## BANGKITAN PERJALANAN DAN POLA PERGERAKAN PENDUDUK PADA KECAMATAN KELAPA LIMA
Maria S. Pidor 1 (sigiberthapidor@gmai.com) Dolly W. Karels 2 (dollykarels@gmail.com) Margareth E. Bolla 3 (margiebolla@staf.undana.ac.id)

## ABSTRAK
Peningkatan  jumlah  penduduk  KecamatanKelapa  Lima  menyebabkan  meningkatnya  arus  lalu lintas  akibat  pergerakan  yang  ditimbulkan  penduduk  tersebut.  Penelitian  ini  dilakukan  untuk mendapatkan  model  bangkitan  perjalanan  dan  pola  pergerakan  yang  dihasilkan  oleh  penduduk pada  Kecamatan  Kelapa  Limaberdasarkan  analisisregresi  linear  dan  Matriks  Asal  Tujuan kemudian  digambarkan  dalam  peta  garis  keinginan.Hasil  persamaan  terbaik  untuk  jumlah bangkitan penduduk  Kecamatan Kelapa  Lima per hari  yang diperoleh dengan bantuan program SPSS  yaitu = 0,305  +  0,983  3  +  0,887  2  +  0,076  5 .  Setiap  penambahan  1  jumlah anggota  keluarga  yang  bekerja  (X2)  per  rumah  tangga  akan  meningkatkan  sebesar  0,887 pergerakan  per  hari,  dan  begitupun  untuk  variabel  bebas  yang  lainnya.  Pola  pergerakan penduduk Kecamatan Kelapa Lima  yaitu sebesar 63% perjalanan intrazona dan 37% perjalanan antarzona  yang digambarkan dalam bentuk  garis  keinginan.Penelitian ini bersifat spesifi, hanya berlaku untuk Kecamatan Kelapa Lima.

## Kata Kunci: Bangkitan Perjalanan; Pola Pergerakan; Kecamatan Kelapa Lima

## ABSTRACT
Increasingpopulation of Kelapa Lima Sub-districtcause traffic flow increase because of the trip ofpeoplein  that  sub-district.  This  research  aims  to  get  model  of  trip  generated  and  the  trip distribution  by  the  population  in  the  sub-district  useslinear  regression  analyze  and  the  Origin- Destination  Matrix  then  described  in  the  line  map  of  desire.  The  best  equation  result  for  trip generation model of Kelapa Lima Sub-districtis obtained by SPSS program is Y = 0,488 + 0,504 X2  +  0,764  X3  +  0,194  X5.  Where  each  addition  1  number  of  family  members  working  each household  increases  by  0,087  movement  in  a  day  and  so  on  for  the  other  independent variables.There is also a trip distribution of Kelapa Lima Sub-district is 63% into Kelapa Lima Sub-district  itself  and  37%  outside  Kelapa  Lima  Sub-district.  This  research  is  specific,  only applies for Kelapa Lima Sub-district.

## Keywords: Trip Generation; Trip Distribution; Kelapa Lima Sub-District

## PENDAHULUAN
Perkembangan  suatu  kota  tidak  lepas  dari  faktor  pertumbuhan  penduduk  dan  sosioekonomi. Kecamatan Kelapa Lima merupakan salah satu wilayah kecamatan di Kota Kupang dengan luas 15,02  km 2 .  Berdasarkan  data  BPS  tahun  2016  tercatat  populasi  pada  Kecamatan  Kelapa  Lima berjumlah 73.523. Jumlah penduduk tersebut meningkat dari 2015 ke tahun 2016 dengan angka pertumbuhan 2,83%. Hal inilah yang menyebabkan peningkatan jumlah perjalananan. Selain itu, pusat  Kota  Kupang  terdapat  pada  Kecamatan  Kelapa  Lima  sehingga  terbentuknya  pusat-pusat kegiatan/tata  guna  lahan  seperti  pusat  perkantoran,  pemukiman,  sekolah,  rumah  sakit,  fasilitas hiburan,  pusat  perbelanjaan  yang  menyebabkan  bangkitan  pergerakan  yang  besar  yang berpengaruh  terhadap  sistem  transportasi  yang  ada.Wilayah  Kecamatan  Kelama  Lima  terbagi dalam  lima  kelurahan.  Terbaginya  wilayah  kecamatan  dalam  setiap  kelurahan  menyebabkan adanya  pergerakan  antar  wilayah  kelurahan  maupun  kecamatan  untuk  memenuhi  kebutuhan
1 Jurusan Teknik Sipil, FST Undana;
2 Jurusan Teknik Sipil, FST Undana;
3 Jurusan Teknik Sipil, FST Undana.
dalam  melakukan  aktivitas  sehari-hari.  Sarana  dan  prasarana  transportasi  menjadi  sangat dibutuhkan  dalam  mengakomodasikan  kebutuhan  pergerakan  orang  antara  lokasi  yang  satu menuju  lokasi  yang  lain.  Di  samping  itu,  adanya  keterbatasan  lahantidak  memungkinkan  untuk menambah  panjang  jalan  setiap  saat.  Salah  satu  usaha  untuk  dapat  mengatasi  permasalahan tersebut  adalah  dengan  memahami  pola  pergerakan  yang  akan  terjadi  dari  setiap  rumah  tangga yang  ada  di  Kecamatan  Kelapa  Lima.  Pola  pergerakan  ini  pun  dapat  diketahui  dalam  bentuk analisis mengenai sebaran perjalanan pergerakandalam bentuk peta garis keinginan.Dari kondisi yang  ada,  perlu  dicari  model  bangkitan  perjalanan  (trip  generation  model)  untuk  mengetahui jumlah  pergerakan  penduduk  yang  mengakibatkan  adanya  pola  pergerakan  pada  kecamatan Kelapa  Lima. Atas dasar inilah dibuat penelitian  dengan judul:Analisis Bangkitan Perjalanan dan Pola Pergerakan pada Penduduk Kecamatan Kelapa Lima Kota Kupang.

