Perhitungan dan Usulan Pemenuhan Kebutuhan Lahan Parkir Di Universitas Kristen Maranatha.

berkembangnya program studi yang ada, maka kebutuhan lahan parkir yang merupakan salah satu fasilitas penting yang harus disediakan oleh Pimpinan Universitas Kristen Maranatha menjadi semakin besar. Untuk itu, perlu diketahui besar kebutuhan lahan parkir untuk saat ini dan saat mendatang, agar dapat dibuat perencanaan penyediaan lahan parkir yang memadai.

Hasil penelitian parkir yang dilakukan oleh Sdri. Paulin Sandra menunjukkan bahwa dengan penambahan lahan parkir yang ada di Graha Widya Maranatha (basement 1, 2 dan 3) masih belum dapat memenuhi seluruh kebutuhan parkir mobil yang ada. Akan tetapi penelitian tersebut memiliki beberapa kelemahan yang berusaha diatasi dengan penelitian yang penulis lakukan.

Penelitian yang dilakukan adalah membuat simulasi dengan menggunakan software ProModel versi 6.0. Dalam melakukan pengujian keseragaman data waktu antar kedatangan kendaraan penulis menggunakan uji Kruskal-Wallis dan Mann-Whitney dalam software SPSS versi 10.5. Sedangkan untuk pengujian distribusi waktu antar kedatangan dan distribusi waktu pelayanan (lama parkir), penulis menggunakan Stat::Fit yang merupakan modul dalam software ProModel. Dalam pengujian data, penulis menggunakan tingkat kepercayaan sebesar 95%, dan tingkat ketelitian sebesar 10 %.

Dalam penelitian ini, penulis memperhitungkan laju pertumbuhan jumlah mahasiswa aktif di masa lalu (Tahun Akademik 1998/1999 hingga 2003/2004) untuk mengestimasi waktu antar kedatangan kendaraan di masa mendatang. Laju pertumbuhan yang semakin meningkat akan meningkatkan laju kedatangan kendaraan, yang berarti pula memperkecil waktu antar kedatangan kendaraan (laju kedatangan berbanding terbalik dengan waktu antar kedatangan).

Hasil penelitian menunjukkan bahwa untuk kondisi saat ini (Tahun Akademik 2004/2005), kekurangan lahan parkir mobil untuk mobil dosen dan karyawan sebanyak 64 mobil dapat dipenuhi dari kelebihan lahan parkir mobil untuk mahasiswa dan tamu sebanyak 26 mobil serta penggunaan sementara lahan parkir di samping Gedung Fakultas Kedokteran dan belakang Gedung Fakultas Teknik untuk menampung kekurangan 18 mobil. Hal ini diusulkan mengingat pembangunan Graha Widya Maranatha secara keseluruhan belum selesai. Apabila telah selesai, sebaiknya dipindahkan ke lokasi parkir di depan Graha. Sedangkan kekurangan lahan parkir motor untuk motor dosen dan karyawan hanya sebanyak 2 motor saja. Hal ini dapat diabaikan, dalam arti masih dapat diatasi di lokasi yang ada.

Untuk kondisi mendatang (Tahun Akademik 2004/2005), seluruh lahan parkir mobil tidak dapat mencukupi kebutuhan. Hasil simulasi menunjukkan total kekurangan sebesar 195 mobil. Untuk itu, penulis mengusulkan agar dibangun lahan parkir bertingkat (2 lantai) di atas lahan parkir mobil mahasiswa dan tamu yang berkapasitas 218 mobil.

DAFTAR ISI

ABSTRAK ... iv

KATA PENGANTAR ... v

DAFTAR ISI ... vix

DAFTAR TABEL ... xv

DAFTAR GAMBAR ... xx

DAFTAR LAMPIRAN ... xxi BAB 1. PENDAHULUAN

1.1. Latar Belakang Masalah ... 1.2. Identifikasi Masalah ... 1.3. Pembatasan Masalah dan Asumsi ... 1.4. Perumusan Masalah ... 1.5. Tujuan Penelitian ... 1.6. Sistematika Penulisan ...

1-1 1-2 1-3 1-3 1-4 1-4

BAB 2. TINJAUAN PUSTAKA

2.1. Parkir ... 2.2. Antrian ... 2.3. Simulasi Model Antrian ... 2.3.1. Membangun Model Antrian ... 2.3.2. Replikasi ... 2.4. Metode Statistik Non Parametrik ...

2.4.1. Pengujian Kriskal – Wallis ... 2.4.2. Pengujian Mann – Whitney ... 2.5. Pengujian Distribusi ... 2.5.1. Distribusi Beta ... 2.5.2. Distribusi Chi Squared ... 2.5.3. Distribusi Erlang ... 2.5.4. Distribusi Exponential ...

2-1 2-1 2-3 2-4 2-4 2-4 2-5 2-5 2-7 2-8 2-8 2-8 2-9

2.5.5. Distribusi Extreme Value type 1A ... 2.5.6. Distribusi Extreme Value type 1B ... 2.5.7. Distribusi Gamma ... 2.5.8. Distribusi Inverse Gaussian ... 2.5.9. Distribusi Inverse Weibull ... 2.5.10. Distribusi Johnson SB ... 2.5.11. Distribusi Johnson SU ... 2.5.12. Distribusi Logistic ... 2.5.13. Distribusi Log-Logistic ... 2.5.14. Distribusi Log-Normal ... 2.5.15. Distribusi Normal ... 2.5.16. Distribusi Pareto ... 2.5.17. Distribusi Pearson 5 ... 2.5.18. Distribusi Pearson 6 ... 2.5.19. Distribusi Power Function ... 2.5.20. Distribusi Rayleigh ... 2.5.21. Distribusi Triangular ... 2.5.22. Distribusi Uniform ... 2.5.23. Distribusi Weibull ... 2.6. Metode Pengukuran Waktu Kerja ... 2.6.1. Metode Jam Henti ... 2.6.2. Metode Pengujian Data ... 2.6.2.1. Uji Kenormalan Data ... 2.6.2.2. Uji Keseragaman ... 2.6.2.3. Uji Kecukupan ... 2.6.3. Tingkat Ketelitian dan Tingkat Kepercayaan ... 2.6.4. Faktor Penyesuaian ...

