Regresi & Kolerasi MHINTERLAND PROPINSI KALIMANTAN TIMUR
(PELABUHAN BALIKPAPAN)
Tahap 1
TahunY1(Muat Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)X3(Call
Kapal)X4(B/M
Barang)20084316652696315147326.0476223687668820093906553852515405235.3864883457615020104661055457716205649.3563133457615020115144555757917786438.72684335412705201253510596,03117850605.31720736911510
Y = Muat Petik Kemas X1 = Jumlah penduduk (Juta Orang) X2 =PDRB
(Juta Rupiah) X3 = Call Kapal X4 =B/M Barang (Ton)
SUMMARY OUTPUT
Regression StatisticsMultiple R1R Square1Adjusted R
Square65535Standard Error0Observations5
ANOVAdfSSMSFSignificance
FRegression4139664082.834916020.7ERROR:#NUM!ERROR:#NUM!Residual0065535Total4139664082.8
CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Lower
95,0%Upper
95,0%Intercept-376813.32122548065535ERROR:#NUM!-376813.32122548-376813.32122548-376813.32122548-376813.32122548X1(Jml
Penduduk)-0.47037253065535ERROR:#NUM!-0.47037253-0.47037253-0.47037253-0.47037253X2(PDRB)0.0076293163065535ERROR:#NUM!0.00762931630.00762931630.00762931630.0076293163X3(Call
Kapal)-51.3646198815065535ERROR:#NUM!-51.3646198815-51.3646198815-51.3646198815-51.3646198815X4(B/M
Barang)0.0255930151065535ERROR:#NUM!0.02559301510.02559301510.02559301510.0255930151
Y1(Muat Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)X3(Call
Kapal)X4(Bongkar muat petik kemas)Y1(Muat Petik Kemas)1X1(Jml
Penduduk)0.83402451051X2(PDRB)0.93841718490.85298660481X3(Call
Kapal)0.19625543-0.0136999447-0.00441328081X4(B/M
Barang)0.41364652980.28527279290.20560405910.94909299211
Dari hasil korelasi diatas dapat dilihat bahwa nilai tertinggi
adalah hasil korelasi dari X1 dan X2, selanjutnya mengeliminasi
nilai terendah diantara keduanya berdasarkan hasil korelasinya
dengan variabel tetap ( Y ) Berdasarkan hasil korelasi diatas,
variabel yang dihilangkan adalah X3 & X4
Tahap 2
TahunY1(Muat Petik Kemas)X1(Jml
Penduduk)X2(PDRB)20084316652696315147326.0420093906553852515405235.3820104661055457716205649.3520115144555757917786438.7220125351059603117850605.31
Y = Muat Petik Kemas X1 = Jumlah penduduk (Juta Orang) X2 =PDRB
(Juta Rupiah)
SUMMARY OUTPUT
Regression StatisticsMultiple R0.9406184209R
Square0.8847630137Adjusted R Square0.7695260274Standard
Error2836.7647060866Observations5
ANOVAdfSSMSFSignificance
FRegression2123569614.80460361784807.40230157.67776945720.1152369863Residual216094467.9953978047233.99769852Total4139664082.8
CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Lower
95,0%Upper
95,0%Intercept-31861.630834184733226.1025450368-0.95893374170.4387836047-174822.011648523111098.749980153-174822.011648523111098.749980153X1(Jml
Penduduk)0.02778165230.10369031910.26792908430.8138566981-0.41836178240.4739250869-0.41836178240.4739250869X2(PDRB)0.00383574130.00211694011.81192718480.2116898067-0.00527271670.0129441993-0.00527271670.0129441993
Y1(Bongkar Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)Y1(Muat Petik
Kemas)1X1(Jml
Penduduk)0.83402451051X2(PDRB)0.93841718490.85298660481
METODE STEPWAYS
Variabel Tanda yang
TAHAPDiharapkan12Intercept+-376813.32122548-31861.6308341847X1+-0.470372530.0277816523X2+0.00762931630.0038357413X3+-51.3646198815X4+0.0255930151R
Square 10.8847630137Significan FERROR:#NUM!0.1152369863
Regresi & Kolerasi BHINTERLAND PROPINSI KALIMANTAN TIMUR
