terhadap luas lahan pasar x
6
dan persentase luas parkir terhadap luas bangunan pasar x
7
berkorelasi kurang baik terhadap kebutuhan parkir y1.
4.16 Hubungan Matematis antara Kebutuhan Parkir dengan Prasarana Pasar
Hubungan Matematis dengan pendekatan persamaan regresi akan bermakna baik, apabila variabel terikat y berkorelasi baik dengan variabel bebas x dan sesama
variabel bebas x berkorelasi tidak baik. Apabila Variabel terikat berkorelasi baik dengan variabel bebas dan sesama variabel bebas juga berkorelasi baik terjadi
multikolinieritas maka akan terbentuk persamaan regresi yang kurang baik, untuk itu varibel bebas dipilih satu diantaranya yang memiliki nilai korelasi terhadap variabel
terikat yang lebih baik. Dari Tabel 4.3, variabel bebas x
1
berkorelasi baik terhadap x
2
, yaitu 0,69; maka antara x
1
dan x
2
dipilih x
2
karena x
2
berkorelasi terhadap y
1
lebih baik dibandingkan dengan x
1
terhadap y
1
yaitu: 0,97 0,72 dan x
2
berkorelasi baik terhadap x
4
, yaitu: 0,97 maka antara x
2
dengan x
4
dipilih x
4
karena x
4
berkorelasi terhadap y
1
lebih baik dibandingkan dengan x
2
terhadap y
1
yaitu: 0,98 0,97, dengan demikian variabel bebas yang berkorelasi lebih baik terhadap hubungan
Kebutuhan Parkir dengan Prasarana Pasar hanya variabel x
4
yaitu luas bangunan pasar : luas total bangunan pasar se kecamatan .
Untuk mendapatkan persamaan regresi digunakan program SPSS, hasil selengkapnya dapat dilihat pada Lampiran 33, sedangkan rekap hasil persamaan
regresi, R Square,
Standard Error, Sig. F, f
hitung
dan t
hitung
disajikan pada Tabel 4.4
Universitas Sumatera Utara
Tabel 4.4 Hasil Persamaan Regresi Hubungan antara Kebutuhan Parkir y
1
dengan Prasarana Pasar
Persamaan Regresi R
Square Std
Error Sig.F
f
hitung
t
hitung
t
hitung
Linear Y
1
: 10,185 + 0,405x
4
0,969 1,272
0,015 63,321
7,957 5,804
Logarithmic Y
1
: -16,055 + 11,613 Lnx
4
0,991 0,678
0,004 227,596 15,086
-6,118
Inverse Y
1
: 33,616 - 1276,153x
4
0,949 1,648
0,026 36,893
-6,074 17,669
Exponential Y
1
: 12,406e
0,019x4
0,929 0,091
0,016 26,285
5,127 7,984
Sumber: Lampiran 33, 34, 35 Bentuk persamaan regresi Linear, Logarithmic, Inverse dan Exponential, seperti
ditunjukan pada Tabel 4.4 menunjukan nilai koefisien diterminasi R Square mendekati 1 yaitu 0,929 – 0,991 ini berarti bahwa kontribusi rasio luas bangunan
pasar terhadap luas total bangunan pasar se kecamatan x
4
terhadap kebutuhan parkir y
1
sebesar 92,9 - 99,1 sedangkan sisanya, 0,9 - 7,1 adalah faktor lain.
4.17 Uji Signifikansi Persamaan Regresi Hubungan antara Kebutuhan Parkir dengan Prasarana Pasar
