## MODEL TARIKAN PERGERAKAN KENDARAAN PADA PUSAT KEGIATAN PENDIDIKAN SEKOLAH MENENGAH KEJURUAN DI BANYUWANGI

## Diyah Pratiwi Sugiyanto, Bambang Supriyanto
Abstrak : Banyaknya moda kendaraan dapat menimbulkan masalah baru pada Sekolah Menen- gah Kejuruan yang umumnya tidak memiliki jalur khusus untuk menurunkan penumpang. Perlu dicari model tarikan pergerakan kendaraan yang ditimbulkan oleh banyaknya kenda- raan. Penelitian ini untuk mengetahui jumlah tarikan pergerakan kendaraan, karakteristik so- sial ekonomi dan perjalanan siswa, guru dan karyawan, serta membuat model tarikan perger- akan kendaraan pada Sekolah Menengah Kejuruan di Banyuwangi. Metode pengumpulan data survey dan kuisioner,  analisis statistik dekriptif, analisis korelasi, dan analisis regresi linier berganda. Hasil penelitian jumlah tarikan pergerakan kendaraan di SMKN 1 Glagah Banyu- wangi untuk kendaraan bermotor roda 2 1.292 kendaraan, roda 4 13 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 1.303 kendaraan, SMKN 1 Banyuwangi untuk kendaraan bermotor roda 2 1.189 kendaraan, roda 4 14 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 1.203 kendaraan, SMK PGRI 1 Giri Banyuwangi untuk kendaraan bermotor roda 2 sebanyak 759 kendaraan, roda 4 10 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 769 kendaraan, dan SMK Sri Tanjung Banyuwangi untuk kendaraan bermotor roda 2 228 kendaraan, roda 4  8 kendaraan, total roda 2 dan roda 4  236 kendaraan. Karakteristik sosial ekonomi dan perjalanan yang mendominasi adalah jumlah kepemilikan sepeda motor 1 unit sebanyak 43,2%, jumlah kepemilikan mobil 0 unit 83%,  jarak tempat tinggal ke sekolah lebih dari 5 km 38,3%, waktu perjalanan ke sekolah lebih dari 15 menit 31%, moda transportasi sepeda motor 91,8%. Model tarikan pergerakan kendaraan yang di- dapat yaitu (1) tarikan kendaraan roda 2 dan roda 4 Y = -163,104 + 0,722X5, R2 = 0,958; (2) tarikan kendaraan roda 2 Y1 = -169,085 + 0,719X5, R2 = 0,957; (3) tarikan kendaraan roda 4 Y2 = 5,328 + 0,004X5, R2 = 0,973; dengan variabel bebas (X5) adalah jumlah siswa.
Kata-kata kunci: model, tarikan pergerakan kendaraan, regresi linier berganda, Banyuwangi .
Abstract : The number of vehicle modes can cause new problems in Vocational High Schools which generally do not have special lanes to drop passengers. It is necessary to find a mod - el of the pull of vehicle movement caused by the number of vehicles. This study is to deter- mine the number of vehicle movement traction, socio-economic characteristics and travel of students, teachers and employees, and to make a model of vehicle movement traction at the Vocational High School in Banyuwangi. Survey data collection methods and questionnaires, descriptive statistical analysis, correlation analysis, and multiple linear regression analysis. The results of the study of the number of vehicle movements in the Glagah Banyuwangi 1ND VOCATIONAL SCHOOL for 2-wheeled motor vehicles 1,292 vehicles, 13-wheeled 4 vehi- cles, total 2-wheeled and 4-wheeled 1,303 vehicles, 1NN Banyuwangi’s SMKN for 2-wheeled motorized vehicles 1,189 vehicles, 4-wheeled 14 vehicles, total wheel 2 and 4 wheel 1,203 vehicles, SMK PGRI 1 Giri Banyuwangi for 2 wheeled motor vehicles as many as 759 ve- hicles, 4 wheeled 10 vehicles, total 2 wheel and 4 wheel 769 vehicles, and SMK Sri Tan- jung Banyuwangi for 2 wheel motorized vehicles 228 vehicles, wheels 4 8 vehicles, total 2 wheels and 4 236 wheels. The dominant socio-economic and travel characteristics are 43.2% of motorcycle ownership 1 unit, 0 units of 83% car ownership, distance of residence to school more than 5 km 38.3%, travel time to school is more than 15 minutes 31%, motorcycle trans- portation mode 91.8%. The vehicle movement pull models obtained are (1) 2 wheel and 4 wheel drive vehicles Y = -163,104 + 0,722X5, R2 = 0,958; (2) the pull of a 2-wheeled ve- hicle Y1 = -169.085 + 0.719X5, R2 = 0.957; (3) the pull of a 4-wheeled vehicle Y2 = 5.328 + 0.004X5, R2 = 0.973; where the independent variable (X5) is the number of students.
Keywords : model, the pull of vehicle movement, multiple linear regression, Banyuwangi.
JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 27-36
Diyah Pratiwi adalah Alumni Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik UM; E-mail: diyah.pratiwi55@gmail.com; Sugi- yanto dan Bambang Supriyanto adalah Dosen Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang; Jalan Semarang No.5 Malang 65145; E-mail: sugiyanto.ft@um.ac.id  dan bambang.supriyanto.ft@um.ac.id
28 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 27-36

