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.