## TINJAUAN PUSTAKA

## Perencanaan Transportasi
Perencanaaa  transportasi  adalahsuatu  kegiatan  perencanaan  sistem  transportasi  yang  sistematis yang bertujuan menyediakan layanan transportasi baik sarana maupun prasarananya disesuaikan dengan  kebutuhan  transportasi  bagi  masyarakat  di  suatu  wilayah  serta  tujuan–tujuan kemasyarakatan  yang  lain.  Perencanaan  transportasi  akan  mempelajari  faktor-faktor  yang mempengaruhi kebutuhan orang akan pergerakan orang atau barang. Faktor-faktor tersebut dapat berupa  tata  guna  lahan,  ekonomi,  sosial  budaya,  teknologi  transportasi  dan  faktor-faktor  lain yang  mungkin  terkait.Perkembangan  terakhir  mengarah  pada  perencanaan  sistem  transportasi yang  berkelanjutan  yang  memadukan  antara  efisiensi  transportasi,  pertumbuhan  ekonomi  dan kelestarian sumber daya (Kurdin, 2016).

## Aksesibilitas dan Moblitas
Miro (2005) mengartikan aksesibilitassebagai berikut:
a. Merupakan  satu  konsep  yang  menggabungkan  (mengkombinasikan)  sistem  tata  guna lahan  secara  geografis  dengan  sistem  jaringan  transportasi  yang  menghubungkannya, dimana perubahan tata guna lahan, yang menimbulkan zona- zona dan jarak geografis di suatu wilayah atau kota, akan mudah dihubungkan oleh penyediaan prasarana atau sarana angkutan.
b.Mudahnya  suatu  lokasi  dihubungkan  dengan  lokasi  lainnya  lewat  jaringan  transportasi yang  ada,  berupa  prasarana  jalan  dan  alat  angkut  yang  bergerak  diatasnya.  Dengan perkataan lainsuatu ukuran kemudahan dan kenyamanan mengenal -caralokasi peta (tata) guna  lahan  yang  saling  berpencar,  dapat  berinteraksi  (berhubungan)  satu  sama  lain. Mudah  atau  sulitnya  lokasi-  lokasi  tersebut  dicapai  melalui  sistem  jaringan transportasinya,  merupakan  hal  yang  sangat  subjektif,  kualitatif,  dan  relatif  sifatnya. Artinya, yang mudah bagi seseorang belum tentu mudah bagi orang lain.
Mobilitas  dapat  diartikan  sebagai  tingkat  kelancaran  perjalanan,  dan  dapat  diukur  melalui banyaknya  perjalanan  (pergerakan)  dari  suatu  lokasi  ke  lokasi  lain  sebagai  akibat  tingginya tingkat akses antara lokasi- lokasi tersebut. Itu berarti antara aksesibilitas dan mobilitas terdapat hubungan  searah,  yaitu  semakin  tinggi  akses,  akan  semakin  tinggi  pula  mobilitas  orang, kendaraan ataupun barang yang bergerak dari suatu lokasi ke loksi lain (Miro,2005).

## Bangkitan Perjalanan / Pergerakan (Trip Generation)
Miro (2005) mengatakan bahwa bangkitan perjalanan dapat diartikan sebagai banyaknya jumlah perjalanan/pergerakan/lalu lintas yang dibangkitkan oleh suatu zona (kawasan) per satuan waktu. Dari  pengertian  tersebut,  maka  bangkitan  perjalanan  merupakan  tahap  pemodelan  transportasi yang  memperkirakan  dan  meramalkan  jumlah  (banyaknya)  perjalanan  yang  berasal (meninggalkan)  dari  suatu  zona/  kawasan/  lahan  dan  jumlah  (banyaknya)  perjalanan  yang datang/tertarik  (menuju)  ke  suatu  zona/kawasan/lahan  pada  masa  yang  akan  datang  (tahun rencana) per satuan waktu seperti pada Gambar 1 dan 2.
Gambar 1 Perjalanan yang meninggalkan dan menuju suatu zona
Gambar 2 Bangkitan dan tarikan pergerakan
Persamaan berikut memperlihatkan bentuk umum metode analisis regresi-linear-berganda.
= +
+
+ ⋯ +
(1) dimana = variabel terikat
… = variabel bebas
= konstanta regresi
… = koefisien regresi
Miro  (2005)  mengatakan  bahwa  ada  beberapa  kaidah  statistik  harus  dipenuhi  jika  mengunakan metode  analisis  regresi  linear  ini  (sederhana  dan  berganda)  untuk  penelitian  dan  peramalan berupa  prosedur  pengujian  keabsahan  hasil  peramalan  (validity  test  procedure)  prosedur dimaksud diantaranya adalah
1) Uji hubungan linear antara variabel terikat Y yang diramalkan dengan variael bebas X. Pengujian statistik ini dilakukan untuk mengetahui hubungan linear antara 2 variabel yang diasumsikan  memiliki  keterkaitan  atau  keterhubungan  yang  kuat  atau  tidak.  Kalau hubungan  variabel  terikat  Y  dengan  variabel  X  ternyata  tidak  memiliki  keterkaitan  yang kuat (lemah), maka data–data pengukur seluruh variabel  yang dimasukan kedalam model harus ditransformasikan terlebih dahulu (dilogaritmakan).
2) Uji – t (t – test)
Miro (2005) mengatakan bahwa uji – t dilakukan untuk melihat apakah parameter(b 1 , b 2, …,  b n )  yang  melekat  pada  variabel  bebas  cukup  berarti  (signifikan)  terhadap  suatu konstanta  (a)  nol  atau  sebaliknya.  Kalau  signifikan,  maka  variabel  bebas  yang  terkait dengan parameter harus ada dalam model. Adapun rumus untuk mendapatkan t adalah:
3) Uji – F (F – test)
Menurut Miro (2005) uji – F ini dilakukan untuk melihat apakah seluruh koefisien regresi dan  variabel  bebas  yang  ada  dalam  model  regresilinear  berganda  berbeda  dari  nol  atau nilai konstanta tertentu.

