PENGARUH PEDAGANG KAKI LIMA (PKL) TERHADAP KEMACETAN LALU LINTAS DI JALAN RAYA RANCAEKEK - Dea Adellia Agisti, - (2019)
Jalan Raya Rancaekek merupakan jalan raya lintas kota yang menghubungkan Kabupaten Bandung dengan Kabupaten Garut. Letak jalan Raya Rancaekek cukup strategis, hal ini dibuktikan dengan banyaknya pabrik industri di sepanjang jalan dan banyaknya angkutan umum antar kota antar provinsi (AKAP) yang melewati jalan ini. Pedagang kaki lima memanfaatkan lokasi yang strategis ini untuk berjualan di sepanjang bahu jalan dan trotoar. Persoalan ini tentu bertentangan dengan Peraturan Pemerintah yang seharusnya fungsi dari trotoar adalah untuk pejalan kaki. Pengaruh dari pedagang kaki lima terhadap kemacetan lalu lintas diukur melalui 3 sub-variabel yaitu (1) Lokasi, (2) Pendapatan, dan (3) Ketertiban. Teknik analisis data yang digunakan yaitu regresi linear berganda dan untuk menjelaskan hubungan antar variabel menggunakan analisis jalur. Peneliti menggunakan software SPSS 24 dalam proses analisis data. Hasil yang diperoleh dari analisis data yaitu merupakan jawaban untuk rumusan masalah yaitu lokasi, pendapatan, dan ketertiban pedagang kaki lima berpengaruh secara signifikan terhadap kemacetan lalu lintas. Penelitian ini hanya mengukur 3 variabel yang berpengaruh terhadap kemacetan lalu lintas. Karena itu peneliti merekomendasikan agar penelitian selanjutnya dapat mengukur beberapa faktor lain yang memiliki pengaruh terhadap kemacetan lalu lintas. Jalan Raya Rancaekek is a cross-city highway that connects Bandung Regency with Garut Regency. The location of Jalan Raya Rancaekek is quite strategic, this is proofed by the number of industrial factories along the road and the number of intercity and interprovincial public transportation that pass through this road. This strategic location is used by street vendors who sell along the side of the road and sidewalk. This must be contrary to Government Regulations that the function of sidewalk is should be for pedestrians. The influence of street vendors on traffic jam is measured through 3 sub-variables, namely (1) Location, (2) Revenue, and (3) Order. The data obtained were analyzed by using multiple linear regression and path analysis to explain the relationship between variables. Data analysis was accomplished by researchers using SPSS 24 software. The analysis produced answers to the problem formulation namely location, income, and order of five feet traders significantly influence traffic jam. This study only measures 3 variables that affect traffic jam. Therefore, researchers recommend that further research be able to measure other factors that influence traffic congestion.