ANALISIS NILAI WAKTU PERJALANAN SESEORANG DI BANDAR LAMPUNG DENGAN PENDEKATAN REGRESI

ANALISIS NILAI WAKTU PERJALANAN SESEORANG

DI BANDAR LAMPUNG DENGAN PENDEKATAN REGRESI

(Studi Kasus Jalan Z.A. Pagar Alam)

Oleh :

GEMARA ADI PRATAMA

Skripsi

Sebagai Salah Satu Syarat untuk Mencapai Gelar

Sarjana Teknik

Pada

Jurusan Teknik Sipil

Fakultas Teknik Universitas Lampung

FAKULTAS TEKNIK

UNIVERSITAS LAMPUNG

BANDAR LAMPUNG

2014

ABSTRAK

ANALISIS NILAI WAKTU PERJALANAN SESEORANG DI BANDAR LAMPUNG DENGAN PENDEKATAN REGRESI

Oleh

GEMARA ADI PRATAMA

Nilai waktu perjalanan merupakan penempatan nilai uang pada penghematan waktu perjalanan, baik yang bersedia dikeluarkan seseorang (Willingness to Pay/WTP) maupun yang terjadi di lapangan (Ability to Pay/ATP). Tujuan penelitian ini adalah memperkirakan nilai waktu perjalanan pengendara mobil pribadi di Bandar Lampung. Diperlukan serangkaian penerapan metode statistik untuk mengolah data hasil survei dengan menggunakan software Microsoft Excel dan SPSS.

Variabel terikat adalah biaya per waktu perjalanan dan variabel bebasnya adalah waktu, biaya, dan jarak perjalanan, dan dari data sosio-ekonomi responden yaitu pendapatan, jenis kelamin, usia, dan status pekerjaan. Analisis regresi menghasilkan model yang memenuhi uji hipotesis yaitu persamaan Y = 382,5119 + 0,0281X2– 27,7249X3 + 41,5956X5 + 91,4980X6 + e. Variabel X2, X3, X5, dan X6 berturut-turut adalah biaya perjalanan, jarak tempuh, jenis kelamin, dan usia. Dapat disimpulkan faktor-faktor yang berpengaruh nyata terhadap besarnya nilai waktu perjalanan pada lokasi penelitian adalah keempat hal tersebut. Dengan mensubstitusikan nilai modus hasil survei ke dalam persamaan didapatkan nilai waktu perjalanan saat ini di jalan Z.A. Pagar Alam sebesar Rp. 36.538,740 / jam. Rekomendasi dari penelitian ini adalah penekanan jumlah mobil pribadi di ruas jalan tersebut dimulai dari pengemudi perempuan dan berusia di atas 20 tahun karena memiliki biaya per waktu paling tinggi.

DAFTAR ISI

DAFTAR ISI………......iv

DAFTAR TABEL....………...vii

DAFTAR GAMBAR………...viii

I. PENDAHULUAN 1.1.Latar Belakang...1

1.2.Pokok Permasalahan...3

1.3.Tujuan Penelitian...4

1.4.Batasan Masalah...4

1.5.Manfaat Penelitian...5

II. TINJAUAN PUSTAKA 2.1.Sebab Terjadinya Pergerakan...6

2.2 Waktu Terjadinya Pergerakan...7

2.3 Pola Perjalanan Orang dan Teori Lokasi... 9

2.4 Konsep Bangkitan Pergerakan...12

2.5 Nilai Waktu (Value of Time)...13

2.5.1 Beberapa Penelitian Terdahulu Tentang Nilai Waktu Perjalanan..16

2.5.2 Konsep Biaya Waktu Perjalanan...18

2.6 Analisis Statistika 2.6.1 Jenis Data...20

2.6.2 Dasar-dasar Statistik Deskriptif...22

2.6.2.2 Rataan atau Rata-rata (Mean)...23

2.6.2.3 Median dan Modus...23

2.6.2.4 Standar Deviasi...23

2.6.2.5 Skewness dan Kurtosis... 2.6.3 Analisis Statistik Inferial / Induktif...25

2.6.3.1 Korelasi...25

2.6.3.2 Regresi...26

III. METODOLOGI PENELITIAN 3.1 Tahapan Penelitian...28

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian... 3.3 Data...30

3.4 Kecukupan Sampel Data...31

3.5 Metode Pengumpulan Data...32

3.6 Pengolahan Data...33

IV. PENGUMPULAN DAN PRESENTASI DATA 4.1 Pengumpulan Data Survei...34

4.2 Kriteria Data...36

4.3 Presentasi Data...36

V. ANALISIS DAN HASIL 5.1.Analisis Statistik Deskriptif ... 44

5.2 Analisis Korelasi Variabel...45

5.3 Analisis Regresi Linier... 47

5.4 Analisis Hipotesis...51

5.4.1 Uji Fisher (F-test)...51

5.4.2 Pengujian t (t-test)...52

5.5 Hasil Regresi dan Uji Hipotesis...53 24

VI. SIMPULAN DAN SARAN

6.1.Simpulan ... 56 6.2.Saran...57

DAFTAR PUSTAKA

I. PENDAHULUAN

1.1 Latar Belakang

Bandar Lampung merupakan Ibukota Provinsi Lampung yang secara geografis menjadi gerbang utama pulau Sumatera, kurang lebih 165 km sebelah barat laut Jakarta, dan memiliki andil penting dalam jalur transportasi darat dan aktivitas distribusi logistik dari Jawa menuju Sumatera maupun sebaliknya. Sebagai pusat pendidikan dan kebudayaan serta perekonomian di provinsi Lampung, diperlukan sarana dan prasarana yang memadai untuk memenuhi kebutuhan transportasi. Jalan Lintas Sumatera yang melewati Bandar Lampung adalah Jalan Soekarno Hatta yang berfungsi sebagai lingkar luar kota, namun masih banyak ruas jalan yang rusak parah. Karena itu tidak jarang truk-truk yang masuk jalan protokol dalam kota dan memakan badan jalan, yang memperparah kemacetan akibat banyaknya kendaraan pribadi di Bandar Lampung sendiri. Angkutan umum yang ada di Bandar Lampung antara lain angkot dan Bus Rapid Transit (BRT).

Di kota dengan hampir sepuluh ribu jiwa penduduk ini sudah sering terjadi kemacetan, terutama di jalan-jalan seperti Jalan Z.A. Pagar Alam, Teuku Umar, Sultan Agung, Antasari, Radin Intan, dan Jalan Kartini. Oleh karena

itu waktu perjalanan seseorang menjadi terasa sangat berharga, baik pengguna angkutan pribadi maupun angkutan umum. Pertumbuhan kendaraan sangat besar, sementara itu tindakan pemerintah masih terfokus seputar pengadaan angkutan massal yaitu Trans Bandar Lampung (BRT) yang masih belum dirasakan benar manfaatnnya dan belum ada indikasi menuju pemangkasan jumlah kendaraan pribadi, di mana penggunaan kendaraan pribadi lebih menonjol dibandingkan dengan kendaraan umum. Hal ini disebabkan karena kendaraan pribadi biasanya memberikan tingkat pelayanan yang lebih baik dibandingkan dengan kendaraan umum, baik yang dioperasikan oleh pemerintah maupun operator swasta, termasuk yang ada di Bandar Lampung.

Jumlah kendaraan umum di Bandar Lampung sudah terlalu banyak. Tidak jarang kemacetan terjadi walaupun di luar jam sibuk karena tidak beresnya sistem angkutan umum. Kapasitas jalan menjadi seolah-olah sangat kurang untuk menampung seluruh kendaraan di ruas jalan. Bagaimanapun kemacetan yang terjadi, baik dalam waktu lama maupun sementara, pada jam sibuk atau bukan tetaplah menyebabkan biaya operasional kendaraan (BOK) dan waktu perjalanan bertambah, dimana nilai waktu perjalanan yang berlaku bagi masing-masing orang berbeda-beda.

Nilai waktu perjalanan adalah suatu faktor dalam penaksiran keuntungan bagi pengguna jalan. Nilai waktu perjalanan menjadi bagian penting dari keuntungan dalam pengkajian suatu proyek transportasi dalam hal pertimbangan ekonomis. Nilai tersebut adalah nilai moneter seseorang

dalam hal perjalanan. Sedangkan nilai waktu penumpang adalah komponen yang penting pada biaya transportasi atau operasi kendaraan yang dibutuhkan. Misalnya ketika mengevaluasi suatu investasi jalan baru. Pada kasus ini jika suatu jalan baru diharapkan menurunkan waktu perjalanan, maka bagian yang penting dari keuntungan ekonomis dari investasi jalan adalah penghematan waktu bagi penumpang. Nilai tersebut akan mempengaruhi biaya waktu perjalanan, yang dapat ditinjau dari hubungan antara pendapatan seseorang dengan waktu dan biaya perjalanannya.

Nilai waktu dalam penelitian ini merupakan besarnya biaya per waktu perjalanan bagi pengguna mobil pribadi. Mengingat kota Bandar Lampung merupakan Ibukota Provinsi Lampung yang harus bisa mengembangkan seluruh potensinya, dan karena itu Kota Bandar Lampung membutuhkan pembangunan infrastruktur jalan untuk kepentingan lalu lintas sehingga data nilai waktu perjalanan diharapkan dapat menjadi tolok ukur dalam pengembangan infrastruktur. Nilai waktu dan biaya waktu perjalanan dianggap sebagai salah satu faktor penting yang dapat dimanfaatkan untuk memperhitungkan pengeluaran pengguna sarana dan prasarana transportasi.

1.2 Pokok Permasalahan

Sampai saat ini belum ditemukan penelitian tentang penaksiran nilai waktu perjalanan untuk Kota Bandar Lampung, khususnya untuk kendaraan pribadi di jalan perkotaan non tol. Penaksiran nilai waktu perjalanan berguna untuk mengetahui berapa biaya perjalanan orang yang

menggunakan mobil pribadi di Bandar Lampung ditinjau dari variabel-variabel yang ditetapkan.

1.3 Tujuan Penelitian

Adapun tujuan yang ingin dicapai dalam penelitian ini adalah mendapatkan nilai waktu perjalanan untuk pengguna mobil pribadi dengan menggunakan regresi linier di Kota Bandar Lampung, khususnya di jalan Z.A. Pagar Alam.

1.4 Batasan Masalah

Adapun batasan masalah dari penelitian ini ialah:

a. Penelitian ini dibatasi pada mencari nilai waktu perjalanan menggunakan regresi linier, tanpa adanya pengembangan metode pendekatan baru. Nilai yang ditinjau merupakan hasil dari prediksi hubungan antara variabel yang satu dengan variabel lainnya yang didapat dari survei.

b. Penelitian ini dilakukan di Kota Bandar Lampung, khususnya di ruas jalan Z.A. Pagar Alam dengan pertimbangan jalan tersebut sangat ramai karena terletak di kawasan pendidikan dan masih sering terjadi kemacetan. Dilakukan survei dengan pengisian kuesioner untuk mengetahui data perjalanan pengemudi.

c. Penelitian ini membatasi pada perjalanan bagi pekerja/karyawan dan mahasiswa yang pergi dan pulang pada hari kerja.

d. Penelitian ini hanya meninjau kendaraan pribadi roda empat (mobil pribadi).

