## Journal of Scientech Research and Development Volume 6, Issue 1, June 2024
P-ISSN: 2715-6974           E-ISSN: 2715-5846
Open Access at: http://idm.or.id/JSCR
CORRELATION BETWEEN FAMILY INCOME AND FUEL COST EXPENDITURE PER WEEK AGAINST FUEL COST PER WEEK ON VEHICLE OWNERSHIP (NUMBER) OF PERMATA KWANGSAN RESIDENCE HOUSING RESIDENTS IN SIDOARJO CITY
KORELASI ANTARA PENDAPATAN KELUARGA DAN PENGELUARAN BIAYA BAHAN BAKAR PER MINGGU TERHADAP BIAYA BAHAN BAKAR PER MINGGU TERHADAP KEPEMILIKAN KENDARAAN (JUMLAH) WARGA PERUMAHAN PERMATA KWANGSAN RESIDENCE KOTA SIDOARJO
Imam Kharisma Hidayatullah 1 , Nurani Hartatik 2 1,2 Program Studi Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas 17 Agustus 1945 Surabaya E-mail: imamkharisma5@gmail.com 1 , nuranihartatik@untag-sby.ac.id 2 ARTICLE INFO ABSTRACT Correspondent: Imam Kharisma Hidayatullah
imamkharisma5@gmail.com
Key words: Correlation of vehicle ownership,characteristics, deskriptive statistics Website: https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR
Page: 322 - 332
Along with the increase in an area or settlement, it is  expected to affect the increase in the number of private vehicle ownership, which will affect the capacity of the road network and have an impact on problems in efforts to develop the city's transportation system. The number of private vehicles owned by each household in a residential area is one of the determining factors in the number of modes used in travel.  To  anticipate  these  traffic  problems,  a  study  is  needed  to determine the number of private vehicle ownership in households for the current and future mode selection. This is the researcher's goal to analyze  the  characteristics  of  family  income,  fuel  expenditure  per week,  travel  vehicle  ownership  and  get  the  relationship  between household  income  and  fuel  expenditure  per  week  respectively  to vehicle ownership (Amount). In analyzing the data, the researcher used  the  multiple  linear  regression  analysis  method  to  generate relationships  in  numerical  form  and  see  how  variables  are interbound.  In  data  collection,  questionnaire  distribution  methods and  interviews  (in-depth  interview)  were  used  to  collect  research samples.  This  data  collection  is  carried  out  to  determine  the characteristics of households. The following is the best model, namely Y = 1.987 + 0.175 X1 + 0.755 X2 and the results of the influence of each variable show that the Total Family Income (X1) has a low level of relationship with the number of vehicles owned by 37.5% and the amount of fuel expenses per week of the family (X2) has a very strong relationship level with the number of vehicles owned by 83%.
INFO ARTIKEL

