BAB IV ANALISA DAN PENGOLAHAN DATA

Transkripsi

1 BAB IV BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data ANALISA DAN PENGOLAHAN DATA 4.1 Data Kuisioner Data yang akan diolah merupakan data kuisioner, dimana data kuisioner diperoleh dengan cara penyebaran kuisioner yang berisikan beberapa pertanyaan.kuisioner tersebut berisi pertanyaan tentang perjalanan masyarakat yang menggunakan motor, antara lain : - Data responden - Lama waktu perjalanan - Jenis pekerjaan - Penghasilan per bulan Masing-masing pertanyaan tersebut disertai dengan pilihan jawaban yang sesuai dengan kondisi yang sebenarnya pada saat dilakukannya survey kuisioner. 4.2 Identifikasi Transportasi Dari total 100 kuisioner yang telah disebarkan dan diterima,penyebarannya dilakukan sesuai dengan proporsi jumlah masyarakat untuk mengisi blanko pertanyaan yang telah disediakan. Hasil yang didapatkan dari pengumpulan data disajikan sebagai berikut. IV - 1

2 4.2.1 Identifikasi Jenis Kelamin BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Dari hasil penyebaran kuisionerkepada 100 responden, didapat persentase jumlah mahasiswa lebih dominankepada jenis kelamin perempuan yaitu sebanyak 29 orang dengan persentase29% sedangkan jenis kelamin laki-lakihanya sebanyak 71 orang dengan persentase sebesar 71%. Untuk lebih jelas mengenai jumlah masyarakat yang menggunakan sepeda motor berdasarkan jenis kelamin serta persentasenya dapat dilihat pada tabel 4.1 dan grafik 4.1. Tabel4.1 Jumlah MasyarakatPengguna Sepeda Motor Berdasarkan JenisKelamin Jenis Kelamin Jumlah Persentase (%) Laki-laki Wanita Total % 0% wanita 29% laki-laki 71% Gambar 4.1 : Grafik Persentase Jenis Kelamin Masyarakat Yang Menggunakan Sepeda Motor IV - 2

3 4.2.2 Identifikasi Daerah Tempat Tinggal BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Dari hasil penyebaran kuisioner didapat jumlah dan besarnya persentase masyarakat berdasarkan daerah tempat tinggalnya untuk menuju Tanah Abang, yaitujumlah terbanyak berasal dari daerah Jakarta Pusat dengan persentase sebesar48%, daerah Jakarta Barat memiliki persentase 23%, daerah Jakarta Selatan memiliki persentase 3%, daerah Jakarta Timur memiliki persentase 22%, daerah Jakarta Utara memiliki persentase 4%.Untuk lebih jelasnya tentang daerah tempat tinggal masyarakat untuk menuju tanah abang serta persentase masing-masing daerahnya dapat dilihat pada tabel 4.2 dan grafik 4.2. Tabel 4.2. Daerah Tempat Tinggal Masyarakat Untuk Menuju Tanah Abang Tempat Tinggal Jumlah Persentase (%) Jakarta Barat Jakarta Selatan 3 3 Jakarta Pusat Jakarta Timur Jakarta Utara 4 4 Total Jakarta Utara 4% Jakarta Timur 22% Jakarta Pusat 48% Jakarta Barat 23% Jakarta Selatan 3% Gambar 4.2. : Grafik Persentase Daerah Tempat Tinggal Masyarakat Untuk Menuju Tanah Abang IV - 3

