## POLA PERGERAKAN TRANSPORTASI PENDUDUK YANG DITIMBULKAN OLEH KAWASAN PERUMAHAN DI KOTA MEDAN
Parada Afkiki Eko Saputra 1) Budi Florianta Tarigan 2)
1) Universitas Quality, Jl. Ring Road No. 18 Ngumban Surbakti Medan E-mail : paradaafkiki@gmail.com

## ABSTRAK
Kota  Medan  sebagai  lokasi  yang  dipilih  dalam  penelitian  ini,  memiliki  luas wilayah 265,00 km2 dengan jumlah penduduk sebesar 2,210,624 jiwa dan setiap tahunnya  bertambah  (Badan  Pusat  Statistik,  2015).  Dengan  semakin meningkatnya  penduduk  kota  menyebabkan  semakintingginya  aktifitas  dan jumlah  perjalanan  baik  orang  maupun  barang.  Kota  Medan  saat  ini  terus mengalami perkembangan yang cukup pesat,  akibat  dari  perkembangan  tersebut adalah    dengan  munculnya  permukiman  baru  di  wilayah  ini  yang  dibangun  oleh para  pengembang  permukiman  yang  juga  berdampak  pada  permasalahan  upaya pengembangan transportasi. Sangat menarik untuk meninjau keberadaan kawasan permukiman di wilayah Kota Medan,  khususnya  dari  sisi  bangkitan pergerakan (Trip Generation). Kawasan perumahan yang menjadi objek penelitian merupakan bagian  dari  penggunaan  lahan  pada  wilayah  kota  medan.  Dari  Hasil  penelitian Yang  di  dapat model  terbaik  yang  saat  ini  dapat  diterapkan  dalam  perencanaan lokasi  perumahan  yaitu  persamaan  model  regresi  linear  berganda  pada  tipe perumahan mewah yaitu Y1 = 3,373 + 1,569 X1 + 0,139 X4 + 0,456 X6 , karena persamaan  yang  terbentuk  sudah  dapat  mewakili  variabel  yang  berpengaruh terhadap  bangkitan  pergerakan  dari  perumahan.  Nilai  pada  variabel  Jumlah Anggota  keluarga  (X1)  yaitu  sebesar 1,569  X1 ,  dapat  diartikan  bahwa  apabila terjadi peningkatan sebanyak satu orang akan mempengaruhi produksi perjalanan yaitu  sebesar  1,569  perjalanan/keluarga/hari.  Nilai  pada  variabel  jumlah kepemilikan motor (X4) yaitu sebesar 0,139 X4 bahwa apabila terjadi peningkatan sebanyak  satu  unit  akan  mempengaruhi  produksi  perjalanan  yaitu  sebesar  0,139 perjalanan/keluarga/hari.  Nilai  pada  variabel  jumlah  keluarga  yang  bersekolah (X6)  yaitu  sebesar 0,456  X6 bahwa  apabila  terjadi  peningkatan  sebanyak  satu orang mempengaruhi produksi perjalanan yaitu sebesar 0,456 perjalanan/keluarga/hari.
Kata Kunci: Trip Generation, regresi linear berganda, variabel

## ABSTRACT
Medan City as the location chosen in this study, has an area of 265.00 km2 with a population  of  2,210,624  people  and  is  increasing  every  year  (Badan  Pusat Statistik, 2015). With the increasing population of the city increasing activity and the  number  of  good  people  traveling  well.  The  city  of  Medan  is  currently promoting quite rapid development, a development from now on with the change in  New  settlements  in  the  region  which  were  built  by  settlement  developers  who also increased transportation development. It is very interesting to discuss about regional  settlements  in  the  city  of  Medan,  especially  in  terms  of  trip  generation. The housing area that is the object  of  research is  part of  land  use in  the Medan
city area. From the research results, the best model that can be used at this time can  be  applied  in  housing  location  planning,  namely  the  linear  multiple regression model on luxury housing types, namely Y1 = 3.373 + 1.569 X1 + 0.139 X4  +  0.456  X6,  therefore  the  findings  that  can  be  found  are  the  variables  that have  an  impact  on  the  trip  generation  from  housing.  The  value  of  the  variable Number  of  family  members  (X1)  is  equal  to  1,569  X1,  it  can  be  interpreted  as increasing the value of the number of people who will increase travel production by  1,569  trips  /  family  /  day.  The  value  of  the  variable  number  of  motorcycle ownership (X4) is  0.139 X4 which means increasing the number of  one unit will increase travel production by 0.139 trips / family / day. The value of the variable number  of  families  attending  school  (X6)  is  0.456  X6  which  is  related  to  an increase  of  one  person  increasing  the  production  of  trips  that  is  equal  to  0.456 trips / family / day.
