## Jurnal Talenta Sipil

## Analisa Bangkitan Perjalanan di Wilayah Komplek Perumahan Safira Kota Jambi

## Amsori M Das, Ari Setiawan, Danial Wahyudi*
Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik Universitas Batanghari Jambi *Correspondence email: danilwahyudi29@gmail.com
Abstrak . Dari data BPS (Badan Pusat Statisik) Kota Jambi penduduk Kota Jambi Tahun 2022 sebesar 619.553 jiwa  dengan  luas  wilayah  mencapai  205,38  km2,  memiliki  11  kecamatan.Perumahan  Safira  adalah  salah  satu perumahanan  yang  terletak  pada  Kelurahan  Talang  Bakung  Kecamatan  Paal  Merah  Kota  Jambi  Jumlah penduduk  perumahan  Safira  ±  455  jiwa.  Bangkitan  perjalanan  yang  dilakukan  oleh  sejumlah  masyarakat perumahan  Safira  akan  menimbulkan  kemacetan  pada  saat  jam  sibuk  seperti  pada  saat  jam  keberangkatan  dan pulang kerja.metode penelitian ini menggunkan regresi linear berganda dengan variabel bebas yang terdiri dari jumlah  anggota  keluarga  X1,  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  X2,  jumlah  anggota  keluarga  yang bersekolah x3, dengan bangkitan perjalanan sebagai variabel Y dan selanjutnya di analisis menggunakan aplikasi SPSS.Variabel  yang  memiliki  pengaruh  dominan  terhadap  variabel  dependen  (terikat)  didasarkan  pada  nilai standardized  coefficient  beta  yaitu  variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang  bersekolah/kuliah  (X3),  jumlah anggota keluarga (X1), dan jumlah anggota keluarga yang bekerja (X2) Model analisa bangkitan perjalanan di Perumahan  Safira  adalah  :  Y  2,257  + 0,275  X1  +  0,227  X2  +  0,528  X3  dengan  nilai  R2  sebesar  0,621.  Dari model  tersebut  didapatkan  faktor  yang  mempengaruhi  bangkitan  perjalanan  Perumahan  Safira  yaitu  jumlah anggota  keluarga  (X1),  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  (X2),  jumlah  anggota  keluarga  yang bersekolah/kuliah  (X3). Berdasarkan  nilai R Square sebesar  0,621  artinya sebesar 62,1% bangkitan perjalanan pada  Perumahan  Safira  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  berupa  Jumlah  anggota  keluarga,  jumlah  anggota keluarga yang bekerja, jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah.
Kata Kunci : Bangkitan Perjalanan, Regresi Linear Berganda
Abstract. From data from BPS (Central Statistics Agency) Jambi City, the population of Jambi City in 2022 is 619,553  people  with  an  area  of  205.38  km2,  has  11  sub-districts.  Safira  Housing  is  one  of  the  housing complexes located in Talang Bakung Village, Paal Merah District, Jambi City. Population Safira housing ± 455 people.  The  increase  in  trips  made  by  a  number of  Safira housing  communities  will  cause  traffic  jams  during peak hours such as when leaving and returning from work. This research method uses multiple linear regression with independent variables consisting of the number of family members X1, the number of family members who work X2, number of family members attending school x3, with trip generation as variable Y and then analyzed using the SPSS application. The variable that has a dominant influence on the dependent (dependent) variable is based  on  the  standardized  coefficient  beta  value,  namely  the  variable  number  of  family  members  attending school/college  (X3),  number  of  family  members  (X1),  and  number  of  working  family  members  (X2).  The  trip generation analysis model at Safira Housing is: Y 2.257 + 0.275 X1 + 0.227 X2 + 0.528 From this model, the factors that influence the generation of Safira Housing trips are obtained, namely the number of family members (X1),  the number  of  family  members  who  work  (X2),  the  number  of  family members who go to  school/college (X3).  Based  on  the  R  Square  value  of  0.621,  this  means  that  62.1%  of  trip  generation  at  Safira  Housing  is explained  by  the  independent  variables  in  the  form  of  number  of  family  members,  number  of  family  members working, number of family members attending school/university.