## PENDAHULUAN
Tarikan pergerakan adalah jumlah perger- akan yang tertarik pada suatu lokasi tertentu, misalnya keberadaan lokasi sekolah pasti akan menarik orang untuk melakukan kegiatan pen- didikan ke tempat tersebut. Tarikan lalu lintas tergantung pada dua aspek tata guna lahan yai- tu jenis tata guna lahan, dan jumlah aktivitas dan intensitas pada tata guna lahan tersebut. Jenis tata guna lahan yang berbeda mempu- nyai ciri pergerakan lalu lintas yang berbeda yaitu jumlah arus lalu lintas, jenis lalu lintas (pejalan kaki, sepeda motor, truk atau mobil), dan lalu lintas pada waktu tertentu (pada seko- lah menghasilkan lalu lintas pada pagi saat jam masuk dan siang atau sore pada saat jam pulang).
Menurut Tamin (2000), sebab terjadinya pergerakan dapat dikelompokkan maksud perjalanan. Biasanya maksud perjalanan dike- lompokkan sesuai dengan ciri dasarnya, yaitu yang berkaitan dengan ekonomi, sosial, bu- daya, pendidikan, dan agama. Menurut Mu- nawar (2005), Objek dasar kajian perencanaan transportasi adalah pergerakan manusia atau barang yang pasti melibatkan banyak moda transportasi. Dalam melakukan perjalanan, orang biasanya dihadapkan pada pilihan jenis mobil, angkutan umum, pesawat terbang, atau kereta api. Dalam menentukan pilihan jenis angkutan, orang mempertimbangkan berbagai faktor, yaitu maksud perjalanan, jarak tempuh, biaya, dan tingkat kenyamanan yang biasanya dijadikan keterpengaruhan terhadap perger- akan yang akan terjadi.
Menurut Chaira (2017), banyaknya moda kendaraan tersebut menimbulkan masalah baru dikarenakan sekolah pada umumnya ti- dak memiliki tempat/jalur khusus untuk menu- runkan penumpang baik bagi siswa, guru dan karyawan maupun untuk melepaskan helm dan jaket bagi siswa. Sehingga kendaraan-
kendaraan tersebut mau tidak mau berhenti atau parkir di badan jalan sehingga mengu- rangi kapasitas jalan. Seperti Kapolres Banyu- wangi menyebutkan bahwa Bhabinkamtibmas setiap harinya memberikan pelayanan di pagi hari pada kawasan sekolah guna melancarkan arus lalu lintas dan juga mengatasi kemacetan sekaligus mencegah adanya kecelakaan lalu lintas yang bisa menghambat kegiatan belajar mengajar bagi para siswa sekolah. Kondisi Banyuwangi yang seperti ini membutuhkan perencanaan transportasi yang dikembangkan terutama berkaitan dengan perubahan fungsi tata guna lahan yang akan terjadi. Perencanaan transportasi dapat dilaku- kan dengan menggunakan konsep pemod- elan. Dalam penelitian ini, akan dibuat model matematik tarikan pergerakan pada kondisi sekarang yang ditimbulkan oleh banyaknya kendaraan yang menuju Sekolah Menengah Kejururan di Banyuwangi. Menurut Ortuzar dan Willumsen (2011), model adalah repre- sentasi sederhana dari sebuah bagian yang menggambarkan keseluruhan sistem pada dunia nyata yang berfokus pada elemen-el- emen yang dianggap penting dalam sebuah sudut pandang sedangkan Simatupang (1995) menjelaskan model sebagai suatu representasi atau formalitas dalam bahasa tertentu yang di sepakati dari suatu kondisi nyata. Model tari- kan ini diharapkan dapat digunakan sebagai bahan pertimbangan dalam pengembangan sa- rana dan prasarana oleh sekolah tersebut serta sebagai bahan pertimbangan menggunakan moda saat menuju ke sekolah.

## METODE
Penelitian ini menggunakan jenis penelitian kuantitatif. Menurut Mikkelsen (2011) penelitian kuantitatif memiliki ciri-ciri isi penelitian kuantitatif dengan hasil penelitian data kuantitatif berupa tabel-tabel, diagram,
Diyah, dkk, Model Tarikan Pergerakan Kendaraan 29 dan angka-angka/data kuantitatif. Setelah dilakukan pengumpulan data maka dilakukan teknik analisis korelasi dan analisis regresi linier data survey untuk membuat prediksi model tarikan pergerakan kendaraan, sedangkan data analisis statistik deskripstif data kuisioner dilakukan untuk mengetahui karakteristik sosial ekonomi dan karakteristik perjalanan. a. Data Primer Data primer diperoleh dari survei menghitung kendaraan roda 2 dan roda 4 yang menuju ke Sekolah Menengah Kejuruan guna membuat model dan penyebaran kuisioner guna mengetahui karakteristik warga sekolah. Data primer juga diperoleh dengan cara menyebarkan kuisioner kepada siswa, guru, karyawan terkait karakteristik sosial ekonomi dan perjalanan berupa jumlah kepemilikan sepeda motor, jumlah kepemilikan mobil, jarak tempat tinggal ke sekolah, waktu perjalanan, dan moda transportasi yang digunakan. b. Data Sekunder Data sekunder diperoleh dari survei ke sekolah yang dijadikan sebagai lokasi penelitian terkait karakteristik tata guna lahan yaitu total luas lahan (m2), total luas ruang kelas (m2), total luas ruang praktik dan bengkel (m2), jumlah program studi (buah), jumlah siswa (orang), dan jumlah guru dan karyawan (orang).
HASIL Berdasarkan hasil penelitian yang dilakukan oleh peneliti, didapatkan hasil survey data pokok sekolah dan data tarikan, pengolahan data dari penyebaran angket, serta pemodelan tarikan kendaraan.
1. Data Pokok Sekolah dan Data Tarikan Kendaraan Sekolah 1.1 Data Sekolah Data pokok sekolah yang digunakan yaitu data karakteristik tata guna lahan, yang telah didapatkan dari bagian tata usaha sekolah di
Banyuwangi, sekolah-sekolah tersebut yaitu SMKN 1 Glagah Banyuwangi, SMKN 1 Banyuwangi, SMK PGRI 1 Giri Banyuwangi, SMK Sri Tanjung Banyuwangi. Hasil dari survey data pokok sekolah dapat dilihat pada Tabel 3.1 berikut:

