Jurnal Syntax Admiration

Vol. 3, No. 1 Januari 2022

p-ISSN : 2722-7782 e-ISSN : 2722-5356

Sosial Teknik

 

MODEL KEBUTUHAN RUANG PARKIR PADA PASAR MELATI MEDAN

 

Orlando Ricky Daniel, Ahmad Perwira Mulia, Ridwan Anas

Universitas Sumatera Utara, Indonesia

Email: [email protected], [email protected], [email protected]

 

INFO ARTIKEL

ABSTRAK

Diterima

25 Desember 2021

Direvisi

05 Januari 2022

Disetujui

15 Januari 2022

Parkir merupakan suatu kebutuhan bagi pemilik kendaraan. Biasanya pemilik kendaraan ini menginginkan kendaraannya parkir di tempat yang mudah dicapai. Dalam hal ini tempat yang mudah dicapai tersebut adalah pinggir jalan (on street parking). Penyediaan tempat-tempat parkir di pinggir jalan pada lokasi jalan tertentu mengakibatkan terhambatnya arus lalu lintas dan penggunaan jalan menjadi tidak efektif. Untuk itu sangat diperlukan pemodelan ruang parkir agar mengurangi dampak kemacetan lalu lintas seperti halnya di sekitar Pasar Melati Medan. Adapun tujuan pemodelan ruang parkir ini ialah untuk mengetahui jumlah luasan parkir yang dibutuhkan serta tarikan pergerakan orang dari rumah ke pasar Melati. Pemodelan kebutuhan parkir ini dihitung dengan jumlah kendaraan yang parkir seperti Mobil dan Sepeda Motor. Adapun yang dihitung ialah Akumulasi Parkir, Volume Parkir, Turn Over Parkir, Kebutuhan Ruang Parkir (SRP). Konsep yang digunakan untuk mengetahui model kebutuhan ruang parkir di Pasar Melati Medan dengan Metode Analisis Regresi Linier Berganda dengan menentukan variabel tetap dan variabel bebas yang berpengaruh terhadap jumlah kendaraan parkir dengan Analisis Regresi Linier. Hasil penelitian untuk pemodelan mobil yaitu: Ymobil Kiri = -56,161 � 0,132 X4 + 1,182 X8 dengan R2 = 0,849, Ymobil Kanan = 123,014 � 0,014 X1 + 0,395 X8 dengan R2 = 0,978. Untuk pemodelan motor yaitu: Ymotor Kiri = 24,542 � 0,443 X7 + 0,863 X8 dengan R2 = 0,999, Ymotor Kanan = -47,194 � 0,004 X1 + 1,162 X8 dengan R2 = 0,883 dengan luas parkir 2.466 m2.

 

ABSTRACT�������������������������

Parking is a necessity for vehicle owners. Usually the owner of this vehicle wants his vehicle to be parked in a place that is easily accessible. In this case, the easily accessible place is the roadside (on street parking). The provision of parking lots on the roadside at certain road locations results in obstruction of traffic flow and ineffective use of roads. For this reason, it is very necessary to model parking spaces in order to reduce the impact of traffic jams as is the case around Pasar Melati Medan. The purpose of this parking space modeling is to find out the amount of parking area needed and the attraction of the movement of people from the house to the Melati market. This parking demand modeling is calculated by the number of parked vehicles such as cars and motorbikes. As for what is calculated is accumulation parking, volume parking, turn over parking, parking space requirement (SRP). The concept used to determine the model of parking space requirements at the Pasar Melati Medan with the Multiple Linear Regression Analysis Method by determining the fixed and independent variables that affect the number of parking vehicles with Linear Regression Analysis. The results of the research for car modeling are: Ycar Left = -56,161 � 0,132 X4 + 1,182 X8 with R2 = 0,849, Ycar Right = 123,014 � 0,014 X1 + 0,395 X8 with R2 = 0,978. For motorcycle modeling are: Ymotor Left = 24,542 � 0,443 X7 + 0,863 X8 with R2 = 0,999, Ymotor Right = -47,194 � 0,004 X1 + 1,162 X8 with R2 = 0,883 with a parking area 2.466 m2.

Kata Kunci: parkir; lalu lintas; regresi linier

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Keywords: parking; traffic; linear regression



 

Pendahuluan

Kota Medan adalah Ibu Kota dari Provinsi Sumatera Utara yang memiliki luas wilayah 265,1 km2 dengan jumlah penduduk 2.524.321 jiwa berdasarkan Badan Pusat Statistik 2020.

