## Pemodelan Tarikan Pergerakan Pengunjung Pasar Tradisional di Kecamatan Pemalang

## HERMAN*, OKA PURWANTI, ADHITYA SUKMA RAMADHAN
Program Studi Magister Teknik Sipil, Institut Teknologi Nasional Bandung , Indonesia Email: herman@itenas.ac.id
Received 30 November 201x | Revised 30 Desember 201x | Accepted 30 Januari 201x

## ABSTRAK
Pemodelan  tarikan  pergerakan  pengunjung  pasar  tradisional  di  Kecamatan  Pemalang menggambarkan  pergerakan  pengunjung  dengan  moda  transportasi  yang  pergi  menuju  ke beberapa  pasar  tradisional  di  Kecamatan  Pemalang.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat pemodelan  yang  dapat  meramalkan  pergerakan  tarikan  pengunjung  ke  pasar  tradisional  di Kecamatan  Pemalang.  Data  penelitian  diperoleh  melalui  pengamatan  dan  pengelola  pasar. Dengan  tarikan  pergerakan  sebagai  variabel  terikat  (Y),  pemodelan  menggunakan  2  variabel bebas dari 5 variabel bebas yang ada. Variabel yang dimaksud yaitu Luas Lahan (X3) dan Jumlah Penduduk Desa Setempat (X5). Pembuatan model menggunakan analisa regresi linear berganda. Model  terbaik  untuk  menggambarkan  tarikan  pergerakan  pengunjung  pasar  tradisional  di Kecamatan Pemalang adalah Y = 228,427 + 0,006 X3 + 0,0015 X5 dengan nilai R2 = 0,983.
Kata kunci : pemodelan, tarikan pergerakan, pasar tradisional, variabel

## ABSTRACT
The modeling of the trip attraction of traditional market visitor movements in Pemalang District describes the movement of visitors by transportation modes that go to several traditional markets in Pemalang District.  Aims to create a model that can predict the movement of visitor attraction to traditional markets in Pemalang District.  Research data obtained through observations and market managers.  With the pull of movement as the dependent variable (Y), the modeling uses 2 independent variables from 5 existing independent variables.  The variables in question are land  area  (X3)  and  Number  of  Local  Villagers  (X5).    Making  the  model  using  multiple  linear regression analysis.  The best model to describe the attraction of traditional market visitors in Pemalang District is Y= 228,427+ 0.006 X3 + 0.001 X5 with R2 = 0,983.
Keywords : modeling, trip attraction, traditional market, variables

## 1. PENDAHULUAN
Semakin  berjalannya  waktu,  pertumbuhan  populasi  penduduk  sebuah  wilayah  akan mengalami  kenaikan  yang  akan  berdampak  pada  beberapa  sektor.  Salah  satu  sektor  yang terdampak adalah sektor ekonomi, dalam hal ini adanya peningkatan pemenuhan kebutuhan .
Dengan  semakin  meningkatnya  pemenuhan  penduduk  maka  semakin  meningkat  pula pergerakan  penduduk  menuju  pasar,  salah  satunya  adalah  pasar  tradisional.  Artinya keberadaan  pasar  tradisional  di  sebuah  wilayah  akan  menimbulkan  tarikan  pergerakan  di daerah sekitar pasar yang akan berdampak pada kondisi lalulintas di sekitar pasar tradisional tersebut.  Tarikan  pergerakan  didefinisikan  sebagai  pergerakan  berbasis  rumah  yang mempunyai  tempat  asal  dan/atau  tujuan  bukan  rumah  atau  pergerakan  yang  tertarik  oleh pergerakan berbasis bukan rumah [9].
Besarnya  tarikan  pergerakan  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor  dan  parameter  [3].  Untuk meramalkan  besarnya  tarikan  pergerakan  yang  terjadi,  dapat  dilakukan  pemodelan  tarikan pergerakan. Model adalah sekumpulan sistem yang sengaja dibentuk untuk menyederhanakan dari suatu sistem yang ada dengan maksud untuk tujuan tertentu [4]. Dalam hal besarnya tarikan  yang  terjadi  pada  satu  wilayah  perbelanjaan/pasar,  beberapa  faktor  yang  dapat mempengaruhi meliputi luas lahan, luas bangunan [2], banyaknya kios, luas lahan parkir [5] dan lainnnya [7].
Berkaitan  dengan  tarikan  yang  terjadi,  pergerakan  menuju  pasar  tradisional  akan menimbulkan  masalah  baru.  Seringkali  banyaknya  pengunjung  pasar  yang  menggunakan moda transportasi tertentu akan menimbulkan antrian kendaraan yang menganggu aktivitas lalu lintas di daerah sekitar pasar tradisional. Kondisi ini akan mempengaruhi kinerja ruas jalan yang berada di sekitar lokasi pasar tersebut.
Pelaksanaan penelitian ini bertujuan untuk menganalisis faktor  – faktor yang menyebabkan tarikan pengunjung pasar tradisional serta memperoleh pemodelan matematis dan nilai tarikan berdasarkan pemodelan yang telah dibuat. Terdapat beberapa ruang lingkup untuk penelitian agar dapat memfokuskan penelitian ini. Penelititan ini dilaksanakan di 3 lokasi, yaitu Pasar Paduraksa, Pasar Bojongbata, dan Pasar Pagi Pemalang dari pukul 03.00 – 11.00. Data primer diperoleh melalui survei pengamatan, sedangkan data sekunder diperoleh melalui pengelola pasar dan BPS Kabupaten Pemalang [1]. Analisis yang dilakukan menggunakan analisis linier berganda.

