076 menit dengan waktu bongkar per tongkang saat jumlah kargo per ton turun. Waktu siklus bongkar muat yang dibutuhkan akan bertambah jika volume kargo naik sebesar 16.157 ton.
Kata Kunci : pelabuhan, waktu bongkar, cycle time, jumlah muatan, tinggi draft, regresi linier berganda

## 1. Pendahuluan
Transportasi  adalah  keadaan  memindahkan  sesuatu  dari . satu  lokasi  ke  lokasi . lain  di  wilayah  yang sama ; "sesuatu" bisa berupa orang, barang bawaan, atau angkutan [1]. Komponen penting dari manajemen logistik  disebabkan  karena  proses  perpindahan  barang  dari  pemasok  ke  pelanggan,  atau  bahkan  dari perusahaan ke pelanggan, terjadi di dekat titik pengangkutan. Pelabuhan merupakan komponen dari sistem transportasi,  dan  menyampaikan  informasi  ekonomi  yang  penting.  Pelabuhan  memiliki  potensi  untuk berkembang dalam hal mempromosikan inisiatif ekonomi, komersial, dan industri dari wilayah asalnya [2]. Namun, fungsi utama pelabuhan adalah sebagai lokasi sementara untuk meletakkan tugas dan proyek yang relevan [3]. Dalam KUHD, kata "kapal" mengacu pada saluran masuk udara, . saluran keluar udara, . atau saluran masuk udara . yang terdapat di semua jenis udara, seperti laut, selat, sungai, dan danau [4]. Untuk mendapatkan petunjuk yang jelas, terutama pada tingkat efisiensi dan efektivitas sistem yang bersangkutan, rancangan sistem kerja harus dikembangkan secara ilmiah. Jika sistem yang dimaksud tidak dapat mencapai tingkat produktivitas yang diinginkan, rancangan sistem kerja tidak memiliki artefak yang berarti dan bahkan dapat membahayakan pengguna sistem [5]. Selain itu, diharapkan pelaku usaha lebih memperhatikan kualitas material bongkar muat yang digunakan dalam acara bongkar muat batubara. Selain
p-ISSN : 2528-3561 e-ISSN : 2541-1934
itu, alat kerja keselamatan dan kesehatan, seperti yang memungkinkan pekerja untuk menegaskan kembali identitasnya,  harus  diperbaiki  sebagai  bagian  dari  upaya  ini.  Fasilitas  bongkar-muat  seperti  jalan  dan gudang juga harus diperbaiki sebagai bagian dari upaya ini [6]. Peralatan pengangkatan dan pengangkutan pada  saat  bongkar  memindahkan  batang  padat  yang  ada  atau  disediakan  sebagai  fasilitas  utama  oleh perusahaan  pada  umumnya  mungkin  berbeda  tergantung  pada  jenis  terminal  yang  ditempatinya  [7]. Pelayanan kapal dan kinerja memiliki hubungan yang berkelanjutan. Seperti halnya, indikator pelayanan kapal  negatif,  maka  kinerja . terminal  peti  kemas  di  JICT . Tanjung  Priok  juga  akan  negatif,  begitu  pula sebaliknya. Jika indikator pelayanan kapal positif maka kinerja terminal peti kemas di JICT Tanjung . Priok juga akan positif. Akibatnya, terdapat bukti bahwa peralatan bongkar . muat dan kinerja memiliki hubungan simbiosis.  Jika  peralatan  bongkar  muat  naik,  .kinerja  juga  akan  naik;  sebaliknya  jika . peralatan  bongkar muat bergilir, kinerja terminal peti kemas di JICT . Tanjung Priok juga akan bergiliran [8].