Seiring dengan perkembangan wilayah mengakibatkan adanya laju pertumbuhan penduduk dan pertumbuhan ekonomi yang setiap tahunnya semakin meningkat. Tingginya pertumbuhan ekonomi pada suatu kota akan memberi dampak yang sangat besar terhadap perkembangan suatu kota, terutama dampak terhadap sistem jaringan transportasi yang ada di kota, sehingga kebutuhan akan pergerakan lalu lintas akan menjadi semakin meningkat, yang pada gilirannya akan menimbulkan permasalahan perkotaan, khususnya transportasi (Tamin, 1997).

Sistem transportasi muncul akibat adanya pergerakan dan tarikan yang diakibatkan oleh perkembangan suatu kota. Pergerakan terjadi akibat pemenuhan kebutuhan manusia setiap hari yang harus dipenuhi. Dalam melakukan pergerakan membutuhkan suatu moda transportasi baik moda transportasi darat, laut, maupun udara. Moda transportasi dipilih berdasarkan pergerakan moda untuk jarak pendek maupun moda transportasi untuk jarak jauh (Warpani, 1990).

Moda transportasi dibagi menjadi 2 kelompok, pertama kendaraan pribadi seperti mobil, sepeda motor dan kedua kendaraan umum seperti bus, angkutan umum (Miro, 2005).

Pada pusat kota umumnya menggunakan kendaraan pribadi seperti mobil, sepeda motor sebagai moda transpotasi. Besarnya peningkatan kendaraan pribadi yang tidak diimbangi dengan peningkatan luas jalan, tentu akan mengakibatkan penumpukan kendaraan dan jalan akan menjadi jenuh. Sebagian badan jalan yang dialihfungsikan sebagai ruang parkir dapat menyebabkan terjadinya hambatan mobilitas arus lalu lintas hingga mengakibatkan kemacetan (Miro, 2005).

Sama seperti halnya dengan pasar melati medan, pasar ini cukup luas namun pihak pengelola pasar tidak menyediakan lahan parkir untuk para pengunjung, sehingga banyak kendaraan pribadi seperti mobil dan sepeda motor parkir di sepanjang badan jalan (on street parking) pada Jl. Flamboyan Raya Medan.

Hal ini dapat mengurangi kapasitas jalan sehingga menimbulkan kemacetan dikarenakan pengunjung pasar melati memarkirkan kendaraannya disepanjang badan jalan. Perilaku angkutan umum yang berhenti disembarang tempat juga mengakibatkan tundaan pada jam-jam sibuk pada pasar (Sudirahardjo, 2003).

Tujuan dari penelitian ini adalah menganalisis pemodelan kebutuhan ruang parkir dan kebutuhan luas area parkir untuk Pasar Melati Medan yang terletak di jalan kolektor primer. Hasil penelitian ini nantinya diharapkan dapat dijadikan pedoman dalam menentukan kebijakan-kebijakan yang berkaitan dengan kawasan tersebut dalam penentuan ruang parkir.

Analisis sebelumnya terkait perhitungan kebutuhan parkir juga telah dilakukan. (Lestari, 2018) melakukan evaluasi karakteristik dan kapasitas lahan parkir pada Rumah Sakit Daerah Idaman Banjarbaru dengan metode SRP. Metode SRP juga gunakan oleh (Wahida et al., 2018) dalam perencanaan kebutuhan ruang parkir di kawasan Taman Sari Kota Banda Aceh. Selain itu, (Zaenal, 2019) melakukan analisis karakteristik dan penentuan parkir di gedung Makassar New Mall menggunakan metode SRP.

Retyaningsih, 2018 melakukan pemodelan kebutuhan ruang parkir untuk toko Modern menggunakan metode regresi. (Atmaja et al., 2013) menggunakan metode regresi dalam perencanaan ulang desain parkir Pasar Bulu Kota Semarang dan (Putu Fany et al., 2014) juga menggunakan metode regresi dalam pemodelan kebutuhan parkir pada Pasar Tradisional di Kabupaten Badung. Selain itu pemodelan parkir pada gedung perbankan di kota Yogyakarta menggunakan metode regresi dilakukan oleh (Ansusanto, 2019), (Alvesa et al., 2019) juga melakukan analisis karakteristik dan model kebutuhan parkir di pasar tradisional di Kabupaten Tabanan. Sehingga dihasilkan model kebutuhan parkir untuk sepeda motor dan kendaraan ringan laiinnya. Metode regresi ini yang akan digunakan dalam penelitian ini untuk mendapatkan model kebutuhan parkir di pasar Melati Medan dengan beberapa variabel penentu. Metode ini tepat untuk digunakan mengingat jika terjadi perubahan kapasitas pada pasar karena menghasilkan koefisien yang diperlukan untuk masing-masing variable (Saragih, 2016).