## 2. METODOLOGI

## 2.1 Metode Pengumpulan Data
Data yang diperlukan meliputi data primer dan data sekunder.
a. Data primer
Data  primer  yang  diperlukan  berupa  jumlah  kendaraan  (yang  selanjutnya  menjadi besarnya tarikan), baik yang berhenti untuk menurunkan penumpang maupun yang parkir di  area  pasar.  Pengamtan  dilakukan  di  pintu  masuk  area  pasar  dalam  rentang  waktu antara pukul 03.00 – 11.00. Pengamatan dilakukan dengan interval 15 menit.
Data  diperoleh  melalui  pengamatan  langsung  pada  tiga  lokasi  pasar  tradisional  yang terdapat di Kecamatan Pemalang, yaitu:
- Pasar Pagi Pemalang, Jl. Mawar Desa Mulyoharjo
- Pasar Paduraksa, Jl. D.I. Panjaitan, Desa Paduraksa
- Pasar Bojongbata, Jl. Gatot Subroto, Desa Bojongbata

## Pemodelan Tarikan Pergerakan Pengunjung Pasar Tradisional di Kecamatan Pemalang
b. Data sekunder
Data  sekunder  yang  diperlukan  diperoleh  dari  pengelola  pasar  serta  instansi  terkait lainnya.  Adapun  data  yang  diperlukan  meliputi  luas  bangunan,  luas  parkir,  luas  tanah, jumlah kios, serta jumlah penduduk desa setempat.

## 2.2 Metode Analisis Data
Analisis data dilakukan sebagai berikut:
1. Analisis Normalitas
Uji  normalitas,  digunakan  untuk  mengetahui  apakah  nilai  residual  berdistribusi  normal atau tidak. Uji normalitas yang digunakan adalah Saphiro Wilk. Model regresi yang baik adalah model regresi yang memiliki distribusi normal.
2. Analisis Multikoliniearitas Uji multikolinearitas, bertujuan untuk mengetahui  adanya korelasi atau hubungan kuat antara dua variabel bebas atau lebih dalam sebuah model regresi berganda. Model yang baik adalah model yang tidak mengandung multikolinearitas.
Nilai koefisien korelasi ( 𝑟 ) berada antara nilai +1 sampai -1. Jika nilai 𝑟 mendekati +1, maka hubungan positif (meningkatnya nilai 𝑥 akan menyebabkan nilai 𝑦 meningkat). Jika nilai 𝑟 mendekati -1, maka hubungan negatif (meningkatnya nilai 𝑥 akan menyebabkan nilai 𝑦 menurun). Jika nilai 𝑟 adalah 0, maka tidak memiliki hubungan [6].
Tabel 1. Interpretasi Koefisien Korelasi [8] Rentang Koefisien Korelasi Interpretasi 0,000 – 0,199 Sangat rendah 0,200 – 0,399 Rendah 0,400 – 0,599 Sedang 0,600 – 0,799 Kuat 0,800 – 1,000 Sangat kuat (Sumber: Sugiyono, 2007)

