MODEL BANGKITAN PERGERAKAN PELAJAR DAN MAHASISWA (STUDI KASUS DI KOTA BANDA ACEH)

Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala

ISSN 2302-0253 pp. 70- 78

9 Pages

MODEL BANGKITAN PERGERAKAN PELAJAR DAN MAHASISWA (STUDI KASUS DI KOTA BANDA ACEH) Juanda Saputra1, Renni Anggraini 2, M. Isya 3 1)

Magister Teknik Sipil Program Pascasarjana Universitas Syiah Kuala Banda Aceh 2,3) Fakultas Teknik Universitas Syiah Kuala Email: [email protected]

Abstract: The increasing number of population growth will affect housing, city facilities, and transportation. Increasing number of residents who live in an area will cause new problems. In this case a review of the movement that occurred in Banda Aceh in the three subdistrict which total population of the most that the subdistrict Baiturrahman, Kuta Alam and Syiah Kuala. Activity students in general are in three subdistricts such as course, lectures, social activity, shopping, recreation, etc. that can affect the level of service the main road in Banda Aceh. Primary surveys conducted through questionnaires in 300 families residing in the three that subdistricts. The results of the questionnaire are tabulated into a dependent variable and independent variables, and then analyzed by using SPSS-19. Regression equations used to model the movement of school and university student needs activity based of the three subdistricts. The results obtained from this study three groups of models of movement activity in three subdistricts, namely : mandatory activity in the Baiturrahman subdistrict (Y11) = 0.203 + 0.234 X1 + 0.933 X2 + 0.902 X3 + 0.905 X4 + 0.902 X5; Kuta Alam subdistrict (Y12) = 0.878 + 0.921 X3 + 0.636 X4 + 0.723 X5; and Syiah Kuala subdistrict (Y13) = 1.160 + 0.221 X1 + 0.847 X2 + 0.420 X3 + 0.705 X4 + 0.506 X5, maintenance activities in the Baiturrahman subdistrict (Y21) = 1.301 + 0.568 X1 + 1.068 X3 – 0.247 X9; and Syiah Kuala subdistrict (Y23) = 0.972 - 0.430 X1 + 0.275 X10, discretionary activity in the Baiturrahman subdistrict (Y31) = 0.965 + 2.035 X2 - 2.448 X3 + 0.224 X5; Kuta Alam subdistrict (Y32) = 1.605 + 1.355 X2 - 0.842 X3; and Syiah Kuala subdistrict (Y33) = 0.600 + 0.362 X2 + 0.728 X5 + 0.338 X7. Keywords : rip demand modelling, mandatory activities, maintenance activities, discretionary activities Abstrak: Meningkatnya jumlah penduduk akan mempengaruhi pertumbuhan perumahan, sarana kota, dan transportasi. Semakin banyaknya jumlah penduduk yang bertempat tinggal di suatu wilayah akan menimbulkan masalah baru. Dalam hal ini dilakukan kajian pergerakan yang terjadi di Kota Banda Aceh di 3 (tiga) Kecamatan yang jumlah penduduk paling banyak yaitu Kecamatan Baiturrahman, Kuta Alam, dan Syiah Kuala. Aktivitas pelajar pada umumnya berada di 3 (tiga) Kecamatan ini seperti les, kuliah, kegiatan sosial, berbelanja, rekreasi dan sebagainya yang dapat mempengaruhi tingkat pelayanan jalan utama di kota Banda Aceh. Survei primer dilakukan melalui pengisian kuesioner pada 300 keluarga yang bertempat tinggal di 3 (tiga) Kecamatan tersebut. Hasil dari kuesioner ditabulasikan menjadi variabel terikat dan variabel bebas, kemudian dianalisis dengan menggunakan program SPSS-19. Persamaan regresi digunakan untuk memodelkan kebutuhan pergerakan pelajar dan mahasiswa berdasarkan aktivitas pada 3 (tiga) Kecamatan tersebut. Hasil dari penelitian ini diperoleh 3 (tiga) kelompok model aktivitas pergerakan di 3 (tiga) Kecamatan yaitu : aktivitas mandatory di Kecamatan Baiturrahman (Y11) = 0,203 + 0,234 X1 + 0,933 X2 + 0,902 X3 + 0,905 X4 + 0,902 X5 ; Kuta Alam (Y12) = 0,878 + 0,921 X3 + 0,636 X4 + 0,723 X5 ; dan Syiah Kuala (Y13) = 1,160 + 0,221 X1 + 0,847 X2 + 0,420 X3 + 0,705 X4 + 0,506 X5, aktivitas maintenance di kecamatan Baiturrahman (Y21) = 1,301 + 0,568 X1 + 1,068 X3 - 0,247 X9 ; dan Syiah Kuala (Y23) = 0,972 - 0,430 X1 + 0,275 X10, aktivitas discretionary di kecamatan Baiturrahman (Y31) = 0,965 + 2,035 X2 - 2,448 X3 + 0,224 X5 ; Kuta Alam (Y32) = 1,605 + 1,355 X2 - 0,842 X3 ; dan Syiah Kuala (Y33) = 0,600 + 0,362 X2 + 0,728 X5 + 0,338 X7. Kata Kunci : model kebutuhan pergerakan, aktivitas mandatory, aktivitas maintenance, aktivitas discretionary

