## PERMODELAN BANGKITAN PERGERAKAN UNTUK BEBERAPA TIPE PERUMAHAN DI PEKANBARU
Oleh : Parada Afkiki Eko Saputra 1)
1) Universitas Quality, Jl.Ring Road No.18 Ngumban Surbakti Medan Email : paradaafkiki@gmail.com

## Abstrak
Adanya  bangkitan  dari    perumahan  penduduk  di  Kota  Pekanbaru  dapat  mempengaruhi tingkat  pelayanan  jalan.  Untuk  itu  diperlukan  studi  tentang  generasi  perjalanan  dari perumahan  penduduk    untuk  mengembangkan  sebuah  kompleks  penduduk  baru  atau  di masa  depan,  itu  bisa  diidentifikasi  seberapa  besar  pengaruhnya  terhadap  kapasitas jaringan jalan di Kota Pakanbaru . Faktor-faktor yang mempengaruhi generasi perjalanan adalah:  pergerakan  perilaku  dari  masing-masing  perumahan,  jumlah  perjalanan  yang dihasilkan, dan mencari tahu faktor-faktor lain yang mempengaruhi peristiwa perjalanan. Parameter  yang  digunakan  dalam  model  bangkitan    adalah  Analisis  Regresi  Linier Berganda.  Data  diambil  berdasarkan  tren  perumahan  penduduk  untuk  membuat perjalanan  yang  dijelaskan  dalam  beberapa  variabel  seperti:  jumlah  anggota  keluarga (X1),  tingkat  pendapatan  keluarga  (X2),  kepemilikan  mobil  (X3),  jumlah  kepemilikan sepeda motor (X4), anggota keluarga yang bekerja  (X5), anggota keluarga yang sekolah (X6), pekerjaan (X7), usia kepala keluarga  (X8), dan lebar bangunan (X9). Hasil analisis menunjukkan  bahwa  model  terbaik  dapat  diterapkan  dalam  perencanaan  lokasi perumahan  saat  ini  adalah  model  persamaan  regresi  linier  berganda  dalam  jenis perumahan  mewah  yaitu  Y1  =  3,062  +  1,323  X1  +  0,175  X4  +  0,526  X6  karena persamaan dibentuk telah mampu untuk mewakili variabel terpengaruh terhadap langkah munculnya dari perumahan.
Kata Kunci : Generasi perjalanan, analisis regresi linier berganda, rumah tangga

## Abstract
The trip generation existence from a housing resident in Pekanbaru City could influence a road service level. It needed a study on trip generation from a housing resident.  So that next to develop a new resident complex or in the future, it could be identified how big its influence  towards  road  network  capacity  in  Pakanbaru  City.  Factors  that  influenced  a trip  generation  were:  move  behavior  from  each  housing,  trip  number  yielded,  and figuring  out  other  factors  that  influenced  a  trip  event.  Parameter  used  in  a  trip generation  model  make  was  a  Multiple  Linear  Regression  Analysis.  Data  was  taken based  on  a  housing  resident  trend  to  make  a  trip  that  was  explained  in  some  variables such  as:  family  member  number  (X1),  family  income  level  (X2),  car  ownership  (X3), motorbike  ownership  number  (X4),  working  family  members  (X5),  schooling  family members  (X6),  occupation  (X7),  family  head  age  (X8),  and  building  width  (X9).  An analysis  result  showed  that  the  best  model  could  be  applied  in  a  housing  location planning today  was  a  multiple  linear  regression  model  equation in  a  luxurious  housing type namely Y1 = 3.062 + 1.323 X1 + 0.175 X4 + 0.526 X6 due to the formed equation had been able to represent variables affected towards a move emergence from housing. Keywords: Trip Generation, multiple linear regression analysis, household

## 1.Pendahuluan
Transportasi  merupakan  proses
pergerakan  atau  perpindahan  orang  atau barang  dari  satu  tempat  ketempat  lain.
Proses  ini  dapat  dilakukan  dengan menggunakan  sarana  angkutan    berupa kendaraan  atau  tanpa  kendaraan.
Kota  Pekanbaru  sebagai  lokasi yang  dipilih  dalam  penelitian  ini, memiliki  luas  wilayah  632,26  km2 dengan jumlah penduduk sebesar 897.768  jiwa  dan  setiap  tahunnya bertambah (Badan Pusat Statistik, 2010).