## Tabel 3.1 Data Pokok Sekolah
No Variabel Bebas SMKN 1 Glagah Banyu- wangi SMKN 1 Banyu- wangi SMK PGRI 1 Giri Banyu- wangi SMK Sri Tanjung Banyu- wangi 1 Total luas lahan sekolah (m2) 35000 21911 3000 4400 2 Total luas ruang ke- las (m2) 1890 3219 4291 847 3 Total luas r.praktik dan beng- kel (m2) 6964 1316 814 284 4 Jumlah program studi (buah) 13 9 5 4 5 Jumlah siswa (orang) 1971 2000 1162 633 6 Jumlah guru dan karyawan (orang) 160 105 52 35

## 1.2 Data Tarikan Kendaraan Sekolah
Data tarikan kendaraan didapatkan dari survey menghitung jumlah kendaraan bermo- tor roda 2 dan roda 4 yang menuju ke sekolah. Survey kendaraan dilaksanakan pada tanggal 22 April sampai 26 April 2019 yaitu hari Senin sampai Jumat. Survey dilakukan  mulai pukul 05.30 sampai pukul 08.00. Untuk memudah- kan surveyor dalam menghitung jumlah tari- kan kendaraan maka menggunakan aplikasi di Smartphone yaitu Multicounter. Hasil data tarikan kendaraan SMKN 1 Glagah Banyu- wangi dapat dilihat pada Tabel 3.2 berikut:

## 30 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 27-36

## Tabel 3.2 Data Tarikan Kendaraan SMKN 1 Glagah Banyuwangi
Hari Jenis Kendaraan Roda 2 Roda 4 Roda 2 dan Roda 4 Senin 1274 13 1287 Selasa 1292 11 1303 Rabu 1287 12 1299 Kamis 1283 12 1295 Jumat 1272 9 1281
Berdasarkan Tabel 3.2 hasil survey data kendaraan bermotor roda 2 dan roda 4 yang menuju SMKN 1 Glagah Banyuwangi dalam waktu lima hari menunjukkan jumlah kenda- raan terbanyak yaitu untuk kendaraan bermo- tor roda 2 sebanyak 1292 unit kendaraan, roda 4 sebanyak 13 unit kendaraan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 1303 unit kendaraan. Hasil data tarikan kendaraan SMKN 1 Banyuwangi dapat dilihat pada Tabel 3.3 Banyuwangi berikut:
Tabel 3.3 Data Tarikan Kendaraan SMKN 1 Banyuwangi
Hari Jenis Kendaraan Roda 2 Roda 4 Roda 2 dan Roda 4 Senin 1171 13 1184 Selasa 1189 14 1203 Rabu 1169 13 1180 Kamis 1152 12 1165 Jumat 1173 13 1186
Berdasarkan Tabel 3.3 hasil survey data kendaraan bermotor roda 2 dan dan roda 4 yang menuju SMKN 1 Banyuwangi dalam waktu lima hari menunjukkan jumlah kenda- raan terbanyak yaitu roda 2 sebanyak 1189 unit kendaraan, roda 4 sebanyak 14 unit kendaraan, dan total roda 2 dan roda 4 se- banyak 1203 unit kendaraan. Hasil data tari- kan kendaraan SMK PGRI 1 Giri Banyu- wangi dapat dilihat pada Tabel 3.4 berikut:
Tabel 3.4 Data Tarikan Kendaraan SMK PGRI 1 Giri Banyuwangi
Hari Jenis Kendaraan Roda 2 Roda 4 Roda 2 dan Roda 4 Senin 750 9 759 Selasa 738 6 744 Rabu 740 7 747 Kamis  759 10 769 Jumat  748 7 755
Berdasarkan Tabel 3.4 hasil survey data kendaraan bermotor roda 2 dan dan roda 4 yang menuju SMK PGRI 1 Giri Banyu- wangi dalam waktu lima hari menunjukkan jumlah kendaraan terbanyak yaitu roda 2 se- banyak 759 unit kendaraan, roda 4 sebanyak 10 unit kendaraan, dan total roda 2 dan roda 4 sebanyak 769 unit kendaraan. Hasil data tarikan kendaraan SMK Sri Tanjung Banyu- wangi dapat dilihat pada Tabel 3.5 berikut:
Tabel 3.5 Data Tarikan Kendaraan SMK Sri Tanjung Banyuwangi
Hari Jenis Kendaraan Roda 2 Roda 4 Roda 2 dan Roda 4 Senin 750 9 759 Selasa 738 6 744 Rabu 740 7 747 Kamis 759 10 769 Jumat 748 7 755
Berdasarkan Tabel 3.5 hasil survey data kendaraan bermotor roda 2 dan dan roda 4 yang menuju SMK Sri Tanjung Banyu- wangi dalam waktu lima hari menunjukkan bahwa jumlah kendaraan terbanyak yaitu roda 2 sebanyak 228 unit kendaraan, roda 4 sebanyak 8 unit kendaraan, dan total roda 2 dan roda 4 sebanyak 236 unit kendaraan.
2. Data Hasil Karakteristik Sosial Ekonomi dan Karakteristik Perjalanan Proses penyebaran kuisioner guna untuk menjawab karakteristik responden terkait karakteristik sosial ekonomi dan karakteristik perjalanan dengan jumlah sampel sebanyak 329 responden dari jumlah populasi sebanyak 6118 responden. Menurut Sugiyono (2015), sampel adalah bagian dari jumlah dan karak- teristik yang dimiliki oleh populasi. Sehing- ga hasil yang didapat akan diketahui bahwa bagaimana kondisi sosial ekonomi responden dan perjalanan yang dilakukan oleh respon- den yang kemungkinan akan mempengaruhi responden untuk membawa berbagai moda kendaraan untuk menuju ke sekolah. Hasil dari karakteristik pelaku perjalanan selaku re- sponden yang mendominasi dalam penelitian ini dapat dilihat pada Tabel 3.6 berikut ini:
Tabel 3.6 Hasil Karakteristik Sosial Ekonomi dan Karakteristik Perjalanan No Variabel Karak- teristik Frekue- nsi (F) Prosen- tase (%) 1 Jumlah Kepe- milikan Sepeda Motor 1 unit 142 43.2 2 Jumlah Kepe- milikan Mobil 0 unit 273 83 3 Jarak Tempat Tinggal ke Sekolah >15 km 126 38.3 4 Waktu Perjala- nan ke Sekolah >15 menit 102 31 5 Moda Trans- portasi Yang Digunakan Sepeda Motor 302 91.8
3. Hasil Model Tarikan Pergerakan Kenda- raan Analisis data bertujuan untuk menghasil- kan suatu model persamaan regresi antara variabel terikat (Y) dengan variabel bebas (X). Sebelum dapat menentukan sebuah model terlebih dahulu dilakukan uji asumsi klasik, uji asumsi klasik harus dilakukan pen- gujianya karena untuk memenuhi penggunaan regresi linier berganda. Menurut Widiarti (2017) Uji asumsi klasik yang sering digu- nakan yaitu uji normalitas, uji linearitas, uji multikolinearitas, dan uji heteroskedastisitas. Setelah data dinyatakan lolos uji asumsi kla- sik selanjutnya melakukan analisis korelasi dan disambung dengan analisis regresi linier untuk memperoleh model yang diinginkan. Data selengkapnya dapat dilihat pada Tabel 3.7 Input Data Primer dan Sekunder berikut:

## Tabel 3.7 Input Data Primer dan Sekunder
Variabel Bebas Jumlah Tarikan R2 & R4 Jumlah Tarikan R2 Jumlah Tarikan R4 Total Luas Lahan (m2) Total Luas Kelas (m2) Total Luas Bengkel R.praktik (m2) Jumlah Pro- gram Studi (buah) Jumlah Siswa (orang) Jumlah Guru & Karyawan (orang) Y Y1 Y2 X1 X2 X3 X4 X5 X6 SMKN 1 Gl- agah Banyu- wangi 1303 1292 13 35000 1890 6964 13 1971 160 SMKN 1 Banyuwangi 1203 1189 14 21911 3219 1316 9 2000 105 SMK PGRI 1 Giri Banyu- wangi 769 759 10 3000 4291 814 5 1162 52 SMK Sri Tan- jung Banyu- wangi 236 228 8 4400 847 284 4 633 35

## 3.1 Uji Normalitas
Uji Normal Probability Plot (Uji P-Plot) menjadi salah satu alternative yang cukup efektif untuk mendeteksi apakah data yang akan dianalisis berdistribusi normal atau tidak. Menurut Raharjo S (2017), untuk melihat ke- normalan suatu nilai residual dapat berpedo- man dari titik-titik yang ada dari hasil output SPSS dengan ketentuan jika titik-titik berada didekat garis diagonalnya maka dikatakan bahwa nilai residual berdistribusi normal be- gitupula sebaliknya. Sehingga dapat dilihat Tabel 3.8 Hasil Uji Normal P-Plot menunjuk- kan bahwa nilai residual berdistribusi normal.

