## Ekasakti Jurnal Penelitian & Pengabdian

## (EJPP)
https://ejurnal-unespadang.ac.id/index.php/EJPP

## PERHITUNGAN  NILAI  EKIVALENSI  MOBIL  PENUMPANG DENGAN METODE  REGRESI  LINIER  BERGANDA  PADA RUAS  JALAN THAMRIN  KOTA  PADANG
Maha Putri Handayani AS 1 , Al Azhar 2 , dan Vicky Chandra Gunawan Hura 3
1) Universitas Ekasakti, Padang, Email: mahaputrihandayanias@gmail.com
2) Universitas Ekasakti, Padang, Email: al.mu20@yahoo.com
3) Universitas Ekasakti, Padang, Email: huravicky7@gmail.com

## INFO ARTIKEL ABSTRAK
Received   : 08/01/2022 Revised     : 15/01/2022 Publish      : 19/05/2022 Ekivalensi  Mobil  Penumpang  (EMP)  merupakan  faktor  yang    menunjukkan berbagai  tipe  kendaraan  sehubungan  dengan  pengaruhnya  terhadap  kecepatan kendaraan  ringan  dalam  arus  lalu  lintas.  Nilai  Ekivalensi  Mobil  Penumpang berfungsi  untuk  menyetarakan  satuan  berbagai  jenis  kendaraan  menjadi  satuan mobil  penumpang.  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia  (MKJI)  1997  telah menetapkan  nilai  EMP  untuk  masing-masing  jenis  kendaraan.  Penetapan  nilai EMP didasarkan pada jumlah arus dan komposisi lalu lintas. Akan tetapi, seiring bertambahnya  arus  dan  komposisi  lalu  lintas  pada  saat  ini  menyebabkan terjadinya perubahan pada nilai ekivalensi yang telah ditetapkan. Oleh karena itu, perlu  dilakukan  perhitungan  nilai  EMP  berdasarkan  keadaan    jalan  yang sebenarnya dan kemudian membandingkannya dengan nilai EMP menurut MKJI 1997. Penelitian ini dilakukan pada ruas Jalan Thamrin, Kota Padang, Sumatera Barat  dengan  menghitung  jumlah  arus  kendaraan  selama  jam  puncak.  Arus kendaraan yang dihitung meliputi jumlah kendaraan ringan, sepeda motor, serta kendaraan  berat.  Metode  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  metode regresi linier berganda yang dianalisis dengan alat bantu statik Statistical Product and  Service  Solutions  (SPSS).  Metode  ini  digunakan  karena  masing-masing kendaraan  mempunyai pengaruh terhadap kendaraan  lainnya. Berdasarkan  hasil analisis regresi linier berganda, didapatkan nilai EMP untuk sepeda motor adalah 0,234 dan nilai EMP untuk kendaraan berat adalah 5,556. Deviasi perbandingan antara  nilai  EMP  hasil  analisis  regresi  linier  dengan  nilai  EMP  menurut  MKJI 1997  untuk  sepeda  motor  adalah  0,166,  sedangkan  deviasi  perbandingan  antara nilai  EMP  hasil  analisis  regresi  linier  dengan  nilai  EMP  menurut  MKJI  1997 untuk kendaraan berat adalah 4,256.
Kata Kunci: Ekivalensi mobil penumpang, Regresi linier berganda, MKJI.

## ABSTRACT
Keywords: Passenger car equivalence, Multiple linear regression, MKJI. Passenger  Car  Equivalence  (PCE)  is  a  factor  that  shows  various  types  of vehicles  in  relation  to  their  effect  on  the  speed  of  light  vehicles  in  traffic  flow. Passenger  Car  Equivalence  Value  serves  to  equalize  units  of  various  types  of vehicles into passenger car units. The 1997 Indonesian  Road Capacity Manual (MKJI)  has  determined  the  PCE  value  for  each  type  of  vehicle.  The determination  of  the  PCE  value  is  based  on  the  number  of  flows  and  the composition  of  traffic.  However,  as  the  flow  and  composition  of  the  current traffic  increase,  it  causes  a  change  in  the  equivalence  value  that  has  been  set.
Therefore,  it  is  necessary  to  calculate  the  PCE  value  based  on  the  actual  road conditions and then compare it with the PCE value according to the 1997 MKJI. This  research  was  conducted  on  Thamrin  road  section,  Padang  City,  West Sumatera  by  calculating  the  number  of  vehicle  flows  during  peak  hours.  The calculated  vehicle  flow  includes  the  number  of  light  vehicles,  motorcycles,  and heavy vehicles. The method used in this study is multiple linear regression which was  analyzed  with  Statistical  Product  and  Service  Solutions  (SPSS)  tools.  This method  is used because each  vehicle has an influence on other vehicles. Based on  the  results  of  multiple  linear  regression  analysis,  the  PCE  value  for motorcycles  is  0.234  and  the  PCE  value  for  heavy  vehicles  is  5.556.  The deviation  of  the  comparison  between  the  PCE  value  from  the  linear  regression analysis  and  the  PCE  value  according  to  the  1997  MKJI  for  motorcycles  is 0,166,  while  the  comparative  deviation  between  the  PCE  value  from  the  linear regression  analysis  and  the  PCE  value  according  to  the  1997  MKJI  for  heavy vehicles is 4,256.

