jurnal teknik sipil - siti sabria dharma pratiwi e1a109009

JURNAL TEKNIK SIPIL – FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS HALU OLEO MODEL BANGKITAN PERJALANAN KELUARGA PADA PERUMAHAN BERINGIN DI KOTA KENDARI DENGAN ANALISIS REGRESI

“MODEL BANGKITAN PERJALANAN KELUARGA PADA PERUMAHAN BERINGIN DI KOTA KENDARI DENGAN ANALISIS REGRESI” Siti Sabria Dharma Pratiwi

1, La Welendo

2 dan La Ode Nurrakhmad Arsyad

2

ABSTRAK

SITI SABRIA DHARMA PRATIWI, E1 A1 09 009, Model Bangkitan Perjalanan Pada

Perumahan Beringin Di Kota Kendari Dengan Analisis Regresi, dibimbing oleh La Welendo, La Ode

Nurrakhmad Arsyad.

Perencanaan transportasi merupakan rangkaian kegiatan persiapan pengadaan atau penyediaan

sistem transportasi agar sesuai dengan tingkat kebutuhan pada setiap waktu di suatu ruang. Langkah awal

yang terdapat pada metode empat tahap yaitu analisis bangkitan perjalanan yang merupakan analisa

terhadap jumlah perjalanan yang berasal atau bertujuan pada suatu zona. Pembangunan perumahan skala

menengah dan besar di Kecamatan Baruga meningkat seiring dengan laju pertumbuhan penduduk.

Kelurahan Watubangga, Kecamatan Baruga menjadi salah satu titik tumbuhnya perumahan baru.

Perumahan ini dipilih untuk menjadi kawasan studi karena memiliki potensi bangkitan perjalanan yang

cukup besar.

Penelitian ini menggunakan metode analisis regresi linear berganda yang mempunyai persamaan

umum untuk mengetahui hubungan antara sebuah variabel tidak bebas dengan dua atau lebih variabel

bebas.

Bangkitan perjalanan di kawasan perumahan Beringin disebabkan oleh beberapa faktor

diantaranya yaitu jumlah anggota keluarga (X1), kepemilikan kendaraan (X2), pendapatan (X3), dan

tujuan perjalanan (X4). Dengan persamaan regresi model Y= -0.921 + 0.061 X1 + 0.096 X2 + 0.023

X3 + 0.044 X4. Dan berdasarkan hasil output analisis regresi linier berganda ada dimensi yang paling

dominan berpengaruh terhadap bangkitan perjalanan pada Perumahan Beringin yaitu kepemilikan

kendaraan dengan nilai korelasi tertinggi sebesar 0,490.

Kata kunci : kawasan perumahan, bangkitan perjalanan, analisis regresi berganda.

ABSTRACT

Trip Generation Model on housing beringin in the city of Kendari with an analysis regression,

mentored by La Welendo, La Ode Nurrakhmad Arsyad.

Planning transportation is the series of activities preparation of supplying or providing

transportation system to fit the level needs at any time in a room.The first step which is found in a

method of generation analysis four stages, namely a journey that is of the analysis over the amount of

a journey which originates or aiming at a zone.Construction of medium and large scale residential

district Baruga increased in line with the rate of population growth. The village Watubangga, district

Baruga being one point rise in new housing. Housing was chosen to be the area of study because has

the potential bangkitan travel large enough.

This research using a method by analysis linear regression equation worship of idols that has

common to know of the relationship between a variable not free with two or more variables free

In the residential trip generation to be caused by several factors such as the number of family

members (X 1), vehicle ownership (X2), revenue (X3), and trip destination (X4). And The regression

model equation Y= -0.921 + 0.061 X1 + 0.096 X2 + 0.023 X3 + 0.044 X4. And based on the results of

multiple linear regression analysis of the output are the most dominant dimensions affect the

generation travel on Beringin’s Housing ownership of vehicles with the highest correlation value of

0,490.

Keywords : Housing, Trip Generation, Multiple Regression Analysis

1 Mahasiswa, Universitas Halu Oleo, Kendari 93121, INDONESIA

2 Dosen, Universitas Halu Oleo, Kendari 93121, INDONESIA


PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang Masalah

Kota Kendari mulai menampakkan diri

sebagai kota berkembang yang memiliki

masalah transportasi. Hal ini dapat terlihat dari

peningkatan jumlah penduduk yang secara

langsung berpengaruh terhadap kondisi lalu

lintas. Pertumbuhan penduduk dan ekonomi di

Kota Kendari mengakibatkan kebutuhan lahan

untuk tempat tinggal, sehingga banyaknya

pembangunan perumahan yang salah satunya

yaitu Kompleks Perumahan BTN Beringin

khususnya. Dampak dari perkembangan

tersebut adalah meningkatnya pergerakan

manusia yang perlu diimbangi dengan

peningkatan pelayanan sistem transportasi

sehingga dapat melayani berkelanjutan. Maksud

dapat melayani dalam hal ini adalah proses

pergerakan bisa berjalan lancar, aman, dan

efisien dengan mengimbangi penyediaan

prasarana transportasi secara proposional.

Perencanaan transportasi merupakan

rangkaian kegiatan persiapan pengadaan atau

penyediaan sistem transportasi agar sesuai

dengan tingkat kebutuhan pada setiap waktu di

suatu ruang. Salah satu pendekatan yang dapat

digunakan untuk memperkirakan kebutuhan

yaitu dengan menggunakan metode empat

tahap. Langkah awal yang terdapat pada metode

empat tahap yaitu analisis bangkitan perjalanan

yang merupakan analisa terhadap jumlah

perjalanan yang berasal atau bertujuan pada

suatu zona. Adapun tujuan analisis bangkitan

perjalanan ini adalah untuk memperkirakan

jumlah perjalanan orang / kendaraan yang

berasal atau bertujuan pada suatu zona di masa

yang akan datang dengan menetapkan hubugan

/ model antara karakteristik perjalanan dengan

tata guna lahan. Sebagian besar perjalanan di

daerah perkotaan berbasis rumah, yaitu

perjalanan yang dimulai dan diakhiri di rumah.

Oleh karena itu membuat suatu model

bangkitan pergerakan dari zona perumahan

akan dapat diperkirakan dari jumlah pergerakan

keluarga per hari dari lokasi tersebut. Secara

umum, masyarakat melakukan pergerakan

dengan tujuan yang berbeda-beda

membutuhkan sarana penunjang pergerakan

berupa angkutan pribadi maupun angkutan

umum. Peningkatan jumlah pemilikan

kendaraan pribadi merupakan cerminan

interaksi antara peningkatan taraf hidup

masyarakat dan kebutuhan mobilitas penduduk

di perkotaan.

Pembangunan perumahan skala menengah

dan besar di Kecamatan Baruga meningkat

seiring dengan laju pertumbuhan penduduk.

Kelurahan Watubangga, Kecamatan Baruga

menjadi salah satu titik tumbuhnya perumahan

baru. Perumahan ini dipilih untuk menjadi

kawasan studi karena memiliki potensi

bangkitan perjalanan yang cukup besar.

Sehingga dapat menjadi masukkan pada

perencanaan sistem transportasi di daerah

tersebut untuk mengurangi penurunan tingkat

pelayanan jalan.

Dari hal tersebut di atas menjadi objek

yang menarik untuk diteliti dalam tugas akhir

ini adalah “Model Bangkitan Perjalanan

Keluarga Pada Perumahan Beringin Di Kota

Kendari Dengan Analisis Regresi”.