## Tabel 3.8 Hasil Uji Normal P-Plot
No Variabel Terikat Hasil Kesimpulan 1 Kendaraan Roda 2 dan Roda 4 Titik- titik berada didekat garis di- agonal Berdistribusi normal 2 Kendaraan Roda 2 Titik- titik berada didekat garis di- agonal Berdistribusi normal 3 Kendaraan Roda 4 Titik- titik berada didekat garis di- agonal Berdistribusi normal
32 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 27-36
3.2 Uji Linearitas Sebuah model regresi dikatakan baik apa- bila ada hubungan yang linier antara satu vari- abel independent (Xn) dengan satu variabel dependent (Y). Liniearitas dimaknai sebagai hubungan antar variabel seperti garis lurus atau membentuk pola garis liniear. Salah satu cara untuk mendeteksi ada tidaknya hubungan yang liniear antar variabel ini dapat dilaku- kan dengan teknik grafik scatter plot.  Dapat dilihat pada Tabel 3.9 Hasil Uji Linearitas menunjukkan bahwa hasil uji linieartas yang liniear dan positif karena titik-titik plot data membentuk pola garis lurus dari kiri bawah naik ke kanan atas sehingga apabila nilai X meningkat maka nilai Y juga meningkat.
Tabel 3.9 Hasil Uji Linearitas Teknik Grafik Scat -
ter Plot No Variabel Hasil Kesimpulan 1 Y terhadap X1 Pola garis lurus Linear positif 2 Y terhadap X2 Pola garis lurus Linear positif 3 Y terhadap X3 Pola garis lurus Linear positif 4 Y terhadap X4 Pola garis lurus Linear positif 5 Y terhadap X5 Pola garis lurus Linear positif 6 Y terhadap X6 Pola garis lurus Linear positif 7 Y1 terhadap X1 Pola garis lurus Linear positif 8 Y1 terhadap X2 Pola garis lurus Linear positif 9 Y1 terhadap X3 Pola garis lurus Linear positif 10 Y1 terhadap X4 Pola garis lurus Linear positif 11 Y1 terhadap X5 Pola garis lurus Linear positif 12 Y1 terhadap X6 Pola garis lurus Linear positif 13 Y2 terhadap X1 Pola garis lurus Linear positif 14 Y2 terhadap X2 Pola garis lurus Linear positif 15 Y2 terhadap X3 Pola garis lurus Linear positif 16 Y2 terhadap X4 Pola garis lurus Linear positif 17 Y2 terhadap X5 Pola garis lurus Linear positif 18 Y2 terhadap X6 Pola garis lurus Linear positif 3.3 Uji Multikolinearitas
Uji multikolinearitas adalah untuk melihat ada atau tidaknya korelasi yang tinggi antara variabel-variabel bebas dalam suatu model re- gresi linear berganda Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi korelasi diantara vari- abel bebas atau tidak terjadi gejala multikolin
earitas.  Menurut Priyatno (2009:152), untuk mendeteksi ada tidaknya gejala multikolinear- itas dalam model regresi, maka dapat dilaku kan salah satunya dengan cara melihat nilai tolerance  dan  nilai  Variance  Inflating  Factor (VIF). Hasil nilai tolerance  lebih besar dari 0,10 artinya tidak terjadi multikolinearitas. Se- dangkan hasil nilai VIF kurang dari 10,00 arti- nya tidak terjadi multikolinearitas. Jadi kedua dasar pengambilan keputusan menyatakan bahwa tidak terjadi gejala multikolinearitas dalam model regresi. Hasil Uji Multikolin- earitas dapat dilihat pada Tabel 3.10 berikut:

## Tabel 3.10 Hasil Uji Multikolinearitas berdasar- kan Tolerance dan VIF
No Variabel Hasil Kesimpulan Tolerance > 0,10 VIF< 10 1 Y terhadap X1 0.249 4.017 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 2 Y terhadap X2 0.907 1.102 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 3 Y terhadap X3 0.59 1.694 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 4 Y terhadap X4 0.212 4.725 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 5 Y terhadap X5 1 1 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 6 Y terhadap X6 0.203 4.924 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 7 Y1 terhadap X1 0.249 4.017 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 8 Y1 terhadap X2 0.907 1.102 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 9 Y1 terhadap X3 0.59 1.694 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 10 Y1 terhadap X4 0.212 4.725 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 11 Y1 terhadap X5 1 1 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 12 Y1 terhadap X6 0.203 4.924 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 13 Y2 terhadap X1 0.249 4.017 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 14 Y2 terhadap X2 0.907 1.102 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 15 Y2 terhadap X3 0.59 1.694 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 16 Y2 terhadap X4 0.212 4.725 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 17 Y2 terhadap X5 1 1 Tidak terjadi gejala multikolinearitas 18 Y2 terhadap X6 0.203 4.924 Tidak terjadi gejala multikolinearitas
3.4 Uji Heteroskedastisitas Uji heteroskedastisitas berfungsi un- tuk menguji terjadinya perbedaan variance dari nilai residual pada suatu periode pen- gamatan yang lainnya. Model regresi yang baik seharusnya tidak terjadi gejala het- eroskedastisitas. Hasil Uji Heteroskedas- tisitas dapat dilihat pada Tabel 3.11 berikut:
Tabel 3.11 Hasil Uji Heteroskedastisitas Teknik
Grafik Scatter Plot No Variabel Terikat Hasil Kesimpu- lan 1 Kendaraan Roda 2 dan Roda 4 Titik-titik data tidak berpola dan menyebar Tidak terjadi heteroske- dastisitas 2 Kendaraan Roda 2 Titik-titik data tidak berpola dan menyebar Tidak terjadi heteroske- dastisitas 3 Kendaraan Roda 4 Titik-titik data tidak berpola dan menyebar Tidak terjadi heteroske- dastisitas 3.5 Uji Analisis Korelasi
Untuk mengetahui variabel bebas (X) yang dapat berpengaruh pada variabel terikat (Y) dilakukan uji korelasi mendapat hasil sesuai pengambilan keputusan r hitung > r tabel maka ada korelasi antar variabel. Sebaliknya jika ni- lai r hitung < r tabel maka artinya tidak terjadi korelasi  antar  variabel.  Jika  koefisien  kore- lasi positif, maka kedua variabel mempunyai hubungan searah. Artinya jika nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan tinggi. Jika koefisien korelasi negatif, maka kedua varia- bel mempuyai hubungan terbalik. Artinya jika nilai variabel X tinggi, maka nilai variabel Y akan menjadi rendah dan berlaku sebaliknya- Hasil tersebut dapat dilihat pada Tabel 3.12 untuk Hasil Rekapitulasi Analisis Korelasi .
Tabel 3.12 Hasil Rekapitulasi Analisis Korelasi
No Variabel Hasil Kesimpulan r hitung r tabel 1 Y terhadap X1 0.846 0.8114 Ada korelasi 2 Y terhadap X2 0.382 0.8114 Tidak ada ko- relasi 3 Y terhadap X3 0.687 0.8114 Tidak ada ko- relasi 4 Y terhadap X4 0.89 0.8114 Ada korelasi 5 Y terhadap X5 0.986 0.8114 Ada korelasi 6 Y terhadap X6 0.898 0.8114 Ada korelasi 7 Y1 terhadap X1 0.847 0.8114 Ada korelasi 8 Y1 terhadap X2 0.381 0.8114 Tidak ada ko- relasi 9 Y1 terhadap X3 0.689 0.8114 Tidak ada ko- relasi 10 Y1 terhadap X4 0.891 0.8114 Ada korelasi 11 Y1 terhadap X5 0.986 0.8114 Ada korelasi 12 Y1 terhadap X6 0.899 0.8114 Ada korelasi 13 Y2 terhadap X1 0.82 0.8114 Ada korelasi 14 Y2 terhadap X2 0.325 0.8114 Tidak ada ko- relasi 15 Y2 terhadap X3 0.54 0.8114 Tidak ada ko- relasi 16 Y2 terhadap X4 0.831 0.8114 Ada korelasi 17 Y2 terhadap X5 0.991 0.8114 Ada korelasi 18 Y2 terhadap X6 0.835 0.8114 Ada korelasi

