Dari tabel 4.19 di bawah ini terdapat satu ruas jalan yang masuk pada masing-masing metode yaitu ruas
Batas Deli Serdang - Sei Rampah.
Pada perhitungan pada tahun 2009, kriteria yang dipakai pemerintah pusat tidak ada yang mendominasi. Hal ini
dapat dilihat berdasarkan data yang diperoleh dari BBPJN I bahwa dari kondisi ruas kelima ruas tersebut tidak termasuk dalam prioritas, begitu juga jika dilihat dari
keempat kriteria lain. Tabel 4.19 Perbandingan hasil metode AHP dengan IRMS 2009
No. Urut
Prioritas Nama Ruas
Meode AHP Metode IRMS
1 Bts Medan
– Bts Lubuk Pakam Sp.P.Susu
– Bts. NAD 2
Bts. Kota Lubuk Pakam – Perbaungan Bts. K.Binjai- T. Pura
3 Bts. Asahan - Bts. Kota Rantau Prapat
Perbaungan - Bts. Deli Serdang 4
Bts. Deli Serdang - Sei Rampah Bts. Deli Serdang - Sei Rampah
5 Bts. Deli Serdang - Tanjung Kasau
Sei Rampah - Bts. Kota Tebing Tinggi
Sumber: Hasil Analisa
4.9 Analisa Regresi dan Korelasi Kenaikan IRI Terhadap Pendanaan
Dari data penanganan dan perubahan nilai IRItingkat kerusakan pada Tabel 4.20 dapat dilanjutkan pemodelan matematika untuk mengetahui besarnya pengaruh
kenaikan IRI terhadap kenaikan penanganan pada jalan Lintas Timur Sumatera Utara. Analisa data yang digunakan dalam pemodelan matematika ini adalah menggunakan
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
model matematika analisa regresi dan korelasi dengan menggunakan data dari tahun 2003-2009. Data sekunder yang diambil adalah besarnya nilai rata-rata IRI dari
panjang efektif ruas jalan nasional Lintas Timur Provinsi Sumatera Utara dengan jumlah biaya penanganan yang tersedia setiap tahunnya.
Tabel 4.20 Tabel Biaya, Efektifitas dan IRI Jalan Lintas Timur Sumatera Utara Tahun
Efektifitas Ruas Jalan km
IRI Biaya Penanganan Rp 10
3
2003 38,5
5.7 46.338.620
2004 32
5.2 37.854.300
2005 16,43
4.3 19.077.000
2006 16,46
4.2 28.714.000
2007 21,5
4.4 27.051.000
2008 56.70
6.7 129.873.248
2009 15.40
3.9 20.756.258
Sumber: Balai Besar Pelaksanaan Jalan Nasional I
Data dari Tabel 4.20 di atas dihitung menggunakan program SPSS, dengan model summary seperti pada Tabel 4.21 berikut.
Tabel 4.21 Model Summary Model
R R Square
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 0.986 a
0.973 0.959
7845733.51551
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
a Predictors: Constant, IRI, Penanganan Pemeliharaan Jalan Lintas Timur Sumatera Utara
Mengacu dari model summary diatas terdapat tingkat hubungan elemen faktor independen terhadap elemen faktor dependen sebesar nilai R yaitu merupakan
koefisien korelasi sebesar 1,0 atau 100. Sementara besarnya kekuatan hubungan yang ada R
2
atau koefisien determinan juga sebesar 1,0 atau 100. Berdasarkan data yang telah diolah dapat dilihat bahwa semua elemen faktor independen mampu
menjelaskan elemen faktor dependen yaitu sebesar 98,6. Untuk mengetahui apakah model regresi sudah benar atau tidak kita lakukan
pengujian apakah ada hubungan linier atau tidak antar variabel kita gunakan angka signifikansi Anova atau dengan angka F penelitian yaitu pada tabel Anova. Jika F
Penelitian F tabel, maka H0 ditolak dan H1 diterima, artinya ada hubungan linier antara variabel bebas dengan variabel terikat. Jika F penelitian F tabel H
diterima dan H
1
ditolak, artinya tidak ada hubungan linier antara variabel bebas dengan variabel terikat.
Dari Tabel 4.22 dapat dijelaskan pengaruh elemen faktor independent efektifitas dan biaya sebagai elemen dependen secara bersama-sama dapat
menerangkan biaya itu sendiri, hal ini terlihat dengan tingkat signifikan 0,001 yang berarti model yang terbentuk dapat menjelaskan pengaruh variable independent
secara simultan terhadap variable dependent pada alpha 5 atau 0,05 karena nilai signifikan yang dihasilkan lebih kecil dari nilai alpha 5 atau 0,05.
Tabel 4.22 Hasil Pengujian Regresi – Anova
b
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Model Sum of
Squares df
Mean Square F
Sig.
1 Regression
9E + 015 2
4.427E + 015 71.912
0.001
a
Residual 2E + 014
4 6.156E + 013
Total 9E + 015
6 -
Sumber: Hasil Analisa
Dari Tabel 4.23 hasil pengujian regresi Uji t tidak semua signifikan berpengaruh terhadap biaya 2003 - 2009. Selanjutnya pengujian parsial dapat dilihat pada tabel
berikut. Tabel 4.23 Hasil Pengujian Regresi
– Uji t
Model Unstandardized
Coefficients Standardized
Coefficients t
Sig. B
Std. Error Beta
1 Constant
7075224 2E+007
0.411 0.702
Penanganan Pemeliharaan
Jalan Lintas TImur Sumatera Utara
1353471 131687.6
0.967 10.278
0.001
IRI -1038414
2484895 -0.039
-0.418 0.697
Sumber: Hasil Analisa
Adapun bentuk persamaan regresi yang dihasilkan dari beberapa pengujian di atas: Yi = 7075224 + 1353471 X
1
– 1038414 X
2
4.1
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
Dari persamaan regresi yang terbentuk menjelaskan nilai konstanta adalah positif artinya angka konstantanya berpengaruh positif terhadap biaya penanganan jalan
lintas timur Sumatera Utara akan tetapi tidak signifikan pada taraf kepercayaan 95 0,702 0,05 . Variabel X
1
Efektifitas mempunyai koefisien faktor positif dan mempunyai pengaruh yang signifikan pada taraf kepercayaan 95 0,001 0,05
terhadap biaya penaganan jalan nasional Lintas Timur Sumatera Utara. Nilai koefisien regresi X
1
dengan koefisien faktor = 1353471 artinya faktor pengaruh Efektifitas dapat mempengaruhi besarnya biaya yang dikeluarkan pemerintah sebesar
1353471 satuan bila faktor tersebut naik sebesar 1 satuan, sedangkan variabel X
2
IRI mempunyai koefisien negatif artinya nilai koefisien dari variabel X
2
IRI tidak mempengaruhi dan tidak signifikan pada taraf kepercayaan 95 0,697 0,05
terhadap penentuan kenaikan biaya penanganan Jalan Lintas Timur Sumatera Utara.
UNIVERSITAS SUMATRA UTARA
BAB V KESIMPULAN DAN SARAN
