54
didapat dengan menggunakan metode regression analysis dari program SPSS 12.
Berikut disajikan data-data dari variabel jumlah penduduk dan PDRB dalam tabel 4.19 di bawah ini.
Tabel : 4.19 Data Jumlah Penduduk dan PDRB
Tahun Jumlah
PDRB rupiah Penduduk jiwa
2001 7361 216264
2002 7392 248662
2003 7792 265230
2004 7829 295620
2005 7832 325896
Sumber : Data BPS Kota Pekalongan
Tabel : 4.20 Nilai Korelasi Antara Jumlah Penduduk dengan PDRB
Regression Statistics Multiple R
0,857 R Square
0,735 Adjusted R Square
0,647 Standard Error
25129,318 Observations
5
Sumber : Hasil Analisis
Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara variabel jumlah penduduk dengan variabel PDRB adalah R = 0,735. Hal ini
menunjukkan bahwa jumlah penduduk mempunyai karakeristik yang hampir sama terhadap pertumbuhan PDRB.
4.2.7. Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap Kepemilikan Kendaraan
Pengaruh jumlah penduduk terhadap jumlah kendaraan dapat dilihat dari berapa besar nilai korelasi yang terjadi antara keduanya. Nilai
korelasi tersebut dapat dicari dengan menggunakan metode regression
55
analysis dari program SPSS 12. Berikut disajikan data-data jumlah
penduduk dan jumlah kendaraan dalam tabel 4.21 di bawah ini. Tabel : 4.21
Data Jumlah Penduduk dan Kepemilikan Kendaraan Tahun
Jumlah Kepemilikan
Kendaraan kendaraan Penduduk jiwa
2001 7361
702 2002 7392
723 2003 7792
745 2004 7829
805 2005 7832
836
Sumber : Data BPS Kota Pekalongan
Dari data-data di atas kemudian dicari berapa besar nilai korelasi antara keduanya dengan memakai metode regression analysis seperti terlihat
dalam tabel 4.22 di bawah ini. Tabel : 4.22
Nilai Korelasi Antara Jumlah Penduduk dengan Jumlah Kendaraan Regression Statistics
Multiple R 0,844
R Square 0,712
Adjusted R Square 0,616
Standard Error 34,967
Observations 5
Sumber : Hasil Analisis
Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara jumlah penduduk dengan jumlah kendaraan adalah R = 0,712. Hal ini
menunjukkan bahwa jumlah penduduk mempunyai karakteristik yang hampir sama terhadap pertumbuhan jumlah kendaraan.
56
4.2.8. Pengaruh PDRB Terhadap Kepemilikan Kendaraan
Besarnya pengaruh jumlah PDRB terhadap jumlah kendaraan dapat dilihat dari berapa besar nilai korelasi yang terjadi antara keduanya.
Nilai korelasi tersebut dapat dicari dengan menggunakan metode regression analysis
dari program SPSS 12. Berikut disajikan data-data jumlah PDRB dan jumlah kendaraan dalam tabel 4.23 di bawah ini.
Tabel : 4.23 Data PDRB dan Kepemilikan Kendaraan
Tahun PDRB
Kepemilikan Kendaraan kendaraan
rupiah 1995 216264
702 1996
248662 723
1997 265230
745 1998
295620 805
1999 325896
836
Sumber : Data BPS Kota Pekalongan
Dari data-data di atas kemudian dicari berapa besar nilai korelasi antara keduanya dengan memakai metode regression analysis seperti terlihat
dalam tabel 4.24 di bawah ini. Tabel : 4.24
Nilai Korelasi Antara PDRB dengan Jumlah Kendaraan Regression Statistics
Multiple R
0,983 R Square
0,966 Adjusted R Square
0,954 Standard Error
12,042 Observations
5
Sumber : Hasil Analisis
Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara jumlah PDRB dengan jumlah kendaraan adalah R = 0,966. Hal ini menunjukkan bahwa
57
jumlah PDRB mempunyai karakteristik yang hampir sama terhadap pertumbuhan jumlah kendaraan.
Besarnya nilai korelasi dari variabel-variabel di atas dapat disajikan secara ringkas dalam tabel 4.25 di bawah ini.
Tabel : 4.25 Nilai Korelasi Antara Berbagai Variabel Pada Ruas Jalan
HOS Cokroaminoto - Pelita IV
R LHR
Jumlah Penduduk
PDRB Jumlah
Kendaraan LHR 1 0,749
0,977 0,972
Jumlah Penduduk
0,749 1 0,735 0,570
PDRB 0,977 0,735 1
0,966 Jumlah
Kendaraan 0,972 0,570 0,966 1
Sumber : Hasil Analisis
Tabel : 4.26 Persamaan Regresi dari Berbagai Kombinasi Variabel
No Keterangan
Persamaan Regresi
R Square Angka
Pertumbuhan 1 X
1
= Jumlah Penduduk Y = LHRT
Y = -2182,798 + 0,563 X
1
0,749 3,338 2 X
1
= Jumlah PDRB Y = LHRT
Y = 1124,786 + 0,004X
1
0,977 5,106 3
X
1
= Jumlah Kendaraan Y = LHRT
Y = 20,072 + 2,758X
1
0,972 4,446 4 X
1
= Jumlah Penduduk X
2
= Jumlah PDRB Y = 843,815 + 0,045X
1
+ 0,003X
2
0,978 4,488
58
Y = LHRT 5 X
1
= Jumlah PDRB X
2
= Jumlah Kendaraan Y = LHRT
Y = 629,384 + 0,002X
1
+ 1,216X
2
0,983 3,689
6 X
1
= Jumlah Penduduk X
2
= Jumlah PDRB X
3
= Jumlah Kendaraan Y = LHRT
Y = 359,921 + 0,043X
1
+ 0,002X
2
+ 1,209X
3
0,984 4,772
Sumber : Hasil Analisis
Berdasarkan Tabel di atas maka dapat disimpulkan bahwa untuk mencari perkiraan LHRT memakai persamaan no.6 dengan alasan :
1. R Square yang dihasilkan 0,984 , nilai ini baik untuk menandakan adanya hubungan ketiga variabel tersebut dengan LHRT .
2. Angka Pertumbuhan yang dihasilkan bila menggunakan persamaan no.6 adalah 4,772 .Angka tersebut masih dalam batas – batas tingkat
pertumbuhan yang wajar. 3. Penggunaan ketiga variable tersebut dalam mencari LHRT dapat
menghasilkan persamaan yang lebih teliti.
4.2.9 Prediksi Jumlah LHR