4 4.2.3 Identifikasi Jarak Tempuh BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Dari hasil survey kuisioner diketahui bahwa jarak tempuh yang dilalui oleh tiap masyarakat berbeda-beda.jarak tersebut tergantung padadaerah tempat tinggal masyarakat tersebut denganlokasi Tanah Abang.Jarak tempuh < 5 kmdari tempat tinggal masyarakathingga ke tanah abangyaitu sebesar 27%, jarak tempuh 5 15 km dari tempat tinggal masyarakathingga ke tanah abang sebesar 45% dan 28% untuk jarak tempuh dari tempat tinggal masyarakathingga ketanah abangyang > 5 km. Persentase terbesar yaitu jarak tempuh 5 15 km dari tempat tinggal masyarakat hingga ke tanah abang yaitu dengan persentase 45%. Untuk lebih jelas tentang jarak tempuh dari tempat tinggal masyarakarhingga ketanah Abangbeserta persentasenya dapat dilihat pada tabel 4.3 dan grafik 4.3. Tabel 4.3 Jarak Tempuh Dari Tempat Tinggal ke Tanah Abang Jarak Tempuh Perjalanan Jumlah Persentase (%) < 5 km km > 15 km Total % > 15 km 28% < 5 km 27% 5-15 km 45% Gambar 4.3 : Grafik Persentase Jarak Tempuh Dari Tempat Tinggal Hingga Ke Tanah Abang IV - 4

5 4.2.4 Identifikasi Pekerjaan BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Dari hasil kuisioner diketahui bahwa pekerjaan masing-masing masyarakat berbeda-beda. Persentase terbesar yaitu pekerjaan masyarakat sebagai karyawan dengan nilai persentase 19%, 32% bekerja sebagai wiraswasta, 4% bekerja sebagai PNS dan 45% lain-lain (ibu rumah tangga, buruh, dokter). Untuk lebih jelasnya mengenai identifikasi pekerjaan masyarakat beserta persentasenya dapat dilihat pada tabel 4.4 dan grafik 4.4. Tabel 4.4 Pekerjaan Pekerjaan Jumlah Persentase (%) PNS 4 4 Karyawan Wiraswasta Lain-lain Total PNS 4% Lain-lain 45% Karyawan 19% Wiraswast a 32% Gambar 4.4 : Grafik Persentase Pekerjaan IV - 5

6 4.2.5 Identifikasi Besar Penghasilan BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Tingkat penghasilan mampu memberikan pengaruh yang cukup berarti dalam pengidentifikasian sosial ekonomi. Setelah melakukan survey melalui penyebaran kuisioner, didapat data tentang besar penghasilan per bulannya.penghasilan > Rp ,00 per bulan memiliki persentase sebesar 19%. Nilai tersebut lebih besar dibandingkan dengan penghasilan < Rp ,00 per bulannya yang memiliki nilai persentase 81%. Untuk lebih jelasnya berikut disajikan identifikasi tingkat penghasilan per bulan dalam tabel 4.5 dan grafik 4.5. Tabel 4.5 Tingkat Penghasilan Penghasilan per Bulan Jumlah Persentase (%) < 4 juta > 4 juta Total > 4 juta 4% 0% 0% < 4 juta 96% Gambar 4.5 : Grafik Persentase Besar Penghasilan Perbulan IV - 6

7 4.2.6 Identifikasi LamaWaktu Perjalanan BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Perjalanan setiap masyarakat untuk menuju tanah abang memiliki variasi yang berbeda-beda dalam hal lama waktu perjalanannya. Lama waktu perjalanan > 30 menituntuk menuju kampus memiliki persentase 68%, hal tersebut lebih dominan daripada lamawaktu perjalanan < 30 menit yang hanya memiliki persentase sebesar 32%. Berikut tabel 4.6 dan grafik 4.6 akan menyajikan mengenai waktu perjalanan masyarakat untuk menuju Tanah Abang. Tabel 4.6 Lama Perjalanan Untuk Menuju Tanah Abang Waktu Perjalanan Jumlah Persentase (%) < 30 menit > 30 menit Total % 0% > 30 menit 68% < 30 menit 32% Gambar 4.6 : Grafik Persentase Waktu Perjalanan Masyarakat IV - 7