1.5 Manfaat Penelitian

Manfaat yang diharapkan didapat dari penelitian ini ialah:

a. Hasil dari penelitian ini dapat memberikan masukan kepada pemerintah Kota Bandar Lampung dalam pengkajian suatu proyek transportasi yang mungkin akan dilakukan, khususnya dengan memberikan informasi tentang kelayakan kondisi lalu lintas dan sistem transportasi di Bandar Lampung khususnya jalan Z.A. Pagar Alam dilihat dari aspek keuntungan dan kerugian secara ekonomis.

b. Dapat menjadi bahan pembuka wawasan bagi masyarakat umum tentang besarnya biaya yang dikeluarkan dengan mengendarai mobil pribadi untuk keperluan sehari-hari.

c. Dapat menjadi bahan referensi dan masukan untuk penelitian dalam bidang transportasi khususnya mengenai biaya dan nilai waktu perjalanan guna peningkatan sarana dan prasarana yang lebih baik lagi.

II. TINJAUAN PUSTAKA

2.1 Sebab Terjadinya Pergerakan

Sebab terjadinya pergerakan dapat dikelompokkan berdasarkan maksud perjalanan (lihat Tabel 2.1). Biasanya maksud perjalanan dikelompokkan sesuai dengan ciri dasarnya, yaitu yang berkaitan dengan ekonomi, sosial, budaya, pendidikan, dan agama. Jika ditinjau lebih jauh lagi akan dijumpai kenyataan bahwa lebih dari 90% perjalanan berbasis tempat tinggal. Artinya, mereka memulai perjalanannya dari tempat tinggal (rumah) dan mengakhiri perjalanannya kembali ke rumah. Pada kenyataan ini biasanya ditambahkan kategori keenam tujuan perjalanan, yaitu maksud perjalanan pulang ke rumah.

Tabel 2.1. Klasifikasi pergerakan orang di perkotaan berdasarkan maksud pergerakan.

Aktivitas Klasifikasi perjalanan Keterangan

I. EKONOMI a. Mencari nafkah b. Mendapatkan barang dan pelayanan

1. Ke dan dari tempat kerja 2. Yang berkaitan dengan bekerja

3. Ke dan dari toko dan keluar untuk keperluan pribadi Yang berkaitan dengan belanja atau

bisnis pribadi

Jumlah orang yang bekerja tidak

tinggi, sekitar 40−50% penduduk.

Perjalanan yang berkaitan dengan pekerja termasuk:

a. pulang ke rumah b. mengangkut barang c. ke dan dari rapat

Pelayanan hiburan dan rekreasi diklasifikasikan secara terpisah, tetapi pelayanan medis, hukum,dan kesejahteraan termasuk di sini.

II. SOSIAL Menciptakan, menjaga hubungan pribadi

1. Ke dan dari rumah teman 2. Ke dan dari tempat pertemuan bukan di rumah

Kebanyakan fasilitas terdapat di lingkungan keluarga dan tidak menghasilkan banyak perjalanan. Butir 2 juga terkombinasi dengan perjalanan dengan maksudhiburan. III. PENDIDIKAN 1. Ke dan dari sekolah,

kampus dan lain-lain

Hal ini terjadi pada sebagian besar

penduduk yang berusia 5−22 tahun.

Di negara sedang berkembang jumlahnya sekitar 85% penduduk. IV. REKREASI

DAN HIBURAN

1. Ke dan dari tempat rekreasi 2. Yang berkaitan dengan perjalanan dan berkendaraan untuk rekreasi

Mengunjungi restoran, kunjungan sosial, termasuk perjalanan pada hari libur.

V. KEBUDAYAAN 1. Ke dan dari tempat ibadah 2. Perjalanan bukan hiburan ke dan dari daerah budaya serta pertemuan politik

Perjalanan kebudayaan dan hiburan sangat sulit dibedakan.

Sumber: LPM-ITB (1996, 1997ac) dalam Tamin, 2000.

2.2 Waktu Terjadinya Pergerakan

Waktu terjadinya pergerakan sangat tergantung pada kapan seseorang melakukan aktivitasnya sehari-harinya. Dengan demikian, waktu perjalanan sangat tergantung pada maksud perjalanan. Perjalanan ke tempat kerja atau perjalanan dengan maksud bekerja biasanya merupakan perjalanan yang dominan. Karena pola kerja biasanya dimulai jam 08.00 dan berakhir pada jam 16.00, maka waktu perjalanan untuk maksud perjalanan kerja biasanya mengikuti pola kerjanya.

Dalam hal ini didapati bahwa pada pagi hari, sekitar pukul 06.00 sampai pukul 08.00, dijumpai begitu banyak perjalanan untuk tujuan bekerja, dan pada sore hari sekitar pukul 16.00 sampai pukul 18.00 dijumpai banyak perjalanan dari tempat kerja ke rumah masing-masing. Karena jumlah perjalanan dengan maksud bekerja ini merupakan jumlah yang dominan,

maka kita dapatkan bahwa kedua waktu terjadinya perjalanan dengan tujuan bekerja ini menghasilkan waktu puncak pergerakan.

Di samping kedua puncak tersebut, dijumpai pula waktu puncak lainnya, yaitu sekitar pukul 12.00 sampai 14.00. Pada saat itu para pekerja pergi untuk makan siang dan kembali lagi ke kantornya masing-masing. Tentu saja jumlah perjalanan yang dilakukan pada siang hari ini tidak sebanyak pada pagi atau sore hari mengingat makan siang terkadang dapat dilakukan di kantor atau kantin di sekitar kantor.

Selanjutnya, perjalanan dengan maksud sekolah ataupun pendidikan cukup banyak jumlahnya dibandingkan dengan tujuan lainnya sehingga pola perjalanan sekolah ini pun turut mewarnai pola waktu puncak perjalanan. Mengingat sekolah dari tingkat dasar sampai tingkat menengah pada umumnya terdiri dari dua giliran, yaitu sekolah pagi dan sekolah sore, maka pola perjalanan sekolah pun dipengaruhi oleh keadaan ini. Dalam hal ini dijumpai tiga puncak perjalanan sekolah, yaitu pada pagi hari pukul 06.00 sampai 07.00, siang hari pada pukul 13.00−14.00, dan pada sore hari pada pukul 17.00−18.00.

Jadi, jika ditinjau secara keseluruhan, pola perjalanan setiap hari di suatu kota pada dasarnya merupakan gabungan dari pola perjalanan untuk maksud bekerja, pendidikan, berbelanja, dan kegiatan sosial lainnya. Pola perjalanan yang diperoleh dari penggabungan ketiga pola perjalanan di atas terkadang disebut juga pola variasi harian, yang menunjukkan tiga waktu puncak, yaitu waktu puncak pagi, waktu puncak siang, dan waktu puncak sore.

2.3 Pola Perjalanan Orang dan Teori Lokasi

Perjalanan terbentuk karena adanya aktivitas yang dilakukan bukan di tempat tinggal sehingga pola sebaran tata guna lahan suatu kota akan sangat mempengaruhi pola perjalanan orang.

Jika ditinjau lebih jauh terlihat bahwa makin jauh dari pusat kota, kesempatan kerja makin rendah, dan sebaliknya kepadatan perumahan makin tinggi. Tingkat perjalanan yang muncul dari setiap daerah ke arah pusat kota (umumnya pusat kota merupakan CBD / Central Business District) sebenarnya menunjukkan hubungan antara kepadatan penduduk dengan kesempatan kerja, yang kondisinya sangat tergantung pada jarak lokasi daerah yang bersangkutan ke pusat kota.

Pada lokasi yang kepadatan penduduknya lebih tinggi daripada kesempatan kerja yang tersedia, terjadi surplus penduduk, dan mereka harus melakukan perjalanan ke pusat kota atau CBD untuk bekerja. Di sini terlihat bahwa makin jauh jarak dari CBD, makin banyak daerah perumahan dan makin sedikit kesempatan kerja yang berakibat makin banyak perjalanan yang terjadi antara daerah tersebut yang menuju CBD.

Kenyataan sederhana ini menentukan dasar ciri pola perjalanan orang di kota. Pada jam sibuk pagi hari akan terjadi arus lalulintas perjalanan orang menuju ke pusat kota dari sekitar daerah perumahan, sedangkan jam sibuk sore hari dicirikan oleh arus lalulintas perjalanan orang dari pusat kota ke sekitar daerah perumahan. Arus lalu lintas ini persentasenya sekitar

daerah perkotaan, dan karena itu merupakan faktor terpenting yang membentuk pola perjalanan orang di kota.

Beberapa data kota besar di dunia menyatakan bahwa semakin tinggi intensitas industri di daerah tersebut, semakin tinggi pula tingkat urbanisasinya. Hal ini dimungkinkan karena berdasarkan Teori Lokasi, lokasi industri yang sangat efektif dan efisien berada di dekat pasar, yaitu daerah perkotaan. Industri tersebut memberikan lapangan pekerjaan yang cukup tinggi dan dengan sistem penggajian yang jauh lebih baik dibandingkan dengan daerah pedalaman. Hal ini yang menyebabkan tingkat urbanisasi yang cukup tinggi. Laju urbanisasi yang semakin pesat ini tentu menimbulkan sejumlah permasalahan, salah satu di antaranya masalah transportasi.

Teori lokasi yang terkenal antara lain Theory of Industrial Location dari Alfred Weber, Theory of Optimal Industrial Location dari Losch, Theory of Weight Lossand Transport Cost, Model of Gravitation and Interaction dari Issac Newton dan Ullman, dan Theory of Central Place dari Walter Christaller. Beberapa di antaranya digunakan dalam bidang industri. Pertimbangan utama dalam menentukan alternatif lokasi (asal dan tujuan) ditekankan pada biaya transportasi yang rendah. Pada prinsipnya beberapa teori lokasi tersebut untuk memberikan masukan bagi penentuan lokasi optimum, yaitu lokasi yang terbaik dan menguntungkan secara ekonomi1.

__________ 1

Seseorang yang memilih tempat tinggal atau tempat bekerja akan mempertimbangkan hal-hal seperti jarak yang harus ditempuh, waktu yang dihabiskan, dan moda transportasi yang dapat digunakan untuk mencapai lokasi kerjanya dari tempat tinggal, atau untuk mencapai lokasi vital yang lain. Salah satu faktor lain yang turut mempengaruhi adalah besarnya pendapatan. Ada dua contoh kondisi yang menunjukkan pengaruh pendapatan terhadap pemilihan lokasi. Kondisi pertama adalah dengan besar pendapatan tertentu, maka seseorang akan mencari lokasi tempat tinggal yang ongkos dan biaya operasionalnya masih dapat ditanggung dengan besar pendapatan tersebut, misalnya memilih tempat tinggal yang tidak jauh dari tempat kerja, atau memilih tempat tinggal dengan harga murah walaupun sedikit jauh. Kondisi kedua adalah, dengan lokasi tinggal yang sudah ada, maka seseorang akan mencari pekerjaan yang menawarkan pendapatan yang diinginkan, misalnya akan bekerja di tempat yang jauh apabila pendapatannya akan lebih besar, atau di tempat yang dekat agar biaya transportasi murah.

Beberapa kecenderungan lain yang mempengaruhi transportasi perkotaan adalah sebagai berikut:

 Semakin jauh rata-rata pergerakan manusia setiap hari; menyebabkan semakin mahalnya harga tanah di pusat perkotaan menyebabkan lahan permukiman semakin bergeser ke pinggiran kota, sedangkan tempat pekerjaan cenderung semakin terpusat di pusat perkotaan. Hal ini menyebabkan seseorang akan bergerak lebih jauh dan lebih lama untuk mencapai tempat kerja. Semakin jauh dan semakin lama

seseorang membebani jaringan jalan, semakin tinggi pula kontribusinya terhadap kemacetan.

