Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan

BAB IV ANALISA DAN PEMBAHASAN

4.4. Analisis Tarikan Perjalanan

4.6.3. Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan pada Gedung

4.6.3.1. Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan

Berdasarkan data perbandingan jarak perjalanan dengan jumlah murid pada Tabel 4.94., maka dapat dihasilkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 5 Surabaya yang dapat dilihat pada Gambar 4.16. berikut ini.

Gambar 4.16. Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 5 Surabaya (Sumber : Hasil Pengolahan Data)

Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 5 Surabaya pada Gambar 4.16. selanjutnya digunakan untuk perhitungan Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Negatif Power, Negatif Eksponensial dan Tanner.

A. Negatif Power

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 5 Surabaya pada Gambar 4.16. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excel maka didapatkan hasil Persamaan Model Negatif Power yaitu Y = 38,914x^-0.611,

0 5 10 15 20 25 30 35 0 1.5 3 4.5 6 7.5 9 10.5 12 13.5 15 16.5 18 19.5 21 Ju m lah ( % ) Jarak (Km)

126

Sehingga didapatkan Nilai α (alfa) dari Persamaan Negatif Power yaitu 0,611 dengan nilai R² sebesar 0,3991 dan SSE sebesar 702,5603.

B. Negatif Eksponensial

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 5 Surabaya pada Gambar 4.16. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excel maka didapatkan hasil Persamaan Model Negatif Eksponensial yaitu Y = 35,349 e^-0.113x, Sehingga didapatkan Nilai β (beta) dari Persamaan Negatif Eksponensial yaitu 0,113 dengan nilai R² sebesar 0,7121 dan SSE sebesar 480,455.

C. Tanner

Setelah melalui beberapa proses tahapan trial perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Tanner untuk Murid SMA Negeri 5 Surabaya, didapatkan nilai SSE yang paling kecil yaitu 156,011 dengan nilai parameter C sebesar 19,47, parameter nilai α

sebesar 0,627 dan parameter nilai β sebesar 0,160 dengan persamaan Tanner

Y = _.

Dari hasil perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Murid pada SMA Negeri 5 Surabaya dengan menggunakan 3 Fungsi Hambatan (Negatif Power, Negati Eksponensial dan Tanner), diketahui bahwa hasil nilai SSE terkecil adalah Model Tanner. Maka model yang paling sesuai untuk digunakan untuk Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Murid pada SMA Negeri 5 Surabaya adalah Model Tanner.

127

4.6.3.2. Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 5 Surabaya

Berdasarkan data perbandingan jarak perjalanan dengan jumlah guru dan karyawan pada Tabel 4.95., maka dapat dihasilkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 5 Surabaya yang dapat dilihat pada Gambar 4.17. berikut ini.

Gambar 4.17. Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 5 Surabaya

(Sumber : Hasil Pengolahan Data)

Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 5 Surabaya pada Gambar 4.17. selanjutnya digunakan untuk perhitungan Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Negatif Power, Negatif Eksponensial dan Tanner.

A. Negatif Power

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 5 Surabaya pada Gambar 4.17. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excel maka didapatkan hasil Persamaan Model Negatif Power yaitu Y =

0 5 10 15 20 25 0 1.5 3 4.5 6 7.5 9 10.5 12 13.5 15 16.5 18 19.5 21 22.5 24 25.5 27 28.5 30 Ju m lah ( % ) Jarak (Km)

128

8,718x^-0.04, Sehingga didapatkan Nilai α (alfa) dari Persamaan Negatif Power

yaitu 0,04 dengan nilai R² sebesar 0,0023 dan SSE sebesar 419,8678.

B. Negatif Eksponensial

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 5 Surabaya pada Gambar 4.21. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excelmaka didapatkan hasil Persamaan Model Negatif Eksponensial yaitu Y = 13,212e^-0.034x, Sehingga didapatkan Nilai β (beta) dari Persamaan Negatif

Eksponensial yaitu 0,034 dengan nilai R² sebesar 0,1607 dan SSE sebesar 330,376.

C. Tanner

Setelah melalui beberapa proses tahapan trial perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Tanner untuk Guru dan Karyawan SMA Negeri 5 Surabaya, didapatkan nilai SSE yang paling kecil yaitu 202,650 dengan nilai parameter C sebesar 13,53,

parameter nilai α sebesar 0,288 dan parameter nilai β sebesar 0,067 dengan persamaan Tanner Y = _.

Dari hasil perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan pada SMA Negeri 5 Surabaya dengan menggunakan 3 Fungsi Hambatan (Negatif Power, Negati Eksponensial dan Tanner), diketahui bahwa hasil nilai SSE terkecil adalah Model Tanner. Maka model yang paling sesuai untuk digunakan untuk Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan pada SMA Negeri 5 Surabaya adalah Model Tanner.

