Prediksi Waktu Sandar Kapal Di Pelabuhan Batu Ampar, Kota Batam, Provinsi Kepulauan Riau - Saiful Rizal; Candra Kurniawan; Fahrur Rozi (Jurnal Sistem Cerdas, 2019)
Pelabuhan Batu Ampar merupakan pelabuhan barang terbesar di Kota Batam yang memiliki lalu lintas tertinggi baik untuk kegiatan ekspor maupun kegiatan impor. Waktu tunggu (dwelling time) masih menjadi masalah dalam layanan pelabuhan. Waktu tunggu merupakan salah satu indikator efisiensi pengelolaan pelabuhan. Rata-rata waktu tunggu pelabuhan Batu Ampar untuk kegiatan bongkar pada triwulan I-2015 adalah 7 hari, sedangkan kegiatan muatnya adalah 5 hari. Hal ini yang menjadikan kinerja pelabuhan Batu Ampar masih banyak dikeluhkan, sehingga berakibat banyaknya antrian kapal. Untuk itu, perlu dilakukan analisis guna menghasilkan model yang bisa memberikan gambaran waktu tunggu di pelabuhan dan melakukan evaluasi terhadap model analitik yang telah dibangun. Analisa data sekunder pelabuhan Batu Ampar menggunakan data mining. Metode data mining yang dilakukan menggunakan algoritma supervised learning, yaitu multiple regression dan decision trees. Tujuan umum dari multiple regression adalah untuk mempelajari lebih lanjut tentang hubungan antara beberapa variabel independen atau prediktor dan variabel dependen atau kriteria. Decision trees yang digunakan untuk eksplorasi data pelabuhan ini menggunakan klasifikasi. Klasifikasi decision trees dapat menemukan apakah data mengandung kelas objek yang dipisahkan dengan baik, sehingga kelas dapat diinterpretasikan secara bermakna dalam konteks teori substantif. Dua metode evaluasi model dilakukan untuk dua hasil permodelan yang dibangun. Uji Analysis of Variance (Anova) digunakan untuk evaluasi model multiple regression, sedangkan untuk model decision tree dievaluasi dengan confussion matrix. Hasil analisis data menunjukkan lamanya waktu kapal melakukan bongkar/muat dipengaruhi oleh tiga variabel yaitu jenis ekspedisi, bendera, dan volume. Dengan menggunakan regresi berganda maka dihasilkan model prediksi waktu sandar kapal. Hasil evaluasi model menunjukkan bahwa model yang dibuat signifikan. Dengan tingkat kepercayaan 95% model prediktif yang dibuat akan merepresentasikan nilai sebenarnya. Untuk decision tree, evaluasi menunjukkan model yang dibuat sudah fit, dengan presisi 84,50%.