1.2 Rumusan Masalah

Berdasarkan latar belakang diatas,

maka dapat dibuat rumusan masalah

sebagai berikut :

1. Apakah faktor-faktor yang

mempengaruhi terjadinya bangkitan

perjalanan pada perumahan Beringin

Kota Kendari ?

2. Apakah faktor yang paling dominan

mempengaruhi terjadinya bangkitan

perjalanan pada Perumahan Beringin

Kota Kendari ?

1.3. TujuanPenelitian

Tujuan dari penelitian ini adalah :

1. untuk mengetahui faktor-faktor yang

mempengaruhi bangkitan perjalanan

pada perumahan Beringin Kota

Kendari.

2. untuk mengetahui faktor yang paling

dominan yang mempengaruhi


bangkitan perjalanan pada Perumahan

Beringin, Kota Kendari.

METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Tahapan Penelitian

Metodologi yang diguanakan dalam

penelitian yang mengambil lokasi di perumahan

Beringin, secara garis besar dilakukan dalam 3

(tiga) tahapan. Tahapan penelitian yang

dilakukan adalah sebagai berikut :

Tahapan pertama antara lain mencakup

persiapan penelitian dan pendahuluan. Salah

satu kegunaan dilakukannya survei

pendahuluan adalah untuk mendapatkan jumlah

sampel minimum pada saat pengumpulan data

primer atau survei utama.

Tahapan kedua terdiri atas pengumpulan

dan pengolahan data. Pengumpulan data

dilakukan dengan cara wawancara dan

pengisian kuesioner kepada sejumlah sampel

yang telah ditetapkan setelah dilakukannya

survey pendahuluan sedangkan pengolahan data

dilakukan sesuai dengan metode.

Tahapan ketiga adalah analisa data yang

berupa analisa pemilihan model.

Data yang diperoleh dari instansi pemerintah

(data sekunder) di Kota Kendari sehubungan

dengan lokasi studi, seperti:

a. Peta lokasi wilayah studi,

b. Jumlah penduduk.

Data untuk mengidentifikasi faktor-faktor yang

mempengaruhi bangkitan pergerakan (data

primer) terdiri dari:

a. Jumlah perjalanan/trip,

b. Jumlah anggota keluarga,

c. Jenis pekerjaan,

d. Usia

e. Tujuan perjalanan,

f. Pendapatan.

3.2 Waktu dan Tempat Penelitian

Penelitian tugas akhir ini akan dilaksanakan

selama 1 (satu) minggu dalam Bulan Desember

2013. Dengan lokasi penelitian pada Perumahan

Beringin Lepo-lepo, Kota Kendari, Provinsi

Sulawesi Tenggara.

3.1. Cara Penelitian

Penelitian ini dilakukan dengan

menggunakan kuesioner yang dilakukan oleh

surveyor. Data diperoleh dengan menyebarkan

kuesioner pada sejumlah sampel minimum yang

telah ditentukan.

Hasil kuisioner yang didapat kemudian diolah

dengan menggunakan seperangkat komputer

dengan program SPSS (Statistical Product and

Service Solutions) versi 15.0.

3.2. Alat yang Dipakai

Alat yang digunakan dalam penelitian ini

adalah:

1. Alat tulis,

2. Printer;

3. Kuisioner; dan

4. Personal computer dengan program SPSS

(Statistical Product and Service Solutions)

versi 15.0.

3.3. Populasi dan Sampel

Populasi dalam penelitian ini adalah

penduduk dalam kawasan Perumahan Beringin

Lepo-lepo, Kota Kendari. Berdasarkan data dari

Kel. Watubangga akhir bulan Oktober tahun

2013 bahwa jumlah populasi pada Perumahan

Beringin Kota Kendari adalah 677 jiwa. Metode

yang digunakan dalam pengambilan sampel

adalah menggunakan rumus Slovin, yaitu:

n =

Dimana:

n = jumlah sampel

N = jumlah populasi

E = persentase kelongggaran

ketidak-telitian (presisi) karena kesalahan

pengambilan sampel yang masih dapat ditolerir

atau diinginkan (10%).

Cara pengambilan sampel yang digunakan

pada penelitian ini adalah menggunakan

proportional random sampling, yaitu setiap

unsur dari seluruh populasi mempunyai

kesempatan yang sama untuk dipilih

berdasarkan perbandingan. Dengan demikian

besar sampel yang diambil adalah :


n =

= 87

Dengan demikian besarnya sampel yang

digunakan dalam penelitian ini adalah 87

responden yang didasarkan atas perhitungan

propotional dengan pertimbangan bahwa : 1.

Derajat keragaman populasi, 2. Tingkat presisi

yang digunakan oleh peneliti.

3.4. Variabel Penelitian

Variabel penelitian pada analisis bangkitan

perjalanan terhadap perumahan Beringin dapat

dilihat dari tabel berikut :

Tabel Variabel Penelitian Simbol

Variabel Variabel Bangkitan Keterangan

Y Jumlah perjalanan Dependent

(terikat)

X1 Jumlah anggota keluarga

Independent

(bebas)

X2 Jumlah kepemilikan kendaraan

X3 Pendapatan

X4 Tujuan Perjalanan

3.5. Analisa Data

Analisis yang digunakan dalam penelitian

ini menggunakan program SPSS dengan

analisis sebagai berikut :

Analisis regresi linear berganda yang

mempunyai persamaan umum seperti dibawah

ini cocok untuk mengetahui hubungan antara

sebuah variabel tidak bebas dengan dua atau

lebih variabel bebas.

Keuntungan menggunakan variabel ini adalah :

Variabel yang dipilih dapat diatur

sehingga keterlibatan pengetahuan

pengguna di dalamnya cukup besar.

Hubungan antar variabel tidak perlu

diketahui terlebih dahulu.

Model yang terbentuk disertai proses

kalibrasi memungkinkan untuk

dilakukannya uji ketepatan atau

kesesuaian model, juga untuk melihat

keandalannya.

Analisis regresi adalah suatu metode statistik.

Untuk menggunakannya, terdapat beberapa

asumsi yang perlu diperhatikan :

1. Normalitas dan kesamaan variasi.

Untuk setiap nilai tetap variabel

independen X, distribusi variable

dependen Y adalah normal dengan

rataan Y untuk nilai X tertentu dan

variasi konstan. Sehingga walaupun

distribusinya memiliki nilai rataan yang

berbeda-beda namun nilai variasinya

sama.

2. Independensi. Nilai Y secara statistik

saling independen, yakni bahwa

observasi yang satu tidak dipengaruhi

observasi yang lain. Sebagai contoh,

observasi tidak saling independen bila

berdasarkan pengukuran berulang pada

unit pengukuran yang sama.

3. Linieritas. Nilai rataan berada pada satu

garis lurus, yang merupakan populasi

garis regresi. Dengan kata lain model

linearnya harus tepat. Oleh karena itu

error diasumsikan berdistribusi normal,

independen, dan merupakan variabel

acak dengan rataan 0 dan variansi 02.

Pembentukan model regresi linear melalui

langkah-langkah berikut:

1. Merumuskan persoalan. Melakukan

definisi dan menentukan variabel

bebasnya.

2. Meneliti dan memilih variabel bebas

yang berpengaruh.

3. Menentukan tipe pola hubungan antara

variabel bebas yang mempengaruhi

variabel, sehingga membentuk fungsi :

4. Y = f (X1,X2,…,Xk)

5. Dimana :

6. Y = variabel bebas

7. X1,X2,…,Xk = variabel tidak bebas

8. Menguji keterandalan model dengan

beberapa metode statistik.

