ANALISIS PENGARUH PERGERAKAN PADA PEMUKIMAN TERHADAP PUSAT
PERBELANJAAN DI BANJARMASIN (GRAVITY METHOD)
Iphan F. Radam dan Muhammad Arsyad
Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Lambung Mangkurat, Banjarmasin
ABSTRACT
Banjarmasin has some shopping centers like traditional market and supermarket that provide various kinds of people’s needs. The people’s market need is very high so market will become an attractive object. It’s movement starts from a settlement. The distance and the time to the market will determine the people’s choice. The objective of this research is to know the movement pattern from settlement to shopping centers in Banjarmasin based on distance and duration. The movement studied here is one way trip from settlement to shopping center. The movement pattern is analyzed by using OD Matrix with gravity method and Khi-Kuadrat test (χ2
-test). The data are taken from 10 settlements in 5 districts at Banjarmasin. Technique of survey is interview home. It is found the maximum trip based on distance and time occurs at Komplek KS Tubun Raya that is 160 and 149 trip/week. The most attractive market is Pasar Lama with that is 399 trip/week and the least Pasar Kertak Hanyar 69 trip/week. In the pattern of shopping trip the influence of distance is closer to the actual trip than the duration of time. In other words, people go to the market because of the short distance. It can be seen from the result of Khi-Kuadrat test (χ2-test) that at the level of significance level 95%, it is obstained 100% based on the acceptable and 40% for travel time.
Keyword: pola pergerakan, metoda gravity, jarak dan waktu
PENDAHULUAN
Seperti kota-kota berkembang umumnya, pasar di Banjarmasin berkembang secara alami berawal dari pasar tradisional yang sangat diminati oleh masyarakat kemudian berubah menjadi pasar modern. Pembangunan pasar baru baik yang bersifat tradisional maupun modern selama ini lebih cenderung memperhatikan komoditas yang akan disediakan, belum terlihat pasar yang dibangun dengan meninjau kenyamanan masyarakat terutama jarak dan waktu tempuh (faktor akses) menuju pasar tersebut.
Dari hasil penelitian sebelumnya terhadap pemilihan pasar dikota Banjarmasin dengan menggunakan Metoda AHP (Analytic Hierarchy Process) didapat bahwa pada pengukuran dengan membandingkan silang antara akses dan komoditi terlihat bahwa akses merupakan faktor yang lebih dominan dipilih oleh
masyarakat daripada komoditas barang dalam pemilihan tempat berbelanja/pasar atau dengan artian bahwa kemudahan menuju suatu tempat perbelanjaan menjadi faktor utama yang menjadi pertimbangan pemilihan pasar (Karno & Radam, 2001).
Pada metoda gravity (GR) sebagai salah satu metoda sintesis dalam model trip distribusi, pola pergerakan dipengaruhi oleh faktor jarak, waktu dan juga oleh biaya. Beranjak dari pergerakan yang terjadi terutama dengan tujuan berbelanja di Banjarmasin belum diketahui faktor yang paling berpengaruh dalam pemilihan tujuan berbelanja, maka oleh karena itu perlu diadakan penelitian untuk mendapatkan pola pergerakan dengan membandingkan paramenter dari akses yaitu antara jarak dengan waktu tempuh sebagai faktor pengaruhnya.
Penelitian ini membahas tentang pergerakan orang/masyarakat pada pemukiman dengan tujuan berbelanja,
dengan kata lain obyek yang diteliti adalah pergerakan dari pemukiman menuju tempat berbelanja. Parameter yang ditinjau adalah jarak dan waktu tempuh, sedangkan biaya tidak dimasukkan karena kecenderungan pergerakan orang menuju pasar banyak menggunakan angkutan umum yang penerapan tarifnya sama untuk jarak jauh maupun dekat (sistem flat).
Matrik Asal Tujuan
Pola pergerakan dalam sistem transportasi sering dijelaskan dalam bentuk arus pergerakan (kendaraan, penumpang dan barang) yang bergerak dari zona asal ke zona tujuan di dalam daerah tertentu dan selama periode tertentu. Matrik Pergerakan atau Matrik Asal-Tujuan (MAT) sering digunakan oleh perencana trasnportasi untuk menggambarkan pola pergerakan tersebut.