 Semakin banyak wanita yang bekerja; disebabkan kebutuhan keluarga pada masa sekarang tidak hanya bisa ditunjang oleh penghasilan suami saja. Perlu ada tambahan lain, dan ini menyebabkan istri juga harus bekerja, sehingga menyebabkan semakin banyaknya pergerakan yang dilakukan oleh keluarga.

 Semakin banyak pelajar dan mahasiswa; disebabkan kecenderungan persaingan yang semakin ketat di masa mendatang menyebabkan pendidikan berkelanjutan seperti kursus, pelatihan, pendidikan bergelar paruh waktu menjadi suatu keharusan bagi seseorang yang telah bekerja. Kecenderungan ini menyebabkan terjadi pergerakan tambahan ke pusat kota, tempat biasanya pusat pendidikan tersebut berlokasi.

 Semakin banyak wisatawan; tingginya tekanan yang dirasakan oleh setiap orang yang tinggal di daerah perkotaan menyebabkan rekreasi menjadi suatu kebutuhan utama. Sudah tentu hal ini pun menyebabkan semakin banyaknya pergerakan.

2.4 Konsep Bangkitan Pergerakan

Model bangkitan pergerakan digunakan untuk suatu pergerakan berbasis rumah yang mempunyai tempat asal dan/atau tujuan adalah rumah atau pergerakan yang dibangkitkan oleh pergerakan berbasis bukan rumah (Tamin, 2000). Sedangkan model tarikan pergerakan digunakan untuk suatu

pergerakan berbasis rumah yang mempunyai tempat asal dan/atau tujuan bukan rumah atau pergerakan yang tertarik oleh pergerakan berbasis bukan rumah.

Gambar 2.1. Bangkitan dan tarikan pergerakan

Faktor-faktor yang mempengaruhi bangkitan pergerakan manusia adalah:  Pendapatan

 Pemilikan kendaraan  Struktur rumah tangga  Ukuran rumah tangga  Nilai lahan

 Kepadatan daerah pemukiman  Aksesibilitas

2.5 Nilai Waktu (Value of Time)

Memperkirakan nilai waktu dari perjalanan adalah mencoba menempatkan nilai uang pada penghematan waktu perjalanan kendaraan pribadi. Selanjutnya, bentuk penghematan waktu perjalanan harus digambarkan

Rumah Tempat Kerja Tempat Kerja Tempat Belanja bangkitan bangkitan bangkitan bangkitan tarikan tarikan tarikan tarikan

sebagai pengurangan pada waktu perjalanan, dimana waktu adalah komoditas yang tidak dapat dihemat, misalnya disimpan, dalam pengertian umum. Oleh karena itu, pengadaan fasilitas dari investasi transportasi memberikan pengendara kesempatan mendapatkan penghematan waktu sehingga pengendara dapat menggunakan waktu yang dihemat untuk melakukan beberapa aktivitas lainnya.

Pemanfaatan waktu perjalanan bisa didefinisikan sebagai jumlah maksimum yang mau dibayarkan oleh seseorang pada situasi tertentu agar menghemat waktu pada perjalanan. Definisi kemauan untuk membayar ini meliputi biaya kesempatan yaitu biaya yang dikeluarkan oleh seseorang yang mempunyai kesempatan melakukan aktivitas lainnya karena memperoleh penghematan waktu. Penghematan waktu akan menjadi bernilai bila penghematan waktu tersebut dapat digunakan untuk aktivitas lainnya. Jadi, ada ukuran minimum dalam satu satuan penghematan waktu. Sebagai contoh, 1 menit yang dihemat dalam 10 menit perjalanan bisa mempunyai suatu nilai yang sangat kecil karena penggunaan yang terbatas untuk waktu ekstra yang dapat diambil. Sedangkan 6 menit yang dihemat pada 1 jam perjalanan (mempunyai perbandingan yang sama dengan sebelumnya) bisa mempunyai nilai yang lebih besar per menit untuk 6 menit yang dihemat, karena kelebihan 6 menit berlaku suatu jangka waktu yang lama dalam penggunaan penghematan waktu untuk alternatif aktivitas yang lain. Nilai waktu perjalanan adalah suatu faktor konversi dalam mengevaluasi penghematan waktu dalam bentuk uang.

Nilai waktu dihitung dari perbandingan antara selisih biaya perjalanan terhadap penghematan waktu antara perjalanan dari asal ke tujuan dengan menggunakan moda yang berbeda (Fowkes, 1991). Menurut IHCM (1995) terdapat dua pendekatan yang digunakan untuk menghitung nilai waktu yaitu berdasarkan Produk Domestik Bruto (PDB) dan berdasarkan tingkat kesejahteraan (welfare maximation). Perbedaannya adalah metode tingkat kesejahteraan mengikutsertakan nilai waktu santai ke dalam analisisnya, sedangkan metode PDB tidak mengikutsertakan nilai waktu santai. Nilai waktu setiap jenis kendaraan berdasarkan hasil studi IHCM terlihat pada Tabel 2.2.

Tabel 2.2. Nilai waktu per jenis kendaraan

Jenis kendaraan Nilai waktu per kendaraan/jam (Rp) PDB Welfare maximation

Sepeda motor 315,00 736,00 Mobil 1.925,00 3.281,00 Bus kecil 7.385,00 12.572,00 Bus besar 9.800,00 18.212,00 Truk kecil 4.970,00 5.605,00 Truk sedang 4.970,00 5.605,00 Truk besar 4.970,00 736,00

Sumber: IHCM, 1995 dalam Tamin, 2000.

Namun demikian, nilai waktu yang ditinjau dalam penelitian ini lebih ditekankan pada besaran dalam rupiah biaya yang dikeluarkan seseorang setiap satuan waktu dengan menggunakan kendaraan pribadi pada jalan Z.A. Pagar Alam. Nilai tersebut didapat dari hubungan antara variabel-variabel seperti pendapatan seseorang, biaya, dan waktu perjalanannya.. Nilai waktu di sini tidak hanya mencakup Willingness to Pay, namun juga meninjau Ability to Pay yang sebenarnya terjadi di lapangan.

Tabel 2.3. Nilai waktu setiap golongan kendaraan

Nilai waktu (Rp/jam/kendaraan)

Rujukan Golongan I Golongan IIA Golongan IIB

PT Jasa Marga (1990-1996) 12.280 18.534 13.768

Padalarang-Cileunyi (1996) 3.385-5.425 3.827-38.344 5.716

Semarang (1996) 3.411-6.221 14.541 1.506

IHCM (1995) 3.281 18.212 4.971

PCI (1979) 1.341 3.827 3.152

JIUTR Northern Extension (PCI, 1989)

7.067 14.670 3.659

Surabaya-Mojokerto (JICA, 1991) 8.880 7.960 7.980

Sumber: LAPI-ITB (1997) dalam Tamin, 2000.

2.5.1 Beberapa Penelitian Terdahulu Tentang Nilai Waktu Perjalanan Banyak penelitian yang telah dilakukan tentang nilai waktu perjalanan di beberapa kota di Indonesia, antara lain:

a) Direktorat Jenderal Perhubungan Darat, Sungai, Danau dan Penyeberangan (1992), seperti yang dikutip oleh Dwianto Eko Winaryo dalam tesisnya yang berjudul Penaksiran Nilai Waktu Untuk Penumpang Kendaraan Pribadi Di Kota Semarang Tahun 2002, pada Urban Transport Improvement Project dengan mengambil lokasi Jabotabek dan bertujuan untuk menentukan nilai waktu untuk pengguna kendaraan pribadi dan kendaraan umum, metode yang digunakan adalah metode Mode Choice

Approach dengan Stated Preference dan Analisa Logit Model, dari analisa data diperoleh hasil nilai waktu untuk kendaraan pribadi adalah Rp. 5.300,-/jam/orang dan untuk kendaraan umum adalah Rp. 3.400,-/jam/orang.

b) Herman (1995), seperti yang dikutip oleh Dwianto Eko Winaryo dalam tesisnya yang berjudul Penaksiran Nilai Waktu Untuk Penumpang Kendaraan Pribadi Di Kota Semarang Tahun 2002, dengan mengambil lokasi penelitian di jalan tol Jakarta-Cikampek, bertujuan untuk menyelidiki beberapa metode pehitungan nilai waktu dan mencari metode yang cocok untuk Indonesia serta menentukan nilai waktu perjalanan untuk kendaraan penumpang dengan metode Logit Model, Mode Choice Approach dan Income Approach. Dari analisa data yang diperoleh hasil nilai waktu dengan metode Model Logit adalah Rp. 2.400,-/jam/orang, nilai waktu dengan metode Mode Choice Approach adalah Rp. 8.600,-/jam/orang, dan nilai waktu dengan metode Income Approach adalah Rp. 1.700,-/jam/orang.

c) Bina Marga (1995), seperti yang dikutip oleh Dwianto Eko Winaryo dalam tesisnya yang berjudul Penaksiran Nilai Waktu Untuk Penumpang Kendaraan Pribadi Di Kota Semarang Tahun 2002, pada Bandung Metropolitan Urban Development Programme dengan lokasi penelitian kota Bandung dan metode yang digunakan adalah Income Approach. Dari hasil analisis

data, untuk pengguna kendaraan pribadi diperoleh nilai waktu sebesar Rp. 2000,-/ jam/orang, sedangkan untuk pengguna kendaraan umum adalah sebesar Rp. 651,-/jam/orang.

d) JMDPR (Jakarta Metropolitan Development Programme Report, 1996), seperti yang dikutip oleh Abdul Mursyid dalam tesisnya yang berjudul Penaksiran Nilai Waktu Untuk Kendaraan Pribadi di Bandung Tahun 1999. Dengan lokasi di Jakarta dan metode Income Approach, didapat nilai waktu perjalanan sebesar Rp. 3860,-/jam/orang dengan asumsi pendapatan keluarga Rp. 1.640.000,- per bulan dan jam kerja adalah 170 jam per bulan. 2.5.2 Konsep Biaya Waktu Perjalanan

Biaya waktu perjalanan atau Travel Time Cost (TTC) merupakan nilai uang per satuan waktu yang rela dikeluarkan oleh seseorang, dalam hal ini adalah pengguna angkutan pribadi jenis mobil penumpang yang melalui ruas jalan Z.A. Pagar Alam untuk menghemat atau memperoleh suatu unit waktu dari hasil keputusannya untuk melakukan perjalanan. Biaya waktu perjalanan diperoleh dari perkalian nilai waktu setiap jenis kendaraan dengan waktu perjalanan moda m dari i ke j ( ).

Biaya waktu perjalanan dirumuskan sebagai berikut:

= VOT ( ) ...………... (2.1)

dimana :

VOT = nilai waktu

= total waktu perjalanan dengan moda m dari i ke j

Penghitungan biaya waktu perjalanan sangat dipengaruhi oleh waktu perjalanan kendaraan pada masing-masing ruas jalan baik dalam kondisi macet dan kondisi tanpa terjadinya kemacetan. Penentuan biaya waktu perjalanan identik dengan besaran nilai waktu pada masing-masing pengguna kendaraan selama melakukan perjalanan.

2.6 Analisis Statistika

Perhitungan statistik diperlukan dalam penelitian ini, mencakup tahapan penyajian data yang informatif hingga analisis regresi linier yang dimaksudkan dalam tujuan penelitian. Sebelumnya akan disebutkan beberapa istilah dasar statistik yang akan digunakan dalam penelitian ini, antara lain sebagai berikut:

 Populasi; adalah wilayah generalisasi yang terdiri atas obyek/subyek yang mempunyai kualitas dan karakteristik tertentu yang ditetapkan oleh peneliti untuk dipelajari dan kemudian ditarik kesimpulan. Populasi bukan hanya orang, tetapi juga obyek dan benda-benda, dan bukan sekedar jumlah, namun meliputi karakteristik atau sifat.  Sampel; adalah bagian dari jumlah dan karakteristik yang dimiliki

oleh populasi, di mana apa yang dipelajari pada sampel diberlakukan untuk populasi.