## Analisis Bangkitan Menggunakan Program SPSS
1. Uji Normalitas
Uji  Normalitas  merupakan  salah  satu  uji  mendasar  yang  dilakukan  sebelum  melakukan analisis data lebih lanjut atau lebih dalam. Uji normalitas berfungsi untuk melihat bahwa data sampel  yang  kita  ambil  atau  kita  gunakan  mengikuti  atau  mendekati  distribusi  normal
(distribusi data tersebut tidak menceng kiri atau kanan). Pada dasarnya normalitas data dapat dideteksi dengan melihat persebaran data (titik) pada sumbu diagonal dari grafik histogram.
a. Data  terdistribusi  normal,  jika  data  menyebar  disekitar  garis  diagonal  dan  mengikuti arah garis diagonal atau grafik histogramnya.
b. Data tidak terdistribusi normal, jika data menyebar jauh dari garis atau tidak mengikuti diagonal atau grafik histogramnya.
2. Uji Validitas dan Uji Reliabilitas Uji  validitas  dan  uji  reliabilitas  bertujuan  untuk  mengetahui  sejauh  mana  kuisioner  yang dibuat tepat dan dapat diandalkan untuk sebuah penelitian.
Uji  validitas  dilakukan  dengan  melihat  nila  r  (korelasi)  dan  membandingkan  dengan ketentuan nilai  r minimal adalah 0,3 (Sugiyono,  2011). Sedangkan uji reliabilitas dilakukan dengan  melihat  angka  Cronbach  alpha  dan  membandingkan  dengan  ketentuan  nilai Cronbach  alpha  minimal  adalah  0,6.  Jika  nilai  Cronbach  alpha  >  0,6  maka  kuisioner disimpulkan reliabel.
3. Uji-F
Uji-  F  ini  dilakukan  untuk  mengetahui  pengaruh  variabel  bebas  secara  simultan  terhadap variabel  terikat.  Terdapat  2  (dua)  cara  yang  bisa  digunakan  untuk  mengetahui  ada  atau tidaknya  pengaruh  signifikan  dalam  uji-F.  Cara  pertama  dengan  membandingkan  nilai  F- hitung  dengan  F-tabel  sedangkan  cara  kedua,  dengan  membandingkan  nilai  signifikan  atau nilai probabilitas dari hasil perhitungan SPSS, lebih besar atau lebih kecil dari nilai standar statistik yaitu 0,05.
Dasar  pengambilan  keputusan  dalam  uji  F  berdasarkan  nilai  F-hitung  dan  F-tabel  adalah sebagai berikut:
a.Jika nilai F hitung > F tabe,l maka variabel bebas secara simultan berpengaruh terhadap variabel terikat.
b.Jika  nilai  F  hitung  <  F  tabel.  maka  variabel  bebas  secara  simultan  tidak  berpengaruh terhadap variabel terikat.
Dasar  pengambilan  keputusan  dalam  Uji  F  berdasarkan  nilai  signifikansi  dari  hasil  output SPSS adalah sebagai berikut:
a. Jika  nilai  signifikansi  <  0,05,  maka  variabel  bebas  secara  bersama-sama  berpengaruh signifikan terhadap variabel terikat.
b. Jika  nilai  signifikansi  >  0,05,  maka  variabel  bebas  secara  simultan  tidak  berpengaruh terhadap variabel terikat
4. Uji-t
Uji-  t  dilakukan  untuk  mengetahui  apakah  variabel  bebas  (X)  secara  parsial  (individu) berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  terikat  (Y).Dasar  pengambilan  uji  t  dalam  analisis regresi  berdasarkan  pada  nilai  t  hitung  dan  t  tabel  serta  berdasarkan  nilai  signifikansi  hasil ouput SPSS.
Berdasarkan nilai t hitung dan t tabel adalah:
a. Jika nilai t hitung > t tabel maka variabel bebas berpengaruh terhadap variabel terikat.
b. Jika  nilai  t  hitung  <  t  tabel  maka  variabel  bebas  tidak  berpengaruh  terhadap  variabel terikat.
Berdasarkan nilai signifikansi hasil output SPSS adalah:
a. Jika  nilai  sig  <  0,05  maka  variabel  bebas  berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel terikat.
b. Jika  nilai  sig  >  0,05  maka  variabel  bebas  tidak  berpengaruh  signifikan  terhadap variabel terikat.
5. Uji Autokorelasi
Uji  autokorelasi  dilakukan  dengan  metode  Darwin  Witson  dengan  dasar  pengambilan kesimpulan aebagai berikut:
a. Jika dw < dL atau dw > (4-dL) hipotesis ditolak, berarti terdapat autokorelasi
b. Jika  du < dw < (4-du) hipotesis diterima, yang berarti tidak ada autokorelasi
c. Jika dL<dw<du atau (4-du) < dw< (4-dL) maka hasilnya tidak dapat disimpulkan.
6. Uji Multikolonieritas
Uji  Multikolonieritas  bertujuan  untuk  menguji  apakah  model  regresi  ditemukan  adanya korelasi antar variabel bebas. Dasar pengambilan keputusan pada Uji Multikolonieritas dapat dilakukan  dengan  dua  cara  yakni  melihat  nilai  Tolarence  dan  melihat  nilai  VIF  (Varian Inflation  Factor).  Dalam  hal  ini  akan  dilakukan  dengan  cara  melihat  nilai  VIF  maka  dasar pengambilan keputusan adalah sebagi berikut.
a. Jika  nilai  VIF  <  10,00  maka  artinya  tidak  terjadi  multikolonieritas  pada  data  yang diuji.
b. Jika nilai VIF > 10,00 maka artinya terjadi multikoloniertitas terhadap data yang diuji.