## 3.6 Uji Analisis Regresi Linier
Untuk analisis data agar mendapat model yaitu analisis regresi linier dengan bantuan program SPSS 22.0 dengan asumsi harus di- lakukan uji serempak (uji F) dapat dilihat pada Tabel 3.13 dan uji secara parsial (uji t) dapat dilihat pada Tabel 3.14 yang gunanya untuk mengetahui hipotesis diterima atau ditolak, kemudian jika sudah diketahui hipotesis yang diterima antara variabel terikat terhadap varia- bel bebas maka langkah berikutnya melakukan uji determinasi (R2) dapat dilihat pada Tabel 3.15 yang berfungsi untuk mengetahui sejauh mana ketepatan model regresi yang terbentuk.

## Tabel 3.13 Hasil Uji Serempak (Uji-F)
Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. Kes- imp- ulan Sig <0.05 Y Re- gres- sion 690344.37 1 690344.37 69.206 .014b Lolos Re- sidual 19950.38 2 9975.19
Total 710294.75 3 Y1 Re- gres- sion 684032.87 1 684032.87 67.522 .014b Lolos Re- sidual 20261.13 2 10130.565 Total 704294 3
Y2 Re- gres- sion 22.346 1 22.346 110.657 .009b Lolos Re- sidual 0.404 2 0.202 Total 22.75 3

## 34 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 27-36
Uji F pada prinsipnya bertujuan untuk men- getahui pengaruh dari 2 (dua) variabel bebas atau lebih secara simultan (bersama) terhadap variabel terikat. Dasar pengambilan keputusan untuk uji f  membandingkan nilai signifikansi atau nilai probabilitas dari hasil perhitungan SPSS apakah nilai signifikansi tersebut lebih be- sar atau lebih kecil dari nilai standar yakni 0,05.

## Tabel 3.14 Hasil Uji Parsial (Uji-T)
Model Unstandardized Coefficients Stan- dard- ized Coeffi - cients t Sig. Kes- im- pulan Sig <0.05 B Std.
Error Beta Y (Constant) -163.104 134.715 -1.211 0.35 Lolos Jumlah Siswa (X5) 0.722 0.087 0.986 8.319 0.014 Y1 (Constant) -169.085 135.76 -1.245 0.339 Lolos Jumlah Siswa (X5) 0.719 0.087 0.986 8.217 0.014 Y2 (Constant) 5.328 0.606 8.79 0.013 Lolos
Jumlah Siswa (X5) 0.004 0 0.991 10.519 0.009
Uji t bertujuan untuk mengetahui apakah variabel bebas (X) secara parsial (sendiri) berpengaruh  signifikan  terhadap    variabel (Y). Dasar pengambilan keputusan untuk Uji t  membandingkan  nilai  signifikansi  atau  ni- lai probabilitas dari hasil perhitungan SPSS apakah  nilai  signifikansi  tersebut  lebih  besar atau lebih kecil dari nilai standar yakni 0,05.
Tabel 3.15 Hasil Uji Determinasi (R2)
Model R R Square Ad- justed R Square Std. Er- ror of the Estimate Y Jumlah Siswa (X5) 0.986 8.319 0.958 99.876 Y1 Jumlah Siswa (X5) 0.986 8.217 0.957 100.651 Y2 Jumlah Siswa (X5) 0.991 10.519 0.973 0.449
Koefisien  determinasi  (R  square  atau  R kuadrat) atau disimbolkan dengan “R2” yang
bermakna sebagai sumbangan pengaruh yang diberikan variabel bebas (X) terhadap varia- bel terikat (Y) atau dengan kata lain nilai koefisien determinasi berguna untuk mempre- diksi dan melihat seberapa besar kontribusi pengaruh yang diberikan variabel X terhadap variabel Y. Dengan demikian hasil analisis regresi linier yang didapatkan setelah dilaku- kannya berbagai pengujian seperti pada Tabel 3.16 Hasil Analisis Regresi Linier berikut:
Tabel 3.16 Hasil Regresi Linier Berganda
No Model Persamaan Regresi R2 1 Y = -163,104 + 0,722X5 0,958 2 Y1 = -176,021 + 0,700X5 0,957 3 Y2 = 5,240 + 0,003X5 0,973