2-9 2-9 2-9 2-10 2-10 2-10 2-11 2-11 2-11 2-11 2-12 2-12 2-12 2-13 2-13 2-14 2-14 2-14 2-15 2-15 2-15 2-16 2-16 2-16 2-18 2-18 2-19

BAB 3. METODOLOGI PENELITIAN

3.1. Penelitian Awal ... 3.2. Penetapan Batasan dan Asumsi ...

3-3 3-3

3.3. Perumusan Masalah ... 3.4. Studi Pustaka ... 3.5. Pengumpulan Data ... 3.6. Pengolahan Data ...

3.6.1. Penentuan Distribusi Waktu Antar Kedatangan

Kendaraan ... 3.6.1.1. Pengelompokan Data Laju Kedatangan Kendaraan

Mahasiswa dan Non Mahasiswa ... 3.6.1.2. Perhitungan Waktu Antar Kedatangan Kendaraan

Mahasiswa dan Non Mahasiswa ... 3.6.1.3. Pengujian Keseragaman Waktu Antar Kedatangan

Kendaraan ... 3.6.1.4. Pengujian Distribusi Waktu Antar Kedatangan

Kendaraan ... 3.6.2. Penentuan Lama Pelayanan Operator di Pos Gerbang

Masuk ... 3.6.2.1. Pengujian Kenormalan Data ... 3.6.2.2. Pengujian Keseragaman Data ... 3.6.2.3. Pengujian Kecukupan Data ... 3.6.2.4. Penentuan Faktor Penyesuaian ... 3.6.2.5. Perhitungan Waktu Normal ... 3.6.3. Penentuan Distribusi Lama Parkir ... 3.6.3.1. Pengujian Keseragaman Data Lama Parkir ... 3.6.3.2. Pengujian Distribusi Data Lama Parkir ... 3.6.4. Perhitungan Kapasitas Lahan Parkir Sekarang ... 3.6.5. Penentuan Model Simulasi Antrian ... 3.6.6. Perhitungan Jumlah Kendaraan Yang Tidak Tertampung . 3.6.7. Perhitungan Laju Pertumbuhan Mahasiswa ... 3.7. Analisis ... 3.8. Usulan Penataan Lahan Parkir ... 3.9. Kesimpulan dan Saran ...

3-3 3-3 3-3 3-4

3-6

3-6

3-7

3-7

3-7

3-7 3-8 3-8 3-8 3-8 3-8 3-8 3-9 3-9 3-9 3-9 3-10 3-10 3-10 3-11 3-11

BAB 4 PENGUMPULAN DATA

4.1. Data Umum Universitas Kristen Maranatha ... 4.1.1. Sejarah Singkat universitas Kristen Maranatha ... 4.1.2. Struktur Organisasi Universitas Kristen Maranatha ... 4.1.3. Uraian Jabatan Pengelola Perparkiran di Universitas

Kristen Maranatha ... 4.1.3.1. Rektor ... 4.1.3.2. Pembantu Rektor II ... 4.1.3.3. Kepala Biro Administrasi Umum (BAU) ... 4.1.3.4. Kepala Bagian Kerumahtanggaan 2 ... 4.1.3.5. Petugas Parkir (TPT) ... 4.2. Data Jumlah Kedatangan Kendaraan ... 4.3. Data Lama Pelayanan Operator di Pos Gerbang Masuk ... 4.4. Data Lama Parkir ... 4.5. Denah Parkir UKM ... 4.6. Data Lahan untuk Lokasi Parkir ... 4.7. Data Jumlah Dosen dan Karyawan yang Membawa Kendaraan

(mobil dan motor) ke Kampus ... 4.8. Data Pertumuhan Jumlah Mahasiswa Aktif ...

4-1 4-1 4-2

4-2 4-2 4-5 4-6 4-8 4-9 4-11 4-12 4-12 4-13 4-13

4-14 4-15

BAB 5 PENGOLAHAN DAN ANALISIS DATA

5.1. Penentuan Distribusi Waktu Antar Kedatangan ... 5.1.1. Perhitungan Waktu Antar Kedatangan ... 5.1.2. Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan Antar Minggu ... 5.1.3. Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan Antar Hari ... 5.1.4. Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan Antar Jam ... 5.1.5. Pengujian Distribusi Waktu Antar Kedatangan ... 5.2. Penentuan Distribusi Waktu Antar Kedatangan di Masa

Mendatang ... 5.2.1. Perhitungan Jumlah Mahasiswa Aktif UKM di Masa

Mendatang ... 5-1 5-1 5-1 5-3 5-4 5-10

5-15

5-15

5.2.2. Perhitungan Estimasi Waktu Antar Kedatangan Untuk Semester Ganjil Tahun Akademik 2010/2011 ... 5.2.3. Pengujian Distribusi Waktu Antar kedatangan Untuk

Semester Ganjil Tahun Akademik 2010/2011 ... 5.3. Penentuan Lama Pelayanan Operator di Pos Gerbang Masuk ... 5.3.1. Pengujian Statistik Data Lama Pelayanan ... 5.3.2. Penentuan Waktu Normal Lama Pelayanan Operator di

Pos Gerbang Masuk ... 5.4.Penentuan Distribusi Lama Parkir ... 5.4.1. Uji Kesamaan lama Parkir Antar Hari ... 5.4.2. Pengujian Distribusi Lama Parkir ... 5.5. Perhitungan Lama Perjalanan Dari Pos Gerbang Masuk Ke

Lokasi Parkir ... 5.6. Perhitungan Perbandingan Jumlah Dosen, Karyawan dan Tamu

yang Masuk Gerbang GAP ... 5.7. Pembuatan Model Antrian ... 5.7.1. Penentuan Lokasi (Location) ... 5.7.2. Penentuan Entitas (Entities) ... 5.7.3. Penentuan Kedatangan (Arrivals) ... 5.7.4. Penentuan Proses (Processing) ... 5.7.5. Penentuan Replikasi ... 5.8. Analisis Model Simulasi Saat Ini ... 5.8.1. Analisis Input Model Simulasi ... 5.8.2. Analisis Proses Model Simulasi ... 5.8.3. Analisis Output Model Simulasi ... 5.8.3.1. Analisis Tingkat Utilisasi ... 5.8.3.2. Analisis Kekurangan Lahan Parkir ... 5.9. Analisis Model Simulasi Saat Mendatang ... 5.9.1. Analisis Input Model Simulasi ... 5.9.2. Analisis Proses Model Simulasi ... 5.9.3. Analisis Output Model Simulasi ...

5-17

5-18 5-24 5-24

5-25 5-26 5-27 5-28

5-38

5-38 5-39 5-40 5-43 5-44 5-52 5-70 5-70 5-71 5-72 5-73 5-73 5-74 5-75 5-76 5-76 5-76

5.9.3.1. Analisis Tingkat Utilisasi ... 5.9.3.2. Analisis Kekurangan Lahan Parkir ... 5.10. Analisis Kecukupan Lahan Parkir ...