## PENDAHULUAN
Ruas  Jalan  Thamrin  memiliki  arus  kendaraan  yang  cukup  padat  dikarenakan  jalan  ini merupakan  salah  satu  jalan  penghubung  ke  pusat  kota,  termasuk  sebagai  jalan  penghubung  ke berbagai  objek  wisata  dan  pusat  perbelanjaan  yang  ada  di  Kota  Padang.  Kendaraan  yang melintasi  jalur  ini  terdiri  dari  berbagai  jenis  kendaraan,  mulai  dari  kendaraan  tak  bermotor, sepeda  motor,  kendaraan  ringan,  serta  kendaraan  berat.  Dengan  keberagaman  jenis  kendaraan ini,  diperlukan  penyetaraan  satuan  kendaraan  terlebih  dahulu  untuk  memudahkan  perhitungan volume  arus  lalu  lintas  yang  didapatkan  dari  perkalian  nilai  konversi  yang  disebut  nilai ekivalensi mobil penumpang.
Adapun  nilai  ekivalensi  mobil  penumpang  sudah  ditetapkan  oleh  Manual  Kapasitas Jalan  Indonesia  (MKJI)  1997,  akan  tetapi  dengan  pertumbuhan  penduduk  yang  semakin meningkat, produksi kendaraan yang tidak terbatas, rentang waktu yang cukup lama, serta sarana dan prasarana yang semakin maju mengakibatkan adanya perubahan pada nilai emp itu sendiri. Tujuan  dari  penelitian  ini  adalah  Untuk  mendapatkan  nilai  emp  dengan  menggunakan  metode regresi  linier  berganda  dan  mengetahui  deviasi  perbandingan  nilai  emp  kendaran  yang  ditinjau antara  MKJI  1997  dengan  metode  regresi  linier  berganda.  Karakterisitk  arus  lalu  lintas  pada suatu  area  sangat  menarik  untuk  diteliti  dan  dianalisa,  dimana  hasil  yang  diperoleh  dapat mempresentasikan  kondisi  dari  ruas  jalan  yang  ada.  Dalam  hal  ini  dikenal  ada  tiga  parameter yang utama antara lain sebagai berikut :
1. Volume
Sebagai ukuran dari kuantitas arus lalulintas atau jumlah lalu-lintas yang melewati suatu titik pada suatu jalur jalan selama selang waktu tertentu adalah volume dan tingkat alur lalulintas. Besarnya arus lalu lintas dinyatakan dengan volume (volume = V) dan atau arus ( rate of flow =  q)  yang  keduanya  menunjukkan  jumlah  kendaraan  yang  melewati  satu  titik  pengamatan pada ruas jalan per satuan waktu, sehingga dapat dinyatakan dalam persamaan (MKJI, 1997).
Dengan :
V = Volume lalu lintas; Q = Arus lalu lintas ( rate of flow );
N = Jumlah kendaraan yang melewati titik pengamatan;
T = Interval waktu pengamatan.
2. Kecepatan
Kecepatan adalah rata-rata jarak yang dapat ditempuh suatu kendaraan pada suatu ruas jalan dalam satu satuan waktu tertentu. Kecepatan dalam teknik lalu lintas  yang sering  digunakan (Hobbs, F. D. 1995) yaitu:
a. Kecepatan sesaat ( spot speed ) adalah kecepatan pada suatu saat tertentu.
b. Kecepatan  bergerak  ( running  speed )  adalah  kecepatan  pada  saat  kendaraan  sedang bergerak.
c. Kecepatan  perjalanan  ( overall  travel  speed )  adalah  waktu  komulatif  yang  bisa  ditempuh dari  suatu  panjang/segmen  jalan,  didalamnya  termasuk  unsur  waktu  berhenti  dan  waktu bergerak.
Dengan  didapatnya  waktu  perjalanan,  jarak  perjalanan,  dan  waktu  tundaan  maka  kecepatan perjalanan dan kecepatan bergerak akan didapat :
Dimana:
S = Kecepatan (km/jam, m/det); d = Jarak yang ditempuh kendaraan (km, m);
t = Waktu tempuh kendaraan (jam, det).
3. Kepadatan ( density )
Menurut  Morlock,  E.  K  (1991),  kepadatan  lalu  lintas  adalah  jumlah  kendaraan  yang  lewat pada  suatu  bagian  tertentu  dari  sebuah  jalur  dalam  satu  atau  dua  arah  selama  jangka  waktu tertentu, keadaan jalan serta lalu lintas tertentu pula, dan dinyatakan dalam persamaan berikut :
Dimana:
D = Kepadatan kendaraan (kendaraan/km) V = Volume kendaraan (kendaraan/jam) S =  Kecepatan rata-rata kendaraan (km/jam)
Menurut  Tata  Cara  Perencanaan  Geometrik  Jalan  Antar  Kota  (TPGJAK)  jenis-jenis kendaraan terbagi menjadi 5 jenis, yaitu :
1) Kendaraan Ringan/Kecil ( Light Vehicle )
Kendaraan  ringan  /  kecil  adalah  kendaraan  bermotor  ber  as  dua  dengan  empat  roda  dan jarak as 2,0 – 3,0 m (meliputi : mobil penumpang, oplet, mikro bus, pick up, dan truk kecil sesuai sistem klasifikasi Bina Marga).
2) Kendaraan Sedang (MHV)
Kendaraan  bermotor  dengan  dua  gandar,  dengan  jarak  3,5  –  5,0  m    (termasuk  bus  kecil, truk dua as dengan enam roda, sesuai sistem klasifikasi Bina Marga).
3) Kendaraan Berat/Besar ( Heavy Vehicle ),
a. Bus Besar
Bus dengan dua atau tiga gandar dengan jarak as 5,0 – 6,0 m.
b. Truk Besar
Truk tiga gandar dan truk kombinasi tiga, jarak gandar (gandar pertama ke kedua) < 3,5 m ( sesuai sistem klasifikasi Bina Marga).
4) Sepeda Motor (MC)
Kendaraan bermotor dengan 2 atau 3 roda (meliputi : sepeda motor dan kendaraan roda 3 sesuai sistem klasifikasi Bina Marga).
5) Kendaraan Tak Bermotor (UM).
Kendaraan dengan roda yang digerakkan oleh orang atau hewan (meliputi : sepeda, becak, kereta kuda, dan kereta dorong sesuai sistem klasifikasi Bina Marga).
Dimensi kendaraan rencana dapat dilihat dibawah ini :