## ABSTRAK
Koresponden Imam Kharisma Hidayatullah imamkharisma5@gmail.com Kata kunci: Korelasi kepemilikan kendaraan, karakteristik,statistik deskriptif
Website:
https://idm.or.id/JSCR/inde x.php/JSCR
Hal: 322 - 332
Seiring  dengan  bertambahnya  suatu  daerah  atau  pemukiman diperkirakan  akan  berpengaruh  pada  peningkatan  jumlah kepemilikan  kendaraan  pribadi,  dimana  hal  ini  akan mempengaruhi  kapasitas  jaringan  jalan  dan  berdampak  pada permasalahan dalam Upaya pengembangan  sistem tarnsportasi kota.  Jumlah  kendaraan  pribadi  yang  dimiliki  setiap  rumah tangga  di  kawasan  perumahan  merupakan  salah  satu  faktor penentu jumlah moda yang digunakan dalam perjalanan. Untuk mengantisipasi  masalah  lalu  lintas  tersebut  diperlukan  studi untuk mengetahui jumlah kepemilikan kendaraan pribadi pada rumah tangga untuk pemilihan moda di masa sekarang dan masa mendatang.  Hal  tersebut  yang  menjadi  tujuan  peneliti  untuk menganalisa  karakteristik  pendapatan  keluarga,  pengeluaran BBM  per  minggu,  kepemilikan  kendaraan  perjalanan  dan mendapatkan hubungan pendapatan kerluarga dan pengeluaran BBM  per  minggu  secara  masing-masing  terhadap  kepemilikan kendaraan  (Jumlah).  Dalam  menganalisa  data  peneliti menggunakan  metode  analisis  regresi  linier  berganda  untuk menghasilkan  hubungan  dalam  bentuk  numerik  dan  melihat bagaimana  variable  saling  berikat.  Dalam  pengambilan  data menggunakan  metode  penyebaran  kuesioner  dan  wawancara ( indepth  interview )  untuk  mengumpulkan  sampel  penelitian. Pengumpulan  data  ini  dilaksanakan  untuk  mengetahui karakteristik  rumah  tangga.  Berikut  didaptakan  Model  terbaik yaitu  Y=  1,987  +  0,175  X1  +  0,755  X2  dan  hasil  pengaruh  dari masing-masing  variable  nya  menunjukkan  Jumlah  Pendapatan keluarga  (X1)  mempunyai  tingkat  hubungan  rendah  terhadap jumlah  kendaraan  yang  dimiliki  sebesar  37,5%  dan  jumlah pengeluaran biaya bakar per minggu keluarga (X2) mempunyai tingkat hubungan sangat kuat terhadap jumlah kendaraan yang dimiliki sebesar 83%.
Copyright © 2024 JSCR. All rights reserved.

