5-1 5.1. Paremeter Sosio Ekonomi
Pada analisis bangkitan dan tarikan perjalanan, ditetapkan sebanyak 12 (dua belas)
parameter sosio ekonomi. Dua belas parameter sosio ekonomi yang diperkirakan
mempengaruhi bangkitan dan tarikan perjalanan yaitu:
a. luas wilayah (km2) per kecamatan,
b. jumlah desa per kecamatan,
c. jumlah penduduk per kecamatan,
d. kepadatan penduduk per km2 tiap kecamatan,
e. kepadatan penduduk per desa tiap kecamatan,
f. jumlah sekolah di tiga tingkat sekolah SD/MI, SMP/MTs dan SMA/SMK/MA,
g. jumlah siswa di tiga tingkat sekolah SD/MI, SMP/MTs dan SMA/SMK/MA,
h. jumlah guru di tiga tingkat sekolah SD/MI, SMP/MTs dan SMA/SMK/MA,
i. jumlah hotel,
j. PDRB dalam juta rupiah,
k. jumlah kendaraan jenis sepeda motor,
l. jumlah kendaraan jenis mobil pribadi.
Nilai 12 parameter sosio ekonomi diperoleh dari BPS Kabupaten Banyumas yaitu
Banyumas dalam angka dan Kecamatan dalam angka. Nilai parameter sosio ekonomi
dirinci berdasarkan kecamatan. Terdapat 27 kecamatan di Kabupaten Banyumas yaitu
Kecamatan Purwokerto Barat, Kecamatan Purwokerto Utara, Kecamatan Purwokerto
Timur, Kecamatan Purwokerto Selatan, Kecamatan Kedungbanteng, Kecamatan
Kalibagor, Kecamatan Karanglewas, Kecamatan Lumbir, Kecamatan Wangon,
Kecamatan Jatilawang, Kecamatan Rawalo, Kecamatan Kebasen, Kecamatan
Kemranjen, Kecamatan Sumpiuh, Kecamatan Tambak, Kecamatan Somagede,
Kecamatan Banyumas, Kecamatan Patikraja, Kecamatan Purwojati, Kecamatan
Ajibarang, Kecamatan Gumelar, Kecamatan Pekuncen, Kecamatan Cilongok, Kecamatan
Baturaden, Kecamatan Sumbang, Kecamatan Kembaran dan Kecamatan Sokaraja. Data
parameter sosio ekonomi ini selanjutnya dijadikan sebagai variabel bebas. Rekapitulasi
nilai dari 12 parameter sosio ekonomi per kecamatan dapat dilihat pada Tabel 5.1 berikut.
5-2
No Kecamatan X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
1 Purwokerto Barat 7.4 7 49825 6733.11 7117.86 37 9231 508 8 49.225 4060 609 2 Purwokerto Utara 9.01 7 58102 6448.61 8300.29 26 5558 288 3 26.665 3216 787 3 Purwokerto Timur 8.42 6 57975 6885.39 9662.50 72 30102 1887 13 43.092 5539 1295 4 Purwokerto selatan 13.75 7 71588 5206.40 10226.86 56 14963 886 21 51.758 4735 1038 5 Kedungbanteng 60.22 14 51898 861.81 3707.00 44 12302 703 0 32.897 10166 825 6 Kalibagor 35.73 12 46655 1305.77 3887.92 32 7894 477 0 19.981 3695 79 7 Karanglewas 32.5 13 58066 1786.65 4466.62 47 8334 491 1 21.299 13759 598 8 Lumbir 102.66 10 43986 428.46 4398.60 41 6726 342 0 27.882 8616 699 9 Wangon 60.78 12 74157 1220.09 6179.75 60 14862 722 5 47.007 14526 1178 10 Jatilawang 48.16 11 57916 1202.57 5265.09 54 14299 702 2 36.712 11344 920 11 Rawalo 49.64 9 45956 925.79 5106.22 48 9347 540 0 29.131 9002 730 12 Kebasen 54 12 56594 1048.04 4716.17 45 9820 544 0 35.874 11085 899 13 Kemranjen 60.71 15 63333 1043.21 4222.20 72 12575 901 1 40.146 12405 1006 14 Sumpiuh 60.01 14 50547 842.31 3610.50 55 13756 824 1 32.041 9901 803 15 Tambak 52.03 12 42550 817.80 3545.83 52 7457 566 0 26.972 8335 