5.10.1. Kondisi Saat Ini ... 5.10.2. Kondisi Mendatang ... 5.11. Usulan Penataan Lahan Parkir ...

5-76 5-77 5-78 5-78 5-79 5-81

BAB 6 KESIMPULAN DAN SARAN

6.1. Kesimpulan ... 6.2. Saran ...

6-1 6-3

DAFTAR PUSTAKA

LAMPIRAN

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

4.1. Data Jumlah Dosen yang Membawa Kendaraan 4-15

4.2. Data Jumlah Karyawan yang Membawa Kendaraan 4-15

4.3. Data Jumlah Mahasiswa Aktif Semester Ganjil Tahun Akademik 1998/1999 sampai 2003/2004

4-16

5.1. Rekapitulasi Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan

Antar Minggu

5-2

5.2. Rekapitulasi Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan

Antar Hari

5-3

5.3. Rekapitulasi Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan

Antar Jam – Mobil GAP

5-5

5.4. Rekapitulasi Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan

Antar Jam – Motor GAP

5-6

5.5. Rekapitulasi Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan

Antar Jam – Mobil MHS

5-7

5.6. Rekapitulasi Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan

Antar Jam – Motor MHS

5-8

5.7. Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar

Kedatangan Untuk Mobil GAP (Kondisi Saat Ini)

5-11

5.8 Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar

Kedatangan Untuk Motor GAP (Kondisi Saat Ini)

5-12

5.9. Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar

Kedatangan Untuk Mobil MHS (Kondisi Saat Ini)

5-13

5.10. Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar Kedatangan Untuk Motor MHS (Kondisi Saat Ini)

5-14

5.11. Urutan Prioritas Distribusi Waktu Antar Kedatangan Untuk Tiap Jenis Kendaraan (Kondisi Saat Ini)

5-15

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

5.12. Nilai MAD Masing – Masing Metode Peramalan 5-16

5.13. Estimasi Jumlah Mahasiswa Aktif Semester Ganjil

Tahun Akademik 2004/2005 sampai 2010/2011

5-17

5.14. Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar Kedatangan Untuk Mobil GAP (Kondisi Mendatang)

5-20

5.15. Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar Kedatangan Untuk Motor GAP (Kondisi Mendatang)

5-21

5.16. Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar Kedatangan Untuk Mobil MHS (Kondisi Mendatang)

