Pemodelan Bangkitan Pergerakan pada Perumahan Griya Citra Asri Kota Surabaya
Kurnia Hadi Putra 1* , Muhammad Reza Fikma Effendi 1
1 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik Sipil dan Perencanaan, Institut Teknologi Adhi Tama Surabaya Email: * kurnia_putra@itats.ac.id

## Abstract
As  an  industrial  city  in  west  Surabaya  exactly  Margomulyo  industrial  area,  Surabaya  city  has numerous  housings  to  support  people’s  needs  such  as  Griya  Citra  Asri  (GCA)  residence. Consequently,  the  road  performances  are  decreasing  and  eventually  disrupt  the  activities  and movement  for  both  humans  and  goods  from  inside  and  outside  the  town,  for  instance  traffic congestion, accident, and limited vehicle speed which does not meet the speed plan.  Therefore, this research aimed at investigating the characteristics of trip among people living in this housing area. Besides, it was also intended for figuring out the model of trip generation of people at Griya Citra Asri Surabaya residence using multiple linear regression. The best model for movement generation obtained Y = -0.808 + 0.156 + 0.083 + 0.166 + 0.665 + 0.165 + 0.170 + 0.091 having R2 = 0.997, F  count  = 9966700,  in  which  X1  =  total  family  members, X2  =  total  revenue,  X3  =  total  family members who are working,  X4 = total family members who are schooling, X5 = total vehicles, X6 = total cars, and X7 = total travel distances. Accordingly, there were 2 dominant factors affecting the  trip  generation  at  Griya  Citra  Asri  Surabaya  housing  namely  total  family  members  who  are schooling (X4) and total cars (X6).
Keywords: GCA Housing, movement generation, multiple linear regression

## ABSTRAK
Sebagai  kota  industri  yang  terletak  di  wilayah  Surabaya  barat  yang  bertempat  di  kawasan  industri Margomulyo, kota Surabaya memiliki banyak perumahan untuk menunjang kebutuhan, salah satunya perumahan Griya Citra Asri Surabaya (GCA). Hal ini akan Menyebabkan menurunnya kinerja jalan yang berakibat pada gangguan aktivitas dan pergerakan manusia dan barang dari dalam maupun luar kota.  berupa  kemacetan,  kecelakaan,  dan  berkurangnya  kecepatan  kendaraan  yang  tidak  sesuai kecepatan  rencana.  Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui  karateristik  perjalanan penduduk perumahan dan mengetahui model bangkitan perjalanan penduduk perumahan Griya Citra Asri Surabaya dengan metode regresi linear berganda. Model terbaik untuk bangkitan pergerakan pada perumahan Griya Citra Asri adalah Y = -0.808 + 0.156 + 0.083 + 0.166 + 0.665 + 0.165 + 0.170 + 0.091 dengan R 2 = 0,997, F hitung 9966700. Dimana X1 adalah jumlah anggota keluarga, X2 adalah jumlah  pendapatan,  X3  adalah  jumlah  anggota  pekerja,  X4  adalah  jumlah  anggota  berkeluarga sekolah, X5 adalah jumlah motor, X6 adalah mobil, dan X7 adalah jumlah jarak tempuh perjalanan. Terdapat  2  faktor  yang  paling  dominan  dalam  mempengaruhi  bangkitan  perjalanan  di  perumahan Griya Citra Asri Surabaya yaitu jumlah anggota keluarga bersekolah X4, jumlah mobil X6.
Kata kunci : Perumahan GCA, bangkitan pergerakan, regresi linear berganda.

