BAB III METODE PENELITIAN 3.. KERANGKA ANALISIS Kerangka analss merupakan urutan dar tahapan pekerjaan sebaga acuan untuk mendapatkan hasl yang dharapkan sesua tujuan akhr dar kajan n, berkut kerangka analss: Stud Pendahuluan Identfkas Masalah Penetapan Tujuan Stud Pustaka Desan Kuesoner Survey Pendahuluan Pengumpulan Data Analss dan Pengelompokan Data Analss Sesua Model Kesmpulan Gambar 3. Kerangka analss peneltan 0
3..METODE PENELITIAN 3... Karakterstk Yang dtnjau Beberapa hal yang akan dteltyatu mengena karakterstk dar penumpang dan pelayanan masng-masng moda angkutan yang ada. Karakterstk penumpang yang dtnjau, terdr dar:. Data Responden. Jens Kelamn 3. Usa 4. Penddkan 5. Pekerjaan 6. Frekuens penggunaan moda selama bulan 7. Waktu menunggu d termnal/ stasun 8. Asal perjalanan 9. Tujuan Perjalanan 0. Baya lan- lan yang dkeluarkan (peron). Baya Tket. Waktu Tempuh moda yang dplh Karakterstk-karakterstk dar seg sosal tersebut perlu danalsa karena seg sosal dar seseorang dapat mempengaruh produktftas penumpang dalam melakukan perjalanan dengan menggunakan jasa angkutan KA maupun Bus.
3... Jens Peneltan Peneltan n menggunakan metode survey kuesoner dmana responden merupakan salah satu penumpang Kereta Ap Taksaka atau Bus Patas Efsens Jurusan Purwokerto- Yogyakarta yang berangkat dar Stasun Besar Purwokerto dan Termnal Purwokerto. 3..3. Lokas Peneltan Lokas peneltan n dlakukan darstasun Besar Purwokerto dan Termnal Purwokerto. 3..4. Sumber Data Menurut Sugyono (004) dalam Sr (00), sumber data dapat dbag menjad dua yatu: a. Sumber prmer adalah sumber data yang langsung memberkan data kepada pengumpul data, yatu kuesoner. b. Sumber sekunder adalah sumber data yang tdak langsung memberkan data kepada pengumpul data, yatu lteratur-lteratur (buku, artkel, jurnal, nternet). 3.3.POPULASI DAN SAMPEL 3.3.. Populas Populas adalah sebagan kelompok ndvdu atau sesuatu yang akan djadkan objek peneltan.
Target populas dalam peneltan n adalah para penumpang yang telah memaka jasa Kereta Ap Taksaka dan Bus Patas Efsens jurusan Purwokerto- Yogyakarta mnmal satu () kal. 3.3.. Sampel. Sampel adalah bagan dar jumlah dan karakterstk yang dmlk oleh populas tersebut. Teknk pengamblan dalam peneltan n menggunakan Purposve Samplng yatu teknk penentuan sampel dengan pertmbangan tertentu. Adapun sampel yang dambl berdasarkan koesoner yang ds oleh responden ataupara penumpang yang telah memaka jasa Kereta Ap Taksaka dan Bus Patas Efsens jurusan Purwokerto- Yogyakarta mnmal satu () kal, yang dapat dtemu saat peneltan.. Penentuan ukuran sampel menggunakan besarnya sampel yang dambl dengan menggunakan rumus Zkmund (Kuncoro,003 dalam Herry, 006) sebagaberkut : Z. S n E Keterangan: n jumlah sampel Z nla yang sudah dstandarsas sesua derajat keyaknan S devas standar sampel atau estmas devas standar populas E tngkat kesalahan yang dtolerr, plus mnus faktor kesalahan 3
