## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA

## MODEL BANGKITAN PERJALANAN LALU LINTAS PADA ZONA PENDIDIKAN SEKOLAH MENENGAH ATAS NEGERI JEMBER
Yudo Fataroh 1) , Willy Kriswardhana 2)(*) dan Nunung Nuring Hayati 3)
1 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Jember,yudofataroh@gmail.com 2 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Jember,
(*) corresponding author :
willy.teknik@unej.ac.id
3 Jurusan Teknik Sipil, Universitas Jember,
nunung.nuring@unej.ac.id

## ABSTRAK
Peningkatan fasilitas dan civitas akademika  yang  dialami  pada  5  Sekolah Menengah Atas Negeri Jember selaras dengan peningkatan  jumlah  kendaraan.  Peningkatan jumlah kendaraan  yang tertarik ini berdampak pada  kemacetan  lalu  lintas  yang  disebabkan oleh  minimnya  tempat  pemberhentian  untuk menaikan dan menurunkan penumpang.
Berkaitan dengan hal tersebut untuk menguraikan  kemacetan  yang  terjadi  perlu dilakukan  manajemen  lalu  lintas.  Hal  pertama yang  dilakukan  yaitu  analisis  dan  pemodelan bangkitan  perjalanan.  Analisis  pemodelan bangkitan  perjalanan  pada  penelitian  ini  akan dimodelkan  dengan  soft  ware  bantu  statistik menggunakan  metode  regresi  linier  berganda. Model terbaik yang dihasilkan untuk meramalkan bangkitan pergerakan pada kendaraan  pengantar  SMAN  Jember  adalah Y= (0,194)  X1 +  (1,059) X6 + (42,676) X7  – 606,109  dengan  nilai  R 2 sebesar  0,945  dan pada  kendaraan  penjemput  SMAN  Jember adalah Y= (0,234) X1 + (0,699) X6 + (40,566) X7  –  594,67  dengan  nilai  R 2 sebesar  0,933.
Dimana  Y  adalah  Jumlah  kendaraan,  X1
adalah  jumlah  pelajar,  X6  adalah  luas  kelas, dan  X7  adalah  perbandingan  jumlah  pelajar dengan guru.
Kata Kunci : Bangkitan Pejalanan, Jember, SMA Negeri.

## ABSTRACT
The  increase  in  facilities  and  the academic  community  experienced  at  5  Public High  Schools  in  Jember  is  in  line  with  the increase  number  of  vehicles.  The  increasing number of  vehicles causes traffic jams on the surrounding  areas  of  school.  Moreover,most of  the  parents  accompanying  their  children stop  or  park  their  vehicles  on  the  road  side. Therefore,  it  needs  a  traffic  management  to solve  the  problem.  The  first  thing  to  do  is  the analysis  and  modeling  of  trip  generation. Analysis  of  trip  generation  modeling  in  this study  wasmodeled  using  multiple  linear regression  methods.  The  best  model  produced to predict the trip attraction of Jember Public High  Schools  vehicles  is  Y  =  (0,194)  X1  + (1,059) X6  +  (42,676) X7 606,109 with an R 2 value of 0.945. Meanwhile, the trip production of Jember Public High Schools vehicles is Y = (0.234) X1 + (0.699) X6 + (40,566) X7 594.67 with an R 2 of 0.933; where the Y is the number of vehicles, X1 is the number of students, X6 is the  class  area,  and  X7  is  the  ratio  of  the number of students to teachers.
Keywords:  Trip  Generation,  Jember,  Public High Schools
1. PENDAHULUAN
Jember merupakan kota dengan pendidikan  terbesar  se-Karesidenan  Besuki. Kabupaten  Jember  memiliki  5  Sekolah Menengah  Atas  Negeri,  yaitu  SMAN  1 Jember,  SMAN  2  Jember,  SMAN  3  Jember, SMAN  4  Jember  dan  SMAN  5  Jember.

