## ANALISIS STRUKTUR KOTA DI JAWA TERHADAP KONSUMSI BBM DENGAN MENGGUNAKAN BIPLOT
Mudjiastuti Handajani 1 , Bambang Riyanto 2
Diterima 16 Desember  2009

## ABSTRACK
The  structure  of  the  city  including  the  variables that  affect  the  city's transportation  system.  In  this case, the structure of the city associated with transport and fuel consumption, which consists of vast areas  of  administration  and  woke  up,  population,  population  density  (net  and  gross),  and  GDP (constant and valid). The purpose of this study was to analyze the variable structure of the city, urban transportation  systems,  and  fuel  consumption  as  well  as  analyzing  the  relationship  between  urban transport systems on fuel consumption metropolitan cities, major cities, and towns are in Java. Biplot analysis is descriptive statistical technique multiple dimensions (multivariate) that can be presented visually  to  present  simultaneous  observations  of  n  objects  and  p  variables  in  the  space  plane (dimension  2),  so  that  the  characteristics  of  variables  and  object  of  observation  and  the  relative position between object observations with variables can be analyzed. Biplot analysis results showed that each metropolitan and large cities have different characteristics of urban structure, while the city was relatively similar characteristics. The existence of a positive linear relationship and a very strong connection between population and consumption of premium, that is, the consumption of premium will increase if the population is also increasing.
Keywords : City structure, fuel consumption, biplot analysis

## ABSTRAK
Struktur kota termasuk dalam variabel yang mempengaruhi sistem transportasi kota. Dalam hal ini, Struktur kota yang  terkait dengan transportasi dan  konsumsi bahan  bakar, yang  terdiri dari luas administrasi  daerah  dan  terbangun, penduduk, kepadatan penduduk (netto dan brutto), dan  PDRB (konstan dan berlaku). Tujuan dari penelitian ini adalah untuk menganalisis variabel Struktur kota, sistem transportasi perkotaan, dan konsumsi bahan bakar serta menganalisis hubungan antara sistem transportasi perkotaan terhadap konsumsi bahan  bakar  kota metropolitan,  kota besar, dan kota
1 Jurusan Teknik Sipil, FT Universitas Semarang Jl. Arteri Soekarno-Hatta Tlogosari, Semarang. Email: hmudjiastuti@yahoo.co.id
2 Jurusan Teknik Sipil, FT Universitas Diponegoro Jl. Prof. Soedharto SH. Tembalang, Semarang 50275 Email : bbry@sipil.ft.undip.ac.id
sedang di Jawa. Analisis Biplot adalah teknik statistika deskriptif dimensi ganda (multivariate) yang dapat disajikan secara visual guna menyajikan secara simultan n obyek pengamatan dan p variabel dalam ruang bidang datar (dimensi 2), sehingga ciri-ciri variabel dan obyek pengamatan serta posisi relatif antar obyek pengamatan dengan variabel dapat dianalisis. Hasil analisa biplot menunjukkan bahwa  setiap kota metropolitan dan kota  besar memiliki karakteristik Struktur perkotaan yang berbeda, sedangkan kota sedang memiliki karakteristik yang relatif sama. Adanya hubungan linear positif dan sangat  kuat antara penduduk dan konsumsi premium,  artinya, konsumsi premium akan meningkat jika populasi juga meningkat.
Kata kunci : Struktur Kota, Konsumsi BBM, Analisis Biplot

