## Studi Hubungan antara Koefisien Determinasi dengan Kesalahan Prediksi untuk Ukuran Sampel Tertentu pada Model Bangkitan Perjalanan di Wilayah Perkotaan Gresik
Study of Correlation between Coefficient of Determination with Prediction Error for Certain Sample Size on Trip Production Model in Gresik Urban Areas
Dio Hananda Ziantono 1,a) & Hitapriya Suprayitno 2,b)
1) Mahasiswa Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya.
2) Departemen Teknik Sipil, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS), Surabaya.
Koresponden : a) diohananda@gmail.com, & b) suprayitno.hita@gmail.com

## ABSTRAK
Prinsip  Manajemen  Aset  Infrastruktur  adalah  dapat  menilai  kecukupan  dan  kualitas jaringan  jalan.  Dengan  kawasan  perkotaan  Kabupaten  Gresik  berupa  perindustrian, dibutuhkan  pemodelan  sebagai  acuan  karakteristik  pergerakan  dari  suatu  daerah  yang membutuhkan  beberapa  sampel  rumah  tangga.  Umumnya  nilai  R 2 dipengaruhi  oleh banyaknya  sampel,  tetapi  banyaknya  sampel  juga  dapat  menghasilkan  nilai  R 2 yang kecil  juga.  Maka  dilakukan  penelitian  untuk  mengetahui  karakteristik  perbedaan sampel.  Metode  yang  digunakan  adalah  pengumpulan  data  primer  dan  sekunder.  Data primer  berupa  survei  wawancara  rumah  tangga  untuk  mendapatkan  persamaan  dan prediksi  bangkitan  perjalanan  sebanyak  800  sampel.  Sedangkan  data  sekunder  berupa populasi zona dan kepemilikan sepeda motor dari Gresik Dalam Angka 2016. Hasilnya adalah rumus bangkitan perjalanan dengan a sebesar 0,9057, b sebesar -3,4412, dan R 2 sebesar  0,971289.  Hasil  prediksi  bangkitan  perjalanan  terbesar  di  Randuagung  dan sekitarnya sebanyak 15.756 motor/jam dan terkecil di Ngipik sebanyak 845 motor/jam. Nilai  R 2 pada  sampel  90%  B  terbesar  sebesar  0,971314  daripada  100%  sampel.  Nilai kesalahan  prediksi  terbesar  pada  sampel  90%  C  yaitu  1,80%  minimum  1,87% maksimum dan terkecil pada 90% D yaitu 0,48% minimum dan 0,55% maksimum. 90% B dan 90% E yang memiliki nilai R 2 sebesar 0,97131 dan 0,97076 memiliki kesalahan yang lebih besar daripada 90% A dengan R 2 0,96769 dengan nilai kesalahan.
Kata Kunci : manajemen  aset  infrastruktur,  jaringan  jalan,  pemodelan  transportasi, bangkitan perjalanan, kesalahan prediksi, sepeda motor, perkotaan Gresik

