## Estimasi Jumlah Kunjungan Kapal di Pelabuhan Teluk Bayur
Estimated Number Of Ship Calls In Port Of Teluk Bayur

## Imbang Danandjojo
Puslitbang Perhubungan Laut, Badan Litbang Perhubungan Jl. Merdeka Timur No. 5 Jakarta Pusat e-mail: dj_imbang@yahoo.co.id

## Artikel ini telah dicabut oleh Penerbit dengan alasan sebagai berikut
Berdasarkan  keterangan  penulis  kepada  Dewan  Redaksi  bahwa  penulis  telah melakukan  tindakan  pelanggaran  Etika  Publikasi.  Penulis  telah  menerbitkan publikasi  ganda  dengan  mengirimkan  artikel  yang  sama  ke  dua  jurnal  secara bersamaan.  Penulis  mengakui  bahwa  ia  lupa  mengirimkan  artikel  yang  sama  ke jurnal  lain.  Artikel  ini  juga  telah  diterbitkan  pada  Warta  Penelitian  Perhubungan Vol.27 No.6  (2015),  doi: http://dx.doi.org/10.25104/warlit.v27i6.806.
Artikel ini telah mengikuti prosedur manajemen penerbitan jurnal. Salah satu syarat penyerahan  naskah  untuk  dipublikasikan  dalam  jurnal  ini  adalah  bahwa  penulis menyatakan  secara  eksplisit  bahwa  karya  mereka  asli  dan  belum  muncul  dalam publikasi di tempat lain, dan juga tidak dipertimbangkan oleh jurnal lain.
Oleh  karena  itu,  naskah  ini  menunjukkan  penyalahgunaan  terhadap  prosedur penerbitan  ilmiah.  Komunitas  ilmiah  memandang  penting  tentang  masalah  ini,  dan permintaan  maaf  disampaikan  kepada  pembaca  jurnal  bahwa  selama  proses penerbitan masalah ini tidak terdeteksi.

## Retracted

## Estimasi Jumlah Kunjungan Kapal di Pelabuhan Teluk Bayur Estimated Number Of Ship Calls In Port Of Teluk Bayur

## Imbang  Danandjojo
Puslitbang Perhubungan Laut, Badan Litbang Perhubungan Jl. Merdeka Timur No. 5 Jakarta Pusat e-mail: dj_imbang@yahoo.co.id
Naskah diterima 04 Februari 2015, diedit 16 Februari 2015, dan disetujui terbit 26 Maret 2015

## ABSTRAK
Kajian ini bertujuan untuk mengestimasi jumlah kunjungan kapal di Pelabuhan Teluk Bayur. Model yang dikembangkan adalah trend pertumbuhan dan analisis multiple regression. Data yang digunakan adalah potensi hinterland wilayah Provinsi Sumatera Barat, kunjungan kapal dalam satuan unit dan GT, serta volume pergerakan barang, baik ekspor-impor maupun antar pulau. Hasil analisis menunjukkan bahwa variabel penentu pertumbuhan volume pergerakan barang, baik ekspor-impor maupun antar pulau, adalah Produksi Buah-Buahan (Ton), Populasi Sapi Perah (Ekor), Populasi Kambing (Ekor), Populasi Domba (Ekor), Populasi Babi (Ekor), dan Produksi Perikanan (Ton). Pada tahun 2017, diperkirakan kapal luar negeri yang berkunjung di Pelabuhan Teluk bayur hanya membawa muatan impor dan tidak membawa muatan ekspor. Hasil analisis juga menunjukkan bahwa jumlah kunjungan kapal di Pelabuhan Teluk Bayur terus menurun sampai dengan tahun 2030, namun terjadi peningkatan ukuran GT kapal. Hal ini memberi gambaran bahwa jumlah kunjungan kapal di Pelabuhan Teluk Bayur menurun tetapi ukuran kapalnya semakin besar.
Kata Kunci : Kunjungan Kapal, Pergerakan barang, Proyeksi, Estimasi, Pelabuhan Teluk Bayur

## ABSTRACT
This study aims to estimate the number of ship calls in Port of Teluk Bayur. The model developed is a growing trend and multiple regression analysis. The data used is the potential hinterland region of West Sumatra province, visit the ship in units and GT, as well as the volume of cargo movement, both exports and imports as well as between islands. The analysis showed that the determinant variable volume growth cargo movement, both exports and imports and between  islands,  is  a  Fruit  Production  (Ton), Dairy  Cattle  Population,  Population  Goat,  Population  Sheep,  Pig Population, and Fishery Production (Ton). Of the increasing size of ships, both ocean going and domestic, the result shows that there is a long and GT vessel growth, and cargo volume from year to year. However, the number of ship visits in Teluk Bayur to 2030 will decrease. In 2017, it is estimated there are no ocean going ships visiting the port.
Keywords: Ship calls, Cargo movement, Projection, Estimation, Port of Teluk Bayur.

## Retracted

## PENDAHULUAN
Pelabuhan  memainkan  peran  yang  sangat penting dalam meningkatkan pertumbuhan ekonomi. Banyak masyarakat menggunakan transportasi laut terutama dalam hal pengangkutan barang. Pelabuhan, yang merupakan salah satu sub sistem transportasi laut,  adalah  titik  pergerakan  barang  ataupun penumpang menggunakan moda laut akan dimulai, diakhiri,  atau  transit.  Selain  itu,  pelabuhan  sangat berperan dalam pencapaian sistem transportasi laut yang efektif dan efisien. Upaya tercapainya sistem yang efektif dan efisien tersebut sangat dipengaruhi oleh kinerja pelayanan pelabuhan. Peran pelabuhan tersebut hanya dapat dicapai jika pelabuhan tersebut didukung oleh fasilitas yang memadai, sumber daya manusia  yang  profesional,  dan  sistem  manajemen yang baik. Kinerja pelayanan pelabuhan dapat ditinjau dari  sisi  kinerja  pelayanan  kapal  dan  barang  di pelabuhan. Kinerja pelayanan kapal dan barang pada suatu  pelabuhan  merupakan  tolok  ukur  baik  atau tidaknya  suatu  pelabuhan  dalam  memberikan pelayanan  terhadap  kapal  yang  berkunjung  untuk melakukan  kegiatan  B/M  barang  di  pelabuhan tersebut.
Semakin  jelek  kinerja  pelayanan  kapal  atau barang  di  pelabuhan  tersebut,  akan  tercermin  dari semakin lamanya sandar suatu kapal karena jeleknya pelaksanaan kegiatan B/M barang dari dan ke kapal tersebut, yang  pada gilirannya  akan semakin  lama kapal  berada  di  pelabuhan  dan  mengakibatkan semakin  panjang  atau  banyak  antrian  kapal  di pelabuhan tersebut sehingga waktu menunggu untuk dilayani juga semakin lama.Berdasarkan penelitian LPEM–FEUI pada tahun 2007, penyebab buruknya pelayanan di pelabuhan adalah kemacetan ( conges- tion ) pergerakan barang, terbatasnya infrastruktur, terbatasnya crane, administrasi, dan manifest muatan. Terkait dengan kemacetan pergerakan barang, tidak saja terjadi di dalam pelabuhan, tetapi juga di luar pelabuhan  yang  mengakibatkan  tersendatnya pengiriman barang dan kapal harus menunggu lebih lama  [5].Untuk  mengantisipasi  lonjakan  arus kunjungan  kapal  dan  volume  pergerakan  barang melalui  Pelabuhan  Teluk  Bayur,  sarana  dan prasarana pelabuhan harus diperhatikan, karena akan berpengaruh  langsung  kepada  kinerja  pelayanan pelabuhan.  Dari  penelitian  yang  pernah  dilakukan pada  beberapa  pelabuhan,  ada  indikasi  bahwa terjadinya waktu tunggu di pelabuhan dapat terjadi jika  kinerja  pelabuhan  tidak  optimal,  sehingga berdampak langsung terhadap pelayanan di lapangan dan menimbulkan masalah baru, yaitu waktu tunggu kapal semakin tinggi, menimbulkan ekonomi biaya tinggi,  yang  pada  gilirannya  berdampak  langsung terhadap harga barang di  pasaran. Dengan  jumlah
dan variasi GT kapal yang berkunjung, jumlah dan variasi  jenis  kemasan  B/M  barang,  keterbatasan panjang dermaga, keterbatasan fasilitas dan peralatan B/M  barang  yang  dimiliki,  serta  jumlah  dan kompetensi  SDM  TKBM  yang  ada  di  Pelabuhan Teluk Bayur, pertanyaan yang ingin dijawab dalam kajian ini adalah bagaimana proyeksi dan estimasi kunjungan kapal di Pelabuhan Teluk Bayur agar dapat diantisipasi kebutuhan pelayanannya.