## 3. Analisis Regresi
Uji  regresi  bertujuan  untuk  mengetahui  hubungan  sebab-akibat  antara  satu  variabel dengan variabel lain.
Pada penelitian ini, metode analisis regresi yang digunakan adalah analisis regresi linier berganda.  Analisis  regresi  linier  berganda  adalah  bentuk  pengembangan  sederhana, dengan  banyak  penambahan  variabel.  Adapun  bentuk  pemodelan  dari  analisis  regresi linier berganda menggunakan Persamaan 1 berikut:
𝑌 = 𝑎 + 𝑏 1 𝑋 1 + 𝑏 2 𝑋 2 + 𝑏 3 𝑋 3 + ⋯ + 𝑏 𝑧 𝑋 𝑧 ...(1)
dengan:
𝑌 = variabel terikat, 𝑋 1 … 𝑋 𝑧 = variabel bebas, 𝑎 = konstanta regresi, 𝑏 1 … 𝑏 𝑧 = koefisien regresi.

## 2.3 Bagan Alir Penelitian
Gambar 1 menunjukkan tahapan penelitian berikut.

## Gambar 1. Bagan alir penelitian

## 3. HASIL DAN PEMBAHASAN
Dari pengamatan yang telah dilakukan pada hari Minggu, tanggal 21 November 2021, didapat data  pengamatan  yang  dijadikan  sebagai  nilai  tarikan  pergerakan  tiap  pasar.  Pengamatan dengan mencatat semua moda transportasi yang berhenti di area pasar. Data ini yang akan dijadikan  sebagai  variabel  terikat  ( 𝑌 ). Tabel  2 menunjukkan  hasil  pengamatan  tarikan pergerakan yang telah didapatkan.
Mulai Perumusan Masalah Kajian Pustaka Pengolahan Data Pembuatan Model Regresi Linear Berganda Uji Model Regresi Linear Penyajian Data Kuesioner Kesimpulan dan saran Selesai
Pengambilan data sekunder:
- Luas bangunan pasar
- Luas lahan parkir
- Jumlah kios pedagang
- Luas total lahan pasar
- Jumlah penduduk desa
setempat Pengambilan data primer: - Jumlah tarikan [smp] di hari minggu
PASAR LV [emp = 1,0] HV [emp = 1,3] MC [emp = 0,4] Total [smp] Paduraksa 116 33 465 345 Bojongbata 96 36 487 338 Pagi Pemalang 136 10 566 375
Data sekunder berupa data karakteristik pasar yang diperoleh dari pengelola pasar serta data kependudukan yang diperoleh dari BPS Kabupaten Pemalang. Data sekunder ini yang nantinya akan menjadi variabel bebas (X). Tabel 3 menunukkan data sekunder yang telah didapatkan.
Tabel 3. Data Karakteristik Pasar
PASAR Luas Bangunan [m 2 ] Luas Parkir [m 2 ] Luas Tanah [m 2 ] Jumlah Kios [unit] Jumlah Penduduk Desa [jiwa] Paduraksa 15.600 900 17.000 123 7.129 Bojongbata 11.100 850 14.000 151 15.333 Pagi Pemalang 14.400 720 18.000 167 24.867 Sumber: BPS Kab. Pemalang, 2020

## 3.1 Uji Normalitas Data
Pada pengujian ini, digunakan hipotesis sebagai berikut:
a. 𝐻 0 merupakan data variabel berdistribusi normal.
b. 𝐻 1 merupakan data variabel tidak berdistribusi normal.
Pengujian dilakukan dengan menggunakan tingkat kepercayaan 95%. Adapun hasil pengujian tersaji pada Tabel 4 berikut.
Tabel 4. Hasil Penguji Normalitas
Variabel Sig Tarikan Pergerakan ( 𝑌 )  0,350 Luas Bangunan ( 𝑋 1 ) 0,497 Luas Parkir ( 𝑋 2 ) 0,520 Luas Tanah ( 𝑋 3 ) 0,463 Jumlah Kios ( 𝑋 4 ) 0,702 Jumlah Penduduk ( 𝑋 5 )  0,917
Hasil pengujian menunjukkan bahwa seluruh variabel (luas bangunan, luar lahan parkir, luar tanah, jumlah kios dan jumlah penduduk) memiliki sebaran yang berdistribusi normal.