Untuk melihat keterandalan model yang

dihasilkan dengan model analisis regresi maka

perlu dilakukan uji-uji statistik, seperti :

1) Koefisien korelasi. Koefisisen korelasi

merupakan ukuran tingkat hubungan

relatif antara dua jenis variabel yang

saling dihubungkan secara timbal balik.

Besaran yang menyatakan koefisien

tersebut antara -1 sampai 1. Besaran -1

menyatakan hubungan antara variabel

sangat kuat tetapi berbanding terbalik

(semakin besar suatu variabel maka

variabel lainnya akan semakin kecil).

Besaran 1 menyatakan hubungan positif

antar variabel kuat sekali. Sedangkan

nilai koefisisen 0 menyatakan tidak ada

hubungan antara suatu variabel dengan

variabel lainnya.

2) Dalam regresi linear model yang baik


apabila hubungan antara variabel bebas

dan tidak bebasnya sangat kuat (Y – X),

sebaliknya sangat lemah (tidak ada

hubungan) antara sesama variabel bebas

(X – X).

3) Koefisisen Determinasi (R2). Koefisien

determinasi atau kuadrat nilai koefisien

korelasi yang menyatakan seberapa jauh

kemampuan persamaan (garis regresi)

yang dibentuk oleh suatu variabel Y

dengan satu atau beberapa variabel X

untuk mewakili kelompok data hasil

observasi. Koefisien ini juga merupakan

ukuran kemampuan model dalam

menjelaskan kondisi sebenarnya, yang

dapat pula dinyatakan dalam satuan

persen (%). Nilainya berkisar dari 0 (0

%) hingga 1 (100 %).

4) Uji parsial terhadap koefisien regresi

(Uji t) yaitu untuk melihat pengaruh

setiap variabel independent terhadap

variabel dependent (Y). Uji ini adalah

membandingkan antara nilai t pada tabel

dengan nilai t hasil perhitungan. Jika

nilai t hitung lebih besar dari t tabel,

maka masing-masingvariabel

independent tersebut berpengaruh

terhadap variabel dependent. Atau kalu

kita membuat hipotesa, adalah sebagai

berikut :

Ho : (a = b1 = b2 = b3) = 0

H1 : (a = b1 = b2 = b3) ≠ 0, sehingga

apabila t hitung > t tabel maka Ho

ditolak dan sebaliknya H1 diterima.

Keterangan :

Ho = tidak ada hubungan antara

kedua variabel

H1 = ada hubungan antara kedua

variabel

5) Uji simultan terhadap pengaruh variabel

independen secara bersama (Uji F)

adalah untuk mengetahui apakah semua

variabel independent secara bersama-

sama (simultan) dapat berpengaruh

terhadap variabel dependent. Pengujian

yang dilakukan dengan menggunakan

distribusi F. Pengujian ini dilakukan

dengan membandingkan antara nilai

kritis F (Ftabel) dengan nilai F hasil

perhitungan. Jika F hitung lebih besar

dari F tabel, maka semua variabel

independent secara bersama-sama

berpengaruh terhadap perubahan nilai

variabel dependent. Atau dengan

pendekatan hipotesis dapat dikatakan

bahwa sebelum pengujian dilakukan

perumusan hipotesis, yaitu :

Ho : variasi perubahan nilai variabel

independent tidak

dapat menjelaskan perubahan nilai

independent.

H1 : variasi perubahan nilai variabel

independent dapat

menjelaskan perubahan nilai independent.

Apabila F hitung > F tabel mka Ho ditolak dan

sebaliknya H1 yang diterima.

ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN

4.1 Gambaran Umum

Penelitian ini dilakukan di Perumahan

Beringin, Kelurahan Watubangga, Kecamatan

Baruga, Kota Kendari, Sulawesi Tenggara.

Wilayah Perumahan Beringin merupakan

wilayah yang menghubungkan pusat-pusat

aktifitas diantaranya yaitu Wua-wua, Kantor

Gubernur, Bandara Haluoleo, Wanggu, dan

Andunohu.

Berdasarkan data dari Kelurahan

Watubangga, jumlah penduduk pada

Perumahan Beringin pada tahun 2013 sebesar

677 Jiwa, dengan jumlah 171 kepala keluarga.

Dimana jika populasi 677 jiwa, maka jumlah

responden diperkirakan sebanyak 87 responden.

Responden dalam penelitian ini adalah

penduduk di Perumahan Beringin Kota

Kendari. Pengambilan responden sebagai

sampel dalam penelitian ini menggunakan

metode langsung wawancara (home interview

survey) yang berbentuk beberapa pernyataan

dalam format kuisioner. Responden tersebut

diminta untuk menjawab kuisioner mengenai

indikator-indikator variabel dalam penelitian

ini. Analisis kategori berbasis rumah dalam

penelitian ini meliputi: jumlah penghasilan

keluarga, kepemilikan kendaraan, jumlah

anggota keluarga yang bekerja, dan jumlah

anggota keluarga yang bersekolah.

4.2 Identifikasi Karakteristik Rumah

Tangga

4.2.1 Identifikasi Jumlah Anggota

Keluarga Dalam satu Rumah

Pada Perumahan Beringin tidak ada rumah yang

hanya dihuni oleh satu sampai tiga orang.

Rumah yang dihuni oleh 4 orang sebanyak 27


keluarga (31,03 %). Rumah yang dihuni oleh 5

orang sebanyak 60 keluarga (68,97 %). Untuk

lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.1

sebagai berikut :

Tabel 4.1 Jumlah anggota keluarga dalam

satu rumah

No

Jumlah Anggota

Keluarga Dalam satu Rumah

Jumlah Responden

(rumah tangga)

Persentase Jumlah

Responden (%)

1 2 orang 0 0

2 3 orang 0 0

3 4 orang 27 31.03

4 ≥ 5 orang 60 68.97

Jumlah 87 100

Sumber: Data penelitian

Gambar 4.1 Grafik jumlah anggota rumah

tangga dalam satu rumah tangga

Dari grafik diatas jumlah terbanyak adalah

anggota rumah tangga yang tinggal ≥ 5 orang

dalam satu rumah sebanyak 60 keluarga dari 87

responden rumah tangga.

Gambar 4.2 Grafik Persentase jumlah

anggota rumah tangga dalam satu rumah

tangga.

Dari grafik nilai persentase tertinggi adalah

jumlah anggota rumah tangga yang tinggal ≥ 5

dalam satu rumah tangga dengan persentase

sebesar 68,97 %.

4.2.2 Identifikasi Jumlah Anggota

Keluarga Yang Sudah Bekerja

Pada Perumahan Beringin, keluarga yang

anggota keluarganya sudah bekerja 1 orang

sebanyak 8 (9,20 %). Keluarga yang anggota

keluarganya sudah bekerja 2 orang sebanyak 50

(57,47). Keluarga yang anggota keluarganya

sudah bekerja 3 orang sebanyak 29 (33,33 %)

dan rumah anggota keluarganya sudah bekerja

≥ 4 orang sebanyak 0 (tidak terdapat). Dapat

dilihat pada tabel 4.2.

Pada Perumahan Beringin, rumah yang anggota

keluarganya sekolah/kuliah 1 orang sebanyak

29 (33,33 %). Keluarga yang anggota





keluarganya sekolah/kuliah sebanyak ≥ 4 orang

sebanyak 13 (14,94 %). Dapat dilihat pada tabel

4.2 dibawah ini :

Tabel 4.2 Jumlah anggota keluarga berkerja

dan bersekolah dalam 1rumah

No.

