## PEMODELAN BANGKITAN PERGERAKAN PADA PERUMAHAN PONDOK CILEGON INDAH KOTA CILEGON
M. Fakhruriza Pradana 1) , Rindu Twidi B 2) , Muhamad Ferhad 3)
1) Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik,  Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Jl. Jenderal Sudirman Km.3 Cilegon 42435.
E-mail : mfakhruriza@ft-untirta.ac.id, mizz_pinky_st@yahoo.com
2) Alumni Program Studi S-1 Teknik Sipil, Fakultas Teknik,  Universitas Sultan Ageng Tirtayasa Email: muhammadferhad@gmail.com

## ABSTRAK
Perumahan  Pondok  Cilegon  Indah  (PCI)  memiliki  kurang  lebih  5087  unit  rumah  yang  dapat membangkitkan  pergerakan  menuju  pusat  kegiatan  seperti  perkantoran,  pendidikan,  dan  lain-lain yang berada di sekitarnya. Penelitian ini bertujuan untuk memodelkan bangkitan pergerakan serta menganalisa faktor-faktor apa saja yang mempengaruhi bangkitan pergerakan pada perumahan PCI sehingga  dapat  disiapkan  langkah  antisipasi  apabila  terjadi  permasalahan  transportasi  yang disebabkan  pembangunan  perumahan  sejenis  atau  pertambahan  jumlah  penduduk.  Penelitian  ini dilakukan  terhadap  98  kepala  keluarga  yang  bermukim  di  perumahan  PCI  dengan  menggunakan metode  sampling  acak  sederhana.  Hasil  survey  dianalisis  menggunakan  metode  analisis  regresi linear  berganda  untuk  mendapatkan  model  yang  paling  sesuai  dengan  menggunakan  bantuan perangkat  lunak  SPSS  versi  20.  Model  terbaik  untuk  bangkitan  pergerakan  pada  perumahan  PCI adalah Y = 0,256 + 0,748X 6 + 0,839X 7 + 0,115X 8 dengan  R 2 = 0,872, F-hitung = 220,449 dan t- hitung masing-masing 2,965, 12,779, 21,042, 2,429 dan SEE = 0,34627 dimana X 6 adalah jumlah anggota  keluarga  bekerja,  X 7 adalah  jumlah  anggota  keluarga  bersekolah,  dan  X 8 adalah  jumlah mobil.
Kata kunci : Perumahan PCI, bangkitan pergerakan, regresi linear berganda

## ABSTRACT
Pondok Cilegon Indah (PCI) resident has approximately 5087 housing units that can generate trips toward the center of activities such as offices, education, and others. This research aims to model trip generation and analyzes the factors that influence trip generation in PCI resdident so it can be prepared a precaution in case of transportation problems caused similar residential development or  population  growth.  This  research  was  conducted  on  98  households  residing  in  PCI  resident using simple random sampling. The survey results were analyzed using multiple linear regression analysis  to  obtain  the  most  suitable  model  by  using  SPSS  version  20.  The  best  model  for  trip generation in PCI resident is Y = 0,256 + 0,748X 6 + 0,839X 7 + 0,115X 8 with R 2 = 0.872, F-count = 220.449 and t-count respectively 2.965, 12.779, 21.042, 2.429 and SEE = 0.34627 where X 6 is the number of family members working, X 7 is the number of family members in school, and X 8 is the number of cars.
Keyword : PCI Resident, trip generation, multiple linear regression

## 1. PENDAHULUAN
Sebagai  kota  industri  yang  sedang berkembang,  Kota  Cilegon  memiliki  banyak perumahan  untuk  menunjuang  kebutuhan pemukiman  warganya.  Salah  satu  perumahan yang  terdapat  di  Kota  Cilegon  adalah Perumahan  Pondok  Cilegon  Indah  (PCI). Banyak  dari  penduduk  perumahan  ini  yang beraktivitas  keluar  dari  lingkungannya  untuk keperluan bekerja, bersekolah, berbelanja, dan keperluan lainnya. Perumahan PCI merupakan
salah  satu  perumahan  besar  di  Kota  Cilegon dengan luas sebesar 922.502,75 m 2 dan jumlah rumah sebanyak 5087 unit.