Dengan  semakin  meningkatnya penduduk  kota  menyebabkan  semakin tingginya aktifitas dan jumlah perjalanan baik  orang  maupun  barang.  Kota Pekanbaru  saat  ini  terus  mengalami perkembangan, akibat dari perkembangan  tersebut  adalah  dengan munculnya permukiman baru di wilayah ini yang dibangun oleh para pengembang  permukiman  yang  juga berdampak  pada  permasalahan  upaya pengembangan transportasi. Sangat menarik  untuk  meninjau  keberadaan kawasan  permukiman  di  wilayah  Kota Pekanbaru, khususnya dari sisi bangkitan pergerakan (Trip Generation). Adanya  bangkitan  pergerakan dari  penghuni  permukiman  di  Kota Pekanbaru  dapat  mempengaruhi  tingkat pelayanan jalan utama di Kota Pekanbaru. Untuk mengantisipasi kebutuhan    dan    memperhitungkan beban, diperlukan studi tentang bangkitan  pergerakan  dari  penghuni permukiman  tersebut  sehingga  nantinya untuk pembangunan kawasan
permukiman  yang  baru  atau  yang  akan datang  dapat  diketahui  seberapa  besar pengaruhnya terhadap kapasitas jaringan jalan di Kota Pekanbaru.
Munculnya permukiman di sekitar  jalan  utama  kota  pekanbaru  ini akan    menambah  jumlah  pergerakan, dimana pergerakan
ini dapat mengganggu  lalu  lintas,  yang  kemudian dapat  menurunkan  tingkat  pelayanan jalan.  Maka  perlu  adanya  acuan  untuk menghitung  jumlah  pergerakan  yang akan  dihasilkan  oleh  suatu  kawasan permukiman.
Usaha
penanggulangan permasalahan    transportasi    ini    sangat penting    mengingat  besarnya  peran  dan keterkaitan    transportasi    dengan
aktifitas    atau    kegiatan  pembangunan lainnya.
Tujuan  yang  ingin  dicapai  dalam penelitian ini adalah 1. Mengetahui model bangkitan pergerakan  untuk  beberapa  tipe perumahan di Kota Pekanbaru.
2. Mengidentifikasi  faktor-faktor  apa saja  yang  mempengaruhi  terjadinya bangkitan  pergerakan  dari  beberapa tipe perumahan di Kota Pekanbaru?
3. Mengetahui seberapa besar pengaruh  pembangunan  kawasan permukiman  yang  baru  terhadap terjadinya bangkitan pergerakan? Manfaat penelitian
ini diharapkan  dapat  memberikan  masukan kepada  pemerintah  Kota  Pekanbaru dalam  merumuskan  kebijakannya  dalam pengembangan  wilayah  permukiman dan  dapat  digunakan  sebagai  referensi dalam  pengambilan  keputusan  untuk mengantisipasi permasalahan yang berhubungan dengan transportasi. Bangkitan Pergerakan (Trip Generation)  adalah  tahapan  pemodelan yang memperkirakan jumlah pergerakan yang  berasal  dari  suatu  zona  atau  tata guna lahan atau jumlah pergerakan yang tertarik  ke  suatu  tata  guna  lahan  atau zona (Tamin, 1997). Bangkitan pergerakan  adalah  suatu  proses  analisis yang  menetapkan  atau  menghasilkan hubungan  antara  aktivitas  kota  dengan pergerakan.(Tamin,1997.)
perjalanan dibagi menjadi dua yaitu: a. Home  base  trip,  pergerakan  yang berbasis  rumah.  Artinya  perjalanan yang  dilakukan  berasal  dan  rumah dan kembali ke rumah.
b. Non  home  base  trip,  pergerakan berbasis bukan rumah. Artinya perjalanan  yang  asal  dan  tujuannya bukan rumah.
Pemodelan  transportasi  hanya merupakan    salah  satu  unsur  dalam perencanaan transportasi. Lembaga, pengambil keputusan, masyarakat, administrator,  peraturan  dan  penegak hukum  adalah  beberapa  unsur  lainnya. Karakteristik  sistem  transportasi  untuk daerah-daerah  terpilih  seperti  CBD sering dianalisis dengan model.
Model  memungkinkan  untuk mendapatkan  penilaian  yang  cepat terhadap  alternatif-alternatif  transportasi dalam suatu daerah (Morlok, 1991).