676 16 Somagede 40.11 9 32309 805.51 3589.89 29 5133 336 0 20.480 6329 513 17 Banyumas 38.09 12 46309 1215.78 3859.08 47 11924 712 1 29.354 9071 736 18 Patikraja 43.23 13 51122 1182.56 3932.46 44 8227 516 0 32.405 10014 812 19 Purwojati 37.86 10 31271 825.96 3127.10 30 5682 320 0 19.822 6125 497 20 Ajibarang 66.5 15 91266 1372.42 6084.40 60 18785 862 4 57.852 17877 1450 21 Gumelar 93.95 10 45842 487.94 4584.20 43 7207 508 0 29.058 8979 728 22 Pekuncen 92.7 16 65399 705.49 4087.44 59 10453 589 0 41.455 12810 1039 23 Cilongok 105.34 20 110509 1049.07 5525.45 73 17156 806 1 70.050 21646 1756 24 Baturaden 45.53 12 47867 1051.33 3988.92 41 9448 553 110 30.342 9376 761 25 Sumbang 53.42 19 75772 1418.42 3988.00 49 11440 540 0 48.030 14842 1204 26 Kembaran 25.92 16 73244 2825.77 4577.75 34 6730 342 0 46.428 14347 1164 27 Sokaraja 29.92 18 78071 2609.32 4337.28 48 9557 576 2 49.488 15292 1240
Tabel 5.1 Nilai parameter sosio ekonomi per kecamatan.
Keterangan
Data matriks asal tujuan perjalanan disusun berdasarkan hasil wawancara di
pinggir jalan (road side interview) kepada pengguna jalan dan di kawasan Stasiun
Purwokerto. Data matriks asal tujuan perjalanan hasil wawancara selanjutnya diupdated
berdasarkan data PDRB dan data jumlah kendaraan. Hasilnya berupa matriks asal tujuan
perjalanan estimasi. Untuk memperoleh matriks perjalanan estimasi ada beberapa tahap
yang dilakukan. Tahap-tahap tersebut yaitu sebagai berikut ini.
a. mengestimasi tarikan perjalanan per kecamatan sesuai dengan data PDRB.
b. mengestimasi bangkitan perjalanan per kecamatan sesuai data jumlah kendaraan.
c. menjumlahkan bangkitan-tarikan hasil wawancara dengan estimasi berdasarkan
langkah (a) dan (b).
d. menghitung persentase bangkitan-tarikan per kecamatan terhadap total perjalanan.
e. mengestimasi bangkitan-tarikan perjalanan sesuai dengan jumlah kendaraan di
Kabupaten Banyumas. Hasil analisis matriks asal tujuan perjalanan estimasi
5-3
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27
PB PU PT PS KDB KLB KL L W JTL RW KBS KMR SMP TAM SOM BMS PTK PWJ AJB GUM PEK CIL BAT SMB KMB SOK
1 PB 367 325 950 1115 474 288 802 407 839 612 479 496 660 545 471 438 635 507 296 953 423 670 1049 585 641 1348 1487 17862
2 PU 362 75 1117 871 375 238 704 314 537 419 469 571 462 362 301 221 546 417 217 645 329 472 820 362 628 734 860 13427
3 PT 639 1115 1425 862 447 274 1121 382 809 494 691 730 538 433 366 278 533 959 275 1317 397 641 1230 1133 1083 1063 1021 20257
4 PS 464 329 299 215 485 160 726 417 658 533 410 507 579 470 401 308 410 597 305 966 433 682 1062 737 653 584 708 14100
5 KDB 90 84 130 170 403 118 472 340 567 448 336 425 491 389 326 243 336 363 239 676 355 501 853 313 563 502 536 10267
6 KLB 133 95 111 139 346 89 416 287 504 389 285 368 430 333 274 198 285 311 194 612 301 440 784 266 502 447 479 9020
7 KL 135 189 341 190 352 92 421 292 511 395 290 374 436 339 279 202 291 317 199 618 306 446 791 342 603 625 661 10038