## PENDAHULUAN
Transportasi memiliki peran besar dalam mendukung kehidupan sosial, ekonomi, dan juga  keamanan  masyarakat  sebagai  warga  negara.  Seperti  diketahui  fungsi transportasi  memungkinkan  melancarkan  pergerakan  manusia,  melancarkan  gerak barang, dan pergerakan jasa dan informasi. Kebutuhan akan angkutan penumpang tergantung  fungsi  bagi  kegunaan  seseorang.  Peran  dari  transportasi  tidak  hanya melancarkan barang atau mobilitas manusia, melainkan juga membantu tercapainya pengalokasian  sumber-sumber  ekonomi  secara  optimal.  Dari  prasarana  yang  telah disiapkan  oleh  alam  seperti  sungai,  laut  dan  udara  atau  jalur  lintasan  hasil  kerja manusia seperti jalan raya dan jalan rel.
Transportasi  memegang  peranan  penting  dalam  usaha  mencapai  tujuan pembangunan ekonomi suatu bangsa. Pengembangan setiap sektor selalu berkaitan dengan  perhubungan  (transportasi).  Satu  hal  yang  paling  mendasar  dalam
mewujudkan  tujuan  pembangunan  tersebut  adalah  dengan  adanya  produktivitas yang  tinggi  dari  subjek  pembangunan,  yaitu  masyarakat  Indonesia.  Produktivitas yang tinggi akan menciptakan pertumbuhan ekonomi yang tinggi pula. Dalam rangka untuk menciptakan produktivitas yang tinggi perlu adanya dukungan dari faktor lain, diantaranya
adalah sarana dan prasarana transportasi. Dengan dukungan sarana transportasi secara tidak langsung  ikut  menunjang  kalancaran  pelaksanaan  proses  Pembangunan  untuk menciptakan  pertumbuhan,  dan  tercapainya  kesejahteraan  masyarakat  menuju tercapainya tujuan pembangunan nasional.
Pertumbuhan  ekonomi  nasional  yang  mendorong  peningkatan  mobilitas penduduk  menjadikan  sarana  transportasi  merupakan  hal  yang  penting  bagi masyarakat.  Kebutuhan  akan  sarana  transportasi  ini  menyebabkan  perkembangan kendaraan bermotor semakin meningkat.
Kota Sidoarjo merupakan salah satu kota di Jawa Timur yang mempunya penduduk sebanyak  2.238.069  jiwa  berdasarkan  data  dari  registrasi  penduduk  tahun  2018. Sidoarjo  sendiri  mengalami  perkembangan  yang  cukup  pesat  terutama  di  bidang industri, perdagangan, jasa dan pendidikan. Dengan adanya perkembangan tersebut tentu  saja  banyak  bidang  yang  ikut  berkembang  pula  agar  sarana  dan  prasarana perkotaan memadai.  Salah satu dampak perkembangan tersebut adalah banyaknya hunian  yang  mulai  dibangun  di  Kota  Sidoarjo,  seperti  Perumahan  Permatan Kwangsan Residence.
Seiring  dengan  bertambahnya  suatu  daerah  atau  pemukiman  diperkirakan  akan berpengaruh pada peningkatan jumlah kepemilikan kendaraan pribadi, dimana hal ini akan mempengaruhi kapasitas jaringan jalan dan berdampak pada permasalahan dalam  Upaya  pengembangan  sistem  tarnsportasi  kota.  Jumlah  kendaraan  pribadi yang  dimiliki  setiap  rumah  tangga  di  kawasan  perumahan  merupakan  salah  satu faktor penentu jumlah moda yang digunakan dalam perjalanan. Untuk mengantisipasi masalah lalu lintas tersebut diperlukan studi untuk mengetahui jumlah kepemilikan kendaraan pribadi pada rumah tangga untuk pemilihan moda di masa sekarang dan masa  mendatang.  Maka  untuk  itu  dilakukan  penelitian  yang  mecari  “Korelasi (Pengaruh)  Antara  Pendapatan  Keluarga  dan  Pengeluaran  Biaya  Bahan  Bakar  Per Minggu  terhadap  Kepemilikan  Kendaraan  (Jumlah)  Warga  Perumahan  Permata Kwangsan  Residence  Kota  Sidoarjo”.  Dari  penelitian  ini  diharapkan  di  masa mendatang  dapat  digunakan  sebagai  input  atau  masukan  bagi  studi  lanjutan  serta masukan bagi analisis penataan kembali di Kota Sidoarjo.
Dalam  menganalisa  data  peneliti  menggunakan  metode  analisis  regresi  linier berganda  untuk  menghasilkan  hubungan  dalam  bentuk  numerik  dan  melihat bagaimana  variable  saling  berikat  dengan  dibantu  menggunakan  program  SPSS (Statistical  Product  and  Service  Solution).  Menganalisa  data  sebenarnya  bisa menggunakan Excel juga tetapi saya menggunakan SPSS dikarenakan SPSS memiliki kemampuan  analisis  statistik  cukup  tinggi  dan  memberikan  kemudahan  dalam perhitungan, selain itu juga mampu menganalisa penelitian dengan varible yang lebih banyak.

## METODE PENELITIAN
Tahap awal dalam pelaksanaan penelitian ini melakukan survei pendahuluan untuk mengidentifikasi potensi sumber daya dan kendala yang kemungkinan muncul saat penelitian. Setelah melakukan survei di lanjutkan dengan studi literatur, yaitu tahapan
pembahasan  penelitian  yang  telah  dilakukan  dan  dijadikan  referensi  pada  buku, jurnal, dan artikel yang berhubungan dengan hasil model. Berikut tahapannya.
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian

## Tahap Pengumpulan Data
Dalam pengumpulan data, di lakukan dengan hasil observasi dan berdasarkan dari instansi-instansi yang bersangkutan dengan studi yang di teliti. Metode pengumpulan data dilakukan dengan penyebaran kuisioner dan survei wawancara kepada rumah
yang di targetkan untuk diambil sampel data.  Data yang dibutuhkan dari penyebaran kuisioner yaitu:
Jumlah Responden
1. Jumlah Anggota Keluarga
2. Jumlah Kepemilikan kendaraan (roda dua ataupun roda empat)
3. Jumlah Anggota yang Bekerja
4. Jumlah Pendapatan
5. Jumlah Pengeluaran

