Pemodelan Bangkitan Perjalanan Regresi

7/30/2019 Pemodelan Bangkitan Perjalanan Regresi

1/17


2/17

Variabel Dasar Tata guna lahan saat ini dan rencana

pengembangan

Karakteristik sosio ekonomi

Karakteristik transportasi

Dikenal : variabel bebas dan tidak bebas


3/17

Hal hal dipertimbangkan untuk permalan Guna lahan, beda lahan, beda intensitas : beda juga

bangkitan/tarikan perjalanan Basis Rumah tangga sehingga perlu diperhatikan :

Ukuran keluarga Pemilikan kendaraan Tipe tempat tinggal Pendapatan Pengisian pemukiman

Karakteristik sistem lalulintas Keberadaan layanan Persaingan moda Jaringan jalan Misal : rute au, frekuensi, persaiangan antar layanan


4/17

Klasifikasi guna lahan dan kondisi yang dapat diukur

Pemukiman : Populasi, kepadatan, pemilikan kendaraan, pendapatan, ukuran

keluarga, jumlah unit rumah

Manufaktur Jumlah tenaga kerja, luasan, pengiman

Perdagangan Tenaga kerja, luas lantai, luasan, kapasitas parkir

Jasa Luasan, kapaistas, layanan, tenaga kerja

Budaya, hiburan, rekreasi Luasan, layanan, kapasitas

Kawasan sumber daya, pertanian, dll. Luasan, tenaga kerja, pengiriman


5/17

Konsep :

o Variasi perjalanan

o Jumlah perjalanan beragam

o

Misal :1 perjalanan ke kantor pagi hari

1 perjalanan pulangScater

1 perjalanan ke toko terdekat

1 perjalanan soial keruman teman1 perjalanan pulang mengakiri perjalanan


6/17

Korelasi dan regresi linear

Pengukuran hubungan antar data

Responden dan perjalanan yang terjadi

Korelasi

Hubungan antar variabel

Scatter diagram

Pengukuran koefisien korelasi

Regresi


7/17

Analisis regresio Guna untuk meramalkan suatu variabel terikat (variabel

dependent) berdasar satu variabel atau beberapa variabelbebas (variabel independen) dalam suatu persamaan linier.

o persamaan linier dengan satu variabel independen

Y = a + b X

o persamaan linier dengan n variabel independen

Y = a + b1 X1 + b2 X2 + b3 X3 + + bn Xn

dimana :

Y : variabel yang diramalkan (variabel dependen)X : variabel yang diketahui (variabel independen)a : konstanta,b : koefisien garis regresi

Pengertian Analisis Regresi Sederhana


8/17

Korelasi Analisis korelasibertujuan untuk mengukur seberapa kuat,

atau derajat kedekatan, suatu relasi yang terjadi antar variabel. Analisis regresi : pola relasi dalam bentuk persamaan regresi

Analisis korelasi : kekuatan hubungan dalam koefisien korelasinya. Proses analisis regresi dan korelasi sering dilakukan bersama-sama.

Analisis regresi dapat diprediksi dari variabel lain apabilavariabel yang diprediksi (variabel terikat) dan variabel yang digunakanuntuk memprediksi(variabel bebas), terdapat korelasi yang signifikan.

Korelasi dapat digambarkan dalam suatu garis yang disebut garisregresi. Bentuk garis hasil analisis regresi ini, dapat dikenaliadanya regresi linear dan regresi non linear.


9/17

Tahap 1Menentukan fungsi analisis regresi yaitu melakukan peramalan

mengenai kemungkinan yang terjadi dimasa depan

Tahap 2Entri data kedalamProgramSPSS(Model Tabel)

Memasukkan data sampel yang berkai tan dengan regresi

2. Uji Koefisien Garis Regresi (U ji t) dengan Tabel Coefficient pada Output SPSS

Tahap 5

Melakukan uji-uji relasi terhadap Model Regresi Linier (Sampel)

Apakah Uj i-uji Model Sampel

sesuai dengan Model Populasi

Tahap 6. Jelaskan Pengerti an dari Persamaan Regresi yang di dapat.

Tahap 7. Gunakan M odel Regresi untuk melakukan Prediksi.

Tahap 8. Buat keputusan, bila ada.

CARI M ODEL L AIN

YA NG SESUA I

Ya

Tidak

Tahap 3Membuat DiagramPencar (Model Grafik)

Gunakan bantuan Program Excel (Chart Scatter)

Tahap 4Membuat Persamaan Regresi Sampel (Model Matematik)

Diasumsikan Model Regresi L ini er

Gunakan Tabel Coefficient pada Output SPSS

1. Uj i Kelinieran Garis Regresi (Uji F) dengan Tabel ANOVA pada Output SPSS

3. Analisis Koefisien Korelasi antara Variabel D ependent dengan Independet

dengan Tabel M odel Summary pada Output SPSS


10/17

Tahapan analisis Buat diagram pencar data

Tentukan model sampel regresi linier

Lakukan uji-t pada kemiringan model sampeltersebut. Apakah terdapat hubungan yang sebenarnyaantaravariabel bebas (X) denganvariabel tidakbebas (y) ( =0,05)

Ramalkanvariabel tidak bebas (y), bilavariabelbebas (X) pada tahun target

Tentukan nilai koefisien determinasi dan jelaskan


11/17

Analisis model regresiKonsep matematis : Regresi linear sederhana

Y = a + b X

a = Y - b X

Catatan :

n : jumlah observasi data

x-xn

yx-xynb22


12/17

Output dari Analisis korelasi & Regresi

Informasi Deskriptif masing-masing Variabel. diigunakan untuk mengetahuiNilai-nilai Statistik masing-masing Variabel Y, X1 , X2 dan X3

Informasi Tambahan yaitu nilai Korelasi, yaituY X1 ( ); Y X2 ( ); dan Y X3 ( ) dan buat diagram Plotter Regresi linier sederhana yaitu : y1 = a + b1x1 ;y2 = a + b2x2 ; dan y3 = a + b3x3 digunakan untuk mengetahui tingkathubungan antara Variabel Y dengan X.

Informasi Model Regresi

y = + 1x1+ 2x2 + 3x3

Memenuhi Uji Konstanta dan Koefisien Regresi dan tentukan nilai Korelasipada masing-masing Model Regresi Berganda yang diterima

Model Regresi Populasi yang terpilih dapat digunakan untuk meramalkankeadaan yang akan datang.


13/17

ttabelt

xHo

0

Luas daerahpenerimaan Ho

0,95

thitung

-ttabel

Luas daerah penolakan Ho

a/ 2 = 0,025


a/ 2 = 0,025

Jika thitung ttabel (artinya posisi thitung sebelah kiri dari posisi ttabel), maka

Jika thitung > ttabel (artinya posisi thitung sebelah kanan dari posisi ttabel), maka

Aturan keputusan berdasarkan Nilai yaitu : Berdasarkan


14/17

a

ttabelt

x


= 0,05

Ho

0

Luas daerahpenerimaan Ho

0,95

thitung Luasan Sig.

Cara 2. : Aturan keputusan berdasarkan Nilai Sig. yaitu : berdasarkan hipunan bagian luasan probabilitasNilai Sig. terhadap

:

Jika Sig. > (artinya luasan bagian dari luasan Sig.), maka H0 diterima

Jika Sig. (artinya luasan Sig.bagian dari luasan ), maka H0 ditolak


15/17

Pertimbangan untuk memutuskan

1. Aturan keputusan

berdasarkan

yaitu :

H0 diterima, jika nilai -t, dv t, dv

H0 diterima, jika nilai -1,96 < thitung

< 1,96

H1 diterima, jika nilai thitung < -1,96atau thitung > 1,96

2. Aturan keputusan

berdasarkanyaitu :

H0 diterima, jika nilai sig > (0,05)

H1 diterima, jika nilai sig (0,05)


16/17

Sekian


17/17

Tugas 1Analisis bangkitan perjalanan dengan

regresi

Kelompok sesuai lokasi survai (2 zona/kel) 3(tiga) minggu

Documents

Pemodelan Bangkitan Perjalanan Regresi