(PELABUHAN BALIKPAPAN)
Tahap 1
TahunY1(Bongkar Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)X3(Call
Kapal)X4(B/M
Barang)20084253052696315147326.0476223687668820093777053852515405235.3864883457615020104674755457716205649.3563133457615020115052855757917786438.7268433541270520125316259603117850605.31720736911510
Y = Bongkar Petik Kemas X1 = Jumlah penduduk (Juta Orang) X2
=PDRB (Juta Rupiah) X3 = Call Kapal X4 =B/M Barang (Ton)
SUMMARY OUTPUT
Regression StatisticsMultiple R1R Square1Adjusted R
Square65535Standard Error0Observations5
ANOVAdfSSMSFSignificance
FRegression4152020203.238005050.8ERROR:#NUM!ERROR:#NUM!Residual0065535Total4152020203.2
CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Lower
95,0%Upper
95,0%Intercept-481395.808491612065535ERROR:#NUM!-481395.808491612-481395.808491612-481395.808491612-481395.808491612X1(Jml
Penduduk)-0.6034655866065535ERROR:#NUM!-0.6034655866-0.6034655866-0.6034655866-0.6034655866X2(PDRB)0.0085622497065535ERROR:#NUM!0.00856224970.00856224970.00856224970.0085622497X3(Call
Kapal)-67.4884875073065535ERROR:#NUM!-67.4884875073-67.4884875073-67.4884875073-67.4884875073X4(B/M
Barang)0.0332630715065535ERROR:#NUM!0.03326307150.03326307150.03326307150.0332630715
Y1(Bongkar Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)X3(Call
Kapal)X4(B/M Barang)Y1(Bongkar Petik Kemas)1X1(Jml
Penduduk)0.83291784111X2(PDRB)0.91602317760.85298660481X3(Call
Kapal)0.1822314682-0.0136999447-0.00441328081X4(B/M
Barang)0.40707230340.28527279290.20560405910.94909299211
Dari hasil korelasi diatas dapat dilihat bahwa nilai tertinggi
adalah hasil korelasi dari X1 dan X2, selanjutnya mengeliminasi
nilai terendah diantara keduanya berdasarkan hasil korelasinya
dengan variabel tetap ( Y ) Berdasarkan hasil korelasi diatas,
variabel yang dihilangkan adalah X3 & X4
Tahap 2
TahunY1(Bongkar Petik Kemas)X1(Jml
Penduduk)X2(PDRB)20084253052696315147326.0420093777053852515405235.3820104674755457716205649.3520115052855757917786438.7220125316259603117850605.31
Y = Bongkar Petik Kemas X1 = Jumlah penduduk (Juta Orang) X2
=PDRB (Juta Rupiah)
SUMMARY OUTPUT
Regression StatisticsMultiple R0.921334984R
Square0.8488581528Adjusted R Square0.6977163057Standard
Error3389.4405377875Observations5
ANOVAdfSSMSFSignificance
FRegression2129043588.88160564521794.44080265.61630130070.1511418472Residual222976614.318394911488307.1591974Total4152020203.2
CoefficientsStandard Errort StatP-valueLower 95%Upper 95%Lower
95,0%Upper
95,0%Intercept-38265.880686528839699.4148429721-0.96389029510.4368012825-209078.676330099132546.914957041-209078.676330099132546.914957041X1(Jml
Penduduk)0.04452291410.12389190060.35936904610.7537150158-0.48854091020.5775867385-0.48854091020.5775867385X2(PDRB)0.00362368330.00252937531.43263964820.2883314194-0.00725934010.0145067068-0.00725934010.0145067068
Y1(Bongkar Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)Y1(Bongkar Petik
Kemas)1X1(Jml
Penduduk)0.83291784111X2(PDRB)0.91602317760.85298660481
METODE STEPWAYS
Variabel Tanda yang
TAHAPDiharapkan12Intercept+-481395.808491612-38265.8806865288X1+-0.60346558660.0445229141X2+0.00856224970.0036236833X3+-67.4884875073X4+0.0332630715R
Square 10.8488581528Significan FERROR:#NUM!0.1511418472
PROYEKSI PENDUDUK,PDRB,CALL&BM
A. Proyeksi Penduduk
NoTahunJumlah PendudukXiXi .