Keywords: Generation trip, multiple linear regression, variables
Pendahuluan Sejalan dengan meningkatnya kepadatan penduduk perkotaan, maka  jumlah  perjalanan    pun  juga semakin meningkat. Munculnya banyak permukiman akan menambah jumlah pergerakan yang dapat mengganggu  arus  lalu  lintas  yang kemudian  dapat  menurunkan  tingkat pelayanan  jalan.  Penurunan  tingkat pelayanan  tersebut  berlangsung  pada macetnya  lalu  lintas  jalan,  terutama pada  saat  jam  puncak  pagi  maupun sore.
Kota  Medan  sebagai  lokasi yang  dipilih  dalam  penelitian  ini, memiliki  luas  wilayah  265,00  km2 dengan  jumlah  penduduk  sebesar 2,210,624  jiwa  dan  setiap  tahunnya bertambah  (Badan  Pusat  Statistik, 2015). Dengan semakin meningkatnya penduduk kota menyebabkan semakintingginya aktifitas  dan  jumlah  perjalanan  baik orang  maupun  barang.  Kota  Medan saat ini terus mengalami perkembangan  yang  cukup  pesat, akibat  dari  perkembangan  tersebut adalah dengan munculnya permukiman baru di wilayah ini yang dibangun  oleh  para  pengembang permukiman  yang  juga  berdampak
pada permasalahan
upaya pengembangan  transportasi.  Sangat menarik  untuk  meninjau  keberadaan kawasan  permukiman  di  wilayah Kota  Medan,    khususnya    dari    sisi bangkitan pergerakan (Trip Generation).  Penelitian  ini  hanya difokuskan untuk menghasilkan model  bangkitan  pergerakan  yang ditimbulkan  oleh  beberapa  tipe perumahan  di  kota  Medan,  hal-hal yang akan dibahas pada penelitian ini adalah:
1. karakteristik penduduk dikaitkan dengan produksi perjalanan,
2. model bangkitan pergerakan,
3. faktor-faktor  yang  menentukan produksi perjalanan,
4. tujuan-tujuan utama perjalanan.

## Permasalahan
Munculnya  permukiman  di  sekitar jalan  utama  kota  Medan  ini    akan menambah    jumlah  pergerakan, dimana pergerakan ini dapat mengganggu lalu lintas, yang kemudian  dapat  menurunkan  tingkat pelayanan  jalan.  Maka  perlu  adanya acuan  untuk  menghitung  jumlah pergerakan  yang  akan  dihasilkan oleh  suatu  kawasan  permukiman. Usaha usaha penanggulangan permasalahan    transportasi    ini
sangat   penting  mengingat  besarnya peran  dan    keterkaitan    transportasi dengan    aktifitas    atau    kegiatan pembangunan lainnya.
Tujuan Penelitian 1. Mengetahui pola bangkitan pergerakan  untuk  beberapa  tipe perumahan di Kota Medan. 2. Mengidentifikasi faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi terjadinya  bangkitan  pergerakan dari  beberapa  tipe  perumahan  di Kota Medan? 3. Mengetahui seberapa besar
pengaruh  pembangunan  kawasan permukiman  yang  baru  terhadap terjadinya bangkitan pergerakan?
Metode Penelitian
Uji  korelasi  dan  proses  kalibrasi dilakukan dengan menggunakan bantuan  Software  SPSS  (Statistical Product  and  Service  Solution)  yaitu suatu  program  statistik  yang  mampu memproses data statistik secara cepat dan tepat serta menyajikannya dalam berbagai  output  yang  dikehendaki para pengambil keputusan (Trihendradi, 2009). Analisis regresi linear berganda (Multiple Linear Regression  Analysis)  yaitu  suatu cara  yang  dimungkinkan  untuk melakukan  beberapa  proses  iterasi dengan langkah-langkah sebagai berikut :
1. Pada langkah awal adalah memilih  variabel  bebas  yang mempunyai  korelasi  yang  besar dengan variabel terikatnya.
2. Pada langkah berikutnya menyeleksi  variabel  bebas  yang saling  berkorelasi,  jika  ada antara  variabel  bebas  memiliki korelasi  besar  maka  untuk  ini
dipilih  salah  satu,  dengan  kata lain  korelasi  harus  kecil  antara sesama variabel bebas.
3. Pada  tahap  akhir  memasukkan variabel  bebas  dan  variabel terikat  ke  dalam  persamaan model  regresi  linear  berganda
(Gasperz, 2009), yaitu : Y    =    a    +    b1  X1    +    b2  X2 …….. +  bn Xn...........