MAT adalah matrik berdimensi dua yang berisi informasi mengenai besarnya pergerakan antarlokasi (zona) di dalam daerah tertentu. Baris menyatakan zona asal dan kolom merupakan menyatakan tujuan, sehingga sel matriknya menyatakan besarnya arus dari zona asal ke zona tujuan. Pola pergerakan dapat dihasilkan jika suatu MAT dibebankan ke suatu sistem jaringan transportasi. Dengan mempelajari pola pergerakan yang terjadi, seseorang dapat mengidentifikasi permasalahan yang timbul sehingga beberapa solusi bisa segera dapat dihasilkan. MAT dapat pula menggambarkan pola pergerakan dari suatu sistem atau daerah kajian dengan ukuran yang sangat beragam, seperti pola pergerakan di dalam suatu perkotaan maupun pola pergerakan di dalam suatu negara.
Bentuk umum dari matrik asal tujuan dapat dilihat pada Tabel 1. di bawah ini (Tamin, O.Z., 1997):
Tabel 1. Bentuk Umum Matrik Asal Tujuan
Zona 1 2 3 ... N Oi 1 T11 T12 T13 ... T1N O1 2 T21 T22 T23 ... T2N O2 3 T31 T32 T33 ... T3N O3 ... ... ... ... ... M TM1 TM2 TM3 ... TMN OM Dj Dj1 Dj2 Dj3 ... DjN
∑
∑
= = i ij j j ij i T D T Odan dengan syarat
∑ ∑ = j j i i D O (1) dimana;
Tij = pergerakan dari zona asal i ke zona
tujuan j
Oi = jumlah pergerakan yang berasal dari
zona asal i
Dj = jumlah pergerakan yang menuju zona j
Metoda Model Gravity
Untuk mendapatkan pola pergerakan dengan tujuan berbelanja, maka dalam penelitian ini digunakan metoda gravity. Model Gravity (GR) dinyatakan dengan rumus (Kadiyali, L.R.,1987): n ik k n ij j n ij j i ij C A C A C A x O T ... + = (2) dimana :
Tij = perjalanan dari zona i ke zona j
Oi = Jumlah pergerakan yang berasal dari
zona i
Aj = Faktor pergerakan yang menuju zona j Cij = Jarak atau waktu dari zona i menuju
zona j.
n = konstanta yang nilainya antara 1-3
(diambil n = 2)
Oi dan Dj menyatakan jumlah pergerakan
yang berasal dari zona i dan berakhir di zona j. Oleh karena itu, penjumlahan sel MAT menurut baris menghasilkan total pergerakan yang berasal dari setiap zona i sedangkan penjumlahan menurut kolom menghasilkan total pergerakan yang menuju ke setiap zona j.
Pada kenyataannya jumlah perge-rakan yang dihasilkan pada perhitungan tidak sama dengan jumlah pergerakan yang diharapkan. Oleh karena itu proses iterasi dilakukan supaya jumlah pergerakan yang dihasilkan seimbang dengan jumlah perge-rakan yang diharapkan dengan cara menyelesaikan total tarikan hasil perhitungan dengan persamaan (Kadiyali, 1987): ) 1 ( ) 1 ( − −
=
j m m j j jmxA
d
D
A
(3) dimana :Ajm = faktor pergerakan menuju j pada
iterasi m
Dj = jumlah pergerakan aktual menuju j Aj(m-1) = faktor tarikan pada iterasi (m-1) dj(m-1) = total tarikan pada iterasi (m-1) Catatan : Aj1 = Dj = jumlah pergerakan
aktual yang menuju zona j
Selanjutnya nilai Ajm yang didapat
dimasukkan kembali ke persamaan (2). Iterasi ini dilakukan sampai nilai dj sama
dengan nilai Dj. Uji Statistik
Untuk mendapatkan hasil yang valid maka perlu pengujian hipotesis statistik sebagai alat untuk melihat taraf signifikansinya. Valid menunjukkan derajat ketepatan yaitu ketepatan antara data yang sesungguhnya dengan hasil perhitungan. Validitas dari suatu model dapat diuji dengan Khi Kuadrat test (χ2-test) yaitu
pengujian hipotesis komparatif dua data independen (data sesungguhnya dengan data hasil model). merupakan nilai yang berdistribusi khi-kuadrat dengan derajat
kebebasan (v ) = n – 1. Bila frekuensi amatan (data sesungguhnya) dekat dengan frekuensi harapan (hasil model) maka nilai χ2 akan kecil. Hal ini menunjukkan
kesesuaian yang baik dan begitu pula sebaliknya bila kedua data tersebut jauh berbeda maka akan menghasilkan χ2 yang besar atau kesesuaiannya jelek. Nilai χ2 akan diterima bila nilainya dibawah χ2 tabel dengan taraf keberartian/ kesalahan α. Rumus χ2 test untuk validitas tersebut adalah (Cochran, 1991):
∑
=−
=
n 1 i ij 2 ij ij 2T
)
T
a
(T
χ
(4) dimana : χ2
= nilai χ2 (khi kuadrat)
Tij = nilai pergerakan dari zona i menuju j hasil model (perhitungan)
Tija = nilai pergerakan dari zona i menuju j data sesungguhnya (aktual) n = banyaknya sampel.
