A1. Pemodelan Tarikan Perjalanan Dengan Sepeda Motor

  

Pemo delan Ta arikan P Perjalana an Deng gan Sepe eda Moto or

Ke K Kawasan n Sekolah h

(SD Isla am di Kot ta Suraba aya)

_{1 2 2} Ama alia Firdaus M Mawardi , I r.Wahju Her rijanto,MT , Budi Rahard djo,ST.MT _{1 ,}

  

Mahasiswa P asca Sarjana M Manajemen Reka ayasa Transport tasi FTSP-ITS Surabaya

₂ Dosen Teknik Sipil FT TSP-ITS Surab aya Kampus

  ITS Sukolilo, S Surabaya 60111

  1

am m77wang@yah hoo.com

  Abstra ak— Sepeda motor sebaga ai salah satu u moda transporta asi dalam pergerakan manusia, sa aat ini mendomin nasi lalu linta as yang ada d i Surabaya te ermasuk pergeraka an ke sekolah

  h. Sekolah m erupakan sala ah satu pusat tuju uan perjalanan n, selain gedun ng perkantoran n, pusat perbelanj aan, pasar tr radisional/mod dern, restaura ant dan lain-lain. Pergerakan di kawasan Sekolah se ringkali menimbul lkan kemace etan lalu lin ntas pada k kawasan disekitarn nya. Pergeraka an yang terjad di di kawasan sekolah dibuat da alam pemodela an untuk pera amalan perger rakan di masa yan g akan datang

  g. Tujuan dari i penelitian ini i adalah untuk me embuat model l tarikan perj jalanan/ trip at ttraction khusus u ntuk sepeda motor akibat kegiatan di Sekolah Dasar swa asta Islam di kawasan Sura abaya (pada M MPTET, tarikan perjalanan akan diikuti i dengan S Sebaran, Pemilihan n Rute dan Pem milihan moda) Survey y dilakukan pa ada 7 sekolah dasar swasta I Islam di Surabaya

  a. Hasil survey y direkap, kem mudian diuji korelasi antar vari iabel bebas da an terikat. Var riabel X yang d diterima adalah y ang memiliki i keeratan ku uat dengan v variabel Gambar 1. Dominasi sepe eda motor di kot ta Surabaya terikat Y Y dan memilik ki hubungan yang lemah dengan variabel b bebas lainnya. Variabel terp ilih, dianalisis dengan

  Kemacetan akibat perg erakan di ka awasan sekola ah

  metode re egresi linier, uj ji determinan, uji F dan Uji t t, untuk

  menarik untuk m k dicermati, dan dianali isa, bagaiman na mendapat tkan model ma atematis paling g significant. ₂ Model l terbaik terpi ilih dengan det terminasi (R ) )=0.9631 se ebenarnya mo odel tarikan p perjalanannya , Lihat gamb bar adalah mo odel matemati is Y = 175.02 + + 0.408 X ^{1 , dim mana Y} 2 .

  adalah ju umlah perger akan dengan sepeda moto or; X ₁ adalah Ju umlah Komp onen sekolah . Peramalan dengan model m matematis ini, , untuk tah hun 2013 pa ada SD Muhamm madiyah 11 dan SD M Muhammadiy yah 16 menghasil lkan pergerak kan sepeda mo otor sebesar 6 655 dan 402. Pem modelan ini da apat dijadikan n dasar untuk k Tahap Perencana aan Transport tasi selanjutny a.

  Kata k kunci: pemode elan, peramala an tarikan perj jalanan, regresi lin nier, Sekolah D Dasar Islam, Su rabaya

I. P ENDAHULU UAN

  Surab baya saat ini m memiliki 1123 Sekolah Das ar, baik negeri ma aupun swasta (Dapodik, 20 010). Sekolah sebagai sarana pe engembangan pendidikan, m merupakan sal lah satu kebutuhan n utama ma anusia. Sekol lah Dasar m memiliki beragam dan karakteris stik aktivitas y yang bervarias si, yang