 

Metode Penelitian

Pada penelitian ini, data yang digunakan didapatkan dari kegiatan survei. Data yang dihasilkan merupakan data primer dan data sekunder. Survei primer dilakukan dengan pengambilan data melalui survei tarikan di Jalan Flamboyan Raya. Survei dilakukan selama 8 hari dengan menghitung jumlah parkir mobil, jumlah parkir motor, jumlah pengunjung, jumlah kios, jumlah los, luas kios, luas los di pasar melati medan. Data sekunder merupakan data yang didapatkan berdasarkan hasil studi atau laporan-laporan kegiatan penelitian terdahulu, atau data-data yang didapatkan dari instansi terkait. Data sekunder adalah berupa peta lokasi penelitan, pengelompokan jalan dan penentuan sampel.

Metode analisis data yang digunakan dalam studi ini adalah cara analisis regresi linier berganda dengan menggunakan perangkat lunak Statistic Program for Special Science (SPSS). Dalam menganalisis data beberapa tahapan uji statistik harus dilakukan agar model bangkitan pergerakan yang dihasilkan nantinya dinyatakan, tahapan-tahapan itu adalah uji korelasi, pemilihan persamaan model yang optimum dan penarikan kesimpulan. Adapun lokasi survei yang dilakukan dapat dilihat pada gambar 1.

 

Hasil dan Pembahasan

1.    Analisis Parkir

a.    Akumulasi Parkir

Akumulasi dilakukan pada dara masuk keluar hari minggu 01 November 2020 � 08 November 2020 pada segmen 1 s/d segmen 5 pada pasar Melati Medan. Adapun contoh data tersebut disajikan pada Tabel dibawah.

 

Gambar 1

Peta Garis Segmen 1 � Segmen 5

Pasar Melati 5 Medan

 

 

 

 

 

 

 

 

Tabel 1

Akumulasi Parkir Mobil di Segmen 1 Kiri

WAKTU

Kendaraan Masuk

(Mobil)

Kumulatif Kendaraan Masuk

Kendaraan Keluar

(Mobil)

Kumulatif Kendaraan Keluar

Akumulasi

(Mobil)

08.00 - 09.00

63

63

28

28

35

09.00 - 10.00

36

99

38

66

33

10.00 - 11.00

53

152

36

102

50

11.00 - 12.00

33

185

44

146

39

13.00 - 14.00

81

266

30

176

90

14.00 - 15.00

51

317

40

216

101

15.00 - 16.00

53

370

53

269

101

16.00 - 17.00

42

412

47

316

96

17.00 - 18.00

38

450

70

386

64

18.00 - 19.00

5

455

16

402

53

 

Tabel 2

Akumulasi Parkir Mobil di Segmen 1 Kanan

WAKTU

Kendaraan Masuk

(Mobil)

Kumulatif Kendaraan Masuk

Kendaraan Keluar

(Mobil)

Kumulatif Kendaraan Keluar

Akumulasi

(Mobil)

08.00 - 09.00

73

73

23

23

50

09.00 - 10.00

50

123

32

55

68

10.00 - 11.00

54

177

47

102

75

11.00 - 12.00

37

214

48

150

64

13.00 - 14.00

94

308

24

174

134

14.00 - 15.00

82

390

34

208

182

15.00 - 16.00

62

452

38

246

206

16.00 - 17.00

31

483

54

300

183

17.00 - 18.00

28

511

117

417

94

18.00 - 19.00

0

511

22

439

72

 

Tabel 3

Akumulasi Parkir Motor di Segmen 1 Kiri

WAKTU

Kendaraan Masuk

(Motor)

Kumulatif Kendaraan Masuk

Kendaraan Keluar

(Motor)

Kumulatif Kendaraan Keluar

Akumulasi

(Motor)

08.00 - 09.00

44

44

2

2

42

09.00 - 10.00

37

81

14

16

65

10.00 - 11.00

22

103

31

47

56

11.00 - 12.00

16

119

40

87

32

13.00 - 14.00

73

192

11

98

94

14.00 - 15.00

60

252

20

118

134

15.00 - 16.00

36

288

32

150

138

16.00 - 17.00

15

303

44

194

109

17.00 - 18.00

22

325

64

258

67

18.00 - 19.00

0

325

27

285

40

 