## METODA
Kotler  menyatakan  bahwa  jasa  adalah  setiap tindakan atau perbuatan yang dapat ditawarkan oleh suatu pihak kepada pihak lain, yang pada dasarnya bersifat intangible (tidak berwujud fisik) dan tidak menghasilkan  kepemilikan  sesuatu.  Berdasarkan definisi ini, maka Gurning & Hariyadi dalam bukunya mengkategorikan  pelayanan  di  pelabuhan  pada kegiatan jasa karena dalam pengusahaan pelabuhan terdapat  beberapa  kegiatan  dan  fungsi  pelabuhan, yaitu menunjang kelancaran, keamanan, ketertiban arus  lalulintas  atau  trafik  (kapal,  barang,  ataupun penumpang), menjaga keselamatan berlayar, tempat perpindahan  intra  dan  atau  antar  moda  yang kegiatan–kegiatannya  tidak  menghasilkan  produk yang berwujud fisik. Sehingga, untuk menilai kinerja pelabuhan harus didasarkan pada aspek kualitas jasa. Dalam  bukunya,  Kotler  juga  menyatakan  bahwa kualitas jasa dimulai dari kebutuhan pelanggan dan berakhir  pada  kepuasan  pelanggan,  serta  persepsi positif  terhadap  kualitas  jasa.  Konsumen  sebagai pihak yang menerima dan membeli pelayanan jasa, juga mempunyai penilaian terhadap kualitas jasa.
Berdasarkan  beberapa  kajian,  ekspektasi pelanggan  dapat  diklasifikasi  ke  dalam  sembilan hirarki ekspektasi pelanggan, mulai dari tingkat kinerja optimal atau terbaik yang diharapkan dapat diterima konsumen  ( ideal  expectation )  sampai  dengan harapan  yang  dipersepsikan  paling  buruk  ( worst imaginable  expectation )  [9].  Kinerja  Pelabuhan adalah prestasi dari output atau tingkat keberhasilan pelayanan, penggunaan fasilitas, maupun peralatan pelabuhan pada suatu periode waktu tertentu, yang ditentukan dalam ukuran satuan waktu, satuan berat, atau  rasio  perbandingan  ( prosentase ).  Kinerja pelabuhan  yang  umum  digunakan  dalam penyelenggaraan  pelabuhan,  pada  dasarnya  dapat dikelompokkan menjadi tiga, yaitu Kinerja Pelayanan Kapal,  Kinerja  Pelayanan  B/M  Barang  dan Penumpang,  serta  Kinerja  Utilitas  Fasilitas Pelabuhan.Dalam  bukunya,  Handoko  menyatakan bahwa  peramalan  atau forecasting adalah  suatu usaha  untuk  meramalkan  keadaan  di  masa mendatang melalui pengujian keadaan di masa lalu. Dalam kehidupan sosial, segala sesuatu serba tidak

## Retracted
pasti dan sulit diprediksi secara tepat, sehingga perlu diadakan  forecast.  Forecasting  yang  dibuat  selalu diupayakan  agar  dapat  meminimumkan  pengaruh ketidakpastian ini terhadap perusahaan. Dengan kata lain,  forecasting  bertujuan  mendapatkan forecast yang  dapat  meminimumkan  kesalahan  meramal ( forecast error ), yang biasanya diukur dengan mean squared error, mean absolute error, dan sebagainya [11].
Menurut Handoko, proses peramalan biasanya terdiri  dari  langkah–langkah  sebagai  berikut:  (i) Penentuan Tujuan. Analisis  membicarakan  dengan para  pembuat  keputusan  dalam  perusahaan  untuk mengetahui  apa  kebutuhan–kebutuhannya  dan menentukan  variabel–variabel  apa  yang  akan diestimasi,  siapa  yang  akan  menggunakan  hasil peramalan, untuk tujuan–tujuan apa hasil peramalan akan digunakan, estimasi jangka panjang atau jangka pendek yang diinginkan, derajat ketepatan estimasi yang  diinginkan,  kapan  estimasi  dibutuhkan,  serta bagian–bagian  peramalan  yang  diinginkan,  seperti peramalan untuk kelompok pembeli, kelompok produk atau  daerah  geografis;  (ii)  Pengembangan  Model. Setelah tujuan ditetapkan, langkah berikutnya adalah mengembangkan model, yang merupakan penyajian secara lebih sederhana sistem yang dipelajari. Dalam peramalan,  model  adalah  suatu  kerangka  analitik yang,  jika  diberikan  data  masukan,  akan menghasilkan estimasi di waktu mendatang (variabel apa saja yang diramal). Analisis hendaknya memilih suatu model  yang  menggambarkan  secara  realistis perilaku variabel–variabel yang dipertimbangkan; (iii) Pengujian  Model.  Sebelum  diterapkan,  model biasanya  diuji  untuk  menentukan  tingkat  akurasi, validitas, dan reliabilitas yang diharapkan.
Dalam hal ini, penerapannya sering mencakup pada  data  historis  dan  penyiapan  estimasi  untuk tahun–tahun  sekarang  dengan  data  nyata  yang tersedia. Nilai suatu model ditentukan oleh derajat ketepatan hasil peramalan data aktual; (iv) Penerapan Model. Setelah pengujian, analisis menerapkan model dalam  tahap  ini,  data  historis  dimasukkan  dalam model untuk  menghasilkan suatu  ramalan; dan  (v) Revisi dan Evaluasi. Ramalan–ramalan yang telah dibuat harus selalu diperbaiki dan ditinjau kembali. Perbaikan mungkin perlu dilakukan, karena adanya perubahan–perubahan  dalam  lingkungannya. Sedangkan  evaluasi,  merupakan  perbandingan ramalan–ramalan dengan hasil nyata untuk menilai ketepatan penggunaan suatu metodologi atau teknik peramalan. Langkah ini perlu, untuk menjaga kualitas estimasi–estimasi di waktu yang akan datang. Pada dasarnya,  ada  dua  metode  yang  sering  digunakan dalam  meramalkan,  yaitu  metode  kuantitatif  dan metode kualitatif. Metode Kuantitatif dapat digunakan
jika ada informasi masa lalu dalam bentuk kuantitas dan  mengamsumsikan  bahwa  pola  data  masa  lalu yang digunakan untuk meramalkan akan terjadi juga di masa depan.
Ada dua metode yang termasuk dalam kelompok ini, yaitu Metoda Time Series dan Kausal. Metode Time Series didasarkan pada nilai suatu variabel masa lalu dengan tujuan menemukan pola dari rangkaian data masa lalu untuk kemudian diekstrapolasi pada masa mendatang. Kelompok metode ini, antara lain adalah Metode Box Jenkins, Metode smoothing, dan metode proyeksi dengan Regresi. Sedangkan dalam Metode  Kausal  atau  korelasi,  suatu  variabel diramalkan  berdasarkan  hubungannya  dengan variabel lain yang diperkirakan mempengaruhi. Dalam kelompok metode ini adalah Metode regresi, Model Ekonometri dan Model Input–Otput. Pada Metode Kualitatif,  tidak  diperlukan  data,  tetapi  yang terpenting  untuk  meramalkan  adalah  masukan berupa pola pikir, penilaian dan pengetahuan yang terakumulasi. Metode kualitatif terbagi dua kelompok, yaitu  Metode  Eksploratori  dan  Metode  Normatif. Metode  Eksploratori  dimulai  dari  masa  lalu  dan sekarang, ke masa datang dengan cara heuristik dan mencoba mencari semua kemungkinan yang ada.
Dalam  kelompok  metode  ini  adalah  Metode Delphi, penelitian morfologi, dan lain–lain. Sedangkan Metode Normatif dimulai dari masa mendatang dengan menentukan tujuan dan sasaran, kemudian bergerak mundur untuk melihat apakah tujuan dan sasaran tadi dapat dicapai berdasarkan kendala yang ada. Dalam kelompok  metode ini  adalah matriks keputusan  dan analisis sistem. Alat analisis dapat berupa (i) Regresi Linier. Analisis  ini  bertujuan  untuk  meramalkan bagaimana keadaan (naik turunnya) variabel dependen (kriterium), jika ada satu variabel independen sebagai prediktor  dimanipulasi  (dinaikkan  atau  diturunkan nilainya). Asumsi yang diperlukan untuk analisis ini adalah uji normalitas yang diperlukan untuk mengetahui apakah  data  yang  terkumpul  dari  setiap  variabel dependen dan independen, atau keduanya, mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah  yang  mendekati  normal  [2].  Untuk  melihat model regresi  normal atau  tidak,  dilakukan  analisis grafik dengan melihat normal probability report plot yang membandingkan antara distribusi kumulatif dari data sesungguhnya dengan distribusi normal. Distribusi normal  akan membentuk  suatu  garis lurus diagonal dan ploting data akan dibandingkan dengan garis di- agonal. Jika distribusi data normal, maka garis yang menggantikan  data  sesungguhnya  akan  mengikuti garis diagonalnya  [2];  atau (ii) Regresi  Non  Linier. Beberapa regresi non linier, antara lain Trend Parabola atau Kuadratik, Trend Eksponensial, Trend Logistik, Kurva Gompertz, dan Kurva Pearl–Reed.

