## ANALISIS  TARIKAN  PERGERAKAN  PENUMPANG  ANGKUTAN PENYEBERANGAN  PELABUHAN  ULEE  LHEUE  KE  PUSAT-PUSAT KEGIATAN DI BANDA ACEH
Wan A.R. Runatha a,* , Renni Anggraini b , Sugiarto Sugiarto b a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh b Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address: wan.achmad@gmail.com
A R T I C L E     I N F O A B S T R A C T Article History: The  city  of  Sabang  is  one  of  the  most  iconic  tourism  spots  in Aceh Province. The Ulee Lheue Port is one of the most important accesses to Sabang,  which  is  located  in  Banda  Aceh  City,  the  capital  of  Aceh Province.  So that crossing activities carried out by both local residents and  tourists  will  always  pass  through  Banda  Aceh.  Along  with  the developments in each of these regions, the travel demand in a form of increased movement activity has been rising. The purpose of this study is to get a trip attraction model of Ulee Lheue Port ferry boat passenger that attracted to two destination zones in Banda Aceh by using multiple linear  regression  analysis  methods  and  calculated  by  using  SPSS software  based  on  socio-economic  and  travel  behavior  data  as independent  variables  (X)  and  the  movement  frequency  as  dependent variable  (Y).  Based  on  the  analysis  results,  the  model  with  each  trip destination  zone  has  a  different  travel  behavior.  The  most  influential variables  for  trip  attraction  model  of  the  Ulee  Lheue  Port  ferry passengers  trip  to  trade  and  service  zone  are  work  activity  (X12D), gender (X1), and income (X3). The most influential variables for the trip production model of the Ulee Lheue Port ferry passengers trip to office and educational zone are government workers (a type of work) (X6C), age (X2), gender (X1), crossing time (X11), private employees (a type of work) (X6D).
Received 03 August 2019 Accepted 25 December 2019
Online 30 December 2019
Keywords: Travel demand Trip attraction Regression analysis Travel behavior Socio-economic Uleu Lheue Port
© 2019 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Pelabuhan Penyeberangan Ulee Lheue menjadi salah satu akses penting yang menghubungkan antara Kota  Banda  Aceh  dan  Pulau  Weh.  Sehingga  seiring  dengan  perkembangan  di  masing-masing  daerah tersebut  menyebabkan  meningkatnya  permintaan  perjalanan  berupa  peningkatan  aktivitas  pergerakan orang.  Permasalahan  yang  timbul  setelahnya  adalah  apakah  sarana  dan  prasarana  yang  sudah  ada  pada Pelabuhan  Penyebrangan  Ulee  Lheue  sekarang  dapat  menunjang  pergerakan  penumpang  pada  masa sekarang  serta  pada  masa  mendatang.  Guna  menyediakan  sarana  dan  prasarana  yang  sesuai  dengan kebutuhan tersebut dimasa mendatang perlu diadakan prediksi kebutuhan yang terjadi serta perencanaan transportasi. Oleh  karena  itu  dalam  studi  ini  dilakukan  kajian  perilaku  perjalanan  pengguna  angkutan penyeberangan Pelabuhan Ulee Lheue untuk wisatawan dan penduduk lokal Kota Sabang terhadap tarikan di  Kota  Banda  Aceh  yang  akan  dikelompkkan  dalam  dua  zona,  yaitu  zona  perdagangan  dan  jasa,  zona perkantoran  dan  pendidikan. Penelitian  ini  dilakukan  pada  rute  Pelabuhan  Balohan  –  Pelabuhan  Ulee Lheue, sehingga yang menjadi objek penelitian adalah penupang yang berangkat dari Pelabuhan Balohan dan tiba di Pelabuhan Ulee Lheue

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index

## 2. TINJAUAN KEPUSTAKAAN

## Bangkitan Pergerakan
Bangkitan pergerakan menurut (Tamin, 1997) merupakan perkiraan berdasarkan tahap -tahap yang terdapat pada permodelan yang berfungsi mengestimasi  jumlah pergerakan yang dari suatu zona ke zona lainnya atau  dari  satu  tata  guna  lahan  menuju  ke  suatu  tata  guna  lahan  lainnya.  Melakukan  suatu  kegiatan  dan memenuhi barang kebutuhan hidupnya  menyebabkan suatu perjalanan. Kegiatan pergerakan  terbagi atas zona asal dan tujuan, zona asal adalah zona yang menghasilkan perilaku pergerakan, dan zona tujuan adalah zona yang menarik pelaku melakukan kegiatan. Jadi terdapat dua pembangkit pergerakan, yaitu:
• Jumlah perjalanan yang dihasilkan suatu zona disebut sebagai trip production .
• Jumlah perjalanan yang ditarik oleh suatu zona disebut sebagai trip attraction .
Gambar 1. Trip Production dan Trip Attraction .