 Kuesioner; merupakan teknik pengumpulan data yang dilakukan dengan cara memberi seperangkat pertanyaan atau pernyataan tertulis kepada responden untuk dijawab.

 Statistik deskriptif; adalah statistik yang digunakan untuk menganalisis data dengan cara mendeskripsikan atau menggambarkan data yang telah terkumpul sebagaimana adanya tanpa bermaksud membuat kesimpulan yang berlaku umum.

 Statistik inferensial/induktif; adalah teknik statistik yang digunakan untuk menganalisis data sampel dan hasilnya diberlakukan untuk populasi. Kemampuan hasil untuk digeneralisasikan dengan skala tertentu disebut signifikansi.

2.6.1 Jenis Data

Berikut ini beberapa kategori data dalam penelitian (Ritonga, 1997): 1) Berdasarkan sumbernya, data penelitian dikelompokkan menjadi

data primer dan data sekunder. Data primer adalah data yang didapatkan langsung dari sumbernya, sedangkan data sekunder dikumpulkan dari penelitian sebelumnya atau sumber-sumber yang sudah ada.

2) Berdasarkan bentuknya, data dikelompokkan menjadi data kualitatif dan data kuantitatif. Data kualitatif adalah data yang berbentuk kata-kata atau kalimat, sedangkan data kuantitatif adalah data yang berbentuk angka.

a. Data nominal atau data kategori

Walaupun dinyatakan dalam angka, namun tidak memiliki urutan atau makna matematis. Contohnya angka 1 untuk menunjukkan jenis kelamin laki-laki dan angka 2 menunjukkan jenis kelamin perempuan.

b. Data ordinal

Berasal dari obyek atau kategori yang telah disusun berjenjang menurut besarnya, namun rentang antarjenjang tidak harus sama. Contohnya angka 1 mewakili tingkat pendidikan Sekolah Dasar (SD), angka 2 untuk SMP, angka 3 untuk SMA. c. Data interval

Merupakan hasil pengukuran yang dapat diurutkan dengan kriteria tertentu serta menunjukkan semua sifat yang dimiliki data ordinal, dan rentang antarajenjang sama sehingga dapat dilakukan operasi matematika. Contohnya data hasil wawancara atau kuesioner yang menunjukkan skala pilihan, misalnya skor 1 untuk sangat tidak setuju, skor 2 untuk tidak setuju, skor 3 untuk tidak berpendapat, skor 4 untuk setuju, dan seterusnya.

d. Data rasio

Merupakan data yang menghimpun semua sifat yang dimiliki ketiga jenis data a, b, dan c. Contohnya data hasil pengukuran berat benda. Benda seberat 1 kg berbeda secara nyata dengan benda seberat 2 kg, ukuran dapat diurutkan dari yang paling

berat hingga paling ringan. Perbedaan berat antara benda 2 kg dengan benda 1 kg memiliki interval sama dengan perbedaan antara benda 3 kg dengan 2 kg.

Jenis-jenis data tersebut digunakan dalam input data pada software hitung statistik baik SPSS maupun Microsoft Excel, untuk mewakili variabel-variabel seperti jenis kelamin, pendapatan, status, dan usia.

2.6.2 Dasar-dasar Statistik Deskriptif

2.6.2.1 Teknik Dasar Pengelompokan Data

Apabila jumlah sampel relatif banyak, maka diperlukan pengelompokan sampel ke dalam interval-interval kelas. Untuk melakukan hal tersebut, perlu identifikasi nilai sampel terkecil (Xmin), nilai sampel terbesar (Xmaks), dan jumlah data (n). Ketiga nilai tersebut digunakan untuk menentukan jangkauan (range), banyak kelas, dan panjang interval kelas.

j = Xmaks - Xmin ...(2.2) k = 1 + 3,3 log n (rumus Sturges) ...(2.3) i = ...(2.4) dengan:

j = jangkauan k = banyaknya kelas

i = panjang interval kelas (bernilai ganjil lebih baik) n = banyaknya data

2.6.2.2 Rataan atau Rata-rata (Mean)

Rataan suatu data adalah jumlah seluruh data dibagi dengan banyaknya data. Rumusnya adalah:

∑ ... (2.5)

dengan:

= rataan (rata-rata)

ΣX = jumlah keseluruhan data

N = banyaknya data 2.6.2.3 Median dan Modus

Median dari suatu data adalah nilai tengah, yaitu yang membagi data yang telah terurut menjadi dua bagian yang sama (titik batas 50%). Sedangkan modus (mode) adalah nilai data yang paling sering muncul.

Rumus median untuk data berjumlah genap adalah:

(

)

...(2.6)

Sedangkan median untuk data berjumlah ganjil adalah:

...(2.7)

2.6.2.4 Standar Deviasi

Standar deviasi atau simpangan baku digunakan untuk melihat penyebaran data atau menilai dispersi rata-rata dari sampel. Pangkat dua dari standar deviasi disebut Varians.

√

...(2.8) Keterangan:

S = standar deviasi Xi = sampel

n = jumlah data

2.6.2.5 Skewness dan Kurtosis

Skewness merupakan alat ukur dalam menelusuri distribusi data yang diperbandingkan dengan distribusi normal, atau ukuran ketidaksimetrisan (kemencengan) distribusi data. Distribusi normal merupakan distribusi yang simetris dan nilai skewness adalah 0. Skewness bernilai positif menunjukkan pada kurva distribusi, ekor kurva sebelah kanan lebih panjang, dan sebaliknya, skewness bernilai negatif menunjukkan ekor kurva sebelah kiri lebih panjang. Sementara itu kurtosis adalah alat ukur untuk menggambarkan keruncingan atau kerataan suatu distribusi data dibandingkan dengan distribusi normal. Pada distribusi normal, nilai kurtosis adalah 0. Nilai kurtosis positif menunjukkan distribusi yang ada relatif runcing, sedangkan nilai negatif menunjukkan distribusi yang relatif rata.

2.6.3 Analisis Statistik Inferial / Induktif

Tahapan analisis yang menggunakan statistik inferial pada penelitian ini antara lain uji korelasi dan uji regresi linier.

2.6.3.1 Korelasi

Korelasi (correlation) adalah salah satu teknik statistik yang digunakan untuk mencari hubungan antara dua variabel atau lebih yang sifatnya kuantitatif. Dua variabel dikatakan berkorelasi apabila perubahan pada variabel yang satu akan diikuti perubahan pada variabel yang lain secara teratur, dengan arah yang sama atau dapat pula dengan arah yang berlawanan. Bila dua variabel dinyatakan sebagai variabel X dan Y, maka apabila variabel X berubah, maka variabel Y pun berubah, dan juga sebaliknya.

Nilai koefisien korelasi berada pada rentang -1 sampai dengan 1. Jika nilai korelasinya menunjukkan angka negatif ini menunjukkan hubungan variabel X dan Y mempunyai hubungan negatif atau berlawanan arah, yaitu dengan adanya kenaikan variabel X maka akan diikuti dengan penurunan variabel Y begitu pula sebaliknya, serta jika angka korelasinya menunjukkan angka positif ini menunjukkan hubungan variabel X dan Y mempunyai hubungan positif atau searah, yaitu dengan adanya kenaikan

variabel X maka akan diikuti pula dengan kenaikan variabel Y dan begitu pula sebaliknya.

Jika nilai korelasi mendekati angka nol berarti hubungan dua variabel tersebut semakin lemah. Tetapi jika angka korelasinya semakin menjauh dari angka nol yaitu mendekati angka 1 atau -1 berarti hubungan dua variabel tersebut semakin kuat. Koefisien korelasi dikenal dengan

simbol “r” atau “R”.

2.6.3.2 Regresi

Jika korelasi yang ada bermakna secara statistik, dapat dilakukan analisis lebih lanjut untuk memprediksi atau memperkirakan berapa nilai Y jika nilai X diketahui. Prediksi tersebut dapat dilakukan jika ada persamaan garis lurus yang biasanya disebut dengan istilah “regresi linier”

dengan persamaan matematis “Y = a + bX”. Besaran nilai

“b” menggambarkan besarnya perubahan pada nilai Y untuk setiap kenaikan nilai X sebesar satu satuan.

Persamaan regresi linier sederhana dapat dituliskan sebagai berikut:

Y = a + bX + e ... (2.9) dimana:

Y = variabel terikat X = variabel bebas

a = kontanta regresi

b = slope atau kemiringan garis regresi e = error

Jika terdapat lebih dari satu variabel bebas, maka digunakan persamaan regresi linier berganda dengan persamaan sebagai berikut:

Y = a + b1X1 + b2X2 + ... + bnXn + e ...(2.10) dimana:

b1,2,n = koefisien untuk variabel X1, X2, dan seterusnya X1,2,n = variabel bebas pertama, kedua, dan seterusnya Beberapa asumsi yang harus dipenuhi dalam melakukan analisis regresi adalah :

 Variabel random diasumsikan independen terhadap X.  Variasi random diasumsikan terdistribusi secara

normal. Artinya bahwa untuk masing-masing variabel independen kesalahan dari prediksi diasumsikan terdistribusi normal.

 Rata-rata variabel random sama dengan nol.

 Kesalahan prediksi terhadap X tidak bergantung dari masing-masing variabel X.

III. METODOLOGI PENELITIAN

3.1 Tahapan Penelitian

Tahapan penelitian mencakup langkah-langkah pelaksanaan penelitian dari awal hingga akhir. Untuk mencapai tujuan dan sebagai kerangka pemikiran penelitian, direncanakan metodologi dengan ringkasan sebagai berikut: 1. Tahapan dalam penelitian ini diawali dengan penentuan masalah, dan

masalah yang diangkat pada penelitian ini yaitu masalah besarnya nilai waktu perjalanan seseorang yang mengendarai mobil pribadi jika ditinjau dari variabel tertentu seperti pendapatan, biaya perjalanan, dan waktu perjalanan.

2. Selanjutnya adalah menentukan lokasi penelitian. Jalan Z.A. Pagar Alam dianggap cocok sebagai lokasi penelitian karena jika ditinjau dari status jalan, kepadatan, dan peranan jalan tersebut sebagai salah satu daerah ramai di Bandar Lampung dan berpotensi memunculkan masalah baru seperti kemacetan.

3. Dilakukan survei untuk memperoleh data primer pada lokasi dan waktu yang telah ditentukan.

4. Dilakukan kompilasi dan analisis terhadap data yang telah didapat dengan regresi linier.

Dari survei utama didapatkan data primer, sedangkan data sekunder diperoleh literatur ataupun jurnal ilmiah, dan survei pendahuluan yang menyokong dilaksanakannya survei utama. Adapun tahapan penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini dijabarkan seperti pada Gambar 3.1 berikut.

Gambar 3.1. Diagram alir tahapan penelitian Data Primer :

 Dari pengisian blangko kuesioner

 Data biaya dan waktu  Data sosio ekonomi

responden

Data Sekunder:  Hasil studi pustaka  Data survei pendahuluan

Kompilasi Data

Analisis Data

(Analisis Statistik dan Regresi Linier)

Hasil

Simpulan dan Saran Pengumpulan Data

(Survei Utama)

Latar Belakang dan Perumusan Masalah

Tujuan Penelitian

3.2 Lokasi dan Waktu Penelitian

a. Lokasi penelitian ini dilakukan di ruas jalan Z.A. Pagar Alam Bandar Lampung serta beberapa kampus dan kantor yang mewakili.

b. Waktu pelaksanaan survei dilakukan pada waktu antara pukul 06.00-17.00 WIB pada hari Senin sampai Jumat untuk mewakili hari kerja dan hari aktif kuliah.

