bab ii tarikan perjalanan
Post on 13-Jul-2016
254 Views
Preview:
DESCRIPTION
TRANSCRIPT
BAB II
TINJAUAN PUSTAKA
2.1 Umum
Pengertian transportasi menurut Steenbrink (1974), transportasi adalah
perpindahan orang atau barang dengan menggunakan alat atau kendaraan dari dan
ke tempat-tempat yang terpisah secara geografis. Menurut Morlok (1978),
transportasi didefinisikan sebagai kegiatan memindahkan atau mengangkut
sesuatu dari suatu tempat ketempat lain. Sedangkan menurut Bowersox (1981),
transportasi adalah perpindahan barang atau penumpang dari suatu tempat ke
tempat lain, dimana produk dipindahkan ke tempat tujuan dibutuhkan. Dan secara
umum transportasi adalah suatu kegiatan memindahkan sesuatu (barang dan/ atau
barang) dari suatu tempat ke tempat lain, baik dengan atau tanpa sarana.
2.2 Pasar Tradisional
Pasar secara fisik sebagai tempat pemusatan beberapa pedagang tetap dan
tidak tetap yang terdapat pada suatu ruangan terbuka atau ruangan tertutup atau
ruangan tertutup atau suatu bagian jalan. Selanjutnya pengelompokan para
pedagang eceran tersebut menempati bangunan-bangunan dengan kondisi
bangunan temporer, semi permanen ataupun permanen (Sulistyowati,1999).
Kegiatan pasar merupakan kegiatan perekonomian tradisional yang
mempunyai ciri khas adanya tawar menawar antara penjual dan pembeli. Karena
sifatnya untuk melayani kebutuhan penduduk sehari-hari, maka lokasinya
cenderung mendekati atau berada di daerah perumahan penduduk (Tuti, 1992).
Yulita (1999), berpendapat pasar tradisional dan pasar swalayan walaupun
berada dalam kelas mutu pelayanannya tetapi memiliki fungsi yang sama, yaitu
sebagai fasilitas perbelanjaan yang menyediakan atau menjual barang-barang
kebutuhan sehari-hari bagi masyarakat. Karakteristik pasar tradisional dan pasar
swalayan dapat ditinjau dari berbagai aspek pengelolaan, organisasi, kondisi fisik
6
tempat usaha, barang, hubungan antara pembeli dan penjual, waktu kegiatan,
mekanisme perolehan komoditas, dan lokasi.
Menurut Basalah (2000) pasar tradisional yang dibutuhkan oleh masyarakat
Indonesia ternyata menghadapi masalah untuk bisa berkembang. Masalah tersebut
timbul karena adanya persaingan dengan pasar modern, seperti supermarket, atau
pasar modern lainnya. Hal lain yang menghambat perkembangan pasar tradisional
adalah sarana dan prasarana pendukung.
Pasar tradisional yang terdapat di Indonesia sekarang ini memilki
karakteristik khas. Beberapa karakteristik umum pasar tradisional seperti:
a) Memiliki posisi strategis dan berada di lingkungan padat penduduk
b) Buka 24 jam, setengah hari, setiap hari, dua minggu sekali, seminggu
sekali atau pada hari-hari tertentu (hari-hari pasar),
c) Menjual kebutuhan pokok sehari-hari khususnya keperluan dapur,
komoditas basahan, keringan maupun kebutuhan primer dan sekunder
lainnya.
2.3 Perencanaan Transportasi
Menurut Pignataro (1973) Perencanaan transportasi dapat didefinisikan
sebagai suatu proses yang tujuannya mengembangkan sistem transportasi yang
memungkinkan manusia dan barang bergerak dan berpindah tempat dengan aman
dan murah.
Menurut Ofyar Z. Tamin, (1997) Perencanaan transportasi adalah usaha
untuk meramalkan dan mengelola evaluasi titik keseimbangan sejalan dengan
waktu sehingga kesejaheraan sosial dapat dimaksimumkan. Secara umum
perencanaan transportasi adalah untuk memastikan bahwa kebutuhan akan
pergerakan dalam bentuk pergerakan manusia, barang atau kendaraan dapat
ditunjang oleh prasarana transportasi yang harus beroperasi dari bawah
kapasitasnya.
7
Kebutuhan transportasi yang meningkat menimbulkan berbagai masalah
transportasi. Salah satunya berkaitan dengan jumlah pergerakan suatu zona. Hal
ini membutuhkan suatu perencanaan transportasi yang memberikan suatu model
pergerakan yang berfungsi untuk mengatasi permasalahan transportasi baik
sekarang maupun masa mendatang.
2.1.1 Tujuan Perencanaan Transportasi
Perencanaan transportasi merupakan proses yang berfungsi memberikan
masukan dalam pengambilan keputusan mengenai program dan kebijakan
transportasi.Tujuan perencanaan transportasi adalah untuk menyediakan informasi
yang dibutuhkan dalam mengambil keputusan mengenai pengembangan system
transportasi agar hasil keputusan yang diambil akan berjalan sesuai dengan tujuan
yang diharapkan (C. Jotin Khisty dan B. Kent Lall, 1990).
Tujuan utama dari teknik transportasi adalah untuk menemukan dan
menentukan kombinasi yang paling optimum dari sarana transportasi dan metode
pengoperasiannya pada suatu daerah tertentu (Edwin K. Morlok,1991).
Menurut Black (1981), tujuan dari perencanaan transportasi adalah mencari
penyelesaian masalah transportasi dengan menggunakan sumber daya yang ada.
Perencanaan transportasi pada dasarnya juga merupakan suatu kegiatan
professional yang dapat dipertanggungjawabkan kepada masyarakat berkenaan
dengan penyelesaian masalah-masalah transportasi secara efisien dan efektif.
Dua hal penting yang mendasari dalam Perencanaan transportasi yaitu
memecahkan persoalan yang sudah ada, mencegah timbulnya persoalan lain yang
dapat diperkirakan sebelumnya, sehingga tujuan utama dari Perencanaan
transportasi dilakukan untuk menyelesaikan persoalan tersebut dan mengantisipasi
timbulnya permasalahan baru yang sudah diperkirakan sebelumnya. (Warpani,
1995).
8
2.1.2 Konsep Perencanaan Transportasi
Terdapat beberapa konsep perencaaan transportasi yang telah berkembang
sampai dengan saat ini, yang paling popular adalah ‘Model Perencanaan
Transportasi Empat Tahap’. Model perencanaan ini merupakan gabungan dari
beberapa seri submodel yang masing-masing harus dilakukan secara terpisah dan
berurutan. Sub model tersebut adalah :
a. Aksesibilitas
b. Bangkitan dan tarikan pergerakan
c. Sebaran pergerakan
d. Pemilihan moda
e. Pemilihan rute
f. Arus lalu lintas dinamis
(Ofyar Z. Tamin, 1997)
Model perencanaan transportasi empat tahap atau four stages transport model
terdiri dari:
a. Bangkitan dan tarikan pergerakan (Trip generation)
b. Distribusi pergerakan lalu lintas (Trip distribution)
c. Pemilihan moda (Modal choice/Modal split)
d. Pembenanan lalu lintas (Trip assignment)
2.1.3 Kedudukan Bangkitan Perjalanan dalam Perencanaan Transportasi
Bangkitan perjalanan merupakan salah satu tahap dalam suatu perencanaan
transportasi, yaitu terdapat pada tahap pertama dari rangkaian tahapan
perencanaan transportasi. Pada dasarnya bangkitan perjalanan dapat
dikelompokkan menjadi dua yaitu :
a Home base trip, pergerakan yang berbasis rumah. Artinya perjalanan yang
dilakukan berasal dan rumah dan kembali ke rumah.
b Non home base trip, pergerakan berbasis bukan rumah. Artinya perjalanan
yang asal dan tujuannya bukan rumah.
9
Pernyataan di atas menyatakan bahwa ada dua jenis zona yaitu zona yang
menghasilkan pergerakan (trip production) dan zona yang menarik suatu
pergerakan (trip attraction). Defenisi trip attraction dan trip production adalah:
a Bangkitan perjalanan (trip production) adalah suatu perjalanan yang
mempunyai tempat asal dari kawasan perumahan ditata guna tanah
tertentu.
b Tarikan perjalanan (trip attraction) adalah suatu perjalanan yang berakhir
tidak pada kawasan perumahan tata guna tanah tertentu.
Kawasan yang membangkitkan perjalanan adalah kawasan perumahan sedangkan
kawasan yang cenderung untuk menarik perjalanan adalah kawasan perkantoran,
perindustrian, pendidikan, pertokoan dan tempat rekreasi. Bangkitan dan tarikan
perjalanan dapat dilihat pada diagram berikut (Tamin,1997).