Jumlah

Anggota

Keluarga

Bersekolah

(Orang)

%

Responden

Bekerja

(Orang)

%

Responden

1 1 orang 29 33.33 8 9.20

2 2 orang 25 28.74 50 57.47

3 3 orang 20 22.99 29 33.33

4 ≥ 4

orang 13 14.94 0 0.0

Jumlah 87 100 87 100

Sumber: Data penelitian

Gambar 4.3 Grafik jumlah anggota keluarga

yang telah bekerja

Dari grafik diatas jumlah anggota keluarga yang

telah bekerja terbanyak adalah 2 orang dengan

jumlah sebanyak 50 keluarga.

0 0 27

60

0

50

100

2Orang

3Orang

4Orang

≥ 5 Orang

jumlah anggota keluarga dalam satu rumah

RumahTangga

0,00 0,00

31,03

68,97

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

2Orang

3Orang

4Orang

≥ 5 Orang

jumlah anggota keluarga dalam satu rumah

persentase

8

50

29

0 0

10

20

30

40

50

60

1 orang2 orang3 orang ≥ 4 orang

jumlah anggota keluarga bekerja

rumah tangga


Gambar 4.4 Grafik persentase jumlah anggota

keluarga yang telah bekerja

Dari grafik diatas persentase anggota keluarga

yang telah bekerja terbanyak adalah 2 orang

dengan persentase sebanyak 57,47 %.

Gambar 4.5 Grafik jumlah anggota keluarga

yang bersekolah

Dari grafik diatas jumlah anggota keluarga yang

bersekolah/kuliah terbanyak adalah 1 orang

dengan jumlah sebanyak 29 keluarga.

Gambar 4.6 Grafik persentase jumlah anggota

keluarga yang bersekolah

Dari grafik diatas persentase anggota keluarga

yang telah bersekolah terbanyak adalah 1 orang

dengan jumlah sebanyak 33,33 %.

4.2.3 Identifikasi jumlah kendaraan dalam

1 rumah (sepeda motor, mobil)

Pada Perumahan Beringin terdapat keluarga

yang tidak memiliki kendaraan sama sekali.

Keluarga yang tidak memiliki kendaraan sepeda

motor sebanyak 0 (0 %) dan tidak memiliki

mobil (roda empat) sebanyak 41 (47,13 %) .

Keluarga yang memiliki kendaraan sepeda

motor 1 sebanyak 32 (36,78 %) dan yang

memiliki 1 kendaraan mobil sebanyak 45 (51,72

%). Keluarga yang memiliki 2 kendaraan

sepeda motor sebanyak 55 (63,22 %) dan yang

memiliki 2 kendaraan mobil sebanyak 1 (1,15

%). Dapat dilihat pada tabel 4.3 berikut ini :

Tabel 4.3 Jumlah kepemilikan kendaraan

No.

Jumlah

Kepemilikan Kendaraan

Motor

(Orang)

%

Responden

Mobil

(Orang)

%

Responden

1 0 unit 0 0.00 41 47.13

2 1 unit 32 36.78 45 51.72

3 2 unit 55 63.22 1 1.15

4 >= 3 unit 0 0.00 0 0.00

Jumlah 87 100 87 100

Sumber : Data Penelitian

Gambar 4.7 Grafik jumlah kepemilikan

kendaraan Sepeda motor

Dari grafik diatas jumlah kepemilikan

kendaraan sepeda motor terbanyak adalah

sebanyak 2 sepeda motor tiap keluarga dengan

jumlah sebanyak 55.

9,20

57,47

33,33

0,00 0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

70,00


jumlah anggota keluarga bekerja

persentase

29 25

20

13

0

5

10

15

20

25

30

35


jumlah anggota keluarga bersekolah

rumah tangga

33,33

28,74

22,99

14,94

0,00

5,00

10,00

15,00

20,00

25,00

30,00

35,00

1orang

2orang

3orang

≥ 4 orang

jumlah anggota keluarga bersekolah

persentase

0

32

55

0 0

10

20

30

40

50

60

0 1 2 >= 3

jumlah kepemilikan sepeda motor

rumah tangga


Gambar 4.8 Grafik persentase jumlah

kepemilikan kendaraan sepeda motor

Dari grafik tersebut persentase keluarga

terhadap kepemilikan kendaraan sepeda motor

terbanyak adalah 2 sepeda motor dengan jumlah

sebanyak 63,22 %.

Gambar 4.9 Grafik jumlah kepemilikan

kendaraan roda empat (mobil).


kendaraan roda empat (mobil) terbanyak adalah

sebanyak 1 mobil tiap keluarga dengan jumlah

sebanyak 45.

Gambar 4.10 Grafik persentase jumlah

kepemilikan kendaraan roda empat (mobil).


kendaraan roda empat (mobil) terbanyak adalah

sebanyak 1 mobil tiap keluarga dengan jumlah

sebanyak 51,72 %.

Pada Perumahan Beringin berdasarkan

kepemilikan kendaraan dapat dilihat bahwa

transportasi kendaraan yang sering digunakan

yaitu angkutan umum dalam satu keluarga

sebanyak 54 (62,07 %). Keluarga yang selalu

menggunakan transportasi kendaraan mobil

sebanyak 23 (26,44 %). Keluarga yang selalu

menggunakan transportasi kendaraan sepeda

motor sebanyak 10 (11,49 %). Selain itu

keluarga yang tidak menggunakan transportasi

(berjalan kaki) sebanyak 0 (0,0 %). Untuk lebih

jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.4 berikut ini :

Tabel 4.4 Transportasi yang sering

digunakan

No.

Jumlah Anggota

Keluarga Dalam

satu rumah

Jumlah

Responden

(Keluarga)

Persentase

Jumlah

Responden (%)

1 Berjalan kaki 0 0.00

2 Angkutan Umum 54 62.07

3 Mobil 23 26.44

4 Sepeda Motor 10 11.49

Jumlah 87 100


Gambar 4.11 Grafik jenis kendaraan yang

sering digunakan dalam perjalanan

Dari grafik diatas jumlah keluarga dalam

melakukan aktifitas perjalanan transportasi

yang selalu digunakan terbanyak adalah

angkutan umum dengan jumlah sebanyak 54.

0,00

36,78

63,22

0,00 0,00

10,0020,0030,0040,0050,0060,0070,00

0 1 2 >= 3

jumlah kepemilikan sepeda motor

presentase

41 45

1 0 0

10

20

30

40

50

0 1 2 >= 3

jumlah kepemilikan mobil

rumah tangga

47,13 51,72

1,15 0,00 0,00

10,0020,0030,0040,0050,0060,00

0 1 2 >= 3

jumlah kepemilikan mobil

porsentase %

0

54

23 10

0

20

40

60

transportasi yang digunakan

rumah tangga

0,00

62,07

26,44 11,49

0,00

20,00

40,00

60,00

80,00

transportasi yang digunakan

porsentase


Gambar 4.12 Grafik persentase jenis kendaraan

yang sering digunakan dalam perjalanan.

Dari grafik diatas persentase keluarga dalam

melakukan aktifitas perjalanan transportasi

yang selalu digunakan terbanyak adalah

angkutan umum dengan jumlah sebanyak 62,07

%.

4.2.4 Identifikasi total pendapatan dalam

satu keluarga dalam waktu 1 bulan

Pada Perumahan Beringin, tidak terdapat

keluarga yang memiliki pendapatan <

Rp.1.000.000,00 perbulan. Keluarga yang

memiliki pendapatan total sebanyak

Rp.1.000.000,00 – Rp.2.000.000,00 perbulan

sebanyak 6 (6,90 %). Keluaga yang memiliki

pendapatan total sebanyak Rp.2.000.000,00 –

Rp.3.000.000,00 perbulan sebanyak 36 (41,38

%). Keluarga yang memiliki pendapatan total

sebanyak > Rp.3.000.000,00 perbulan sebanyak

45 (51,72 %). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat

pada tabel 4.5 di bawah ini :

Tabel 4.5 Penghasilan total dalam satu

rumah per bulan

No.

