BAB III METODOLOGI PENELITIAN - Analisa Tingkat Kebisingan Kereta Api Pada Jalan Rel Segmen Medan – Tebing Tinggi

BAB III METODOLOGI PENELITIAN Secara garis besar, cara penelitian yang dilakukan dalam penelitian ini dapat dilihat

  dalam bagan alir pada gambar 3.1

  Tujuan Penelitian: 1. Membandingkan tingkat kebisingan yang terukur dilapangan dengan baku tingkat kebisingan.

2. Mengetahui variabel apa yang paling dominan dalam mempengaruhi tingkat kebisingan kereta api.

  3. Menghasilkan model matematis tingkat kebisingan akibat pergerakan kereta api pada jalan rel segmen Medan-Tebing Tinggi dengan variabel kecepatan kereta, panjang rangkaian kereta, jenis kereta serta jarak penempatan Sound Level Meter.

  PENGUMPULAN DATA DATA PRIMER

DATA SEKUNDER 1.

  1.Tingkat Kebisingan

  2.Kecepatan Kereta Api

  3.Jumlah Rangkaian

  4.Jenis Kereta

  Data Peta Lintasan 2. Jadwal Keberangkatan Kereta Api

KESIMPULAN DAN SARAN

PENGOLAHAN DATA: 1.

  Korelasi 2. Uji T dan Uji F ANALISIS REGRESI

Gambar 3.1 Kerangka Pemikiran (Bagan Alir) Penelitian

3.1 Lokasi dan Waktu Penelitian Penelitian ini dilakukan pada jalan rel segmen Medan - Tebing Tinggi, tepatnya pada KM 31.

  Pengukuran tingkat kebisingan dilaksanakan secara serentak dengan menggunakan alat sound

  

level meter di lokasi yang berada di dekat jalur perlintasan kereta api. Jadwal penelitian

disesuaikan dengan jadwal perjalanan yang berlaku.

Gambar 3.2 Lokasi Pengamatan

  3.2 Alat dan Bahan Penelitian

  Alat dan bahan penelitian yang digunakan dalam penelitian ini adalah :

  1. Sound Level Meter merek Extech, untuk mengukur tingkat kebisingan

  2. Stopwatch, untuk menghitung waktu tempuh kereta

  3. Meter/roda ukur, untuk mengukur jarak

  4. Kamera, untuk dokumentasi kegiatan

  5. Laptop, untuk pengolahan data

  6. Alat bantu lainnya yang mendukung proses penelitian

  3.3 Kebutuhan data

  Analisis dalam penelitian ini memerlukan beberapa data, antara lain sebagai berikut :

  1. Data primer, yaitu data yang diambil secara langsung dari lapangan, adapun yang diperlukan dalam penelitian ini adalah sebagai berikut : a. Data jenis kereta api

  Data ini diperoleh dengan mencatat rangkaian kereta apa saja yang melintasi jalur tersebut. Secara langsung melalui pengamatan kita bisa mengetahui jenis kereta apa saja yang melintas. Pengklasifikasikan jenis kereta didasarkan pada pengaruhnya terhadap tingkat kebisingan sehingga diklasifikasi menjadi beberapa bagian yaitu kereta penumpang dan kereta barang.

  b. Data kecepatan kereta Data kecepatan kereta adalah kecepatan sesaat pada saat kereta melintas pada lintasan yang kita buat dengan menggunakan asumsi jarak. c. Data jumlah rangkaian Jumlah rangkaian dari kereta menurut jenis kereta.

  d. Data tingkat kebisingan Data kebisingan dilakukan dengan mencatat tingkat kebisingan yang dihasilkan oleh kereta yang lewat, sesuai dengan jarak pengukuran dengan bantuan 3 alat sound level

  meter. Pengukuran ini dilakukan pada jalan rel segmen Medan-Tebing Tinggi KM 31 sesuai dengan jadwal perjalanan kereta api yang berlaku.

