## Faktor Pengaruh Tingkat Kemantapan Jalan Provinsi di Indonesia

## Determining Factors of the Stability Level Indonesian Provincial
Roads
Al Hilal Hilmi 1,a ) & Kandi Maharani 2,b )
1) Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
2) Institut Teknologi Sepuluh Nopember, Surabaya, Indonesia
Koresponden : a) alhilalhilmi@gmail.com & b) kamahrani@gmail.com

## ABSTRAK
Kondisi  jalan  memainkan  peran  penting  dalam  efisiensi,  keamanan,  dan keberlanjutan  sistem  transportasi.  Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  hubungan antara  kemantapan  jalan  provinsi  di  Indonesia  dengan  faktor-faktor  seperti  kapasitas fiskal daerah, jumlah kendaraan bermotor per penduduk, kepadatan penduduk, dan laju pertumbuhan  ekonomi.  Dalam  penelitian  ini,  analisis  regresi  linear  digunakan  untuk menganalisis  data  yang  mencakup  kemantapan  jalan  dan  variabel-variabel  tersebut. Hasil  analisis  korelasi  menunjukkan  bahwa  jumlah  kendaraan  bermotor  per  penduduk memiliki  korelasi  paling  kuat  dengan  kemantapan  jalan,  diikuti  oleh  kapasitas  fiskal daerah  dan  laju  pertumbuhan  ekonomi.  Kepadatan  penduduk  memiliki  korelasi  yang paling  rendah.  Faktor-faktor  tersebut  berkontribusi  sebesar  77,5%  dalam  menjelaskan variasi  pada  kemantapan  jalan.  Masih  terdapat  variasi  yang  mungkin  dipengaruhi  oleh faktor-faktor  lain  yang  tidak  termasuk  dalam  penelitian  ini.  Penelitian  ini  memberikan wawasan mengenai faktor-faktor yang memengaruhi kemantapan jalan.
Kata  Kunci :  Manajemen  Infrastruktur,  Kemantapan  Jalan,  Analisis  Regresi  Linear, Infrastruktur Transportasi

## PENDAHULUAN
Kondisi jalan memainkan peran penting dalam mempengaruhi efisiensi, keamanan, dan keberlanjutan  sistem  transportasi  di  suatu  wilayah.  Beberapa  faktor  seperti  cuaca,  volume kendaraan,  pemeliharaan,  desain,  dan  bahan  konstruksi  dapat  mempengaruhi  kondisi  jalan. Jalan yang dalam kondisi buruk dapat menyebabkan peningkatan waktu perjalanan, konsumsi bahan bakar yang lebih tinggi, kerusakan kendaraan, polusi udara, dan kecelakaan lalu lintas. Oleh  karena  itu,  peningkatan  kualitas  kondisi  jalan  menjadi  penting  dalam  mencapai keberlanjutan ekonomi, sosial, dan lingkungan di perkotaan.
Ada beberapa penelitian telah membahas dampak buruknya kondisi jalan pada beberapa aspek.  Fungo  &  Krygsman  (2017)  menyatakan  adanya  penurunan  harga  transportasi  pada peningkatan  jalan  rural  yang  teraspal.  Taiwo  &  Kumi  (2013)  juga  menyatakan  hal  serupa, jalan yang belum teraspal menyebabkan harga barang naik jauh lebih tinggi. Sedangkan Sari (2021)  menemukan  dampak  sosio-ekonomi  dari  pembangunan  jalan  trans  papua  pada masyarakat  adat  papua.  Jalan  ini  menyediakan  akses  menuju  fasilitas  kesehatan  dan pendidikan, juga menyediakan akses menuju barang-barang konsumsi. Pada dasarnya kondisi jalan  yang  baik  akan  meningkatkan  kualitas  kehidupan  meliputi  pembangunan  ekonomi, keadilan sosial, dan keberlanjutan lingkungan.
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 2, No. 1, Januari 2023
Salah  satu knowledge  gap pada  penelitian  mengenai  kondisi  jalan  adalah  kurangnya penelitian  yang  mengkaji  bagaimana  hubungan  antara  kemantapan  jalan  dengan  variabel- variabel  yang  berpengaruh  seperti  volume  lalu  lintas,  kondisi  cuaca,  praktik  pemeliharaan, kemampuan finansial  pemerintah, dan material  konstruksi dalam konteks Indonesia.  Fatra et al. (2017) melakukan penelitian mengenai hubungan kemantapan jalan namun secara spesifik pada jalan nasional di Provinsi Riau, selain itu Refiyanni & Silvia (2020) membahas tentang penilaian kondisi permukaan jalan dan kemantapan jalan sebagai jalur evakuasi.
