PENGARUH RAMBU-RAMBU LALU LINTAS TERHADAP KETERTIBAN BERKENDARA DI KALANGAN REMAJA

I. LATAR BELAKANG

Masa remaja adalah masa dimana manusia mengalami peralihan dari masa anak-anak menuju masa dewasa yang berkisar belasan tahun. Masa remaja dapat dikatakan sebagai masa coba-coba dan masa dimana anak memiliki ego dan rasa ingin tahu yang sangat tinggi.

Masa remaja sendiri dapat dikelompokan kedalam 3 bagian , yaitu :

• Masa remaja awal (12 – 15 tahun)
• Masa remaja Pertengahan (15 – 18 tahun)
• Masa remaja akhir (18 – 21 tahun)

Pada penelitian sederhana ini kami mencoba mengambil penelitian mengenai “PENGARUH RAMBU-RAMBU LALU LINTAS TERHADAP KETERTIBAN BERKENDARA DI KALANGAN REMAJA”. Karena banyak kita jumpai orang-orang yang selalu melakukan pelanggaran ketika berkendara yang mengakibatkan beberapa hal seperti kecelakaan, kemacetan dan lain sebagainya.  Hal tersebut sekian persen mungkin disebabkan oleh kalangan remaja yang semena-mena dalam berkendara terutama untuk remaja yang belum tahu arti rambu-rambu lalu lintas . oleh karena itu untuk mengetahui hipotesis tersebut dapat diterima atau ditolak kami telah mencoba melakukan survey ke beberapa remaja.

II. TUJUAN PENELITIAN

Untuk mengetahui apakah rambu-rambu lalu lintas sangat berpengaruh terhadap ketertiban berkendara dikalangan remaja atau sebaliknya yang hanya akan menambah bingung orang-orang yang berkendara sehingga mengakibatkan kemacetan dan lain sebagainya yang akan merusak ketertiban berkendara terutama di kalangan remaja.

III. WAKTU DAN LOKASI PENELITIAN

Penelitian dialkukan terhadap siswa/i GANESHA PRATAMA SUMEDANG yang beralamat di. Jl.Pangeran Santri no.78 Sumedang pada tanggal 23 Desember 2014.

IV. METODE PENGUMPULAN DATA

Untuk mendapatkan data yang sesuai dengan yang kami harapkan. Kami melakukan pendekatan secara langsung melalui pengisian kuesioner oleh responden dengan tujuan setiap pertanyaan yang diajukan dapat menghasilkan jawaban yang tepat. Jumlah pertanyaan yang diajukan ada 13 pertanyaan (7 pertanyaan sebagai variable X dan 6 pertanyaan sebagai variable Y). Jumlah responden yang mengisi lembar kuesioner berjumlah 30 orang.

Keterangan :
Variable X = Rambu-rambu lalu lintas
Variable Y = Ketertiban Berkendara

 V. BENTUK LEMBAR KUESIONER

VI. HASIL KUESIONER

Keterangan :
P1-P6/P7 merupakan Jumlah Pertanyaan
1-30 merupakan Jumlah Responden
Rambu-Rambu Lalulintas    (X)= Independent
Ketertiban Berkendara    (Y)= Dependent

VII. UJI STATISTIK

1. Uji Frekuensi
2. Uji Validitas
3. Uji Korelasi
4. Uji Reliabilitas
5. Uji Koefisien Determinasi
6. Uji Hipotesis

1. UJI FREKUENSI

Distribusi frekuensi adalah pengelompokan data ke dalam beberapa kategori yang menunjukan banyaknya data dalam setiap kategori. Distribusi frekuensi adalah susunan data dalam bentuk tunggal atau kelompok menurut kelas-kelas tertentu dalam sebuah daftar. (dikutip : http://vebrianaparmita.wordpress.com/2013/09/21/bab-iii-distribusi-frekuensi-dan-grafik/ )

Jadi secara garis besar distribusi frekuensi dapat dikatakan sebagai pembagian atau pengelompokan data yang menunjukan banyak data pada setiap kategori. Bagaimana cara melakukan uji/distribusi frekuensi menggunakan SPSS 17

Langkah-langkah melakukan uji frekuensi :

1. Buka spss terlebih dahulu, kemudian dibagian pojok kiri bawah tekan tab variable view.
2. Isi kan kolom no/nama (dapat diganti dengan nama apa saja) untuk jumlah/nama respondennya dan P1-P6/P7 untuk pertanyaanya.
   