5-22

5.17. Nilai Rangking Tiap Distribusi Waktu Antar Kedatangan Untuk Motor MHS (Kondisi Mendatang)

5-23

5.18. Urutan Prioritas Distribusi Waktu Antar Kedatangan Untuk Tiap Jenis Kendaraan (Kondisi Mendatang)

5-24

5.19. Penentuan Besar Faktor Penyesuaian 5-25

5.20. Perhitungan Waktu Normal Lama Pelayanan Operator di Pos Gerbang Masuk

5-26

5.21. Rekapitulasi Uji Kesamaan Lama Parkir Antar Hari 5-27

5.22. Nilai Rangking Tiap Distribusi Untuk Lama Parkir Dosen

5-29

5.23. Nilai Rangking Tiap Distribusi Untuk Lama Parkir Karyawan

5-30

5.24. Nilai Rangking Tiap Distribusi Untuk Lama Parkir Tamu

5-31

5.25. Nilai Rangking Tiap Distribusi Untuk Lama Parkir Mobil Mahasiswa

5-32

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

5.26. Nilai Rangking Tiap Distribusi Untuk Lama Parkir Motor Mahasiswa

5-33

5.27. Urutan Prioritas Distribusi Lama Parkir Untuk Hari Senin

5-34

5.28. Urutan Prioritas Distribusi Lama Parkir Untuk Hari Selasa

5-34

5.29. Urutan Prioritas Distribusi Lama Parkir Untuk Hari Rabu

5-35

5.30. Urutan Prioritas Distribusi Lama Parkir Untuk Hari Kamis

5-36

5.31. Urutan Prioritas Distribusi Lama Parkir Untuk Hari Jumat

5-37

5.32. Urutan Prioritas Distribusi Lama Parkir Untuk Hari Sabtu

5-37

5.33. Lama Perjalanan Kendaraan dari Pos Gerbang ke

Lokasi Parkir

5-38

5.34. Perbandingan Jumlah Dosen, Karyawan dan Tamu

menurut data BPSI

5-39

5.35. Perbandingan Jumlah Dosen, Karyawan dan Tamu

menurut Pengumpulan Data Penulis

5-39

5.36. Notasi dan Kapasitas Lokasi Model Antrian Parkir UKM untuk Kondisi Saat Ini

5-40

5.37. Notasi dan Kapasitas Lokasi Model Antrian Parkir UKM untuk Kondisi Mendatang

5-42

5.38. Entitas Model Parkir UKM 5-43

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

5.39. Ukuran Batch, Waktu Pertama dan Kejadian Kedatangan Model Antrian Parkir UKM untuk Kondisi Saat Ini

5-44

5.40. Frekuensi Kedatangan Model Antrian Parkir UKM

untuk Kondisi Saat Ini

5-45

5.41. Table Function untuk Model Antrian Parkir UKM

untuk Kondisi Sekarang

5-46

5.42. Ukuran Batch, Waktu Pertama dan Kejadian Kedatangan Model Antrian Parkir UKM untuk Kondisi Mendatang

5-48

5.43. Frekuensi Kedatangan Model Antrian Parkir UKM

untuk Kondisi Mendatang

5-48

5.44. Table Function untuk Model Antrian Parkir UKM

untuk Kondisi Mendatang

5-48

5.45. Distribusi Lama Waktu Parkir Kendaraan Dosen,

Karyawan dan Tamu

5-52

5.46. Distribusi Lama Waktu Parkir Kendaraan Mahasiswa 5-53

5.47. Tahap Pemrosesan Simulasi Parkir Kondisi Saat Ini 5-54

5.48. Tahap Pemrosesan Simulasi Parkir Kondisi Mendatang 5-62 5.49. Tingkat Utilisasi Masing-Masing Lokasi Parkir Tiap

Harinya Untuk Kondisi Saat Ini

5-74

5.50. Kekurangan Lahan Parkir Kendaraan di

Masing-masing Lokasi Parkir Untuk Kondisi Saat Ini

5-75

5.51. Tingkat Utilisasi Masing-Masing Lokasi Parkir Tiap Harinya Untuk Kondisi Mendatang

5-77

5.52. Kekurangan Lahan Parkir Kendaraan di

Masing-masing Lokasi Parkir Untuk Kondisi Mendatang

5-78

DAFTAR TABEL

Tabel Judul Halaman

5.54. Tingkat Kecukupan Lahan Parkir Untuk Kondisi

Mendatang

5-80

5.55. Perbandingan Antara Kapasitas san Kebutuhan Masing-Masing Jenis Kendaraan Untuk Kondisi Saat Ini

5-82

5.56. Perbandingan Antara Kapasitas san Kebutuhan Masing-Masing Jenis Kendaraan Untuk Kondisi Mendatang

5-82

DAFTAR GAMBAR

Gambar Judul Halaman

2.1. Sistem Antrian Paralel secara Grafik 2-2

3.1. Bagan Metodologi Penelitian 3-1

3.2. Langkah-langkah Pengolahan Data 3-5

3.3. Langkah-langkah Pengolahan Data Untuk

Memperkirakan Kebutuhan Lahan Parkir di Masa yang Akan Datang

3-5

3.4. Langkah-langkah Penentuan Distribusi Waktu Antar Kedatangan

3-6

3.5. Langkah-langkah Perhitungan Lama Pelayanan Operator di Pos Gerbang Masuk

3-7

3.6. Langkah-langkah Penentuan Distribusi Lama Parkir 3-9

4.1. Struktur Organisasi Universitas Kristen Maranatha 4-3

5.1. Trend Jumlah Mahasiswa Aktif Semester Ganjil Tahun Akademik 1998/1999 sampai 2003/2004

5-16

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran Judul Halaman

A Data Mentah Waktu Antar Kedatangan LA-1

B Data Mentah Lama Pelayanan Operator di Pos Gerbang

Masuk

LB-1

C Data Lama Parkir LC-1

D Denah UKM LD-1

E Perhitungan Waktu Antar Kedatangan LE-1

F Uji Kesamaan Waktu Antar Kedatangan LF-1

G Uji Mann-Whitney Waktu Antar Kedatangan Mobil GAP LG-1

H Uji Mann-Whitney Waktu Antar Kedatangan Motor GAP LH-1

I Uji Mann-Whitney Waktu Antar Kedatangan Mobil

Mahasiswa

LI-1

J Uji Mann-Whitney Waktu Antar Kedatangan Motor

Mahasiswa

LJ-1

K Uji Distribusi Waktu Antar Kedatangan LK-1

L Perhitungan Waktu Antar Kedatangan

(Tahun Akademik 2010/2011)

LL-1

M Uji Distribusi Waktu Antar Kedatangan

(Tahun Akademik 2010/2011)

LM-1

N Pengujian Statistik Lama Pelayanan Operator di Pos Gerbang Masuk

LN-1

O Uji Kesamaan Lama Parkir Antar Hari LO-1

P Uji Distribusi Lama Parkir LP-1

Q Output Model Simulasi untuk Kondisi Saat Ini (Tahun Akademik 2004/2005)

LQ-1

R Output Model Simulasi untuk Kondisi Mendatang (Tahun

Akademik 2010/2011)