8 4.3 Analisis Pearson Correlation BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Hasil SPSS Pearson Correlation 1. < 0.2, baik positif maupun negatif menunjukan bahwa hubungan itu dapat diabaikan , baik positif maupun negatif menunjukan derajat hubungan yang rendah , baik positif maupun negatif menunjukan derajat hubungan yang substansial , baik positif maupun negatif menunjukan derajat hubungan yang tinggi. Pada tabel hasil uji korelasi, terlihat hubungan atau korelasi antara masing-masing variabel dengan interpretasi sebagai berikut: 1) Hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Tabel 4.7 hasil uji korelasi antara jenis moda dengan jarak tempuh Correlations JarakTempuh JenisModa Pearson Correlation Sig. (2-tailed).174 N 100 Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang dapat diabaikan dengan nilai korelasi sebesar < 0.2 dan merupakan korelasi negatif atau variabel berlawanan arah. Diketahui nilai signifikan sebesar > 0.05, yang berarti tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis moda dengan jarak tempuh. IV - 8

9 2) Hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan Tabel 4.8 hasil uji korelasi antara jenis moda dengan waktu perjalanan Correlations WaktuPerjalanan Jarak Moda Pearson Correlation Sig. (2-tailed).146 N 100 Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 < dan merupakan korelasi negatif atau variabel berlawanan arah. Diketahui nilai signifikan sebesar.146 > 0.05, yang berarti tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis moda dengan waktu perjalanan 3) Hubungan antara jenis moda dengan Jenis Kelamin Tabel 4.9 hasil uji korelasi antara jenis moda dengan jenis kelamin Correlations Jenis Kelamin Jenis Moda Pearson Correlation.157 Sig. (2-tailed).118 N 100 Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang dapat diabaikan dengan nilai korelasi < 0.2 dan merupakan korelasi positif atau variabel berlawanan arah. Diketahui nilai signifikan sebesar 0.118> 0.05, yang berarti tidak ada hubungan yang signifikan antara jenis moda dengan jenis kelamin. IV - 9

10 4) Hubungan antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan Tabel 4.10 hasil uji korelasi antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan Correlations Waktu Perjalanan Jarak Tempuh Pearson Correlation.269 ** Sig. (2-tailed).007 N 100 **. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed). Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 < 0.269< 0.4 dan merupakan korelasi positif atau variabel memiliki arah yang sama. Diketahui nilai signifikan sebesar < 0.05, yang berarti ada hubungan yang signifikan antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan dengan tingkat signifikansi 1%. 5) Hubungan antara jarak tempuh dengan jenis kelamin Tabel 4.11 hasil uji korelasi antara jarak tempuh dengan jenis kelamin Correlations Jenis Kelamin Jarak Tempuh Pearson Correlation.110 Sig. (2-tailed).275 N 100 Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 < 0.110< 0.4 dan merupakan korelasi positif atau variabel memiliki arah yang sama. Diketahui nilai signifikan sebesar < 0.05, yang berarti ada hubungan yang signifikan antara jarak tempuh dengan jenis kelamin dengan tingkat signifikansi 1%. IV - 10

11 6) Hubungan antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin Tabel 4.12 hasil uji korelasi antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin Correlations Jenis Kelamin Waktu Perjalanan Pearson Correlation.129 Sig. (2-tailed).203 N 100 Hasil uji statistik menunjukan hubungan yang rendah dengan nilai korelasi 0.2 < < 0.4 dan merupakan korelasi positif atau variabel memiliki arah yang sama. Diketahui nilai signifikan sebesar < 0.05, yang berarti ada hubungan yang signifikan antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin dengan tingkat signifikansi 1%. 4.4 Analisis Regresi Hasil SPSS Regresi 1. Jika F hitung F tabel, maka H o ditolak artinya signifikan. 2. Jika F hitung F tabel, maka H o diterima artinya tidak signifikan. 3. Jika signifikansi > 0.05, maka H o diterima. 4. Jika signifikansi < 0.05, maka H o ditolak. IV - 11