## 1. Pendahuluan
Sebagai  kota  industri  yang  terletak  di  wilayah  Surabaya  barat  yang  bertempat  di  kawasan industri  Margomulyo,  kota  Surabaya  memiliki  banyak  perumahan  untuk  menunjang  kebutuhan pemukiman warganya. Salah satu perumahan yang terdapat di kota Surabaya barat adalah perumahan Griya Citra Asri Surabaya (GCA) kelurahan Kandangan, Kecamatan Benowo, Kabupaten Surabaya. Banyak dari penduduk perumahan ini yang beraktivitas keluar dari lingkungannya untuk keperluan bekerja,  bersekolah,  berbelanja  dan  keperluan  lainnya.  Saat  ini  perumahan  Griya  Citra  Asri mempunyai 800 unit rumah dan jumlah rumah yang sudah di tempati yaitu 650 unit.Di kelurahan Kandangan selain perumahan Griya Citra Asri terdapat beberapa perumahan lainnya yaitu “Bukit Citra Darmo I”, “Bukit Citra Darmo II”, “Citra Permata Regency”, dll.
Penelitian  ini  dilakukan  untuk  memperoleh  jumlah  perjalanan  yang  dibangkitkan  pada penduduk  perumahan  Griya  Citra  Asri,  karena  keberadaan  perumahan  Griya  Citra  Asri  dapat diramalkan  dengan  bangkitan.  untuk  menentukan  model  bangkitan  perjalanan  yang  menimbulkan adanya karateristik yang berpengaruh terhadap bangkitan perjalanan khususnya di perumahan Griya Citra  Asri  Surabaya  Barat.  Dengan  adanya  perumahan  Griya  Citra  Asri  akan  menimbulkan kemacetan arus lalu lintas karena bangkitan penduduk perumahan Griya Citra Asri melewati Jalan Raya  Kandangan.  Jalan  Raya  kandangan  dikenal  rawan  kemacetan  karena  daerah  perindustrian dimana terdapat banyak pabrik-pabrik di sekitarnya. Hal ini akan menyebabkan menurunnya kinerja jalan yang berakibat pada gangguan aktivitas dan pergeralan manusia dan barang dari dalam maupun luar kota.
Menurut  media  massa  Berita  Lima  terjadi  kemacetan  ekstrim  menuju  arah  masuk  Kota Surabaya dari jalur Jalan Raya Kandangan hingga Manukan yang diakibatkan meningkatnya jumlah pengendara  dari  luar  kota.  Dengan  adanya  kemacetan  tersebut  pemerintah  Kota  Surabaya mengupayakan membuka jalan baru di Jalan Raya Sememi [1]. Gangguan bangkitan pergerakan arus lalu  lintas  berupa  kemacetan,  kecelakaan,  berkurangnya  kecepatan  kendaraan  yang  tidak  sesuai kecepatan rencana dan lain sebagainya [2].

## 2. Metode

## 2.1 Lokasi Penelitian
Penelitian  ini  di  lakukan  di  perumahan  Griya  Citra  Asri  Surabaya,  kelurahan  kandangan, kecamatan  benowo,  kabupaten  Surabaya.  Adapun  peta  lokasi  penelitian  tersebut  adalah  sebagai berikut :
Gambar 1. Lokasi penelitian

## 2.2 Tahapan Penelitian
Metodologi  penelitian  merupakan  suatu  tahapan  dalam  melakukan  penyusunan  penelitian tugas  akhir.  Dalam  penelitian  ini  diperlukan  langkah-langkah  sistematis  agar  tujuan  pembahasan tidak  menyimpang.  Untuk  membantu  mempermudah  langkah-langkah  penelitian  maka  peneliti menggambarkan bentuk diagram alir pada Gambar 2.
Gambar 2. Diagram Alir Penelitian

## 2.3 Variabel Penelitian
Variabel  penelitian  adalah  segala  sesuatu  yang  berbentuk  apa  saja  yang  di  tetapkan  oleh  peneliti untuk di pelajari sehingga di peroleh informasi tentang hal tersebut, kemudian di tarik kesimpulan [3]. Variabel yang digunakan dalam penelitian yaitu variabel independen (bebas) dan variable terikat. a. Variabel Bebas
− Data jumlah anggota keluarga
− Data jumlah pendapatan  rata-rata keluarga per bulan
− Data jumlah anggota keluarga bekerja
− Data jumlah anggota keluarga bersekolah
− Data jumlah motor
− Data jumlah mobil
− Data jumlah jarak tempuh perjalanan
b. Variabel Terikat
− Perjalanan anggota keluarga perhari di perumahan Griya Citra Asri