## Tabel 1. Dimensi Kendaraan Rencana
Kategori Kendaraan Rencana Dimensi Kendaraan (cm) Tonjolan (cm) Radius Putar Radius Tonjolan (cm) (cm) Tinggi Lebar Panjang Depan Belakang Min. Max. Kecil 130 210 580 90 150 420 730 780 Sedang 410 260 1210 210 240 740 1280 1410 Besar 410 260 2100 120 90 290 1400 1370
Sumber : Tata Cara Perencanaan Geometrik Jalan Antar Kota
Ekivalensi  mobil  penumpang  (emp)  adalah  satuan  dari  arus  lalu  lintas  yang  dilakukan dengan  mengkonversikan  satuan  arus  lalu  lintas  dari  berbagai  jenis  kendaraan/jam  menjadi satuan  mobil  penumpang  (smp/jam).  Menurut  MKJI  1997,  ekivalensi  mobil  penumpang merupakan  faktor  yang  menunjukkan  berbagai  tipe  kendaraan  dibandingkan  dengan  kendaraan ringan  sehubungan  dengan  pengaruhnya  terhadap  kecepatan  kendaraan  ringan  dalam  arus  lalu lintas, sedangkan satuan mobil penumpang (smp) ialah satuan arus lalu lintas dari berbagai tipe kendaraan yang diubah menjadi kendaraan ringan dengan menggunakan faktor emp. Nilai emp yang  berbeda-beda  didasarkan  pada  jenis  kendaraan,  jenis  jalan,  dan  volume  jam  perencanaan. Nilai ekivalensi kendaraan tergantung dari beberapa faktor berikut ini :
1. Karakterisitik Kendaraan
Karakteristik setiap kendaraan didasarkan pada berat dan ukuran kendaraan.
a. Berat kendaraan digunakan untuk menetukan tipe perkerasan yang akan dipakai.
b. Ukuran  kendaraan  digunakan  untuk  menentukan  data  geometrik  jalan,  mulai  dari  lebar lajur, lebar bahu jalan, panjang dan lebar tikungan, serta ukuran lahan parkir.
2. Karakteristik Arus Lalu Lintas
Parameter  yang  dipakai  yaitu,  volume,  kerapatan,  kecepatan  dan  derajat  kejenuhan.  Dalam konsep  variabel  utama  yang  digunakan  menerangkan  arus  kendaraan  di  suatu  jalur  gerak
adalah volume, kerapatan dan kecepatan.
3. Karakteristik Jalan Raya
Segmen jalan perkotaan mempunyai perkembangan secara permanen dan menerus sepanjang seluruh atau hampir seluruh jalan, minimum pada satu sisi jalan. Jalan didekat pusat perkotaan dengan penduduk < 100.000 jiwa termasuk pada jalan perkotaan/semi perkotaan.
4. Cuaca
Cuaca  sangat mempengaruhi  penetapan  nilai  ekivalensi  mobil  penumpang.  Perubahan  cuaca (hujan/mendung)  dapat  mengakibatkan  berkurangnya  arus  lalu  lintas  sehingga  survei  tidak begitu efektif.
Sesuai  ketetapan  MKJI  1997  mengenai  nilai  ekivalensi  mobil  penumpang  pada  jalan perkotaan, maka untuk jalan empat lajur dua arah  tak terbagi (4/2 UD) nilainya adalah sebagai berikut.
Tabel  2. Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang (Emp) Menurut MKJI 1997
Tipe Jalan : Tak Terbagi Arus Lalu Lintas Total Dua Arah (kend/jam) Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang HV MC Lebar Jalur Lalu Lintas ≤ 6 > 6 Dua Lajur tak-terbagi (2/2 UD) 0 1,3 0,5 0,4 ≥ 1800 1,2 0,35 0,25 Empat lajur tak-terbagi (4/2 UD) 0 1,3 0,4 ≥3700 1,2 0,25 Sumber : Manual Kapasitas Jalan Indonesia, 1997
Menurut  Umar  (2008:77),  uji  normalitas  berguna  untuk  mengetahui  apakah  variabel bebas  dan  variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  keduanya  berdistribusi    normal,    mendekati normal  atau  tidak.  Model  regresi yang baik adalah yang berdistribusi normal atau mendekati normal. Sebelum melakukan metode regresi linier berganda, terlebih dahulu dilakukan pengujian normalitas untuk mengetahui data terdistribusi normal atau tidak. Cara melakukan uji normalitas dapat  dilakukan  dengan  pendekatan  analisis  grafik Normal  Probability  Plot dan  Uji Kolmogorov-Smirnov. Pada pendekatan analisis grafik, nilai residual terdistribusi secara normal apabila garis (titik-titik) yang menggambarkan data sesungguhnya akan mengikuti atau merapat ke  garis  diagonalnya,  sedangkan  pada  uji  normalitas  Kolmogorov-Smirnov,  nilai  residual terdistribusi  secara  normal  apabila  nilai asymptotic  significance  2-tailed lebih  besar  dari  nilai signifikan yang digunakan.
Tabel 3. Syarat Uji Normalitas P.P Plot dan Kolmogorov-Smirnov
Hasil Uji Keterangan Tidak mengikuti garis diagonal Tidak berdistribusi normal Mengikuti garis diagonal Berdistribusi normal Asym. Sig. (2-tailed) > 0,05 Tidak berdistribusi normal Asym. Sig. 2 (tailed) < 0,05 Berdistribusi normal
Sumber : Imam Ghozali (2011:161)
Menurut  Tamin  (2000),  analisis  regresi  linier  berganda  adalah  suatu  metode  statistik. Analisis  regresi  linier  berganda  digunakan  untuk  memprediksikan  suatu  variabel  terikat  (Y) melalui  dua  atau  lebih  variabel  bebas  (X 1 ,  X 2, ... X n )  secara  bersamaan.  Setiap  jenis  kendaraan memiliki pengaruh masing-masing terhadap jenis kendaraan lainnya, oleh karena itu digunakan perhitungan menggunakan analisis regresi linier berganda., dengan bentuk umum sebagai berikut (Sudjana, 2002) :
Dimana : Y = Jumlah Light Vehicle pada putaran m X1 = Jumlah Motorcycle pada putaran m X2 = Jumlah Heavy Vehicle pada putaran m b0 = konstanta regresi b1 = Nilai emp untuk Motorcycle b2 = Nilai emp untuk Heavy Vehicle