Dimana: Y  =  variabel  terikat  (jumlah produksi perjalanan), terdiri dari: a  =  konstanta  (angka  yang  akan dicari) b1,b2….bn = koefisien regresi (angka yang akan dicari) X1, X .. Xn = variabel bebas (faktor-faktor berpengaruh)

## Kebutuhan Data Penelitian
Jenis  data  yang  digunakan  dalam penelitian  ini  adalah  data  primer  dan data sekunder:
1. Data  primer  adalah  data  yang diperoleh  langsung  dari  responden atau  obyek  yang  diteliti.  Dalam penulisan  ini  data  primer  yang dimaksud adalah data yang sumbernya  diperoleh  langsung  dari responden atau penghuni perumahan 2. Data  sekunder  adalah  data  yang lebih dulu dikumpulkan dan dilaporkan  oleh  orang  atau  instansi diluar  diri  peneliti  sendiri.  Data sekunder  diperoleh  dari  instansi- instansi  terkait  dan  perpustakaan. Di  dalam  penelitian  ini  data sekunder  sumbernya  lebih  banyak diperoleh  dari  pihak  developer perumahan dan juga kantor
kelurahan.
Analisis Dan Pembahasan Pola Pergerakan Pada Tipe Perumahan Bangunan Mewah (Y1)
Perumahan  Villa  Zeqita  Residence diambil untuk tipe perumahan mewah  yang  terletak  di  Jalan  Jamin
Ginting  Km  12,5,  Padang  Bulan Selayang I, Medan dengan luas areal perumahan  ±  5  Ha,  rata  rata  rumah dibangun  diatas  tanah  dengan  luas kaveling  100-  400  M2  ,  yang  dihuni 300  KK,  Perumahan  Villa  Zeqita Residence dapat dilihat pada gambar berikut ini :
Analisis  untuk  mengetahui variabel-variabel  mana  yang  akan digunakan dalam permodelan selanjutnya, dilakukan proses penyeleksian  variabel  dengan  cara melakukan  uji  korelasi  antara  semua variabel-variabel yang ditinjau. 1. Analisis Bivariat Analisis korelasi bivariat mencari  derajat  keeratan  hubungan dan  arah  hubungan.  Semakin  tinggi nilai korelasi, semakin tinggi keeratan  hubungan  antar  variabel. Untuk  melihat  hubungan  bivariat antara  variabel  dapat  dilihat  dari hasil uji korelasi pearson.
Proses  penyeleksian  variabel harus  sesuai  dengan  syarat  metode analisis  regresi  linear  berganda, bahwa  variabel  bebas  yang  akan dipakai dalam model harus mempunyai  korelasi  tinggi  terhadap variabel  terikat  dan  sesama  variabel bebas  tidak  boleh  saling  berkorelasi. Apabla  terdapat  korelasi  antara variabel  bebas,  pilih  salah  satu  yang mempunyai  nilai  korelasi yang terbesar  untuk  mewakili.  Matriks hasil  uji  korelasi  bivariat  antara variabel untuk tipe perumahan mewah  mempunyai  nilai  signifikan atau pengaruh besar terhadap produksi  perjalanan  (Y1)  adalah Jumlah  Anggota  keluarga  (X1), jumlah  kepemilikan  motor  (X4), jumlah anggota keluarga yang bersekolah (X6). Jumlah  Anggota  keluarga (X1)  mempunyai  hubungan  yang signifikan terhadap produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R (koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,764  atau  variabel  bebas  dapat mempengaruhi variabel terikat
dengan  kuat  hubungan  sebesar  76,4 %. Pada variabel jumlah kepemilikan motor  (X4)  mempunyai  hubungan yang  signifikan  terhadap  produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R (koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,624  atau  variabel  bebas  dapat
mempengaruhi variabel terikat dengan  kuat  hubungan  sebesar  62,4 %.  Pada  variabel  jumlah  anggota keluarga  yang  bersekolah  (X6). Mempunyai hubungan yang signifikan terhadap produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R (koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,585  atau  variabel  bebas  dapat mempengaruhi variabel terikat dengan  kuat  hubungan  sebesar  58,5 %. Dari uraian diatas disimpulkan  bahwa  hanya  ada  tiga variabel  bebas  yang  dipakai  dalam model, yaitu Jumlah Anggota keluarga  (X1),  jumlah  kepemilikan motor (X4), jumlah anggota keluarga yang bersekolah (X6). 2. Analisis Multivariat Analisis regresi linear berganda digunakan untuk meramalkan  suatu  variabel  terikat
(Y)  berdasarkan  dua  atau  lebih varabel  bebas  (  X1,X2,X3...Xn) dalam suatu persamaan linear. Untuk mendapatkan  model  yang  paling sesuai  menggambarkan  pengaruh satu  atau  beberapa  variabel  bebas terhadap  variabel  terikatnya  dapat digunakan  analisis  regresi  linear berganda  ( Multiple  linear  regresion analysis ). Model regresi linear berganda  yang  ditampilkan  berikut ini  diolah  dengan  bantuan  software
SPSS.