12 Interpretasi Pengujian Hipotesis Tabel 4.13 Correlations Hasil Uji Regresi Correlations Jenis Moda Jarak Tempuh Waktu Perjalanan Jenis Kelamin Pearson Correlation Jenis Moda Jarak Tempuh Waktu Perjalanan Jenis Kelamin Sig. (1-tailed) Jenis Moda Jarak Tempuh Waktu Perjalanan Jenis Kelamin N Jenis Moda Jarak Tempuh Waktu Perjalanan Jenis Kelamin Tabel diatas merupakan matrik korelasi variabel terikat (dependent) terhadap variabel bebas (independent). Berdasarkan ketentuan dibuatlah interpretasi korelasinya, dilihat dari besarnya signifikansi maka dapat diputuskan korelasinya. 1. Hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh koefisien korelasinya adalah dan signifikansinya 0.215> 0.05 yang berarti tidak ada korelasi (H 0 diterima, H a ditolak). 2. Hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan koefisien korelasinya adalah dan signifikansinya 0.386> 0.05 yang berarti tidak ada korelasi (H 0 diterima, H a ditolak). IV - 12

13 3. Hubungan antara jenis moda dengan jenis kelamin koefisien korelasinya adalah dan signifikansinya 0.117> 0.05 yang berarti tidak ada korelasi (H 0 diterima, H a ditolak). 4. Hubungan antara jarak tempuh dengan waktu perjalanan koefisien korelasinya adalah 0.269dan signifikansinya 0.00 < 0,05 yang berarti ada korelasinya (H 0 ditolak, H a diterima). 5. Hubungan antara jarak tempuh dengan jenis kelamin koefisien korelasinya adalah dan signifikansinya < 0,05 yang berarti ada korelasinya (H 0 ditolak, H a diterima). 6. Hubungan antara waktu perjalanan dengan jenis kelamin koefisien korelasinya adalah dan signifikansinya < 0,05 yang berarti ada korelasinya (H 0 ditolak, H a diterima). Analisis untuk hasil regresi tabel Model Summary b Tabel 4.14 Model Summary Hasil Uji Regresi Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a Tabel diatas menjelaskan besarnya persentase pengaruh variabel bebas (independent) terhadap variabel terikatnya (dependent). Besar koefisien determinasi adalah mengandung arti bahwa pengaruh variabel bebas (independent) terhadap perubahan variabel terikat(dependent) adalah 6%, sedangkan 94% (100% - 6%) dipengaruhi oleh variabel lain yang belum dimasukkan dalam model. Jadi pengaruh jarak tempuh, waktu perjalanan dan biaya perjalanan terhadap jenis moda hanya 6% sedangkan pengaruh variabel lain 94%. Dengan demikian yang memberikan pengaruh besar terhadap pemilihan moda merupakan variabel lain. Hal ini dilihat dari besarnya IV - 13

14 koefisien korelasi antar variabel menunjukan tidak ada yang signifikan atau tidak ada yang bekorelasi. Analisis untuk hasil regresi tabel ANOVA b Tabel 4.15 ANOVA Hasil Uji Regresi ANOVA b Model Sum of Squares df Mean Square F Sig. 1 Regression a Residual Total a. Predictors: (Constant), JenisKelamin, JarakTempuh, WaktuPerjalanan b. Dependent Variable: JenisModa Tabel diatas menjelaskan tentang variasi nilai variabel bebas (independent) dapat atau tidak menjelaskan variasi nilai variabel terikatnya (dependent) dengan melihat besarnya nilai F. Derajat kepercayaan yang digunakan adalah 0.05, apabila nilai F hitung F tabel maka hipotesis menyatakan bahwa semua variabel independent secara simultan tidak berpengaruh signifikan terhadap variabel dependent. Berdasarkan Tabel ANOVA b diatas didapat F hitung sebesar1.908 dengan nilai probabilitas (sig) = Jadi nilai F hitung = 1.908< F tabel sedangkan besar signifikannya 0.133> 0.05, dengan demikian H 0 diterima dan H a ditolak. Berarti secara bersama-sama (simultan) biaya perjalanan, jarak tempuh dan waktu perjalanan tidak berpengaruh signifikan terhadap jenis moda. Dengan demikian variasi nilai variabel bebas (independent) tidak dapat menjelaskan variasi nilai variabel terikat (dependent). Hal ini semakin terlihat atau diperkuat setelah persamaan regresi dibawah ini diinterpretasi. IV - 14

