doi: 10.14710/teknik.v40n3.23072               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919

## Pengembangan Pemodelan Multinomial Logit untuk Menentukan Probabilitas Kepemilikan Sepeda Motor di Kota Kupang
Oktovianus Edvict Semiun *
Program Studi Teknik Sipil Fakultas Teknik, Universitas Katolik Widya Mandira, Jl. San Juan No.1, Penfui, Kupang, Nusa Tenggara Timur, Indonesia 85361

## Abstrak
Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menentukan  faktor-faktor  yang  berpengaruh  signifikan  terhadap kepemilikan  sepeda  motor  di  kota  Kupang  dan  memprediksi  besarnya  peluang  atau  probabilitas  suatu rumah tangga untuk memiliki satu, dua, dan lebih dari dua sepeda motor sebagai akibat dari perubahan kondisi karakteristik sosio-ekonomi mikro. Penelitian ini berbasis model multinomial logit (MNL) dengan metode maksimum likelihood. Berdasarkan kalibrasi hasil pemodelan, faktor yang berpengaruh signifikan terhadap  kepemilikan  sepeda  motor  di  Kota  Kupang  adalah  jumlah  anggota  keluarga,  penghasilan, jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja,  jumlah  anggota  keluarga  yang  sekolah,  dan  waktu  tempuh  ke sekolah. Perubahan ekstrim keselurahan faktor kepemilikan sepeda motor (nilai berubah dari 0 ke  0.50) akan  meningkatkan  probabilitas  kepemilikan  satu  sepeda  motor  sebesar  43.90%,  meningkatkan probabilitas  kepemilikan  dua  sepeda  motor  sebesar  42.07%  dan  menurunkan  probabilitas  kepemilikan lebih  dari  dua  sepeda  motor  sebesar  85.98%  sebagai  akibat  dari  kecenderungan  untuk  memiliki  mobil pribadi. Pengembangan model ini telah memberikan indikasi pada tren yang diharapkan dari kepemilikan sepeda motor.
Kata kunci : karakteristik rumah tangga; kepemilikan sepeda motor; multinomial logit; probabilitas

## Abstract
[Title:  Development  of  Multinomial  Logit  Modeling  to  Determine  the  Probability  of  Motorcycle Ownership  in  Kupang  City] This  study  aimed  at  determining  the  factors  that  significantly  influenced motorcycle ownership in  Kupang city and predicting the magnitude of the probability of a household to own one, two, and more than two motorcycles as a result of changes in condition of micro socio-economic characteristics. This study was based on a multinomial logit model (MNL) with the maximum likelihood method.  Based  on  the  calibration  of  the  modeling  results,  the  factors  that  significantly  influenced motorcycle ownership in Kupang city were number of family members, income, number of working family members, number of family members who go to school, and travel time to school. The extreme change in overall  motorcycle  ownership  factors  (value  changes  from  0  to  0.50)  would  increase  the  probability  of ownership of one motorcycle by 43.90%, would increase the probability of ownership of two motorcycles by 42.07% and would reduce the probability of ownership of more than two motorcycles by 85.98% as a result  of  the  tendency  to  own  cars.  The  implementation  of  this  model  has  provided  an  indication  of  the expected trends in motorcycle ownership.
Keywords : household characteristics; motorcycle ownership; multinomial logit; probability

## 1. Pendahuluan
Pertumbuhan ekonomi suatu negara berkembang sangat berkaitan dengan pertumbuhan sektor transportasi. Dalam beberapa tahun terakhir,
pertumbuhan  ekonomi  telah  memfasilitasi  urbanisasi yang cepat di sebagian besar negara berkembang diikuti oleh peningkatan kepemilikan dan penggunaan kendaraan  pribadi  secara  eksponensial  (Sanko dkk. , 2014).  Goodwin  dalam  Sanko dkk. (2014),  kendaraan pribadi  adalah  simbol  kekuasaan,  status,  kontrol,  dan kebebasan.  Jika  pengguna  menganggap  mobil  atau
------------------------------------------------------------------
*) Penulis Korespondensi.
E-mail: oktovianusedvict@gmail.com
doi: 10.14710/teknik.v40n3.23072               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
motor  sebagai  kebutuhan,  maka  akan  sulit  untuk mengurangi tingkat kepemilikannya.