Gambar 2.1. Bangkitan dan Tarikan Pergerakan
2.4 Bangkitan Perjalanan
Bangkitan Perjalanan (Trip Generation) adalah tahapan pemodelan yang
memperkirakan jumlah pergerakan yang berasal dari suatu zona atau tata guna
lahan atau jumlah pergerakan yang tertarik ke suatu tata guna lahan atau zona
(Tamin, 1997).
Bangkitan Perjalanan (Trip Generation) adalah banyaknya lalu lintas yang
ditimbulkan oleh suatu zona atau tata guna lahan persatuan waktu (Wells, 1975).
10
Bangkitan Perjalanan (Trip Generation) adalah jumlah perjalanan yang
terjadi dalam satuan waktu pada suatu zona tata guna lahan (Hobbs, 1995).
Bangkitan Perjalanan (Trip Generation) dipergunakan untuk suatu
perjalanan berbasis rumah yang tempat asal dan/atau tujuam adalah rumah atau
pergerakan yang dibangkitan oleh pergerakan berbasis bukan rumah.
Gambar 2.2. Bangkitan Perjalanan ( Wells, 1975 )
2.5 Tarikan Perjalanan
Tarikan perjalanan ini berhubungan dengan penentuan jumlah perjalanan
keseluruhan yang dibangkitkan oleh sebuah kawasan. Trip generation terbagi atas
dua bagian yaitu trip pruduction (pruduksi perjalanan) dan trip attraction (tarikan
perjalanan). Production adalah perjalanan yang berakhir di rumah pada perjalanan
yang berasal dari rumah (home-base trip) atau berakhir di tempat asal pada
perjalanan yang tidak berasal dari rumah (non home- based trip). Attraction
adalah perjalanan yang berakhir tidak di rumah pada perjalanan yang berasal dari
rumah atau berakhir di tempat tujuan (Levinson, 1976).
Tarikan perjalanan adalah jumlah pergerakan perjalanan yang terjadi
menuju ke lokasi tertentu setiap satuan waktu. Dalam hal ini adalah jumlah
pergerakan yang menuju lokasi studi setiap harinya. Jumlah perjalanan sebagai
variable dependen diperkirakan akan dipengaruhi oleh jumlah penghuni gedung,
luas lantai, kepemilikan kendaraan, dan intensitas kegiatan yang dalam hal ini
adalah jumlah mata kuliah (Munawar, 2000).
11
Dalam buku Perencanaan dan Pemodelan Transportasi karangan Ofyar
Z.Tamin dituliskan bahwa tarikan pergerakan adalah jumlah pergerakan yang
tertarik menuju ke suatu zona atau tata guna lahan dan jumlah pergerakan yang
tertarik.
Menurut Ortuzar dan Willumsen (1994), permasalahan tarikan dan hasil
perjalanan (generated traffic) dapat didekati dengan pendekatan supply dan
demand. Supply adalah tersedianya prasarana jalan, seperti: badan jalan, trotoar,
tempat penyeberangan, alat pemberi isyarat pejalan kaki. Demand adalah
besarnya permintaan pergerakan kendaraan dan sirkulasi pejalan kaki. Perubahan
grafik supply dan demand akan mengubah titik – titik keseimbangan yang terjadi.
Jika supply lebih besar daripada demand, maka prasarana yang ada menjadi
berlebihan; jalan, trotoar dan tempat parkir pun lengang. Jika supply lebih kecil
daripada demand, maka prasarana yang ada menjadi terbatas; jalan, trotoar dan
tempat parkir pun menjadi semrawut.
Pertokoan, perkantoran, dan tempat hiburan menarik dan menghasilkan
perjalanan. Tarikan dan hasil perjalanan biasa disebut bangkitan perjalanan
(generated traffic). Bangkitan perjalanan yang tidak diwadahi dengan baik dapat
menimbulkan banyak dampak.
Gambar 2.3 Tarikkan Pergerakkan
(Sumber : Ofyar Z. Tamin, 2000)
Hasil keluaran dari perhitungan bangkitan dan tarikan lalu lintas berupa
jumlah kendaraan, orang, atau angkutan barang per satuan waktu, misalnya
kendaraan/jam. Kita dapat dengan mudah menghitung jumlah orang atau
12
Zona 1
Zona 2
kendaraan yang masuk atau keluar dari suatu luas tanah tertentu dalam satu hari
(atau satu jam) untuk mendapatkan bangkitan dan tarikan pergerakan. Bangkitan
dan tarikan lalu lintas tersebut tergantung pada dua aspek tata guna lahan:
a Jenis tata guna lahan
b Jumlah aktivitas (dan intensitas) pada tata guna lahan tersebut
2.6 Model Interaksi Transportasi dan Penggunaan Lahan
Pergerakan arus manusia, kendaraan, dan barang mengakibatkan berbagai
macam interaksi. Akan tetapi, hampir semua interaksi memerlukan perjalanan,
dan oleh sebab itu menghasilkan pergerakan arus lalu lintas.
Pergerakan orang dan barang di kota, menunjukkan pada arus lalu lintas,
adanya hubungan konsekuensi antara aktivitas lahan dan kemampuan sistem
transportasi untuk menangani arus lalu lintas ini. Secara alami, ada interaksi
langsung antara tipe dan intensitas tata guna lahan dan penyediaan fasilitas
transportasi yang tersedia. Satu tujuan utama perencanaan tata guna lahan dan
sistem transportasi adalah untuk memastikan bahwa ada keseimbangan yang
efisien antara tata guna lahan dan kemampuan transportasi. (Blunden dan Black,
1984).
Secara umum hubungan antara tata guna lahan dan transportasi dapat dilihat
pada gambar 2.4, dimana pembangunan suatu areal lahan akan menyebabkan
timbulnya lalu lintas yang akan mempengaruhi prasarana transportasi, sebaliknya
adanya prasarana transportasi yang baik akan mempengaruhi pola pemanfaatan
lahan. Interaksi ketiga sub sistem tersebut akan dipengaruhi oleh peraturan dan
kebijakan perencanaan transportasi.
Gambar 2.4 Interaksi tata guna lahan dengan transportasi
( Sumber : Warpani,1990)
13
Ket : Hubungan pengaruh
Umpan balik
Perencanaan transportasi tanpa pengendalian tata guna lahan adalah sia-sia
karena perencanaan transportasi pada dasarnya adalah usaha untuk mengantisipasi
kebutuhan akan pergerakan di masa mendatang dan faktor aktivitas yang
direncanakan merupakan dasar analisisnya. Skema interaksi hubungan
transportasi dan penggunaan lahan dapat dilihat pada Gambar 2.4 berikut ini:
Gambar 2.5 Skema Hubungan Transportasi dan Penggunaan Lahan
2.7 Landasan Konsep Tarikan Lalu Lintas
Analisis bangkitan pergerakan digunakan untuk mengetahui tingkat
intensitas pelaku perjalanan dari dan ke sebuah tata guna lahan yang sekaligus
juga untuk mengukur intensitas tata guna lahan tersebut (Hutcinson,1974).
Pergerakan lalu lintas merupakan fungsi tata guna lahan yang menghasilkan
aliran lalu lintas. Bangkitan lalu lintas ini mencakup :
a) Lalu lintas yang meninggalkan suatu lokasi.
b) Lalu lintas yang menuju atau tiba ke suatu lokasi.