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Sekolah  Menengah  Atas  ini  terus  mengalami perkembangan fasilitas dan civitas akademika. Perkembangan tersebut menyebabkan peningkatan  tarikan  jumlah  kendaraan  pada zona pendidikan sekolah menengah atas.
Sekolah  Menengah  Atas  (SMA)  di  kota Jember  pada  umumnya  belum  memiliki  jalur pemberhentian  khusus  untuk  kendaraan  yang menuju  ke  dalam  sekolah.  Hal  tersebut mengakibatkan  banyaknya  kendaraan  berhenti di  daerah  badan  jalan.  Akibatnya,  kendaraan tersebut  menjadi  hambatan  dan  menimbulkan kemacetan  di  area  sekolah.  Kemacetan  lalu lintas  ini  terjadi  pada  saat  jam  masuk  dan pulang sekolah.
Berkaitan  dengan  hal  tersebut,  untuk menguraikan  kemacetan  yang  terjadi  perlu dilakukan  manajemen  lalu  lintas.  Perhitungan volume  perjalanan  dengan  tujuan  ke  dalam sekolah merupakan hal pertama yang dilakukan  untuk  mengetahui  bangkitan  lalu lintas  pada  tataguna  lahan  khususnya  SMA Negeri di Kota Jember.
Bangkitan  perjalanan  ( trip  generation ) adalah tahapan pemodelan yang memperkirakan  jumlah  pergerakan yang berasal dari satu zona atau tata guna lahan atau jumlah  pergerakan  yang  tertarik  ke  suatu  tata guna lahan atau zona (Tamin,1997). Bangkitan pergerakan  adalah  jumlah  perjalanan  yang terjadi  dalam  satuan  waktu  pada  suatu  zona tata  guna  lahan  (Hobbs,  1995).  Bangkitan perjalanan  dipengaruhi  dapat  oleh  hubungan antara sistem prasarana transportasi dan sistem tata guna lahan dengan menggunakan persamaan  matematik  dapat  mencerminkan model  bangkitan  yang  akan  digunakan. Penggunaan model matematik lebih baik untuk menggambarkan  sistem  tersebut  dikarenakan matematik  merupakan  bahasa  yang  lebih  baik dibandingkan dengan bahasa verbal. Penjelasan  menggunakan  model  matematik lebih baik jika dibandingkan dengan penjelasan bahasa verbal dikarenakan ketepatan  yang  didapat  dihasilakan  dari penggantian kata dengan menggunakan simbol (Black,  1981).  Penelitian  yang  dilakukan  oleh Adri (2014) menunjukkan bahwa
perbandingan  jumlah  mahasiswa  dan  dosen, luas akademi, kapasitas kelas, dan perbandingan jumlah mahasiswa dengan ruang kelas yang mempengaruhi bangkitan pergerakan  pada  zona  pendidikan  akademi keperawatan di makasar. Sedangkan penelitian yang  dilakukan  oleh  Rahmandani  (2015) menunjukkan  bahwa  bangkitan  pergerakan pada  tata  guna  lahan  smp  di  kota  padang dipengaruhi  oleh  jarak  rumah  kesekolah  dan lama waktu perjalanan. Penelitian lain di Kota Manado menunjukkan bahwa bangkitan pergerakan keluarga dipengaruhi oleh komposisi  keluarga,  jumlah  anggota  keluarga yang  bekerja,  dan  jumlah  anggota  keluarga yang belajar (Manoppo,dkk, 2011). Sedangkan bangkitan  pergerakan  yang  diteliti  pada kawasan  sekolah  dasar  swasta  di  Surabaya dipengaruhi  oleh  jumlah  siswa  dan  luas  total kelas (Patmadjaja, 2002). Kawasan pusat Kota Jember  memiliki  bangkitan  perjalanan  yang dipengaruhi  oleh  jumlah  anggota  keluarga, penghasilan dalam satu  bulan, jumlah anggota keluarga  yang  bekerja,  dan  jumlah  anggota keluarga  sekolah  (Sulistyono  dan  Widiarti, 2007).
Hasil penelitian analisis bangkitan pergerakan pada kawasan lampulo kota Banda Aceh  menunjukkan  bahwa  jumlah  anggota keluarga  yang  bekerja  barpengaruh  pada kebutuhan pergerakan dari aktivitas mandatory .  Jumlah  anggota  keluarga  yang sekolah menjadi faktor yang berpengaruh pada kebutuhan pergerakan dari aktivitas maintenance .Faktor yang mempengaruhi kebutuhan pergerakan dari aktivitas discretionary adalah  jumlah  mobil  dalam keluarga  dan  jumlah  anggota  keluarga  yang sekolah.  Sedangkan  jumlah  sepeda  motor dalam  keluarga  dan  jarak  tempuh  menjadi faktor yang mempengaruhi kebutuhan pergerakan  dari  semua  aktivitas  (Suryadi  dkk, 2017).
Berdasarkan  uraian  di  atas,  faktor  – faktor yang mempengaruhi bangkitan perjalanan  sangat  bervariasi.Oleh  karena  itu, studi  ini  bertujuan  untuk  mengetahui  lebih dalam  mengenai  faktor  yang  memengaruhi