Penelitian yang ada cenderung berfokus pada wilayah-wilayah tertentu atau studi kasus tertentu,  sehingga  sulit  untuk  mendapatkan  kesimpulan  yang  lebih  luas  atau menggeneralisasikan temuan-temuan tersebut ke tingkat nasional. Belum ada penelitian yang komprehensif  dan  sistematis  yang  melibatkan  pengkajian  kemantapan  jalan  provinsi  di berbagai wilayah di Indonesia dengan menggunakan analisis regresi linear. Dengan mengatasi kesenjangan  pengetahuan  ini,  para  peneliti  dapat  memperoleh  wawasan  mengenai  faktor- faktor  yang  secara  signifikan  memengaruhi  kemantapan  jalan,  mengidentifikasi  area-area kritis  yang  membutuhkan  perbaikan,  serta  merumuskan  rekomendasi  berbasis  bukti  untuk pengembangan infrastruktur dan kebijakan pemeliharaan di seluruh negeri.
Penelitian  ini  akan  membahas  hubungan  secara  kuantitatif  tingkat  kemantapan  jalan provinsi  di  seluruh  Indonesia  dengan  beberapa  data  set  yang  tersedia,  meliputi:  kemampuan fiskal  pemerintah  daerah,  jumlah  penduduk  sebagai  demand  pengguna  jalan,  dan  jumlah kendaraan  bermotor  di  masing-masing  provinsi  di  Indonesia  sebagai  representasi  beban  lalu lintas yang terjadi.

## METODE PENELITIAN

## Regresi Linear
Regresi  linear  adalah  salah  satu  teknik  analisis  statistik  yang  digunakan  untuk memodelkan  hubungan  antara  satu  atau  beberapa  variabel  bebas  (independen)  dengan  satu variabel terikat (dependen) yang bersifat kontinu.
Model regresi linear sederhana dapat diformulasikan sebagai berikut: Y = β0 + β1X + ε …(1)
Dimana : Y = Variabel terikat (dependen) X = Variabel bebas (independen) β0, β1 = Parameter estimasi untuk model regresi ε = Kesalahan acak yang terjadi pada model
Tujuan regresi linear adalah untuk menemukan garis lurus terbaik ( line of best fit ) yang dapat menjelaskan hubungan antara variabel bebas dan variabel terikat. Garis lurus terbaik ini akan meminimalkan jumlah kesalahan dalam prediksi nilai variabel terikat.
Model  regresi  linear  berganda  dapat  digunakan  untuk  menganalisis  hubungan  antara satu  variabel  terikat  dan  lebih  dari  satu  variabel  bebas.  Model  ini  dapat  diformulasikan sebagai berikut:
Y = β0 + β1X1 + β2X2 + ... + βpXp + ε …(2) Dimana : Y = Variabel terikat (dependen) Xi = Variabel bebas (independen) ke-i β0, β1, β2, ..., βp  = Parameter estimasi untuk model regresi ε = Kesalahan acak yang terjadi pada model
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 7, No. 1, Januari 2023
Dalam analisis regresi  linear, terdapat  beberapa  asumsi  yang harus dipenuhi  agar hasil analisis dapat diandalkan. Asumsi tersebut antara lain bahwa hubungan antara variabel bebas dan terikat bersifat linear, tidak terdapat outlier, kesalahan acak memiliki variansi yang sama (homoskedastisitas), dan tidak terdapat multikolinieritas antara variabel bebas.

## VARIABEL PENELITIAN
Pemilihan  variabel-variabel  didasarkan  pada  pertimbangan  pentingnya  pengaruh variabel tersebut terhadap tingkat kemantapan jalan provinsi serta kemudahan akses terhadap sumber  data.  Beberapa  data  yang  tidak  dipublikasi  secara  terbuka  tidak  diikutsertakan  pada penelitian ini.