Penghasilan

Dalam Satu

Rumah

Jumlah

Responden

(Keluarga)

Persentase

Jumlah

Responden

(%)

1 < 1.000.000,00 0 0.00

2 1.000.000 –

2.000.000 6 6.90

3 2.000.000 –

3.000.000 36 41.38

4 > 3.000.000,00 45 51.72

Jumlah 87 100


Gambar 4.13 Grafik total pendapatan perbulan

dalam satu rumah

Dari grafik diatas jumlah total pendapatan

keluarga dalam satu bulan terbanyak adalah >

Rp.3.000.000,- dengan jumlah sebanyak 45.

Gambar 4.14 Grafik persentase total pendapatan

perbulan dalam 1 rumah tangga

Dari grafik diatas persentase total pendapatan

keluarga dalam satu bulan terbanyak adalah >

Rp.3.000.000,- dengan jumlah sebanyak 51,72

%.

Pada Perumahan Beringin terdapat keluarga

dalam satu rumah tangga yang tidak memiliki

pekerjaan sebanyak 10 (11,49%). Keluarga

yang profesi pekerjaan berwiraswasta sebanyak

40 (45,98%). Keluarga yang profesi pekerjaan

Pegawai Negeri Sipil (PNS) atau sebagai

karyawan suatu perusahaan swasta sebanyak 36

(41,38%). Keluarga yang profesi pekerjaan

pegawai negeri sipil atau karyawan perusahaan

swasta dan berwiraswasta sebanyak 11

(12,64%). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat

pada tabel 4.6 dibawah ini :

Tabel 4.6 Profesi pekerjaan dalam satu

rumah tangga

No. Profesi

Pekerjaan

Jumlah

Responden

(Keluarga)

Persentase

Jumlah

Responden (%)

1 Tidak bekerja 10 11.49

2 Berwiraswasta 40 45.98

3 PNS/Karyawan 36 41.38

4 PNS &

Berwirausaha 11 12.64

Jumlah 87 100

Sumber : Data Penelitian 4.2.5 Identifikasi tujuan perjalanan yang

sering dilakukan

Pada Perumahan Beringin, tujuan perjalanan

yang sering dilakukan dalam melakukan

aktifitas sehari-hari diantaranya yaitu keluarga

yang sering melakukan perjalanan dengan

tujuan sekolah atau kuliah saja sebanyak 10

(11,49). Keluarga yang sering melakukan

perjalanan dengan tujuan bekerja saja sebanyak

53 (60,92%). Keluarga yang sering melakukan

0 6

36 45

01020304050

jumlah pendapatan perbulan

rumah tangga

0,00 6,90

41,38

51,72

0,00

10,00

20,00

30,00

40,00

50,00

60,00

jumlah pendapatan perbulan

persentase


perjalanan dengan tujuan bekerja dan kuliah

sebanyak 24 (27,59%). Dan tidak terdapat

keluarga yang sering melakukan perjalanan

dengan tujuan bekerja, kuliah, dan lain-lain.

Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.7

dibawah ini:

Tabel 4.7 Identifikasi tujuan perjalanan

yang sering dilakukan

No. Tujuan

Perjalanan

Jumlah

Responden

(Keluarga)

Persentase

Jumlah

Responden

(%)

1 Kuliah 10 11.49

2 Bekerja 53 60.92

3 Bekerja &

Kuliah 24 27.59

4 Bekerja,

Kuliah, dll 0 0.00

Jumlah 87 100 Sumber : Data Penelitian

Gambar 4.17 Grafik tujuan perjalanan yang

sering dilakukan

Dari grafik diatas jumlah perjalanan yang sering

dilakukan dalam satu keluarga dengan tujuan

terbanyak adalah bekerja dengan jumlah

sebanyak 53.

Gambar 4.18 Grafik persentase tujuan

perjalanan yang sering dilakukan

Dari grafik diatas persentase jumlah perjalanan

yang sering dilakukan dalam satu keluarga

dengan tujuan terbanyak adalah bekerja dengan

jumlah sebanyak 60,92%.

Pada Perumahan Beringin, keluarga yang

melakukan perjalanan dengan arah atau rute

yang sering digunakan untuk menuju ke tujuan

melewati kantor gubernur sebanyak 17

(19,54%). Keluarga yang melakukan perjalanan

dengan arah atatu rute yang sering digunakan

untuk menuju ke tujuan melewati bypass

sebanyak 24 (27.59%). Keluarga yang

melakukan perjalanan dengan arah atau rute

yang sering digunakan untuk menuju ke tujuan

melewati wua-wua sebanyak 46 (52,87%). Dan

tidak ada keluarga yang melakukan perjalanan

dengan arah atau rute yang sering digunakan

untuk menuju ke tujuan melewati wanggu.

Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.8

dibawah ini:

4.2.6 Identifikasi total trip (perjalanan)

yang dilakukan keluarga perhari

Pada Perumahan Beringin, perjalanan yang di

hitung menggunakan kuesioner dimana trip

(perjalanan) yang dilakukan pada hari

beraktifitas. Keluarga yang melakukan

perjalanan dengan jumlah trip (perjalanan) 2 – 3

trip/hari sebanyak 8 (9,20%). Tidak terdapat

keluarga yang melakukan perjalanan dengan

jumlah trip 4 – 5 trip/hari. Keluarga yang

melakukan perjalanan dengan jumlah trip 6 – 7

trip/hari sebanyak 54 (62,07%). Keluarga yang

melakukan perjalanan dengan jumlah trip ˃=8

trip/hari sebanyak 25 (28,74%). Untuk lebih

jelasnya dapat dilihat pada tabel 4.10 dibawah

ini:

4.2.7 Identifikasi Jumlah Trip (perjalanan)

yang dilakukan tiap hari

No.

Jumlah

Perjalanan

(trip)

Jumlah

Responden

(Keluarga)

Persentase

Jumlah

Responden

(%)

1 2 – 3 kali 8 9.20

2 4 – 5 kali 0 0.00

3 6 – 7 kali 54 62.07

4 ˃=8 kali 25 28.74

Jumlah 87 100 Sumber : Data Penelitian

10

53

24

0 0

10203040506070

tujuan perjalanan

rumah…

11,49

60,92

27,59

0,00 0,00

10,0020,0030,0040,0050,0060,0070,0080,00

tujuan perjalanan

porsen…


Gambar 4.23 Grafik jumlah perjalanan yang

dilakukan oleh anggota rumah tangga dalam

satu hari aktifitas.

Pada perjalanan yang dihitung menggunakan

kuesioner dimana trip (perjalanan) yang

dilakukan pada hari libur. Keluarga yang

melakukan perjalanan dengan jumlah trip

(perjalanan) 2 – 3 trip/hari sebanyak 63


dengan jumlah trip 4 – 5 trip/hari sebanyak 15


dengan jumlah trip 6 – 7 trip.hari sebanyak 9

(10,34%). Dan tidak ada keluarga yang

melakukan perjalanan dengan jumlah trip ˃=8

trip/hari. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada

tabel 4.11 dibawah ini:

4.3 Aplikasi Metoda

Data yang telah diperoleh kemudian diolah

dengan menggunakan software SPSS. Variabel

terikat (Y) yang ditentukan adalah jumlah

perjalanan/ trips, sedangkan variabel bebas

berturut-turut adalah jumlah anggota keluarga

(ANGK.KK), pemilikan kendaraan

(PMLKDRN), penghasilan (PENGH.) dan

tujuan perjalanan (TUJUAN).