## 2.4 Metode Pengumpulan Data
Data  yang  diperlukan  untuk  penelitian  dan  digunakan  sebagai  variabel-variabel  yang  dianalisis dengan  metode  regresi  linear  berganda  adalah  data  primer  yang  di  dapat  dari  karateristik  rumah
tangga perumahan Griya Citra Asri Surabaya dan data sekunder didapat dari administrasi perumahan Griya Citra ASri Surbaya
a. Data Primer
Data  primer  merupakan  data  yang  didapat  langsung  dari  sumber  asli  dan  tanpa  perantara, umumnya  berisi  opini  secara  individu  terhadap  obyek  yang  sedang  diteliti.  Data  primer diperoleh  dengan  membagikan  form  kuisioner  yang  telah  diisi  oleh  responden  seperti  Data jumlah anggota keluarga, Data jumlah pendapatan  rata-rata keluarga per bulan, Data jumlah pegawai, pelajar, dan mahasiswa, Data jumlah sepeda motor, Data jumlah mobil, Data jumlah perjalanan anggota keluarga per harikemudian dilakukan perekapan data. Sehingga hasil yang di peroleh berupa data.
b. Data Sekunder
Data sekunder merupakan data yang di dapat oleh peneliti melalui administrasi kelurahandan RW perumahan Griya Citra Asri surabaya. Umumnya berupa data jumlah anggota keluarga, pendapatan perbulan, jumlah pegawai, pelajar dan mahasiswa, jumlah sepeda motor, jumlah mobil, biaya transportas, jumlah waktu dan jarak tempuh perjalanan.
c. Studi Literatur
Metode pengumpulan data teori-teori dari beberapa sumber bacaan seperti buku, jurnal ilmiah, tugas akhir, dan sumber-sumber sejenit yang terkait dengan laporan bangkitan perjalanan.
d. Studi langsung
Membuat  kuisioner  untuk  mendapatkan  informasi  yang  di  butuhkan  dalam  membuat permodelan. Informasi ini merupakan variabel yang berkaitan untuk tarikan perjalanan pada kawasan perumahan Griya Citra Asri sesuai studi kasus.
e. Penentuan Sampel
Metode  pengambilan  sampel  ini  menggunakan probability  sample melalui  metode simple Random Sampling, yaitu memilih anggota sampel secara acak tanpa mempertimbangkan strata pada sampel tersebut. Pada penelitian kali ini peneliti mengambil populasi RW 07 yang berada di  perumahan  Griya  Citra  Asri  Surabaya  yang  memiliki  kepala  keluarga  sejumlah  650  kk. Kemudian dihitung menggunakan rumus Slovin untuk mengambil sejumlah sample dengan nilai tingkat kesalahan adalah 5% dari hasil perhitungan tersebut diperoleh sampel sebanyak 247 KK.

## 2.4 Teknik Analisis Data
Dalam  menganalisis  dan  mengelola  data  digunakan  metode  analisis  regresi  linier  berganda, dengan menggunakan analisis statistika SPSS. Untuk mendapatkan model bangkitan perjalanan dengan bantuan SPSS21.
a. Analisis regresi linier berganda
Pada analisis regresi linear berganda menghubungkan satu variabel tidak bebas dengan dua atau lebih variabel-variabel bebas yang dianggap mempengaruhi variabel tidak bebas.
b. Pengujian Statistik
Pengujian  model  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  tingkat  keadaan  model.Untuk  analisis regresi pengujian model yang dilakukan adalah :
− Uji Validitas
Uji  validitas  ialah  pengujian  yang  dilakukan  terhadap  isi  atau  konten  dari  suatu instrument. Pengujian ini bertujuan untuk mengukur ketepatan instrumen yang digunakan dalam suatu penelitian.
− Uji Normalitas
Pengujian normalitas dilakukan untuk mengetahui apakah variabel terdistribusi normal atau tidak.
− Uji korelasi (r)
Koefisien korelasi berfungsi untuk mengetahui hubungan antara variabel tidak bebas [4]
Tabel 1. Interval Koefisien Korelasi
No . Interval Korelasi Tingkat Hubungan 1 0,00 – 0,199 Sangat Rendah 2 0,20 – 0,399 Rendah 3 0,40 – 0,599 Sedang 4 0,60 – 0,799 Kuat
5 0,80 – 1,000 Sangat Kuat
− Uji – F Anova
Uji – F digunakan untuk menguji signifikasi dari parameter regresi secara keseluruhan atau bisa disebut juga untuk menguji kecocokan model.
− Uji – T
Uji  –  t  dilakukan  untuk  melihat  apakah  parameter  yang  melekat  pada  variabel  bebas cukup signifikan terhadap suatu konstanta (a) nol dan sebaliknya. Kalau signifikan, maka variabel bebas yang terkait dengan parameter harus ada dalam model. Uji – t bisa diterima apabila nilai t hitung > t tabel .
− Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui kontribusi variabel bebas terhadap variabel terikat.