## 3.2 Uji Multikolinearitas
Nilai korelasi yang diperoleh dari hasil pengujian tersaji pada Tabel 5 berikut.
Tarikan Pergerakan ( 𝒀 ) Luas Bangunan ( 𝑿 𝟏 ) Luas Parkir ( 𝑿 𝟐 ) Luas Tanah ( 𝑿 𝟑 ) Jumlah Kios ( 𝑿 𝟒 ) Jumlah Penduduk Desa ( 𝑿 𝟓 )
Tarikan
Pergerakan ( 𝒀 ) 1,000
Luas
Bangunan
( 𝑿 𝟏 ) 0,432 1,000
Luas Parkir
( 𝑿 𝟐 ) 0,698 0,009 1,000 Luas Lahan ( 𝑿 𝟑 ) 0,813 0,876 0,474 1,000 Jumlah Kios ( 𝑿 𝟒 ) 0,650 0,405 0,918 0,086 1,000 Jumlah Penduduk Desa ( 𝑿 𝟓 ) 0,788 0,215 0,978 0,282 0,980 1,000
Dalam  hal  ini,  nilai  korelasi  antar  variabel  dapat  digunakan  sebagai  parameter  untuk menentukan variabel mana saja yang memiliki hubungan yang kuat. Pada pengujian ini, nilai koefisien yang terindikasi multikolinearitas adalah koefisien dengan nilai > 0,6.
Berdasarkan hasil pengujian, terdapat nilai korelasi yang kuat antara 2 variabel yaitu antara variabel  luas  bangunan  ( 𝑋 1 )  dan  variabel  luas  lahan  ( 𝑋 3 )  dengan  koefisien  sebesar  0,867; jumlah kios ( 𝑋 4 ) dan variabel jumlah penduduk desa ( 𝑋 5 ) dengan koefisien sebesar 0,980 serta luas parkir ( 𝑋 2 ) dan jumlah penduduk desa ( 𝑋 5 ) dengan koefisien sebesar 0,978.
Variabel 𝑋 1 dan 𝑋 3 memiliki korelasi yang kuat sehingga hanya salah satu dari variabel tersebut yang akan digunakan pada analisi selanjutnya. Dalam hal ini, 𝑋 3 dipilih sebagai variabel yang akan  digunakan  karena  memiliki  nilai  koefisien  korelasi  yang  lebih  tinggi  terhadap  variabel bebas ( 𝑌 ) yaitu sebesar 0,813 jika dibandingkan dengan koefisien korelasi antara 𝑋 1 dan 𝑌 (nilai koefisien korelasi sebesar 0,432).
Dengan alasan yang sama, diantara variabel 𝑋 4 dan 𝑋 5 maka dipilih 𝑋 5 serta antara variabel 𝑋 2 dan 𝑋 5 maka  dipilih  variabel 𝑋 5 sebagai  variabel  yang  akan  digunakan  pada  analisis selanjutnya.

## 3.3 Analisis Regresi
Selanjutnya  dilakukan  analisis  regresi  untuk  mendapatkan  besarnya  tarikan  pergerakan. Adapun hasil dari analisis regresi tersaji pada Tabel 6 berikut:
Tabel 6. Analisa Regresi Model
No Variabel Parameter Model Model 1 Konstanta 𝐶 230,026 2 Luah Lahan 𝑋 3 0,006 3 Jumlah Penduduk 𝑋 5 0,0015 𝑅 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 0,938 SEE 7,491

