## MODEL TARIKAN PERGERAKAN TRANSPORTASI PADA RUMAH SAKIT DI KOTA KUPANG
Mario Z. Ratu Kadja 1 (mratukadja@gmail.com)
John H. Frans 2 (john.frans@staf.undana.ac.id)
Judi K. Nasjono 3 (judi.nasjono@staf.undana.ac.id)

## ABSTRAK
Beroperasinya rumah sakit RSUD Prof Dr W. Z. Johannes Kupang dan rumah sakit Bhayangkara Kupang  menyebabkan  lalulintas  di  kawasan  tersebut  menjadi  sangat  ramai  dan  macet  karena lokasinya  yang  berada  ditengah  daerah  bisnis  dan  juga  pendidikan.  Tujuan  penelitian  ini  untuk mengetahui model tarikan pergerakan transportasi dan faktor tarikan pergerakan pada dua rumah sakit terkait yang berada di Kota Kupang. Besarnya tarikan dari hasil pemodelan analisis regresi linear berganda menggunakan SPSS menyimpulkan Y1a (RSUD Prof Dr.W.Z Johannes Kupang) = 74,829 + 2,604X6 +7,707X1, Y1b(Rumah Sakit Bhayangkara Kupang) = 60,503 + 1,328X6 + 5,213X1  dan  Y2a(RSUD  Prof  Dr.  W.Z  Johannes  Kupang)  =  134,832  +  1,041X6,  Y2b(Rumah SakitBhayangkara Kupang) = 115,524 + 1,011X6 dan analisis skala likert untuk faktor  – faktor pembanding  pemilihan  dua  rumah  sakit  terkait  adalah  kebersihan,  jumlah  poliklinik  dan pelayanan  tenaga  medis  dan  non-medis.  Hasil  analisis  menunjukan  persamaan  yang  diperolah merupakan  model  yang paling  memenuhi  hasil uji  statistik sehingga persamaan regresi tersebut layak digunakan.
Kata Kunci : Software SPSS , Skala Likert, RSUD Prof Dr. Johannes Kupang, Rumah Sakit Bhayangkara Kupang

## ABSTRACT
The operation of the Prof. Dr. W. Z. Johannes Kupang Hospital  and the Bhayangkara Kupang Hospital has caused traffic in the area to be very busy and congested because of its location in the  middle  of  a  business  and  educational  area.  The  purpose  of  this  study  was  to  determine  the transport movement pull model and the movement pull factor at two related hospitals in Kupang City. The magnitude of the pull from the results of multiple linear regression analysis using SPSS concluded that Y1a (Prof. Dr. WZ Johannes Kupang Hospital) = 74,829 + 2,604X6 + 7,707X1, Y1b  (Bhayangkara  Kupang  Hospital)  =  60,503  +  1,328X6  +  5,213X1  and  Y2a  (Prof.  Dr.  WZ Johannes  Kupang)  =  134,832  +  1,041X6,  Y2b  (Bhayangkara  Kupang  Hospital)  =  115,524  + 1,011X6 and Likert scale analysis for comparison factors for selecting the two related hospitals were  cleanliness,  number  of  polyclinics  and  services  for  medical  and  non-medical  personnel. The  results  of  the  analysis  show  that  the  equation  obtained  is  the  model  that  best  meets  the statistical test results so that the regression equation is suitable for use.
Key  Words  :  Software  SPSS,  Likert  Scale,  Prof  Dr.  W.  Z.  Johannes  General  Hospital,  and Bhayangkara General Hospital Kupang