Hasil keluaran dari perhitungan tarikan lalu lintas berupa jumlah kendaraan,
orang atau angkutan barang per satuan waktu, misalnya kendaraan/jam. Kita dapat
dengan mudah menghitung jumlah orang atau kendaraanyang masuk atau keluar
dari suatu luas tanah tertentu dalam satu hari (atau satu jam) untuk mendapatkan
14
tarikan pergerakan. Tarikan lalu lintas tersebut tergantung pada dua aspek tata
guna lahan :
a) Jenis tata guna lahan
b) Jumlah aktifitas dan intensitas pada tata guna lahan tersebut
Jenis tata guna lahan yang berbeda (pemukiman, pendidikan, dan komersial)
mempunyai ciri bangkitan lalu lintas yang berbeda yaitu :
a) Jumlah arus lalu lintas
b) Jenis lalu lintas (pejalan kaki, truk atau mobil)
c) Lalu lintas pada waktu tertentu (sekolah menghasilkan arus lalu lintas
pada pagi dan siang hari, pertokoan menghasilkan arus lalu lintas di
sepanjang hari)
2.7.1 Kriteria analisa dampak lalu lintas (ANDALALIN)
Besarnya tingkat bangkitan dan tarikan lalu lintas pada dasarnya
ditentukan oleh jenis dan besaran peruntukan lahan. Jenis dan besaran peruntukan
lahan ini nantinya akan dikaji sejauh mana akan terjadinya dampak setelah adanya
kegitatan yang diakibatkan oleh pengembangan kawasan yang di inginkan.Studi
andalalin adalah studi yang meliputi kajian terhadap jaringan jalan yang
terpengaruh oleh pengembangan kawasan, sejauh radius tertentu. Kewajiban
melakukan studi andalalin tergantung pada bangkitan lalu lintas yang ditimbulkan
oleh pengembangan kawasan.Menurut PP No. 32 Tahun 2011 menyatakan di
Pasal 47, setiap rencana pembangunan pusat kegiatan, permukiman,dan
infrastruktur yang akan menimbulkan gangguan keamanan, keselamatan,
ketertiban, dan kelancaran lalu lintas dan angkutan jalan wajib dilakukan analisis
dampak lalu lintas. Besarnya tingkat bangkitan lalu lintas tersebut ditentukan oleh
jenis dan besaran peruntukan lahan. Ukuran minimal pembangunan pusat kegitaan
maupun pengembangan kawasan dan peruntukan lahan yang berada pada ruas
jalan nasoinal, yang wajib melakukan studi Anaslisa dampak lalu lintas adalah
sebagai berikut:
15
Tabel 2.2 Ukuran Analisa Dampak Lalu Lintas
Peuntukan lahan Ukuran minimal kawasan yang wajib
ANDALALIN
Permukiman 50 unit
Apartemen 50 unit
Perkantoran 1000 m² luas lantai bangunan
Pusat perbelanjaan 500 m² lantai bangunan
Hotel / motel / penginapan 50 kamar
Rumah sakit 50 tempat tidur
Klinik bersama 10 ruang praktek dokter
Sekolah / universitas 500 siswa
Tempat kursus Bangunan dengan kapasitas 50
siswa/perwaktu
Indutri / pergudangan 2500 m² luas lantai bangunan
Restaurant 100 tempat duduk
Tempat pertemuan/tempat hiburan /
pusat olahraga
Kapasitas 100 tamu / 100 tempat
duduk
Terminal pertemuan / poll kendaraan /
gedung parkir
Wajib
Pelabuhan / bandara Wajib
SPBU 4 selang pompa
Bengkel kendaraan bemotor / bemobil 2000 m² luas lantai bangunan
Drive-thru bank / pencucian mobil /
pencucian motor
Wajib
Sumber: Dirjen Perhubungan Darat (Pedoman Teknis Andalalis Dampak Lalu
Lintas)
16
Kelancaran arus lalu lintas merupakan komponen penting dalam
terciptanya kenyamanan pengguna jalan.Arus lalu lintas dikatakan lancar apabila
dalam prakteknya tidak terjadinya gangguan atau kemacetan dalam melewati ruas
jalan yang akan dilalui. Tetapi dalam prakteknya sekarang ini masalah lalu lintas
sudah semakin rumit di Indonesia. Angka pertumbuhan pemilik kendaraan
bermotor semakin meningkat, tingkat pelayanan jalan yang semakin buruk dan
aktivitas (kegiatan) manusia sendiri yang semuanya mengakibatkan efektivitas
pelayanan jalan semakin berkurang.Volume lalu-lintas adalah jumlah kendaraan
yang melewati suatu titik per satuan waktu pada lokasi tertentu. Volume lalu
lintas rata-rata adalah jumlah kendaraan rata-rata dihitung menurut satu satuan
waktu tertentu. Volume lalu lintas harian rata-rata biasanya dibagi menjadi 2,
yaitu:
1. Average daily traffic volume (ADT) dalam bahasa Indonesia dikatakan
sebagai Volume lalu lintas harian rata-rata/LHR
2. Annual average daily traffic volume (AADT) dalam Indonesia disebut
Volume lalu lintas harian rata-rata tahunan/LHRT Untuk mengukur jumlah
arus lalu lintas, biasanya dinyatakan dalam kendaraan per hari, smp per jam,
dan kendaraan per menit. Persamaan yang digunakan untuk menghitung
volume lalu lintas adalah sebagai berikut:
Q = (Qi x emp)
Dimana:
Q = volume lalu lintas (smp/jam)
Qi = volume lalu lintas (kend/jam)
emp = faktor ekivalen kendaraan
Kendaraan yang dimaksud disini dibagi menjadi beberapa katergori, yaitu:
a. Kendaraan Ringan (LV) termasuk didalamnya mobil penumpang,
minibus, pik-up, truk kecil dan jeep,
b. Kendaraan Berat (HV) termasuk truk dan bus
c. Sepeda Motor (MC)
17
Satuan Mobil Penumpang (smp) yang digunakan untuk jalan kota
berdasarkan Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI) ditunjukkan dalam tabel
berikut:
Tabel 2.3 EMP untuk jalan perkotaan tak terbagi
Tipe jalan : jalan
tak terbagi
Arus lalu lintas
total dua arah
(kend/jam)
EMP
HV MC
Lebar jalur lalu lintas WC (m)
≤ 6 ≥6
Dua lajur tak
terbagi (2/2 UD
0 1.3 0.5 0.40
≥1800 1.2 0.15 0.25
Empat lajur tak
terbagi (4/2 UD)
0 1.3 0.40
≥3700 1.2 0.25
(Sumber: manual kapasitas jalan Indonesia, 1997)
Tabel 2.4 emp untuk jalan perkotaan terbagi dan satu arah
Tipe jalan : jalan satu
arah dan terbagi
Arah lalu lintas per
lajur (kend/jam)
EMP
HV MC
Dua lajur satu arah
(2/1)
0 1.3 0.40
Empat Lajur terbagi (4/2D)
≥1050 1.2 0.25
Tiga lajur satu arah
(3/1)
0 1.3 0.40
Enam lajur terbagi (6/2D)
≥1100 1.2 0.25
(Sumber: manual kapasitas jalan Indonesia, 1997)
18
2.7.2 Kinerja Lalu Lintas
Kapasitas didefinisikan sebagai arus maksimum melalui suatu titik di jalan
yang dapat dipertahankan persatuan jam pada kondisi tertentu. Untuk jalan dua-
lajur dua-arah, kapasitas ditentukan untuk arus dua arah (kombinasi dua arah),
tetapi untuk jalan dengan banyak lajur, arus dipisahkan per arah dan kapasitas
ditentukan per lajur. Kapasitas dinyatakan dalam satuan mobil penumpang (smp).
Persamaan dasar untuk menentukan kapasitas adalah sebagai berikut:
C = Co x FCw x FCsp x FCsf x FCcs
Dimana:
C = Kapasitas (smp/jam)
Co = Kapasitas dasar (smp/jam)
FCw = Faktor penyesuaian lebar jalan
FCsp = Faktor penyesuaian pemisahan arah (hanya untuk jalan tak terbagi)
FCsf = Faktor penyesuaian hambatan samping dan bahu jalan/kereb
FCcs = Faktor penyesuaian ukuran kota
a. Kapasitas Dasar
Kapasitas dasar jalan tergantung pada tipe jalan, jumlah lajur dan apakah
jalan dipisahkan dengan pemisah fisik atau tida. Untuk nilai dari kapasitas
dasar jalan dapat kita lihat dalam tabel di bawah berikut:
Tabel 2.5 Kapasitas dasar jalan
Tipe jalan Kapasitas dasar
(smp/jam)
Catatan
Empat lajur terbagi atau
jalan satu arah
1650 Per lajur
Empat lajur tak terbagi 1500 Per lajur
Dua lajur tak terbagi 2900 Total dua arah
( Sumber: manual kapasitas jalan Indonesia, 1997 )
19
b. Faktor Penyesuaian Lebar Jalan
Faktor penyesuaian akibat lebar jalan dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2.6 Penyesuaian kapasitas untuk pengaruh lebar jalur lalu-lintas untuk jalan
perkotaan (FCw)
Tipe jalan Lebar jalur lalu lintas
efektif (WC) (m)
Fcw
Empat lajur terbagi Per lajur
Jalan satu arah 3.00 0.92
3.25 0.96
3.50 1.00
3.75 1.04
4.00 1.08
Per lajur
Empatlajur tak terbagi 3.00 0.91
3.25 0.95
3.50 1.00
3.75 1.05
4.00 1.09
Total dua arah
Dua lajur tak terbagi 5 0.56
6 0.87
7 1.00
8 1.14
9 1.25
10 1.29
11 1.34
( Sumber: manual kapasitas jalan Indonesia, 1997 )
20
c. Faktor Penyesuaian Pemisah Arah