## Keywords: Trip Generation, Multiple Linear Regression

## PENDAHULUAN
Dari  data  BPS  (Badan  Pusat  Statisik)  Kota  Jambi  penduduk  Kota  Jambi  Tahun  2022  sebesar 619.553 jiwa dengan luas wilayah mencapai 205,38 km2, memiliki 11 kecamatan. Kota Jambi dengan aktivitas transportasi cukup tinggi. Ini terlihat pada pagi hari dan sore hari kemacetan lalulintas terjadi utamanya pada jalan- jalan sekitar wilayah perkantoran, perindustrian, pendidikan dan wilayah-wilayah pusat perbelanjaan serta wilayah yang padat perumahan.
Perkembangan  perumahan  pada  wilayah  Kota  Jambi  semakin  bermunculan  setiap  tahunnya utamanya  diwilayah  pinggiran  Kota.  Perkembangan  perumahan  seiring  dengan  perkembangan penduduk,  hal  inilah  yang  menarik  bagi  pengembang perumahan  untuk  berinvestasi.  Perkembangan
perumahan  ini,  maka  bangkitan  perjalanan  dari  perumahan-perumahan  yang  ada  akan  membebani jalan-jalan yang berada disekitar perumahan.
Perumahan Safira adalah salah satu perumahanan yang terletak pada Kelurahan Talang Bakung Kecamatan  Paal  Merah  Kota  Jambi  Jumlah  penduduk  perumahan  Safira  ±  455  jiwa.  Bangkitan perjalanan yang dilakukan oleh sejumlah masyarakat perumahan Safira akan menimbulkan kemacetan pada saat jam sibuk seperti pada saat jam keberangkatan dan pulang kerja.
Tujuan  penelitian  adalah  untuk  memodelkan  bangkitan  perjalanan  pada  perumahan  Safira. Metode regresi  linear berganda.  lokasi  yang  menjadi  objek  penelitian,  yaitu  seluruh  masyarakat perumahan  Safira.  Variabel–variabel  penelitian  yaitu  Jumlah  Bangkitan,  jumlah  anggota  keluarga, jumlah  anggota  keluarga  bekerja  dan  jumlah  anggota  keluarga  berskolah/kampus,  Jenis  Kendaraan yang digunakan untuk bekerja, jenis kendaraan yang digunakan untuk bersekolah/kampus.

## Transportasi
Transportasi  dapat  diartikan  usaha  memindahkan,  menggerakkan,  mengangkut,  atau mengalihkan  suatu  objek  dari  suatu  tempat  ke  tempat  lain,  dimana  ditempat  lainini  objek  tersebut lebih bermanfaat atau dapat berguna untuk tujuan-tujuan tertentu. Alat yang dipakai untuk melakukan proses pindah, gerak, angkut dan alih ini, bisa berpariasi, tergantung pada (Miro,Fadel. 2002): 1. Bentuk objek yang akan dipindahkan tersebut
2. Jarak suatu tempat dengan tempat lain
3. Maksud objek yang akan dipindahkan tersebut.

## Perencanaan Transportasi Empat Tahap
Ada  beberapa  konsep  perencanaan  tranportasi  yang  telah  berkembang  sampai  saat  ini  yang paling populer adalah Model Perencaan Transportasi Empat Tahap. Model perencaan ini merupakan gabungan  dari  beberapa  sub  model  yang  masing-masing  harus  dilakukan  secara  terpisah  dan berurutan (Tamin, 1997). Dalam sistem perencanaan transportasi terdapat empat langkah yang saling terkait yaitu:
1. Bangkitan dan tarikan pergerakan ( trip generation ) 2. Sebaran pergerakan ( trip distribution )
3. Pemilihan moda transportasi ( modal split )
4. Pemilihan rute transportasi ( trip assignment )

## Bangkitan Pergerakan
Bangkitan  pergerakan  adalah  jumlah  perjalanan  yang  terjadi  dalam  satuan  waktu  pada  suatu zona tata guna lahan (Hobbs, 1995).
Pembangkitan perjalanan merupakan proses dengan ukuran kegiatan perkotaan diubah menjadi banyaknya  perjalanan.  Sebagai  contoh  banyaknya  perjalanan  yang  dibangkitkan  oleh  pusat perbelanjaan  sangat  berbeda  dari  banyaknya  perjalanan  yang  dibangkitkan  oleh  kompleks  industri yang mengambil ruang lahan yang sama. Pada pembangkitan perjalanan, si perencana berupaya untuk menguantifikasi hubungan antara kegiatan perkotaan dengan perjalanan (Khisty & Lall, 2003).
Menurut Warpani (1990), beberapa penentu bangkitan perjalanan yang diterapkan di Indonesia: 1. Penghasilan keluarga
2. Jumlah kepemilikan kenderaan
3. Jarak dari pusat kegiatan
4. Moda perjalanan
5. Penggunaan kenderaan
6. Saat/waktu

