HASIL DAN PEMBAHASAN
5.3 Pengaruh T mrt terhadap Indeks Termal PET
5.3.2 Uji heteroskedastisitas
Uji heteroskedastisitas dilakukan untuk melihat kesamaan varian dari residual satu pengamatan ke pengamatan yang lain bernilai tetap. Metode yang digunakan adalah metode scatter plot dengan memplotkan nilai ZPRED (nilai prediksi) dengan SRESID (nilai residual). Hasil uji heteroskedastisitas di setiap pengamatan pada permukiman di wilayah Denpasar Barat menunjukkan scatter
plot yang tidak membentuk suatu pola apapun, tersebar merata baik di atas dan
(a) (b)
(c) (d)
Gambar 5.9
Grafik scatter plot pengamatan di setiap permukiman menurut klasifikasi kepadatan bangunan. (a) adalah scatter plot model 1; (b) adalah scatter plot model 2; (c) adalah scatter plot model 3; dan (d) adalah scatter plot model 4
(Sumber : Hasil analisis data, 2015) 5.3.3 Uji normalitas
Uji normalitas digunakan untuk melihat distribusi nilai residual terdistribusi normal. Metode yang digunakan adalah uji Kolmogorof Smirnov. Hasil uji normalitas (Tabel 5.5) menunjukkan data meteorologi skala mikro lingkungan atmosfer permukiman di wilayah Denpasar Barat memiliki distribusi normal, karena nilai signifikannya di atas alpha 0,05.
Tabel 5.5
Hasil uji normalitas data penelitian
One-Sample Kolmogorov-Smirnov Test
Unstandardized Residual
Model 1 Model 2 Model 3 Model 4
N 12 12 12 12
Normal Parametersa,b
Mean 0E-7 0E-7 0E-7 0E-7 Std.
Deviation 0,23146617 0,16761872 0,34876899 0,16759233
Most Extreme Differences
Absolute 0,160 0,177 0,113 0,179 Positive 0,118 0,108 0,113 0,162 Negative -0,160 -0.177 -0.099 -0,179 Kolmogorov-Smirnov Z 0,554 0,615 0,392 0,619 Asymp. Sig. (2-tailed) 0,919 0,844 0,998 0,838 Ket. :
a. Test distribution is Normal. b. Calculated from data.
Sumber : Hasil analisis data, 2015 5.3.4 Uji regresi linier berganda
Setelah dilakukan uji asumsi klasik terhadap data meteorologi skala mikro lingkungan atmosfer permukiman di wilayah Kecamatan Denpasar Barat, maka dilakukan uji regresi linier berganda dengan empat model persamaan regresi linier berganda untuk masing-masing klasifikasi permukiman. Hasil uji regresi linier berganda ditunjukkan dalam Tabel 5.6.
Tabel 5.6
Hasil uji regresi linier berganda penelitian
Model
Analisis Unstandardized Coefficients B
Adjusted R Square Coefficients Sig. Tmrt ANOVA Sig. (Constant) Ta RH v Tmrt 1 0,998 0,000 0,000 -8,601 0,734 0,031 -1,417 0,492 2 0,999 0,000 0,000 -1,171 0,544 0,001 -0,868 0,508 3 0,995 0,000 0,000 -16,626 1,050 0,041 -1,169 0,436 4 0,999 0,000 0,000 -1,827 0,567 0,001 -1,121 0,510 Ket. :
Model 1 adalah Model regresi linier berganda untuk permukiman klasifikasi kepadatan bangunan rendah; Model 2 adalah Model regresi linier berganda untuk permukiman klasifikasi kepadatan bangunan sedang; Model 3 adalah Model regresi linier berganda untuk permukiman klasifikasi kepadatan bangunan tinggi; dan Model 4 adalah Model regresi linier berganda untuk permukiman klasifikasi kepadatan bangunan sangat padat.