  Gambar 2

  2. Kemacetan ak kibat pergeraka an di salah satu

  akan m menimbulkan karakteristik k perjalanan yang

  kawasan Sekol lah di Surabaya a

  berbeda. Karakteristik k perjalanan yang ditim mbulkan dapat m mempengaruhi Faktor Tar rikan perjalan nan ke Permasalah han bagaiman a tarikan perj jalanan denga an lokasi ya ang ditinjau. Sepeda mot tor merupakan n salah se epeda motor k ke kawasan se ekolah menjad di penting untu uk satu mod da transporta asi yang saa at ini lebih banyak di iketahui, kare ena itu dilakuk kan studi terh adap 7 Sekola ah digunakan n dibandingk kan kendaraa an yang lain n, Lihat Dasar Islam ya D aitu SD Muha ammadiyah 11 1, SD Khadija ah, gambar 1 . S D Maryam, S SD Al-Uswah

  h, SD Muham mmadiyah 4, S SD Lukman Al-Ha L akim dan SD D Muhammad diyah 16, untu uk m mendapatkan m model terbaik . Model terpil lih terbaik aka an diketahui i peramalan pe ergerakan sep eda motor unt tuk 2 th

  i

  Meningg galkan zona i Menu uju zona d yang akan n datang pada a Sekolah Das sar yang ditinj jau atau sekolah d dengan karak kteristik yang tidak jauh b berbeda serta per rolehan data untuk prose es peramalan n, Lihat gambar 3 3 dan 4.

  Gambar 5. T Tarikan dan Ban ngkitan Perjalan nan ke suatu zon na

  Penentuan sampel deng gan presisi ya ang diharapka an se ebesar 10% m menggunakan r rumus :

  d dimana : n n = jumlah sam mpel N = jumlah pop N pulasi d d = presisi yan ng diharapkan

  Setelah dik ketahui jumla ah sampel ya ang diperluka an, d ditentukan var riabel X dan Y Y untuk mend dapatkan mod del

  G ambar 3. Moda a sepeda motor di SD Maryam

  y yang baik untu uk tarikan per rjalanan ke ka awasan sekolah h.

  Variabel X X dan Y di an nalisa hubung gan keeratanny ya satu sama la s ain, dengan a analisa korel asi (r) denga an r rumus 2.

  …… ……….( 2) Dimana : r = koefiosie en korelasi

  hitung

  X = variabel bebas Y = variabel terikat n = jumlah r responden

  Gam mbar 4. Moda se peda motor di S SD Muhammad diyah 4

  Variabel X dan Y harus memiliki hub bungan keerata an yang kuat sed y dangkan antar a variabel X t tidak boleh ad da h hubungan ke eeratan yang kuat. -1< r r <1, semak kin

  Gamb bar 3 dan 4 m menggambarka an bahwa tari ikan ke m mendekati ni ilai 1, maka a korelasi-nya a kuat, posit tif sekolah lebih banya ak mengguna akan sepeda motor, a artinya kore elasi/hubunga annya kuat positif da an hipotesa a ini perlu d dibuktikan ke ebenarannya dengan sebaliknya un s ntuk nilai neg gative. Proses hitung denga an analisa t terhadap hasil survey. E Excel atau SP PSS, menghas silkan variabe el terpilih yan ng t terpilih meng gacu pada ta abel korelasi, Lihat tabel 1, u untuk dilanjut tkan dengan a nalisa regresi linier.

  Tabel l 1. Intepretasi i Koefisien kor relasi nilai r

II. NJAUAN PU USTAKA TIN Interval K Koefisien Tingkat h hubungan

  1.00 Keeratan s semp urna

  Tarika an perjalanan merupakan ta ahap awal dari i Model

  0.91 0.99 - Keeratan Sang K gat Kuat sekali Perencan naan Transpo ortasi Empat t Tahap (M MPTET). 0.71 -

  0.90 Keeratan Sa angat Kuat

  Tarikan perjalanan ad alah jumlah p pergerakan per rjalanan yang ter rjadi menuju ke lokasi te ertentu setiap satuan -

  0.41

  0.70 Keerata an Kuat

  waktu. Perlu dice rmati factor r-faktor apa a yang

  0.21 Keeratan - 0.40 n Lemah 0,00

  0.20 Keeratan San angat Lemah

  merupak kan variabel l/peubah bai ik variabel bebas

• maupun variabel teri ikat apa saja a yang akan banyak Sumber : S Sujianto A.E, 2 2009 mempen ngaruhinya. Il lustrasi Perja alanan mening ggalkan zona i da an menuju zon na d , Lihat ga ambar 5.