## 3. Hasil dan Pembahasan

## 3.1 Uji Validitas
Uji validitas dilakukan untuk mengetahui tingkat kesahihan dari hasil pengukuran suatu kuisioner, artinya uji validitas adalah sebuah pengujian untuk melihat kemampuan item pertanyaan atau instrumen dalam  mengukur  apa  yang  ingin  diukur.  Konsep  dari  uji  validitas  adalah  uji  korelasi  dimana  item pertanyaan  atau  instrumen dianggap  valid  ketika  berkorelasi  dengan skor  totalnya.  Hipotesis dari  uji validitas adalah sebagai berikut.
H 0 : Tidak ada korelasi antara variabel dengan skor total (tidak valid) H 1 : Terdapat korelasi antara variabel dengan skor total (valid) Hasil dari uji validitas dapat dilihat pada Tabel 2 sebagai berikut.
Tabel 2. Uji Validitas Variabel P-value Uji Validitas Kesimpulan X1 0.004 Item pertanyaan valid X2 0.000 Item pertanyaan valid X3 0.000 Item pertanyaan valid X4 0.000 Item pertanyaan valid X5 0.000 Item pertanyaan valid X6 0.000 Item pertanyaan valid X7 0.000 Item pertanyaan valid Y 0.000 Item pertanyaan valid
Keputusan dapat dilihat berdasarkan nilai p-value pada hasil pengujian. Taraf  kepercayaan penelitian ini  adalah  95%,  maka  taraf  kesalahan  (α)  yang  digunakan  pada  penelitian  ini  adalah  5%  atau  0.05. Sehingga apabila nilai p-value < 0.05 maka Hipotesis H 0 ditolak yang artinya menerima H 1 bahwa item pertanyaan tersebut valid . Berdasarkan uji validitas yang telah dilakukan, bahwa semua item pertanyaan atau variabel memiliki p-value < 0.05 artinya seluruh pertanyaan atau variabel tersebut dinyatakan valid. pada Tabel 2 variabel X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7 dan Y dalam output spss21 di dapatkan hasil p-value yang disimpulkan bahwa item tersebut valid.

## 3.2 Uji Normalitas
Uji normalitas data merupakan pengujian hipotesis untuk mengetahui apakah data yang diperoleh berdistribusi normal atau tidak. Uji normalitas dilakukan dengan menggunakan metode uji Kolmogorov- Smirnov karena sampel data > 50 data. Hipotesis dari uji normalitas adalah sebagai berikut.
H 0 : Data berdistribusi normal H 1 : Data tidak berdistribusi normal Pengambilan keputusan dilihat berdasarkan nilai p-value pada hasil uji output SPSS21, apabila nilai p- value < taraf kesalahan (α) yaitu 5% maka H 0 ditolak yang artinya data tidak berdistribusi normal dan sebaliknya  apabila  nilai p-value >  taraf  kesalahan  (α)  yaitu  5%  maka  H 0 diterima  yang  artinya  data berdistribusi normal. Hasil dari uji normalitas data dapat dilihat pada Tabel 3 sebagai berikut.
Tabel 3. Hasil Uji Normalitas Variabel dengan Metode Kolmogorov-Smirnov
Variabel P-value Uji Normalitas Keputusan X1 0.200 Data berdistribusi normal X2 0.200 Data berdistribusi normal X3 0.200 Data berdistribusi normal X4 0.200 Data berdistribusi normal X5 0.060 Data berdistribusi normal X6 0.200 Data berdistribusi normal X7 0.200 Data berdistribusi normal Y 0.200 Data berdistribusi normal
Dapat  dilihat  berdasarkan  hasil  uji  normalitas  diketahui  bahwa  seluruh  variabel X1,X2,X3,X4,X5,X6,X7  dan  Y  di  dapatkan  hasil p-value yang  disimpulkan  bahwa  item tersebut valid memiliki nilai p-value > 0.05. Maka H 0 diterima artinya seluruh pertanyaan atau variabel tersebut memenuhi asumsi normalitas data (Output SPSS21)
3.3 Uji Korelasi
Sebelum melakukan analisis regresi, perlu dipastikan bahwa variabel independen X memiliki hubungan  yang  signifikan  dengan  variabel  dependen  Y.  Hipotesis  dari  uji  korelasi  adalah sebagai beirkut.
H 0 : Tidak ada korelasi antara variabel X i dengan Y ; i = 1,2,3,4,5,6,7 H 1 : Terdapat korelasi antara variabel X i dengan Y ; i = 1,2,3,4,5,6,7 Pengambilan keputusan dilihat berdasarkan nilai p-value pada hasil uji output spss21, apabila nilai p-value < taraf kesalahan (α) yaitu 5% maka H 0 ditolak yang artinya terdapat korelasi antara kedua  variabel  dan  sebaliknya  apabila  nilai p-value >  taraf  kesalahan  (α)  yaitu  5%  maka  H 0 diterima yang artinya tidak terdapat korelasi antara kedua variabel. Hasil uji korelasi diberikan pada Tabel 4 sebagai berikut.
Tabel 4. Uji Korelasi Uji Korelasi Koefisien Korelasi P-value Uji Korelasi Keputusan Uji Hipotesis X1 dengan Y 0.161 0.011 Memiliki korelasi signifikan X2 dengan Y 0.248 0.000 Memiliki korelasi signifikan X3 dengan Y 0.186 0.003 Memiliki korelasi signifikan X4 dengan Y 0.356 0.000 Memiliki korelasi signifikan X5 dengan Y 0.255 0.000 Memiliki korelasi signifikan X6 dengan Y 0.329 0.000 Memiliki korelasi signifikan X7 dengan Y 0.767 0.000 Memiliki korelasi signifikan Berdasarkan Tabel 4. dapat diketahui bahwa seluruh variabel memiliki nilai memiliki p-value < 0.05. Maka H 0 ditolak artinya seluruh variabel X yaitu jumlah anggota keluarga (X1), jumlah penghasilan  per  bulan  (X2),  jumlah  anggota  keluarga  bekerja  (X3),  jumlah  keluarga bersekolah (X4), jumlah motor yang dimiliki (X5), jumlah mobil yang dimiliki (X6), jumlah jarak  tempuh  perjalanan  (X7)  memiliki  korelasi  yang  signifikan  terhadap  variabel  Y  yaitu jumlah perjalanan (Output SPSS21).