Ada  beberapa  alasan  pengiriman  batubara  dari  tugboat  ke  bulk  carrier,  antara  lain:  Dermaga digunakan untuk proses bongkar-muat batubara yang akan segera dilakukan oleh Pembangkit Listrik. Saat menggunakan kapal curah untuk mengurangi angkutan batubara, perlu dilakukan pekerjaan pemeliharaan di Dermaga Pembangkit Listrik untuk memastikan kapal tidak beroperasi pada saat udara berada di tempat yang tepat [9].  Kapasitas dorong tongkang kargo melalui desain struktural dan optimalisasi dilakukan pada berbagai  tingkat  fase  desain  kapal.  Investigasi  yang  menyeluruh  dan  penggunaan  rincian  kapal  teratas selama fase konseptualisasi berfungsi sebagai langkah pertama dalam optimalisasi proses [10]. Pelaksanaan pertanggung . jawaban ini harus dilakukan secara . obyektif karena merupakan satu-satunya keputusan bisnis terpenting  di  era  saat  ini.  Selain  itu,  pertanggungjawaban  berfungsi  sebagai  alat  untuk  menentukan kompensasi  atau  kinerja  relatif  terhadap  manajer  pada  tingkatan  yang  lebih  rendah.  Dengan membandingkan  hasil  aktual  pekerjaan  dengan  harapan  yang  telah  ditetapkan  sebelumnya,  kinerja pekerjaan dinilai. Tolak ukur . penilaian prestasi tambahan apa pun akan membantu proses pencapaian tujuan perusahaan dan menginspirasi karyawannya [11].
Penyediaan dan/atau bongkar muat jasa dilakukan oleh BUP (Badan Usaha Pelabuhan), sesuai PP 61 Tahun 2009 Pasal 69 ayat (1) huruf g [12]. Salah satu Pelabuhan yang merupakan Badan Usaha Pelabuhan di  Indonesia  adalah  Pelabuhan  Karya  Citra  Nusantara  Marunda,  Pelabuhan  tersebut  dapat  melakukan kegiatan  bongkar  barang  curah,  di  antaranya  batu  bara,  pasir,  dan  lain  –  lain.  Karena  tantangan  dalam melakukan  proses  bongkar  muat,  termasuk  tantangan  transportasi,  volume  kargo  di  Pelabuhan,  Sumber Daya  Manusia  (SDM),  dan  penyebab  alami, biasanya  membutuhkan  waktu 2-3 hari  dan kadang-kadang bahkan hingga  5  hari  di  Pelabuhan KCN  Marunda.  Hal  ini  dapat  menimbulkan  kekhawatiran  mengenai terjadinya  peningkatan  volume,  yang pasti  akan  menyebabkan  waktu  tunggu  kapal (waiting  time) tanpa peningkatan kualitas yang memadai, infrastruktur yang tetap, dan terjadinya antrian waktu tunggu truk pada bongkar per tongkang. survei yang dilakukan sebelum dan sesudah draft kapal dihitung dengan mengukur perpindahan kapal sebelum dan sesudah pemuatan atau penggunaan [13].
Perbedaan antara kedua perpindahan ini adalah lebih sederhana dan lebih terjangkau untuk menilai berat barang yang dimuat atau dikosongkan dengan menggunakan draft survey untuk menentukan berapa banyak  kargo  yang  ada  di  tongkang.  Begitu  juga  dengan  ketinggian  draft  tongkang  dapat  pula mempengaruhi jangkauan excavator ke dump truk yang akan diisi dengan batu bara. Semakin rendah draft tongkang maka jumlah muatan yang berada di dalam tongkang masih terisi banyak begitu pula sebaliknya ketika draft tongkang mulai terangkat maka jumlah muatan berkurang secara perlahan dan waktu bongkar pada excavator menjadi semakin lebih lama.