129

4.6.4. Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan pada Gedung SMA Negeri 9 Surabaya

4.6.4.1. Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 9 Surabaya

Berdasarkan data perbandingan jarak perjalanan dengan jumlah murid pada Tabel 4.96., maka dapat dihasilkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 9 Surabaya yang dapat dilihat pada Gambar 4.18. berikut ini.

Gambar 4.18. Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 9 Surabaya (Sumber : Hasil Pengolahan Data)

Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 9 Surabaya pada Gambar 4.18. selanjutnya digunakan untuk perhitungan Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Negatif Power, Negatif Eksponensial dan Tanner.

A. Negatif Power

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 9 Surabaya pada Gambar 4.18. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excel maka didapatkan hasil Persamaan Model Negatif Power yaitu Y = 15,031x^-0.196,

0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 0 1.5 3 4.5 6 7.5 9 10.5 12 13.5 15 16.5 18 19.5 21 Ju m lah ( % ) Jarak (Km)

130

Sehingga didapatkan Nilai α (alfa) dari Persamaan Negatif Power yaitu 0,196 dengan nilai R² sebesar 0,0319 dan SSE sebesar 1.079,549.

B. Negatif Eksponensial

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Murid SMA Negeri 9 Surabaya pada Gambar 4.18. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excel maka didapatkan hasil Persamaan Model Negatif Eksponensial yaitu Y = 20,635 e^-0.069x, Sehingga didapatkan Nilai β (beta) dari Persamaan Negatif

Eksponensial yaitu 0,069 dengan nilai R² sebesar 0,2096 dan SSE sebesar 982,293.

C. Tanner

Setelah melalui beberapa proses tahapan trial perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Tanner untuk Murid SMA Negeri 9 Surabaya, didapatkan nilai SSE yang paling kecil yaitu 539,297 dengan nilai parameter C sebesar 15,16, parameter nilai α

sebesar 0,740 dan parameter nilai β sebesar 0,152 dengan persamaan Tanner

Y = _.

Dari hasil perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Murid pada SMA Negeri 9 Surabaya dengan menggunakan 3 Fungsi Hambatan (Negatif Power, Negati Eksponensial dan Tanner), diketahui bahwa hasil nilai SSE terkecil adalah Model Tanner. Maka model yang paling sesuai untuk digunakan untuk Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Murid pada SMA Negeri 9 Surabaya adalah Model Tanner.

131

4.6.4.2. Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 9 Surabaya

Berdasarkan data perbandingan jarak perjalanan dengan jumlah guru dan karyawan pada Tabel 4.97., maka dapat dihasilkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 9 Surabaya yang dapat dilihat pada Gambar 4.19. berikut ini.

Gambar 4.19. Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 9 Surabaya

(Sumber : Hasil Pengolahan Data)

Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 9 Surabaya pada Gambar 4.19. selanjutnya digunakan untuk perhitungan Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Power, Negatif Eksponensial dan Tanner.

A. Power

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 9 Surabaya pada Gambar 4.19. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excelmaka didapatkan hasil Persamaan Model Power yaitu Y = 11,316x^-0.0202.

0 5 10 15 20 25 0 1.5 3 4.5 6 7.5 9 10.5 12 13.5 15 16.5 18 19.5 21 Ju m lah ( % ) Jarak (Km)

132

Sehingga didapatkan Nilai α (alfa) dari Persamaan Negatif Power yaitu 0,0202 dengan nilai R² sebesar 0,0006 dan SSE sebesar 410,574.

B. Negatif Eksponensial

Berdasarkan Grafik Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan SMA Negeri 9 Surabaya pada Gambar 4.19. dimana jarak perjalanan yang digunakan adalah jarak rata-rata perjalanan, dengan menggunakan Program Excelmaka didapatkan hasil Persamaan Model Negatif Eksponensial yaitu Y = 14,806e^-0.022x. Sehingga didapatkan Nilai β (beta) dari Persamaan Negatif

Eksponensial yaitu 0,022 dengan nilai R² sebesar 0,0353 dan SSE sebesar 402,173.

C. Tanner

Setelah melalui beberapa proses tahapan trial perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan dengan menggunakan Fungsi Hambatan Tanner untuk Guru dan Karyawan SMA Negeri 9 Surabaya, didapatkan nilai SSE yang paling kecil yaitu 323,132 dengan nilai parameter C sebesar 15,97,

parameter nilai α sebesar 0,127 dan parameter nilai β sebesar 0,034 dengan persamaan Tanner Y = _.

Dari hasil perhitungan Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan pada SMA Negeri 9 Surabaya dengan menggunakan 3 Fungsi Hambatan (Negatif Power, Negati Eksponensial dan Tanner), diketahui bahwa hasil nilai SSE terkecil adalah Model Tanner. Maka model yang paling sesuai untuk digunakan untuk Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan Guru dan Karyawan pada SMA Negeri 9 Surabaya adalah Model Tanner.

133

4.6.5. Rangkuman Analisis Distribusi Sebaran Jarak Perjalanan pada Gedung