52
Dari data-data di atas kemudian dicari berapa besar nilai korelasi antara keduanya dengan memakai metode regression analysis seperti terlihat
dalam tabel 4.16 di bawah ini. Tabel
: 4.16
Nilai Korelasi Antara Jumlah LHR dengan PDRB Regression Statistics
Multiple R 0,988
R Square 0,977
Adjusted R Square 0,969
Standard Error 27,806
Observations 5
Sumber : Hasil Analisis
Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara LHR dengan jumlah PDRB untuk ruas jalan HOS Cokroaminoto - Pelita IV, R =
0,977 . Hal ini menunjukkan bahwa jumlah PDRB mempunyai pengaruh yang besar terhadap pertumbuhan jumlah LHR dan dapat digunakan
sebagai variabel untuk memprediksi jumlah LHR pada tahun-tahun berikutnya.
4.2.5. Pengaruh Jumlah Kepemilikan Kendaraan Terhadap LHR
Pengaruh jumlah kepemilikan kendaraan terhadap jumlah LHR 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 LHR dan jumlah kendaraan dalam tabel 4.17 di bawah ini.
53
Tabel : 4.17 Data Jumlah LHR dan Jumlah Kendaraan
Tahun LHRT smphari
HOS Cokroaminoto - Pelita IV Kepemilikan
Kendaraan kendaraan 2001 1949 702
2002 2008 723 2003 2106 745
2004 2204 805 2005 2345 836
Sumber : Data Survei Dinas Perhubungan dan 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 4.18 di bawah ini. Tabel : 4.18
Nilai Korelasi Antara LHR dengan Jml. Kendaraan Regression Statistics
Multiple R 0,986
R Square 0,972
Adjusted R Square 0,963
Standard Error 30,268
Observations 5
Sumber : Hasil Analisis
Dari tabel di atas didapatkan bahwa nilai korelasi antara LHR dengan jumlah kendaraan untuk ruas jalan HOS Cokroaminoto - Pelita IV, R =
0,972 . Hal ini menunjukkan bahwa jumlah kendaraan mempunyai pengaruh yang besar terhadap pertumbuhan jumlah LHR dan dapat
digunakan sebagai variabel untuk memprediksi jumlah LHR pada tahun- tahun berikutnya.
4.2.6. Pengaruh Jumlah Penduduk Terhadap PDRB
Besarnya pengaruh antara jumlah penduduk dengan PDRB dapat dilihat dari berapa nilai korelasi antara kedua variabel tersebut yang
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