Faktor koreksi penyesuaian pemisah arah dapat dilihat pada tabel dibawah ini:
Tabel 2.7 Faktor penyesuaian kapasitas untuk pemisahan arah (FCsp)
Pemisah arah SP %-% 50-50 55-45 60-40 65-35 70-30
FCSP
Dua lajur
2/2
1.00 0/97 0.94 0.91 0.88
Dua lajur
2/2
1.00 0.985 0.97 0.955 0.94
(Sumber: manual kapasitas jalan Indonesia, 1997)
d. Faktor penyesuaian hambatan samping dan bahu jalan/kereb
Faktor koreksi penyesuaian hambatan samping dan bahu jalan/kereb dapat dilihat
dalam tabel dibawah ini
Tabel 2.8 Faktor penyesuaian kapasitas untuk pengaruh hambatan samping dan
jarak kereb penghalang (FCsf) jalan perkotaan dengan kereb
Tipe jalan Kelas hambatan
samping
Faktor penyesuain untik hambatan
samping dan jarak kereb penghalang
FCSF
Jarak : kereb penghalang WK
<0.5
1.0 1.5 >2.0
4/2 D VL 0.95 0.97 0.99 1.01
L 0.94 0.96 0.98 1.00
M 0.91 0.93 0.95 0.98
H 0.86 0.89 0.92 0.95
VH 0.81 0.85 0.88 0.92
4/2 UD VL 0.95 0.97 0.99 1.01
L 0.93 0.95 0.97 1.00
M 0.90 0.92 0.95 0.97
21
H 0.84 0.87 0.90 0.93
VH 0.77 0.81 0.85 0.90
2/2 UD VL 0.93 0.95 0.97 0.99
L 0.90 0.92 0.95 0.97
M 0.86 0.88 0.91 0.94
H 0.78 0.81 0.84 0.88
VH 0.68 0.72 0.77 082
( Sumber: manual kapasitas jalan Indonesia, 1997 )
e. Faktor penyesuaian ukuran kota
Untuk tabel koreksi faktor penyesuaian ukuran kota dapat dilihat dalam tabel
dibawah ini:
Tabel 2.9 Faktor penyesuaian kapasitas untuk ukuran kota (FCcs) pada jalan
perkotaan
Ukuran kota (juta penduduk) Faktor penyesuaian untuk ukuran
kota
<0.1 0.86
0.1-0.5 0.90
0.5 – 1.0 0.94
1.0 – 3.0 1.00
>3.0 1.04
( Sumber: manual kapasitas jalan Indonesia, 1997 )
Derajat kejenuhan adalah rasio arus terhadap kapasitas jalan. Biasanya digunakan
sebagai faktor kunci dalam penentuan perilaku lalu lintas pada suatu segmen jalan
dan simpang. Dari nilai derajat kejenuhan ini dapat diketahui apakah segmen
jalan tersebut akan memiliki masalah kapasitas atau tidak. Menurut MKJI 1997
persamaan untuk mencari besarnya nilai kejenuhan adalah sebagai berikut :
DS = qc
Dimana :
DS = derajat kejenuhan
22
Q = volume kendaraan (smp/jam)
C = kapasitas jalan (smp/jam)
Jika nilai DS < 0.85 maka jalan tersebut masih layak,tetapi jika DS > 0.85 maka
diperlukan penanganan pada jalan tersebut untuk mengurangi kepadatan.Tingkat
pelayanan menyatakan tingkat kualitas arus lalu lintas yang sesungguhnya terjadi.
Tingkat ini dinilai oleh pengemudi atau penumpang berdasarkan tingkat
kemudahan dan kenyamanan pengemudi melalui prasarana yang ia gunakan.
Penilaian kenyamanan mengemudi dilakukan berdasarkan kebebasan memilih
kecepatan dan kebebasan bergerak (maneuver). Untuk mengetahui kinerja jalan
dapat diketahui dari tingkat pelayanan dari jalan yang ada.Berdasarkan MKJI
1997, ditetapkan bahwa untuk kondisi normal nilai V/C > 0,85 yang terjadi pada
suatu segmen jalan dinyatakan bermasalah. Masalah dimaksud adalah
keterbatasan kapasitas atau keterbatasan volume akibat gangguan pergerakan di
sepanjang ruas jalan yang ditinjau.
2.8 Konsep Permodelan Pergerakan
Model adalah alat bantu atau media yang dapat digunakan untuk
mencerminkan dan menyederhanakan suatu realita (dunia sebenarnya) secara
terukur, beberapa diantaranya adalah:
a) Model fisik (model arsitek, model teknik, wayang golek dan lain-lain)
b) Model peta dan diagram
c) Model statistik dan matematik (fungsi atau persamaan) yang dapat
menerangkan secara terukur beberapa aspek fisik, sosial ekonomi atau
model transportasi.
Perencanaan dan pemodelan transportasi umumnya menggunakan model
grafis dan matematis. Model grafis untuk mengilustrasikan terjadinya pergerakan
(arah dan besarnya) yang terjadi dan beroperasi secara spasial (ruang). Model
matematis menggunakan persamaan atau fungsi matematika sebagai media untuk
mencerminkan realita. Pemakaian model matematis dalam perencanaan
transportasi mempunyai beberapa keuntungan yaitu sewaktu pembuatan
23
formulasi, kalibrasi serta penggunaannya membuat para perencana dapat belajar
melalui eksperimen tentang kelakuan dan mekanisme internal yang dianalisis.
Menurut Black (1981), salah satu alasan menggunakan model matematik
untuk mencerminkan sistem karena matematik adalah bahasa yang jauh lebih
tepat dibandingkan dengan bahasa verbal. Ketepatan yang didapat dari
penggantian kata dengan simbol sering menghasilkan penjelasan yang lebih baik
daripada penjelasan dengan bahasa verbal.
Pemodelan transportasi hanya merupakan salah satu unsur dalam
perencanaan transportasi. Lembaga pengambil keputusan, administrator,
masyarakat, peraturan dan penegak hukum merupakan unsur lain yang harus
berjalan dengan baik sehingga tercipta perencanaan transportasi yang baik.
Tujuan dasar tahap bangkitan pergerakan adalah menghasilkan model
hubungan yang mengaitkan tata guna lahan dengan jumlah pergerakan yang
menuju ke suatu zona atau jumlah pergerakan yang meninggalkan suatu zona.
Zona asal dan tujuan pergerakan biasanya juga menggunakan istilah trip end
(Ofyar. Z Tamin, 1997)
Pemilihan metode tergantung pada tujuan model karena setiap tujuan model
membutuhkan sifat statistik yang berbeda. Tujuan pembuatan model antara lain:
a) Untuk menguji teori ekonomi
b) Untuk mengevaluasi berbagai alternatif kebijakan
c) untuk meramalkan kondisi di masa mendatang
2.9 Teknik Sampling
Rancangan sampling adalah metode untuk memilih sampel yang dapat
digunakan untuk menghasilkan himpunan data sampel kita. Tujuan utama dari
setiap rancangan sampling adalah memberikan pedoman untuk memilih sampel
yang mewakili populasi, sehingga dapat menyediakan sejumlah informasi tentang
populasi dengan biaya minimum.
Menurut Amudi Pasaribu (1965), pengambilan sampel yang juga disebut
sebagai penarikan sampel, bertujuan untuk memperoleh keterangan mengenai
24
populasi dengan mengamati sebagian saja dari populasi tersebut. Pengambilan
sampel didasarkan pada anggapan - anggapan bahwa pada suatu populasi terdapat
perbedaan - perbedaan atau simpangan - simpangan antara anggota- anggota
populasi, yaitu perbedaan sifat- sifat anggota dan sifat umum populasi tersebut.
Setiap anggota populasi dianggap berbeda dengan keadaan rata-rata dari populasi
tersebut.
Jika pengamatan dalam populasi itu dinyatakan dengan bilangan, maka
sebagian dari anggota populasi tersebut lebih kecil dan sebagian lagi lebih besar
dari harga rata - rata. Apabila dilihat secara keseluruhan, maka perbedaan itu tidak
terlalu nampak dan yang kelihatan pada umumnya adalah harga rata- ratanya.
Teori pengambilan sampel didasarkan atas adanya pengaruh saling
menghilangkan diantara anggota populasi tadi.
2.9.1.Cara penarikkan sample
Berkaitan dengan pengambilan sampel untuk survey transportasi, Ortuzar
dalam bukunya Modelling transport pada bab data collection methods
memberikan ukuran sampel yang di gunakan berdasarkan besarnya populasi yang
ada seperti pada tabel 2.1 berikut :
Tabel 2.1 Ukuran sampel yang direkomendasikan pada survey tradisional
Besar Populasi Ukuran Sampel
Direkomendasikan Minimum
<50.000 1/5 1/10
50.000 - 150.000 1/8 1/20
150.000 - 300.000 1/10 1/35
300.000 - 500.000 1/15 1/50
500.000 - 1.000.000 1/20 1/70
>1.000.000 1/25 1/100
( Sumber : Ortuzar, J.D and Willumsem, L.G (1994))
25
Pengambilan sampel ini juga merujuk pada buku Survey Methods For
Transport Planning oleh Richardson, Ampt & Meyburg yang memberikan
rekomendasi mengenai kecukupan ukuran sampel pada survey, yang bertujuan
untuk mendapatkan suatu nilai dari parameter yang dicari sebesar 10% dari
populasi yang dimaksud.
