119
a. Korelasi Atribut
Dalam hubungannya dengan regresi maka analisa korelasi digunakan untuk mengukur ketepatan garis regresi dalam menjelaskan nilai variabel tidak bebas
variabel terikat. Pengujian hubungan korelasi derajat hubungankeeratan hubungan dalam proses analisis regresi merupakan hal penting yang harus
dilakukan terutama dalam mengatasi masalah antara variabel bebas. Selain itu, uji korelasi juga berfungsi untuk mengetahui seberapa besar hubungan antara
variabel-variabel bebas terhadap variabel tidak bebas. Pengujian ini dilakukan dengan menggunakan program SPSS dimana tujuan
dari pengujian atau analisa ini adalah untuk mengetahui seberapa besar pengaruh atribut terhadap utilitas pemilihan moda.Nilai koefisien korelasi adalah antara -1
sampai +1. Jika nilai R = -1 atau +1, maka hubungan antar variabel adalah sempurna, yang membedakan nilai - dan + adalah arah korelasinya. Sementara
jika R = 0, maka tidak ada hubungan antar variabel. Nilai yang tinggi menunjukkan bahwa terdapat korelasi yang erat antara variabel yang tergantung
pada variabel yang lain sedangkan nilai yang rendah menunjukkan korelasi yang tidak erat antara variabel yang tergantung pada yang lain dengan variabel bebas.
Hubungan antar variabel dapat dilihat pada tabel 4.40 berikut:
Tabel 4.40 Kriteria Hubungan Korelasi Antar Variabel
Nilai R Kriteria Hubungan
Tidak ada korelasi – 0,5
Korelasi lemah 0,5
– 0,8 Korelasi sedang
0,8 -1 Korelasi Kuat
1 Korelasi Sempurna
Universitas Sumatera Utara
120 Adapun hasil uji korelasi terhadap persamaan linier fungsi selisih
utilitas adalah sebagai berikut :
Tabel 4.41 Koefisien Korelasi Logit Selisih untuk Pengguna Angkutan Bus
dan Travel L300
Y X1
X2 X3
Y 1.000
-0.651 0.677
0.534
X1 -0.651
1.000 -0.555
-0.131
X2
0.677 -0.555
1.000 -0.200
X3 0.534
-0.131 -0.200
1.000
Tabel 4.42 Koefisien Korelasi Logit Nisbah untuk Pengguna Angkutan Bus
dan Travel L300
Y X1
X2 X3
Y
1.000 -0.001
0.135 -0.511
X1 -0.001
1.000 0.985
0.671
X2 0.351
-0.985 1.000
0.580
X3 -0.511
-0.761 0.580
1.000 dimana:
X
1
= Selisih atribut biaya perjalanan antara angkutan bus dan travel l300 X
2
= Selisih atribut waktu tunggu antara angkutan bus dan travel l300 X
3
= Selisih atribut waktu tempuh antara angkutan bus dan travel l300 Y
= Skala numerik Dalam matrik korelasi di atas dapat diinterprestasikan bahwa semua
variabel bebas biaya perjalanan, waktu tunggu, waktu tempuh mempunyai korelasi yang lemah hingga korelasi sedang dengan variabel terikat.
Universitas Sumatera Utara
121
b. Alternatif Persamaan Fungsi Selisih Utilitas antara Angkutan Bus dan
Kategori