3.3 Data

Menurut jenisnya data yang dibutuhkan dalam penelitian ini terdiri atas dua jenis data yaitu data primer dan data sekunder, berikut dijelaskan mengenai data primer dan data sekunder yang dibutuhkan dalam penelitian:

a. Data Primer

Data primer adalah data pokok yang dibutuhkan dalam penelitian, dan dalam penelitian ini berupa data yang diperoleh dari hasil survei di lapangan, yaitu dengan kuesioner. Blangko kuesioner dapat diisi sendiri oleh pengemudi yang diamati atau ditanyakan lisan dengan alasan efisiensi waktu dan kejelasan. Hal-hal yang ingin diketahui dalam kuesioner tersebut antara lain mengenai biaya perjalanan, waktu dan jarak tempuh, jenis kelamin, usia, status pekerjaan, dan lain-lain yang mendukung penelitian.

b. Data Sekunder

Data sekunder didapat dari hasil studi pustaka mengenai data kondisi lalu lintas atau karakteristik lokasi penelitian, dalam hal ini provinsi

Lampung dan Kota Bandar Lampung. Selain itu termasuk di dalamnya adalah data dari survei pendahuluan yang diperlukan untuk mendukung penelitian, dalam hal ini menentukan jumlah sampel.

3.4 Kecukupan Sampel Data

Jumlah pengemudi yang disurvei merupakan sampel yang diambil berdasarkan teorema limit sentral, yang menunjukkan data normal pada populasi umumnya cukup baik jika jumlah sampel lebih dari atau sama dengan 30. Untuk sampel kurang dari 30, datanya akan baik bila populasinya tidak jauh berbeda dengan normal. (Walpole, et.al., 1986 dalam Kusumaningsih, 2004).

Untuk menentukan jumlah sampel dari populasi dalam hal ini adalah jumlah penumpang moda transportasi per hari digunakan rumus Slovin sebagai berikut :

... (3.1)

keterangan:

n = jumlah sampel N = jumlah populasi

e = persen tingkat kesalahan

Jumlah sampel mobil pribadi akan didapat setelah mengetahui jumlah populasi atau banyaknya mobil rata-rata yang lewat di ruas jalan Z.A. Pagar

Alam. Oleh karena itu diperlukan survei pendahuluan di lapangan terkait jumlah populasi mobil pribadi.

Survei pendahuluan dilaksanakan pada hari kerja, tanggal 27 dan 28 Agustus 2013 dari hasil survei yang dilakukan didapat jumlah rata-rata mobil pribadi yang lewat dalam satu hari dari pukul 06.00 hingga 08.30 adalah 2735 unit. Maka jumlah sampel mobil pribadi dengan nilai e = 10 % didapat sebagai berikut:

Dengan demikian jumlah sampel minimum mobil pribadi yang dibutuhkan adalah sebanyak 97 sampel.

3.5 Metode Pengumpulan Data

Cara yang digunakan dalam mengumpulkan data adalah: a. Survei di lokasi

Survei dilakukan di lokasi yang ditentukan, dengan pertimbangan bahwa tempat terpilih cukup memungkinkan dan dianggap mewakili di sepanjang ruas jalan Z.A. Pagar Alam, dan calon responden bersedia mengisi kuesioner atau diwawancara. Survei dapat dilakukan pada kantor pemerintah maupun kantor perusahaan swasta dan perguruan tinggi yang dianggap dapat mewakili responden di daerah tersebut. Dalam kasus ini ditetapkan lokasi terpilih adalah kantor Dinas Kehutanan, PT. PLN, PT. Askes, PT. Enseval Putera Megatrading , Dinas PU Bina Marga, kampus Satu Nusa, kampus Unila, kampus

Umitra, kantor surat kabar Tribun Lampung, kampus Darmajaya, kampus Universitas Bandar Lampung, United Tractors Tbk., dealer Nissan, Mazda, dan Suzuki, serta kampus Teknokrat. Untuk survei yang dilakukan di jalan, perlu dipastikan terlebih dahulu status responden sebagai pekerja/karyawan atau mahasiswa dan tujuan perjalanannya.

b. Alat dan Bahan

Dalam melengkapi kebutuhan akan proses survei, maka alat dan bahan yang dibutuhkan untuk menunjang penelitian ini diantaranya adalah formulir survei yang telah dibuat, kemudian pencatatan dilakukan dengan alat tulis berupa pena, papan alas tulis, dan jam.

3.6 Pengolahan Data

Data yang diperoleh dari lapangan dengan survei secara langsung merupakan data mentah yang harus dikelompokkan kemudian dianalisis. Hasil dari survei dinyatakan dalam uji regresi, dan berikut ini tahap-tahap analisis dari survei secara lebih rinci:

 Mengumpulkan blangko kuesioner yang telah diisi dari responden;  Melakukan kompilasi data, dan melakukan analisis deskriptif dan

disajikan agar bersifat informatif;

 Menentukan variabel data untuk diolah (variabel dependen/terikat dan independen/bebas). Misalnya variabel terikat adalah biaya per waktu, dan variabel bebas adalah pendapatan.

IV. PENGUMPULAN DAN PRESENTASI DATA

4.1 Pengumpulan Data Survei

Pengumpulan data pada penelitian ini terhitung dilakukan selama 20 hari, yaitu pada jangka waktu dari tanggal 12 September sampai 9 Oktober 2013. Survei tersebut hanya dilakukan pada hari kerja dan hari aktif kuliah, yaitu pada hari Senin hingga Jumat. Survei dilakukan dengan mengumpulkan data lapangan dari responden pada lokasi yang telah ditetapkan dan bersedia meluangkan waktu mengisi form survei.

Ada dua cara yang dilakukan dalam pengumpulan data survei. Untuk survei terhadap mahasiswa dilakukan pada sejumlah kampus universitas yang termasuk dalam rencana lokasi survei dengan menggunakan metode wawancara langsung. Waktu rata-rata yang dibutuhkan untuk mewawancarai satu orang responden adalah 2 menit. Sedangkan untuk pekerja / karyawan kantor, dipersilakan bagi responden yang bersedia untuk mengisi blangko kuesioner secara mandiri dengan menyertakan contoh pengisian. Kemudian surveyor akan mengambil blangko kuesioner yang telah terisi pada hari berikutnya. Meskipun demikian, sebagian responden berstatus karyawan meminta dilakukan wawancara saja.

Dari beberapa lokasi yang telah dianggap mewakili di sekitar jalan Z.A. Pagar Alam dan ditetapkan untuk disurvei, berikut ini adalah hasil jumlah responden yang bersedia mengisi kuesioner di masing-masing lokasi.

 Dinas Kehutanan Provinsi Lampung sebanyak 1 responden;  PT. PLN (Persero) sebanyak 2 responden;

 PT. ASKES (Persero) sebanyak 2 responden;

 PT. Enseval Putera Megatrading sebanyak 5 responden;

 Dinas PU Bina Marga Provinsi Lampung sebanyak 10 responden;  Kampus STIE Satu Nusa Rajabasa sebanyak 4 responden;

 Kampus Universitas Lampung sebanyak 37 responden;  Kampus Umitra sebanyak 6 responden;

 PT. Lampung Media Grafika (Tribun Lampung) sebanyak 16 responden;

 United Tractors Tbk. Sebanyak 0 responden;  Kampus Darmajaya sebanyak 14 responden;

 Kampus Universitas Bandar Lampung sebanyak 11 responden;  Dealer Nissan Lampung sebanyak 0 responden;

 Dealer Suzuki (PT. Persada Lampung Raya) sebanyak 12 responden;  Dealer Mazda Lampung sebanyak 1 responden;

 Kampus Teknokrat sebanyak 7 responden;  Lokasi lain (ruas jalan) sebanyak 9 responden.

Jumlah total responden adalah 137 orang, dengan persentase yang dijabarkan berdasarkan waktu perjalanan, jarak, biaya perjalanan, jenis kelamin, usia, status, dan pendapatan dapat dilihat pada subbab 4.3.

4.2 Kriteria Data

Data survei yang telah dikumpulkan diperiksa keabsahannya dengan beberapa kriteria berikut:

 Responden adalah mahasiswa atau pekerja yang menggunakan mobil pribadi untuk tujuan pergi dan pulang setiap hari (commuter).

 Responden selalu melalui rute jalan Z.A. Pagar Alam.  Kuesioner diisi dengan lengkap.

4.3 Presentasi Data

Data hasil survei dijelaskan secara singkat atau ditampilkan dalam distribusi frekuensi yang bersifat informatif sebelum memasuki analisis statistik selanjutnya. Berikut ini akan dijabarkan sebaran responden menurut parameter-parameter yang didapat.

a. Jenis Kelamin

Jumlah responden sebanyak 137 orang terdiri dari 66 orang responden laki-laki (48,175% dari total data) dan 71 orang responden perempuan (51,825% dari total data).

b. Usia

Dari survei didapatkan responden yang berusia hingga 20 tahun ada sebanyak 36 orang (26,277%), dan usia 21 hingga 40 tahun ada sebanyak 88 orang (64,234%). Sedangkan responden berusia di atas 40 tahun berjumlah 13 orang (9,489%).

c. Status

Responden berstatus mahasiswa lebih banyak dari pekerja/karyawan, yaitu sebanyak 84 orang (61,314%). Sedangkan responden berstatus pekerja ada sebanyak 53 orang (38,686%).

Gambar 4.1.a Grafik sebaran responden berdasarkan jenis kelamin

Gambar 4.1.b Grafik sebaran responden berdasarkan usia

Gambar 4.1.c Grafik sebaran responden berdasarkan status 48%

52%

Laki-laki Perempuan

26%

64% 10%

Hingga 20 thn 21-40 thn > 40 thn

39%

61%

Pekerja Mahasiswa

d. Pendapatan

Pada survei ini, responden yang terdiri atas 84 orang mahasiswa dan 53 orang pekerja memiliki satu parameter data yang berbeda, yaitu adanya pendapatan. Tabel berikut memperlihatkan jumlah responden yang memiliki pendapatan berdasarkan besarnya pendapatannya seperti yang tertera dalam form survei (form survei dapat dilihat pada Lampiran A.2).

Tabel 4.1. Sebaran jumlah responden berpendapatan Status

Responden < Rp. 1 juta

Rp. 1 – 2

juta Rp. 2 – 3 juta

> Rp. 3 juta

PNS - - - 10 orang

Swasta - - 6 orang 37 orang Mahasiswa 5 orang - 1 orang - Total 5 orang - 7 orang 47 orang Total responden berpendapatan = 59 orang (43,066% dari seluruh responden)

Untuk menyederhanakan analisis selanjutnya, maka dilakukan eliminasi pada kelompok yang tidak terdapat responden di dalamnya, dan dilakukan penggabungan kelompok pendapatan yang hanya memiliki jumlah responden yang kecil.

