## Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan
(Studi Kasus Perumahan di Kota Padang)
Development of a Model for Resurrection of Housing Zones Considering Housing Type and Age (Housing Case Study in Padang City)
1 Rini Amelia Sari, 2 Yosritzal, 3 Purnawan
1 Mahasiswa Program Magister Teknik Sipil Universitas Andalas, riniameliasari01@gmail.com
2 Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil Universitas Andalas, yosritzal@ft.unand.ac.id
3 Staf Pengajar Jurusan Teknik Sipil Universitas Andalas, purnawan@ft.unand.ac.id
Naskah Masuk : 10-11-2017 Naskah Diterima : 05-12-2018 Naskah Disetujui : 04-03-2018

## Abstrak
Penelitian ini bertujuan memodelkan bangkitan pergerakan yang dilakukan oleh perumahan-perumahan yang ada  di  Kota  Padang.  Dengan  mempertimbangkan  variabel  Tipe  dan  Umur  Perumahan  sebagai  variabel tambahan  di  dalam  model  selain  variabel    sosio  ekonomi,  dengan  tujuan  menyederhanakan  model  dan memudahkan  untuk  memprediksi  bangkitan  perjalanan  dari  perumahan.  Dalam  penelitian  ini  ditemukan bahwa  umur  perumahan  berkorelasi  sangat  rendah  dengan  bangkitan  perjalanan  perumahan.  Yang  berarti variabel  umur  perumahan  tidak  memberi  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  bangkitan  perjalanan  dari perumahan.  Sedangkan  variabel  tipe  rumah  memberikan  korelasi  yang  cukup  tinggi  dengan  bangkitan perjalanan dengan mobil dengan R 2 sebesar 0,583, hal yang berbeda terjadi pada korelasi tipe rumah dengan bangkitan  perjalanan  dengan  sepeda  motor  yaitu  dengan  R 2 sangat  rendah  yaitu  0,09.  Variabel  yang berkorelasi tinggi dalam bangkitan perjalanan adalah kepemilikan  kendaraan, jumlah anggota keluarga dan anggaran  yang  mereka  sediakan  untuk  transportasi.  Pemodelan  bangkitan  oleh  sepeda  motor  tidak  di pengaruhi oleh tingkat ekonomi  masyarakat, sedangkan bangkitan perjalanan oleh  mobil  berkorelasi positif dengan  penghasilan  masyarakat.  Dari  penelitian  ini  di  hasilkan  12  model  bangkitan  perjalanan  dari perumahan  yang  di  dapatkan  dari  data  total  sampel  dan  dari  sampel  yang  di  bagi  berdasarkan  tipe  rumah (Tipe Rumah 45, 70 dan 100). Nilai determinasi dari pemodelan ini umumnya berkisar pada angka 0,5. Yang berarti bahwa ada faktor lain yang mempengaruhi bangkitan perjalanan dari perumahan  diluar dari variabel yang di teliti.
Kata kunci : korelasi, model, koefisien determinasi, variabel bebas, bangkitan perjalanan