Tabel Pengaruh variabel bebas terhadap  jumlah  produksi  perjalanan perumahan tipe bangunan mewah Variabel terikat : produksi perjalanan tipe bangunan mewah Model regresi Koofisie n regresi t Sig. Konstanta 3,373 3,02 3 0,26 Jumlah Anggota keluarga (X1) 1,569 4,39 2 0,00 5 jumlah kepemilika n motor (X4) 0,139 0,37 8
jumlah keluarga
yang sekolah (X6). 0,456 0,87 2 Kesesuian model regresi yang terbentuk                                F  =  12,839 Sig. = 0,001 Anova regresi Koofisien  Korelasi  (R)  =    0,895 Koofisien determinan
(R square) = 0,813 Persamaan regresi yang terbentuk Y1 =  3,373  +  1,569  X1  +  0,139  X4  + 0,456 X6 Standart error ( SEE ) = 0,982 ( sumber : Data Primer Diolah ) Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa  persamaan  model  regresi linear berganda yang terbentuk, yaitu Y1 = 3,373 + 1,569 X1 + 0,139 X4 + 0,456  X6 adalah  merupakan  model regresi yang paling sesuai menggambarkan pengaruh tiga
variabel bebas yaitu Jumlah Anggota keluarga  (X1),  jumlah  kepemilikan motor (X4), jumlah anggota keluarga yang  bersekolah  (X6).  Yang  secara bersamaan  mempengaruhi  produksi perjalanan  (Y),  hal  ini  dapat  dilihat dari  nilai  analisis Anova  regresi (F) sebesar 12,839
Anova  regresi (F)  merupakan
nilai uji kelinearan hubungan variabel  terikat  dengan  variabel bebasnya. Berdasarkan syarat statistik untuk regresi linear berganda  bahwa  perbandingan  nilai F hitung harus  lebih  besar  dari  F tabel, hasil  yang  diperoleh  12,839  >  3,71. Syarat  statistik  terpenuhi      F hitung > F tabel, ini  menunjukkan  bahwa  model regresi  linear  berganda  signifikan pada  tingkat  kepercayaan  95%. Harga  signifikan  F  =  0,001  <  0,05 yang  berarti  Ha  diterima  dan  secara simultan  X1  berpengaruh  positif terhadap bangkitan pergerakan.
Kuat  hubungan  ditunjukkan oleh variabel bebas terhadap variabel terikat dengan model  yang terbentuk dapat dilihat koofisien determinan (R square)  yaitu  sebesar  0,813  atau 81,3%.
Nilai  pada  variabel  Jumlah Anggota keluarga (X1) yaitu sebesar 1,569  X1 ,  dapat  diartikan  bahwa apabila terjadi peningkatan sebanyak satu  orang  akan  mempengaruhi produksi  perjalanan  yaitu  sebesar 1,569 perjalanan/keluarga/hari.  Nilai pada  variabel  jumlah  kepemilikan motor  (X4)  yaitu  sebesar 0,139  X4 dapat diartikan bahwa apabila terjadi peningkatan  sebanyak  satu  unitakan mempengaruhi  produksi  perjalanan yaitu sebesar 0,139 perjalanan/keluarga/hari.  Nilai  pada variabel jumlah keluarga yang
bersekolah  (X6)  yaitu  sebesar 0,456
X6 dapat  diartikan  bahwa  apabila terjadi  peningkatan  sebanyak  satu orang mempengaruhi
produksi
perjalanan yaitu sebesar 0,456 perjalanan/keluarga/hari.
Variabel  bebas  yang  keluar  dari model  disebabkan  karena  memiliki
nilai  korelasi  yang  rendah,  bila variabel bebas ini dimasukkan kedalam  persamaan  regresi  linear berganda  maka  akan  diperoleh  nilai determinannya  (R 2 )  kecil  dan  nilai standart error nya besar.