Kemampuan  fiskal  pemerintah  daerah  dipilih  karena  data  ini  dapat  menggambarkan kemampuan  keuangan  pemerintah  daerah  yang  dapat  berpengaruh  terhadap  kondisi  jalan. Dengan  menganalisis  hubungan  antara  kemampuan  fiskal  pemerintah  daerah  dan  tingkat kemantapan  jalan,  dapat  diketahui  sejauh  mana  faktor  keuangan  dan  faktor  komitmen pemerintah  ( political  will )  mempengaruhi  kualitas  jalan.  Variabel  jumlah  penduduk  dipilih karena jumlah penduduk dapat memengaruhi tingkat penggunaan jalan dan beban lalu lintas. Semakin tinggi jumlah penduduk di suatu provinsi, kemungkinan besar akan ada peningkatan lalu lintas yang dapat berdampak pada kondisi jalan. Dengan memasukkan variabel ini dalam analisis,  dapat  diidentifikasi  pengaruh  jumlah  penduduk  terhadap  tingkat  kemantapan  jalan. Jumlah  kendaraan  bermotor  dipilih  karena  jumlah  kendaraan  bermotor  juga  menjadi  faktor penting  yang  mempengaruhi  kondisi  jalan.  Semakin  banyak  kendaraan  yang  beroperasi  di suatu wilayah, semakin besar beban lalu lintas yang harus ditangani oleh jalan. Selain itu juga digunakan  variabel  laju  pertumbuhan  ekonomi.  Pertumbuhan  ekonomi  provinsi  diasumsikan dapat menjadi indikator intensitas penggunaan jalan pada provinsi terkait, semakin meningkat pertumbuhan  ekonomi  di  suatu  wilayah,  semakin  tinggi  pula  penggunaan  jalan  di  wilayah tersebut untuk kegiatan ekonomi.

## SUMBER DATA DAN TEKNIK PENGUMPULAN DATA
Dalam  penelitian  ini,  sumber  data  yang  digunakan  mencakup  beberapa  sumber  terkait variabel penelitian. Berikut adalah penjelasan mengenai sumber data yang digunakan:
Data tingkat kemantapan jalan provinsi pada tahun 2021 diperoleh dari publikasi Open Data  PUPR  (Kementerian  PUPR,  n.d.).  Selain  karena  data  terbaru  (2022)  belum dipublikasikan,  data  ini  dianggap  mencerminkan  kondisi  jalan  pada  tahun  2022  dengan asumsi tingkat kemantapan jalan provinsi tidak mengalami perubahan (kenaikan/penurunan).
Data mengenai  kemampuan fiskal  pemerintah daerah diperoleh dari Peraturan Menteri Keuangan  RI  No  193/PMK.07/2022  (Kementerian  Keuangan,  2022).  Peraturan  ini memberikan  informasi  terkait  kemampuan  keuangan  pemerintah  daerah,  termasuk  sumber pendapatan,  alokasi  anggaran,  dan  indikator  kinerja  keuangan.  Data  ini  digunakan  untuk menganalisis  hubungan  antara  kemampuan  fiskal  pemerintah  daerah  dengan  tingkat kemantapan jalan.
Data  mengenai  jumlah  penduduk  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik  (BPS  Sulawesi Utara, 2022). BPS menyediakan data populasi  yang dapat  digunakan untuk menggambarkan karakteristik  populasi  di  suatu  wilayah,  termasuk  provinsi.  Data  ini  diperlukan  untuk menganalisis pengaruh jumlah penduduk terhadap tingkat kemantapan jalan.
Data  mengenai  jumlah  kendaraan  bermotor  juga  diperoleh  dari  Badan  Pusat  Statistik (BPS, 2022). BPS menyediakan data statistik terkait jumlah kendaraan yang terdaftar di suatu wilayah,  termasuk  provinsi.  Data  ini  digunakan  untuk  menganalisis  pengaruh  jumlah kendaraan terhadap tingkat kemantapan jalan.
Data  mengenai  laju  pertumbuhan  ekonomi  diperoleh  dari  publikasi  provinsi  dalam angka  yang  dikeluarkan  oleh  Badan  Pusat  Statistik  daerah.  Sedangkan  data  mengenai  luas
daerah masing-masing provinsi  juga didapatkan  dari laman  BPS (BPS, 2021). Data ini akan menjadi faktor pembagi dalam menentukan kepadatan penduduk pada tiap provinsi.
