Article Per Year (5 Year)
p-Index From 2021 - 2026
0
P-Index
This Author published in this journals
All Journal Matriks Teknik Sipil
Widuri, Anisa Priyandini
Unknown Affiliation
Civil Engineering, Building, Construction & Architecture Computer Science & IT Decision Sciences, Operations Research & Management Engineering Materials Science & Nanotechnology

Published : 1 Documents Claim Missing Document
Claim Missing Document
Check
Articles

Found 1 Documents
Search

 1 
PEMODELAN KEBUTUHAN RUANG PARKIR PADA RUMAH SAKIT UMUM TIPE B DI KOTA JAKARTA TIMUR Widuri, Anisa Priyandini; Handayani, Dewi; Setiono, Setiono
Matriks Teknik Sipil Vol 5, No 1 (2017): Maret 2017
Publisher : Program Studi Teknik Sipil FT UNS

Show Abstract | Download Original | Original Source | Check in Google Scholar | Full PDF (425.476 KB) | DOI: 10.20961/mateksi.v5i1.36933

Abstract

Perkembangan kepemilikan kendaraan bermotor semakin meningkat terutama di Ibu Kota Indonesia DKI Jakarta. Dengan meningkatnya kepemilikan kendaraan bermotor masalah transportasi juga semakin meningkat. Salah satu permasalahan transportasi adalah masalah perparkiran. Rumah sakit merupakan salah satu tempat yang mempunyai kebutuhan parkir yang besar, sehingga fasilitas parkir rumah sakit haruslah proposional (peraturan menteri kesehatan No.56 tahun 2014). Variabel yang digunakan dalam penelitian berupa akumulasi parkir maksimum mobil, dan akumulasi parkir maksimum sepeda motor sebagai variabel terikat (Y) yang didapatkan dari survei kendaraan dengan metode kordon survei. Sedangkan variabel bebas terdiri dari jumlah tempat tidur (X1), jumlah dokter (X2), jumlah karyawan (X3), dan luas bangunan (X4). Penelitian ini menggunakan analisis regresi dengan bantuan software SPSS dalam pembentukan model dan pengujian model. Dari hasil analisis didapatkan model terbaik untuk mobil Y = -95,067 + 0,632 X1 + 1,882 X2 dengan R2 = 0,997, untuk sepeda motor Y = -340,209 + 0,012 X4 + 1,497 X3 dengan R2 = 0,998. Kedua model tersebut dipilih berdasarkan uji-uji signifikan, simultan, normalitas, linieritas, multikolinieritas. Sehingga dapat disimpulkan bahwa model memenuhi kriteria BLUE (Best, Linier, Unbiased, Estimator).
Co-Authors Laksono Trisnantoro setiono setiono