15 Tabel 4.16 Coefficients Hasil Uji Regresi BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) E5.000 JarakTempuh E WaktuPerjalanan E JenisKelamin 3.506E a. Dependent Variable: JenisModa Dari tabel Coefficients a kolom B pada constant adalah 1.000, sedangkan jarak tempuh adalah , waktu perjalanan adalah dan jenis kelamin adalah Sehingga persamaan regresinya yaitu sebagai berikut: Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 = X X X 3 Dimana : Y = jenis moda X 1 = jarak tempuh X 2 = waktu perjalanan X 3 = jenis kelamin Pada persamaan diatas, tanda (+) menandakan arah hubungan yang searah sedangkan tanda ( ) menunjukkan arah hubungan yang berbanding terbalik antara variabel bebas dengan variabel terikat. Namun persamaan regresi diatas tidak dapat dijadikan sebagai alat prediksi dan estimasi, karena besarnya nilai probabilitas dan signifikannya lebih besar dari IV - 15

16 Tabel Coefficients diatas memberikan informasi tentang signifikansi dari koefisien regresi. Hal ini dapat dilakukan dengan melihat besarnya uji t dan signifikansinya. Nilai signifikansi menunjukkan berpengaruh nyata atau tidaknya variabel bebas terhadap variabel terikat. Derajat signifikansi yang digunakan adalah Apabila nilai signifikan lebih kecil dari 0.05 maka kita menerima hipotesis alternatif yang menyatakan bahwa suatu variabel bebas (independent) mempengaruhi variabel terikat (dependent). Analisis uji t juga dilihat dari tabel Coefficients. Tabel diatas menunjukan variabel jarak tempuh koefisien uji t = sedangkan besarnya signifikansi 0.215> Ini berarti pengaruh jarak tempuh terhadap jenis moda tidak signifikan atau tidak ada pengaruh dari jarak tempuh terhadap jenis moda. Koefisien uji t pada waktu perjalanan adalah sedangkan besar signifikansinya adalah 0.386> Ini berarti pengaruh waktu perjalanan terhadap jenis moda tidak signifikan atau tidak ada pengaruh dari waktu perjalanan terhadap jenis moda. Koefisien uji t pada jenis kelamin adalah sedangkan besar signifikansinya adalah 0.117> Ini berarti pengaruh biaya perjalanan terhadap jenis moda tidak signifikan atau tidak ada pengaruh dari jenis kelamin terhadap jenis moda. Secara teoritik memang jarak tempuh, waktu perjalanan dan jenis kelamin mempengaruhi jenis moda. Namun setelah dilakukan penelitian ternyata jarak tempuh, waktu perjalanan dan jenis kelamin tidak mempengaruhi jenis moda. Oleh karena itu variabel-variabel tersebut perlu ditinjau ulang. Bisa saja terjadi ketidak akuratan dalam menentukan jarak tempuh dan waktu perjalanan karena hanya berdasarkan perkiraan dari para responden. IV - 16

17 Interpretasi : BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data 1. Uji Normalitas Data Pengujian normalitas digunakan untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, variabel terikat, variabel bebas atau keduanya mempunyai distribusi normal atau tidak. Model regresi yang baik adalah datayang terdistribusi normal atau mendekati normal. Hasil uji normalitas dapat dilihat pada gambar dibawah ini: Gambar 4.7 Normal P-P Plot of Regression Standardized Residual Sebagaimana terlihat dalam grafik normal P-P plot of Regression Standardized Residual, terlihat bahwa titik-titik sebagian menyebar dan sebagian tidak menyebar disekitar garis diagonal. Dapat dilihat bahwa penyebaran titik-titik tersebut tidak mengikuti arah garis diagonal (tidak membentuk garis lurus), maka dapat dikatakan bahwa data berdistribusi tidak normal dan model regresi tidak layak dipakai untuk memprediksi jenis moda berdasarkan variabel bebasnya. IV - 17