Tujuan dari penelitian ini adalah :
a. Mendapatkan faktor-faktor yang mempengaruhi bangkitan pergerakan pada perumahan Pondok Cilegon Indah.
b. Mendapatkan model bangkitan pergerakan  dari  perumahan  Pondok Cilegon Indah.
2. TINJAUAN PUSTAKA A. Konsep dan Ruang Lingkup Perencanaan Transportasi Lingkup  perencanaan  transportasi  pada hakekatnya adalah guna meramalkan banyaknya kebutuhan perjalanan orang, barang dan kendaraan khususnya dalam ruang kota pada masa yang akan datang. Penaksiran ini  dilandasi  dengan  hasil  analisa  data  yang didapatkan  dari  survey  data  tahun  sekarang yang dianalisis melalui proses kalibrasi model statistik.  Perencanaan  transportasi  merupakan bagian  dari  proses  pengambilan  keputusan atau  kebijakan  transportasi  guna  memberikan solusi  terbaik  (Tamin,  2000).  Urutan  yang digunakan  dalam  kajian  transportasi  yaitu dengan  menggunakan  konsep  perencanaan transportasi empat tahap adalah :
1) Bangkitan  pergerakan  ( trip generation ), yaitu merupakan sebuah prediksi frekuensi bangkitan atau tarikan pergerakan berdasarkan land use , demografi,  serta  faktor  sosial-ekonomi lainnya.
2) Sebaran  pergerakan  ( trip distribution ), yaitu  adalah  tahapan  membuat  pasangan antara sumber dan tujuan pergerakan.
3) Pemilihan moda transportasi ( mode
choice ), yaitu merupakan tahapan menghitung  proporsi  pergerakan  pada setiap  pasangan  sumber  dan  tujuan pergerakan,  dengan  menggunakan  sarana transportasi tertentu.
4) Pemilihan  rute  ( route  choice ),  yaitu tahapan  menentukan  rute  yang  ditempuh oleh  setiap  moda  transportasi  pada  tiap- tiap pasangan sumber dan tujuan pergerakan.
B. Bangkitan Pergerakan
Bangkitan  pergerakan  ( trip  generation ) adalah banyaknya pergerakan yang dibangkitkan  oleh  suatu  tempat  (zona  asal) dan  menuju  ke  tempat  lain  (zona  tujuan). Dimana  zona  asal  merupakan  asal  dari  mana perjalanan dimulai dan zona tujuan merupakan kemana tujuan perjalanan berakhir. Bangkitan pergerakan adalah tahapan  pemodelan  yang  memperkirakan jumlah  pergerakan  yang  berasal  dari  suatu zona  atau  tata  guna  lahan  dan  jumlah pergerakan  yang  tertarik  ke  suatu  tata  guna lahan  atau  zona  (Tamin, 2000).  Bangkitan pergerakan  merupakan  jumlah  perjalanan
yang  terjadi  dalam  satuan  waktu  pada  suatu zona tata guna lahan (Hobbs,  1995).

## C. Konsep Pemodelan Pergerakan
Model adalah alat bantu atau media yang dapat  digunakan  untuk  mencerminkan  dan menyederhanakan suatu realita (dunia sebenarnya)  secara  terukur  (Tamin,  2000),
beberapa diantaranya yaitu :
1) Model fisik (model arsitek, model teknik, wayang golek, dan lain-lain);
2) Model peta dan diagram;
3) Model  statistik  dan  matematik  (fungsi atau persamaan) yang dapat menerangkan  secara  terukur  beberapa aspek  fisik,  sosial-ekonomi,  atau  model transportasi.
Semua  model  yang  tersebut  di  atas merupakan  penyederhanaan  realita  untuk mendapatkan tujuan tertentu seperti penjelasan dan pengertian yang lebih mendalam serta untuk kepentingan peramalan. Model  adalah  penyederhanaan  dari  keadaan yang sebenarnya dan model dapat memberikan  petunjuk  dalam  perencanaan transportasi.  Model  memungkinkan  untuk mendapatkan  penilaian  yang  cepat  terhadap alternatif-alternatif  transportasi  dalam  suatu daerah (Morlok, 1991).
