## PEMODELAN BANGKITAN PERJALANAN BERBASIS RUMAH TANGGA DI KOMPLEKS RSS. BAUMATA, KECAMATAN TAEBENU, KABUPATEN KUPANG
Rosmiyati A. Bella ( qazebo@yahoo.com )
JurusanTeknikSipil,Fakultas SainsdanTeknikUniversitas Nusa Cendana–Kupang
Kharson Malaikosa
JurusanTeknikSipil, Fakultas SainsdanTeknikUniversitas Nusa Cendana – Kupang
Linda W. Fanggidae
Jurusan Teknik Arsitektur, Fakultas SainsdanTeknikUniversitas Nusa Cendana – Kupang

## ABSTRAK
Pergerakan  masyarakat  dalam  suatu  wilayah  mememiliki  beberapa  karakteristik, yang  umumnya  dipengaruhi  oleh  aktivitas  guna  memenuhi  kebutuhan  hidupnya. Penelitian  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi bangkitan pergerakan rumah tangga dan memperoleh model bangkitan pergerakan di Perumahan  RSS  Baumata.  Metode  analisis  yang  digunakan  adalah  meto  deregresi dengan  menggunakan  variabel  penjela  stujuan  perjalanan  (X 1 ),  moda  transportasi (X 2 ),  kepemilikan  kendaraan  (X 3 ),  pendapatan  rata-rata  (X 4 ),  jumlah  anggota keluarga(X 5 ).  Sedangkan  jumlah  perjalanan  rumahtangga  dalam  seminggu merupakan variabel terikat (Y).
Berdasarkan  hasil  analisis  menggunakan  program  SPSS  (Statistical  Product  and Service Solutions ) Versi 12.00 diperoleh model bangkitan perjalanan dengan bentuk matematis Ŷ =  2,609  +    1,252  X 1 +  0,738X 3 +  0,850  X 4 +  0,685X 5 ,  Penelitian  ini menunjukkan bahwa faktor tujuan perjalanan, faktor jumlah anggota keluarga, faktor kepemilikan  kendaraan  dan  faktor  pendapatan  rata-rata  merupakan  faktor-faktor yang  mempengaruhi  bangkitan  perjalanan  di  wilayah  Perumahan  RSS  Baumata. Sedangkan faktor moda transportasi merupakan faktor yang tidak signifikan terhadap bangkitan perjalanan di wilayah ini.
Kata Kunci :transportasi; terikat dan regresi;
Perkembangan  suatu  wilayah  dapat  dilihat  dari  semakin  meningkatnya  aktivitas  atau pergerakan masyarakat di wilayah tersebut dengan berbagai aspek pendukung yang langsung berhubungan  dengan  fasilitas-fasilitas  yang  ada,  guna  pemenuhan  kebutuhan  masyarakat  di wilayah  tersebut.  Transportasi  merupakan  salah  satu  aspek  yang  mendukung  perkembangan suatu  kota.  Dengan  demikian  perkembangan  kota  membutuhkan  adanya  suatu  sistem transportasi dan lalu lintas yang memadai.
Perumahan  RSS  Baumata  merupakan  suatu  kawasan  pemukiman  baru  yang  terletak  di Kecamatan  Taebenu  Kabupaten  Kupang  yang  berbatasan  langsung  dengan  Kota  Kupang. Masyarakat yang bermukim pada kawasan perumahan ini melakukan pergerakan untuk dapat memenuhi kebutuhan harian mereka dan untuk melakukan berbagai aktivitas lain.
Dengan  meningkatnya  pergerakan  di  kawasan  ini,  maka  perlu  adanya  sarana  dan  prasarana transportasi  pendukung  yang  dapat  menunjang  kebutuhan  akan  transportasi  dalam  bentuk pergerakan  manusia,  barang  ataukendaraan  pada  kawasantersebut.  Hal  ini  harus  dilakukan agar tidak menganggu keseimbangan antara sistim prasarana transportasi dan kebutuhan akan transportasi.    Permasalahan  transportasi  akibat  kurangnya  sarana  dan  prasarana  transportasi
sebaiknya  diperhitungkan  lebih  awal  sehingga  tidak  berdampak  pada  aspek  lain  seperti menurunnya tingkat keamanan dan kenyamanan perjalanan.