Untuk mengestimasi jumlah pengguna jasa transportasi di Pelabuhan, metode time series . dan trend analysis  dipadukan dengan prediksi  yang  dilakukan dengan  menggunakan model  regresi  Linier, . Regresi Kuadrat, . Regresi Eksponensial, . dan Regresi Logaritma [14]. Model Regresi Linier Regresi garis berganda termasuk ke dalam model kesemek yang menggambarkan hubungan antara dua atau lebih variabel dasar (X) dan satu variabel sejati. Uji Regresi Berganda bertujuan untuk memberikan prediksi terhadap variabel nilai terikat (Y) jika variabel nilai-nilai tersebut bebas. [15] Fungsi utama SPSS adalah mengumpulkan data dari beberapa variabel sederhana dan kompleks yang kemudian diubah menjadi analisis regresi [16]. Dari hasil output.SPSS tersebut kemudian dilakukan analisis regresi [17]. Salah satunya uji normalitas bertujuan untuk  mengetahui  apakah  variabel.yang  digunakan  dalam  model  regresi  berdistribusi  normal  atau  tidak [18].
Berkaitan . dengan hal tersebut, maka perlu dilakukan . penelitian untuk mengetahui jumlah partisipasi dan kekuatan tongkang tarik pada masa bongkar batu bara di Pelabuhan KCN Marunda. Untuk memahami berbagai  faktor  yang  mempengaruhi  lama  waktu  siklus  pemindahan  batubara  di  Pelabuhan  Marunda, penelitian ini akan menggunakan analisis regresi dan memperkenalkan model berjudul "Model persamaan.
Kumulatif  Jumlah  Muatan  dan  Tinggi  Draft  Tongkang  Terhadap  Kumulatif  Waktu  Siklus  Batu  Bara  di Pelabuhan Karya Citra Nusantara Marunda."

## 2. Metode Penelitian
Studi  ini  dilakukan  di  Pelabuhan  KCN  Marunda,  dan  informasi  yang  dikumpulkan  berdasarkan wawancara  personel  operasional  dan  observasi  langsung.  Diagram  alir  yang  menggambarkan  langkah- langkah umum yang digunakan . dalam penyelidikan ini ditunjukkan pada Gambar 1 . Berikut adalah pembahasan flowchart langkah – langkah penelitian:
1. Studi Lapangan
Sebelum  melakukan  penelitian  terlebih  dahulu  harus  dilakukan  studi  lapangan,  yaitu melakukan  pengamatan  di  tempat  yang  akan  diteliti.  Dan  berusaha  untuk  memahami  setiap aktivitas  yang  ada  di  Pelabuhan  KCN  Marunda,  maka  didapatkan  beberapa  kendala  atau permasalahan yang terjadi di Pelabuhan KCN Marunda. Meminta informasi tentang masalah yang akan diteliti.
2. Rumusan Masalah
Pada  identifikasi  masalah, . melakukan  observasi  langsung  ke  lapangan.dan  melakukan pengamatan . dan  wawancara  terhadap  beberapa  staf  operasional  dan  kepala  operasional  di Pelabuhan  KCN  Marunda.  Sehingga  perumusan  masalah,  yaitu  bagaimana  pemodelan  pada waktu  bongkar  batu  bara  di  Pelabuhan  Marunda  dan  apakah  kumulatif  jumlah  muatan  dan tinggi draft tongkang berpengaruh pada waktu bongkar batu bara di Pelabuhan Marunda.
3. Tujuan Penelitian Setelah menentukan perumusan masalah, selanjutnya dapat ditentukan tujuan penelitian, yaitu untuk mengetahui model persamaan mengenai waktu bongkar batu bara di Pelabuhan Marunda dan untuk mengetahui pengaruh kumulatif jumlah muatan dan tinggi draft tongkang terhadap waktu bongkar batu bara di Pelabuhan Marunda.
4. Pengumpulan Data
Dua  jenis  data  yang  berbeda,  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder, . diperoleh  selama  proses pengumpulan data. Adapun rincian dari beberapa data tersebut adalah sebagai berikut:
a. Data . Primer.