## PENDAHULUAN
Kota  Kupang  merupakan  kota  yang  mempunyai  pertumbuhan  penduduk  yang  cukup  tinggi  di wilayah  Provinsi  Nusa  Tenggara  Timur.  Peningkatan    tersebut  mendorong  kebutuhaan masyarakat akan pelayanan kesehatan tentunya juga ikut meningkat karena kesehatan merupakan salah  satu  hal  terpenting  bagi  masyarakat,  oleh  sebab  itu  ketersediaan  fasilitas  pelayanan
1 Prodi Teknik Sipil, FST Undana, (penulis korespondensi);
2 Prodi Teknik Sipil, FST Undana;
3 Prodi Teknik Sipil, FST Undana.
kesehatan  juga  menjadi  sesuatu hal  yang perlu di  perhatikan, hal tersebut juga  menuntut  rumah sakit  menyediakan  sarana  prasarana  yang  memadai  guna  menunjang  kualitas  pelayanan  bagi masyarakat dan dengan cepat dapat di kunjungi. Dalam hal ini berdirinya beberapa rumah sakit di  Kota  Kupang  seperti  RSUD  Prof  Dr  W.  Z.  Johannes  Kupang  dan  rumah  sakit  Bhayangkara Kupang  ternyata  menimbulkan  dampak  terhadap  pergerakan  yang  ada  di  sekitarnya  karena berdekatan dengan pusat bisnis dan juga pendidikan. Hal ini menyebabkan lalulintas di kawasan tersebut menjadi sangat ramai dan macet. Rumah sakit merupakan salah satu jenis pemanfaatan tata guna  lahan  yang  menimbulkan tarikan pergerakan kendaran. Melihat kondisi  Kota Kupang dengan  perkembangannya  sampai  saat  ini,  sangatlah  perlu  untuk  di  analisa  dengan  membuat suatu model tarikan pergerakan, dimana dengan analisa model tersebut bisa diprediksi  seberapa besar  dampak  berdirinya  rumah  sakit  di  Kota  Kupang  seperti  RSUD  Prof  Dr  W.  Z.  Johannes Kupang  dan  rumah  sakit  Bhayangkara  Kupang  terhadap  tarikan  pergerakan  terhadap  daerah sekitarnya.  Melihat  hubungan  antara  tarikan  pergerakan  dengan  besarnya  kebutuhan  akan fasilitas yang disediakan oleh rumah sakit, maka dapat dibuat sebuah standar yang bisa dijadikan sebuah pedoman dan diterapkan di Kota Kupang.

## TINJAUN PUSTAKA

## Transportasi
Transportasi dapat diartikan sebagai suatu kegiatan yang memungkinkan terjadinya perpindahan manusia  atau  barang  dari  suatu  tempat  ke  tempat  lain.  Berdasarkan  pengertian  tersebut,  setiap transportasi dapat mengakibatkan terjadinya  lalu  lintas  menurut Miro (2005), transportasi dapat diartika sebagai usaha  memindahkan,  menggerakan,  mengangkut atau mengalihkan suatu objek dari  suatu  tempat  ke  tempat  lain,  dimana  di  tempat  lain  objek  tersebut  lebih  bermanfaat  atau dapat  berguna  untuk  tujuan-tujuan  tertentu.  Jadi,  transportasi  memegang  peranan  yang  sangat penting  karena  melibatkan  dan  mempengaruhi  banyak  aspek  kehidupan  manusia  yang  saling berkaitan.  Semakin  lancar  transportasi  tersebut,  maka  semakin  lancar  pula  perkembangan pembangunan daerah maupun nasional. Perencanaan transportasi di maksudkan untuk mengatasi masalah transportasi yang terjadi sekarang dan yang mungkin akan terjadi di masa mendatang.

## Analisa Data Menggunakan Software

## Software SPSS
Dalam  penelitian  ini  akan  menggunakan  software  untuk  menganalisa  data  untuk  memperoleh model  tarikan  pergerakan  transportasi  pada  Rumah  Sakit  di  Kota  Kupang.  Software  yang  akan digunakan  adalah  SPSS  (Statistical  Package  for  the  Social  Science). SPSS  adalah  sebuah program  komputer  yang  digunakan  untuk  membuat  analisis  statistika.  SPSS  dipublikasi  oleh SPSS  Inc.  SPSS  (Statistical  Package  for  the  Social  Science  atau  Paket  Statistik  untuk  Ilmu Sosial)  versi  pertama  pada  tahun  1968,  diciptakan  oleh  Norman  Nie,  seorang  lulusan  Fakultas Ilmu  Politik  dari  Stanford  University,  yang  sekarang  menjadi  Profesor  Peneliti  Fakultas  Ilmu Politik di Stanford University dan Profesor Emiritus Ilmu Politik di  University of Chicago.SPSS Semula hanya digunakan untuk ilmu sosial saja, tapi perkembangan berikutnya digunakan untuk berbagai disiplin ilmu sehingga kepanjangannya berubah menjadi Statistical Product and Service Solution (Nisifianoor, 2009).