Volume 3, No. 3, Agustus 2014

- 70

Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala jumlah pergerakan yang berasal dari suatu zona

PENDAHULUAN Pertumbuhan dan perkembangan kota

atau tata guna lahan atau jumlah pergerakan

atau wilayah berimplikasi pada meningkatnya

yang tertarik ke suatu tata guna lahan atau zona

kebutuhan

(Tamin, 1997). Jadi terdapat dua pembangkit

penduduk.

Berkaitan

dengan

meningkatnya pertumbuhan penduduk, yang

pergerakan, yaitu :

bertempat tinggal dalam suatu wilayah yang

1.

tidak disertai dengan penambahan fasilitas yang memadai akan menimbulkan masalah baru. Banyaknya jumlah pergerakan dan bangkitan di suatu

daerah

dapat

menambah

Trip production adalah jumlah perjalanan yang dihasilkan suatu zona

2.

Trip attraction adalah jumlah perjalanan yang ditarik oleh suatu zona.

jumlah

pergerakan dari aktivitas sehari-hari, baik

Pendekatan Pergerakan Berbasis Aktivitas

kegiatan yang berkaitan dengan bekerja, sosial,

(Activity-Based Approach)

pendidikan, rekreasi dan sebagainya yang dapat

Dalam pemodelan dalam rumah tangga,

mengganggu arus lalu lintas menerus yang

Vovsha, et al. (2004) menerapkan dua model

kemudian akan menurunkan tingkat pelayanan

diskrit. Model pertama yaitu berhubungan

jalan terutama di kota Banda Aceh.

dengan

Dalam

hal

ini

dilakukan

kajian

seluruh

mengembalikan

rumah

total

tangga

frekuensi

dan

perjalanan

pergerakan yang terjadi di kota Banda Aceh di

aktivitas maintenance harian individu. Model

tiga kecamatan yang jumlah penduduk paling

kedua berhubungan dengan tingkat perjalanan,

banyak yaitu Kecamatan Baiturrahman, Kuta

dan mengembalikan alokasi setiap perjalanan

Alam, dan Syiah Kuala dengan menggunakan

yang dihasilkan untuk anggota rumah tangga

data

tertentu. Model ini memungkinkan diperluas ke

rinci

mengenai

tingkat

kebutuhan

pergerakan aktivitas pelajar sehari-hari. Aktivitas pelajar yang berada di tiga kecamatan ini pada umumnya mempunyai

tingkat

pengambilan

mekanisme

rumah

keputusan

tangga

dan

dalam prakiraan

peningkatan permintaan perjalanan.

aktivitas di sekitaran kota Banda Aceh seperti les, kuliah, kegiatan sosial, berbelanja, rekreasi

Konsep Pemodelan Bangkitan Pergerakan

dan sebagainya yang dapat mempengaruhi

Menurut Morlok (1995), menyatakan

tingkat pelayanan jalan utama di kota Banda

bahwa semakin mirip suatu model dengan

Aceh.

keadaan aslinya maka model itu semakin baik namun pembuatannya jadi semakin sulit. Hal

KAJIAN KEPUSTAKAAN

ini disebabkan karena membutuhkan waktu

Bangkitan Pergerakan

penelitian yang lebih lama serta data yang lebih

Bangkitan Pergerakan (trip generation)

banyak sehingga membutuhkan biaya yang

adalah tahapan pemodelan yang memperkirakan

lebih besar pula. Aktivitas meringkas dan

71 -


Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala menyederhanakan

kondisi

realistis

(nyata)

Dimana :

tersebut kita kenal sebagai aktivitas pemodelan,

Y = peubah bebas;

Miro (2005).

X = peubah tidak bebas; A = intersep atau konstanta regresi; B = koefesien regresi.

Model Analisis Regresi Linier Menurut Miro (2002), metode analisis ini merupakan salah satu dari model-model yang

Konsep Metode Analisis Regresi Linier

tergabung di dalam model statistik–matematika.

Berganda

Metode ini merupakan alat analisis statistik

Analisis regresi linear berganda (multiple

yang menganalisis faktor–faktor penentu yang

linear regression analysis) yaitu suatu cara

menimbulkan suatu kejadian atau kondisi

yang dimungkinkan untuk melakukan beberapa

tertentu yang diamati, sekaligus menguji sejauh

proses iterasi. Yang pada akhirnya diperoleh

mana kekuatan faktor–faktor penentu yang

persamaan model regresi linier berganda seperti

dimaksud berhubungan dengan kondisi yang

di bawah ini :

ditimbulkan/diciptakan.

Peramalan

jumlah

perjalanan di kawasan perkotaan pada tahap bangkitan

perjalanan,

akan

Y = a + b1X1 + b2X2 + … + bnXn … (2)

menggunakan

metode ini untuk seluruh perjalanan berbasis

Dimana :

zona dan berbasis rumah serta perjalanan antar

Y

= variabel terikat (jumlah

kota.

produksi perjalanan); a

= konstanta (angka yang akan dicari);

Analisis Regresi Linier Sederhana (Simple

b1, b2, …,bn = koefesien regresi (angka yang

Linier Regression Analysis) Menurut Tamin (2008), Analisis regresi linier adalah metode statistik yang dapat

akan dicari); X1, X2,…,Xn = variabel bebas (faktor faktor

digunakan untuk mempelajari hubungan antar

berpengaharui).

sifat permasalahan yang sedang diselidiki. Model analisis regresi linier dapat memodelkan

Populasi dan Sampel

hubungan antara dua peubah atau lebih. Pada

Pengambilan sampel dilakukan untuk

model ini terdapat peubah tidak bebas (Y) yang

mendapatkan sampel dengan jumlah relatif

mempunyai hubungan fungsional dengan satu

kecil dibandingkan dengan jumlah populasi

atau lebih peubah bebas (X). secara umum

tetapi

dapat dinyatakan dalam persamaan dibawah

tersebut. Untuk itu sangat penting menentukan

ini :

cara yang tepat dalam menarik sampel yang Y = A + BX

……… (1)

mampu

mewakili

seluruh populasi

dimaksud agar benar-benar mampu mewaikili Volume 3, No.3, Agustus 2014

- 72

Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala kondisi seluruh populasi. Menurut

Sugiono

sekunder. Data primer adalah data yang (2010:91)

sampel

diperoleh lansung dari responden atau obyek

adalah kelompok kecil yang kita amati dan

yang diteliti, atau ada hubungannya dengan

merupakan bagian dari populasi sehingga

yang diteliti.

