4.1.4 Hinterland Pelabuhan Makassar 4.1.4.1. Daerah Hinterland Pelabuhan Makassar
Wilayah hinterland suatu pelabuhan sangat berpengaruh terhadap jumlah barang yang akan dilayani atau melintasi pelabuhan tersebut. Wilayah hinterland pelabuhan Makassar sangat dipengaruhi oleh pelabuhan-pelabuhan yang ada dipropinsi Sulawesi Selatan. Propinsi Sulawesi Selatan memiliki 20 kabupaten dan 4 kota, dan Makassar sebagai ibu kota propinsi. Keduapuluh Kabupaten tersebut yakni; Maros, Luwu, Gowa, Bulukumba, Barru, Pangkep, Soppeng, Bone, Wajo, Takalar, Sinjai, Sidrap, Enrekang, Tanah Toraja, Pinrang, Luwu Timur, Luwu Utara, Jenne Ponto. Dan dibeberapa daerah terdapat pelabuhan diantaranya pelabuhan awerang di Barru, pelabuhan Makassar, Pelabuhan Palopo dan Pelabuhan Pare-Pare. Namun kelima pelabuhan tersebut hanya pelabuhan Makassar yang memiliki pelayanan petikemas yakni diterminal Petikemas Makassar Pangkalan Hatta, dimana daerah-daerah yang dilayani meliputi seluruh kabupaten yang ada di Sulawesi Selatan, oleh karena itu terminal petikemas merupakan pintu gerbang keluar masuknya barang khususnya petikemas dipropinsi Sulawesi Selatan. Hal inilah yang mengakibatkan terjadinya peningkatan arus petikemas yang terjadi setiap tahunnya. Berdasarkan aksesbilitas dengan attribuk jarak, batas-batas wilayah administrative kota Makassar, fasilitafasilitas yang ada pada pelabuhan Petikemas Makassar serta memperhatikan kondisi jaringan jalan yang menghubungkan kota Makassar dengan kabupaten-kabupaten disekitarnya. Maka wilayah hinterland pelabuhan Makassar meliputi seluruh wilayah kabupaten di Sulawesi Selatan. Hal ini dikarenakan secar geografis daerah-daerah tersebut memiliki jarak jarak yang cukup dekat dan berhubungan langsung dengan daerah pelabuhan sehingga keluar masuknya petikeams akan menuju atau keluar dari daerah hinterland akan melalui pelabuhan Petikemas Makassar terlebih dahulu.
Gambr 4.2 Peta Wialayah Hinterland Pelabuhan Makassar 4.1.4.2. Gambaran Potensi Daerah Wilayah Hinterland
Sulawesi selatan merupakan daerah investasi yang berpotensi oleh hasil Perikanan, Pertambangan, dan Perkebunan. Berikut ini adalah pusat perkembangan komoditas Sulawesi Selatan; Jenis Komodity
Pusat Komodity
Pertanian dan Peternakan 1
Kakao
Luwu Timur, Luwu Utara, Pinrang, soppeng
2
Perikanan
Luwu, Bone, Sinjai, Wajo, Bulukumba
3
Kelapa Sawit
Luwu Timur dan Luwu Utara
4
Ternak Sapi
Bone, Gowa, Bulukumba, Maros dan Barru
5
Tebu
Gowa,Takalar, Bone,Luwu
6
Kacang Mete
Pangke, Bone, Sidrap
7
Rumput Laut
Takalar, Jeneponto, Bantaeng dan Bone
8
Lada
Bulukumba, Sinjai, Enrekang, dan Luwu utara
9
P engo lah an K opi
Tan ah Toraj a, dan Enre kang
Maros, Je neponto, Takar dan Pi nrang
Pertambangan dan Industri 1
Batu Kapur
Maros, Pangke p, Sidrap, Bulukumba, Bone, Soppe ng
2
Logam
Luwu, Maros, takalar, Selayar, Jeneponto, dan Barru
3
Gas Alam
Wajo, jeneponto, Enrekang
4
Batu Bara
Maros, Pangke p, Barru, sidrap, Enrekang, Bone, Sinjai Tator, Gowa, Je nneponto dan Enrekang
5
Nikel
Luwu
6
Pasir Besi
Luwu
7
Marmer
Bone,Maros
8
Pasir Kuarsa
Sidrap dan Pinrang
9
Granit
Luwu, Selayar, Maros
4.1.5. Perkembangan Petikemas Ekspor-Impor
Komponen-komponen daerah belakang/hinterland yang mendukung perkembangan arus petikemas di pelabuhan petikemas Makassar tidak terlepas dari kondisi dan pertumbuhan ekonomi daerah, anatara lain adalah 1.