## 3.4 Analisis Regresi
Analisis  Regresi  dilakukan  untuk membuat suatu model  hubungan  antara  variabel  X dengan Y yang dapat digunakan untuk memprediksi nilai Y. Hasil analisis dijelaskan sebagai berikut.
a. Uji Signifikansi Pengaruh dari Parameter Regresi Secara Serentak (Uji F)
Uji  ini  merupakan  uji  untuk  melihat  bagaimanakah  pengaruh  semua  variabel independen  yaitu  jumlah  anggota  keluarga  (X1),  jumlah  penghasilan  per  bulan  (X2), jumlah  anggota  keluarga  bekerja  (X3),  jumlah  keluarga  bersekolah  (X4),  jumlah  motor yang dimiliki (X5), jumlah mobil yang dimiliki (X6) dan jumlah jarak tempuh perjalanan (X7)  secara bersama-sama terhadap variabel dependennya yaitu jumlah perjalanan.
Tabel 5. ANOVA Model Sum of Squares df Mean Square F P-value (Sig.) Regression 67.799 7 9.686 9966.700 0.000 Residual 0.232 239 0.001 Total 68.031 246
ANOVA  pada Tabel  5 menunjukkan  hasil  uji  F  yaitu  uji  pengaruh  atau  signifikansi parameter regresi secara serentak. Hipotesis uji F diberikan sebagai berikut.
𝐻 0 :  𝛽 0 = 𝛽 1 = 𝛽 2 = 𝛽 3 = 𝛽 4 = 𝛽 5 = 𝛽 6 = 𝛽 7 = 0 (Tidak  ada  variabel  independen yang signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen)
𝐻 1 : Minimal  ada  satu 𝛽 𝑖 ≠ 0 (Minimal  terdapat  satu  variabel  independen  yang signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen) ; i = 0,1,2,3,4,5,6,7 Pengambilan keputusan dilihat berdasarkan nilai p-value atau nilai sig. pada output SPSS21. Apabila nilai sig. <  taraf kesalahan (α) yaitu 0.05 maka H 0 ditolak dan sebaliknya apabila nilai sig. > taraf kesalahan (α) yaitu 0.05 maka H 0 diterima. Tabel 5 menunjukkan nilai sig. dari hasil uji F adalah 0.000 yang lebih kecil dari 0.05, maka H 0 ditolak atau menerima H 1 yang berarti  bahwa  berdasarkan  uji  secara  serentak,  terdapat  minimal  terdapat  satu  variabel independen yang signifikan berpengaruh terhadap variabel dependen.