Tabel 4.2. Sebaran jumlah responden berdasarkan status dan pendapatan

Status Responden Tidak Berpendapatan

Berpendapatan Hingga Rp. 3 juta

Berpendapatan > Rp. 3 juta

PNS - - 10 orang

Swasta - 6 orang 37 orang

Mahasiswa 78 orang 6 orang -

Total 78 orang 12 orang 47 orang

Gambar 4.2. Grafik jumlah responden berdasarkan status dan pendapatan

Rekapitulasi hasil survei selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran A.3.

e. Waktu Perjalanan

Waktu perjalanan yang dimaksud adalah untuk satu kali perjalanan yang dilaporkan responden dengan menggunakan mobil pribadi dari asal ke tujuan. Data yang didapat dari 137 orang responden untuk waktu perjalanan berkisar pada rentang 5 sampai 60 menit. Pengelompokan data dilakukan dengan menggunakan rumus penentu jumlah kelas dari Sturges. Sedangkan distribusi frekuensi waktu perjalanan untuk satu kali perjalanan dapat dilihat pada Tabel dan Gambar 4.3.

Jangkauan (j) = Xmaks– Xmin = 60 – 5 = 55

Banyak kelas (k) = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 137 = 8,0512 ≈ 8

Panjang interval kelas (i) = = = 6,875 ≈ 7

Nilai Xmin menjadi titik tengah interval kelas pertama.

0 0

78

0

6 6

10

37

0

PNS Swasta Mahasiswa

0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 Tidak Berpendapatan Berpendapatan Hingga Rp. 3 juta Berpendapatan > Rp. 3 juta

Tabel 4.3. Distribusi frekuensi waktu perjalanan responden Waktu Perjalanan (menit) Frekuensi (orang)

2 – 8 13

9 – 16 68

17 – 24 20

25 – 32 21

33 – 40 8

41 – 48 3

49 - 56 2

57 – 64 2

Gambar 4.3. Grafik distribusi frekuensi waktu perjalanan responden Distribusi frekuensi waktu perjalanan menunjukkan bahwa distribusi tidak seragam, dan waktu perjalanan terpanjang adalah yang paling sedikit terwakili.

f. Jarak / Panjang Perjalanan

Data yang didapat untuk panjang perjalanan berkisar pada rentang 1 sampai dengan 45 km. Distribusi frekuensi panjang perjalanan untuk satu kali perjalanan dapat dilihat pada Tabel 4.4 dan Gambar 4.4.

0 10 20 30 40 50 60 70 80

2 – 8 9 – 16 17 – 24 25 – 32 33 – 40 41 – 48 49 - 56 57 – 64

Fr e ku e n si ( o ran g )

Jangkauan (j) = Xmaks– Xmin = 45 – 1 = 44

Banyak kelas (k) = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 137 = 8,0512 ≈ 8

Panjang interval kelas (i) = = = 5,5 ≈ 6

Tabel 4.4. Distribusi frekuensi panjang perjalanan responden Panjang Perjalanan (km) Frekuensi (orang)

0 – 5 57

6 – 11 60

12 – 17 10

18 – 23 1

24 – 29 1

30 – 35 4

36 – 41 3

42 – 47 1

Grafik distribusi frekuensi panjang perjalanan dapat dilihat pada Gambar 4.4 berikut, dan memperlihatkan bahwa distribusi tidak seragam, dan pola distribusinya cenderung menyesuaikan distribusi waktu perjalanan.

Gambar 4.4. Grafik distribusi frekuensi panjang perjalanan responden 0 10 20 30 40 50 60 70

0 – 5 6 – 11 12 – 17 18 – 23 24 – 29 30 – 35 36 – 41 42 – 47

Fr e ku e n si ( o ran g )

g. Biaya Perjalanan

Data biaya perjalanan adalah perkiraan biaya yang dikeluarkan seorang responden untuk melakukan perjalanan dari asal ke tujuannya dengan jarak dan waktu yang telah diketahui. Besarnya biaya perjalanan setiap responden berbeda-beda walaupun menempuh jarak yang sama. Hal ini disebabkan perbedaan jenis mobil pribadi yang digunakan dan cara mengemudi. Cara mengemudi seseorang memengaruhi konsumsi bahan bakar dan lama waktu yang dihabiskan di perjalanan. Seorang responden yang memiliki kebiasaan mengemudi dengan kecepatan tinggi, maka waktu perjalanannya akan lebih singkat. Sedangkan responden yang mengemudi sangat lambat pun menyebabkan konsumsi bahan bakar lebih boros. Data hasil survei menunjukkan Xmin untuk sekali perjalanan asal ke tujuan adalah Rp.2.000,-, sedangkan nilai Xmaks adalah Rp.53.000,-. Jangkauan (j) = Xmaks– Xmin = 53.000 – 2.000 = 51.000

Banyak kelas (k) = 1 + 3,3 log n = 1 + 3,3 log 137 = 8,0512 ≈ 8

Panjang interval kelas (i) = = = 6.375 ≈ 7.000

Tabel 4.5. Distribusi frekuensi biaya perjalanan responden Biaya Perjalanan (Rp) Frekuensi (orang)

0 – 5.000 36

6.000 – 12.000 44

13.000 – 19.000 8

20.000 – 26.000 24

27.000 – 33.000 14

34.000 – 40.000 5

41.000 – 47.000 0

Gambar 4.5. Grafik distribusi frekuensi biaya perjalanan responden 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50

0 – 5.000 6.000 – 12.000

13.000 – 19.000

20.000 – 26.000

27.000 – 33.000

34.000 – 40.000

41.000 – 47.000

48.000 – 54.000 Fr e ku e n si ( o ran g )

VI. SIMPULAN DAN SARAN

6.1 Simpulan

Dari seluruh tahapan penelitian yang telah dilakukan, dapat diambil beberapa simpulan sebagai berikut.

1. Besarnya nilai waktu perjalanan dapat diperkirakan dengan perhitungan regresi linier dan membutuhkan serangkaian perhitungan dan penerapan statistika, mulai dari statistik deskriptif untuk menguraikan informasi hingga statistik inferensial seperti uji korelasi untuk menentukan hasil yang akan diberlakukan untuk seluruh sampel.

2. Hasil survei menunjukkan bahwa pekerja dan mahasiswa pengendara mobil pribadi di jalan Z.A. Pagar Alam paling dominan memilliki jarak tempuh antara 6 hingga 11 kilometer, dengan waktu perjalanan antara 9 hingga 16 menit. Sedangkan biaya perjalanan yang dominan untuk satu kali jalan dari asal ke tujuan setiap harinya adalah Rp.6.000,- sampai Rp.12.000,-.

3. Perhitungan regresi linier menghasilkan model persamaan yang telah memenuhi uji F dan uji t sehingga hasil dapat diterima dan masing-masing variabel X berpengaruh nyata terhadap Y dengan bentuk sebagai berikut:

Y = 382,5119 + 0,0281X2– 27,7249X3 + 41,5956X5 + 91,4980X6 + e keterangan:

 X2, X3, X5, dan X6 berturut-turut adalah biaya perjalanan, jarak tempuh, jenis kelamin, dan usia.

 Semakin besar biaya perjalanan dan semakin panjang jarak tempuhnya, maka biaya per waktu akan semakin besar pula. Responden berjenis kelamin perempuan dan responden yang berusia semakin tua akan memiliki biaya per waktu yang lebih besar. Sedangkan jarak tempuh yang berbanding lurus dengan waktu, peningkatannya akan semakin memperkecil nilai waktu.

 Besarnya nilai waktu perjalanan yang didapat dari data dominan responden dengan menggunakan persamaan tersebut adalah Rp. 608,979 / menit atau Rp. 36.538,74 / jam.

6.2 Saran

Beberapa saran yang dapat diajukan adalah sebagai berikut.

1. Apabila dilakukan penelitian selanjutnya, jika memungkinkan ada baiknya jumlah variabel ditambah untuk menghasilkan data yang lebih akurat. Selain itu sebaiknya jumlah responden yang diteliti lebih banyak dengan tingkat kepercayaan yang lebih tinggi jika dibutuhkan hasil yang mewakili area atau lokasi penelitian yang lebih luas.

2. Sasaran atau obyek penelitian sebaiknya dibuat lebih spesifik atau dititikberatkan pada responden golongan tertentu saja, misalnya

mahasiswa saja atau pekerja saja. Tujuannya adalah mendapatkan data yang lebih akurat dan homogen.

3. Berdasarkan hasil penelitian, responden berjenis kelamin perempuan dan responden dengan usia 21 hingga 40 tahun memiliki biaya per waktu yang paling besar. Karena itu jika akan dilakukan penekanan jumlah mobil pribadi, sebaiknya dimulai dari dua kategori tersebut. 4. Dari hasil survei didapatkan responden berstatus mahasiswa sebanyak

61% dari total jumlah responden, dan lebih dari 90% di antaranya belum memiliki pendapatan. Maka direkomendasikan bagi mahasiswa untuk mulai memikirkan alternatif moda lain karena jalan Z.A. Pagar Alam telah begitu padat sebagai daerah pendidikan. Dengan beberapa kampus atau universitas yang ada, maka kemungkinan besar jalan tersebut akan lebih sering mengalami kemacetan, lalu dampak selanjutnya adalah meningkatnya biaya perjalanan.

DAFTAR PUSTAKA

Herman. 1995. Nilai Waktu Perjalanan Kendaraan Penumpang pada Jalan Tol Jakarta-Cikampek. Institut Teknologi Bandung: Bandung.

Hobbs, F.D. 1995. Perencanaan dan Teknik Lalu Lintas, Edisi 2. Gadjah Mada University Press.Yogyakarta.

Joko Setyono, Karnawan. 2005. Nilai Waktu Perjalanan Bus Pengguna Jalan Antar Kota. Politeknik Negeri: Semarang.

Mursyid, Abdul. 1999. Penaksiran Nilai Waktu untuk Penumpang Kendaraan Pribadi di Bandung. Institut Teknologi Bandung: Bandung.

Purwatmoko, Hariadi dan Ervan Permadi. 1999. Penentuan Nilai Waktu Pengguna Angkutan Umum di Kotamadya Bandung. ITB: Bandung.

Raharjo, Marsudi. 2003. Modul Statistika untuk Pelatihan Instruktur/Pengembang SMU. PPPG Matematika: Yogyakarta.

Redaksi Lima Adi Sekawan. 2007. EYD Plus. Limas. Jakarta.

Ritonga, Rahman. 1997. Statistika untuk Penelitian Psikologi dan Penelitian. Lembaga Penerbit Fakultas Ekonomi UI: Jakarta.

Sugiyono. 2010. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif, dan R & D. CV Alfabeta. Bandung.