## Regresi Linier
Miro  (2002)  menjelaskan    metode  ini  tergabung  di  dalam  model  statistik-matematika,  sebagai  analisis statistik  yang  memiliki  fungsi  untuk  menganalisis  faktor-faktor  penentu  yang  dapat  menimbulkan  suatu kejadian  atau  kondisi  tertentu  yang  diamati,  serta  dan  juga  berfungsi  untuk  menguji  besar  pengaruh kekuatan  faktor-faktor  penentu  yang  diamati  berhubungan  dengan  kondisi  yang  muncul,  untuk  seluruh perjalanan berbasis zona dan berbasis pemukiman dan juga perjalanan dari satu kota menuju ke kota lainnya menggunakan metode ini untuk peramalan jumlah perjalanannya.
Analisis regresi linier menurut Tamin (2008) untuk mempelajari hubungan antar sifat permasalahan yang sedang ditinjau digunakan metode statistik ini. Dengan fungsi untuk memodelkan hubungan antara dua variabel atau lebih. Variabel yang terdapat pada model ini yaitu variabel terikat (Y) yang mempunyai hubungan fungsional dengan jumlah satu atau lebih variabel bebas (X). Dijelaskan dengan persamaan (1).
Y ’ = ’ A + B ’ X (1)
dimana:
Y = variabel terikat;
X = variabel bebas;
A = nilai konstanta regresi;
B = nilai koefisien regresi.
Dalam permodelan bangkitan pergerakan, metode analisis linier berganda (Multiple ’ Linear Regressi) umum digunakan baik dengan data zona dan data rumah tangga atau individu. Metode ini berguna untuk menghasilkan  hubungan  dalam  bentuk  numerik  dan  keterkaitan  antar  variabel.  Asumsi-asumsi  statistik yang  dipertimbangkan  dalam  penggunaan  metode  analisis  regresi  linier  berganda:Variabel  ter ’ ikat  (Y) dengan fun ’ gsi linier dari variabel bebas (X);
a. Variabel bebas memiliki nilai te ’ tap dengan parameter tanpa adanya galat;
b. Diantara variabel bebas tidak ada korelasi;
c. Variansi dan variabel terikat terhadap garis regresi adalah sama untuk nilai semua variabel terikat;
d. Tersebar  secara normal atau minimal mendekati normal merupakan ciri dari nilai variabel terikat.
Analisis  regresi  linier  berganda  adalah  suatu  cara  yang  memungkinkan  untuk  melakukan  sejumlah proses iterasi. Dengan hasil akhir diperoleh persamaan model regresi linier berganda sebagai berikut :
Y =a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + ……. + b n X n (2)
dimana:
Y ’ = Variabel terikat a ’
= Konstanta
b ’ 1 , b ’ 2 , b 3 ..., b n = koefisien regresi
X ’ 1 , X ’ 2 , X 3 ,…, X n = variabel bebas
Koefisien Determinasi (R 2 ) Fungsi dari koefisie ’ n de ’ terminasi untuk menj ’ elaskan dari va ’ riasi yang berpengaruh pada masing masing variabel bebas terhadap variabel terikatnya. Dengan kata lain seba ’ gai pr ’ oporsi pengaruh seluruh variabel bebas terhadap variabel terikat. Nilai koefisien determinasi diukur oleh nilai R 2 atau Adjusted R 2 , dengan syarat  jika  terdapat  satu  variabel  bebas  maka  digunakan  R 2 atau  yang  dikenal  sebagai  Regresi  Linier Sederhana), dan Adjuster R 2 digunakan apabila variabel bebas lebih dari satu.