## PEMBAHASAN Tarikan Kendaraan Sekolah
Berdasarkan hasil penelitian menunjuk- kan jumlah tarikan pergerakan kendaraan di SMKN 1 Glagah Banyuwangi untuk kenda- raan bermotor roda 2 sebanyak 1.292 kenda- raan, roda 4 sebanyak 13 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 1.303 kendaraan, SMKN 1 Banyuwangi untuk kendaraan ber- motor roda 2 sebanyak 1.189 kendaraan, roda 4 sebanyak 14 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 1.203 kendaraan, SMK PGRI 1 Giri Banyuwangi untuk kendaraan bermotor roda 2 sebanyak 759 kendaraan, roda 4 sebanyak 10 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 769 kendaraan, dan SMK Sri Tanjung Banyuwangi untuk kenda- raan bermotor roda 2 sebanyak 228 kenda- raan, roda 4 sebanyak 8 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 236 kendaraan.
Karakteristik Sosial Ekonomi dan Perjala- nan Berdasarkan hasil penelitian diatas dapat dapat diperoleh bahwa karakteristik sosial ekonomi dan perjalanan yang mendominasi adalah jumlah kepemilikan sepeda motor 1 unit dengan frekuensi 142 responden prosentase
Diyah, dkk, Model Tarikan Pergerakan Kendaraan 35 43,2%, jumlah kepemilikan mobil 0 unit den- gan frekuensi 273 responden prosentase 83%, jarak tempat tinggal ke sekolah yang lebih dari 5 km dengan frekuensi 126 responden prosen- tase 38,3%, waktu perjalanan ke sekolah yang ditempuh lebih dari 15 menit dengan frekuen- si 102 responden prosentase 31%, moda trans- portasi menggunakan sepeda motor dengan frekuensi 301 responden prosentase 91,8%.

## Model Tarikan Pergerakan Kendaraan
1. Kendaraan Roda 2 dan Roda 4 Model persamaan tarikan kendaraan roda 2 dan roda 4 yaitu Y = -163,104 + 0,722X5 mendapatkan hasil uji serempak (uji F) meng- hasilkan angka signifikansi seperti pada Tabel 3.13 yaitu sebesar 0,014. Maka model analisis regresi pembentuk model lolos uji F, dan dapat dikatakan  signifikan.  Kemudian  berdasarkan pada Tabel 3.14 dapat diketahui bahwa hasil uji  parsial  (Uji  t)  bahwa  angka  signifikansi variabel bebas jumlah siswa (X5) sebesar 0,014. Maka dapat disimpulkan bahwa varia- bel bebas jumlah siswa menghasilkan angka dibawah 0,05, yang mana dapat diartikan pem- bentuk model lolos uji t. Sehingga berdasarkan hasil yang diperoleh dapat diambil keputusan bahwa variabel jumlah siswa (X5) berpenga- ruh  secara  signifikan  terhadap  variabel  jum- lah tarikan kendaraan roda 2 dan roda 4 (Y). Berdasarkan Tabel 3.15 diketahui model yang didapat memiliki harga  koefisien determinasi (R2)  Adjusted  R  Square  sebesar  0,958.  Hal tersebut menunjukkan sebanyak 95,8% jumlah tarikan pergerakan kendaraan roda 2 dan roda 4 dipengaruhi oleh jumlah siswa. Sedangkan sisanya 4,2% dijelaskan oleh variabel-vari- abel yang tidak dibahas dalam penelitian ini.
2. Tarikan Kendaraan Roda 2
Model persamaan tarikan kendaraan roda 2 yaitu Y1 = -169,085 + 0,719X5 mendapat- kan  hasil  uji  serempak  (uji  F)  menghasilkan angka  signifikansi  seperti  pada  Tabel  3.13 yaitu sebesar 0,014. Maka model analisis re-
gresi pembentuk model lolos uji F, dan dapat dikatakan  signifikan.  Kemudian  berdasarkan pada Tabel 3.14 dapat diketahui bahwa hasil uji  parsial  (Uji  t)  bahwa  angka  signifikansi variabel bebas jumlah siswa (X5) sebesar 0,014. Maka dapa disimpulkan bahwa varia- bel bebas jumlah siswa menghasilkan angka dibawah 0,05, yang mana dapat diartikan pembentuk model lolos uji t. Sehingga ber- dasarkan hasil yang diperoleh dapat diambil keputusan bahwa variabel jumlah siswa (X5) berpengaruh secara signifikan terhadap varia- bel jumlah tarikan kendaraan roda 2 (Y1). Berdasarkan Tabel 3.15 diketahui model yang didapat  memiliki  harga    koefisien  determi- nasi  (R2) Adjusted  R  Square  sebesar  0,957. Hal tersebut menunjukkan sebanyak 93,8% jumlah tarikan pergerakan kendaraan roda 2 dipengaruhi oleh jumlah siswa. Sedangkan sisanya 4,3% dijelaskan oleh variabel-vari- abel yang tidak dibahas dalam penelitian ini.