3. Kemudian untuk melakukan pengujian frekuensinya anda bisa memilih menu analyze di menu bar kemudian => Descrivtipe Statistic => Frekuensi dan kemudian akan muncul kotak dialog Frekuensi. Lihat gambar berikut.
   
4. Kemudian pindahkan setiap pertanyaan (P1-P7) ke kolom sebelah kanan (variable(s)) dengan menekan tanda panah di tengah sebagai add.
   
   
   
   Jika sudah jangan tekan ok dulu tapi pilih tombol statistic. Pada bagian ini kita dapat menampilkan berapa nilai rata-ratanya(mean) , berapa nilai tengahnya(median), berapa nilai yang sering muncul (mode) dan kita juga bisa menentukan total keseluruhan dari setiap pertanyaan (sum). Jadi untuk menampilkan semua itu kita dapat menceklis mean, median, mode, sum. Selain itu juga untuk menampilkan std. Deviation dan nilai maximum ataupun mimimum anda dapat memilihnya pada bagian Despresion. Jika sudah klik Continue.
   
5. Klik tombol chart. Kenapa harus memilih tombol chart? Karena pada tombol ini kita akan menampilkan grafik dari uji frekuensi diatas. Caranya click Char, lalu pilih Jenis chart yang ingin dipakai. Contoh pada kesempatan kali ini saya menggunakan Histogram sebagai Jenis Chartnya. Lihat gambar dibawah ini.
   
   Kegunaan dari Histogram adalah untuk mengetahui distribusi / penyebaran data sehingga dengan demikian didapatkan informasi yang lebih banyak dari data tersebut dan akan memudahkan untuk mendapatkan kesimpulan dari data tersebut. (dikutip : http://statistik-ku.blogspot.com/2009/06/histogram.html ),
   
   Kemudian Pilih Format untuk mengatur urutan atau pengelompokan datanya.
   
   Jika sudah, tinggal anda klik continue kemudian klik ok, maka akan terlihat output dari data yang diolah sebelumnya.
   

Baiklah akan kami jelaskan mengenai tabel statistics terlebih dahulu karena untuk tabel P1-P7 nanti akan sama cara penjelasannya.

Untuk tabel statistics sendiri merupakan tabel yang mencakup semua data dimulai dari P1-P7, untuk penjelasannya sebagai berikut.

Pada tabel diatas di jelaskan bahwa jumlah responden (N) dari setiap Kuesioner adalah 30 responden dengan missing 0. Dan Mean merupakan rata-rata dari setiap pertanyaan, dihitung berdasarkan jumlah bobot nilai pada pertanyaan dibagi jumlah responden (Contoh : =Jumlah P1 / Jumlah Responden) begitu juga dengan rata-rata lainnya. Median merupakan nilai tengah pada setiap pertanyaan contoh pada P1 nilai tengahnya adalah 4. Mode merupakan nilai yang sering muncul dimana nilai yang sering muncul pada P1 juga adalah 4. Sedangkan std. Deviation untuk P1 1.02213 , dimana Std.Deviation merupakan penyebaran data dari nilai rata-rata. Tabel diatas merupakan uji frekuensi untuk variable X .

Untuk mengetahui uji frekuensi tabel Y anda dapat melakukannya kembali seperti langah-langkah mengetahui uji frekuensi variabe X.

Sedangkan untuk mengetahui frekuensi pada masing-masing pertanyaan anda dapat melihatnya pada tabel yang tersedia dibawah tabel statistics. Sebagai contoh disini saya mengambil tabel P1 pada variable X.