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
bangkitan  pada  SMA  Negeri  Kabupaten Jember.
Bangkitan  pergerakan  lalu  lintas  ini dipengaruhi oleh jumlah keseluruhan kendaraan  yang  dibangkitkan  oleh  suatu kawasan.Pemodelan bangkitan pergerakan lalu lintas dimodelkan dengan bangkitan pergerakan lalu lintas pada masa sekarang dan digunakan  untuk  meramalkan  bangkitan  lalu lintas pada masa mendatang.Pemodelan bangkitan  pergerakan  lalu  lintas  ini  dapat dijadikan dasar instansi terkait dalam menentukan kebijakan dalam mengatasi kemacetan di masa mendatang.
. 2. METODE PENELITIAN
Lokasi  penelitian  ini  berada  di  kawasan 5  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri,  yaitu SMAN  1  Jember,  SMAN  2  Jember,  SMAN  3 Jember,  SMAN  4  Jember  dan  SMAN  5 Jember. Dipilihnya lokasi ini disebabkan letak dari  5  sekolah  tersebut  berada  di  tepi  jalan. Kebutuhan data dalam memodelkan bangkitan pada penelitian ini pertama adalah data primer berupa  jumlah  kendaraan  yang  tertarik  pada zona  SMA  Negeri  Jember.  Kedua  adalah  data sekunder  berupa  data  karakteristik  sekolah. Data  karakteristik  sekolah  meliputi  data jumlah pelajar, jumlah guru, jumlah kelas, luas kelas, dan luas sekolah.

## 2.1 Pengembangan Model
Penelitian  ini  menggunakan  metode analisis  regresi  linier  berganda  dengan menggunakan  perangkat  lunak  bantu  statistik. Pemodelan  bangkitan  ada  beberapa  tahapan dalam  menganalisis  menggunakan  perangkat lunak  bantu  statistik.  Tahap  awal  yaitu  uji korelasi.  Tahap  kedua  yaitu  analisis  regresi linier  berganda.  Tahap  ketiga  yaitu  uji  asumsi klasik.  Tahap  keempat  yaitu  membandingkan jumlah  kendaraan  hasil  pemodelan  dan  hasil regresi linier berganda.
Kebutuhan data pada penelitian ini yaitu data  survei  jumlah  tarikan  dan  bangkitan kendaraan  sebagai  data  primer.Data  sekunder pada penelitian ini menggunakan data karakteristik  sekolah  yang  dijadikan  sebagai
variabel  X  dan  kemudian  diturunkan  untuk mendapatkan  variabel  yang  lebih  banyak  agar mendapatkan  hasil  yang  lebih  akurat.Adapun variabel  yang  digunakan  terdapat  pada  Tabel 1.Variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian ini  mnegacu  pada  penelitian  sebelumnya  oleh Adri  (2014)  yang  disesuaikan  dengan  kondisi untuk Sekolah Menegah Atas di Jember.
Tabel 1. Variabel Penelitian Variabel Kategori X1 Jumlah pelajar X2 Jumlah guru X3 Luas sekolah X4 Jumlah Kelas X5 Kapasitas kelas X6 Luas kelas X7 Rasio jumlah pelajar dan guru X8 Rasiojumlah pelajar dan luas X9 Rasio jumlah pelajar dan jumlah kelas X10 Rasio jumlah pelajar dan kapasitas kelas X11 Rasio jumlah pelajar dan luas kelas dengan luas kelas X12 Rasio jumlah guru dan luas sekolah X13 Rasio jumlah guru dan jumlah kelas X14 Rasio jumlah guru dan kapasitas kelas X15 Rasio jumlah guru dan luas kelas X16 Rasio luas kelas dan luas sekolah
3. HASIL DAN PEMBAHASAN
3.1 Data Jumlah Kendaraan
Pengambilan data melalui survei bangkitan  dan  tarikan  di  tiap  sekolah  yang ditinjau.  Survei  dilakukan  selama  3  hari  pada jam  masuk  dan  pulang  sekolah.  Survei dilakukan  tiap  15  menit  selama  3  jam.  Data yang  diperoleh  selanjutnya  dijadikan  variabel Y  dengan  variabel  Y1  adalah  jumlah  tarikan kendaraan  dan  Y2  adalah  jumlah  bangkitan kendaraan.Rekapitulasi data jumlah kendaraan dapat  ditinjau  pada  tabel  2.  Jumlah  kendaraan dinyatakan  dalam  satuan  mobil  penumpang (smp).