karateristik populasi juga oleh sampel. Untuk menentukan

jumlah

sampel

yang

Sedangkan data sekunder adalah data

dipilih

yang lebih dulu dikumpulkan dan dilaporkan

digunakan rumus slovin dalam Consuelo G.

oleh orang atau instansi diluar diri peneliti

Sevilla, et al, (1993:161), yaitu sebagai berikut:

sendiri,

walaupun

yang

dikumpulkan

itu

sesungguhnya data yang asli. Data sekunder

n

N N.e 2  1

......... (3)

diperoleh dari instansi-instansi terkait dan perpustakaan. Di samping itu melalui survey

Dimana :

pendahuluan juga dapat diperoleh data-data

N

= Jumlah Populasi;

sekunder

n

= Jumlah Sampel;

memperoleh informasi daerah penelitian dan

e

= Nilai kritis yang diinginkan (persen

populasinya.

yang

akan

digunakan

untuk

kelonggaran ketidak telitian karena Metode Pengambilan Sampel

kesalahan pengambilan sampel).

Pengambilan sampel adalah mendapatkan METODE PENELITIAN

sampel

dengan

jumlah

relatif

kecil

Metode Pengambilan Data

dibandingkan dengan jumlah populasi tetapi studi

mampu mempresentasikan seluruh populasi

transportasi pada dasarnya bukan merupakan

tersebut. Untuk itu sangat penting menentukan

prosedur yang sembarangan, tetapi merupakan

cara yang tepat dalam menarik sampel yang

sekumpulan

dimaksud

Pengambilan

data

bagi

langkah-langkah

suatu

yang

saling

terkait satu sama lain dengan hasil final untuk

agar

benar-benar

mampu

mempresentasikan kondisi seluruh populasi.

memperoleh data yang diinginkan (LPM-ITB, Tabel 1 :

1997).

Jumlah Sampel KK di 3 kecamatan di Kota Banda Aceh

Pengambilan data pada suatu penelitian No.

dapat dilakukan dengan 2 metode yaitu : 1.

Metode Survei

2.

Metode Sampel

Jenis dan Sumber Data Jenis

data

yang

digunakan

dalam

penelitian ini adalah data primer dan data 73 -


Kecamatan

Jumlah KK

Jumlah Sampel KK

1

Baiturrahman

10.743

98,61

2

Kuta Alam

14.978

97,61

3

Syiah Kuala

10.652

98,58

TOTAL 36.373 (Sumber : Data Primer)

294,81

(tiga)

Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala Dalam

penelitian

ini,

kriteria

pengambilan sampel dengan pembagian strata berdasarkan

beberapa

kecamatan

Baiturrahman,

kecamatan

output

yang dikehendaki

para pengambil

keputusan.

yaitu

kecamatan

Kuta

Alam, dan kecamatan Syiah Kuala dengan

HASIL PEMBAHASAN Geografis

keseluruhan sampel minimal sebanyak 294,81

Kota Banda Aceh secara geografis pada

garis

–

terletak

yang terbagi untuk ketiga kecamatan tersebut.

05 36’16" Lintang Utara, dan 95 16’55" – 0

antara

05030’45"

sampel yang dibulatkan menjadi 300 sampel

0

95022’35" Bujur Timur. Jumlah populasi di Kota Banda Aceh adalah sekitar 228.562 jiwa

Analisa Data Uji

korelasi

dan

proses

kalibrasi

dengan keseluruhan total luas wilayah adalah

dilakukan

dengan

menggunakan

bantuan

61,36 km2 yang terdiri dari 9 Kecamatan, 3

software SPSS (Statistical Product and Service

(tiga) diantaranya di ambil sebagai tinjauan dari

Solution) yaitu suatu program statistik yang

penelitian ini. Peta administrasi Kota Banda

mampu memproses data statistik secara tepat

Aceh dan Lokasi Penelitian dapat dilihat pada

dan tepat serta menyajikannya dalam berbagai

gambar 1 dibawah ini :

Gambar 1:

Peta Lokasi Penelitian

penelitian merupakan bagian dari penggunaan

Lokasi Penelitian Kecamatan

yang

menjadi

obyek

lahan pada wilayah kota Banda Aceh. Ada 3 Volume 3, No.3, Agustus 2014

- 74

Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala (tiga)

kecamatan

obyek

Jumlah pelajar SD (X2) mempunyai hubungan

Baiturrahman,

yang signifikan dengan produksi perjalanan

kecamatan Kuta Alam, dan kecamatan Syiah

(Y11) dengan nilai R (koefesien korelasi) yaitu

Kuala.

sebesar

penelitian

yaitu

yang

dijadikan

kecamatan

0,474

atau

varibel

bebas

dapat

mempengaruhi variabel terikat dengan kuat Lokasi Aktivitas Berdasarkan Tujuan Lokasi Aktivitas pada penelitian ini di

hubungan sebesar 47,4% dan pada variabel jumlah

pelajar

SMA

(X4)

mempunyai

masing-masing kecamatan dibagi menjadi 3

hubungan yang signifikan dengan produksi

(tiga)

aktivitas

perjalanan (Y11) dengan nilai R (koefesien

bersekolah,

korelasi) yaitu sebesar 0,470 atau variabel

aktivitas maintenance meliputi les, mengaji,

bebas dapat mempengaruhi variabel terikat

dan

discretionary

dengan kuat hubungan sebesar 47%. Sama

meliputi kegiatan sosial, rekreasi, dan duduk di

halnya pada variabel jumlah pelajar SMP (X3)

warkop.

dan jumlah mahasiswa (X5) yang mempunyai

ketegori

mandatory

aktivitas

meliputi

olahraga,

dan

yaitu

aktivitas

aktivitas

hubungan yang signifikan dengan produksi Analisis

Model

Perhitungan

Kebutuhan

perjalanan (Y11) dengan nilai R (koefesien regresi) masing-masing yaitu sebesar 0,455, dan

Pergerakan Matriks hasil uji korelasi bivariat antara

0,247 atau variabel bebas dapat mempengaruhi

variabel untuk kategori aktivitas mandatory

variabel terikat dengan kuat hubungan sebesar

yaitu

kecamatan

45,5% dan 24,7%. Sedangkan untuk variabel

Baiturrahman pada Tabel 2 di bawah dapat

jumlah anak di bawah 6 tahun (X1) dengan

dilihat bahwa variabel-variabel yang ditinjau di

nilai R (koefesien regresi) yaitu sebesar -0,251

atas memberikan hubungan yang signifikan

yang artinya makin sedikit jumlah anak di

atau

bawah 6 tahun makin besar produksi perjalanan

aktivitas

pengaruh

bersekolah

besar

di

terhadap

produksi

perjalanan (Y11), variabel-variabel yang di

(Y11) sebesar -25,1%.

tinjau ada yang memberikan korelasi yang besar

Tabel 3 dapat dilihat bahwa persamaan

dan terhadap produksi perjalanan. Faktor

(model) regresi linier berganda yang terbentuk

tersebut antara lain adalah jumlah pelajar SD

di kecamatan Baiturrahman yaitu : Y11 = 0,203

(X2), jumlah pelajar SMA (X4), jumlah pelajar

+ 0,234 X1 + 0,933 X2 + 0,902 X3 + 0,905 X4 +

SMP (X3), jumlah anak di bawah 6 tahun (X1),

0,902 X5 adalah merupakan model regresi yang

dan jumlah mahasiswa (X5).

sesuai menggambarkan pengaruh lima variabel

Dari uraian di atas dapat disimpulkan

bebas, yaitu jumlah pelajar SD (X2), jumlah

bahwa hanya lima variabel bebas yang memiliki

pelajar SMA (X4), jumlah pelajar SMP (X3),

korelasi yang tinggi dibandingkan dengan

jumlah anak di bawah 6 tahun (X1), dan jumlah

variabel-varibel lainnya.