## Abstract
This  study  focus  to  model  the  trip  generation  conducted  by  existing  housing  in  Padang  City.  Taking  into account  the  Housing  Type  and  Age  variable  as  an  additional  variable  in  the  model  other  than  the socioeconomic variable, with the aim of simplifying the model and making it easier to predict the rise of the trip  from  the  housing.  In  this  study  found  that  the  age  of  housing  correlates  very  low  with  the  rise  of residential travel. Which means the variable age of housing does not give a significant effect on the rise of travel from housing. While the type of house type gives a fairly high correlation with the trip generate by car with R 2 of 0.583, different things happen in the correlation type of home with the trip generate by motorcycle with  a  very  low  R 2 of  0.09.Variables  that  are  highly  correlated  in  trip  generation  are  vehicle  ownership, number  of  family  members  and  the  budget  they  provide  for  transportation.  Modeling  the  trip  generate  by motorcycles  is  not  influenced  by  the  economic  level  of  society,  while  the  trip  generate  by  car  is  positively correlated  with  the  income  of  the  community.  From  this  research,  12  models  of  trip  generation  from  the housing  obtained  from  the  total  sample  data  and  from  the  sample  are  divided  by  type  of  house  (Type  of House 45, 70 and 100). The determination value of this modeling generally ranges from 0.5. Which means that there are other factors that influence the rise of travel from the housing outside of the variables in the perusal.
Keywords: correlation, model, coefficient of determination, independent variable, trip generation
PENDAHULUAN
Penelitian  terdahulu  telah  banyak yang  membahas  mengenai  pemodelan
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang) -
bangkitan  dari  perumahan.  Umumnya hanya menggunakan variabel sosio
ekonomi sebagai variabel yang berpengaruh  dalam  pemodelan  bangkitan perjalanan dari perumahan. Dalam penelitian  ini  akan  dilihat  pengaruh  dari usia  perumahan  dan  type  perumahan apakah memberikan pengaruh pada bangkitkan  perjalanan.  Karena    seiring dengan  bertambahnya  usia  perumahan juga  memberi  pengaruh  pada  bangkitan perjalanan.  Misalkan  perumahan  baru hanya  di  isi  awalnya  oleh  sepasang  suami istri. Dengan meningkatnya usia perumahan,  keluarga  juga  tumbuh,  punya anak  dan  anakpun  mulai  besar  dan sekolah. Kondisi ini  yang membangkitkan pola  perjalanan  yang  panjang  (berantai) karena  orang  tua  harus  mengantar  anak sekolah terlebih dahulu sebelum berangkat ke kantor.
Karena  itu  ada  peluang  dilakukan pengembangan  model  bangkitan  dengan menggabungkan  variabel  sosio  ekonomi dengan  type  dan  usia  perumahan  agar model  yang  didapatkan  lebih  mendekati kondisi yang sebenarnya.
Tujuan Penelitian
Tujuan  penelitian  ini  adalah  untuk menyusun  model  bangkitan  perjalanan dari zona perumahan dengan mempertimbangkan  faktor  tipe  dan  umur
perumahan  sebagai  variabel  tambahan  di luar variabel sosio ekonomi.
Manfaat Penelitian
Penelitian  ini  mengembangkan  model baru dalam penilaian bangkitan perjalanan yang  lebih  reliable  untuk  memprediksi dampak  lalu  lintas  suatu  zona  perumahan di masa mendatang.
Batasan Masalah
Untuk  menghindari  penelitian  terlalu luas dan terbatasnya waktu, maka pembatasan masalah dalam penelitian akan menitik beratkan pada beberapa hal yaitu: 1. Perjalanan yang dilakukan oleh penghuni perumahan yang hanya dianalisis  berdasarkan  home  base  trip  , yaitu  semua  perjalanan  yang  berasal dari  rumah  dan  diakhiri  dengan  pulang kerumah.
2. Studi  di  lakukan  terhadap  beberapa Perumahan  yang  tersebar  di  Kota Padang.
3. Parameter yang dipakai dalam pembuatan model bangkitan pergerakan adalah  metode  analisis  regresi  linear berganda  (Multiple  Linear  Regression Analysis), dan data diambil berdasarkan kecenderungan  penghuni  perumahan untuk  melakukan  perjalanan  yang terjabarkan  dalam  beberapa  variable, seperti:  jumlah  anggota  keluarga, jumlah penghasilan keluarga,
kepemilikan kendaraan, jenis pekerjaan, umur  kepala  keluarga,  pendidikan kepala  keluarga,  tipe  rumah,  umur perumahan,  lama  tinggal  di  perumahan ,  perjalanan  rutin  anggota  keluarga setiap  pagi  dan  sore,  dan  berapa anggaran yang disediakan untuk transportasi dalam sebulan.
METODOLOGI Sampel Penelitian
Mengingat  bahwa  populasi  rumah berdasarkan  tipe  rumah  dan  berdasarkan umur  rumah  (usia  rumah  sejak  di  bangun pertama  kali)  tidak  diketahui  jumlahnya, maka  untuk  penelitian  ini  lebih  tepat menggunakan  metode  Non  Probabilty Sampling.
Dalam  penelitian  ini  digunakan teknik  Sampling  Accidental  yaitu  teknik penentuan  sample  yang  berdasarkan kebetulan,  maksud  dalam  sampling  ini yaitu siapa saja yang secara kebetulan/insidental bertemu dengan peneliti  dapat  digunakan  sebagai  sample penelitian (Sugiyono,2011).
Gambar 2.1. Diagram Alir Penelitian Metode Analisis Data Penelitian
Metode analisis data yang digunakan  dalam  studi  ini  adalah  cara analisis  regresi  linier  berganda  dengan menggunakan  perangkat  lunak  SPSS (Statistical  Program  for  Social  Science) yang  merupakan  paket  program  aplikasi komputer untuk menganalisa data terutama untuk ilmu-ilmu sosial.
Metoda  ini  adalah  memasukkan semua  variabel  yang  berkorelasi  tinggi dengan variabel terikat, yang kemudian di evaluasi.  Jika  ada  variabel  yang  tidak siginifikan  maka  variabel  tersebut  akan dikeluarkan  dan  dilakukan  lagi  proses evaluasi sampai semua variabelnya memenuhi syarat siginifikansi.
Dalam menganalisis dengan SPSS, beberapa  tahapan  yang  harus  dilakukan
Uji Statistik RUMUSAN MASALAH DAN TUJUAN PENELITIAN Penentuan Variabel Studi Kepustakaan Pengumpulan dan Pengolahan Data Analisis Deskriptif  dan Regresi Linear Berganda Survey Pendahuluan Tidak Ok Model Bangkitan Perjalanan Kesimpulan dan Saran OK
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang) -
agar  model  bangkitan  perjalanan  yang dihasilkan  menjadi  model  yang  valid. Tahapan-tahapan itu adalah :
a. Analisis Bivariat Analisis Bivariat dilakukan dengan Uji korelasi  Pearson  untuk  mengetahui kekuatan/keeratan hubungan antar variabel  yaitu  variabel  bebas  dengan variabel  tak  bebas  maupun  antar variabel  bebas.  Hasil  dari  uji  korelasi dinyatakan  dengan  koefisien  korelasi, dimana  dengan  nilai  koefisien  korelasi ini dapat diketahui tingkat keterhubungan  antara  variabel  tak bebas  dan  variabel  bebas  yang  mana sangat  berguna  dalam  menganalisis tingkat keterhubungan tersebut. Untuk  hubungan  antar  variabel  bebas akan  dipilih  variabel  bebas  yang memiliki  nilai  korelasi  tidak  kuat  atau <  0,6,  sedangkan  hubungan  antara variabel  bebas  dan  variabel  tak  bebas akan  dipilih  variabel  bebas  yang memiliki  korelasi  yang  tinggi  diantara yang  ada  (minimal  ≥  0,2)  ,  biasanya ditandai  dengan  tanda  bintang  pada hasil SPSS.
b. Analisis Regresi Linear Berganda Analisis regresi linear berganda digunakan  untuk  meramalkan  suatu variabel terikat Y berdasarkan dua atau lebih  variabel  bebas  dalam  suatu persamaan  linear.  Model  regresi  linear
berganda  yang  diolah  dengan  bantuan software SPSS-20.
c. Uji Asumsi Klasik
• Uji Multikolinearitas
• Uji Heteroskedastisitas
• Uji Normalitas
d. Uji Signifikansi Model/Uji Statistik
• Uji t
• Uji F
• Koefisien determinasi (R²)
e. Validasi Model
Validasi  model  umumnya  dilakukan dengan menggunakan metode perbandingan  secara  statistik.  Salah satu  metode  statistik  yang  dapat digunakan  untuk  memvalidasi  model adalah Metode  Chi-Square.  Metode  ini mampu memberikan batasan yang jelas apakah  performa  model  yang  kita gunakan valid atau tidak.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  di  lakukan  pada perumahan-perumahan    yang  tersebar  di Kota  Padang.  Data  penelitian  ini  berasal dari data primer dan data  sekunder.   Data primer  di  dapat  dari  hasil  survei  rumah tangga.
Surveyor  menyebar  800  kuisioner, jumlah  kuisioner  yang  kembali  dan  data nya lengkap 770. Dari yang 770 kuisioner ini,  680  data  digunakan  untuk  analisis pemodelan, sementara sisanya di  gunakan
untuk  validasi  data  dengan  metoda square.
Karakteristik Perumahan
Dari  680  Rumah  yang  di  survei berdasarkan  luas  rumah  terdapat (41.91%),  Tipe  45  (24.12%)  dan  Tipe  70 (18.24%).  Seiring  waktu  karena  faktor kebutuhan  dan  di  dukung  oleh  dukungan financial  dari  penghuni  rumah,  rumah rumah  tersebut  umumnya  mengalami perubahan luas. Pada Gambar data  mengenai  tipe  rumah  yang  sekarang, yang telah berubah dari tipe semula.
Gambar 3.1 Grafik Perubahan Rumah Tipe awal
ke Tipe Sekarang Tabel  3.1  Data  Tipe  Rumah  Sekarang  dan  Umur Perumahan Sumber : Pengolahan Data 0.00% 5.00% 10.00% 15.00% 20.00% 25.00% 30.00% 35.00% 40.00% 45.00% 21 36 45 54 60 70 80 8.68% 41.91% 24.12% 2.65% 18.24% 3.53% 0.88% 1.91% 6.76% 25.59% 2.21% 5.15% 31.62% 4.56% Pers entase Tipe Rumah 0-5 05-10 10-15 15-20 tahun  tahun tahun tahun 21
1 36 6 45 1 5 29 139 54 2 60 5 70 4 15 35 161 80 100 17 5 110 120 2 2 130 140 Grand Total
24 20 85 551 Tipe Perumahan Sekarang (m2) Umur Perumahan
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe
untuk  validasi  data  dengan  metoda  chi-
Karakteristik Perumahan
Dari  680  Rumah  yang  di  survei terdapat  Tipe  36
(41.91%),  Tipe  45  (24.12%)  dan  Tipe  70 (18.24%).  Seiring  waktu  karena  faktor kebutuhan  dan  di  dukung  oleh  dukungan financial  dari  penghuni  rumah,  rumah- ah  tersebut  umumnya  mengalami
Pada Gambar 3.1 terdapat data  mengenai  tipe  rumah  yang  sekarang, yang telah berubah dari tipe semula.
Grafik Perubahan Rumah Tipe awal ke Tipe Sekarang Data  Tipe  Rumah  Sekarang  dan  Umur Gambar 3.2 Data Perumahan Berdasarkan Umur Perumahan Gambar 3.3 Kepemilikan Sepeda Motor/Rumah Gambar 3.4 Jumlah Kepemilikan Mobil/Rumah 80 100 110 120 130 140 0.88% 4.56% 15.88% 2.50%3.38% 0.29%0.15% Tipe Rumah Total 15-20 (pc) tahun
12 13 40 46 139 174
13 15 30 35 161 215 31 31
86 108 17 17 19 23 2 2 1 1
551 680
4.03% 2.60% 80.78% 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 0 1 6.32% 37.35% Jumlah Rumah Jumlah Sepeda Motor/Rumah 0.00% 10.00% 20.00% 30.00% 40.00% 50.00% 0 1 46.03% 42.21% Jumlah Rumah Jumlah Mobil/Rumah
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang)
Data Perumahan Berdasarkan
Umur Perumahan
Kepemilikan Sepeda Motor/Rumah Jumlah Kepemilikan Mobil/Rumah
2.60% 12.60% 0-5 tahun 5-10 tahun 2 3 4 5 37.35% 42.79% 12.06% 1.18% 0.29% Jumlah Sepeda Motor/Rumah 1 2 3 4 42.21% 10.15% 1.18% 0.44% Jumlah Mobil/Rumah