18 2. Uji Linieritas Data BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Pada grafik normal P-P plot of Regression Standardized Residual diatas, terlihat titik-titik (data) tidak menyebar disekitar garis lurus dan cenderung tidak membentuk garis lurus (linier). Sehingga dapat dikatakan bahwa persyaratan linieritas tidak terpenuhi. Dengan demikian karena persyaratan linieritas tidak dapat dipenuhi sehingga model regresi tidak layak dipakai untuk memprediksi jenis moda berdasarkan variabel bebasnya. 3. Uji Heteroskedastisitas Tujuan dari pengujian ini adalah untuk menguji apakah dalam sebuah model regresi, terjadi ketidaksamaan varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain. Jika varians dari residual dari satu pengamatan ke pengamatan yang lain tetap, maka disebut homoskedastisitas dan jika varians berbeda disebut heteroskedastisitas. Model regresi yang baik adalah tidak terjadi heteroskedastisitas. Hasil pengujian ditunjukkan dalam gambar berikut : Gambar 4.8 Scatterplot IV - 18

19 Dari grafik Scatterplot diatas, terlihat titik-titik menyebar membentuk suatu pola yang jelas dan berada diatas angka 0 pada sumbu Y. Hal tersebut menjelaskan bahwa terjadi masalah heteroskedastisitas pada model regresi diatas. 4.5 Analisis Chi Square Hasil SPSS Chi Square Uji Chi Square mempunyai beberapa kriteria pengujian, yaitu: 1. Jika nilai Chi square hitung < Chi Square tabel, maka Ho diterima. 2. Jika nilai Chi Square hitung > Chi Square tabel, maka Ho ditolak. 3. Jika signifikansi > 0.05, maka Ho diterima. 4. Jika signifikansi < 0.05, maka Ho ditolak Interpretasi dari hasil Uji Chi Square adalah sebagai berikut: 1) Hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Tabel 4.17 Tabel Hasil Uji Chi Square Antara Jenis Moda dan Jarak Tempuh Value df Asymp. Sig. (2- sided) Pearson Chi-Square a a. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is.29. b. Computed only for a 2x2 table Ho : Tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Ha : Ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Dari hasil uji statistik, diperoleh nilai Chi Square hitung sebesar Nilai Chi Square tabel yang dilihat pada tabel statistik Chi Square dengan signifikansi 0.10 dan df = 1 sebesar 2.71 dan nilai probabilitas yang dilihat pada baris Pearson Chi Square sebesar IV - 19

20 Karena Chi Square hitung < Chi Square tabel (2.473<2.711) dan nilai signifikansi > 0.05 (0.116> 0.05), maka Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh. 2) Hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan Tabel 4.18 Tabel Hasil Uji Chi Square Antara Jenis Moda dan Waktu Perjalanan Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square a a. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is.32. b. Computed only for a 2x2 table Ho : Tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Ha : Ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Dari hasil uji statistik, diperoleh nilai Chi Square hitung sebesar Nilai Chi Square tabel yang dilihat pada tabel statistik Chi Square dengan signifikansi 0.10 dan df = 1 sebesar 2.71 dan nilai probabilitas yang dilihat pada baris Pearson Chi Square sebesar.143. Karena Chi Square hitung < Chi Square tabel (2.146<2.71) dan nilai signifikansi > 0.05 (0.143> 0.05), maka Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan. 3) Hubungan antara jenis moda dengan jenis kelamin Tabel 4.19 Tabel Hasil Uji Chi Square Antara Jenis Moda danjenis kelamin Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square a a. 2 cells (50.0%) have expected count less than 5. The minimum expected count is.29. b. Computed only for a 2x2 table IV - 20

21 Ho : Tidak ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh Ha : Ada hubungan antara jenis moda dengan jarak tempuh BAB IV Analisa Dan Pengolahan Data Dari hasil uji statistik, diperoleh nilai Chi Square hitung sebesar Nilai Chi Square tabel yang dilihat pada tabel statistik Chi Square dengan signifikansi 0.10 dan df = 1 sebesar 2.71 dan nilai probabilitas yang dilihat pada baris Pearson Chi Square sebesar Karena Chi Square hitung < Chi Square tabel (2.473<2.71) dan nilai signifikansi > 0.05 (0.116> 0.05), maka Ho diterima. Maka dapat disimpulkan bahwa tidak ada hubungan antara jenis moda dengan waktu perjalanan. 4.6 Selisih Antara Jarak Dan Waktu 1) Jarak Tempuh Dari sampel yang sudah didapat perjalanan masyarakat dengan jarak tempuh Senen sampai Tanah Abang yaitu 5 > 15 Km. Jarak yang cukup jauh untuk sampai ke Tanah Abang. 2) Waktu Perjalanan Dari sampel yang sudah didapat, perjalanan masyarakat yang menggunakan sepeda motor dari Senen menuju Tanah Abanag membutuhkan waktu sampai >30 menit, waktu yang cukup lama utuk menentukan karateristik perjalanan masyarakat. Memang benar sekarang ada peraturan yang mengatur mengenai pembatasan lalu lintas sepeda motor di beberapa ruas jalan, yaitu Peraturan Gubernur Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta No. 195 Tahun 2014 tentang Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor ( Pergub 195/2014 ). Peraturan ini ditandatangani Gubernur Basuki Tjahya Purnama pada 12 Desember 2014 dan mulai berlaku sejak diundangkan pada 16 Desember Dalam peraturan ini, beberapa ruas jalan ditetapkan sebagai IV - 21

22 Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor. Artinya, sepeda motor tidak boleh melintas di kawasan itu. Kepala Sub Direktorat Keamanan dan Keselamatan (Kamsel) Ditlantas Polda Metro Jaya AKBP Irvan Prawira di Mapolda Metro Jaya, sebagaimana kami sarikan dari artikel Pengendara Motor Dilarang Melintasi Thamrin-Medan Merdeka Barat Selamanya?, alasan utama dari pembatasan sepeda motor ini adalah untuk mempersiapkan jalan protokol dengan program ERP (electronic road pricing). Layaknya jalan tol, pengendara kendaraan yang melintas harus membayar. Kendaraan yang boleh melintas hanya roda empat ke atas. Roda dua tidak boleh melaluinya. Aturan pembatasan sepeda motor dilakukan untuk mempersiapkan masyarakat akan peraturan itu. Seperti efek domino, ini juga sekaligus untuk menekan Pemerintah Provinsi DKI Jakarta untuk menyediakan transportasi umum yang baik. Penetapan Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor ini merupakan salah satu bentuk manajemen kebutuhan lalu lintas yang diatur dalam Peraturan Pemerintah Nomor 32 Tahun 2011 tentangmanajemen Dan Rekayasa, Analisis Dampak, Serta Manajemen Kebutuhan Lalu Lintas ( PP 32/2011 ). Manajemen kebutuhan lalu lintas adalah kegiatan yang dilaksanakan dengan sasaran meningkatkan efisiensi dan efektivitas penggunaan ruang lalu lintas dan mengendalikan pergerakan lalu lintas (Pasal 1 angka 8 PP 32/2011). Manajemen kebutuhan lalu lintas tersebut salah satunya dapat dilakukan oleh gubernur (Pasal 63 ayat (1) huruf b PP 32/2011). IV - 22

23 Manajemen kebutuhan lalu lintas dilaksanakan dengan cara pembatasan: (Pasal 60 ayat (2) PP 32/2011) a. lalu lintas kendaraan perseorangan pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu; b. lalu lintas kendaraan barang pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu; c. lalu lintas sepeda motor pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu; d. lalu lintas kendaraan bermotor umum sesuai dengan klasifikasi fungsi jalan; e. ruang parkir pada kawasan tertentu dengan batasan ruang parkir maksimal; dan/atau f. lalu lintas kendaraan tidak bermotor umum pada koridor atau kawasan tertentu pada waktu dan jalan tertentu. Pembatasan lalu lintas sepeda motor ini dilakukan dengan cara melarang sepeda motor untuk melalui lajur atau jalur pada jalan tertentu [Pasal 71 PP 32/2011 dan Pasal 78 ayat (2) huruf h Peraturan Daerah Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta Nomor 5 Tahun 2014 tentang Transportasi ( Perda 5/2014 )]. Pembatasan lalu lintas sepeda motor pada koridor atau kawasan tertentu tersebut wajib dinyatakan dengan rambu lalu lintas (Pasal 62 ayat (1) PP 32/2011). Hal inilah yang kemudian diatur dalam Pergub 195/2014. Dalam Pasal 1 Pergub 195/2014, ruas jalan yang ditetapkan sebagai Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor yaitu: IV - 23