Tingkat  kepemilikan  kendaraan  didorong  oleh peningkatan permintaan perjalanan, peningkatan tingkat pendapatan  dan  sikap  individu  terhadap  alternatif layanan transportasi umum yang kurang optimal. Hal ini pada  gilirannya,  telah  meningkatkan  permintaan  akan infrastruktur dan layanan transportasi dan dalam banyak kasus  semakin  intensif  dampak  negatif  eksternalitas transportasi  yang  ditimbulkan  seperti  polusi  udara, konsumsi  energi  tinggi  dan  hilangnya  nyawa  akibat kecelakaan  (Dargay dkk. ,  2007).  Indikasi  ini  menyoroti pentingnya  suatu  model  permintaan  perjalanan  yang kuat yang dapat digunakan untuk menginformasikan dan memandu  keputusan  kebijakan  yang  diarahkan  pada perencanaan,  pengendalian  dan  manajemen  pelayanan transportasi dan infrastruktur berkelanjutan.
Kepemilikan  sepeda  motor  tentunya  tidak terlepas  dari  kondisi  karakteristik  suatu  rumah  tangga dalam  mendukung  aktivitas  perjalanan  dan  sangat penting  dalam  studi  pilihan  moda  saat  ini  dan  di  masa depan.  Studi  tentang  sepeda  motor  diperlukan  untuk mengidentifikasi  solusi  dan  regulasi  mengenai  sepeda motor.  Faktor-faktor  yang  mempengaruhi  kepemilikan kendaraan  bermotor  termasuk  kepemilikan  mobil  dan motor  yang  berbeda  di  setiap  wilayah  perkotaan  sangat berkaitan  dengan  sistem  lalulintas  dan  total  pendapatan suatu rumah tangga.
Secara teori, belum ada standar untuk menentukan  kepemilikan  kendaraan  bermotor.    Namun, karena  referensi  yang  terbatas  tentang  subjek  ini, beberapa faktor penting yang mempengaruhi kepemilikan  sepeda  motor  dipertimbangkan  dari  studi- studi sebelumnya.
Ada  beberapa  penelitian  yang  telah  dilakukan sehubungan dengan kepemilikan sepeda motor. Di Kota Penang  Malaysia,  diteliti  oleh  Leong  dan  Sadullah (2007).  Penelitiannya  menggunakan  model  multinomial logit  untuk  menguji  kepemilikan  sepeda  motor.  Mereka menegaskan  bahwa  total  penghasilan  rumah  tangga bulanan,  kepemilikan  mobil,  kepemilikan  SIM  dan jumlah anggota rumah tangga mempengaruhi kepemilikan  sepeda  motor.  Studi  ini  menyimpulkan bahwa  sepeda  motor  akan  tetap  menjadi  moda transportasi,  khususnya  pada  kelompok  rumah  tangga berpendapatan  rendah  dan  menengah.  Bila  jumlah anggota  keluarga  bertambah,  kemungkinan  untuk memiliki  sepeda  motor  berkurang  dan  lebih  cenderung untuk membeli mobil.
Di Thailand, Prabnasak dkk. (2011) menunjukkan bahwa  penghasilan  rumah  tangga  dan  kepemilikan sepeda  motor  cenderung  meningkat  sampai  mencapai level  tertentu.  Saat  penghasilan  meningkat  sampai  level tertentu,  tingkat  kepemilikan  sepeda  motor  akan cenderung  berkurang  dan  tingkat  kepemilikan  mobil
pada  akhirnya  akan  melampaui  sepeda  motor.  Studi  ini mengidentifikasi  bahwa  peenghasilan  berpengaruh signifikan  terhadap  kepemilikan  kendaraan  rumah tangga  dimana  sepeda  motor  sangat  popular  diantara rumah  tangga  yang  berpenghasilan  rendah  dan menengah  sementara  mobil  pribadi  lebih  diminati  oleh rumah tangga yang berpenghasilan tinggi.