Ket : pada kolom pertama yang dilingkari merah merupakan bobot dari jawaban responden. Dimana :
1 = STS
2 = TS
3 = KS
4 = S
5 = SS

Sehingga dari tabel diatas dapat dijelaskan bahwa besar frekuensi atau banyak responden pada pertanyaan kesatu dengan bobot nilai 1 / STS adalah 1.  Jika dilihat dari data yang di input di excel seperti ini.

Untuk menarik kesimpulan dari masing masing pertanyaan pada setiap variable anda juga dapat menggunakan histogram.

2. UJI VALIDITAS

Uji validitas adalah uji yang dilakukan untuk mengetahui tingkat kevalidan dari instrumen (kuesioner) yang digunakan dalam pengumpulan data yang dipeoleh dengan cara mengkorelasikan setiap sekor variable jawaban responden dengan total sekor masing-masing variable. Kemudian hasil korelasi dibandingkan dengan nilai kritis pada tarap signifikan 0.05 dan 0.01. Tinggi rendahnya validitas instrumen akan menunjukan sejauh mana data yang terkumpul tidak menyimpang dari gambaran tentang variable yang dimaksud. Untuk melakukan uji validitas dapa mengikuti langkah-langkah berikut :

1. Karena pada kasus ini data kuesioner telah diinput sebelumnya di MS.Excel maka untuk datanya nanti tinggal di copy kan di SPSS.
2. Jika sudah pilih menu analyze pada menu bar =>  Correlate => Bivariate.
3. Kemudian akan muncul kotak dialog Bevirate Correlations, lalu pindahkan semua data di kolom sebelah kiri ke kolom sebelah kanan.
4. Lalu ok, makan akan tampil output sebagai berikut.
   
   Dari hasil output variabel x diatas tidak semua data bernilai valid. Lalu bagaiman agar kita tahu data tersebut valid atau tidak valid ?. untuk mengetahuinya kita dapat melakukan perbadingan antara r-hitung dan r-tabel dengan ketentuan, sebagai berikut :
   

   • Jika r-hitung < r-tabel maka data tidak valid
   • Jika r-hitung > r-tabel maka data bisa dikatakan valid

   Sedangkan untuk mengetahui darimana r-hitung kita dapat lihat gambar correlate variable x diatas. Bagian yang dikasih tanda merah adalah r-hitung yang didapatkan dari penjumlahan masing-masing skor item.Lalu untuk menetukan r-tabel kita dapat menggunakan rumus berikut ini df=N-2 (dimana N merupakan jumlah responden). df =30 – 2 = 28 , setelah itu lihat berapa correlation significantnya = 0.05 dengan uji 2 sisi, sehingga didapatkan r tabel = 0.3610.
   
   
   
   Catatan : Untuk menentukan nilai variabel y valid atau tidak caranya sama seperti diatas.

3. UJI KORELASI

Korelasi merupakan suatu teknik yang digunakan untuk mengukur hubungan/keterkaitan antara dua variable atau lebih.  Langkah-langkah untuk melakukan uji korelasi sebetulnya sama dengan uji validitas hanya saja disini tidak semua item di inputkan melainkan hanya bagian r-hitung dari masing-masing variable saja yang diinputkan.

1. Copy kan r-tabel kedalam spss dengan variable view X dan Y.
   
2. Kemudain pilih Analyze pada menu bar =>  Correlate => Bivariate.
3. Lalu Ok dan tunggu sampai output tampil.
   
4. Selanjutnya kembali lagi pilih analyze => Regression => Linear
5. Setelah muncul kotak dialog linear regression kemudian masukan variable x pada kolom independent dan variable y pada kolom dependet. Kemudian pilih tombol statistic dan ceklist pada chekbox R squared change. Kemudian continue dan ok.
   

Untuk mempermudaha penarikaan kesimpulan maka kita perhatikan tabel interpretasi koefisien korelasi menurut buku Metode Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif Dan R&D (Sugiyono,2008:184) sebagai berikut.

Berdasarkan tabel korelasi perhitungan dua buah variable x dan y maka didapatkan koefisien korelasi dari kedua variable adalah 0.453 yang dimana koefisien korelasi berada pada tingkat hubungan yang Sedang.

