Studi Pemilihan Moda Angkutan Umum Antar Provinsi Menggunakan Metode Stated Preference (Studi Kasus :Medan – Lhokseumawe)

(1)

Hari/Tanggal/Waktu : ………. / ………. / ...

Lokasi Survei :

Berilah tanda (√) pada jawaban yang anda pilih. I. KUISIONER SOSIAL PENUMPANG

1. Profil Responden

Nama / Usia : ………...… / ..……… Tahun Jenis Kelamin -laki

2. Tingkat Pendidikan :

SD SMP SMA

Diploma arjana (S1) S2/S3

3. Apa pekerjaan anda sekarang?

PNS Swasta Wiraswasta

Pelajar/Mahasiswa Lainnya : ………..

4. Berapa rata-rata pendapatan anda dalam sebulan (Rp) ?

≤ 1.000.000 1.000.000 - 1.500.000

1.500.000 - 2.000.000 ≥ 2.000.000

II.KARAKTERISTIK PERJALANAN RESPONDEN

1. Sebutkan jenis angkutan yang pernah Anda gunakan :

elangi Perkasa

Deka Putra

(2)

138 Pertimbangan biaya/ekonomi Pertimbangan kecepatan/waktu

Pertimbangan kenyamanan & keamanan Pertimbangan mobilitas

3. Apa maksud perjalanan anda saat ini?

Bekerja/Bisnis Pendidikan Silahturahim/Sosial

Rekreasi Belanja Lainnya …………

4. Berapa kali dalam 1 bulan anda melakukan perjalanan rute Medan – Lhoseumawe?

-2 Kali -4 Kali Tidak Tentu

III. PELAYANAN ANGKUTAN

1. Berapa lama waktu tempuh yang dibutuhkan untuk mencapai tujuan perjalanan anda ?

Variabel Kriteria Pilihan Jawaban

1 2 3 4 Kecepatan 1. Waktu tempuh angkutan travel (L300)

paling lama 7 jam, paling cepat 5 jam (waktu tempuh minimum terjadi jika kendaraan tidak banyak melakukan pemberhentian selama perjalanan). 2. Waktu tempuh angkutan bus VIP

class (Patas) paling lama 7 jam, dan paling cepat 5-6 jam.

3. Waktu tempuh angkutan bus executive class paling cepat 8 jam, paling cepat 8-9 jam siang hari dan paling cepat 7-8 jam malam hari. Keterangan :

(3)

(4)

140 2. Berapa besar biaya yang ada keluarkan untuk mencapai tujuan perjalanan anda

?

- - Rp.150.000,- -

3. Resiko kemungkinan kecelakaan/jaminan keselematan terjamin pada saat menggunakan angkutan untuk mencapai tujuan perjalanan anda ?

1 2 3 4

Keselamatan Resiko kecelakaan, jaminan keselamatan

Keterangan :

(5)

(6)

142 4. Apakah tingkat kenyamanan dari segi fasilitas moda sangat memuaskan anda

selaku pengguna angkutan ?

Keterangan :

1 2 3 4 Kenyamanan 1.Angkutan travel (L300): kondisi tempat

duduk empuk, keadaan dalam angkutan bersih, AC, TV/MP3.

2.Angkutan bus VIP class (Patas): kondisi angkutan bersih, tempat duduk nyaman dan luas, tersedia bantal dan selimut, tersedia gorden, AC, TV/MP3, toilet, smooking room, menyediakan minum, fasilitas WIFI, tersedia fasilias tempat penyimpanan tas tangan/box dengan penutup.

3. Angkutan bus executive class: kondisi angkutan bersih, tempat duduk nyaman tapi tidak terlalu luas, tersedia bantal dan selimut, AC, TV/MP3, toilet, smooking room, fasilitas WIFI, dan tersedia fasilias tempat penyimpanan tas tanpa penutup.

(7)

1. Sangat nyaman 2. Nyaman 3. Tidak nyaman

(8)

144 5. Apakah anda merasa aman terhadap tindakan kejahatan selama dalam perjalan

hingga mencapai tujuan perjalanan anda ?