## Kepemilikan  Kendaraan  Bermotor  dan Tipe Rumah
Tabel  3.2  Data  Kepemilikan  Sepeda  Motor  dan Tipe Rumah
Sumber : Pengolahan Data Tabel 3.3 Data Kepemilikan Mobil dan Tipe Rumah
Sumber : Pengolahan Data Analisis Pengaruh Karakteristik Rumah  Tangga  Terhadap  Jumlah Perjalanan Identifikasi Perjalanan Keluar Perumahan
Dalam  survei  rumah  tangga  ini, data pergerakan yang di ambil adalah data total pergerakan/perjalanan penghuni rumah  keluar  perumahan  dalam  satu
minggu,  baik  itu  menggunakan  sepeda motor ataupun mobil.
Dari  total  sampel    680  rumah tangga  terlihat  pada  Tabel  4.1  sampai dengan Tabel 4.5 rata-rata perjalanan yang di  lakukan  oleh  penghuni    rumah  dengan menggunakan motor, mobil dan gabungan perjalanan  motor  dan  mobil  dalam  satu minggu.
Tabel  4.1  Rata-rata  Perjalanan  Rumah  Tangga Dalam 1 minggu
Sumber : Pengolahan Data
Tabel  4.2  Jumlah  Perjalanan  Rumah  Tangga Dalam  1  Minggu  berdasarkan  Jumlah Anggota Keluarga
Sumber : Pengolahan Data
0 1 2 3 4 5 21 4 6 3
13 36 5 16 18 7
46
45 9 81 63 17 3 1 174 54 1 8 2 4 15
60 6 10 15 3 1 35
70
8 76 110 18 2 1 215 80 14 13 4 31 100 12 32 46 16 2 108 110 4 9 4
17
120 2 7 9 5
23 130
2 2 140 1
1 Grand Total
43 254 291 82 8 2
680 Tipe Rumah Jumlah S epeda Motor Dalam Satu Rumah Grand Total 0 1 2 3 4 21 12 1 13 36 21 16 9 46 45 87 75 12 174 54 10 4 1 15 60 15 13 6 1 35 70 106 87 16 3 3 215 80 8 19 4 31
100 40 52 14 2 108 110 4 9 3 1 17 120 9 11 3 23 130 1 1 2 140 1 1 Grand Total 313 287 69 8 3 680 Jumlah Mobil Dalam Satu Rumah
Grand Total Tipe Rumah Jenis Perjalanan Rata-rata Perjalanan dalam 1 Minggu Rata-rata Perjalanan dalam 1 hari Perjalanan Total Keluarga dengan mobil 4.47 0.64 Perjalanan Total Keluarga dengan sepeda motor 14.36 2.05 Perjalanan Total Keluarga dengan mobil dan sepeda motor 18.83 2.69 Jumlah Anggota Keluarga Perjalanan Total Keluarga dengan mobil Perjalanan Total Keluarga dengan sepeda motor Perjalanan Total Keluarga dengan mobil dan sepeda motor Jumlah Rumah Tangga 1 0.88 6.63 7.5 16 2 3.68 8.44 12.12 41 3 3.94 10.93 14.86 111 4 4.69 13.96 18.65 222 5 5.09 15.96 21.05 185 6 5.21 17.62 22.82 68 7 2.42 21.54 23.96 24 8 7 24.25 31.25 4 9 0.75 25.5 26.25 4 10 4 35 39 1 11 1.67 16.67 18.33 3 13 1 50 51 1 Rata-Rata 4.47 14.36 18.83 680
Jurnal Pembangunan Nagari   Volume 3 Nomor 1 Edisi Juni 2018 : 13 - 32 18
Tabel  4.3  Jumlah  Perjalanan  Rumah  Tangga Dalam  1  Minggu  berdasarkan  Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor
Sumber : Pengolahan Data
Tabel  4.4  Jumlah  Perjalanan  Rumah  Tangga
Dengan  Mobil  Dalam  1  Minggu berdasarkan Jumlah Kepemilikan
Mobil Sumber : Pengolahan Data
Tabel  4.5.  Jumlah  Perjalanan  Rumah  Tangga
Dengan  Mobil  Dalam  1  Minggu berdasarkan Jumlah Kepemilikan
Mobil dan Sepeda Motor Sumber : Pengolahan Data
Jumlah  Perjalanan  Rumah  Tangga Dalam  1  Minggu  dan    Karakteristik Perumahan
Berikut ini peneliti mencoba memasukan  data  karakteristik  perumahan dalam  analisis  bangkitan  perjalanan  dari perumahan.  Tabel  4.6  memperlihatkan bahwa  jumlah  perjalanan  yang  dilakukan oleh rumah tangga tidak ada memperlihatkan  korelasi  yang  kuat  baik positif  ataupun  negatif  dengan  umur perumahan.
Tabel  4.6  Jumlah  Perjalanan  Rumah  Tangga Dalam 1 Minggu dan Umur Perumahan