 

 

 

Tabel 4

Akumulasi Parkir Motor di Segmen 1 Kanan

WAKTU

Kendaraan Masuk

(Motor)

Kumulatif Kendaraan Masuk

Kendaraan Keluar

(Motor)

Kumulatif Kendaraan Keluar

Akumulasi

(Motor)

08.00 - 09.00

56

56

8

8

48

09.00 - 10.00

43

99

13

21

78

10.00 - 11.00

22

121

28

49

72

11.00 - 12.00

11

132

51

100

32

13.00 - 14.00

89

221

11

111

110

14.00 - 15.00

79

300

21

132

168

15.00 - 16.00

47

347

38

170

177

16.00 - 17.00

13

360

57

227

133

17.00 - 18.00

20

380

96

323

57

18.00 - 19.00

0

380

21

344

36

 

Berdasarkan akumulasi data yang telah dilakukan, akumulasi parkir terbesar pada segmen 1 untuk mobil dan motor ialah 206 (mobil) jam 15.00 � 16.00 dan 177 (motor) jam 15.00 � 16.00. Untuk akumulasi parkir terbesar pada segmen 2 untuk mobil dan motor ialah 95 (mobil) jam 14.00 � 15.00 dan 395 (motor) jam 13.00 � 14.00. Untuk akumulasi parkir terbesar pada segmen 3 untuk mobil dan motor ialah 61 (mobil) jam 13.00 � 14.00 dan 1115 (motor) jam 15.00 � 16.00. Untuk akumulasi parkir terbesar pada segmen 4 untuk mobil dan motor ialah 76 (mobil) jam 15.00 � 16.00 dan 731 (motor) jam 15.00 � 16.00. Untuk akumulasi parkir terbesar pada segmen 5 untuk mobil dan motor ialah 247 (mobil) jam 15.00 � 16.00 dan 1512 (motor) jam 14.00 � 15.00.

b.    Volume Parkir

Seperti diketahui bahwa volume parkir merupakan jumlah kendaraan yang� telah menggunakan ruang parkir pada suatu lahan parkir dalam suatu waktu� tertentu. Untuk itu, hasil rekapitulasi volume parkir secara secara keseluruhan dapat dilihat pada Tabel 5.

Tabel 5

Volume Parkir Mobil dan Motor Segmen

1 Pasar Melati Medan

Segmen

HARI

Mobil

Motor

Kiri

Kanan

Kiri

Kanan

1

MINGGU

109

117

115

84

SENIN

87

131

122

122

SELASA

152

186

110

118

RABU

114

155

99

116

KAMIS

77

120

102

124

JUMAT

74

118

109

165

SABTU

142

146

105

193

MINGGU

153

210

108

141

 

MAX

153

210

122

193

 

Perhitungan volume parkir dilakukan pada kelima segmen. Volume parkir terbesar pada segmen 1 untuk mobil dan motor ialah 210 (mobil) pada hari Minggu, dan 193 (motor) pada hari sabtu. Volume parkir terbesar pada segmen 2 untuk mobil dan motor ialah 166 (mobil) pada hari selasa dan 449 (motor) pada hari jumat. Volume parkir terbesar pada segmen 3 untuk mobil dan motor ialah 84 (mobil) pada hari selasa dan 1237 (motor) pada hari minggu. Volume parkir terbesar pada segmen 4 untuk mobil dan motor ialah 118 (mobil) pada hari rabu dan 683 (motor) pada hari minggu. Volume parkir terbesar pada segmen 5 untuk mobil dan motor ialah 233 (mobil) pada hari minggu dan 1135 (motor) pada hari selasa.

2.    Pemodelan Kebutuhan Parkir

Untuk memodelkan kebutuhan ruang parkir Pasar Melati Medan akan di pakai beberapa variabel, variabel tidak bebas (dependent variable : Y) dan variabel bebas (independent variable : X) yang digunakan pada Tabel berikut:

 

Tabel 6

Rekapitulasi Hasil Survei untuk Mobil Kiri

Segmen

Akumulasi Parkir Mobil

Luas Pasar

Luas Kios

Luas Los

Jumlah Los

Jumlah Kios

Jumlah Pengunjung

Jumlah Pedagang Tanah

Volume Parkir

Mobil

Y1

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

Segmen 1

101

0

0

0

0

0

0

0

153

Segmen 2

95

7684.5

1032

3921

102

16

24096

143

166

Segmen 3

61

7684.5

1506

3250

96

18

16427

132

84

Segmen 4

76

7684.5

4912

776

20

56

4841

87

118

Segmen 5

247

7684.5

2130

536

13

19

1627

74

233

 