1 2 3 4 5 Keamanan Bebas dari tindak kejahatan (misalnya

pencopetan dan penodongan). Keterangan :

(9)

(10)

146 6. Apakah kondisi fisik angkutan yang anda gunakan tidak mengalami gangguan

?

1 2 3 4 5 Kondisi

Fisik

Kondisi kendaraan baik, usia kendaraan tidak terlalu tua (relatif baru), kendaraan tidak mengalami kerusakan atau gangguan (mogok).

Keterangan :

(11)

(12)

148 7. Apakah moda angkutan yang anda gunakan mudah didapat, beroperasi dalam

setiap jam-nya dan melayani antar-jemput penumpang ?

1 2 3 4

Keandalan 1. Angkutan travel (L300) : mudah didapat (waktu tunggu singkat) dan dapat melayani pengguna sewaktu-waktu serta melayani antar-jemput penumpang.

2. Angkutan bus VIP class (Patas) dan executive class mudah didapat (waktu tunggu singkat) dan beroperasi setiap jam, serta dapat melayani pengguna sewaktu-waktu.

Keterangan :

(13)

1. Sangat buruk 3. Baik 2. Buruk 4. Sangat baik

8. Apakah kondisi angkutan yang anda gunakan memiliki pelayanan sopir/kondektur yang memuaskan ?

1 2 3 4 Pelayanan

Operator/Sopir

1. Angkutan travel (L300): sopir/ kondektur ramah/sopan, melayani pengangkutan barang penumpang (tas baju/koper), melayani pemberhentian sewaktu-waktu untuk keperluan ke toilet atau shalat dan makan. 2. Angkutan bus VIP class (Patas)

(14)

150 1. Sangat buruk 2. Buruk 3. Baik 4. Sangat baik.

(15)

IV. PREFERENSI PENUMPANG

1. Perubahan pada Biaya Perjalanan (kondisi pada atribut lainnya tetap) Biaya Perjalanan Moda transportasi yang akan dipilih

Bus (Rp)

Travel (Rp)

Pasti memilih

Bus

Mungkin memilih

Bus

Pilihan berimbang

Mungkin memilih

Travel

Pasti memilih

Travel 110.000

120.000 130.000 150.000 160.000

120.000 125.000 130.000 140.000 140.000

⁬

2. Perubahan pada Waktu Tunggu (kondisi pada atribut lainnya tetap) Waktu Tunggu Moda transportasi yang akan dipilih

Bus (menit)

Travel (menit

)

Pasti memilih

Bus

Mungkin memilih

Bus

Pilihan berimbang

Mungkin memilih

Travel

Pasti memilih

(16)

152 3. Perubahan pada Waktu Tempuh (kondisi pada atribut lainnya tetap)

Waktu Tempuh Moda transportasi yang akan dipilih Bus

(jam)

Travel (jam)

Pasti memilih

Bus

Mungkin memilih

Bus

Pilihan berimba

ng

Mungkin memilih

Travel

Pasti memilih

Travel 5

4. Perubahan pada Pelayanan (kondisi pada atribut lainnya tetap)

Pelayanan Moda transportasi yang akan dipilih Bus (jam) Travel (jam) Pasti

memili h Bus

Mungkin memilih

Bus

Pilihan berimbang

Mungkin memilih

Travel

Pasti memilih

Travel Tetap

Antar penumpang

Jemput penumpang

Antar - jemput penumpang

Jemput penumpang

Antar penumpang

Antar - jemput penumpang

⁬

(17)

LAMPIRAN

Tabel Nilai Rata-rata Atribut untuk Angkutan Kota

No. Pilihan

Biaya Perjalanan

(Rp.)