  2. Data sekunder, yaitu data yang diperoleh dari pihak ketiga seperti instansi pemerintah atau swasta maupun literatur. Data sekunder yang dibutuhkan meliputi : a. Peta lintasan jalur kereta api untuk menentukan titik pengukuran tingkat kebisingan.

  b. Jadwal dari perjalanan kereta api yang melintasi segmen Medan-Tebing Tinggi, untuk menentukan hari pelaksanaan pengukuran tingkat kebisingan.

3.4 Pengambilan data

  Dalam rangka memperoleh data sesuai dengan kebutuhan, maka dilakukan beberapa survei sebagai berikut :

  1. Survei awal (tahap persiapan), meliputi :

  a. Persiapan alat-alat yang akan digunakan pada penelitian, yaitu Sound Level Meter merek Extech, formulir survei, stopwatch, meteran/roda ukur, kamera, laptop, dan alat bantu lainnya yang dapat membantu proses penelitian. b. Pemilihan lokasi penelitian, diupayakan lokasi yang tidak memiliki penghalang agar kebisingan tidak mengalami pemantulan atau penyerapan oleh penghalang yang ada.

  c. Penentuan waktu pelaksanaan, berdasarkan jadwal perjalanan kereta yang berlaku.

  d. Jarak pengukuran kebisingan yang diambil yaitu sejauh 20 m, 25 m dan 30 m yang diukur dari tepi jalan rel, untuk pengukuran tingkat kebisingan.

Gambar 3.3 : Pengambilan tingkat kebisingan pada beberapa jarak pengukuran

  2. Survei utama, meliputi : a. Survei dilakukan pada hari Jumat, 23 Mei 2014 selama 24 jam.

  b. Pengambilan data kecepatan kereta diambil dengan metode spot speed. Dengan mengambil panjang segmen sepanjang 30 m dan menghitung waktu tempuh kereta dengan menggunakan stopwatch. Setiap kereta yang melintas lokasi penelitian akan dihitung waktu tempuhnya.

  c. Survei jumlah rangkaian, yaitu dengan cara menghitung jumlah gerbong pada suatu rangkaian kereta api yang melintas lalu dicatat.

  d. Survei jenis kereta, yaitu mengamati jenis kereta yang melintas, kereta penumpang atau kereta barang kemudian dicatat.

3.5 Pengolahan dan Analisis Data

  Data primer yang diperoleh dari hasil penelitian akan ditabelkan dengan menggunakan Software Microsoft Excel dan kemudian di analisa dengan menggunakan program SPSS (Statistical Package for Social Scientist) untuk mendapatkan hubungan dari variabel yang diteliti terhadap nilai kebisingan dengan metode regresi linier. Regresi linier sederhana menggunakan variabel tingkat kebisingan dan jarak pengukuran untuk mengetahui jarak minimum dari tepi jalan rel agar tidak melampaui ambang batas tingkat kebisingan yang telah ditetapkan.

BAB IV ANALISA DATA DAN PEMBAHASAN

  4.1 Umum

  Data primer yang diperoleh dari hasil survei lapangan berupa data tingkat kebisingan, kecepatan kereta, panjang rangkaian kereta, dan jenis kereta akan ditabelkan dalam software terlebih dahulu dan kemudian akan dianalisa dengan menggunakan program

  Microsoft Excel Statistical Package for Social Scientist (SPSS) versi 20.

  4.2 Jenis kereta

  Jenis kereta yang melewati lintasan yang menjadi lokasi pengamatan, yakni jalan rel segmen Medan – Tebing tinggi tepatnya pada KM. 31 diklasifikasikan menjadi dua jenis, yakni kereta barang dan kereta penumpang. Data jenis kereta yang diperoleh dari hasil pengamatan di lapangan dapat dilihat pada tabel 4.1.

  4.3 Panjang rangkaian

  Panjang rangkaian dari setiap kereta yang melintas pada lokasi pengamatan dapat dilihat pada tabel 4.1.

  4.4 Kecepatan kereta

  Pengukuran kecepatan sesaat kereta dilakukan di lokasi yang tetap di tepi jalan rel yang memungkinkan dilakukannya metode spot speed dengan metode pengukuran tak langsung.

