BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
BAB IV ANALISA DAN PENGOLAHAN DATA
4.1
Data Kuisioner Data yang akan diolah merupakan data kuisioner, dimana data kuisioner
diperoleh
dengan
cara
penyebaran
kuisioner
yang
berisikan
beberapa
pertanyaan.Kuisioner tersebut berisi pertanyaan tentang perjalanan masyarakat yang menggunakan motor, antara lain : -
Data responden
-
Lama waktu perjalanan
-
Jenis pekerjaan
-
Penghasilan per bulan
Masing-masing pertanyaan tersebut disertai dengan pilihan jawaban yang sesuai dengan kondisi yang sebenarnya pada saat dilakukannya survey kuisioner. 4.2
Identifikasi Transportasi Dari total 100 kuisioner yang telah disebarkan dan diterima,penyebarannya
dilakukan sesuai dengan proporsi jumlah masyarakat untuk mengisi blanko pertanyaan yang telah disediakan. Hasil yang didapatkan dari pengumpulan data disajikan sebagai berikut.
IV - 1 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4.2.1 Identifikasi Jenis Kelamin Dari hasil penyebaran kuisionerkepada 100 responden, didapat persentase jumlah mahasiswa lebih dominankepada jenis kelamin perempuan yaitu sebanyak 29 orang dengan persentase29% sedangkan jenis kelamin laki-lakihanya sebanyak 71 orang dengan persentase sebesar 71%. Untuk lebih jelas mengenai jumlah masyarakat yang menggunakan sepeda motor berdasarkan jenis kelamin serta persentasenya dapat dilihat pada tabel 4.1 dan grafik 4.1. Tabel4.1 Jumlah MasyarakatPengguna Sepeda Motor Berdasarkan JenisKelamin Jenis Kelamin Laki-laki Wanita Total
Jumlah 71 29 100
Persentase (%) 71 29 100
0%
0%
wanita 29%
laki-laki 71%
Gambar 4.1 : Grafik Persentase Jenis Kelamin Masyarakat Yang Menggunakan Sepeda Motor
IV - 2 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4.2.2 Identifikasi Daerah Tempat Tinggal Dari hasil penyebaran kuisioner didapat jumlah dan besarnya persentase masyarakat berdasarkan daerah tempat tinggalnya untuk menuju Tanah Abang, yaitujumlah terbanyak berasal dari daerah Jakarta Pusat dengan persentase sebesar48%, daerah Jakarta Barat memiliki persentase 23%, daerah Jakarta Selatan memiliki persentase 3%, daerah Jakarta Timur memiliki persentase 22%, daerah Jakarta Utara memiliki persentase 4%.Untuk lebih jelasnya tentang daerah tempat tinggal masyarakat untuk menuju tanah abang serta persentase masing-masing daerahnya dapat dilihat pada tabel 4.2 dan grafik 4.2. Tabel 4.2. Daerah Tempat Tinggal Masyarakat Untuk Menuju Tanah Abang Tempat Tinggal Jakarta Barat Jakarta Selatan Jakarta Pusat Jakarta Timur Jakarta Utara Total
Jumlah 23 3 48 22 4 100
Jakarta Utara 4% Jakarta Timur 22%
Persentase (%) 23 3 48 22 4 100
Jakarta Barat 23%
Jakarta Pusat 48%
Jakarta Selatan 3%
Gambar 4.2. : Grafik Persentase Daerah Tempat Tinggal Masyarakat Untuk Menuju Tanah Abang
IV - 3 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4.2.3 Identifikasi Jarak Tempuh Dari hasil survey kuisioner diketahui bahwa jarak tempuh yang dilalui oleh tiap masyarakat berbeda-beda.Jarak tersebut tergantung padadaerah tempat tinggal masyarakat tersebut denganlokasi Tanah Abang.Jarak tempuh < 5 kmdari tempat tinggal masyarakathingga ke tanah abangyaitu sebesar 27%, jarak tempuh 5 – 15 km dari tempat tinggal masyarakathingga ke tanah abang sebesar 45% dan 28% untuk jarak tempuh dari tempat tinggal masyarakathingga ketanah abangyang > 5 km. Persentase terbesar yaitu jarak tempuh 5 – 15 km dari tempat tinggal masyarakat hingga ke tanah abang yaitu dengan persentase 45%. Untuk lebih jelas tentang jarak tempuh dari tempat tinggal masyarakarhingga keTanah Abangbeserta persentasenya dapat dilihat pada tabel 4.3 dan grafik 4.3. Tabel 4.3 Jarak Tempuh Dari Tempat Tinggal ke Tanah Abang Jarak Tempuh Perjalanan < 5 km 5 - 15 km > 15 km Total
