dibandingkan dengan jumlah perjalanan dari kawasan pemukiman yang berada di pinggiran kota.
5. Kepadatan daerah permukiman
Semakin padat jumlah penduduk di suatu daerah pemukiman maka cenderung semakin besar jumlah perjalanan yang terjadi
6. Aksesibilitas
Semakin mudah aksesibilitas dari daerah pemukiman ke daerah tujuan pusat-pusat kegiatan, maka akan semakin besar pula jumlah perjalanan yang
terjadi.
II.9 Metode Analisis Bangkitan Perjalanan Trip Generation
Secara umum terdapat tiga metode untuk menganalisis bangkitan perjalanan yaitu: 1. Analisis regresi linear
Metode analisis regresi akan digunakan untuk menghasilkan hubungan dalam bentuk numerik dan untuk melihat bagaimana dua regresi
sederhana atau lebih regresi berganda variabel —variabel saling
berhubungan satu sama lain. Salah satu langkah untuk menyelesaikan analisis regresi adalah mengetahui pasti variabel-variabel yang berhubungan dengan
masalah yang ditinjau dan mengetahui dengan pasti variabel yang dianggap sebagai variabel - variabel bebas atau variabel -variabel tidak bebas. Untuk
mengetahui dan menentukan variabel - variabel mana yang sesuai untuk membuat suatu persamaan regresi, melibatkan beberapa hal yaitu dana, waktu
Universitas Sumatera Utara
dan tenaga yang tidak sedikit, terutama apabila angka variabel yang hendak dipakai itu besar. Jadi suatu model dianggap terbaik apabila model tersebut
terdiri dari beberapa variabel bebas yang sangat berkaitan dengan variabel tidak bebas.
Variabel terikat yang dipilih adalah Jumlah pergerakan dalam sehari Variabel - variabel bebas yang dipilih dalam analisa ini adalah :
Jumlah keluarga orang Pendidikan jumlah keluarga yang bersekolah
Pendapatan rupiah Kepemilikan kendaraan mobil
Jumlah pergerakan dalam sehari Jumlah keluarga yang bekerja orang
Kepemilikan sepeda motor
Jadi persamaan linear yang dipakai adalah:
Y = a + b1 X1 + b2 X2 …….. + bn Xn
Dimana:
“Y” = variabel terikat jumlah produksi perjalanan, terdiri dari: a = konstanta angka yang akan dicari
b1,b2….bn = koefisien regresi angka yang akan dicari
“ X1, X2 … Xn ― = variabel bebas
Universitas Sumatera Utara
faktor-faktor berpengaruh Tamin, O.Z. 1997 Tata cara pembuatan suatu model analisis regresi adalah dengan cara sebagai berikut:
1. Perhatikan hubungan antara variabel tidak bebas dengan setiap variabel bebas. Cara yang paling mudah untuk mengetahuinya adalah dengan memplotkan
variable - variabel tersebut dengan mempergunakan komputer. Hubungan yang tidak linear akan diubah menjadi linear. Pengujian yang biasa dilakukan
adalah dengan mengubahnya ke dalam bentuk persamaan Y = a + bX. 2. Membuat Matriks Korelasi Koefisien korelasi dapat bernilai positif atau
negatif. Nilai positif menujukkan hubungan yang positif, yaitu kemiringan garis regresi adalah positif, sementara bernilai negatif menunjukkan
hubungan yang negatif, yaitu kemiringan garis regresi yang negatif. Memeriksa melalui matriks korelasi, apabila ada variabel bebas berhubungan
erat dengan variabel bebas lainnya. Misalnya variabel pendapatan keluarga mempunyai hubungan yang kuat dengan variabel kepemilikan kendaraan.
Oleh karena hal tersebut maka hanya satu variabel saja dan kedua variabel tersebut yang dipilih dalam membentuk suatu persamaan regresi.