Pola Pergerakan Pada Tipe Perumahan  Bangunan  Menengah
(Y2)
Perumahan  Griya  Mandiri  diambil untuk  tipe  perumahan  menengah yang  terletak  di  Jalan  Karya  Jaya Ujung,  Medan  Johor  dengan  luas areal  perumahan  ±  3  Ha,  rata  rata rumah dibangun diatas tanah dengan luas  kaveling  100  -  200  M2  ,  yang dihuni  50  KK,  perumahan  Griya Mandiri  dapat  dilihat  pada  gambar berikut ini :
Analisis  untuk  mengetahui variabel-variabel  mana  yang  akan digunakan dalam permodelan selanjutnya, dilakukan proses
penyeleksian  variabel  dengan  cara melakukan  uji  korelasi  antara  semua variabel-variabel yang ditinjau. 1. Analisis Bivariat Analisis korelasi bivariat mencari  derajat  keeratan  hubungan dan  arah  hubungan.  Semakin  tinggi nilai korelasi, semakin tinggi
keeratan  hubungan  antar  variabel. Untuk  melihat  hubungan  bivariat antara  variabel  dapat  dilihat  dari hasil uji korelasi pearson.
Proses  penyeleksian  variabel  harus sesuai  dengan syarat  metode analisis regresi linear berganda, bahwa
variabel  bebas  yang  akan  dipakai dalam  model  harus  mempunyai korelasi  tinggi  terhadap  variabel terikat  dan  sesama  variabel  bebas
tidak boleh saling berkorelasi.
Apabla  terdapat  korelasi  antara variabel  bebas,  pilih  salah  satu  yang mempunyai  nilai  korelasi yang terbesar  untuk  mewakili.  Matriks hasil  uji  korelasi  bivariat  antara variabel untuk tipe perumahan mewah  mempunyai  nilai  signifikan atau pengaruh besar terhadap
produksi  perjalanan  (Y1)  adalah Jumlah  Anggota  keluarga  (X1), jumlah Keluarga Yang Bekerja (X5) 2. Analisis Multivariat Analisis regresi linear berganda digunakan untuk meramalkan  suatu  variabel  terikat
(Y)  berdasarkan  dua  atau  lebih varabel  bebas  (  X1,X2,X3...Xn) dalam suatu persamaan linear. Untuk mendapatkan  model  yang  paling sesuai  menggambarkan  pengaruh satu  atau  beberapa  variabel  bebas
terhadap  variabel  terikatnya  dapat digunakan  analisis  regresi  linear berganda  ( Multiple  linear  regresion analysis ). Model regresi linear berganda  yang  ditampilkan  berikut ini  diolah  dengan  bantuan  software
SPSS.
Tabel Pengaruh variabel bebas terhadap  jumlah  produksi  perjalanan perumahan tipe bangunan mewah Variabel terikat : produksi perjalanan tipe bangunan mewah Model regresi Koofisi en regresi t Sig. Konstanta  -0,460 -0,211  0,82 9 Jumlah Anggota keluarga (X1) 1,279 4,799 0,00 1 jumlah Keluarga Yang Bekerja (X5) 1,795 1,851 Kesesuian model regresi yang terbentuk                                F  =  22,868 Sig. = 0,001 Anova regresi Koofisien  Korelasi  (R)  =    0,879 Koofisien determinan
(R square) = 0,782 Persamaan regresi yang terbentuk Y2 = -0,460 + 1,279 X1 + 1,795 X5 Standart error ( SEE ) = 1,158 ( sumber : Data Primer Diolah ) Dari tabel diatas dapat dilihat bahwa persamaan  model  regresi  linear berganda yang terbentuk, yaitu Y2  = -0,460 + 1,279 X1 + 1,795 X5 adalah
merupakan  model  regresi yang paling sesuai menggambarkan pengaruh  tiga  variabel  bebas  yaitu Jumlah  Anggota  keluarga  (X1), jumlah  Keluarga  Yang  Bekerja  (X5) Yang secara bersamaan mempengaruhi  produksi  perjalanan (Y),  hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai analisis Anova  regresi (F)  sebesar
22,868
Anova  regresi (F)  merupakan nilai uji kelinearan hubungan variabel  terikat  dengan  variabel bebasnya. Berdasarkan syarat statistik untuk regresi linear berganda  bahwa  perbandingan  nilai F hitung harus  lebih  besar  dari  F tabel, hasil  yang  diperoleh  22,868  >  3,71. Syarat  statistik  terpenuhi      F hitung > F tabel, ini  menunjukkan  bahwa  model regresi  linear  berganda  signifikan pada  tingkat  kepercayaan  95%. Harga  signifikan  F  =  0,001  <  0,05 yang  berarti  Ha  diterima  dan  secara simultan  X1  berpengaruh  positif terhadap bangkitan pergerakan.  Kuat hubungan  ditunjukkan  oleh  variabel bebas terhadap variabel terikat dengan  model  yang  dapat  dilihat koofisien  determinan  (R  square) yaitu sebesar 0,782 atau 78,2%.