## Tahap Pengolahan Data
Pada tahap ini, data yang sudah dikumpulkan melalu survey lapangan berupa data sekunder  dan  data  primer  kemudian  dilakukan  pengolahan  data  agar  dapat digunakan sebagai  bahan analisis.  Berikut pengolahan data yang digunakan dalam penelitian ini:

## 1. Populasi dan Sampel
Populasi pada penelitian ini berdasarkan data sekunder yang berupa gambar Site plan  perumahan  yang  sudah  didapatkan.  Pada  gambar  site  plan  perumahan terdapat jumlah populasi perumahan di Perumahan Permata Kwangsan Residence berjumlah 728 unit rumah.
Sampel  merupakan  bagian  dari  populasi  tertentu  yang  mejadi  perhatian  dalam penelitian.  Berdasarkan pada  Bab  II  pada  sub  bab  Uji  hipotesis  yang  dijelaskan, dalam  rumus  Slovin  ada  ketentuan  sebagai  berikut:  Nilai  e  =  0,1  (10%)  untuk populasi  dalam  jumlah  besar  atau  lebih  dari  100.  Jika  populasi  kurang  dari  100 maka Nilai e = 0,2 (20%). Jadi rentang sampel yang dapat diambil dari teknik slovin adalah 10%, berikut perhitungannya:
𝒏  = 𝑵
𝟏+𝑵(𝒆) 𝟐 𝒏  = 𝟕𝟒𝟎 𝟏+(𝟕𝟒𝟎(𝟎,𝟏) 𝟐 )
𝒏  = 𝟖𝟖, 𝟎𝟗𝟓 = 90 responden

## 2. Uji Validitas
Uji validitas Uji berguna untuk mengetahui apakah alat ukur tersebut tepat atau tidak  mengukur  variabel  yang  diukur.  Pengujian  validitas  menggunakan  uji korelasi Person Product Moment dengan bantuan program Software IBM SPSS versi 27. Suatu indikator dikatakan valid jika:
Hasil dari rhitung > dari rtabel dikatakan = Valid
Hasil dari rhitung > dari rtabel dikatakan = Tidak Valid
Pada penelitian ini didapatkan 90 responden. Dalam mencari nilai rtabel, maka nilai N = 90 pada signifikan 5% pada distribusi nilai rtabel statistika.

## 3. Uji Reliabilitas
Uji  reliabilitas  digunakan  untuk  menguji  penafsiran  responden  mengenai  butir- butir pernyataan dalam instrumen penelitian yang ditunjukkan dengan konsisten jawaban yang diberikan. Reliabilitas merupakan mengenai konsistensi internal dari indikator  sebuah  konstruk  yang  menunjukkan  derajat  sampai  mana  di  masing- masing  indikator  tersebut  mengindikasikan  sebuah  konstruk/faktor  laten  yang umum.
Dalam penelitian ini, pengujian reliabilitas dilakukan dengan Teknik “Cronbach’s Alpha”  serta  bantuan  program  Software  IBM  S PSS  versi  27.  Apabila  nilai Cronbach’s Alpha > 0,60, maka item pertanyaan dalam kuesioner dapat diandalkan ( reliable ).

## Tahap Analisa Data
Pada penelitian ini, data yang sudah dikumpulkan melalu survey lapangan berupa data  sekunder  dan  data  primer  kemudian  dilakukan  pengolahan  data  agar  dapat digunakan sebagai bahan analisis. Analisis data dilakukan untuk mendapatkan hasil dari  Karakteristik  perjalanan  dan  model  bangkitan  pada  perumahan  Permata Kwangsan Residence Kota Sidoarjo.