3. Analisis setiap kombinasi variabel tidak bebas terhadap variabel bebas, Kemudian pilih salah satu kombinasi yang terbaik dari nilai koefisien
determinan R
2
. 4. Hitung parameter dari persamaan regresi yang dibentuk dari beberapa variabel
bebas dan analisis setiap : a. Nilai R
2
Universitas Sumatera Utara
b. Tanda +- bagi setiap variabel c. Hubungan yang kuat untuk bagi setiap variabel nilai korelasi
d. Uji-t e. Uji-F
Langkah yang berikutnya adalah memilih persamaan yang terbaik dan sesuai dengan syarat yang telah disebutkan di atas dan juga dapat digunakan
untuk membuat suatu peramalan bangkitan perjalanan 2. Analisis kategori
Metode analisis kategori dikembangkan pertama sekali pada The Puget Sound Transportation Study pada tahun 1964. Metode analisis kategori
ini didasarkan pada adanya keterkaitan antara terjadinya pergerakan dengan atribut rumah tangga. Asumsi dasarnya adalah tingkat bangkitan pergerakan
dapat dikatakan stabil dalam waktu untuk setiap stratifikasi rumah tangga tertentu Tamin, 1997. Analisis kategori merupakan metode yang digunakan
untuk mengidentifikasikan hubungan antar berbagai variabel yang berpengaruh terhadap aspek penentuan tujuan destination. Konsep dasarnya
sederhana, dan variabel yang umum digunakan dalam analisis kategori adalah:
1. Ukuran rumah tangga jumlah orang 2. Kepemilikan kendaraan
3. Pendapatan rumah tangga
Universitas Sumatera Utara
Kategori pada umumnya ditetapkan menjadi tiga dan kemudian rata- rata tingkat bangkitan pergerakan dari data empiris dibebankan untuk setiap
kategori. Kategori ini kemudian digunakan untuk menentukan sifat ketergantungan antar variabel. Persamaan analisis kategori yang digunakan
untuk bangkitan pergerakan dengan tujuan ‗p‘ yang dilakukan oleh orang berjenis ‘n‘ di zona ‗i‘ adalah berikut ini Tamin 1997:
Q
pi
= �
��
�
�
�
� ��� �� �=1
Dimana: Q
pi
= perkiraan jumlah perjalanan yang diproduksi oleh zona pemukiman i yang tengah kita teliti per hari pada tahun rencana.
�
��
= rata-rata tingkat perjalanan per rumah tangga yang ada dalam kelaskategori ci
�
�
� = perkiraan jumlah rumah tangga yang ada dalam kelaskategori ci yang berlokasi di zona pemukiman i yang tengah kita teliti pada
tahun rencana. Miro, 2004
Universitas Sumatera Utara
BAB III
METODE PENELITIAN
III.1 Pengertian Metode Penelitian
Metode penelitian dapat dipahami sebagai tata cara bagaimana suatu penelitian dilaksanakan. Sementara itu, mendefinisikan metode penelitian adalah
cara ilmiah untuk mendapatkan data dengan tujuan dan kegunaan tertentu. Selanjutnya dalam pengertian yang luas, menjelaskan bahwa metode penelitian
adalah cara-cara ilmiah untuk mendapatkan data yang valid, dengan tujuan dapat ditemukan, dikembangkan dan dibuktikan, suatu pengetahuan tertentu sehingga pada
gilirannya dapat digunakan untuk memahami, memecahkan, dan mengantisipasi masalah. Dalam pengertian yang lain mendefinisikan metode penelitian sebagai
rangkaian cara atau kegiatan pelaksanaan penelitian yang didasari oleh asumsi- asumsi dasar, pandangan-pandangan filosofis dan idiologis, pertanyaan dan isu-isu
yang dihadapi.
III.2. Tahap-Tahap Proses Penelitian
1. Mengidentifikasi Masalah Yang dimaksud dengan mengidentifikasi masalah ialah peneliti
melakukan tahap pertama dalam melakukan penelitian, yaitu merumuskan masalah yang akan diteliti. Tahap ini merupakan tahap yang paling penting
dalam penelitian, karena semua jalannya penelitian akan dituntun oleh perumusan masalah. Tanpa perumusan masalah yang jelas, maka peneliti
akan kehilangan arah dalam melakukan penelitian..
Universitas Sumatera Utara
2. Studi Literature Pada tahapan ini peneliti melakukan apa yang disebut dengan kajian
pustaka, yaitu mempelajari buku-buku referensi dan hasil penelitian sejenis sebelumnya yang pernah dilakukan oleh orang lain. Tujuannya ialah untuk
mendapatkan landasan teori mengenai masalah yang akan diteliti. Teori merupakan pijakan bagi peneliti untuk memahami persoalan yang diteliti
dengan benar dan sesuai dengan kerangka berpikir ilmiah. 3. Menyusun Desain Penelitian
Apa yang dimaksud dengan menyusun desain penelitian? Desain penelitian khususnya dalam penelitian yang menggunakan pendekatan
kuantitatif merupakan alat dalam penelitian dimana seorang peneliti tergantung dalam menentukan berhasil atau tidaknya suatu penelitian yang
sedang dilakukan. Desain penelitian bagaikan alat penuntun bagi peneliti dalam melakukan proses penentuan instrumen pengambilan data, penentuan
sample, koleksi data dan analisanya. Tanpa desain yang baik maka penelitian yang dilakukan akan tidak mempunyai validitas yang tinggi.