Pada kajian ini akan dianalisa faktor-faktor yang mempengaruhi bangkitan pergerakan rumah tangga dan model bangkitan pergerakan di Perumahan RSS Baumata.

## MATERI DAN METODE

## Materi
Basis  perjalanan  merupakan  tempat  di  mana  lokasi  perjalanan  diawali/dimulai  dan  di manalokasi perjalanan diakhiri. Basis perjalanan dibedakan menjadi 2 jenis, yakni: perjalanan berbasis  rumah  dan  perjalanan  berbasis  bukan  rumah.  Jenis  perjalanan  ini  merupakan perjalanan  yang  salah  satu  atau  kedua  zonanya  (asal  dan  tujuan)  adalah  rumah.  Sedangkan perjalanan berbasis bukan rumah  merupakan perjalanan  yang baik asal atau tujuannya, tidak berhubungan  sama  sekali  dengan  rumah.  Perjalanan  semacam  ini,  biasanya  juga  disebut dengan  perjalanan  berbasiskan  zona  (zone  based  trip)  karena  tempat  asal  dan  tujuannya adalah zona yang tidak ada sangkut pautnya dengan rumah.
Bangkitan  perjalanan  merupakan  perjalanan  yang  meninggalkan  suatu  zona  atau  perjalanan yang menuju suatu zona (Miro, 2000:65). Untuk pemodelan bangkitan perjalanan terdapat dua metode analisis  yang  dapat dipakai,  yaitu  analisis klasifikasi silang atau  analis  kategori dan analisis  regresi.  Analisis  klsifikasi  silang  atau  analisis  kategori  didasarkan  pada  adanya keterkaitan antara terjadinya pergerakan dengan atribut rumah tangga (Tamin, 2000: 143 ).
Metode analisis  klasifikasi silang dilakukan dengan mengalokasikan  rumah tangga  ke dalam setiap  kategori  sehingga  tiap  kategori  memuat  beberapa  rumah  tangga  yang  betul  –  betul sama  tingkat  karakteristiknya.  Kemudian  menentukan  rata-rata  tingkat  perjalanan  per  rumah tangga  pada  masing-masing  kategori  dan  setelah  itu  menentukan  jumlah  perjalanan  pada masing-masing  kategori  dengan  cara  mengalikan  jumlah  perjalanan  rata-rata  per  rumah tangga  pada  kategori  yang  bersangkutan  dengan  jumlah  rumah  tangga  hasil  perkiraan  dan mentotalkannya untuk semua kategori sehingga didapatkan perkiraan jumlah perjalanan yang diproduksi oleh zona pemukiman yang diteliti pada tahun rencana.
Namun,  yang  menjadi  permasalahan  dalam  penggunaan  metode  ini  terletak  pada  cara menentukan  kategori  rumah  tangga  dan  bagaimana  cara  meramalkan  jumlah  rumah  tangga pada  masa  mendatang untuk setiap  kategori rumah tangga.  Selain dari pada itu tidak adanya uji  statistik  yang  dapat  mendukung  analisis  kategori  ini  sehingga  yang  menjadi  patokan adalah  besaranya  simpangan  antar  hasil  taksiran  dengan  hasil  pengamatan.  Oleh  karena  itu untuk  pemodelan  bangkitan  perjalanan  di  kawasan  Perumahan  RSS  Baumata,  digunakan metode analisis regresi.