## 3.5 Uji Signifikansi Pengaruh dari Parameter Regresi Secara Parsial (Uji t)
Uji  parsial  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh  dari  signifikansi  dari  parameter regresi yang dilakukan secara parsial atau sendiri-sendiri.
Tabel 6. Uji t B P-value Konstanta -0.808 0.000 X1 0.156 0.000 X2 0.083 0.000 X3 0.166 0.000 X4 0.665 0.000 X5 0.165 0.000 X6 0.170 0.000 X7 0.091 0.000 Berdasarkan Tabel 6 dapat dilihat nilai koefisien model regresi dari setiap variabel X. Berdasarkan 6 dapat  dilihat  nilai 𝛽 0 yaitu  konstanta  adalah  sebesar  -0.808,  nilai  koefisien untuk variabel X1 yaitu 𝛽 1 sebesar 0.156,  nilai koefisien untuk variabel X2 yaitu 𝛽 2 sebesar 0.085, nilai koefisien untuk variabel X3 yaitu 𝛽 3 sebesar 0.166,   nilai koefisien untuk variabel X4  yaitu 𝛽 4 sebesar  0.665,  nilai  koefisien  untuk  variabel  X5  yaitu 𝛽 5 sebesar  0.165,  nilai koefisien untuk variabel X6 yaitu 𝛽 6 sebesar 0.170 dan nilai koefisien untuk variabel X7 yaitu 𝛽 7 sebesar  0.091.  Besarnya  koefisien  tersebut  menunjukkan  besarnya  perubahan  variabel dependen Y yaitu jumlah perjalanan apabila nilai variabel independen X berubah. Signifikansi dari  parameter 𝛽 dari  setiap  variabel  X  tersebut  perlu  diuji  dengan  uji  t.  Hipotesis  uji  t diberikan sebagai berikut.
𝐻 0 :  𝛽 𝑖 = 0 (Variabel X i tidak memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y)  ; i = 0,1,2,3,4,5,6,7
𝐻 1 : 𝛽 1 ≠ 0 (Variabel X i memberikan pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y) ; i = 0,1,2,3,4,5,6,7
Pengambilan  keputusan  dilihat  berdasarkan  nilai p-value atau  nilai  sig.  pada  output SPSS21. Apabila nilai sig. <  taraf kesalahan (α) yaitu 0.05 maka H 0 ditolak dan sebaliknya apabila nilai sig. > taraf kesalahan (α) yaitu 0.05 maka H 0 diterima. Tabel 6 menunjukkan nilai p-value dari seluruh parameter 𝛽 dari setiap variabel X adalah 0.000 yang lebih kecil dari 0.05, maka  H 0 ditolak  yang  berarti  seluruh  nilai 𝛽 tersebut  signifikan  .  Oleh  karena  itu  dapat disimpulkan bahwa ketujuh variabel X yang diteliti dalam penelitian ini yaitu jumlah anggota keluarga  (X1),  jumlah  penghasilan  per  bulan  (X2),  jumlah  anggota  keluarga  bekerja  (X3), jumlah  keluarga  bersekolah  (X4),  jumlah  motor  yang  dimiliki  (X5),  jumlah  mobil  yang dimiliki (X6) dan jumlah jarak tempuh perjalanan (X7) memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel Y yaitu jumlah perjalanan.