## PENDAHULUAN
Kabupaten Gresik merupakan salah satu kabupaten di Provinsi Jawa Timur. Kabupaten Gresik  memiliki  area  yang  cukup  luas  sebesar  1.191,25  km2.  Dimana  sebagian  tata  guna lahannya  merupakan  kawasan  perindustrian  dan  juga  dikenal  sebagai  salah  satu  kawasan industri  utama  di  Provinsi  Jawa  Timur.  Salah  satu  industri  besar  yang  cukup  dikenal  adalah perusahaan Semen Gresik, yang merupakan perusahaan semen terbesar di Indonesia.
Setiap  daerah  memiliki  karakteristik  masing-masing  untuk  tingkat  bangkitan-tarikan perjalanannya  dari  yang  hanya  tidak  padat  hingga  padat  sekali.  Karakteristik  tersebut dipengaruhi  oleh  jenis    tata  guna  lahan  daerah  tersebut,  dimana  apabila  hanya  daerah pinggiran  kota  maupun  desa,  bangkitan-tarikan  perjalanannya  sedikit  dan  apabila  tata  guna
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No.2, September 2018
lahannya berupa pertokoan, industri, atau perkantoran maka daerah tersebut akan mengalami bangkitan-tarikan perjalanan yang padat.
Jaringan jalan selalu dikelola dengan prinsip Manajemen Aset Infrastruktur yang harus dikembangkan  untuk  prediksi  sepuluh  tahun  ke  depan.  Maka  diperlukan  suatu  pemodelan dimana infrastrukturnya mengikuti tujuh ilmu dasar seperti infrastruktur, fungsi infrastruktur, struktur fisik infrastruktur, eksternalitas infrastruktur, siklus kehidupan infrastruktur, ekonomi infrastruktur, dan mengelola penyusunan infrastruktur ( Suprayitno & Soemitro, 2018 ). Pemodelan  adalah  pencerminan  dan  penyederhanaan  realita.  Semakin  mencerminkan realita,  maka  dapat  dikatakan  pemodelan  tersebut  menjadi  semakin  baik  ( Tamin,  2000 ). Dalam  merencanakan  prasarana  transportasi  ini  perlu  adanya  sebuah  pemodelan  dimana pemodelan ini dapat digunakan sebagai acuan untuk mewakili karakteristik perjalanan dimana per individu memiliki tempat tujuan yang berbeda-beda dari setiap daerah yang diteliti. Agar dapat  menghasilkan  pemodelan  yang  layak  maka  perlu  dicari  bangkitan  perjalanan  terlebih dahulu.  Untuk  mendapatkan  bangkitan  perjalanan  tersebut,  terdapat  bermacam-macam kriteria yang perlu diteliti salah satunya seperti jumlah anggota keluarga, jumlah kepemilikan kendaraan, jumlah perjalanan  yang dilakukan per orangnya, hingga tempat  yang akan dituju per  individu.  Dengan  adanya  alasan  tersebut,  perlu  adanya  pengambilan  sampel  yang  dapat menjadi data yang valid untuk menciptakan model bangkitan perjalanannya.
Dalam  pemodelan  transportasi,  pada  umumnya  nilai  koefisien  determinasi  (R 2 ) digunakan  sebagai  ukuran  bagus  atau  tidaknya  suatu  model  karena  semakin  banyak  sampel, maka  semakin  bagus  nilai  R 2 nya.  Sebelumnya  telah  diteliti  bahwa  dengan  jumlah  sampel rumah  tangga  yang  sedikit  dapat  menghasilkan  nilai  R 2 yang  baik  pula  ( Suprayitno  & Ratnasari, 2017 ). Penelitian tersebut hanya menggunakan sampel rumah tangga yang sedikit saja  untuk  mengidentifikasi  karakteristik  R 2 ,  maka  untuk  menyempurnakan  penelitian tersebut,  dilakukan  sebuah  penelitian  yang  menggunakan  data  sesungguhnya  di  lapangan berupa 800 sampel rumah tangga di kawasan perkotaan Kabupaten Gresik.