8 L 83 77 94 158 381 107 450 319 543 425 316 403 467 367 306 225 316 343 222 651 334 477 826 295 540 481 514 9718
9 W 175 106 178 204 465 150 533 398 635 512 392 486 557 450 382 292 392 419 289 745 413 566 929 363 630 650 599 11909
10 JTL 128 90 107 179 419 127 488 355 585 465 351 441 509 405 341 256 351 378 253 694 370 518 874 326 581 519 553 10666
11 RW 116 109 96 161 386 110 455 324 549 430 321 408 473 373 311 229 321 348 226 657 339 483 833 299 545 486 520 9910
12 KBS 95 89 106 177 416 125 485 352 581 461 348 438 505 402 338 253 348 375 250 690 367 515 869 323 577 515 550 10548
13 KMR 102 126 112 235 435 134 503 370 602 480 365 456 525 420 355 268 365 392 265 711 385 534 892 339 598 534 568 11070
14 SMP 89 83 100 168 399 116 468 336 563 444 333 421 487 385 322 240 333 359 236 671 351 497 849 381 559 499 533 10221
15 TAM 81 75 93 156 377 105 446 316 538 421 313 399 463 363 302 222 313 339 219 646 330 473 822 291 535 477 510 9623
16 SOM 102 65 84 140 348 90 418 289 507 391 287 370 433 335 276 199 287 313 196 614 303 443 787 268 504 449 482 8981
17 BMS 116 79 96 162 387 110 456 325 550 431 322 409 474 374 311 230 322 349 227 658 340 484 834 300 546 487 521 9902
18 PTK 121 84 101 169 401 117 470 338 565 445 334 423 488 387 324 241 334 361 238 673 353 498 851 311 655 500 534 10313
19 PWJ 70 64 83 139 345 89 415 286 504 388 284 368 430 333 273 197 285 311 194 611 300 440 783 266 501 446 479 8881
20 AJB 192 123 393 325 512 174 580 442 688 561 435 534 608 496 426 330 434 462 327 799 459 617 988 402 681 783 822 13592
21 GUM 84 78 96 161 386 110 455 324 548 430 321 408 473 372 310 229 321 347 226 657 339 483 833 299 545 486 520 9840
22 PEK 104 98 142 191 440 137 509 375 608 486 370 462 531 426 360 272 370 397 269 718 390 541 900 343 604 539 574 11156
23 CIL 149 172 240 259 566 201 633 492 747 616 483 587 665 549 475 372 482 511 369 859 510 674 1054 446 833 663 700 14306
24 BAT 86 80 268 164 392 112 461 329 555 436 326 414 479 378 315 234 326 353 230 663 344 489 840 303 551 491 525 10144
25 SMB 114 108 123 206 469 152 537 402 640 516 396 491 562 454 386 295 396 423 292 750 418 571 935 367 635 568 603 11810
26 KMB 237 105 178 202 462 148 617 395 632 509 389 484 554 447 380 290 389 496 287 939 411 564 926 361 627 561 596 12188
27 SOK 304 141 239 210 476 155 544 408 647 523 402 497 568 460 392 300 401 429 297 758 424 578 943 443 642 574 610 12365
4739 4165 7298 7329 11345 3829 14586 9615 16210 12660 10046 12371 13844 11049 9301 7063 10123 11175 6836 19950 10021 14296 24157 10464 16563 16011 17066 312113
BANGKITAN
T
A
R
I
K
A
N
5- 4
No Kecamatan Yb X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