Tahapan  pemodelan  bangkitan pergerakan bertujuan meramalkan jumlah  pergerakan  padasetiap  zona  asal dengan menggunakan data rinci mengenai  tingkat  bangkitan  pergerakan, atribut  sosial-ekonomi,  serta  tata  guna lahan.
2. Metode Penelitian
Dalam  mencapai  tujuan  dari
penelitian ini dilakukan beberapa tahapan yang dianggap perlu. Pelaksanaannya secara garis besar dapat diberikan sebagai berikut: 1. Tahapan  pertama  adalah  melakukan studi literatur dalam usaha memperoleh teori teori yang berhubungan  dengan  penyelesaian penelitian ini,
2. tahap  kedua  adalah  menentukan jumlah  dan  distribusi  sampel  yang sesuai pada daerah penelitian,
3. tahap ketiga adalah pengorganisasian data yang dibutuhkan,  metode  pengumpulan data  dan  penyajian  data  yang diperoleh dari survei,
4. tahap  keempat  adalah  melakukan home  interview  yaitu  wawancara yang    dilakukan  ke  masing-masing responden yang dipilih secara acak,
5. tahap  kelima  adalah  mengedit  data yang telah dikumpulkan dan membuat  tabulasi,
6. tahap akhir adalah melakukan analisis  data  hasil  survei    dengan menggunakan Software SPSS (Statistical  Product  and  Service Solution)  dan  menggunakan  analisis
Regresi  Linear    Berganda  (Multiple Linear  Regression  Analysis)  untuk mengambil  kesimpulan  dari  tujuan penelitian ini.
Jenis  data  yang  digunakan dalam  penelitian  ini  adalah  data  primer dan data sekunder:
1. Dalam  penulisan  ini  data  primer yang  dimaksud  adalah  data  yang sumbernya  diperoleh  langsung  dari
responden atau penghuni perumahan, 2. data sekunder diperoleh dari instansi-instansi terkait dan perpustakaan.  Di  dalam  penelitian ini  data  sekunder  sumbernya  lebih banyak diperoleh dari pihak developer  perumahan  dan  juga kantor kelurahan. Metode Pengambilan Sampel Teknik Sampling Dikarenakan adanya keterbatasan
tenaga,  biaya  dan  waktu  maka  untuk mendapatkan  kebenaran  empiris  sesuai dengan  fakta  yang  ada  dilapangan, Penelitian  ini  memanfaatkan  suatu teknik  pengumpulan  data  primer  yang disebut  dengan  teknik  sampling.  Teknik sampling digunakan untuk mendapatkan data asal dan tujuan pergerakan dari tiap penggunaan  lahan  dengan  melakukan survei kuesioner pada responden. Teknik ini dipergunakan agar dalam pelaksanaan  studi  ini  dapat  memilih obyek  yang  diteliti  sehingga  dari  data yang diperoleh tersebut mampu mewakili  fakta  yang  sebenarnya  di lapangan.  Teknik  ini  digunakan  karena mempunyai beberapa keuntungan seperti biaya  yang  dapat  diperkecil,  data  lebih cepat  diperoleh,  materi  studi  dapat diperluas,  serta  ketepatan  studi  dapat dipertinggi. Teknik pengambilan sampel pada  penelitian  ini  adalah  pengambilan sampel  proportionate  stratified  random sampling. Proportionate stratified random sampling adalah teknik pengambilan  sampel,  bila  populasi mempunyai  anggota/unsur  yang  tidak homogen dan berstrata secara proporsional (Sugiyono, 2005:59).