## STUDI PUSTAKA

## Bangkitan dan Tarikan Perjalanan
Bangkitan  perjalanan  adalah  tahapan  pemodelan  yang  memperkirakan  jumlah perjalanan  yang  berasal  dari  suatu  zona  atau  tata  guna  lahan  dan  jumlah  perjalanan  yang tertarik ke suatu tata guna lahan atau zona. Pergerakan lalu lintas merupakan fungsi tata guna lahan  yang  menghasilkan  pergerakan  lalu  lintas  ( Tamin,  2000 ).  Bangkitan  lalu  lintas  ini mencakup:
 Lalu lintas yang meninggalkan suatu lokasi
 Lalu lintas yang menuju atau tiba ke suatu lokasi
Bangkitan dan tarikan perjalanan dapat dilihat secara diagram pada gambar 1. ( Wells, 1975 )
Gambar 1. Ilustrasi Bangkitan dan Tarikan Perjalanan
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No.2, September 2018
Model  yang  baik  merupakan  model  yang  dapat  menggambarkan  semua  faktor  yang mewakili  karateristik  perilaku  manusia.  Akan  tetapi,  kemampuan  pemodelan  yang  dibatasi waktu  dan  biaya  menyebabkan  sulitnya  menghasilkan  model  yang  lengkap.  Secara  praktis dibutuhkan berbagai macam jenis model untuk berbagai tujuan dan pemecahan permasalahan tertentu.  Konsep  perencanaan  transportasi  yang  telah  berkembang  saat  ini  dan  yang  paling popular  adalah  Model  Perencanaan  Transportasi  Empat  Tahap.  Adapun  tahap  dari  model tersebut adalah Trip Generation, Modal Split, Trip Distribution dan Trip Assignment. Dalam suatu  pembuatan  model  terdapat  beberapa  hal  yang  sangat  mempengaruhi  tingkat keberhasilan, yaitu penentuan zona dan jumlah sampel ( Tamin, 2008 ). Trip  Generation dibagi  menjadi  dua  yaitu Trip  Production dan Trip  Attraction. Dalam penelitian  ini  membahas  tentang Trip  Production (Bangkitan  Perjalanan)  yang  digolongkan menjadi  tiga tipe dasar  yaitu model regresi  zona, model analisis kategori,  dan model regresi rumah  tangga.  Dari  tipe-tipe  tersebut,  yang  sering  digunakan  dalam  kasus  profesional  yaitu model regresi  zona (ZR) dan regresi  linear (LR)  merupakan model regresi  zona  yang paling digunakan saat ini ( Suprayitno & Ratnasari, 2017 ).

## Survei Wawancara Rumah Tangga
Survei rumah tangga merupakan salah satu metode yang paling sering digunakan untuk mencari karakteristik perjalanan dengan cara survei wawancara rumah tangga yang terdiri dari beberapa  informasi  yang  sangat  dibutuhkan,  yaitu  anggota  keluarga,  usia  dan  jenis  kelamin, pekerjaan, pendapatan, pemilikan kendaraan, dan intensitas pergerakan yang dilakukan setiap harinya  oleh  seluruh  anggota  keluarga.  Tambahan  lainnya  dalam  survei  rumah  tangga  juga bisa  dinyatakan  karakteristik  pergerakan,  misalnya  jenis  tata  guna  lahan  zona  asal  dan  zona tujuan, waktu berangkat  dan tiba, tujuan pergerakan, dan moda transportasi  yang digunakan. Pengambilan sampel 100% sangatlah tidak mungkin karena membutuhkan biaya yang sangat besar, tenaga kerja yang sangat banyak, dan waktu proses yang sangat lama ( Tamin, 2000 ).

## Model Bangkitan Perjalanan
Perhitungan  bangkitan  perjalanan  menggunakan  persamaan  regresi  perjalanan  sepeda motor  yang  dibentuk  dari  hubungan  antara  data  jumlah  kepemilikan  sepeda  motor  dengan data jumlah perjalanan sepeda motor di wilayah kota Samarinda yang didapatkan dari survei rumah  tangga  ( Household  Interview  Survey ).  Untuk  membuat  persamaan  bangkitan perjalanan ( trip production ), perlu adanya grafik hubungan antara jumlah kepemilikan sepeda motor  dengan  jumlah  perjalanan  berupa  analisis  grafik  linear.  Dari  analisis  regresi  linear diketahui  bahwa  semakin  banyak  jumlah  sepeda  motor  maka  semakin  banyak  jumlah perjalanan  yang  terjadi.  Berikut  merupakan  grafik  hubungan  regresi  linear  dengan  rincian TP SM = 0,9372 + 3,3986 dan R 2 = 0,9658 yang ditunjukkan pada gambar 2 ( Praditya, 2017 ).
Gambar 2. Grafik Model Bangkitan Perjalanan Sepeda Motor Sumber : Praditya, 2017

## PENGUMPULAN DATA
Metode  yang  digunakan  pada  perhitungan  Bangkitan  Perjalanan  ini  adalah  dengan pengumpulan  data  primer  berupa  survei  wawancara  rumah  tangga  yang  berisikan  data populasi  rumah  tangga,  kepemilikan  kendaraan  sepeda  motor,  dan  jumlah  perjalanan menggunakan  kendaraan  sepeda  motor.  Sedangkan  data  sekunder  merupakan  data  jumlah kepemilikan kendaraan sepeda motor dan populasi yang ada di kawasan perkotaan Kabupaten Gresik.  Dari  pengolahan  data  primer  dan  data  sekunder  tersebut  akan  menghasilkan persamaan  bangkitan  perjalanan  ( trip  production )  yang  kemudian  digunakan  untuk menghitung jumlah prediksi bangkitan perjalanan kendaraan sepeda motor.