Waktu Tunggu

(Menit)

Waktu Tempuh

(Menit)

Hasil Analisa Regresi Selisih Angkutan Bus dan Travel (L300)

Variabel Bebas

Konstanta _Nilai

R-square Persamaan Liniear (a) X2+X3 -10.736 0.925 Y = -10.736+1.689X2-0.835X3 X1+X2+X3 -8.414 0.943 Y =

(18)

154

Hasil Analisa Regresi Nisbah Angkutan Bus dan Travel (L300)

Variabel Bebas

Konstanta _Nilai

R-square Persamaan Liniear (a)

X1 -19.000 1.000 Y = -19.000+20.000X1 X2 -3.783 0.970 Y = -3.783+10.214X2 X3 -27.996 0.450 Y = -27.996+30.000X3

X1+X2 21.894 0.620 Y = 21.894+14.566X1-27.682X2 X1+X3 10.618 0.474 Y = 10.618-12.727X1+3.818X3 X2+X3 12.802 0.541 Y = 12.802+2.064X2-12.161X3 X1+X2+X3 20.932 0.679 Y =

20.932-18.919X1+10.870X2-5.797X3

(19)

(20)

156

DOKUMENTASI SURVEI TERMINAL PO SEMPATI STAR

(21)

(22)

158

DOKUMENTASI SURVEI TERMINAL PO ANUGRAH/KURNIA/PUSAKA

(23)

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/STATISTICS COEFF OUTS R ANOVA CHANGE /CRITERIA=PIN(.05) POUT(.10)

/NOORIGIN

/DEPENDENT SKALASEMANTIK

/METHOD=ENTER NISBAHBIAYAPERJALANAN.

Regression

[DataSet1] D:\SPSS NISBAH\Biaya Perjalanan.sav

Variables Entered/Removedb

Model Variables Entered

Variables

Removed Method d

1 NISBAHBI AYAPERJA LANANa

. Enter

a. All requested variables entered.

(24)

160

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate d

a. Predictors: (Constant), NISBAHBIAYAPERJALANAN

Model Summary

Model Change Statistics R Square

Change F Change df1 df2

Sig. F Change d

(25)

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig. 1 Regression 4515.993 1 4515.993 . .a

Residual .000 562 .000

Total 4515.993 563

a. Predictors: (Constant), NISBAHBIAYAPERJALANAN b. Dependent Variable: SKALASEMANTIK

Coefficientsa

Model Unstandardized

Coefficients

Standardized Coefficients B Std. Error Beta

1 (Constant) -19.000 .000

NISBAHBIAYAPERJ ALANAN

20.000 .000 1.000

a. Dependent Variable: SKALASEMANTIK

Coefficientsa

Model t Sig.

1 (Constant) . .

(26)

162

Coefficientsa

Model t Sig.

1 (Constant) . .

. .

SAVE OUTFILE='D:\SPSS NISBAH\Biaya Perjalanan.sav' /COMPRESSED.

(27)

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT SkalaSemantik

/METHOD=ENTER SelisihWaktuTunggu.

Regression

[DataSet2]

Variables

Removed Method d

i m e n s i o n 0

1 SelisihWaktu Tunggua

. Enter

(28)

164

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), SelisihWaktuTunggu

Model Summary

Sig. F Change d

(29)

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig. 1 Regression 1398.536 1 1398.536 253.097 .000a

Residual 3105.435 562 5.526 Total 4503.972 563

a. Predictors: (Constant), SelisihWaktuTunggu b. Dependent Variable: SkalaSemantik

Coefficientsa

Coefficients

Standardized Coefficients

t Sig. B Std. Error Beta

1 (Constant) 7.475 .184 40.623 .000

SelisihWaktuTung gu

-.309 .019 -.557 -15.909 .000

(30)

166 REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/METHOD=ENTER SelisihWaktuTempuh.

Regression

[DataSet3]

Variables

Removed Method d

1 SelisihWaktu Tempuha

. Enter

a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: SkalaSemantik

(31)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), SelisihWaktuTempuh

Model Summary

(32)

168

Model Summary

Sig. F Change d

i m e n s i o n 0

1 .017 9.532 1 562 .002

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 4428.851 562 7.881 Total 4503.972 563

a. Predictors: (Constant), SelisihWaktuTempuh b. Dependent Variable: SkalaSemantik

(33)