## Ukuran sampel
Menurut  Singarimbun  (1995)  besarnya sampel agar distribusinya normal adalah sampel  yang  jumlahnya  lebih  besar  dari 30,  yang  diambil  secara  random.  Untuk menentukan  besarnya  jumlah  sampel yang  akan  diambil  dalam  studi  ini, digunakan  rumus  Slovin  (Husein  Umar, 2002) sebagai berikut
N= ( ) …….............................1.1 Dimana : n     = Jumlah sampel N    = Jumlah populasi E  =  Toleransi  derajat  kelonggaran ketidaktelitian karena
kesalahan pengambilan  sampel  yang  nilainya antara 2 % - 15 %
n= (  ,  ) ..............................1.2
= 91,3941 ≈ 100 Dari  hasil  perhitungan  diperoleh  jumlah sampel  yang  dibutuhkan  (n)  =  100 sampel  dengan  nilai  e  diambil  10  %. Daftar  kuisioner  yang  digunakan  dalam melakukan home interview dibuat sedemikian rupa sehingga mempermudah pewawancara dalam melakukan pendataan dan mempermudah  tiap  anggota  keluarga dalam mengisinya dan juga memudahkan pengisian tabel data perjalanan  dan  informasi  keluarga  yang dibuat. Daftar yang dibuat terdiri dari :
1. Daftar  data  keluarga  yang  berisikan informasi  keluarga,  terdiri  dari: Jumlah  anggota  keluarga,  jumlah anggota  keluarga  yang  bekerja  dan bersekolah, penghasilan rata-rata keluarga per bulan, jumlah kepemilikan  kendaraan,  pekerjaan, umur tipe rumah, dan luas bangunan,
2. Daftar  yang  berhubungan  dengan informasi  perjalanan  yang  terdiri atas:  Asal,  maksud  dan  tujuan perjalanan,  moda  transportasi  yang digunakan, waktu dan jarak perjalanan.

## Model Penelitian
Untuk  menjawab  masalah  yang  telah ditetapkan,  yaitu  berapa  besar  pengaruh variabel mengenai bangkitan pergerakan terhadap  produksi  perjalanan  (Y),  perlu dilakukan  beberapa  tahapan  penting untuk  menganalisis  data  yang  diperoleh melalui survei kuesioner.
Ada  pun  beberapa  tahapan  yang  perlu dilakukan, adalah :
1. Tahap  pertama  adalah  analisis bivariat,  yaitu  analisis  uji  korelasi untuk  melihat  hubungan  antar
variabel  yaitu  variabel  terikat dengan  variabel  bebas.  Variabel bebas  harus  mempunyai  korelasi tinggi  terhadap  variabel  terikat  dan sesama  variabel  bebas  tidak  boleh saling berkorelasi. Apabila terdapat korelasi  diantara  variabel  bebas, pilih  salah  satu  yang  mempunyai nilai  korelasi  yang  terbesar  untuk
mewakili. 2. Tahap kedua adalah analisis multivariat,  yaitu  analisis  untuk mendapatkan  model  yang  paling sesuai (fit) menggambarkan pengaruh satu atau beberapavariabel  bebas  terhadap variabel terikatnya, dapat digunakan  analisis  regresi  linear berganda (Multiple Linear Regression Analysis). Analisis regresi linear berganda (Multiple  Linear  Regression  Analysis) yaitu  suatu  cara  yang  dimungkinkan untuk melakukan beberapa proses iterasi dengan langkah-langkah sebagai berikut:
1. Pada  langkah  awal  adalah  memilih variabel  bebas  yang  mempunyai korelasi yang besar dengan variabel
terikatnya. 2. Pada langkah berikutnya
menyeleksi  variabel  bebas  yang saling  berkorelasi,  jika  ada  antara variabel  bebas  memiliki  korelasi besar  maka  untuk  ini  dipilih  salah satu,  dengan  kata  lain  korelasi harus  kecil  antara  sesama  variabel bebas.
3. Pada  tahap  akhir  memasukkan variabel  bebas  dan  variabel  terikat ke  dalam  persamaan  model  regresi linear  berganda  (Gasperz,  1990), yaitu : Y=  a  +  b 1 X 1 +  b 2 X 2 …+bn X n ........1.3
Dimana:
Y  = variabel terikat (jumlah produksi perjalanan),terdiri dari: a=  konstanta  (angka  yang  akan dicari) b 1 ,b 2 ….bn  =  koefisien  regresi (angka yang akan dicari). X 1 ,  X  ..  X n =  variabel  bebas