Nilai  pada  variabel  Jumlah Anggota keluarga (X1) yaitu sebesar 1,279  X1 ,  dapat  diartikan  bahwa apabila terjadi peningkatan sebanyak satu  orang  akan  mempengaruhi produksi  perjalanan  yaitu  sebesar 1,279 perjalanan/keluarga/hari.  Nilai pada variabel jumlah Keluarga Yang Bekerja (X5) yaitu sebesar 1,795  X5 dapat diartikan bahwa apabila terjadi peningkatan  sebanyak  satu  unitakan
mempengaruhi  produksi  perjalanan yaitu sebesar 1,795 perjalanan/keluarga/hari. Variabel bebas  yang  keluar  dari  model disebabkan  karena  memiliki  nilai korelasi  yang  rendah,  bila  variabel bebas ini dimasukkan kedalam persamaan  regresi  linear  berganda maka akan diperoleh nilai determinannya  (R 2 )  kecil  dan  nilai standart error nya besar.
Pola Pergerakan Pada Tipe Perumahan  Bangunan  Sederhana (Y3) Perumahan Simalingkar diambil untuk  tipe  perumahan  Sederhana yang terletak di Jalan Lada Simalingkar  Medan  dengan  luas areal  perumahan  ±  4  Ha,  rata  rata rumah dibangun diatas tanah dengan luas  kaveling  100  -  200  M2  ,  yang dihuni ±100 KK,
Analisis  untuk  mengetahui variabel-variabel  mana  yang  akan digunakan dalam permodelan selanjutnya, dilakukan proses penyeleksian  variabel  dengan  cara melakukan  uji  korelasi  antara  semua variabel-variabel yang ditinjau. 1. Analisis Bivariat Analisis korelasi bivariat
mencari  derajat  keeratan  hubungan dan  arah  hubungan.  Semakin  tinggi nilai korelasi, semakin tinggi keeratan  hubungan  antar  variabel.
Untuk  melihat  hubungan  bivariat antara  variabel  dapat  dilihat  dari hasil uji korelasi pearson.
Proses  penyeleksian  variabel harus  sesuai  dengan  syarat  metode analisis  regresi  linear  berganda, bahwa  variabel  bebas  yang  akan dipakai dalam model harus mempunyai  korelasi  tinggi  terhadap variabel  terikat  dan  sesama  variabel bebas  tidak  boleh  saling  berkorelasi. Apabla  terdapat  korelasi  antara variabel  bebas,  pilih  salah  satu  yang mempunyai  nilai  korelasi yang terbesar  untuk  mewakili.  Matriks hasil  uji  korelasi  bivariat  antara variabel untuk tipe perumahan sederhana dapat dilihat bahwa variabel-variabel  yang  mempunyai nilai  signifikan  atau  pengaruh  besar terhadap  produksi  perjalanan  (Y1) adalah  Jumlah  Anggota  keluarga (X1),  jumlah  kepemilikan  kendaraan bermotor  (X4),  jumlah  anggota keluarga yang bekerja (X5),
Jumlah  Anggota  keluarga (X1)  mempunyai  hubungan  yang signifikan terhadap produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R (koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,798  atau  variabel  bebas  dapat mempengaruhi variabel terikat dengan  kuat  hubungan  sebesar  79,8
%.  Pada  variabel  jumlah  anggota keluarga yang berkerja (X4). Mempunyai hubungan yang signifikan terhadap produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R  ( koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,705  atau  variabel  bebas  dapat
mempengaruhi variabel terikat dengan kuat hubungan sebesar 70,5%. Pada variabel jumlah anggota keluarga yang berkerja (X5).). Mempunyai hubungan yang signifikan  produksi  perjalanan  (Y) dengan  nilai  R  (koofisien  korelasi) yaitu  sebesar  0,768  atau  variabel bebas  dapat  mempengaruhi  variabel terikat dengan kuat hubungan sebesar 76,8 %.
Dalam  hal  ini  juga  terdapat beberapa  variabel  bebas  yang  saling berkorelasi,  maka  hanya  variabel yang  mempunyai  nilai  korelasi tertinggi  yang  akan  dipakai  dalam model.