## Model Sebaran Pergerakan
Tamin  (2000)  menjelaskan  bahwa  MAT  adalah  matriks  berdimensi  dua  yang  setiap  baris  dan kolomnya  menggambarkan  zona  asal  dan  tujuan  di  dalam  dan  diluar  daerah  kajian.  Sel  dari setiap  baris  i  berisi  informasi  mengenai  pergerakan  yang  berasal  dari  zona  i  tersebut  ke  setiap zona  tujuan  d.  Sel  pada  diagonal  berisi  informasi  mengenai  pergerakan  intrazona  (i  =  d).  Oleh karena itu:
= pergerakan dari zona asal i ke zona tujuan d = jumlah pergerakan yang berasal dari zona asal i = jumlah pergerakan yang menuju ke zona tujuan d
{ } atau T     = total matriks
Tabel 1 Bentuk umum dari Matriks Asal – Tujuan (MAT) (Tamin,2000) Zona 1 2 3 … N 1 2
3
. . .
. . . . . . … … … . . . . . .
N
T

## METODE PENELITIAN

## Teknik analisis data
Untuk analisis data bangkitan perjalanan menggunakan analisis linear berganda. Data-data hasil kuisioner diolah dengan merumuskan jumlah anggota keluarga sebagai variabel bebas , Jumlah anggota keluarga yang bekerja sebagai variabel bebas , Jumlah anggota keluarga yang sekolah sebagai  variabel  bebas ,  penghasilan  rata-rata  keluarga  sebagai  variabel  bebas dan  jumlah kepemilikan  kendaraan  sebagai  variabel  bebas ! .  Untuk  jumlah  penghasilan  rata-rata dikategorikan dalam angka dengan ketentuan sebagai berikut:
1 = Penghasilan rata-rata <Rp 1.000.000 2 = Penghasilan rata-rata Rp 2.000.000- Rp 3.000.000 3 = Penghasilan rata-rata Rp 3.000.000- Rp 4.000.000
4 = Penghasilan rata-rata Rp 4.000.000-Rp 5.000.000
5 = Penghasilan rata-rata Rp 5.000.000
Rumusan persamaan regresi untuk anaisis bangkitan ini dapat dituliskan sebagai berikut:
=  "  +   # +    # +    # +    # +    # ! ! +    # $ $ (2)
dimana: a               = Konstanta regresi bn             = Koefisien regresi n = Jumlah sampel
Untuk  menentukan  persamaan  model  bangkitan  perjalanan  yang  akan  digunakan  maka  dipilih metode uji statistik dengan program SPSS yang ditempuh langkah-langkah sebagai berikut:
1. Melakukan uji normalitas dengan melihat grafik normal P-Plot dan Histogram.
2. Menentukan  nilai  korelasi  antara  sesama  variabel.  Koefisien  korelasi  menentukan  hubungan antara masing-masing variabel, baik antara variabel bebas dengan variabel terikat.
3. Menentukan nilai koefisien regresi dan konstanta regresi (analisis regresi).
4. Melakukan uji  T (T – test)
5. Melakukan uji F
6. Uji Autokorelasi
7. Uji Multikolonieritas
8. Model persamaan regresi bangkitan penduduk Kecamatan Kelapa Lima.