## Pemodelan Tarikan Pergerakan Pengunjung Pasar Tradisional di Kecamatan Pemalang
Hasil  pemodelan  tarikan  pergerakan  berdasarkan  analisis  regresi  dihitung  menggunakan Persamaan 2 berikut.
𝑌 = 230,026 + 0,006𝑋 3 + 0,0015𝑋 5 ...(2)
dengan:
𝑌 = tarikan pergerakan [smp/hari], 𝑋 3 = luas Lahan [m 2 ], 𝑋 5 = jumlah Penduduk [jiwa].
Koefisien determinasi pada pemodelan ini adalah bernilai 0,983 (98,3%). Itu artinya bahwa variabel bebas pada model berkontribusi sebesar 98,3% pada pembentukan variabel terikat. Sedangkan sebesar 1,7%; variabel terikat terbentuk akibat faktor di luar pemodelan.
Hasil  tarikan  pergerakan  berdasarkan  pemodelan  dibandingkan  dengan  tarikan  hasil pengamatan.

## Tabel 7. Perbandingan Tarikan Hasil Pemodelan dan Pengamatan
No Pasar Model [smp/hari] Pengamatan [smp/hari] Selisih [smp/hari] Persentase [%] 1 Paduraksa 341 345 4 1.24 2 Bojongbata 335 338 3 0,88 3 Pagi Pemalang 373 375 2 0,48
Dari Tabel 7 , perbandingan antara pemodelan dengan pengamatan ada di kurang dari 2%.

## 4. KESIMPULAN
Pemodelan tarikan pergerakan pengunjung pasar tradisional dipengaruhi oleh luas tanah ( 𝑋 3 ) dan jumlah penduduk desa setempat ( 𝑋 5 ). Dari variabel tersebut, terbentuklah model terbaik untuk meramalkan tarikan pergerakan pengunjung pasar tradisional di Pemalang, yaitu 𝑌 = 230,026 + 0,006𝑋 3 + 0,0015𝑋 5 dengan 𝑅 𝑠𝑞𝑢𝑎𝑟𝑒 ( 𝑅 2 ) bernilai 0,983. Dalam penentuan tarikan pergerakan, ada selisih kurang dari 2% antara pemodelan dan pengamatan.

## DAFTAR RUJUKAN
[1] Badan Pusat Statistik Kabupaten Pemalang. (2020). Kecamatan Pematang Dalam ANgka. Kabupaten Pemalang: Badan Pusat Statistik Kabupaten Pemalang.
[2] Dwijayanti, M. (2009). Analisis Pemodelan Tarikan Pergerakan Department Store (Studi Kasus  di  Wilayah  Surakarta).  Skripsi.  Surakarta:  Jurusan  Teknik  Sipil  -  Universitas Sebelas Maret.
[3] Intari, D.E. (2015). Karakteristik dan Bangkitan Perjalanan terhadap Pusat Perbelanjaan (Studi Kasus: Mall of Serang di Kota Serang). Fondasi : Jurnal Teknik Sipil, 4(2), 59- 68.
[4] Kurniadi, S. (2017). Studi Pemodelan Tarikan Pergerakan pada Pasar Swalayan di Kota Kediri. Skripsi. Malang: Program Studi Teknik Sipil - Institut Teknologi Nasional Malang.
[5] Marwing, S. (2017). Analisis Bangkitan Tarikan Pengunjung Minimarket di Kota Makassar. Tugas Akhir. Makassar: Departemen Teknik Sipil - Universitas Hasanuddin.
[6] Nuryadi, Astuti, T.D., Utami, E.S. & Budiantara, M. (2017). Dasar-Dasar Statistik Penelitian. Yogyakarta: SIBUKU MEDIA.
[7]  Sihombing, F.J.S.S., Nahry  &  Sumabrata,  R.J.  (2013). Studi  Bangkitan  Perjalanan  pada Pusat Perbelanjaan Jenis Minimarket yang Dilengkapi dengan Restoran. JATS (Jurnal Aplikasi Teknik Sipil), 11(1), 13-24.
[8] Sugiyono. (2006). Statistik untuk Penelitian. Bandung: CV Alfabeta.
[9] Tamin, O.Z. (1997). Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Edisi Kedua. Bandung: ITB Press.