## PENDAHULUAN
Kota  adalah  lingkungan  binaan  manusia  yang sangat kompleks. Kota sebagai wadah, terdapat manusia  yang  sangat  kompleks  di  dalamnya, telah mengalami proses interaksi antar manusia dan  manusia  dengan  lingkungan.  Produk interaksi tersebut, akan menghasilkan penggu- naan  lahan,  sehingga  muncul  teori  Struktur kota  (Jean  Paul-Rodrigue,  2005).  Jenis  yang paling  populer  dari  model  yang  berkaitan dengan hubungan antara pertumbuhan jaringan transportasi dan perubahan dalam pemanfaatan lahan  dan  lokasi  kegiatan  ekonomi,  diwu- judkan dalam konsep aksesibilitas (Michael I, et  al.,  2008).  Struktur  kota  tidak  termasuk dalam sistem transportasi, tetapi Struktur kota berpengaruh terhadap sistem transportasi kota, sehingga  Struktur  kota  dimasukkan  sebagai variabel  konstruk  yang  mempengaruhi  sistem transportasi kota. Dalam hal ini, Struktur kota yang  berhubungan  dengan  transportasi dan konsumsi BBM, terdiri dari luas (luas wilayah administrasi  dan  luas  daerah  terbangun), jumlah penduduk, kepadatan penduduk (brutto dan netto), serta Pendapatan Regional Domes- tik Bruto (PDRB) berdasar berlaku dan harga konstan.
Tujuan  penulisan  ini  adalah  menganalisis variabel Struktur kota, sistem transportasi kota, dan  konsumsi  BBM  serta  menganalisis hubungan  sistem  trasnportasi  kota  terhadap konsumsi BBM kota metropolitan, kota besar, dan kota sedang di Jawa.

## Luas Wilayah Administrasi
Sebagai  kota  metropolitan,  Semarang  mem- punyai luas wilayah administrasi terbesar yaitu 373,67  Km²  dibanding  kota-kota  yang  diteliti lainnya.  Tasikmalaya  sebagai  kota  besar mempunyai luas wilayah administrasi terbesar di  kelompoknya  yaitu  sebesar  171,56  Km². Luas  wilayah  administrasi  kelompok  kota sedang  yang  terkecil  adalah  Mojokerto  yaitu sebesar 16,45 Km². Hampir seluruh kota yang diteliti,  luas  wilayah  administrasi  dari  tahun 2002 hingga tahun 2008 mempunyai luas yang sama/tidak  berubah.  Rata-rata  luas  wilayah administrasi  untuk  kota  metropolitan  adalah 248,47  Km²,  sedangkan  rata-rata  luas administrasi  kota  besar  adalah  111,04  Km², dan  untuk  kota  sedang  rata-rata  luas administrasi adalah 39,85 Km².

## Luas Daerah Terbangun
Surabaya merupakan kota metropolitan terluas daerah terbangunnya (151,54 Km 2 ), sedangkan yang terkecil luas daerah terbangunnya adalah Tangerang (101,58 Km 2 ). Rata-rata luas daerah terbangun  untuk  kota  metropolitan  adalah 188,86  Km².  Kota  Malang  dan  Bogor  mes- kipun  sebagai  kota  besar  tetapi  memiliki  luas daerah  terbangun  di  atas  rata-rata  luas  daerah terbangun  di  kota-kota  metropolitan.  Sedang- kan rata-rata luas daerah terbangun kota besar dan  sedang,  masing-masing  memiliki  nilai rata-rata  73,3  Km²  dan  20,44  Km².  Pada kelompok kota besar, Tasikmalaya mempunyai luas  terbangun  terbesar  (104,9  Km²).  Luas daerah  terbangun  yang  terkecil  pada  kota

## Mudjiastuti Handajani dan Bambang Riyanto
sedang  adalah  Mojokerto  (7,73  Km²).  Kota Surakarta  termasuk  kota  besar,  tetapi  luasnya mengikuti kelompok kota metropolitan.
Prosentase  luas  terbangun  terhadap  luas wilayah adalah   % 100  Brutto Luas Netto Luas .................(1)
Prosentase  luas  terbangun  terhadap  luas wilayah  administrasi  terbesar  dari  kelompok metropolitan  adalah  Bekasi  yaitu  70,86%  dan prosentase  luas  terbangun  terkecil  kota metropolitan  adalah  Semarang  yaitu  sebesar 37,48%.  Surakarta  sebagai  kota  besar, prosentase  luas  terbangun  terhadap  luas wilayah  tertinggi  yaiu  80,53%,  bahkan  lebih tinggi  jika  dibandingkan  dengan  kota metropolitan.  Tasikmalaya  sebagai  kota  besar mempunyai  luas  daerah  terbangun  yang terkecil  hanya  61,14%.  Yogyakarta  mem- punyai prosentase luas terbangun terbesar dari semua  kota  yang  diteliti  yaitu  83,91%.  Rata- rata  prosentase  luas  terbangun  terhadap  luas wilayah administrasi kota metropolitan adalah 55,72%,  kota  besar  adalah  69,30%,  dan  kota sedang  adalah  53,94%.  Dari  tiga  kelompok kota,  kota  besar  mempunyai  luas  terbangun rata-rata tertinggi.

