PENETAPAN MODEL BANGKITAN PERGERAKAN UNTUK BEBERAPA TIPE PERUMAHAN DI KOTA PEMATANGSIANTAR

Transkripsi

1 PENETAPAN MODEL BANGKITAN PERGERAKAN UNTUK BEBERAPA TIPE PERUMAHAN DI KOTA PEMATANGSIANTAR Muammad Efrizal Lubis 1 (Dosen FT USI / Dinas PU Pengairan Kab. Simalungun) Novdin M Sianturi 2 (Dosen FT USI) ABSTRACT Town expansion not followed by infrastructure development can result many problems and one of tem is related to transportation. Tis researc aims to model Trip generation conducted by some community of ousing types in Pematangsiantar town. And te researc of tis is done to know and estimate te level of out movement from te ousing tat will be used for forecasting in order to overcome all problems at te future period.te primary survey is done by filling te questionnaire by 86 members of families wic are living in tree ousing type s area tat is luxurious, middle and simple. Te result of te questionnaires will be tabulated to become dependent variable and independent variable. Moreover, it will be analyzed by SPSS-12 program. Te equation regression of it will be used to model and awaken te trip of community in some ousing types in Pematangsiantar town.from te final result model test, it was gotten tat te trip generation in tree ousing type area tat is luxurious ousing type (Y1), middle ousing type (Y2), and type ousing of simple building (Y3) ad been very influenced by amount of family member (X1), amount of te ownersip of car, amount of te ownersip of motorcycle and amount of family go to scool (X6). Te regression model equations are included by luxurious ousing type (Y1) = -0, ,885 X1 + 0,649 X3 + 0,772 X6, middle ousing type (Y2) = 0, ,300 X1 + 0,900 X3, simple ousing type (Y3) = 0, ,518 X1 + 0,905 X4. Keyword: Trip generation model, Housing typologies. PENDAHULUAN Perkembangan kawasan dengan kawasan lain disekitarnya yang tidak merata akan menimbulkan ketidakserasian tingkat pertumbuan dan kemajuan. Ketidakserasian ini akan menimbulkan kesenjangan daera atau antar kawasan tersebut. Kota Pematangsiantar sebagai lokasi yang dipili dalam penelitian ini, memiliki luas 79,971 Km 2 terletak 400 meter di atas permukaan laut. Kota Pematangsiantar saat ini terus mengalami perkembangan, akibat dari perkembangan tersebut adala dengan munculnya permukiman baru di wilaya ini yang dibangun ole para pengembang permukiman yang juga berdampak pada permasalaan upaya pengembangan transportasi. Adanya bangkitan pergerakan dari penguni permukiman di Kota Pematangsiantar dapat mempengarui tingkat pelayanan jalan utama di Kota Pematangsiantar. Untuk mengantisipasi kebutuan dan memperitungkan beban, diperlukan studi tentang bangkitan pergerakan dari penguni permukiman tersebut seingga nantinya untuk pem kawasan permukiman yang baru atau yang akan datang dapat diketaui seberapa besar pengarunya teradap kapasitas jaringan jalan di Kota Pematangsiantar. Kota Pematangsiantar saat ini terus mengalami perkembangan, jalan utama di Kota Pematangsiantar banyak yang tela menguba laan di sepanjang jalan dari laan pertanian menjadi laan terbangun diantaranya permukiman. Munculnya permukiman di sepanjang jalan utama ini akan menamba jumla pergerakan, dimana pergerakan ini dapat mengganggu lalu lintas menerus, yang kemudian dapat menurunkan tingkat pelayanan jalan. Maka perlu adanya acuan untuk mengitung jumla pergerakan yang akan diasilkan ole suatu kawasan permukiman. 27