4. Pelaksanaan Pengumpulan Data Untuk memperoleh data yang diperlukan dalam penelitian ini maka
dilakukan survey terhadap keluarga yang tinggal di lokasi penelitian. yaitu dengan metode kuesioner yang dilakukan ke masing-masing responden yang
dipilih secara acak. Salah satu cara yang populer dalam Ilmu Statistik untuk memperoleh sampel yang representatif adalah dengan cara simple random.
Cara ini tidak memilih-milih subjek untuk dijadikan sampel. Jadi tiap-tiap
Universitas Sumatera Utara
subjek dalam populasi diberi kesempatan yang sama untuk menjadi anggota sampel
5. Pengolahan Data Pengolahan data dilakukan dengan menggunakan Software SPSS
Statistical Product and Service Solution dan Microsoft Excel hasilnya adalah model regresi linear,dan model regresi linear berganda. Analisis
Kategori 6. Analisa Data
Analisa dari model regresi yang diperoleh, harus diuji dengan beberapa pengujian yaitu:
Koefisien korelasi Koefisien determinasi R
2
Uji-F Uji-t
Uji Validasi Uji Linearitas
Sensitivitas Model
Universitas Sumatera Utara
i
Gambar III.1 Bagan Alir Penelitian
MULAI Perumusan Masalah
Studi Literatur Pengumpulan Data
Data Primer:
Jumlah keluarga orang
Pendidikan jumlah keluarga yang bersekolah
Pendapatan rupiah
Kepemilikan kendaraan sepeda motor
Kepemilikan kendaraan mobil
Jumlah pergerakan dalam sehari
Jumlah keluarga yang bekerja orang
Data Sekunder:
Jumlah populasi penduduk kawasan perumahan menteng indah Medan Denai
Peta kecamatan Medan Denai
Peta jaringan jalan di kecamatan Medan Denai
Pengolahan Data:
Menentukan model analisa regresi linear dan berganda dengan menggunakan program. SPSS
Menentukan jumlah pergerakan dengan Microsoft Excel analisa kategori
Menentukan nilai koefisien determinasi serta nilai konstanta dan koefisien regresi
setiap tahap untuk menentukan model terbaik
Analisa Data:
Koefisien korelasi
Uji- f
Uji- t
Koefisien Determinasi R
2
Uji Validasi
Uji Linearitas
Sensitivitas Model
Kesimpulan dan Saran
SELESAI
Universitas Sumatera Utara
III.3. Peralatan Penelitian
Peralatan yang digunakan dalam penelitian ini adalah berupa blanko kuesioer dan alat tulis. Blanko kuesioner berisi tentang pertanyaan dan data yang harus diisi
oleh responden. Untuk penulisan dan pengolahan data dilakukan dengan menggunakan software word dan excel serta program SPSS versi 16.0 aplikasi
statistik. SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis
statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana
sehingga mudah untuk dipahami cara pengoprasiannya. Beberapa aktivitas dapat dilakukan dengan mudah menggunakan pointing dan cliking mouse. SPSS banyak
digunakan dalam berbagai riset pemasaran,pengendalian dan perbaikan mutu quality
improvement, serta riset-riset sains.
Pada awalnya SPSS dibuat untuk keperluan pengolahan data statistik untuk ilmu-ilmu sosial, sehingga kepanjangan SPSS itu sendiri adalah Statistical package
for the Social Sciens. Sekarang kemampuan SPSS diperluas untuk melayani berbagai jenis pengguna user, seperti untuk proses produksi di pabrik, riset ilmu sains dan
lainnya. Dengan demikian, sekarang kepanjangan dari SPSS Statistical Product and Service Solutions. .