## Jumlah Penduduk
Surabaya  sebagai  kota  metropolitan  mem- punyai  jumlah  penduduk  terbesar  (2.829.586 jiwa),  sedangkan  Semarang  meskipun  mem- punyai  luas  yang  besar  tetapi  penduduknya hanya  1.453.549  jiwa.  Jumlah  penduduk terbesar  dari  kelompok kota  besar  adalah Bogor  (905.132  jiwa).  Jumlah  penduduk terbesar  dari  kelompok  kota  sedang  adalah Yogyakarta  (451.118  jiwa)  dan  Mojokerto mempunyai  penduduk yang  paling  sedikit dibanding  kota  yang  diteliti  lainnya  (115.519 jiwa).  Rata-rata  jumlah  penduduk  untuk  kota metropolitan,  kota  besar,  dan  kota  sedang masing-masing adalah 2.058.657 jiwa, 729.172 jiwa, dan 223,756 jiwa.

## Kepadatan Penduduk
Kepadatan  penduduk  bruto  dihitung  berda- sarkan  jumlah  penduduk  dibagi  dengan  luas wilayah  administrasi.  Kepadatan  netto  adalah jumlah  penduduk  dibagi  dengan  luas  daerah terbangun.
Bandung merupakan kota terpadat (netto) dari seluruh  kota  yang  diteliti  (22.427  orang/km²), sedangkan  kepadatan  netto  Semarang  cukup rendah (10.379 orang/km²). Tasikmalaya seba- gai  kota  besar  kepadatannya  hanya  6.008 orang/km²  sedangkan  yang  tertinggi  adalah Surakarta  (15.927,82  orang/km 2 ).  Rata-rata kepadatan netto kota metropolitan, kota besar, dan kota sedang masing-masing adalah 16.178 orang/km²,  11.129  orang/km²,  11.197  orang/ km². Meskipun termasuk kota sedang, Yogya- karta  mempunyai  kepadatan  tinggi  (16.543 orang/km²) sama dengan kota metropolitan.

## Pendapatan Domestik Regional Bruto (PDRB)
Pembangunan  yang  dilaksanakan  di  daerah secara  umum  ditujukan  untuk  meningkatkan taraf  hidup  dan  kesejahteraan  masyarakat. Salah  satu  indikator  peningkatan  taraf  hidup dan kesejahteraan masyarakat ditunjukkan oleh besaran  Produk  Domestik  Regional  Bruto (PDRB) pada daerah tersebut.
Berdasarkan  harga  berlaku  PDRB  Surabaya tertinggi  dari  semua  kota  yang  diteliti  yaitu Rp.140.383.485,00,  hal  ini  dapat  dimaklumi karena  Surabaya  sebagai  kota  industri  dan perdagangan, kota metropolitan dengan PDRB terkecil  adalah  Bekasi  (Rp.25.419.184).  Kota Malang  mempunyai  PDRB  terbesar  dalam kelompok  kota  besar  (Rp.20.543.001,00, hampir  sama  dengan  metropolitan),  se- dang  PDRB  terkecil  adalah  Tasikmalaya (Rp.6.353.910,00).  Kediri  meskipun  digo- longkan dalam kota sedang, tetapi sebagai kota industri  rokok,  memiliki  PDRB  tertinggi dikelom-poknya  (sama  dengan  metropolitan Rp.44.404.368,9).  Blitar  memiliki  PDRB
terkecil  pada  kelompok  kota  sedang  yaitu Rp.1.140.262,79.  Kota  metropolitan  memiliki rata-rata  PDRB  berdasarkan  harga  berlaku sebesar Rp.57.239.034,27, kota besar Rp.10.591.010,14  dan  kota  sedang  sebesar
Rp.7.142.226,41.