## ANALISIS PENELITIAN

## Hasil Survei Rumah Tangga
Survei  rumah  tangga  yang  dilakukan  dengan  wawancara  per  rumah  tangga  dihasilkan jumlah  data  800  sampel  yang  dilakukan  pada  25  zona.  Adapun  data  yang  digunakan  dari survei  tersebut  untuk  perhitungan  bangkitan  perjalanan  ( trip  production )  adalah  sebagai berikut  :  1).  Jumlah  populasi  rumah  tangga,  2).  Jumlah  kepemilikan  sepeda  motor,  dan  3). Jumlah perjalanan yang dilakukan menggunakan sepeda motor. Dari data tersebut dihasilkan berupa rangkuman yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Hasil Survei Rumah Tangga
No. Kecamatan Zona Rumah Tangga Data Rumah Tangga Populasi Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor Jumlah Perjalanan 1 Kecamatan Gresik Ngipik 7 19 12 9 2 Tlogopojok 13 40 26 23 3 Sidorukun 2 7 3 3 4 Kramatinggil 1 3 2 2 5 Karang 25 79 31 39 6 Lumpur dsk 33 102 59 55 7 Pulopancikan dsk 5 12 8 7 8 Trate dsk 17 51 32 24 9 Sukorame dsk 21 65 41 34 10 Sidokumpul dsk 78 302 159 141 11 Kecamatan Kebomas Dahanrejo 6 16 11 9 12 Kembangan 35 110 63 54 13 Kedanyang 2 6 4 2 14 Indro 2 7 4 2 15 Giri dsk 39 123 80 63 16 Randuagung dsk 124 420 251 218 17 Prambangan dsk 5 16 17 11 18 Sidomoro 49 158 113 79 19 Segoromadu dsk 5 18 13 9 20 Singosari dsk 29 114 58 54 21 Kecamatan Manyar Suci 172 584 244 253 22 Yosowilangun 66 230 151 105 23 Pongangan 39 151 85 67 24 Romoo 6 18 14 7 25 Sukomulyo 19 77 53 36 Total 800 2728 1534 1306

## Pemodelan Bangkitan Perjalanan Sepeda Motor
Dari  data-data  diatas  kemudian  dilakukan  perhitungan  untuk  mendapatkan  persamaan bangkitan  perjalanan  ( trip  production ).  Perhitungan  bangkitan  perjalanan  untuk  kendaraan sepeda motor, hubungan yang digunakan adalah jumlah kendaraan sepeda motor dan jumlah perjalanan  kendaraan  sepeda  motor  yang  didapat  dari  data  survei  wawancara  rumah  tangga. Hasil grafik persamaan bangkitan perjalanan dapat dilihat pada gambar 3.
Gambar 3. Grafik Bangkitan Perjalanan Sepeda Motor
y = a × x + b ………………………………………………………………. (1) TP SM = 0,9075 × 𝑆𝑀 − 3,441 ………………………………………………… (2) R 2 = 0,9713
Dimana :
TP SM = Prediksi Bangkitan Perjalanan Kendaraan Sepeda Motor SM = Jumlah Sepeda Motor R 2 = Koefisien Determinasi
Berdasarkan  grafik  bangkitan  perjalanan  sepeda  motor  diatas  dapat  diketahui  bahwa semakin banyak jumlah  kepemilikan sepeda motor maka semakin banyak jumlah perjalanan yang terjadi menggunakan kendaraan sepeda motor. Persamaan yang dihasilkan yaitu TP SM = 0,9075*SM – 3,4412 dengan nilai R 2 = 0,9713.