Identifikasi Variabel
Variabel-variabel yang digunakan dalam penelitian ini adalah :
1. Pergerakan aktual.
2. Jarak dan waktu tempuh terpendek pada setiap pasangan zona asal tujuan.
MATERI DAN METODE
Langkah pertama dalam penelitian adalah membuat alur penelitian sebagai berikut (Gambar 1).
Alur penelitian dalam riset ini adalah mengidentifikasikan variabel yang akan diteliti terlebih dahulu, setelah dipilah kemudian dilakukan pengambilan data dilapangan dengan teknik Cluster Random
Sampling dengan besar sampel 1 : 5 rumah
tangga, pengambilan besar sampel ini berdasarkan populasi area studi < 50.000 (Saxena, S.C.,1989). Data yang didapat kemudian dianalisa dengan metoda gravity
sehingga didapat model distribusi akibat faktor jarak dan/atau waktu dalam bentuk Matrik Asal Tujuan (MAT). Kedua faktor tersebut diuji dengan khi kuadrat (χ2-test)
untuk mendapatkan distribusi/ matrik asal tujuan (MAT) yang mendekati aktualnya. Nilai yang terbaik dari uji statistik tersebut akan memperlihatkan faktor yang dominan dalam mempengaruhi pola pergerakan yang terjadi dengan tujuan belanja .
Gambar 1. Bagan Alur Penelitian
Daerah yang dijadikan studi penelitian adalah 10 pemukiman yang tersebar di 5 kecamatan yang ada di Banjarmasin yang dianggap mewakili daerah keseluruhan dengan melihat keadaan sosial ekonomi yang tidak homogen.
Dari pertimbangan di atas maka dipilih daerah studi penelitian sebagai berikut:
1. Komplek Cempaka VI ( Kelurahan Mawar, Banjar Tengah)
2. Komplek Griya Amalia (Kelurahan Antasan Besar Banjar Tengah)
3. Komplek Wijaya Kusuma (Kelurahan Mawar Banjar Timur)
4. Komplek A. Yani 1 (Kelurahan Pangambangan, Banjar Timur)
5. Komplek DPR (Kelurahan Belitung Selatan, Banjar Barat)
6. Komplek Mutiara (Kelurahan Telaga Biru, Banjar Barat)
7. Komplek Awang Permai Sejahtera (Kelurahan Alalak Utara Banjar Utara) 8. Komplek Agathis III (Kelurahan Sungai
Miai, Banjar Utara)
9. Komplek Bumi Mas (Kelurahan Pemurus Baru, Banjar Selatan)
10. Komplek KS Tubun Raya (Kelurahan Kelayan Barat, Banjar Selatan)
Pusat perbelanjaan (pasar) yang ditinjau adalah pusat perbelanjaan yang dianggap lengkap dan tetap, yaitu pasar yang lengkap dalam hal minimal barang untuk pemenuhan kebutuhan primer dan sekunder tersedia dan tetap dalam hal lokasi pasar tidak berubah atau berpindah-pindah, yaitu :
b. Pasar Antasari c. Pasar Lama
d. Plasa Mitra + Seberang e. Pasar kuripan
f. Pasar Kertak Hanyar g. Pasar batuah
h. Pasar Kota (merupakan gabungan dari beberapa pasar yang terletak pada lokasi yang tidak berjauhan yaitu : Pasar Lima + Ujung Murung + Cempaka + Sudimampir).
Data didapatkan dengan menyebarkan kuisioner pada pemukiman dan melakukan pengukuran jarak dan waktu tempuh terpendek.