Variabel X1 saling berkorelasi  dengan  variabel  bebas X4,X5.  Maka  dipilih  variabel  bebas jumlah  anggota  keluarga  (X1)  yang mewakili variabel bebas yang berkorelasi,  karna  variabel  jumlah anggota keluarga (X1) memiliki nilai korelasi  tinggi  diantara  variabel bebas  yang  berkorelasi  terhadap variabel  terikat  (Y3),  yaitu  sebesar 0,798 atau 79,8%. Dari uraian diatas disimpulkan  bahwa  hanya  ada  sattu variabel  bebas  yang  dipakai  dalam model, yaitu Jumlah Anggota keluarga (X1) 1. Analisi Multivariat Analisis regresi linear berganda digunakan untuk meramalkan  suatu  variabel  terikat (Y)  berdasarkan  dua  atau  lebih varabel bebas (X1,X2,X3...Xn)
dalam suatu persamaan linear. Untuk mendapatkan  model  yang  paling sesuai  menggambarkan  pengaruh satu  atau  beberapa  variabel  bebas terhadap  variabel  terikatnya  dapat digunakan  analisis  regresi  linear
berganda  ( Multiple  linear  regresion analysis ). Model regresi linear berganda  yang  ditampilkan  berikut ini  diolah  dengan  bantuan  software
SPSS-19. Hasil analisis regresi linear berganda  untuk  tipe  perumahan sederhana  dapat  dilihat  pada  Tabel berikut ini : Tabel Pengaruh variabel bebas terhadap  jumlah  produksi  perjalanan perumahan tipe bangunan sederhana Variabel terikat : produksi perjalanan tipe bangunan sederhana Model regresi Koofisie n regresi t Sig. Konstant a 0,379 0,782 0,435 Jumlah Anggota keluarga (X1) 1,901 13,99 3 0,000 * Kesesuian model regresi yang terbentuk                                F  =    216,678 Sig. = 0,000* Anova regresi Koofisien  Korelasi  (R)  =      0,798 Koofisien determinan
(R square) = 0,759
Persamaan  regresi  yang  terbentuk Y3 = 0,379 + 1,901 X1 Standart error ( SEE ) = 1,365 ( sumber : Data Primer Diolah ) Dari Tabel diatas dapat dilihat  bahwa  persamaan  model regresi linear berganda yang terbentuk,  yaitu Y3  =  0,379  +  1,901 X1 adalah  merupakan  modelregresi yang  paling  sesuai  menggambarkan pengaruh  tiga  variabel  bebas  yaitu Jumlah  Anggota  keluarga  (X1), Yang secara bersamaan
mempengaruhi  produksi  perjalanan (Y),  hal  ini  dapat  dilihat  dari  nilai
analisis Anova  regresi (F)  sebesar 216,678.
Anova  regresi (F)  merupakan nilai uji kelinearan hubungan variabel  terikat  dengan  variabel bebasnya. Berdasarkan syarat statistik untuk regresi linear
berganda  bahwa  perbandingan  nilai F hitung harus  lebih  besar  dari  F tabel, hasil  yang  diperoleh  216,678>2.67. Syarat  statistik  terpenuhi  F hitung > F tabel, ini  menunjukkan  bahwa  model regresi  linear  berganda  signifikan pada  tingkat  kepercayaan  95%. Harga  signifikan  F  =  0,001  <  0,05 yang  berarti  Ha  diterima  dan  secara simultan  X1  berpengaruh  positif terhadap bangkitan pergerakan.
Kuat  hubungan  ditunjukkan oleh variabel bebas terhadap variabel terikat dengan model  yang terbentuk dapat  dilihat  koofisien  determinan (R 2 ) yaitu sebesar 0,759 atau 75,9%.
Nilai  pada  variabel  Jumlah Anggota keluarga (X1) yaitu sebesar 1,901  X1 ,  dapat  diartikan  bahwa apabila terjadi peningkatan sebanyak satu  orang  akan  mempengaruhi produksi  perjalanan  yaitu  sebesar 1,901 perjalanan/keluarga/hari. Variabel  bebas  yang  keluar  dari model  disebabkan  karna  memiliki nilai  korelasi  yang  rendah,  bila variabel bebas ini dimasukkan kedalam  persamaan  regresi  linear berganda  maka  akan  diperoleh  nilai determinannya  (R 2 )  kecil  dan  nilai standart error nya besar.