## (faktor-faktor berpengaruh).
3. Hasil dan Pembahasan
A. Bangkitan  pergerakan  Pada  Tipe Perumahan  Bangunan  Mewah (Y1)
Gambar 3.1. Perumahan Villa Fajar Indah
1. Analisis  korelasi  bivariat  mencari derajat  keeratan  hubungan  dan  arah hubungan.  Semakin  tinggi  nilai korelasi,  semakin  tinggi  keeratan hubungan  antar  variabel.    Untuk melihat  hubungan  bivariat  antara variabel  dapat  dilihat  dari  hasil  uji korelasi  pearson.  Matriks  hasil  uji korelasi  bivariat  antara  variabel untuk tipe perumahan mewah variabel-variabel  yang  mempunyai nilai  signifikan  atau  pengaruh  besar terhadap  produksi  perjalanan  (Y1) adalah  Jumlah  Anggota  keluarga (X1),  jumlah  kepemilikan  motor (X4),  jumlah  anggota  keluarga  yang bersekolah  (X6).  Jumlah  Anggota keluarga  (X1)  mempunyai  hubungan yang  signifikan  terhadap  produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R  ( koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,869  atau  variabel  bebas  dapat mempengaruhi variabel terikat
dengan  kuat  hubungan  sebesar  86,9 %. Pada variabel jumlah kepemilikan motor  (X4)  mempunyai  hubungan yang  signifikan  terhadap  produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R (koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,553  atau  variabel  bebas  dapat mempengaruhi variabel terikat dengan  kuat  hubungan  sebesar  55,3 %.  Pada  variabel  jumlah  anggota keluarga  yang  bersekolah  (X6). Mempunyai hubungan yang signifikan terhadap produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R  ( koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar 0,625  atau  variabel  bebas  dapat mempengaruhi variabel terikat dengan  kuat  hubungan  sebesar  62,5
%.  Dari  uraian  diatas  disimpulkan hanya  ada  tiga  variabel  bebas  yang dipakai  dalam  model,  yaitu  Jumlah Anggota  keluarga  (X1),  jumlah kepemilikan  motor  (X4),  jumlah anggota  keluarga  yang  bersekolah (X6).
2. Analisi Multivariat Untuk  mendapatkan  model  yang paling sesuai menggambarkan
pengaruh satu atau beberapa variabel bebas  terhadap  variabel  terikatnya dapat  digunakan  analisis  regresi linear  berganda  (Multiple  linear regresion  analysis).  Model  regresi linear  berganda  yang  ditampilkan berikut  ini  diolah  dengan  bantuan software  SPSS-19.  Hasil  analisis regresi  linear  berganda  untuk  tipe perumahan mewah dapat dilihat pada tabel berikut ini :
Tabel 3.1 Pengaruh variabel bebas terhadap jumlah produksi perjalanan perumahan tipe bangunan mewah
produksi perjalanan tipe bangunan mewah Model regresi Koofisien regresi t Sig. Konstanta 3,062 2,578  0,28 Jumlah Anggota keluarga (X1) 1,323 4,570  0,001 jumlah  kepemilikan  0,175 0,352
motor (X4) jumlah keluarga yang sekolah (X6). 0,526 0,903
Kesesuian  model  regresi  yang  terbentuk  F  =
13,976                              Sig. = 0,001 Anova regresi
Koofisien Korelasi (R)=0,899 Koofisien determinan (R square) = 0,807 Persamaan  regresi  Y1  =  3,062  +  1,323  X1  + 0,175 X4 + 0,526 X6 Standart error ( SEE ) = 0,974 (sumber : Data Primer Diolah )
Nilai  pada  variabel  Jumlah  Anggota keluarga  (X1)  yaitu  sebesar  1,323  X1, dapat  diartikan  bahwa  apabila  terjadi peningkatan  sebanyak  satu  orang  akan mempengaruhi produksi perjalanan yaitu sebesar 1,323 perjalanan/keluarga/hari. Nilai  pada  variabel  jumlah  kepemilikan motor (X4) yaitu sebesar 0,175 X4 dapat diartikan bahwa apabila terjadi peningkatan  sebanyak  satu  unit  akan mempengaruhi produksi perjalanan yaitu sebesar  0,175  perjalanan/keluarga/hari. Nilai  pada  variabel  jumlah  keluarga yang  bersekolah  (X6)  yaitu  sebesar 0,526  X6  dapat  diartikan  bahwa  apabila terjadi  peningkatan  sebanyak  satu  orang mempengaruhi produksi perjalanan yaitu sebesar 0,526  perjalanan/keluarga/hari.