Dimana uji signifikan koefisien korelasi menunjugan angka sig. Sebesar 0.012 yang berarti (sig. ≤ 0.05) maka dengan demikian dapat dikatakan bahwa Ho diterima dan Ha ditolah. Dalam hal ini berarti variable x sebagai independent memiliki pengaruh terhadap variable y sebagai dependent.

4. UJI RELIABILITAS

Reliabilitas merupakan penerjemahan dari kata reliability yang mempuyai asal kata rely dan ability. Pengukuran yang memiliki reliabilitas tinggi disebut pengukuran yang reliable. Reliabilitas mempunyai berbagai makna lain seperti kepercayan, keteladanan, keajegan, kesetabilan, konsistensi dan sebagaiya. Namun ide pokok yang terkandung dalam konsep reliabilitas adalah sejauh mana hasil suatu pengukuran dapat dipercaya.

(dikutip : http://www.konsistensi.com/2013/04/uji-relibilitas-data-dengan-spss.htm)

Langkah - langkah pengujian reliabilitas adalah sebagai berikut :

1. Masukan data kuesioner yang sebelumnya sudah di ketik di microsoft excel ke spss. Masukan data pertanyaan dari P1 – P7 saja untuk variable x.
2. Kemudian pilih menu analyze => scale => Reliability analysis
3. Pindahkan semua P1-P7 ke kolom sebelah kanan dengan tombol add/panah.
4. Kemudian pilih model alpha dan klik ok.
   

Dari kedua tabel variable x dan y diatas diketahui bahwa alpha x = 0.558 dan alpha y = 0,596 kemudian untuk membandingkan apakah setiap item pada variable x dan y ini reliabel atau tidak. Kita dapat membandingkannya dengan nilai 0,60 nilai tersebut merupakan interval ketentuan yang digunakan untuk menguji apakah nilai tabel tersebut reliabel atau tidak. Sehingga diperoleh kedua variable dapat dikatakan tidak reliable atau tidak terpercaya . Karena nilai alpha lebih kecil dibandingkan nilai interval.

5. UJI KOEFISIEN DETEMINASI

Koefisien determinasi digunakan untuk mengetahui presentasi pengaruh antara variable x (independent) dan variable y (dependent) dengan rumus sebagai berikut :

KD = R2 x 100%

Diketahui untuk nilai R2 dapat dilihat pada bagian uji korelasi pada tabel model summary = 0,453 sehingga dihitung.

Sehingga pengaruh rambu-rambu lalulintas terhadap ketertiban berkendara dikalangan remaja memiliki nilai presentase 20,52%

6. UJI HIPOTESIS

Uji hipotesis adalah metode pengambilan keputusan yang didasarkan dari analisi data, baik dari percoban yang terkontrol maupun dari observasi. Dalam statistik sebuah hasil bisa dikatakan signifikan secara statistik jika kejadian tersebut hampir tidak mungkn disebabkan oleh faktor yang kebetulan, sesuai dengan batasan probabilitas yang sudah ditentukan sebelumnya.
(dikutip : http://www.id.wikipedia.org/wiki/uji_hipotesis)

Dari tabel diatas diketahui bahwa :

Mean 
Var x = 24,73
Var y = 22,67
T hitung = 2,8405
T Tabel  = 2 ,0032

Maka dari itu karena t hitung > t tabel maka Ho ditolak dan Ha diterima dengan kata lain. Rambu-rambu lalulintas tidak akan terlalu berpengaruh terhadap ketertiban berkendara dikalangan remaja.

Referensi : 
http://vebrianaparmita.wordpress.com/2013/09/21/bab-iii-distribusi-frekuensi-dan-grafik
http://statistik-ku.blogspot.com/2009/06/histogram.html
http://www.konsistensi.com/2013/04/uji-relibilitas-data-dengan-spss.htm
http://www.id.wikipedia.org/wiki/uji_hipotesis
http://www.jasahitungstatistik.com/2014/09/konsultasi-statistik-uji-reliabilitas.html



Disusun oleh : Anwar Maulana | Jajang Yusup