Di Akure, ibukota negara bagian Ondo di Nigeria Barat  Daya,  Oyedepo  &  Etu  (2015)  meneliti  faktor rumah  tangga  yang  mempengaruhi  kepemilikan  sepeda motor.  Kepemilikan  sepeda  motor  dipelajari  pada tingkat  rumah  tangga  menggunakan  survei  kuisioner rumah tangga dan model regresi logistik binomial untuk menganalisis data. Analisis dilakukan untuk menentukan pengaruh  berbagai  faktor  terhadap  keputusan  rumah tangga  untuk  memiliki  atau  tidak  memiliki  sepeda motor.  Pengaruh  faktor-faktor  ini  menandakan  bahwa rumah  tangga  lebih  mungkin  memiliki  sepeda  motor dengan penghasilan bulanan rata-rata yang lebih rendah, kualifikasi  akademik  yang  lebih  rendah,  dan  jumlah anggota rumah tangga yang lebih tinggi.
Di  Indonesia,  Wedagama  (2013)  dan  Massara dkk. (2018)  juga  meneliti  tentang  kepemilikan  sepeda motor.  Wedagama  (2013)  melakukan  penelitian  tentang pengaruh penghasilan rumah tangga terhadap kepemilikan  sepeda  motor  di  Kabupaten  Buleleng. Analisis  menggunakan  model  multinomial  logit.  Hasil yang diperoleh menegaskan bahwa probabilitas kepemilikan sepeda  motor meningkat secara substansial jika  penghasilan  rumah  tangga  di  Kabupaten  Buleleng meningkat. Sedangkan Massara dkk. (2018) menegaskan bahwa  kepemilikan  kendaraan  di  kota  Makassar  dapat dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor.  Salah  satu  faktornya adalah  faktor  sosial  ekonomi  yang  terkait  dengan perilaku  masyarakat  baik  sebagai  pengguna  jalan maupun  bukan  pengguna  jalan.  Faktor  sosial  ekonomi yang  dapat  mempengaruhi  kepemilikan  sepeda  motor adalah  jumlah  anggota  keluarga  dan  jarak  perjalanan total semua anggota keluarga.
Studi-studi yang diulas telah mampu menilai dan mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi kepemilikan  sepeda  motor  di  berbagai  kota  di  beberapa negara  berkembang.  Namun,  Kupang  sebagai  kota urbanisasi  yang  ada  di  Indonesia  memiliki  kekhasan tersendiri  dalam  hal  faktor-faktor  yang  mempengaruhi karakteristik kepemilikan sepeda motor.
Jumlah  penduduk  kota  Kupang  sampai  pada akhir  tahun  2017  sebesar  412,708  jiwa  dengan  laju pertumbuhan penduduk pertahun 2.97% dari tahun 2010 (Badan  Pusat  Statistik  Kota  Kupang,  2018),  menambah permasalahan  transportasi  di  kota  Kupang.  Tingkat penggunaan  angkutan  umum  cenderung  menurun sehingga  belum  bisa  dijadikan  solusi  penyelesaian masalah  kepadatan  lalulintas.  Kinerja  operasi  yang belum  optimal,  manajemen  pengoperasian  angkutan
doi: 10.14710/teknik.v40n3.23072               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
umum  yang  kurang  baik  serta  kebijakan  transportasi yang  kurang  kondusif  terhadap  kinerja  operasional angkutan  umum  di  kota  Kupang  diyakini  menyebabkan jumlah  penumpang  angkutan  umum  mulai  berkurang (Semiun, 2018).
Di  sisi  lain,  jumlah  kepemilikan  kendaraan pribadi  meningkat  secara  signifikan  terutama  sepeda motor. Jumlah sepeda motor di kota Kupang meningkat 259%  dari  47,586  pada  tahun  2009  menjadi  171,129 pada  tahun  2017  (Badan  Pusat  Statistik  Kota  Kupang, 2018).  Penggunaan  moda  pribadi  khususnya  sepeda motor  yang  secara  individu  relatif  fleksibel,  semakin popular  dan  semakin  diminati  masyarakat  sehinga menjadi  masalah  kritis  untuk  keselamatan  dan pengelolaan  sistem  lalulintas  di  kota  Kupang.  Selain sebagai  moda  yang  memudahkan  suatu  individu  dalam melakukan  aktivitas  perjalanannya,  sepeda  motor  juga dimanfaatkan sebagai alat transportasi umum (ojek), alat perjudian  (balap  liar)  bahkan  yang  lebih  buruk dimanfaatkan  sebagai  sarana  untuk  melakukan  tindak kejahatan. Hal ini tentunya membuat masalah transportasi  di  Kota  Kupang  menjadi  lebih  kompleks. Oleh karena itu, dalam penelitian ini, masalah mengenai kepemilikan sepeda motor akan diselidiki.