Data . primer  adalah  informasi  yang  telah  dikumpulkan  langsung dari  sumbernya  melalui survei, pengukuran langsung, eksperimen, dan wawancara. informasi kunci yang ditemukan, yaitu:
Tabel 1. Data primer penelitian Data Primer Metode Draft Tongkang Pengamatan langsung di Pelabuhan KCN Marunda  serta  wawancara  kepada  staff operasional
Waktu Bongkar
b. Data . Sekunder.
Data . sekunder  adalah  informasi  yang  telah . dikumpulkan  dari  sumber  lain,  seperti  buku, surat.kabar/majalah, jurnal, dan penelitian dan publikasi orang lain. Data sekunder peneliti, khususnya:
Tabel 2 . Data . sekunder penelitian Data.Sekunder Sumber Nomor Polis Kendaraan Operator Lapangan Jumlah Muatan Per-Truk
Studi L apangan Rumusan  Mas alah Tujuan P enelitian Studi P ustaka Pengum pulan  Data Hasil Analisis  Data Kesim pulan  & S aran Pengolahan  Data dengan Analisis Regresi Linier Berganda Mulai Selesai Gambar.1. Flowchart pemecahan masalah

## Model Regresi Linier
Model persamaan yang menggambarkan.hubungan antara dua atau lebih variabel . bebas (X) dan satu variabel . terikat  juga  termasuk  regresi  linier . berganda.  Jika  nilai  variabel  independen  (X1,  X2,...,  Xn) diketahui, tujuan uji regresi berganda adalah untuk membuat prediksi tentang nilai variabel dependen (Y). Arah hubungan antara variabel dependen (Y) dan variabel independen selanjutnya dapat ditentukan dengan menggunakan . uji regresi linier berganda (X).
Rumus matematika untuk persamaan regresi linier berganda adalah:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏1𝑋1 + 𝑏2𝑋2 + ⋯ + 𝑏𝑛𝑋𝑛 Keterangan:
Y .
= . variabel terikat ( nilai variabel yang akan diprediksi ) A .
= . konstanta b1,b2,…, .bn = . nilai koefisien regresi X1,X2,…, .Xn
= . variabel bebas
Jika ada dua . variabel independen, X1 dan X2, persamaan regresi akan berbentuk sebagai berikut:

## 𝑌 = 𝑎 + 𝑏1𝑋1 + 𝑏2𝑋2
Situasi di mana koefisien regresi, . b1 dan b2, . memiliki nilai sebagai berikut:
• Nilai . = 0. Pada hal ini variabel Y tidak dipengaruh oleh X1 . dan X2. .
• Nilainya negatif. Dalam hal ini terjadi hubungan dengan arah terbalik antara variabel . tak bebas Y dengan variabel - . variabel X1 dan X2.
• Nilainya . positif. Dalam hal ini terjadi hubungan yang searah . antara variabel tak bebas Y dengan variabel . bebas X1 dan X.
3. Hasil dan Pembahasan
Uji Pemilihan Model menggunakan Scatter Plot dengan Metode Enter .
Gambar 2. Hasil uji pemilihan model kumulatif cycle time dengan kumulatif jumlah muatan seluruh tongkang Sumber: Output Software SPSS v.26
Gambar 3. Hasil uji pemilihan model kumulatif cycle time dengan tinggi draft seluruh tongkang
Sumber: Output Software SPSS v.26
Gambar 2 dan 3 merupakan  hasil  uji  pemilihan  model  menggunakan  scatter  plot.  Terdapat  lima model yang diuji pada data penelitian, yaitu model linier, . model logaritma, . model kuadratik, model kubik, dan model eksponensial. Dari kelima model tersebut ditunjukkan dari scatter plot bahwa model linier lebih cocok digunakan dalam memodelkan data penelitian ini karena plot – plot yang tergambar membentuk tren linier.