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) 5.414 .177 30.584 .000

SelisihWaktuTemp uh

-.169 .055 -.129 -3.087 .002

(34)

170 REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/METHOD=ENTER SelisihWaktuTunggu SelisihBiayaPerjalanan.

Regression

[DataSet4]

Variables

Removed Method d

1 SelisihBiaya Perjalanan, SelisihWaktu Tunggua

. Enter

(35)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), SelisihBiayaPerjalanan, SelisihWaktuTunggu

Model Summary

(36)

172

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 6644.400 562 11.823 Total 15368.000 564

a. Predictors: (Constant), SelisihBiayaPerjalanan, SelisihWaktuTunggu b. Dependent Variable: SkalaSemantik

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) -.800 .480

SelisihWaktuTunggu .467 .034 .456 SelisihBiayaPerjalan

an

-.147 .012 -.398

a. Dependent Variable: SkalaSemantik

(37)

Coefficientsa

Model T Sig.

1 (Constant) -1.667 .096 SelisihWaktuTunggu 13.687 .000 SelisihBiayaPerjalan

an

-11.931 .000

(38)

174 REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/METHOD=ENTER SelisihWaktuTempuh SelisihBiayaPerjalanan.

Regression

[DataSet4]

Variables

Removed Method d

1 SelisihBiaya Perjalanan, SelisihWaktu Tempuha

. Enter

(39)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), SelisihBiayaPerjalanan, SelisihWaktuTempuh

Model Summary

(40)

176

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 5711.853 562 10.163 Total 15368.000 564

a. Predictors: (Constant), SelisihBiayaPerjalanan, SelisihWaktuTempuh b. Dependent Variable: SkalaSemantik

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) 1.705 .291

SelisihWaktuTempu h

1.105 .063 .456

SelisihBiayaPerjalan an

-.218 .010 -.591

(41)

Coefficientsa

Model t Sig.

1 (Constant) 5.853 .000 SelisihWaktuTempu

h

17.598 .000

-22.777 .000

(42)

178 REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/METHOD=ENTER SelisihWaktuTempuh SelisihBiayaPerjalanan.

Regression

[DataSet4]

Variables

Removed Method d

1 SelisihBiaya Perjalanan, SelisihWaktu Tempuha

. Enter

(43)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), SelisihBiayaPerjalanan, SelisihWaktuTempuh

Model Summary

(44)

180

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 5711.853 562 10.163 Total 15368.000 564

a. Predictors: (Constant), SelisihBiayaPerjalanan, SelisihWaktuTempuh b. Dependent Variable: SkalaSemantik

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) 1.705 .291

SelisihWaktuTempu h

1.105 .063 .456

-.218 .010 -.591

(45)

Coefficientsa

Model t Sig.

1 (Constant) 5.853 .000 SelisihWaktuTempu

h

17.598 .000

-22.777 .000

(46)

182 REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/METHOD=ENTER SelisihBiayaPerjalanan SelisihWaktuTunggu SelisihWaktuTempuh.

Regression

[DataSet4]

Descriptive Statistics

Mean

Std.

Deviation N SkalaSemantik .0000 5.21998 565 SelisihBiayaPerjalan

an

20.0000 14.15467 565

SelisihWaktuTunggu 8.0000 5.10354 565 SelisihWaktuTempu

h

2.4000 2.15597 565

(47)

Correlations

SkalaSemant ik

SelisihBiaya Perjalanan Pearson

Correlation

SkalaSemantik 1.000 -.651 SelisihBiayaPerjalan

an

-.651 1.000

SelisihWaktuTunggu .677 -.555 SelisihWaktuTempu

SelisihWaktuTunggu .000 .000 SelisihWaktuTempu

SelisihWaktuTunggu 565 565 SelisihWaktuTempu

h

(48)