## METODE PENELITIAN
Penelitian  ini  dilakukan  pada  ruas  jalan  ruas  Jalan  Thamrin  Kota  Padang  dengan panjang lintasan 200 meter pada hari senin, rabu serta sabtu disaat saat jam puncak pukul 06.00- 08.00  WIB;  11.00-13.00  WIB;  dan  16.00-18.00  WIB  yang  berlangsung  selama  selama  2  (dua) hari.
Gambar 1. Peta Lokasi Penelitian

## Sumber : Google Map
Jenis  penelitian  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  menggunakan  penelitian kuantitatif.  Penelitian  ini menggunakan  data  berupa  angka  sebagai  alat menemukan  keterangan mengenai apa yang ingin kita teliti, dan angka-angka yang terkumpul kemudian di analisis. Pada penelitian ini terdapat dua macam variabel, yaitu variabel terikat (variabel dependen) merupakan variabel  yang  tergantung  dengan  variabel  lainnya  serta  variabel  bebas  (variabel  independen) merupakan  variabel  yang  tidak  memiliki  ketergantungan  terhadap  variabel  lainnya.  Adapun variabel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  antara  lain:  variabel  terikat  adalah  jumlah kendaraan  ringan  (Y)  selama  waktu  penelitian  dengan  interval  waktu  per  15  menit.  Variabel bebas adalah jumlah sepeda motor (X 1 ) dan jumlah kendaraan berat (X 2 ) selama waktu penelitian dengan interval waktu per 15 menit.

## Gambar 2. Bagan Alur penulisan
Data  yang  digunakan  dalam  data  penelitian  ini  terdiri  dari  dua  jenis  data,  yakni  data primer  dan  data  sekunder.  Data  primer merupakan  data  yang  pertama  kali  dikumpulkan  secara langsung  dari  lokasi  penelitian.  Sementara,  data  sekunder  merupakan  data  atau  informasi  yang telah ada sebelumnya yang digunakan sebagai pendukung kelengkapan data penelitian. Data-data primer tersebut antara lain sebagai berikut: Data geometri jalan dan Data Volume Lalu Lintas
Pengumpulan  data  volume  lalu  lintas  dilakukan  dengan  menggunakan  metode perhitungan  manual  ( manual  count ),  yakni  perhitungan  setiap  jenis  kendaraan  dengan  yang melewati titik pengamatan pada ruas jalan. Data yang dikumpulkan adalah jumlah kendaraan per jam  yang  dihitung  berdasarkan  jam  puncak  pada  satu  hari  penelitian.  Perhitungan  jumlah kendaraan  mengikuti  Manual  Kapasitas  Jalan  Indonesia,  yaitu,  kendaraan  ringan  (LV), kendaraan  berat  (HV),  dan  sepeda  motor  (MC).  Sedangkan  data  sekunder  yang  di  butuhkan antara lain: peta lokasi penelitian dan denah lokasi penelitian.
Adapun beberapa tahapan dalam menganalisis data adalah sebagai berikut: perhitungan volume kendaraan; uji distribusi normal (uji normalitas); uji asumsi klasik, yang terdiri dari: uji multikolinearitas,  uji  heteroskedastisitas,  uji  autokorelasi,  dan  uji  linearitas;  perhitungan  nilai emp, yaitu: menentukan variabel dependen dan independen serta hipotesis yang akan digunakan, dan melakukan analisis data yang dilakukan dengan tahapan analyze, kemudian regression, dan linear ;  uji  hipotesis,  yang  terdiri  dari:  uji  simultan  (uji-f),  uji  parsial  (uji-t)  dan  uji  koefisien determinasi; uji korelasi; serta perbandingan nilai emp.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Uji Normalitas (Pengujian Ditribusi Normal)
Pengujian  dilakukan  dengan  uji  normalitas  Kolmogorov-Smirnov  dan  uji  normalitas dengan  metode Normal  P-P  Plot  of  Regression  Standardized  Residual, dengan  metode Kolmogorov-Smirnov dilakukan dengan memunculkan nilai residual (RES_1). Berdasarkan hasil uji  normalitas  Kolmogorov-Smirnov,  didapatkan  nilai  hasil  uji  statistik  sebesar  0,053  dan Asymp. Sig. (2-tailed) adalah sebesar 0,2 lebih besar dari 0,05 maka dapat disimpulkan bahwa data yang diolah berdistribusi normal dan lulus uji asumsi normalitas.