Sugiyono. 2010. Statistik Nonparametris Untuk Penelitian. CV Alfabeta. Bandung. Tamin, Ofyar Z. 2000. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi. ITB. Bandung. Tim Peningkatan Penggunaan Bahasa Ilmiah. 2012. Format Penulisan Karya Ilmiah

http://adipandang.files.wordpress.com/2011/02/ekonomi-transportasi_11.pdf (diakses tanggal 6 Desember 2013)

http://ciptakarya.pu.go.id/profil/profil/barat/lampung/lampung.pdf (diakses tanggal 9 Juni 2013)

http://csuryana.wordpress.com/2010/03/25/data-dan-jenis-data-penelitian.html (diakses tanggal 18 Desember 2013)

http://geografi-geografi.blogspot.com/2010/11/teori-lokasi-industri-pertimbangan.html (diakses tanggal 6 Desember 2013)

http://id.wikipedia.org/wiki/Kota_Bandar_Lampung (diakses tanggal 9 Juni 2013) http:/meldarisitriandani.blogspot.com/2012/04/kumpulan-statistika-matematika.html

(diakses tanggal 6 Desember 2013)

http://sinollahblog.files.wordpress.com/2012/12/cara-mencari-korelasi-dan-regresi.pdf (diakses tanggal 5 Desember 2013)

MOBIL PRIBADI DI JL. Z.A.PAGAR ALAM

METODE

MODE CHOICE APPROACH

Terima kasih atas kesediaan Anda membantu

Survei ini dilakukan sebagai bahan acuan pembuatan tugas akhir, mohon Anda mengisi form secara lengkap

No. Form : Tgl :

Lokasi : Jam :

1. Jenis Kelamin : ฀ Laki-laki ฀ Perempuan 2. Umur : ... tahun

3. Alamat tinggal : ... 4. Status : ฀ Pekerja ฀ Mahasiswa

5. Pekerjaan :

6. Pendapatan per bulan : ฀ < Rp. 1 jt ฀ Rp. 1 jt - 2 jt ฀ Rp. 2 jt – 3 jt ฀ > Rp. 3 jt

7. Kendaraan pribadi yang biasa Anda gunakan untuk perjalanan kuliah / kerja: Jenis mobil: ...

8. Jarak yang ditempuh : Km (dari rumah ke tempat tujuan)

9. Waktu perjalanan : menit 10. Perkiraan pengeluaran

a. Biaya perjalanan 1 kali jalan : Rp. ,- b. Biaya Parkir : Rp. ,-

11. Bila Anda pergi ke tempat kerja / kuliah dengan menggunakan angkutan umum yang ada, berapa kira-kira total waktu perjalanan Anda? : menit