1 Purwokerto Barat 4739 7.4 7 49825 6733.11 7117.86 37 9231 508 8 49.225 4060 609 2 Purwokerto Utara 4165 9.01 7 58102 6448.61 8300.29 26 5558 288 3 26.665 3216 787 3 Purwokerto Timur 7298 8.42 6 57975 6885.39 9662.50 72 30102 1887 13 43.092 5539 1295 4 Purwokerto selatan 7329 13.75 7 71588 5206.40 10226.86 56 14963 886 21 51.758 4735 1038 5 Kedungbanteng 11345 60.22 14 51898 861.81 3707.00 44 12302 703 0 32.897 10166 825 6 Kalibagor 3829 35.73 12 46655 1305.77 3887.92 32 7894 477 0 19.981 3695 79 7 Karanglewas 14586 32.5 13 58066 1786.65 4466.62 47 8334 491 1 21.299 13759 598 8 Lumbir 9615 102.66 10 43986 428.46 4398.60 41 6726 342 0 27.882 8616 699 9 Wangon 16210 60.78 12 74157 1220.09 6179.75 60 14862 722 5 47.007 14526 1178 10 Jatilawang 12660 48.16 11 57916 1202.57 5265.09 54 14299 702 2 36.712 11344 920 11 Rawalo 10046 49.64 9 45956 925.79 5106.22 48 9347 540 0 29.131 9002 730 12 Kebasen 12371 54 12 56594 1048.04 4716.17 45 9820 544 0 35.874 11085 899 13 Kemranjen 13844 60.71 15 63333 1043.21 4222.20 72 12575 901 1 40.146 12405 1006 14 Sumpiuh 11049 60.01 14 50547 842.31 3610.50 55 13756 824 1 32.041 9901 803 15 Tambak 9301 52.03 12 42550 817.80 3545.83 52 7457 566 0 26.972 8335 676 16 Somagede 7063 40.11 9 32309 805.51 3589.89 29 5133 336 0 20.480 6329 513 17 Banyumas 10123 38.09 12 46309 1215.78 3859.08 47 11924 712 1 29.354 9071 736 18 Patikraja 11175 43.23 13 51122 1182.56 3932.46 44 8227 516 0 32.405 10014 812 19 Purwojati 6836 37.86 10 31271 825.96 3127.10 30 5682 320 0 19.822 6125 497 20 Ajibarang 19950 66.5 15 91266 1372.42 6084.40 60 18785 862 4 57.852 17877 1450 21 Gumelar 10021 93.95 10 45842 487.94 4584.20 43 7207 508 0 29.058 8979 728 22 Pekuncen 14296 92.7 16 65399 705.49 4087.44 59 10453 589 0 41.455 12810 1039 23 Cilongok 24157 105.34 20 110509 1049.07 5525.45 73 17156 806 1 70.050 21646 1756 24 Baturaden 10464 45.53 12 47867 1051.33 3988.92 41 9448 553 110 30.342 9376 761 25 Sumbang 16563 53.42 19 75772 1418.42 3988.00 49 11440 540 0 48.030 14842 1204 26 Kembaran 16011 25.92 16 73244 2825.77 4577.75 34 6730 342 0 46.428 14347 1164 27 Sokaraja 17066 29.92 18 78071 2609.32 4337.28 48 9557 576 2 49.488 15292 1240 5.3. Analisis Bangkitan Perjalanan
Pemodelan bangkitan perjalanan dilakukan dengan menggunakan analisis regresi
berganda. Variabel bebas yang digunakan yaitu dua belas parameter sosio ekonomi dari
27 kecamatan di Kabupaten Banyumas dan variabel terikat diambil dari jumlah kendaraan
per bangkitan perjalanan pada matriks asal tujuan perjalanan kendaraan. Data analisis
yang digunakan pada analisis regresi bangkitan perjalanan ditampilkan pada Tabel 5.3.
Tabel 5.3 Data analisis regresi bangkitan perjalanan berdasar estimasi perjalanan
Korelasi antar variabel baik variabel bebas maupun variabel terikat dapat dilihat
pada Tabel 5.4. Setelah dilakukan analisis dengan metode stepwise dan pengurutan nilai
korelasi terkecil, diperoleh urutan variabel bebas yang dihilangkan dalam setiap regresi
5- 5