Beberapa  catatan  mengenai  data  yang  digunakan  meliputi:  adanya  data  yang  tidak sesuai  dengan  distribusi  data  keseluruhan  ( outlier )  tidak  diikutsertakan  pada  penelitian  ini (Provinsi  Aceh,  Provinsi  Kalimantan  Utara),  sedangkan  untuk  Provinsi  DKI  Jakarta  dan Provinsi Banten tidak tersedia data tingkat kemantapan jalan provinsi.

## ANALISIS PENELITIAN
Analisis regresi linier merupakan analisis yang mengukur hubungan satu variabel  yang disebut  sebagai  variabel  yang  diterangkan  ( the  explained  variabel )  dengan  satu  atau  dua variabel yang menerangkan ( the explanatory ). Analisis regresi bisa disebut juga sebagai suatu analisis yang mengukur pengaruh antara variabel bebas (Independen) terhadap variabel terikat (dependen).  Jika  pengukuran  variabel  bebas  ini  melibatkan  satu  variabel  terikat  (Y)  dan variabel bebas (X), secara sederhana dapat dirumuskan sebagai:

## Y = a + bX
Dimana : Y  = Variabel terikat (Dependen) X  = Variabel bebas (Independen) a   = Konstanta b  = Koefisien regresi variabel X
…(3)
Koefisien  regresi  (b)  adalah  kontribusi  besarnya  perubahan  nilai  variabel  bebas  (X). Semakin  besar  nilai  koefisien  regresi,  maka  kontribusi  perubahan  juga  semakin  besar  dan sebaliknya akan semakin kecil. Koefisien perubahan variabel X juga ditentukan oleh koefisien regresi positif atau negatif.
Dalam  penelitian  ini,  kami  ingin  mengetahui  bagaimana  hubungan  kemantapan  jalan dengan  pengaruh  faktor  kapasitas  fiskal  daerah,  jumlah  kendaraan  bermotor,  jumlah penduduk,  serta  laju  pertumbuhan  ekonomi.  Kami  juga  ingin  mengetahui  seberapa  besar pengaruh  faktor/variabel  tersebut  terhadap  kemantapan  jalan.  Oleh  karena  itu,  pada  analisis regresi  ini  kemantapan  jalan  (Y)  digunakan  sebagai  variabel  terikat  (dependen).  Sedangkan variabel  bebas  (independen)  meliputi  faktor  kapasitas  fiskal  daerah  2022  (X1),  jumlah kendaraan  bermotor  per  penduduk    2022  (X2),  kepadatan  penduduk  2022  (X3),  serta  laju pertumbuhan  ekonomi  2022  (X4).  Jumlah  kendaraan  bermotor  per  penduduk    2022  (X2) diperoleh  dari  hasil  bagi  jumlah  kendaraan  bermotor  2022  dan  jumlah  penduduk  2022. Sedangkan  data  kepadatan  penduduk  2022  diperoleh  dari  hasil  bagi  jumlah  penduduk  2022 dengan luas wilayah per provinsi (km).
Dikarenakan memiliki jumlah lebih dari dua variabel independen, analisis regresi  yang digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  analisis  regresi  linear  berganda.  Untuk  melakukan analisis  regresi,  dilaksanakan  tahapan  yang  meliputi  input  data,  standarisasi  data,  analisis korelasi,  analisis  regresi,  output  regresi,  dan  yang  terakhir  interpretasi  hasil  regresi.  Dalam penelitian  ini,  kami  menggunakan  alat  analisis  daring  berbasis  website,  yaitu statskingdom.com. Kami memilih alat analisis ini, karena alat analisis ini dapat diakses secara gratis dan merupakan layanan open source .