## 1. Regresi linier berganda
Analisa regresi digunakan untuk mengetahui bagaimana variable dependent (bebas) secara parsial ataupun bersama-sama (simultan). Berikut data-data yang diambil:
Y    = Jumlah Kendaraan yang Dimiliki X1  = Jumlah Pendapatan keluarga
X2  = Jumlah Pengeluaran Biaya Bahan Bakar Per Minggu Proses perhitungan statistik pada penelitian ini menghasilkan beberapa bilangan statistik yang dapat di tampilkan secara bersamaan, antara harga koefisien korelasi, koefisien determinasi R2, harga koefisien F dan T.

## 2. Uji analisa koefisien korelasi
Uji korelasi dilakukan untuk mengetahui kekuatan atau keeratan hubungan antara variable bebas dengan variable tak bebas. Hasil dari uji korelasi dinyatakan dengan koefisien korelasi, yang Dimana dengan nilai koefisien korelasi ini dapat diketahui tingkat  keterhubungan  antara  variable  tak  bebas  dan  variable  bebas  yang  mana berguna dalam menganalisis tingkat keterhubungan tersebut.
Untuk  hubungan  varible  bebas  akan  dipilih  variable  bebas  yang  memeliki  nilai korelasi tidak kuat <0,5 dalam satu persamaan, sedangkan hubungan varible bebas dan variable tak bebas akan dipilih varible bebas yang memeiliki korelasi yang kuat >0,5 dalam suatu persamaan.

## 3. Analisa koefisien determinasi (R2)
Koefisien  determinasi  (R2)  dilakukan  untuk  melihat  seberapa  besar  variable independent dapat menjelaskan variable dependen. Jika dalam uji empiris koefisien determinasi  sama dengan 0 (adjusted R2 =  0), artinya variasi  dari  Y tidak dapat diterapkan  oleh  X  sama  sekali.  Apabila  adjusted  R2  =  1,  variasi  Y  secara keseluruhan dapat di terangkan oleh X. Dengan kata lain bila adjusted R2 =1, maka semua titik pengamatan berada tepat pada garis regresi.
4. Uji F
Uji  F  diperlukan  untuk  mengetahui  dan  memastikan  apakah  model  bangkitan perjalanan dapat dilakukan dengan analasis regresi linier atau analisis regresi non- linier.  Dalam  pengujian  ini  akan  diketahui  apakah  varible  tak  bebas  dari  model mempunyai hubungan yang linier dengan variable-variable bebasnya.
5. Uji T
Uji  T digunakan untuk menguji keberartian koefisien regresi. Nilai t merupakan rasio antara koefisien persamaan regresi dan standar error untuk masing-masing variabel bebas.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Karakteristik Perjalanan
a. Jumlah Pendapatan

## Gambar 2. Karakteristik Responden Berdasarkan Pendapatan Perbulan
Dari  hasil  data  responden  dapat  diperoleh  kesimpulan  berdasarkan  pendapatan per bulan yaitu yang berpendapatan per bulan >Rp.4,5 Jt menjadi yang terbanyak dengan presentase 52,2% dan yang paling sedikit berpendapatan per bulan Rp.2,5 Jt s/d 3,5 Jt dengan presentase 4,4%.
b. Jumlah Biaya Bahan Bakar Per-Minggu

## Gambar 6. Karakteristik Responden Berdasarkan Biaya Bahan Bakar per Minggu
Dari  hasil survey diperoleh data tertinggi berdasarkan pengeluaran biaya bahan bakar yaitu Rp 100.000 – Rp. 200.000 dengan presentase 47,8%.
c. Kepemilikan Kendaraan (Jumlah)

## Gambar 7. Karakteristik Responden Berdasarkan Jumlah Kendaraan
Dari Presentase gambar diatas untuk jumlah 3 kendaraan didapatkan presentase sebsar  41,1%  dan  orang  yang  tidak  memiliki  kendaraan    yang  sedikit  dengan presentase 1,1%.