184

Correlations

SelisihWaktu Tunggu

SelisihWaktu Tempuh Pearson

Correlation

SkalaSemantik .677 .534

-.555 -.131

SelisihWaktuTunggu 1.000 -.200 SelisihWaktuTempu

h

-.200 1.000

Sig. (1-tailed) SkalaSemantik .000 .000 SelisihBiayaPerjalan

an

.000 .001

SelisihWaktuTunggu . .000 SelisihWaktuTempu

SelisihWaktuTunggu 565 565 SelisihWaktuTempu

h

565 565

(49)

Variables

Removed Method d

1 SelisihWaktu Tempuh, SelisihBiaya Perjalanan, SelisihWaktu Tunggua

. Enter

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

(50)

186

Model Summary

Sig. F Change d

ANOVAb

Model Sum of

a. Predictors: (Constant), SelisihWaktuTempuh, SelisihBiayaPerjalanan, SelisihWaktuTunggu

b. Dependent Variable: SkalaSemantik

(51)

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) -8.414 .214

-.062 .005 -.168

SelisihWaktuTunggu .731 .013 .715 SelisihWaktuTempu

h

1.586 .026 .655

Coefficientsa

Model t Sig.

1 (Constant) -39.265 .000 SelisihBiayaPerjalan

an

-13.288 .000

SelisihWaktuTunggu 55.769 .000 SelisihWaktuTempu

h

60.907 .000

SAVE OUTFILE='D:\SPSS SELISIH\Multi Variable\s. Biaya + Waktu Tunggu + Waktu Tempuh.sav'

(52)

188 REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT SKALASEMANTIK

/METHOD=ENTER NISBAHBIAYAPERJALANAN.

Regression

Variables

Removed Method d

1 NISBAHBI AYAPERJA LANANa

. Enter

b. Dependent Variable: SKALASEMANTIK

(53)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), NISBAHBIAYAPERJALANAN

Model Summary

(54)

190

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Square F Sig. 1 Regression 4515.993 1 4515.993 . .a

Residual .000 562 .000

Total 4515.993 563

a. Predictors: (Constant), NISBAHBIAYAPERJALANAN b. Dependent Variable: SKALASEMANTIK

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) -19.000 .000

20.000 .000 1.000

Coefficientsa

Model t Sig.

1 (Constant) . .

(55)

. .

SAVE OUTFILE='D:\SPSS NISBAH\Biaya Perjalanan.sav' /COMPRESSED.

(56)

192 REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT SKALASEMANTIK /METHOD=ENTER NisbahWaktuTunggu.

Regression

Variables

Removed Method d

1 NisbahWakt uTunggua

. Enter

b. Dependent Variable: SKALASEMANTIK

(57)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), NisbahWaktuTunggu

Model Summary

Model Change Statistics

R Square

(58)

194

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 133.522 562 .238 Total 4515.993 563

a. Predictors: (Constant), NisbahWaktuTunggu b. Dependent Variable: SKALASEMANTIK

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) -3.783 .068 -55.738 .000

NisbahWaktuTung gu

10.214 .075 .985 135.816 .000

(59)

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT SKALASEMANTIK /METHOD=ENTER NisbahWaktuTempuh.

Regression

[DataSet1] D:\SPSS NISBAH\Single Variable\Biaya Waktu Tungg.sav

Variables

Removed Method d

i m e n s i o n 0

1 NisbahWakt uTempuha

. Enter

(60)

196

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), NisbahWaktuTempuh

Model Summary

Sig. F Change d

(61)

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 2481.993 562 4.416 Total 4515.993 563

a. Predictors: (Constant), NisbahWaktuTempuh b. Dependent Variable: SKALASEMANTIK

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) -27.996 1.540 -18.177 .000

NisbahWaktuTemp uh

30.000 1.398 .671 21.461 .000

(62)

198 REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT VAR00001

/METHOD=ENTER NisbahWaktuTunggu NisbahBiaya.