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Gambaran Umum Lokasi Penelitian
Lokasi  Penelitian  yang  dipilih  adalah  Kecamatan  Kelapa  Lima  yang  terletak  di  wilayah  utara Kota  Kupang  dengan  luas  wilayah  15,  02  km 2 (BPS,  2016 a ).  Kecamatan  Kelapa  Lima  terbagi dalam 5 wilayah kelurahan. Jumlah penduduk tiap kelurahn dapat dilihat pada Tabel 2 berikut.
Tabel 2 Jumlah penduduk pada tiap kelurahan di Kecamatan Kelapa Lima (BPS,2016 b ) No Nama Kelurahan Jumlah Penduduk (Jiwa) 1 Oesapa Selatan 4.307 2 Kelapa Lima 16.248 3 Oesapa Barat 11.077 4 Oesapa 28.002 5 Lasiana 13.889

## Hasil Analisis Bangkitan Pergerakan

## 1. Metode Enter
a. Uji Normalitas
Untuk  melihat  normal  tidaknya  sebaran  data  tersebut  maka  dianalisis  menggunakan program SPSS dengan hasil berupa Grafik Histogram dan Normal P-Plot berikut ini. pada Gambar 3 berikut ini.
a) Grafik histogram b) Grafik P-Plot
Gambar 3 Grafik Uji Normalitas
Berdasarkan  Gambar  3,  terlihat  titik-titik  pada  grafik  P-Plot  mengikuti  dan  mendekati garis  diagonalnya  hal  itu  berarti  selisih  antara  nilai  duga  dan  nilai  pengamatan sebenarnya mendekati dan grafik histogram memberikan pola distribusi yang melenceng ke  kanansehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  data  hasil  penelitian  ini  dapat  dianalisis dengan menggunakan model regresi karena memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Korelasi
Dengan bantuan program SPSS maka didapatkan hasil uji korelasi pada Tabel 3 berikut.
Tabel 3 Hasil uji korelasi X1 X2 X3 X4 X5 Y X1 1 0,350 0,604 0,147 0,246 0,723 X2 0,350 1 -0,57 0,337 0,395 0,414 X3 0,604 -0,57 1 0,023 0,099 0,809 X4 0,147 0,337 0,023 1 0,628 0,310 X5 0,246 0,395 0,099 0,628 1 0,317 Y 0,723 0,414 0,809 0,310 0,317 1
Berdasarkan pada Tabel 3 maka dapat disimpulkan bahwa:
1) Variabel  X1  dan  X3  mempunyai  koefisien  korelasi  =  0,604.  Ini  dianggap  bahwa variabel bebas X1 mempunyai korelasi yang kuat dengan variabel bebas X3.
2) Variabel  X4  dan  X5  mempunyai  koefisien  korelasi  =  0,628.  Ini  dianggap  bahwa variabel bebas X4 mempunyai korelasi yang kuat dengan variabel bebas X5. Jadi  variabel  bebas  yang  terpilih  untuk  analisis  selanjutnya  adalah  jumlah  anggota keluarga  yang bekerja (X3), jumlah anggota keluarga  yang sekolah (X2) dan jumlah kepemilikan kendaraan (X5).
c. Uji hubungan linier antara variabel terikat Y yang diramalkan dengan variabel bebas X: Hasil analisis nilai r dan korelasi untuk model tersebut dapat dilihat pada Tabel 4 berikut.
Tabel. 4 Hasil analisis nilai R dan korelasi untuk setiap model Model Parameter R R 2 Korelasi 1 X2,X3 dan X5 0,933 0,870 Kuat d. Uji - t Hasil analisis uji-t ditampilkan pada Tabel 5 berikut ini. Tabel 5 Hasil analsis uji-t Model Parameter t table t hitung Sig Kesimpulan 1 X2 2,33636 21,779 2,810E-69 Diterima X3 2,33636 44,787 2,1531E-92 Diterima X5 2,33636 3,161 0,000194 Diterima e. Uji - F Hasil analisis uji-F ditampilkan pada Tabel 6 berikut ini. Tabel 6 Hasil analisis uji F Model Parameter F tabel Fhitung Sig 1 X3,X4 dan X5 2,63 866,976 1,414E-104
Kesimpulan Variabel bebas berpengaruh secara simultan terhadap variabel terikat.
f. Uji Autokorelasi
Untuk  mengetahui  apakah  terdapat  masalah  autokorelasi  atau  tidak  dilakukan  uji  Run Test. Adapun dasar yang digunakan untuk mengambil kesimpulan adalah sebagai berikut.
(a) Jika nilai Asymp.Sig (2-tailed) < 0,05 maka terdapat gejala autokorelasi.
(b) Jika nilai Asymp.Sig (2-tailed)>0,05 maka tidak terdapat gejala autokorelasi.
Hasil  uji  run  test  melalui  program  SPSS  dan  didapatkan  hasil  seperti  pada  Tabel  7 berikut.
`Tabel 7 Hasil Runs Test Unstandardized Residual Test Value a 0,05052 Cases < Test Value 192 Cases >= Test Value 200 Total Cases 392 Number of Runs 206 Z 0,919
Berdasarkan  Tabel  7,  diketahui  nilai  asymp  sig  sebesar  0,358>  dari  0.05  maka  dapat disimpulkan bahwa tidak terdapat gejala atau masalah autokorelasi.
g. Uji Multikolonieritas
Nilai  VIF  didapatkan  melalui  program  SPSS  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  8 berikut.