## Retracted

## Retracted

## Retracted
Armstrong  &  Baron,  dalam  bukunya, mendefinisikan  pengukuran  sebagai  suatu  konsep yang  penting  dalam  manajemen  performansi. Pengukuran merupakan dasar untuk mempersiapkan dan  menghasilkan  umpan  balik  (feed  back). Pengukuran mampu mengidentifikasi kapan sesuatu hal  dikatakan  baik  atau  tidak,  sehingga  tindakan korektif  dapat  dilakukan.  Menurut  Bacal,  dalam bukunya  dinyatakan  bahwa  pengukuran  kinerja adalah tindakan pengukuran yang dilakukan terhadap berbagai aktivitas dalam rantai nilai yang ada pada perusahaan.  Pengertian  tersebut  sejalan  dengan pengertian  pengukuran  kinerja  yang  didefinisikan dalam  buku Atkinson  yang  menyatakan  tentang kegiatan mengukur performansi suatu aktivitas atau segenap value chain. Menurut Bacal, dalam bukunya, hasil  pengukuran  tersebut  kemudian  digunakan sebagai umpan balik yang akan memberi informasi tentang prestasi pelaksanaan suatu rencana dan saat perusahaan  memerlukan  penyesuaian–penyesuaian terhadap  aktivitas  perencanaan  dan  pengendalian. Di  sisi  lain,  dalam  buku  Hope  dinyatakan  bahwa biasanya  terjadi  permasalahan  dalam  proses pengukuran,  seperti  terlalu  banyak  ukuran  yang digunakan, ukuran tidak berhubungan dengan strategi, ukuran yang digunakan bersifat biasa, dan lain–lain.
Untuk itu, diperlukan ukuran atau indikator yang sesuai dalam pengukuran kinerja. Indikator kinerja merupakan  ukuran  kuantitatif  atau  kualitatif  yang menggambarkan  tingkat  pencapaian  suatu  sasaran atau tujuan yang telah ditetapkan.Beberapa variabel pilihan atau indikator efektivitas kinerja pelabuhan terkait dengan  tujuan  efektivitas  operasi,  yaitu:  (i) Rata–rata  port  charge  per arus  barang  dalam  ton; (ii) Rata–rata tingkat muat kapal, misalnya jumlah ton yang dibongkar pada sebuah kapal per jam waktu muat; (iii) Rata–rata tingkat bongkar kapal, misalnya jumlah ton yang dibongkar pada  sebuah kapal per jam waktu bongkar; (iv) Rata–rata tingkat layanan muatan  untuk  kendaraan  pelabuhan,  misalnya  ton muatan yang  dimuat per  kendaraan pelabuhan  per jam  waktu  muat;  (v)  Rata–rata  tingkat  layanan bongkar untuk kendaraan pelabuhan, misalnya ton muatan yang dibongkar per kendaraan pelabuhan per jam waktu bongkar; (vi) Rata–rata waktu persen hari untuk  masuk  ke  jalur  pelabuhan  pada  dimensi kedalaman dan lebar yang diijinkan ( A Port Chan- nel Accessibility Indicator ); (vii) Rata–rata waktu persen hari masuk ke tempat sandar pelabuhan pada dimensi  kedalaman  dan  lebar  yang  diijinkan  ( Port Berth Accesibilty Indicator ); (viii) Rata–rata waktu persen hari jalur pelabuhan membuka untuk navigasi ( Port  Channel  Reliability  Indicator );  (ix)  Rata– rata  waktu  persen  hari  tempat  sandar  pelabuhan membuka untuk kapal bersandar ( Port Berth Reli-
ability );  (x)  Rata–rata  waktu  persen  hari  pintu masuk  pelabuhan  ( Port  Entrance  Gate )  terbuka untuk  kendaraan  darat  ( Entrance  Gate  Reliability Indicator );  (xi)  Rata–rata  harapan  terhadap kemungkinan kerusakan kapal ketika berada dalam pelabuhan;  (xii)  Rata–rata  harapan  terhadap kemungkinan hilangnya peralatan kapal ketika berada di pelabuhan; (xiii) Rata–rata harapan kemungkinan kerusakan  kendaraan  ketika  berada  di  pelabuhan; (xiv)  Rata–rata  harapan  kemungkinan  kerusakan terhadap kendaraan ketika berada di pelabuhan; (xv) Rata–rata harapan kemungkinan hilangnya peralatan kendaraan ketika berada di pelabuhan; (xvi) Rata– rata harapan kemungkinan kerusakan kargo ketika berada di pelabuhan; dan (xvii) Rata–rata harapan kemungkinan  hilangnya  muatan  ketika  berada  di pelabuhan [13].
Kinerja pelayanan pelabuhan didefinisikan terdiri dari  price  ( cost  advantage ), quality,  reliability, customization,  dan  responsiveness [4].  Beberapa variabel pelayanan pelabuhan, yaitu tingkat efisiensi pelabuhan atau terminal, biaya penanganan muatan, kehandalan  ( reliabilitas ),  preferensi  pemilihan pelabuhan,  dan  kedalaman  alur  pelayaran,  dapat digunakan [15]. Dalam penelitian yang lain, dapat digunakan beberapa variabel yang menentukan daya saing pelabuhan, seperti efisiensi, frekuensi kunjungan kapal,  kelengkapan  infrastruktur,  lokasi,  biaya pelabuhan,  respon  yang  cepat  terhadap  pengguna, atau  reputasi  terhadap  kerusakan  barang  [14]. Indikator  kinerja  B/M  barang  di  pelabuhan merupakan  produktivitas  dan  uitilitas  peralatan pelabuhan  serta  produktivitas  tenaga  kerja  dalam proses bongkar muat barang. Indkator kinerja dari sisi  peralatan,  adalah  cargo  handling  rate,  jumlah kapal dan  muatan  yang  ditangani,  petikemas  yang ditangani per crane, serta muatan yang ditangani per pekerja.  Indikator  dalam  perspektif  tenaga  kerja, adalah jumlah pekerja, rata–rata umur dari tenaga kerja, rata–rata  jam kerja  per minggu,  dan jumlah waktu  yang  terbuang.  Pemilihan  indikator  kinerja pelabuhan oleh perusahaan pelayaran terkait dengan penundaan  kapal,  misalnya  rata–rata  penundaan kapal dari saat menunggu menuju tempat sandar dan rata–rata  penundaan  kapal  ketika  berada dipelabuhan.
Pada  umumnya,  upaya  uuntuk  melakukan estimasi  kunjungan  kapal  pada  suatu  pelabuhan didasarkan  pada  trend  proyeksi  pertumbuhan kunjungan kapal tahunan. Dalam kajian ini, estimasi kunjungan  kapal  didekati  dari  trend  pertumbuhan volume muatan tiap kapal yang berkunjung, sehingga proyeksi  volume  pergerakan  barang  pada  suatu pelabuhan menjadi sangat diperlukan. Proyeksi vol- ume pergerakan barang pada suatu pelabuhan, dalam

## Retracted
kajian ini didekati melalui seberapa besar potensi hin- terland  mendorong  pertumbuhannya.  Dalam pelaksanaan  rencana  kajian  dan  untuk  lebih mempermudah  menyelesaikan  permasalahan  yang dihadapi, perlu diuraikan terlebih dahulu cara–cara yang  diperlukan  untuk  penyelesaian  masalah tersebut.  Metodologi  yang  dikembangkan  dalam kajian ini merupakan suatu pendekatan, agar masalah yang dihadapi dapat diselesaikan sesuai dengan tujuan kajian.  Langkah–langkah  penyelesaian  masalah dilakukan  melalui  proses  yang  disusun  secara sistematis  dan  langkah–langkah  umum  yang dilakukan dalam kajian ini ditunjukkan dalam suatu diagram alir pada gambar berikut.
Gambar 1. Alur Pikir Penyelesaian Masalah
IDENTIFIKASI & INVENTARISASI:
Potensi Hinterland;
Kunjungan Kapal LN dan DN; Volume E/I da n B/M  Barang M odel Estimasi Volume E, I, B, dan M. Perhitungan Volume E/I dan B/M, tiap Kapal LN dan DN Estim asi Kunjungan Kapal Di Pela buhan Teluk B ayur Model Proye ksi Potensi Hinterla nd Estimasi Volume E/I dan B /M Model Proyeksi Volume E/I dan B/M Tiap Kapal Proyeksi
Potensi Hinterla nd
Proyeksi Volume E/I dan B/M Tiap Kapal