Model bangkitan pergerakan ini bertujuan untuk meramalkan jumlah pergerakan  pada  setiap  zona  asal  dengan menggunakan  data  rinci  mengenai  tingkat bangkitan  pergerakan,  atribut  sosial-ekonomi, dan  tata  guna  lahan.  Jadi  pada  pemodelan, tujuan  akhir  dari  pelaksanaan  pembuatan pemodelan  adalah  untuk  bisa  melakukan peramalan  di  masa  yang  akan  datang  dari model yang tercipta.
D. Konsep Metode Analisis Regresi Linear Berganda Di dalam memodelkan bangkitan pergerakan,  metode  yang  paling  sering digunakan  adalah  metode  analisis  regresi linear  berganda  ( multiple  linear  regretion analysis )  baik  itu  dengan  data  zona  (agregat) dan  data  rumah  tangga  atau  individu  (tidak agregat).  Metode  tersebut  digunakan  untuk menghasilkan hubungan dalam bentuk numerik  dan  untuk  dapat  melihat  bagaimana variabel-variabel  itu  saling  terkait.  Konsep analisis  regresi  linear  berganda  merupakan pengembangan  lebih  lanjut  dari  analisis regresi  linear,  khususnya  pada  kasus  yang mempunyai  lebih  banyak  peubah  bebas.  Hal
ini  sangat  diperlukan  dalam  realita  yang menunjukkan  bahwa  beberapa  peubah  tata guna lahan secara simultan ternyata
mempengaruhi
bangkitan pergerakan.
Persamaan  berkut  merupakan  bentuk  umum metode analisis regresi linear berganda :
Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + … + b n X n Dimana : Y =  peubah  tak  bebas  (jumlah  produksi perjalanan) a =  konstanta  regresi  (angka  yang  akan dicari) b 1 , b 2 ,…,b n =  koefisien  regresi  (angka yang akan dicari) X 1 , X 2 ,…,X n = peubah bebas (faktor-faktor yang berpengaruh) Analisis regresi linear berganda
merupakan  suatu  metode  statistik,  maka  dari itu  perlu  untuk  memperhatikan  beberapa asusmsi berikut (Tamin, 2000)
1) Nilai  peubah,  khususnya  peubah  bebas, mempunyai  nilai  tertentu  atau  merupakan nilai  yang  didapat  dari  hasil  survey  tanpa kesalahan berarti;
2) Peubah tidak bebas (Y) harus mempunyai hubungan  korelasi  linear  dengan  peubah bebas  (X).  Jika  hubungan  tersebut  tidak linear, transformasi linear harus
dilakukan,  meskipun  batasan  ini  akan mempunyai  implikasi  lain  dalam  analisis residual.
3) Efek  peubah  bebas  pada  peubah  tidak bebas merupakan penjumlahan, dan harus tidak  ada  korelasi  yang  kuat  antara sesama peubah bebas;
4) Variansi  peubah  tidak  bebas  terhadap garis regresi harus sama untuk semua nilai peubah bebas;
5) Nilai  peubah  tidak  bebas  harus  tersebar normal atau minimal mendekati normal;
6) Nilai  peubah  bebas  sebaiknya  merupakan besaran yang relatif mudah diproyeksikan.