Analisa r regresi linier p pada kelompo ok data yang t telah di klasifikas sikan sebagai X dan Y, m menggunakan n rumus (3):

  Y = a + b X

  X (3)

  dimana : Y = Var riabel terikat a = Kon nstanta regres si b = Ko efisien regres i X = Var riabel bebas

2 Hasil Uji determin nasi R yang dapat diterim ma atau dianggap baik adalah h yang sem makin mende kati 1.

  Dengan U Uji F, Signifi ikansi persam maan secara s imultan akan dike etahui lalu di ibandingkan d dengan nilai F F tabel, persamaa an ini diterima a jika F > F Uji sign nifikansi

  hitung tabel,

  koefisien dan konstanta a persamaan s secara parsial dengan uji t, han nya dapat dite erima jika -t > t ata au +t

  tab bel hitung tabel

  t An nalisa data d dilakukan den ngan program m Data < hitung.

  Analysis p pada Microso oft Excel.

  Memi ilih model ter rbaik, ditentu ukan dengan k korelasi antar var riabel kuat ata au lemah, nil lai determinas si, nilai Uji F, ni ilai uji t dan kesesuaian t tanda + atau – pada koefisien regresi denga an tanda yang diharapkan.

III. M METODE PENEL LITIAN

  Langk kah-langkah y yang dilakuka an untuk men ngetahui pemodela an tarikan perj jalanan ke kaw wasan Sekolah h Dasar adalah P Pengamatan L Lapangan, De esain Form survey, Permohon nan ijin surv vey pada lokas si studi, Mene entukan jumlah sa ampel, Survey y Data primer r dengan Form m yang telah diuj uji coba untuk k mengetahui i pergerakan sepeda

  Counting

  motor ole eh responden ke sekolah (Y Y), Survey C

  Gambar 6. Ba agan Alir peneli itian

  untuk val lidasi data, M engumpulkan data sekunde er untuk profil sek kolah (X), Me elakukan Anal lisa korelasi te erhadap variabel X X dan Y, M elakukan ana alisa regresi te erhadap data yang g telah di vali idasi, Melakuk kan Uji Deter rminasi,

  IV V. ASIL DA AN PEMBAHAS SAN H

  Melakuka an Uji F dan n uji t, Pemi ilihan model terbaik Survey dila akukan pada 7 7 Sekolah Das sar di Surabay ya. sesuai k kaidah pengu ujian dan dilanjutkan dengan

  Sekolah perta S ama adalah S D Muhamma adiyah 11 yan ng menentuk kan apakah model terpili ih dapat dig gunakan b berada di kaw wasan Utara Surabaya, SD D Khadijah di dalam Pe eramalan hing gga tahun 201 3, hal ini terg gantung Surabaya Sel S latan, SD M Maryam, SD A Al-Uswah, S SD pada kete ersediaan data, , Lihat gambar r 6. Lokasi pe enelitian Muhammadiy M yah 4, SD L Lukman Al-H Hakim dan S SD adalah 7 Sekolah Dasa ar seperti disam mpaikan pada a bagian M Muhammadiy yah 16 yang b berada di kaw wasan Surabay ya 1 makala ah ini. Waktu u penelitian adalah mula i bulan Timur. Seko T olah Dasar yang ditin njau, memili iki Pebruari hingga Mei 2 2011. karakteristik k yang sama y yaitu Sekolah h Dasar swas sta

  I Islam, jumlah h siswa yang lebih dari 400 0 siswa denga an a akreditasi A.

  Penentuan sampel pad da populasi masing-masin ng sekolah denga s an presisi sebe esar 10%, Liha at tabel 2. Tabel 2. Rekap jumlah sampel minimal proportional

  umum harus lebih dari 3 kali pindah moda, Becak, Lyn H4, X, Lyn S dari rumah responden di kawasan selatan

  No Nama S ekolah Jml (N) n _minimal

  sejauh 11 KM ke sekolah di kawasan timur atau jika

  1 M uhammadiyah 11 579 86 dengan antar jemput Pulang Pergi dikenai pembayaran

  2 Khadijah 639

  88 Rp.850.000,00. Sedangkan dengan sepeda motor hanya

  3 M ary am 461 84 kurang lebih Rp.100.000 per-bulan. Pilihan yang kurang

  4 Al-Uswah 530 86 baik ini, membuat responden memilih sepeda motor.

  5 M uhammadiyah 4 1,536

  95 Kendaraan ini diyakini, merupakan moda transportasi

  terkini yang door to door, murah, mudah

  6 Lukman Al-Hakim 611

  88

  mendapatkannya dan relatif sangat cepat sebagai sarana

  7 M uhammadiyah 16 490

  85

  transportasi yang tepat untuk kondisi Surabaya yang

  Sumber : Hasil perhitungan

  mulai macet. Penelitian mengenai kondisi A.Yani pada kondisi jam puncak, yang mencapai DS=1,90 (Indratmo, Survey dengan form yang disebarkan pada responden