## B. Bangkitan  Pergerakan  Pada  Tipe
Perumahan  Bangunan  Menengah
(Y2)
Gambar 3.2. Perumahan Nuansa Fajar Matriks hasil uji korelasi bivariat antara variabel untuk tipe perumahan menengah  dapat  dilihat  bahwa  variabel- variabel yang mempunyai
nilai signifikan  atau  pengaruh  besar  terhadap produksi  perjalanan  (Y1)  adalah  Jumlah
Anggota  keluarga  (X1),  dan  jumlah anggota  keluarga  yang  bekerja  (X5).
Jumlah Anggota keluarga (X1) mempunyai  hubungan  yang  signifikan terhadap produksi perjalanan (Y) dengan nilai R (koofisien korelasi) yaitu sebesar 0,849 atau variabel bebas dapat mempengaruhi  variabel  terikat  dengan kuat  hubungan  sebesar  84,9  %.  Pada variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang berkerja  (X5).  Mempunyai  hubungan yang signifikan terhadap produksi perjalanan (Y) dengan nilai R (koofisien korelasi)  yaitu  sebesar  0,614  atau variabel  bebas  dapat  mempengaruhi variabel  terikat  dengan  kuat  hubungan sebesar  61,4  %.  Dari  uraian  diatas disimpulkan  bahwa  hanya  ada  dua variabel  bebas  yang  dipakai  dalam model,  yaitu  Jumlah  Anggota  keluarga (X1),  jumlah  anggota  keluarga  yang berkerja (X5).
Hasil  analisis  regresi  linear  berganda untuk  tipe  perumahan  mewah  dapat dilihat pada tabel 3.2 berikut ini :
Tabel 3.2 Pengaruh variabel bebas terhadap jumlah produksi perjalanan perumahan tipe bangunan menengah
Variabel terikat : produksi perjalanan tipe bangunan menengah Model regresi Koofisie n regresi t Sig. Konstanta -0,400 -0,209  0,838 Jumlah  Anggota keluarga (X1) 1,288 4,868 0,000 * jumlah  keluarga yang bekerja (X5). 1,843 1,846 0,088 Kesesuian model regresi F =  22,935 Sig. = 0,000* Anova regresi
Koofisien Korelasi (R)  0,883 Koofisien determinan   (R square) = 0,779 Persamaan  regresi  Y2  =  -0,400  +  1,288  X1  + 1,843 X5 Standart error ( SEE ) = 1,164 (sumber : Data Primer Diolah )
Nilai  pada  variabel  Jumlah Anggota  keluarga  (X1)  yaitu  sebesar 1,288 X1, dapat diartikan bahwa apabila terjadi  peningkatan  sebanyak  1  orang akan mempengaruhi produksi perjalanan yaitu sebesar 1,288 perjalanan/keluarga/hari. Nilai pada variabel jumlah kepemilikan motor (X5) yaitu  sebesar  1,843  X5  dapat  diartikan bahwa apabila terjadi peningkatan sebanyak  1  unit  akan  mempengaruhi produksi  perjalanan  yaitu  sebesar  1,843 perjalanan/keluarga/hari.
C. Bangkitan Pergerakan Pada Tipe Perumahan Bangunan Sederhana (Y3) Gambar 3.3. Perumahan Arengka Lestari Matriks hasil uji korelasi bivariat antara variabel untuk tipe perumahan
Sederhana  dapat  dilihat  bahwa  variabel-
variabel yang mempunyai nilai signifikan  atau  pengaruh  besar  terhadap produksi  perjalanan  (Y1)  adalah  Jumlah Anggota keluarga (X1), jumlah kepemilikan  kendaraan  bermotor  (X4), jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja (X5),  jumlah  anggota  keluarga  yang sekolah (X6). Jumlah Anggota keluarga (X1) mempunyai  hubungan  yang  signifikan terhadap produksi perjalanan (Y) dengan nilai R (koofisien korelasi) yaitu sebesar 0,872 atau variabel bebas dapat mempengaruhi  variabel  terikat  dengan kuat  hubungan  sebesar  87,2  %.  Pada variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang berkerja  (X4).  Mempunyai  hubungan yang signifikan terhadap produksi perjalanan (Y) dengan nilai R (koofisien korelasi)  yaitu  sebesar  0,701  atau variabel  bebas  dapat  mempengaruhi variabel  terikat  dengan  kuat  hubungan sebesar  70,1  %.  Pada  variabel  jumlah anggota  keluarga  yang  berkerja  (X5). Mempunyai  hubungan  yang  signifikan terhadap produksi perjalanan (Y) dengan nilai  R  (  koofisien  korelasi)  yaitu sebesar  0,619  atau  variabel  bebas  dapat mempengaruhi  variabel  terikat  dengan kuat  hubungan  sebesar  61,9  %.  Pada
variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang berkerja  (X6).  Mempunyai  hubungan yang signifikan terhadap produksi perjalanan  (Y)  dengan  nilai  R  ( koofisien  korelasi)  yaitu  sebesar  0,769 atau variabel bebas dapat mempengaruhi variabel  terikat  dengan  kuat  hubungan sebesar  76,9  %.  Dalam  hal  ini  juga terdapat  beberapa  variabel  bebas  yang saling  berkorelasi,  maka  hanya  variabel yang  mempunyai  nilai  korelasi  tertinggi yang  akan  dipakai  dalam  model. Variabel  X1  saling  berkorelasi  dengan
variabel  bebas  X4,X5  dan  X6.  Maka dipilih  variabel  bebas  jumlah  anggota keluarga  (X1)  yang  mewakili  variabel bebas  yang  berkorelasi,  karna  variabel jumlah  anggota  keluarga  (X1)  memiliki nilai  korelasi  tinggi  diantara  variabel bebas yang berkorelasi terhadap variabel terikat  (Y3),  yaitu  sebesar  0,872  atau 87,2%.