mahasiswa

75 -


(X5)

yang

secara

bersamaan

Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala mempengaruhi produksi perjalanan (Y11), hal

sebesar 0,933 perjalanan/orang/hari. Nilai pada

ini dapat dilihat dari nilai analisis Anova

variabel jumlah anak pelajar SMP (X3) yaitu

Regresi (F) yang signifikan sebesar 208,631.

sebesar 0,902 X3, dapat diartikan bahwa

Kuat hubungan yang ditunjukkan oleh

apabila terjadi peningkatan sebanyak 1 orang

variabel bebas terhadap variabel terikat dalam

akan mempengaruhi produksi perjalanan yaitu

model yang terbentuk dapat dilihat koefesien

sebesar 0,902 perjalanan/orang/hari. Nilai pada

determinan (R square), yaitu sebesar 0,879 atau

variabel jumlah pelajar SMA (X4) yaitu sebesar

87,9%.

0,905 X4, dapat diartikan bahwa apabila terjadi

Nilai pada variabel jumlah anak di bawah

peningkatan

sebanyak

1

akan

perjalanan

yang

6 tahun (X1) yaitu sebesar 0,234 X1, dapat

mempengaruhi

diartikan bahwa apabila terjadi peningkatan

dihasilkan

sebanyak 1 orang akan mempengaruhi produksi

perjalanan/orang/hari.

perjalanan

jumlah mahasiswa (X5) yaitu sebesar 0,902 X4,

yaitu


sebesar Nilai

pada

0,234 variabel

dapat

peningkatan

dapat

mempengaruhi

peningkatan mempengaruhi

bahwa

sebanyak produksi

apabila 1

terjadi

yaitu

diartikan

jumlah pelajar SD (X2) yaitu sebesar 0,933 X2, diartikan

produksi

orang

sebesar Nilai

pada

bahwa

sebanyak produksi

orang

akan

dihasilkan

yaitu

perjalanan

yaitu


0,905 variabel

apabila 1

terjadi

orang

akan

perjalanan

yang

sebesar

0,902

Tabel 3. Pengaruh Variabel Bebas Terhadap Jumlah Produksi Perjalanan Aktivitas Mandatory di Kecamatan Baiturrahman Varibel Terikat : Produksi Perjalan Dari Aktivitas Mandatory (Y11) di Kecamatan Baiturrahman Koefesien Model Regresi t sig. Regresi Konstanta

0,203

2,243

0,026

Jumlah Anak di bawah 6 Tahun (X1) Jumlah Pelajar SD (X2)

0,234

3,963

0,000

0,933

22,006

0,000

Jumlah Pelajar SMP (X3)

0,902

11,792

0,000

Jumlah Pelajar SMA (X4)

0,905

15,212

0,000

Jumlah Mahasiswa (X5)

0,902

19,752

0,000

Kesesuaian Model Regresi Yang Terbentuk (Anova Regresi)

F = 208,631 0,000

sig. =

Koefesien Determinan Koefesien Korelasi (R) = 0,937

(R Square)

= 0,879

Persamaan Regresi Terbentuk : Y11 = 0,203 + 0,234 X1 + 0,933 X2 + 0,902 X3 + 0,905 X4 + 0,902 X5

Volume 3, No.3, Agustus 2014

- 76

Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala KESIMPULAN DAN SARAN

koefesien korelasi (R) sebesar 88,5%

Kesimpulan

dan koefesien determinan (R2) sebesar

Berdasarkan dari hasil analisis data

78,4%. Sedangkan aktivitas mandatory

responden dari ketiga kecamatan, maka dapat

(Y13) di

diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut :

memiliki nilai koefesien korelasi (R)

1.

sebesar

Faktor-faktor yang mempengaruhi dari aktivitas

mandatory

di

kecamatan

Baiturrahman, Kuta Alam, dan Syiah

2.

3.