## Tabel 4. Hasil Uji Normalitas Kolmogorov-Smirnov
Unstandardized Residual N 72 Normal Parameters a,b Mean 0 Std. Deviation 49,23484518 Most Extreme Differences Absolute 0,053 Positive 0,053 Negative -0,051 Test Statistic 0,053 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,200 c,d
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Gambar 3.  Hasil Uji Normalitas Teknik Normal P-P Plot Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Sementara  itu,  pengujian  normalitas  dengan  metode  Normal  P-P  Plot  of  Regression Standardized  Residual  titik-titik  ploting  yang  terdapat  pada  gambar  “Normal  P-P  Plot  of Regression  Standardized  Residual”  selalu  mengikuti  dan  mendekati  garis  diagonalnya  .  Oleh karena itu, sebagaimana dasar atau pedoman pengambilan keputusan dalam uji normalitas teknik probability  plot  dapat  disimpulkan  bahwa  nilai  residual  berdistribusi  normal.  Dengan  demikian asumsi normalitas untuk nilai residual dalam analisis regresi linear berganda yang telah dianalisis telah memenuhi syarat.

## Data Geometri Jalan
Data  geometri  jalan  yang  dibutuhkan  dalam  proses  perhitungan  nilai  ekivalensi  mobil penumpang adalah lebar jalan dan tipe jalan.

## Gambar 4. Penampang melintang Jalan Thamrin, Kota Padang
Sumber : Hasil Survey
Tabel  5. Data Geometri Jalan
No Survey Keterangan 1 Lebar jalan 13,9 meter 2 Lebar lajur 3,475 meter 3 Median - Sumber : Hasil Survey

## Volume Lalu Lintas
Berdasarkan survey tang di lakukan maka di dapat jumlah keseluruhan volume lalu lintas selama 3 (tiga) hari penelitian yakni :
a. Kendaraan Ringan ( Light Vehicle ) : 14.327 kendaraan
b. Sepeda Motor ( Motorcycle ) : 44.747 kendaraan
c. Kendaraan Berat ( Heavy Vehicle ) : 150 kendaraan

## Uji Multikolinearitas
Pengujian multikolinearitas dilakukan dengan cara melihat output coefficients hasil perhitungan metode regresi linier berganda. Hasil statistik kolinearitas dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel  6.  Hasil Statistik Kolinearitas
Coefficients a Collinearity Statistics Model Tolerance VIF 1 Sepeda Motor 0,957 1,045 Kendaraan Berat 0,957 1,045 a. Dependent Variable: Kendaraan Ringan
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Pada tabel diatas menunjukkan bahwa nilai tolerance masing-masing variabel tidak ada yang dibawah 0,10 (nilai tolerance kedua variabel sebesar 0,957). Begitu juga dengan nilai VIF, tidak ada yang diatas 10 (nilai VIF kedua variabel sebesar 1,045). Jadi, model persamaan regresi hasil analisis tidak terjadi gejala multikolinearitas.

## Uji Heteroskedastisitas
Pengujian  heteroskedastisitas  dilakukan  dengan  cara  melihat  gambar  scatterplot  pada output  hasil  perhitungan  regresi  linier  berdasarkan  variabel  bebas  dan  variabel  terikat.  Hasil pengujian heteroskedastisitas dapat dilihat pada gambar dibawah ini.

## Gambar 5. Hasil Uji Heteroskedastisitas Teknik Scatterplot

## Sumber : Hasil analisis
Berdasarkan gambar scatterplot diatas, titik-titik ploting memiliki pola yang tidak jelas (bergelombang,  melebar  kemudian  menyempit)  serta  titik-titik  menyebar  diatas  dan  dibawah angka  0  (nol)  pada  sumbu  Y.  Oleh  karena  itu,  sebagaimana  dasar  atau  pedoman  uji heteroskedastisitas  teknik  scatterplot  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi  gejala heteroskedastisitas.

## Uji Autokorelasi
Pengujian  autokorelasi  dilakukan  berdasarkan  tabel.  Nilai  Durbin  Watson  didapatkan dari output hasil perhitungan metode regresi linier berganda ( output Model Summary ) yang dapat dilihat pada tabel dibawah ini.
Tabel 7. Nilai Durbin-Watson Model Summary b Model R R Square Durbin-Watson 1 0,752 a 0,566 1,86
a.   Predictors: (Constant), Kendaraan Berat, Sepeda Motor b.  Dependent Variable: Kendaraan Ringan Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Berdasarkan tabel Durbin Watson dengan  signifikansi  5%, diperoleh  nilai batas bawah (dL) sebesar 1,5611 dan  batas  atas  (dU)  sebesar  1,6751.  Nilai  hitung Durbin  Watson   (DW) sebesar   1,860 dibandingkan dengan nilai tabel, sehingga diperoleh hasil sebagai berikut: Hasil perbandingan = dU < Durbin Watson < 4-dU = 1,6751 < 1,860 < 4-1,6751 = 1,6751 < 1,860 < 2,3249
Dari  hasil  perbandingan  diatas,  nilai  Durbin  Watson  hasil  analisis  regresi  berada diantara  nilai  dU  sampai  nilai  4-dU.  Ini  menandakan  bahwa  model  persamaan  regresi  tidak mengalami gejala autokorelasi.