Data yang diperoleh di lapangan dikelompokkan menurut zona-zona yang telah ditetapkan kemudian dianalisa dengan menggunakan Metoda Gravity (GR) dengan mempertimbangkan parameter jarak dan waktu tempuh. Hasil yang didapatkan kemudian diuji dengan Uji Khi-Kuadrat (χ2) dengan tingkat ketelitian 95%
untuk mendapatkan faktor yang lebih
Pengumpulan data (survey lapangan)
Analisa Data Dengan Metoda Gravity
(MAT)
SELESAI
Uji Statistik(Khi-Kuadrat Test) Identifikasi Variabel
mempengaruhi dalam pergerakan dengan tujuan berbelanja.
Data Pergerakan Aktual
Data ini didapatkan dengan menyebar lembar kuisioner pada 10 pemukiman yang diteliti dengan total rumah tangga 1748 KK (seperti terlihat pada Tabel 2).
Data jarak dan waktu terpendek
Jarak diketahui dengan mencatat angka pada speedometer dan waktu tempuh dengan menggunakan stop watch. Cara pengambilannya adalah dengan mengukur jarak dan waktu tempuh pada setiap ruas jalan pada jaringan jalan yang
ditinjau, kemudian dari setiap ruas jalan yang ada, diambil jarak dan waktu tempuh terpendek. Pengambilan data untuk waktu tempuh dilakukan pada jam tidak sibuk
(10.00-12.00 siang) (Dictuc cit. Tamin, O.Z.,
1997) dengan cara mengikuti mobil pribadi sehingga waktu tempuh yang didapat adalah waktu tempuh perjalanan dengan menggunakan mobil. Setelah dilakukan pengukuran didapatkan data jarak dan waktu tempuh terpendek sebagai berikut (Tabel 3 dan 4):
Tabel 2. Pergerakan Aktual
Tujuan Asal Pasar Antasari Pasar Lama Mitra + seberang Pasar Kuripan Pasar Kertak hanyar Pasar batuah Pasar Kota Jumlah (Oi) 1. Komp. Cempaka VI 47 55 50 19 3 14 27 215 2. Komp.Griya Amalia 23 40 30 10 2 8 11 124
3. Komp. Wijaya Kusuma 18 2 5 19 1 11 3 59
4. Komplek A. Yani I 26 18 19 76 7 79 9 234
5. Komplek DPR 10 57 14 13 1 5 8 108
6. Komplek Mutiara 13 18 13 7 0 5 9 65
7. Komplek Awang
Permai Sejahtera 47 122 48 48 14 19 21 319
8. Komplek Agathis III 18 71 24 20 4 8 9 154
9. Komplek Bumi Mas 29 9 17 32 37 25 16 165
10. Komp. KS Tubun 166 7 90 15 0 7 20 305
Jumlah (Dj) 397 399 310 259 69 181 133 1748
Tabel 3. Jarak Terpendek (meter)
Tujuan Asal Pasar Antasari Pasar Lama Mitra + seberang Pasar Kuripan Pasar Kertak hanyar Pasar batuah Pasar Kota 1. Komp. Cempaka VI 2368 2203 2236 3201 6748 3613 2417 2. Komp.Griya Amalia 2105 1559 1973 2287 6485 2699 2154
3. Komp. Wijaya Kusuma 1352 2820 1517 1055 3580 1467 1698
4. Komplek A. Yani I 3216 3406 3381 1641 4562 1229 3562
5. Komplek DPR 3774 1908 3642 3673 8154 4085 3823
6. Komplek Mutiara 3909 3363 3777 4091 8289 4503 3958
7. Komplek Awang
Permai Sejahtera 6308 4442 6176 6207 10776 6619 6357
8. Komplek Agathis III 5207 3341 5075 5106 9675 5518 5256
9. Komplek Bumi Mas 3166 4634 3331 2869 2392 3281 3512
Tabel 4. Waktu tempuh Tercepat (menit) Tujuan Asal Pasar Antasari Pasar Lama Mitra + seberang Pasar Kuripan Pasar Kertak hanyar Pasar batuah Pasar Kota 1. Komp. Cempaka VI 9 5 9 6 16 7 11 2. Komp.Griya Amalia 8 4 8 6 15 7 10
3. Komp. Wijaya Kusuma 5 7 5 3 8 4 7
4. Komplek A. Yani I 10 10 10 5 11 4 12
5. Komplek DPR 12 7 12 10 20 12 14
6. Komplek Mutiara 13 10 14 12 21 13 16
7. Komplek Awang
Permai Sejahtera 19 12 20 17 27 18 21
8. Komp. Agathis III 15 7 15 12 22 14 17
9. Komplek Bumi Mas 10 12 10 8 5 9 12
10. Komplek KS Tubun 2 11 2 7 15 8 4
HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisa data dilakukan dengan metoda gravity dengan memperhitungkan faktor jarak tempuh dan waktu tempuh.