2.9.2. Kesalahan dalam Sampling
Ada tiga sumber kesalahan dalam survey sampel, sumber yang paling
umum adalah variasi acak (random variation), misalkan dalam pemilihan suatu
sampel acak rumah tangga kebetulan semua yang dipilih berada dalam kelompok
yang berpendapatan tinggi. Satu sumber kesalahan lainnya dalam survey sampel
adalah spesifikasi populasi. Kesalahan yang disebabkan oleh spesefikasi populasi
dapat muncul dari sumber- sumber, misalnya: daftar unsur populasi yang tidak
benar, pemilihan anggota sampel yang keliru, kesalahan dalam pengumpulan
informasi tentang sam pel ataupun kesalahan dalam memproses informasi sampel.
Sumber kesalahan tambahan dalam survey sampel adalah disebabkan oleh
non-respon dari beberapa anggota sampel. Merupakan hal yang umum bagi para
lapisan - lapisan serupa dari populasi, padahal sebenarnya ini merupakan kasus
yang jarang terjadi.Peneliti untuk mengasumsikan bahwa responden dan
nonresponden mewakili lapisan-lapisan serupa dari populasi, padahal sebenarnya
ini merupakan kasus yang jarang terjadi.
2.10 Metode Kuesioner
Kuesioner adalah suatu teknik pengumpulan informasi yang
memungkinkan analis mempelajari sikap-sikap, keyakinan, perilaku, dan
karakteristik beberapa orang utama di dalam organisasi yang bisa terpengaruh
oleh sistem yang diajukan atau oleh sistem yang sudah ada.
Dengan menggunakan kuesioner, analis berupaya mengukur apa yang
ditemukan dalam wawancara, selain itu juga untuk menentukan seberapa luas atau
terbatasnya sentimen yang diekspresikan dalam suatu wawancara.
26
Penggunaan kuesioner tepat bila :
1. Responden (orang yang merenpons atau menjawab pertanyaan) saling
berjauhan.
2. Melibatkan sejumlah orang di dalam proyek sistem, dan berguna bila
mengetahui berapa proporsi suatu kelompok tertentu yang menyetujui
atau tidak menyetujui suatu fitur khusu dari sistem yang diajukan.
3. Melakukan studi untuk mengetahui sesuatu dan ingin mencari seluruh
pendapat sebelum proyek sistem diberi petunjuk-petunjuk tertentu.
4. Ingin yakin bahwa masalah-masalah dalam sistem yang ada bisa
diidentifikasi dan dibicarakan dalam wawancara tindak lanjut.
2.10.1. Jenis Pertanyaan Dalam Kuesioner
Perbedaaan pertanyaan dalam wawancara dengan pertanyaan dalam
kuesioner adalah dalam wawancara memungkinkan adanya interaksi antara
pertanyaan dan artinya. Dalam wawancara analis memiliki peluang untuk
menyaring suatu pertanyaan, menetapkan istilah-istilah yang belum jelas,
mengubah arus pertanyaan, memberi respons terhadap pandanmgan yang rumit
dan umumnya bisa mengontrol agar sesuai dengan konteksnya. Beberapa diantara
peluang-peluang diatas juga dimungkinkan dalam kuesioner. Jadi bagi
penganalisis pertanyaan-pertanyaan harus benar-benar jelas, arus pertanyaan
masuk akal, pertanyaan-pertanyaan dari responden diantisipasi dan susunan
pertanyaan direncanakan secara mendetail.
Jenis-jenis pertanyaan dalam kuesioner adalah :
1. Pertanyaan Terbuka : pertanyaan-pertanyaan yang memberi pilihan-
pilihan respons terbuka kepada responden. Pada pertanyaan terbuka
antisipasilah jenis respons yang muncul. Respons yang diterima harus
tetap bisa diterjemahkan dengan benar.
2. Pertanyaan Tertutup : pertanyaan-pertanyaan yang membatasi atau
menutup pilihan-pilihan respons yang tersedia bagi responden.
27
2.10.2. Petunjuk-petunjuk yang harus diikuti saat memilih bahasa untuk
kuesioner adalah sebagai berikut :
1. Gunakan bahasa responden kapanpun bila mungkin. Usahakan agar
kata-katanya tetap sederhana.
2. Bekerja dengan lebih spesifik lebih baik daripada ketidak-jelasan
dalam pilihan kata-kata. Hindari menggunakan pertanyaan-pertanyaan
spesifik.
3. Pertanyaan harus singkat.
4. Jangan memihak responden dengan berbicara kapada mereka dengan
pilihan bahasa tingkat bawah.
5. Hindari bias dalam pilihan kata-katanya. Hindari juga bias dalam
pertanyaan –pertanyaan yang menyulitkan.
6. Berikan pertanyaan kepada responden yang tepat (maksudnya orang-
orang yang mampu merespons). Jangan berasumsi mereka tahu
banyak.
7. Pastikan bahwa pertanyaan-pertanyaan tersebut secara teknis cukup
akurat sebelum menggunakannya.
8. Gunakan perangkat lunak untuk memeriksa apakah level bacaannya
sudah tepat bagi responden.
2.10.3. Jenis Pertanyaan Dalam Kuesioner
Penskalaan adalah proses menetapkan nomor-nomor atau simbol-simbol
terhadap suatu atribut atau karakteristik yang bertujuan untuk mengukur atribut
28
atau karakteristik tersebut. Alasan penganalisis sistem mendesain skala adalah
sebagai berikut :
1. Untuk mengukur sikap atau karakteristik orang-orang yang menjawab
kuesioner.
2. Agar respoden memilih subjek kuesioner.
Ada empat bentuk skala pengukuran , yaitu :
1. Nominal
Skala nominal digunakan untuk mengklasifikasikan sesuatu. Skala
nominal merupakan bentuk pengukuran yang paling lemah, umumnya
semua analis bisa menggunakannya untuk memperoleh jumlah total
untuk setiap klasifikasi. Contoh : Apa jenis perangkat lunak yang
paling sering anda gunakan ? 1 = Pengolah kata, 2 = Spreadsheet, 3 =
Basis Data, 4 = Program e-mail.
2. Ordinal
Skala ordinal sama dengan skala nominal, juga memungkinkan
dilakukannya kalsifikasi. Perbedaannya adalah dalam ordinal juga
menggunakan susunan posisi. Skala ordinal sangat berguna karena
satu kelas lebih besar atau kurang dari kelas lainnya.
3. Interval
Skala interval memiliki karakteristik dimana interval di antara masing-
masing nomor adalah sama. Berkaitan dengan karakteristik ini,
operasi matematisnya bisa ditampilkan dalam data-data kuesioner,
sehingga bisa dilakukan analisis yang lebih lengkap.
4. Rasio
Skala rasio hampis sama dengan skala interval dalam arti interval-
interval di antara nomor diasumsikan sama. Skala rasio memiliki nilai
absolut nol. Skala rasio paling jarang digunakan.
29
2.10.4. Merancang Kuesioner
Merancang formulir-formulir untuk input data sangat penting, demikian
juga merancang format kuesioner juga sangat penting dalam rangka
mengumpulkan informasi mengenai sikap, keyakinan, perilaku dan karakteristik.
1. Format kuesioner sebaiknya adalah :
Memberi ruang kosong secukupnya.
Menunjuk pada jarak kosong disekeliling teks halaman atau layar.
Untuk meningkatkan tingkat respons gunakan kertas berwarna putih
atau sedikit lebih gelap, untuk rancangan survey web gunakan
tampilan yang mudah diikuti, dan bila formulirnya berlanjut ke
beberapa layar lainya agar mudah menggulung kebagian lainnya.
Memberi ruang yang cukup untuk respons.
Meminta responden menandai jawaban dengan lebih jelas.
Menggunakan tujuan-tujuan untuk membantu menentukan format.
Konsisten dengan gaya.
2. Urutan Pertanyaan.
Dalam menurutkan pertanyaan perlu dipikirkan tujuan digunakannya
kuesioner dan menentukan fungsi masing-masing pertanyaan dalam
membantu mencapai tujuan.
Pertanyaan-pertanyaan mengenai pentingnya bagi responden untuk
terus, pertanyaan harus berkaitan dengan subjek yang dianggap
responden penting.
Item-item cluster dari isi yang sama.
30
Menggunakan tendensi asosiasi responden.
Kemukakan item yang tidak terlalu kontroversial terlebih dulu.