## Uji F (F-Test)
Hipotesis  nol  (Ho)  dengan  pernyataan  bahwa  seluruh  nilai  dari  koefisien  variabel  bebas  X i dari  model regresi sama dengan nol, dan hipotsis alternatif (Ha) dengan pernyataan bahwa seluruh koefisien  variabel X tidak sama dengan nol diuji dengan uji F ’ dengan  pernyataan:
o hipotesis nol (Ho): variable-variabel bebas secara bersama-sama tidak berpengaruh terhadap variabel terikat;
o hipo ’ tesis altern ’ atif (Ha): variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.

## Uji t (t-Test)
Penentuan parameter dari koefisien regresi dan konstanta yang sudah tepat atau belum dari estimasi model regresi linear berganda digunakan uji t, dengan maksud parameter tersebut dapat menjelaskan perilaku dari satu atau lebih variabel bebas dalam mempengaruhi variabel terikat yang ditinjau. Uji t lebih ditujukan pada parameter slope (koefisien regresi) dengan kata lain uji t juga dikenal sebagai uji koefisien regresi.
Tabel 1. Interpretasi koefisien korelasi Interval Koefisien Korelasi Tingkat Hubungan 0,00 – 0,19 Sangat Rendah 0,20 – 0,39 Rendah 0,40 – 0,59 Sedang 0,60 – 0,79 Kuat 0,80 – 1,00 Sangat Kuat Sumber: Sugiono (2000)

## Uji Korelasi
Uji korelasi dan proses kalibrasi  yang dilakukan melalui software SPSS (Statistical Product and Service Solution) menurut (sulistyo, 2010) harus melewati sejumlah tahapan sebagai berikut:
a. Tahap  satu  merupakan  analisis  bivariat  yang  berfungsi  menganalisis  uji  korelasi  hubungan  antar variabel terikat dengan variabel bebas. Menghasilkan nilai dari keeratan hubungan antara satu variabel dan variabel lainnya dengan pedoman interpretasi koefisien korelasi seperti Tabel 1.
b. Tahap  dua  yaitu  pemodelan  liner  berganda  dengan  tujuan  untuk  menghasilkan  model  yang  paling sesuai  (fit)  dengan  penggambaran  antara  satu  atau  lebih  variabel  bebas  dan  pengaruhnya  terhadap
variabel terikatnya, dengan menggunakan analisis regresi linier berganda (multiple linier regression analysis).

## Uji Residual
Uji ini adalah pengujian asumsi klasik  dengan membaca asumsi klasik dari output SPSS. Terdapat empat hal yang termasuk uji residual yaitu:
a. Autokorelasi yaitu error term (distrubance) dan regressor dan tidak boleh berkorelasi (not auto correlated).  Digunakan  Durbin-Watson  (DW)  test  yang  hasilnya  adalah  DW  hitung.  Untuk membandingkan angka dengan menggunakan kriteria penerimaan atau penolakan yang akan dibuat dengan nilai dL dan dU ditetapkan dengan dasar jumlah variabel bebas dalam model regresi (k) dan jumlah sampelnya (n). Nilai dU dan dL terlampir pada tabel DW dengan tingkat signifikansi 5% (α=0,05).
b. Heteroskedastisitas  yaitu  rata-rata  (mean)  dari  error  dari  term  (ε)  harus  nol.  Pengujian  ini dengan membuat Scatterplot  atau alur sebaran yang berada di antara residual (Y) serta nilai prediksi  (x)  dari  variabel  terikat  dengan  standar  tertentu,  disimpulkan  tidak  terjadi heteroskedastisitas jika sebaran titik tidak membentuk suatu pola/alur tertentu sehingga model terpenuhi.
c. Multikolinieritas yaitu regressor (X) dan error term (ε) tidak berkorelasi dan antar regressor tidak  bolej  multi-collinearity  (berhubungan  kuat).  Digunakan  nilai  VIF  ( variance  inflation factor )  dengan  syarat  statistic  >  5  atau  >10  (nilai  VIF)  maka  terjadi  multikolinieritas, kebanyakan referensi mensyaratkan lebih besar dari 10.
d. Normalitas yaitu error term (ε) terdistribusi normal (normality). Untuk melihat sebaran titik- titiknya digunakan gambar normal P-P Plot, apabila sebaran titik-titik dari data yang tersedia mendekati atau rapat pada garis.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## Metode Pengumpulan Data
Teknik  pengambilan  sampel  ( sampling )  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah stratified  random sampling . Teknik ini merupakan penentuan sampel pada anggota populasi yang tidak homogen, baik dari tingkat  pendidikan  maupun  pekerjaan  dan  berstrata  secara  proporsional.  Teknik  ini  banyak  digunakan dalam pengambilan data kuisioner yang berupa indikator atau persepsi masyarakat. Penerapan pada kajian penerimaan  masyarakat  terhadap  kebijakan  transportasi  (Idris  dkk.  2019;  Merfazi  dkk.  2019),  kajian tentang bangkitan pergerakan sepeda motor (Hikmi dkk. 2018; Balqis dkk. 2018; Dinda dkk. 2018) dan kajian tentang jalur evakusi pada skenario bencana dengan menggunakan metode ini juga dilakukan oleh Taufik dkk (2018) di Banda Aceh.
Pengumpulan  data  dilaksanakan  secara  langsung  pada  tempat  yang  ditinjau  dengan  melakukan pengisian  kuisioner  terhadap  sampel  penumpang  kapal  penyeberangan  yang  tiba  di  Pelabuhan Penyeberangan  Ulee  Lheue  dengan  memberikan  kuisioner  yang  telah  dibuat  dalam  bentuk  pertanyaan- pertanyaan  mengenai  informasi  perjalanan  responden.  Survei  kuisioner  tersebut  dilaksanakan  setelah responden  (penumpang  kapal  penyeberangan)  diberikan  penjelasan  terlebih  dahulu  mengenai  tata  cara pengisian serta maksud dan tujuan dari penelitian survei kuesioner .