## Model Summary dan Estimasi Parameter untuk Uji Pemilihan Model
Model ringkasan dan estimasi parameter kandidat model penelitian digunakan memilih Tabel 3.
Tabel 3. Hasil uji pemilihan model seluruh tongkang Model Summary . and Parameter Estimates. Dependent Variable . :   kumulatif_cycle
Equation . Model Summary Parameter Estimates. R Square  F . df1 . df2 . Sig. .  Constant b1. b2. b3. Linear .998 127970.966 1 245 .000 -790.241 16.192 Logarithmic .794 942.823 1 245 .000 -221642.468 35834.212 Quadratic .999 101174.461 2 244 .000 -3110.601 17.870 .000 Cubic .999 67175.292 3 243 .000 -3090.426 17.841 .000 -7.088E- 10 Exponential .751 739.530 1 245 .000 9468.987 .000 The independent variable is kumulatif_jumlah.
Sumber : Output Software SPSS v.26
Nilai R-Square dari lima opsi model yang ditunjukkan pada tabel di atas sangat mirip satu sama lain. Karena model linear lebih sederhana daripada model lain namun memiliki nilai r-square yang hampir sama, ini adalah model optimal untuk penyelidikan ini.

## Uji Kebaikan Model Regresi Linier Berganda
Hasil uji Goodness of Fit model regresi linier . berganda ditunjukkan pada Tabel 4.
Tabel 4. Hasil . Uji Kebaikan Model Regresi Linier . Berganda Seluruh Tongkang Model Summary b .
Model . R . R Square . Adjusted R Square . Std.  Error  of  the Estimate . 1 .999 a .998 .998 1690.821
a. Predictors: . (Constant), tinggi_draft, kumulatif_jumlah b. Dependent Variable: kumulatif_cycle
Sumber: Output Software SPSS v.26
Nilai  R-Square . sebesar  0,998  atau  99,8%  dapat  dilihat  pada  tabel.  Hal  ini . menunjukkan  bahwa variabel bebas dalam model yaitu jumlah total muatan dan tinggi sarat kapal tongkang dapat menjelaskan keragaman variabel terikat hingga derajat 0,998, sedangkan variabel . bebas lain yang tidak . termasuk dalam model . penelitian dapat menjelaskan sisa 0,002. Uji Simultan (Uji F) .
Hasil pengujian . simultan dengan menggunakan uji . F ditampilkan pada Tabel 5. Terlihat dari tabel bahwa nilai P untuk uji F adalah 0,000 (di bawah taraf signifikansi alfa 0,05), menunjukkan bahwa jumlah muatan  kumulatif  dan  tinggi  draft  tongkang  keduanya  berdampak  pada  waktu  pembongkaran  secara bersamaan. Uji . F juga dapat dilakukan dengan mengkontraskan F hitung dengan F . tabel seperti gambar di bawah ini:
Ftabel = F (k;n-k)
= F (2;249-2)
= F (2;247)
= 9.552094496
Hipotesis diterima karena F hitung (63904,476) > F tabel (9,552094496).
Tabel 5. Hasil Uji Simultan (Uji F) menggunakan Enter Seluruh Tongkang ANOVA a
Model . Sum of Squares . df . Mean Square . F . Sig. 1 Regression 365389886796.071 2 182694943398.035 63904.476 .000 b Residual 697565629.654 244 2858875.531 Total 366087452425.724 246 a. Dependent Variable: kumulatif_cycle b. Predictors: (Constant), tinggi_draft, kumulatif_jumlah
Sumber: Output Software SPSS v.26
Uji Parsial (Uji . T) Hasil . uji T uji parsial ditampilkan pada Tabel 6 .
Tabel 6. Hasil Uji Parsial (Uji T) menggunakan Metode Enter Seluruh Tongkang Coefficients a .