Hasil  analisis  regresi  linear  berganda untuk  tipe  perumahan  mewah  dapat dilihat pada tabel 3.3 berikut ini :
Tabel 3.3 Pengaruh variabel bebas terhadap jumlah produksi perjalanan perumahan tipe bangunan sederhana
Variabel terikat : produksi perjalanan tipe bangunan sederhana Model regresi Koofisien regresi t Sig. Konstanta 0,387 0,751 0,455 Jumlah  Anggota keluarga (X1) 1,813 14,693  0,000*
Kesesuian  model  regresi  yang  terbentuk    F  =
215,881     Sig. = 0,000* Anova regresi
Koofisien Korelasi (R) = 0,872 Koofisien determinan   (R square) = 0,760 Persamaan regresi Y1 = 0,387 + 1,813 X1 Standart error ( SEE ) = 1,328 (sumber : Data Primer Diolah )
Nilai  pada  variabel  Jumlah  Anggota keluarga  (X1)  yaitu  sebesar  1,813  X1, dapat  diartikan  bahwa  apabila  terjadi peningkatan  sebanyak  1  orang  akan mempengaruhi produksi perjalanan yaitu sebesar 1,813  perjalanan/keluarga/hari.

## 4. Kesimpulan dan Saran A. Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  data responden  pada  ketiga  tipe  perumahan, maka  dapat  diambil  kesimpulan  sebagai berikut :
1. Faktor yang mempengaruhi bangkitan pergerakan pada perumahan  tipe  bangunan  mewah (Y1),  tipe  bangunan  menengah  (Y2),
tipe bangunan sederhana (Y3) adalah
jumlah anggota keluarga (X1), jumlah  kepemilikan  motor  (X4), jumlah  keluarga  yang  bekerja  (X5). jumlah  keluarga  yang  sekolah  (X6). Dirumuskan dalam persamaan regresi linear berganda sebagai berikut:
a. Model bangkitan pergerakan yang dihasilkan perumahan mewah,
Y1=3,062+1,323X1+0,175X4+0, 526X6 b. model bangkitan pergerakan yang dihasilkan perumahan menengah, Y2  =  -0,400  +  1,288  X1  +  1,843
X5 c. model bangkitan pergerakan yang dihasilkan perumahan sederhana
Y3 = 0,387 + 1,813 X1
2. Nilai  koefisien  korelasi  (R)  yang dihasilkan dari ketiga model yaitu:
a. Pada  tipe  perumahan  mewah, nilai  koofisien  korelasi  (R)  = 0,899 yang berarti bahwa korelasi  anatara  jumlah  anggota keluarga (X1), jumlah kepemilikan  motor  (X4),dan jumlah  keluarga  yang  sekolah (X6) dengan produksi perjalanan mempunyai hubungan  yang  kuat  sebesar 89,9%. b. Pada tipe perumahan menengah, nilai  koofisien  korelasi  (R)  =
0,883 yang berarti bahwa korelasi  anatara  jumlah  anggota keluarga (X1), jumlah kepemilikan  motor  (X4),dan jumlah  keluarga  yang  sekolah (X6) dengan produksi perjalanan mempunyai hubungan  yang  kuat  sebesar 88,3%. c. Pada tipe perumahan sederhana, nilai  koofisien  korelasi  (R)  =
0,872 yang berarti bahwa korelasi  anatara  jumlah  anggota keluarga (X1), jumlah kepemilikan  motor  (X4),dan jumlah  keluarga  yang  sekolah (X6) dengan produksi perjalanan mempunyai hubungan  yang  kuat  sebesar 87,2%. 3. Nilai  koofisien  determinan  (R 2 )  dari ketiga  tipe  perumahan  yaitu  sebesar