1. Input Data
Tabel 1a. Input Data
No. Provinsi Kemantapan Jalan 2021 (Y) Kapasitas Fiskal Daerah 2022 (X1) Jumlah Kendaraan per Penduduk 2022 (X2) Kepadatan Penduduk 2022 (X3) Laju Pertumbuhan Ekonomi 2022 (X4) 1 Bali 0,79 1,761 1,035341215 763,8502022 0,0484 2 Bengkulu 0,76 1,019 0,549315082 103,4221533 0,0431 3 DI Yogyakarta 0,72 1,23 0,82643478 1200,676635 0,0515 4 Gorontalo 0,54 1,35 0,413538191 105,9511933 0,0404 5 Jambi 0,76 1,239 0,708056787 72,53762424 0,0513 6 Jawa Barat 0,88 2,546 0,3569118 1396,52143 0,0545 7 Jawa Tengah 0,9 1,947 0,529156522 1129,012835 0,0531 8 Jawa Timur 0,94 1,952 0,573311519 860,8158107 0,0534 9 Kalimantan Barat 0,6 1,873 0,522782871 37,6180358 0,0507 10 Kalimantan Selatan 0,83 2,339 0,688792473 107,9412341 0,0511 11 Kalimantan Tengah 0,87 2,314 0,568699062 17,84982857 0,0645 12 Kalimantan Timur 0,62 2,786 0,862842116 29,90548139 0,0448 13 Kepulauan Bangka Belitung 0,96 1,506 0,771527499 91,00064174 0,044 14 Kepulauan Riau 0,79 1,621 0,515876227 265,7735207 0,0509 15 Lampung 0,76 1,58 0,427618181 265,0373443 0,0428 16 Maluku 0,61 1,796 0,184426317 40,10953653 0,0511 17 Maluku Utara 0,54 2,633 0,248402941 41,25068397 0,2294 18 Nusa Tenggara Barat 0,83 1,465 0,366746259 294,7235456 0,1201 19 Nusa Tenggara Timur 0,7 1,47 0,184134607 112,2026516 0,0305 20 Papua 0,58 2,543 0,107945277 13,8498455 0,1511 21 Papua Barat 0,64 3,952 0,317387814 11,49335414 0,0201 22 Riau 0,62 2,215 0,637399311 76,00691582 0,0455 23 Sulawesi Barat 0,38 1,548 0,271014672 86,88773219 0,023 24 Sulawesi Selatan 0,66 1,511 0,506672809 197,480686 0,0509 25 Sulawesi Tengah 0,62 1,311 0,427389844 49,58014298 0,1517 26 Sulawesi Tenggara 0,78 1,284 0,389335604 70,97092811 0,0553
Tabel 1b. Input Data
No. Provinsi Kemantapan Jalan 2021 (Y) Kapasitas Fiskal Daerah 2022 (X1) Jumlah Kendaraan per Penduduk 2022 (X2) Kepadatan Penduduk 2022 (X3) Laju Pertumbuhan Ekonomi 2022 (X4) 27 Sulawesi Utara 0,84 1,348 0,398216582 191,4346405 0,0542 28 Sumatera Barat 0,74 1,411 0,472686062 134,2587953 0,0436 29 Sumatera Selatan 0,9 1,89 0,464555273 94,51654465 0,0523 30 Sumatera Utara 0,82 2,019 0,486586284 207,1107873 0,0473
Input  data  yang  kami  gunakan  yaitu  data  kemantapan  jalan  (Y)  yang  digunakan sebagai variabel terikat (dependen). Sedangkan variabel bebas (independen) yang kamu gunakan meliputi faktor kapasitas fiskal daerah 2022 (X1), jumlah kendaraan bermotor per penduduk  2022 (X2), serta kepadatan penduduk 2022 (X3). dari setiap provinsi di Indonesia.

## 2. Analisis Regresi Linear Berganda
a. Analisis Korelasi
Correlation  matrix  (pearson) adalah  suatu  bentuk  tabel  yang  menyajikan nilai koefisien korelasi antara setiap pasang variabel dalam suatu kumpulan data. Berikut adalah tabel correlation matrix dari hasil analisis penelitian ini.
Sumber: Analisis, 2023
Gambar 1. Correlation Matrix
Dapat  dilihat  bahwa  di  antara  semua  variabel  independen,  X2  (Jumlah Kendaraan  per  Penduduk)  memiliki  nilai correlation  matrix tertinggi  sebesar 0.825242  terhadap  variabel  dependen  Y  (Kemantapan  Jalan).  Hal  ini  berarti variabel  independen,  X2  (Jumlah  Kendaraan  per  Penduduk)  dan  variabel dependen  Y  (Kemantapan  Jalan)  memiliki  korelasi  yang  paling  tinggi. Selanjutnya variabel X1 (Kapasitas Fiskal Daerah) memiliki nilai korelasi sebesar 0.685355  terhadap  variabel  dependen  Y  (Kemantapan  Jalan).  Variabel  X4  (Laju Pertumbuhan  Ekonomi)  memiliki  nilai  korelasi  sebesar  0.655549  terhadap variabel  dependen  Y  (Kemantapan  Jalan).  Sedangkan  variabel  X3  (Kepadatan Penduduk)  memiliki  nilai  korelasi  paling  rendah  di  antara  semua  variabel independen  terhadap  variabel  dependen  Y  (Kemantapan  Jalan),  yaitu  sebesar 0.391121.