## Penetapan Zona Tarikan Pergerakan
Penetapan  masing-masing  zona  dilakukan  dengan  melihat  kesesuaian  dengan  dokumen  Rencana  Tata Ruang Wilayah (RTRW) Kota Banda Aceh. Hal ini dilakukan agar pengelompokan zona tidak melenceng dari  rencana  tata  ruang  yang  sudah  direncanakan  oleh  pemerintah  dan  memudahkan  penulis  dalam menetapkan masing-masing zona. Zona perdagangan dan jasa meliputi keudah, merduati, peunayong, kuta
alam,  gampong  keuramat  dan  gampong  mulia.  Zona  perkantoran  dan  pendidikan  meliputi  Jl.  Daud Beureueh, Jl. T. Nyak Arief, dan Darussalam.

## Tarikan Pergerakan
Untuk mengetahui pengaruh variabel mengenai bangkitan pergerakan (X) seperti: jenis pekerjaan, tingkat pendidikan,  umur,  jumlah  penghasilan  dan  frekuensi  perjalanan  (Y),  perlu  dilakukan  beberapa  tahapan penting untuk menganasis data yang diperoleh melalui survey kuisioner. Analisis yang digunakan dalam penelitian ini adalah metode regresi linier berganda dengan alasan banyaknya variabel yang digunakan.
Tabel 2. Variabel penelitian Simbol Variabel Variabel Karakteristik Penumpang Kapal Penyeberangan Y Frekuensi perjalanan X 1 Jenis kelamin X2 Umur X3 Penghasilan X4 Pengeluaran biaya transportasi X5 Tingkat pendidikan X6A Jenis pekerjaan pelajar X6B Jenis pekerjaan ibu rumah tangga X6C Jenis pekerjaan pekerja pemerintah X6D Jenis pekerjaan pegawai swasta X6E Jenis pekerjaan wiraswata X7 Memiliki rumah di Banda Aceh X8 Memiliki kendaraan bermotor X9 Jumlah anggota keluarga X10A Tujuan Zona permukiman X10B Tujuan Zona perdaganan & jasa X10C Tujuan Zona perkantoran & pendidikan X11 Waktu penyeberangan X12A Jenis aktivitas pulang X12B Jenis aktivitas sekolah X12C Jenis aktivitas wisata X12D Jenis aktivitas bekerja X12E Jenis aktivitas belanja X13 Jenis moda yang digunakan X14 Rencana alokasi waktu

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Sosial Demografi Responden ke Zona Tarikan Pergerakan
Karakteristik  pelaku  perjalanan  diperoleh  dari  penyebaran  kuesioner  kepada  319  responden  yaitu penumpang  di  ruang  tunggu  Pelabuhan  Balohan  yang  akan  melakukan  perjalanan  dari  Sabang  menuju Banda Aceh. Hasil rekapan kuesioner diperlihatkan pada Gambar 2.
Gambar 2. Distribusi social-ekonomi dan perilaku perjalanan responden

## Pengujian Korelasi
Variabel yang akan digunakan dalam menentukan model regresi harus diseleksi dengan uji korelasi (r) antar semua variabel yang ditinjau, yang akan menghasilkan koefisien korelasi antara variabel terikat (Y) dengan variabel  bebas  (X)  dan  koefisien  korelasi  antar  variabel  bebas  (X).  Bila  ada  sesama  variabel  bebas  (X) memiliki nilai korelasi kuat, maka antara variabel bebas tersebut harus dipilih salah satu karena dianggap dapat mewakili variabel bebas (X) yang lain.