Penelitian ini bertujuan untuk menentukan faktor- faktor yang mempengaruhi kepemilikan sepeda motor di kota  Kupang  berdasarkan  karakteristik  rumah  tangga penduduk  dan  berupaya  untuk  mengembangkan  model prediksi  yang  dapat  digunakan  untuk  memperkirakan besarnya  peluang  atau  probabilitas  suatu  rumah  tangga untuk  memiliki  sepeda  motor  sebagai  akibat  dari perubahan kondisi karakteristik sosio-ekonomi mikro.

## 2. Metode Penelitian
Model  regresi  logistik  multinomial  merupakan perpanjangan  dari  regresi  logistik  biner  (Aldrich  & Nelson,  1984;  Hosmer  &  Lemeshow,  2000)  dan  sangat efektif  jika  variabel  dependen  merupakan  data  kategori polikotom.  Dalam  sebuah  model  MNL,  estimasi parameter dapat diidentifikasi dan dibandingkan dengan kategori dasar dari variabel dependen (Long, 1997).
Tujuan  dari  model  Multinomial  Logit  (MNL) adalah  memperkirakan  fungsi  yang  menentukan  hasil probabilitas.  Penelitian  ini  menggunakan  model  MNL untuk  menyelidiki  hubungan  antara  faktor-faktor karakteristik  suatu  rumah  tangga  dan  kepemilikan sepeda  motor  (satu,  dua  dan  lebih  dari  dua  sepeda motor)  di  Kota  Kupang,  Nusa  Tenggara  Timur.  Satu kategori  kepemilikan  dipilih  sebagai  kategori  referensi, biasanya nilai dengan frekuensi terendah atau tertinggi.
Dalam  penelitian  ini,  model  MNL  didasarkan pada  konsep  ekonomi  mikro  dari  maksimisasi  utilitas sehingga simulasi yang dilakukan  mengandaikan bahwa suatu  rumah  tangga  lebih  memilih  untuk  memiliki sejumlah  sepeda  motor  dengan  dasar  bahwa  ia
menyediakan utilitas paling banyak dalam arti ekonomi. Model ini digunakan untuk memperkirakan utilitas yang disediakan oleh  masing-masing  kategori  kepemilikan di wilayah studi menggunakan Persamaan 1.
n n 2 2 1 1 SM SM Z α ... Z α Z α α U      (1)
Dimana U SM adalah utilitas yang disediakan oleh kategori  kepemilikan  SM,  α SM adalah  konstanta,  α 1 -α n adalah koefisien model yang ditentukan oleh model dan Z 1 -Z n adalah parameter kategori.
Dengan  utilitas  yang  dihitung  menggunakan Persamaan  1,  probabilitas  suatu  rumah  tangga  yang memiliki  sejumlah  sepeda  motor  (satu,  dua  dan  lebih besar  dari  dua  sepeda  motor)  dihitung  menggunakan Persamaan 2 dan 3.
        )) Z ... Z α (exp(α ) ... Z α exp(α P n n 1 1 SM 1 1 SM SM   n n Z (2)
  ) (exp(U ) exp(U SM SM SM P (3)
Dimana  P SM adalah  probabilitas  suatu  rumah tangga  memiliki  sepeda  motor  berjumlah  SM  dan merupakan  penjumlahan  utilitas  indeks  dari  berbagai kategori.  Probabilitas  kepemilikan  sepeda  motor  utntuk kategori  referensi  dibatasi  antara  nol  dan  satu.  Untuk penelitian  ini,  kategori  kepemilikan  1  sepeda  motor dipilih sebagai kategori referensi.
Survey  kuisioner  rumah  tangga  dilakukan  untuk memperoleh  data  primer  berupa  variabel-variabel karakteristik  rumah  tangga  (sosio-ekonomi)  yang mempengaruhi kepemilikan sepeda motor.
Kuisioner  disebarkan  secara  acak  ( stratified random  sampling )  kepada  responden  sebanyak  326 rumah  tangga  berdasarkan  perhitungan  ukuran  populasi dan  sampel  dengan  rumus Slovin .  Populasi  dalam penelitian  ini  adalah  jumlah  kepala  keluarga  di  kota Kupang  sebanyak  97725  rumah  tangga  (BPS  Kota Kupang,  2018).  Dengan  jumlah  sampel  dan  populasi tersebut, ambang kesalahannya ( margin of error ) adalah 5.43 persen (pers. 4).