  2010) menandakan adanya keterkaitan dengan system di lokasi studi, dilakukan untuk mendapatkan informasi manajemen lalu lintas yang perlu perbaikan. Untuk identitas diri dan sosio ekonomi responden, yang mendapatkan hasil sesuai kenyataaan, maka dilakukan bermanfaat untuk kelanjutan penelitian. Melalui Validasi. untuk mendapatkan angka faktor pengali untuk kerjasama yang baik antara peneliti dengan pihak moda yang lain pada penelitian lanjutan, hasil validasi sekolah, kegatan survey dapat dilakukan dengan pada tabel 3. membagikan form kepada responden orangtua siswa (melalui siswa), guru dan karyawan. Responden yang

  Tabel 3. Jumlah responden yang menggunakan sepeda

  mengembalikan form survey memberikan informasi

  motor pada jam masuk sekolah hasil validasi

  mengenai identitas diri, sosio ekonomi dan kendaraan yang digunakan menuju ke sekolah. Hasilnya

  No Nama S ekolah S epeda motor

  memberikan manfaat yang besar bagi peneliti. Identitas

  1 M uhammadiy ah 11 456 diri menunjukkan latar belakang responden. Infromasi

  2 Khadijah 461 tersebut memberikan gambaran mengenai kondisi

  3 M ary am 341 sekolah dan segenap komponennya mengenai tingkat

  4 Al-Uswah 410 pemahamannya dan ketepatan pengisian form survey. Hasil survey menunjukkan bahwa rata-rata responden

  5 M uhammadiy ah 4

  796

  adalah Wanita 56% sedikit lebih besar dibanding Laki-

  6 Lukman Al-Hakim 394 laki yang 44%. Latar belakang pendidikan responden

  7 M uhammadiy ah 16 343 yaitu S1 kemudian SMA. Pekerjaan yang mendominasi Sumber : Hasil p erhitungan adalah Pegawai swasta, diperkirakan erat kaitannya dengan biaya Sekolah Swasta yang tentu lebih tinggi dibandingkan Sekolah Negri yang hampir bebas biaya.

  Tabel 3, menunjukkan jumlah siswa yang Terlihat juga dari rata-rata pendapatan orangtua pada menggunakan sepeda motor sebagai moda menuju kisaran 1 – 5 juta rupiah. Mengenai kepemilikan total sekolah. Pada 7 sekolah lokasi studi, Rata-rata 70% kendaraan, 30% responden rata-rata memiliki 1 menggunakan sepeda motor, 13% menggunakan mobil kendaraan sedangkan 27% rata-rata memiliki 2 pribadi, 7% selebihnya adalah mobil antar jemput, kendaraan. Usia responden juga dapat diketahui dari angkutan umum, dan tanpa kendaraan bermotor seperti hasil survey, tetapi tidak dapat direkap dengan baik, becak, sepeda atau jalan kaki. Faktor Kenyamanan, karena sebagian besar responden tidak memberikan biaya dan waktu adalah faktor yang menurut responden jawaban pada kolom ini. Kolom lain adalah jumlah merupakan alasan memilih moda transportasi menuju ke kendaraan angkutan umum yang dinaiki menuju sekolah, kawasan sekolah, Lihat gambar 4,5 dan 6. Data jika ada pada kondisi tidak menggunakan kendaraan sekunder dan kombinasinya, mengenai profil sekolah pribadi. Semakin banyak angkutan umum yang dinaiki, telah direkap, lihat tabel-4. banyak faktor yang mungkin mempengaruhi, antara lain