## Pengujian Korelasi Tarikan ke Zona Perdagangan dan Jasa
Pada matriks hasil uji korelasi antara variabel untuk Tarikan ke Zona Perdagangan dan Jasa dapat ditarik kesimpulan bahwa sejumlah variabel-variabel yang diamati memberikan hubungan atau pengaruh terhadap jumlah  pergerakan  pengguna  angkutan penyeberangan  Pelabuhan  Ulee  Lheue  ke  zona  perdagangan dan jasa  (Y),  variabel-variabel  tersebut  ada  yang  memberikan  korelasi  atau  hubungan  yang  kuat  terhadap jumlah pergerakan. Faktor tersebut antara lain adalah jenis kelamin (X 1 ), penghasilan (X 3 ), jenis aktivitas bekerja (X 12D ).

## Pengujian Korelasi Tarikan ke Zona Perkantoran dan Pendidikan
Berdasarkan matriks hasil uji korelasi antara  variabel untuk tarikan ke zona perkantoran dan pendidikan disimpulkan bahwa sejumlah variabel yang diamati memberikan hubungan atau pengaruh terhadap jumlah pergerakan pengguna angkutan penyeberangan di Pelabuhan Ulee Lheue (Y), variabel-variabel tersebut ada yang  memberikan korelasi  atau  hubungan  yang  kuat  terhadap  jumlah  pergerakan. Faktor  tersebut  antara lain  adalah  jenis  kelamin  (X 1 ),  umur  (X 2 ),  jenis  pekerjaan  pekerja  pemerintah  (X 6C ),  jenis  pekerjaan pegawai swasta (X 6D ), dan waktu penyeberangan (X 11 ).

## Pengujian Regresi
Analisis  regresi  linear  berganda  ( multiple  linear  regression  analysis )  dilakukan  untuk  menguji  atau mengetahui hubungan yang kuat antara jumlah pergerakan pengguna sepeda motor yang digunakan sebagai variabel  terikat  (Y)  dengan  dua  atau  lebih  faktor-faktor  yang  mempunyai  hubungan  paling  kuat  dengan jumlah pergerakan.