## HASIL  DAN  PEMBAHASAN
Provinsi Sumatera  Barat terletak  antara 0°54' Lintang Utara dan 3°30' Lintang Selatan, dan antara 98°36'–101°53'  Bujur  Timur.  Berdasarkan  posisi geografisnya,  Provinsi  Sumatera  Barat  terletak  di pesisir  barat  bagian  tengah  pulau  Sumatera  dan mempunyai luas wilayah sekitar 42,2 ribu Km2 atau setara 2,21% dari luas wilayah Republik Indonesia. Sumatera Barat berbatasan langsung dengan Provinsi Sumatera  Utara,  Provinsi    Riau,    Provinsi  Jambi, Provinsi  Bengkulu,  dan  Samudera  Indonesia. Sumatera Barat memiliki 391 gugusan pulau dengan jumlah  pulau  terbanyak  dimiliki  oleh  Kabupaten Kepulauan Mentawai dan pulau terkecil dimiliki oleh Kabupaten Agam.  Sumatera  Barat  mempunyai  19 Kabupaten/Kota  dengan  Kabupaten  Kepulauan Mentawai memiliki wilayah terluas, yaitu 6,01 ribu Km2 atau sekitar 14,21% dari luas Provinsi Sumatera Barat.  Sedangkan  Kota  Padang  Panjang,  memiliki luas  daerah  terkecil,  yakni  23,0  Km2  (0,05%). Sumatera Barat  mempunyai 19 daerah  kabupaten/ kota terdiri dari 12 kabupaten dan 7 kota yang terdiri dari  176  Kecamatan  dengan  628  Nagari,  260 kelurahan  dan  126  desa.  Untuk  Kabupaten Kepulauan  Mentawai  tidak  mempunyai  nagari
melainkan desa. Sedangkan untuk Kota Sawahlunto di bawah kecamatan terdapat 10 kelurahan dan 27 desa.  Pada  Daerah  kabupaten  mempunyai  3545 jorong.  Penduduk  Sumatera  Barat  berdasarkan proyeksi tahun 2009 adalah sebanyak 4,83 juta jiwa, terdiri dari 2,37 juta jiwa laki–laki dan 2,46 juta jiwa perempuan, dengan rasio jenis kelamin sebesar 96,23, artinya  untuk  setiap  seratus  penduduk  perempuan terdapat 96 atau 97 orang penduduk laki–laki. Tingkat kepadatan penduduk provinsi Sumatera Barat tahun 2009 adalah sebanyak 114 jiwa/Km2.
Berdasarkan hasil sensus penduduk tahun 2010, total penduduk Provinsi Sumatera Barat berjumlah
4.241.605  jiwa  dengan  rincian  penduduk  laki–laki 2.0778.572  jiwa  dan  perempuan  2.163.033  jiwa. Sedangkan  menurut  proyeksi  penduduk  terakhir tahun  2012,  jumlah  penduduk  Provinsi  Sumatera Barat sementara adalah 4.957.719 orang, yang terdiri atas  2.455.782  laki–laki  dan  2.501.937 perempuan.Tahun 2010, struktur ekonomi Provinsi Sumatera  Barat  dilihat  dari  tahun  ke  tahun  masih didukung oleh empat sektor utama, yaitu pertanian, perdagangan, hotel dan restoran, serta sektor jasa– jasa.  Keempat  sektor  tersebut  menyumbang perekonomian Sumatera Barat lebih dari 57%. Sektor pertanian sebagai penyumbang terbesar memberikan kontribusi sebesar 23,84%, berikutnya adalah sektor perdagangan, hotel dan restoran, yang memberikan kontribusi sebesar 17,74%, sedangkan sektor Jasa– jasa  dengan  kontribusi  sebesar  16,03%.  Produk Domestik  Regional  Bruto  (PDRB)  per  kapita Sumatera Barat tahun 2010 mengalami peningkatan dibandingkan dengan tahun 2009. Pada tahun 2009 PDRB  per  kapita  Sumatera  Barat  adalah  sebesar 16,02 juta Rupiah, meningkat sebesar 18,00 juta Ru- piah  pada  tahun  2010.  Pertumbuhan  ekonomi Sumatera Barat tahun 2010 mengalami peningkatan dibandingkan dengan tahun 2009. Pada tahun 2009,

## Retracted
pertumbuhan ekonomi Sumatera Barat adalah 4,28%, meningkat menjadi 5,93% pada tahun 2010. Sektor bangunan  mengalami  pertumbuhan  tertinggi  yaitu sebesar 13,73%, diikuti oleh sektor pengangkutan dan komunikasi  sebesar  9,91%,  dan  sektor  jasa–jasa sebesar 9,17%. Sedangkan sektor yang mengalami pertumbuhan  terendah  adalah  listrik,  gas  dan  air bersih yaitu sebesar 2,35%.
Sektor pertanian masih merupakan sektor yang berkontribusi  paling  besar  dalam  struktur perekonomian Sumatera Barat tahun 2010. Besarnya kontribusi sektor pertanian adalah 23,86% terhadap PDRB  tahun  2010,  dan  12,45%  disumbang  oleh subsektor  tanaman  bahan  makanan.  Kawasan Tanaman  Pangan,  meliputi  Kabupaten  Agam, Kabupaten  Tanah  Datar,  Kabupaten  Limapuluh Kota, Kabupaten Solok, dan Kabupaten Pasaman. Daerah ini merupakan daerah subur yang sejak lama berfungsi sebagai lumbung pangan Sumatera Barat, dengan produksi utama adalah padi, palawija, dan tanaman  pangan  lainnya.  Untuk  meningkatkan produktivitas  lahan,  daerah  ini  sudah  sejak  lama dilengkapi  dengan  fasilitas  irigasi  yang  cukup memadai.  Dalam  rangka  meningkatkan  ketahanan pangan  ke  depan,  daerah  ini  akan  terus dikembangkan  sebagai  penghasil  utama  komoditi pangan  untuk  daerah  Sumatera  Barat  maupun provinsi tetangga, terutama Riau.
Buah–buahan  yang  berkembang  dan  dapat digunakan  sebagai  komoditas  andalan  di  Provinsi Sumatera Barat, antara lain buah alpukat, belimbing, durian, duku, jambu biji, jambu air, jengkol, jeruk, jeruk besar,  mangga,  manggis,  markisa,  melinjo,  nanas, nangka, pepaya, petai, pisang, rambutan, salak, sawo, sirsak, dan sukun. Kawasan Perkebunan di Sumatera Barat, meliputi Kabupaten Sijunjung, Dharmasraya, Solok Selatan,  dan Pasaman  Barat. Produk  utama daerah ini adalah karet, kelapa sawit, dan teh, yang merupakan komoditi ekspor utama Sumatera Barat. Untuk meningkatkan nilai tambah, telah dibangun pula industri  karet  remah  ( crumb–rubber ),  terutama  di kota Padang, dan pabrik minyak sawit ( crude palm oil / CPO ), terutama di daerah Pasaman Barat dan Dharmasraya. Di masa yang akan datang, kawasan ini  akan  terus  dikembangkan  sebagai  daerah perkebunan  besar  dalam  rangka  mendukung peningkatan ekspor daerah Sumatera Barat.
Peningkatan  populasi  ternak  besar  dan  kecil seperti sapi perah, sapi potong, kerbau, dan kambing, terjadi pada tahun 2009 dibandingkan tahun 2008. Sebaliknya  populasi  kuda,  domba,  dan  babi mengalami  penurunan.  Populasi  sapi  perah  pada tahun 2009 tercatat sebanyak 826 ekor (naik 7,55%), sapi  potong sebanyak  492.272  ekor (naik  4.77%), kerbau sebanyak 202.997 ekor (naik 3,12%), kambing
sebanyak  254.449  (naik  11,82%),  kuda  sebanyak 3.467 ekor  (turun 6,95%), domba  sebanyak 4.523 ekor (turun 15,22%), dan babi sebanyak 12.403 ekor (turun  3,63%).  Pemotongan  jumlah  hewan  ternak pada tahun 2009 terjadi kenaikan dibandingkan tahun 2008 hampir pada semua jenis ternak kecuali kambing dan  domba.Kawasan  perikanan  dan  kelautan  di Sumatera  Barat  terbagi  dalam  2  aktivitas,  yaitu perikanan air tawar (di daratan) dan perikanan laut atau air payau (di wilayah laut). Pada perikanan darat terdapat  perikanan  pada  perairan  umum  dan  pada lahan budi daya. Pada perikanan darat di perairan umum, di Sumatera Barat dikembangkan di danau, telaga,  rawa,  maupun  sungai.  Sedangkan  pada perikanan budi daya dilakukan pada keramba, kolam air, jaring apung, dan lain–lain. Akitivitas perikanan laut,  meliputi  Kabupaten  Pesisir  Selatan,  Kota Padang,  Kabupaten  Padang  Pariaman,  dan Kabupaten Pasaman  Barat. Sebagai  daerah lautan (termasuk  kawasan  pantai),  potensi  pembangunan yang  dimiliki  adalah  dalam  aktivitas  budi  daya pembesaran  dan  penangkapan.
Pelabuhan  Teluk  Bayur  berada  di  Provinsi Sumatera  Barat,  di  Teluk  Bayur,  pantai  barat Sumatera  Barat,  pada  posisi  01º00’04”  LS  dan 100º21’00” BT. Teluk Bayur  termasuk  di  wilayah PT.  (Persero)  Pelabuhan  Indonesia  II  yang  berada di Propinsi Sumatera Barat. Pelabuhan ini merupakan sarana  untuk  tempat  naik  turun  penumpang  dan bongkar  muat  barang,  serta  menunjang  angkutan laut. Pelabuhan mempunyai peran aktif dan dinamis bagi kelancaran arus barang, hewan, dan mobilitas manusia yang  menggunakan kedua  moda  tersebut. Untuk pelayaran jarak dekat, kegiatan debarkasi dan embarkasi penumpang dialihkan ke pelabuhan Muara Padang  yang  terletak  4  Km  ke  arah  barat  dari pelabuhan Teluk Bayur. Pelabuhan Muara Padang terletak  di  tengah  kota  Padang,  di  muara  Sungai Batang Arum. Letak pelabuhan ini sangat strategis untuk  menghubungkan  kota  Padang  dengan Kepulauan  Mentawai  dan  Kepulauan  Nias,  serta Kepulauan Aceh.  Pelabuhan  Teluk  Bayur  adalah salah satu pelabuhan umum yang diusahakan, sebagai pelabuhan  yang  terbuka  untuk  perdagangan  luar negeri,  dan  termasuk  pelabuhan  wajib pandu.Keadaan  pantai  di  sekitar  Teluk  Bayur berliku–liku  dan  berbatu.  Dasar  lautnya  lumpur, dengan kedalaman terkecil 7.8 M. Pada ujung pier dipasang lampu Cerlang Merah. Di depan pelabuhan terletak Pulau Terlena untuk tempat berlabuh perahu nelayan  dan  dipasang  empat  pelampung  pengepil. Tempat berlabuh di luar pelabuhan pada kedalaman 8.0 M dan 9.4 M. Sifat pasang surut di pelabuhan Teluk  Bayur  adalah  sebagai  berikut:  (i) Air  tinggi tertinggi (HHWS) adalah 2.38 M LWS; (ii) Air tinggi

