BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN. perjalanan yang terjadi pada lokasi penelitian pada hari kerja adalah

Transkripsi

1 BAB IV HASIL DAN PEMBAHASAN 4.1Penggunaan Moda Transportasi Persentase penggunaan moda transportasi diperoleh dari jenis kendaraan yang dibedakan menjadi dua jenis yaitu sepeda motor dan mobil. Total tarikan perjalanan yang terjadi pada lokasi penelitian pada hari kerja adalah kendaraan dalam tiga hari. Hari pertama sebanyak 4.179, hari kedua 3.797, dan pada hari ketiga sebanyak kendaraan. Jadi jumlah rata-rata selama 3 hari 4003 kendaraan. Jumlah tersebut terbagi dalam beberapa fakultas yang ada di kampus I Universitas Muhammadiyah Purwokerto.: Tabel 4.1. Jumlah tarikan jumlah persentase jumlah tarikan (Y) Fakultas mahasiswa mahasiswa FKIP FE FT FP FAI Fpsi FF FS FH FK JUMLAH Sumber :Analisis Karakteristik Fakultas 30

2 Kampus I Universitas Muhammadiyah Purwoketo memiliki 10 fakultas, yang masing-masing mempunyai karakteristik yang berbeda baik dari segi jumlah mahasiswa, luas lahan, luas bangunan, jumlah pegawai sebagaimana diperihatkan pada Tabel 4.2. Fakultas jumlah mahasiswa (X1) Tabel 4.2. data sekunder luas lahan (X2) luas bangunan (X3) jumlah pegawai (X4) FKIP FE FT FP FAI Fpsi FF FS FH FK JUMLAH Sumber :Data BAU, BAA UMP, korelasi untuk variabel bebas dan tidak bebas Model Tarikan pergerakan menuju Universitas Muhammadiyah Purwokerto untuk 3 hari didapat hasil analisis data tarikan pergerakan kendaraan dan data karakteristik fakultas di Universitas Muhammadiyah Purwokerto dengan metode analisis regresi linear berganda. Dari hasil analisis SPSS didapat nilai korelasi seperti Tabel 4.3 berikut : Tabel 4.3. Hasil output korelasi 31

3 Dari output di atas dapat disimpulkan urutan korelasi dari yang paling kuat ke yang paling rendah adalah : 1. Jumlah mahasiswa 2. Jumlah pegawai 3. Luas Lahan 4. Luas Bangunan Analisis peubah bebas (X) yang meliputi jumlah mahasiswa, luas lahan, luas bangunan, jumlah pegawai dengan peubah tidak bebas (Y) yakni jumlah tarikan pergerakan kendaraan dapat dilihat seperti pada Tabel 4.4. Tabel 4.4. Hasil output analisis koefisien korelasi 4 variabel X Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), jumlah pegawai, luas bangunan, luas lahan, jumlah mahasiswa R = koefisien regresi = 1,000 Persamaan regresi linear berganda dengan semua peubah bebas dapat dilihat dari Tabel 4.5berikut ini : 32

4 Tabel 4.5. Hasil output analisis regresi 4 variabel X Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) jumlahmahasiswa Luaslahan Luasbangunan Jumlahpegawai a. Dependent Variable: jumlah tarikan Sumber: Olah Data SPSS 16, 2016 Persamaan regresi linear Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 + b 3 X 3 + b 4 X 4 = -4, ,554X 1 + 0,001X 2 + 0,000X 3 + 0,417X Analisis peubah bebas (X) yang meliputi jumlah mahasiswa, luas lahan, jumlah pegawai dengan peubah tidak bebas (Y) yakni jumlah tarikan pergerakan kendaraan. Proses regresi dengan menghilangkan variabel yang mempunyai nilai korelasi kecil, yaitu variabel luas bangunan (X3) dapat dilihat seperti pada Tabel 4.6. Tabel 4.6. Hasil output analisis koefisien korelasi 3 variabel X Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), jumlah pegawai, luas lahan, jumlah mahasiswa Sumber: Olah Data SPSS 16,

5 R = koefisien regresi = 1,000 Persamaan regresi linear berganda dengan peubah bebasyang meliputi jumlah mahasiswa, luas bangunan, jumlah pegawai dapat dilihat dari Tabel 4.7 berikut ini: Tabel 4.7. Hasil output analisis regresi 3 variabel X Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta T Sig. 1 (Constant) Jumlahmahasiswa Luaslahan Jumlahpegawai a. Dependent Variable: jumlah tarikan Persamaan regresi linear Y = a + b 1 X 1 + b 2 X 2 +b 4 X 4 = - 4, ,555X 1 + 0,000X2+ 0,386X Analisis peubah bebas (X) yang meliputi jumlah mahasiswa, jumlah pegawai dengan peubah tidak bebas (Y) yakni jumlah tarikan pergerakan kendaraan.proses regresi dengan menghilangkan variabel yang mempunyai nilai korelasi kecil, yaitu variabel luas lahan (X2), dan luas bangunan (X3) dapat dilihat seperti pada Tabel

6 Tabel 4.8. Hasil output analisis koefisien korelasi 2 variabel X Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), jumlahpegawai, jumlahmahasiswa R = koefisien regresi = 1,000 Persamaan regresi linear berganda dengan peubah bebas yang meliputi jumlah mahasiswa, jumlah pegawai dapat dilihat dari Tabel 4.9 berikut ini : Tabel 4.9. Hasil output analisis regresi 2 variabel X Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) jumlahmahasiswa jumlahpegawai a. Dependent Variable: jumlahtarikan Sumber :Olah Data SPSS 16, 2016 Persamaan regresi linear Y = a + b 1 X 1 + b 4 X 4 = - 3, ,555X 1 +0,384X 4 35

7 4.3.4 Analisis peubah bebas (X) yang meliputi jumlah mahasiswa dengan peubah tidak bebas (Y) yakni jumlah tarikan pergerakan kendaraan. Proses regresi dengan menghilangkan variabel yang mempunyai nilai korelasi kecil, yaitu variabel luas lahan (X2), luas bangunan (X3), dan jumlah pegawai (X4) dapat dilihat seperti pada Tabel Tabel Hasil output analisis koefisien korelasi 1 variabel X Model Summary Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate a a. Predictors: (Constant), jumlahmahasiswa R = koefisien regresi = 1,000 Persamaan regresi linear berganda dengan peubah bebas yang meliputi jumlah mahasiswadapat dilihat dari Tabel 4.11berikut ini : Tabel Hasil output analisis regresi 1 variabel X Coefficients a Unstandardized Coefficients Standardized Coefficients Model B Std. Error Beta t Sig. 1 (Constant) Jumlahmahasiswa a. Dependent Variable: jumlahtarikan 36

8 Persamaan regresi linear Y = a + b 1 X 1 = - 2,656+0,559X 4 Dari beberapa analisis di atas, dapat diambil koefisien regresi (R) yang paling besar, yaitu analisis peubah bebas (X) yang meliputi jumlah mahasiswa, luas lahan, luas bangunan, jumlah pegawai dengan peubah tidak bebas (Y) dengan nilai koefisien regresi (R) sebesar 1,000. Dapat diartikan bahwa tarikan pergerakan kendaraan untuk 3 hari dipengaruhi oleh jumlah mahasiswa (X1), luas lahan (X2), luas bangunan (X3), dan jumlah pegawai (X4). 37