III.4. Metode Pengumpulan Data
Dalam penelitian ini diperoleh dua sumber data yaitu data primer dan data sekunder. Data primer yaitu :
Universitas Sumatera Utara
Jumlah keluarga orang Pendidikan jumlah keluarga yang bersekolah
Pendapatan rupiah Kepemilikan kendaraan sepeda motor
Kepemilikan kendaraan mobil Jumlah pergerakan dalam sehari
Jumlah keluarga yang bekerja orang Data sekunder
Jumlah populasi penduduk kawasan perumahan menteng indah Medan Denai
Peta kecamatan Medan Denai Peta jaringan jalan di kecamatan Medan Denai
Untuk memperoleh data primer , maka harus ada pembuatan kuesioner
III.4.1 Pembuatan Kuesioner
Kuesioner yang dibuat adalah kuesioner yang diperuntukkan sebagai alat pengumpulan data, dan kuesioner ini terdiri dari dua bagian yaitu
karakteristik rumah tangga dan karakteritik perjalanan.
Karakteristik Rumah Tangga
Untuk karakteristik rumah tangga Data yang diperoleh adalah sebagai berikut:
Universitas Sumatera Utara
Jumlah keluarga orang Pendidikan jumlah keluarga yang bersekolah
Pendapatan rupiah Kepemilikan kendaraan mobil
Jumlah pergerakan dalam sehari Jumlah keluarga yang bekerja orang
Kepemilikan kendaraan sepeda motor
Karakteristik Perjalanan
Perjalanan yang dilakukan Perjalanan yang dilakukan oleh penghuni perumahan adalah
perjalanan yang berbasis rumah yaitu perjalanan yang berawal dan perumahan tersebut. Pada penelitian ini tujuan perjalanan yang
diperhitungkan adalah perjalanan rutin dilakukan, seperti perjalanan ke tempat kerja, perjalanan ke sekolah dan lain- lain.
Moda yang dipakai Moda yang dipakai dalam melakukan perjalanan juga menjadi
faktor yang dibahas dalam penelitian ini. Perjalanan dilakukan dengan kenderaan pribadi atau dengan kendaraan umum merupakan
karakteristik yang cukup penting mengingat pembebanannya yang berbeda pada jaringan jalan yang ada.
Waktu Dalam Hal ini waktu yang dimaksud adalah waktu untuk
memulai dan mengakhiri.
Universitas Sumatera Utara
III.5. Penentuan Jumlah Sampel Rumus Dixon dan B. Leach
N =
�� �
2
n = jumlah sample. Z = Confidence level tingkat kepercayaan
Untuk itu dianggap bahwa confidence level Z adalah 95 Kita ketahui bahwa x ≡ Nor �,
�
2
�
Pr � − � � � + � =0,95 yang sama dengan Pr � � + � =0,025
Dari tabel Normal didapat; Pr
1,96 = 0,025
Maka nilai interval keyakinan untuk 95 adalah 1,96 V = Vareabilitas yang dapat diperoleh dengan rumus
V = �100 − �
� = persentase karakteristik sample yang dianggap benar.
C = Confidence limit
Universitas Sumatera Utara
dan Confidence limit C 10 ,sedangkan persentase karakteristik � yang
melakukan perjalanan adalah 50, maka jumlah sample yang dapat dihitung sebagai berikut :
V = �100 − �
V= 50100 − 50
V= 50
n =
� �
2
n =
1,96 �50
10 2
n = 96,04 = 96 Dengan jumlah kepala keluarga N = 700, Maka jumlah sampel yang akan diambil
setelah koreksi adalah:
n‘=
1+
�
n‘=
96 1+
96 700
= 84,42 = 85 sampel
III.6. Pelaksanaan Pengumpulan Data
Untuk memperoleh data yang diperlukan dalam penelitian ini maka dilakukan survey terhadap keluarga yang tinggal di lokasi penelitian. Survey yang dilakukan
dengan cara metode wawancara home interview.
Universitas Sumatera Utara
Sampel adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki oleh populasi tersebut. Sedangkan sampling adalah suatu proses memilih sebagian dari
unsur populasi yang jumlahnya mencukupi secara statistik sehingga dengan mempelajari sampel serta memahami karakteristik
– karakteristiknya ciri - cirinya akan diketahui informasi tentang keadaan populasi.
Teknik sampling adalah suatu cara untuk menentukan banyaknya sampel dan pemilihan calon anggota sampel, sehingga setiap sampel yang terpilih dalam
penelitian dapat mewakili populasinya representatif baik dari aspek jumlah maupun dari aspek karakteristik yang dimiliki populasi.