Metode analisis regresi terdiri atas analisis regresi linear dan analisis regresi linear berganda. Untuk  penelitian  ini  digunakan  analisis  linear  berganda.  Analisisregresi  linear bergandamerupakansuatukonsep yang dikembangkanpadakasus yang mempunyaibanyakvariabelpenjelasdan  parameter  b.  Hal  inisangatdiperlukandalamrealita yang
menunjukkanbahwabeberapapeubahtatagunalahansecarasimultanternyatamempengaruhibangk itanperjalanan.Bentuk  umum  metode  analisis  regresi  linear  berganda  (  Tamin,  2000  :119  ) adalah:
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + …+ b z X z ………………………………... .…  (1) dimana:
Y = variabelrespon
X 1.. X 2... X z = variabel penjelas a = konstanta regresi b1..bz
= koefisien regresi
Untuk  menggunakan  analisis  regresi  linear  berganda,  terdapat  beberapa  asumsi  yang  perlu diperhatikan, yakni :
a. Nilai variabel, khususnya variabel penjelas mempunyai nilai tertentu atau merupakan nilai yang didapat dari hasil survei tanpa kesalahan berarti.
b. Variabel  respon  (  Y  )  harus  mempunyai  hubungan  korelasi  yang  kuat  dengan  variabel penjelas ( X ).
c. Efek variabel penjelas pada variabel respon merupakan penjumlahan, dan harus tidak ada korelasi yang kuat sesama variabel penjelas.
Pada  metode  analisis  regresi  linear  berganda,  beberapa  hal  yang  perlu  dipertimbangkan sebagai berikut :

## 1) Multikolinearitas
Multikolinearitas  adalah  kejadian  yang  menginformasikan  terjadinya  hubungan  antara variabel-variabel  penjelas  dan  hubungan  yang  terjadi  cukup  besar.  Umumnya multikolineritas  dapat  diketahui  dari  nilai  koefisien  korelasi  yang  sangat  besar  antara variabel-variabel penjelas tersebut.
2) Jumlah parameter “ b”
Jumlah  parameter  “  b”  yang  diperlukan  adalah  model  yang  tidak  diketahui  yang mempunyai pengaruh terhadap model.

## Metode

## 1. Pengumpulan data
Penelitianinidilakukan  di  KompleksPerumahan  RSS.Baumata,  KecamatanTaebenu, KabupatenKupang, padabulanMaret 2010 sampaibulan Mei 2010.
Data  yang  dibutuhkanpadapenelitianadalah  data  sekunderdan  data  primer.  Data sekunderdiperolehdarikantorkecamatandankelurahansetempattentangpetalokasidanjumlah keluargapadaKompleksPerumahan  RSS  Baumatatahun  2010.  Sedangkan  data  primer dikumpulkandengancaramenyebarkankuisionersecaraacakkepadasejumlahkepalakeluarga di  wilayahpenelitian.  Jumlahsampel  yang  diambiladalahsebesar  30  %  daripopulasi  yang ada.Data-data primer yang diperolehadalah data-data berupa tujuan perjalanan, pemilihan moda  transportasi,  jumlah  kendaraan  pribadi  per  keluarga,  pendapatan  rata-rata  keluarga dan jumlah anggota keluarga.
2. Analisa Data
Untukanalisisdata,bangkitanperjalanandengan
basis rumahtanggainidimodelkandenganmenggunakananalisaregresi  linear  berganda.  Data-data hasil kuisioner diolah dengan merumuskan tujuan perjalanan sebagai variabel penjelas X 1 ,
pemilihan  moda transportasi sebagai variabel penjelas  X 2 , jumlah kendaraan pribadi per keluarga  sebagai  variabel  penjelas  X 3 ,  pendapatan  rata-rata  keluarga  sebagai  variabel penjelas X 4 dan jumlah anggota keluarga sebagai variabel penjelas  X 5 . Rumusan ini dapat dituliskan sebagai berikut :
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 + b 5 X 5 …………………………………….. ….  . (2)
dimana :
Y =  Produksiperjalanan X 1 =  Tujuanperjalanan X 2 =  Pemilihanmodatransportasi X 3 =  Jumlah kepemilikan kendaraan X 4 =  Pendapatan rata-rata keluarga X 5 =  Jumlah anggota keluarga a =  Konstanta regresi b 1 …b 5 =  Koefisien regresi
n =  Jumlah sampel Untukmenentukanpersamaan model
bangkitanperjalanan yang akandigunakanmakaditempuhlangkah-langkah sebagai berikut :
1. Menentukan nilai korelasi antara sesama variabel.
Koefisien  korelasi  menentukan  hubungan  antara  masing-masing  variabel,  baik  antara variabel  penjelas  dengan  variabel  respon.  Koefisien  ini  digunakan  untuk  menyeleksi variabel  penjelas  yang  bisa  digunakan  untuk  menjelaskan  variabel  respon.  Variabel tersebut  adalah  variabel  penjelas  yang  memiliki  korelasi  kuat  atau  signifikan  dengan variabel respon.