## Sumber : Pengolahan Data
Tabel 4.7 mempelihatkan perjalanan  yang dilakukan oleh penghuni rumah berdasarkan type rumah yang dimiliki.
Pemodelan Bangkitan Perjalanan Variabel-variabel  yang  di  gunakan  untuk mendapatkan pemodelan bangkitan perjalanan  terlihat  pada  Tabel  4.8. Variabel  Terikat    adalah  Y dan  variabel bebasnya adalah x.
Tabel  4.7  Jumlah  Perjalanan  Rumah  Tangga Dalam 1 Minggu dan Tipe Perumahan
0 1 2 3 4 5 Rata-rata Perjalananan Total Keluarga dengan sepeda motor - 11.48 16.26 22.4 25.25 40
Jenis Perjalanan Kepemilikan Sepeda Motor/Rumah 0 1 2 3 4 Perjalanan Total Keluarga dengan mobil - 7.19 12.8 9.5 5.33 Kepemilikan Mobil/Rumah
Jenis Perjalanan
0 1 2 3 4 5 6
Perjalanan Total Keluarga dengan mobil dan sepeda motor - 11.15 17.72 22.18 27.98
33 33 Jenis Perjalanan Kepemilikan Mobil dan Sepeda Motor/Rumah Jenis  Perjalanan 0-5 tahun 5-10 tahun 10-15 tahun 15-20 tahun Perjalanan Total Keluarga dengan mobil 10.96 5.45 3.84 4.25 Perjalanan Total Keluarga dengan sepeda motor 12.83 20.05 11.74 14.63 Perjalanan Total Keluarga dengan mobil dan sepeda motor 23.79 25.5 15.58 18.87 Tipe Rumah Jumlah Rumah Perjalanan Total Keluarga dengan mobil Perjalanan Total Keluarga dengan sepeda motor Perjalanan Total Keluarga dengan mobil dan sepeda motor 21 13 0.31 22.38 22.69 36 46 6.76 15.78 22.54 45 174 3.75 12.92 16.67 54 15 2.73 13.6 16.33 60 35 4.2 11.63 15.83 70 215 3.8 15.37 19.16 80 31 5.48 13.94 19.42 100 108 5.58 13.66 19.24 110 17 5.94 17.88 23.82 120 23 7.04 14 21.04 130 2 10 14 24 140 1 10 25 35 Grand Total 680 4.47 14.36 18.83
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang) -
Tabel  4.8  Variabel-Variabel  dalam  Pemodelan Bangkitan
Sumber : Pengolahan Data
Pemodelan Bangkitan Pergerakan Oleh Mobil a. Analisis  Bivariate  (Uji  Korelasi Pearson)
Sebagai tahapan awal dalam menilai kelayakan variabel untuk digunakan dalam pemodelan regresi linier berganda  bangkitan  pergerakan,  maka terlebih dahulu dilakukan analisis korelasi antar  variabel-variabel  penelitian  .  Hasil- hasil  analisis  korelasi  antar  variabel dengan  menggunakan  program  aplikasi SPSS 20.0 disajikan pada Tabel 4.9
Berdasarkan Tabel 4.9 dapat dilihat  bahwa  nilai  korelasi  variabel  X 1 dan  Y A1 cukup  tinggi  yaitu  0.536.
Korelasi X 6 dengan Y A1 adalah 0,527 juga tinggi.  Korelasi  Variabel  X 3 dengan  Y A1 adalah  paling  tinggi  yaitu  0,753  yang sama  artinya  bahwa  variabel  bebas  X 3 dapat  mempengaruhi  variabel  terikat  Y A1 sebesar 75,3%. Namun variabel X 7 (Lama
tinggal)  dan  X 8 (Umur  perumahan) dengan  Y A1 berkorelasi  sangat  rendah yaitu -0,004 dan -0,151.
Tabel  4.9  Korelasi  Antar  Variabel  Y A1 dengan Variable Bebas
Sumber : Analisis Data
Salah  satu  syarat  untuk  model analisis regresi berganda yang baik adalah antar  variabel  bebas  tidak  boleh  saling berkolerasi.  Apabila  terdapat  korelasi yang  kuat  (r  ≥  0,6)  antar  variabel  bebas, maka  dipilih  salah  satu  yang  mempunyai korelasi  paling  tinggi  dengan  variabel terikat  untuk  mewakili.  Pada  Tabel  4.9 terlihat  bahwa  antara  variabel  X 1 dan  X 3 memiliki  korelasi  sebesar  0,602.  Nilai sebesar  0.602  termasuk  dalam  kategori korelasi  kuat.  Sehingga  diantara  variabel X 1 dan  X 3 yang  paling  kuat  korelasinya dengan  Y A1 adalah  X 3 sehingga  variabel X 1 di keluarkan dari model.
Dari uraian di atas dapat disimpulkan  bahwa  hanya  dua  variabel bebas  yang  dapat  di  pakai  dalam  model, yaitu  variabel  Jumlah  Kepemilikan  Mobil (X 3 ), dan  Anggaran Transportasi (X 6 ).
Perjalanan Total Keluarga dengan Mobil Perjalanan Total keluarga dengan Sepeda Motor Perjalanan Totak keluarga dengan Mobil dan Sepeda Motor Penghasilan Total Keluarga Jumlah Anggota Keluarga Jumlah Kepemilikan Mobil Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor
Jumlah Kepemilikan Mobil dan Motor Anggaran Transportasi Lama Tinggal Umur Perumahan YA1 X1 X2 X3 X6 X7 X8 YA1 1 .536 ** 0.044 .753 ** .527 ** -0.004 -.151 ** X1 .536 ** 1 .180 ** .602 ** .350 ** -0.043 -.255 ** X2 0.044 .180 ** 1 .149 ** 0.069 .212 ** 0.045 X3 .753 ** .602 ** .149 ** 1 .554 ** .087 * -0.067 X6 .527 ** .350 ** 0.069 .554 ** 1 0.035 -.121 ** X7 -0.004 -0.043 .212 ** .087 * 0.035 1 .375 ** X8 -.151 ** -.255 ** 0.045 -0.067 -.121 ** .375 ** 1 **. Correlation is  s ignificant at the 0.01 level (2-tailed). *. Correlation is  significant at the 0.05 level (2-tailed).
b. Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  linear  berganda digunakan untuk meramalkan suatu variabel  terikat  Y  berdasarkan  dua  atau lebih variabel bebas 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. Model  regresi  linear  berganda  diolah dengan bantuan software SPSS-20. Tahapan  regresi  linear  berganda  untuk mendapatkan  model  bangkitan  perjalanan penghuni perumahan dengan menggunakan  mobil  akan  dijelaskan berikut ini :
Data Masukan Data  input  yang  dimasukkan  ke dalam  SPSS  untuk  variabel  bebas  adalah Variabel  bebas  yang  dimasukkan  hanya variabel bebas yang sudah lolos seleksi uji korelasi  Pearson  yaitu  data  Jumlah Kepemilikan  Mobil  (X 3 )  dan  Anggaran Transportasi (X 6 ).
Sedangkan data input yang dimasukkan  ke  dalam  SPSS  untuk variabel  terikat  adalah  Perjalanan  Total Keluarga dengan Mobil (YA1).
Tabel 4.10 Hasil Pengolahan Data (Output)Statistik  deskriptif  untuk Model-YA1
Sumber : Analisis Data
Tabel  4.10  di  atas  merupakan  hasil  olah data  dengan  SPSS  yang  memperlihatkan statitistik deskriptif yaitu rata-rata variabel terikat  dan  variabel  bebas  (mean)  dan standar  deviasi  masing-masing  variabel dari  jumlah sampel  penelitian  (N) sebanyak  680  buah.  Terlihat  bahwa  rata- rata  perjalanan  dengan  mobil  dalam  satu minggu  sebesar  4,47  dengan  rata-rata kepemilikan  mobil  rata-rata  0,68  dan jumlah anggaran transportasi sebesar 0,57 juta per bulan.
Tabel 4.11 Model Summary c untuk Model-Y A1
Sumber : Analisis Data
Koefisien determinasi menjelaskan variasi  pengaruh  variabel-variabel  bebas terhadap  variabel  terikatnya.  Atau  dapat pula  dikatakan  sebagai  proporsi  pengaruh seluruh  variabel  bebas  terhadap  variabel
Mean Std. Deviation N Perjalanantotalkeluargade nganmobildlm1minggu 4.47 5.455 680 Mobil 0.68 0.739 680 Anggaran transportasi tiap bulan (Juta) 0.57 0.739 680
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate 1 .765 a 0.585 0.584 3.518
a. Predictors: (Constant), Anggaran transportasi tiap bulan (Juta), Mobil b. Dependent Variable: Perjalanantotalkeluargadenganmobildlm1minggu
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang) -
terikat.  Nilai  koefisien  determinasi  dapat diukur  oleh  nilai  R  square  atau  Adjusted R-Square.  R-Square  digunakan  pada  saat variabel bebas hanya 1 saja (biasa disebut dengan Regresi Linier Sederhana), sedangkan  Adjusted  R-Square  digunakan pada saat variabel bebas lebih dari satu.
Dari  hasil  ouput  model  summary  di atas  terlihat  bahwa  nilai  R  (koefisien korelasi)  pada  Model-Y A1 sebesar  0,765 yang  berarti  bahwa  variabel  bebas  dan variabel terikat dapat dikategorikan memiliki  hubungan  linear  yang  cukup kuat.
Nilai Adjusted R-Square pada Model-  Y A1 sebesar  0,584,  hal  ini menunjukkan bahwa Jumlah Kepemilikan Mobil  dan  anggaran  transportasi  dalam sebulan  berpengaruh  58,40%  terhadap jumlah  bangkitan  perjalanan  dengan menggunakan  mobil  dalam  seminggu  dan 41,60%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain yang tidak diteliti.
Uji Statistik Regresi Linear Berganda Adapun  uji  statistik  regresi  linear berganda yang digunakan dalam penelitian  ini  adalah  uji  statistik  F/uji simultan/Anova  dan  uji  statistik  T/uji parsial.
Uji Koefisien Regresi (Uji t)
Uji t dalam regresi linier berganda dimaksudkan  untuk  menguji  apakah parameter (koefisien regresi dan konstanta) yang diduga untuk mengestimasi  persamaan/model  regresi linier berganda sudah merupakan parameter  yang tepat atau belum. Maksud tepat  disini  adalah  parameter  tersebut mampu  menjelaskan  perilaku  variabel bebas  dalam  mempengaruhi  variabel terikatnya.  Parameter  yang  diestimasi dalam  regresi  linier  meliputi  intersep (konstanta)  dan  slope  (koefisien  dalam persamaan  linier).  Pada  bagian  ini,  uji  t difokuskan pada parameter slope (koefisien  regresi)  saja.  Jadi  uji  t  yang dimaksud adalah uji koefisien regresi.
Hasil  pengujian  dapat  dilihat  pada Tabel 4.12. Dengan SPSS uji t juga dapat dengan  mudah  ditarik  kesimpulannya. Apabila  nilai  prob.  t  hitung  (ouput  SPSS ditunjukkan  pada  kolom  sig.)  lebih  kecil dari  tingkat  kesalahan  (alpha)  0,05  (yang telah  ditentukan)  maka  dapat  dikatakan bahwa  variabel  bebas  (dari  t  hitung tersebut)  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel  terikatnya,  sedangkan  apabila nilai prob. t hitung lebih besar dari tingkat kesalahan  0,05  maka  dapat  dikatakan bahwa  variabel  bebas  tidak  berpengaruh signifikan terhadap variabel terikatnya.