2.11 Analisis Regresi
Metode analisis ini merupakan salah satu dari model-model yang tergabung
di dalam model statistik matematika. Metode ini merupakan alat analisis statistik
uang menganalisis faktor-faktor penentu yang menimbulkan suatu kejadian atau
kondisi tertentu yang diamati, sekaligus menguji sejauh manakah kekuatan faktor-
faktor penentu yang dimaksudkan berhubungan dengan kondisi yang ditimbulkan
/ diciptakannya. Peramalan jumlah perjalanan dikawasan perkotaan pada tahap
bangkitan perjalanan, akan menggunakan metoda ini untuk seluruh perjalanan
berbasis zona dan berbasis rumah, serta perjalanan antar kota. Untuk perjalanan
berbasis zona metode analisis regresi linear menganalisis bagai mana hubungan
antara variabel-variabel bebas berupa karateristik sosio-ekonomi zona ( guna
lahan ) dengan variabel terikat berupa jumlah arus lalu-lintas ( perjalanan) dari
zona asal yang diamati ke zona tujuan yang diamati dan juga menghasilkan hasil
berupa angka perkiraan jumlah perjalanan dari asal ke tujuan yang ditimbulkan
oleh karateristik-karateristik sosio-ekonomi zona untuk perjalanan yang berbasis
zona dan karateristik-karateristik sosio-ekonomi rumah tangga untuk perjalanan
berbasis rumah.
Metode analisis regresi digunakan untuk menghasilkan hubungan antara
dua variabel atau lebih dalam bentuk numerik, dan untuk melihat bagaimana dua
atau lebih peubah saling berkait, dimana telah diketahui variabel mana yang
variasinya dipengaruhi oleh variabel lainnya dan variabel mana yang
mempengaruhinya. Persamaan regresi ini merupakan persamaan garis yang paling
31
mewakili hubungan antara dua variabel tersebut. Beberapa asumsi statistik yang
diperlukan dalam melakukan analisis regresi tersebut adalah :
a) Variabel tak bebas, adalah fungsi linear dari variabel bebas. Jika hubungan
tersebut tidak linear, data kadang-kadang harus ditransformasikan agar
menjadi linear.
b) Variabel, terutama variabel bebas adalah tetap atau diukur tanpa
kesalahan.
c) Tidak ada korelasi antara variabel bebas.
d) Variansi dari variabel tak bebas terhadap garis regresi adalah sama untuk
seluruh nilai variabel tak bebas.
e) Nilai variabel tak bebas harus berdistribusi normal atau mendekati normal.
f) Nilai peubah bebas sebaiknya merupakan besaran yang relatif mudah
diproyeksikan.
2.11.1. Analisis Regresi Sederhana (Simple Linear Regresion Analysis)
Analisis regresi digunakan untuk mengetahui apakah suatu variabel dapat
dipergunakan untuk memprediksi atau meramalkan variabel lain, Jika suatu
variabel tak bebas (dependent variable) bergantung pada satu variable bebas
(independent variable), hubungan antara kedua variabel disebut analisis regresi
sederhana. Bentuk matematis dari analisis regresi sederhana adalah:
Y = a + bX ........................................................................ (2-2)Atau Q = a + bTGL + e
dimana :
Y atau Q = Variabel terikat yang akan diramalkan besarannya
(dependent variable) atau dalam studi transportasi berupa jumlah
perjalanan ( lalu-lintas ) manusia, kendaraan, dan barang dari titik asal
ke titik tujuan yang akan diperkirakan.
x atau TGL = variabel bebas ( independent variable ) berupa factor
yang berpengaruh terhadap timbulnya jumlah perjalanan (lalu-lintas)
32
seperti karateristik sosio-ekonomi zona, dengan asumsi faktor lain
yang tidak berpengaruh ( disebut juga explanatory variable )
a = Parameter konstanta ( constant parameter ) yang artinya, kalau x
atau TGL sama dengan nol dalam arti tidak berubah / tetap, maka Y
atau jumlah perjalanan sama dengan a.
b = Parameter koofisien ( coefficient parameter) berupa nilai yang
akan dipergunakan untuk meramalkan Y atau Q.
e = Nilai kesalahan yang mewakili seluruh factor-faktor yang kita
anggap tidak mempengaruhi ( disturbance term ).
Y = variabel dependen (tidak bebas)
X = variabel independen (bebas)
a = intercept (konstanta)
b = koefisien variabel independen (bebas)
Koefisien-koefisien regresi a dan b untuk regresi linear dapat dihitung
dengan rumus :
2.11.2. Analisis Regresi Linier Berganda
Konsep ini merupakan pengembangan lanjutan dari uraian sebelumnya,
khususnya pada kasus yang mempunyai lebih banyak perubah bebas dan
parameter b. Hal ini sangat diperlukan dalam realita yang menunjukkan bahwa
beberapa perubah tata guna lahan secara simultan ternyata mempengaruhi
bangkitan dan tarikan pergerakan. Persamaan regresi linear berganda merupakan
33
persamaan matematik yang menyatakan hubungan antara sebuah variabel tak
bebas dengan variabel bebas.
Bentuk umum dari persamaan regresi linear berganda untuk menggambarkan
bangkitan atau tarikan pergerakan adalah:
dimana :
Y = variabel dependen (tidak bebas)
A = konstanta
b1,b2,…,bn = koefisien variabel independen (bebas)
X1,X2,…,Xn = variabel independen (bebas)
a0, a1, a2,....,bk merupakan koefisien regresi yang harus ditentukan berdasarkan
data hasil pengamatan. Koefisien tersebut ditentukan dengan metode kuadrat
terkecil seperti halnya menentukan koefisien a dan b pada analisis regresi linear
sederhana. Regresi linear berganda dengan dua variabel dapat dinyatakan dengan
persamaan:
Sehingga terdapat tiga persamaan yang harus diselesaikan dalam mencari a0, a1
dan a2 yang berbentuk sebagai berikut:
Sumber : (Sudjana, 1975)
2.12 Tahapan Uji Statistik Dalam Model
34
Menurut Ofyar Z. Tamin, dalam melakukan analisis tarikan pergerakan
dengan menggunakan model analisis regresi berbasis zona, terdapat tahapan uji
statistik yang mutlak harus dilakukan agar model bangkitan pergerakan yang
dihasilkan dinyatakan absah. Uji statistik tersebut meliputi :
2.12.1. Uji Korelasi
Uji statistik ini harus dilakukan untuk memenuhi persyaratan model
matematis, dimana sesama peubah bebas tidak boleh saling berkorelasi,
sedangkan antara peubah tidak bebas dengan peubah bebas harus ada korelasi
yang kuat (baik positif maupun negatif).
Korelasi adalah tingkat hubungan antara variabel-variabel yang menentukan
sejauh mana suatu persamaan linear maupun tidak linear dapat menjelaskan
variabel-variabel yang ada.
2.12.1.1. Uji Korelasi
Koefisien korelasi ini digunakan untuk menentukan korelasi antara peubah
tidak bebas dengan peubah bebas atau antara sesama peubah bebas. Koefisien
korelasi ini dapat dihitung dengan persamaan :
Rxy = (2,10)
Berdasarkan r berkisar -1 dan +1 (-1≤ r ≤ +1) harga r = -1 adanya asosiasi
linear sempurna tak langsung antara X dan Y. Ini berarti titik-titik yang ditentukan
oleh (X<Y) seluruhnya terletak pada garis regresi linear, dengan harga X yang
besar akan berpasangan dengan harga Y yang kecil dan harga X yang kecil akan
berpasangan dengan harga Y yang besar. Harga r = +1 menyatakan adanya
asosiasi linear sempurna langsung antara X dan Y. Letak titik-titik pada garis
regresi linear bersifat bahwa harga X yang besar akan berpasangan dengan harga
Y yang besar pula, demikian juga sebaliknya.
1) Pengujian Nilai Koefisien Korelasi
35
nƩXY-(ƩX)(ƩXY)√{n Ʃ X2−¿¿2-(ƩY)2
Pengujian nilai R untuk mengetahui hasilnya signifikan atau tidak, dapat diuji
melalui tabel r-teoritik dengan jumlah pasangan data = N atau dengan derajat
bebas db = N-2. Dalam pengujian ini digunakan r- teoritik dengan taraf
signifikan 5%. Apabila R> r-teoritik, berarti korelasi antara X dan Y
signifikan Apabila R< r- teoritik, berarti korelasi antara X dan Y tidak
signifikan. Taraf signifikan 5% maksudnya adalah besarnya kemungkinan
membuat kesalahan dari korelasi tersebut sebesar 5%. Tingkat kebenaran yang
dapat diterima dari korelasi hitungan sebesar 95%.
Hipotesis yang digunakan:
- H : r = 0, artinya korelasi tidak signifikan.
- H: r ≠ 0, artinya korelasi signifikan.
Uji dilakukan 2 sisi karena akan dicari ada atau tidaknya hubungan /
korelasi, dan bukan lebih besar / kecil.
Dasar pengambilan keputusan
(a) Berdasarkan probabilitas
- Jika probabilitas > 0.05 maka Ho diterima.
- Jika probabilitas < 0.05 maka Ho ditolak.
(b) Berdasarkan tanda * yang diberikan SPSS
Adanya tanda * pada pasangan data yang dikorelasi
menunjukkan adanya korelasi yang signifikan pada data
tersebut.