Teknik sampling dapat dikelompokkan menjadi dua, yaitu:
1 Probability sampling, meliputi:
Acak sederhana simple random, acak bertingkat proporsional proportionate stratified random,
acak bertingkat tidak proporsional disproportionate stratified random, dan
clusterarea sampling;
2 Nonprobability sampling, meliputi: sampling sistematis, sampling kuota,
sampling incidental, purposive sampling, sampling jenuh, dansnowball sampling.
Salah satu cara yang sering digunakan dalam Ilmu Statistik untuk memperoleh sampel yang representatif adalah dengan cara simple random. Tiap unit
rumah diberi nomor. Kemudian sampel yang diinginkan ditarik secara random, baik dengan random numbers ataupun dengan undian biasa. Cara ini tidak memilih-milih
Universitas Sumatera Utara
subjek untuk dijadikan sampel. Jadi tiap-tiap subjek dalam populasi diberi kesempatan yang sama untuk menjadi anggota sampel.
III.7. Analisis Regresi Linear Sederhana
Regresi adalah pengukur hubungan dua variabel atau lebih yang dinyatakan dengan bentuk hubungan atau fungsi. Untuk menentukan bentuk hubungan regresi
diperlukan pemisahan yang tegas antara variabel bebas yang sering diberi simbol X dan variabel tak bebas dengan simbul Y. Pada regresi harus ada variabel yang
ditentukan dan variabel yang menentukan atau dengan kata lain adanya ketergantungan variabel yang satu dengan variabel yang lainnya dan sebaliknya.
Kedua variabel biasanya bersifat kausal atau mempunyai hubungan sebab akibat yaitu saling berpengaruh. Sehingga dengan demikian, regresi merupakan bentuk
fungsi tertentu antara variabel tak bebas Y dengan variabel bebas X atau dapat dinyatakan bahwa regresi adalah sebagai suatu fungsi Y = fX. Bentuk regresi
tergantung pada fungsi yang menunjangnya atau tergantung pada persamaannya. Analisis regresi linear adalah merupakan metode statistik yang digunakan
untuk menganalisis hubungan antara variabel –variabel yang berbentuk kuantitatif.
Disamping membahas hubungan antara dua atau Iebih variabel variabel bebas dan variabel tidak bebas, analisis regresi juga digunakan untuk membuat perkiraan nilai
suatu variabel dengan menggunakan satu atau beberapa variabel lain yang berhubungan dengan variabel tersebut.
Hubungan antara variabel tidak bebas dengan variabel bebas ini dapat dirumuskan ke dalam bentuk persamaan matematik:
Y = βo + β1.x …………………..3.0
Universitas Sumatera Utara
Dimana: y = variabel tidak bebas variabel terikat
β0 = nilai intersep titik potong kurva terhadap sumbu y β1 = kemiringan slope kurva linear
x = variabel bebas
III.7.1 Regresi Linier Sederhana
Telah dijelaskan di muka bahwa regresi adalah membicarakan bentuk hubungan atau fungsi antara dua variabel atau lebih. Perlu ditekankan bahwa
dalam bentuk hubungan tersebut terdapat sebuah variabel tak bebas Y, dengan sekurang-kurangnya sebuah variabel bebas X. Untuk mendapatkan bentuk
hubungan yang sesuai antara variabel bebas X dengan variabel tak bebas Y maka kedua variabel tersebut harus dinyatakan dalam nilai yang terukur atau
kuantitatif sekurang-kurangnya dengan skala interval. Dari variabel-variabel yang akan dicari bentuk hubungannya terlebih
dahulu hendaknya dijelaskan mana yang sebagai variabel bebas X dan mana yang sebagai variabel tak bebas Y. Dalam hal-hal tertentu, penentuan variabel
bebas X dan variabel tak bebas Y sangat mudah, tetapi kadang-kadang hal tersebut sangat sulit ditelusuri antara yang mana variabel bebas X maupun
yang mana variabel tak bebas Y. Apabila hubungan antara dua variabel atau lebih bersifat kausal atau
hubungan sebab-akibat, maka variabel yang sebagai sebab merupakan variabel
Universitas Sumatera Utara
bebas atau variabel X dan akibat yang ditimbulkannya menjadi variabel tak bebas atau variabel Y. Setelah jelas mana variabel X dan variabel Y, maka
selanjutnya perlu menentukan pola hubungan atau bentuk hubungan yang dinyatakan dalam bentuk persamaan matematik yang menyatakan hubungan
fungsionalnya. Sehingga segala analisis statistika yang berkaitan dengan hal tersebut dinamakan dengan analisis regresi.