Jumlah Persentase (%) 27 27 45 45 28 28 100 100 0%
> 15 km 28%
< 5 km 27%
5-15 km 45%
Gambar 4.3 : Grafik Persentase Jarak Tempuh Dari Tempat Tinggal Hingga Ke Tanah Abang
IV - 4 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4.2.4 Identifikasi Pekerjaan Dari hasil kuisioner diketahui bahwa pekerjaan masing-masing masyarakat berbeda-beda. Persentase terbesar yaitu pekerjaan masyarakat sebagai karyawan dengan nilai persentase 19%, 32% bekerja sebagai wiraswasta, 4% bekerja sebagai PNS dan 45% lain-lain (ibu rumah tangga, buruh, dokter). Untuk lebih jelasnya mengenai identifikasi pekerjaan masyarakat beserta persentasenya dapat dilihat pada tabel 4.4 dan grafik 4.4. Tabel 4.4 Pekerjaan Pekerjaan
PNS Karyawan Wiraswasta Lain-lain Total
Jumlah 4 19 32 45 100
Persentase (%) 4 19 32 45 100
PNS 4%
Lain-lain 45%
Karyawan 19% Wiraswast a 32%
Gambar 4.4 : Grafik Persentase Pekerjaan
IV - 5 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4.2.5 Identifikasi Besar Penghasilan Tingkat penghasilan mampu memberikan pengaruh yang cukup berarti dalam pengidentifikasian sosial ekonomi. Setelah melakukan survey melalui penyebaran kuisioner, didapat data tentang besar penghasilan per bulannya.Penghasilan > Rp 4.000.000,00 per bulan memiliki persentase sebesar 19%. Nilai tersebut lebih besar dibandingkan dengan penghasilan < Rp 4.000.000,00 per bulannya yang memiliki nilai persentase 81%. Untuk lebih jelasnya berikut disajikan identifikasi tingkat penghasilan per bulan dalam tabel 4.5 dan grafik 4.5. Tabel 4.5 Tingkat Penghasilan Penghasilan per Bulan
Jumlah
Persentase (%)
< 4 juta
81
81
> 4 juta
19
19
Total
100
100
> 4 juta 4% 0%
0%
< 4 juta 96%
Gambar 4.5 : Grafik Persentase Besar Penghasilan Perbulan
IV - 6 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4.2.6
Identifikasi LamaWaktu Perjalanan Perjalanan setiap masyarakat untuk menuju tanah abang memiliki variasi yang
berbeda-beda dalam hal lama waktu perjalanannya. Lama waktu perjalanan > 30 menituntuk menuju kampus memiliki persentase 68%, hal tersebut lebih dominan daripada lamawaktu perjalanan < 30 menit yang hanya memiliki persentase sebesar 32%. Berikut tabel 4.6 dan grafik 4.6 akan menyajikan mengenai waktu perjalanan masyarakat untuk menuju Tanah Abang. Tabel 4.6 Lama Perjalanan Untuk Menuju Tanah Abang Waktu Perjalanan < 30 menit > 30 menit Total
Jumlah Persentase (%) 32 32 68 68 100 100
0%
0%
< 30 menit 32% > 30 menit 68%
Gambar 4.6 : Grafik Persentase Waktu Perjalanan Masyarakat
IV - 7 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4.3
Analisis Pearson Correlation
4.3.1
Hasil SPSS Pearson Correlation
1. < 0.2, baik positif maupun negatif menunjukan bahwa hubungan itu dapat diabaikan. 2. 0.2 – 0.4, baik positif maupun negatif menunjukan derajat hubungan yang rendah. 3. 0.4 – 0.7, baik positif maupun negatif menunjukan derajat hubungan yang substansial. 4. 0.7 – 1.00, baik positif maupun negatif menunjukan derajat hubungan yang tinggi. Pada tabel hasil uji korelasi, terlihat hubungan atau korelasi antara masing-masing variabel dengan interpretasi sebagai berikut: 1) Hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Tabel 4.7 hasil uji korelasi antara jenis moda dengan jarak tempuh Correlations JarakTempuh JenisModa
Pearson Correlation
-.137
Sig. (2-tailed)
.174
N
100
Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang dapat diabaikan dengan nilai korelasi sebesar -0.137< 0.2 dan merupakan korelasi negatif atau variabel berlawanan arah. Diketahui nilai signifikan sebesar -0.174> 0.05, yang berarti tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis moda dengan jarak tempuh.