Hasil dari proses pengolahan data di atas dapat

dibagi dalam 3 (tiga) kelompok, yaitu:

1. Nilai korelasi antar variabel

Hasil pengolahan data dengan menggunakan

SPSS maka diperoleh nilai korelasi antar

variabel, baik antara variabel bebas dengan

terikat, maupun diantara variabel bebas sendiri.

Hasil korelasi tersebut dapat dilihat pada tabel

di bawah ini.

Tabel 4.13 Nilai korelasi antar variabel

Trip ANGKKK PMLKDRN PENGH TUJUAN

1 2 3 4 5 6 7

Pearson trip 1.000 0.187 0.490 0.222 0.170

Correlation

ANGKKK 0.187 1.000 0.115 0.292 0.227

PMLKDRN 0.490 0.115 1.000 0.274 0.056

PENGH 0.222 0.292 0.274 1.000 0.324

TUJUAN 0.170 0.227 0.056 0.324 1.000

1 2 3 4 5 6 7

Sig. (1 - trip - 0.042 0.000 0.020 0.057

tailed)

ANGKKK 0.042 - 0.144 0.003 0.017

PMLKDRN 0.000 0.144 - 0.005 0.304

PENGH 0.020 0.003 0.005 - 0.001

TUJUAN 0.057 0.017 0.304 0.001 87

N trip 87 87 87 87 87

ANGKKK 87 87 87 87 87

PMLKDRN 87 87 87 87 87

PENGH 87 87 87 87 87

TUJUAN 87 87 87 87 87

Sumber : Pengolahan Data Penelitian

Tabel di atas memperlihatkan bahwa korelasi

yang kuat antara variabel terikat terhadap

variabel-variabel bebasnya dapat dijelaskan

bahwa jumlah kepemilikan kendaraan (0.490)

dan jumlah penghasilan (0.222), jumlah anggota

keluarga memiliki korelasi (0.187) dan yang

korelasi paling rendah (0.170) adalah tujuan

perjalanan.

2. Nilai persamaan regresi dan hasil uji t

Dengan menggunakan metoda backward

elimination maka diperoleh dua model regresi

atau model pertama adalah dengan

memasukkan seluruh variabel bebasnya,

sedangkan model kedua telah menghilangkan

satu variabel bebas, yaitu tujuan perjalanan.

Hasil uji t juga diperoleh untuk masing-masing

koefisien variabel dalam kedua model yang

terbentuk. Untuk lebih jelasnya dapat dilihat

pada tabel di bawah ini.

8

0

54

25

0

10

20

30

40

50

60

2 - 3 4 - 5 6 - 7 ≥ 8

jumlah perjalanan tiap hari

rumah…


4.14 Nilai koefisien persamaan regresi dan

hasil uji t

MODEL KOEFISIEN Thitung Sig

1 KONSTANTA -0.921 -1.188 0.238

ANGK.KK 0.061 3.397 0.001

PMLKDRN 0.096 5.219 0.000

PENGH. 0.023 2.261 0.211

TUJUAN 0.044 1.845 0.069

2 KONSTANTA -0.006 -0.010 0.992

ANGK.KK 0.094 5.072 0.000

PMLKDRN 0.056 3.114 0.003

PENGH. 0.032 1.820 0.072 Sumber : Pengolahan data penelitian dengan SPSS

Dari koefisien yang terdapat pada tabel di atas

dapat dibuat model matematisnya sebagai

berikut :

Model 1 : Y = -0.921 + 0.061 X1 + 0.096

X2 + 0.023 X3 + 0.044 X4

Model 2 : Y = -0.006 + 0.094 X1 + 0.056

X2 + 0.032 X3

Dimana :

Y = Bangkitan Perjalanan (trip)

X1 = Jumlah Anggota Keluarga (Angk.kk)

X2 = Jumlah Pemilikan Kendaraan

(Pmlkdrn)

X3 = Pendapatan (Pndaptn)

X4 = Tujuan Perjalanan

3. Nilai koefisien determinasi dan hasil uji F

Dari proses perhitungan yang dilakukan dengan

software SPSS diperoleh nilai koefisien

determinasi dan uji F (hitung) serta

signifikansinya. Dari kedua model yang

terbentuk dapat dilihat bahwa model pertama

memiliki koefisien determinasi (0,654) dapat

diartikan bahwa model pertama dapat

menjelaskan yang sedikit lebih baik (0,654)

dapat diartikan bahwa model pertama dapat

menjelaskan 65,4% dari data yang diolah,

sedangkan model kedua memiliki koefisien

determinasi (0,627) dapat diartikan bahwa

model kedua dapat menjelaskan 62,7% dari data

yang diolah.

Nilai F hitung dari kedua model cukup tinggi.

Sedangkan nilai signifikansi kedua model

tersebut dari hasil pengolahan adalah sama

(0,00). Untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada

tabel berikut :

Tabel 4.15 Nilai koefisien determinasi (yang

disesuaikan) dan hasil uji F

MODEL R2 (yg

disesuaikan)

F hitung Sig.

1 0,654 11,224 0,00

2 0,627 13,442 0,00 Sumber : Pengolahan Data Penelitian dengan SPSS

4.4 Hasil Analisis dan Pembahasan

Berdasarkan pengolahan data dengan program

SPSS for Windows didapatkan hasil berupa 2

(dua) model seperti pada tabel 4.15 diatas.

Setelah melihat hasil perhitungan untuk masing-

masing model matematis, maka dapat

disimpulkan beberapa hal berikut:

4.4.1 Koefisien Determinasi (R2)

Koefisien ini menyatakan seberapa jauh

kemanapun persamaan (garis regresi) yang

dibentuk oleh suatu variabel Y dengan satu atau

beberapa variabel X untuk mewakili kelompok

data hasil observasi. Koefisien ini juga

merupakan ukuran kemampuan model dalam

menjelaskan kondisi sebenarnya, yang dapat

dinyatakan dalam satuan persen (%). Nilai dari

koefisien ini berkisar dari 0 ((%) hingga 1

(100%). Berdasarkan hasil perhitungan, nilai R2

untuk model 1 adalah sebesar 0,654, sedangkan

untuk model 2 sebesar 0,627 dari kedua model

tersebut pada tabel 4.15, nilai tersebut memiliki

interpretasi cukup. Dengan nilai variabel-

variabel di atas hanya dapat menjelaskan

bangkitan pergerakan berasal dari kompleks

perumahan yang didasarkan dari karakteristik

penghuni. Dengan kata lain, penghilangan satu

variabel (tujuan perjalanan) dalam

pembentukan model ke dua ternyata hanya

sedikit menurunkan sedikit representasi variabel

dalam menjelaskan data (bangkitan

pergerakan).

Koefisien determinasi pada model ke dua

sebesar 0,627, menunjukkan pengaruh semua

variabel independent terhadap perubahan nilai

variabel independent (bangkitan pergerakan)

adalah 62,7% dan sisanya 37,3 % dipengaruhi

oleh variabel lain diluar variabel independent

yang digunakan. Hasil ini dapat disebabkan

masih ada variabel lain yang mempengaruhi

bangkitan pergerakan penghuni yang

kemungkinan tidak dimasukkan dalam model,

seperti usia penghuni, tingkat pendidikan,

aksesibilitas ke pusat kegiatan, dan lain

sebagainya.

