Analisis Jumlah Optimal Beca Motor

6.3. Analisis Jumlah Optimal Beca Motor

Pada analisis jumlah optimal beca motor per-zone ini telah disinggung pengertian dan rumus pada bab ii dan cara perhitungan pada bab iii, disini akan diulas proses perhitungan sampai hasil angkanya, analisis ini dikemukakan untuk memperjelas keberadaan jumlah angkutan beca motor di kota Padangsidimpuan.

Jenis variabel, rumus yang digunakan pada penelitian ini diambil dari buku “Pengelolaan Lalu Lintas dan Angkutan Jalan” karya Suwardjoko P. Warpani tahun 2002, halaman 64 – 66, dan hampir sama dengan cara penelitian sebelumnya (bab ii).

Pada buku tersebut dicantumkan variabelnya adalah :

a. (X 1 ) tingkat penghasilan rata-rata penduduk

b. (X 2 ) jumlah penduduk

c. (X 3 ) radius wilayah terbangun / perkotaan

d. (X 4 ) jaringan pelayanan angkutan umum missal

Sedangkan rumusnya adalah persamaan regresi berganda :

T = ax 1 + bx 2 + cx 3 + dx 4 + k

Dimana :

a, b, c, d

= koefisien masing-masing variabel x 1, x 2 ,x 3 ,x 4 = variabel

T = jumlah beca motor K = konstanta

Dari data hasil survey kuisioner yang dilaksanakan pada kedua zona (Padangsidimpuan Utara dan Padangsidimpuan Selatan) dapat diproses untuk mendapatkan jumlah kebutuhan beca motor terhadap rumah tangga yang tidak memiliki kenderaan pribadi, yaitu data tersebut disusun berdasarkan kumpulan lokasi pada setiap zona yang keseluruhannya 12 lokasi yaitu :

Tabel 6.3.1. Data untuk mencari persamaan regresi berganda penghitungan

jumlah beca motor

Jumlah Beca Penghasilan

Jumlah per-

Pelayanan

Radius Wilayah

Motor

Keluarga

rumah tangga

Angkutan Massal

49 0.500 0.097 Sumber : Data Penelitian, 2007

T = ax 1 + bx 2 + cx 3 + dx 4 + k

T = ax 1 + bx 2 + cx 3 + dx 4 + k

Pengambilan / keterangan data :

1. a, b, c, d = koefisien masing-masing variabel yang akan dicari

menggunakan regresi linier berganda.

2. K / konstanta = nilai didapatkan dari analisa regresi liniar berganda sekaligus

dengan koefisien

3. X 1 / tingkat penghasilan rata-rata penduduk Data ini diambil dari data tabulasi penghasilan satu lokasi dan dirata-ratakan

4. X 2 / jumlah penduduk Data ini diambil dari data tabulasi yaitu total dari jumlah anggota per-rumah tangga dalam satu lokasi

5. X 3 / radius wilayah terbangun / perkotaan Data ini diambil dari radius lokasi atau rata-rata jarak perjalan yang ditempuh dari lokasi tersebut.

6. X 4 / jaringan pelayanan angkutan umum missal Data ini diambil dari persentase jalan yang dilewati angkutan umum dibandingkan dengan jumlah panjang jalan yang ada pada kecamatan lokasi tersebut.

7. T / jumlah beca motor Data ini diambil dari data tabulasi total dari jumlah yang menggunakan beca motor dari tiap rumah tangga pada satu lokasi.

Perlu diketahui adalah proses analisis regresi linier berganda dengan 4 variabel bebas ini dilakukan dengan bantuan software SPSS ver 11,5. Data tabel 6.3 itu dimasukkan sebagai variabel tidak bebas (jumlah beca motor), dan variabel bebas (tingkat penghasilan rata-rata penduduk, jumlah penduduk, radius wilayah terbangun / perkotaan, jaringan pelayanan angkutan umum missal), setelah dimasukkan dilanjutkan dengan memproses dengan perintah Analyze dan memilih regression dan linier dan ditunggu sejenak adan akan keluar hasilnya. Adapun laporan yang dihasilkan dari analisis ini adalah :