YiXi2(Yi)12008526,9631526963122009538,52521077050432010554,57731663731942011557,579422303161652012596,0315298015525Jumlah2,773,67515847821555
Model regresi sederhananya [ Y = a + b.X ]Dimana :x= Jumlah
pasang observasi atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh
dengan menggunakan persamaan :
a =(Yi - b.Xi)b =n.Xi.Yi - Xi.Yi nn.Xi2 - (Xi)2 a =507578.00b
=15719
Model Linear [ Y =(a.x)+b ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh dengan trade
line linear
a =15719.00b =507,578.00
Model Exponensial [ Y =(a(EXP(0,028.x0 ]Dimana :x= Jumlah pasang
observasi atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh dengan
trade line linear
a =509,426.14exp =0.028
Model Power [ Y =(a.x)^0,066 ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh dengan trade line
linear
a =520,504.74a^ =0.066
NoTahunJumlah pendudukProyeksi pendududuk
RegresiLinearExponensialPower12008526,96322009538,52532010554,57742011557,57952012596,03162013601,892601,892602,619585,84572014617,611617,611619,731591,83682015633,330633,330637,328597,07592016649,049649,049655,426601,734102017664,768664,768674,037605,933112018680,487680,487693,177609,757122019696,206696,206712,860613,268132020711,925711,925733,102616,517
B. Proyeksi PDRB
NoTahunPDRB (juta)XiXi .
YiXi2(Yi)1200815,147,326.04115,147,326.0412200915,405,235.38230,810,470.7643201016,205,649.35348,616,948.0594201117,786,438.72471,145,754.88165201217,850,605.31589,253,026.5525Jumlah82,395,25515254973526.2855
Model regresi sederhananya [ Y = a + b X ]Dimana :x= Jumlah
pasang observasi atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh
dengan menggunakan persamaan :
a =(Yi - b.Xi)b =n.Xi.Yi - Xi.Yi nn.Xi2 - (Xi)2 a =14142722.40b
=778776.187999997
Model Linear [ Y =(a.x)+b ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh dengan trade
line linear
a =778776.188b =14,142,722.40
Model Exponensial [ Y =(a(EXP(0,028.x0))]Dimana :x= Jumlah
pasang observasi atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh
dengan trade line linear
a =14,268,100.39exp =0.047
Model Power [ Y =(a.x)^0,066 ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh dengan trade line
linear
a =14,767,044.16a^ =0.112
xNoTahunPDRBProyeksi PDRB (Juta
Rupiah)RegresiLinearExponensialPower1200815,147,3262200915,405,2353201016,205,6494201117,786,439
5201217,850,6056201318,815,379.5218,815,379.5218,916,343.8818,048,724.417201419,594,155.7119,594,155.7119,826,636.3518,363,038.908201520,372,931.9020,372,931.9020,780,733.9218,639,731.509201621,151,708.0921,151,708.0921,780,744.5918,887,250.2510201721,930,484.2821,930,484.2822,828,877.7819,111,447.1411201822,709,260.4622,709,260.4623,927,449.2419,316,549.6412201923,488,036.6523,488,036.6525,078,886.1719,505,714.9513202024,266,812.8424,266,812.8426,285,732.5619,681,365.61
C. Proyeksi Call Kapal
NoTahunCall KapalXiXi .
YiXi2(Yi)120087,62217,622.001220096,488212,976.004320106,313318,939.009420116,843427,372.0016520127,207536,035.0025Jumlah34,4731510294455
Model regresi sederhananya [ Y = a + b X ]Dimana :x= Jumlah
pasang observasi atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh
dengan menggunakan persamaan :
a =(Yi - b.Xi)b =n.Xi.Yi - Xi.Yi nn.Xi2 - (Xi)2 a =7037.10b
=-47.5
Model Linear [ Y =(a.x)+b ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh dengan trade
line lineara =-47.5b =7,037.10
Model Exponensial [ Y =(a(EXP(0,028.x0))]Dimana :x= Jumlah
pasang observasi atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh
dengan trade line lineara =7,000.54exp =-0.006
Model Power [ Y =(a.x)^0,066 ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh dengan trade line
linear
a =7,155.86a^ =-0.041
NoTahunCall KapalProyeksi Call
KapalRegresiLinearExponensialPower120087,622220096,488320106,313420116,843520127,207620136,7526,7526,7536,649720146,7056,7056,7136,607820156,6576,6576,6726,571920166,6106,6106,6336,5391020176,5626,5626,5936,5111120186,5156,5156,5536,4861220196,4676,4676,5146,4631320206,4206,4206,4756,442
D. Proyeksi B/M Barang (Ton)
NoTahunB/M BarangXiXi .