b. Uji F (Simultan)
Tabel  ANOVA  regresi  adalah  suatu  tabel  yang  menunjukkan  hasil  analisis varian dalam suatu regresi. Tabel ini terdiri dari beberapa kolom yang menyajikan sumber variasi  data, derajat kebebasan, jumlah kuadrat,  rata-rata jumlah kuadrat, dan  nilai  F.  Tabel  ANOVA  regresi  digunakan  untuk  menentukan  signifikansi model  regresi  dan  apakah  variabel  prediktor  secara  signifikan  mempengaruhi variabel respon.
Sumber: Analisis, 2023
Gamber 2. Tabel Anova
Sum  of  Square  Regression (SSR  =  67628.3282)  mewakili  perbedaan antara nilai  prediksi (melalui  regresi) dan rata-rata  y. Sum of  Square Residual (SSE = 18373.60513) merepresentasikan selisih  antara nilai  dependen (y) dan nilai prediksi (melalui regresi).
Semakin  besar Mean  Square  Regression (MSReg  =  22542.77607), semakin  besar  kemungkinan  regresi  tersebut  tidak  signifikan.  Semakin  kecil Mean  Square  Residual (MSE  =  328.100092),  semakin  besar  kemungkinan regresi tersebut signifikan.
Semakin  besar F  Statistic (68.707009),  semakin  besar  kemungkinan regresi  tersebut  signifikan.  Semakin  kecil P-value (4.44089e-16),  semakin tinggi peluang regresi tersebut signifikan.
c. Uji T (Uji Hipotesis)
Gambar 3. Tabel Koefisien (Uji Hipotesis)
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas  – Vol. 2, No. 1, Januari 2023
Pada  analisis  iterasi  pertama,  diketahui  nilai Adjusted  R  Square sebesar 0,774.  Hal  ini  berarti  bahwa  terdapat  korelasi  yang  kuat  antara  variabel dependen  dan  variabel  independen,  dengan  sumbangan  pengaruh  keempat variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara  simultan  (bersama- sama) sebesar 77,4%.
Sedangkan pada analisis iterasi kedua, diketahui nilai Adjusted R Square sebesar 0,775. Hal ini berarti bahwa terdapat korelasi yang kuat antara variabel dependen  dan  variabel  independen,  dengan  sumbangan  pengaruh  keempat variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  secara  simultan  (bersama- sama) sebesar 77,5%.
Pada  uji  hipotesis  ini,  jika  nilai  P-value  <  0,05  maka  variabel  memiliki pengaruh  secara  signifikan.  Pada  analisis  iterasi  pertama  penelitian  ini,  hasil analisis  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pada  tingkat  signifikansi  0,05  atau alpha 5%:
 Variabel  X1  (Kapasitas  Fiskal  Daerah)  memiliki  nilai  P-value  sebesar 0.0117556.  Hal  ini  berarti  variabel  X1  signifikan  secara  statistik  dalam mempengaruhi  variabel  dependen  kemantapan  jalan  pada  tingkat signifikansi alpha 5%.
 Variabel  X2  (Jumlah  Kendaraan  per  Penduduk)  memiliki  nilai  P-value sebesar  1.48666e -9 .  Hal  ini  berarti  variabel  X2  juga  signifikan  secara statistik dalam mempengaruhi variabel dependen kemantapan jalan pada tingkat signifikansi alpha 5%.
 Variabel  X3  (Kepadatan  Penduduk)  memiliki  nilai  P-value  sebesar 0.376061.  Hal  ini  berarti  variabel  X3  tidak  signifikan  secara  statistik untuk  mempengaruhi  variabel  dependen  kemantapan  jalan  pada  tingkat signifikansi alpha 5%.