IV - 8 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
2) Hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan Tabel 4.8 hasil uji korelasi antara jenis moda dengan waktu perjalanan Correlations WaktuPerjalanan Jarak Moda
Pearson Correlation
-.147
Sig. (2-tailed)
.146
N
100
Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 <
-.147 dan merupakan korelasi negatif atau variabel berlawanan
arah.
Diketahui nilai signifikan sebesar .146 > 0.05, yang berarti tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis moda dengan waktu perjalanan 3) Hubungan antara jenis moda dengan Jenis Kelamin Tabel 4.9 hasil uji korelasi antara jenis moda dengan jenis kelamin Correlations Jenis Kelamin Jenis Moda
Pearson Correlation
.157
Sig. (2-tailed)
.118
N
100
Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang dapat diabaikan dengan nilai korelasi 0.157 < 0.2 dan merupakan korelasi positif atau variabel berlawanan arah. Diketahui nilai signifikan sebesar 0.118> 0.05, yang berarti tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis moda dengan jenis kelamin.
IV - 9 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
4) Hubungan antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan Tabel 4.10 hasil uji korelasi antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan Correlations Waktu Perjalanan Jarak Tempuh
Pearson Correlation
.269
**
Sig. (2-tailed)
.007
N
100
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 < 0.269< 0.4 dan merupakan korelasi positif atau variabel memiliki arah yang sama. Diketahui nilai signifikan sebesar 0.000 < 0.05, yang berarti ada hubungan yang signifikan antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan dengan tingkat signifikansi 1%. 5) Hubungan antara jarak tempuh dengan jenis kelamin Tabel 4.11 hasil uji korelasi antara jarak tempuh dengan jenis kelamin Correlations Jenis Kelamin Jarak Tempuh
Pearson Correlation
.110
Sig. (2-tailed)
.275
N
100
Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 < 0.110< 0.4 dan merupakan korelasi positif atau variabel memiliki arah yang sama. Diketahui nilai signifikan sebesar 0.000 < 0.05, yang berarti ada hubungan yang signifikan antara jarak tempuh dengan jenis kelamin dengan tingkat signifikansi 1%.
IV - 10 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
6) Hubungan antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin Tabel 4.12 hasil uji korelasi antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin Correlations Jenis Kelamin Waktu Perjalanan
Pearson Correlation
.129
Sig. (2-tailed)
.203
N
100
Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 < 0.129 < 0.4 dan merupakan korelasi positif atau variabel memiliki arah yang sama. Diketahui nilai signifikan sebesar 0.000 < 0.05, yang berarti ada hubungan yang signifikan antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin dengan tingkat signifikansi 1%.
4.4
Analisis Regresi
4.4.1 Hasil SPSS Regresi 1. Jika Fhitung ≥ Ftabel, maka Ho ditolak artinya signifikan. 2. Jika Fhitung ≤ Ftabel, maka Ho diterima artinya tidak signifikan. 3. Jika signifikansi > 0.05, maka Ho diterima. 4. Jika signifikansi < 0.05, maka Ho ditolak.
IV - 11 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Interpretasi Pengujian Hipotesis Tabel 4.13 Correlations Hasil Uji Regresi Correlations Jenis Moda Jarak Tempuh Pearson Correlation
Sig. (1-tailed)
N
Waktu Perjalanan
Jenis Kelamin
Jenis Moda
1.000
-.137
-.147
.157
Jarak Tempuh
-.137
1.000
.269
.110
Waktu Perjalanan
-.147
.269
1.000
-.129
Jenis Kelamin
-.157
.110
.129
1.000
.