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Tabel 2. Data Jumlah Kendaraan Sekolah Rata - Rata Tarikan (smp)  Bangkitan (smp) SMAN 1 270,17 262,67 SMAN 2 288 284 SMAN 3 197,67 193,42 SMAN 4 253,42 247,08 SMAN 5 173,08 160,33
Data sekunder merupakan data karakteristik  dari  5  (lima)  Sekolah  Menengah Atas  Negeri  Jember  yang  diperoleh  dari SMAN  yang  ditinjau  dan  dapat  dilihat  pada Tabel 2.
Tabel 3. Data Sekunder Var . Sekolah Menengah Atas Negeri 1 2 3 4 5 X1 974 1071 965 959 736 X2 67 76 75 70 56 X3 7430 1099 6 1264 6 9720 6000 Var . Sekolah Menengah Atas Negeri 1 2 3 4 5 X4 30 30 28 27 21 X5 36 36 36 36 36 X6 72 80 72 72 72 X7 14,53  14,09  12,87 13,7 13,14 29 X8 0,131  0,097  0,076  0,099  0,123 X9 32,47 35,7 34,46 43 35,51 85 35,05 X1 0 27,06  29,75  26,80 6 26,63 89 20,44 X1 1 13,52  13,38  13,40 3 13,32  10,22 X1 2 0,009  0,007  0,006  0,007  0,009 X1 3 2,233  2,533  2,679  2,593  2,667 X1 4 1,86 2,11 2,08 1,94 1,56 X1 5 0,931  0,950  1,042  0,972  0,778 X1 6 0,009 69 0,007 28 0,005 69 0,007 41 0,012 3.2 Ujikorelasi Tingkat keeratan hubungan antar variabel  tersebut  dapat  dilihat  dari  nilai koefisien korelasi. Variabel bebas akan dipilih jika nilai korelasi antar variabel tidak kuat atau <0,6  dan  jika  nilai  korelasi  antara  variabel bebas  dengan  variabel  terikat  >0,6.  Dalam suatu  pemodelan  regresi  variabel  terikat  akan dipilih  jika  nilai  korelasinya  kuat  atau  >  0,6.
Tabel 4.

## Hasil uji korelasi tarikan kendaraan
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Y1 X1 1 0.925 0,699 0,954 0,197 0,549 0,514 0,658 -0,009 1 0,926 -0,622 -0,364 0.925 0,777 -0,761 0,8278 X2 0.925 1 0.919 0,833 0,482 0,500 0,150 0,791 0,150 0.925 0,877 -0,869 -0,033 1 0.907 -0,941 0,569 X3 0,699 0,919 1 0,570 0,701 0,342 -0,253 0,812 0,308 0,699 0,680 -0,988 0,324 0,919 0,891 -0,976 0,213 X4 0,954 0,833 0,570 1 0,093 0,423 0,618 0,425 -0,308 0,954 0,948 -0,464 -0`,581 0,833 0,753 -0,654 0,810 X5 0,197 0,482 0,701 0,093 1 0,343 -0,586 0,345 0,2944 0,197 0,077 -0,678 0,5525 0,482 0,387 -0,534 -0,328 X6 0,589 0,500 0,342 0,423 0,343 1 0,348 0,484 0,454 0,589 0,241 -0,296 -0,023 0,500 0,090 -0,259 0,564 X7 0,514 0,150 -0,253 0,618 -0,586 0,348 1 -0,098 -0,418 0,514 0,455 0,343 -0,9 0,150 0,003 0,133 0,859 X8 0,658 0,791 0,812 0,425 0,345 0,484 -0,098 1 0,672 0,658 0,564 -0,858 0,390 0,791 0,675 -0,830 0,422 X9 -0,009 0,150 0,308 -0,308 0,2944 0,454 -0,418 0,672 1 -0,009 -0,223 -0,418 0,772 0,150 -0,048 -0,228 -0,064 X10 1 0,925 0,699 0,954 0,197 0,589 0,514 0,658 -0,009 1 0,926 -0,622 -0,364 0,925 0,777 -0,761 0,8278 X11 0,926 0,877 0,680 0,948 0,077 0,241 0,455 0,564 -0,223 0,926 1 -0,609 -0,427 0,877 0,892 -0,794 0,731 X12 -0,622 -0,869 -0,988 -0,464 -0,678 -0,296 0,343 -0,858 -0,418 -0,622 -0,609 1 -0,440 -0,869 -0,856 0,964 -0,149 X13 -0,364 -0,033 0,324 -0,581 0,5525 -0,023 -0,9 0,390 0,772 -0,364 -0,427 -0,440 1 -0,033 -0,027 -0,201 -0,632 X14 0,925 1 0,919 0,833 0,482 0,500 0,150 0,791 0,150 0,925 0,877 -0,869 -0,033 1 0,907 -0,941 0,569 X15 0,777 0,907 0,891 0,753 0,387 0,090 0,003 0,675 -0,048 0,777 0,892 -0,856 -0,027 0,907 1 -0,957 0,381