LR-1

DAFTAR LAMPIRAN

Lampiran Judul Halaman

S Perhitungan Peramalan Jumlah Mahasiswa Aktif Untuk

Masing – Masing Metode Peramalan Pada Software WinQSB

LS-1

T Tabel Pengujian Statistik LT-1

Tabel LB.1. Data Lama Pelayanan Operator di Gerbang Masuk GAP

No Data No Data No Data

1 8.72 41 8.74 81 9.08

2 8.21 42 8.26 82 8.47

3 8.16 43 8.54 83 8.49

4 8.42 44 8.46 84 8.46

5 8.31 45 8.35 85 8.75

6 7.95 46 8.19 86 8.16

7 7.64 47 9.06 87 7.85

8 8.57 48 9.46 88 7.46

9 8.34 49 8.16 89 7.34

10 8.28 50 8.71 90 7.64

11 7.29 51 7.49 91 8.75

12 7.67 52 9.85 92 8.34

13 8.67 53 8.34 93 8.89

14 9.31 54 8.67 94 8.04

15 9.64 55 8.27 95 8.16

16 8.31 56 8.39 96 8.75

17 8.74 57 7.94 97 8.49

18 8.37 58 9.71 98 8.46

19 7.16 59 8.16 99 8.75

20 7.31 60 9.07 100 8.37

21 8.29 61 7.36

22 8.17 62 8.69

23 8.34 63 8.19

24 8.69 64 8.49

25 8.49 65 8.16

26 7.96 66 9.17

27 7.59 67 8.64

28 7.37 68 9.84

29 8.19 69 8.49

30 8.61 70 9.06

31 9.16 71 8.19

32 9.74 72 8.49

33 8.37 73 8.74

34 8.65 74 8.38

35 8.59 75 9.04

36 7.96 76 9.46

37 7.81 77 8.64

38 8.19 78 8.61

39 8.64 79 8.37

Tabel LB.2. Data Lama Pelayanan Operator di Gerbang Masuk Mobil Mahasiswa

No Data No Data No Data

1 8.23 41 8.13 81 8.63

2 8.34 42 8.41 82 8.23

3 7.26 43 8.63 83 8.79

4 8.27 44 7.79 84 8.74

5 8.21 45 8.52 85 7.61

6 8.94 46 8.29 86 8.64

7 8.07 47 7.31 87 7.12

8 7.34 48 7.74 88 7.93

9 8.03 49 7.03 89 7.62

10 8.27 50 8.82 90 8.63

11 7.96 51 8.74 91 7.68

12 8.46 52 8.13 92 8.43

13 8.16 53 8.19 93 8.15

14 8.37 54 8.36 94 7.96

15 7.06 55 8.75 95 8.75

16 8.17 56 7.83 96 8.16

17 7.56 57 8.64 97 8.34

18 8.10 58 7.12 98 7.65

19 8.03 59 8.34 99 8.74

20 7.26 60 8.63 100 8.49

21 7.81 61 8.81

22 7.89 62 8.46

23 8.06 63 7.82

24 7.34 64 8.47

25 8.87 65 8.49

26 8.14 66 8.46

27 8.37 67 8.21

28 8.69 68 8.37

29 7.16 69 8.34

30 7.85 70 8.46

31 7.46 71 7.98

32 7.34 72 7.96

33 7.84 73 7.64

34 8.09 74 8.04

35 8.76 75 7.95

36 8.49 76 8.09

37 7.58 77 7.16

38 8.75 78 7.56

39 8.16 79 7.89

Tabel LB.3. Data Lama Pelayanan Operator di Gerbang Masuk Motor Mahasiswa

No Data No Data No Data

1 7.67 41 8.35 81 8.54

2 9.74 42 8.47 82 8.34

3 8.49 43 9.46 83 8.61

4 8.16 44 8.95 84 8.91

5 8.34 45 9.64 85 8.26

6 9.06 46 8.49 86 8.46

7 8.74 47 8.37 87 8.12

8 8.69 48 8.19 88 8.52

9 8.97 49 8.74 89 8.37

10 8.34 50 8.63 90 8.62

11 8.65 51 8.56 91 8.26

12 8.16 52 8.52 92 8.46

13 8.57 53 7.64 93 8.13

14 8.54 54 8.16 94 8.46

15 8.96 55 8.49 95 8.67

16 9.16 56 8.74 96 9.08

17 8.49 57 8.37 97 8.74

18 7.16 58 8.46 98 8.31

19 9.31 59 8.27 99 8.03

20 9.06 60 8.61 100 7.95

21 8.78 61 8.37

22 8.29 62 8.14

23 8.24 63 9.13

24 8.37 64 9.42

25 8.19 65 8.74

26 8.64 66 8.95

27 8.85 67 8.31

28 8.69 68 8.54

29 8.93 69 8.26

30 9.37 70 8.78

31 8.16 71 8.62

32 8.06 72 8.34

33 8.49 73 8.63

34 8.96 74 8.46

35 8.61 75 8.16

36 9.16 76 8.46

37 8.49 77 9.16

38 8.74 78 8.14

39 8.19 79 8.46

Mobil di GAP

1. Antara minggu ke-1, 2, dan 3 Untuk hari sabtu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 14.89

9 12.94

9 14.17

27 SABTU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.277 2 .871 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SABTU b.

h = 0.277

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.277 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Sabtu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari senin :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

Ranks

9 14.56

9 15.33

9 12.11

27 SENIN

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.811 2 .666 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SENIN b.

h = 0.811

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.811 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari selasa :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 13.56

9 15.89

9 12.56

27 SELASA

1 2 3 Total WKT_KDTG

Test Statisticsa,b

.841 2 .657 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SELASA b.

h = 0.841

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.841 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Selasa untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari rabu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 15.06

9 14.94

9 12.00

27 RABU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.871 2 .647 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: RABU b.

h = 0.871

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.871 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Rabu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari kamis :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 8.78 79.00

9 10.22 92.00

18 KAMIS

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

34.000 79.000 -.576 .565 .605a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: KAMIS b.

U = 34

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 34 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Kamis untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

Untuk hari jumat :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 9.11 82.00

9 9.89 89.00

18 JUMAT

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

37.000 82.000 -.310 .757 .796a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JUMAT b.

U = 37

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 37 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Jumat untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

2. Antar hari senin – sabtu

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 30.44

9 26.78

9 28.28

9 29.61

9 22.22

9 27.67

54 HARI

1 2 3 4 5 6 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

1.533 5 .909 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: HARI b.

h = 1.533

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 6 – 1 = 5

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,5)

h > 11.070

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 1.533 < 11.070 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin sampai Sabtu adalah sama.

3. Antar jam

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6 = μ7 = μ8 = μ9

Ranks

6 33.08

6 5.42

6 13.17

6 15.92

6 21.33

6 36.83

6 35.25

6 36.25

6 50.25

54 JAM

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

39.719 8 .000 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: JAM b.

h = 39.719

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 9 – 1 = 8

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,8)

h > 15.507

Karena nilai h > χ2(α,v) yaitu 39.719 > 15.507 maka :

Kesimpulannya : tolak H0.

Motor di GAP

1. Antara minggu ke-1, 2, dan 3 Untuk hari sabtu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 15.89

9 12.72

9 13.39

27 SABTU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.802 2 .670 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SABTU b.

h = 0.802

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.802 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Sabtu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari senin :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

Ranks

9 15.78

9 12.67

9 13.56

27 SENIN

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.742 2 .690 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SENIN b.

h = 0.742

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.742 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari selasa :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 15.28

9 12.83

9 13.89

27 SELASA

1 2 3 Total WKT_KDTG

Test Statisticsa,b

.434 2 .805 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SELASA b.

h = 0.434

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.434 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Selasa untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari rabu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 12.72

9 12.61

9 16.67

27 RABU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

1.533 2 .465 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: RABU b.

h = 1.533

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 1.533 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Rabu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari kamis :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 9.33 84.00

9 9.67 87.00

18 KAMIS

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

39.000 84.000 -.133 .894 .931a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: KAMIS b.

U = 39

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 39 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Kamis untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

Untuk hari jumat :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 10.78 97.00

9 8.22 74.00

18 JUMAT

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

29.000 74.000 -1.023 .306 .340a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JUMAT b.

U = 29

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 29 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Jumat untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

2. Antar hari senin – sabtu

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 28.00

9 21.89

9 29.28

9 31.17

9 29.50

9 25.17

54 HARI

1 2 3 4 5 6 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

2.102 5 .835 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: HARI b.

h = 2.102

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 6 – 1 = 5

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,5)

h > 11.070

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 2.102 < 11.070 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin sampai Sabtu adalah sama.

3. Antar jam

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6 = μ7 = μ8 = μ9

Ranks

6 18.67

6 3.50

6 33.58

6 49.00

6 29.58

6 43.92

6 28.75

6 10.17

6 30.33

54 JAM

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

42.120 8 .000 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: JAM b.

h = 42.120

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 9 – 1 = 8

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,8)

h > 15.507

Karena nilai h > χ2(α,v) yaitu 42.120 > 15.507 maka :

Kesimpulannya : tolak H0.

Mobil Mahasiswa

1. Antara minggu ke-1, 2, dan 3 Untuk hari sabtu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 14.56

9 13.72

9 13.72

27 SABTU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.066 2 .967 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SABTU b.

h = 0.066

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.066 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Sabtu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari senin :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

Ranks

9 15.44

9 14.61

9 11.94

27 SENIN

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.956 2 .620 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SENIN b.

h = 0.956

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.956 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari selasa :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 13.94

9 14.72

9 13.33

27 SELASA

1 2 3 Total WKT_KDTG

Test Statisticsa,b

.139 2 .933 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SELASA b.

h = 0.139

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.139 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Selasa untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari rabu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 14.28

9 14.17

9 13.56

27 RABU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.043 2 .979 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: RABU b.

h = 0.043

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.043 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Rabu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari kamis :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 9.67 87.00

9 9.33 84.00

18 KAMIS

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

39.000 84.000 -.132 .895 .931a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: KAMIS b.