## 3. METODOLOGI PENELITIAN

## Gambar 1. Bagan Alir Penelitian
Penelitian  ini  menggunakan  dua  sumber data,  yaitu  data  primer  dan  data  sekunder. Data primer diperoleh melalui survey. Survey yang  digunakan  yaitu  metode  tanya-jawab atau  metode  kuisioner.  Metode  ini  digunakan untuk mendapatkan informasi berupa jawaban dari  beberapa  pertanyaan  yang  telah  disusun sedemikian  rupa  di  dalam  kuisioner  yang diajukan  kepada  penduduk  setempat.  Data sekunder  diperoleh  dari  survey  pendahuluan berupa  data  mengenai  jumlah  rumah  di Perumahan  Pondok  Cilegon  Indah.  Data sekunder ini diperoleh dari developer perumahan yaitu PT Argha Indah Pratama. Adapun  data  yang  disurvey  kemudian ditabulasikan adalah : X 1 = usia kepala keluarga (tahun)
X 2 = jumlah penghasilan rata-rata keluarga per bulan (rupiah) X 3 = pendidikan kepala keluarga X 4 = pekerjaan kepala keluarga X 5 = jumlah anggota keluarga (orang) X 6 =  jumlah  pekerjaan  anggota  keluarga yang bekerja (orang)
X 7 =  jumlah  keluarga  yang  bersekolah
(orang)
X 8 = jumlah kepemilikan mobil (unit) X 9 = jumlah kepemilikan motor (unit) X 10 = luas bangunan (m 2 )
Jumlah sampel penelitian diambil sebanyak  98  sampel  dari  populasi  penelitian 5080  rumah  tangga  yang  diperoleh  dari developer  perumahan  yaitu  PT.  Argha  Indah Pratama. Penenetuan jumlah sampel berdasarkan rumus Slovin :
Dimana :
n = Jumlah sampel
N   = Jumlah populasi
e = Toleransi terjadinya galat
Metode  pengumpulan  data  primer  yang dilakukan  pada  penelitian  ini  yaitu  dengan cara  melakukan  survey  dengan  teknik wawancara  ( home  interview ).  Survey  adalah penyelidikan
yang diadakan untuk memperoleh fakta dari gejala-gejala yang ada dan  mencari  keterangan-keterangan  secara faktual dari suatu kelompok (Nazir, 2003).

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN

## A. Generator Aktivitas
Dari  hasil  survey  terdapat  tempat-tempat yang  menjadi  generator  aktivitas  warga perumahan  Pondok  Cilegon  Indah  dalam melakukan kegiatan di luar perumahan yaitu :
1) Tujuan perjalanan bekerja anggota keluarga  penduduk  perumahan  Pondok Cilegon Indah
meliputi kawasan
perdagangan  dan  perkantoran  di  pusat kota  seperti  Pasar  Cilegon,  bank-bank dan  kantor  yang  terdapat  di  pusat  kota, kawasan  perindustrian  Karakatau  Steel, daerah  perindustrian  di  Merak,  serta Bojonegara.
2) Tujuan perjalanan sekolah anggota keluarga  antara  lain  berpusat  di  daerah Kavling  di  mana  pada  daerah  tersebut terdapat beberapa SMA dan SMP Negeri Kota  Cilegon,  daerah  Kampus  FT. Untirta, dan. Selain itu daerah lain di luar kota  CIlegon  seperti  Serang,  Tangerang, dan Jakarta.
3) Tujuan  belanja  warga  Pondok  Cilegon Indah  dominan  dilakukan  di  dalam perumahan.  Untuk  di  luar  perumahan dominan dilakukan di Pasar Cilegon.
B. Perhitungan Model Bangkitan Pergerakan 1) Analisis Korelasi
a) Analisis Korelasi Pearson
Untuk  melihat  adanya  hubungan  bivariat antar  variabel  independen, yang  meliputi usia  kepala  keluarga  (X 1 ),  pendapatan keluarga  per  bulan  (X 2 ),  jumlah  anggota keluarga  (X 5 ),  jumlah  anggota  keluarga bekerja  (X 6 ),  jumlah  anggota  keluarga bersekolah  (X 7 ),  jumlah  mobil  (X 8 ), jumlah  motor  (X 9 ),  dan  luas  bangunan (X 10 )  dengan  bangkitan  pergerakan  (Y) maka dilakukan analisis korelasi
Pearson .