.215
.386
.117
Jarak Tempuh
.215
.
.000
.000
Waktu Perjalanan
.386
.000
.
.000
Jenis Kelamin
.117
.000
.000
.
Jenis Moda
100
100
100
100
Jarak Tempuh
100
100
100
100
Waktu Perjalanan
100
100
100
100
Jenis Kelamin
100
100
100
100
Jenis Moda
Tabel diatas merupakan matrik korelasi variabel terikat (dependent) terhadap variabel bebas (independent). Berdasarkan ketentuan dibuatlah interpretasi korelasinya, dilihat dari besarnya signifikansi maka dapat diputuskan korelasinya. 1. Hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh koefisien korelasinya adalah 0.137 dan signifikansinya 0.215> 0.05 yang berarti tidak ada korelasi (H0 diterima, Ha ditolak). 2. Hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan koefisien korelasinya adalah -0.147 dan signifikansinya 0.386> 0.05 yang berarti tidak ada korelasi (H0 diterima, Ha ditolak). IV - 12 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
3. Hubungan antara jenis moda dengan jenis kelamin koefisien korelasinya adalah 0.157 dan signifikansinya 0.117> 0.05 yang berarti tidak ada korelasi (H0 diterima, Ha ditolak). 4. Hubungan antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan koefisien korelasinya adalah 0.269dan signifikansinya 0.00 < 0,05 yang berarti ada korelasinya (H0 ditolak, Ha diterima). 5. Hubungan antara jarak tempuh dengan jenis kelamin koefisien korelasinya adalah 0.110 dan signifikansinya 0.000 < 0,05 yang berarti ada korelasinya (H0 ditolak, Ha diterima). 6. Hubungan antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin koefisien korelasinya adalah 0.129 dan signifikansinya 0.000 < 0,05 yang berarti ada korelasinya (H0 ditolak, Ha diterima). Analisis untuk hasil regresi tabel “Model Summaryb” Tabel 4.14 Model Summary Hasil Uji Regresi
Model 1
R .237
R Square a
.056
Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
.027
Tabel diatas menjelaskan besarnya persentase
.000
pengaruh variabel bebas
(independent) terhadap variabel terikatnya (dependent). Besar koefisien determinasi adalah 0.056 mengandung arti bahwa pengaruh variabel bebas (independent) terhadap perubahan variabel terikat(dependent) adalah 6%, sedangkan 94% (100% - 6%) dipengaruhi oleh variabel lain yang belum dimasukkan dalam model. Jadi pengaruh jarak tempuh, waktu perjalanan dan biaya perjalanan terhadap jenis moda hanya 6% sedangkan pengaruh variabel lain 94%. Dengan demikian yang memberikan pengaruh besar terhadap pemilihan moda merupakan variabel lain. Hal ini dilihat dari besarnya IV - 13 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
koefisien korelasi antar variabel menunjukan tidak ada yang signifikan atau tidak ada yang bekorelasi. Analisis untuk hasil regresi tabel “ANOVAb” Tabel 4.15 ANOVA Hasil Uji Regresi b
ANOVA Model 1
Sum of Squares
df
Mean Square
Regression
.000
3
.000
Residual
.000
96
.000
Total
.000
99
F 1.908
Sig. .133
a
a. Predictors: (Constant), JenisKelamin, JarakTempuh, WaktuPerjalanan b. Dependent Variable: JenisModa
Tabel diatas menjelaskan tentang variasi nilai variabel bebas (independent) dapat atau tidak menjelaskan variasi nilai variabel terikatnya (dependent) dengan melihat besarnya nilai F. Derajat kepercayaan yang digunakan adalah 0.05, apabila nilai Fhitung ≤ Ftabel maka hipotesis menyatakan bahwa semua variabel independent secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent. Berdasarkan Tabel ANOVAb diatas didapat Fhitungsebesar1.908 dengan nilai probabilitas (sig) = 0.133. Jadi nilai Fhitung = 1.908< Ftabelsedangkan besar signifikannya 0.133> 0.05, dengan demikian H0 diterima dan Ha ditolak. Berarti secara bersama-sama (simultan) biaya perjalanan, jarak tempuh dan waktu perjalanan tidak berpengaruh signifikan terhadap jenis moda. Dengan demikian variasi nilai variabel bebas (independent) tidak dapat menjelaskan variasi nilai variabel terikat (dependent). Hal ini semakin terlihat atau diperkuat setelah persamaan regresi dibawah ini diinterpretasi.