U = 39

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 39 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Kamis untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

Untuk hari jumat :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 9.44 85.00

9 9.56 86.00

18 JUMAT

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

40.000 85.000 -.044 .965 1.000a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JUMAT b.

U = 40

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 40 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Jumat untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

2. Antar hari senin – sabtu

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 28.56

9 26.28

9 25.72

9 27.78

9 27.72

9 28.94

54 HARI

1 2 3 4 5 6 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.291 5 .998 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: HARI b.

h = 0.291

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 6 – 1 = 5

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,5)

h > 11.070

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.291 < 11.070 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin sampai Sabtu adalah sama.

3. Antar jam

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6 = μ7 = μ8 = μ9

Ranks

6 4.00

6 9.00

6 15.50

6 22.42

6 26.92

6 35.75

6 41.83

6 40.92

6 51.17

54 JAM

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

50.431 8 .000 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: JAM b.

h = 50.431

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 9 – 1 = 8

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,8)

h > 15.507

Karena nilai h > χ2(α,v) yaitu 50.431 > 15.507 maka :

Kesimpulannya : tolak H0.

Motor Mahasiswa

1. Antara minggu ke-1, 2, dan 3 Untuk hari sabtu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 14.83

9 13.94

9 13.22

27 SABTU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.186 2 .911 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SABTU b.

h = 0.186

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.186 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Sabtu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari senin :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

Ranks

9 14.72

9 14.17

9 13.11

27 SENIN

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.192 2 .909 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SENIN b.

h = 0.192

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.192 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari selasa :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 14.33

9 13.56

9 14.11

27 SELASA

1 2 3 Total WKT_KDTG

Test Statisticsa,b

.046 2 .977 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: SELASA b.

h = 0.046

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.046 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Selasa untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari rabu :

H0 : μ1 = μ2 = μ3

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 13.72

9 14.22

9 14.06

27 RABU

1 2 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.019 2 .991 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: RABU b.

h = 0.019

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 3 – 1 = 2

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,2)

h > 5.991

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.019 < 5.991 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Rabu untuk minggu ke-1, 2, dan 3 adalah sama.

Untuk hari kamis :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 9.67 87.00

9 9.33 84.00

18 KAMIS

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

39.000 84.000 -.133 .894 .931a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: KAMIS b.

U = 39

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 39 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Kamis untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

Untuk hari jumat :

H0 : μ1 = μ3

H1 : tidak semua μj sama

Ranks

9 9.72 87.50

9 9.28 83.50

18 JUMAT

1 3 Total WKT_KDTG

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

38.500 83.500 -.177 .860 .863a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDTG

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JUMAT b.

U = 38.5

Wilayah Kritis : U [ Uα

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 ( 2 arah ) n1 = 9 n2 = 9

Uα = 17

Karena nilai U 〈 Uα yaitu 38.5 〈 17 maka : Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Jumat untuk minggu ke-1 dan 3 adalah sama.

2. Antar hari senin – sabtu

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6

H1 : tidak semua μj sama Ranks

9 28.39

9 27.17

9 24.44

9 27.67

9 27.33

9 30.00

54 HARI

1 2 3 4 5 6 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

.602 5 .988 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: HARI b.

h = 0.602

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 6 – 1 = 5

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,5)

h > 11.070

Karena nilai h < χ2(α,v) yaitu 0.602 < 11.070 maka :

Kesimpulannya : terima H0.

Keputusan : Waktu antar kedatangan pada hari Senin sampai Sabtu adalah sama.

3. Antar jam

H0 : μ1 = μ2 = μ3 = μ4 = μ5 = μ6 = μ7 = μ8 = μ9

Ranks

6 10.17

6 3.50

6 16.58

6 20.17

6 28.08

6 33.75

6 38.75

6 46.00

6 50.50

54 JAM

1 2 3 4 5 6 7 8 9 Total WKT_KDTG

N Mean Rank

Test Statisticsa,b

50.631 8 .000 Chi-Square

df

Asymp. Sig.

WKT_KDTG

Kruskal Wallis Test a.

Grouping Variable: JAM b.

h = 50.631

1 - α = 95 % →α = 5 % = 0,05 v = k – 1 = 9 – 1 = 8

Wilayah kritis : h > χ2(α,v)

h > χ2(0,05,8)

h > 15.507

Karena nilai h > χ2(α,v) yaitu 50.631 > 15.507 maka :

Kesimpulannya : tolak H0.

06.00 – 07.00 dan 07.00 – 08.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

1 2 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 08.00 – 09.00

Ranks

6 9.33 56.00

6 3.67 22.00

12 JAM_KE

1 3 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.000 22.000 -2.722 .006 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 09.00 – 10.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

1 4 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 8.25 49.50

6 4.75 28.50

12 JAM_KE

1 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

7.500 28.500 -1.684 .092 .093a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 5.67 34.00

6 7.33 44.00

12 JAM_KE

1 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

13.000 34.000 -.801 .423 .485a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 6.17 37.00

6 6.83 41.00

12 JAM_KE

1 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

16.000 37.000 -.320 .749 .818a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 5.67 34.00

6 7.33 44.00

12 JAM_KE

1 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

13.000 34.000 -.801 .423 .485a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

1 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 08.00 – 09.00

Ranks

6 4.67 28.00

6 8.33 50.00

12 JAM_KE

2 3 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

7.000 28.000 -1.764 .078 .093a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 09.00 – 10.00

Ranks

6 3.67 22.00

6 9.33 56.00

12 JAM_KE

2 4 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.000 22.000 -2.722 .006 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 4.08 24.50

6 8.92 53.50

12 JAM_KE

2 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

3.500 24.500 -2.326 .020 .015a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 09.00 – 10.00

Ranks

6 5.58 33.50

6 7.42 44.50

12 JAM_KE

3 4 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

12.500 33.500 -.882 .378 .394a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 5.33 32.00

6 7.67 46.00

12 JAM_KE

3 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

11.000 32.000 -1.121 .262 .310a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 3.75 22.50

6 9.25 55.50

12 JAM_KE

3 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.500 22.500 -2.647 .008 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 3.67 22.00

6 9.33 56.00

12 JAM_KE

3 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.000 22.000 -2.722 .006 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 3.83 23.00

6 9.17 55.00

12 JAM_KE

3 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

2.000 23.000 -2.562 .010 .009a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

3 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 5.58 33.50

6 7.42 44.50

12 JAM_KE

4 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

12.500 33.500 -.882 .378 .394a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

4 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

4 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 4.08 24.50

6 8.92 53.50

12 JAM_KE

4 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

3.500 24.500 -2.326 .020 .015a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