Apakah beda antara analisis regresi dengan analisis-analisis yang lain ? Sebagai contoh apa perbedaan antara analisis regresi dengan analisis
keragaman atau analisis varians, perbedaan tersebut terletak pada yaitu: dalam analisis keragaman tidak mencari bentuk hubungan antara variabel-variabel
seperti pada analisis regresi, melainkan mencari perbedaan pengaruh perlakuan atau objek, yaitu perbedaan antara variabel bebas X atau variabel yang
dipelajari; dengan mengukur respon dari perlakuan atau variabel X yang dinyatakan dengan variabel tak bebas Y yang sering disebut hasil atau akibat
perlakuan. Tujuan utama dari analisis regresi adalah untuk memberikan dasar-
dasar peramalan atau pendugaan dalam analisis peragam atau analisis kovarian. Analisis regresi sebagai alat untuk melakukan peramalan atau prediksi atau
estimasi atau pendugaan yang sangat berguna bagi para pembuat keputusan. Biasanya variabel tak bebas Y adalah variabel yang diramalkan dan
variabel bebas X yang telah ditetapkan sebagai peramal yang disebut prediktor. Untuk membuat ramalan antara variabel X dengan variabel Y, maka variabel X
dan variabel Y tersebut harus mempunyai hubungan yang kuat. Kuat tidaknya
Universitas Sumatera Utara
hubungan antara variabel bebas X dan variabel tak bebas Y didasarkan pada analisis korelasi. Jadi antara analisis korelasi dan analisis regresi mempunyai
kaitan yang sangat erat akan dibicarakan di belakang.
Koefisien Korelasi
Koefisien korelasi adalah merupakan alat statistik yang dapat digunakan untuk mengetahui derajat hubungan linear antara suatu variabel
dengan variabel lain. Pembicaraan mengenai keeratan hubungan atau korelasi yang diukur dengan tingkat atau derajat keeratan hubungan.
Tingkat atau derajat keeratan hubungan dapat diukur dengan memakai,
koefisien korelasi dengan simbul r untuk bubungan linier sederhana dan indeks korelasi dengan simbul R untuk hubungan bukan linier sederhana.
Koefisien korelasi r dipakai hanya untuk menyatakan keeratan hubungan yang bersifat linier sederhana, sedangkan indeks korelasi R untuk
menyatakan keeratan hubungan dari bentuk-bentuk linier berganda dan
bentuk non linier. Indeks korelasi R sering disebut juga koefisien korelasi berganda. Selain koefisien korelasi sederhana r, dan indeks korelasi R,
terdapat juga modifikasi atau fraksi dari R, yang disebut dengan koefisien
korelasi parsiil, korelasi rank, korelasi serial, dan korelasi biserial, korelasi kotingensi, dan korelasi kanonikal.
Apabila r dan R, jika dikuadratkan akan memberikan suatu nilai tertentu yaitu r
2
atau R
2
yang kadang-kadang nilai r
2
atau R
2
keduanya
diberi simbul yang sama yaitu R
2
atau D. Kedua nilai D atau R
2
disebut koefisien determinasi atau koefisien penentu atau indeks penentu.
Universitas Sumatera Utara
Selanjutnya, mengenai korelasi dan modifikasinya akan dibicarakan
tersendiri setelah pembicaraan regresi.
Perlu ditekankan lebih luas bahwa hubungan dapat dibuat regresinya, demikian pula, tidak semua variabel atau gejala-gejala alam
dapat dicari korelasinya. Oleh karena itu, agar lebih berhati-hati dalam menggunakan alat statistika ini di dalam penarikan kesimpulan, lebih-lebih
membuat suatu keputusan yang lebih jauh. Akan tetapi, yang jelas bahwa kedua alat ukur tersebut di atas dapat memberikan sumbangan atau
pandangan yang lebih jauh terhadap masalah yang dihadapi, karena terutama analisis regresi mempunyai daya ramal atau daya taksir yang
menyakinkan apabila diuji dengan taraf nyata yang peka atau jitu. Dan inilah yang merupakan tujuan pembicaraan yang pokok pada analisis
regresi dan korelasi selanjutnya analisis digunakan dalam hubungannya dengan analisis regresi untuk mengukur ketepatan garis regresi dalam
menjelaskan explaining variasi nilai variabel tidak bebas. Koefisien korelasi disimbolkan denga
n ―r‖. Koefisien korelasi r memiliki nilai
antara -1 dan + 1 - 1≤ r ≤1.