## Penarikan Jumlah Sampel
Sebelum  melakukan  uji  statistik  terlebih  dahulu  harus  dilakukan  penarikan    jumlah  sampel, dengan  menggunakan rumus Slovin (Sugiyono,2006). Rumus Slovin untuk  menentukan sampel adalah sebagai berikut:
(1)
dimana :
n  = jumlah sampel
N  = jumlah populasi

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas
Uji  normalitas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi,  variabel,  pengganggu  atau residual  normal  atau  tidak.  Seperti  diketahui  Uji  t  dan  F,  mengasumsikan  bahwa  nilai  residual mengikuti  distribusi  normal.  Jika  asumsi  ini  dilanggar  maka  uji  statistik  menjadi  tidak  valid untuk jumlah sampel kecil. Untuk menguji apakah distribusi  variabel pengganggu atau residual dengan  melihat  normal  probability  plot  yang  membandingkan  distribusi  kumulatif  dari  data sesungguhnya dengan distribusi kumulatif dari distribusi normal (Ghozali, 2006).

## Analisa Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  linear  berganda  (Sugiyono,  1999)  digunakan  untuk  mengetahui  pengaruh masing-masing variabel bebas baik secara bersama-sama (simultan) maupun secara parsial.
Uji Parsial (Uji t)
Menurut  Sugiyono  (1999),  uji  pengaruh  secara  parsial  bertujuan  untuk  menguji  secara  parsial pengaruh variabel  bebas terhadap variabel terikat, maka  formulasi uji t yang digunakan sebagai berikut
(2) dimana :
bi  = koefisien regresi Sbi = simpangan baku (standard error)

## Uji Simultan (Uji F)
Menurut  Sugiyono  (1999),  uji  bersama-sama  (Uji  F)  bertujuan  untuk  menguji  secara  simultan pengaruh variabel bebas terhadap variabel terikat, maka formulasi uji F yang digunakan sebagai berikut:
(3) dimana :
JKR = Jumlah Kuadrat Regresi JKE = Jumlah Kuadrat Error n  = Banyaknya responden k  = Banyak variabel

## Koefisien Determinasi
Koefisien  determinasi  (R2)  digunakan  untuk  mengetahui  kontribusi  pengaruh  variabel  bebas secara bersama-sama terhadap variabel terikat. Dengan rumus sebagai berikut:
(4) dimana :
R 2 = Koefisien Determinasi JKR = Jumlah Kuadrat Regresi JKT= Jumlah Kuadrat Total

## Simulasi Terhadap Model
Uji ini dilakukan berdasarkan kedekatan atau kesesuaian hasil model dengan hasil observasi. Uji kesesuaian  dilakukan  untuk  mengetahui  jumlah  pergerakan  yang  dihasilkan  berdasarkan  model yang telah terpilih, kemudian membandingkannya dengan jumlah pergerakan yang diperoleh dari hasil survey ditunjukan dengan nilai persentase simpangan yang dihasilkan.
(5)

## Skala Likert
Skala Likert atau Likert Scale adalah skala penelitian yang digunakan untuk mengukur sikap dan pendapat.  Dengan  skala  likert  ini,  responden  diminta  untuk  melengkapi  kuesioner  yang mengharuskan  mereka  untuk  menunjukkan  tingkat  persetujuannya  terhadap  serangkaian pertanyaan.  Pertanyaan  atau  pernyataan  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  biasanya  disebut dengan  variabel  penelitian  dan  ditetapkan  secara  spesifik  oleh  peneliti.  Skala  Likert  ini  terdiri dari 5 pilihan skala yang mempunyai gradasi dari Sangat Setuju (SS) hingga Sangat Tidak Setuju (STS). 5 pilihan tersebut diantaranya adalah :
1. Sangat Tidak Setuju (STS)
2. Tidak Setuju (TS)
3. Normal (N)
4. Sangat Setuju (SS)
5. Sangat Setuju (SS)

## METODE PENILITIAN

## Lokasi Penelitian
Penelitian ini dilakukan di Kota Kupang pada rumah sakit yaitu RSUD Prof Dr W. Z. Johannes Kupang dan rumah sakit Bhayangkara Kupang.