Produk domestik bruto (PDRB)
Merupakan niali dari seluruh barang dan jasa yang diproduksi dalam satu tahun disuatu wilayah tertentu. Angka PDRB berdasarkan harga berlaku, yang mana berdasarkan harga berlaku merupakan jumlah hasil produksi, penfapatan, atau pengeluaran yang dinilai sesuai dengan harga yang berlaku pada tahun berjalan. 2. Pertanian
Pembangunan disektor pertanian menjadi lebih penting disebabkan jumlah penduduk sebagian besar mata pencahariannya
dibidang pertanian, hal ini
ditunjukkan angka pproduksi tiap tahunnya mengalami peningkatan. Daerah hasil produksi tertinggi padi di Sulawesi Selatan pada tahun 2014 adalah kabupaten Bone dimana hasil produksi mencapai 591.508 ton, kemudian produksi padi tertinggi kedua adalah kabupaten Wajo dengan hasil produksi 480.122 ton. 3. Perdagangan
Arus perdagangan di Sulawesi selatan dari tahun ketahun terus meningkat, neraca perdagangan mencakup data tentang ekspor dan impor barang 4. Perkebunan
Budidaya tanaman pangan yang dapat dikembangkan sebagai komoditas unggulan berbasis agrobisnis adalah, kelapa, kelapa sawit, coklat dan kopi. 5. Pertambangan
Salah satu sector yang mendorong tingginya PDRB Provinsi Sulawesi Selatan adalah sector pertambangan. Produksinya mencakup mangan, besi, pasir besi, granit, timah hitam, batu nikel sebagai produk unggulnya, produksi terdapat di Kabupaten Luwu Timur dan Luwu Utara. 6. Industri
Perkembangan perindustrian di Sulawesi Selatan yang sangat mendukung sebagai daerah hinterland pelabuhan Makassar menunjukkan hasil yang meningkat. Peningkatan ini didukung oleh keberadaan kawasan industry Makassar (KIMA), PT. TONASA, PT. BOSOWA, Pabrik Trafo Kalla Electrick . 4.1.6. Gambaran Komodity Petikemas Di CY Terminal Petikemas Makassar
a. Gambaran Komodity di CY Internasional Petikemas Makassar 1. Impor No 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10
Jenis Komoditas Kertas Tepung Terigu Batu Bata Mesin Timah Alat Berat Suku Cadang Karung Goni Kayu Papan Beras
Tonase 6.282 2.336 1.942 1.855 1.608 740 522 441 250 25
Asal Swedia Australia Swedia/Korea Korea/Singapore Swedia Singapore Singapore/Germa Singapore Thailand Thailand
2. Ekspor No 1
Jenis Komoditas
Tonase
Tujuan
Marmer Marbel Biji Coklat dan Hasil Coklat
100,03
China/Korea/Jepang
57.640
Amerika/Belanda
3
Rumpu Laut
32.640
Hongkong/China
4
Kayu Olahan
32.417
Belanda/Australia
5
Ikan Beku
7.617
Amerika
6
Karet
7.204
Amerika
7
Udang Beku
4.840
Jepang
8
Kopi
3.986
Amerika/Jepang
9
Biji Mente
3.122
India
2
Sumber : PT. Pelindo IV cab. Terminal Petikemas Makassar b. Gambaran Komodity di CY Domestik Petikemas Makassar 3. Bongkar
No
Jenis Komoditas
Tonase
Asal
1
Campuran
1.524
Jakarta/Surabaya
2
Minuman
35.439
Jakarta/Surabaya
3
Makanan Ternak
25.439
Jakarta/Surabaya
4
Bahan Makanan
24.356
Jakarta/Surabaya
5
Keramik
24.110
Jakarta/Surabaya
6
Bahan Pembersih
19.988
Jakarta/Surabaya
7
Minyak Goreng
19.232
Jakarta/Surabaya
8
Rokok
17.314
Jakarta/Surabaya
9
Elektronik
1.206
Jakarta/Surabaya
10
Besi/Rongsokan
5.526
Jakarta/Surabaya
Sumber : PT. Pelindo IV cab. Terminal Petikemas Makassar 4.