## Uji Linearitas
Pengujian  linearitas  dimaksudkan  untuk  mengetahui  apakah  dua  variabel  berpola  linear antara satu sama lainnya. Dengan kata lain, uji linearitas dilakukan dalam rangka menguji model persamaan suatu variabel terikat atas suatu variabel bebas.
a. Uji linearitas antara sepeda motor (X 1 ) dan kendaraaan ringan (Y) Pengujian ini dilakukan untuk mengetahui apakah variabel X 1 memiliki hubungan yang linier dengan  variabel  Y.  dan  hasil  pengujian  linearitas  antar  variabel  X 1 dengan  variabel  Y  akan muncul seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel  8.  Hasil Uji Linearitas antara Variabel X 1 dengan Variabel Y Sum of Squares df Mean Square F Sig. Kendaraan Ringan * Sepeda Motor Between Groups (Combined) 395067,99 69 5725,623 9,227 0,103 Linearity 213813,63 1 213813,6 344,583  0,003 Deviation from Linearity 181254,36 68 2665,505 4,296 0,207 Within Groups 1241 2 620,5 Total 396308,99 71
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Berdasarkan  tabel  8  diatas,  nilai  linearity  untuk  hasil  uji  linearitas  sebesar  0,003,  karena signifikansi lebih kecil dari 0,05, maka dapat disimpulkan bahwa terhadapat hubungan  yang linier antara variabel X 1 dengan variabel Y. b. Uji linearitas antara sepeda motor (X 2 ) dan kendaraaan ringan (Y) Pengujian linearitas antar variabel X 2 dengan variabel Y memiliki tahapan yang sama dengan pengujian  linearitas  antara  variabel  X 1 dan  variabel  Y,  sehingga  hasil  pengujian  linearitas antar variabel X 2 dengan variabel Y akan muncul seperti pada tabel dibawah ini.
Tabel  9. Hasil Uji Linearitas antara Variabel X 2 dengan Variabel Y Sum of Squares df Mean Square F Sig. Kendaraan Ringan * Kendaraan Berat Between Groups (Combined) 56002,75 8 7000,344 1,296 0,262 Linearity 38215,749 1 38215,75 7,075 0,01 Deviation from Linearity 17787,001 7 2541 0,47 0,852 Within Groups 340306,236 63 5401,686 Total 396308,986 71 Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Berdasarkan  tabel  diatas,  nilai  linearity  untuk  hasil  uji  linearitas  sebesar  0,010  karena signifikansi  lebih  kecil  dari  0,05,  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  terdapat  hubungan  yang linier antara variabel X 2 dengan variabel Y.

## Perhitungan  Nilai  Ekivalensi  Mobil  Penumpang  dengan  Metode  Analisis  Regresi  Linier Berganda
Volume  lalu  lintas  digunakan  untuk  menghitung  nilai  emp  kendaraan.  Volume  lalu lintas yang dihitung adalah jumlah dari arus lalu lintas yang melewati lintasan lokasi penelitian. Satuan  arus  lalu  lintas  yang  digunakan  untuk  menghitung  nilai  emp  pada  metode regresi  linier adalah  kendaraan/15  menit.  Adapun  variabel  terikat  (dependen)  yakni  kendaraan  ringan  (Y) sedangkan variabel bebas yakni sepeda motor (X 1 ) dan kendaraan berat (X 2 ).  Dari perhitungan didapatkan hasil sebagai berikut:
Tabel 10.  Nilai Koefisien Persamaan Regresi
Model Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients t Sig. B Std. Error Beta 1 (Constant) 42,118 17,618 2,391 0,02 SepedaMotor 0,234 0,027 0,7 8,635 0 KendaraanBerat 5,556 2,723 0,165 2,041 0,045 a. Dependent Variable: KendaraanRingan
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Berdasarkan  tabel  diatas,  diperoleh  persamaan  regresi  sebagai  berikut:  Y  =  42,118  + 0,234X 1 + 5,556X 2 Dimana :
Y  = nilai emp kendaraan ringan b 0 = konstanta
X 1 = nilai emp sepeda motor X 2 = nilai emp kendaraan berat
Dari persamaan diatas, maka didapat nilai ekivalensi mobil penumpang sebagai berikut:
Tabel 11. Nilai emp berdasarkan Analisis Regresi Linier Berganda
No Jenis Kendaraan Nilai emp 1 Kendaraan ringan 1 2 Sepeda motor 0,234 3 Kendaraan berat 5,556
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Persamaan  regresi  yang  telah  didapatkan  kemudian  dilakukan  uji  coba  terhadap  salah satu nilai variabel sebenarnya. Dengan nilai Y = 128; X 1 = 367; dan X 2 = 0, sehingga didapatkan hasil sebagai berikut:
Y
= b 0 + b 1 .X 1 + b 2 .X 2 1. 128 = 42.118 + (0,234.367) + (5,556.0) 128 = 42.118 + 85,878 + 0 128 = 128