## Jenis Data

## Data Primer
Data  primer  dari  penelitian  ini  diperoleh  dari  survey  kendaraan  roda  dua  dan  kendaraan  roda empat  yang  masuk  dan  keluar  pada  RSUD  Prof    Dr  W.  Z.  Johannes  Kupang  dan  rumah  sakit Bhayangkara  Kupang.  Data  juga  didapat  dari  kuisioner  yang  dibagikan  kepada  responden    100 sampel usia diatas 18 tahun.

## Data Sekunder
Data  sekunder  dari  penelitian  ini  diperoleh  dari  pengelolah  rumah  sakit  yang  menjadi  objek penelitian, antara lain :
Jumlah Dokter Harian (orang)
Jumlah Karyawan Harian (orang)
Jumlah Perawat Harian (orang)

## Jumlah Bidan Harian (buah)
Jumlah poliklinik (unit)
Jumlah kamar rawat inap harian (unit)

## Teknik Pengumpulan Data

## Teknik Pengumpulan Data dengan Survey
Teknik pengumpulan data dengan cara melakukakn survey kendaraan yang masuk keluar lokasi penelitian  yaitu  RSUD  Prof.  W.  Z.  Johannes  dan  rumah  sakit  Bhayangkara.  Perhitungan kendaraan  dilakukan  setiap    10  menit  mulai  pada  pukul  07  :  00  WITA  sampai  pukul  19  :  00 WITA di setiap rumah sakit.

## Teknik Pengumpulan Data dengan Kuisioner
Teknik pengumpulan data dengan teknik kuisioner dilakukan dengan   metode wawancara  yang menggunakan  kuisoner  yang  memuat  pertanyaan  berbagai  atribut  setiap  jenis  variabel.  Jenis- jenis  pertanyaan  dalam  wawancara  sama  dengan  jenis  pertanyaan  dalam  kuisoner  yang  sudah dibuat harus dijawab oleh responden..

## Teknik Analisa Data
Data  yang  telah  diperoleh  kemudian  dianalisis  secara  statistik.  Teknik  analisis    terhadap  data yang  telah  dikumpulkan  untuk  membuat  simulasi  model  tarikan  kendaraan  yang  akan menggunakan Metode Analisis Regresi Linear Berganda. Analisis regresi linear berganda dipilih dalam  penelitian  ini  karena  peneliti  akan  menganalisis  lebih  dari  satu  variabel  bebas.  Secara berurutan  tahapan  analisis  data  yang  telah  dilakukan  manggunakan  bantuan  Software    SPSS adalah sebagai berikut :

## Teknik Analisis Data Untuk Membuat Model Prediksi Tarikan Kendaraan

## Uji Asumsi klasik
Buka  lembar  SPSS  kemudian  klik  “  Variable  View”,  selanjutnya  pada  kolom  “Name”  di  isi dengan simbol Y dan X sesuai dengan urutan yang sudah ditetapkan  lalu pada kolom “Label” di isi dengan data keterangan dari Y dan X seperti yang ada pada sub bab juga.
Klik  “Data  view”  selanjutnya  memasukan  setiap  data  penelitian  yang  sebelumnya  telah dirapihkan atau dikumpul untuk selanjutnya dianalisa.
Data telah dipastikan siap dianalisa, klik menu “Analyze” – Klik “Regression” – Klik “Linear”.
Pada kotak dialog “Linear Regression” masukan setiap variabel X pada kolom “Independent(s)”, sedangkan  variabel  Y  pada  kolom  “Dependent”.  Cara  memasukan  adalah  dengan  menekan tandah  pada  yang  ada  di  samping  kolom.  Pilih  metode  “Stepwise”  karena  hanya  akan menggunakan variabel dengan korelasi paling baik.
Klik pada “Statistic” kemudian muncul kotak dialog “Linear Regression : Statistic”. Kemudian centang pada “Estimates”, “Durbin-Waston,descriptive” dan “Colinearity Diagnostics”.
Klik “Countinue”, klik kolom “Plots” – centang pada “Histogram” dan “Norman P-Plot”.
Klik “OK”. Kemudian Outputs dari analisis akan dikeluarkan berupa grafik.