## Perhitungan Bangkitan Perjalanan
Perhitungan  bangkitan  perjalanan  ( trip  production )  menggunakan  persamaan  regresi linier  yang  telah  ditunjukkan  pada  Gambar  3  berupa  grafik  bangkitan  perjalanan  yang menghasilkan  prediksi  bangkitan  perjalanan  kendaraan  sepeda  motor.  Dalam  perhitungan bangkitan  perjalanan,  jumlah  kepemilikan  sepeda  motor  berpengaruh  terhadap  jumlah bangkitan  perjalanannya.  Semakin  banyak  jumlah  kepemilikan  sepeda  motor  dalam  suatu zona, maka semakin besar pula jumlah bangkitan perjalanan dalam zona tersebut. Berikut ini merupakan hasil perhitungan bangkitan perjalanan yang ditunjukkan pada Tabel 2.
Tabel 2. Hasil Bangkitan Perjalanan
No. Kecamatan Zona TP SM
-3,441 0,907
1
Kecamatan Gresik Ngipik 844,604 MIN 2 Tlogopojok 5975,503 3 Sidorukun 2736,606 4 Kramatinggil 1146,635 5 Karang 3733,399 6 Lumpur dsk 10066,07 7 Pulopancikan dsk 4704,796 8 Trate dsk 6332,861 9 Sukorame dsk 4662,167 10 Sidokumpul dsk 10530,46 11 Kecamatan Kebomas Dahanrejo 3815,029 12 Kembangan 6357,35 13 Kedanyang 5633,564 14 Indro 3059,498 15 Giri dsk 5805,894 16 Randuagung dsk 15755,7 MAX 17 Prambangan dsk 2512,577 18 Sidomoro 5150,133 19 Segoromadu dsk 1531,203 20 Singosari dsk 8349,122 21 Kecamatan Manyar Suci 9308,728 22 Yosowilangun 6880,689 23 Pongangan 5467,583 24 Romoo 2831,841 25 Sukomulyo 4767,379 TOTAL 137959,4