## Pengujian Hipotesis
1. Uji Simultan (Uji-F)
Hasil  kalibrasi  perhitungan  koefisien  regresi  yang  telah  diuji  kemudian  dilakukan pengujian dengan  uji-F  dengan  tingkat  kepercayaan  95%  (α  =  5%).  Pengujian  simultan  (F  hitung) didapatkan dari output perhitungan regresi (output Anova) yang dilakukan melalui tahap input variabel – analyze – regression – linear.
Tabel 12. Hasil Uji Simultan (Uji-F)
ANOVA a Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1  Regression 224200 2 112100 44,942  ,000 b Residual 172109 69 2494,333 Total 396309 71 a.   Dependent Variable: Kendaraan Ringan b.   Predictors: (Constant), Kendaraan Berat, Sepeda Motor
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
a. Berdasarkan  tabel  diatas,  diketahui  nilai  signifikansi  adalah  sebesar  0,000.  Karena  nilai signifikansi  0,000  <  0.05,  ini  menandakan  bahwa  pengambilan  keputusan  dalam  uji  –F sudah sesuai sehingga dapat disimpulkan bahwa H 1 diterima.
b. Berdasarkan  tabel,  diketahui  nilai  F  hitung  adalah  sebesar  44,942.  Karena  nilai  F  hitung 44,492 > F tabel 3,13, ini menandakan bahwa pengambilan keputusan dalam uji  –F sudah sesuai sehingga dapat disimpulkan bahwa H 1 diterima.
Nilai F tabel    = (K-1); (N-K) = (3-1); (72-3) = 2 ; 69 ( 2 adalah df 1 sedangkan 69 adalah df 2 ) = 3,13

## 2. Uji Parsial (Uji-T)
Tabel 13. Hasil Uji Parsial (Uji-T) Model t Sig. Constant 2,391 0,02 Sepeda Motor 8,635 0 Kendaraan Berat 2,041 0,045 Sumber : Hasil Olah Data, 2022
a. Nilai  signifikansi  untuk  sepeda  motor  adalah  sebesar  0,000  dan  nilai  signifikansi  untuk kendaraan berat adalah sebesar 0,045. Karena nilai signifikansi sepeda motor 0,000 < 0.05 dan  nilai  signifikansi  kendaraan  berat  0,045  <  0,05,  ini  menandakan  bahwa  pengambilan keputusan dalam uji – T sudah sesuai sehingga dapat disimpulkan bahwa H 1 diterima.
b. Nilai T hitung untuk sepeda motor adalah sebesar 8,635 dan nilai T hitung untuk kendaraan berat adalah sebesar 2,041. Nilai T hitung dari kedua variabel bebas tersebut  lebih besar dari nilai T tabel, yakni 8,635 > 1,995; 2,041 > 1,995, ini menandakan bahwa pengambilan keputusan dalam uji –T sudah sesuai sehingga dapat disimpulkan bahwa H1 diterima. Nilai T tabel     = (α/2); (n-k-1)
= (0,05/2); (72-2-1)
= 0,025; 69 ( 2 adalah df 1 sedangkan 6 adalah df 2 ) = 1,995
3. Uji Koefisien Determinasi
Dalam perhitungan menggunakan analisis metode regresi linier berganda pada output Model Summary maka didapat nilai koefisien determinasi yang disajikan pada tabel dibawah ini.
Tabel  14. Nilai Koefisien Determinasi
Model Summary b Adjusted R Square Std. Error of the Estimate Model R R Square Durbin- Watson 1  ,752 a 0,566 0,553 49,94 1,86
a.   Predictors: (Constant), KendaraanBerat, SepedaMotor
b.   Dependent Variable: KendaraanRingan
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Berdasarkan tabel diatas, diketahui nilai koefisien determinasi (R2) adalah sebesar 0,566. Ini menandakan  bahwa  kemampuan  model  persamaan  regresi  dalam  menerangkan  variasi variabel terikat sudah semakin baik dikarenakan nilai koefisien determinasi mendekati angka 1 (satu).

## Uji Korelasi
Berdasarkan perhitungan dengan menggunakan metode analisis regresi linier berganda, maka didapat hubungan korelasi antar variabel sebagai berikut.

## Tabel 15. Nilai Koefisien Korelasi antar Variabel
Correlations Kendaraan Ringan Sepeda Motor Kendaraan Berat Pearson Correlation Kendaraan Ringan 1 0,735 0,311 SepedaMotor 0,735 1 0,207 Kendaraan Berat 0,311 0,207 1 Sig. (1-tailed) Kendaraan Ringan . 0 0,004 SepedaMotor 0  . 0,04 Kendaraan Berat 0,004 0,04  . N Kendaraan Ringan 72 72 72 SepedaMotor 72 72 72 Kendaraan Berat 72 72 72
Sumber : Hasil Olah Data, 2022
Nilai  Sig.  (2-tailed)  antara  sepeda  motor  (X 1 )  dengan  kendaraan  ringan  (Y)  adalah sebesar 0,000 < 0,05, yang berarti terdapat korelasi yang signifikan antara variabel sepeda motor (X 1 )  dengan  variabel  kendaraan  ringan  (Y).  Hubungan  antara  kendaraan  berat  (X 2 )  dengan kendaraan  ringan  (Y)  memiliki  nilai  Sig.  (2-tailed)  sebesar  0,04  <  0,05,  yang  berarti  terdapat korelasi yang  signifikan antara variabel kendaraan berat (X 2 ) dengan variabel kendaraan ringan (Y).
Perbandingan  Nilai  Ekivalensi  Mobil  Penumpang  antara  MKJI  1997  dengan  Hasil Perhitungan menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
Berdasarkan nilai ekivalensi mobil penumpang untuk lebar jalan lebih dari 6 meter dan jumlah  arus  lalu  lintas  antara  0  -  3600  kendaraan/jam  adalah  sebesar  0,40  untuk  sepeda  motor dan 1,3 untuk kendaraan berat. Berikut hasil perbandingannya dengan hasil perhitungan metode regresi linier berganda.
Tabel  16.  Perbandingan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang antara MKJI 1997 dengan Hasil