## Analisis korelasi variabel
Dari  data  mentah  yang  telah  dimasukan  –  klik  menu  “Analyze”-  pilih  “Correlate”  –  pilih “Bivariate”.
Pada  kotak  dialog  “Bivariate  Correlations”  masukan  semua  variabel  ke  kolom  “Variables” dengan mengklik anak panah disamping kolom.
Centang pada “Pearson” dan “Flag significant Correlations” kemudian klik “OK”.
Output dari analisis akan keluar berupa tabel.
Analisis regresi linear berganda, Uji T, Uji F, dan Koefisien Determinasi.
Dari  data  mentah  yang  telah  dimasukan  –  klik  menu  “Analyze”  –  klik  “Regression”  –  klik “Linear”.
Pada kotak dialog “Linear Regression” masukan setiap variabel X pada kolom “Independent(S)”, sedangkan variabel Y pada kolom “Dependent”. Cara memasukan adalah dengan menekan tanda panah  yang  ada  disamping  kolom.  Pilih  metode “Stepwise”  karena  hanya  akan  meng  gunakan variabel dengan korelasi paling baik.
Klik pada “Statistic” kemudian  muncul kotak dialog  “Linear Regression :  statistic”.  Kemudian centang  pada  “Estimates”,  “Model  Fit”.  “R  Squared  Changed”  dan  “Part  and  Partial Correlation”.
Klik “OK” kemudian output  dari analisis akan dikeluarkan berupa tabel.
Simulasi terhadap model

## DIAGRAM PENELITIAN
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian
Gambar 1. Diagram Alir Penelitian (Lanjutan)

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil Penelitian dan Analisis Data Untuk Membuat Model Tarikan Pergerakan Transportasi
Survey  perhitungan  kendaraan  yang  keluar  masuk  pada  setiap  rumah  sakit  dilakukan  dengan periode waktu pencacahan adalah setiap 10 menit dari pukul 07:00  WITA sampai 19:00  WITA selama  7  hari  untuk   masing  –  masing  rumah  sakit.  Rekapitulasi  Jumlah  tarikan  kendraan  total perhari  dapat  dilihat  pada  Tabel  1  berikut  ini  dan  Data  karakterisktik  zona    dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 1. Rekapitulasi Jumlah Tarikan Kendaraan Total Per Hari

## Tabel 2 Data Karakteristik Zona
Keterangan :
JD : Jumlah Dokter (Orang)
JKNK : Jumlah Karyawan Non-Kesehatan (Orang)
JP : Jumlah Perawat (Orang)
JB : Jumlah Bidan (Orang)
JP : Jumlah Poliklinik (Unit)
JKRI  : Jumlah Kamar Rawat Inap (Unit)

## Uji Asumsi Klasik
Uji Normalitas Data
Sebelum melakukan analisis regresi linear berganda terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik yang pertama uji normalitas data.

## Tabel 3. Data Karakteristik responden

## Gambar 2.  Grafik Histogram dan Normal P-Plot Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Dua dan Roda Empat
Hasil analisis  yang ditampilkan dalam Gambar 2. dapat dilihat bahwa data menyebar di sekitar garis  diagonal  dan  mengikuti  arah  garis  diagonal  atau  garis  histogramnya,  menunjukkan distribusi  normal di  bawah kurva normal  maka  model regresi  memenuhi. Oleh karena  itu dapat disimpulkan bahwa data hasil penelitian ini dapat dianalisis dengan menggunakan model regresi karena memenuhi asumsi normalitas.