Jika r bernilai positif maka variable - variabel berkorelasi positif, semakin dekat nilai r ke +1 maka semakin kuat korelasinya,
demikian pula sebaliknya.
Jika r bernilai negative maka variable - variabel berkorelasi negatif. Semakin dekat nilai r ke -1 maka semakin kuat
korelasinya, demikian pula sebaliknya.
Universitas Sumatera Utara
Jika r bernilai -1 dan +1 maka variabel menujukkan korelasi
positif atau negatif sempurna.
III.7.2 Regresi Linear berganda
Analisis regresi linier berganda didefinisikan adalah analisis regresi yang variabel tak bebas Y ditentukan oleh sekurang-kurangnya dua variabel
bebas X dan setiap variabel X maupun variabel Y hanya berpangkat satu linier. Persamaan regresi yang telah dibahas sebelumnya hanya memfokuskan
pada model yang menggunakan satu variabel bebas saja. Studi bangkitan perjalanan pada umumnya mempunyai dua atau lebih variabel tidak bebas
dengan bentuk sebagai berikut: Y = a + b
1
X
1
+ b
2
X
2
+ b
3
X
3
……….b
m
X
m
dimana: X
1
= variabel bebas 1 X
2
= variabel bebas 2 X
3
= variabel bebas 3 X
m
= variabel bebas m a = nilai y pada perpotongan antara garis linear dengan sumbu-y
b
1
= kemiringan slope yang berhubungan dengan Variabel X
1
b
2
= slope yang berhubungan dengan X
2
Koefisien Determinan R
2
Dan Korelasi Berganda
Pada analisis regresi, untuk melihat derajat hubungan antara variabel tidak bebas dengan variabel bebas dengan melihat nilai dari
Universitas Sumatera Utara
koefisien determinan R
2
persamaan regresi. Jadi dalam hubungan dua
variabel, regresi Y terhadap X
1
dan X
2
, ingin diketahui berapa besarnya
persentase sumbangan X
1
dan X
2
terhadap variasi naik turunnya Y secara
bersama-sama. Besarnya persentase sumbangan ini disebut Koefisien determinan berganda. Besarnya koefisien determinasi antara 0-1, semakin
mendekati 0 nol besarnya nilai koefisien determinasi suatu persamaan regresi, maka semakin kecil pula pengaruh semua variabel bebas terhadap
variabel tidak bebas, sehingga garis regresi tidak dapat dipergunakan untuk
peramalan bangkitan perjalanan Y. Sebaliknya semakin besar nilai
koefisien determinasi ≤ 1 maka semakin besar pula pengaruh semua variabel bebas terhadap variabel tidak bebas, sehingga semakin tepat garis
regresi dibuat sebagai peramalan bangkitan perjalanan Y.
Pengaruh semua varaibel bebas secara bersama-sama terhadap nilai variabel tidak bebas dapat diketahui dengan melakukan pengujian terhadap
variasi nilai variabel yang terdapat dalam persamaan regresi. Dalam analisis studi ini, dimana antara vaniabel bebas yang mempunyai koefisien
determinasi yang tinggi ≤ 1 akan dipilih untuk menjadi suatu persamaan bangkitan perjalanan.