## METODOLOGI
Metode  analisis  yang  dipakai  adalah  Analisis BIPLOT.  Biplot  adalah  teknik  statistika deskriptif  dimensi  ganda  ( multivariate) yang dapat disajikan secara visual guna menyajikan secara  simultan n obyek  pengamatan  dan p variabel dalam ruang bidang datar (dimensi 2), sehingga  ciri-ciri  variabel  dan  obyek  penga- matan  serta  posisi  relatif  antar  obyek  dengan variabel  dapat  dianalisis.  Analisis  Biplot dikelompokkan dalam: kota metropolitan, kota besar  dan  kota  sedang  dari  seluruh  kota  di Jawa (22 kota).

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Karakteristik Struktur Kota Metropolitan
Grafik biplot yang ditunjukkan oleh Gambar 1 mengindikasikan  adanya  hubungan  antara variabel Struktur kota (luas daerah terbangun, jumlah penduduk, kepadatan netto, dan PDRB) untuk  kota-kota  metropolitan.  Plot  tersebut mampu  menerangkan  91,85%  dari  total  kera- gaman  yang  sebenarnya.  Keragaman  yang dijelaskan oleh dimensi 1 sebesar 58,56% dan keragaman yang dapat dijelaskan oleh dimensi 2 sebesar 33,29%.
Keeratan hubungan antar variabel-variabel dari Struktur  kota  dapat  dilihat  dari  besarnya kosinus  sudut  antar  vektor  variabel  (korelasi) dan  panjang  (keragaman)  relatif  terhadap vektor variabel lainnya. Jumlah penduduk dan PDRB  di  kota-kota  metropolitan  memiliki korelasi  yang  positif,  yaitu  sebesar  0,76, variabel jumlah penduduk dan kepadatan netto juga  memiliki  korelasi  yang  positif  sebesar 0,72.  Hal  ini juga  diperlihatkan  pada  Gambar 1 dengan letaknya yang relatif berdekatan dan
searah. Korelasi positif yang relatif besar antar struktur  kota  dan  kota  metropolitan mengindikasikan  bahwa  kota  metropolitan yang  memiliki  jumlah  penduduk  tinggi  juga akan  cenderung  memiliki  PDRB  yang  tinggi pula,  begitu  juga  sebaliknya.  Korelasi  negatif ditunjukkan  oleh  variabel  luas  terbangun  dan kepadatan  netto.  Kedua  variabel  tersebut memiliki  nilai  korelasi  negatif,  yaitu -0,35. Dari  grafik  biplot  dapat  dilihat  bahwa  kedua variabel  memiliki  arah  garis  yang  relatif berjauhan.
Jika  dilihat  dari  posisi  dan  kedekatan  antar obyek,  kota-kota  tersebut  berada  pada  posisi saling  berjauhan  antara  satu  dengan  yang lainnya,  artinya  kelima  kota  metropolitan tersebut  memiliki  karakteristik    Struktur  kota yang  berbeda-beda.  Kota  Surabaya  memiliki karakteristik  kota  metropolitan  dengan  PDRB dan  jumlah  penduduk  yang  tinggi.  Kota  Ban- dung  memiliki karakteristik  kota  metropolitan dengan  kepadatan  netto  yang  tinggi.  Kota Bekasi  memiliki  karakteristik  kota  metropo- litan  dengan  tingkat  luas  terbangun  yang tinggi.  Kota  Semarang,  dan  Tangerang memiliki  karakteristik  Struktur  kota  yang cenderung rendah.