## Retracted
(M HWS) adalah 1.94 M LWS; (iii) Duduk Tengah (M SL) adalah 1.06 M LWS; (iv) Air Terendah (M LWS) adalah 0.10 M LWS; (v) Chart Datum (LWS) adalah ? 0.00 M LWS; (vi) Waktu Tolok adalah GMT + 07.00; dan (vii) Sifat Pasang
Surut  Campuran,  condong  keharian  ganda. Tunggang air rata–rata pasang purnama 98 Cm dan pasang mati 42 Cm. Gelombang tertinggi 1.94 M, terjadi  pada  bulan  Januari–Februari.  Gelombang rata–rata  1.05  M.  Kecepatan  maksimum  arus tercatat  0.4–0.5  Knot  dengan  arah  330º,  terjadi mendekati pasang purnama. Dapat dikatakan, bahwa arus di tempat tersebut umumnya lemah dan arahnya berubah–ubah.
Berdasarkan data kunjungan kapal sejak tahun 2006  sampai  dengan  tahun  2012,  terlihat  adanya kecenderungan  turun.  Pada  tahun  2006  tercatat sebanyak  2.939  unit  kapal  yang  berkunjung  di Pelabuhan  Teluk  Bayur,  dengan  rincian  486  unit merupakan  Pelayaran  Luar  Negeri,  1.355  unit Pelayaran  dalam  Negeri,  1.049  unit  merupakan Pelayaran  Rakyat,  24  unit  merupakan  Pelayarn Perintis, dan sisanya merupakan Kapal Negara atau Kapal Tamu. Secara rinci, perkembangan kunjungan kapal di pelabuhan Teluk Bayur, tahun 2006 – 2012, disajikan pada tabel 2.
Arus  barang  di  Pelabuhan  Teluk  Bayur  dari tahun ke tahun sejak tahun 2006 sampai dengan tahun 2012, terlihat cenderung naik meskipun pada tahun 2012 terlihat turun dari pencapaian tahun sebelumnya. Pada tahun 2006 volume arus barang di pelabuhan ini sebesar 9.214.212 Ton dan terus meningkat hingga pada tahun 2012 mencapai 12.159.370 Ton. Prestasi tertinggi  dalam  kurun  waktu  antara  tahun  2006 sampai dengan tahun 2012, dicapai pada tahun 2011, yaitu sebesar 13.467.028 Ton, seperti pada tabel 3.
Potensi hinterland Pelabuhan Teluk Bayur adalah pada karakteristik zona wilayah Provinsi Sumatera Barat, yang meliputi jumlah penduduk (Jiwa), PDRB menurut harga konstan (Juta Rupiah), PDRB menurut harga berlaku (Juta Rupiah), produksi hasil palawija (Ton), produksi hasil buah–buahan (Ton), produksi hasil kacang–kacangan (Ton), produksi hasil sayur– sayuran  (Ton),  produksi  hasil  perkebunan  (Ton), populasi ternak sapi perah (Ekor), populasi ternak sapi potong (Ekor), populasi ternak kerbau (Ekor), populasi ternak kuda (Ekor), populasi ternak kambing (Ekor),  populasi  ternak  domba  (Ekor),  populasi ternak  babi  (Ekor),  populasi  unggas  (Ekor),  serta produksi  hasil  perikanan.  Namun,  tidak  semuanya berpengaruh secara signifikan terhadap pertumbuhan kinerja Pelabuhan Teluk Bayur, baik arus kunjungan kapal maupun volume impor, ekspor, bongkar, dan
Tabel 2: Arus Kunjungan Kapal di Pelabuhan Teluk Bayur, Tahun 2006 – 2012
No Uraian Sat Tahun 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 1. Pelayaran LN: Unit 486
506
456 370 335 394 346 GT  4,453,969  4,553,832  4,644,851  4,049,077  4,182,177  5,328,335  4,663,407 a  Reguler Unit 79 122 98 42 30 153 95 GT 689,911  1,042,411 862,102 535,369 339,241  1,780,261  1,069,371 b  Non Reguler Unit 407 384 358 328 305 241 251 GT  3,764,058  3,511,421  3,782,749  3,513,708  3,842,936  3,548,074  3,594,036 2.  Pelayaran DN Unit 1,355 1,327 1,396 1,367 1,308 1,128 1,210 GT  3,255,229  2,786,721  3,819,252  4,021,621  4,328,585  4,517,153  4,875,984 3.  Pelayaran Rakyat Unit 1,049 1,009 1,043 803 545 532 628 GT 101,121 98,641 100,589 73,578 41,459 54,605 57,214 4.  Pelayaran Perintis Unit 24 28 25 39 44 9 – GT 12,574 14,671 14,848 24,842 28,493 5,886 – 5.  Kapal Negara / Tamu Unit 25 18 24 12 14 4 1 GT 42,648 36,170 87,147 43,820 38,806 2,638 430 Jumlah 2 s/d 5 Unit 2,453 2,382 2,488 2,221 1,911 1,673 1,839 GT  3,411,572  2,936,203  4,021,836  4,163,861  4,437,343  4,580,282  4,933,628 Jumlah 1 s/d 5 Unit 2,939 2,888 2,944 2,591 2,246 2,067 2,185 GT  7,865,541  7,490,035  8,666,687  8,212,938  8,619,520  9,908,617  9,597,035 Rasio GT/Unit 2,676.26  2,593.50  2,943.85  3,169.79  3,837.72  4,793.72  4,392.24
Sumbe r : PT. (Persero) Pelabuhan Indonesia II