2 Maksud penelitian ini adala untuk memperole model bangkitan pergerakan untuk beberapa tipe perumaan di Kota Pematangsiantar. Tujuan penelitian adala mengidentifikasi faktor-faktor yang mempengarui terjadinya bangkitan pergerakan dari beberapa tipe perumaan di Kota Pematangsiantar seingga nantinya untuk pem kawasan permukiman yang baru atau yang akan datang dapat diketaui seberapa besar pengarunya teradap kapasitas jaringan jalan di Kota Pematangsiantar. Manfaat dari penelitian ini adala dapat memberikan masukan kepada pemerinta Kota Pematangsiantar dalam merumuskan kebijakannya di dalam pengembangan wilaya permukiman dan sebagai baan informasi untuk meningkatkan kapasitas dan peran kawasan permukiman dalam memicu perkembangan kawasan tersebut serta kawasan sekitarnya. Untuk mengindari penelitian terlalu luas dan terbatasnya waktu yang tersedia, maka pembatasan masala dalam penelitian akan menitik beratkan pada beberapa al yaitu sebagai berikut: 1. yang dilakukan ole penguni perumaan yang anya dianalisis berdasarkan ome base trip, yaitu semua perjalanan yang berasal dari ruma dan diakiri dengan pulang keruma. 2. Prasarana yang berada di kawasan perumaan yang menuju pusat Kota Pematangsiantar atau daera lain yang menjadi tujuan potensial. 3. Parameter yang dipakai dalam pembuatan model bangkitan pergerakan adala metode analisis regresi linear berganda (Multiple Ruma Tempat Kerja Linear Regression Analysis), dan data diambil berdasarkan kecenderungan penguni perumaan untuk melakukan perjalanan yang terjabarkan dalam beberapa variable, seperti: tipe ruma, jumla anggota keluarga, jumla pengasilan keluarga, kepemilikan kendaraan, jumla anggota keluarga yang bekerja, jumla anggota keluarga yang sekola, jenis pekerjaan, umur kepala keluarga, pendidikan kepala keluarga dan luas. Pergerakan Pergerakan (Trip Generation) adala taapan pemodelan yang memperkirakan jumla pergerakan yang berasal dari suatu zona atau tata guna laan atau jumla pergerakan yang tertarik ke suatu tata guna laan atau zona (Tamin, 1997). Terdapat dua pembangkit pergerakan, yaitu : 1. Trip Production adala jumla perjalanan yang diasilkan suatu zona 2. Trip Attraction adala jumla perjalanan yang ditarik ole suatu zona Trip production digunakan untuk menyatakan suatu pergerakan berbasis ruma yang mempunyai asal dan/atau tujuan adala ruma atau pergerakan yang dibangkitkan ole pergerakan berbasis bukan ruma. Trip attraction digunakan untuk menyatakan suatu pergerakan berbasis ruma yang mempunyai tempat asal dan/atau tujuan bukan ruma atau pergerakan yang tertarik ole pergerakan berbasis bukan ruma (Tamin, 1997), seperti terliat pada Gambar II.1 berikut ini: Gambar 1. dan Pergerakan Tempat Kerja Tempat Belanja dan tarikan pergerakan digunakan untuk menyatakan bangkitan pergerakan pada masa sekarang, yang akan digunakan untuk meramalkan pergerakan pada masa mendatang. pergerakan ini berubungan dengan penentuan jumla keseluruan yang dibangkitkan ole sebua kawasan. Dalam sistem perencanaan transportasi terdapat empat langka yang saling terkait satu dengan yang lain, yaitu: 1. pergerakan (Trip generation) 2. Distribusi perjalanan (Trip distribution) 3. Pemilian moda (Modal split) 4. Pembebanan jaringan (Trip assignment) Konsep Pemodelan Pergerakan Model dapat didefenisikan sebagai alat bantu atau media yang dapat digunakan untuk mencerminkan dan menyederanakan suatu realita (dunia sebenarnya) secara terukur (Tamin, 1997). Model merupakan penyederanaan dari keadaan sebenarnya dan model dapat memberikan petunjuk dalam perencanaan transportasi. Model dapat digunakan untuk mencerminkan ubungan antara sistem tata guna laan dengan sistem prasarana transportasi dengan menggunakan