III.8. Analisis kategori
Metode analisis kategori dikembangkan pertama sekali pada The Puget Sound Transportation Study pada tahun 1964. Metode analisis kategori ini
Universitas Sumatera Utara
didasarkan pada adanya keterkaitan antara terjadinya pergerakan dengan atribut rumah tangga. Asumsi dasarnya adalah tingkat bangkitan pergerakan dapat dikatakan
stabil dalam waktu untuk setiap stratifikasi rumah tangga tertentu Tamin, 1997. Analisis kategori merupakan metode yang digunakan untuk mengidentifikasikan
hubungan antar berbagai variabel yang berpengaruh terhadap aspek penentuan tujuan destination. Konsep dasarnya sederhana, dan variabel yang umum digunakan dalam
analisis kategori adalah: 1. Ukuran rumah tangga jumlah orang
2. Kepemilikan kendaraan 3. Pendapatan rumah tangga
Kategori ditetapkan menjadi tiga atau lebih dan kemudian rata-rata tingkat bangkitan pergerakan dari data empiris dibebankan untuk setiap kategori. Kategori ini
kemudian digunakan untuk menentukan sifat ketergantungan antar variabel. Persamaan analisis kategori yang digunakan untuk bangkitan pergerakan dengan
tujuan ‗p‘ yang dilakukan oleh orang berjenis ‘n‘ di zona ‗i‘ adalah berikut ini
Tamin 1997: Q
pi
= �
��
�
�
�
� ��� �� �=1
Dimana: Q
pi
= perkiraan jumlah perjalanan yang diproduksi oleh zona pemukiman i yang tengah kita teliti per hari pada tahun rencana.
Universitas Sumatera Utara
�
��
= rata-rata tingkat perjalanan per rumah tangga yang ada dalam kelaskategori ci
�
�
� = perkiraan jumlah rumah tangga yang ada dalam kelaskategori ci yang berlokasi di zona pemukiman i yang tengah kita teliti pada tahun
rencana. Miro, 2004 Sebagai pendekatan analisis, metode ini harus melalui 4 tahapan sebagai berikut
Black, 1981: 2. Tahap pertama
Menetapkan beberapa variabel utama dimana variabel-variabel ini merupakan penggambaran karakteristik-karakteristik individu rumah tangga
yang ada din zona pemukiman yang kita teliti. Pada studi-studi yang telah dilakukan seperti di Inggris misalnya, variabel-variabel berikut diasumsikan
dapat dan telah terbukti menimbulkan serta mempengaruhi produksi bangkitan perjalanan dari zona pemukiman penduduk:
Variabel ukuran rumah tangga, merupakan jumlah orang yang mendiami rumah tangga seperti, 1, 2, 3, 4 orang dan seterusnya.
Variabel jumlah kendaraan yang dimiliki oleh rumah tangga, merupakan jumlah kendaraan biasanya roda 4 yang dipunyai oleh
suatu rumah tangga misalnya 0, 1, 2 kendaraan dan seterusnya. Miro, 2004
Universitas Sumatera Utara
Variabel tingkat pendapatan rumah tangga per satuan waktubulan, merupakan penghasilan yang diterima oleh kepala rumah tangga dari
hasil pekerjaannya seperti misalnya Rp. 500.000,- per bulan Variabel jumlah pekerja yang ada di dalam suatu rumah tangga,
merupakan jumlah orang yang sudah bekerja di rumah tangga itu. Misalnya 1 orang yang bekerja, 2 orang yang bekerja dan seterusnya.
5. Tahap Kedua Mengalokasikan setiap rumah tangga yang telah kita survei secara
sampel melalui wawancara rumah tangga daftar kuesioner ke dalam setiap kelas sedemikian rupa sehingga tiap kelas memuat beberapa rumah tangga
yang betul-betul sama tingkat karakteristiknya. Dari tahap kedua ini, biasanya kita sudah berhasil mendapat angka jumlah rumah tangga yang pasti dalam
satu kelas yang sama dan jumlah perjalanan yang dibuat oleh seluruh rumah tangga yang ada pada kelas tersebut.
6. Tahap Ketiga Menentukan rata-rata tingkat perjalanan per rumah tangga pada
masing-masing kelas yang sudah kita tetapkan di kedua dengan cara membagi jumlah perjalanan pada kelas yang bersangkutan dengan jumlah rumah tangga
yang terdapat pada kelas tersebut. 7. Tahap Keeempat
Menentukan jumlah perjalanan masing-masing kelas dengan cara mengalikan jumlah perjalanan rata-rata per rumah tangga pada kelas yang
Universitas Sumatera Utara
bersangkutan dengan jumlah rumah tangga hasil perkiraan dan mentotalkannya untuk seluruh kelaskategori, sehingga didapatkan hasil
perkiraan jumlah perjalanan yang diproduksi oleh zona pemukiman yang kita teliti itu per hari pada tahun rencana. Miro, 2004
Universitas Sumatera Utara
BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN
IV.1 Gambaran Kecamatan Medan Denai IV.1.1 Lokasi Penelitian