## 3.6 Model Regresi
Setelah melakukan uji signifikansi parameter baik secara serentak dan secara parsial, maka dpat dibentuk model regresi yang terbentuk dari hasil analisis yang telah dilakukan. Model regresi yang terbentuk adalah sebagai berikut.
Y = -0.808 + 0.156 X1 + 0.083 X2 + 0.166 X3 + 0.665 X4 + 0.165 X5 + 0.170 X6 + 0.091 X7 Berdasarkkan model yang terbentuk maka dapat dijelaskan hubungan sebagai berikut.
● Apabila variabel jumlah anggota keluarga (X1) bertambah 1 orang, maka variabel jumlah perjalanan  (Y)  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  0.156.  Semakin  banyak  jumlah anggota  keluarga  (X1),  maka  jumlah  perjalanan  (Y)  akan  semakin  bertambah  karena hubungannya yang positif atau berbanding lurus.
● Apabila variabel jumlah pendapatan (X2) bertambah 1 juta per bulan, maka variabel jumlah perjalanan  (Y)  akan  mengalami  peningkatan  sebesar  0.083.  Semakin  tinggi  jumlah pendapatan  (X2),  maka  jumlah  perjalanan  (Y)  akan  semakin  bertambah  karena hubungannya yang positif atau berbanding lurus.
● Apabila variabel jumlah anggota keluarga bekerja (X3) bertambah 1 orang, maka variabel jumlah perjalanan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.166. Semakin tinggi jumlah anggota  keluarga  bekerja  (X3),  maka  jumlah  perjalanan  (Y)  akan  semakin  bertambah karena hubungannya yang positif atau berbanding lurus.
● Apabila  variabel  jumlah  anggota  keluarga  bersekolah  (X4)  bertambah  1  orang,  maka variabel jumlah perjalanan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.665. Semakin tinggi jumlah  anggota  keluarga  bersekolah  (X4),  maka  jumlah  perjalanan  (Y)  akan  semakin bertambah karena hubungannya yang positif atau berbanding lurus.
● Apabila variabel jumlah motor yang dimiliki (X5) bertambah 1 buah, maka variabel jumlah perjalanan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.165. Semakin tinggi jumlah motor yang  dimiliki  (X5),  maka  jumlah  perjalanan  (Y)  akan  semakin  bertambah  karena hubungannya yang positif atau berbanding lurus.
● Apabila variabel jumlah mobil yang dimiliki (X6) bertambah 1 buah, maka variabel jumlah perjalanan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.170. Semakin tinggi jumlah mobil yang  dimiliki  (X6),  maka  jumlah  perjalanan  (Y)  akan  semakin  bertambah  karena hubungannya yang positif atau berbanding lurus.
● Apabila variabel jumlah jarak tempuh perjalanan (X7) bertambah 1 buah, maka variabel jumlah perjalanan (Y) akan mengalami peningkatan sebesar 0.091. Semakin tinggi jumlah jarak tempuh perjalanan (X7), maka jumlah perjalanan (Y) akan semakin bertambah karena hubungannya yang positif atau berbanding lurus.
Setelah model terbentuk, maka dapat dilihat pula nilai R 2 atau koefisien determinasi. Yang menunjukkan  sumbangan  atau  pengaruh  yang  diberikan  seluruh  variabel  independen  X dalam model terdadap variabel dependen Y.
Tabel 7. Koefisien Determinasi R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 0.998 0.997 0.996 0.031
Koefisien  determinasi atau  R 2 yang  didapat  dari  analisis regresi  adalah sebesar 0.997 maka dapat  dijelaskan  bahwa  variabel  Y  yaitu  jumlah  perjalanan  dapat  dijelaskan  oleh  variabel– variabel independen yaitu jumlah anggota keluarga (X1), jumlah penghasilan per bulan (X2), jumlah anggota keluarga bekerja (X3), jumlah keluarga bersekolah (X4), jumlah motor yang dimiliki  (X5),  jumlah  mobil  yang  dimiliki  (X6)  dan  jumlah  jarak  tempuh  perjalanan  (X7) sebesar 99.7%, sedangkan 0.03% sisanya dijelaskan oleh variabel lain yang tidak dijelaskan dalam model (Output SPSS21).

## 3.7  Jumlah Bangkitan
Setelah melakukan analisis regresi, maka telah diperoleh persamaan model untuk memprediksi bangkitan perjalanan penduduk perumahan Griya Citra Asri Surabaya. Besarnya nilai variabel pada model didasari dengan nilai total tiap variabel dan nilai rata-rata pada tiap variabel yang diperoleh dari hasil survey dari total 247 sampel. Perhitungan total dan rata-rata setiap variabel X diberikan sebagai berikut.
Tabel 8. Nilai Total dan Rata-rata Variabel Independen
Variabel Total (247 sampel) Rata-rata (247 sampel) X1 1236 5 X2 1982.4 8.03 X3 493 2 X4 373 1.51 X5 734 2.97 X6 497 2.01 X7 4482 18.15
Berdasarkan model bangkitan pada sub bab 4.16 , maka didapatkan perjalanan per unit rumah atau per KK dan total perjalanan penduduk perumahan Griya Citra Asri Surabaya. Perhitungan diberikan sebagai berikut.
− Bangkitan perjalanan per unit rumah atau per KK Y = -0.808 + 0.156 X1 + 0.083 X2 + 0.166 X3 + 0.665 X4 + 0.165 X5 + 0.170 X6 + 0.091 X7 Y = -0.808 + 0.156 (5) + 0.083 (8.03) + 0.166 (2) + 0.665 (1.51) + 0.165 (2.97)+
0.170 .01) + 0.091 (18.15)  = 4.46 ≈ 5 perjalanan per unit rumah atau per KK per hari
− Bangkitan perjalanan total penduduk Griya Citra Asri Surabaya Y = -0.808 + 0.156 X1 + 0.083 X2 + 0.166 X3 + 0.665 X4 + 0.165 X5 + 0.170 X6 + 0.091 X7
Y = -0.808 + 0.156 (1236) + 0.083 (1982.4) + 0.166 (493) + 0.665 (373) + 0.165 (734) + 0.170 (497) + 0.091 (4482)
= 1299.89 ≈ 1300 perjalanan total penduduk Griya Citra Asri Surabaya per hari