## Tabel 4.12 Tabel Coeffisients Output SPSS
Sumber : Analisis Data
 Hipotesis
H 0 =      (Secara  parsial  variabel bebas  Xi  tidak  ada  pengaruh signifikan  terhadap  variabel  terikat
Y 1A ).
H 1 =        (Secara  parsial  variabel bebas  Xi  ada  pengaruh  signifikan terhadap variabel terikat Y 1A ).
Tingkat signifikansi α = 0,05 atau 5 % Daerah kritis T hitung > T Tabel ; Tolak H 0 Sig.  ≤ α  ; Tolak H 0 Uji-T Statistik Variabel Kepemilikan Mobil T hitung = 22.383 (lihat Tabel 4.13) T Tabel =  1,96    (lihat  Tabel-T Statistik)
Sig.    =  0,000  (lihat Tabel 4.13) Variabel  Anggaran  transportasi tiap bulan (Juta)
T hitung = 5.337  (lihat Tabel 4.12) T Tabel =  1,96    (lihat  Tabel-T Statistik)
Sig.    =  0,000  (lihat Tabel 4.12) Keputusan Uji
Karena nilai T hitung > T Tabel dan Sig. ≤ α maka : TOLAK H 0

## Kesimpulan
Dengan  tingkat  signifikansi  5%, maka  secara  parsial  Kepemilikan Mobil,  Anggaran  transportasi  tiap bulan  (Juta)  berpengaruh  terhadap variabel  terikat  (Perjalanan  Total Keluarga dengan Mobil).
Uji statitisk F / Uji Simultan / Anova Uji  keterandalan  model  atau  uji kelayakan  model  atau  yang  lebih  populer disebut  sebagai  uji  F  (ada  juga  yang menyebutnya  sebagai  uji  simultan  model) merupakan tahapan awal mengidentifikasi model  regresi  yang  diestimasi  layak  atau tidak.  Layak  (andal)  disini  maksudnya adalah  model  yang  diestimasi  layak digunakan  untuk  menjelaskan  pengaruh variabel-variabel  bebas  terhadap  variabel terikat. Nama uji ini disebut sebagai uji F, karena  mengikuti  mengikuti  distribusi  F yang  kriteria  pengujiannya  seperti  One Way Anova.
Pengunaan software SPSS memudahkan penarikan kesimpulan dalam uji ini. Apabila nilai prob. F hitung (ouput SPSS ditunjukkan pada kolom sig.) lebih  kecil  dari  tingkat  kesalahan/error
Standardiz ed Coefficient s B Std. Error Beta Tolerance VIF (Constant) 0.465 0.188 2.472 0.014 Mobil 4.915 0.22 0.666 22.383 0 0.693 1.443 Anggaran transporta
si tiap bulan (Juta) 1.172 0.22 0.159 5.337 0 0.693 1.443 a. Dependent Variable: Perjalanantotalkeluargadenganmobildlm1minggu Model Unstandardized
Coefficients t Sig. Collinearity Statistics 1
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang) -
(alpha) 0,05 (yang telah ditentukan) maka dapat dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi  layak,  sedangkan  apabila  nilai prob.  F  hitung  lebih  besar  dari  tingkat kesalahan  0,05  maka  dapat  dikatakan bahwa model regresi yang diestimasi tidak layak.
Tabel 4.13 Annova Model- Y A1
Sumber : Analisis Data
Hipotesis
H 0 =  (Pengaruh  variabel  Xi  secara bersama-sama terhadap variabel Y 1A tidak signifikan/tidak sesuai) H 1 = (Pengaruh variabel Xi secara bersama-sama  terhadap  variabel  Y 1A signifikan/ sesuai)
 Tingkat signifikansi  α = 0,05 atau 5%
 Daerah kritis  Fhitung > FTabel ; Tolak H0
 Sig.  ≤ α  ; Tolak H0
 Uji – F Statistik Fhitung = 477,553  (lihat Tabel 4.13) FTabel      =  2,618    (lihat  Tabel  F- Statistik)
Sig.    =  0,000 (lihat Tabel 4.13)
 Keputusan Uji
Karena nilai F hitung > F Tabel dan Sig. ≤ α maka : TOLAK H 0
 Kesimpulan
Dengan  tingkat  signifikansi  5%,  variabel bebas  (predictors)  yaitu  Kepemilikan Mobil,  Anggaran  transportasi  tiap  bulan (Juta)  secara  bersama-sama  berpengaruh terhadap variabel terikat (Perjalanan Total Keluarga dengan Mobil).
Uji Asumsi Klasik
Sebuah  model  regresi  akan  dapat dipakai  untuk  prediksi  jika  memenuhi sejumlah  asumsi  yang  di  sebut  dengan “asumsi klasik”.
Uji Multikoreliniaritas
Dari hasil pengolahan data dengan SPSS  seperti  Tabel  4.13  di  atas  maka dilakukan  Uji  Multikoreliniaritas.  Dilihat dari  nilai  VIF  pada  kepemilikan  mobil  , anggaran  transportasi  bernilai  1,443. Karena nilai VIF dari ketiga variabel tidak ada  yang  lebih  besar  dari  10  maka  dapat dikatakan  tidak  terjadi  multikolinieritas pada  ketiga  variabel  bebas  tersebut.  Dan nilai  tolerance  0.693  >  0,1  yang  berarti tidak  terjadi  gejala  multikorelliniaritas, sehingga  model  tersebut  layak  digunakan dalam permodelan.
Sum of Squares df Mean Square F Sig. Regres sion 11822.93 2 5911.465 477.553 .000 b Residual 8380.358 677 12.379 Total 20203.288 679 Model YA1
a. Dependent Variable: Perjalanantotalkeluargadenganmobildlm1minggu b. Predictors: (Constant), Anggaran transportasi tiap bulan (Juta), Mobil
Uji Heterokedastisidas
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan  dengan  membuat (alur  sebaran)  antara  residual  dan  nilai prediksi  dari  variabel  terikat  yang  telah distandarisasi. Hasil uji heteroskedastisitas dapat  dilihat  pada  gambar  Scatterplot, seperti pada gambar 4.1.
Dari  gambar  4.1  terlihat  bahwa sebaran  titik  tidak  membentuk  suatu pola/alur tertentu, sehingga dapat disimpulkan
tidak terjadi heteroskedastisitas  atau  dengan  kata  lain terjadi  homoskedastisitas.  Asumsi  klasik tentang  heteroskedastisitas  dalam  model ini terpenuhi, yaitu terbebas dari heteroskedastisitas.
Uji Normalitas
Hasil  uji  normalitas  dapat  dilihat dari Gambar 4.2. Normal P diingatkan bahwa asumsi  normalitas  yang dimaksud dalam asumsi klasik pendekatan OLS  adalah (data) residual  yang dibentuk model  regresi  linier  terdistribusi  normal, bukan  variabel  bebas  ataupun  variabel terikatnya.  Kriteria  sebuah  (data)  residual terdistribusi  normal  atau  tidak  dengan pendekatan  Normal  P-P  Plot dilakukan  dengan  melihat  sebaran  titik titik  yang  ada  pada  gambar.  Apabila sebaran  titik-titik  tersebut  mendekati  atau rapat  pada  garis  lurus  (diagonal)  maka
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe
Pengujian heteroskedastisitas dilakukan  dengan  membuat  Scatterplot residual  dan  nilai prediksi  dari  variabel  terikat  yang  telah heteroskedastisitas dapat  dilihat  pada  gambar  Scatterplot,
.1  terlihat  bahwa sebaran  titik  tidak  membentuk  suatu pola/alur tertentu, sehingga dapat disimpulkan
tidak terjadi heteroskedastisitas  atau  dengan  kata  lain terjadi  homoskedastisitas.  Asumsi  klasik tentang  heteroskedastisitas  dalam  model ini terpenuhi, yaitu terbebas dari
Hasil  uji  normalitas  dapat  dilihat
Normal P-P Plot. Perlu diingatkan bahwa asumsi  normalitas  yang sumsi klasik pendekatan OLS  adalah (data) residual  yang dibentuk model  regresi  linier  terdistribusi  normal, bukan  variabel  bebas  ataupun  variabel terikatnya.  Kriteria  sebuah  (data)  residual terdistribusi  normal  atau  tidak  dengan
P  Plot  dapat dilakukan  dengan  melihat  sebaran  titik- titik  yang  ada  pada  gambar.  Apabila titik  tersebut  mendekati  atau rapat  pada  garis  lurus  (diagonal)  maka
dikatakan bahwa (data) residual terdistribusi normal, namun apabila sebaran  titik-titik  tersebut  menjauhi  garis maka tidak terdistribusi normal.