YiXi2(Yi)1200836,876,688136,876,688.0012200934,576,150269,152,300.0043201034,576,1503103,728,450.0094201135,412,7054141,650,820.00165201236,911,5105184,557,550.0025Jumlah178,353,2031553596580855
Model regresi sederhananya [ Y = a + b X ]Dimana :x= Jumlah
pasang observasi atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh
dengan menggunakan persamaan :
a =(Yi - b.Xi)b =n.Xi.Yi - Xi.Yi nn.Xi2 - (Xi)2 a =35398780.90b
=90619.9
Model Linear [ Y =(a.x)+b ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana dan b= Nilai koefisien, diperoleh dengan trade
line lineara =90,619.90b =35,398,780.90
Model Exponensial [ Y =(a(EXP(0,028.x0))]Dimana :x= Jumlah
pasang observasi atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh
dengan trade line lineara =35,380,546.41exp =0.003
Model Power [ Y =(a.x)^0,066 ]Dimana :x= Jumlah pasang observasi
atau pengukurana = Nilai koefisien, diperoleh dengan trade line
linear
a =35,842,195.24a^ =-0.005
NoTahunCall KapalProyeksi B/M Barang
(Ton)RegresiLinearExponensialPower1200836,876,6882200934,576,1503201034,576,1504201135,412,7055201236,911,5106201335,942,50035,942,50036,023,16235,522,5267201436,033,12036,033,12036,131,39435,495,1588201536,123,74036,123,74036,239,95135,471,4679201636,214,36036,214,36036,348,83435,450,58410201736,304,98036,304,98036,458,04435,431,91311201836,395,60036,395,60036,567,58335,415,03212201936,486,22036,486,22036,677,45035,399,62813202036,576,84036,576,84036,787,64835,385,463
Proyeksi Bongkar Petik KemasHINTERLAND PROPINSI SUMATRA UTARA
(PELABUHAN BELAWAN)
TahunY1(Bongkar Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)X3(Call
Kapal)X4(B/M
Barang)20084253052696315147326.0476223687668820093777053852515405235.3864883457615020104674755457716205649.3563133457615020115052855757917786438.7268433541270520125316259603117850605.31720736911510
Metode Stepways
Variabel Tanda yang
TAHAPDiharapkan12Intercept+-481395.808491612-38265.8806865288X1+-0.60346558660.0445229141X2+0.00856224970.0036236833X3+-67.4884875073X4+0.0332630715R
Square 10.8488581528Significan FERROR:#NUM!0.1511418472
Proyeksi Bongkar Petik Kemas
TahunPendudukPDRB Bongkar Petik
Kemas2013602619189163445711120146197311982663661172201563732820780734654132016655426217807456984220176740372282887874469201869317723927449793022019712860250788868435120207331022628573389625
Proyeksi Muat Petik KemasHINTERLAND PROPINSI SUMATRA UTARA
(PELABUHAN BELAWAN)
TahunY1(Muat Petik Kemas)X1(Jml Penduduk)X2(PDRB)X3(Call
Kapal)X4(B/M
Barang)20084316652696315147326.0476223687668820093906553852515405235.3864883457615020104661055457716205649.3563133457615020115144555757917786438.7268433541270520125351059603117850605.31720736911510
Metode Stepways
Variabel Tanda yang
TAHAPDiharapkan12Intercept+-376813.32122548-31861.6308341847X1+-0.470372530.0277816523X2+0.00762931630.0038357413X3+-51.36461988150X4+0.02559301510R
Square 10.8847630137Significan FERROR:#NUM!0.1152369863
Proyeksi Bongkar Petik Kemas
TahunPendudukPDRB Muat Petik
Kemas2013602619189163445743820146197311982663661405201563732820780734655542016655426217807456989220176740372282887874430201869317723927449791752019712860250788868413920207331022628573389330
YORIII. 6. Analisis Kapasitas Lapangan Penumpukan pada tahun
2020YOR adalah perbandingan antara jumlah pemakaian lahan
penumpukan yang dihitung dalam satuan teus dengan kapasitas
lapangan penumpukan (CY) dalam satu periode (bulan, tahun) yang
dihitung dalam persentase. III. 6.1. Arus Bongkar Muat di Pelabuhan
Balikpapan Tahun 2020sesuai dengan peramalan yang dilakukan, maka
diperoleh hasil ramalan adalah
Tahun Bongkar Petik Kemas Muat Petik
Kemas2013571115743820146117261405201565413655542016698426989220177446974430178956201879302791752019843518413920208962589330