## 5. Kesimpulan
Berdasarkan hasil studi yang dilakukan terhadap Perumahan Griya Citra Asri Surabaya (GCA) kelurahan  Kandangan,  Kecamatan  Benowo,  Kabupaten  Surabaya,  maka  dapat  disimpulkan  sebagai berikut :
Berdasarkan variabel jumlah anggota keluarga (X1), mayoritas respoden memiliki anggota keluarga ≥5 orang karena  responden mayoritas berusia 45 tahun. Apabila dilihat berdasarkan jumlah pendapatan (X2), mayoritas respoden memiliki jumlah pendapatan ≥6 juta karena mayoritas responden bekerja di kawasan  industri  margomulyo.  Apabila  dilihat  berdasarkan  jumlah  anggota  keluarga  bekerja  (X3), mayoritas  respoden  memiliki  jumlah  anggota  keluarga  bekerja  2  orang  karena  mayoritas  anggota keluarga yang bekerja hanya orangtua. Apabila dilihat berdasarkan jumlah anggota keluarga bersekolah
(X4), mayoritas respoden memiliki jumlah anggota keluarga bersekolah 2 orang karena dipengaruhi dari orang tua yang berusia 52 tahun dan 35 tahun. Apabila dilihat berdasarkan jumlah motor yang dimiliki (X5), mayoritas respoden memiliki jumlah motor 3 buah karena dipengaruhi oleh anggota keluarga yang bekerja  dan  bersekolah.  Apabila  dilihat  berdasarkan  jumlah  mobil  yang  dimiliki  (X6),  mayoritas respoden  memiliki  jumlah  mobil  2  buah  karena  dipengaruhi  oleh  anggota  keluarga  yang  bekerja. Apabila dilihat berdasarkan jumlah jarak tempuh perjalanan (X7), mayoritas respoden memiliki jumlah jarak  tempuh  perjalanan  >14  km  karena  dipengaruhi  oleh  anggota  keluarga  bekerja  dan  bersekolah. Kemudian  apabila  dilihat  berdasarkan  jumlah  perjalanan  (Y),  mayoritas  respoden  memiliki  jumlah perjalanan 4 kali karena dipengaruhi oleh jumlah anggota bekerja dan bersekolah.
Terdapat 2 faktor yang paling dominan dalam mempengaruhi bangkitan perjalanan di perumahan Griya  Citra  Asri  Surabaya  yaitu  jumlah  anggota  keluarga  bersekolah  X4,  jumlah  mobil  X6.  Model bangkitan perjalanan penduduk perumahan Griya Citra Asri Surabaya sebagai berikut : Y = -0.808 + 0.156 + 0.083 + 0.166 + 0.665 + 0.165 + 0.170 + 0.091 Model  yang  dihasilkan  tersebut hanya  dapat  digunakan  untuk  bangkitan  penduduk  perumahan  Griya Citra Asri Surabaya (GCA) kelurahan Kandangan, Kecamatan Benowo, Kabupaten Surabaya

## Referensi
[1] M.  Fakhruriza  Pradana,  Rindu  Twidi  B,  Muhamad  Ferhad  (2013).  "Analisa  permodelan bangkitan pergerakan pada perumahan pondok cilegon indah kota cilegon" . Cilegon : Universitas Sultan Ageng Tirtayasa.
[2] Tamin, ofyar Z. 2000. "Perencanaan & Pemodelan Transportasi". Bandung : ITB.
[3] Sugiyono. 2007. ”Statistika Untuk Penelitian . Bandung" : CV. ALFABETA.
[4] Maria S. Pidor, Dolly W. Karels, Margareth E. Bolla (2018). "Bangkitan Perjalanan Dan Pola Pergerakan Penduduk Kecamatan Kelapa Lima Kota Kupang". Jurnal Teknik Sipil, vol. vII, no. 2, 119-130
[5] Rosmiyati A. Bella, Kharson Malaikosa, Linda W. Fanggidae (2013). ”Permodelan Bangkitan Perjalanan  Berbasis  Rumah  Tangga  Di  Kompleks  RSS.  Baumata,  Kecamatan  Taebenu, Kabupaten Kupang" . Jurnal Teknik Sipil, Vol. II. No. 1.
[6] Riko Harnoto, Benny Mochtar (2017). "Analisa Bangkitan Perjalanan Pada Perumahan Elektrik Mas  Di Kota Samarinda . Samarinda" : Universitas 17 Agustus 1945 Samarinda.