## Perhitungan menggunakan Metode Regresi Linier Berganda
NO  Jenis Kendaraan Nilai emp MKJI Hasil Perhitungan Deviasi (selisih) 1 Kendaraan ringan 1 1 0 2 Sepeda motor 0,4 0,234 0,166 3 Kendaraan berat 1,3 5,556 4,256

## Sumber : Hasil analisis
Berdasarkan  tabel  diatas,  diketahui  bahwa  nilai  emp  sepeda  motor  hasil  perhitungan (0,234)  lebih  kecil  dari  nilai  emp  menurut  MKJI  1997  (0,40)  sedangkan  nilai  emp  kendaraan berat  hasil  perhitungan  (5,556)  lebih  besar  dari  nilai  emp  menurut  MKJI  1997  (1,3).  Ini dikarenakan pada lokasi penelitian kendaraan berat tidak diperbolehkan melintasi jalan thamrin. Adapun  kendaraan  berat  yang  melintasi  jalur  tersebut  adalah  kendaraan  berat  yang  melanggar aturan lalu lintas sehingga berpengaruh pada nilai emp kendaraan berat hasil perhitungan.

## KESIMPULAN
Dari  hasil  analisa  dan  pembahasan  yang  telah  dilakukan  pada  bab  sebelumnya,  maka dapat ditarik kesimpulan sebagai berikut:
1. Berdasarkan  hasil  perhitungan  regresi  linier  berganda,  nilai  ekivalensi  untuk  mobil penumpang  untuk  Jalan  Thamrin  adalah  0,234  untuk  sepeda  motor  (MC)  serta  5,556  untuk kendaraan berat (HV).
2. Selisih nilai ekivalensi mobil penumpang sepeda motor antara hasil perhitungan regresi linier berganda  dengan  nilai  ekivalensi  mobil  penumpang  sepeda  motor  sesuai  MKJI  1997  adalah sebesar  0,166.  Sedangkan  selisih  nilai  ekivalensi  mobil  penumpang  kendaraan  berat  antara hasil perhitungan regresi linier berganda dengan nilai ekivalensi mobil penumpang kendaraan berat sesuai MKJI 1997 adalah sebesar 4,256.

## REFERENSI
Bungin,  M.  Burhan.  2007. Penelitian  Kualitatif:  Komunikasi,  Ekonomi,  Kebijakan  Publik,  dan Ilmu Sosial Lainnya. Jakarta: Kencana Prenada Media Group. Direktorat Jenderal Bina Marga. 1997. Manual Kapasitas Jalan Indonesia (MKJI). Departemen Pekerjaan Umum RI. Jakarta.
Direktorat  Jenderal  Bina  Marga.  1997. Tata  Cara  Perencanaan  Geometrik  Jalan  Antar  Kota (TPGJAK). Departemen Pekerjaan Umum RI. Jakarta
Farisa,  A.  I.  2020. ‘’Perbandingan  Nilai  Emp  Pada  Mkji  1997  Dengan  Emp  Lapangan Menggunakan  Metode  Regresi  Linier  (Studi  Kasus:  Jenderal  Ahmad  Yani  Dan  Adi Sucipto  Kota  Banyuwangi)”. Skripsi.  Jurusan    Teknik  Sipil,  Fakultas  Teknik, Universitas Jember, Jawa Timur.
Ghozali,  Imam.  2011.  “Aplikasi  Analisis  Multivariate  Dengan  Program  SPSS”.  Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro.
Hobbs, 1995. Perencanaan dan Teknik Lalu Lintas . Gajah Mada University Press, Yogyakarta.
Juniarta, I. W. 2012. Penentuan Nilai Ekivalensi Mobil Penumpang pada Ruas Jalan Perkotaan. (Tugas  Akhir  yang  tidak  dipublikasikan,  Jurusan  Teknik  Sipil,  Fakultas  Teknik Universitas Udayana, 2012).
Lendeng,  L.  E.  2018. Analisa  Nilai  Ekivalensi  Mobil  Penumpang  (emp)  dengan  Metode  Time Headway  dan  Regresi  Linier  Berganda”  (Studi  Kasus  :  Jalan  Raya  Tomohon. Jurnal Sipil Statik Vol. 6 No. 10 Oktober 2018 : 735-742.
Morlock,  E.  K.  1991. Perencanaan  Teknik  dan  Perencanaan  Transportasi (Terjemahan). Erlangga. Jakarta.
Santoso,  Singgih.  2002.  Buku  Latihan  SPSS  Statistik  Parametrik.  Jakarta:  Elex  Media Komputindo.
Tuti, B. (2010). Analisis Korelasi Pearson . Bandung. Jurnal Sains Dirgantara Vol. 2 No. 2 Juni 2010 : 100-112.
Wicaksana,  I.  B,  dkk.  2014. Perbandingan  Nilai  Ekivalensi  Mobil  Penumpang  antara  MKJI dengan Metode Regresi Linier Berganda pada jalan Perkotaan Dua Arah . Jurnal Imiah Elektronik Infrastruktur Teknik Sipil,
Wulandari,  A.(2011), Studi  Penetapan  Ekuivalensi  Mobil  Penumpang  Pada  Kendaraan  Berat Menggunakan  Metode  Time  headway  Dan  Analisis  Regresi  Linier  (Kasus  Pada  Ruas Jalan Solo – Kartosuro Km.7) . Surakarta : Skripsi Jurusan Teknik Sipil Fakultas Teknik Sipil Universitas Sebelas Maret.