4 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 4.42 26.50

6 8.58 51.50

12 JAM_KE

5 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

5.500 26.500 -2.005 .045 .041a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 4.50 27.00

6 8.50 51.00

12 JAM_KE

5 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

6.000 27.000 -1.922 .055 .065a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 4.67 28.00

6 8.33 50.00

12 JAM_KE

5 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

7.000 28.000 -1.761 .078 .093a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

5 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

11.00 – 12.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 6.75 40.50

6 6.25 37.50

12 JAM_KE

6 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

16.500 37.500 -.241 .810 .818a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

11.00 – 12.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 6.50 39.00

6 6.50 39.00

12 JAM_KE

6 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

18.000 39.000 .000 1.000 1.000a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

11.00 – 12.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.92 23.50

6 9.08 54.50

12 JAM_KE

6 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

2.500 23.500 -2.486 .013 .009a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

12.00 – 13.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 6.17 37.00

6 6.83 41.00

12 JAM_KE

7 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

16.000 37.000 -.320 .749 .818a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

12.00 – 13.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.67 22.00

6 9.33 56.00

12 JAM_KE

7 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.000 22.000 -2.722 .006 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

13.00 – 14.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 4.17 25.00

6 8.83 53.00

12 JAM_KE

8 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

4.000 25.000 -2.242 .025 .026a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 07.00 – 08.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

1 2 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 08.00 – 09.00

Ranks

6 4.17 25.00

6 8.83 53.00

12 JAM_KE

1 3 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

4.000 25.000 -2.242 .025 .026a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 09.00 – 10.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

1 4 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 4.33 26.00

6 8.67 52.00

12 JAM_KE

1 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

5.000 26.000 -2.085 .037 .041a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 3.67 22.00

6 9.33 56.00

12 JAM_KE

1 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.000 22.000 -2.722 .006 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 4.67 28.00

6 8.33 50.00

12 JAM_KE

1 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

7.000 28.000 -1.764 .078 .093a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 8.83 53.00

6 4.17 25.00

12 JAM_KE

1 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

4.000 25.000 -2.246 .025 .026a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 4.50 27.00

6 8.50 51.00

12 JAM_KE

1 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

6.000 27.000 -1.925 .054 .065a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 08.00 – 09.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 3 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 09.00 – 10.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 4 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

07.00 – 08.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

2 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 09.00 – 10.00

Ranks

6 4.17 25.00

6 8.83 53.00

12 JAM_KE

3 4 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

4.000 25.000 -2.242 .025 .026a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 7.00 42.00

6 6.00 36.00

12 JAM_KE

3 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

15.000 36.000 -.480 .631 .699a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 4.75 28.50

6 8.25 49.50

12 JAM_KE

3 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

7.500 28.500 -1.684 .092 .093a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 7.17 43.00

6 5.83 35.00

12 JAM_KE

3 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

14.000 35.000 -.641 .522 .589a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

3 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

08.00 – 09.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 7.17 43.00

6 5.83 35.00

12 JAM_KE

3 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

14.000 35.000 -.641 .522 .589a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 9.33 56.00

6 3.67 22.00

12 JAM_KE

4 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.000 22.000 -2.722 .006 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 8.33 50.00

6 4.67 28.00

12 JAM_KE

4 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

7.000 28.000 -1.761 .078 .093a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 9.33 56.00

6 3.67 22.00

12 JAM_KE

4 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

1.000 22.000 -2.722 .006 .004a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

4 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

09.00 – 10.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 9.17 55.00

6 3.83 23.00

12 JAM_KE

4 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

2.000 23.000 -2.562 .010 .009a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 3.83 23.00

6 9.17 55.00

12 JAM_KE

5 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

2.000 23.000 -2.562 .010 .009a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 6.75 40.50

6 6.25 37.50

12 JAM_KE

5 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

16.500 37.500 -.241 .810 .818a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

5 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

10.00 – 11.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 6.17 37.00

6 6.83 41.00

12 JAM_KE

5 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

16.000 37.000 -.320 .749 .818a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

11.00 – 12.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 9.00 54.00

6 4.00 24.00

12 JAM_KE

6 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

3.000 24.000 -2.402 .016 .015a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

11.00 – 12.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

6 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

11.00 – 12.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 9.00 54.00

6 4.00 24.00

12 JAM_KE

6 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

3.000 24.000 -2.402 .016 .015a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

12.00 – 13.00 dan 13.00 – 14.00

Ranks

6 9.50 57.00

6 3.50 21.00

12 JAM_KE

7 8 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

12.00 – 13.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 6.17 37.00

6 6.83 41.00

12 JAM_KE

7 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

16.000 37.000 -.320 .749 .818a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

13.00 – 14.00 dan 14.00 – 15.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

8 9 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 07.00 – 08.00

Ranks

6 4.00 24.00

6 9.00 54.00

12 JAM_KE

1 2 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

3.000 24.000 -2.428 .015 .015a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 08.00 – 09.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

1 3 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 09.00 – 10.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

1 4 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 10.00 – 11.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

1 5 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 11.00 – 12.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

1 6 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

06.00 – 07.00 dan 12.00 – 13.00

Ranks

6 3.50 21.00

6 9.50 57.00

12 JAM_KE

1 7 Total WKT_KDT

N Mean Rank Sum of Ranks

Test Statisticsb

.000 21.000 -2.882 .004 .002a Mann-Whitney U

Wilcoxon W Z

Asymp. Sig. (2-tailed) Exact Sig. [2*(1-tailed Sig.)]

WKT_KDT

Not corrected for ties. a.

Grouping Variable: JAM_KE b.

BAB 6 Kesimpulan Dan Saran Hal : 6-2

• Lahan parkir mobil untuk mahasiswa dan tamu sebesar 108%.

• Lahan parkir motor untuk dosen dan karyawan sebesar 97%.

• Lahan parkir motor untuk mahasiswa dan tamu sebesar 140%. b. Untuk Kondisi Mendatang (Tahun Akademik 2010/2011) :

• Lahan parkir mobil untuk dosen dan karyawan sebesar 48%.

• Lahan parkir mobil untuk mahasiswa dan tamu sebesar 81%.

• Lahan parkir motor untuk dosen dan karyawan sebesar 72%.

