Model Summary
b
.767
a
.588 .576
.926 .588
48.517 2
68 .000
1.954 Model
1 R
R Square Adjusted
R Square Std. Error of
the Estimate R Square
Change F Change
df1 df2
Sig. F Change Change Statistics
Durbin- W atson
Predictors: Constant, Jumlah Keluarga, Kepemilikan Kendaraan a.
Dependent Variable: Total Trip per Hari b.
ANOV A
b
83.193 2
41.597 48.517
.000
a
58.300 68
.857 141.493
70 Regres sion
Residual Total
Model 1
Sum of Squares
df Mean S quare
F Sig.
Predic tors: Constant, Jumlah K eluarga, Kepemilikan Kendaraan a.
Dependent Variable: Total Trip per Hari b.
Coefficients
a
-1.813 .592
-3.061 .003
2.156 .375
.455 5.748
.000 .555
.572 .447
.966 1.036
.757 .111
.538 6.793
.000 .623
.636 .529
.966 1.036
Constant Kepemilikan Kendaraan
Jumlah Keluarga Model
1 B
Std. Error Unstandardized
Coefficients Beta
Standardized Coefficients
t Sig.
Zero-order Partial
Part Correlations
Tolerance VIF
Collinearity Statistics
Dependent Variable: Total Trip per Hari a.
Sumber : Hasil Analisis SPSS
5.3 Model Persamaan Regresi Yang Sesuai Secara Statistik
Setelah melalui tahap-tahap penyeleksian variabel-variabel bebas yang dapat dipilih dalam pembentukan suatu model persamaan bangkitan perjalanan trip
generation yaitu dengan melihat nilai koefisien korelasi r ≥ 0,5 , maka
diperolehlah dua veriabel bebas yang dianggap mempunyai pengaruh yang besar terhadap total trip yang terjadi yaitu :
Variabel jumlah anggota keluarga X
1
dimana r = 0,623
Variabel jumlah kepemilikan kendaraan X
2
dimana r = 0,555
Universitas Sumatera Utara
Setelah diperoleh dua variabel bebas yang dianggap memiliki pengaruh yang besar terhadap total trip yang terjadi, maka dilakukan uji antar variabel
melalui penggabungan antara variabel tidak bebas Y dengan 1 satu varibel
bebas, 2 dua variabel bebas agar dapat ditemukan satu persamaan yang paling tepat dan memiliki nilai pendekatan yang paling layak untuk dapat mewakili
keadaan yang sebenarnya. Uji antar variabel yang dilakukan menghasilkan 3 tiga persamaan.
Tabel 5.8 menunjukkan kombinasi antara variabel tidak bebas dengan variabel bebas.
Tabel 5.9 Kombinasi variabel bebas dengan variabel tidak bebas
Jumlah Variabel
Model persamaan R
2
Uji-F Uji-T
SEE
X
1
X
2
X
1
dan X
2
Y=0,002+X
1
Y=1,027+2,629 X
2
Y=-1,813 + 0,757
X
1
+2,156
X
2
0,424
0,308
0,588 50,870
30,759
48,517 0,026
7,132 1,903
5,546 3,3061
6,793 5,748
0,1325
1,191
0,926
Sumber : Hasil Analisis
Universitas Sumatera Utara
Keterangan :
Y = total trips pergerakan
X
1
= jumlah person anggota keluarga X
2
= kepemilikan kendaraan F
= nilai banding F T
= nilai banding T R
2
= koefisien determinan SEE
= standard kesalahan estiminasi
Dari ketiga model persamaan diatas dapat dipilih persamaan yang paling baik untuk kawasan pemukiman Pusat Kota Langsa dengan didasarkan atas hasil
pengujian statistik yaitu besarnya nilai koefisien determinan R
2
, karena semakin
besar nilai R
2
maka semakin tepat persamaan tersebut digunakan sebagai model persamaan bangkitan perjalanan dan dengan memperhatikan nilai hasil uji-F
statistik dan t-statistik. Sehingga model persamaan yang paling baik adalah :
Y=-1,813 + 0,757
X
1
+2,156
X
2
Besarnya bangkitan perjalanan yang terjadi dipengaruhi oleh besarnya jumlah anggota keluarga X
1
dan jumlah kepemilikan kendaraan X
2
dengan nilai
R
2
sebesar 0,588, nilai F-hitung sebesar 48,517 dan nilai T-hitung sebesar 6,793 dan 5,748, sedangkan nilai F-tabel sebesar 3,139 dan nilai T-tabel dengan tingkat
kepercayaan 95 adalah sebesar 1,669. Dari model persamaan ini ternyata variabel kepemilikan kendaraan memiliki
pengaruh hamper tiga kali lebih besar dari variabel jumlah anggota keluarga.
Universitas Sumatera Utara
BAB VI KESIMPULAN DAN SARAN