beberapa seri fungsi atau persamaan (model matematik). Taapan pemodelan bangkitan pergerakan bertujuan meramalkan jumla pergerakan pada setiap zona asal dengan menggunakan data rinci mengenai tingkat bangkitan pergerakan, atribut sosialekonomi, serta tata guna laan. Dalam pemodelan bangkitan pergerakan, metode analisis regresi linear berganda (Multiple Linear Regression Analysis) yang paling sering digunakan. Metode analisis regresi linear berganda digunakan untuk mengasilkan ubungan dalam bentuk numerik dan untuk meliat bagaimana variabel saling berkait. Ada beberapa asumsi statistik arus dipertimbangkan dalam menggunakan metode analisis regresi linear berganda, sebagai berikut: 1. Variabel terikat (Y) adala merupakan fungsi linear dari variabel bebas (X). 2. Variabel, terutama variabel bebas adala tetap atau tela diukur tanpa galat. 3. Tidak ada korelasi antara variabel bebas. 4. Variansi dari variabel terikat teradap garis regresi adala sama untuk nilai semua variabel terikat. 5. Nilai variabel terikat arus tersebar normal atau minimal mendekati normal. Sebagian besar studi tentang bangkitan pergerakan (trip generation) yang berbasis ruma tangga menunjukkan bawa variabel-variabel penting yang berkaitan dengan produksi perjalanan seperti perjalanan ketempat kerja, sekola dan perdagangan yaitu: 1. Pendapatan ruma tangga 2. an kendaraan 3. Struktur ruma tangga 4. Ukuran ruma tangga 5. Aksesibilitas Persamaan model regresi linear berganda (Multiple Linear Regression Analysis): Y = a + b 1 X 1 + b 2 X b n X n Y = variabel terikat X 1, X 2 X n = variabel bebas a = konstanta b 1,b 2.b n = koefisien regresi METODELOGI PENELITIAN dan Sumber Data data yang digunakan dalam penelitian ini adala data primer dan data sekunder. Data primer adala data yang diperole langsung dari responden atau obyek yang diteliti, atau ada ubungannya dengan yang diteliti. Dalam penulisan ini data primer yang dimaksud adala data yang sumbernya diperole langsung dari responden/penguni perumaan, yaitu data jumla anggota keluarga (orang), jumla pengasilan rata-rata keluarga (rupia), jumla kepemilikan kendaraan (unit), jumla keluarga yang bekerja (orang), jumla keluarga yang sekola (orang), jenis pekerjaan, umur kepala 28 Media Teknik Sipil, Volume 10, Nomor 1, Februari 2012:

3 keluarga (taun), pendidikan kepala keluarga, dan luas (m 2 ). Data sekunder adala data yang lebi dulu dikumpulkan dan dilaporkan ole orang atau instansi diluar diri peneliti sendiri, walaupun yang dikumpulkan itu sesunggunya data yang asli. Data sekunder diperole dari instansi-instansi terkait dan perpustakaan. Metode Pengambilan Sampel Pengambilan sampel adala mendapatkan sampel dengan jumla relatif kecil dibandingkan dengan jumla populasi tetapi mampu mempresentasikan seluru populasi tersebut. Untuk itu sangat penting menentukan cara yang tepat dalam menarik sample yang dimaksud agar benar-benar mampu mempresentasikan kondisi seluru populasi. Mengingat karakteristik sosial ekonomi penduduk di kawasan perumaan tertata umumnya eterogen, maka teknik penarikan sampel yang dipergunakan adala Stratified Random Sampling yaitu sampel acak berstrata. Secara matematis, besarnya sampel dari populasi dapat dirumuskan sebagai berikut: Mengitung standar error dari rata-rata sampel: Se(x) = Se,standar error dari rata-rata sampel z Se(x) = Standar error dari rata-rata sampel Se = Sampling error z = Tingkat kepercayaan Dengan tingkat kepercayaan 95% dan sampling error 5% maka jumla data yang dibutukan adala : n = s 2 S, untuk populasi yang tidak terbatas [ Se(x) ] 2 n = n n, untuk populasi yang terbatas 1 + n N n = Jumla sampel data tidak terbatas n N s s 2 = Jumla sampel data terbatas = Jumla populasi = Standar deviasi dari variabel yang dipakai menentukan jumla sampel. = Varian Jumla total populasi kepala keluarga yang ada di 3 perumaan adala 466 KK. Dari asil peritungan jumla data sampel yang arus dipenui adala 86 sampel. Jumla sampel untuk setiap tipe perumaan adala sebagai berikut: a. Untuk tipe perumaan sederana (Perumnas BTN Tojai) diambil 58 sampel. b. Untuk tipe perumaan menenga (Perumaan Sibatu-batu Inda) diambil 13 sampel. c. Untuk tipe perumaan mewa (Perumaan Taman Puri Melia) diambil 15 sampel. HASIL DAN PEMBAHASAN Pergerakan Pada Tipe Perumaan Mewa keluarga (X1), jumla kepemilikan mobil, dan jumla anggota keluarga yang sekola (X6). ubungan dan ara ubungan. Semakin tinggi nilai korelasi, semakin tinggi keeratan ubungan antar variabel. Matriks asil uji korelasi bivariat antara variabel untuk tipe perumaan mewa dapat diliat pada Tabel 1 berikut: Tabel 1. Matriks Hubungan Antara Variabel Pada Perumaan Tipe Mewa Pengasil an Pengasilan an Mobil an Spd (X6) keluarga (X1), jumla kepemilikan mobil, dan jumla anggota keluarga yang sekola (X6). Model Pergerakan Tipe Perumaan Mewa Analisis regresi linear berganda digunakan untuk meramalkan suatu variable terikat (Y) berdasarkan dua atau lebi variable bebas (X 1, X 2,., X n ) dalam suatu persamaan linear. Model regresi linear berganda yang ditampilkan berikut ini diola dengan bantuan Software SPSS-12. Hasil analisis regresi linear berganda untuk tipe perumaan mewa yang terbentuk, yaitu: Y1 = -0, ,885 X1 + 0,649 X3 + 0,772 X6 Jumla anggota keluarga (X1), jumla kepemilikan mobil dan jumla anggota keluarga yang sekola (X6) yang secara bersamaan mempengarui produksi perjalanan (Y1), al ini dapat diliat dari nilai analisis Anova Regresi (F) sebesar 20,791. Kuat ubungan yang ditunjukkan ole variabel bebas teradap variabel terikat dalam model yang terbentuk dapat diliat koefisien determinan (R Square), yaitu sebesar 0,850 atau 85,0%. Pergerakan Pada Tipe Perumaan Menenga keluarga (X1) dan jumla kepemilikan mobil. ubungan dan ara ubungan. Semakin tinggi nilai korelasi, semakin tinggi keeratan ubungan antar variabel. Matriks asil uji korelasi bivariat antara variabel untuk tipe perumaan menenga dapat diliat pada Tabel 2 berikut: 30 Media Teknik Sipil, Volume 10, Nomor 1, Februari 2012:

4 Tabel 2. Matriks Hubungan Antara Variabel Pada Perumaan Tipe Menenga Pengasil an Pengasilan an Mobil an Spd (X6) Model Pergerakan Tipe Perumaan Menenga Hasil analisis regresi linear berganda untuk tipe perumaan menenga yang terbentuk, yaitu: Y2 = 0, ,300 X1 + 0,900 X3 Jumla anggota keluarga (X1), dan jumla kepemilikan mobil yang secara bersamaan mempengarui produksi perjalanan (Y2), al ini dapat diliat dari nilai analisis Anova Regresi (F) sebesar 18,077. Kuat ubungan yang ditunjukkan ole variabel bebas teradap variabel terikat dalam model yang terbentuk dapat diliat koefisien determinan (R Square), yaitu sebesar 0,783 atau 78,3%. Pergerakan Pada Tipe Perumaan Sederana ubungan dan ara ubungan. Semakin tinggi nilai korelasi, semakin tinggi keeratan ubungan antar variabel. Matriks asil uji korelasi bivariat antara variabel untuk tipe perumaan sederana dapat diliat pada Tabel 3 berikut: Tabel 3. Matriks Hubungan Antara Variabel Pada Perumaan Tipe Sederana Pengasil an Pengasilan an Mobil an Spd (X6) keluarga (X1) dan jumla kepemilikan sepeda motor. Model Pergerakan Tipe Perumaan Sederana Hasil analisis regresi