Model . Unstandardized Coefficients . Standardized Coefficients . t Sig. Collinearity Statistics . B Std. Error  Beta Tolerance VIF 1  (Constant) . -152.076 798.855 -.190 .849 kumulatif_jumlah 16.157 .062 .997 259.998 .000 .531 1.882 tinggi_draft -148.304 178.731 -.003 -.830 .407 .531 1.882
a. Dependent Variable: kumulatif_cycle
Sumber : Output Software SPSS v.26
Berdasarkan Tabel  6 tersebut,  jumlah  muatan  berkorelasi  signifikan  dengan  waktu  bongkar  muat dan  memiliki  nilai  koefisien  beta  sebesar  0,000  ( . lebih  rendah  dari  alpha  sebesar  0,05 . )  untuk  variabel jumlah muatan.
T . tabel = . ( ⍺ /2;n-k-1) = . (0.05/2;249-2-1) = . 0.025;247
= 1.969614755
Hipotesis  dapat  dikatakan  diterima  karena  T  hitung  muatan  total  (259,998)  T  tabel  (2,0075854). Teori ini dibantah jika T menghitung tinggi draft tongkang menjadi (-0.830) lebih kecil dari T tabel menjadi (2.0075854).
Model  regresi  linier  berganda  juga  menjalani  uji  asumsi  konvensional.  Normalitas, homoskedastisitas,  dan  non-multikolinearitas  merupakan  persyaratan  untuk  menggunakan  model  regresi linier berganda.

## Uji Normalitas menggunakan Histogram
Gambar 4. Hasil uji normalitas menggunakan histogram seluruh tongkang Sumber: Output Software SPSS v.26
Gambar 4 menunjukkan hasil uji normalitas menggunakan Histogram. Data dapat disebut normal apabila  histogram  berbentuk  kurva  normal.  Dari  histogram  tersebut  dapat  dilihat  bahwa  data  menyebar mengikuti distribusi normal, sehingga asumsi normalitas menggunakan histogram terpenuhi.

## Uji Homoskedastisitas menggunakan Scatter Plot
Gambar 5 menunjukkan uji homoskedastisitas menggunakan scatter plot. Data dinyatakan lolos uji homoskedastisitas apabila plot – plot tersebar merata di bawah dan di atas garis nol serta tidak memiliki pola  atau  tren.  Grafik  tersebut  menunjukkan bahwa  tidak  ada pola  atau  tren  dalam plot,  dan  bahwa plot tersebut  terdistribusi  secara  merata  di . atas  dan . di . bawah  garis  nol,  mendukung  pernyataan  bahwa  data penelitian bersifat homoskedastik.
Gambar 5. Hasil uji homoskedastisitas menggunakan scatter plot seluruh tongkang Sumber: Output Software SPSS v.26

## Uji Non Multikolinieritas menggunakan VIF
Hasil uji non multikolinearitas ditunjukkan . pada Tabel 7 .
Tabel 7. Hasil uji non . multikolinieritas menggunakan vif seluruh tongkang Coefficients a Model . Unstandardized Coefficients . Standardized Coefficients. t. Sig. Collinearity Statistics . B Std. Error  Beta Tolerance VIF 1  (Constant) . -152.076 798.855 -.190 .849 kumulatif_jumlah 16.157 .062 .997 259.998 .000 .531 1.882 tinggi_draft -148.304 178.731 -.003 -.830 .407 .531 1.882
a. Dependent Variable: kumulatif_cycle
Sumber : Output Software SPSS v.26
Data penelitian bebas dari permasalahan multikolinearitas yang ditunjukkan dengan nilai VIF pada tabel masing-masing variabel bebas yaitu 1,882 dan 1,882 (di bawah batas multikolinearitas 5) . Uji Regresi . Linier Berganda menggunakan Metode Stepwise
Tabel 8. Hasil . uji regresi linier berganda menggunakan metode . stepwise seluruh tongkang Variables Entered/Removed a Model . Variables Entered . Variables Removed . Method . 1 Kumulatif_jumlah . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <=  .050,  Probability-of- F-to-remove >= .100).