24 1. Jalan MH Thamrin, segmen Bundaran HI sampai dengan Bundaran Air Mancur Monas; dan 2. Jalan Medan Merdeka Barat. Pada ruas jalan tersebut dipasang rambu lalu lintas sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan (Pasal 4 Pergub 195/2014). Sepeda motor dilarang melintas pada ruas jalan tersebut di atas. Kepada setiap pengendara sepeda motor diberikan alternatif, yaitu menggunakan bus yang disediakan secara gratis atau melewati jalan aternatif (Pasal 2 ayat (2) Pergub 195/2014). Akan tetapi, perlu diketahui bahwa pembatasan ini tidak berlaku bagi kendaraan dinas operasional Tentara Nasional Indonesia, Kepolisian Republik Indonesia, dan/atau Dinas Perhubungan berupa sepeda motor yang digunakan aparat untuk menjalankan tugas (Pasal 3 Pergub 195/2014). Berdasarkan Pasal 6 Pergub 195/2014, pelanggaran atas ketentuan Kawasan Pembatasan Lalu Lintas Sepeda Motor dikenakan sanksi sesuai ketentuan peraturan perundang-undangan. Oleh karena itu mengenai sanksi, kita merujuk pada peraturan di atas Pergub 195/2014. Berdasarkan Pasal 88 ayat (2)Perda 5/2014, setiap pengemudi Kendaraan Bermotor di Jalan wajib menaati tata tertib berlalu Lintas Jalan sesuai dengan ketentuan peraturan perundang-undangan tentang Lalu Lintas dan Angkutan Jalan. Jika pengemudi kendaraan bermotor melanggar ketentuan Pasal 88 ayat (2) tersebut, pengemudi dapat dipidana dengan pidana kurungan paling lama 1 (satu) bulan atau denda paling banyak Rp ,00 (dua ratus lima puluh ribu rupiah) (Pasal 257 Perda 5/2014). Selain itu karena pembatasan lalu lintas sepeda motor ini dilakukan dengan memasang rambu lalu lintas, maka pengendara sepeda motor yang melanggar ketentuan IV - 24

25 pembatasan lalu lintas sepeda motor ini dapat dianggap melanggar ketentuan rambu lalu lintas. Berdasarkan Pasal 287 ayat (1)Undang-Undang Nomor 22 Tahun 2009 tentang Lalu Lintas Dan Angkutan Jalan ( UU LLAJ ), setiap orang yang mengemudikan Kendaraan Bermotor di Jalan yang melanggar aturan perintah atau larangan yang dinyatakan dengan Rambu Lalu Lintas sebagaimana dimaksud dalam Pasal 106 ayat (4) huruf a UU LLAJ, dipidana dengan pidana kurungan paling lama 2 (dua) bulan atau denda paling banyak Rp ,00 (lima ratus ribu rupiah). Akan tetapi, Kepala Sub Direktorat Pembinaan Penegakan Hukum Ditlantas Polda Metro Jaya Ajun Komisaris Besar Hindarsono, dalam artikel Langgar Pembatasan Sepeda Motor Tak Langsung Ditilang, tetapi..., mengatakan bahwa selama sebulan, polisi tidak akan menilang pelanggar. Polisi akan melakukan peneguran dan pemeriksaan surat-surat kendaraan. Jadi, apabila ada pengendara sepeda motor yang melanggar, polisi akan menghentikannya. Kemudian memberikan arahan dan mengecek surat-surat. Bila tidak memiliki surat-surat lengkap, misalnya Surat Tanda Nomor Kendaraan (STNK) atau Surat Izin Mengemudi (SIM) maka pengendara akan langsung ditilang. IV - 25