## Karakteristik Struktur Kota Besar
Grafik biplot pada Gambar 2 mengindikasikan adanya hubungan antara variabel Struktur kota (luas  terbangun,  jumlah  penduduk,  kepadatan netto,  dan  PDRB)  kota  besar.  Plot  tersebut menerangkan  86,51%  dari  total  keragaman yang sebenarnya. Keragaman yang dapat dije- laskan  oleh  dimensi  1  sebesar  51,46%  dan keragaman yang dapat dijelaskan oleh dimensi 2 sebesar 35,05%.
Jika  dilihat  dari  posisi  dan  kedekatan  antar obyek,  terlihat  kota-kota  tersebut  berada  pada posisi  saling  berjauhan  antara  satu  dengan lainnya.  Jadi  keempat  kota  ini  memliki karakteristik  yang  berbeda.  Kota  Surakarta memiliki  karakteristik  kepadatan  netto  yang tinggi.  Kota  Tasikmalaya  mempunyai  karak-

## Mudjiastuti Handajani dan Bambang Riyanto

## Analisis Struktur Kota di jawa terhadap Konsumsi BBM dengan Menggunakan Biplot
teristik  tingkat  Luas  terbangun  yang  tinggi. Kota Bogor jumlah penduduknya tinggi. Kota Malang  mempunyai  karakteristik  jumlah
PDRB tinggi.
D i m ensi on 2 (33.29% ) -2 -1 0 1 2 D i m ensi on 1 (58.56% ) -1 0 1 2
Gambar 1. Hasil analisis biplot kota metropolitan terhadap struktur kota
D i m ensi on 2 (35.05% ) -1 0 1 2 D i m ensi on 1 (51.46% ) -2 -1 0 1 2 Gambar 2. Hasil Analisis Biplot Kota Besar Terhadap Struktur Kota jumlah penduduk Dimension 2 (33.29%) 2 1 0 -1 -2 -1 0 1 Dimension 1 (58.56%) 2 Smg Bks Tgrng Bdg Sby kepadatan netto luas netto pdrt Mlg Bgr Srkl Tasik luas netto jumlah penduduk pdrb kepadatan netto Dimension 1 (51.46%) -2 -1 -1 0 0 1 Dimension 2 (35.05%) 2 1 2

## Karakteristik Struktur Kota Sedang
Grafik biplot yang diperlihatkan pada Gambar 3  mengindikasikan  adanya  hubungan  antara variabel Struktur kota (luas daerah terbangun, jumlah penduduk, kepadatan netto, dan PDRB) dengan kota besar. Plot tersebut menerangkan 81,32% dari total keragaman yang sebenarnya. Keragaman-keragaman  yang  dapat  dijelaskan dimensi  1  sebesar  46,41%  dan  keragaman keragaman  yang  dapat  dijelaskan  dimensi  2 sebesar  34,91%.  Keeratan  hubungan  antar variabel-variabel  dapat  dilihat  dari  besarnya kosinus  sudut  antar  vektor  variabel  (korelasi) dan  panjang  (keragaman)  relatif  terhadap vektor  variabel  lainnya.  Kota  besar,  tidak terdapat  adanya  korelasi  yang  tinggi  antara satu variabel dengan variabel lainnya.
Analisis  statistika  deskriptif  terhadap  Struktur kota (Gambar 3) menunjukkan bahwa variabel PDRB memiliki keragaman (simpangan baku) terbesar.  Besarnya  nilai  keragaman  ini mengindikasikan  bahwa PDRB  untuk  kota besar  sangat  bervariasi.  Yogyakarta,  dan Kediri  adalah  kota  yang  posisinya  paling berbeda dengan kota lainnya. Selain itu, terjadi pengelompokan  yang  menunjukkan  keiden- tikan  atau  keserupaan,  diantaranya  kota Magelang  dan  Blitar,  Tegal  dan Sukabumi, kota  tersebut  memiliki  karakteristik  yang relatif  sama.  Kota  Yogyakarta  dan  Cirebon mempunyai  karakteristik  jumlah  penduduk tinggi.  Kota  Pekalongan  dan  Kediri  mem- punyai  karakteristik  nilai  PDRB  dan  Luas terbangun  yang  tinggi.  Kota  Sukabumi  dan Tegal memiliki kepadatan netto yang tinggi.
Dim ensi on 2 (34.91% ) -2 -1 0 1 2 Dim ensi on 1 (46.41% ) -1 0 1 2 Gambar 3. Hasil Analisis Biplot Kota Sedang Terhadap Struktur Kota Kediri Sltg Mjkl Mdun Tegal Skbm Crbn Pklg Yogya Pblg Psrn mglg Blitar kepadatan netto jumlah penduduk luas netto pdrb 2 1 0 -1 -2 -1 0 1 Dimension 2 (34.91%) 2 Dimension 1 (46.41%)

## Mudjiastuti Handajani dan Bambang Riyanto

## Analisis Struktur Kota di jawa terhadap Konsumsi BBM dengan Menggunakan Biplot

## Analisis Karakteristik Struktur Kota
Analisis  statistika  deskriptif  terhadap  Struktur kota untuk seluruh kota menunjukkan: rata-rata jumlah  penduduk  di  Pulau  Jawa  sebesar 746.444  orang,  rata-rata  kepadatan  netto sebesar  12.343  orang/km 2 ,  rata-rata  PDRB berlaku  sebesar  Rp  18.690.602,  rata-rata  luas daerah  terbangun  sebesar  54,78  km 2 .  Kota metropolitan  mempunyai  rata-rata  jumlah penduduk  sebesar  2.104.740  orang,  rata-rata kepadatan  netto  sebesar  16.488  orang/km 2 , rata-rata  PDRB  berlaku  sebesar  Rp 57.239.034,  rata-rata  luas  daerah  terbangun sebesar 129,2420 km 2 . Kota besar mempunyai rata-rata  jumlah  penduduk  sebesar  740.629 orang, rata-rata kepadatan netto sebesar 11.245 orang/km 2 , rata-rata PDRB berlaku sebesar Rp 10.591.010,  rata-rata  luas  daerah  terbangun sebesar  73,30  km 2 .  Kota  sedang  mempunyai rata-rata  jumlah  penduduk  sebesar  225.812 orang, rata-rata kepadatan netto sebesar 11.086 orang/km 2 , rata-rata PDRB berlaku sebesar Rp 6.356.465,  rata-rata  luas  daerah  terbangun sebesar 20,44 km 2 .

## Hubungan Struktur Kota Terhadap Konsumsi BBM Kota Metropolitan
Berdasarkan  uji  korelasi,  terdapat  hubungan linier  antara  variabel  dependen  (konsumsi BBM)  dengan  variabel  independen  (Struktur kota).  Variabel  konsumsi  premium  memiliki hubungan  linier  yang  sangat  kuat  dengan jumlah  penduduk,  yaitu  sebesar  0,94.  Dari hubungan  linier  ini  dapat  diartikan  bahwa konsumsi BBM premium akan meningkat jika jumlah  penduduk  di  kota  metropolitan  juga meningkat.  Tingkat  besarnya  hubungan  linier yang  kuat  juga  ditunjukkan  oleh  hubungan antara  konsumsi  solar  dengan  PDRB  (0,85). Artinya,  konsumsi  solar  akan  meningkat  jika PDRB  di  kota  metropolitan  juga  meningkat. Variabel kepadatan  netto  hanya  memiliki hubungan  linier  yang  rendah  terhadap konsumsi solar (0,09).
Adanya hubungan linier positif dan sangat kuat antara  jumlah  penduduk  dan  konsumsi premium  kota  metropolitan  dapat  diartikan bahwa  konsumsi  premium  dan  solar  akan meningkat  jika  jumlah  penduduk  kota metropolitan juga meningkat.
Kota Surabaya memiliki jumlah penduduk dan konsumsi  premium  yang  tertinggi.  Jumlah penduduk  Surabaya  yang  besar  maka  akan meningkatkan  konsumsi  premium.  Sedangkan kota  Tangerang  memiliki  tingkat  konsumsi premium yang rendah karena jumlah penduduk di  kota-kota  tersebut  rendah.  Kota  Bandung memiliki tingkat kepadatan netto dan konsumsi premium yang tinggi. Tingkat kepadatan netto kota  Bandung  yang  cukup  tinggi  akan meningkatkan  konsumsi  premium.  Sedangkan kota  Semarang  memiliki  konsumsi  premium yang  rendah  karena  kepadatan  netto  di  kota Semarang tersebut sangat kecil.