2.12.1.2. Indeks Determinasi
Koefisiensi determinasi (R²) merupakan pengujian statistik untuk mengukur
besarnya sumbangan atau andil dari variabel bebas terhadap variasi naik atau
turunnya variabel tidak bebas. Sifat dari koefisiensi determinasi adalah apabila
titik-titik diagram pencar makin dekat letaknya dengan garis regresi maka harga
R² makin dekat dengan nilai satu, dan apabila titik-titik diagram pencar makin
36
jauh letaknya dengan garis regresi maka harga R² akan mendekati nol.
Besaran R² berkisar antara 0 dan 1, sehingga secara umum akan berlaku
0≤R²≤1. Makin dekat R² dengan 1 makin baik kecocokan data dengan model, dan
sebaliknya makin dekat dengan 0 maka makin jelek kecocokannya. R² biasanya
dinyatakan dalam persen.
Menentukan nilai koefisien determinasi (R²) menurut Wahid Sulaiman
(2004), berdasarkan perhitungan persamaan regresi linear sederhana dan berganda
menggunakan persamaan sebagai berikut:
(2-11)
(2-12)
Keterangan:
R² = koefisien determinasi
Y = nilai pengamatan
Y* = nilai Y yang ditaksir dengan model regresi
~Y = nilai rata-rata pengamatan
K = jumlah variabel independen regresi
Suatu koefisien determinasi (R²) mempunyai nilai sebesar 36 % artinya
sebesar 36 % dari seluruh variasi total y diterangkan oleh regresi atau variasi total
x, dan masih ada sebesar 64% lagi variasi y yang tidak dapat diterangkan oleh
model yang kita gunakan. Bagian sisanya 64% ini mungkin disebabkan oleh
faktor lain yang gagal diperhitungkan dalam model (Sembiring, 1995).
2.12.1.3. Korelasi regresi linear berganda
37
Untuk menentukan derajat asosiasi antara variabel-variabel yang ada maka
berdasarkan persamaan regresi linear berganda :
Y = ao + a1X1+a2X2+.............+ akXk (2,13)
R2 ditentukan dengan rumus :
R2 = (2,14)
Dimana : x1 = X1-X, x2 = X2-X,...... xk = Xk-X dan y = Y-Y
R dinamakan koefisien korelasi linear berganda untuk Y,X1,X2.....,Xk
R2 dinamakan koefisien determinasi linear berganda
2.12.2. Linearitas
Uji statistik ini dilakukan untuk memastikan apakah model tarikan
pergerakan dapat didekati dengan model analisis-regresi-linear atau model
analisis-regresi-tidak-linear. Pada analisis ini menggunakan metode analisis
regresi linear, sehingga semua peubah bebas diasumsikan mempunyai hubungan
yang linear dengan peubah yang terikat
2.12.3 Uji Kesesuaian
Uji statistik ini harus dilakukan untuk menentukan model pergerakan
yang terbaik. Pada umumnya uji ini didasarkan atas kedekatan atau kesesuaian
hasil model dengan hasil observasi. Salah satu uji kesesuaian yang paling mudah
dan sering digunakan adalah model analisis-regresi. Model terbaik adalah model
yang mempunyai total kuadratis residual antara hasil model dengan hasil
observasi yang paling minimum.
∑i
1(Yi- Ŷi)2 (2,15)
Dimana : i = Jumlah data (1,2,3......,dst)
Yi = Kriterium hasil model
Ŷi = kriterium hasil observa
38
a1Ʃx1y +akƩxky
Ʃy2
2.12.4. Uji Signifikansi (Uji-t)
Uji signifikasi merupakan pengujian statistik yang bertujuan untuk
mengetahui apakah koefisien regresi yang dihasilkan dapat diterima sebagai
penaksir parameter regresi populasi. Uji signifikasi disebut juga dengan uji parsiil
atau uji-t.
Uji signifikansi merupakan uji hipotesis terhadap koefisien regresi secara
individu untuk setiap variabel bebas seihingga dapat diketahui apakah koefisien
regresi yang didapat bisa diterima sebagai penaksir parameter regresi atau ditolak.
Pengujian hipotesa pada regresi bukan mengenai garis regresinya, melainkan
mengenai nilai β, yaitu slope dari garis regresi yang sebenarnya. Hipotesis yang
akan diuji adalah β = 0, artinya tidak ada hubungan antara dua peubah (tidak
signifikan). Uji signifikan persamaan regresi sederhana maupun berganda
dihitung menggunakan persamaan:
(2-16)
Keterangan:
t = t hitung
b = koefisien regresi
β = slope garis regresi sebenarnya
Sb = kesalahan standar koefisien regresi\
Tahap pengujian yang dilakukan adalah:
1. Menentukan hipotesis yang digunakan adalah:
H0 : β = 0, artinya koefisien regresi tidak signifikan
H1 : β ≠ 0, artinya koefisien regresi signifikan
2. Menentukan dasar pengambilan keputusan
Berdasarkan nilai t:
Membandingkan statistik hitung dengan statistik tabel, dengan tingkat signifikan
1% atau 5%, dan derajat kebebasan n-2, dimana n merupakan jumlah data yang
39
dilibatkan. Jika statistik thitung < statistik ttabel, maka Hₒ diterima, yaitu
menerima anggapan bahwa koefisien regresi tidak signifikan. Jika statistik thitung >
statistik ttabel, maka Hₒ ditolak, yaitu menolak anggapan bahwa koefisien regresi
tidak signifikan.
Berdasarkan nilai probabilitas:
Jika probabilitas >0.05, maka Hₒ diterima
Jika probabilitas < 0.05, maka Hₒ ditolak
2.12.5 Multikolinearitas
Multikolinearitas adalah kejadian yang menginformasikan terjadinya
hubungan antara variabel-variabel bebas xi, dan hubungan yang terjadi cukup
besar, sehingga akan menyebabkan perkiraan keberartian koefisien regresi yang
diperoleh. Umumnya multikolinearitas dapat diketahui dari nilai koefisien
korelasi yang sangat besar antara variabel-variabel bebas tersebut, misalnya antara
x dan x2, nilai r mendekati 1. Secara matematis pengukuran multikolinearitas
dapat dirumuskan sebagai persamaan inflasi berikut ini :
VIF = (2,17)
Dimana : VIF = Varian Inflasi Factor
R² = Koefisien determinasi (kuadrat dari koefisien
korelasi)
(1-R²) = Toleransi
Beberapa metode untuk mengetahui adanya multikolinearitas :
1. Persamaan varian inflasi jika memiliki nilai yang sedemikian besar
maka menunjukkan multikolinearitas yang lebih sederhana. Batasan
secara pasti seberapa besar nilainya tidak ada ketentuan, ada yang
40
1 (1-R2)
mengatakan jika faktor varian inflasi lebih dari 10, maka
multikolinearitasnya menjadi masalah, sedangkan yang lain ada yang
membatasi 4 atau 5.
2. Determinan matrik dapat juga digunakan sebagai detektor terjadinya
multikolinearitas, dimana jika nilai determinan matrik semakin kecil
maka nilai multikolinearitas menjadi semakin besar.
3. Nilai Eigen dapat juga digunakan sebagai detektor dalam
permasalahan multikolinearitas. Pendeteksian dilakukan dengan
melihat apabila terdapat nilai Eigen sebanyak satu atau lebih yang
mendekati nol, memberikan informasi bahwa multikolinearitas ada.
4. Parameter lain yang digunakan antara lain apabila pengujian uji-F
adalah nyata tetapi pengujian koefisien regresi tidak nyata secara
individu, maka dapat dideteksi kemungkinan adanya
multikolinearitas.
Apabila diketemukan permasalahan multikolinearitas, beberapa cara berikut ini
dapat digunakan sebagai pemecahannya, antara lain :
1. Menambah jumlah data dengan pengamatan baru.
2. Menghilangkan variabel tertentu dari model yang diperoleh.
2.13 SPSS (Statistical Product and Service Solution)
SPSS pertama kali dikembangkan sekitar tahun 1968 oleh Norman H. Nie,
C. Hadlay dan Dale Bent dari Stanford University. Pada tahun 1984 dikeluarkan
SPSS untuk PC sedangkan untuk versi windows pada tahun 1992.
SPSS awalnya merupakan singkatan dari Statistical Package for the Social
Science, sejalan dengan berkembangnya SPSS itu sendiri sekarang SPSS
mempunyai kepanjangan Statistical Product and Service Solutions. SPSS
merupakan suatu program komputer statistik yang mampu mengolah/ memproses
data statistik secara cepat dan tepat, untuk mendapatkan berbagai hasil/ output
yang dikehendaki para pengambil keputusan.
