71
Gambar V.3 Model Kualifikasi Variabel Bln
Jawaban para responden memberikan spektrum penilaian pada kualifikasi
variabel Bln yang tidak linier. Hal ini diperkuat dengan hasil analisis menyatakan
bahwa fungsi yang paling tepat untuk mendekati perilaku kualifikasi para responden tersebut adalah dengan pendekatan fungsi logaritmik.
Adapun hasil kalibrasi menghasilkan fungsi skoringkualifikasi variabel Bln
sebagai berikut :
Skor Bln= 2,657 ln Nilai Bln – 3,139..... R
2
= 0,963 ...................................5.3
V.1.1.4 Kualifikasi Variabel Pelayanan Prasarana Jalan Pyp
Dalam rumusan IPJ yang digunakan pada studi ini variabel Pelayanan
Prasarana Jalan Pyp didefinisikan sebagai “panjang total jaringan jalan kota per
jumlah penduduk” yang dimensinya berupa kmpenduduk. Variabel ini diharapkan y = 2,657lnx - 3,139
R² = 0,963
1 2
3 4
5 6
7 8
9
20 40
60 80
S k
or
Bln km1000 smp
KUALIFIKASI VARIABEL Bln
Universitas Sumatera Utara
72 memberikan proporsi penyediaan jalan terhadap populasi penduduk di suatu wilayah
sebagaimana determinan utama pelaku perjalanan maupun yang menghasilkan kebutuhan barang. Meskipun dalam sejumlah studi dibuktikan bahwa tingkat
produktivitas penduduk PDRB perkapita juga sangat mempengaruhi besarnya kebutuhan perjalanan, namun jika pengembangan prasarana jalan diharapkan
memberikan kesempatan yang sama terhadap semua penduduk, maka berapapun produktivitasnya harus memiliki akses yang sama terhadap jalan.
Distribusi jawaban kualifikasi dari responden mengenai beberapa nilai Pyp
yang disodorkan dalam bentuk kuisioner disampaikan pada Tabel V.5 berikut ini. Adapun bentuk model skoringkualifikasi jawaban responden tersebut dalam bentuk
grafis disampaikan pada Gambar V.4.
Tabel V.5 Rata–rata Skor Kualifikasi Responden terhadap Variabel Pyp
No Nilai
Pyp Keterangan
Skor Rata – rata
1 0,2 km1000 orang
1 km jalan melayani 5000 orang 2,67
2 0,5 km1000 orang
1 km jalan melayani 2000 orang 3,67
3 1,0 km1000 orang
1 km jalan melayani 1000 orang 5,00
4 2,0 km1000 orang
1 km jalan melayani 500 orang 6,33
5 5,0 km1000 orang
1 km jalan melayani 200 orang 7,50
Universitas Sumatera Utara
73
Gambar V.4 Model Kualifikasi Variabel Pyp
Jawaban para responden memberikan spektrum penilaian pada kualifikasi
variabel Pyp yang tidak linier. Hal ini diperkuat dengan hasil analisis menyatakan
bahwa fungsi yang paling tepat untuk mendekati perilaku kualifikasi para responden tersebut dengan fungsi logaritmik.
Adapun hasil kalibrasi menghasilkan fungsi skoringkualifikasi variabel Pyp
sebagai berikut :
Skor Pyp = 1,566 ln nilai Pyp + 5,034 ..... R
2
= 0,990...................................5.4
V.1.1.5 Bobot Kepentingan antar Variabel IPJ