Tabel 1. Analisis Korelasi Pearson Y X 1 X 2 X 5 X 6 X 7 X 8 X 9 X 10 Y 1 X 1 0,317 1 X 2 0,430 0,147 1 X 5 0,404 0,108 0,186 1 X 6 0,502 0,022 0,511 0,138 1 X 7 0,772 0,241 0,137 0,420 0,024 1 X 8 0,342 0,339 0,529 0,076 0,316 0,120 1 X 9 0,234 0,232 0,039 0,258 0,116 0,199 -0,154 1 X 10 0,209 0,176 0,321 0,103 0,122 0,078 0,611 -0,059 1 Sumber : Analisa Data, 2013
Pada  pengujian  korelasi  dengan  Pada pengujian  korelasi  dengan  menggunakan metode Pearson terlihat  bahwa  variabel jumlah anggota keluarga bersekolah (X 7 ) mempunyai  korelasi  tinggi  terhadap bangkitan  pergerakan  yaitu  sebesar
0,772.  Jumlah  anggota  keluarga  bekerja (X 6 )  dan  pendapatan  keluarga  per  bulan (X 2 ), mempunyai korelasi cukup terhadap bangkitan pergerakan (Y) masing-masing sebesar  0,502  dan  0,430.  Sedangkan untuk variabel usia kepala keluarga (X 1 ),
jumlah  anggota  keluarga  (X 5 ),  dan jumlah  jumlah  mobil  (X 8 ),  dan  jumlah motor  (X 9 )  mempunyai  korelasi  rendah terhadap  bangkitan  pergerakan  (Y)  yaitu masing-masing  sebesar  0,317,  0,404, 0,342 dan 0,234.
Selain  itu  ada  beberapa  variabel  bebas yang  saling  berkorelasi.  Dari  hasil  uji korelasi Pearson di  atas  dapat  dilihat variabel jumlah anggota keluarga bersekolah  (X 7 )  mempunyai  korelasi cukup  terhadap  jumlah  anggota  keluarga (X 5 )  yaitu  0,420.  Jumlah  anggota keluarga  bekerja  (X 6 )  memiliki  korelasi cukup  terhadap  jumlah  mobil  (X 8 )  yaitu
0,316 dan pendapatan keluarga per bulan (X 2 )  sebesar  0,511.  Pendapatan  keluarga per  bulan  (X 2 )  juga  mempunyai  korelasi cukup  terhadap  jumlah  kepemilikan mobil  (X 8 )  sebesar  0,529.  Jumlah kepemilikan  motor  (X 9 )  mempunyai korelasi  rendah  terhadap  jumlah  anggota keluarga (X 5 ) sebesar 0,258.
b) Analisis Korelasi Chi-Square Analisis chi-square untuk variabel
pekerjaan kepala keluarga dan pendidikan kepala keluarga. Bangkitan Pergerakan (Y) dengan
Pendidikan  Kepala  Keluarga  (X 3 ).  Pada kasus ini nilai probabilitas yang ditunjukkan  pada  kolom Pearson  Chi- Square (0,866), angka Asymp Sig > 0.05 maka  H 0 diterima  yang  artinya  tidak  ada hubungan  antara  pendidikan  kepala keluarga dengan pergerakan.
Bangkitan Pergerakan (Y) dengan Pekerjaan  Kepala  Keluarga  (X 4 ).  Pada kasus ini nilai probabilitas yang ditunjukkan  pada  kolom Pearson  Chi- Square (0,879), angka Asymp Sig > 0,05 maka  H 0 diterima  yang  artinya  tidak  ada hubungan antara pekerjaan kepala keluarga (X 4 ) dengan bangkitan pergerakan (Y).