IV - 14 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Tabel 4.16 Coefficients Hasil Uji Regresi Coefficients Unstandardized
Standardized
Coefficients
Coefficients
Model 1
a
B (Constant)
Std. Error 1.000
.000
JarakTempuh
-1.745E-6
.000
WaktuPerjalanan
-1.939E-6 3.506E-6
JenisKelamin
Beta
t
Sig.
1.958E5
.000
-.130
-1.248
.215
.000
-.091
-.871
.386
.000
.160
1.581
.117
a. Dependent Variable: JenisModa
Dari tabel Coefficientsa kolom B pada constant adalah 1.000, sedangkan jarak tempuh adalah -1.745, waktu perjalanan adalah -1.939 dan jenis kelamin adalah -3.506. Sehingga persamaan regresinya yaitu sebagai berikut: Y = a + b1X1+ b2X2 + b3X3 = 1.000 + 1.745 X1 – 1.939 X2 – 3.506 X3 Dimana : Y = jenis moda X1 = jarak tempuh X2 = waktu perjalanan X3 = jenis kelamin Pada persamaan diatas, tanda (+) menandakan arah hubungan yang searah sedangkan tanda (–) menunjukkan arah hubungan yang berbanding terbalik antara variabel bebas dengan variabel terikat. Namun persamaan regresi diatas tidak dapat dijadikan sebagai alat prediksi dan estimasi, karena besarnya nilai probabilitas dan signifikannya lebih besar dari 0.05.
IV - 15 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Tabel Coefficients diatas memberikan informasi tentang signifikansi dari koefisien regresi. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat besarnya uji t dan signifikansinya. Nilai signifikansi menunjukkan berpengaruh nyata atau tidaknya variabel bebas terhadap variabel terikat. Derajat signifikansi yang digunakan adalah 0.05. Apabila nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka kita menerima hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa suatu variabel bebas (independent) mempengaruhi variabel terikat (dependent). Analisis uji t juga dilihat dari tabel Coefficients. Tabel diatas menunjukan variabel jarak tempuh koefisien uji t = 1.745 sedangkan besarnya signifikansi 0.215> 0.05. Ini berarti pengaruh jarak tempuh terhadap jenis moda tidak signifikan atau tidak ada pengaruh dari jarak tempuh terhadap jenis moda. Koefisien uji t pada waktu perjalanan adalah -1.939 sedangkan besar signifikansinya adalah 0.386> 0.05. Ini berarti pengaruh waktu perjalanan terhadap jenis moda tidak signifikan atau tidak ada pengaruh dari waktu perjalanan terhadap jenis moda. Koefisien uji t pada jenis kelamin adalah -3.506 sedangkan besar signifikansinya adalah 0.117> 0.05. Ini berarti pengaruh biaya perjalanan terhadap jenis moda tidak signifikan atau tidak ada pengaruh dari jenis kelamin terhadap jenis moda. Secara teoritik memang jarak tempuh, waktu perjalanan dan jenis kelamin mempengaruhi jenis moda. Namun setelah dilakukan penelitian ternyata jarak tempuh, waktu perjalanan dan jenis kelamin tidak mempengaruhi jenis moda. Oleh karena itu variabel-variabel tersebut perlu ditinjau ulang. Bisa saja terjadi ketidak akuratan dalam menentukan jarak tempuh dan waktu perjalanan karena hanya berdasarkan perkiraan dari para responden. IV - 16 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Interpretasi : 1.