## Konsep Pemodelan Bangkitan Pergerakan
Model  dapat  didefinisikan  sebagai  alat  bantu  atau  media  yang  dapat  digunakan  untuk mencerminkan dan menyederhanakan suatu realita (dunia sebenarnya) secara terukur (Tamin, 1997), termasuk diantaranya:
1. Model fisik
2. Peta dan diagram (grafis)
3. Model statistika dan matematika (persamaan)
Model  merupakan  penyederhanaan  dari  keadaan  sebenarnya  dan  model  dapat  memberikan petunjuk  dalam  perencanaan  transportasi.  Karakteristik  sistem  transportasi  untuk  daerah-daerah terpilih  CBD  sering  dianalisis  dengan  model.  Model  memungkinkan  untuk  mendapatkan  penilaian yang cepat terhadap alternatifalternatif transportasi dalam suatu daerah (Morlok, 1991).

## Uji Normalitas
Uji normalitas bertujuan untuk menguji apakah dalam model regresi, variabel pengganggu atau residual memiliki  distribusi  normal.  Seperti  yang  diketahui  bahwa  uji t mengasumsikan bahwa nilai residual  mengikuti  distribusi  normal.  Metode  yang  lebih  handal  adalah  dengan  melihat  normal probability  plot  yang  membandingkan  distribusi  kumulatif  dan  distribusi  normal.  Pada  prinsipnya normalitas  data  dapat  dideteksi  dengan  melihat  penyebaran  data  (titik)  pada  sumbu  diagonal  dari grafik atau dengan melihat histogram dari residualnya (Ghozali, 2013). Dasar pengambilan keputusan (Ghozali, 2013) :
1. Jika  data  menyebar  diatas  garis  diagonal  dan  mengikuti  arah  garis  diagonal  atau  grafik histogramnya  menunjukkan  pola  distribusi  normal,  maka  model  regresi  memenuhi  asumsi normalitas.
2. Jika  data  menyebar  jauh  dari  garis  diagonal  dan  tidak  mengikuti  arah  garis  diagonal  atau  grafik histogramnya  tidak  menunjukkan  pola  distribusi  normal,  maka  model  regresi  tidak  memenuhi asumsi normalitas.

## Analisa Regresi Linear Sederhana
Regresi  Linear  Sederhana  adalah  metode  yang  digunakan  untuk  menguji  seberapa  jauh hubungan  antara  Variabel  penyebab  (X)  terhadap  variabel  akibat  (Y).  Variabel  penyebab  sering digunakan  dengan  digambarkan  sebagai  X  atau  disebut  Predictor  sedangkan  variabel  akibat digambarkan  sebagai  Y  atau  disebut  juga  Response.  Regresi  Linear  Sederhana  (Simple  Linear Regression) juga merupakan metode statistik yang digunakan dalam produksi untuk meramalkan atau memprediksi tentang karakteristik kualitas maupun kuantitas Dickson Kho (2016).

## Uji Simultan Model Regresi Linear Berganda
Tujuan  dari  analisis  regresi  adalah  untuk  mengekspresikan  variabel  dependen  sebagai  fungsi dari  variabel  indepeden.  Dualitas  kesesuaian  dan  keakuratan  kesimpulan  tergantung  pada  data  yang digunakan.  Oleh  karena  itu  data  yang  tidak  representatif  atau  tidak  terkompilasi  dengan  benar menghasilkan  kecocokan  dan  kesimpulan  yang  buruk.  Jadi,  untuk  penggunaan  analisis  regresi  yang efektif, seseorang harus melalui langkah-langkah (Autar Kaw and E Eric Kalu, 2009) sebagai berikut: 1. Menyelidiki proses pengumpulan data,
2. Menemukan batasan dalam data yang dikumpulkan
3. Membatasi kesimpulan yang sesuai

## Koefisien Determinasi (R 2 )
Koefisien  determinasi  (adjusted  2)  berfungsi  memberikan  petunjuk  seberapa  jauh  variabel bebas  dapat  menjelaskan  variabel  terikat.  Jika  angka  koefisien  determinasi  semakin  mendekati  1, maka  pengaruh  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  semakin  tinggi,  ini  berarti  bahwa variabel-variabel  memberikan  hampir  semua  informasi  yang  dibutuhkan  variabel  dependen. Sebaliknya  apabila  nilai  koefisien  kecil  berarti  variabel-variabel  independen  terbatas  dalam memberikan  informasi  yang  dibutuhkan  untuk  memprediksi  variasi  variabel  dependen  (Robert Kurniawan and Budi Yuniarto,2016).