Berdasarkan hasil kedua pengujian korelasi  di  atas,  variabel  bebas  yang mempunyai pengaruh terhadap bangkitan pergerakan adalah X 1 , X 2 , X 5 , X 6 , X 7 , X 8 dan  X 9 Sedangkan  variabel  bebas  yang berkorelasi dengan variabel bebas lainnya  yaitu  X 2 dengan  X 6 dan  X 8 ,  X 7 dengan X 5 , serta X 9 dengan X 1
2) Analisis Regresi Metode  analisis  regresi  linear  berganda yang  akan  dilakukan  adalah  dengan  cara mencoba  satu  per  satu  variabel  bebas yang  lolos  dalam  uji  korelasi  ke  dalam persamaan regresi linear berganda. Variabel  yang  akan  di  analisis  adalah variabel  bebas  (X i )  yang  mempunyai korelasi  terhadap  bangkitan  perjalanan (Y)    dan  tidak  saling  berkorelasi  secara signifikan antar variabel bebasnya hingga didapat model yang paling sesuai. Dalam analisis regresi linear berganda ini model harus memenuhi pengujian asumsi klasik, yaitu uji normalitas, uji autokorelasi,  uji  multikolinearitas,  uji heteroskedastisitas,  serta  uji  linearitas agar model regresi linear berganda dapat disebut sebagai model yang baik. Tabel 2. Model Regresi yang Sesuai No. Model R 2 F t SEE 1. Y = 0,544 + 0,144X 2 + 0,789X 7 0,697 112,684 3,752 5,857 12,892 0.53169 2. Y = -0,402 + 0,418X 5 + 0,693X 6 0,353 27,504 -0,988 4,147 5,520 0,77701 3. Y = -0,013+ 0,466X 5 + 0,384X 8 0,245 16,766 -0,031 4,304 3,536 0,83942 4. Y = 0,270 + 0,793X 6 + 0,852X 7 0,865 311,643 3,056 13,961 21,029 0,35509 5. Y = 0,886 + 0,733X 6 + 0,192X 9 0,268 18,792 4,062 5,504 2,040 0,82649 6. Y = 1,065 + 0,805X 7 + 0,311X 8 0,652 91,943 11,020 12,301 4,191 0,56987
Tabel 2. Model Regresi yang Sesuai (lanjutan) No. Model R 2 F t SEE 7. Y = -1,443 + 0,029X 1 + 0,146X 2 + 0,387X 5 0,326 16,625 -2,518 2,761 3,930 3,719 0,79340 8. Y = 0,256 + 0,748X 6 + 0,839X 7 + 0,115X 8 0,872 220,449 2,965 12,779 21,042 2,429 0,34627
Sumber : Analisa Data, 2013
Dari  hasil  analisis  regresi,  didapatkan delapan model yang lolos sebagai model yang memenuhi  kriteria  baik  dalam  pengujian analisis  regresi  linear  berganda.  Untuk memilih  model  terbaik  dari  kedelapan  model tersebut didasarkan pada :
1. Model  mempunyai  koefisien  determinan (R 2 ) yang mendekati 1.
2. Nilai SEE menunjukkan nilai yang kecil.
3. Nilai intersep mendekati 0.
4. Model  memiliki  variabel  bebas  yang beragam  yang  lebih  menggambarkan kondisi sebenarnya.
Dari  model-model  di  atas  model  yang memenuhi kriteria sebagai model terbaik yaitu Y  =  0,256  +  0,748X 6 +  0,839X 7 +  0,115X 8 dimana  X 6 adalah  jumlah  anggota  keluarga bekerja,  X 7 adalah  jumlah  anggota  keluarga bersekolah, dan X 8 adalah jumlah mobil. Pada model  tersebut  R 2 mempunyai  nilai  0,872 dimana nilai tersebut adalah nilai yang paling mendekati  nilai  1  dibandingkan  dengan  nilai R 2 yang  dimiliki  oleh  model-model  lainnya. Nilai SEE atau standar error of estimate juga mempunyai  nilai  yang  mendekati  0,  yang berarti  nilai  estimasi  kesalahan  pada  model tersebut  tergolong  kecil.  Nilai  intersep  pada model  0,256  pun  mendekati  nol.  Dan  yang terakhir  model  tersebut  mempunyai  banyak variabel  bebas  yang  lebih  bervariasi  dimana lebih  menggambarkan  realita  di  lokasi penelitian.
Nilai  pada  variabel  jumlah  anggota keluarga  bekerja  (X 6 )  yaitu  sebesar  0,748 dapat  diartikan  apabila  terjadi  peningkatan sebanyak  1  orang  anggota  keluarga  bekerja dalam  satu  keluarga  akan  mempengaruhi produksi perjalanan sebesar 0,748
perjalanan/keluarga/hari.