77,3%

Syiah

dan

Kuala

koefesien

2

determinan (R ) sebesar 59,8%. b. Aktivitas

maintenance

(Y21)

di

Kuala yaitu : jumlah anak di bawah 6

kecamatan Baiturrahman memiliki nilai

tahun (X1), jumlah pelajar SD (X2),


jumlah pelajar SMP (X3), jumlah pelajar


SMA (X4), dan jumlah mahasiswa (X5).

83,7%. Aktivitas maintenance (Y22) di

Faktor-faktor yang mempengaruhi dari

kecamatan Kuta Alam tidak memiliki

aktivitas

nilai

maintenanace

di

kecamatan

koefesien

korelasi

(R)

dan

2


koefesien determinan (R ) karena hasil

Kuala yaitu : jumlah anak di bawah 6

kuesioner tidak mencukupi. Sedangkan

tahun (X1), jumlah pelajar SMP (X3),

aktivitas

waktu tempuh (X9), dan status kendaraan

kecamatan Syiah Kuala memiliki nilai

(X10).


Faktor-faktor yang mempengaruhi dari


aktivitas

74,5%.

discretionary

di

kecamatan


4.

kecamatan

c. Aktivitas

maintenance

discretionary

(Y23)

(Y31)

di

di

Kuala yaitu : jumlah pelajar SD (X2),


jumlah


pelajar

SMP

(X3),

jumlah

mahasiswa (X5), dan jarak tempuh (X7).


Nilai koefesien korelasi (R) dan nilai

80,2%. Aktivitas discretionary (Y32) di

2

koefesien determinan (R ) dari masing-

kecamatan Kuta Alam memiliki nilai

masing kategori aktivitas adalah sebagai


berikut :


a. Aktivitas

mandatory

(Y11)

di

Sedangkan

aktivitas


discretionary (Y33) di kecamatan Syiah


Kuala memiliki nilai koefesien korelasi


(R) sebesar 85,0% dan koefesien

87,9%. Aktivitas mandatory (Y12) di

determinan (R2) sebesar 72,2%.

kecamatan Kuta Alam memiliki nilai 77 -

81,4%.


Jurnal Teknik Sipil Pascasarjana Universitas Syiah Kuala Saran Adapun saran yang dapat diberikan dari hasil penelitian ini adalah : 1.

Perlu adanya penelitian selanjutnya dengan menambahkan

faktor-faktor

lain

yang

berpengaruh sehingga menghasilkan model yang lebih baik lagi dan memiliki korelasi yang tinggi terhadap kebutuhan pergerakan sebagai variabel yang ditinjau dari ketiga kecamatan. 2.

Hasil dari penelitian ini dapat dijadikan bahan rujukan bagi kalangan akademisi dalam hal kebutuhan pergerakan (trip generation)

untuk

melihat

dan

memprediksi tingkat kebutuhan pergerakan pada suatu kawasan.

DAFTAR KEPUSTAKAAN

LPM ITB. 1997. Modul Pelatihan Manajemen Lalu Lintas Perkotaan,ITB, Bandung. Miro. F. 2002. Perencanaan Transportasi, Penerbit Erlangga, Jakarta. Miro. F. 2005. Perencanaan Transportasi untuk Mahasiswa, Perencana, dan Praktisi, Penerbit Erlangga, Jakarta. Morlok, E. K. 1991. Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi, Penerbit Erlangga, Jakarta. Morlok, E. K. 1995. Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi, Penerbit Erlangga Jakarta. Sugiono. (2010), Metode Penelitian Kuantitatif Kualitatif Dan R&D, Alfabeta, Bandung. Tamin. O.Z. 1997. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB, Bandung. Tamin. O.Z. 2008. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB, Bandung. Vovsha. P, Petersen. E, and Donnely. R. 2004. A Model for Allocation of Maintenance Activities to the Household Members, Papers Presented at the 83th Annual Meeting of the TRB, Washington D.C.

Volume 3, No.3, Agustus 2014

- 78

MODEL BANGKITAN PERGERAKAN PELAJAR DAN MAHASISWA (STUDI KASUS DI KOTA BANDA ACEH)

Recommend Documents