Tabel 8 Nilai variance inflation factor (VIF) Model Parameter VIF 1 Jumlah anggota keluarga yang bekerja (X2) 1, 198 Jumlah anggota keluarga yang sekolah (X3) 1,021 Jumlah kepemilikan kendaraan (X5) 1,206
Berdasarkan Tabel 8, diketahui bahwa nilai VIF untuk setiap varibel pada masing-masing model  adalah  kurang  dari  10,00  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terjadi multikolonieritas.
h. Model Persamaan Regresi
Model  persamaan  regresi  yang  diperoleh  dari  analisis  bangkitan  perjalanan  penduduk Kecamatan Kelapa Lima per hari adalah sebagai berikut.
Y = 0,305 + 0,887 X2+ 0,983 X3 + 0,076 X5
(3) dimana: Y   = jumlah pergerakan penduduk per hari X2 = jumlah anggota keluarga yang bekerja X3 = jumlah anggota keluarga yang sekolah X5 = jumlah kepemilikan kendaraan
Dari  persamaan  (3)dapat  ditafsirkan  bahwa  setiap  penambahan  1  jumlah  anggota keluarga  yang  bekerja  per  rumah  tangga  akan  meningkatkan  bangkitan  pergerakan sebesar  0,887  pergerakan  per  hari,  setiap  penambahan  1  jumlah  anggota  keluarga  yang sekolah  per  rumah  tangga  akan  meningkatkan  bangkitan  pergerakan  sebesar  0,983 pergerakan  per  hari  dan  setiap  penambahan  unit  kendaraan  per  rumah  tangga  akan meningkatkan bangkitan pergerakan sebesar 0,076 pergerakan per hari. Konstanta 0,305 menunjukkan nilai tetap yang tidak terpengaruh oleh perubahan variabel bebas.
2. Metode Stepwise
a. Uji Normalitas
Untuk  melihat  normal  tidaknya  sebaran  data  tersebut  maka  dianalisis  menggunakan program SPSS dengan hasil berupa Grafik Histogram dan Normal P-Plot pada Gambar 4. Data  hasil  penelitian  dapat  dianalisis  dengan  menggunakan  model  regresi  karena memenuhi asumsi normalitas.
b. Uji Korelasi
Dengan  bantuan  program  SPSS  maka  didapatkan  hasil  uji  korelasi  yang  disyaratkan seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  3.  Jadi  variabel  bebas  yang  terpilih  untuk  analisis selanjutnya adalah jumlah anggota keluarga yang bekerja (X3), jumlah anggota keluarga yang sekolah (X2) dan jumlah kepemilikan kendaraan (X5).
c. Uji hubungan linier antara variabel terikat Y yang diramalkan dengan variabel bebas X:
Alat  uji  yang  digunakan  dalam  hal  ini  untuk  analisis  regeresi  linier  berganda    adalah koefisien korelasi (R)  dan Koefisien korelasi parsial serta koefisien determinasi (R 2 ). Nilai r dan korelasi untuk setiap model tersebut dapat dilihat pada Tabel 9 berikut.
Tabel 9 Hasil analisis nilai R dan korelasi untuk setiap model Model R R 2 Korelasi 1 0.809 0,655 Kuat 2 0,931 0,867 Kuat 3 0,933 0,870 Kuat d. Uji - t Hasil analisis uji-t ditampilkan pada Tabel 10 berikut ini. Tabel 10 Hasil analsis uji-t Model Parameter t tabel t hitung Sig Kesimpulan 1 X3 2,33636 27,184  4,8296E -92 Diterima 2 X2 2,33636 45,086  1,5016E -156 Diterima X3 2,33636 24,904  1,5228E- 82 Diterima 3 X2 2,33636 44,787  2,15317E -71 Diterima X3 2,33636 21,779  2,810E -69 Diterima X5 2,33636 3,161 0,001694 Diterima e. Uji - F Hasil analisis uji-F ditampilkan pada Tabel 11 berikut ini. Tabel 11 Hasil analisis uji F Model Parameter F table Fhitung Sig Kesimpulan 1 X3 2,36 738,946 4,83E-92 Diterima 2 X4 2,36 1266,194  4,87E-171  Diterima 3 X5 2,36 866,976 1,4E-171 Diterima
f. Uji Autokorelasi
Untuk  mengetahui  apakah  terdapat  masalah  autokorelasi  atau  tidak  dilakukan  uji  Run Test.  Untuk  mengetahui  nilai  Asymp.  Sig  dilakukan  uji  run  test  melalui  program  SPSS dan didapatkan hasil seperti pada Tabel 7. Diketahui nilai asymp sig sebesar 0,358 lebih besar  >  dari  0.05  maka  dapat  disimpulkan  bahwa  tidak  terdapat  gejala  atau  masalah autokorelasi.
g. Uji Multikolonieritas
Nilai  VIF  didapatkan  melalui  program  SPSS  seperti  yang  ditampilkan  pada  Tabel  8. Diketahui bahwa nilai VIF untuk setiap varibel pada masing-masing model adalah kurang dari 10,00 maka dapat disimpulkan bahwa tidak terjadi multikolonieritas.
h. Pemilihan Persamaan Regresi Terbaik
Model  persamaan  regresi  yang  diperoleh  dari  analsisi  bangkitan  perjalanan  kecamatan Kelapa Lima ditampilkan pada Tabel 12 berikut ini.

## Tabel 12 Persamaan regresi linier
No Persamaan regresi Variabel bebas Jumlah variabel bebas R R 2 1 Y = 1,848 + 0,085 X3 X3 1 0.809  0,655 2 Y = 0,357 + 0,992 X3 + 0,938 X2 X2,X3 2 0,931  0,867 3 Y = 0,305 + 0,983 X3 + 0,887 X2 + 0,076 X5 X2,X3,X5 3 0,933  0,870
Dari  tiga  model  persamaan  regresi  pada  Tabel  12,  diambil  persamaan  regresi  terbaik untuk pergerakan penduduk kecamatan Kelapa Lima per hari adalah sebagai berikut.

## Y = 0,305 + 0,983 X3 + 0,887 X2 + 0,076 X5
(4)
Pemilihan  persamaan  regresi  tersebut  karena  telah  memenuhi  kriteria  model  terbaik yaitu:
(1) Persamaan  regresi  mempunyai  variabel  bebas  yang  banyak  dalam  hal  ini  adalah X3, X2 dan X5,
(2) Nilai konstanta kecil atau mendekati nol yaitu 0,305
(3) Nilai koefisien determinasi (R 2 )  besar yaitu 0,870 atau 87,0 %
Dari  persamaan  (4)  dapat  ditafsirkan  bahwa  setiap  penambahan  1  jumlah  anggota keluarga  yang  bekerja  per  rumah  tangga  akan  meningkatkan  bangkitan  pergerakan sebesar  0,887  pergerakan  per  hari,  setiap  penambahan  1  jumlah  anggota  keluarga  yang sekolah  per  rumah  tangga  akan  meningkatkan  bangkitan  pergerakan  sebesar  0,983 pergerakan  per  hari  dan  setiap  penambahan  unit  kendaraan  per  rumah  tangga  akan meningkatkan bangkitan pergerakan sebesar 0,076 pergerakan per hari. Konstanta 0,305 menunjukkan nilai tetap yang tidak terpengaruh oleh perubahan variabel bebas.
3. Pembahasan metode enter dan metode stepwise Berdasarkan  analisis  menggunakan  metode  enter  dan  metode  stepwise  diperoleh  bahwa model  persamaan  terbaik  yang  dihasilkan  untuk  pergerakan  penduduk  per  hari  pada Kecamatan  Keapa  Lima  adaah  sama  yaitu  Y  =  0,305  +  0,887  X2  +0,983  X3  +  0,076  X5. Perbedaaan  antara  metode  enter  dan  metode  stepwise  adalah  daam  proses  analisis  datanya yaitu metode enter memasukkan semua variabel ke dalam analisis sekaligus semua variabel dimasukkan  secara  simultan  sedangkan  metode  stepwise  memasukkan  variabel  secara bertahap  berdasarkan  niai  signifikan  0,05).  Proses  memasukkan  dikombinasikan  dengan mengeliminasi variabel yang tidak signifikan (sig F di atas 0,01).

## Hasil Analisis Matriks Asal Tujuan
Tabel 13. Matriks Asal Tujuan perjalanan dalam Kecamatan Kelapa Lima
Adapun  tabel  matriks  tujuan  perjalanan  untuk  setiap  kelurahan  dalam  KecamatanKelapa  Lima dan tabel matriks tujuan perjalananan ke luar Kecamatan Kelapa Lima ditunjukan berturut-turut pada  Tabel  13  dan  Tabel  14.  Baris  menyatakan  kelurahan  asal  dalam  Kecamatan  Kelapa  Lima sedangkan  kolom  menyatakan  kelurahan  dan  Kecamatan  tujuan.  Angka  yang  terdapat  pada matriks  asa  tujuan  merupakan  besarnya  pergerakan  yang  dibangkitkan  dari  suatu  zona  asal terhadap zona tujuan. Besarnya pergerakandiperoleh dari hasil survei.
Tujuan Asal Kota Kupang Kab. Kupang Jumlah Kelapa Lima Alak  Maulafa  Kota Raja  Oebobo  Kota Lama Kelapa Lima  950 10 27 47 234 169 55 1492 Jumlah 950 10 27 47 234 169 55 1492 Tujuan Asal Kecamatan Kelapa Lima Jumlah Oesapa Selatan  Kelapa Lima  Oesapa Barat  Oesapa  Lasiana

## Peta Garis Keinginan
Setelah  matriks  asal  tujuan  didapatkan,dapat  diketahui  secara  tepat  besarnya  arus  pergerakan antarzona  yang  terjadi,  tetapi  tidak  diketahui  gambaran  atau  orientasi  pergerakan  tersebut. Kekurangan  matriks  asal  tujuan  tersebut  dapat  diatasi  dengan  bantuan  garis  keinginan  yang menunjukkan  gambaran  pergerakan  yang  terjadi,  meskipun  kelemahannya  informasi  arus pergerakan tidak tepat. Peta Garis Keinginan Kecamatan Kelapa Lima terbagi dalam 2 peta yaitu peta garis keinginan untuk perjalanan di dalam Kecamatan Kelapa Lima dan peta garis keinginan untuk perjalanan ke luar Kecamatan Kelapa Lima seperti diihat pada Gambar 4dan Gambar 5.
Gambar 4  Peta Garis Keinginan perjalanan intrazona Kecamatan Kelapa Lima
Oesapa Selatan 10 10 0 10 20 50 Kelapa Lima 7 109 18 10 30 174 Oesapa Barat 0 36 25 30 20 111 Oesapa 7 42 9 267 95 420 Lasiana 1 6 0 60 128 195 Jumlah 22 203 52 377 293 950
Gambar 5 Garis Keinginan perjalanan antarzona pada Kecamatan Kelapa Lima