Tabel 7

Rekapitulasi Hasil Survei untuk Mobil Kanan

Segmen

Akumulasi Parkir Mobil

Luas Pasar

Luas Kios

Luas Los

Jumlah Los

Jumlah Kios

Jumlah Pengunjung

Jumlah Pedagang Tanah

Volume Parkir

Mobil

Y1

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

Segmen 1

206

0

0

0

0

0

0

0

210

Segmen 2

51

7684.5

1032

3921

102

16

24096

143

95

Segmen 3

9

7684.5

1506

3250

96

18

16427

132

16

Segmen 4

40

7684.5

4912

776

20

56

4841

87

83

Segmen 5

50

7684.5

2130

536

13

19

1627

74

43

 

Tabel 8

Rekapitulasi Hasil Survei untuk Motor Kiri

Segmen

Akumulasi Parkir Motor

Luas Pasar

Luas Kios

Luas Los

Jumlah Los

Jumlah Kios

Jumlah Pengunjung

Jumlah Pedagang Tanah

Volume Parkir

Motor

Y2

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

Segmen 1

138

0

0

0

0

0

0

0

122

Segmen 2

219

7684.5

1032

3921

102

16

24096

143

292

Segmen 3

853

7684.5

1506

3250

96

18

16427

132

1020

Segmen 4

558

7684.5

4912

776

20

56

4841

87

677

Segmen 5

66

7684.5

2130

536

13

19

1627

74

95

 

Tabel 9

Rekapitulasi Hasil Survei untuk Motor Kanan

Segmen

Akumulasi Parkir Motor

Luas Pasar

Luas Kios

Luas Los

Jumlah Los

Jumlah Kios

Jumlah Pengunjung

Jumlah Pedagang Tanah

Volume Parkir

Motor

Y2

X1

X2

X3

X4

X5

X6

X7

X8

Segmen 1

177

0

0

0

0

0

0

0

193

Segmen 2

395

7684.5

1032

3921

102

16

24096

143

449

Segmen 3

1115

7684.5

1506

3250

96

18

16427

132

1237

Segmen 4

731

7684.5

4912

776

20

56

4841

87

683

Segmen 5

1512

7684.5

2130

536

13

19

1627

74

1135

 

a.    Hubungan antar Variabel Bebas

Dalam suatu pemodelan harus terdapat korelasi antara variabel terikat dan variabel bebas. Variabel bebas dalam pemodelan ini adalah luas pasar (X1), luas kios (X2), luas los (X3), jumlah los (X4), jumlah kios (X5), jumlah pengunjung (X6), Jumlah Pedagang Tanah (X7) dan Volume Parkir Mobil (X8). Aturan yang digunakan adalah antara variabel terikat dengan variabel bebas harus berkorelasi kuat baik positif atau negative (R2 mendekati 1 atau -1) dan sesama variabel bebas tidak boleh saling berkorelasi (R2 mendekati 0). Antar variabel bebas tidak boleh terdapat hubungan (korelasi). Contoh hubungan antar variabel bebas dapat dilihat pada Tabel.

 

Tabel 10

Hubungan Antar Variabel Bebas (Mobil-Kiri)

No.

