BAB IV. HASIL DAN ANALISA DATA
4.3. Analisa Data
4.3.2. Pengaruh Road Humps Terhadap Kecepatan dan Tingkat
Pada penelitian ini akan diteliti pengaruh tingkat kebisingan di road humps. Road humps secara efektif dapat menurunkan kecepatan tetapi belum dapat diketahui seberapa besar pengaruhnya terhadap tingkat kebisingan yang ditimbulkan. Untuk mendapatkan hubungan antara variable bebas dengan variable terikatnya digunakan analisis regresi linear. Untuk variable terikatnya adalah kecepatan lalu lintas pada titik 3, yaitu kecepatan kendaraan pada saat berada di atas road humps, yang diduga dipengaruhi oleh kecepatan kendaraan pada area 3, tinggi dan lebar bawah road humps. Untuk memudahkan pengerjaan analisis regresi linear digunakan Program perangkat lunak SPSS versi 16.
Variable bebas yang dimasukkan adalah kecepatan pada area 3 yaitu kecepatan di atas road humps, Kemudian tinggi, dan lebar bawah road humps.
Secara fungsional hubungan tersebut ditulis sebagai berikut :
Kebisingan di road hump = f (Kecepatan Area 3, tinggi road humps dan lebar bawah road humps ). Atau secara matematis ditulis dengan rumus :
Y = ao + + a1 ( kecepatan area 3) + a2 (tinggi road humps) + a3 ( lebar bawah road humps )
Setelah dilakukan pemasukan data ke program SPSS dengan metode stepwise terhadap variable-variabel di atas maka diperoleh hasil nilai koefisien model persamaan regresi sebagaimana ditampilkan dalam tabel berikut :
Tabel 4.19 Nilai Koefisien Model Persamaan Regresi Mobil Penumpang (Speed Bump)
Koefisien Standar Model Koefisien tidak standar
B Std. Error Beta t Sig.
Konstanta 73,766 15,909 4,637 0,044
Kecepatan Rata-Rata Area 3 -0, 585 1,072 -0,265 -0,545 0,640
Tinggi Speed Bump 0,534 1,131 0,216 0,473 0,683
Lebar Bawah Speed Bump 0,117 0,032 0,989 3.658 0,067 Dari tabel di atas dapat dibuat persamaan regresi :
Y = 73,766 – 0,585 X1 + 0,534 X2 + 0,117 X3 Dengan
Y = Tingkat Kebisingan di speed bump ( dBA) X1 = Kecepatan Rata-rata di area 3 (Km/jam) X2 = Tinggi speed bump (cm)
X3 = Lebar bawah speed bump (cm)
Model tingkat kebisingan di atas dapat dijelaskan bahwa konstanta sebesar 73,766 menyatakan apabila variable bebasnya adalah nol atau sama sekali tidak ada faktor pengaruh maka kebisingan dasar yang terjadi adalah sebesar 73,766 dBA. Nilai koefisien X1 adalah sebesar – 0,585, maksudnya adalah bahwa setiap ada penambahan kecepatan sebesar 1 km/jam, maka tingkat kebisingan di speed bump akan berkurang sebesar 0,585 dBA. Nilai koefisien regresi X2 sebesar 0,534 menyatakan bahwa setiap ada penambahan tinggi 1 cm maka akan menambah tingkat kebisingan sebesar 0,534 dBA. Dan koefisien regresi X3 sebesar 0,117 menyatakan bahwa setiap ada penambahan lebar sebesar 1 cm maka akan menambah tingkat kebisingan sebesar 0,117 dBA.
• Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Nilai R2 mempunyai interval mulai dari 0 sampai 1 ( 0 ≤ R2 ≥ 1 ), semakin R2 mendekati 1, semakin baik model regresi tersebut, semakin mendekati nol maka variable independent secara keseluruhan tidak dapat menjelaskan variabilitas dari variable dependen.
Tabel 4.20 Hasil Analisis Determinasi Mobil Penumpang (Speed Bump)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square Std. Error of the Estimate
1 .951a .904 .759 2.02047
a. Predictors: (Constant), lebar speed bump, tinggi speed bump, kecepatan area 3
b. Dependent Variable: tingkat kebisingan area 3
Berdasarkan tabel di atas diperoleh R2 (R Square) sebesar 0,904 artinya variabel-variabel independent dapat menerangkan 90,4 % dari variabel dependennya, sedangkan sisanya diterangkan oleh variabel lain.
Tabel 4.21 Nilai Koefisien Model Persamaan Regresi Sepeda Motor (Speed Bump)
Koefisien Standar Model Koefisien tidak standar
B Std. Error Beta t Sig.
Konstanta 78,703 9,839 7,999 0.015
Kecepatan Rata-Rata Area 3 -0,559 0,680 -0,388 -0, 822 0,498
Tinggi Speed Bump 0,316 0,960 0,178 0,329 0,773
Lebar Bawah Speed Bump 0,077 0,023 0,904 3.315 0,080 Dari tabel di atas dapat dibuat persamaan regresi :
Dengan
Y = Tingkat Kebisingan di speed bump ( dBA) X1 = Kecepatan Rata-rata di area 3 (Km/jam) X2 = Tinggi speed bump (cm)
X3 = Lebar bawah speed bump (cm)
Model tingkat kebisingan di atas dapat dijelaskan bahwa konstanta sebesar 78,703 menyatakan apabila variable bebasnya adalah nol atau sama sekali tidak ada faktor pengaruh maka kebisingan dasar yang terjadi adalah sebesar 78,703 dB (A). Nilai koefisien X1 adalah sebesar -0,559, maksudnya adalah bahwa setiap ada penambahan kecepatan sebesar 1 km/jam, maka tingkat kebisingan di speed bump akan berkurang sebesar 0,559 dBA. Nilai koefisien regresi X2 sebesar 0,316 menyatakan bahwa setiap ada penambahan tinggi 1 cm maka akan menambah tingkat kebisingan sebesar 0,316 dBA. Dan koefisien regresi X3 sebesar 0,077 menyatakan bahwa setiap ada penambahan lebar sebesar 1 cm maka akan menambah tingkat kebisingan sebesar 0,077 dBA.
• Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Tabel 4.22 Hasil Analisis Determinasi Sepeda Motor (Speed Bump)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .969a .939 .848 1.15263
a. Predictors: (Constant), lebar speed bump, kecepatan area 3, tinggi speed bump
Berdasarkan tabel di atas diperoleh R2 (R Square) sebesar 0,939 artinya variabel-variabel independent dapat menerangkan 93,9 % dari variabel dependennya, sedangkan sisanya diterangkan oleh variabel lain.
Tabel 4.23 Nilai Koefisien Model Persamaan Regresi Mobil Penumpang (Rumble Strips)
Koefisien Standar Model Koefisien tidak standar
B Std. Error Beta t Sig.
Konstanta 88,503 11.064 7,999 0.004
Kecepatan Rata-Rata Area 3 -0, 180 0,333 -0,233 -0,541 0,626 Tinggi Rumble Strips -9,245 6,306 -0,631 1.466 0,239
Lebar Bawah Rumble Strips - - - - -
Dari tabel di atas dapat dibuat persamaan regresi : Y = 88,503 - 0,180 X1 - 9,245 X2
Dengan
Y = Tingkat Kebisingan di Rumble Strips ( dBA) X1 = Kecepatan Rata-rata di area 3 (Km/jam) X2 = Tinggi Rumble Strips (cm)
Model tingkat kebisingan di atas dapat dijelaskan bahwa konstanta sebesar 88,503 menyatakan apabila variable bebasnya adalah nol atau sama sekali tidak ada faktor pengaruh maka kebisingan dasar yang terjadi adalah sebesar 88,503 dBA. Nilai koefisien X1 adalah sebesar -0,180, maksudnya adalah bahwa setiap ada penambahan kecepatan sebesar 1 km/jam, maka tingkat kebisingan di Rumble Strips akan berkurang sebesar 0,180 dBA. Nilai koefisien regresi X2 sebesar -9,245 menyatakan bahwa setiap ada penambahan tinggi 1 cm maka akan mengurangi tingkat kebisingan sebesar 9,245 dBA.
• Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Tabel 4.24 Hasil Analisis Determinasi Mobil Penumpang (rumble Strips)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .667a .445 .075 2.12210
a. Predictors: (Constant), tinggi rumble strips, kecepatan area 3 b. Dependent Variable: tingkat kebisingan
Berdasarkan tabel di atas diperoleh R2 (R Square) sebesar 0,445 artinya variabel-variabel independent dapat menerangkan 44,5% dari variabel dependennya, sedangkan sisanya diterangkan oleh variabel lain.
Tabel 4.25 Nilai Koefisien Model Persamaan Regresi Sepeda Motor (Rumble Strips)
Koefisien Standar Model Koefisien tidak standar
B Std. Error Beta t Sig.
Konstanta 88,843 10.116 5.221 0.014
Kecepatan Rata-Rata Area 3 -0, 246 0,459 -0,277 -0, 537 0,629 Tinggi Rumble Strips -7,740 7,768 -0, 514 -0, 996 0,392
Lebar Bawah Rumble Strips - - - - -
Dari tabel di atas dapat dibuat persamaan regresi : Y = 88,843- 0,246 X1 -7,740 X2
Dengan
Y = Tingkat Kebisingan di Rumble Strips ( dBA) X1 = Kecepatan Rata-rata di area 3 (Km/jam) X2 = Tinggi Rumble Strips (cm)
X3 = Lebar bawah Rumble Strips (cm)
Model tingkat kebisingan di atas dapat dijelaskan bahwa konstanta sebesar 88,843 menyatakan apabila variable bebasnya adalah nol atau sama sekali tidak ada faktor pengaruh maka kebisingan dasar yang terjadi adalah sebesar 88,843 dBA. Nilai koefisien X1 adalah sebesar -0,246, maksudnya adalah bahwa setiap ada penambahan kecepatan sebesar 1 km/jam, maka tingkat kebisingan di rumble strips akan berkurang sebesar 0,246 dBA. Nilai koefisien regresi X2 sebesar -7, 740 menyatakan bahwa setiap ada penambahan tinggi 1 cm maka akan mengurangi tingkat kebisingan sebesar 7,740 dBA.
• Uji R2 (Koefisien Determinasi)
Tabel 4.26 Hasil Analisis Determinasi Sepeda Motor (rumble Strips)
Model Summaryb
Model R R Square Adjusted R Square
Std. Error of the Estimate
1 .512a
.262 -.229 2.51442
a. Predictors: (Constant), tinggi rumble strips, kecepatan area 3 b. Dependent Variable: tingkat kebisingan
Berdasarkan tabel di atas diperoleh R2 (R Square) sebesar 0,262 artinya variabel-variabel independent dapat menerangkan 26,2 % dari variabel dependennya, sedangkan sisanya diterangkan oleh variabel lain.