Uji Normalitas Data Pengujian normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi, variabel terikat, variabel bebas atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah datayang terdistribusi normal atau mendekati normal. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada gambar dibawah ini:
Gambar 4.7 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Sebagaimana terlihat dalam grafik normal P-P plot of Regression Standardized Residual, terlihat bahwa titik-titik sebagian menyebar dan sebagian tidak menyebar disekitar garis diagonal. Dapat dilihat bahwa penyebaran titik-titik tersebut tidak mengikuti arah garis diagonal (tidak membentuk garis lurus), maka dapat dikatakan bahwa data berdistribusi tidak normal dan model regresi tidak layak dipakai untuk memprediksi jenis moda berdasarkan variabel bebasnya.
IV - 17 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
2.
Uji Linieritas Data Pada grafik normal P-P plot of Regression Standardized Residual diatas, terlihat
titik-titik (data) tidak menyebar disekitar garis lurus dan cenderung tidak membentuk garis lurus (linier). Sehingga dapat dikatakan bahwa persyaratan linieritas tidak terpenuhi. Dengan demikian karena persyaratan linieritas tidak dapat dipenuhi sehingga model regresi tidak layak dipakai untuk memprediksi jenis moda berdasarkan variabel bebasnya. 3.
Uji Heteroskedastisitas Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model
regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap,
maka
disebut
homoskedastisitas
dan
jika
varians
berbeda
disebut
heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengujian ditunjukkan dalam gambar berikut :
Gambar 4.8 Scatterplot IV - 18 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Dari grafik Scatterplot diatas, terlihat titik-titik menyebar membentuk suatu pola yang jelas dan berada diatas angka 0 pada sumbu Y. Hal tersebut menjelaskan bahwa terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi diatas. 4.5
Analisis Chi Square
4.5.1 Hasil SPSS Chi Square Uji Chi Square mempunyai beberapa kriteria pengujian, yaitu: 1.
Jika nilai Chi square hitung < Chi Square tabel, maka Ho diterima.
2.
Jika nilai Chi Square hitung > Chi Square tabel, maka Ho ditolak.
3.
Jika signifikansi > 0.05, maka Ho diterima.
4.
Jika signifikansi < 0.05, maka Ho ditolak
Interpretasi dari hasil Uji Chi Square adalah sebagai berikut: 1) Hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Tabel 4.17 Tabel Hasil Uji Chi Square Antara Jenis Moda dan Jarak Tempuh Asymp. Sig. (2Value Pearson Chi-Square
2.473
df a
sided) 1
.116
a. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .29. b. Computed only for a 2x2 table
Ho : Tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Ha : Ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Dari hasil uji statistik, diperoleh nilai Chi Square hitung sebesar 2.473. Nilai Chi Square tabel yang dilihat pada tabel statistik Chi Square dengan signifikansi 0.10 dan df = 1 sebesar 2.71 dan nilai probabilitas yang dilihat pada baris Pearson Chi Square sebesar 0.116.
IV - 19 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Karena Chi Square hitung < Chi Square tabel (2.473<2.711) dan nilai signifikansi > 0.05 (0.116> 0.05), maka Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh. 2) Hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan Tabel 4.18 Tabel Hasil Uji Chi Square Antara Jenis Moda dan Waktu Perjalanan Value Pearson Chi-Square
df 2.146
a
Asymp. Sig. (2-sided) 1
.143
a. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .32. b. Computed only for a 2x2 table
Ho : Tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Ha : Ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Dari hasil uji statistik, diperoleh nilai Chi Square hitung sebesar 2.146. Nilai Chi Square tabel yang dilihat pada tabel statistik Chi Square dengan signifikansi 0.10 dan df = 1 sebesar 2.71 dan nilai probabilitas yang dilihat pada baris Pearson Chi Square sebesar .143. Karena Chi Square hitung < Chi Square tabel (2.146<2.71) dan nilai signifikansi > 0.05 (0.143> 0.05), maka Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan. 3) Hubungan antara jenis moda dengan jenis kelamin Tabel 4.19 Tabel Hasil Uji Chi Square Antara Jenis Moda danjenis kelamin Value Pearson Chi-Square