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  suatu  peramalan  terhadap koefisien-koefisien  regresi  yang  dihasilkan.  Koefisien  regresi  yang  dihasilkan  harus diinterpretasikan, hasil analisis regresi dapat dilihat pada Tabel 4. berikut ini.
Tabel 4. Analisis Regresi Linear Berganda Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Dua dan Roda Empat Untuk RSUD Prof Dr. W.Z Johannes Kupang dan Rumah Sakit Bhayangkara Kupang menggunakan SPSS
Dari  hasil  analisis  regresi  linear  berganda  tersebut  maka  diperoleh  model  prediksi  sebagai berikut:
Y1a = 74,829 + 2,604X6 + 7,707X1
Y1b = 60,503 + 1,328X6 + 5,213X1
Y2a = 134,832 + 1,041X6
Y2b = 115,524 + 1,011X6
Di mana :
Y1a = Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Dua RSUD Prof. Dr. W Z Johannes Y1b  = Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Dua Rumah Sakit Bhayangkara
Y2a = Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Empat RSUD Prof. Dr. W Z Johannes Y2b  = Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Empat Rumah Sakit Bhayangkara
X6
= Jumlah kamar rawat inap
X1 = Jumlah dokter

## Uji Simultan (Uji F)
Hasil dari pengujian simultan atau uji F untuk prediksi model tarikan pergerakan kendaraan roda dua dan model tarikan pergerakan  kendaraan roda empat  yang digambarkan adalah seperti yang ditampilkan dalam Tabel 5.
Hasil dari perhitungan  Anova  memperlihatkan nilai  F untuk tarikan pergerakan  kendaraan roda dua  dalah  sebesar  246,700  dengan  nilai  signifikansi  0,000  yang  lebih  kecil  dari  alpha  yang ditetapkan  sebesar  5%  (0,05)  dan  untuk  kendaraan  roda  empat  sebesar  123,108  dengan  nilai signifikansi  0,000  yang  lebih  kecil  dari  alpha  yang  ditetapkan  sebesar  5%  (0,05)  Dengan demikian  variabel  jumlah  kamar  rawat  inap  dan  variabel    jumlah  dokter  dalam  penelitian  ini memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel tarikan pergerakan kendaraan roda dua.
Tabel 5. Uji F Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Dua dan Roda Empat menggunakan SPSS

## Koefisien Determinasi (R 2 )
Nilai  dari  koefisien  determinasi  untuk  tarikan  pergerakan  kendaraan  roda  dua  dan  tarikan pergerakan kendaraan roda empat akan ditampilkan dalam Tabel 6 sebagai berikut:

## Tabel 6. Koefisien Determinasi Tarikan Pergerakan Kendaraan Roda Dua dan Roda Empat menggunakan SPSS
Dari  Tabel  6  ditampilkan  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 )  untuk  variabel  tarikan  pergerakan kendaraan roda dua adalah sebesar 0,978 dan kendaraan roda empat adalah sebesar 0,911. Nilai tersebut menjelaskan bahwa kontribusi dari variabel bebas jumlah kamar rawat inap dan variabel bebas  jumlah  dokter  adalah  sebesar  97,8  %  dan  95%  sedangkan  2,2%    dan  8,9%  adalah kontribusi dari variabel-variabel lain.

## Simulasi Terhadap Model
Tabel 7.  Rekapitulasi Presentase Simpangan Hasil Survey dan Hasil Model
Dari  hasil  rekapitulasi  perhitungan  diperoleh  nilai  simpangan  bernilai  sangat  kecil  sehingga (<10%). Sehingga model yang dihasilkan layak digunakan.

## Hasil Penelitian Dan Analisis Faktor - Faktor Yang Mempengaruhi Tarikan Ke Masing – Masing Rumah Sakit Dan Analisis Faktor – Faktor Pembanding Pemilihan Rumah Sakit
Pada penilitian ini dibagikan 100 kuisoner kepada pengguna dari kedua rumah sakit yang diteliti yaitu 50 kuisoner pada pengguna RSUD Prof DR. W.Z Johannes Kupang dan 50 kuisoner pada pengguna RS. Bhayangkara Kupang.

## Identifikasi Karakteristik Responden
Kuisioner  yang telah  valid dan reliabel dibagikan kepada 100 orang responden secara acak dan dilakukan  di  RSUD  Prof  DR.  W.Z  Johannes  Kupang  dan  RS.  Bhayangkara  Kupang. Berdasarkan jawaban dari responden dapat dilihat responden memiliki karakteristik yang terbagi dalam beberapa karakteristik yang ditinjau yaitu umur, jenis kelamin, pekerjaan, penghasilan tiap
bulan,pemilihan moda transportasi, jarak rumah ke rumah sakit, waktu tempuh rumah ke rumah sakit,  tujuan  ke  rumah  sakit,  lama  kegiatan  di  rumah  sakit,  dan  pengeluaran  selama  di  rumah sakit, intensitas kunjungan ke rumah sakit dalam 1 bulan.