Hubungan

R

R2

Coeficient

Konstanta

Significant

1

X1 dan X2

0,580

0,336

1,079

4079,769

0,305

2

X1 dan X3

0,538

0,289

1,049

4368,644

0,350

3

X1 dan X4

0,529

0,280

37,305

4424,111

0,359

4

X1 dan X5

0,591

0,349

98,496

4000,386

0,294

5

X1 dan X6

0,504

0,254

0,166

4586,968

0,387

6

X1 dan X7

0,858

0,737

51,950

1617,589

0,063

7

X1 dan X8

0,022

0,000

-1,349

6351,051

0,972

8

X2 dan X1

0,580

0,336

0,312

2,274000

0,305

9

X2 dan X3

0,181

0,33

-0,190

2237,892

0,771

10

X2 dan X4

0,185

0,34

-7,022

2240,412

0,765

11

X2 dan X5

0,987

0,974

88,381

-10,701

0,002

12

X2 dan X6

0,171

0,029

-0,030

2200,899

0,783

13

X2 dan X7

0,229

0,052

7,439

1267,307

0,711

14

X2 dan X8

0,172

0,029

-5,661

2769,741

0,783

15

X3 dan X1

0,538

0,289

0,276

0,0000

0,350

16

X3 dan X2

0,181

0,33

-0,173

2027,917

0,771

17

X3 dan X4

0,996

0,991

35,991

33,834

0,00

18

X3 dan X5

0,069

0,005

-5,911

1825,459

0,912

19

X3 dan X6

0,990

0,979

0,167

124,052

0,001

20

X3 dan X7

0,892

0,795

27,690

-717,925

0,042

21

X3 dan X8

0,352

0,124

-11,084

3368,103

0,561

22

X4 dan X1

0,529

0,280

0,08

7,105

0,359

23

X4 dan X2

0,185

0,034

-0,005

55,585

0,765

24

X4 dan X3

0,996

0,991

0,028

-0,536

0,000

25

X4 dan X5

0,077

0,006

-0,182

50,158

0,902

26

X4 dan X6

0,974

0,949

0,005

3,375

0,005

27

X4 dan X7

0,886

0,785

0,761

-20,165

0,045

28

X4 dan X8

0,407

0,166

-0,355

99,750

0,496

29

X5 dan X1

0,591

0,349

0,004

3,553

0,294

30

X5 dan X2

0,987

0,974

0,11

0,689

0,002

31

X5 dan X3

0,069

0,005

-0,001

23,172

0,912

32

X5 dan X4

0,077

0,006

-0,032

23,299

0,902

33

X5 dan X6

0,048

0,002

-9,467

22,690

0,939

34

X5 dan X7

0,307

0,094

0,111

12,084

0,616

35

X5 dan X8

0,267

0,071

-0,098

36,653

0,664

36

X6 dan X1

0,504

0,254

1,529

1,819

0,387

37

X6 dan X2

0,171

0,029

-0,966

11249,834

0,783

38

X6 dan X3

0,990

0,979

5,853

-531,452

0,001

39

X6 dan X4

0,974

0,949

208,239

-222,451

0,005

40

X6 dan X5

0,048

0,002

-24,208

9925,932

0,939

41

X6 dan X7

0,869

0,755

159,553

-4514,919

0,056

42

X6 dan X8

0,324

0,105

-60,340

18497,488

0,595

43

X7 dan X1

0,858

0,737

0,014

-2,8420

0,063

44

X7 dan X2

0,229

0,052

0,007

73,724

0,711

45

X7 dan X3

0,892

0,795

0,029

38,466

0,042

46

X7 dan X4

0,886

0,785

1,032

39,544

0,045

47

X7 dan X5

0,307

0,094

0,845

68,779

0,616

48

X7 dan X6

0,869

0,755

0,005

42,727

0,056

49

X7 dan X8

0,269

0,072

-0,273

128,295

0,662

50

X8 dan X1

0,022

0,000

0,000

153,000

0,972

51

X8 dan X2

0,172

0,029

-0,005

160,763

0,783

52

X8 dan X3

0,352

0,124

-0,011

169,752

0,561

53

X8 dan X4

0,407

0,166

-0,468

172,402

0,496

54

X8 dan X5

0,267

0,071

-0,726

166,619

0,664

55

X8 dan X6

0,324

0,105

-0,002

167,139

0,595

56

X8 dan X7

0,269

0,072

-0,265

173,885

0,662

 

b.    Hubungan Korelasi antar Variabel

Masing-masing variabel diuji korelasinya untuk mengetahui mana variabel yang dapat digunakan dan yang tidak bisa digunakan. Uji korelasi dengan bantuan program SPSS didapatkan hasil korelasi antar variabel.

 

Tabel 11

Hubungan Korelasi Antar Variabel Mobil (Kiri)

No.

Hubungan

R

R2

Coeficient

Konstanta

Significant

1

Ymobil dan X1

0,112

0,013

0,002

101,00

0,858

2

Ymobil dan X2

0,040

0,002

-0,002

119,083

0,950

3

Ymobil dan X3

0,420

0,176

-0,018

146,280

0,481

4

Ymobil dan X4

0,446

0,199

-0,685

147,647

0,452

5

Ymobil dan X5

0,174

0,030

-0,633

129,804

0,779

6

Ymobil dan X6

0,445

0,198

-0,003

146,037

0,453

7

Ymobil dan X7

0,238

0,057

-0,314

143,373

0,700

8

Ymobil dan X8

0,918

0,843

1,229

-69,353

0,028

 

Dari hasil korelasi antara variabel terikat dan varibel bebas dari regresi sederhana diatas, dilakukan kembali pengujian terhadap R2 terbesar untuk regresi linier berganda yaitu Ymobil dan X4 dan Ymobil dan X8. Selanjutnya variabel terikat dimodelkan dengan variabel bebasnya dengan hasil sebagai berikut:

 

Model Summary

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1

.922a

.849

.699

41.12243

a. Predictors: (Constant), VPM, JUMLAHLOS

 

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t

Sig.