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Y1 X16 -0,761 -0,941 -0,976 -0,654 -0,534 -0,259 0,133 -0,830 -0,228 -0,761 -0,794 0,964 -0,201 -0,941 -0,957 1 -0,330 Y1 0,8278 0,569 0,213 0,810 -0,328 0,664 0,859 0,422 -0,064 0,8278 0,731 -0,149 -0,632 0,569 0,381 -0,330 1
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi  yang  bisa ditinjau  pada  tabel  3,  variabel  bebas  yang  di gunakan yaitu X1, X6 dan X7 karena memiliki nilai  koefisien  korelasi  terhadap  variabel terikat  Y  sebesar  >0,6.  Terlihat  pada  tabel  3 nilai  X2,  X4,  X10,  dan  X14  memiliki  nilai koefisien  korelasi  >0,6  terhadap  variabel terikat  Y,  menandakan  hubungan  variabel
diatas  sangat  berkorelasi.  Namun  variabel tersebut  tidak  terpilih  dikarenakan  memiliki nilai  koefisien  >0,6  terhadap  X1.  Berdasarkan persyaratan  hanya  satu  yang  dapat  digunakan dalam  analisis  regresi  linier  yaitu  X1  dengan nilai korelasi 0,828 terhadap variabel Y.
Tabel 5.