## Uji Regresi Linier Berganda
Uji ini bertujuan untuk mengetahui ada tidaknya hubungan antara variabel bebas dan terikat. Berikut adalah hasil uji reegresi linear berganda menggunakan SPSS27
Tabel 1. Hasil Uji Reegresi Linear Berganda
Berdasarkan hasil pengelohan data diatas diperoleh model persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
Y = 1,987 + 0,175 X1 + 0,755 X2
Dimana:
Y = Jumlah Kendaraan yang dimiliki
X1  = Jumlah Pendapatan keluarga
X2  = Jumlah Pengeluaran  Biaya Bahan Bakar Per Minggu
Dari model persamaan diatas menjelaskan bahwa constanta memiliki angka sebesar 1,987  yang  menyatakan  jika  variabel  bebas  yang  terdiri  dari  Jumlah  pendapatan keluarga (X1), Jumlah pengeluaran biaya bahan bakar per minggu keluarga (X2) sama dengan  nol  maka  Jumlah  kendaraan  yang  dimiliki    (Y)  sebesar  1,987.  Variabel  X1 sebesar 0,175 berarti bahwa setiap terjadi peningkatan variabel X1 (jumlah pendapatan keluarga)  sebesar  1%  maka  variabel  terikat  jumlah  kendaraan  yang  dimiliki  (Y) meningkat sebesar 0,175 (17,5%) atau sebaliknya jika variabel X1(jumlah pendapatan keluarga) terjadi penurunan sebesar 1% maka variabel terikat jumlah kendaraan yang dimiliki (Y)  menurun sebesar 0,175 (17,5%). Variabel X2 sebesar 0,755 berarti bahwa
setiap terjadi peningkatan variabel X2 (jumlah pengeluaran biaya bahan bakar  per minggu)  sebesar  1%  maka  variabel  terikat  jumlah  kendaraan  yang  dimiliki  (Y) meningkat sebesar 0,755 (75,5%) atau sebaliknya jika variabel X1(jumlah pengeluaran biaya bahan bakar per minggu) terjadi penurunan sebesar 1% maka variabel terikat jumlah kendaraan yang dimiliki (Y)  menurun sebesar 0,755 (75,5%).

## Analisa Koefisien Determinasi (R2)
Analisa ini bertujuan untuk mengetahui presentase sumbangan semua variable bebas terhadap  variabel  terikat.  Berikut  hasil  dari  koefisien  determinasi  dengan menggunakan program SPSS27.

## Tabel 2. Hasil Analisa Koefisien Determinasi (R2)
Berdasarkan hasil  pengolahan  diatas nilai  R  Square  sebesar  nilai  R  Square  sebesar 0,730.  Angka  tersebut  menjelaskan  bahwa  variabel  bebas  yang  meliputi  Jumlah pendapatan  keluarga  (X1),  Jumlah  pengeluaran  biaya  bahan  bakar  per  minggu keluarga (X2) memiliki pengaruh terhadap jumlah kendaraan yang dimiliki sebesar 73%.  Untuk  sisanya  27%  dipengaruhi  oleh  faktor-faktor  lain  yang  tidak  dijelaskan dalam penelitian ini.
Uji F

## Tabel 3. Hasil Uji F
Berdasarkan hasil pengolahan data diatas diperoleh F hitung sebesar 117,341. F tabel diperoleh dari df1=2 dan df2 adalah 90-2-1 = 87 dengan nilai F tabel 3,10. Dimana berdasarkan syarat statistik untuk regresi linier berganda bahwa perbandingan nilai F hitung harus lebih besar dari F table. Dari perhitungan yang sudah didapat tersebut menunjukan  F  hitung  >  F  tabel  maka  H1  diterima.  Dengan  nilai  probabilitas (signifikasi) 0,000 < 0,05 yang berarti Ha diterima.