Hal ini menghasilkan suatu kesimpulan bahwa

bangkitan pergerakan di suatu kompleks


perumahan tidak hanya dipengaruhi oleh jumlah

anggota keluarga, pendapatan, tujuan

perjalanan, dan pemilikan kendaraan. Masih ada

variabel-variabel lain yang dapat

mempengaruhi bangkitan suatu pergerakan.

4.4.2 Uji parsial terhadap koefisien regresi

(uji t)

Uji ini adalah untuk melihat pengaruh setiap

variabel independent terhadap variabel

dependent (Y). Uji ini adalah membandingkan

antara nilai t pada tabel dengan nilai t hasil

perhitungan. Jika nilai t hitung lebih besar dari t

tabel, maka masing-masingvariabel independent

tersebut berpengaruh terhadap variabel

dependent. Atau kalu kita membuat hipotesa,

adalah sebagai berikut :

Ho : (a = b1 = b2 = b3) = 0

H1 : (a = b1 = b2 = b3) ≠ 0, sehingga apabila

t hitung > t tabel maka Ho ditolak dan

sebaliknya H1 diterima.

Keterangan :

Ho = tidak ada hubungan antara kedua

variabel

H1 = ada hubungan antara kedua variabel

Dari hasil perhitungan dan membandingkannya

dengan nilai t tabel pada model 1, maka dapat

diketahui bahwa :

a) Hasil uji t yang menunjukkan pengaruh

antara variabel jumlah anggota keluarga

(X1) terhadap bangkitan perjalanan

kawasan Perumahan Beringin diperoleh

nilai thitung 3,397 > 1,66 ttabel dengan nilai

signifikan t ≤ α 0,001. Ini berarti bahwa

secara parsial terdapat pengaruh yang

positif dan signifikan antara variabel

jumlah anggota keluarga (X1) terhadap

bangkitan perjalanan pada kawasan

perumahan Beringin.

b) Hasil uji t yang menunjukkan pengaruh

antara variabel jumlah kepemilikan

kendaraan (X2) terhadap bangkitan

perjalanan kawasan Perumahan Beringin

diperoleh nilai thitung 5,219 > 1,66 ttabel

dengan nilai signifikan t ≤ α 0,000. Ini

berarti bahwa secara parsial terdapat

pengaruh yang positif dan signifikan



perjalanan pada kawasan perumahan

Beringin.

c) Hasil uji t yang menunjukkan pengaruh

antara variabel jumlah pendapatan (X3)

terhadap bangkitan perjalanan kawasan

Perumahan Beringin diperoleh nilai

thitung 2,216 > 1,66 ttabel dengan nilai




jumlah pendapatan (X3) terhadap


perumahan Beringin.

d) Hasil uji t yang menunjukkan pengaruh

antara variabel jumlah tujuan perjalanan







jumlah tujuan perjalanan (X4) terhadap


perumahan Beringin.

Dari hasil perhitungan dan membandingkannya

dengan nilai t tabel pada model 2, maka dapat

diketahui bahwa :

a) Hasil uji t yang menunjukkan pengaruh

antara variabel jumlah anggota keluarga







jumlah anggota keluarga (X1) terhadap


perumahan Beringin.

b) Hasil uji t yang menunjukkan pengaruh



perjalanan kawasan Perumahan Beringin

diperoleh nilai thitung 5,072 > 1,66 ttabel

dengan nilai signifikan t ≤ α 0,000. Ini

berarti bahwa secara parsial terdapat

pengaruh yang positif dan signifikan



perjalanan pada kawasan perumahan

Beringin.

c) Hasil uji t yang menunjukkan pengaruh

antara variabel jumlah pendapatan (X3)

terhadap bangkitan perjalanan kawasan

Perumahan Beringin diperoleh nilai

thitung 1,820 > 1,66 ttabel dengan nilai





jumlah pendapatan (X3) terhadap


perumahan Beringin.

Berdasarkan perbandingan nilai t hitung dan t

tabel pada masing-masing variabel dapat dilihat

bahwa t hitung > t tabel sehingga Ho di tolak

dan variabel-variabel tersebut saling

berhubungan. Selain itu dapat dilihat bahwa

anggota keluarga dan penghasilan merupakan

suatu faktor yang memberikan pengaruh yang

signifikan terhadap bangkitan pergerakan di

kompleks perumahan yang di amati dan untuk

kepemilikan kendaraan juga memberikan

pengaruh yang signifikan.sedangkan pada

model 2, dimana variabel tujuan perjalanan

dihilangkan, memperlihatkan bukan hanya

seluruh nilai t hitung setiap variabel lebih besar

dibandingkan dengan t tabel, tetapi juga nilai t

hitung pada variabel yang sama memiliki nilai

yang lebih baik dibandingkan pada model 1.

4.4.3 Uji simultan terhadap pengaruh

variabel independen secara

bersama (uji F)

Uji ini adalah mengetahui apakah semua

variabel independent secara bersama-sama

(simultan) dapat berpengaruh terhadap variabel

dependent. Pengujian yang dilakukan dengan

menggunakan distribusi F. Pengujian ini

dilakukan dengan membandingkan antara nilai

kritis F (Ftabel) dengan nilai F hasil perhitungan.

Jika F hitung lebih besar dari F tabel, maka

semua variabel independent secara bersama-

sama berpengaruh terhadap perubahan nilai

variabel dependent. Atau dengan pendekatan

hipotesis dapat dikatakan bahwa sebelum

pengujian dilakukan perumusan hipotesis, yaitu

:

Ho : variasi perubahan nilai variabel

independent tidak dapat


H1 : variasi perubahan nilai variabel

independent dapat


Apabila F hitung > F tabel mka Ho ditolak dan

sebaliknya H1 yang diterima.

Berdasarkan hasil perhitungan diketahui bahwa

seluruh nilai F hitung ( baik model 1 dan 2).

Pada model 1 memiliki nilai F tabel(0,05;4;82) 2,48

dan pada model 2 memiliki F tabel(0,05;4;82) 2,48.

Sehingga dari nilai F tabel lebih kecil

dibandingkan dengan F hitung pada model 1

dan 2 sebesar 11,224 dan 13,442. Dari nilai

hasil uji F pada model 1 dan 2 dapat dikatakan

bahwa nilai F hitung memiliki nilai yang lebih

besar di bandingkan dengan nilai F tabel

sehingga seluruh variabel-variabel yang ada

dalam persamaan regresi secara bersama-sama

berpengaruh terhadap bangkitan.

4.4.4 Uji Multi Kolineritas

Uji multikolineritas bertujuan untuk menguji

apakah model regresi ditemukan adanya

korelasi antar variabel bebas (independent).

Model yang baik sseharusnya tidak terjadi

korelasi diantara variabel independent (Ghozali,

2005). Multikolineritas dapat dilihat dari nilai

Tolerance dan nilai Variance Inflation Factor

(VIF). Jika nilai Tolerance > 0,10 atau sama

dengan nilai VIF < 10, maka dapat dikatakan

tidak ada multikolineritas antara variabel

independent dalam model regresi pada

penelitian ini.

Berdasarkan hasil perhitungan korelasi antar

variabel dan indikator multikolineritas pada

lampiran diperoleh sebagai berikut :

Tabel 4.16 Uji Multikolineritas

Variabel

Indikator

Multikolinearitas Korelasi

Toleransi VIF X1 X2 X3

X1 0,913 1,095 1 0,115 0,292

X2 0.924 1,083 0,115 1 0,274

X3 0,856 1,168 0.292 0.274 1

Sumber : Pengolahan data dengan menggunakan SPSS

Pada tabel 4.16 terlihat bahwa tidak ada

variabel independent yang memiliki nilai

tolerance dibawah 1 yaitu 0,913; 0.924; dan

0,856 yang berarti tidak ada korelasi antara

variabel independent. Sedangkan hasil

perhitungan nilai VIF juga menunjukkan hal

yang sama, tidak ada satu pun variabel

independent yang memiliki nilai VIF lebih dari

10 (VIF < 10) yaitu 1,095; 1,083; dan 1,168.