## METODE
Proses analisis data dimulai dengan mengumpulkan seluruh data yang telah berhasil diperoleh dari  responden.  Setelah  dibaca,  dipelajari  maka  langkah  selanjutnya  adalah  melakukan  pengolahan dan analisa data. Metode yang digunakan untuk mencari hasil dari data kuesioner Bangkitan Perjalan Pada  Wilayah  Komplek  Perumahan  Safira  Kota  Jambi  adalah  metode  kuantitatif,  yang  dilakukan dengan  menggunakan  program  SPSS  ( Statistical  Package  for  the  Social  Sciences) .  Langkah  yang dilakukan dalam analisis data pada penelitian ini adalah sebagai berikut:(1) Uji Asumsi Klasik, Untuk memastikan  kevalidan  interpretasi  hasil  regresi,(2)  Uji  Multikolinearitas,  Untuk  menguji  apakah
model regresi menemukan korelasi antara variabel  independen,(3) Analisis Regresi Linear Berganda Untuk  mengukur  kekuatan  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih  dan  memprediksi  nilai  variabel dependen  jika  nilai  variabel  independen  meningkat  atau  menurun,(4)  Koefisien  Determinasi  Untuk mengetahui  persentase  sumbangan  pengaruh  secara  simultan  atau  bersama-sama  variabel-  variabel bebas  terhadap  variabel  terikat.(5)  Uji  T  Untuk  mengetahui  seberapa  besar  pengaruh  variabel independen  secara  parsial  terhadap  variabel  dependen.(6)  Uji  F  Untuk  mengetahui  apakah  variabel- variabel independen secara keseluruhan atau stimultan mempengaruhi variabel dependen.

## HASIL Jumlah Anggota Keluarga
Dari hasil kuesioner data jumlah anggota keluarga dalam satu rumah tangga sebagai mana yang ditunjukkan pada Tabel 1.
Tabel 1. Jumlah Anggota Keluarga Jumlah Anggota Keluarga 1-2 orang 3-4 orang 5-6 orang 7-8 orang ≥ 9 orang 6 37 24 7 0
Sumber: Data Olahan (2023)
Berdasarkan tabel 1 jumlah anggota keluarga dari 74 responden, maka jumlah anggota keluarga yang banyak dipilih oleh responden adalah 3-4 orang sebanyak 37 responden, diurutan kedua adalah 5-6  orang  sebanyak  24 responden, diurutan ketiga adalah  7-8 orang sebanyak 7 responden, diurutan keempat adalah 1-2 orang sebanyak 6 responden, dan diurutan terakhir adalah ≥ 9 orang sebanyak 0 responden.

## Jumlah Anggota Keluarga Yang Bekerja
Dari  hasil  kuisioner  data  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  dalam  satu  rumah  tangga sebagai mana yang ditunjukan pada tabel 2.

## Tabel 2. Jumlah Anggota Keluarga Yang Bekerja Dalam Satu Rumah
Jumlah Anggota Keluarga Yang Bekerja 1 orang 2 orang 3 orang 4 orang ≥ 5 orang 58 16 0 0 0
Sumber: Data Olahan (2023)
Berdasarkan  tabel  2  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  dari  74  responden,  maka  jumlah anggota  keluarga  yang  bekerja  yang  banyak  dipilih  oleh  responden  adalah  1  orang  sebanyak  58 responden, diurutan kedua adalah 2 orang sebanyak 16 responden.

## Jumlah Anggota Keluarga yang Bersekolah/Kuliah
Dari  hasil  kuesioner  data  jumlah  anggota  keluarga  yang  bersekolah/kuliah  dalam  satu  rumah tangga sebagai mana yang ditunjukkan pada Tabel 3.