## Gambar 4.1 Scatterplot
Sebaran  titik-titik  dari  gambar Normal  P-P  Plot  di  atas  relatif  mendekati garis  lurus,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa (data) residual terdistribusi normal.

## Gambar 4.2 Normal P-
Setelah  lolos  melewati  semua  uji maka  di  dapatkanlah  Model  Jumlah Perjalanan  Keluar  Perumahan  Dengan Menggunakan Mobil  Dalam  Satu  Minggu adalah :
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang)
dikatakan bahwa (data) residual terdistribusi normal, namun apabila ebut  menjauhi  garis maka tidak terdistribusi normal.
1 Scatterplot Model- Y A1
titik  dari  gambar P  Plot  di  atas  relatif  mendekati garis  lurus,  sehingga  dapat  disimpulkan bahwa (data) residual terdistribusi normal.

## -P Plot Model- Y A1
Setelah  lolos  melewati  semua  uji maka  di  dapatkanlah  Model  Jumlah Perjalanan  Keluar  Perumahan  Dengan Menggunakan Mobil  Dalam  Satu  Minggu
YA1 =  0,465 + 4,915 X 3 + 1,172 X 6 dengan R 2 = 0,585
Dengan  YA1  =  Jumlah  perjalanan  keluar perumahan dengan menggunakan mobil
X3 = Jumlah kepemilikan mobil X6 = Jumlah anggaran transportasi
Dengan  cara  yang  sama  di  dapatkan pemodelan bangkitan perjalanan dengan :
 Bangkitan perjalanan dengan sepeda motor :
Y A2 = -0,407 + 1,324 X 2 + 5,466 X 4
dengan R 2 = 0,445
Dengan Y A2 = Jumlah perjalanan keluar perumahan dengan menggunakan sepeda motor
X 2 = Jumlah Anggota Keluarga X 4 = Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor Bangkitan perjalanan dengan gabungan  sepeda motor dan mobil :
YA3 = 2,271 + 1,324 X2 + 4,344 X5 + 1,228 X6 dengan R2 = 0,404
Dengan  :  YA3  =  Jumlah  perjalanan  keluar perumahan dengan menggunakan mobil dan sepeda motor
X2 = Jumlah Anggota Keluarga
X5  =  Jumlah  Kepemilikan  Mobil  dan
Sepeda Motor X6 = Anggaran transportasi tiap bulan (Juta) Pemodelan
Bangkitan
Perjalanan Berdasarkan Tipe Rumah
Dengan  cara  yang  sama  di dapatkan  model  bangkitan  perjalanan
yang  di  bedakan  berdasarkan  tipe  rumah. Pemodelan yang di dapatkan dapat di lihat pada Tabel 4.14.