B

Std. Error

Beta

1

(Constant)

-56.161

74.345

 

-.755

.529

JUMLAHLOS

-.132

.462

-.086

-.287

.801

VPM

1.182

.402

.883

2.939

.099

a. Dependent Variable: AMOBIL

 

Dari hasil analisis di atas variabel jumlah los dan volume parkir mobil yang dapat digunakan, karena jumlah los dan volume parkir mobil memiliki korelasi yang tinggi terhadap tarikan kendaraan pada mobil sebelah kiri yang menuju pasar melati medan. Sehingga model yang dihasilkan parkir mobil kiri ialah:

Ymobil = -56,161 � 0,132 X4 + 1,182 X8

Selain mobil sebelah kiri, parkir mobil sebelah kanan juga menjadi pertimbangan dalam permodelan ini. Dari hasil analisis di atas hanya variabel luas pasar dan volume parkir mobil yang dapat digunakan, karena luas pasar dan volume parkir mobil memiliki korelasi yang tinggi terhadap tarikan kendaraan pada mobil kanan yang menuju pasar melati medan. Sehingga model yang dihasilkan parkir mobil kanan ialah:

Ymobil = 123,014 � 0,014 X1 + 0,395 X8

Selain mobil sebelah kanan, parkir motor sebelah kiri juga menjadi pertimbangan dalam permodelan ini. Dari hasil korelasi antara variabel terikat dan varibel bebas dari regresi sederhana, dilakukan kembali pengujian terhadap R2 terbesar untuk regresi linier berganda yaitu Ymotor dan X7 dan Ymotor dan X8. Selanjutnya variabel terikat dimodelkan dengan variabel bebasnya. dengan hasil sebagai berikut:

 

Model Summary

Model

R

R Square

Adjusted R Square

Std. Error of the Estimate

1

1.000a

.999

.998

13.32385

a. Predictors: (Constant), VPM, JPT

 

Coefficientsa

Model

Unstandardized Coefficients

Standardized Coefficients

t

Sig.

B

Std. Error

Beta

1

(Constant)

24.542

12.019

 

2.042

.178

JPT

-.443

.141

-.076

-3.147

.088

VPM

.863

.020

1.040

43.031

.001

a. Dependent Variable: AMOTOR

 

Dari hasil analisis di atas hanya variabel jumlah pedagang tanah dan volume parkir motor yang dapat digunakan, karena jumlah pedagang tanah dan volume parkir motor memiliki korelasi yang tinggi terhadap tarikan kendaraan pada motor kiri� yang menuju pasar melati medan. Sehingga model yang dihasilkan parkir motor kiri ialah:

Ymotor = 24,542 � 0,443 X7 + 0,863 X8

Selain motor sebelah kiri, parkir motor sebelah kanan juga menjadi pertimbangan dalam permodelan ini. Dari hasil analisis di atas hanya variabel luas pasar dan volume parkir motor yang dapat digunakan, karena luas pasar dan volume parkir motor memiliki korelasi yang tinggi terhadap tarikan kendaraan pada motor kanan yang menuju pasar melati medan. Sehingga model yang dihasilkan parkir motor kanan ialah:

Ymotor = -47,194 � 0,004 X1 + 1,162 X8

c.    Validasi Model

Dalam penelitian ini uji validitas digunakan untuk mengukur tingkat interkorelasi antar variabel. Uji validitas dengan bantuan program SPSS.

d.    Kebutuhan Ruang Parkir

Berdasarkan persamaan tarikan yang didapat dari analisis sebelumnya, maka didapat kebutuhan parkir adalah:

 

Tabel 12

Kebutuhan Parkir Pasar Melati Medan

Mobil

Motor

Segmen I

18

25

Segmen I

17

26

Segmen II

11

7

Segmen II

27

44

Segmen III

8

2

Segmen III

92

171

Segmen IV

10

11

Segmen IV

54

82

Segmen V

29

5

Segmen V

9

156

Total

126

Total

678

 