Berdasar rumus datas dengan dengan derajat keyaknan sebesar,96 devas standar sebesar 0,5; dan tngkat kesalahan yang dtolerr sebesar0,0 ; maka besarnya sampel adalah : (,96).(0,5) n 0,05 0,49 n 0,05 n 9,8 n 96,04 Dar hasl perhtungan dperoleh ukuran sampel mnmal adalah96,04. Dalam peneltan n sampel yang dambl adalah sebesar 50 responden yatu para pengguna jasa transportas Kereta Ap Taksaka dan Bus Patas Efsens. Masng-masng 75 untuk Pengguna Jasa Kereta Ap Taksaka dan 75 untuk pengguna Bus Patas Efsens Jurusan Purwokerto- Yogyakarta. 3.4.METODE PENGUMPULAN DATA Jens data dgunakan dalam peneltan n adalah data prmer dan data sekunder.data prmer merupakan data yang langsung dperoleh dar sumber data pertama dlokas peneltan objek peneltan yatu hasl kuesoner yang telah ds oleh responden. Data yang dkumpulkan terdr atas dataprmer berupa:nama responden, jens kelamn, umur, penddkan, pekerjaan, frekuens penggunaan Bus Patas Efsens atau Kereta Ap 4
Taksaka, Asal perjalanan, Tujuan perjalanan, baya transportas, waktu perjalanan dalam kendaraan (Bus Eksekutf Efsens dan Kereta Ap Taksaka Rute Purwokerto- Yogyakarta), Baya Kendaraan (Tket), Baya Termnal (peron). Data lannya berupadata sekunder antara lan: Jumlah Penumpang merupakan data yang dperoleh dar survey dan phak terkat. Data yang dperoleh dlakukan rekaptulasdan dlakukan pengolahan denganlangkah pengklasfkasan data, proses n dlakukanuntuk mendapatkan data olahan yang kemudandolah lag menjad tahapananalss. 3.5.TAHAPAN ANALISIS 3.5.. Model dan Analss Dalam tahapan n dlakukan analssnla x yang mempengaruh pemlhan moda, dmana: X (Waktu Tempuh selama perjalanan dalam kendaraan), X (Waktu Tunggu), X 3 (Baya Tket), X 4 (Baya Termnal), hal n dlakukan untuk Untuk mencar baya penggunaan moda Bus (C B ) dan Kereta Ap (C KA ). Rumus : C (Z. X )+ (Z. X ) + X 3 + X 4 Dmana: C Baya Penggunaan moda X Waktu Tempuh selama perjalanan dalam kendaraan (Ment) X Waktu Tunggu (Ment) 5
X 3 Baya Tket (Uang) X 4 Baya Termnal (Uang) Z Nla Waktu Penumpang Untuk mencar nla waktupenumpang (Z), menggunakan peneltan nla waktu pada beberapa zona (Tabel. Nla waktu penumpang th.994) d tahun 994. Untuk mencar nla waktu tahun terkn data yang dperlukan adalah suku bunga pada tahun 994 yatu 3,44 % (Wdarta, 009) dan mengasumskan bahwa daerah rute Purwokerto- Yogyakarta dmana kedua kota berada d Propns Jawa Tengah yang mempunya tngkat penduduk yang padat sehngga merupakan zona Hgh: F P (+ ) n F 300 (+3,44%) 6 F 56.634/ har ~ 00/ har Dmana : 3,44% (rata-rata suku bunga th.994); n 6 (selsh tahun dar th.994 s/d 00); P Rp 300,00/har (zona hgh); 6
Nla F hasl perhtungan sampa tahun 00, dperoleh sebesar ; Tabel 3. Hasl perhtungan nla waktu ZONA ~ (/ har) HIGH Rp..00, MEDIUM Rp..700, LOW Rp..00, Sumber : Tabel analss perhtungan tahun 00 Tahapan berkutnya mencar nla waktu masng- masng kendaraan antara nla waktu pengguna Bus Eksekutf dan nla waktu pengguna Kereta Ap Eksekutf untuk mencar nla baya dar penggunaan moda (C). Selanjutnya masuk kepada tahapan analss model Bnomallogt- selsh dan model Bnomal- logt- Nsbah. Rumus model Bnomal-logt- selsh; Log e ( P ) P Y α + β ( C Loge C ( P ) P {( C C )} X ) Dmana : p JR + exp( α + β ( C C )) B { N * X Y X * Y } { N * X ( X ) } A Y B. X 7
α A β B Y Y rata- rata X X rata- rata Rumus model Bnomal-logt- nsbah; ( P) Log P Y C Logα + Log β ( C Log ( P ) P ) X C Log C Dmana : PJR B + ( α ( W β β )) { N * X Y X * Y } { N * X ( X ) } A Y B. X β B A α 0 Y Y rata- rata X X rata- rata 8