  Pengukuran waktu tempuh dilakukan oleh dua pengamat, dimana pada setiap ujung titik yang ditetapkan berdiri satu orang pengamat. Pengamat pertama memberi isyarat berupa menaikkan tangannya sesaat setelah lokomotif melewatinya dan pengamat kedua menjalankan stopwatch dan kemudian menghentikan stopwatch sesaat setelah lokomotif kereta tersebut melewatinya, lalu dicatat sebagai waktu tempuh kereta yang melintas tersebut. Jarak lintasan pengukuran sepanjang 30 meter.Dari hasil pengukuran lapangan, pengolahan data dan perhitungan kecepatan kereta pada jalan rel yang menjadi lokasi pengamatan dapat dilihat pada tabel 4.1.

4.5 Tingkat Kebisingan

  Data tingkat kebisingan yang dihasilkan oleh kereta pada jalan rel yang menjadi lokasi pengamatan dapat dilihat pada tabel 4.1. Jarak penempatan alat SLM ada 3, yaitu sejauh 20 meter, 25 meter dan 30 meter dari pinggir rel.

Tabel 4.1 Jenis kereta, panjang rangkaian kereta, kecepatan kereta serta tingkat kebisingan pada jalan rel segmen Medan - Tebing Tinggi

  No Waktu Lewat Jenis

  Kereta Panjang Rangkaian Kecepatan

  Kereta Km/Jam Tingkat Kebisingan (dB)A

  20 M

  25 M

  30 M 1 7:25 Penumpang 7 47,71 89,8 84,3 78,8 2 9:00 Penumpang 8 51,54 87,6 81,8 76,3 3 10:20 Penumpang 5 49,76 83,4 78,6 73,8 4 11:05 Penumpang 7 49,31 85,7 79,8 73,9 5 11:12 Penumpang 5 47,99 83,8 79,4 74,5 6 13:20 Penumpang 8 42,90 84,8 80,3 76,7 7 13:50 Penumpang 7 46,35 97,8 93,0 87,7 8 14:29 Barang

  12 47,87 87,9 82,3 78,6 9 14:37 Penumpang 4 49,84 94,8 89,6 84,2 10 15:17 Penumpang 8 50,87 87,6 82,6 78,3 11 16:09 Barang

  10 49,32 86,8 80,7 75,3 12 17:28 Penumpang 7 48,97 91,2 85,7 80,8 13 18:05 Penumpang 7 49,99 96,2 90,6 84,7 14 19:20 Barang

  12 38,16 94,1 88,7 83,6 15 20:20 Penumpang 8 41,76 86,4 81,3 76,8 16 20:35 Penumpang 4 48,72 92,3 86,7 81,4

  17 21:02 Barang 12 47,34 88,6 82,8 78,3 18 22:00 Penumpang 5 47,35 82,1 77,6 72,4 19 22:50 Penumpang 7 50,32 96,8 91,2 87,1 20 23:10 Penumpang 8 47,63 87,2 81,6 77,3 21 23:40 Barang 5 37,22 86,3 81,4 76,6 22 0:30 Barang

  12 46,92 88,2 83,6 77,8 23 1:26 Barang 20 40,13 90,3 85,8 81,2 24 1:56 Barang 13 45,67 87,6 82,3 76,6 25 3:00 Barang 10 48,12 85,1 79,6 74,7 26 3:28 Barang 15 42,38 88,8 83,2 77,4 27 4:00 Penumpang

  8 50,32 87,4 81,9 76,7 28 6:15 Barang 12 46,73 86,8 81,2

  75.9 29 6:45 Penumpang 8 42,24 89,8 84,3 78,8

  Sumber : Pengolahan data primer

  Dari data tersebut dapat kita lihat bahwa semua tingkat kebisingan yang dihasilkan oleh pergerakan kereta api pada jalan rel segmen Medan – Tebing Tinggi cukup tinggi pada masing- masing penempatan alat SLM, dan semua tingkat kebisingan tersebut masih diatas ambang batas tingkat kebisingan yang telah ditetapkan oleh pemerintah sesuai KEP 48/MENLH/11/1996 untuk peruntukan kawasan perumahan dan pemukiman yakni sebesar 55 dB(A). Dan walaupun diberikan toleransi sebesar 3 dB(A), tingkat kebisingan yang terjadi masih tetap cukup tinggi.

4.6 Pengolahan data tingkat kebisingan

  Korelasi pada jalan rel segmen Medan – Tebing Tinggi antara variabel terikat tingkat kebisingan dengan variabel bebasnya seperti jenis kereta (X1), panjang rangkaian (X2), kecepatan kereta (X3) dan jarak penempatan alat SLM (X4). Proses pengolahan data hasil analisis korelasi terdiri dari dua bagian yaitu analisis regresi linier sederhana dan analisis regresi linier berganda. Proses pengolahan data adalah sebagai berikut :

  1. Penyeleksian matriks korelasi Tahap awal yang dilakukan adalah melihat hubungan pada variabel terikat dengan variabel bebas pada tabel matriks korelasi. Dari matriks tersebut, akan dipilih hubungan yang memiliki kategori sedang sampai sangat kuat (0,4 – 1,0) antara variabel terikat dan variabel bebasnya. Selanjutnya pada tahap akhir, akan dilakukan analisa regresi linear sederhana dari masing-masing variabel bebas yang terpilih. Hasil dari analisis regresi dimasukkan ke dalam bentuk persamaan analisis regresi linear sederhana.Setelah menentukan korelasi antara variabel terikat dan variabel bebas pada tahap awal regresi linear sederhana di atas dengan melihat hubungan antara variabel bebas yang terpilih.

  Jika ditemukan ada hubungan dengan kategori sedang sampai sangat kuat (± 0,4 – 1,0 ) antara variabel bebas maka variabel bebas tersebut dieliminasi atau tidak dimasukkan dalam proses analisis regresi linear berganda, sedangkan apabila antara variabel bebas tersebut terjadi hubungan yang rendah sampai sangat rendah (±0,399 – 0,00) maka lakukan analisa regresi linear berganda terhadap variabel tidak bebas dan kedua variabel bebas tersebut. Maka hasil dari analisis regresi linear berganda akan dimasukkan ke dalam persamaan regresi linear berganda.

  2. Uji statistik Pada tahap selanjutnya, dari persamaan-persamaan regresi linear sederhana dan regresi linear berganda yang terpilih dalam persyaratan di atas akan dilakukan pengujian untuk melihat persamaan terbaik yang memiliki nilai koefisien determinasi (R²) terbesar. Setelah persamaan terbaik terpilih, tahapan akhir yang dilakukan adalah uji T dan uji F.

  Hasil korelasi antara variabel terikat dan variabel bebas seperti yang telah dijelaskan di atas dapat dilihat pada tabel 4.4 dibawah ini.

Tabel 4.2 Korelasi antara variabel terikat terhadap variabel bebas

  Correlations jenis kereta panjang kecepatan jarak alat kebisingan rangkaian kereta api kereta api

• _{** **} Pearson Correlation

  1 ,736 -,443 ,000 -,065 jenis kereta Sig. (2-tailed) ,000 ,000 1,000 ,549 N

  87

  87

  87 _{** **}

  87

  87 Pearson Correlation ,736 1 -,390 ,000 ,011 panjang Sig. (2-tailed) ,000 ,000 1,000 ,917 rangkaian N

  87

_{** **}

  87

  87

  87

  87 Pearson Correlation -,443 -,390 1 ,000 ,016 kecepatan Sig. (2-tailed) ,000 ,000 1,000 ,884 kereta api N

  87

  87

  87 _**

  87

  87 Pearson Correlation ,000 ,000 ,000 1 -,733 jarak alat Sig. (2-tailed) 1,000 1,000 1,000 ,000 N

  87

  87

  87

  87 _**

  87 Pearson Correlation -,065 ,011 ,016 -,733

  1 kebisingan Sig. (2-tailed) ,549 ,917 ,884 ,000 kereta api N

  87

  87

  87

  87

  87 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).

  Berdasarkan tabel diatas : 1) Penyelesaian matriks korelasi

  Koefisien matriks hasil output SPSS diatas dapat disimpulkan hubungan antara variabel terikat dengan variabel bebas maupun antara sesama variabel bebas kepada tabel yang lebih ringkas seperti pada tabel dibawah ini.

Tabel 4.3 Rekapitulasi matriks korelasi antara variabel terikat dan variabel tidak terikat

  Variabel Y

  X

  4

  1 X

  2 X

  3 X

  1 - - - - Y

  X - 0,065 -

  1 - -

  1

  1 - - 0,011 0,736

  X

2 X

  1 X

• 3 0,016 - 0,443 - 0,390

  4 - 0,733 0,000 - 0,000 0,000

  1 Y = a+b

  4

  Dari hasil penyeleksian nilai korelasi diatas, maka yang masuk dalam range untuk korelasi sedang sampai sangat kuat yakni 0,40 – 1,00 adalah 0,733 sehingga persamaan linier yang terbentuk adalah :

4 X

• Analisa regresi linier sederhana

  4 : Model Summary ^b

  Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate

  Durbin-Watson 1 ,733 ^a

,537 ,532 3,9489 2,018

  a. Predictors: (Constant), jarak alat

  Y dengan X

  1 Regression 1540,366 1 1540,366 98,781 ,000 ^b Residual 1325,474 85 15,594 Total 2865,839

  86

  a. Dependent Variable: kebisingan kereta api

  b. Predictors: (Constant), jarak alat Coefficients ^a

  Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients T Sig.

  B Std. Error Beta

  1 (Constant) 109,291 2,627 41,604 ,000 jarak alat -1,031 ,104 -,733 -9,939 ,000

  b. Dependent Variable: kebisingan kereta api ANOVA ^a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig.

a. Dependent Variable: kebisingan kereta api

1 Y = 109,291 - 1,031 X4 0,537

  = 0,53

  3. Pengambilan keputusan

  2. Menentukan taraf signikansi dengan kepercayaan 5% Ttabel = 1,989

  : Variabel terikat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas

  1

  1. Hipotesis Ho : Variabel terikat tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas H

  2

  Persamaan yang terbentuk adalah : Y = 109,291 – 1,031 X

  4 dengan nilai R = 0,733 dan R

  Berdasarkan tabel 4.6 tersebut hanya ada satu persamaan yang memenuhi persyaratan koefisien korelasi, yaitu : Y = 109,291 – 1,031 X

  No Persamaan Koefisien Determinasi (R2)

Tabel 4.4 Rekapitulasi persamaaan regresi linier

  = 0,537 2) Uji statistik Penentuan persamaan terbaik dengan nilai koefisien determinasi tertinggi

  2

  4 dengan nilai R = 0,733 dan R

• Uji T Tahap-tahap pengujian :

  Berdasarkan tabel t, jika : T < T , maka Ho diterima

  hitung tabel

  T hitung > T tabel , maka Ho ditolak Berdasarkan nilai signifikan, jika Sig t > 0,05 maka Ho diterima Sig t < 0,05 maka Ho ditolak

Tabel 4.5 Uji T pada persamaan regresi linier No Persamaan T hitung T tabel Keterangan

1 Y = 109,291 - 1,031 X4 -9,939 1,989 OK

  4. Kesimpulan Dari tabel ANOVA diperoleh nilai T hitung sebesar 9,939 dengan nilai signifikansi 0,000.Nilai T hitung (9,939) > T tabel (1,989). Dan nilai signifikan 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak atau dengan kata lain jarak pengukuran mempengaruhi tingkat kebisingan kereta api.

• Uji F Tahap-tahap pengujian :

  1. Hipotesis Ho : Variabel terikat tidak memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas.

  H

  1 : Variabel terikat memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel bebas.

  2. Menentukan taraf signifikansi dengan kepercayaan 5% F 2,483

  tabel =

  3. Pengambilan keputusan Berdasarkan tabel f, jika : F hitung < F tabel , maka Ho diterima F hitung > F tabel , maka Ho ditolak Berdasarkan nilai signifikan, jika Sig t > 0,05 maka Ho diterima Sig t < 0,05 maka Ho ditolak

Tabel 4.6 Uji F pada persamaan regresi linier No Persamaan F hitung F tabel Keterangan

1 Y = 109,291 - 1,031 X4 98,781 2,483 OK

  4. Kesimpulan Dari tabel ANOVA diperoleh nilai F hitung sebesar 98,781 dengan signifikansi 0,000.Nilai F hitung (98,781) > F tabel (2,483). Dan nilai signifikan 0,000 < 0,05 maka Ho ditolak dengan kata lain jarak pengukuran mempunyai pengaruh yang signifikan terhadap tingkat kebisingan kereta api.

• Uji Linearitas Dalam pengujian liniearitas dua variabel dikatakan mempunyai hubungan yang linear bila signifikansi (Linearity) kurang dari 0,05.

  Langkah-langkah pada program SPSS

  1. Masuk program SPSS

  2. Klik variable view pada SPSS data editor

  3. Pada kolom Decimals angka ganti menjadi 0 untuk variabel x dan y

  4. Buka data view pada SPSS data editor

  5. Klik Analyze - Compare Means – Means

  6. Klik variabel X dan masukkan ke kotak Dependent List, kemudian klik variabel Y dan masukkan ke Independent List.

  7. Klik Options, pada Statistics for First Layer klik Test for Linearity, kemudian klik Continue

  8. Klik OK, maka hasil output yang didapat pada kolom Anova Table adalah sebagai berikut:

BAB V KESIMPULAN DAN SARAN

5.1 Kesimpulan

  Pada penelitian analisa tingkat kebisingan kereta api pada jalan rel segmen Medan- Tebing Tinggi diperoleh kesimpulan sebagai berikut :

  1. Pengamatan jenis kereta Dalam pengamatan yang dilakukan selama 24 jam, jumlah kereta yang melintasi jalan rel segmen Medan – Tebing Tinggi ada sebanyak 29 kereta yang terdiri dari 11 kereta barang dan 18 kereta penumpang.

  2. Tingkat kebisingan kereta api Tingkat kebisingan yang terukur berkisar antara 73,8 dBA – 97,8 dBA untuk jarak pengukuran 20 – 30 meter yang diukur dari tepi jalan rel.

  3. Nilai rata-rata tingkat kebisingan yang terukur dari hasil lapangan telah melampaui baku mutu tingkat kebisingan yang telah ditetapkan oleh Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No.48 Tahun 1996 Tanggal 25 November 1996 sebesar 55 dBA untuk kawasan perumahan dan pemukiman.

  4. Model tingkat kebisingan untuk regresi linier Model yang terbentuk antara variabel terikat tingkat kebisingan (Y) dan variabel bebas jarak pengukuran (X4) adalah

  Y = 109,291 – 1,031 X

  4 Dari persamaan diatas dapat dihiting jarak minimum bangunan perumahan atau pemukiman dari tepi jalan rel sekitar 53 meter sehingga tercapai tingkat kebisingan sesuai dengan Keputusan Menteri Negara Lingkungan Hidup No.48 Tahun 1996 Tanggal 25 November 1996 sebesar 55 dBA untuk kawasan perumahan atau pemukiman.

  5. Jarak pengukuran mempengaruhi tingkat kebisingan. Semakin jauh jarak pengukuran dengan tepi jalan rel maka semakin kecil tingkat kebisingan. Untuk penelitian tingkat kebisingan dalam tugas akhir ini, jarak pengukuran sebesar 20 – 30 meter dari tepi jalan rel.

5.2 Saran

  Dari hasil penelitian yang telah dilaksanakan, maka saran yang dapat diberikan adalah sebagai berikut :

  1. Pembangunan kawasan perumahan/pemukiman, rumah sakit, sekolah dan tempat ibadah disarankan memenuhi jarak minimum sebesar 53 meter dari tepi jalan rel agar sesuai dengan ambang batas yang telah ditentukan oleh pemerintah yaitu 55 dBA.

  2. Untuk penelitian selanjutnya, pengukuran tingkat kebisingan dilakukan dengan jumlah hari yang lebih lama lagi dan perlu adanya suatu kajian tentang dampak kebisingan sesuai dengan lokasi penelitian.