SRP Mobil� = 2,30 m � 5,00 m

SRP Motor = 0,750 m � 2,00 m

Maka, kebutuhan ruang parkir pasar melati :

KRP Mobil = (Akumulasi Maksimum) � (SRP)

����������������� = (126) � (2,30 m � 5,00 m)

����������������� = 1.449 m2

KRP Motor = (Akumulasi Maksimum) � (SRP)

����������������� = (678) � (0,750 m � 2,00 m)

����������������� = 1.017 m2

KRP ������� = KRP Mobil + KRP Motor

����������������� = 1.449 m2 + 1.017 m2

����������������� = 2.466 m2

 

Kesimpulan��������������������������������������������������������������

Berdasarkan analisis yang terlah dilakukan maka dapat disimpulkan model tarikan mobil kiri:� Y = -56,161 � 0,132 X4 + 1,182 X8, model tarikan mobil kanan:� Y = 123,014 � 0,014 X1 +� 0,395 X8, model tarikan motor kiri:� Y = 24,542 � 0,443 X7 + 0,863 X8, model tarikan motor kanan:� Y = -47,194 � 0,004 X1 + 1,162 X8, Kebutuhan luas area parkir untuk Pasar Melati Medan adalah 2.466 m2. Dari hasil penelitian terdahulu, variabel yang menentukan model kebutuhan ruang parkir ada yang jumlah los, jumlah kios, volume parkir, dan luas pasar. Namun variabel penelitian yang sama dengan tesis ini ialah variabel luas pasar, jumlah los, volume parkir mobil, dan volume parkir motor.

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

BIBLIOGRAFI

 

Alvesa, A. C. R., Diasa, S. M., Queiroza, K. I. P. de M., de Carvalhob, M. J. M., & Duarteb, J. M. L. (2019). CONASAT-0: Vis�o Geral do Nanossat�lite Desenvolvido. II Congresso Aeroespacial Brasileiro. Google Scholar

 

Ansusanto, J. D. dan L. S. (2019). Permodelan Parkir Pada Gedung Perbankan di Kota Yogyakarta. Konferensi Nasional Teknik Sipil 13. Banda Aceh. Google Scholar

 

Atmaja, K. S. K., Putra, D. A. A., Wicaksono, Y. I., & Indriastuti, A. K. (2013). Perencanaan Ulang Desain Parkir Pasar Bulu Kota Semarang. Jurnal Karya Teknik Sipil, 2(3), 141�150. Google Scholar

 

Lestari, U. . dan N. (2018). Evaluasi Karakteristik dan Kapasitas Lahan Parkir Pada Rumah Sakit Daerah Idaman Banjarbaru. Jurnal Intekna, 18(2). Google Scholar

 

Miro, F. (2005). Perencanaan Transportasi untuk Mahasiswa. Perencana dan Praktisi, Penerbit Erlangga, Jakarta. Google Scholar

 

Putu Fany, Y., I Ketut, A., & I Nyoman Gede, S. (2014). Efektivitas penggunaan media cetak dan media elektronika dalam promosi kesehatan terhadap peningkatan pengetahuan dan perubahan sikap siswa SD. Google Scholar

 

Saragih, Y. S. (2016). Image Pembeli Pakaian Bekas Di Pasar Melati Kecamatan Medan Tuntungan, Provinsi Sumatera Utara. Unimed. Google Scholar

 

Sudirahardjo, R. (2003). Analisis Kebutuhan Ruang Parkir Di Pasar Bandarjo Ungaran. Magister Teknik Sipil. Google Scholar

 

Tamin, O. . (1997). Perencanaan dan Pemodelan Transportasi. Teknik Sipil Institut Teknologi Bandung. Google Scholar

 

Wahida, N., Anggraini, R., & Isya, M. (2018). Perencanaan kebutuhan ruang parkir di kawasan taman Sari kota banda aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil Dan Perencanaan, 1(4), 11�21. Google Scholar

 

Warpani, S. (1990). Merencanakan Sistem Perangkutan. Bandung: Penerbit ITB. Google Scholar

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

 

Zaenal, R. F. et al. (2019). Analysis of Characteristic and Parking Demand (A Case Study: New Makassar Mall). American Journal of Engineering Research (AJER), 8(11), 130�135. Google Scholar

 

 

Copyright holder:

Orlando Ricky Daniel, Ahmad Perwira Mulia, Ridwan Anas (2022)

 

First publication right:

Jurnal Syntax Admiration

 

This article is licensed under: