MODEL PERSAMAAN REGRESI PERILAKU PARKIR PENGENDARA WANITA DAN PRIA DI PALEMBANG INDAH MALL (PIM)

## Ramadhani
Fakultas Teknik, Program Studi Teknik Sipil, Universitas IBA, Palembang Tlp:(0711) 351364, Email: enny.ramadhani@ymail.com

## ABTRACT
The  research  objective  of  Regression  Equation  Model  Behavior  Women  Riders  parking  in  Palembang Indah Mall ( PIM ) to obtain regression model was chosen in the group of men and women , so that it can be stated that the variables that have a dominant influence on the parking time is the frequency of visits. While the ability to drive influence covered by the influence of frequency. That is however the condition of driving  ability  as  long  as  it  has  the  frequency  of  visits  are  frequent,  parking  time  will  be  brief.  The regression model obtained consisting of : Regression Equation Model for Women in PIM parking time : Wpw = 57.325-0.451 F and Model Regression Equations for Men parking time in PIM : Wpp = 43.485- 0.442 F.
Keywords : Regression Equation Model, parking time.

## 1. PENDAHULUAN

## 1.2. Latar Belakang
Pembahasan  mengenai  variabel-variabel  yang  mempengaruhi  waktu  parkir  di  PIM  secara statistik,  akan  dilakukan  eksplorasi  secara  visual  mengenai  hubungan  antara  waktu  parkir dengan  masing-masing  variabel  bebas.  Bahasan  mengenai  hubungan  antara  masing-masing variabel  bebas  (umur,  tinggi  badan,  kemampuan  berkendara  dan  frekuensi)  dengan  variabel terikat  (waktu  parkir)  ditampilkan  dalam  bentuk  diagram  pencar  (scatter  plot)  untuk memudahkan  dalam  mendeskripsikan  bentuk  hubungan  yang  terjadi.  Deskripsi  mengenai hubungan yang terjadi dilakukan dengan pengelompokan berdasarkan  gender, pria dan  wanita. Pengelompokan ini dilakukan untuk melihat secara jelas perbedaan mengenai bentuk hubungan masing-masing variabel bebas dengan waktu parkir bagi wanita dan pria.
Prosedur stepwise untuk memilih model regresi terpilih untuk  waktu parkir wanita di PIM dimulai  dengan  memasukkan  variabel  frekuensi  ke  dalam  model,  sehingga  diperoleh  model regresi  waktu  parkir  dengan  variabel  bebasnya  adalah  frekuensi.  Variabel  frekuensi  dipilih sebagai variabel pertama yang dimasukkan ke dalam  model karena  memiliki koefisien korelasi terbesar dengan waktu parkir bila dibandingkan dengan variabel bebas yang lainnya.

## 1.3. Rumusan Masalah
Berdasarkan uraian tersebut, maka permasalahan yang menarik untuk diteliti adalah :
1. Variabel apa saja yang memiliki hubungan yang erat dengan waktu parkir ?
2. Bagaimana model persamaan matematis dari variabel tersebut ?

## 1.4. Tujuan
Berdasarkan rumusan masalah di atas, maka tujuan dari penelitian ini adalah:
1. Mengetahui variabel-variabel yang memiliki hubungan dengan waktu parkir.
2. Mengetahui model persamaan regresi dari variabel tersebut sebagai dasar perencanaan.

## 2. METODE PENELITIAN
Metode penelitian didesain mengikuti diagram alur pikir sebagai berikut :

## Gambar 1. Diagram Alur Penelitian

## 2.1. Tahapan Persamaan Regresi Linier
Definisi  analisis  regresi  sebagai  suatu  teknik  yang  digunakan  untuk  membangun  suatu persamaan yang menghubungkan antara variabel tidak bebas (Y) dengan variabel bebas (X) dan sekaligus  untuk  menentukan  nilai  ramalan  atau  dugaannya  (Suharyadi,  2008).  Untuk memperoleh  nilai  koefisien  regresi β ˆ i digunakan  metode  Ordinary  Least  Square  (OLS)  atau metode kuadrat terkecil. Pada persamaan regresi dengan banyak variabel bebas, pemilihan dari varibel  bebas  yang  dapat  menerangkan  variabel  tidak  bebas  merupakan  salah  satu  hal  yang paling  penting.  Salah  satu  kriteria  yang  digunakan  untuk  mengukur  kesesuaian  ini  disebut  R 2 atau  koefisien  determinasi.  Walaupun  model  regresi  linier  ganda  signifikan,  mungkin  tidak semua  variabel  independen  X  mempunyai  pengaruh  nyata  pada  variabel  dependen  Y,  lebih daripada  itu  lebih  banyak  variabel  independen  sebagai  prediktor  tidak  membuat  lebih  mudah dalam melakukan analisis. Terdapat beberapa cara atau meetode untuk pemilihan variable antara lain  forward  selection,  backward  elimination  dan  stepwise.  Metode  yang  paling  banyak digunakan  untuk  memilih  variabel  yang  signifikan  tersebut  adalah  dengan  cara  bertatar (stepwise).

## Perumusan masalah:
1. Variabel apa saja yang memiliki hubungan erat dengan waktu parkir ?
2. Bagaimana model persamaan matematis dari variabel tersebut ?
Data Sekunder:
1.Dimensi Ruang Parkir.
2.Hasil penelitian lainnya.
Data Primer:
1.Survey pengukuran dimensi ruang parkir eksisting dan pengamatan ruang parkir.
2.Pengukuran waktu parkir.
Pra Survey – Masalah di lapangan Pengumpulan data: Kesimpulan dan Saran Pengolahan dan Analisis Data :
1.Pemilihan model regresi terbaik dengan
stepwise
Tujuan:
1. Mengetahui variabel-variabel yang memiliki hubungan dengan waktu parkir.
2. Mengetahui model persamaan regresi dari variabel tsb sebagai dasar perencanaan.
1. Pengujian hipotesis pada regresi berganda
Pengujian  hipotesis  dilakukan  untuk  melihat  apakah  variable  bebas  mampu  secara menyeluruh bersama-sama menjelaskan tingkah laku variable terikat. Selain itu juga untuk mengetahui  kemampuan  apakah  setiap  variable  bebas  juga  berpengaruh  terhadap  variable terikatnya.
a. Uji F Uji statistik F pada dasarnya menunjukkan apakah semua variabel bebas yang dimasukkan dalam model mempunyai pengaruh secara bersama – sama terhadap variabel terikat. Hipotesa pada Uji F adalah sebagai berikut : Ho : β 1 = β 2 = … = β k = 0, berarti secara bersama-sama tidak ada pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat.
Ha  : β 1 ≠ β 2 ≠ … ≠ β k ≠ 0,  berarti  secara  bersama-sama  ada  pengaruh  variabel  bebas terhadap variabel terikat.
Penentuan  daerah  keputusan,  yaitu  daerah  dimana  hipotesa  nol  diterima  atau  tidak.  Ho diterima  apabila  F  hitung ≤ F  tabel,  artinya  semua  variabel  bebas  secara  bersama-sama bukan  merupakan  variabel  penjelas  yang  signifikan  terhadap  variabel  terikat.  Ho  ditolak apabila F hitung > F tabel, artinya semua variabel bebas secara bersama-sama  merupakan penjelas yang signifikan terhadap variabel terikat. Keputusan menolak Ho atau menolak Ho menerima  Ha dilakukan dengan  membandingkan  nilai F tabel yang dengan  nilai F  hitung. Apabila F hitung lebih besar dari F tabel, maka ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa ada pengaruh yang signifikan antara variabel bebas dengan variabel terikat atau bisa juga dilihat dari signifikansi. Jika p-value atau nilai signifikansi lebih kecil dari α maka ditolak sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  ada  pengaruh  yang  signifikan  antara  variabel  bebas dengan variabel terikat.
b. Uji t
Uji  t  atau  uji  signifikansi  parsial  digunakan  untuk  menguji  apakah  suatu  variable  bebas berpengaruh atau tidak terhadap variable terikat. Pada regresi berganda,  mungkin variable X 1 ,X 2,…, X k secara  bersama-sama  berpengaruh  nyata  namun  demikian  belum  tentu  secara parsial  seluruh  variable  X 1 ,X 2,…, X k berpengaruh  nyata  terhadap  variable  Y.  Untuk mengetahui  apakah  suatu  variable  secara  parsial  berpengaruh  nyata  atau  tidak  digunakan uji t .
Hipotesa pada Uji t adalah sebagai berikut : Ho  : β i  =  0,  artinya  variabel  bebas  bukan  merupakan  penjelas  yang  signifikan  terhadap variabel terikat.
Ha  : β i ≠ 0,  artinya  variabel  bebas  merupakan  penjelas  yang  signifikan  terhadap  variabel terikat.
Keputusan  menolak  Ho  atau  menolak  Ho  menerima  Ha  dapat  dilihat  dengan membandingkan nilai t tabel dengan  nilai t  hitung. Selain itu juga bisa dilihat dari p-value atau nilai signifikansi, jika nilai signifikansi lebih kecil dari α maka ditolak sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel independen berpengaruh pada variabel dependen.

## 2.2. Persamaan Regresi Linier berganda
Regresi linier berganda dilakukan dengan metode pemilihan variabel yaitu metode stepwise dan dibantu dengan program SPSS 20.0. Oleh karena metode pemilihan variabel digunakan  metode stepwise  yang  secara  otomatis  akan  memilih  variabel  yang  memiliki  korelasi  paling  tinggi dengan  variabel  tak  bebas  maka  seluruh  variabel  bebas  akan  dimasukkan  kedalam  regresi. Regresi  akan  dilakukan  untuk  mengetahui  variabel  –  variabel  apa  yang  memiliki  pengaruh terhadap waktu parkir di PIM serta bagaimana hubungan antara variabel tersebut dengan waktu parkir. Sehingga variabel tak bebas dalam penelitian ini adalah waktu parkir sedangkan variabel bebas yang dimasukkan yaitu usia, tinggi badan, lamanya kemampuan berkendara dan gender.

## 2.3. Hubungan  antara  Waktu  Parkir  dengan  Umur,  Tinggi  Badan,  Kemampuan berkendara, dan frekuensi yang berdasarkan pengelompokan gender
Visualisasi yang dipilih untuk melihat bentuk hubungan yang terjadi adalah diagram pencar (scatter  plot)  karena  diagram  ini  mampu  menampilkan  plot  2  variabel sekaligus  dalam  bentuk system  koordinat.  Pada  diagram  pencar  yang  ditampilkan  dalam  bahasan  ini,  sumbu  vertikal adalah  waktu  parkir  (diukur  dalam  satuan  detik),  sedangkan  sumbu  horisontalnya  merupakan variabel  bebas.  Plot  variabel  waktu  parkir  dengan  salah  satu  variabel  bebas  terpilih  dapat memberikan petunjuk mengenai bentuk hubungan yang terjadi antara kedua variabel tersebut.
Bentuk  hubungan  yang  terjadi  antara  masing-masing  variabel  bebas  dengan  waktu  parkir berdasarkan  kelompok  gender  dilakukan  dengan  bantuan  software  MINITAB  16.  Hasil  dari visualisasi  tersebut  ditampilkan  pada  uraian  di  bawah  ini.  Pada  gambar,  plot  warna  merah adalah kelompok wanita, sedangkan plot warna hitam kelompok pria.

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN

## Tabel 1. Variabel Waktu Parkir Wanita di PIM
No Y X 1 X 2 X 3 X 4
1. 44  35 164 4 8 2. 42  40 155 5 12 3. 43  38 165 5 9 4. 45  37 165 4 5 5. 45  37 164 4 5 6. 42  35 160 5 12 7. 47  33 161 2 1 8. 44  30 152 4 8 9. 43  32 158 5 9 10.  42  32 160 5 12 11.  43  35 164 4 9 12.  42  35 160 5 12 13.  45  32 161 3 5 14.  44  32 152 4 8 15.  43  32 158 4 9
Sumber : Hasil perhitungan data

## Tabel 2. Variabel Waktu Parkir Pria di PIM
No Y X 1 X 2 X 3 X 4 1. 33  35 165 4 1 2. 32  40 165 5 4 3. 32  38 167 5 4 4. 30  37 167 5 8 5. 33  37 165 4 1 6. 31  34 165 5 5 7. 31  33 168 3 5 8. 33  38 155 4 1 9. 31  34 156 5 5
10.  30  31 162 5 8 11.  33  34 165 4 1 12.  30  34 165 6 8
13.  32  31 168 3 4 14.  32  33 155 4 4
15 31  34 156 5 5 Sumber : Hasil perhitungan data
Keterangan: Y= waktu parkir (detik) X 1 = umur (tahun)
X 2 = tinggi badan (cm) X 3 = kemampuan berkendaraan (tahun)
X 4 = frekuensi (kali/bulan)
Keterangan: Y= waktu parkir (detik) X 1 = umur (tahun) X 2 = tinggi badan (cm) X 3 = kemampuan berkendaraan (tahun) X 4 = frekuensi (kali/bulan)

## 3.1. Pola hubungan antara Waktu parkir dengan Umur pada kelompok wanita dan pria
Berdasarkan gambar 2 di bawah dapat dilihat bahwa pada kelompok wanita, pola hubungan antara  waktu  parkir  dengan  umur  membentuk  garis  menurun  dari  kiri  ke  kanan  dengan kemiringan yang sangat kecil bahkan cenderung datar. Hal ini menunjukkan bahwa semakin tua umur  wanita  maka  waktu  parkir  semakin  singkat  tapi  dengan  selisih  yang  sangat  kecil,  atau bahkan dapat dikatakan umur seorang wanita tidak memiliki hubungan yang erat dengan waktu parkir.
40 38 36 34 32 30 58 56 54 52 50 48 46 44 42 40 Umur (th) W p ( d e ti k ) Pria W anita Gender Scatterplot of Wp (detik) vs Umur (th) (di PIM)
Gambar 2.  Diagram Pencar Wp vs Umur di PIM
Sementara  itu,  pola  garis  yang  terjadi  pada  kelompok  pria  berbeda  dengan  kelompok wanita.  Hubungan  antara  umur  dengan  waktu  parkir  membentuk  pola  garis  yang  menaik  dari kiri ke kanan. Hal ini berarti bahwa semakin bertambah umur seorang pria,  maka waktu parkir pun semakin  meningkat. Ada hubungan yang bersifat positip antara  waktu parkir dengan umur pria.  Namun  apakah  hubungan  tersebut  signifikan  secara  statistik  masih  diperlukan  analisis secara lebih mendalam.
3.2. Pola hubungan antara Waktu parkir dengan Tinggi badan pada kel. pria dan wanita
170 165 160 155 150 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 Tinggi badan (cm) W p ( d e ti k ) Pria Wanita Gender Scatterplot of Wp (detik) vs Tinggi badan (cm) (di PIM)
Gambar 3. Diagram Pencar Wp vs Tinggi badan di PIM
Berdasarkan  gambar32 di atas dapat dilihat bahwa pada kelompok  wanita, pola  hubungan antara  waktu  parkir  dengan  tinggi  badan  membentuk  garis  agak  menaik  dari  kiri  ke  kanan dengan  kemiringan  yang  sangat  kecil  bahkan  cenderung  datar.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa semakin tinggi wanita  maka  waktu parkir semakin lama tapi dengan selisih yang sangat kecil, atau  bahkan  dapat  dikatakan  tinggi  badan  seorang  wanita  tidak  memiliki  hubungan  yang  erat
dengan  waktu  parkir.  Sementara  itu,  pola  garis  yang  terjadi  pada  kelompok  pria  membentuk pola  garis  yang  datar  dari  kiri  ke  kanan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  tinggi  badan  pria  tidak berhubungan dengan waktu parkir.

## 3.3. Pola  hubungan  antara  Waktu  parkir  dengan  Kemampuan  berkendara  pada kelompok wanita dan pria
Berdasarkan  gambar 4 di bawah dapat dilihat bahwa pada kelompok  wanita  maupun pria, pola hubungan antara  waktu parkir dengan kemampuan berkendara  membentuk  garis  menurun dari  kiri  ke  kanan.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  semakin  baik  kemampuan  berkendara  wanita dan  pria,  maka  waktu  parkir  semakin  singkat.  Artinya  terdapat  hubungan  erat  antara kemampuan berkendara dengan  waktu parkir.   Hal ini berlaku sama baik pria  maupun  wanita. Namun  apakah  hubungan  tersebut  signifikan  secara  statistik  tentunya  diperlukan  analisis  yang lebih mendalam lagi.
6 5 4 3 2 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 Kemampuan ber kendara (t h) W p ( d e ti k ) Pria Wanita Gender Scatterplot of Wp (detik) vs Kemampuan berkendara (th) (di PIM)

## Gambar 4. Diagram Pencar Wp vs Kemampuan berkendara PIM

## 3.4. Pola  hubungan  antara  Waktu  parkir  dengan  Frekuensi  kunjungan  pada  kelompok wanita dan pria
Berdasarkan  gambar 5 di bawah dapat dilihat bahwa pada kelompok  wanita  maupun pria, pola hubungan antara waktu parkir dengan frekuensi kunjungan membentuk garis menurun dari kiri ke kanan.
12 10 8 6 4 2 0 48 46 44 42 40 38 36 34 32 30 Frekuensi W p ( d e ti k ) P ria W anita G ender Scatterplot of Wp (detik) vs Frekuensi (di PIM)
Gambar 5. Diagram Pencar Wp vs Frekuensi di PIM
Hal ini menunjukkan bahwa semakin sering frekuensi kunjungan wanita dan pria, maka waktu  parkir  semakin  singkat.  Artinya  terdapat  hubungan  erat  antara  frekuensi  kunjungan dengan waktu parkir.  Hal ini berlaku sama baik pria maupun wanita.  Namun apakah hubungan tersebut signifikan secara statistik tentunya diperlukan analisis yang lebih mendalam lagi.

## 3.5. Hasil Perhitungan Analisis Korelasi
Berdasarkan  uraian  di  atas  dapat  dilihat  secara  visual  bahwa  terdapat  2  variabel  yang memiliki hubungan yang erat dengan waktu parkir baik di PIM. Kedua variabel tersebut adalah Kemampuan Berkendara dan Frekuensi kunjungan, hal ini berlaku sama baik pada pria maupun wanita.  Untuk  memeriksa  apakah  hubungan  tersebut  signifikan  atau  tidak  secara  statistik, berikut  ini  disajikan  hasil  perhitungan  analisis  korelasi  untuk  menguji  tingkat  signifikansi hubungan tersebut.
Berdasarkan  tabel  3  di  bawah,  koefisien  korelasi  yang  nilainya  besar  adalah  koefisien korelasi antara variabel waktu parkir dengan kemampuan berkendara dan  frekuensi kunjungan di PIM.
Tingkat keeratan hubungan antara Kemampuan berkendara dengan Waktu parkir wanita di PIM ditunjukkan oleh nilai koefisien korelasi sebesar -0.901.  Angka tersebut memiliki besaran mendekati  satu  dengan  tanda  negative.  Nilai  koefisien  yang  besar  menunjukkan  bahwa  ada hubungan yang erat antara kemampuan berkendara dengan waktu parkir wanita. Tanda negative menunjukkan  bahwa  hubungan  yang  terjadi  adalah  hubungan  terbalik,  artinya  semakin  baik kemampuan berkendara seorang wanita maka semakin singkat waktu parkir yang dibutuhkan.
Tabel 3. Koefisien korelasi hubungan antara Waktu parkir dengan Umur, Tinggi badan,
Kemampuan berkendara dan Frekuensi kunjungan pada wanita di PIM
Correlations a Wp U Tb Kb F Pearson Correlation Wp 1.000 -.176 .200 -.901 -.990 U -.176 1.000 .464 .326 .149 Tb .200 .464 1.000 -.092 -.268 Kb -.901 .326 -.092 1.000 .887 F -.990 .149 -.268 .887 1.000 Sig. (1-tailed) Wp . .265 .237 .000 .000 U .265 . .041 .118 .298 Tb .237 .041 . .372 .167 Kb .000 .118 .372 . .000 F .000 .298 .167 .000 . N Wp 15 15 15 15 15 U 15 15 15 15 15 Tb 15 15 15 15 15 Kb 15 15 15 15 15 F 15 15 15 15 15
a. Selecting only cases for which G =  Wanita
Pada  tabel  di  atas  nilai  signifikansi  adalah  sebesar  0.000  yang  lebih  kecil  dari  0.05  yang dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  hubungan  yang  terjadi  adalah  signifikan  secara statistik pada taraf nyata 5%.
Tabel 4.  Koefisien korelasi hubungan antara waktu parkir dengan umur, tinggi badan, kemampuan berkendara dan frekuensi kunjungan pria di PIM
Correlations a Wp U Tb Kb F Pearson Correlation Wp 1.000 .346 -.071 -.550 -.982 U .346 1.000 .044 .260 -.312 Tb -.071 .044 1.000 -.150 .113 Kb -.550 .260 -.150 1.000 .555 F -.982 -.312 .113 .555 1.000 Sig. (1-tailed) Wp . .103 .401 .017 .000 U .103 . .438 .175 .129 Tb .401 .438 . .297 .344 Kb .017 .175 .297 . .016 F .000 .129 .344 .016 . N Wp 15 15 15 15 15 U 15 15 15 15 15 Tb 15 15 15 15 15 Kb 15 15 15 15 15 F 15 15 15 15 15
a. Selecting only cases for which G =  Pria
Tingkat  keeratan  hubungan  antara  Frekuensi  kunjungan  wanita  di  PIM  dengan  Waktu parkir  ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien  korelasi  sebesar  -0.990  dengan  signifikansi  0.000. Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  frekuensi  kunjungan  memiliki  hubungan  yang sangat erat dengan waktu parkir wanita di PIM. Hubungan tersebut bersifat terbalik yang artinya semakin sering frekuensi kunjungan  wanita  maka semakin singkat  waktu parkirnya.  Hubungan ini pun signifikan secara statistik pada taraf nyata 5%.
Berdasarkan  tabel  4.  di  atas,  tingkat  keeratan  hubungan  antara  kemampuan  berkendara dengan waktu parkir pria di PIM ditunjukkan oleh nilai koefisien korelasi sebesar -0.550 dengan nilai  signifikansi  sebesar  0.017.    Hal  ini  berarti  ada  hubungan  yang  erat  antara  kemampuan berkendara  dengan  waktu  parkir  pria  di  PIM.  Tanda  negative  menunjukkan  bahwa  hubungan yang  terjadi  adalah  hubungan  terbalik,  artinya  semakin  baik  kemampuan  berkendara  maka semakin  singkat  waktu  parkir  yang  dibutuhkan.  Dengan  nilai  signifikansi  sebesar  0.017  yang lebih kecil dari 0.05, dapat disimpulkan bahwa  bahwa hubungan yang terjadi adalah signifikan secara statistik pada taraf nyata 5%.
Tingkat  keeratan  hubungan  antara  frekuensi  kunjungan  pria  di  PIM  dengan  waktu  parkir ditunjukkan  oleh  nilai  koefisien  korelasi  sebesar  -0.982  dengan  signifikansi  0.000.  Dengan demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  frekuensi  kunjungan  memiliki  hubungan  yang  sangat  erat dengan  waktu  parkir  pria  di  PIM.  Hubungan  tersebut  bersifat  terbalik  yang  artinya  semakin sering  frekuensi  kunjungan  pria  maka  semakin  singkat  waktu  parkirnya.  Hubungan  ini  pun signifikan secara statistik pada taraf nyata 5%.

## 3.6. Pemilihan model terpilih variabel-variabel yang mempengaruhi  Waktu Parkir
Uraian di bawah ini merupakan proses pemilihan model terpilih dari kemungkinan  model- model yang ada.  Model persamaan regresi dibuat menjadi 2  model yang terdiri dari: a)  model regresi  untuk  waktu  parkir  wanita  di  PIM,  b)  model  regresi  untuk  waktu  parkir  pria  di  PIM. Prosedur  pemilihan  model  regresi  terpilih  dilakukan  dengan  prosedur  stepwise.  Proses perhitungannya dilakukan dengan bantuan SPSS 19.
a) Model regresi terpilih untuk waktu parkir wanita di PIM
Prosedur stepwise untuk memilih model regresi terpilih untuk  waktu parkir wanita di PIM dimulai dengan memasukkan variabel frekuensi ke dalam model, sehingga diperoleh model regresi waktu parkir dengan variabel bebasnya adalah frekuensi. Variabel frekuensi dipilih sebagai  variabel  pertama  yang  dimasukkan  ke  dalam  model  karena  memiliki  koefisien
korelasi  terbesar  dengan  waktu  parkir  bila  dibandingkan  dengan  variabel  bebas  yang lainnya. Prosedur ini ditunjukkan dengan output SPSS di bawah ini.
Tabel 5. Output SPSS Variabels Entered/Removed a,b Model Variabels Entered Variabels Removed Method 1 F . Stepwise (Criteria: Probability-of-F-to-enter <= .050, Probability-of-F-to-remove >= .100).
a. Dependent Variabel: Wp
b. Models are based only on cases for which G =  Wanita
Langkah selanjutnya adalah  memasukkan variabel bebas yang  memiliki koefisien korelasi parsial dengan model regresi yang telah terbentuk dimana variabel F (frekuensi) sudah terdapat di dalamnya kemudian diuji tingkat signifikansinya.  Hasilnya ditunjukkan pada output SPSS di bawah ini.
Tabel 6. Output SPSS Excluded Variabelsb Model Beta In T Sig. Partial Correlation Collinearity Statistiks Tolerance 1 U -.029 a -.711 .490 -.201 .978 Tb -.070 a -1.896 .082 -.480 .928 Kb -.105 a -1.267 .229 -.344 .213
a. Predictors in the Model: (Constant), F b. Dependent Variabel: Wp
Tabel  di  atas  menunjukkan  bahwa  ketiga  variabel  bebas  yang  lain  tidak  signifikan pengaruhnya  terhadap  waktu  parkir  ketika  variabel  frekuensi  sudah  ada  di  dalam  model. Sehingga ketiga variabel tersebut (U, Tb dan Kb) pada akhirnya dikeluarkan dari model. Dalam hal  ini  meskipun  secara  parsial,  kemampuan  berkendara  memiliki  pengaruh  terhadap  waktu parkir namun ketika berada bersamaan dengan frekuensi maka pengaruh tersebut sudah tertutup oleh  pengaruh  frekuensi  tersebut.  Artinya  untuk  wanita  di  PIM,  pengaruh  kemampuan berkendara tertutup oleh pengaruh frekuensi kunjungan.
Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  regresi  terpilih  untuk  waktu  parkir wanita  di  PIM  adalah  model  regresi  dengan  variabel  bebasnya  adalah  frekuensi  kunjungan. Perhitungan mengenai model regresi terpilih ditampilkan pada output SPSS di bawah ini.
Ringkasan output yang diperoleh dengan software SPSS (Data terlampir pada Output SPSS tabel 4, tabel 5, tabel 6).
Secara garis besar terdapat 4 hasil penting dari analisis regresi yang ditunjukkan oleh tiga tabel di atas:
1) Koefisien  determinasi  sebesar  0.980,  ini  berarti  model  regresi  (dengan  variabel  frekuensi masuk dalam model) dapat menjelaskan variansi data sebesar 98%.
2) Uji  simultan  untuk  kelayakan  model  dapat  dilihat  dari  tabel  ke  dua  di  atas.  Nilai signifikansi  0.000  menunjukkan  bahwa  model  regresi  yang  diperoleh  adalah  signifikan secara  statistik  pada  taraf    5%,  dengan  kata  lain  model  regresi  layak  digunakan  untuk menjelaskan pengaruh frekuensi kunjungan terhadap waktu parkir wanita di PIM
3) Persamaan regresi yang diperoleh adalah : Wpw = 57.325 – 0.451F
4) Uji signifikansi pengaruh frekuensi kunjungan terhadap waktu parkir. Pada tabel terakhir di atas  diperoleh  nilai  signifikansi  untuk  koefisien  regresi  variabel  frekuensi  adalah  0.000. Dengan  demikian  pengaruh  yang  ditunjukkan  oleh  variabel  frekuensi  kunjungan  terhadap waktu parkir wanita di PIM adalah signifikan secara statistik pada taraf 5%.
b) Model regresi terpilih untuk waktu parkir pria di PIM
Dengan  prosedur  yang  sama  seperti  model  waktu  parkir  untuk  wanita  di  PIM,  maka model  regresi  terpilih  waktu  parkir  pria  di  PIM  adalah  model  regresi  yang  memasukkan variabel frekuensi kunjungan ke dalam model.  Hasil analisis regresi disajikan pada output SPSS  di  bawah  ini.  Ringkasan  output  yang  diperoleh  dengan  software  SPSS  (Data terlampir pada Output SPSS)
1) Koefisien  determinasi  sebesar  0.964,  ini  berarti  model  regresi  (dengan  variabel frekuensi masuk dalam model) dapat menjelaskan variansi data sebesar 96.4%.
2) Uji  simultan  untuk  kelayakan  model  dapat  dilihat  dari  tabel  ke  dua  di  atas.  Nilai signifikansi 0.000  menunjukkan bahwa  model regresi yang diperoleh adalah signifikan secara statistik  pada  taraf    5%,  dengan  kata  lain  model  regresi  layak  digunakan  untuk menjelaskan pengaruh frekuensi kunjungan terhadap waktu parkir pria di PIM
3) Persamaan regresi yang diperoleh adalah : Wpp = 43.485 – 0.442F
4) Uji  signifikansi  pengaruh  frekuensi  kunjungan  terhadap  waktu  parkir.  Pada  tabel terakhir  di  atas  diperoleh  nilai  signifikansi  untuk  koefisien  regresi  variabel  frekuensi adalah  0.000.  Dengan  demikian  pengaruh  yang  ditunjukkan  oleh  variabel  frekuensi kunjungan  terhadap  waktu  parkir  pria  di  PIM  adalah  signifikan  secara  statistik  pada taraf 5%.

## 4. KESIMPULAN DAN SARAN

## 4.1. Kesimpulan
Berdasarkan pada hasil penelitian tentang Model Persamaan Regresi untuk Perilaku Parkir Pengendara Wanita di Palembang Indah Mall (PIM) dapat disimpulkan sebagai berikut :
1. Berdasarkan  model  regresi  terpilih  untuk  waktu  parkir  pada  kelompok  pria  dan  wanita maka  dapat  dinyatakan  bahwa  variabel  yang  memiliki  pengaruh  dominan  terhadap  waktu parkir  adalah  frekuensi  kunjungan.    Sementara  itu  kemampuan  berkendara  pengaruhnya tertutup  oleh  pengaruh  frekuensi.  Artinya  bagaimanapun  kondisi  kemampuan  berkendara asalkan  memiliki  frekuensi  kunjungan  yang  sering,  waktu  parkirnya  pun  akan  bisa berlangsung singkat.
2. Adapun model persamaan regresi yang didapat terdiri dari :
a. Model Persamaan Regresi untuk waktu parkir Wanita di PIM :
Wpw = 57.325 – 0.451 F
b. Model Persamaan Regresi untuk waktu parkir Pria di PIM :
Wpp = 43.485 – 0.442 F

## 4.2. Saran
Hasil  penelitian  ini  kedepan  diharapkan  sebagai  salah  satu  dasar  kebijakan  perencanaan gedung  parkir  beserta  ruang  dimensi  parkir  di  Mall  yang  memperhitungkan  variabel  yang memiliki pengaruh dominan terhadap waktu parkir.

## DAFTAR PUSTAKA
Sumarsono.A, (1997).  “Studi    Hubungan    Kecepatan  Volume    dan    Kecepatan  Lalu  Lintas Dengan Menggunakan Tiga Pendekatan”, Tesis Magister, Rekayasa Transportasi, Program Studi Teknik Sipil, ITB Bandung.
Sudjana, (1996). “Metode Statika”, Penerbit Tarsito, Bandung.
Syamsinarsi Rani, (1997). “Hubungan  Antara Kecepatan, Aliran dan Kepadatan Lalu Lintas”,
Tesis Magister Teknik Transportasi Program Studi Teknik Sipil UGM, Yogyakarta.
Sutedja  Wayan  I,  (1998).  “Study  Hubungan  Kecepatan  Volume  dan  Kerapatan  Lalu  Lintas dengan Pendekatan Empat Model”, Tesis Magister, Rekayasa Transportasi, Program Studi Teknik ITB, Bandung.
Ofyar  Z.  Tamin,  (1991).  “Hubungan  Volume,  Kecepatan  dan  Kepadatan  Lalu  Lintas”,  Jurnal Teknik Sipil, ITB, Bandung.
William  W.H  and  Dooglas  C.M,  (1990).  “Probabilitas  dan  statistik  dalam  Ilmu  Rekayasa Manajemen”, Penerbit UI-Press, Jakarta.