Model 1 memiliki 99,8 % indeks termal PET dapat dijelaskan oleh variabel Ta, RH, v dan Tmrt dan sisanya 0,02% dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model. Hasil ANOVA sig. sebesar 0,000 menunjukkan variabel Ta, RH, v dan Tmrt berpengaruh secara simultan terhadap indeks termal PET. Pengujian secara parsial pengaruh variabel Tmrt terhadap variabel indeks termal PET menunjukkan
Coefficients Sig. 0,000 dengan kesimpulan bahwa variabel Tmrt berpengaruh nyata
terhadap indeks termal PET. Hasil uji statistik terhadap model 1 dalam lampiran 4, menunjukkan variabel Tmrt dan variabel v adalah dua variabel yang paling berpengaruh terhadap indeks termal PET lingkungan atmosfer permukiman klasifikasi kepadatan bangunan rendah dengan nilai Coefficients Sig. 0,000. Persamaan regresi model 1 menjadi :
Y1 = -8,601 + 0,734 X1 + 0,031 X2 – 1,417 X3 + 0,492 X4 (7) Interpretasi dari persamaan ini, jika nilai Ta, RH, v dan Tmrt adalah sebesar 0 maka nilai indeks termal PET adalah sebesar -8,601. Nilai b1 sebesar 0,734 artinya jika Ta meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 0,734°C. Nilai b2 sebesar 0,031 artinya jika RH meningkat sebesar 1% maka nilai indeks termal meningkat sebesar 0,031°C. Nilai b3 sebesar -1,417 artinya jika kecepatan angin meningkat sebesar 1 m/dt maka nilai indeks termal PET menurun sebesar 1,417 °C. Nilai b4 sebesar 0,492 artinya jika Tmrt meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 0,492.
Model 2 memiliki 99,9 % indeks termal PET dapat dijelaskan oleh variabel Ta, RH, v dan Tmrt dan sisanya 0,01% dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model. Hasil ANOVA sig. sebesar 0,000 menunjukkan variabel Ta, RH, v dan
Tmrt berpengaruh secara simultan terhadap indeks termal PET pada model 2. Pengujian secara parsial pengaruh variabel Tmrt terhadap variabel indeks termal PET juga menunjukkan Coefficients Sig. 0,000 dengan kesimpulan bahwa variabel Tmrt berpengaruh nyata terhadap indeks termal PET. Hasil uji statistik terhadap model 2 dalam lampiran 4, menunjukkan variabel Tmrt adalah variabel yang paling berpengaruh terhadap indeks termal PET lingkungan atmosfer permukiman klasifikasi kepadatan bangunan sedang dengan nilai Coefficients Sig. 0,000. Persamaan regresi model 2 menjadi :
Y2 = -1,171 + 0,544 X1 + 0,001 X2 – 0,868 X3 + 0,508 X4 (8) Interpretasi dari persamaan ini, jika nilai Ta, RH, v dan Tmrt adalah sebesar 0 maka nilai indeks termal PET adalah sebesar -1,171. Nilai b1 sebesar 0,544 artinya jika Ta meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 0,544°C. Nilai b2 sebesar 0,001 artinya jika RH meningkat sebesar 1% maka nilai indeks termal meningkat sebesar 0,001°C. Nilai b3 sebesar -0,868 artinya jika kecepatan angin meningkat sebesar 1 m/dt maka nilai indeks termal PET menurun sebesar 0,868 °C. Nilai b4 sebesar 0,508 artinya jika Tmrt meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 0,508.