## Tabel 3. Jumlah Anggota Keluarga yang Bersekolah/Kuliah
Jumlah Anggota Keluarga Yang Bersekolah/Kuliah 1 orang 2 orang 3 orang 4 orang ≥ 5 orang 26 27 13 2 0
Sumber: Data Olahan (2023)
Berdasarkan  tabel  3  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  dari  74  responden,  maka  jumlah anggota  keluarga  yang  bekerja  yang  banyak  dipilih  oleh  responden  adalah  2  orang  sebanyak  27 responden,  diurutan  kedua  adalah  1  orang  sebanyak  26  responden,  diurutan  ketiga  adalah  3  orang sebanyak 13 responden, diurutan keempat adalah 2 orang sebanyak 2 responden, dan diurutan terakhir adalah ≥ 5 orang sebanyak 0 responden.

## Uji Asumsi Klasik
Dalam rangka menguji asumsi klasik pada analisis regresi linear berganda yang terdapat dalam skripsi berjudul "Analisa Bangkitan Perjalanan Diwilayah Komplek Perumahan Safira," beberapa uji telah  dilakukan.  Uji  ketergantungan  menilai  apakah  kesalahan  prediksi  pada  satu  observasi berkorelasi dengan observasi lainnya. Uji tidak ada multikolinieritas digunakan untuk menilai apakah variabel  independen  saling  berkorelasi.  Hasil  uji  asumsi  klasik  ini  penting  untuk  memastikan kevalidan  interpretasi  hasil  regresi  dalam  konteks  pengaruh  faktor-faktor  yang  mempengaruhi perjalanan terhadap bangkitan perjalanan.

## Uji Multikolinearitas
Dari hasil analisa menggunakan aplikasi SPSS 26, di dapati hasil uji Multikolinearitas yang dapat dilihat pada tabel 4.
Tabel 4. Uji Multikolinearitas Model B Std. Error Beta t Sig. Toleransi VIF C 2,257 0,267 - 8,447 0,000 - - X1 0,275 0,189 0,234 1,461 0,149 0,211 4,743 X2 0,227 0,184 0,103 1,232 0,222 0,778 1,285 X3 0,528 0,146 0,544 3,612 0,001 0,238 4,194
Sumber: Data Olahan (2023)
Dapat  dilihat  pada  tabel  4  dalam  kolom  " Collinearity  Statistics ,"  nilai Tolerance dan  VIF digunakan untuk menilai multikolinieritas antar variabel independen. Semua nilai Tolerance dan VIF berada dalam kisaran yang dapat diterima Nilai tolerance > 0,1 dan Nilai VIF < 10,00 menunjukkan tidak Tidak ada gejala Multikolinearitas , Berikut uraian dari tabel diatas Uji Multikolinearitas : 1. Variabel jumlah anggota keluarga (X1)
Nilai  tolerance >  0,10,  pada  variabel  jumlah  anggota keluarga  (X1) nilai tolerance sebesar 0,211 > 0,10 dan nilai VIF < 10,00 pada variabel jumlah anggota keluarga (X1) nilai VIF sebesar 4,743  <  10,00  maka  pada  variabel  jumlah  anggota  keluarga  (X1)  tidak  terjadi  multikolinearitas dalam model regresi.
2. Variabel jumlah anggota keluarga yang bekerja X2 Nilai  tolerance  >  0,10,  pada  variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  (X2)  nilai tolerance  sebesar  0,778  >  0,10  dan  nilai  VIF  <  10,00  pada  variabel  jumlah    anggota  keluarga yang  bekerja  (X2) nilai VIF sebesar  1,285 < 10,00 maka pada variabel jumlah anggota keluarga yang bekerja (X2) tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi.
3. Variabel jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah Nilai tolerance > 0,10, pada variabel jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah (X3) nilai tolerance sebesar 0,238> 0,10 dan nilai VIF < 10,00 pada variabel jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah (X3) nilai VIF sebesar 4,194 < 10,00 maka pada variabel jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah (X3) tidak terjadi multikolinearitas dalam model regresi.