## Validasi Model
Validasi  merupakan  langkah  yang penting  dalam  pemodelan.  Tujuan  dari validasi  model  adalah  untuk  mengukur sejauh  mana  hasil  model  mendekati kondisi  sebenarnya.    Semakin  dekat  hasil model  dengan  data  lapangan,  semakin valid model tersebut dalam menggambarkan kondisi lapangannya.
Tabel  4.14  Pemodelan  Bangkitan  Perjalanan berdasar Type Rumah
Sumber : Analisis Data
Validasi model umumnya dilakukan dengan menggunakan metode perbandingan  secara  statistik.  Salah  satu metode  statistik  yang  dapat  digunakan
Jenis Perjalanan
Dengan sepeda motor
Y = -0,313 + 6,311 X 3 +1,06 X 6 R 2 = 0,706 Dengan mobil Y = -0,521 +1,226 X2 + 5,071 X4 R 2 = 0,481 Gabungan motor dan mobil Y = 0,886 + 1,572 X2 + 3,836X5+1,792 X6 R 2 = 0,453 Dengan sepeda motor Y = -1,240 + 1,813 X2 + 5,147 X4 R 2 = 0,396 Dengan mobil Y = 0,777 +3,546 X 3 +1,173 X 6
R 2 = 0,512 Gabungan motor dan mobil Y = 2,477 + 1,614 X2 + 4,119 X5 R 2 = 0,339 Dengan sepeda motor Y = -0,857  + 1,382 X2 + 5,039 X4 R 2 = 0,474 Dengan mobil Y = 6,448 + 5,199 X3 – 0,288 X8 R 2 = 0,586 Gabungan motor dan mobil Y = 2,972 + 1,132 X2 + 4,570 X5 R 2 = 0,364
X3 = Jumlah Kepemilikan Mobil X4 = Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor
X5 = Jumlah Kepemilikan Mobil dan Sepeda Motor X6 = Anggaran transportasi tiap bulan (Juta) X8 = Umur Perumahan Type Rumah Type  45 Pemodelan Bangkitan Perjalanan Berdasarkan Type Rumah Type Rumah Type  70 Type Rumah Type  100 X1 = Jumlah Penghasilan Total Keluarga X2 = Jumlah Anggota Keluarga
untuk  memvalidasi  model  adalah  metode Chi-Square. Metode ini mampu memberikan  batasan  yang  jelas  apakah performa  model  yang  kita  gunakan  valid atau tidak.
Rumus Chi Square :
= ∑ ( )
Observed Value = Data hasil Survey Expected Value = Data hasil model Syarat  sebuah  model  valid  atau  tidak adalah nilai Chi-Square hitung harus lebih kecil dari Chi square tabel.
Perhitungan  validasi  model  dengan menggunkan  Metode  Chi  Square  untuk model-model  yang  telah  di  dapakan sebelumnya  dapat  di  lihat  pada  Lampiran III  pada  tesis  ini.  Hasil  bangkitan perjalanan  yang  di  dapatkan  dengan pemodelan  di  bandingkan  dengan  hasil perjalananan  menggunakan  data  lapangan yang  di  dapatkan  dari  hasil  survey  yang sampelnya telah di pisahkan sebelumnya.
Rangkuman hasil perhitungan validasi  masing-masing  model  dengan Metode  Chi  Square  dapat  di  lihat  pada Tabel 4.15
Dari  Tabel  4.15  dapat  di  lihat  bahwa masing-masing model bangkitan perjalanan  telah  memenuhi  syarat  uji validasi. Dan hasilnya semua model dapat di  terima.  Yang  berarti  model  yang  di
dapatkan dapat memberi gambaran bangkitan perjalanan dari zona perumahan.  Data  dari  hasil  model  tidak jauh  berbeda  dengan  data  hasil  survey  di lapangan.
Tabel 4.15 Hasil Uji Validasi Model
Sumber : Analisis Data
Analisis Tipe Rumah Terhadap
Bangkitan Perjalanan
Dalam  Tabel  4.7  terlihat  bahwa rata-rata  bangkitan  perjalanan  dengan mobil  sejalan  dengan  kenaikan  tipe rumah.  Namun  pada  rumah  Tipe  Rumah 36  rata-rata  perjalanannya  cukup  tinggi dibandingkan dengan Tipe Rumah 45 dan tipe  di  atasnya.  Untuk  keperluan  analisis, peneliti  mencoba  melihat  kembali  data perjalanan  yang  dilakukan  oleh  rumah Tipe 36 tersebut. Dengan cara mendeteksi nilai-nilai  outlier.  Maka  untuk  keperluan analisis  data-data  yang  tidak  biasa  ini  di
γ γ0 Terima/tolak Y A1 =  0,465 + 4,915 X 3 + 1,172 X 6 17.12 18.37 Terima Y A2 = -0,407 + 1,324 X 2 + 5,466 X 4 5 18.37 Terima
Y A3 = 2,271 + 1,324 X 2 + 4,344 X 5 + 1,228 X 6 16.37 18.37 Terima Y 45A = -0,313 + 6,311 X 3 +1,06 X 6 3.92 18.37 Terima Y 45B = -0,521 +1,266 X 2 +.5,071 X 4 16.26 18.37 Terima
Y 45C = 0,886 + 1,572 X 2 + 3,836X 5 +1,792 X 6 6.16 18.37 Terima
Y 70A = 0,777 +3,546 X 3 +1,173 X 6 8.91 18.37 Terima
Y 70B = -1,240 + 1,813 X 2 + 5,147 X 4 13.87 18.37 Terima Y 70C = 2,477 +1,614 X 2 + 4,119 X 5 14.14 18.37 Terima Y 100A = 6,448 + 5,199 X 3 – 0,288 X 8 57.5 18.37 Terima Y 100B = -0,857  + 1,382 X 2 + 5,039 X 4 16.09 18.37 Terima
Y 100C = 2,972 + 1,132 X 2 + 4,570 X 5 17.76 18.37 Terima Chi-Square Test dg α =0,05 Model
keluarkan.  Dan  perubahan  data  tersebut dapat di lihat pada Tabel 4.16.
Pada  dasarnya  data-data  outlier harus  di  keluarkan  terlebih  dahulu.  Data outliers  maksudnya  adalah  suatu  data yang  jauh  berbeda  dibandingkan  terhadap keseluruhan data.
Deteksi  data  dengan  standarisasi pada  prinsipnya  mengubah  nilai  data menjadi  bentuk  z,  yaitu  dengan  rumus berikut 4.5.
= ̅
Dimana    x i = nilai pengamatan ke-i

## x   =  rata-rata nilai pengamatan
S  =  standar  deviasi  nilai pengamatan Data dikatakan outlier atau terpencil  (pencilan)  apabila  nilai  Z  lebih besar dari +2,5 atau Z lebih kecil dari -2,5. Dari  hasil  pengolahan  data  dengan  SPSS di  keluarkan  data-data  sampel  yang memiliki Z besar dari ±2,5.
Dari  data  sampel  yang  ada  di lakukan  proses  deteksi  data  outlier menggunakan  program  SPSS  dengan indikator  nilai  Z.  Data  yang  yang memiliki  nilai  Z  lebih  dari  ±  2,5 dikeluarkan.  Dan  hasilnya  dapat  dilihat pada  Tabel  4.16.  Untuk  Tipe  Rumah  36 yang  awalnya  mempunyai  rata-rata  6,76 berubah  menjadi  4,4.  Terlihat  bahwa  ada beberapa  data  pada  Tipe  36  yang  jumlah
bangkitan perjalanan dengan mobil mempunyai  beberapa  data  outlier  yang harus  di  keluarkan.  Begitu  juga  ada beberapa  sampel  pada  tipe  lain  yang  juga memiliki data outlier.
Dari  data  yang  ada  pada  Tabel 4.16  kemudian  dilakukan  proses  regresi untuk masing-masing jenis perjalanan.

## Tabel 4.16 Tipe Rumah dan Bangkitan Perjalanan
dengan mobil
Sumber : Analisis Data
Hasil  proses  regresi  dapat  dilihat pada  Gambar  4.3.  Dari  regresi  tersebut terlihat  bahwa  tipe  rumah  berkorelasi cukup  kuat  dengan  jumlah  bangkitan perjalanan dengan mobil. Dengan nilai R 2 = 0,5838.
Tipe Rumah Jumlah Rumah Perjalanan Total Keluarga dengan mobil (awal) Perjalanan Total Keluarga dengan mobil (setelah data outlier dikeluarkan) 21 13 0.31 0.31 36 46 6.76 4.4 45 174 3.75 3.38 54 15 2.73 2.73 60 35 4.2 4.2 70 215 3.8 3.56 80 31 5.48 5.48 100 108 5.58 5.07 110 17 5.94 5.94 120 23 7.04 4.8 130 2 10 -
140 1 10
-
Total 680
Gambar 4.3 Grafik regresi Linier Tipe Rumah dan

## Jumlah Bangkitan Perjalanan dengan Mobil
Dari  grafik  pada  Gambar dapatkan persamaan
Y = 0,0379 X +1,3473
Dengan nilai R 2 = 0,5838.
Dimana Y = Jumlah Bangkitan Perjalanan dengan Mobil

## X = Tipe Rumah (Berdasarkan luas rumah)
Hasil  regresi  linier  untuk  tipe rumah  dan  Bangkitan  perjalanan  dengan sepeda  motor  dapat  di  lihat  pada  gambar 4.4.
Terlihat  dari  Gambar Tipe  Rumah  dan  bangkitan  perjalanan dengan  sepeda  motor  tidak  memiliki korelasi yang kuat nilai R² = 0.0949 yang sangat rendah.
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe
Grafik regresi Linier Tipe Rumah dan Jumlah Bangkitan Perjalanan dengan Mobil
Dari  grafik  pada  Gambar  4.3  di  atas  di
Y = 0,0379 X +1,3473 = 0,5838.