Regression

[DataSet1] D:\SPSS NISBAH\Single Variable\INPUT NISBAH.sav

Variables

Removed Method d

1 NisbahBiaya, NisbahWakt uTunggua

. Enter

a. All requested variables entered. b. Dependent Variable: VAR00001

(63)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), NisbahBiaya, NisbahWaktuTunggu

Model Summary

(64)

200

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 161.196 561 .287 Total 424.720 563

a. Predictors: (Constant), NisbahBiaya, NisbahWaktuTunggu b. Dependent Variable: VAR00001

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) 21.894 .710 30.843 .000

NisbahWaktuTung gu

14.566 .481 4.581 30.284 .000

NisbahBiaya -27.682 .928 -4.513 -29.837 .000 a. Dependent Variable: VAR00001

(65)

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT VAR00001

/METHOD=ENTER NisbahWaktuTempuh NisbahBiaya.

Regression

Variables

Removed Method d

i m e n s i o n 0

1 NisbahBiaya, NisbahWakt uTempuha

. Enter

(66)

202

Variables

Removed Method d

1 NisbahBiaya, NisbahWakt uTempuha

. Enter

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

(67)

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), NisbahBiaya, NisbahWaktuTempuh

Model Summary

(68)

204

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 223.534 561 .398 Total 424.720 563

a. Predictors: (Constant), NisbahBiaya, NisbahWaktuTempuh b. Dependent Variable: VAR00001

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) 10.618 .476 22.284 .000

NisbahWaktuTemp uh

-12.727 .566 -.928 -22.470 .000

NisbahBiaya 3.818 .253 .622 15.066 .000 a. Dependent Variable: VAR00001

(69)

REGRESSION

/MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT VAR00001

/METHOD=ENTER NisbahWaktuTunggu NisbahWaktuTempuh.

Regression

Variables

Removed Method d

1 NisbahWakt uTempuh, NisbahWakt uTunggua

. Enter

(70)

206

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

i m e n s i o n 0

1 .735a .541 .539 .5898

a. Predictors: (Constant), NisbahWaktuTempuh, NisbahWaktuTunggu

Model Summary

Sig. F Change

(71)

d i m e n s i o n 0

1 .541 329.998 2 561 .000

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 195.142 561 .348 Total 424.720 563

(72)

208

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) 12.802 .481 26.613 .000

NisbahWaktuTungg u

2.064 .112 .649 18.483 .000

NisbahWaktuTemp uh

-12.161 .482 -.887 -25.254 .000

a. Dependent Variable: VAR00001

REGRESSION

/DESCRIPTIVES MEAN STDDEV CORR SIG N /MISSING LISTWISE

/NOORIGIN

/DEPENDENT VAR00001

/METHOD=ENTER NisbahBiaya NisbahWaktuTunggu NisbahWaktuTempuh.

(73)

Regression

Descriptive Statistics

Mean

Std.

Deviation N

VAR00001 1.201 .8686 564

NisbahBiaya 1.200 .1416 564 NisbahWaktuTung

gu

.860 .2732 564

NisbahWaktuTemp uh

(74)

210 Pearson

Correlation

VAR00001 1.000 -.001

NisbahBiaya -.001 1.000 NisbahWaktuTungg

(75)

Correlations

NisbahWakt uTunggu

NisbahWakt uTempuh Pearson

Correlation

(76)

212

Variables

Removed Method d

1 NisbahWakt uTempuh, NisbahWakt uTunggu, NisbahBiaya a

. Enter

Model Summary

Model

R R Square

Adjusted R Square

a. Predictors: (Constant), NisbahWaktuTempuh, NisbahWaktuTunggu, NisbahBiaya

(77)

Model Summary

Sig. F Change d

i m e n s i o n 0

1 .679 394.464 3 560 .000

ANOVAb

Model Sum of

Squares df

Mean

Residual 136.425 560 .244 Total 424.720 563

a. Predictors: (Constant), NisbahWaktuTempuh, NisbahWaktuTunggu, NisbahBiaya

(78)

214

Coefficientsa

Coefficients

1 (Constant) 20.932 .661 31.689 .000

NisbahBiaya -18.919 1.219 -3.085 -15.525 .000 NisbahWaktuTungg

u

10.870 .575 3.419 18.909 .000

NisbahWaktuTemp uh

-5.797 .575 -.423 -10.084 .000

a. Dependent Variable: VAR00001