## Model Regresi Linear Berganda
Dari  hasil  analisa  menggunakan  aplikasi  SPSS  26,  di  dapati  model  regresi  yang  dapat  dilihat pada tabel 5.
Tabel 5. Regresi NO PEUBAH Parameter Model Tahap 1 2 3 1 Intercept c 2.257 2.376 2.834 2 Jumlah Anggota Keluarga x1 0.275 0.377 - 3 Jumlah anggota Keluarga Bekerja x2 0.227 - - 4 Jumlah Anggota Keluarga Bersekolah x3 0.528 0.475 0.742 R 2 0.621 0.613 0.586
Sumber: Data Olahan (2023)
Berdasarkan  tabel  5  data  yang  telah  di  analisa,  diperoleh  model  persamaan  regresi  linear
berganda sebagai berikut : Y = 2,257 + 0,275 X1 + 0,227 X2 + 0,528 X3 Dimana : Y = Bangkitan perjalanan X1 = Jumlah anggota keluarga X2 = Jumlah anggota keluarga yang bekerja X3 = jumlah anggota keluarga yang bekerja/bersekolah
Maka,  dari  penjelasan  diatas  dapat  disimpulkan  bahwa  jumlah  anggota  keluarga  (X1), jumlah anggota keluarga yang bekerja (X2), jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah (X3) memiliki pengaruh positif (berpengaruh) terhadap bangkitan perjalanan (Y).

## Koefisien Determinasi
Dari hasil analisa menggunakan aplikasi SPSS 26, di dapati koefisien determinasi (Uji R) yang dapat dilihat pada tabel 6.
Tabel 6. Koefisien Determinasi Model R R 2 Adjusted R 2 Perkiraan Eror Durbin-Watson 1 0,788 0,621 0,605 0,575 1,1928
Sumber: Data Olahan (2023)
Dari  hasil  tabel  6  dapat  dilihat  nilai  R  Square  sebesar  0,621  artinya  sebesar  62,1%  bangkitan perjalanan  pada  Perumahan  Safira  dijelaskan  oleh  variabel  bebas  berupa  jumlah  anggota,  jumlah anggota  keluarga  yang  bekerja,  jumlah  anggota  keluarga  yang  bersekolah/kuliah  sebesar  37,9% dipengaruhi oleh faktor-faktor  lain yang tidak dijelaskan dalam penelitian ini.

## Uji T
Dari hasil analisa menggunakan aplikasi SPSS 26, di dapati hasil uji T yang dapat dilihat pada tabel 7.
Tabel 7. Uji T Model B Std. Error Beta t Sig. Toleransi VIF C 2,257 0,267 - 8,447 0,000 - - X1 0,275 0,189 0,234 1,461 0,149 0,211 4,743 X2 0,227 0,184 0,103 1,232 0,222 0,778 1,285 X3 0,528 0,146 0,544 3,612 0,001 0,238 4,194
Sumber: Data Olahan (2023)
Dari tabel 7 dapat di amati, dengan tingkat signifikansi yang diadopsi sebesar 0,05, hasil uji t pada  skripsi  ini menunjukkan bahwa semua variabel independen memiliki pengaruh yang signifikan terhadap  variabel  dependen.  Pertama,  Jumlah  Anggota  Keluarga  (B  =  0.275)  memiliki  nilai  Sig. (0.149),  menunjukkan  signifikansi  statistik  pada  tingkat  0,05.  Artinya,  Jumlah  Anggota  Keluarga secara signifikan berkontribusi terhadap peningkatan Bangkitan Perjalanan
Kedua,  Jumlah  Anggota  Keluarga  yang  Bekerja  (B  =  0,227)  dengan  nilai  Sig.  (0.222).  Ini menegaskan  bahwa,  secara  signifikan,  Jumlah  Anggota  Keluarga  yang  Bekerja  juga  memengaruhi Bangkitan Perjalanan.
Ketiga,  Jumlah  Anggota  Keluarga  Yang  Bersekolah  (B  =  0,528)  memiliki  nilai  Sig.  (0.001) yang  sangat  rendah,  menunjukkan  signifikansi  statistik.  Oleh  karena  itu,  Jumlah  Anggota  Keluarga yang Bersekolah juga berdampak signifikan terhadap Bangkitan Perjalanan.
Dengan  demikian,  pada  tingkat  signifikansi  0,05,  hasil  uji  t  secara  konsisten  menunjukkan bahwa  semua  variabel independen memiliki dampak yang signifikan terhadap Bangkitan Perjalanan. Hal ini memperkuat keandalan temuan dan memvalidasi kontribusi faktor-faktor Pergerakan yang diuji terhadap model regresi linear berganda yang digunakan dalam penelitian.