## Hasil Uji Korelasi Bangkitan Kendaraan
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 X13 X14 X15 X16 Y2 X1 1 0,925 0,699 0,954 -0,149 0,589 0,514 0,658 -0,009 1 0,926 -0,622 -0,364 0,925 0,777 -0,761 0,8513 X2 0,925 1 0,919 0,833 0,125 0,500 0,150 0,791 0,150 0,925 0,877 -0,869 -0,033 1 0,907 -0,941 0,611 X3 0,699 0,919 1 0,570 0,403 0,342 -0,253 0,812 0,308 0,699 0,680 -0,988 0,324 0,919 0,891 -0,976 0,267 X4 0,954 0,833 0,570 1 -0,423 0,423 0,618 0,425 -0,308 0,954 0,948 -0,464 -0,581 0,833 0,753 -0,654 0,824 X5 -0,149 0,125 0,403 -0,423 1 0,250 -0,714 0,594 0,93 -0,149 -0,296 -0,516 0,946 0,125 0,022 -0,290 -0,329 X6 0,589 0,500 0,342 0,423 0,250 1 0,348 0,484 0,454 0,589 0,241 -0,296 -0,023 0,500 0,090 -0,259 0,556 X7 0,514 0,150 -0,253 0,618 -0,714 0,348 1 -0,098 -0,418 0,514 0,455 0,343 -.900* 0,150 0,003 0,133 0,828 X8 0,658 0,791 0,812 0,425 0,594 0,484 -0,098 1 0,672 0,658 0,564 -0,858 0,390 0,791 0,675 -0,830 0,473 X9 -0,009 0,150 0,308 -0,308 0,93 0,454 -0,418 0,672 1 -0,009 -0,223 -0,418 0,772 0,150 -0,048 -0,228 -0,038 X10 1 0,925 0,699 0,954 -0,149 0,589 0,514 0,658 -0,009 1 0,926 -0,622 -0,364 0,925 0,777 -0,761 0,8513 X11 0,926 0,877 0,680 0,948 -0,296 0,241 0,455 0,564 -0,223 0,926 1 -0,609 -0,427 0,877 0,892 -0,794 0,763 X12 -0,622 -0,869 -0,988 -0,464 -0,516 -0,296 0,343 -0,858 -0,418 -0,622 -0,609 1 -0,440 -0,869 -0,856 0,964 -0,207 X13 -0,364 -0,033 0,324 -0,581 0,946 -0,023 -0,9 0,390 0,772 -0,364 -0,427 -0,440 1 -0,033 -0,027 -0,201 -0,598 X14 0,925 1 0,919 0,833 0,125 0,500 0,150 0,791 0,150 0,925 0,877 -0,869 -0,033 1 0,907 -0,941 0,611 X15 0,777 0,907 0,891 0,753 0,022 0,090 0,003 0,675 -0,048 0,777 0,892 -0,856 -0,027 0,907 1 -0,957 0,432 X16 -0,761 -0,941 -0,976 -0,654 -0,290 -0,259 0,133 -0,830 -0,228 -0,761 -0,794 0,964 -0,201 -0,941 -0,957 1 -0,386 Y2 0,8513 0,611 0,267 0,824 -0,329 0,656 0,828 0,473 -0,038 0,8513 0,763 -0,207 -0,598 0,611 0,432 -0,386 1
Berdasarkan  hasil  uji  korelasi  yang  bisa ditinjau  pada  tabel  4  variabel  bebas  yang digunakan  yaitu  X1,  X6  dan  X7  karena memiliki  nilai  koefisien  korelasi  yang  tinggi terhadap variabel terikat Y yaitu >0,6. Terlihat pada  tabel  4  nilai  X2,  X4,  X10,  dan  X14 memiliki nilai koefisien korelasi >0,6 terhadap variabel  terikat  Y,  menandakan  hubungan variabel  diatas  sangat  berkorelasi.  Namun
variabel  tersebut  tidak  terpilih  dikarenakan memiliki  nilai  koefisien  >0,6  terhadap  X1. Berdasarkan  persyaratan  hanya  satu  yang dapat  digunakan  dalam  analisis  regresi  linier. Dalam hal ini, variabel bebas X1 yang terpilih dikarenakan  memiliki  nilai  koefisien  korelasi yang lebih tinggi yaitu 0,851.

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
3.3 Analisis model regresi bangkitan kendaraan Berdasarkan variabel data yang
ditunjukan  pada  tabel  3  dan  tabel  4,  akan digunakan  sebagai  variabel  pada    analisis statistika untuk menghasilkan model persamaan matematis.
Tabel 6.

## Hasil Analisis Regresi TarikanKendaraan
Variabel Parameter Model Model Konstanta C - 606,10 9 Jumlah Siswa X1 0,194 Luas Kelas X6 1,059 Perbandingan Antara Jumlah Siswa dan Jumlah Guru X7 42,676 R 2 0,945 SEE 23,39
Dari model yang dianalisis,  diperoleh R 2 sebesar  0,945  (R 2 ≈1)  menunjukkan  bahwa besarnya  kontribusi  variabel  bebas  tersebut dalam menjelaskan variabel terikat (Y) dengan baik. Standard Error of Estimate dalam model tersebut sebesar 23,39 smp/hari atau sebesar 5 %.
Persamaan regresi : Y = (0,194)  X1  +  (1,059)  X6  +  (42,676) X7 – 606,109 …………….. (1)
Keterangan:
Y = jumlah tarikan kendaraan. X1 = jumlah guru X6 = luas kelas X7 = perbandingan antara jumlah siswa dan jumlah guru Tabel 7. Hasil analisis regresi bangkitankendaraan Variabel Parameter Model Model Konstanta C -594,67 Jumlah Siswa X1 0,234 Luas Kelas X6 0,699 Perbandingan Antara Jumlah Siswa dan Jumlah Guru X7 40,566 R 2 0,933 SEE 27,18
Diperoleh  R 2 sebesar  0,933  (R 2 ≈  1) menunjukkan  bahwa  besarnya  kontribusi variabel  bebas  tersebut  dalam    menjelaskan variabel  terikat  (Y)  dengan  baik. Standard Error of Estimate (SEE) dalam model tersebut sebesar 27,18 smp/hari atau sebesar 5%.
Persamaan regresi :
Y = (0,234)  X1  +  (0,699)  X6  +  (40,566) X7 – 594,67…………….. (1)
Keterangan:
Y = jumlah bangkitan kendaraan. X1 = jumlah guru X6 = luas kelas X7 = perbandingan antara jumlah siswa dan jumlah guru 3.4 Uji multikolinieritas
Dasar pengambilan keputusan uji multikolinieritas  dilihat  dari  nilai  VIF  dan tolerance .  Menurut  Ghozali  (2011)  tidak terjadi  gejala  multikolinieritas,  jika  nilai TOLERANCE>0,100  dan  nilai  VIF<10,00. Berdasarkan  pendapat  diatas  menunjukan bahwa  model  bangkitan  kendaraan  pengantar tidak ada gejala multikolinieritas.