## Pengujian Regresi Tarikan ke Zona Perdagangan dan Jasa
Dari hasil analisis didapatkan variabel-variabel yang berpengaruh terhadap tarikan pergerakan pengguna angkutan  penyeberangan  Pelabuhan  Ulee  Lheue  ke  zona  perdagangan  dan  jasa,  yang  mana  variabel- variabel tersebut dianalisis kembali untuk mendapatkan model yang terbaik.
Tabel 3. Model pada tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan pelabuhan Ulee Lheue ke Zona Perdagangan dan Jasa di Banda Aceh
No Model t Sig. F Sig. Adjusted R Square 1 Y = 1,592+ 2,345(X 12D ) 22,339 0,000  422,697 0,000 0,674 20,560 0,000 2 Y = 1,348+ 2,272(X 12D ) + 0,463(X 1 ) 14,994 0,000  237,485 0,000 0,699 20,452 0,000 4,199 0,000 3 Y = 0,926+ 2,222(X 12D ) + 0,382(X 1 ) + 0,196(X 3 ) 5,234 0,000  166,029 0,000 0,708 20,055 0,000 3,400 0,001 2,757 0,006
Berdasarkan  Tabel  3  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  persamaan  (model)  regresi  linier  berganda  untuk tarikan  pergerakan  pengguna  angkutan penyeberangan  Pelabuhan  Ulee  Lheue  ke  zona  perdagangan dan jasa  yaitu  Y 1 =  0,926+  2,222(X 12D )  +  0,382  (X 1 )  +  0,196(X 3 ),  dikarenakan  model  tersebut  memenuhi persyaratan. Selanjutnya dilakukan pengujian residual.
Berdasarkan  Tabel  4  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  persamaan  (model)  regresi  linier  berganda  yang terbentuk  pada  tarikan  pergerakan  pengguna  angkutan  penyeberangan  Pelabuhan  Ulee  Lheue  ke  zona
perdagangan dan jasa yaitu Y 1 = 0,926+ 2,222(X 12D ) + 0,382 (X 1 ) + 0,196(X 3 ), merupakan model regresi yang sesuai dengan persyaratan lolos uji residual.
Tabel 4. Pengujian residual terhadap model tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan pelabuhan Ulee Lheue Ke Zona perdagangan dan jasa
No Pengujian Percobaan Hasil 1 Uji Autokorelasi Nilai Dw hitung = 2,018 Nilai dU = 1,793 Nilai 4-dU = 2,207 Sehingga Nilai Dw hitung > nilai dU dan Nilai Dw hitung < nilai 4-dU Tidak terjadi autokorelasi 2 Uji Multikolinieritas Nilai VIF : X 12D = 1,054 X 1 = 1,101 X 3 = 1,118 Sehingga nilai VIF dari ketiga variabel  tidak  ada  yang  lebih besar dari 10 Tidak terjadi Multikolinieritas 3 Uji Heteroskedastisitas Dari gambar Scatterplot terlihat bahwa sebaran titiktitik  tidak  membentuk suatu pola/alur tertentu Homoskedastisitas 4 Uji Normalitas Dari gambar Normal P-P Plot terlihat bahwa sebaran titik-titik relatif mendekati garis lurus Terdistribusi normal
Tabel 5. Pengaruh variabel bebas terhadap jumlah pergerakan model tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan pelabuhan Ulee Lheue Ke Zona perdagangan dan jasa
Variable Koef. t. value Sig. (Constant) 0,926 0,177 Jenis aktivitas bekerja (X 12D ) 2,222 0,111 0,779 Jenis kelamin (X 1 ) 0,382 0,112 0,135 Penghasilan (X 3 ) 0,196 0,071 0,110 Summary Adj R 2 0,708 F Test 166,029 Sig. 0,000 N 205
Berdasarkan  Tabel  5  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  persamaan  (model)  regresi  linier  berganda  yang terbentuk  dari  tarikan  pergerakan  pengguna  angkutan  penyeberangan  Pelabuhan  Ulee  Lheue  ke  zona perdagangan dan jasa yaitu Y 1 = 0,926+ 2,222(X 12D ) + 0,382 (X 1 ) + 0,196(X 3 ), merupakan model regresi yang sesuai menggambarkan pengaruh 3 (tiga) variabel bebas, yaitu jenis aktivitas bekerja (X12D), jenis kelamin (X 1 ), dan penghasilan (X 3 ) yang secara bersamaan mempengaruhi produksi pergerakan (Y 1 ), hal ini dapat dilihat dari nilai analisis Anova regresi (F) yang signifikan sebesar 166,029. Kuat hubungan yang ditunjukkan  oleh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat  dalam  model  yang  terbentuk  dapat  dilihat koefisien determinan (R square), yaitu sebesar 0,708 atau 70,8%.
Tabel 6. Model tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan pelabuhan Ulee Lheue Ke Zona perkantoran dan pendidikan
No Model t Sig. F Sig. Adjusted R Square 1 Y = 0,623 + 1,528(X 6C ) + 0,309(X 2 ) 5,482 0,000  233,747 0,000 0,805 10,245 0,000 5,837 0,000 2 Y = 0,401 + 1,578(X 6C ) + 0,278(X 2 ) + 0,434(X 1 ) 3,412 0,001  186,226 0,000 0,831 11,335 0,000 5,597 0,000 4,278 0,000 3 Y = -0,046 + 1,378(X 6C ) +
0,289(X 2 ) + 0,517(X 1 ) +
0,587(X 11 ) -0,333 0,740  176,455 0,000 0,861 10,411 0,000 6,406 0,000 5,541 0,000 5,004 0,000 4 Y = 0,025 + 1,544(X 6C ) + 0,244(X 2 ) + 0,492(X 1 ) + 0,529(X 11 ) + 0,477(X 6D ) 0,177 0,859  147,903 0,000 0,867 10,412 0,000 5,039 0,000 5,347 0,000 4,497 0,000 2,318 0,022
Tabel 7. Pengujian residual terhadap model tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan pelabuhan Ulee Lheue ke zona perkantoran dan pendidikan
No Pengujian Percobaan Hasil 1 Uji Autokorelasi Nilai Dw hitung = 1,977 Nilai dU = 1,768 Nilai 4-dU = 2,232 Sehingga Nilai Dw hitung > nilai dU dan Nilai Dw hitung < nilai 4-dU Tidak terjadi autokorelasi 2 Uji Multikolinieritas Nilai VIF : X 6C = 3,008 X 2 = 2,539 X 1 = 1,070 X 11 = 1,259 X 6D = 1,335 Sehingga nilai VIF dari kelima variabel  tidak  ada  yang  lebih besar dari 10 Tidak terjadi Multikolinieritas 3 Uji Heteroskedastisitas Dari gambar Scatterplot terlihat bahwa sebaran titiktitik  tidak  membentuk suatu pola/alur tertentu Homoskedastisitas 4 Uji Normalitas Dari gambar Normal P-P Plot terlihat bahwa sebaran titik-titik relatif mendekati garis lurus Terdistribusi normal