Muat
No
Jenis Komoditas
Tonase
Tujuan
1
Jagung
174.128
Jakarta/Surabaya
2
Beras
148.692
Jakarta/Ambon
3
Tepung Terigu
136.338
Jakarta/Surabaya
4
Semen
86.784
Jakarta/Ambon
5
Campuran
84.506
Jakarta/Surabaya
6
Marmer
70.679
Jakarta/Surabaya
7
Palawija
68.004
Jakarta/Surabaya
8
Kayu Olahan
50.842
Jakarta/Surabaya
Sumber : PT. Pelindo IV cab. Terminal Petikemas Makassar
Gambar 4.3.Peta jaringan lalu-lintas Kapal dari pelabuhan Makassar kebeberapa
pelabuhan lainnya.(Sumber: PT. (Persero) Pelindo IV Cabang Makassar & hasil analisa data)
Model Summary
Model
R
R Square a
1
.995
Adjusted R
Std. Error of the
Square
Estimate
.991
.958
18275.978
a. Predictors: (Constant), PDRB, Pertambangan, Perdagangan, Perkebunan, Pertanian, Jasa_jasa, Industri_Pengolahan
a
Coefficients
Model 1
Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
B (Constant)
Std. Error
Beta
t
400065.759 190980.999
Sig.
2.095
.171
Pertanian
.025
.031
.201
.794
.511
Perdagangan
.023
.019
.955
1.204
.352
-5.603
2.400
-1.291
-2.334
.145
-.023
.048
-.661
-.475
.681
.453
.157
2.991
2.894
.102
-.113
.085
-1.211
-1.331
.315
.001
.005
.043
.272
.811
Pertambangan Industri_Pengolahan Jasa_jasa Perkebunan
PDRB
a. Dependent Variable: Petikemas_Impor
Model Tarikan Petikemas Impor per tahun, untuk hinterland Terminal Petikemas Makassar Y = 400065,759 + (0,025(X1))+ (0,023(X2)) – (5,603(X3)) – ( 0,023(X4)) + (0,453(X5)) – (0,113 (X6)) + (0,001(X7))
variable yang paling mempengaruhi pergerakan Petikemas Impor di TPM adalah sebagai berikut
Variables Entered/Removed
Model
a
Variables Entered Variables Removed
1
Method Stepwise (Criteria: Probabilityof-F-to-enter
Perkebunan
. <= ,050, Probabilityof-F-toremove >= ,100).