  Data responden yang menggunakan sepeda motor aksesibilitas sekolah yang rendah, Domisili siswa jauh sebagai moda transportasi menuju sekolah (telah dari lingkungan sekolah atau terpaksa/tidak ada pilihan divalidasi dengan counting survey) menjadi variabel lain. Sekolah Dasar, dipilih oleh responden terutama terikat (Y), sedangkan data sekunder dikombinasikan orangtua, karena kurikulum yang baik, dan sesuai dan menjadi variabel X. Kemudian di lakukan analisa harapan atau visi, misi orangtua, sehingga walaupun korelasi pada variabel X dan Y, sehingga diperoleh jaraknya jauh atau tidak dekat lokasi rumah, memilih hasil pada tabel 5. sekolah terbaik menjadi hal yang wajib. Sebagai contoh, salah satu responden di Sekolah X menyampaikan bahwa moda transportasi yang dipilih dari rumah ke sekolah adalah sepeda motor karena jika naik angkutan Tabel 4. Rekap Data Sekunder No

  X ₁ X ₂ X ₃ X ₄ X ₅ X ₆ X ₇ X ₈ X ₉ X ₁₀ 1 579 170 7 600 700

  0.97

  0.12

  0.90

  0.06

  0.01 2 639 390 7 2,000 3,000

  0.32

  0.21

  0.30

  0.05

  0.02 3 461 100 7 2,726 4,524

  0.17

  0.10

  0.16

  0.06

  0.01 4 530 340 8 433 1,910

  1.22

  0.28

  1.06

  0.13

  0.04 5 1,536 375 7 4,800 4,700

  0.32

  2.19

  0.30

  0.05

  0.17 6 611 489 8 1,800 12,000

  0.34

  0.05

  0.29

  0.12

  0.06 7 490 325 7 717 1,063

  0.68

  0.46

  0.60

  0.10

  0.03 Sumber : Hasil perhitungan

  X ^{1 = Jumlah komponen/warga sekolah (Siswa,Guru dan lahan sekolah} Karyawan) X ^{8 = Perbandingan jumlah siswa dengan luas lantai bangunan}

  X ^{2 = Dana Pendidikan/SPP (dalam ribu rupiah) Sekolah} X = Durasi jam belajar di Sekolah (jam) _{3 2} X = Perbandingan siswa Dan Guru ₉ X = Luas Bangunan sekolah (m ) _{4 2} X = Perbandingan Siswa Yang Menggunakan Fasilitas Antar ₁₀ X ^{5 = Luas Lahan sekolah (m ) Jemput Dengan Komponen/Warga Sekolah Yang}

  X ^{6 = Perbandingan jumlah komponen/warga sekolah dengan Menggunakan Kendaraan Lain.} luas bangunan sekolah X = Perbandingan jumlah komponen/warga sekolah dengan ₇ luas

  Tabel 5. Uji Korelasi Semua Peubah X dan Y

X1 X2

X3 X4

X5 X6

  X9 X10 Y

  X1

  1 X2 0.3054

  1 X3 0.5030 (0.3683)

  1 X4 0.8233 0.1015 (0.5352)

  1 X5 0.1347 0.5294 0.2434 0.3455

  1 X6 (0.0865) (0.2907) 0.4136 (0.5440) (0.7272)

  1 X7 0.0079 (0.2127) (0.3843) (0.3740) (0.6849) 0.5858

  1 X8 (0.1181) (0.2785) 0.3623 (0.5663) (0.7204) 0.9978 0.6325

  1 X9 0.4414 (0.4104) 0.9588 0.2819 (0.5693) 0.5013 0.4510 (0.2448)

  1 X10 0.7578 0.4647 0.1659 0.7159 0.4600 (0.3894) (0.3746) (0.4004) 0.0793

  1 Y 0.9814 0.2577 0.7554 (0.4471) 0.0288 0.1200 (0.1851) (0.1656) 0.6284 (0.4608)

  1 S umber : Hasil Perhitungan

  Meninjau keeratan hubungan antara variabel X dengan pada kombinasi variabel di atas, dengan excel, adalah Y X dan X dengan Y, kemudian dipilih yang memiliki = 167.31 + 0.463 X

  1 – 0.017 X 4; F hitung pada ANOVA

  korelasi kuat antara X dan Y, dilanjutkan analisa regresi. 68.44 > F yaitu 6.94, artinya signifikan; t

  tabel hitung

  Tabel 4 menunjukkan korelasi X-Y yang kuat adalah X

  1 , koefisien intercept (t stat) 5.967 > t tabel 1,943,artinya

  X , X , X dan X Analisa regresi terhadap variabel- signifikan; t koefisien variabel X (t stat) 7.516 >