Jumlah B/M2020 =178956TEUs
Dalam hal ini lapangan penumpukan akan diisi oleh barang muatan
berupa peti kemasyang berukuran 20 feet dengan lebar 2,438 m,
tinggi 2,591 m, panjang 6,058 mdengan luas peti kemas adalah 6,058
x 2, 438m215m21. Luas Lapangan PenumpukanAdapun Lapangan Penumpukan
Yang tersedia pada Pelabuhan Balikpapan sebagai berikut :NoLapangan
PenumpukanKapasitas (ton/m)Luas Lapangan Penumpukan (m2)Kapasitas
total (ton)1SEMAYANG I60010006000002SEMAYANG
II72012008640003SEMAYANG III51688613445119844SEMAYANG
IV111018502053500Jumlah75981266345975984Sumber :informasi 25
pelabuhan strategis Indonesia
Luas Lapangan Penumpukan yang tersedia adalah =12663m2Adapun
luas efektif pada lapangan penumpukan adalah sebagai berikut :Luas
Efektif = Luas lapangan penumpukan keseluruhan dikurangi dengan
luas area lapangan yang digunakanuntuk akses jalan orang dan
kendaraan atau 40% luas lapangan keseluruhanmaka :Luas Efektif =
12663 - (40% x 12663) =7597.8m2
2. Kapasitas Lapangan (CY)ERROR:#REF!
CY =Luas Efektif x jumlah tumpukan (tier)Luas Petikemas
=7597,8 x 315
=1543TEUs
Jadi Jumlah petikemas yang dapat ditampung pada lapangan
penumpukan pelabuhan adalah 1543 TEUs dimana petikemas disusun 3
tier.
3. Dwelling TimeDweling time adalah lamanya waktu peti kemas
berada dalam lapangan penumpukan pelabuhan sampai dibawa
keluarUntuk Pelabuhan Balikpapan Dweling timenya adalah 10Hari4.
Analisa Kapasitas Lapangan Penumpukan
KP =Kapasitas Lapangan x Jumlah TumpukanDwelling Time =1543
TEUs10 hari=154TEUs / hari
AtauKP =154 x 365KP =56330TEUs / Tahun
Analisa Perbandingan Antara Permintaan dan Kapasitas
Tersedia
Perhitungan YORYOR2020 =jumlah arus B/M Thn 2020 x Dwelling time
x 100%kapasitas CY x hari kalender x jumlah tierYOR2020 =178956
TEUs x 10 harix 100%1543 TEUs x 365 hariYOR2020 =3.1769192035x
100%
YOR2020 =317.69%dari hasil pemanfaatan lapangan penumpukan pada
tahun 2020 diatas, diketahui pada tahun 2020tingkat pemanfaatan
lapangan penumpukan mencapai 288,24% , sedangkan hasil yang
diharapkan yaitu lebih kecil dari 60% yang berarti bahwa lapangan
penumpukan mampu menampung barang pada tahun 2020 sebanyak178956
TEUs.Hal ini bisa di atasi dengan cara antara lain :1. Dengan Cara
membenahi sistem Dwelling time pada pelabuhan sehingga penumpukan
petikemas yang terlalu lama dapat dihindari.YOR2020 =jumlah arus
B/M Thn 2020 x Dwelling time x 100%kapasitas CY x hari kalender x
jumlah tierdimana :YOR =60%Jumlah B/M 2020 =178956TEUsKapasitas CY
=1543TEUsHari Kalender =365Hari563299337979maka,60% =178956 TEUs x
Dwelling time x 100%1543 TEUs x 365 hariDwelling Time =1543 TEUs x
365 hari x 60%178956 TEUsDwelling Time =563299 x 60%178956
TEUsDwelling Time =337979 TEUs.hari178956 TEUsDwelling Time
=1.889Dwelling Time =2Hari2. Dapat pula dilakukan dengan cara
membenahi kapasitas Penumpukan CY pada Pelabuhan Balikpapan
tersebutYOR2020 =jumlah arus B/M Thn 2020 x Dwelling time x
100%kapasitas CY x hari kalender x jumlah tierdimana :YOR
=60%Jumlah B/M 2020 =178956TEUsDwelling Time =10hariHari Kalender
=365harijumlah tier =3
60 % =178956 TEUs x 10 hari x 100%kapasitas CY x 365 hari x 360
% =1789556kapasitas CY x 1095
Kapasitas CY =178955624447060% x 10951789556Kapasitas CY
=1789556657Kapasitas CY =2724TEUsKapasitas CY =1233 TEUs x 15
m2Kapasitas CY =40857m2Luas Efektif =60% x Luas Lapangan Penumpukan
Keseluruhan18420 m2 =60% x Luas Lapangan Penumpukan KeseluruhanLuas
Lapangan Penumpukan Keseluruhan =40857 m260%Luas Lapangan
Penumpukan Keseluruhan =68096m2