Oleh karena itu dapat disimpulkan bahwa

model regresi dalam penelitian ini tidak terjadi

korelasi antara variabel independent

Berdasarkan hasil dari uji SPSS pada tabel 4.13

nilai korelasi antar variabel mempunyai

hubungan yang signifikan atau pengaruh besar


terhadap produksi perjalanan (Y), selain itu

dapat dijelaskan bahwa jumlah anggota

keluarga (X1) mempunyai hubungan yang

signifikan dengan produksi perjalanan (Y)

dengan nilai R (koefisien korelasi) yaitu sebesar

0,187 atau variabel bebas dapat mempengaruhi

variabel terikat dengan kuat hubungan sebesar

18,7%. Sama halnya pada variabel kepemilikan

kendaraan (X2) mempunyai hubungan yang

signifikan dengan produksi perjalanan (Y)

dengan nilai R (koefisien korelasi) yaitu sebesar

0,490 atau variabel bebas mempengaruhi

variabel terikat dengan kuat hubungan sebesar

49%. Sama halnya pada variabel pendapatan

(X3) mempunyai hubungan yang disignifikan

dengan produksi perjalanan (Y) dengan nilai R

(koefisien korelasi) yaitu sebesar 0,222 atau

variabel bebas yang mempengaruhi variabel

terikat dengan kuat hubungan sebesar 22,2%.

Sama halnya pada variabel tujuan perjalanan

(X4) mempunyai bubungan yang signifikan

dengan jumlah perjalanan (Y) dengan nilai R

(koefisien korelasi) yaitu sebesar 0,170 atau

variabel bebas mempengaruhi variabel terikat

dengan kuat hubungan sebesar 17%.

Dari uraian diatas dapat disimpulkan bahwa

pada kawasan Perumahan Beringin berdasarkan

variabel-variabel diatas, hanya variabel anggota

keluarga (X1), kepemilikan kendaraan (X2),

pendapatan (X3), dan tujuan perjalanan (X4)

dapat digunakan. Hal ini dapat dipertegas

dengan nilai R determinasi pada model 1

dengan nilai sebesar 65,4%.

Nilai pada persamaan regresi model 2

menjelaskan bahwa pada kawasan Perumahan

Beringin variabel anggota keluarga (X1) yaitu

sebesar 0,094, dapat diartikan bahwa apabila

terjadi peningkatan sebanyak 1 orang akan

mempengaruhi produksi perjalanan yaitu

sebesar 0,094 perjalanan/keluarga/hari. Nilai

variabel kepemilikan kendaraan (X2) yaitu

sebesar 0,056, dapat diartikan bahwa apabila

terjadi peningkatan sebanyak 1 unit akan


sebesar 0,056 perjalanan/keluarga/hari. Nilai

variabel pendapatan (X3) yaitu sebesar 0,032,

dapat diartikan bahwa apabila terjadi

peningkatan pendapatan 1 keluarga akan


sebesar 0,032 perjalanan/keluarga/hari. Dapat

dilihat pada lampiran grafik hasil perhitungan

SPSS.

KESIMPULAN DAN SARAN

Kesimpulan

1. Berdasarkan hasil dan analisis data

dengan jumlah 677 jiwa di Perumahan

Beringin Kelurahan Watubangga

Kecamatan Baruga Kota Kendari

Sulawesi Tenggara maka dapat diambil

kesimpulan sebagai berikut :

2. Bangkitan perjalanan di kawasan

perumahan Beringin disebabkan oleh

beberapa faktor diantaranya yaitu

jumlah anggota keluarga (X1),

kepemilikan kendaraan (X2),

pendapatan (X3), dan tujuan perjalanan

(X4). Dengan persamaan regresi model

Y= -0.921 + 0.061 X1 + 0.096 X2 +

0.023 X3 + 0.044 X4.

3. Berdasarkan hasil output analisis

regresi linier berganda ada dimensi

yang paling dominan berpengaruh

terhadap bangkitan perjalanan pada

Perumahan Beringin yaitu kepemilikan

kendaraan dengan nilai korelasi

tertinggi sebesar 0,490.

Saran

4. Hasil penelitian ini dapat dijadikan

suatu bahan pertimbangan dan bahan

pendukung untuk pengembangan di

kawasan Perumahan Beringin.

5. Dalam penelitian bangkitan perjalanan

di Perumahan Beringin untuk

meningkatkan nilai R2 perlu ditambah

beberapa variabel bebas lagi sehingga

pada hasil nilai R2 akan mendekati 1.

DAFTAR PUSTAKA

Restyrani Wulansari, 2013, Skripsi “Analsis

Bangkutan Perjalanan Terhadap

Pangkalan Ojek Di Jalan H.E.A.

Mokodompit Kota Kendari “, Jurusan

Teknik Sipil Unversitas Halu Oleo,

Kendari.

Hamdi, B. Eng., M.T, 2011, Jurnal Sipil

“Bangkitan Perjalanan Pada

Perumahan Bougenville Di


Palembang”, Jurusan Teknik Sipil

Politeknik Negeri Sriwijaya,

Palembang.

Sentosa Leo, Sebayang Mardani, Yunita

Shanti,2010, Media Teknik Sipil

Volume X “Model Bangkitan

Perjalanan Keluarga Dengan Variabel

Bebas Tunggal Pada Zona Perumahan

Di Kelurahan Bukit Datuk Dumai”,

Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik

Universitas Riau, Pekanbaru.

Ersandi Yuswendra, Munawar Ahmad, Atmaja

Sri, 2009, Jurnal Ilmiah Semesta

Teknika “Model Bangkitan Perjalanan

KerjaDan Faktor Aksebilitas pada

Zona Perumahan Di Yogyakarta”.

Yogyakarta.

Dwi Putra, Rudick., 2010, Tugas Akhir “Studi

Bangkitan Perjalanan pada Kompleks

Perumahan dengan Model Analisis

Kategori (Studi Kasus Kompleks

Perumahan Kendari Permai)”,

Jurusan Teknik Sipil Universitas

Haluoleo, Kendari.

Nur Arifin Zainal, 2010, Tesis “Karekteristik

Bangkitan Perjalanan Pada Kompleks

Perumahan Di Depok (Studi Kasus

Kompleks Perumahan Depok Mulia

II)”, Perpustakaan Unversitas

Indonesia (UI), Jakarta.

Indra Jaya Pandia, 2010, Tugas Akhir

“Bangkitan Perjalanan Pada

Perumahan Menteng Indah Di

Kecamatan Medan Denai”, Jurusan

Teknik Sipil Universitas Sumatera

Utara, Medan.

Tamim, O.Z., 1997, Perencanaan dan

Pemodelan Transportasi, Penerbit

ITB, Bandung.

Tamim, O.Z., 2000, Perencanaan dan

Pemodelan Transportasi, Penerbit

ITB, Bandung.

Tamin, O.Z.,2003, Perencanaan dan

Pemodelan Transportasi : contoh soal

dan aplikasi, Penerbit ITB, Bandung.

Ortuzar, J.D. and Willumsen, L.G., 1994,

Modelling Trasport (Seconnd Edition),

John Willey & Sons Inc., Chicester,

England.

jurnal teknik sipil - siti sabria dharma pratiwi e1a109009

Documents