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Tabel 8.

## Hasil uji multikolinieritas model tarikan
kendaraan Model Indikator Multikolinieritas Tolerance VIF X1 0,545 1,837 X6 0,650 1,538 X7 0,732 1,365 Tabel 9. Hasil uji multikolinieritas model bangkitan kendaraan Model Indikator Multikolinieritas Tolerance VIF X1 0,545 1,837 X6 0,650 1,538 X7 0,732 1,365
Hasil  uji  multikolinieritas  pada  tabel  8 dan  tabel  9  menunjukan  nilai  VIF  ( Variance Inflation  Factor )  pada  variabel  bebas  model bangkitan  kendaraan  pengantar  sebesar  <10. Sedangkan  pada  nilai tolerance pada  variabel bebas  model  bangkitan  kendaraan  pengantar sebesar >0,1
3.5 Uji normalitas
Dasar pengambilan keputusan uji probabilitas  plot  menurut  Ghozali  (2011), model  regresi  dikatakan  berdistri  normal  jika data  ploting  yang  menggambarkan  data sesungguhnya mengikuti garis diagonal.
Gambar 1. P-Plot Model Regresi Tarikan Kendaraan Sekolah Menengah Atas Jember
Gambar 2.
P-Plot Model Regresi Bangkitan Kendaraan
Sekolah Menengah Atas Jember
Data  ploting  probabilitas  pada  model regresi  bangkitan  kendaraan  pengantan  dan penjemput  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri Jember  dapat  mengikuti  garis  diagonal tersebut.Sehingga model regresi tersebut dapat dikatakan  berdistribusi  normal  dan  dapat digunakan untuk  meramalkan bangkitan moda penjemput  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  di Jember.

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
3.6 Perbandingan  jumlah  kendaraan  hasil survey dengan hasil model regresi
Jumlah  kendaraan  pada  hasil  analisis akan dihitung dengan cara memasukkan nilai – nilai  variabel  dan  selanjutnya  dibandingkan dengan hasil observasi
Tabel 10. Perbandingan jumlah tarikan kendaraanhasil model regresi  dengan hasil survey
SMA Hasil Regresi (smp) Hasil Survei (smp) Jumlah Selisih (smp) Selisih (%) SMAN 1 Jember 279,5 270,17 9,32 3,45% SMAN 2 Jember 287,77 288 0,22 0,08% SMAN 3 Jember 206,45 197,67 8,78 4,44% SMAN 4 Jember 240,85 253,42 12,57 4,96% SMAN 5 Jember 173,8 173,08 0,72 0,42% R2 0,945 Maximum 4,96% SEE 23,39 Rata – Rata 2,67%
Terlihat pada tabel 10 selisih maksimum jumlah  kendaraan  adalah  12,57  smp  per  hari atau  23,39  %  dan  persentase  selisih  jumlah kendaraan  rata  –  rata  sebesar  2,67  %  serta memenuhi syarat yaitu selisih jumlah kendaraan < 5 %.
Tabel 11. Perbandingan jumlah kendaraan penjemput hasil model regresi  dengan hasil survei SMA Hasil Regresi (smp) Hasil Survei (smp) Jumlah Selisih (smp) Selisih (%) SMAN 1 Jember 273,28 262,67 10,62 4,04% SMAN 2 Jember 283,51 284 0,48 0,17% SMAN 3 Jember 203,41 194,42 8,99 4,63% SMAN 4 Jember 235,81 247,08 11,27 4,56% SMAN 5 Jember 161,03 160,33 0,69 0,43% R 2 0,933 Maximum 4,56% SEE 27,18 Rata – Rata 2,77%
Terlihat pada tabel 11 selisih maksimum jumlah  kendaraan  adalah  11,27  smp  per  hari
atau  4,56%  dan  persentase  selisih  jumlah kendaraan  rata  –  rata  sebesar  2,77%  serta memenuhi syarat yaitu selisih jumlah kendaraan <5%.
Hasil  pemodelan  bangkitan  kendaraan pada  penelitian  ini  berbeda  dengan  hasil penelitian  oleh  Adri  (2014)  menunjukkan bahwa  perbandingan  jumlah  mahasiswa  dan dosen,  luas  akademi,  kapasitas  kelas,  dan perbandingan jumlah mahasiswa dengan ruang kelas yang mempengaruhi bangkitan pergerakan  pada  zona  pendidikan  akademi keperawatan di Makassar.