df 2.473
a
Asymp. Sig. (2-sided) 1
.116
a. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is .29. b. Computed only for a 2x2 table
IV - 20 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Ho : Tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Ha : Ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Dari hasil uji statistik, diperoleh nilai Chi Square hitung sebesar 2.473. Nilai Chi Square tabel yang dilihat pada tabel statistik Chi Square dengan signifikansi 0.10 dan df = 1 sebesar 2.71 dan nilai probabilitas yang dilihat pada baris Pearson Chi Square sebesar 0.116. Karena Chi Square hitung < Chi Square tabel (2.473<2.71) dan nilai signifikansi > 0.05 (0.116> 0.05), maka Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan. 4.6 Selisih Antara Jarak Dan Waktu 1)
Jarak Tempuh Dari sampel yang sudah didapat perjalanan masyarakat dengan jarak tempuh
Senen sampai Tanah Abang yaitu 5 > 15 Km. Jarak yang cukup jauh untuk sampai ke Tanah Abang. 2)
Waktu Perjalanan Dari sampel yang sudah didapat, perjalanan masyarakat yang menggunakan
sepeda motor dari Senen menuju Tanah Abanag membutuhkan waktu sampai >30 menit, waktu yang cukup lama utuk menentukan karateristik perjalanan masyarakat. Memang benar sekarang ada peraturan yang mengatur mengenai pembatasan lalu lintas sepeda motor di beberapa ruas jalan, yaitu Peraturan Gubernur Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta No. 195 Tahun 2014 tentang Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor (“Pergub 195/2014”). Peraturan ini ditandatangani Gubernur Basuki Tjahya Purnama pada 12 Desember 2014 dan mulai berlaku sejak diundangkan pada 16 Desember 2014. Dalam peraturan ini, beberapa ruas jalan ditetapkan sebagai IV - 21 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor. Artinya, sepeda motor tidak boleh melintas di kawasan itu. Kepala Sub Direktorat Keamanan dan Keselamatan (Kamsel) Ditlantas Polda Metro Jaya AKBP Irvan Prawira di Mapolda Metro Jaya, sebagaimana kami sarikan dari artikel Pengendara Motor Dilarang Melintasi Thamrin-Medan Merdeka Barat Selamanya?, alasan utama dari pembatasan sepeda motor ini adalah untuk mempersiapkan jalan protokol dengan program ERP (electronic road pricing). Layaknya jalan tol, pengendara kendaraan yang melintas harus membayar. Kendaraan yang boleh melintas hanya roda empat ke atas. Roda dua tidak boleh melaluinya. Aturan pembatasan sepeda motor dilakukan untuk mempersiapkan masyarakat akan peraturan itu. Seperti efek domino, ini juga sekaligus untuk menekan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta untuk menyediakan transportasi umum yang baik. Penetapan Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor ini merupakan salah satu bentuk manajemen kebutuhan lalu lintas yang diatur dalam Peraturan Pemerintah Nomor 32 Tahun 2011 tentangManajemen Dan Rekayasa, Analisis Dampak, Serta Manajemen Kebutuhan Lalu Lintas (“PP 32/2011”). Manajemen kebutuhan lalu lintas adalah kegiatan yang dilaksanakan dengan sasaran meningkatkan efisiensi dan efektivitas penggunaan ruang lalu lintas dan mengendalikan pergerakan lalu lintas (Pasal 1 angka 8 PP 32/2011). Manajemen kebutuhan lalu lintas tersebut salah satunya dapat dilakukan oleh gubernur (Pasal 63 ayat (1) huruf b PP 32/2011).
IV - 22 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
Manajemen kebutuhan lalu lintas dilaksanakan dengan cara pembatasan: (Pasal 60 ayat (2) PP 32/2011) a.
lalu lintas kendaraan perseorangan pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu;
b.
lalu lintas kendaraan barang pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu;
c.
lalu lintas sepeda motor pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu;
d.
lalu lintas kendaraan bermotor umum sesuai dengan klasifikasi fungsi jalan;
e.
ruang parkir pada kawasan tertentu dengan batasan ruang parkir maksimal; dan/atau
f.