## Uji F
Dari hasil analisa menggunakan aplikasi SPSS 26, di dapati hasil uji F yang dapat dilihat pada
tabel 8.
Tabel 8. Uji F Model Sum of Square df Mean Square F Sig. Regresi 37,963 3 12,654 38,228 0,000 Residual 23,172 70 0,331 - Total 61,135 73 - -
Sumber: Data Olahan (2023)
Dapat  dilihat  pada  tabel  8,  hasil  uji  F  menunjukkan  bahwa  model  regresi  secara  keseluruhan memiliki  signifikansi  statistik  yang  tinggi.  Dengan  nilai  p-nilai  yang  sangat  rendah  (000), menunjukkan bahwa setidaknya satu variabel independen dalam model memberikan kontribusi yang signifikan  terhadap  prediksi  variabel  dependen  (Bangkitan  Perjalanan).  Oleh  karena  itu,  kita  dapat menolak  hipotesis  nol  bahwa  tidak  ada  efek  signifikan  dari  setidaknya  satu  variabel  independen terhadap variabel dependen.

## Pembahasan
Artinya, model regresi ini secara keseluruhan memberikan penjelasan yang signifikan terhadap variasi dalam Bangkitan Perjalanan. Variabel-variabel yang digunakan dalam model ini, yaitu Jumlah Anggota  Keluarga,  Jumlah  Anggota  Keluarga  Yang  Bekerja,  dan  Jumlah  Anggota  Keluarga  Yang Bersekolah,  secara  bersama-sama  memiliki  dampak  yang  nyata  terhadap  prediksi  Bangkitan Perjalanan.  Hasil  ini  memperkuat  validitas  model  regresi  dan  memberikan  dasar  kuat  untuk menerima temuan yang dihasilkan oleh analisis regresi linear berganda dalam konteks penelitian ini.

## SIMPULAN
Adapun  kesimpulan  yang  dapat  diambil  dari  hasil  analisis  dan  pembahasan  adalah  sebagai berikut:
1. Variabel  yang  memiliki  pengaruh  dominan  terhadap  variabel  dependen  (terikat)  didasarkan  pada nilai standardized coefficient beta yaitu variabel jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah (X3), jumlah anggota keluarga (X1), dan jumlah anggota keluarga yang bekerja (X2)
2. Model analisa bangkitan perjalanan di Perumahan Safira adalah :
Y = 2,257 + 0,275 X1  + 0,227 X2  + 0,528 X3  dengan nilai R 2 sebesar 0,621. Dari model tersebut didapatkan  faktor  yang  mempengaruhi  bangkitan  perjalanan  Perumahan  Safira  yaitu  jumlah anggota keluarga (X1), jumlah anggota keluarga yang bekerja (X2), jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah  (X3).  Berdasarkan  nilai  R  Square  sebesar  0,621  artinya  sebesar  62,1% bangkitan perjalanan pada Perumahan Safira dijelaskan oleh variabel bebas berupa Jumlah anggota keluarga, jumlah anggota keluarga yang bekerja, jumlah anggota keluarga yang bersekolah/kuliah.

## DAFTAR PUSTAKA
Autar  Kaw  and  E  Eric  Kalu,  Numerical  Methods  with  Applications:  Abridged,  2nd  ed.
(http://www.autarkaw.com), 2009
C.  Jotin  Khisty  dan  B.  Kent  Lall,  2003,  edisi  ketiga  jilid  I,  Dasar-dasar  Rekayasa  Transportasi, Erlangga, Jakarta.
Dickson Kho, “Analisis Regresi Linear Sederhana (Simple Linear Regression),” Teknik Elektronika
2014
Hobbs, F. D. (1995) Perencanaan dan Teknik Lalu Lintas, Yogyakarta: Universitas Gajah Mada. I  Ghozali.  (2013)  Aplikasi  Analisa  Multivariat  Dalam  Kegiatan  IBM  SPSS  21  Update  PLS
Regresi,  Semarang: Universitas Diponogoro
Miro, Fadel. (2002) Perencanaan Transportasi, Jakarta: Erlangga. Morlok, E. K. (1991) Pengantar Teknik dan Perencanaan Transportasi, Jakarta: Erlangga. Robert Kurniawan and Budi Yuniarto, Analisis Regresi: Dasar Dan Penerapannya Dengan R (Jakarta: KENCANA, 2016)
Tamin, O.Z. (1997) Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Bandung: Penerbit ITB. Warpani, S.P.
(1990) Pengelolaan Lalu Lintas dan Angkutan Jalan, Bandung: Penerbit ITB.