12. Berapa biaya perjalanan yang dikeluarkan dengan angkutan umum tersebut? : Rp. ,-

13. Berapa perpindahan angkutan umum yang Anda gunakan untuk menuju tempat kerja / kuliah? : buah

2 1 1 1 1 15 15000 8

3 1 1 1 1 25 15000 15

4 1 1 1 1 15 9000 10

5 1 1 1 1 20 10000 10

6 1 1 1 1 15 5000 7

7 1 1 1 1 5 5000 1,5

8 1 1 1 1 10 6500 5

9 1 1 1 1 10 5000 5

10 1 1 1 1 10 5000 5

11 1 1 1 1 10 5000 3

12 1 1 1 1 5 3000 1

13 1 1 1 1 5 3000 1,5

14 1 1 1 1 8 5000 4

15 1 1 1 1 10 5000 5

16 1 1 1 1 15 5000 8

17 1 1 1 1 20 6500 8

18 1 1 1 1 60 20000 35

19 1 1 1 1 10 5000 5

20 1 1 1 1 20 10000 10

21 1 1 1 1 10 5000 4

22 1 1 1 1 10 5000 5

23 1 1 1 1 10 5000 5

24 1 1 1 1 15 20000 3

25 1 1 1 1 10 20000 2

26 1 1 1 1 10 15000 2

27 1 1 1 1 30 53000 6

28 1 1 1 1 15 52000 6

29 1 1 1 1 15 52000 6

30 1 1 1 1 17 9500 8

31 1 1 1 1 20 20000 6

32 1 1 1 1 15 10000 8

33 1 1 1 1 45 20000 20

34 1 1 1 1 20 10000 10

35 1 1 1 1 20 10000 10

36 1 1 1 1 10 8500 5

37 1 1 1 1 15 10000 7

38 1 1 1 1 10 10000 5

39 1 1 1 1 15 10000 7

40 1 1 1 1 12 10000 6

41 1 1 1 1 25 10000 15

42 1 1 1 1 5 5000 1

43 1 1 1 1 15 10000 8

44 1 1 1 1 40 25000 30

49 1 1 1 1 15 10000 10

50 1 1 1 1 45 20000 35

51 1 1 1 1 5 5000 3

52 1 1 1 1 50 30000 40

53 1 1 1 1 10 10000 5

54 1 1 1 1 10 8000 8

55 1 1 1 1 15 10000 10

56 1 1 1 1 15 10000 10

57 1 1 1 1 20 10000 12

58 1 1 1 1 5 5000 2

59 1 1 1 1 10 7000 8

60 1 1 1 1 10 7000 8

61 1 1 1 1 10 6000 7

62 1 1 1 1 30 15000 14

63 1 1 1 1 40 25000 9

64 1 1 1 1 15 8000 3

65 1 1 1 1 20 10000 8

66 1 1 1 1 30 15000 6

67 1 1 1 1 15 10000 5

68 1 1 1 1 10 10000 7

69 1 1 1 1 20 15000 45

70 1 1 1 1 10 50000 9

71 1 1 1 1 20 30000 9

72 1 1 1 1 35 30000 12

73 1 1 1 1 45 35000 35

74 1 1 1 1 25 25000 7

75 1 1 1 1 25 30000 9

76 1 1 1 1 35 30000 25

77 1 1 1 1 30 35000 6

78 1 1 1 1 15 20000 4

79 1 1 1 1 35 30000 9,5

80 1 1 1 1 25 30000 5

81 1 1 1 1 35 35000 9

82 1 1 1 1 20 25000 4,5

83 1 1 1 1 20 30000 7,5

84 1 1 1 1 25 25000 5

85 1 1 1 1 15 25000 3,5

86 1 1 1 1 25 25000 3

87 1 1 1 1 20 25000 5

88 1 1 1 1 40 35000 12

89 1 1 1 1 15 25000 2,5

90 1 1 1 1 25 25000 5

91 1 1 1 1 30 30000 9

96 1 1 1 1 15 25000 7

97 1 1 1 1 15 20000 5

98 1 1 1 1 15 20000 2,5

99 1 1 1 1 30 30000 7

100 1 1 1 1 15 15000 12

101 1 1 1 1 15 15000 5

102 1 1 1 1 20 25000 3,5

103 1 1 1 1 8 5000 5

104 1 1 1 1 10 5000 5

105 1 1 1 1 5 5000 2

106 1 1 1 1 10 5000 4

107 1 1 1 1 10 5000 6

108 1 1 1 1 5 2000 1

109 1 1 1 1 5 3000 2

110 1 1 1 1 5 2000 1

111 1 1 1 1 10 5000 6

112 1 1 1 1 10 5000 4

113 1 1 1 1 10 5000 6

114 1 1 1 1 40 10000 15

115 1 1 1 1 15 5000 6

116 1 1 1 1 15 5000 5

117 1 1 1 1 15 5000 5

118 1 1 1 1 10 3000 3

119 1 1 1 1 25 10000 10

120 1 1 1 1 30 10000 14

121 1 1 1 1 20 10000 10

122 1 1 1 1 15 9000 10

123 1 1 1 1 15 5000 7

124 1 1 1 1 10 6500 5

125 1 1 1 1 10 5000 5

126 1 1 1 1 5 5000 1,5

127 1 1 1 1 30 30000 8

128 1 1 1 1 10 5000 4

129 1 1 1 1 15 25000 2,5

130 1 1 1 1 25 25000 5

131 1 1 1 1 10 8500 5

132 1 1 1 1 10 10000 5

133 1 1 1 1 15 10000 7

134 1 1 1 1 20 10000 10

135 1 1 1 1 10 50000 9

136 1 1 1 1 20 10000 5

137 1 1 1 1 15 9000 10

Total

66 71 36 88 13 53 84 78 5 0 7 47

3 600 5 3000 1 1 0 2 0

4 600 5 3000 1 0 0 2 0

5 600 5 3000 1,5 0 0 2 0

6 600 5 3000 1,5 0 0 2 0

7 1000 5 5000 1,5 0 1 2 0

8 1000 5 5000 2 0 1 2 0

9 1000 5 5000 2 0 1 2 0

10 1000 5 5000 2 0 1 2 0

11 1000 5 5000 2 0 1 2 0

12 625 8 5000 2 1 1 2 0

13 625 8 5000 2,5 0 1 2 0

14 500 10 5000 2,5 0 1 1 0

15 500 10 5000 2,5 0 1 1 0

16 500 10 5000 3 0 1 1 0

17 500 10 5000 3 0 1 1 0

18 500 10 5000 3 0 1 1 0

19 500 10 5000 3 0 1 1 0

20 500 10 5000 3 0 1 1 0

21 500 10 5000 3 0 1 1 0

22 500 10 5000 3,5 0 1 1 0

23 500 10 5000 3,5 0 1 2 0

24 500 10 5000 4 0 0 2 0

25 500 10 5000 4 0 0 2 0

26 500 10 5000 4 0 0 2 0

27 500 10 5000 4 0 1 1 0

28 500 10 5000 4 0 1 1 0

29 500 10 5000 4 1 1 1 0

30 500 10 5000 4,5 0 0 1 0

31 500 10 5000 5 0 1 1 0

32 500 10 5000 5 1 1 2 1

33 500 10 5000 5 2 1 2 1

34 500 10 5000 5 1 1 2 1

35 500 10 5000 5 2 1 2 1

36 500 10 5000 5 2 1 2 1

37 600 10 6000 5 2 1 2 1

38 650 10 6500 5 2 1 2 1

39 650 10 6500 5 2 1 2 1

40 650 10 6500 5 2 1 2 1

41 700 10 7000 5 2 1 2 1

42 700 10 7000 5 2 1 2 1

43 800 10 8000 5 1 1 2 1

44 800 10 8000 5 2 0 2 1

45 850 10 8500 5 2 0 2 1

50 633,333333 15 9500 5 2 0 2 1

51 666,666667 15 10000 5 2 0 2 1

52 666,666667 15 10000 5 0 0 1 0

53 666,666667 15 10000 5 0 0 1 0

54 666,666667 15 10000 5 0 0 1 0

55 666,666667 15 10000 5 0 0 1 0

56 666,666667 15 10000 5 0 0 1 0

57 666,666667 15 10000 5 0 0 1 0

58 666,666667 15 10000 6 0 0 1 0

59 666,666667 15 10000 6 0 0 1 0

60 666,666667 15 10000 6 0 0 2 0

61 666,666667 15 10000 6 0 0 2 0

62 666,666667 15 10000 6 2 0 2 1

63 666,666667 15 10000 6 1 0 2 1

64 666,666667 15 10000 6 0 1 1 0

65 666,666667 15 10000 6 0 1 1 0

66 666,666667 15 10000 6 0 1 1 0

67 666,666667 15 10000 6 0 1 1 0

68 666,666667 15 10000 6 1 0 2 1

69 666,666667 15 10000 7 2 0 2 1

70 666,666667 15 10000 7 2 1 2 1

71 666,666667 15 10000 7 2 0 3 1

72 666,666667 15 10000 7 2 0 3 1

73 666,666667 15 10000 7 2 0 2 1

74 666,666667 15 10000 7 2 1 3 1

75 666,666667 15 10000 7 2 0 3 1

76 666,666667 15 10000 7 2 0 2 1

77 666,666667 15 10000 7 2 0 3 1

78 666,666667 15 10000 7 2 1 3 1

79 666,666667 15 10000 7 2 0 2 1

80 666,666667 15 10000 7,5 2 0 3 1

81 1000 15 15000 8 2 0 3 1

82 882,352941 17 15000 8 2 1 3 1

83 750 20 15000 8 2 0 3 1

84 750 20 15000 8 2 0 2 1

85 750 20 15000 8 2 0 2 1

86 750 20 15000 8 2 0 2 1

87 750 20 15000 8 2 1 2 1

88 750 20 15000 8 2 0 2 1

89 1000 20 20000 8 2 1 2 1

90 1000 20 20000 8 2 0 2 1

91 1000 20 20000 8 2 0 2 1

92 1000 20 20000 8 0 1 2 0

97 1000 20 20000 9 0 1 2 0

98 1250 20 25000 9 0 0 2 0

99 1250 20 25000 9 0 0 2 0

100 1250 20 25000 9 0 1 2 0

101 1250 20 25000 9 1 1 2 0

102 1000 25 25000 9 0 1 1 0

103 1000 25 25000 9,5 0 0 2 0

104 1000 25 25000 10 0 0 2 0

105 1000 25 25000 10 0 0 2 0

106 1000 25 25000 10 0 0 2 0

107 1000 25 25000 10 0 0 2 0

108 1000 25 25000 10 0 0 2 0

109 1000 25 25000 10 0 0 2 0

110 1000 25 25000 10 0 1 1 0

111 1000 25 25000 10 0 1 1 0

112 1000 25 25000 10 0 1 1 0

113 1000 30 30000 10 0 1 1 0

114 1000 30 30000 10 1 1 1 0

115 1000 30 30000 10 0 1 1 0

116 1000 30 30000 10 0 1 1 0

117 1000 30 30000 10 0 0 1 0

118 1000 30 30000 12 0 0 2 0

119 1000 30 30000 12 0 0 2 0

120 1000 30 30000 12 0 0 2 0

121 1000 30 30000 12 0 0 2 0

122 1000 30 30000 14 0 1 2 0

123 857,142857 35 30000 14 0 1 1 0

124 857,142857 35 30000 15 0 1 2 0

125 857,142857 35 30000 15 0 1 2 0

126 857,142857 35 30000 15 1 1 2 0

127 875 40 35000 15 0 0 2 0

128 875 40 35000 20 0 0 2 0

129 875 40 35000 25 0 1 2 0

130 875 40 35000 30 0 1 2 0

131 777,777778 45 35000 35 2 1 3 1

132 777,777778 45 35000 35 2 1 3 1

133 1111,11111 45 50000 35 2 1 3 1

134 1000 50 50000 40 2 1 2 1

135 1040 50 52000 40 2 1 2 1

136 866,666667 60 52000 40 2 1 2 1

137 883,333333 60 53000 45 2 1 2 1

Angka 1 mewakili kelompok reponden berpendapatan hingga Rp.3 juta; o Angka 2 mewakili kelompok responden berpendapatan lebih dari Rp. 3 juta.

 Angka transformasi untuk jenis kelamin adalah 0 dan 1, dengan: o Angka 0 mewakili responden laki-laki;

o Angka 1 mewakili responden perempuan.

 Angka transformasi untuk usia adalah 1 sampai 3, dengan: o _{Angka 1 mewakili kelompok usia hingga 20 tahun;}

o _{Angka 2 mewakili kelompok usia dari 21 hingga 40 tahun;} o _{Angka 3 mewakili kelompok usia di atas 40 tahun.}

 Angka transformasi untuk status adalah 0 dan 1, dengan: o Angka 0 mewakili responden mahasiswa; o Angka 1 mewakili responden pekerja.

Multiple R 0,9262 R Square 0,8579 Adjusted R Square 0,8502 Standard Error 79,6079 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 7 4935473,8573 705067,6939 111,2546 0,0000 Residual 129 817527,8762 6337,4254

Total 136 5753001,7335

Coefficients

Standard

Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 631,8528 37,5771 16,8148 0,0000 557,5056 706,2000 557,5056 706,2000 Waktu -35,5893 3,4048 -10,4526 0,0000 -42,3259 -28,8528 -42,3259 -28,8528 Biaya 0,0509 0,0026 19,6084 0,0000 0,0458 0,0561 0,0458 0,0561 Jarak -10,3898 2,6201 -3,9655 0,0001 -15,5737 -5,2060 -15,5737 -5,2060 Pendapatan -7,7714 24,4822 -0,3174 0,7514 -56,2100 40,6673 -56,2100 40,6673 Jns Kelamin 11,4610 15,0259 0,7628 0,4470 -18,2680 41,1901 -18,2680 41,1901 Usia 46,8877 15,9314 2,9431 0,0039 15,3671 78,4083 15,3671 78,4083 Status 26,6998 47,5066 0,5620 0,5751 -67,2932 120,6928 -67,2932 120,6928

Multiple R 0,6152 R Square 0,3785 Adjusted R Square 0,3597 Standard Error 164,5821 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 4 2177480,3608 544370,0902 20,0969 0,0000 Residual 132 3575521,3727 27087,2831

Total 136 5753001,7335

Coefficients

Standard

Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 459,7369 57,7661 7,9586 0,0000 345,4698 574,0040 345,4698 574,0040 Waktu 9,4119 1,2737 7,3896 0,0000 6,8925 11,9314 6,8925 11,9314 Jns Kelamin -4,7790 29,1189 -0,1641 0,8699 -62,3791 52,8211 -62,3791 52,8211 Usia 104,9780 30,8777 3,3998 0,0009 43,8988 166,0572 43,8988 166,0572 Status -137,0833 35,3009 -3,8833 0,0002 -206,9119 -67,2547 -206,9119 -67,2547

Multiple R 0,6591 R Square 0,4343 Adjusted R Square 0,4082 Standard Error 158,2159 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 6 2498805,7612 416467,6269 16,6372 0,0000 Residual 130 3254195,9723 25032,2767

Total 136 5753001,7335

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 323,7595 67,8401 4,7724 0,0000 189,5459 457,9730 189,5459 457,9730 Waktu 21,2568 3,5487 5,9900 0,0000 14,2361 28,2775 14,2361 28,2775 Jarak -18,3388 5,1445 -3,5647 0,0005 -28,5166 -8,1609 -28,5166 -8,1609 Pendapatan 14,6560 48,6038 0,3015 0,7635 -81,5007 110,8127 -81,5007 110,8127 Jns Kelamin 29,4668 29,8071 0,9886 0,3247 -29,5030 88,4367 -29,5030 88,4367 Usia 126,9363 30,6055 4,1475 0,0001 66,3871 187,4855 66,3871 187,4855 Status -126,2204 93,1356 -1,3552 0,1777 -310,4780 58,0372 -310,4780 58,0372

Multiple R 0,8588 R Square 0,7375 Adjusted R Square 0,7254 Standard Error 107,7724 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 6 4243066,2960 707177,7160 60,8855 0,0000 Residual 130 1509935,4375 11614,8880

Total 136 5753001,7335

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 379,7362 39,0085 9,7347 0,0000 302,5625 456,9099 302,5625 456,9099 Biaya 0,0278 0,0018 15,0832 0,0000 0,0242 0,0315 0,0242 0,0315 Jarak -27,3125 2,7888 -9,7935 0,0000 -32,8299 -21,7951 -32,8299 -21,7951 Pendapatan -2,3334 33,1363 -0,0704 0,9440 -67,8895 63,2227 -67,8895 63,2227 Jns Kelamin 41,4090 19,9686 2,0737 0,0401 1,9035 80,9145 1,9035 80,9145 Usia 95,7413 20,6187 4,6434 0,0000 54,9497 136,5330 54,9497 136,5330 Status -5,7635 64,1764 -0,0898 0,9286 -132,7288 121,2017 -132,7288 121,2017

Multiple R 0,8588 R Square 0,7375 Adjusted R Square 0,7275 Standard Error 107,3636 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 5 4242972,6165 848594,5233 73,6184 0,0000 Residual 131 1510029,1170 11526,9398

Total 136 5753001,7335

Coefficients Standard Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 379,6724 38,8541 9,7717 0,0000 302,8097 456,5350 302,8097 456,5350 Biaya 0,0279 0,0018 15,4961 0,0000 0,0243 0,0314 0,0243 0,0314 Jarak -27,3564 2,7352 -10,0017 0,0000 -32,7673 -21,9456 -32,7673 -21,9456 Pendapatan -5,0699 12,9716 -0,3908 0,6965 -30,7307 20,5909 -30,7307 20,5909 Jns Kelamin 41,6009 19,7786 2,1033 0,0373 2,4740 80,7278 2,4740 80,7278 Usia 95,5744 20,4569 4,6720 0,0000 55,1059 136,0430 55,1059 136,0430

Multiple R 0,8588 R Square 0,7375 Adjusted R Square 0,7275 Standard Error 107,3623 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 5 4243008,7010 848601,7402 73,6208 0,0000 Residual 131 1509993,0325 11526,6644

Total 136 5753001,7335

Coefficients

Standard

Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 379,9840 38,7016 9,8183 0,0000 303,4230 456,5450 303,4230 456,5450 Biaya 0,0278 0,0018 15,1596 0,0000 0,0242 0,0314 0,0242 0,0314 Jarak -27,3070 2,7771 -9,8328 0,0000 -32,8008 -21,8132 -32,8008 -21,8132 Jns Kelamin 41,2702 19,7956 2,0848 0,0390 2,1099 80,4306 2,1099 80,4306 Usia 95,5720 20,4001 4,6849 0,0000 55,2158 135,9282 55,2158 135,9282 Status -9,9192 25,1222 -0,3948 0,6936 -59,6170 39,7786 -59,6170 39,7786

Multiple R 0,7374 R Square 0,5438 Adjusted R Square 0,5300 Standard Error 141,0040 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 4 3128562,2561 782140,5640 39,3389 0,0000 Residual 132 2624439,4774 19882,1173

Total 136 5753001,7335

Coefficients

Standard

Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 492,7250 48,5468 10,1495 0,0000 396,6947 588,7554 396,6947 588,7554 Biaya 0,0116 0,0010 11,0558 0,0000 0,0095 0,0136 0,0095 0,0136 Jns Kelamin -13,5772 24,9450 -0,5443 0,5872 -62,9208 35,7664 -62,9208 35,7664 Usia 79,5819 26,7071 2,9798 0,0034 26,7526 132,4112 26,7526 132,4112 Status -104,0553 30,5045 -3,4112 0,0009 -164,3962 -43,7145 -164,3962 -43,7145

Multiple R 0,5264 R Square 0,2771 Adjusted R Square 0,2552 Standard Error 177,5031 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 4 1594029,5510 398507,3878 12,6481 0,0000 Residual 132 4158972,1825 31507,3650

Total 136 5753001,7335

Coefficients

Standard

Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 565,4583 60,7043 9,3150 0,0000 445,3792 685,5373 445,3792 685,5373 Jarak 10,6229 1,9924 5,3317 0,0000 6,6817 14,5640 6,6817 14,5640 Jns Kelamin -16,4985 32,1161 -0,5137 0,6083 -80,0272 47,0303 -80,0272 47,0303 Usia 101,5712 33,7213 3,0121 0,0031 34,8672 168,2752 34,8672 168,2752 Status -162,4322 38,0589 -4,2679 0,0000 -237,7165 -87,1479 -237,7165 -87,1479

Multiple R 0,8586 R Square 0,7372 Adjusted R Square 0,7293 Standard Error 107,0185 Observations 137 ANOVA

df SS MS F Significance F

Regression 4 4241211,7318 1060302,9329 92,5790 0,0000 Residual 132 1511790,0017 11452,9546

Total 136 5753001,7335

Coefficients

Standard

Error t Stat P-value Lower 95% Upper 95% Lower 95,0% Upper 95,0% Intercept 382,5119 38,0461 10,0539 0,0000 307,2529 457,7709 307,2529 457,7709 Biaya 0,0281 0,0017 16,7704 0,0000 0,0248 0,0314 0,0248 0,0314 Jarak -27,7249 2,5593 -10,8328 0,0000 -32,7875 -22,6622 -32,7875 -22,6622 Jns Kelamin 41,5956 19,7151 2,1098 0,0368 2,5973 80,5940 2,5973 80,5940 Usia 91,4980 17,5419 5,2160 0,0000 56,7984 126,1977 56,7984 126,1977