a. Dependent Variable: Petikemas_Impor
Model Summary Std. Error of the Model
R
R Square a
1
.972
Adjusted R Square
.945
Estimate
.938
22148.853
a. Predictors: (Constant), Perkebunan a
Coefficients
Standardized Unstandardized Coefficients Model 1
B (Constant) Perkebunan
Std. Error
-3866.579
20518.340
.091
.008
Coefficients Beta
t
.972
Sig. -.188
.855
11.754
.000
a. Dependent Variable: Petikemas_Impor
Koefesien determinasi atau angka R square adalah 0,945 merupakan kuadrat dari 2
korelasi variabel Perkebunan 0,972 , artinya 94,5 % variabel Perkebunan yang mempengaruhi petikemas Impor di TPM, dan 5,5% di pengaruhi oleh faktor lain
4.1.7. Model Tarikan dan Bangkitan Petikemas
1. Model Bangkitan Petikemas Ekspor Variabel Tahun
X1 Ekspor
Pertanian
(Teus)
(Ton)
X2
X3
X4
Perdagangan Pertambangan ndustri Pengolaha (Rp)
(Rp)
(Rp)
X5
X6
X7
Jasa-Jasa
Perkebunan
PDRB
(Rp)
(Ton)
(Rp)
2005
131839
2185277
4384748
132347
4529827
1273933
1429393
2485928
2006
121902
2498601
5754096
159834
5536359
1682666
1738392
4249477
2007
148380
2895474
6392823
164569
6393562
1735672
1822839
4892028
2008
165290
3580249
7269263
173983
6892435
1892639
1927363
5679394
2009
184275
3619652
7880009
179461
7137863
1953776
1896738
6895138
2010
220792
3365509
9507866
187152
8245336
2178422
2106055
7982347
2011
222997
3615127
10986578
190143
9158522
2326591
2674841
8996056
2012
266455
4064033
13191799
193115
11064400
2618938
3374645
1090767
2013
355613
4293870
16690285
195708
12514885
2770345
3726354
1263253
2014
390940
4271115
10195884
198539
10769844
3258491
4183648
1396000
Sumber : analisis data dummy
Model Summary Std. Error of the Model
R
R Square a
1
.997
Adjusted R Square
.994
.974
Estimate 15011.505
a. Predictors: (Constant), PDRB, Pertambangan, Perdagangan, Perkebunan, Pertanian, Jasa_jasa, Industri_Pengolahan
b
ANOVA Model 1
Sum of Squares Regression Residual Total
df
Mean Square
7.612E10
7
1.087E10
4.507E8
2
2.253E8
7.657E10
9
F 48.253
a. Predictors: (Constant), PDRB, Pertambangan, Perdagangan, Perkebunan, Pertanian, Jasa_jasa, Industri_Pengolahan b. Dependent Variable: Petikema_Ekspor
Sig. a
.020
a
Coefficients
Standardized Unstandardized Coefficients Model
B
1
(Constant)
Coefficients
Std. Error
Beta
558163.342
156867.787
Pertanian
.042
.026
Perdagangan
.015
t
Sig. 3.558
.071
.329
1.634
.244
.016
.595
.943
.445
-7.769
1.972
-1.732
-3.940
.059
Industri_Pengolahan
.007
.039
.195
.177
.876
Jasa_jasa
.500
.129
3.192
3.885
.060
-.159
.070
-1.639
-2.267
.152
.003
.004
.103
.828
.495
Pertambangan
Perkebunan PDRB a. Dependent Variable: Petikema_Ekspor
Model Bangkitan Petikemas Ekspor per tahun, un tuk hinterland Terminal Petikemas Makassar Y = 558163,342 + (0,042(X1)) + (0,015(X2)) – (7,769 (X3)) + (0,007 (X4)) + (0,500 (X5)) – (0,159 (X6)) + (0,003 (7))
2. Model Bangkitan Petikemas Impor
Variabel Tahun
X1 Impor
Pertanian
(Teus)
(Ton)
X2
X3
X4
Perdagangan Pertambangan Industri Pengolahan (Rp)
(Rp)
(Rp)
X5
X6
X7
Jasa-Jasa
Perkebunan
PDRB
(Rp)
(Ton)
(Rp)
2005
123839
2185277
4384748
132347
4529827
1273933
1429393
2485928
2006
141902
2498601
5754096
159834
5536359
1682666
1738392
4249477
2007
155380
2895474
6392823
164569
6393562
1735672
1822839
4892028
2008
166290
3580249
7269263
173983
6892435
1892639
1927363
5679394
2009
186257
3619652
7880009
179461
7137863
1953776
1896738
6895138
2010
221758
3365509
9507866
187152
8245336
2178422
2106055
7982347
2011
227570
3615127
10986578
190143
9158522
2326591
2674841
8996056
2012
262941
4064033
13191799
193115
11064400
2618938
3374645
1090767
2013
352852
4293870
16690285
195708
12514885
2770345
3726354
1263253
2014
389340
4271115
10195884
198539
10769844
3258491
4183648
1396000
Sumber : analisis data dummy