lalu lintas kendaraan tidak bermotor umum pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu. Pembatasan lalu lintas sepeda motor ini dilakukan dengan cara melarang sepeda
motor untuk melalui lajur atau jalur pada jalan tertentu [Pasal 71 PP 32/2011 dan Pasal 78 ayat (2) huruf h Peraturan Daerah Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta Nomor 5 Tahun 2014 tentang Transportasi (“Perda 5/2014”)]. Pembatasan lalu lintas sepeda motor pada koridor atau kawasan tertentu tersebut wajib dinyatakan dengan rambu lalu lintas (Pasal 62 ayat (1) PP 32/2011). Hal inilah yang kemudian diatur dalam Pergub 195/2014. Dalam Pasal 1 Pergub 195/2014, ruas jalan yang ditetapkan sebagai Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor yaitu:
IV - 23 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
1.
Jalan MH Thamrin, segmen Bundaran HI sampai dengan Bundaran Air Mancur Monas; dan
2.
Jalan Medan Merdeka Barat.
Pada ruas jalan tersebut dipasang rambu lalu lintas sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan (Pasal 4 Pergub 195/2014). Sepeda motor dilarang melintas pada ruas jalan tersebut di atas. Kepada setiap pengendara sepeda motor diberikan alternatif, yaitu menggunakan bus yang disediakan secara gratis atau melewati jalan aternatif (Pasal 2 ayat (2) Pergub 195/2014). Akan tetapi, perlu diketahui bahwa pembatasan ini tidak berlaku bagi kendaraan dinas operasional Tentara Nasional Indonesia, Kepolisian Republik Indonesia, dan/atau Dinas Perhubungan berupa sepeda motor yang digunakan aparat untuk menjalankan tugas (Pasal 3 Pergub 195/2014). Berdasarkan Pasal 6 Pergub 195/2014, pelanggaran atas ketentuan Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor dikenakan sanksi sesuai ketentuan peraturan perundang-undangan. Oleh karena itu mengenai sanksi, kita merujuk pada peraturan di atas Pergub 195/2014. Berdasarkan Pasal 88 ayat (2)Perda 5/2014, setiap pengemudi Kendaraan Bermotor di Jalan wajib menaati tata tertib berlalu Lintas Jalan sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan. Jika pengemudi kendaraan bermotor melanggar ketentuan Pasal 88 ayat (2) tersebut, pengemudi dapat dipidana dengan pidana kurungan paling lama 1 (satu) bulan atau denda paling banyak Rp.250.000,00 (dua ratus lima puluh ribu rupiah) (Pasal 257 Perda 5/2014). Selain itu karena pembatasan lalu lintas sepeda motor ini dilakukan dengan memasang rambu lalu lintas, maka pengendara sepeda motor yang melanggar ketentuan IV - 24 http://digilib.mercubuana.ac.id/
BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data
pembatasan lalu lintas sepeda motor ini dapat dianggap melanggar ketentuan rambu lalu lintas. Berdasarkan Pasal 287 ayat (1)Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas Dan Angkutan Jalan (“UU LLAJ”), setiap orang yang mengemudikan Kendaraan Bermotor di Jalan yang melanggar aturan perintah atau larangan yang dinyatakan dengan Rambu Lalu Lintas sebagaimana dimaksud dalam Pasal 106 ayat (4) huruf a UU LLAJ, dipidana dengan pidana kurungan paling lama 2 (dua) bulan atau denda paling banyak Rp500.000,00 (lima ratus ribu rupiah). Akan tetapi, Kepala Sub Direktorat Pembinaan Penegakan Hukum Ditlantas Polda Metro Jaya Ajun Komisaris Besar Hindarsono, dalam artikel Langgar Pembatasan Sepeda Motor Tak Langsung Ditilang, tetapi..., mengatakan bahwa selama sebulan, polisi tidak akan menilang pelanggar. Polisi akan melakukan peneguran dan pemeriksaan surat-surat kendaraan. Jadi, apabila ada pengendara sepeda motor yang melanggar, polisi akan menghentikannya. Kemudian memberikan arahan dan mengecek surat-surat. Bila tidak memiliki surat-surat lengkap, misalnya Surat Tanda Nomor Kendaraan (STNK) atau Surat Izin Mengemudi (SIM) maka pengendara akan langsung ditilang.
IV - 25 http://digilib.mercubuana.ac.id/