## Uji Asumsi Klasik

## Uji Normalitas Data
Sebelum melakukan analisis regresi linear berganda terlebih dahulu melakukan uji asumsi klasik yang pertama uji normalitas data, yang bertujuan untuk melihat normal atau tidaknya persebaran data.  Data  yang  digunakan  dalam  analisis  ini  adalah  hasil  kuisioner  dengan  variabelnya merupakan instrument yang ada pada kuisioner. Pada grafik histogram dan normal P-Plot berikut ini akan ditampilkan bagaimana persebaran data.

## Gambar 3..  Grafik Histogram dan Normal P-Plot Faktor Yang Mempengaruhi Tarikan Ke Rumah Sakit
Hasil  analisis  yang  ditampilkan  dalam  Gambar.3  dapat  dilihat  bahwa  data  menyebar  di  sekitar garis diagonal dan mengikuti arah garis diagonal atau garis histogramnya, menunjukkan distriusi normal dibawah kurva normal maka model regresi memenuhi

## Analisis Regresi Linear Berganda
Analisis  regresi  dalam  penelitian  ini  bertujuan  untuk  membuat  suatu  peramalan  terhadap koefisien-koefisien  regresi  yang  dihasilkan.  Koefisien  regresi  yang  dihasilkan  harus diinterpretasikan, hasil analisis regresi dapat dilihat pada Tabel 8.
Dari  hasil  analisis  regresi  linear  berganda  tersebut  maka  diperoleh  model  prediksi  sebagai berikut:
Y 3 = 2,604 + 0,426X 13
di mana :
Y 3 = Intensitas Kunjungan Ke Rumah Sakit Selama 1 Bulan
X 13 = Tujuan Ke Rumah Sakit
Tabel 8. Analisis Regresi Linier Berganda Faktor yang Mempengaruhi Tarkan ke Rumah Sakit untuk RSUD Prof. Dr. W. Z. Johannes Kupang Menggunakan SPSS

## Uji Simultan (Uji F)
Hasil dari pengujian simultan atau uji F untuk prediksi model faktor yang mempengaruhi tarikan ke masing – masing rumah sakit yang digambarkan dengan intensitas kunjungan ke rumah sakit, yang digambarkan adalah sebagai berikut:

## Tabel 9. Uji F Faktor Yang Mempengaruhi Tarikan Ke Rumah Sakit menggunakan  SPSS
Hasil dari perhitungan  Anova  memperlihatkan nilai F untuk  faktor yang  mempengaruhi tarikan ke  masing  –  masing  rumah  sakit  adalah  sebesar  138,720  dengan  nilai  signifikansi  0,000  yang lebih  kecil  dari  alpha  yang  ditetapkan  sebesar  5%  (0,05).  Dengan  demikian  variabel  tujuan  ke rumah sakit dalam penelitian ini memiliki pengaruh yang signifikan terhadap variabel intensitas kunjungan ke rumah sakit.

## Koefisien Determinasi (R 2 )
Nilai  dari  koefisien  determinasi  untuk  faktor  yang  mempengaruhi  tarikan  ke  rumah  sakit  akan ditampilkan dalam Tabel 10 sebagai berikut:

## Tabel 10. Koefisien Determinasi Faktor Yang Mempengaruhi Tarikan Ke Rumah Sakit
menggunakan SPSS

## Simulasi Terhadap Model
Tujuan dari simulasi ini adalah agar melihat tarikan pergerakan kendaraan roda dua pada Rumah Sakit  RSUD  Prof  DR.  W.Z  Johannes  Kupang  yang  dihasilkan  oleh  model  yang  terpilih, kemudian  membandingkan  dengan  tarikan  pergerakan  kendaraan  roda  dua  pada  Rumah  Sakit RSUD Prof  DR. W.Z Johannes Kupang yang diperoleh dari hasil survei yang ditunjukan dengan nilai presentase simpangan yang dihasilkan. Perhitungan adalah sebagai berikut:
% simpangan  = - 0, 10 %
Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  nilai  simpangan  bernilai  sangat  kecil  sehingga  (<10%). Sehingga model yang dihasilkan layak digunakan.