a. Dependent Variable: Kumulatif_cycle
Sumber: Output Software SPSS v.26
Jumlah  kargo  kumulatif  adalah  satu-satunya  variabel  konstan  yang  diperoleh  setelah  memproses banyak uji regresi linier menggunakan teknik bertahap untuk semua tongkang. Hasil ini ditunjukkan pada Tabel 8 Faktor-faktor lain, bagaimanapun, tidak diperhitungkan karena mereka bukan variabel konstan. Uji Simultan . (Uji F) Hasil pengujian . simultan dengan menggunakan uji . F ditampilkan pada Tabel 9.
Tabel 9. Hasil Uji . Simultan (Uji F) menggunakan Metode Stepwise Seluruh Tongkang ANOVA a .
Model . Sum of Squares . df Mean Square . F Sig. 1 Regression 365387918436.444 1 365387918436.444 127970.966 .000 b Residual 699533989.280 245 2855240.773 Total 366087452425.724 246
a. Dependent Variable: Kumulatif_cycle
b. Predictors: (Constant), Kumulatif_jumlah
Sumber: Output Software SPSS v.26
Kumulatif jumlah muatan dan ketinggian draft tongkang keduanya mempengaruhi waktu bongkar muat secara bersamaan, karena nilai P tabel  untuk uji F adalah 0,000 (di bawah tingkat signifikansi alfa 0,05). Uji F . juga dapat dilakukan dengan mengkontraskan F . hitung dengan F . tabel seperti gambar di bawah ini:
Ftabel = F (k;n-k) = F (2;249-2) = F (2;247)
= 9.552094496
Hipotesis diterima karena F hitung (127970,966) > F tabel (9,552094496).
Uji Parsial (Uji T) . Hasil . uji T uji parsial ditampilkan pada Tabel 10.
Tabel 10. Hasil Uji Parsial (Uji . T) menggunakan Metode Stepwise Seluruh Tongkang Coefficients a Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. Collinearity Statistics B Std. Error  Beta Tolerance VIF 1  (Constant) -790.241 215.893 -3.660 .000 Kumulatif_jumlah 16.192 .045 .999 357.730 .000 1.000 1.000 a. Dependent Variable: Kumulatif_cycle Sumber : Output Software SPSS v.26
Tabel 10 tersebut menunjukkan bahwa koefisien beta dengan . P-value 0,000 . (lebih rendah dari alpha 0,05) untuk variabel jumlah muatan menunjukkan bahwa jumlah muatan berhubungan dan penting dengan waktu bongkar muat.
T . tabel = . ( ⍺ /2;n-k-1)
= . (0.05/2;249-2-1) = . 0.025;247
= 1.969614755
Hipotesis ini didukung karena T hitung jumlah muatan keseluruhan (357,730) T tabel (1,969614755).

## 4. Kesimpulan
Pada  seluruh  tongkang  variabel  yang  berpengaruh  yaitu  kumulatif  jumlah  muatan.  Hal  ini memberikan . arti bahwa jumlah muatan dengan . waktu bongkar mempunyai.hubungan searah, jika jumlah muatan bertambah maka waktu bongkar akan semakin lama dan sebaliknya jika jumlah muatan berkurang maka  waktu  bongkar  akan  lebih  singkat.  Model  persamaan  regresi  linier  berganda  dibuat  untuk  waktu bongkar muat batubara dengan menggunakan metode enter, Y = - 152.076 + 16.157X1 - 148.304X2.
Berdasarkan temuan analisis asumsi tradisional dan hipotesis yang dilakukan sebagai prasyarat untuk membuat  model  persamaan  yang  baik.  Dengan  waktu  bongkar  per  tongkang  ketika  jumlah  muatan berkurang per tonase maka waktu siklus bongkar  akan lebih singkat 152.076 menit. Jika jumlah muatan meningkat 16.157 tonase, maka waktu siklus bongkar yang dibutuhkan akan semakin lama.