## Y = Jumlah Bangkitan Perjalanan dengan

## X = Tipe Rumah (Berdasarkan luas rumah)
Hasil  regresi  linier  untuk  tipe rumah  dan  Bangkitan  perjalanan  dengan sepeda  motor  dapat  di  lihat  pada  gambar
ambar  4.4  bahwa Tipe  Rumah  dan  bangkitan  perjalanan dengan  sepeda  motor  tidak  memiliki korelasi yang kuat dengan yang sangat rendah.
Gambar 4.4 Grafik regresi Linier Tipe Rumah dan Jumlah Bangkitan Perjalanan dengan Sepeda Motor

## PENUTUP
Kesimpulan Berdasarkan pada hasil pengolahan  data  dan  analisis  terhadap bangkitan perjalanan
penghuni perumahan, maka kesimpulan :
1. Berdasarkan  hasil  survei  terhadap 680 rumah sebagai sampel  pada penelitian ini dapat diketahui karakteristik rumah tangga sebagai berikut :
a. Penghuni perumahan umumnya beranggotakan  4-5  orang  per  rumah tangga  yaitu  sebesar
27.21%.
b. Kepemilikan  sepeda  motor  umumnya 2  unit  per  rumah  42.79% separuh  dari  responden  memiliki mobil 1 unit per rumah (
2. Karakteristik perjalanan/pergerakan penghuni rumah yang ditinjau adalah
a. Pergerakan  total  rata
rumah  dengan  menggunakan  sepeda
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang)
Grafik regresi Linier Tipe Rumah dan Jumlah Bangkitan Perjalanan dengan Sepeda
Motor Berdasarkan pada hasil pengolahan  data  dan  analisis  terhadap bangkitan perjalanan
penghuni perumahan, maka dapat diambil
Berdasarkan  hasil  survei  terhadap 680 rumah sebagai sampel  pada penelitian ini dapat diketahui karakteristik rumah tangga sebagai berikut :
Penghuni perumahan umumnya
5  orang  per  rumah
tangga  yaitu  sebesar  32.65%    dan
Kepemilikan  sepeda  motor  umumnya 42.79%  dan  hampir separuh  dari  responden  memiliki mobil 1 unit per rumah (42.21%).
Karakteristik perjalanan/pergerakan penghuni rumah yang ditinjau adalah
Pergerakan  total  rata-rata  penghuni rumah  dengan  menggunakan  sepeda
motor  keluar  perumahan  dalam  satu minggu  adalah  14.36    atau  2.05  kali perhari  dengan  mobil  sebanyak  4,47 kali  dalam  seminggu  atau  0,64  kali dalam sehari.
b. Variabel  yang  paling  mempengaruhi jumlah  perjalanan  dengan  motor adalah  Jumlah  anggota  keluarga  dan jumlah kepemilikan sepeda motor.
c. Variabel  yang  paling  berpengaruh dalam  bangkitan  perjalanan  dengan
mobil  adalah  jumlah  kepemilikan mobil  dan  jumlah  anggaran  yang disediakan untuk transportasi.
3. Variabel  umur  perumahan  berkorelasi sangat rendah dengan jumlah pergerakan  penduduk  yaitu  kurang dari 0,2 yang berarti tidak menunjukkan  korelasi.  Variabel  type perumahan  berkorelasi  cukup  tinggi dengan  bangkitan  perjalan  dengan mobil  nilai  R 2 =0,583.  Namun berkebalikan  dengan  motor  yang hanya  memiliki R 2 = 0,0949.
Saran
1. Hampir  separuh  rumah  memiliki mobil  maka  penting  bagi  developer perumahan  untuk  mempertimbangkan penyediaan sarana jalan yang memadai  di  lingkungan  perumahan yang  mengakomodasi  pengembangan 20 tahun yang akan datang.
2. Besarnya  pergerakan  perjalanan  dari perumahan  maka  perlu  dilakukan andalalin sebelum pemerintah memberikan izin pembangunan perumahan.
3. Untuk  kepentingan  penelitian,  perlu dikembangkan  variabel–variabel  lain yang berpengaruh seperti aksesibilitas, karakteristik  tata  guna  lahan,  faktor sosial ekonomi lainnya.

## DAFTAR PUSTAKA
Algifari.  (2000). “Analisis  Regresi, Teori,
Kasus  &  Solusi”.  BPFE  UGM.
Yogyakarta.
Bella, Rosmiyati., et. Al.(2013). “Pemodelan  Bangkitan  Perjalanan Berbasis Rumah Tangga di Kompleks RSS. Baumata, Kecamatan  Taebenu,  Kabupaten
Kupang”. Jurnal Teknik Sipil, Vol. II. No. 1, April 2013.
BPS  Kota Padang, (2014).  Padang Dalam Angka 2014. BPS Kota Padang Ersandi,  et  al.(2009).  “Model  Bangkitan Perjalanan Kerja dan Faktor Aksesibilitas pada Zona Perumahan di Yogyakarta”. Semesta  Teknika,  Vol.12,  No.1, 44-54, Mei 2009.
Hermanto, Edy. (2009). “Bangkitan Pergerakan  Perjalanan  ke  Tempat Kerja  Studi  Kasus  Perumahan Johor  Indah  Permai  I  Medan”. Tesis.  Universitas  Sumatera  Utara Medan.
Morlok,  E.  K.  (1991).  “Pengantar  Teknik dan  Perencanaan  Transportasi”. Penerbit Erlangga,Jakarta.
Santoso, E. (2001). “Tinjauan aksesibilitas transportasi lingkungan perumahan
(studi kasus di Semarang)”. Tesis Magister Sistem dan Teknik
Transportasi,  Universitas  Gadjah Mada, Yogyakarta.
Santoso,  Singgih  (2000).  Buku  Latihan SPSS Statistik Parametrik. Jakarta: PT Elex Media Komputindo.
Sarwono,  J.  (2006).  “Metode  Penelitian Kuantitatif  dan  Kualitatif”,  Graha Ilmu, Yogyakarta.
Sugiyono, (2011).”Metode Penelitian Kuantitaif  Kualitatif  dan  R&D”. Cetakan Ke-13, Alfabeta, Bandung. Supriyono.  (2012).  “Analisis  Pengaruh Bangkitan  Perjalanan  Penduduk Terhadap  Kinerja  Jalan  Utama Kawasan Perumahan Bukit Banaran  Semarang”.  Universitas Diponegoro. Semarang. Unknown,(2007). “Pedoman Analisis Dampak  Lalu  Lintas  Jalan  Akibat Pengembangan Kawasan di Perkotaan”, Departemen PU. Tamin,  O.Z.  (2000).  “Perencanaan  dan Pemodelan Transportasi”.Bandung. Edisi Kedua. Institut Teknologi Bandung Press. Warpani, S. (1981). “Perencanaan
Transport”.Institut
Teknologi Bandung. Bandung.
Warpani,  S,  (1990).  “Merencanakan Sistem  Pengangkutan”,  Bandung:
Institut Teknologi Bandung Press.
Widarjono,  Agus  (2005),  Ekonometrika: Teori  dan  Aplikasi,  Yogyakarta: Ekonisia
Pengembangan Model Bangkitan Perjalanan Zona Perumahan Dengan Mempertimbangkan Tipe Dan Usia Perumahan (Studi Kasus Perumahan di Kota Padang) -