  3

  4

  9 10. hitung

  1

  variabel terpilih, menghasilkan berbagai t tabel 1,943, artinya signifikan; t hitung koefisien variabel X

  4

  variasi./kombinasi, sehingga dipilih model matematis (t stat) adalah – 1.943 < -1.098 < t 1,943, artinya

  tabel

  yang terbaik, dengan meninjau nilai determinasi tidak signifikan. Uji ini menunjukkan variabel Jumlah mendekati 1, korelasi X-X yang lemah serta X-Y kuat. komponen Sekolah (X ) significant memberikan

  1 Salah satu model tidak terpilih adalah pada tabel 5. pengaruh terhadap tarikan perjalanan dengan sepeda

  Yang merupakan kombinasi antara X

  1 , X 4 dan Y, motor (Y), sedangkan variabel Luas lantai bangunan

  kombinasi ini, dilakukan untuk membuktikan bahwa (X ) tidak significant memberikan pengaruh terhadap

  4

  korelasi penting untuk ditinjau. Dari tabel 3 sebenarnya tarikan perjalanan dengan sepeda motor (Y) sehingga diketahui bahwa X , X memilliki korelasi yang kuat menjadi Model Tidak terpilih.

  1

  4

  dengan Y, tetapi sebenarnya antara X

  1 dan X 4 juga X yang korelasi-nya paling kuat terhadap Y dipilih,

  memiliki korelasi yang kuat, hal ini sebenarnya di luar hasil analisa regresinya adalah Y = 175.02 +0.408 X F

  1;

  kaidah pengujian, tetapi dicoba kombinasinya, untuk pada ANOVA 130.34 > F yaitu 6.61, artinya

  hitung tabel

  melihat hasil analisa regresi-nya. Hasil analisa regresi signifikan; t koefisien intercept (t stat) 6.32 > t

  hitung tabel

  Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2011 A-5

  A-6

  V. Kesimpulan dan saran

  1

  mudah didapat dengan wawancara pihak sekolah, walaupun setiap tahunnya, tidak selalu ada penambahan siswa, guru atau karyawan. Data X

  4 , walaupun mudah didapat dan

  beberapa sekolah juga memberikan data rencana pengembangan sekolah, tetapi karena nilai determinasi lebih kecil, dengan demikian perlu diambil keputusan yang tepat dalam memilih Model terbaik, sesuai kaidah pengujian, Model terpilih adalah Y = 175.02 + 0.408 X 1. Model terpilih kemudian diuji kesesuaiannya dengan hasil pengamatan, pada tabel 6

  Tabel 6. Data dan Analisa Model

  X ¹ Y ³ Y ³  model 579 456 411

  639 461 436 461 341 363 530 410 391 1536 796 802 611 394 424 490 343 375

  Sumber  : Hasil Perhitungan

  Tabel 6 menggambarkan adanya kedekatan nilai atau akurasi antara hasil pengamatan dan hasil pemodelan, dibuat dalam grafik, lihat gambar 7. Hasil R

  2

  =0.961, artinya model ini valid.

  Gambar 7. Grafik Uji Kesesuaian Y ^{3 Hasil Pengamatan} dan Model

  Peramalan pada tahapan Trip Attraction ini, bermanfaat untuk mengetahui jumlah pergerakan yang masuk di kawasan yang ditinjau pada satu satuan waktu pergerakan, pada tahun ke-n yang dikehendaki. Pertumbuhan sebesar 0.41 dan 0.43 %, maka perkiraan perjalanan th. 2013 yang dimiliki oleh SD Muhammadiyah 11 dan 16 adalah penambahan siswa, Penambahan jumlah komponen ini, dapat dimanfaatkan untuk peramalan pergerakan sepeda motor pada tahun 2013 adalah

sebesar 655 dan 402.

  Kesimpulan yang diperoleh adalah dengan Metode Analisa regresi pada 7 Sekolah Dasar di Surabaya, menghasilkan model terpilih dengan nilai determinasi (R

  forecasting

  2

  ) sebesar 0.9631 yaitu model matematis Y = 175.02 + 0.408X

  1

  , dimana Y adalah jumlah pergerakan dengan sepeda motor dan X

  1 adalah Jumlah komponen sekolah.