Nilai variabel jumlah anggota keluarga besekolah (X 7 ) yaitu sebesar  0,839  dapat  diartikan  apabila  terjadi peningkatan jumlah anggota keluarga bersekolah dalam satu keluarga akan
mempengaruhi  produksi  perjalanan  sebesar 0,839  perjalanan/keluarga/hari.  Dan  nilai variabel  jumlah  mobil  (X 8 )  yaitu  sebesar 0,115 dapat diartikan apabila terjadi peningkatan  jumlah  mobil  sebesar  1  unit mobil dalam satu keluarga akan mempengaruhi  produksi  perjalanan  sebesar 0,115 perjalanan/keluarga/hari.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
A. Kesimpulan Dari  hasil penelitian  yang telah dilakukan dapat diambil beberapa kesimpulan antara lain :
1) Faktor-faktor yang mempengaruhi
bangkitan  pergerakan  di  perumahan Pondok Cilegon Indah adalah  :
a) Usia kepala keluarga (X 1 )
b) Pendapatan keluarga per bulan (X 2 )
c) Jumlah anggota keluarga (X 5 )
d) Jumlah  anggota  keluarga  bersekolah (X 6 )
e) Jumlah  anggota  keluarga  bekerja (X 7 ) f) Jumlah mobil (X 8 )
g) Jumlah motor (X 9 )
2) Model terbaik untuk bangkitan perjalanan  pada  perumahan  Pondok Cilegon Indah adalah model Y = 0,256 + 0,748X 6 +  0,839X 7 +  0,115X 8 dengan nilai R 2 = 0,872, F-hitung = 220,449 dan t-hitung  masing-masing  2,965,  12,779, 21,042,  2,429  dan  SEE  =  0,34627. Dengan  X 6 adalah  jumlah  anggota keluarga  bekerja,  X 7 adalah  jumlah anggota  keluarga  bersekolah,  dan  X 8 adalah jumlah mobil.
B. Saran
Saran yang bisa diambil dari penelitin ini adalah:
1) Pemodelan  bangkitan  pergerakan  ini dapat  digunakan  sebagai  data  masukan untuk  pemodelan  distribusi  perjalanan  di
perumahan Pondok Cilegon  Indah dalam perencanaan  model  empat  tahap jika  ada yang ingin meneliti tentang hal tersebut.
2) Dalam  penelitian  berbasis  rumah  tangga sebaiknya menggunakan anonimitas responden  dan  mengurus  segala  proses birokrasi  di  wilayah  setempat  dengan lebih  rapih  agar  lebih  mudah  dalam pengambilan sampel.
3) Dalam  penelitian  berbasis  rumah  tangga sebaiknya  sampel  harus  diambil  dengan memperhatikan  karakteristik  penduduk agar dapat mewakili seluruh populasi.
4) Dalam mewawancarai responden sebaiknya  dilakukan  dengan  lebih  detail terutama pada masalah pergerakan keluarga  per  hari.  Karena  data  yang kurang  baik  akan  menghasilkan  model yang kurang sesuai.
5) Pemodelan bangkitan pergerakan perumahan  Pondok  Cilegon  Indah  ini dapat  digunakan  sebagai  bahan  acuan para pengembang atau pengambil kebijakan  yang  akan  membangun  di kawasan  Cilegon  dan  ingin  mengetahui model bangkitan transportasi dari perumahan ini.

## 6. DAFTAR PUSTAKA
Adisasmita, S.A., 2011. Jaringan Transportasi , Teori  dan  Analisis .  Graha
Ilmu, Yogyakarta.
Amelia, E., 2004. Penentuan Model
Bangkitan  Pergerakan  pada  Kawasan Perumahan  di  Kota  Medan  (Studi  Kasus :  Kawasan  Sunggal  Meda) .  Tesis Program Magister Manajemen Pembangunan Kota USU, Medan. Black, J.A., 1981. Urban Transport Planning
(Theory  and  Practice ).  Cromm  Helm, London.