0,807  untuk  tipe  perumahan  mewah, 0,779 untuk tipe perumahan menengah, 0,760 untuk tipe perumahan  sederhana.  Hal  ini  berarti jumlah  produksi  perjalanan  yang dihasilkan  oleh  masing-masing  tipe perumahan  dapat  dijelaskan  oleh variabel-variabel  bebasnya  sebesar
0,807  untuk  tipe  perumahan  mewah, 0,779 untuk tipe perumahan menengah, 0,760 untuk tipe perumahan sederhana. 4. Perbandingan  nilai  variabel  bebas (faktor yang berpengaruh) dari ketiga model  bangkitan  pergerakan  yang terbentuk yaitu :
a. Pada perumahan tipe mewah
1,323  Jumlah  Anggota  keluarga (X1), 0,175 Jumlah kepemilikan motor (X4), 0,526 Jumlah keluarga yang bersekolah (X6) b. Pada perumahan tipe Menengah 1,288  Jumlah  Anggota  keluarga (X1), (X4), 1,843 Jumlah keluarga yang bekerja (X5)
c. Pada perumahan tipe Sederhana
1,813  Jumlah  Anggota  keluarga (X1) Secara  parsial  dari  ketiga  tipe perumahan yang mempunyai pengaruh  positif  terbesar  adalah variabel  jumlah  anggota  keluarga (X1) sebesar 1,813 pada tipe perumahan  sederhana,  1,323  pada tipe  perumahan  mewah,  1,288  pada tipe perumahan menengah.

## B. Saran
Saran yang dapat diberikan oleh penulis yaitu: 1. Perlu  adanya  pengembangan  sarana potensial di wilayah kawasan kecamatan  payung  sekaki  ini,  untuk mengurangi  ketergantungan  kawasan perumahan  tersebut  terhadap  pusat kota  Pekanbaru.  Agar  dapat  juga mengurangi  beban  lalulintas  pada pusat kota Pekanbaru.
2. Hasil  dari  penelitian  ini  diharapkan dapat dijadikan sebagai bahan pertimbanagan  untuk    menentukan lokasi pengembangan perumahan dan perencanaan  transportasi  bagi  kota Pekanbaru.

## Daftar Pustaka
Badan  Pusat  Statistik  kanbaru.  2010. Pekanbaru Dalam Angka 2010. Black, 1981. Urban transport Planning.
London. : Croom Helm. Hobbs  F.D.  1995.  Perencanaan  dan Teknik  Lalu  Lintas,  Penerbit UGM Press,Yogyakarta. Morlok,  Edward  K.  1991.  Pengantar
Teknik dan Perencanaan Transportasi,  Penerbit  Erlangga Jakarta. Patmadjaja, H.2002. Pemodelan
Bangkitan  Pergerakan  Pada Tata  Guna  Lahan  Sekolah Dasar  Swasta    Di  Surabaya,
Jurnal  Teknik  Sipil  Volume  4 Nomor 2, September 2002 Sugiarto. 2001. Teknik Sampling,
Penerbit  PT.  Gramedia  Pustaka Utama Singarimbun,  M.  dan  Efendi,  S..  1989. Metode Penelitian Survey. Jakarta : LP3ES. Tamin,  O.  Z.  1997.  Perencanaan  Dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB Bandung.
Trihendradi, C. 2005. Step By Step SPSS 13,  Analisis  Data  Statistik,
Penerbit  Andi Yogyakarta Umar,  husein.  2002.  Riset  Pemasaran dan Perilaku Konsumen. Jakarta : PT. Gramedia Pustaka Utama. Warpani, S. 1990. Merencanakan Sistem Perangkutan.  Bandung  :  ITB Bandung.