• Lahan parkir motor untuk mahasiswa dan tamu sebesar 126%. 3. a. Untuk kondisi saat ini (Tahun Akademik 2004/2005) :

• Kekurangan lahan parkir mobil untuk mobil dosen dan karyawan dapat diambil dari kelebihan lahan parkir mobil untuk mobil mahasiswa dan tamu. Akan tetapi masih terdapat kekurangan lahan untuk 18 mobil. Untuk sementara menunggu selesainya pembangunan Graha Widya Maranatha secara keseluruhan, maka dapat menggunakan lahan parkir yang ada di samping Gedung Fakultas Kedokteran dan belakang Gedung Fakultas Teknik (apabila lahan parkir depan Gedung Fakultas Teknik akan segera ditanami rumput kembali). Apabila pembangunan Graha sudah selesai, sebaiknya dipindahkan ke lahan parkir di depan Graha.

• Kekurangan lahan parkir motor untuk motor dosen dan karyawan dapat dipenuhi dari kelebihan lahan parkir motor untuk mahasiswa dan tamu. Untuk itu perlu pengalokasian lahan parkir motor untuk dosen dan karyawan di lokasi parkir motor mahasiswa dan tamu. b. Untuk kondisi mendatang :

• Karena seluruh lahan parkir mobil terjadi kekurangan, maka untuk menutupi kekurangan tersebut sebaiknya dibangun lahan parkir mobil bertingkat (2 lantai) di atas lahan parkir mobil mahasiswa dan tamu.

• Kekurangan lahan parkir motor untuk motor dosen dan karyawan masih dapat dipenuhi dari kelebihan lahan parkir motor untuk

BAB 6 Kesimpulan Dan Saran Hal : 6-3

mahasiswa dan tamu. Untuk itu perlu pengalokasian lahan parkir motor untuk dosen dan karyawan di lokasi parkir motor mahasiswa dan tamu.

6.2. Saran

Untuk menunjang hasil penelitian yang penulis peroleh, maka penulis mengusulkan beberapa hal berikut :

1. Pos gerbang masuk mobil mahasiswa dan tamu ditambah satu, yaitu di gerbang masuk poliklinik UKM. Hal ini untuk mengurangi panjang antrian mobil di gerbang masuk mobil mahasiswa yang ada saat ini.

2. Sebaiknya komputer yang dioperasikan oleh operator di pos gerbang masuk dilengkapi dengan program yang dapat menghitung jumlah kendaraan yang ada di masing-masing lokasi parkir, sehingga dapat diketahui sudah penuh atau belum suatu lokasi parkir. Apabila suatu lokasi parkir sudah penuh, maka dapat dilakukan penutupan jalur menuju lokasi parkir tersebut dengan bantuan satpam yang bertugas saat itu dan jalur akan dibuka kembali sampai ada mobil yang keluar dari lokasi parkir tersebut.

Sedangkan untuk penelitian lanjutan penulis mengusulkan beberapa hal berikut :

1. Sebaiknya dilakukan penelitian lanjutan mengenai pengaturan parkir bertingkat di atas lahan parkir mobil mahasiswa dan tamu.

2. Untuk penelitian parkir lanjutan dapat dilakukan penelitian mengenai trend jumlah mahasiswa atau dosen atau karyawan yang membawa kendaraan (mobil dan motor) dari tahun ke tahun.

3. Dosen dan karyawan diharuskan masuk menggunakan kartu pegawai, sehingga dapat diketahui lama parkir yang sesungguhnya.

DAFTAR PUSTAKA

1. Apple, James M.; “Tata Letak Pabrik dan Pemindahan Bahan”, edisi ke 3, Penerbit ITB Bandung, 1990.

2. Blank, Leland, “Statistical Procedures for Engineering, Management, and Science”, International Student Edition, McGraw-Hill International Book Company, Kogakusha, 1982.

3. Geer Mountain Software Corporation, Stat::Fit Version 2, United States of America, 2001.

4. Harrell, Charles; Biman K. Ghosh Bowden, & Royce O. Bowden, Jr ”Simulation Using Promodel”, 2nd ed., McGraw-Hill Companies, Inc., USA, 2003.

5. ProModel Corporation, ProModel Version 6 User Guide, United States of America, 2003.

6. Sandra, Paulin; “Perhitungan Kebutuhan Lahan Parkir Dan Kapasitas Serta Pengaturan Perparkiran Di Gedung Graha Widya Maranatha, Bandung“, Tugas Akhir Jurusan Teknik Industri UKM Bandung, 2004.

7. Siagian, P., Penelitian Operasional Teori dan Praktek, Cetakan Pertama, Universitas Indonesia, Jakarta, 1987.

8. S, Hartanto Budi.; “Studi Parkir di Pusat Kota Bandung”, Bidang transportasi Jurusan Teknik Sipil UKM Bandung, 1988.

9. Soepeno, Bambang; “Statistik Terapan dalam Penelitian ilmu-ilmu Sosial dan pendidikan”, Rineka Cipta, Jakarta, 1997.

10.Sugiyono, “Metode Penelitian Bisnis”, Cetakan ke-5, CV. Alfa Beta, Bandung, 2003.

11.Sutalaksana, Iftikar Z., Anggawisastra, Ruhana & Tjakraatmaja, John H., “Teknik Tata Cara Kerja”, Institut Tenologi Bandung, Bandung, 1979.

12.Taha, Hamdy A., “Riset Operasi”, Edisi Kelima, Jilid Dua, Binarupa Aksara, Jakarta, 1996.

13.Walpole, Ronald E., “Pengantar Statistika”, edisi ke 3, PT. Gramedia Pustaka Utama, Jakarta, 1995.

DATA PENULIS

Nama : Sezy Khalimar

Alamat : Jl. Soekarno Hatta 269 Bandung 40234 No. Telp : (022) 5205412

No. Handphone : 08156156560

Alamat email : sezykhalimar@yahoo.com

Pendidikan : SMU Trinitas Bandung

: Jurusan Teknik Industri Universitas Kristen Maranatha Bandung

Nilai Tugas Akhir : 3.66 (A)

KOMENTAR DOSEN PENGUJI

Nama Mahasiswa : Sezy Khalimar NRP : 0023073

Judul Tugas Akhir : Perhitungan Dan Usulan Pemenuhan Kebutuhan Lahan Parkir Di Universitas Kristen Maranatha

Komentar – Komentar Dosen Penguji :

1. Perbaiki diagram alir pengolahan data. 2. Tabel 5.3 Æ Kolom ergonomis di buang.

3. Tambahkan analisis ventilasi dan analisis tata letak kursi kuliah.

4. Usahakan tujuan penelitian menjawab seluruh point dalam perumusan masalah.

5. Perhitungkan ‘tinggi mimbar’ mengganggu penglihatan ? 6. Penjelasan mengenai sampel yang diambil.

7. Perhitungan dengan program ergo Æ Perhitungan manual. 8. Alasan pengamatan di C 305