## Pengaruh Ukuran Sampel
Dalam  pemodelan  transportasi,  penentuan  banyaknya  sampel  dalam  suatu  penelitian merupakan  hal  yang  sangat  penting  karena  menyebabkan  perbedaan  karakteristik  dimana pada  umumnya  semakin  sedikit  sampel  yang  diambil  maka  semakin  besar  faktor kesalahannya. Dari perbedaan karakteristik tersebut, selain dapat dilihat dari perbedaan hasil terhadap  prediksi  bangkitan  perjalanan  dapat  juga  dilihat  dari  persamaan  bangkitan perjalanannya juga. Berikut merupakan karakteristik-karakteristik akibat pengurangan sampel yang ditunjukkan pada Tabel 3.
Tabel 3. Perbedaan Rumus, R 2 , Prediksi Trip Production, dan Error Prediksi akibat perbedaan
sampel Ukuran Sampel Rumus Persamaan R 2 Prediksi Trip Production Error Prediksi MIN MAX MIN MAX 100% 0,907SM – 3,441 0,97129 844,604 15755,684 0,00% 0,00% 90% A 0,913SM – 4,156 0,96769 849,499 15859,219 0,58% 0,66% 90% B 0,916SM – 3,927 0,97131 852,533 15911,573 0,94% 0,99% 90% C 0,924SM – 4,158 0,96858 859,782 16050,342 1,80% 1,87% 90% D 0,912SM – 4,054 0,96892 848,666 15841,946 0,48% 0,55% 90% E 0,917SM – 3,973 0,97076 853,422 15928,902 1,04% 1,10%
Dari  data-data  diatas  dapat  digambarkan  dalam  bentuk  grafik  regresi  linear  dengan masing-masing sampel yang ditunjukkan pada gambar 4 berikut ini.
Gambar 4. Grafik Rumus Bangkitan Perjalanan Sepeda Motor 100% dengan variasi 90% sampel
Dari  gambar  di  atas  dapat  dilihat  bahwa  garis  regresi  linear  variasi  sampel  90%  tidak segaris dengan garis regresi linear sampel 100%. Dan juga nilai R 2 terbesar bila dibandingkan dengan  sampel  yang  lain,  sampel  90%  B  dengan  nilai  0,971314  sedangkan  nilai  R 2 yang terkecil  bila  dibandingkan  dengan  ukuran  sampel  yang  lain,  sampel  90%  A  dengan  nilai 0,967688. Apabila melihat gambar garis regresi dari grafik diatas, dapat diketahui bahwa garis regresi  tidak  segaris  dengan  garis  sampel  100%  (800  sampel)  karena  adanya  perbedaan pengambilan  sampel.  Setelah  mendapatkan  nilai  R 2 ,  dari  nilai  prediksi  bangkitan  perjalanan
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No.2, September 2018
dari  masing-masing  sampel  90%  dilakukan  selisih  dengan  nilai  prediksi  dari  sampel  100% untuk  mengetahui  kesalahan  prediksi  akibat  perbedaan  sampel.  Perbedaan  tersebut ditunjukkan pada gambar 5 dan gambar 6 berikut ini.
Gambar 5. Kesalahan Prediksi Bangkitan Perjalanan akibat dari Perbedaan Sampel untuk Kepemilikan Kendaraan Minimum
Gambar 6. Kesalahan Prediksi Bangkitan Perjalanan akibat dari Perbedaan Sampel untuk Kepemilikan Kendaraan Maksimum
Dari  gambar  5  dan  gambar  6  terdapat  perbandingan  nilai error terbesar  pada  sampel 90% C sebesar 1,80% dan terkecil pada 90% D sebesar 0,48% untuk trip production sepeda motor  minimum  dan  pada  sampel  90%  C  sebesar  1,87%  untuk  yang  terbesar  dan  90%  D sebesar  0,55%  untuk trip  production sepeda  motor  maksimum.  Dari  gambar  diatas  dapat disimpulkan  bahwa  pengurangan  sampel  menyebabkan  kesalahan  prediksi  yang  apabila melewati  batas error tertentu  maka  dapat  mengurangi  tingkat  keakuratan  sampel  tersebut. Kemudian dengan data-data yang telah didapat dicari karakteristik hubungan R 2 dengan nilai kesalahan prediksinya yang ditunjukkan pada gambar 7 dan gambar 8 berikut.
Gambar 7. Grafik korelasi antara nilai R 2 dengan kesalahan prediksi trip production sepeda motor minimum
Gambar 8. Grafik korelasi antara nilai R 2 dengan kesalahan prediksi trip production sepeda motor maksimum
Seharusnya  semakin  besar  nilai  R 2 nya,  semakin  kecil  tingkat  kesalahan  prediksinya karena  semakin  besar  R 2 nya  semakin  bagus  sampelnya.  Tetapi  dari  gambar  7  dan  8  diatas dapat  diketahui  bahwa  nilai  R 2 yang  besar  dapat  memiliki  nilai  kesalahan  yang  besar  juga yaitu pada sampel 90% B dan 90% E dengan nilai R 2 masing-masing  0,97131 dan 0,97076 memiliki  nilai  kesalahan  sebesar  0,94%  dan  1,04%  yang  lebih  besar  apabila  dibandingkan dengan sampel 90% A dengan R 2 0,96769 tetapi hanya memiliki nilai kesalahan 0,58% untuk kepemilikan  sepeda  motor  minimum.  Begitu  juga  dengan  data  kepemilikan  sepeda  motor
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No.2, September 2018
maksimum 90% B dan 90% E yang memiliki nilai R 2 masing-masing  0,97131 dan 0,97076 memiliki  nilai  kesalahan  sebesar  0,99%  dan  1,10%  yang  lebih  besar  apabila  dibandingkan dengan sampel 90% A dengan R 2 0,96769 tetapi hanya memiliki nilai kesalahan 0,66%. Maka dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  R 2 yang  besar  belum  tentu  selalu  akurat  karena  tergantung pada  nilai  kesalahannya,  semakin  besar  kesalahannya  maka  sampel  tersebut  tidak  dapat digunakan.