No Kecamatan Yt X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12 1 Purwokerto Barat 17862 7.4 7 49825 6733.11 7117.86 37 9231 508 8 49.225 4060 609 2 Purwokerto Utara 13427 9.01 7 58102 6448.61 8300.29 26 5558 288 3 26.665 3216 787 3 Purwokerto Timur 20257 8.42 6 57975 6885.39 9662.50 72 30102 1887 13 43.092 5539 1295 4 Purwokerto selatan 14100 13.75 7 71588 5206.40 10226.86 56 14963 886 21 51.758 4735 1038 5 Kedungbanteng 10267 60.22 14 51898 861.81 3707.00 44 12302 703 0 32.897 10166 825 6 Kalibagor 9020 35.73 12 46655 1305.77 3887.92 32 7894 477 0 19.981 3695 79 7 Karanglewas 10038 32.5 13 58066 1786.65 4466.62 47 8334 491 1 21.299 13759 598 8 Lumbir 9718 102.66 10 43986 428.46 4398.60 41 6726 342 0 27.882 8616 699 9 Wangon 11909 60.78 12 74157 1220.09 6179.75 60 14862 722 5 47.007 14526 1178 10 Jatilawang 10666 48.16 11 57916 1202.57 5265.09 54 14299 702 2 36.712 11344 920 11 Rawalo 9910 49.64 9 45956 925.79 5106.22 48 9347 540 0 29.131 9002 730 12 Kebasen 10548 54 12 56594 1048.04 4716.17 45 9820 544 0 35.874 11085 899 13 Kemranjen 11070 60.71 15 63333 1043.21 4222.20 72 12575 901 1 40.146 12405 1006 14 Sumpiuh 10221 60.01 14 50547 842.31 3610.50 55 13756 824 1 32.041 9901 803 15 Tambak 9623 52.03 12 42550 817.80 3545.83 52 7457 566 0 26.972 8335 676 16 Somagede 8981 40.11 9 32309 805.51 3589.89 29 5133 336 0 20.480 6329 513 17 Banyumas 9902 38.09 12 46309 1215.78 3859.08 47 11924 712 1 29.354 9071 736 18 Patikraja 10313 43.23 13 51122 1182.56 3932.46 44 8227 516 0 32.405 10014 812 19 Purwojati 8881 37.86 10 31271 825.96 3127.10 30 5682 320 0 19.822 6125 497 20 Ajibarang 13592 66.5 15 91266 1372.42 6084.40 60 18785 862 4 57.852 17877 1450 21 Gumelar 9840 93.95 10 45842 487.94 4584.20 43 7207 508 0 29.058 8979 728 22 Pekuncen 11156 92.7 16 65399 705.49 4087.44 59 10453 589 0 41.455 12810 1039 23 Cilongok 14306 105.34 20 110509 1049.07 5525.45 73 17156 806 1 70.050 21646 1756 24 Baturaden 10144 45.53 12 47867 1051.33 3988.92 41 9448 553 110 30.342 9376 761 25 Sumbang 11810 53.42 19 75772 1418.42 3988.00 49 11440 540 0 48.030 14842 1204 26 Kembaran 12188 25.92 16 73244 2825.77 4577.75 34 6730 342 0 46.428 14347 1164 27 Sokaraja 12365 29.92 18 78071 2609.32 4337.28 48 9557 576 2 49.488 15292 1240
Yt X X4 -0.388 -0.728 -0.510 0.118 1.000 X5 -0.188 -0.445 -0.517 0.324 0.837 1.000 X6 0.570 0.336 0.324 0.590 -0.035 0.269 1.000 X7 0.285 -0.038 0.005 0.476 0.323 0.552 0.786 1.000 X8 0.116 -0.120 -0.105 0.291 0.355 0.524 0.764 0.954 1.000 X9 -0.096 -0.134 -0.122 -0.070 0.072 0.084 -0.040 0.063 0.077 1.000 X10 0.667 0.145 0.441 0.894 0.260 0.430 0.618 0.563 0.403 -0.013 1.000 X11 0.996 0.540 0.848 0.765 -0.438 -0.260 0.530 0.233 0.066 -0.108 0.613 1.000 X12 0.786 0.246 0.498 0.875 0.126 0.349 0.700 0.626 0.484 -0.019 0.882 0.734 1.000
Tabel 5.4 Korelasi data variabel bangkitan perjalanan berdasar estimasi perjalanan
Sumber: Nawiroh, 2013
5.4. Analisis Tarikan Perjalanan
Pemodelan tarikan perjalanan dilakukan dengan menggunakan analisis regresi
berganda. Variabel bebas yang digunakan yaitu dua belas parameter sosio ekonomi dari
27 kecamatan di Kabupaten Banyumas dan variabel terikat diambil dari jumlah kendaraan
per tarikan perjalanan pada matriks asal tujuan perjalanan kendaraan. Data analisis yang
digunakan pada analisis regresi tarikan perjalanan ditampilkan pada Tabel 5.5 berikut ini.