## Retracted

## Tabel 3: Arus Barang di Pelabuhan Teluk Bayur, Tahun 2006 – 2012
No Uraian Sat T  a   h  u  n 2006 2007 2008 2009 2010 2011 2012 1 Perdaganga n LN Ton  3,459,591  4,077,298  4,355,111  3,590,935  4,021,331  5,443,433  3,495,057 A. Impor Ton 406,196 447,746 410,031 155,868 286,827 389,608 637,551 1)  Dermaga Um um Ton 406,196 447,746 410,031 155,868 286,827 389,608 618,551 – Langsung Ton 403,887 445,576 409,795 155,420 285,752 383,459 613,547 – Gudang Ton 543 2,170 236 448 945 1,350 4,411 – Lapangan Ton 1,766 – – – 130 4,799 593 2)  DUKS Ton – – – – – – 19,000 B. Ekspor Ton  3,053,395  3,629,552  3,945,080  3,435,067  3,734,504  5,053,825  2,857,506 1)  Dermaga Um um Ton  2,001,654  1,860,862  2,382,811  2,886,450  3,170,842  3,964,754  2,668,512 – Langsung Ton  1,767,995  1,646,885  2,051,082  2,781,148  2,965,328  3,621,400  2,433,927 – Gudang Ton 173,829 209,977 189,694 99,947 205,514 191,566 178,314 – Lapangan Ton 59,830 4,000 142,035 5,356 – 151,789 56,271 2)  DUKS Ton  1,051,741  1,768,690  1,562,269 548,616 563,662  1,089,070 188,995 2 Perdaganga n DN Ton  5,754,621  5,320,075  6,287,995  6,485,846  7,397,842  8,023,596  8,664,313 A. Bongkar Ton  2,614,935  2,721,680  2,856,978  2,937,091  3,109,647  3,764,603  3,969,755 1)  Dermaga Um um Ton 945,914 961,594  1,092,579  1,117,061  1,341,614  1,399,121  1,511,291 – Langsung Ton 569,198 528,956 608,153 656,335 845,612 819,982 875,022 – Gudang Ton 12,331 10,550 1,196 2,703 6,100 29,490 30,631 – Lapangan Ton 364,385 422,088 483,230 458,023 489,902 549,649 605,638 2)  DUKS Ton  1,669,021  1,760,086  1,764,399  1,820,030  1,768,033  2,365,482  2,458,464 B. Muat Ton  3,139,686  2,598,395  3,431,017  3,548,755  4,288,195  4,258,992  4,694,558 1)  Dermaga Um um Ton  1,200,617  1,201,172  1,164,273  1,102,703  1,293,958  1,121,308  1,384,548 – Langsung Ton 938,826 917,256 881,152 857,952  1,047,566 899,516 937,766 – Gudang Ton – 2,022 – 1,938 4,867 2,401 2,026 – Lapangan Ton 261,791 281,894 283,121 242,813 241,525 219,391 444,756 2)  DUKS Ton  1,939,069  1,397,223  2,266,744  2,446,052  2,994,237  3,137,684  3,310,010 T o t a l Ton  9,214,212  9,397,373  10,643,106  10,076,781  11,419,173  13,467,028  12,159,370 1) Dermaga Umum Ton  4,554,381  4,471,374  5,049,694  5,262,083  6,093,241  6,874,792  6,182,901 – Langsung Ton  3,679,906  3,538,673  3,950,182  4,450,855  5,144,258  5,724,358  4,860,262 – Gudang Ton 186,703 224,719 191,126 105,036 217,426 224,807 215,381 – Lapanga n Ton 687,772 707,982 908,386 706,192 731,557 925,627  1,107,258 2)  DUKS Ton  4,659,831  4,925,999  5,593,412  4,814,698  5,325,932  6,592,236  5,976,469 1)  Impor Ton 406,196 447,746 410,031 155,868 286,827 389,608 637,551 2)  Ekpor Ton  3,053,395  3,629,552  3,945,080  3,435,067  3,734,504  5,053,825  2,857,506 3)  Antar Pulau Bongkar Ton  2,614,935  2,721,680  2,856,978  2,937,091  3,109,647  3,764,603  3,969,755 4)  Antar Pulau Muat Ton  3,139,686  2,598,395  3,431,017  3,548,755  4,288,195  4,258,992  4,694,558
Sumber : PT. (Persero) Pelabuha n Indonesia II
muat  barang.  Berdasarkan  data  aktual,  maka pertumbuhan produksi buah–buahan, populasi sapi perah, populasi kambing, populasi domba, populasi babi,  dan  produksi  hasil  perikanan  di  Provinsi Sumatera Barat dapat didekati dari beberapa model trend  pertumbuhan.  Dalam  kajian  ini,  trend pertumbuhan  di  Provinsi  Sumatera  Barat  dapat berupa eksponensial, linear, dan logaritma.
Berdasarkan  hasil  analisis  trend  pertumbuhan diperoleh bahwa untuk Produksi Buah-buahan (Ton), bentuk  persamaan  matematis  yang  dipilih  adalah linier,  yaitu  Produksi  Buah-buahan  (Ton)  = 23.058,54619*(Tahun) – 45.944.352,19973 dan nilai R2  sebesar  85,43%.  Populasi  Sapi  Perah  (Ekor),
bentuk  persamaan  matematis  yang  dipilih  adalah linier,  yaitu  Populasi  Sapi  Perah  (Ekor)  = 68,40000*(Tahun)  –  136.585,60000  dan  nilai R 2 sebesar 94,53%. Populasi Kambing (Ekor), bentuk persamaan matematis yang dipilih adalah linier, yaitu Populasi Kambing (Ekor) = 9.880,00000*(Tahun) – 19.600.780,00000  dan  nilai  R2  sebesar  84,52%. Populasi  Domba  (Ekor),  bentuk  persamaan
matematis yang dipilih adalah linier, yaitu Populasi Domba  (Ekor)  =  125,71000*(Tahun)  – 247.190,00000 dan nilai R2 sebesar 17,76%. Populasi Babi  (Ekor),  bentuk  persamaan  matematis  yang dipilih  adalah  linier, yaitu  Populasi  Babi  (Ekor)  = 7.236,78571*(Tahun) – 14.511.072,50000 dan nilai R2 sebesar 73,24%.

## Retracted
Sedangkan  Produksi  Hasil  Perikanan  (Ton), bentuk  persamaan  matematis  yang  dipilih  adalah linier,  yaitu  Produksi  Hasil  Perikanan  (Ton)  = 26.216,02381*(Tahun) – 52.406.560,59524 dan nilai R2  sebesar  92,32%.  Estimasi  pertumbuhan  arus barang,  dibedakan  menurut  barang  impor,  ekspor, bongkar  antar  pulau,  dan  muat  antar  pulau,  yang kesemuanya  dengan  satuan  ton.  Model  regresi keterkaitan  antara  volume  impor  (Ton)  dengan beberapa  variabel  prediktor,  antara  lain  jumlah penduduk  (Jiwa),  PDRB  atas  harga  konstan  (Juta Rupiah), PDRB atas harga berlaku (Juta Rupiah), produksi palawija (Ton), produksi kacang–kacangan (Ton), produksi sayuran (Ton), produksi buah–buahan (Ton), produksi perkebunan (Ton), populasi ternak sapi perah (Ekor), populasi ternak sapi potong (Ekor), populasi ternak kerbau (Ekor), populasi ternak kuda (Ekor),  populasi  ternak  kambing  (Ekor),  populasi ternak domba (Ekor), populasi ternak babi (Ekor), populasi  ternak unggas  (Ekor),  dan produksi  hasil perikanan (Ton), diperoleh gambaran bahwa variabel yang berpengaruh dan membentuk model persamaan regresi adalah produksi buah–buahan (Ton), populasi ternak  sapi  perah (ekor),  populasi  ternak  kambing (ekor), populasi ternak domba (ekor), populasi ternak babi  (ekor),  dan  produksi  hasil  perikanan  (Ton), dengan  nilai R 2 yang  dihasilkan,  Uji  F  dengan menggunakan  nilai  signifikansi  dari  tabel Anova, digunakan  untuk  menunjukkan  apakah  variabel- variabel tersebut secara bersama–sama berpengaruh terhadap  volume  impor,  ekspor,  bongkar,  maupun muat (dalam satuan Ton) di Pelabuhan Teluk Bayur.
Di sisi lain, Uji t digunakan untuk menunjukkan apakah setiap variabel independe tersebut signifikan secara  parsial.Berdasarkan  hasil  analisis  tersebut, maka diperoleh model untuk volume impor pada tahun estimasi  diperoleh  dengan  bentuk  persamaan matematis Volume Impor (Ton) = 183.466,735 + 0,752 *  (Produksi  Buah–buahan  –  Ton)  –  124,307  * (Populasi Sapi Perah – Ekor) –  6,350 * (Populasi Kambing – Ekor) + 151,745 * (Populasi Domba – Ekor) – 0,623 * (Populasi Babi – Ekor) + 2,780 * (Produksi Hasil Perikanan – Ton), dengan nilai R2 sebesar 100%, hasil Uji F kurang dari 5%, dan hasil Uji t setiap variabel independen kesemuanya juga di bawah 5%, yang berarti bahwa model matematis ini cukup signifikan. Volume ekspor pada tahun estimasi diperoleh dengan bentuk persamaan matematis Vol- ume  Ekspor  (Ton)  =  23.700.000,000  –  4,529  * (Produksi Buah–buahan – Ton) – 134,118 * (Populasi Sapi Perah – Ekor) – 51,133 * (Populasi Kambing – Ekor)  –  1.170,896  *  (Populasi  Domba  –  Ekor)  + 53,105 * (Populasi Babi – Ekor) – 2,923 * (Produksi Hasil  Perikanan  –  Ton),  dengan  nilai R 2 sebesar 100%, hasil Uji F kurang dari 5%, dan hasil Uji t
setiap  variabel  independen  kesemuanya  juga  di bawah 5%, yang berarti bahwa model matematis ini cukup signifikan.
Volume bongkar antar pulau pada tahun estimasi diperoleh dengan bentuk persamaan matematis Vol- ume Bongkar Antar Pulau (Ton) = 98.936,063 + 3,237 *  (Produksi  Buah–buahan  –  Ton)  –  1.119,728  * (Populasi Sapi Perah – Ekor) + 5,306 * (Populasi Kambing  –  Ekor)  +  46,529  *  (Populasi  Domba  – Ekor) + 4,969 * (Populasi Babi – Ekor) + 3,548 * (Produksi Hasil Perikanan – Ton), dengan nilai R 2 sebesar 100%, hasil Uji F kurang dari 5%, dan hasil Uji t setiap variabel independen kesemuanya juga di bawah 5%, yang berarti bahwa model matematis ini cukup  signifikan.  Volume  muat  antar  pulau  pada tahun estimasi diperoleh dengan bentuk persamaan matematis  Volume  Muat Antar  Pulau  (Ton)  =  – 3.397.000,000 + 9,743 * (Produksi Buah–buahan – Ton)  –  632,249  *  (Populasi  Sapi  Perah  –  ekor)  + 16,854  *  (Populasi  Kambing  –  ekor)  –  3,372  * (Populasi Domba) + 19,041 * (Populasi Babi – ekor) – 6,339 * (Produksi hasil perikanan – Ton), dengan nilai R 2 sebesar 100%, hasil Uji F kurang dari 5%, dan hasil Uji t setiap variabel independen kesemuanya juga di bawah 5%, yang berarti juga bahwa model matematis ini cukup signifikan. Berdasarkan model estimasinya, maka volume ekspor di Pelabuhan Teluk Bayur pada tahun 2017 sudah tidak ada, sehingga sejak  tahun  2017  sampai  dengan  tahun  2030 diestimasikan bahwa tidak ada ekspor dari Pelabuhan Teluk  Bayur  atau  volume  ekspornya  bernilai  nol. Berdasarkan  hasil  perhitungan  estimasi  volume pergerakan  atau  arus  barang,  baik  impor,  ekspor, bongkar antar pulau, maupun muat antar pulau, maka total pergerakan atau arus barang di Pelabuhan Teluk Bayur adalah sebagaimana tabel 4.
Data tentang jumlah kunjungan kapal menurut jenis muatan luar negeri, yang meliputi ekspor dan impor,  dan  jumlah  kunjungan  kapal  dalam  negeri, yang meliputi bongkar dan muat angkutan antar pulau, tersedia.  Sehingga,  dalam  proses  perhitungan estimasi jumlah kunjungan kapal luar negeri dilakukan dengan menggunakan pendekatan melalui proyeksi rasio  antara  volume  pergerakan  atau  arus  barang impor dan ekspor, dengan jumlah kunjungan kapal luar negeri Di sisi lain, proses perhitungan estimasi jumlah kunjungan kapal dalam negeri juga dilakukan melalui  proyeksi  rasio  antara  volume  pergerakan atau  arus  barang  bongkar  dan  muat  barang  antar pulau, dengan jumlah kunjungan kapal dalam negeri. Berdasarkan  hasil  perhitungan  rata–rata  volume pergerakan barang ekspor–impor dan bongkar-muat antar pulau dari Pelabuhan Teluk Bayur tiap unit dan GT kunjungan kapal luar negeri, terlihat cenderung meningkat dari tahun ke tahun.

## Retracted

## Retracted
Hasil analisis model trend pertumbuhan volume pergerakan barang ekspor-impor dan bongkar-muat antar pulau tiap unit dan tiap GT kunjungan kapal di Pelabuhan Teluk Bayur menunjukkan bahwa model terpilih untuk proyeksi volume ekspor-impor per unit kunjungan  kapal  luar  negeri  adalah  linier  dengan bentuk  persamaan  Volume  Ekspor-Impor  per  Unit Kunjungan Kapal Luar Negeri (Ton) = 818.48538 * (Tahun) – 1,634,286.64799 dengan nilai R 2 sebesar 60,64%.  Proyeksi  volume  ekspor-impor  per  GT kunjungan  kapal  luar  negeri  adalah  linier  dengan bentuk  persamaan  Volume  Ekspor-Impor  per  GT Kunjungan  Kapal  Luar  Negeri  (Ton)  =  0.0392  * (Tahun) – 77.824 dengan nilai R2 sebesar 78,37%. Proyeksi volume bongkar-muat per unit kunjungan kapal  dalam  negeri  adalah  linier  dengan  bentuk persamaan  Volume  Bongkar-Muat  per  Unit Kunjungan  Kapal  Dalam  Negeri  (Ton)  = 575.6185596131 * (Tahun) – 1,152,619.94990351 dengan nilai R 2 sebesar 93,97%. Sedangkan proyeksi volume bongkar-muat per GT kunjungan kapal dalam negeri adalah linier dengan bentuk persamaan Vol- ume Bongkar-Muat per GT Kunjungan Kapal Dalam Negeri  (Ton)  =  0.058  *  (Tahun)  –  114.71  dengan nilai R 2 sebesar 89,53%.  Berdasarkan hasil  model matematis  bentuk  persamaan  proyeksi  ini,  maka dapat  dilakukan  estimasi  kunjungan  kapal  di Pelabuhan Teluk Bayur sampai dengan tahun 2030.
Hasil estimasi kunjungan kapal tesebut di sajikan pada tabel 5.

## KESIMPULAN
Dari hasil analisis dan pembahasan, dapat ditarik beberapa  kesimpulan  sebagai  berikut:  (i)  Jumlah kunjungan kapal di Pelabuhan Teluk Bayur dibedakan atas kunjungan kapal Luar Negeri dan kapal Dalam Negeri, yang perhitungannya didasarkan pada hasil proyeksi jumlah volume pergerakan barang dan hasil proyeksi volume muatan tiap kapal yang berkunjung; (ii) Volume pergerakan barang dihitung berdasarkan volume ekspor, impor, bongkar, dan muat, barang, yang  dipengaruhi  oleh  karakteristik  zona  Provinsi Sumatera Barat berdasarkan potensi hinterland–nya, yaitu produksi buah–buahan (Ton), populasi ternak sapi perah (Ekor), populasi ternak kambing (Ekor), populasi ternak domba (Ekor), populasi ternak babi (Ekor), dan produksi hasil perikanan (Ton), sebagai variabel  independen.  Hasil  uji  statistik  terhadap keberartian  seluruh  variabel  tersebut  secara bersamaan  maupun  parsial,  menunjukkan berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  volume ekspor, impor, bongkar, dan muat, barang di Pelabuhan Teluk Bayur; (iii) Model matematis Volume Impor (Ton)  =  183.466,735  +  0,752  *  (Produksi  Buah– buahan – Ton) – 124,307 * (Populasi Sapi Perah – Ekor) – 6,350 * (Populasi Kambing – Ekor) + 151,745
Tabel 5. Estimasi Jumlah Unit dan GT Kunjungan Kapal di Pelabuhan Teluk B ayur, sampai dengan Tahun 2030
S ta tu s N o
Ta hu n
Ar us B arang (Ton) Jumlah Kunjungan Kapal Unit GT Total EXIM Total B/M LN DN Total LN DN Total D at a A kt ua l 1 2006 3,459,591.00 5,754,621.00 486 2,453 2,939 4,453,969 3,411,572 7,865,541 2 2007 4,077,298.00 5,320,075.00 506 2,382 2,888 4,553,832 2,936,203 7,490,035 3 2008 4,355,111.00 6,287,995.00 456 2,488 2,944 4,644,851 4,021,836 8,666,687 4 2009 3,590,935.00 6,485,846.00 370 2,221 2,591 4,049,077 4,163,861 8,212,938 5 2010 4,021,331.00 7,397,842.00 335 1,911 2,246 4,182,177 4,437,343 8,619,520 6 2011 5,443,433.00 8,023,595.00 394 1,673 2,067 5,328,335 4,580,282 9,908,617 7 2012 3,495,057.00 8,664,313.00 346 1,839 2,185 4,663,407 4,933,628 9,597,035 D at a H as il E st im as i 8 2013 3,022,365.82 7,898,734.00 227 1,295 1,522 2,784,051 3,864,351 6,648,402 9 2014 1,793,614.08 9,851,649.00 127 1,476 1,603 1,594,607 4,686,798 6,281,405 10 2015 1,368,408.90  10,442,282.90 92 1,441 1,533 1,175,609 4,834,390 6,009,999 11 2016 943,462.15  11,033,404.29 60 1,410 1,470 784,127 4,974,483 5,758,611 12 2017 582,113.06  11,624,038.20 36 1,384 1,420 468,539 5,107,222 5,575,762 13 2018 615,602.23  12,215,116.43 36 1,361 1,397 480,339 5,233,555 5,713,893 14 2019 649,243.77  12,806,213.80 36 1,341 1,377 491,553 5,353,768 5,845,322 15 2020 682,760.38  13,396,847.72 36 1,323 1,359 502,030 5,468,101 5,970,131 16 2021 716,249.55  13,987,925.95 37 1,307 1,344 511,899 5,577,323 6,089,222 17 2022 749,766.16  14,578,559.86 37 1,293 1,330 521,250 5,681,434 6,202,684 18 2023 783,407.70  15,169,657.23 37 1,280 1,317 530,189 5,781,119 6,311,309 19 2024 817,048.61  15,760,778.62 37 1,268 1,305 538,666 5,876,502 6,415,168 20 2025 850,413.48  16,351,369.37 37 1,258 1,295 546,538 5,967,653 6,514,191 21 2026 884,054.39  16,942,490.76 37 1,248 1,285 554,197 6,055,215 6,609,411 22 2027 917,571.00  17,533,124.66 38 1,239 1,277 561,412 6,139,049 6,700,461 23 2028 951,060.79  18,124,178.88 38 1,231 1,269 568,272 6,219,691 6,787,963 24 2029 984,701.71  18,715,300.27 38 1,223 1,261 574,908 6,297,207 6,872,115 25 2030 1,018,218.32  19,305,934.18 38 1,216 1,254 581,175 6,371,595 6,952,770 Sum ber : Hasil Analisis.