Model 3 memiliki 99,5 % indeks termal PET dapat dijelaskan oleh variabel Ta, RH, v dan Tmrt dan sisanya 0,05% dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model. Hasil ANOVA sig. sebesar 0,000 menunjukkan variabel Ta, RH, v dan Tmrt berpengaruh secara simultan terhadap indeks termal PET pada model 3. Pengujian secara parsial pengaruh variabel Tmrt terhadap variabel indeks termal PET juga menunjukkan Coefficients Sig. 0,000 dengan kesimpulan bahwa
variabel Tmrt berpengaruh nyata terhadap indeks termal PET. Hasil uji statistik terhadap model 3 dalam lampiran 4, menunjukkan variabel Tmrt adalah variabel yang paling berpengaruh terhadap indeks termal PET lingkungan atmosfer permukiman klasifikasi kepadatan bangunan tinggi dengan nilai Coefficients Sig. 0,000. Persamaan regresi model 3 menjadi :
Y3 = -16,626 + 1,050 X1 + 0,041 X2 – 1,169 X3 + 0,436 X4 (9) Interpretasi dari persamaan ini, jika nilai Ta, RH, v dan Tmrt adalah sebesar 0 maka nilai indeks termal PET adalah sebesar -16,626. Nilai b1 sebesar 1,050 artinya jika Ta meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 1,050°C. Nilai b2 sebesar 0,041 artinya jika RH meningkat sebesar 1% maka nilai indeks termal meningkat sebesar 0,041°C. Nilai b3 sebesar -1,169 artinya jika kecepatan angin meningkat sebesar 1 m/dt maka nilai indeks termal PET menurun sebesar 1,169 °C. Nilai b4 sebesar 0,436 artinya jika Tmrt meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 0,436.
Model 4 memiliki 99,9 % indeks termal PET dapat dijelaskan oleh variabel Ta, RH, v dan Tmrt dan sisanya 0,01% dijelaskan oleh sebab-sebab lain di luar model. Hasil ANOVA sig. sebesar 0,000 menunjukkan variabel Ta, RH, v dan Tmrt berpengaruh secara simultan terhadap indeks termal PET pada model 4. Pengujian secara parsial pengaruh variabel Tmrt terhadap variabel indeks termal PET juga menunjukkan Coefficients Sig. 0,000 dengan kesimpulan bahwa variabel Tmrt berpengaruh nyata terhadap indeks termal PET. Hasil uji statistik terhadap model 4 dalam lampiran 4, menunjukkan variabel Tmrt adalah variabel yang paling berpengaruh terhadap indeks termal PET lingkungan atmosfer
permukiman klasifikasi kepadatan bangunan sangat padat dengan nilai
Coefficients Sig. 0,000. Persamaan regresi model 3 menjadi :
Y4 = -1,827 + 0,567 X1 + 0,001 X2 – 1,121 X3 + 0,510 X4 (10) Interpretasi dari persamaan ini, jika nilai Ta, RH, v dan Tmrt adalah sebesar 0 maka nilai indeks termal PET adalah sebesar -1,827. Nilai b1 sebesar 0,567 artinya jika Ta meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 0,567°C. Nilai b2 sebesar 0,001 artinya jika RH meningkat sebesar 1% maka nilai indeks termal meningkat sebesar 0,001°C. Nilai b3 sebesar -1,121 artinya jika kecepatan angin meningkat sebesar 1 m/dt maka nilai indeks termal PET menurun sebesar 1,121 °C. Nilai b4 sebesar 0,510 artinya jika Tmrt meningkat sebesar 1°C maka nilai indeks termal PET meningkat sebesar 0,510.
Uji statistik regresi linier berganda terhadap empat model yang mewakili masing-masing klasifikasi lingkungan atmosfer permukiman, menunjukkan pengaruh nyata variabel Tmrt terhadap variabel indeks termal PET dan juga variabel Tmrt merupakan variabel yang paling berpengaruh terhadap indeks termal PET dengan Coefficients Sig. 0,000, maka dapat disimpulkan bahwa hipetesis 2 penelitian ini adalah H1 diterima dan H0 ditolak yang artinya bahwa nilai Tmrt berpengaruh nyata terhadap nilai indeks termal PET di semua klasifikasi permukiman menurut kepadatan bangunannya.
5.4 Metode Meningkatkan Status Thermal Comfort Permukiman di