linear berganda untuk tipe perumaan sederana yang terbentuk, yaitu: Y3 = 0, ,518 X1 + 0,905 X4 Jumla anggota keluarga (X1) dan jumla kepemilikan sepeda motor yang secara bersamaan mempengarui produksi perjalanan (Y3), al ini dapat diliat dari nilai analisis Anova Regresi (F) sebesar 125,641. Kuat ubungan yang ditunjukkan ole variabel bebas teradap variabel terikat dalam model yang terbentuk dapat diliat koefisien determinan (R Square), yaitu sebesar 0,820 atau 82,0%. KESIMPULAN DAN SARAN Berdasarkan dari asil analisis data responden pada ketiga tipe perumaan, maka dapat diambil beberapa kesimpulan sebagai berikut: 1. Faktor yang mempengarui bangkitan pergerakan di perumaan tipe mewa (Yl), tipe menenga (Y2) dan tipe sederana (Y3) adala jumla anggota keluarga (X1), jumla kepemilikan mobil, jumla kepemilikan sepeda motor dan jumla anggota keluarga yang bersekola (X6). Dirumuskan dalam persamaan regresi linear berganda sebagai berikut: a. Model bangkitan pergerakan yang diasilkan tipe perumaan mewa (Yl): Y1 = -0, ,885 X1 + 0,649 X3 + 0,772 X6 b. Model bangkitan pergerakan yang diasilkan tipe perumaan menenga (Y2): Y2 = 0, ,300 X1 + 0,900 X3 c. Model bangkitan pergerakan yang diasilkan tipe perumaan sederana (Y3): Y3 = 0, ,518 X1 + 0,905 X4 2. Nilai Koefisien Korelasi (R) yang diasilkan dari ketiga model, yaitu: a. Pada tipe perumaan mewa, nilai Koefisien Korelasi (R) = 92,2% yang berarti bawa korelasi antara jumla anggota keluarga, jumla kepemilikan mobil, dan jumla anggota keluarga yang bersekola dengan produksi perjalanan mempunyai ubungan yang kuat sebesar 92,2%. b. Pada tipe perumaan menenga, nilai Koefisien Korelasi (R) = 88,5% yang berarti bawa korelasi antara jumla anggota keluarga, jumla kepemilikan mobil dengan produksi perjalanan mempunyai ubungan yang kuat sebesar 88,5%. c. Pada tipe perumaan sederana, nilai Koefisien Korelasi (R) = 90,6% yang berarti bawa korelasi antara jumla anggota keluarga, jumla kepemilikan sepeda motor dengan produksi perjalanan mempunyai ubungan yang kuat sebesar 90,6%. 3. Nilai Koefisien Determinan (R 2 ) dari ketiga tipe perumaan yaitu sebesar 85,0% untuk tipe perumaan mewa, 78,3% untuk tipe perumaan menenga, 82,0% untuk tipe perumaan sederana. Hal ini berarti jumla produksi perjalanan yang diasilkan ole masing-masing tipe perumaan dapat dijelaskan ole variabelvariabel bebasnya sebesar 85,0% untuk tipe perumaan mewa, 78,3% untuk tipe perumaan menenga dan 82,0% untuk tipe perumaan sederana. 32 Media Teknik Sipil, Volume 10, Nomor 1, Februari 2012:

5 DAFTAR PUSTAKA Algifari. 2000, Analisis Regresi (Teori, Kasus, dan Solusi), Penerbit BPFE Yogyakarta. Anwar, S. 2005, Metode Penelitian, Penerbit Pustaka Pelajar, Yogyakarta. Keputusan Bersama Mendagri, Menteri PU dan Menpera No Taun 1992, Tentang Pedoman Pem Perumaan dan Pemukiman Dengan Lingkungan Hunian Yang Berimbang, Jakarta. Komaruddin. 1997, Menelusuri Pem Perumaan dan Pemukiman, Penerbit Rakasindo Jakarta. Sugiarto. 2001, Teknik Sampling, Penerbit PT. Gramedia Pustaka Utama. Tamin, O. Z. 1997, Perencanaan Dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB Bandung. Triendradi, C. 2005, Step By Step SPSS 13, Analisis Data Statistik, Penerbit Andi Yogyakarta. Usman, H.1995, Pengantar Statistika, Penerbit PT. Bumi Aksara, Jakarta. Wayono, H dan Bucori, I. 1998, Pola Di Kawasan Permukiman Pinggiran Kota Semarang, Jurnal Simposium I FSTPT, Desember Yaya, R. B. 2007, Studi Pemodelan Di Perkotaan, Jurnal Teknik Sipil Volume 3 Nomor 1, April Media Teknik Sipil, Volume 10, Nomor 1, Februari 2012: 27-34