Selanjutnya dilihat jika korelasi antara dua variabel penjelas adalah kuat, maka hanya salah  satunya  saja  yang  boleh  dipakai  dalam  model  persamaan  regresi,  yaitu  yang mempunyai  korelasi  yang  kuat  terhadap  variabel  respon.  Sedangkan  jika  korelasinya lemah  maka  kedua  variabel  tersebut  dapat  digunakan  secara  bersamaan  pada  model persamaan regresi.
2. Menentukan nilai koefisien regresi dan konstanta regresi (analisis regresi).
3. Melakukan uji  T (T – test)
Perhitungandengan T-test dengantarafsignifikasi 95%
dilakukanuntukmengujisignifikasikoefisiendankonstantaregresi.Setiap  variabel  yang mempunyai koefesien regresi yang tidak signifikan secara statistik harus dibuang dari model (Ofyar Z. Tamin, 2000).
4. Pengujian Model
Setelah  mendapatkan  model  persamaan  regresi  linier  berganda  maka  perlu  dilakukan pengujian  model  regresi  untuk  mengetahui  apakah  model  persamaan  regresi  linier yang  diperoleh  sudah  termasuk  BLUE  (Best  Unbiased  Estimator)  atau  tidak. Pengujian-pengujian statistik yang dilakukan, antara lain :
a. F – test (linearitas)
Perhitungandengan F-test dengantarafsignifikasi 95%
dilakukanuntukmengujikeberartian  model  regresi,  artinyaapakahterdapathubungan yang linear antaravariabelpenjelasdanvariabelrespondalampersamaanregresi.
b. Non autokorelasi (tidak terjadi kasus autokorelasi)
Dalam  suatu  analisis  regresi  dimungkinkan  terjadinya  hubungan  antara  variabel- variabel  penjelas  itu  sendiri  atau  berkorelasi  sendiri.  Untuk  mendeteksi  ada tidaknya  autokorelasi  maka  dilakukan  pengujian  Durbin  Watson  (DW)  dengan ketentuan sebagai berikut :
1) 1,65 < DW < 2,35. Kesimpulannya tidak ada autokorelasi.
2) 1,21  <  DW  <  1,65  atau  2,35  <  DW  <  2,97.  Tidak  dapat  disimpulkan (inclonlusive).
3) DW  <  1,21  atau  DW  >  2,79.  Kesimpulannya  terjadi  autokorelasi(Makridakis dalam Sualiman, 2002).
c. Non  multikolinearitas  (tidak  terjadi  hubungan  yang  sangat  kuat  atau  bahkan sempurna pada varibel penjelas).
d. Heteroskedastisitas (kesamaan varian)
Pengujian  yang  dilakukan  adalah  dengan  uji  Glejser  dengan  taraf  signifikan  5% untuk  menguji  apakah  dalam  model  regresi  terjadi  ketidaksamaan  varian  dari residual  satu  pengamatan  ke  pengamatan  yang  lain.  Jika  varian  dari  residual  satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisi dan jika berbeda  disebut  heteroskedastis.  Model  regresi  yang  baik  adalah  yang homoskedastis.
e. Uji Chi-Square
Pengujian  Chi-Square  dilakukan  dengan  cara  membandingkan  nilai  X 2 hitung dengan X 2 tabel dengan menggunakan tingkat signifikasi 95%.Jika X 2 hitung > X 2 tabel,  maka  perbedaan  antara  nilai  pengamatan  dan  nilai  sebenarnya  signifikan, dan jika X 2 hitung  <  X 2 tabel, maka perbedaan antar nilai pengamatan dan nilai sebenarnya tidak signifikan.