1. Informasi tentang data yang dimasukkan dengan keterangan

Tabel 6.3.2. Descriptive Statistics

Mean

Std. Deviation

JUM_BT

P_HASIL

J_KLRG

RDS_WIL

Nama Data

Rata-Rata

Simpangan Baku

Jumlah Data

Sumber : Data Penelitian (Hasil Pengolahan Software SPSS ver. 11,5), 2007

2. Informasi korelasi data yang dimasukkan Tabel 6.3.3. Correlations

RDS_WIL ANGKOT Pearson

JUM_BT

P_HASIL

J_KLRG

-.016 .202 Correlation

JUM_BT

P_HASIL

.356 .343 J_KLRG

-.292 .142 RDS_WIL

.490 1.000 Sig. (1-tailed)

JUM_BT

.480 .265 P_HASIL

.128 .138 J_KLRG

.178 .330 RDS_WIL

JUM_BT 12 12 12 12 12 P_HASIL

12 12 12 12 12 J_KLRG

12 12 12 12 12 RDS_WIL

12 12 12 12 12 ANGKOT

Keterangan : • Kolom Pearson Correlation adalah keterkaitan anatar data yang dimasukkan • Kolom Sig. (1-tailed) adalah signifikasi anatar data yang dimasukkan • Kolom N adalah jumlah data yang dimasukkan

Sumber : Data Penelitian (Hasil Pengolahan Software SPSS ver. 11,5), 2007

3. Informasi keterangan data yang masuk / keluar analisis

Tabel 6.3.4. Variables Entered/Removed(b)

1 ANGKOT, J_KLRG,

P_HASIL,

Enter

RDS_WIL(a) a All requested variables entered.

b Dependent Variable: JUM_BT

Sumber : Data Penelitian (Hasil Pengolahan Software SPSS ver. 11,5), 2007

4. Informasi ringkasan model persamaan matematis yang dihasilkan

Tabel 6.3.5 Model Summary(b)

Std. Error of Model

Adjusted R

R Square

Square

the Estimate

4.97036 a Predictors: (Constant), ANGKOT, J_KLRG, P_HASIL, RDS_WIL

b Dependent Variable: JUM_BT

Sumber : Data Penelitian (Hasil Pengolahan Software SPSS ver. 11,5), 2007

5. Informasi analisa ANOVA

Tabel 6.3.6. ANOVA(b)

Sum of

Model

F Sig. 1 Regression

Squares

df Mean Square

3.037 .095(a) Residual

11 a Predictors: (Constant), ANGKOT, J_KLRG, P_HASIL, RDS_WIL

b Dependent Variable: JUM_BT

Sumber : Data Penelitian (Hasil Pengolahan Software SPSS ver. 11,5), 2007

6. Informasi koefisien model persamaan matematis rumus jumlah beca motor

Tabel 6.3.7. Coefficients(a)

t Sig.

B Std. Error

Beta

1 (Constant)

-.967 .366 P_HASIL

.707 .502 J_KLRG

3.158 .016 RDS_WIL

a Dependent Variable: JUM_BT

Sumber : Data Penelitian (Hasil Pengolahan Software SPSS ver. 11,5), 2007

7. Informasi grafik regresi linier berganda

Normal P-P Plot of Regression Stand Dependent Variable: JUM_BT

Observed Cum Prob

Sumber : Data Penelitian (Hasil Pengolahan Software SPSS ver. 11,5), 2007

Gambar 6.3 Grafik Garis Normal Regresi Linier Berganda

Dari informasi nomor 6 dapat kita tuliskan model persamaan perhitungan jumlah beca motor yang dibutuhkan di BWK I kota Padangsidimpuan yaitu :

T = ax 1 + bx 2 + cx 3 + dx 4 + k

Jum _ Bt = 0 . 024 X 1 + 0 . 511 X 2 + 4 . 906 X 3 − 42 . 123 X 4 − 15 . 500

Dari data tabel 6.2.6 jumlah rumah tangga miskin kita dapat hitung berapa jumlah beca motor yang diperlukan daerah BWK I, dimana datanya :

a. Penghasilan rata-rata = Rp. 300.000,-

b. Jumlah rumah tangga = 5.191 jiwa

c. Radius wilayah

= 2,0 km

d. Persentase Angkot = 0.084 = 8,4 %

Maka dimasukkan ke rumus : Jum _ Bt = 0 . 024 ( 300 ) + 0 . 511 ( 5191 ) + 4 . 906 ( 2 ) − 42 . 123 ( 0 . 084 ) − 15 . 500

Jum _ Bt = 2650 , 57 atau 2.651 beca motor

Maka 2.651 x 25 % = 662,75, atau 663 beca motor sedangkan jika kenyataan jumlah beca motor 2.465 yang mempunyai izin.