## 5. Referensi
[1] D. A. Lasse, Manajemen Bisnis Transportasi Laut, Jakarta: PT. Rajagrafindo Persada, 2017.
[2]   H. Gunawan, Pengantar Transportasi dan Logistik, Jakarta: Rajawali Press, 2014.
[3]   W. A. Nugraha, U. Budiarto and W. Amiruddin, “Analisa Waktu Bongkar Muat Kapal Peti Kemas Pada Terminal III Tanjung Priok Jakarta,” Jurnal Teknik Perkapalan, vol. 3, p. 4, 2015.
[4]   S. Manajemen Pemasaran Jasa Perusahaan Pelayaran, Semarang: Universitas Diponegoro, 2011.
[5]   Y. N. Yekti, Analisis Dan Pengukuran Kerja, Yogyakarta: Deepublish, 2016.
[6]   F. Anggraeni and I. , “Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Produktivitas Bongkar Muat Batubara pada Pelabuhan Tanjung Intan Cilacap,” Akademi Maritim Nusantara Cilacap, vol. 2, p. 1, 2009.
[7]   P. U. Tractor, Manajemen alat-alat, Palembang: Universitas Bina Darma, 2021.
[8]   A. and J. M. Logahan, “Pengaruh Pelayanan Kapal, Peralatan Bongkar Muat dan Operator Bongkar Muat Terhadap Kinerja Terminal Peti Kemas DI JICT Tanjung Priok,” Jurnal Manajemen Dan Bisnis Asmi, vol. 2, p. 1, 2016.
[9]   P. Triharyono, “Feasibility Study of Replacing Barge With Bulk Carrier as Coal Transportation  of Power Plant,” (Doctoral dissertation, Institut Teknologi Sepuluh Nopember). 2018.
[10]  V.  and  E.  Obidike,  “Development  of  a  pushed  barge  with  optimum  performance  on  shallow draughts,” Master Thesis University Rostock, 2021.
[11]  D. and Y. Ardiany, ““Pengaruh Penerapan Akuntansi Pertanggungjawaban Terhadap Prestasi Kerja Manajemen Pada PT.P&P Lembah Karet Padang,” Journal of Social and Economics Research, vol. 1, p. 1, 2019.
[12]  Peraturan Pemerintah Republik Indonesia tentang Kepelabuhan Nomor 61 Tahun 2009. 2009.
[13]  J.  Dibble  and  P.  Mitchell,  Draught  Surveys  a  Guide  to  Good  Practice  Second  edition,  United Kingdom: North of England P&I Association Limited, 2009.
[14]  T. M. Fachrurrazi and N. Budiartha, “Analisis Kinerja Dermaga Terhadap Pertumbuhan Pengguna Jasa Transportasi Laut Di Pelabuhan Padangbai-Bali,” Jurnal Ilmu Teknik Sipil, vol. 17, p. 2, 2013.
[15]  B. P. Jati, “Pengaruh Penerapan Standar Akuntasi Pemerintahan Berbasis Akrual Terhadap Kualitas Laporan  Keuangan  Pemerintah  Daerah,” Wahana:  Jurnal  Ekonomi,  Manajemen  dan  Akuntansi , 22 (1), 1-14. vol. 22, p. 1, 2019.
[16]  R. Kurniawan and B. Yuniarto, Analisis Regresi dasar dan penerapannya, Jakarta: Kencana, 2016.
[17]  W.  T.  Bhirawa,  “Proses  Pengolahan  Data  Dari  Model  Persamaan  Regresi  Dengan  Menggunakan Statistical Product and Service Solution (SPSS),” Statsitika, vol. 7, p. 1, 2020.
[18]  I. Ghozhali, Aplikasi Analisis Multivariate Dengan Program IBM SPSS 25, Semarang, 2016.