Tipe (R) (R 2 ) (F) Mewah 0,895 0,813 12,839 Menengah 0,879 0,782 22,868 Sederhana 0,798 0,759 216,678 Persamaan regresi yang terbentuk Y1 = 3,373 + 1,569 X1 + 0,139 X4 + 0,456 X6 Y2 = -0,460 + 1,279 X1 + 1,795 X5 Y3 = 0,379 + 1,901 X1

## Kesimpulan Dan Saran

## Kesimpulan
Dari  perhitungan  dari  tiga tipe  perumahan  di  atas  dapat  dilihat nilai  koofisien  korelasi  (R),  nilai koofisien  determinan  (R  square), nilai  analisis Anova  regresi (F)  dan persamaan  model  regresi  linear berganda  yang  terbentuk  pada  Tabel berikut ini :
Tabel  Hasil  Perhitungan  pada  tiga tipe perumahan
Dari Tabel diatas dapat dilihat  model  terbaik  yang  saat  ini dapat  diterapkan  dalam  perencanaan lokasi  perumahan  yaitu  persamaan model  regresi  linear  berganda  pada tipe  perumahan  mewah  yaitu Y1  = 3,373  +  1,569  X1  +  0,139  X4  +
0,456  X6 ,  karena  persamaan  yang terbentuk  sudah  dapat  mewakili variabel  yang  berpengaruh  terhadap bangkitan pergerakan dari perumahan. Nilai  pada  variabel  Jumlah  Anggota keluarga  (X1)  yaitu  sebesar 1,569 X1 ,  dapat  diartikan  bahwa  apabila terjadi  peningkatan  sebanyak  satu orang  akan  mempengaruhi  produksi perjalanan yaitu sebesar 1,569 perjalanan/keluarga/hari.  Nilai  pada variabel  jumlah  kepemilikan  motor (X4)  yaitu  sebesar 0,139  X4 dapat
diartikan  bahwa  apabila  terjadi peningkatan sebanyak  satu  unit akan mempengaruhi  produksi  perjalanan yaitu sebesar 0,139 perjalanan/keluarga/hari.  Nilai  pada variabel jumlah keluarga yang bersekolah  (X6)  yaitu  sebesar 0,456 X6 dapat  diartikan  bahwa  apabila terjadi  peningkatan  sebanyak  satu orang mempengaruhi produksi
perjalanan yaitu sebesar 0,456 perjalanan/keluarga/hari.

## Saran
1. Harus  segera  ada    pengembangan sarana potensial di wilayah Perumahan  Di  Kota  Medan  ini untuk mengurangi ketergantungan kawasan perumahan tersebut terhadap  pusat  kota  Medan.  Agar dapat  juga  mengurangi  beban lalulintas pada pusat kota Medan. 2. penelitian  ini  diharapkan  dapat dijadikan sebagai bahan pertimbanngan  bagi  pemerintah daerah  untuk  menentukan  lokasi pengembangan  perumahan  dan perencanaan transportasi bagi kota Medan.

## Ucapan Terimakasih
Ucapan terimakasih Kepada Direktorat  Riset  dan  Pengabdian Masyarakat Direktorat Jenderal Penguatan  Riset  Dan  Pengembangan Kementerian  Riset  Teknologi  dan Pendidikan  Tinggi  atas  Bantuan Dana Hibah Penelitian Dosen Pemula Tahun 2019

## Daftar Pustaka
Badan Pusat Statistik Medan, Medan Dalam Angka 2015 Rudi Sugiono Suyono. (2009), Analisis  Pemilihan  Rute  Dalam Kajian KebutuhanPergerakan
Pada  Rencana  Pembangunan Ruas  Jalan  Semitau  –  Nanga Badau  Kabupaten  Kapuas  Hulu: Jurnal  Teknik  Sipil  UNTAN/ Volume 9 Nomor 1 – Juni 2009. Ardianto, Prima dan Lin, Farid, 2014, Analisis Manajemen Arus
Lalulintas Jalan Pemuda Segmen
Jalan Depan Mall Paragon Semarang, Simposium XVII FSTPT. Jember. Irchan, Ahmad dan Imam, 2014, Peran Kebijakan Transportasi untuk Mendukung Aksesibilitas dan Mobilitas pada Pengembangan Wilayah
Perkotaan, Simposium XVII
FSTPT. Jember.]
Revy  Safitri  (2015),  Analisis  Pola Pergerakan Berdasarkan Estimasi  Matriks  Asal  Tujuan Menggunakan Data Telepon Selular  (Studi  Kasus  Provinsi Bali : Jurnal Fropil Vol 3 Nomor 2 Juli-Desember 2015 Dwi  Hanggraeni  2014,  Pengaruh Keberadaan  Transportasi  mum Angkutan Desa Terhadap Pergerakan Penduduk Di Kecamatan Delanggu Kabupaten Klaten :  Jurnal  UMS 2014 Mudjiastuti Handajani, ratna hidayawati (2013), Pola Pergerakan Wanita Dalam Kaitannya  Dengan    Pengadaan Prasaran dan Sarana Transportasi Di Kota Semarang : Jurnal UNDIP