## Hubungan Struktur Kota Terhadap Konsumsi BBM Kota Besar
Berdasarkan  uji  korelasi,  terdapat  hubungan linier  antara  variabel  dependen  (konsumsi BBM) dan variabel independen (struktur kota). Variabel  konsumsi  premium  memiliki hubungan  linier  yang  sangat  kuat  dengan jumlah  penduduk,  yaitu  sebesar  0,85,  artinya; konsumsi  premium  akan  meningkat  jika jumlah  penduduk  juga  meningkat.  Besarnya hubungan  linier  yang  cukup  kuat  ditunjukkan oleh  konsumsi  solar  dan  luas  wilayah terbangun  (0,70).  Konsumsi  solar  akan meningkat  jika  luas  wilayah  terbangun  juga meningkat.  Kepadatan  penduduk  netto memiliki  hubungan  linier  yang  rendah terhadap konsumsi  BBM (-0,66).
Adanya  hubungan  linier  yang  positif  dan sangat  kuat  antara  jumlah  penduduk  dan tingkat  konsumsi  premium  kota  besar  dapat diartikan  bahwa  tingkat  konsumsi  premium dan  solar  akan  meningkat  jika  jumlah penduduk kota besar juga meningkat.
Jumlah penduduk kota Bogor yang besar akan meningkatkan  konsumsi  premium.  Sedangkan kota  Tasikmalaya  dan  Surakarta  memiliki tingkat konsumsi premium yang rendah karena jumlah  penduduk  di  kota-kota  tersebut  sangat kecil. Kota Bogor memiliki tingkat kepadatan penduduk netto dan  konsumsi premium yang tertinggi.  Tingkat  kepadatan  penduduk  netto kota  Bogor  yang  besar  akan  meningkatkan konsumsi  premium.  Sedangkan  kota  Tasik- malaya  memiliki  tingkat  konsumsi  premium yang  rendah  karena  kepadatan  netto  di  kota tersebut sangat kecil.

## Hubungan Struktur Kota Terhadap Konsumsi BBM di Kota Sedang
Variabel  konsumsi  premium  memiliki hubungan  linier  yang  kuat  dengan  jumlah penduduk,  sebesar  0,793.  Tingkat  konsumsi BBM  premium  akan  meningkat  jika  jumlah penduduk  juga  meningkat.  Hubungan  linier yang  cukup  kuat  ditunjukkan  oleh  hubungan antara  konsumsi  solar  dan  jumlah  penduduk (0,6). Variabel kepadatan penduduk netto, luas daerah  terbangun  dan  PDRB  menunjukkan adanya  hubungan  yang  rendah  terhadap konsumsi BBM (premium dan solar).
Kota  Yogyakarta  memiliki  jumlah  penduduk dan  konsumsi  premium  tertinggi.  Jumlah penduduk  yang  besar akan  meningkatkan konsumsi  premium  di  kota  Yogyakarta.  Kota Mojokerto,  Blitar,  Magelang,  dan  Pasuruan memiliki  konsumsi  BBM  premium  rendah karena jumlah penduduk di kota-kota tersebut rendah.  Yogyakarta  memiliki  kepadatan  netto dan  konsumsi  premium  tertinggi.  Mojokerto memiliki  konsmsi  premium  rendah,  meskipun kepadatan netto di kota tersebut tinggi.