## Analisis Skala Likert
Tabel 11. Rekapitulasi Faktor – Faktor  Pemilihan Rumah Sakit

## KESIMPULAN
1. Model tarikan pergerakan tata guna lahan  yang diwakili dengan  variabel tarikan pergerakan kendaraan  roda  dua  pada  RSUD  Prof.  DR.  W.Z  Johannes  Kupang  dan  Rumah  Sakit Bhayangkara Kupang, maka diperolah rumus matematik untuk memprediksi :
Tarikan pergerakan kendaraan roda dua yaitu :
Y1a(RSUD Prof. Dr. W.Z Johannes Kupang) = 74,829 + 2,604X6 + 7,707X1
Y1b(Rumah Sakit Bhayangkara Kupang)          = 60,503 + 1,328X6 + 5,213X1
2. Model tarikan pergerakan tata guna lahan  yang diwakili dengan  variabel tarikan pergerakan kendaraan  roda  empat  pada  RSUD  Prof.  DR.  W.Z  Johannes  Kupang  dan  Rumah  Sakit Bhayangkara Kupang, maka diperolah rumus matematik untuk memprediksi :
Tarikan pergerakan kendaraan roda empat yaitu :
Y2a(RSUD Prof. DR. W.Z Johannes Kupang)  = 134,832 + 1,041X6
Y2b(Rumah Sakit Bhayangkara Kupang)          = 115,524 + 1,011X6
3. Tarikan  pergerakan  kendaraan  roda  dua  dipengaruhi  oleh  jumlah  kamar  rawat  inap  dan jumlah dokter sedangkan tarikan pergerakan kendaraan roda empat dipengaruhi oleh jumlah kamar rawat inap.
4. Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  tarikan  pergerakan  kendaraan  roda  dua  dan  kendaraan roda  empat  adalah  tujuan  responden  ke  rumah  sakit  dan  di  dominasi  oleh  tujuan  bekerja, berobat/check up, mengunjungi/membesuk orang sakit.
5. Dalam  pemilihan  untuk  RSUD  Prof  Dr  W.  Z  Johannes  Kupang  faktor  -  faktor  terbesarnya terdapat pada Kelengkapan peralatan dan fasilitas rumah sakit dan kelengkapan poloklinik ini menunjukan  kebanyakan  responden  menyetujui  bahwa  faktor  –  faktor tersebut  berpengaruh besar kepada responden sehinggah mereka cenderung memilih rumah sakit terkait dari pada rumah  sakit  yang  lain,  begitupula  untuk  Rumah  Sakit  Bhayangkara  Kupang  kebanyakan responden  menyetujui  faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  mereka  memilih  rumah  sakit terkait  karena  kebersihan  rumah  sakit  dan  pelayanan  tenaga  medis  dan  non  –  medis  yang baik menurut responden.
6. Menambah waktu survey dan jumlah responden pada penelitian – penelitian selanjutnya agar hasil yang didapatkan hasil lebih akurat.
7. Melakukan  penelitian  mengenai  bangkitan  sehingga  dapat  diperoleh  model  pergerakan  asal tujuan, agar dapat diprediksi masalah – masalah transportasi yang akan timbul akibat adanya pusat – pusat kesehatan maupun bangunan berskala besar lainnya.
8. Pengelompokan dan penambahan instrument kuisoner dan survey  yang lebih bervariatif agar dapat lebih mewaikili setiap sampel dan populasi.

## Daftar Pustaka
Ghozali, Imam. (2006). Teori Konsep dan Aplikasi dengan SPSS 17. Semarang: badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Nisfiannoor,  Muhammad.  (2009).  Pendekatan    Statistika  Modern  Untuk  Ilmu  Sosial  Salemba Humanika: Jakarta.
Miro, F. (2005).  Perencanaan Transportasi untuk Mahasiswa, Perencana dan Praktisi. Erlangga, Jakarta.
Riduwan. (2004). Skala Pengukuran Variabel Penelitian. Bandung : Alfabeta.
Sugiyono. (2006). Statistik Untuk Penelitian. Bandung. Penerbit CV Alfabe.