Hasil perhitungan dengan menggunakan rumus (2) dan (3) didapatkan hasil sebagai berikut (Tabel 5 dan Tabel 6):
Tabel 5. MAT Hasil Perhitungan Berdasarkan Jarak Pada Iterasi IV
Tujuan Asal Pasar Antasari Pasar Lama Mitra + seberang Pasar Kuripan Pasar Kertak hanyar Pasar batuah Pasar Kota Jumlah (Oi) 1. Komp. Cempaka VI 48 60 49 22 4 11 22 215 2. Komp.Griya Amalia 22 44 23 16 2 8 10 124
3. Komp. Wijaya Kusuma 14 3 10 19 1 7 4 59
4. Komplek A. Yani I 22 21 18 72 7 85 9 234
5. Komplek DPR 13 56 13 12 2 6 6 108
6. Komplek Mutiara 12 18 12 10 2 5 6 65
7. Komplek Awang
Permai Sejahtera 52 112 49 45 11 26 24 319
8. Komp. Agathis III 23 61 22 21 4 12 11 154
9. Komplek Bumi Mas 31 15 25 32 35 16 12 165
10. Komplek KS Tubun 160 9 89 10 1 5 30 305
Dj4 397 399 310 259 69 181 133 1748
Tujuan Asal Pasar Antasari Pasar Lama Mitra + seberang Pasar Kuripan Pasar Kertak hanyar Pasar batuah Pasar Kota Jumlah (Oi) 1. Komp. Cempaka VI 34 74 27 41 3 22 14 215 2. Komp.Griya Amalia 19 52 15 18 2 10 8 124
3. Komp. Wijaya Kusuma 13 4 10 19 1 8 4 59
4. Komplek A. Yani I 31 20 24 65 8 73 13 234
5. Komplek DPR 20 39 16 15 2 8 9 108
6. Komplek Mutiara 15 17 10 9 2 6 6 65
7. Komplek Awang Permai
Sejahtera 62 104 45 41 9 27 31 319
8. Komp. Agathis III 23 70 18 19 3 10 11 154
9. Komplek Bumi Mas 32 15 25 26 38 15 14 165
10. Komplek KS Tubun 149 3 119 6 1 4 23 305
Dj5 397 399 310 259 69 181 133 1748
Dj 397 399 310 259 69 181 133
Tabel 7. Hasil Uji Khi-Kuadrat Terhadap MAT Jarak dan MAT Waktu
No Pemukiman
(Komplek)
Nilai χ2
Keterangan
Jarak Waktu Jarak Waktu
1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 10 . Komplek Cempaka VI Komplek Griya Amalia Komplek Wijaya Kusuma Komplek A. Yani 1 Komplek DPR Komplek Mutiara Komplek Awang Permai Sejahtera Komplek Agathis III Komplek Bumi Mas Komplek KS Tubun 3,072 4,890 6,512 1,857 2,204 4,567 4,672 4,653 12,246 8,314 56,227 23,692 6,798 5,759 15,560 5,337 16,513 4,251 14,448 31,481 Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Diterima Ditolak Ditolak Diterima Diterima Ditolak Diterima Ditolak Diterima Ditolak Ditolak χ2 Tabel = 14,017 100% diterima 40% diterima
Hasil dari kedua model MAT tersebut diatas kemudian diuji validitasnya untuk mendapatkan faktor yang paling dominan yang mempengaruhi pola pergerakan dengan kenyataan pergerakan yang tejadi. Pengujian hasil perhitungan (MAT) menurut jarak dan waktu terpendek terhadap sampel lokasi/pemukiman yang diambil didapatkan hasil sebagai berikut
Dari Tabel 7 diatas terlihat bahwa dari hasil nilai uji khi-kuadrat pergerakan dengan tujuan belanja memperlihatkan bahwa pergerakan akibat pengaruh jarak seluruhnya (100%) dapat diterima oleh seluruh sampel pemukiman dibandingkan pergerakan akibat waktu yang hanya diterima oleh 4 dari 10 sampel pemukiman atau hanya 40% yang diterima.