## Pengujian Regresi Tarikan ke Zona Perkantoran dan Pendidikan
Dari hasil analisis didapatkan  variabel-variabel yang berpengaruh terhadap tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan Pelabuhan Ulee Lheue ke zona perkantoran dan pendidikan, yang mana variabel- variabel tersebut dianalisis kembali untuk mendapatkan model yang terbaik.
Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat bahwa persamaan (model) regresi linier berganda untuk tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan Pelabuhan Ulee Lheue ke zona perkantoran dan pendidikan yaitu  Y 2 =  0,025  +  1,544(X 6C )  +  0,244(X 2 )  +  0,492(X 1 )  +  0,529(X 11 )  +  0,477(X 6D ),  dikarenakan  model tersebut  memenuhi  persyaratan.  Selanjutnya  dilakukan  pengujian  residual.  Berdasarkan  Tabel  7  dapat dilihat bahwa persamaan (model) regresi linier berganda yang terbentuk pada tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan Pelabuhan Ulee Lheue ke zona perkantoran dan pendidikan yaitu Y 2 = 0,025 + 1,544(X 6C )  +  0,244(X 2 )  +  0,492(X 1 )  +  0,529(X 11 )  +  0,477(X 6D ),  merupakan  model  regresi  yang  sesuai dengan persyaratan lolos uji residual.
Tabel 8. Pengaruh variabel bebas terhadap jumlah pergerakan pada model tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan pelabuhan Ulee Lheue ke zona perkantoran dan Pendidikan
Variable Koef. t. value Sig. (Constant) 0,025 0,140 Jenis pekerjan pekerja pemerintah (X 6C ) 1,544 0,148 0,620 Umur (X 2 ) 0,244 0,048 0,276 Jenis kelamin (X 1 ) 0,492 0,092 0,190 Waktu penyeberangan (X 11 ) 0,529 0,118 0,173 Jenis pekerjan pegawai swasta (X 6D ) 0,477 0,206 0,092 Summary Adj R 2 0,867 F Test 147,903 Sig. 0,000 N 114
Berdasarkan Tabel 8 dapat dilihat bahwa persamaan (model) regresi linier berganda yang terbentuk dari tarikan pergerakan pengguna angkutan penyeberangan Pelabuhan Ulee Lheue ke zona perkantoran dan pendidikan yaitu Y 2 = 0,025 + 1,544(X 6C ) + 0,244(X 2 ) + 0,492(X 1 ) + 0,529(X 11 ) + 0,477(X 6D ), merupakan model regresi yang sesuai menggambarkan pengaruh 5 (lima) variabel bebas, yaitu jenis pekerjan pekerja pemerintah  (X 6C ),  umur  (X 2 ),  jenis  kelamin  (X 1 ),  waktu  penyeberangan  (X 11 ),  jenis  pekerjan  pegawai swasta  (X 6D )  yang  secara  bersamaan  mempengaruhi  produksi  pergerakan  (Y 2 ),  hal  ini  dapat  dilihat  dari nilai  analisis  Anova  regresi  (F)  yang  signifikan  sebesar  147,903.  Kuat hubungan yang  ditunjukkan  oleh variabel bebas terhadap variabel terikat dalam model yang terbentuk dapat dilihat koefisien determinan (R square ), yaitu sebesar 0,867 atau 86,7%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Berdasarkan hasil analisis dan pembahasan terhadap hasil data responden di pelabuhan Ulee Lheue, maka  dapat  diambil  beberapa  kesimpulan,  yaitu  model  dari  tarikan  pergerakan  penumpang  kapal penyeberangan menuju zona-zona yang telah ditetapkan adalah sebagai berikut:
• Model  tarikan  pergerakan  pengguna  angkutan  penyeberangan  Pelabuhan  Ulee  Lheue  ke  zona Perdagangan dan jasa adalah:
Y2 = 0,926+ 2,222(X12D) + 0,382 (X1) + 0,196(X3), dengan koefisien determinasi (R2) Sebesar 70,8%.  Variabel-variabel  bebas  yang  berpengaruh  yaitu  jenis  aktivitas  bekerja  (X12D),  jenis kelamin (X1), dan penghasilan (X3);
• Model  tarikan  pergerakan  pengguna  angkutan  penyeberangan  Pelabuhan  Ulee  Lheue  ke  zona perkantoran dan pendidikan adalah:
Y3 = 0,025 + 1,544(X6C) + 0,244(X2) + 0,492(X1) + 0,529(X11) + 0,477(X6D), dengan koefisien determinasi (R2) Sebesar 86,7%. Variabel-variabel bebas yang berpengaruh yaitu jenis pekerjan pekerja  pemerintah  (X6C),  umur  (X2),  jenis  kelamin  (X1),  waktu  penyeberangan  (X11),  jenis pekerjan pegawai swasta (X6D).
Saran  yang  dapat  diberikan  dalam  penelitian  ini  untuk  dapat  dikembangkan  adalah  perlu  adanya peninjauan  ulang  dengan  menambahkan  faktor-faktor  lain  yang  berpengaruh  sesuai  dengan  zona  yang dituju  sehingga  menghasilkan  model  yang  lebih  baik  lagi  dan  memiliki  korelasi  yang  tinggi  terhadap pergerakan  sebagai  variabel  yang  di  tinjau.  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 PUSTAKA
Balqis, P., A., Anggraini, R., Sugiarto, S. 2018. Model bangkitan pergerakan pekerja berdasarkan tingkat pendapatan  rumah  tangga  (studi  kasus  Kota  Banda  Aceh). Jurnal  Arsip  Rekayasa  Sipil  dan Perencanaan , 1(2), pp. 10-18.
Dinda, R.P., Anggraini, R., Sugiarto, S. 2018. Model bangkitan pergerakan rumah tangga bagi pengguna sepeda motor berdasarkan lokasi tujuan perjalanan di kota Banda Aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan , 1(3), pp. 19-30.
Hikmi, A., Anggraini, R., Sugiarto, S. 2018. Model bangkitan pergerakan penduduk di Kabupaten  Aceh Barat Daya berdasarkan struktur rumah tangga dan pendapatan keluarga. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan , 1(1), pp. 1-9.
Idris,  E.,  Sugiarto,  S.,  Saleh,  S.M.  2019.  Analisa  karakteristik  sosial-ekonomi  masyarakat  terhadap efektivitas  jembatan  penyeberangan  di  kota  Banda  Aceh. Jurnal  Arsip  Rekayasa  Sipil  dan Perencanaan , 2(1), pp. 31-37.
Merfazi, M., Sugiarto, S., Anggraini, R. 2019. Persepsi masyarakat terhadap kebijakan Trans Koetaradja pada  koridor  pusat  Kota–Mata  Ie  dan  pusat  Kota–Ajun–Lhoknga  menggunakan  indikator  variabel laten. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan , 2(1), pp. 58-67.
Miro. F. 2005. Perencanaan Transportasi untuk Mahasiswa . Perencana dan Praktisi, Penerbit Erlangga, Jakarta.
Sugiyono. 2000. Statistik untuk Penelitian . Alfabeta. Bandung. Tamin, O.Z. 1997. Perencanaan dan permodelan transportasi . Institute Teknologi Bandung, Bandung. Tamin, O.Z. 2008. Perencanaan dan pemodelan transportasi . Institute Teknologi Bandung, Bandung. Taufik.,  Sugiarto,  S.,  Insya,  M.  2018.  Analisa  pemilihan  moda  dan  waktu  evakuasi  bencana  tsunami  di kecamatan Kuta Raja Banda Aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan , 1(2), pp. 19-29.