  Persamaan ini telah melalui proses analisa korelasi, analisa regresi, Uji F dan Uji t. Variabel X

  1

  memberikan pengaruh terhadap Y sebesar 96.31% selebihnya dipengaruhi oleh variabel lain. Peramalan dengan model matematis terpilih ini dapat memperkirakan besarnya tarikan pergerakan dengan sepeda motor Dengan penambahan jumlah komponen sekolah dapat dihitung factor pertumbuhannya/th yaitu masing-masing sekolah 4,3% dan 4.1%/th, sehingga peramalan pergerakan sepeda motor pada tahun 2013 adalah sebesar 655 dan

  402.

  S

  aran yang dapat disampaikan untuk menghasilkan model yang berbeda adalah pentingnya pengarsipan data sekolah (diperbarui secara berkala) demi penelitian lanjutan, perlu pengaturan sytem transportasi di lingkungan sekolah, perbaikan pengaturan system transportasi massal (antar jemput) untuk memberikan pengaruh positif pada tarikan perjalanan ke sekolah, factor aksesibilitas perlu dicoba dalam penelitian lanjutan mengenai tarikan perjalanan.

  R²  = 0,9618

  100 200 300 400 500 600 700 800 900 100 200 300 400 500 600 700 800 900

  atau peramalan. Data X

  =0.5707, sehingga juga menjadi Model terpilih. Dua kandidat model terpilih ditinjau kemudahannya dalam perolehan data dan kecenderungan adanya peningkatan atau penurunan, untuk kepentingan

  ISBN 978-979-18342-3-0 1,943, artinya signifikan; t

  F

  hitung

  koefisien variabel X

  1

  (t stat) 11.42 > t

  tabel

  1,943. Uji ini menunjukkan variabel Jumlah komponen Sekolah (X

  1 ) significant memberikan

  pengaruh terhadap tarikan perjalanan dengan sepeda motor (Y) dengan R

  2

  =0.9631, sehingga menjadi Model terpilih. Variabel X terbaik kedua, yaitu X

  4 dicoba, hasil

  analisa regresi adalah Y = 314.17+0.077 X

  4;

  hitung

  2

  pada ANOVA 6.65> F

  tabel

  yaitu 6.61, artinya signifikan; t

  hitung

  koefisien intercept (t stat) 4.49> t

  tabel

  1,943, artinya signifikan; t

  hitung

  koefisien variabel X

  4

  (t stat) 2.578 > t tabel 1,943. Uji ini menunjukkan variabel Luas lantai bangunan (X

  4

  ) significant memberikan pengaruh terhadap tarikan perjalanan dengan sepeda motor (Y), dengan R

  Mo del Hasil  Pengamatan

  D AFTAR PUSTAKA

  Agus Eko Sujianto (2009), Aplikasi Statistik dengan SPSS 16,Prestasi Pustakaraya,Jakarta

  Ansusanto J. D (2001) Makalah Pemodelan Bangkitan Transportasi Berbasis Rumah Tangga (Studi pada lokasi perumahan di Yogyakarta), Simposium ke-4 FSTPT-Udayana Bali.

  Bhattacharyya, G. K. & Johnson, R. A., Statistics

  Concepts and Methods

  , 3rd ed., JohnWiley and Sons, New York, 1996. Fidel Miro (2004) Perencanaan Transportasi, untuk mahasiswa, Perencana dan Praktisi, penerbit

  Erlangga, Jakarta. Riduwan (2008), Metode dan Teknik Menyusun

  Tesis,Alfabeta Bandung Sunyoto Danang (2008) Analisis Regresi dan Uji Hipotesis, Penerbit MedPress Yogyakarta.

  Sudjana (2003) Teknik Analisis Regresi dan Korelasi, Penerbit TARSITO Bandung. Tamin, O.Z. (2008) Perencanaan, Permodelan dan

  Rekayasa Transportasi: Teori, Contoh Soal dan Aplikasi, Penerbit ITB, Bandung

  Tamin, O.Z. (2003) Perencanaan dan Permodelan Transportasi: Contoh Soal dan Aplikasi, Penerbit ITB, Bandung.

  www.surabaya.go.id- Situs resmi Pemerintah Kota

  Surabaya Seminar Nasional Aplikasi Teknologi Prasarana Wilayah 2011 A-7

  Halaman ini sengaja dikosongkan A-8

  ISBN 978-979-18342-3-0