pergerakan aktual daripada MAT hasil perhitungan menurut waktu, dalam hal ini dapat diidentifikasikan disebabkan oleh : • Bila ditinjau pada setiap pemukiman,
waktu tempuh menuju beberapa pasar tidak jauh berbeda sehingga cenderung
diabaikan karena waktu perjalanan
dengan tujuan berbelanja yang dilakukan terjadi pada saat tundaan minimal di ruas jalan yaitu pada jam tidak sibuk (09.30 s.d. 12.00) sehingga lama pergerakan dapat konstan tidak terpengaruh oleh kemacetan dan hanya terpengaruh oleh jaraknya saja. Hal ini sesuai dengan data penelitian pada kota berkembang (kota Santiago, Chile) yaitu dari 49.349 perjalanan dengan tujuan berbelanja 72,16% dilakukan pada jam tidak sibuk (dictuc cit. Tamin, O.Z., 1997) sehingga perjalanan lebih terpengaruh jarak daripada kecepatan sebagai fungsi dari waktu.
• Pergerakan maksimal menurut jarak terjadi pada Komplek KS. Tubun Raya menuju Pasar Antasari dengan jumlah pergerakan 160 pergerakan per minggu. • Pergerakan maksimal menurut waktu
tempuh terjadi pada Komplek KS. Tubun Raya menuju Pasar Antasari dengan jumlah pergerakan 149 pergerakan per minggu.
• Pasar yang paling banyak menimbulkan tarikan pergerakan adalah Pasar Lama dengan jumlah pergerakan 399 pergerakan per minggu, sedangkan pasar yang menimbulkan tarikan pergerakan paling sedikit adalah Pasar
Kertak Hanyar dengan jumlah
pergerakan 69 pergerakan per minggu. • Semua pasar yang ditinjau hampir sama
dalam pelayanan atau penyediaan
komoditasnya (barang kebutuhan primer dan sekunder), sehingga orang cenderung memilih pasar yang terdekat karena sudah tersedianya komoditi yang diinginkan. Terdekat dalam hal ini adalah jaraknya karena moda yang mereka gunakan (Angkutan Umum atau berjalan kaki) kecepatannya tidak terpengaruh oleh waktu.
• Dalam “Perencanaan Sistem Angkutan Umum” (Kelompok Bidang Keahlian Rekayasa Transportasi Jurusan Teknik Sipil ITB, 1997) orang melakukan perjalanan berbelanja 72% mengguna-kan angkutan kota pada jam tidak sibuk dan bila ditinjau dari rute angkutan kota di Banjarmasin, 65% rute angkutan kota direncanakan berdasarkan pada rute jarak terpendek bukan waktu tempuh tercepat. Oleh karena itu, melihat dari responden yang diambil datanya adalah ibu rumah tangga yang kebanyakan menggunakan angkutan kota sebagai alat angkutnya maka pengaruh jarak terpendek yang diakibatkan oleh rute angkutan kota lebih besar pengaruhnya dari pada waktu tempuh.
KESIMPULAN
Dari hasil penelitian ini didapatkan kesimpulan yaitu :
Pola pergerakan dengan tujuan berbelanja dengan memperhatikan pengaruh faktor jarak lebih mewakili pola pergerakan aktual daripada menurut waktu tempuh atau dengan kata lain bahwa orang memilih/berpergian ke pasar cenderung dikarenakan jaraknya yang dekat bukan waktu tempuh yang singkat. Hal ini ditunjukkan dari hasil uji statistik dengan Khi-Kuadrat test dengan ketelitian 95% didapatkan 100% menurut jarak dapat diterima sedangkan menurut waktu tempuh hanya 40%.
DAFTAR RUJUKAN
Cochran W. G. 1991. Teknik Penarikan
Sampel, edisi ketiga. Jakarta:
Kadiyali L.R. 1987. Traffic Engineering
and Transport Planning. New
Delhi: Khanna Publisher.
Karno A. & Radam I.F. 2001. Analisis Pemilihan Tempat Berbelanja Berdasarkan Tingkat Kepuasan Berbelanja Menggunakan
Metode Analytic Hierarchy
Process, JURNAL ITENAS, 5 (3),
107-113.
Kelompok Bidang Keahlian Rekayasa Transportasi Jurusan Teknik Sipil
– Fakultas Teknik Sipil dan
Perencanaan ITB. 1997.
Perencanaan Sistem Angkutan Umum, Bandung: ITB.
Saxena S. C. 1989. A Cource in Traffic
Planning and Design, New Delhi:
Dhanpat Rai & Sons.
Tamin O.Z. 1997. Perencanaan dan
Permodelan Transportasi.
Bandung: ITB.