## PENUTUP

## Kesimpulan
Berdasarkan  hasil  penelitian  yang  meliputi  pengumpulan  data  serta  analisis  data  maka  dapat ditarik beberapa kesimpulan sebagai berikut:
1. Model bangkitan yang diperoleh berdasarkan analisis adalah :
Y = 0,305+ 0,887X2 +0,983X3 + 0,076 X5
(5)
Berdasarkan persamaan di atas, maka dapat diketahui bahwa bangkitan perjalanan penduduk per hari pada Kecamatan Kelapa Lima ini dipengaruhi oleh tiga variabel bebas yaitu jumlah anggota  keluarga  yang  bekerja  (X2),  jumlah  anggota  keluarga  yang  sekolah  (X3)  dan jumlah  kepemilikan  kendaraan  (X5).  Setiap  penambahan  1  jumlah  anggota  keluarga  yang bekerja  per  rumah  tangga  akan  meningkatkan  bangkitan  pergerakan  sebesar  0,887 pergerakan per hari, setiap penambahan 1 jumlah anggota keluarga yang sekolah per rumah tangga  akan  meningkatkan  bangkitan  pergerakan  sebesar  0,983  pergerakan  per  hari  dan setiap  penambahan  unit  kendaraan  per  rumah  tangga  akan  meningkatkan  bangkitan pergerakan  sebesar  0,076  pergerakan  per  hari.  Konstanta  0,305  menunjukkan  nilai  tetap yang tidak terpengaruh oleh perubahan variabel bebas.
2. Perjalanan  intrazona  terdiri  dari:  3%  menuju  Kelurahan  Oesapa  Selatan,  21%  menuju Kelurahan  Kelapa  Lima,  5%  menuju  kelurahan  Oesapa  Barat,  40%  menuju  Kelurahan Oesapa dan 31% menuju Kelurahan Lasiana.
3. Perjalanan antarzona terdiri dari: 2,7% menuju Kecamatan Alak, 5,4%, menuju Kecamatan Maulafa,  8,1%  menuju  Kecamatan  Kota  Raja.  43,3%  menuju  Kecamatan  Oebobo,  29,7% menuju Kecamatan Kota Lama dan 10,8% menuju Kabupaten Kupang.

## Saran
Berdasarkan analisis yang telah dilakukan serta pengamatan di lokasi penelitian maka beberapa saran yang dapat diberikan antara lain:
1. Perlu  adanya  perhatian  untuk  sistem  transportasi  pada  Kecamatan  Kelapa  Lima  khususnya jaringan  jalan  yang  menghubungkan  antar  kelurahan-kelurahan  dalam  Kecamatan  Kelapa
Lima  maupun  jalan-jalan  di  luar  Kecamatan  Kelapa  Lima  yang  menghubungkan  antara Kecamatan Kelapa Lima dengan kecamatan lain yang menjadi zona tujuan perjalanan paling banyak  akibat  fungsi  tata  guna  lahan  agar  direncanakan  secara  tepat  sehingga  menjadi pengatur  lalu  lintas  yang  baik  dan  tidak  menimbulkan  kemacetan  atau  penumpukan  pada jalan tertentu.
2. Untuk peneliti yang ingin melanjutkan penelitian ini khususnya mengenai analisis bangkitan maka  disarankan  agar  melakukan  penelitian  lebih  lanjut  mengenai  analisis  bangkitan perjalanan dan pola pergerakan pada kecamatan-kecamatan lain di Kota Kupang dan analisis bangkitan perjalanan dengan kurun waktu per minggu/ bulan/ tahun sehingga dapat melihat mengetahui pergerakan penduduk baik yang menjadi rutinitas ataupun tidak.

## DAFTAR PUSTAKA
Abas  Ahmad,  Yani.  2012.  Analisis  Garis  Keinginan  Pergerakan  Masyarakat  Pengguna Transportasi Di Kabupaten Bolaang Mongondow Timur Provinsi Sulawesi Utara. Jurnal
Ilmiah Media Engineering Vol. 2 No. 2, 126-134
Ansusanto,  Dwijoko.  2013.  Model  Asal  Tujuan  Orang  Dalam  Pergerakan  Harian  di  Kota Yogyakarta. Seminar Nasional IX-2013 Teknik Sipil ITS Surabaya
Biro Pusat Statistik .2016 a . Kecamatan Kelapa Lima Dalam Angka Tahun 2016
Biro Pusat Statistik .2016 b . Kota Kupang Dalam Angka Tahun 2016
Carver, Robert dan Gradwohl, 2012. Doing Data Analysis with SPSS. Premedia Global Kurdin, Akbar. 2016.  Perencanaan Transportasi. Universitas Haluoleo, Sulawesi Tenggara Mannopo,  M.  dan  Sendow.  2011.  Analisa  Pergerakan  dan  Distribusi  Perjalanan  di  Kota Manado. Jurnal Ilmiah Media Engineering Vol. I No. 1, 17-23
Miro,  Fidel.2005.  Perencanaan  Transportasi  untuk  Mahasiswa,  Perencana  dan  Praktisi. Erlangga Jakarta
Sugiyono, 2007. Statistika untuk Penelitian. Alfabeta Bandung
Tamin Ofyar, Z. 2000. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Edisi Kedua. ITB Bandung Tamin  Ofyar,  Z.  2003.  Perencanaan  dan  Pemodelan  Transportasi:  contoh  soal  dan  aplikasi,
Edisi Kesatu. ITB Bandung