## KESIMPULAN
Analisis  statistika  terhadap  struktur  kota metropolitan menunjukkan:  variabel  PDRB memiliki  keragaman  (simpangan  baku) terbesar.  Dari  posisi  dan  kedekatan  antar obyek,  kota  metropolitan  berada  pada  posisi
saling  berjauhan,  berarti  kelima  kota  tersebut memiliki  karakteristik Struktur  kota  berbeda. Surabaya  memiliki  PDRB  dan  jumlah penduduk  tinggi,  seiring  tingginya  konsumsi BBM.  Bekasi  memiliki  karakteristik  luas daerah  terbangun  tinggi.  Bandung  memiliki kepadatan netto dan konsumsi premium tinggi. Kepadatan  netto  kota  Bandung  yang  cukup tinggi,  meningkatkan  konsumsi  premium. Sedangkan kota Tangerang memiliki konsumsi premium  rendah,  karena  jumlah  penduduk sangat  kecil.  Semarang  memiliki  konsumsi premium  rendah,  karena  kepadatan  netto sangat kecil.
Keragaman  variabel  mengindikasikan  bahwa PDRB kota besar sangat bervariasi. Posisi dan kedekatan  antar  obyek,  berada  pada  posisi saling  berjauhan.  Jadi  keempat  kota  memliki karakteristik  berbeda.  Surakarta  memiliki karakteristik  kepadatan  netto  yang  tinggi namun  konsumsi  BBM  rendah  karena  jumlah penduduk sangat kecil. Bogor memiliki jumlah penduduk  dan  konsumsi  BBM  tinggi. Tasikmalaya  memiliki  kepadatan  netto  dan konsumsi BBM rendah.
Yogyakarta,  dan  Kediri  adalah  kota sedang yang  posisinya  paling  berbeda  dengan  kota lainnya.  Pengelompokan  yang  menunjukkan keidentikan atau keserupaan, diantaranya kota Magelang  dan  Blitar,  Tegal  dan  Sukabumi, berarti  kota  tersebut  memiliki  karakteristik yang  relatif  sama.  Yogyakarta  dan  Cirebon mempunyai  karakteristik  jumlah  penduduk tinggi  sehingga  mempunyai  konsumsi  BBM tinggi.  Mojokerto,  Blitar,  Magelang,  dan Pasuruan  memiliki  konsumsi  BBM  premium rendah karena jumlah penduduk sangat kecil.
Adanya  hubungan  linier  yang  positif  dan sangat  kuat  antara  jumlah  penduduk  dan konsumsi  premium  dapat  diartikan  bahwa konsumsi  premium  akan  meningkat  jika jumlah penduduk juga meningkat.

## Mudjiastuti Handajani dan Bambang Riyanto

## DAFTAR PUSTAKA
APTA, (2007). “ Public Transportation Energy Consumption  and  Environmental  Benefit Statistic” .
Departement  Perhubungan  Darat, (2008). “ Perencanaan  Umum  Pengembangan  Trans- portasi Massal di Pulau Jawa” , Jakarta.
Departement  Perhubungan  Darat, (2007). “ Perumusan  Strategi  dan  Kebijakan  Trans- portasi  Darat  untuk  Penghematan  Energi”, Jakarta.
Ghozali,  I., (2006a). “ Structural  Equation Modelling,  Metode  Alternatif  dengan  Partial Least Square (PLS)” , Badan Penerbit Univer- sitas Diponegoro.
Ghozali,  I., (2006b). “ Aplikasi  Analisis Multivariate  dengan  Program  SPSS” ,  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Ghozali,  I., (2009). “ Analisis  Multivariate Lanjutan  dengan  Program  SPSS” ,  Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Rodrigue, J,P., (2004). “ Transportation  and The  Environment”, Dept.  of  Economics  & Geography  Hofstra  University,  Hempstead, NY, 11549 USA.
Michael  I.,  David  L. dan A.  El-Geneidy, (2008). “ Models of transportation and land use change: a  guide  to  the  territory”, Journal  of Planning Literature, Vol. 22, No. 4, 383-340