## HASIL DAN BAHASAN
Populasi  dalam  pemodelanbangkitanperjalananberbasisrumahtangga  di  KompleksPerumahan RSS.  Baumata,  KecamatanTaebenu,  KabupatenKupang,  menggunakan  data  jumlah  kepala keluarga yang bermukim di Kompleks Perumahan RSS Baumata, tahun 2010, dengan jumlah: 348  kepala  keluarga  (KK).  Sampel  diambil  30%  dari  jumlah  populasi  atau  104  KK,  namun data yang digunakan hanya 28,7% dari jumlah KK atau 100 KK karena beberapa di antaranya kurang lengkap.
Penentuan Nilai Korelasi Antara Sesama Variabel.
1. Uji korelasi
Berdasarkan hasil analisis program SPSS diperoleh nilai korelasi yang dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 1 Nilai Korelasi Antara Variabel Respon (Y) dan Variabel Penjelas (X)
Tujuan ( X 1 ) Moda ( X 2 ) Kepemilikan kendaraan ( X 3 ) Pendapatan ( X 4 ) Jml.anggota keluarga (X 5 ) Bangkitan(Y) Tujuan( X 1 ) 1,000 0,193 0,459 0,317 0,281 0,623 Moda(X 2 ) 0,193 1,000 0,431 0,291 0,038 0,133 Kepemilikan kendaraan (X 3 ) 0,459 0,431 1,000 0,456 0,355 0,609 Pendapatan(X 4 ) 0,317 0,291 0,456 1,000 0,278 0,534 Ukuran RT(X 5 ) 0,281 0,038 0,355 0,278 1,000 0,503 Bangkitan(Y) 0,623 0,133 0,609 0,534 0,503 1,000
.
Berdasarkan pengujian korelasi, secara teoritis faktor tujuan (X 1 ), kepemilikan kendaraan (X 3 ), pendapatan rata-rata(X 4 ) dan ukuran rumah tangga (X 5 ) lebih berpengaruh terhadap bangkitan  perjalanan  karena  memiliki  korelasi  yang  lebih  besar  dari  pada  faktor pemilihan  moda transportasi  yang digunakan.  Sedangkan untuk pengujian korelasi  antar variabel,  didapatkan  bahwa  tidak  ada  variabel  penjelas  yang  memiliki  hubungan  yang signifikan dengan variabel penjelas lainnya, maka secara statistik semua variabel penjelas dapat digunakan dalam model bangkitan perjalanan.
Selanjutnya  dilakukan  kembali  proses  analisa  regresi  linier  berganda  dengan menghilangkan  faktor  pemilihan  moda  transportasi.  Model  persamaan  regresi  linear berganda yang diperoleh dari hasil SPSS adalah sebagai berikut :
Y = 2,609 +  1,252 X 1 + 0,738X 3 + 0,850 X 4 + 0,685X 5 .................(3)

## 2. T test
Berdasarkan  hasil  perhitungan  T  –  test,  maka  diperoleh  hasil  konstanta  dan  koefisien tujuan,kepemilikan  kendaraan,  pendapatan  rata-ratadanberpengaruh    secara  signifikan pada model regresi.
3. Pengujian Model
a. F –test (linearitas)
Uji kelinearan hubungan model regresi linear menghasilkan tingkat signifikasi 0,000. Dengan  demikian    model  regresi  menunjukan  adanya  hubungan  linier  antara  tujuan, kepemilikan  kendaraan,  pendapatan  rata-rata,  jumlah  anggota  keluarga  dengan bangkitan perjalanan, dan dengan demikian  model dapat dipakai untuk memprediksi bangkitan  perjalanan
b. Non autokorelasi
Berdasarkan  hasil  perhitungan  SPSS,  diperoleh  nilai  Durbin  Watson  1,665,  maka dengan demikian model regresi ini memenuhi syarat yakni tidak terjadi autokorelasi.