## Retracted
http://www.google.co.id/url?sa=t&rct=j&q=&esrc=s&sourc e=web&cd=54&ved=0CDIQFjADODI&url=http%3A%2F %2Fjurnal.yudharta.ac.id%2Fwp- content%2Fuploads%2F2013%2F10%2F4.-Karmila- Ibrahim-ANALISIS -PROYEKSI-SEKTOR- PERTANIAN.pdf&ei=Lc8kVaf_I8ODuwSPqoDABw&usg =AFQjCNEZzlhykoMkduxqTnEYxwlc0ytgog&bvm=bv.90 237346,d.c2E ,  diunduh  tanggal  08-04-2015,  Pukul  02:05 PM;
* (Populasi Domba – Ekor) – 0,623 * (Populasi Babi – Ekor) + 2,780 * (Produksi Hasil Perikanan – Ton); (iv)  Model  matematis  Volume  Ekspor  (Ton)  = 23.700.000,000 – 4,529 * (Produksi Buah–buahan – Ton)  – 134,118  * (Populasi  Sapi Perah  – Ekor)  – 51,133 * (Populasi Kambing – Ekor) – 1.170,896 * (Populasi Domba – Ekor) + 53,105 * (Populasi Babi – Ekor) – 2,923 * (Produksi Hasil Perikanan – Ton); (v) Model matematis Volume Bongkar Antar Pulau (Ton) = 98.936,063 + 3,237 * (Produksi Buah–buahan – Ton) – 1.119,728 * (Populasi Sapi Perah – Ekor) + 5,306  *  (Populasi  Kambing  –  Ekor)  +  46,529  * (Populasi Domba – Ekor) + 4,969 * (Populasi Babi – Ekor) + 3,548 * (Produksi Hasil Perikanan – Ton); (vi)  Model  matematis  Volume  Muat Antar  Pulau (Ton) = – 3.397.000,000 + 9,743 * (Produksi Buah– buahan – Ton) – 632,249 * (Populasi Sapi Perah – ekor) + 16,854 * (Populasi Kambing – ekor) – 3,372 *  (Populasi  Domba)  +  19,041  *  (Populasi  Babi  – ekor)  – 6,339  * (Produksi  hasil  perikanan – Ton). Berdasarkan  model  estimasinya,  volume  ekspor  di Pelabuhan Teluk Bayur pada tahun 2017 sudah tidak ada, sehingga sejak tahun 2017 sampai dengan tahun 2030 diestimasikan bahwa tidak ada muatan ekspor dari  Pelabuhan  Teluk  Bayur.  Dari  hasil  analisis menunjukkan bahwa estimasi jumlah kunjungan kapal di Pelabuhan Teluk Bayur sampai dengan tahun 2030 terus menurun, tetapi dilihat dari ukuran GT kapalnya terus meningkat. Hal ini member gambaran bahwa ukuran kapal-kapal yang berkunjung di Pelabuhan Teluk Bayur semakin besar, meskipun jumlah yang berkunjung  semakin  berkurang.  Di  samping  itu, karena  data  kunjungan  kapal  berdasarkan  jenis kemasan tidak tersedia, proyeksi dan estimasi dinilai masih  kurang  halus.  Untuk  itu,  disarankan  bahwa kunjungan  kapal  di  Pelabuhan  Teluk  Bayur  tidak hanya menurut jenis pelayaran dan jenis perdagangan saja, tetapi juga dirinci menurut jenis kemasan barang yang dimuat dan dibongkar;

## UCAPAN  TERIMA  KASIH
Ucapan  terima  kasih  disampaikan  kepada Kepala  Pusat  Penelitian  dan  Pengembangan Perhubungan Laut, Badan LITBANG, Kementerian Perhubungan,  yang  telah  memberikan  penugasan untuk penelitian ini, serta Kepala KSOP Teluk Bayur dan General Manager PT. (Persero) Pelabuhan In- donesia  II  Cabang  Teluk  Bayur,  atas  ijin  yang diberikan untuk memperoleh data yang dibutuhkan dalam proses penyusunan penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1] Ibrahim, Karmila (n.d), Analisis Proyeksi Sektor Pertanian Di  Provinsi Maluku  Utara ,  Dosen  Fakultas  Pertanian, Universitas  Khairun,  Maluku  Utara,  Indonesia,  http://
www.google.co.id/
[2] Ghozali, Imam, 2009, Aplikasi Analisis Multivariate dengan Program SPSS,    Cetakan  Empat,  Badan  Penerbit Universitas Diponegoro, Semarang;
[3] Marlan, Vicky  Louisa,  (n.d), Analisis  Proyeksi  Ekspor Produk Utama Ke Negara Mitra Dagang Utama Indonesia, Tesis, Jurusan Manajemen, Fakultas Ekonomi, Universitas Gunadarma, Jakarta;
[4] Panayides, Photis M. & Song, Dong–Wook, 2006, Supply Chain  Orientation  and  Port  Performance,  IAME, University of  Hongkong;
[5] Patunru, AA.,  Nurridzki, & Rivayani, 2007, Port Competitiveness :  A  Case  Study  of  Indonesia,  ADB Institute,  Jakarta;
[6] Pratopo, Akhmad  Kunio Fadlullah,  (2012), Analisis  dan Proyeksi Curah  Hujan  dan Temperatur  Di Wilayah  DKI Jakarta, Skripsi, Program Studi Meteorologi, Fakultas Ilmu dan Teknologi Kebumian, Institut Teknologi Bandung;
[7] Purba, Aleksander, Analisis Proyeksi Penumpang Bandara Perintis Serai Lampung Barat – Provinsi Lampung, Jurnal Rekayasa, Vol. 13, No. 1, April 2009, pp. 12 – 24, Lampung;
[8] Runtuwene, Sonny, (n.d), Analisis Proyeksi  Penerimaan Bea  Balik  Nama  Kend araan  Bermotor  sebagai Pendapatan Asli Daerah Provinsi Sulawesi Utara , Tesis, Fakultas Ekonomi  dan  Bisnis,  Program  Magister  Ilmu Ekonomi  Pembangunan,  Universitas  Sam  Ratulangi, Sulawesi Utara;
[9] Santos, J.,  &  Boote,  J., 2003, A Theoritical  Exploration and  Model  of  Consumer  Expectation,  Post–Purchase Affective  Stages  and Affective  Behaviour, Journal  of Consumer Behaviour , Vol. 3, pp. 142–156;
[10] Sibuea, Hendri., Yurisinthae, Erlinda., & Kusrini, Novira., 2014, Proyeksi Produksi Beras dan Strategi Mewujudkan Swasembada Beras Di Kabupaten Ketapang, Jurnal Social Economic  of Agriculture,  Fakultas Pertanian,  Universitas Tanjungpura,  Vol.  3,  No.  1, April  2014,  pp.  58  -64, Pontinaka;
[11] Subagyo,  Pangestu,  1986,  Forecasting,  Konsep  dan Aplikasi,  BPPE–UGM,  Yogyakarta;
[12] Suryani,  Yosi, dan Afifah,  2013, Analisis dan  Proyeksi PDRB Kabupaten Agam dan  Kota Bukittinggi  Sumatera Barat, Tahun 2010 – 2014, MENARA Ilmu, Vol. IX, No. 42, Tahun 2013, pp. 176 – 185, Padang;
[13] Talley, Wayne K., 2009, Port Economics, Routledge, New York;
[14] Tongzon,  J.,  2002,  Port  Choice  Determinants  in  a Competitive  Environment,  IAME  Panama  2002, Conference Proceedings;
[15] Tongzon,  J.,  2004, Determinants  of  Competitiveness  In Logistics:  Implications  for  The  Region,  International Conference  on  Competitiveness:  Challenges  and Opportunities for Asian Countries,  hosted by Thailand’s National  Competitiveness  Committee headed  by  Prime Minister Thaksin Shinawatra and the Office of the National Economic and  Social Development  Board and  organized by the Nation Group, to be held at Intercontinental Hotel, Bangkok on 1–2 July 2004.
Retracted