Tabel 5.5 Data analisis regresi tarikan perjalanan berdasar estimasi perjalanan
Korelasi antar variabel baik variabel bebas maupun variabel terikat dapat dilihat
pada Tabel 5.6. Setelah dilakukan analisis dengan metode stepwise dan pengurutan nilai
korelasi terkecil, diperoleh urutan variabel bebas yang dihilangkan dalam setiap regresi
5- 6 X4 0.831 -0.728 -0.510 0.118 1.000 X5 0.802 -0.445 -0.517 0.324 0.837 1.000 X6 0.398 0.336 0.324 0.590 -0.035 0.269 1.000 X7 0.680 -0.038 0.005 0.476 0.323 0.552 0.786 1.000 X8 0.646 -0.120 -0.105 0.291 0.355 0.524 0.764 0.954 1.000 X9 0.050 -0.134 -0.122 -0.070 0.072 0.084 -0.040 0.063 0.077 1.000 X10 0.641 0.145 0.441 0.894 0.260 0.430 0.618 0.563 0.403 -0.013 1.000 X11 -0.024 0.540 0.848 0.765 -0.438 -0.260 0.530 0.233 0.066 -0.108 0.613 1.000 X12 0.531 0.246 0.498 0.875 0.126 0.349 0.700 0.626 0.484 -0.019 0.882 0.734 1.000
X1 X2 X3 X4 X5 X6 X7 X8 X9 X10 X11 X12
1 0.99375 8169.23 26.5728 -269.7226 0.0036 1.5720 -0.7559 -17.5061 0.1100 1.8702 0.6145 90.6724 0.1744 -0.8382
2 0.99201 10096.67 23.5690 -408.9594 0.0541 1.5807 -1.2346 0.1868 0.1458 0.9293 0.7428 74.6810 0.3907
3 0.99200 10102.35 23.4416 -408.1258 0.0537 1.5763 -1.2304 -0.2540 0.1453 0.9499 75.0922 0.3948
4 0.98772 6107.21 24.0235 -0.0294 1.4507 -0.4171 3.3677 0.2497 -1.1867 78.7802 0.2240
5 0.97913 6697.53 -0.0398 1.1610 -0.3085 24.1880 0.2663 -2.2492 88.3347 0.6153
6 0.97834 6885.34 -0.0345 1.0645 -0.2635 0.2160 -0.7902 95.5887 0.6051
7 0.97475 6362.15 1.0850 -0.2846 0.1681 0.2202 72.3341 -0.1534
Regresi
1 0.99983 -1925.10 -4.6693 151.2948 -0.0293 -0.2782 0.5221 -5.2342 -0.0513 0.6212 0.1496 19.0805 1.0025 1.0296 2 0.99983 -1924.59 -4.6939 151.5085 -0.0294 -0.2791 0.5232 -5.3288 -0.0514 0.6257 19.1685 1.0026 1.0300 3 0.99963 -1981.99 -5.0612 162.4461 -0.0324 -0.2668 0.5259 -0.2953 -0.0218 17.0177 0.9946 1.1044 4 0.99954 243.77 -6.1689 -32.1486 0.0174 -0.1798 9.0687 -0.0236 6.9078 0.9130 1.7332 5 0.99947 268.26 -5.1104 -25.9671 0.0170 -0.1753 1.9182 7.4879 0.9199 1.5731
6 0.99917 -223.87 0.4410 -4.0412 0.0076 3.7823 3.0834 0.9716 1.2374
Regresi
ke-Multiple R Intersep
Koef. Regresi
Tabel 5.6 Korelasi data variabel tarikan perjalanan berdasar estimasi perjalanan.
Sumber: Nawiroh, 2013
5.5. Model Bangkitan dan Tarikan Perjalanan
Analisis regresi dengan menggunakan metode stepwise diperoleh bahwa untuk
pemodelan bangkitan perjalanan berhenti di tahap regresi ke-7 dan untuk pemodelan
tarikan perjalanan berhenti di tahap ke-6. Rekapitulasi hasil analisis regresi ditunjukkan
pada Tabel 5.7 untuk model bangkitan perjalanan dan Tabel 5.8 untuk model tarikan
perjalanan.
Tabel 5.7 Hasil analisis regresi model bangkitan perjalanan.
Tabel 5.8 Hasil analisis regresi model tarikan perjalanan.
Model terbaik yang dihasilkan dari analisis regresi berdasarkan matriks asal tujuan
perjalanan hasil estimasi pergerakan kendaraan untuk bangkitan perjalanan yaitu
dirumuskan Yb = -223,87 + 0,441X1 - 4,0412X2 + 0,0076X3 + 3,7823X6 + 3,0834X10 +
5- 7
model bangkitan perjalanan yaitu luas wilayah (km2) per kecamatan, jumlah desa per
kecamatan, jumlah penduduk per kecamatan, jumlah sekolah, nilai PDRB dalam juta
rupiah, jumlah sepeda motor dan jumlah mobil pribadi.
Model yang terbaik untuk tarikan perjalanan, yaitu Yt = 6362,15+1,085X4-0,2846X5
+0,1681X7+0,2202X8+72,3341X10-0,1534X12 dengan nilai R2 sebesar 0,97445 yang
diperoleh dari regresi ke-7. Parameter yang mempengaruhi model tarikan perjalanan yaitu
kepadatan penduduk per km2 tiap kecamatan, kepadatan penduduk per desa tiap
kecamatan, jumlah siswa, jumlah guru, nilai PDRB dalam juta rupiah dan jumlah mobil