## Uji T
Tabel 4. Hasil Uji T
Variabel Standardized Beta T hitung Sig. Keterangan X1 0,207 3,618 0,01 Hipotesis Diterima X2 0,786 5,767 0,001 Hipotesis Diterima
Menurut  tabel  hasil  pengujian  T  karakteristik  penduduk  pada Perumahan Permata Kwangsan  Residence  Kota  Sidoarjo  menghasilkan  variabel  Jumlah  pendapatan keluarga (X1), Jumlah pengeluaran biaya bahan bakar per minggu keluarga (X2) Nilai Thitung variabel X1 menunjukkan angka sebesar 3,618 dimana angka tersebut lebih besar dibanding Ttabel sebesar 1,98761 dan dengan tingkat signifikasi sebesar 0,01 < 0,05. Maka dengan ini disimpulkan bahwa H1  diterima. Hal ini menunjukkan bahwa  variabel  X1  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap  jumlah  kendaraan yang dimiliki dan nilai Thitung variabel X2 menunjukkan angka sebesar 5,767 dimana angka  tersebut  lebih  besar  dibanding  Ttabel  sebesar  1,98761  dan  dengan  tingkat signifikasi sebesar 0,001 < 0,05. Maka dengan ini disimpulkan bahwa H2 diterima. Hal ini  menunjukkan  bahwa  variabel  X2  memiliki  pengaruh  yang  signifikan  terhadap jumlah kendaraan yang dimiliki.

## SIMPULAN
1. Hasil  penelitian  menunjukkan  bahwa  karakteristik  di  Kawasan  Perumahan Permata Kwangsan Residence adalah total kendaraan yang dimiliki berjumlah 3 kendaraan  dengan  presentase  41,1%,  pendapatan  keluarga  yang  terbanyak berjumlah >Rp.4,5 Jt dengan presentase 52,2% dan total pengeluaran biaya bahan bakar per minggu terbanyak 100.000-200.000 dengan presentase 47,8%.
2. Dari hasil setiap pengujian didapat persemaan regresi terbaik untuk  kepemilikan kendaraan (Jumlah) yakni sebagai berikut:
Y = 1,987 + 0,175 X1 + 0,755 X2
Serta  hasil  dari  faktor  pengaruh  setiap  masing-masing  variable  bebas  terhadap terikat menunjukkan hasil Jumlah Pendapatan keluarga (X1) mempunyai Tingkat hubungan Rendah sebesar 37,5% dan Jumlah pengeluaran biaya bahan bakar per minggu keluarga (X2) mempunyai tingkat hubungan sangat kuat sebesar 83%

## DAFTAR PUSTAKA
Desromi, F. (2020). Analisa Bangkitan Perjalanan Perumahan Villa Indah Permai dan
Villa Dago Permai di Kecamatan Baturaja Timur Kabupaten Ogan Komering Ulu. Jurnal Tekno Global UIGM Fakultas Teknik, 8(2). https://doi.org/10.36982/jtg.v8i2.902
Firdausi, M., & Hafizah, N. El. (2020). Karakteristik dan Bangkitan Perjalanan pada Kawasan Perumahan UKA Kecamatan Benowo Surabaya. Seminar Nasional Sains Dan Teknologi Terapan VIII 2020, 1(1), 451 – 458.
Handriyadi,  M.  R.,  Sarya,  G.,  Rizkiardi,  A.,  &  Trimurtiningrum,  R.  (2021).  Studi Analisis Pemodelan Bangkitan Dan Tarikan Lalu Lintas (Studi Kasus: Sman 1 Taman  Dan  Smpn  2  Taman  Sidoarjo).  Extrapolasi,  17(1),  1 – 10. https://doi.org/10.30996/exp.v17i1.3612
Nursari,  D.  (2020).  Analisa  Bangkitan  Perjalanan  Pada  Perumahan  Bengkuring Sempaja Di Kota Samarinda. Kurva Mahasiswa, 1(1), 1929 – 1943.
Setiawan, R., Rachman, R., & Radjawane, L. E. (2022). Analisis Bangkitan Perjalanan Penduduk pada Kompleks Perumahan Citra Sudiang Indah Makassar. Paulus Civil Engineering Journal, 4(3). https://doi.org/10.52722/pcej.v4i3.527
Tamin, O. Z. (1997). Perencanaan & Pemodelan.