 Variabel  X4  (Laju  Pertumbuhan  Ekonomi)  memiliki  nilai  P-value sebesar 0.00138871. Hal ini berarti variabel X4 signifikan secara statistik dalam  mempengaruhi  variabel  dependen  kemantapan  jalan  pada  tingkat signifikansi alpha 5%.
Sedangkan  pada  analisis  iterasi  kedua  penelitian  ini,  hasil  analisis  uji hipotesis menunjukkan bahwa pada tingkat signifikansi 0,05 atau alpha 5%:
 Variabel  X1  (Kapasitas  Fiskal  Daerah)  memiliki  nilai  P-value  sebesar 0.0135974.  Hal  ini  berarti  variabel  X1  signifikan  secara  statistik  dalam mempengaruhi  variabel  dependen  kemantapan  jalan  pada  tingkat signifikansi alpha 5%.
 Variabel  X2  (Jumlah  Kendaraan  per  Penduduk)  memiliki  nilai  P-value sebesar  8.78567e -10 .  Hal  ini  berarti  variabel  X2  juga  signifikan  secara statistik dalam mempengaruhi variabel dependen kemantapan jalan pada tingkat signifikansi alpha 5%.
 Variabel  X4  (Laju  Pertumbuhan  Ekonomi)  memiliki  nilai  P-value sebesar 0.00167269. Hal ini berarti variabel X4 signifikan secara statistik dalam  mempengaruhi  variabel  dependen  kemantapan  jalan  pada  tingkat signifikansi alpha 5%.

## d. Output Regresi
Berdasarkan  hasil  analisis  regresi  linear,  didapatkan  persamaan  sebagai berikut :
Ŷ = 6.182199 + 0.0258765 X1 + 8.43873e -8 X2 + 0.0220052 X4 …(4)
Hasil  regresi  linier  berganda  menunjukkan  bahwa  terdapat  pengaruh signifikan  kolektif  yang  sangat  kuat  antara  X1,  X2,  X3,  X4,  dan  Y,  (F(3,  56)  = 68,71, p < .001, R2 = 0,79, R2adj = 0,77).
Prediktor  individu  dianalisis  lebih  lanjut  dan  menunjukkan  bahwa  X1  (t  = 2.548, p = .014) dan X2 (t = 7.36, p <.001) adalah prediktor yang signifikan dalam model  dan  X3  (t  =  3.303,  p  =  .002)  merupakan  prediktor  yang  tidak  signifikan dalam model.

## e. Interpretasi Hasil Regresi
Konstanta  sebesar  6.182199  menyatakan  bahwa  jika  tidak  ada  variabel independen, maka Y (Kemantapan Jalan)  adalah sebesar 6.182199.
Koefisien  regresi  X1  (Kapasitas  Fiskal  Daerah)  sebesar  +0.0258765 menyatakan  bahwa  setiap  penambahan  X1  (Kapasitas  Fiskal  Daerah)  1  satuan akan  berpengaruh  pada  peningkatan  (karena  tanda  +)  Y  (Kemantapan  Jalan) sebesar 0.0258765.
Koefisien regresi X2 (Jumlah Kendaraan per Penduduk) sebesar +8.43873e - 8 menyatakan bahwa setiap penambahan X2 (Jumlah Kendaraan per Penduduk) 1 satuan  akan  berpengaruh  pada  peningkatan  (karena  tanda  +)  Y  (Kemantapan Jalan) sebesar 8.43873e -8 .
Koefisien  regresi  X4  (Laju  Pertumbuhan  Ekonomi)  sebesar  +0.0220052 menyatakan bahwa setiap penambahan X4 (Laju Pertumbuhan Ekonomi) 1 satuan akan  berpengaruh  pada  peningkatan  (karena  tanda  +)  Y  (Kemantapan  Jalan) sebesar 0.0220052.

## KESIMPULAN
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menguji  hubungan  antara  kemantapan  jalan  (variabel dependen)  dengan  faktor-faktor  seperti  kapasitas  fiskal  daerah,  jumlah  kendaraan  bermotor per  penduduk,  kepadatan  penduduk,  dan  laju  pertumbuhan  ekonomi  (variabel  independen). Hasil  analisis  korelasi  menunjukkan  bahwa  variabel  independen  X2  (Jumlah  Kendaraan  per Penduduk) memiliki korelasi paling kuat dengan kemantapan jalan, diikuti oleh X1 (Kapasitas Fiskal Daerah) dan X4 (Laju Pertumbuhan Ekonomi), sedangkan X3 (Kepadatan Penduduk) memiliki korelasi yang lebih rendah.