41
SPSS merupakan sebuah program komputer statistik yang berfungi untuk
membantu dalam memproses data-data statistik secara tepat dan cepat, serta
menghasilkan berbagai output yang dikehendaki oleh para pengambil keputusan.
Statistik dapat diartikan sebagai suatu kegiatan yang bertujuan untuk
mengumpulkan data, meringkas atau menyajikan data kemudian menganalisis
data dengan menggunakan metode tertentu, dan menginterpretasikan hasil dari
analisis tersebut. Ilmu statistik ini dapat ditemui di berbagai disiplin ilmu seperti
ekonomi, jurnalistik, psikologi, dan lain-lain. Sebagai contoh, dalam bidang ilmu
manajemen ilmu statistik ini berfungsi untuk membantu dalam pengambilan
keputusan atas suatu masalah tertentu. Dalam penghitungan statistik, alat yang
sering digunakan adalah olah data SPSS.
Program olah data SPSS ini telah digunakan di berbagai bidang persoalan
seperti riset pasar, pengendalian dan perbaikan mutu, serta riset-riset sains.
Program SPSS ini sangat populer karena sering kali dijadikan sebagai alat untuk
mempermudah proses pengolahan data. Sampai saat ini, program SPSS masih
tetap dipakai dalam berbagai bidang seperti ilmu keuangan, telekomunikasi, retail,
farmasi, militer, broadcasting, riset pemasaran, database marketing, penilaian
kredit, peramalan bisnis, penilaian kepuasan konsumen, dan lain sebagainya.
Program olah data SPSS ini sangat membantu dalam proses pengolahan data,
sehingga hasil olah data yang dicapai juga dapat dipertanggungjawabkan dan
terpercaya.
Berdasarkan sudut pandang statistik, terdapat dua jenis data yang dapat
diolah menggunakan program SPSS, yaitu data kualitatif dan data kuantitatif.
Data kualitatif merupakan data yang dapat dinyatakan dalam bentuk bukan angka,
misalnya jenis pekerjaan seseorang yang meliputi nelayan, petani, pegawai, dan
lain-lain. Selain itu bisa juga data gender (pria atau wanita), tingkat kepuasan
seseorang mulai dari tidak puas, cukup puas, dan sangat puas, dan data lain yang
berbentuk bukan angka. Data kualitatif seperti ini harus dikuantifikasi terlebih
dahulu agar dapat diolah dengan statistik. Cara mengkuantifikasikan data
kualitatif ini yaitu dengan cara memberi skor tertentu (wanita diberi skor 1, pria
42
diberi skor 2), memberi rangking (tidak puas 1, cukup puas 2, dan sebagainya),
atau memberi pendapat (Ya 1, Tidak 2). Ini akan memudahkan data untuk diolah
dengan program SPSS.
Sedangkan data kuantitatif merupakan suatu data yang dapat dinyatakan
dalam bentuk angka, misalnya tinggi badan seseorang, usia seseorang, jumlah
penjualan dalam satu bulan, jumlah bakteri dalam suatu percobaan, dan lain
sebagainya. Karena data ini sudah berbentuk angka, maka akan mudah untuk
diaplikasikan ke dalam olah data SPSS.
SPSS adalah sebuah program aplikasi yang memiliki kemampuan analisis
statistik cukup tinggi serta sistem manajemen data pada lingkungan grafis dengan
menggunakan menu-menu deskriptif dan kotak-kotak dialog yang sederhana
sehingga mudah untuk dipahami cara pengoperasiannya. Beberapa aktivitas dapat
dilakukan dengan mudah dengan menggunakan pointing dan clicking mouse.
SPSS banyak digunakan dalam berbagai riset pemasaran, pengendalian dan
perbaikan mutu (quality improvement), serta riset-riset sains. SPSS pertama kali
muncul dengan versi PC (bisa dipakai untuk komputer desktop) dengan nama
SPSS/PC+ (versi DOS). Tetapi, dengan mulai populernya system operasi
windows. SPSS mulai mengeluarkan versi windows (mulai dari versi 6.0 sampai
versi terbaru sekarang).
Pada awalnya SPSS dibuat untuk keperluan pengolahan data statistik
untuk ilmu-ilmu social, sehingga kepanjangan SPSS itu sendiri adalah Statistikal
Package for the Social Sciens. Sekarang kemampuan SPSS diperluas untuk
melayani berbagai jenis pengguna (user), seperti untuk proses produksi di pabrik,
riset ilmu sains dan lainnya. Dengan demikian, sekarang kepanjangan dari SPSS
Statistikal Product and Service Solutions.
SPSS dapat membaca berbagai jenis data atau memasukkan data secara
langsung ke dalam SPSS Data Editor. Bagaimanapun struktur dari file data
mentahnya, maka data dalam Data Editor SPSS harus dibentuk dalam bentuk baris
(cases) dan kolom (variables). Case berisi informasi untuk satu unit analisis,
43
sedangkan variable adalah informasi yang dikumpulkan dari masing-masing
kasus.
Hasil-hasil analisis muncul dalam SPSS Output Navigator. Kebanyakan
prosedur Base System menghasilkan pivot tables, dimana kita bisa memperbaiki
tampilan dari keluaran yang diberikan oleh SPSS. Untuk memperbaiki output,
maka kita dapat mmperbaiki output sesuai dengan kebutuhan. Beberapa
kemudahan yang lain yang dimiliki SPSS dalam pengoperasiannya adalah karena
SPSS menyediakan beberapa fasilitas seperti berikut ini:
1. Data Editor.
Merupakan jendela untuk pengolahan data. Data editor dirancang
sedemikian rupa seperti pada aplikasi-aplikasi spreadsheet untuk
mendefinisikan, memasukkan, mengedit, dan menampilkan data.
2. Viewer.
Viewer mempermudah pemakai untuk melihat hasil pemrosesan,
menunjukkan atau menghilangkan bagian-bagian tertentu dari
output, serta memudahkan distribusi hasil pengolahan dari SPSS ke
aplikasi-aplikasi yang lain.
3. Multidimensional Pivot Tables.
Hasil pengolahan data akan ditunjukkan dengan multidimensional
pivot tables. Pemakai dapat melakukan eksplorasi terhdap tabel
dengan pengaturan baris, kolom, serta layer. Pemakai juga dapat
dengan mudah melakukan pengaturan kelompok data dengan
melakukan splitting tabel sehingga hanya satu group tertentu saja
yang ditampilkan pada satu waktu.
4. High-Resolution Graphics.
Dengan kemampuan grafikal beresolusi tinggi, baik untuk
menampilkan pie charts, bar charts, histogram, scatterplots, 3-D
graphics, dan yang lainnya, akan membuat SPSS tidak hanya
44
mudah dioperasikan tetapi juga membuat pemakai merasa nyaman
dalam pekerjaannya.
5. Database Access.
Pemakai program ini dapat memperoleh kembali informasi dari
sebuah database dengan menggunakan Database Wizard yang
disediakannya.
6. Data Transformations.
Transformasi data akan membantu pemakai memperoleh data yang
siap untuk dianalisis. Pemakai dapat dengan mudah melakukan
subset data, mengkombinasikan kategori, add, aggregat, merge,
split, dan beberapa perintah transpose files, serta yang lainnya.
7. Electronic Distribution.
Pengguna dapat mengirimkan laporan secara elektronik
menggunakan sebuah tombol pengiriman data (e-mail) atau
melakukan export tabel dan grafik ke mode HTML sehingga
mendukung distribusi melalui internet dan intranet.
8. Online Help.
SPSS menyediakan fasilitas online help yang akan selalu siap
membantu pemakai dalam melakukan pekerjaannya. Bantuan yang
diberikan dapat berupa petunjuk pengoperasian secara detail,
kemudahan pencarian prosedur yang diinginkan sampai pada
contoh-contoh kasus dalam pengoperasian program ini.
Akses Data Tanpa Tempat Penyimpanan Sementara. Analisis file-
file data yang sangat besar disimpan tanpa membutuhkan tempat
penyimpanan sementara.
9. Interface dengan Database Relasional.
Fasilitas ini akan menambah efisiensi dan memudahkan pekerjaan
untuk mengekstrak data dan menganalisnya dari database
relasional.
10. Analisis Distribusi.
45
Fasilitas ini diperoleh pada pemakaian SPSS for Server atau untuk
aplikasi multiuser. Kegunaan dari analisis ini adalah apabila
peneliti akan menganalisis file-file data yang sangat besar dapat
langsung me-remote dari server dan memprosesnya sekaligus tanpa
harus memindahkan ke komputer user.
11. Multiple Sesi.
SPSS memberikan kemampuan untuk melakukan analisis lebih dari
satu file data pada waktu yang bersamaan.
12. Mapping.
Visualisasi data dapat dibuat dengan berbagai macam tipe baik
secara konvensional atau interaktif, misalnya dengan menggunakan
tipe bar, pie atau jangkauan nilai, simbol gradual, dan chart.
46
top related