c. Non multikolinearitas
Nilai varian inflasi yang diperoleh sebagai hasil perhitungan SPSS dapat dilihat pada tabel berikut :
Tabel 2. Nilai varian inflasi
Varibel bebas (X) Varian Inflasi Tujuan 1,312 Jumlah kendaraan pribadi 1,532 Pendapatan rata-rata 1,306 Jumlah anggota keluarga 1,158
Dari  tabel  2  terlihat  bahwa  tidak  satupun  variabel  bebas  yang  memiliki  nilai  varian inflasi  lebih  besar  10,  dengan  demikian  model  regresi  ini  memenuhi  syarat  yakni multikolinearitas tidak berpengaruh pada model persamaan regresi.
d. Heterokedastisitas
Perhitungan  SPSS  menghasilkan    nilai  signifikan  untuk  setiap  variabel  yang  dapat dilihat pada tabel berikut:
Tabel 3.  Nilai signifikan untukl uji heterokedastisitas dengan taraf signifikan 95 %.
Variabel t Sig. Tujuan -0,004 0,997 Kepemilikan kendaraan -1,203 0,232 Pendapatan rata-rata -0,528 0,599 Jumlah anggota keluarga -2,555 0,063
Dalam tabel 3 dapat dilihat bahwa pada taraf signifikan 95%, nilai signifikan dari semua variabel > 0,05, maka disimpulkan seluruh koefisien regresi tidak signifikan. Dengan demikian tidak terjadi heterokedastisitas dan  model regresi dapat dipakai dalam perhitungan.
e. Uji Chi-square
Uji ini dilakukan untuk mengetahui apakah perbedaan antar nilai pengamatan dan nilai sebenarnya tidak signifikan. Hasil uji Chi Square dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4.UjiChi-square.
Chi-Square test df 14 Asymp. Sig 0.000
Dari hasil uji Chi-square terlihat bahwa nilai Asymp.Sig 0,000 < 0,05 maka disimpulkan bahwa perbedaaan antara nilai observasi dan estimasi tidak signifikan.
Setelah  persamaan  regresi  –  linear  berganda  di  atas  diuji  maka  didapat  model  bangkitan perjalanan pada Kompleks Perumahan RSS Baumata  berupa persamaan matematis :
Y = 2,609 +  1,252 X 1 + 0,738X 3 + 0,850 X 4 + 0,685X 5
Di mana :
Y  = variabel bangkitan perjalan X 1 = variabel tujuan X 3 = variabel kepemilikan kendaraan X 4 = variabel pendapatan rata-rata X 5 = variabel jumlah anggota keluarga
Model  bangkitan  perjalanan  yang  direkomendasikan  memiliki  koefisien  determinasi  (R 2 ) sebesar  0.613.  Hal  ini  menunjukan  bahwa  variabel  penjelas  telah  merepresentasikan bangkitan perjalanan di  Kompleks  Perumahan RSS Baumata sebesar  61,3%, sisanya 38,7% dijelaskan oleh variabel di luar model.

## SIMPULAN
1. Model  bangkitan  perjalanan  berbasis  rumah  tangga  di  Kompleks  Perumahan  RSS Baumata adalah:
Ŷ = 2,609 +  1,252 X 1 + 0,738X 3 + 0,850 X 4 + 0,685X 5 ,
2. Berdasarkanhasilanalisisdiperolehfaktor yang mempengaruhibangkitanperjalananpadakompleksPerumahan RSS Baumataadalahtujuanperjalanan, kepemilikankendaraan, pendapatan rata-rata, danjumlahanggotakeluarga. Faktor yang paling dominan
yang mempengaruhibangkitanperjalanantersebutialahfaktortujuanperjalanankarenamemilikikoefi sienregresi yang lebihbesar.

## REFERENSI
Miro, Fidel. Perencanaan Transportasi. Jakarta: Erlangga.1997.
Sualiman, Wahid. Jalan pintas menguasai SPSS 10. Yogyakarta: Andi. 2002.
Sulistiani Tamin, Ofyar.. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi. Bandung: Edisi Kedua.
Institut Teknologi Bandung, 2000.