Bruton, M.J., 1985. Introduction To Transportation  Planning .  Huctchinson Technical, London.
Hamdi,  2011. Bangkitan  Perjalanan  pada Perumahan Bougenville di Palembang.
Hobbs,  F.D.,  1995. Perencanaan  dan  Teknik Lalu  Lintas. Penerbit  UGM  Press, Yogyakarta.
ISO  5807. Processing  Diagramming  Symbols and Convention.
Jayadinata, J., 1986. Tata Guna Tanah dalam Perencanaan  Pedesaan  Perkotaan  dan Wilayah. Penerbit ITB, Bandung.
Keputusan  Bersama  Mendagri,  Menteri  PU, dan  Menpera  No.  648-383  Tahun  1992.
Tentang Pedoman Pembangunan
Perumahan  dan  Pemukiman  dengan Lingkungan  Human  yang  Berimbang. Jakarta.
Khristy,  J.C.,  Lall,  K.B.,  2005. Dasar-dasar Transportasi . Penerbit Erlangga, Jakarta.
Komaruddin, 1997. Menelusuri Pembangunan perumahan  dan  Pemukiman. Penerbit Rakasindo,  Jakarta  Kumara,  D.,  2005. Analisa  Karakteristik  Rumah  Tangga dengan  Penggunaan  Ruang  Jalan  di
Perumahan Menengah . Jurnal Simposium I FSTPT, Desember 1998. Lowry,  I.S.,  1964. A  Model  of  Metropolis Santa Monica. Rand Corporation, Calofornia. Lubis, M.F., 2008. Penetapan Model Bangkitan  Pergerakan  Untuk  Beberapa Tipe Perumahan di Kota Pematangsiantar (Studi Kasus :
Perumahan  Pinggiran  Kota  Pematang Siantar. Universitas  Sumatera  Utara,
Medan.
Morlok, Edward, K., 1991. Pengantar  Teknik
Perencanaan Transportasi . Penerbit Erlangga, Jakarta.
Nazir,  M.,  2003. Metode  Penelitian .  Penerbit Ghalia Indonesia, Jakarta.
Panturangi  ,  J.,  2010. Model  Bangkitan Pergerakan Zona Kecamatan Palu Utara Kota  Palu .  Jurnal  Smartek  Vol.  8  No.  3
Agustus 2010: 191-202.
Patmadjadja,  H.,  2002. Pemodelan  Bangkitan Pergerakan  pada  Tata  Guna  Lahan Sekolah  Dasar  Swasta  di  Surabaya.
Jurnal  Teknik  Sipil  Volume  4  Nomor  2, September 2002.
Santosa,  L.,  Sebayang,  M.,  Yunita,  S.,  2010.
Model  Bangkitan  Perjalanan  Keluarga Dengan  Variabel  Bebas  Tunggal  pada Zona  Perumahan  Bukit  dan  Dumai. Media Teknik Sipil Volume X.
Sugiyono,  2004. Metode  Penelitian  Bisnis . Penerbit Alfabeta, Bandung.
Supranto,  J.,  2000. Teknik  Sampling  Untuk Survey  dan  Eksperimen. Penerbit  Rineka Cipta, Jakarta.
Sutarto,  A.,  2007. Analisis  Trip  Generation Warga Perumahan Kawasan Hinterland, Jurnal Wahana  Teknik  Sipil  Vol.  12  No.
3 Desember 2007 : 169-164.
Tamin, O.Z., 2000. Perencanaan dan Pemodelan  Transportasi .  Penerbit  ITB,
Bandung.
Trihendardi,  C.,  2012. Step  by  Step  SPSS  20,
Analisis  Data  Statistik. Penerbit  Andi, Yogyakarta.
Yunus, S.H., 2005. Struktur Tata Ruang Kota. Penerbit Pustaka Pelajar, Yogyakarta. Yusran,  A.,  2006. Kajian  Perubahan  Tata Guna  Lahan  pada  Pusat  Kota  Cilegon . Universitas Diponegoro, Semarang.