## 3. Tarikan Kendaraan Roda 4
Model persamaan tarikan kendaraan roda 4 yaitu Y2 = 5,328 + 0,004X5 mendapatkan hasil  uji  serempak  (uji  F)  menghasilkan  an- gka signifikansi seperti pada Tabel 3.13 yaitu sebesar 0,009. Maka model analisis regresi pembentuk  model  lolos  uji  F,  dan  dapat  di- katakan  signifikan.  Kemudian  berdasarkan pada Tabel 3.14 dapat diketahui bahwa hasil uji  parsial  (Uji  t)  bahwa  angka  signifikansi variabel bebas jumlah siswa (X5) sebesar 0,009. Maka dapa disimpulkan bahwa varia- bel  bebas jumlah siswa menghasilkan angka dibawah 0,05, yang mana dapat diartikan pembentuk model lolos uji t. Sehingga ber- dasarkan hasil yang diperoleh dapat diambil keputusan bahwa variabel jumlah siswa (X5) berpengaruh secara signifikan terhadap varia- bel jumlah tarikan kendaraan roda 4 (Y2). Berdasarkan Tabel 3.15 diketahui model yang didapat  memiliki  harga  koefisien  determi- nasi  (R2) Adjusted  R  Square  sebesar  0,973. Hal tersebut menunjukkan sebanyak 93,2%
36 JURNAL BANGUNAN, VOL. 24, NO.2, OKTOBER 2019: 27-36
jumlah tarikan pergerakan kendaraan roda 4 dipen  garuhi oleh jumlah siswa. Sedangkan sisanya 2,7% dijelaskan oleh variabel-vari- abel yang tidak dibahas dalam penelitian ini.

## SIMPULAN
Dapat disimpulkan bahwa jumlah tarikan pergerakan kendaraan di SMKN 1 Glagah Banyuwangi untuk kendaraan bermotor roda 2 sebanyak 1.292 kendaraan, roda 4 sebanyak 13 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 seban- yak 1.303 kendaraan, SMKN 1 Banyuwangi untuk kendaraan bermotor roda 2 sebanyak 1.189 kendaraan, roda 4 sebanyak 14 kenda- raan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 1.203 kendaraan, SMK PGRI 1 Giri Banyuwangi untuk kendaraan bermotor roda 2 sebanyak 759 kendaraan, roda 4 sebanyak 10 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 769 kenda- raan, dan SMK Sri Tanjung Banyuwangi un- tuk kendaraan bermotor roda 2 sebanyak 228 kendaraan, roda 4 sebanyak 8 kendaraan, total roda 2 dan roda 4 sebanyak 236 kendaraan.
Karakteristik sosial ekonomi dan perjala- nan yang mendominasi adalah jumlah kepe- milikan sepeda motor 1 unit dengan frekue- nsi 142 responden prosentase 43,2%, jumlah kepemilikan mobil 0 unit dengan frekuensi 273 responden prosentase 83%,  jarak tem- pat tinggal ke sekolah yang lebih dari 5 km dengan frekuensi 126 responden prosentase 38,3%, waktu perjalanan ke sekolah yang di- tempuh lebih dari 15 menit dengan frekuensi 102 responden prosentase 31%, moda trans- portasi menggunakan sepeda motor dengan frekuensi 301 responden prosentase 91,8%. Model tarikan pergerakan kendaraan yang didapat yaitu (1) tarikan kendaraan roda 2 dan roda 4 Y = -163,104 + 0,722X5, R2 = 0,958 dengan jumlah siswa (X5) merupakan varia- bel bebas yang berpengaruh secara signifikan sebesar 95,8% terhadap jumlah tarikan kenda- raan roda 2 dan roda 4 (2) tarikan kendaraan
roda 2 Y1 = -169,085 + 0,719X5, R2 = 0,957 dengan jumlah siswa (X5) merupakan varia- bel bebas yang berpengaruh secara signifikan sebesar 95,7% terhadap jumlah tarikan kenda- raan roda 2 (3) tarikan kendaraan roda 4 Y2 = 5,328 + 0,004X5, R2 = 0,973 dengan jumlah siswa (X5) merupakan variabel bebas yang berpengaruh secara signifikan sebesar 97,3% terhadap jumlah tarikan kendaraan roda 4.

## DAFTAR RUJUKAN
Chaira. 2017. Analisis Model Tarikan Perger akan Pada Sekolah Di Kota Meulaboh. (online), (http://jurnal.utu.ac.id/jtsipil/ar ticle/view/223/0) diakses 29 Maret 2019. Mikkelsen.  2011.  Metode  Penelitian  Partisi patoris  Dan  Upaya  Pemberdayaan: Pan duan Bagi Praktisi Lapangan. Jakarta: Yayasan Pustaka Obor Indonesia.
Munawar, A. 2005. Dasar-Dasar Teknik Trans portasi. Jogjakarta: Beta Offset.
Ortũzar, J. & Willumsen, L. 2011. Modelling Fourth  Edition.  England:  John  Willey  & Sons Ltd.
Priyatno, P. 2012. Cara Kilat Belajar Analisis Data dengan SPSS 20. Yogyakarta: C.V Andi Offset.
Raharjo, S. 2017. Uji Asumsi Klasik meng gunakan SPSS. (Online), (https://www. spssindonesia.com/search/label/Uji%20 Asumsi%20Klasik), diakses 14 Juli 2019.
Simatupang, T. M. 1995. Pemodelan Sistem.
Edisi 1. Klaten: Nindita.
Sugiyono. 2015. Metode Penelitian Kuantita tif, Kualitatif, dan Kombinasi (Mixed Methods). Bandung: Alfabeta Tamin, O.Z. 2000. Perencanaan dan Pemod elan Transportasi.  Edisi  Kedua.  Bandung: Institut Teknologi Bandung
Widiarti,  S.F.  2017.  Model  Produksi  Perjala nan Keluarga di Perumahan pinggir Kota Malang. Skripsi tidak diterbitkan. Fakultas Teknik Universitas Negeri Malang.