Hasil  uji  hipotesis  menunjukkan  bahwa  pada  tingkat  signifikansi  0,05,  variabel  X1 (Kapasitas Fiskal Daerah), X2 (Jumlah Kendaraan per Penduduk), dan X4 (Laju Pertumbuhan Ekonomi)  secara  statistik  signifikan  dalam  mempengaruhi  variabel  dependen  kemantapan jalan.  Sedangkan  variabel  X3  (Kepadatan  Penduduk)  tidak  signifikan  secara  statistik  untuk mempengaruhi variabel dependen kemantapan jalan.
Dengan nilai Adjusted R Square sebesar 0,775, hasil ini menunjukkan bahwa keempat variabel  independen  secara  bersama-sama  memberikan  sumbangan  sebesar  77,5%  dalam menjelaskan  variasi  pada  kemantapan  jalan.  Namun,  masih  terdapat  22,5%  variasi  lainnya yang mungkin dipengaruhi oleh faktor-faktor lain yang tidak termasuk dalam penelitian ini.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BPS.  (2021). Luas  Daerah  dan  Jumlah  Pulau  Menurut  Provinsi,  2021 .  Perencanaan Pembangunan:
Geografi
Dan Iklim. https://www.bps.go.id/indikator/indikator/view_data_pub/0000/api_pub/UFpWMmJ ZOVZlZTJnc1pXaHhDV1hPQT09/da_01/1 [2] BPS. (2022). Jumlah Kendaraan Bermotor Menurut Provinsi dan Jenis Kendaraan (unit) . Perencanaan Pembangunan: Transportasi Dan Komunikasi.
https://www.bps.go.id/indikator/indikator/view_data_pub/0000/api_pub/V2w4dFkw dFNLNU5mSE95Und2UDRMQT09/da_10/1
[3]  BPS  Sulawesi  Utara.  (2022). Jumlah  Penduduk  Menurut  Provinsi  di  Indonesia  (Ribu Jiwa) .  https://sulut.bps.go.id/indicator/12/958/1/jumlah-penduduk-menurut-provinsi- di-indonesia.html
[4]  Fatra,  R.,  Purnawan,  &  Putri,  E.  E.  (2017).  ANALISA  KONDISI  KEMANTAPAN JALAN  NASIONAL  PROVINSI  RIAU  TERHADAP  VOLUME  LALU  LINTAS DAN  ALOKASI  ANGGARAN. RACIC :  Rab  Construction  Research , 2 (1). http://jurnal.univrab.ac.id/index.php/racic/article/view/306
[5] Fungo, E., & Krygsman, S. (2017). Impact of Rural Roads Conditions on Transport Price of Agricultural Products . https://www.researchgate.net/publication/311426751_IMPACT_OF_RURAL_ROA DS_CONDITIONS_ON_TRANSPORT_PRICE_OF_AGRICULTURAL_PRODUC TS
[6]  Kementerian  Keuangan.  (2022). Peraturan  Menteri  Keuangan  RI  No  193/PMK.07/2022 tentang Peta Kapasitas Fiskal Daerah .
[7] Kementerian PUPR. (n.d.). Kemantapan Jalan Provinsi . Open Data PUPR. Retrieved June 10, 2023, from https://data.pu.go.id/dataset/kemantapan-jalan-provinsi
[8] Refiyanni, M., & Silvia, C. S. (2020). Analisis Nilai Kondisi Jalan dan Kemantapan Jalan Sebagai  Jalur  Evakuasi. Jurnal  Teknik  Sipil  Dan  Teknologi  Konstruksi , 6 (November), 41–51. http://180.250.41.45/jtsipil/article/view/2746
[9]  Sari,  Y.  I.  (2021).  Roads  for  Communities,  Not  Commodities. Human  Ecology  Review , 27 (1). https://www.jstor.org/stable/27110782
[10]  Taiwo,  A.,  &  Kumi,  F.  (2013).  An  Appraisal  of  Road  Condition  Effect  on  Rural Transportation in Sekyere Central District of the Ashanti Region of Ghana. Journal of Transportation Technologies , 03 (04), 266–271. https://doi.org/10.4236/jtts.2013.34028