## KESIMPULAN
Proses  perhitungan  bangkitan  perjalanan  dan  pengaruh  ukuran  perbedaan  sampel menghasilkan beberapa hal sebagai berikut :
 Menghasilkan rumus bangkitan perjalanan (TP SM ) dengan nilai a sebesar 0,9057 dengan nilai b sebesar -3,4412 dan nilai R 2 = 0,97129
 Total prediksi bangkitan perjalanan sejumlah 137.959 motor/jam, dengan hasil terbesar di zona Randuagung dan sekitarnya yaitu 15.756 motor/jam dan hasil terkecil di zona Ngipik yaitu 845 motor/jam.
 Dari perbandingan terhadap ukuran sampel didapatkan nilai R 2 pada ukuran sampel 90% B lebih besar daripada ukuran sampel 100% sebesar 0,97131 daripada 0,97129 walaupun sampel 90% B memiliki sampel lebih sedikit.
 Nilai  kesalahan  prediksi  terbesar  terdapat  pada  zona  dengan  sampel  90%  C  yaitu  1,80%  dan terkecil pada sampel 90% D sebesar 0,48% untuk kepemilikan sepeda motor minimum
 Nilai  kesalahan  prediksi  terbesar  terdapat  pada  zona  dengan  sampel  90%  C  yaitu  1,87%  dan terkecil pada sampel 90% D sebesar 0,55% untuk kepemilikan sepeda motor maksimum
 Ukuran sampel 90% B dan 90% E dengan nilai R 2 sebesar 0,97131 dan 0,97076 memiliki nilai kesalahan sebesar 0,94% dan 1,04% lebih besar daripada sampel 90% A yang memiliki nilai R 2 lebih  kecil  sebesar  0,96769  dengan  nilai  kesalahan  sebesar  0,58%  untuk  kepemilikan  sepeda motor minimum
 Ukuran sampel 90% B dan 90% E dengan nilai R 2 sebesar 0,97131 dan 0,97076 memiliki nilai kesalahan sebesar 0,99% dan 1,10% lebih besar daripada sampel 90% A yang memiliki nilai R 2 lebih  kecil  sebesar  0,96769  dengan  nilai  kesalahan  sebesar  0,66%  untuk  kepemilikan  sepeda motor minimum
 Dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  selalu  sampel  dengan  nilai  R 2 yang  besar  berarti memiliki prediksi yang lebih akurat daripada sampel dengan R 2 yang lebih kecil.
CATATAN. Penelitian ini  dilakukan  dengan  survei  dan  pengamatan secara  langsung  di jam  puncak pagi yaitu pada jam 06.00 – 09.00 WIB. Hasil pengamatan dijadikan dasar dalam asumsi proporsi kuat tarik sebagian besar adalah berangkat sekolah dan bekerja.

## DAFTAR PUSTAKA
Praditya,  N.D.A.  (2016).  “Pemodelan  Transportasi  Moda  Sepeda  Motor  Kota  Samarinda Untuk  Tahun  2016”. Tesis  Magister  Manajemen  Rekayasa  Transportasi .  Institut Teknologi Sepuluh Nopember. Surabaya.
Suprayitno,  H.  &  Praditya,  N.D.A.  (2018)  “Model  Bangkitan  Perjalanan  Kota  Samarinda Berbasis Zona Kecamatan”. Jurnal GEMA AKTUALITA . Vol. 7, No. 1:23-28. Suprayitno,  H.  &  Ratnasari,  V.  (2017),  “Reflexion  on  Linear  Regression  Trip  Production Modelling  Method  for  Ensuring  Good  Model  Quality” , AIP  Conference  Proceedings 1903, 060013 (2017).
Suprayitno,  H.  &  Soemitro,  R.A.A.  (2018).  “Preliminary  Reflexion  on  Basic  Principle  of Infrastructure Asset Management”. Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur dan Fasilitas . Vol. 2, No. 1 Maret 2018, pp : 1-9.
Jurnal Manajemen Aset Infrastruktur & Fasilitas – Vol. 2, No.2, September 2018
Tamin,  O.Z.  (2000). Perencanaan  &  Pemodelan  Transportasi, Edisi  Kedua,  Institut Teknologi Bandung, Bandung