## 4. KESIMPULAN
Faktor  yang  mempengaruhi  bangkitan kendaraan  pengantar  dan  penjemput  pada Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  di  Kota Jember  (Y)  adalah  jumlah  pelajar  (X1),  luas kelas  (X6),  dan  Perbandingan  jumlah  pelajar dengan  guru  (X7).Model  tarikan  kendaraan pada  Sekolah  Menengah  Atas  Negeri  di  Kota Jember adalah Y= (0,194) X1 + (1,059) X6  + (42,676)  X7  –  606,109  dengan  nilai  R 2 (R Square)  sebesar 0,945.  Sedangkan  model bangkitan  kendaraan  pada  Sekolah  Menengah Atas Negeri di Kota Jember adalah Y= (0,234) X1  +  (0,699)  X6  +  (40,566)  X7  –  594,67 dengan nilai R 2 (R Square) sebesar 0,933. Penelitian lebih lanjut dapat mengembangkan model pada lembaga pendidikan  berbeda  baik  negeri  maupun swasta  untuk  memperoleh  model  bangkitan pergerakan lalu lintas pada kawasan pendidikan  di  kota  Jember.Selain  itu,  model bangkitan  juga  dapat  dicari  berdasarkan karakteristik  sosial  ekonomi  dari  siswa,  orang tua, maupun guru.

## 5. DAFTAR PUSTAKA
Adri  M.R.R,  (2014),  Pemodelan  Bangkitan Pergerakan  Lalu  Lintas  Mahasiswa  pada Zona  Pendidikan  Akademi  Keperawatan di Kota Makasar, Makasar
Black  J.  A.,  1981.  Urban  Transport  Planing, London Crom Helm.
Ghozali,  Imam.  (2011).  “Aplikasi  Analisis Multivariate  Dengan  Program  SPSS”.

## FAKULTAS TEKNIK UNIVERSITAS WIRARAJA SUMENEP - MADURA
Semarang:  Badan  Penerbit  Universitas Diponegoro
Hobbs  F.  D.  1999.  Perencanaan  dan  Teknik Lalu Lintas. Gajah Mada University Press. Manoppo,M.R.P.,  dan  Sendow.T.E.,  (2011),
Analisa Bangkitan Pergerakan dan
Distribusi  Perjalanan  di  Kota  Manado, Media Engineering, 1 (1), 17 – 23. Patmadjaja,  H.,  dkk.,  Pemodelan  Bangkitan Pergerakan  pada  Tata  Guna  Lahan Sekolah  Dasar  Swasta  di  Surabaya, Dimensi Teknik Sipil,4 (2), 69-76.
Rahmadani,  F.,  (2015),  Analisa  Permodelan Bangkitan  Pergerakan  Pada  Tata  Guna Lahan  SMP  di  Kota  Padang,  The  18  th FSTPT  International  Symposium,  STTD, Lampung,
Sulistyono,  S,  dan  Widiarti.  W.Y.,  (2007)
Pemodelan  Bangkitan  Perjalanan  (Trip
Generation)  pada  Kawasan  Pusat  Kota Jember,  Simposium  X  Forum  Studi Transportasi  Antar  Perguruan  Tinggi,
Universitas  Tarumanagara  Jakarta,  24 November 2007,1-9. Suryadi,  Anggraini.  R.  dan  Azmeri,  (2017)
Analisa Bangkitan Pergerakan Pada
Kawasan  Lampulo  Kota  Banda  Aceh, Jurnal  Teknik  Sipil  Universitas  Syiah Kuala, pp 233 – 242. Tamin, O.Z., 1997, Perencanaan dan Pemodelan  Transportasi,  Penerbit  ITB,
Bandung.
Tamin  Z.  Ofyar,  2000,  Perencanaan  dan Permodelan  Transportasi,  Edisi  kedua, Penerbit ITB,  Bandung.