2 2 0 Z n e pq  (4)
Dimana: e = ambang  kesalahan, p = probabilitas jawaban benar (0,5), n = jumlah sampel (326), q = 1 – p, Z  =  95  persen  (nilai  tabel  dari  selang  kepercayaan  95 persen = 1,96).
Penyebaran  kuisioner  dilakukan  pada  enam wilayah  kecamatan  yang  ada  di  kota  Kupang  dengan
jumlah  sampel  masing-masing  kecamatan  dapat  dilihat pada Tabel 1. Pengumpulan dan analisis data dilakukan selama dua bulan yaitu dari bulan Februari sampai bulan Maret tahun 2019.

## Tabel 1 . Jumlah Sampel setiap Kecamatan
Kecamatan Jumlah Sampel Proporsi Sampel Alak 48 KK 14.72% Maulafa 124 KK 38.04% Oebobo 57 KK 17.48% Kota Raja 36 KK 11.04% Kelapa Lima 41 KK 12.58% Kota Lama 20 KK 6.13% Total 326 KK 100.00% Model kepemilikan sepeda motor dalam penelitian  ini  merupakan  model  kalibrasi  MNL menggunakan  bantuan Software  SPSS  16 .  Variabel dependen dan independen merupakan data kategori yang ditampilkan dalam Tabel 2. Sebelum dilakukan kalibrasi pemodelan,  terlebih  dahulu  dilakukan  pengujian validitas  dan  reliabilitas  data  kuisioner  agar  data  yang digunakan  valid  dan  akurat.  Setelah  model  MNL kepemilikan  sepeda  motor  dinyatakan  valid  dan  akurat maka  akan  dilakukan  interpretasi  terhadap  probabilitas yang terjadi berbasis nilai Odds dan simulasi peluang.
Tabel 2 . Variabel penelitian
Variabel Symbol Coding Variabel dependen Kepemilikan Sepeda Motor 1 Sepeda Motor 1 SM 1 2 Sepeda Motor 2 SM 2 > 2 Sepeda Motor >2 SM 3 Variabel Independen Jumlah Anggota Keluarga 1-2 orang JAK1 1 3 orang atau lebih JAK2 2 Penghasilan < 2 jt Peng1 1 2-4 jt Peng2 2 > 4 jt Peng3 3 Jenis Pekerjaan PNS/BUMN JP1 1 Non PNS/BUMN JP2 2 Jumlah Anggota Keluarga yang Bekerja 1 orang JAKB1 1 2 orang atau lebih JAKB2 2 Jumlah Anggota Keluarga yang Sekolah/Kuliah 1 orang JAKS1 1 2 orang atau lebih JAKS2 2 Jarak Tempuh ke Tempat Kerja < 10 km DistB1 1 10-20 km DistB2 2 > 20 km DistB3 3 Jarak Tempuh ke Sekolah < 10 km DistS1 1 10-20 km DistS2 2 > 20 km DistS3 3 Waktu Tempuh ke Tempat Bekerja < 15 menit TimeB1 1 15-30 menit TimeB2 2 > 30 menit TimeB3 3 Waktu Tempuh ke Sekolah < 15 menit TimeS1 1 15-30 menit TimeS1 2 > 30 menit TimeS1 3

## 3. Hasil dan Pembahasan
3.1 Karakteristik Responden di Kota Kupang
Secara  umum,  proporsi  karakteristik  responden hasil  penyebaran  kuisioner  untuk  kepemilikan  sepeda motor di Kota Kupang ditampilkan dalam Tabel 3.
Tabel 3 . Karakteristik Responden
Case Processing Summary
N Marginal Percentage Kepemilikan Sepeda Motor 1 Sepeda Motor 94 28.8% 2 Sepeda Motor 146 44.8% > 2 Sepeda Motor 86 26.4% Jumlah Anggota Keluarga 1-2 orang 156 47.9% 3 orang atau lebih 170 52.1% Penghasilan < 2 jt 68 20.9% 2-4 jt 147 45.1% > 4 jt 111 34.0% Jenis Pekerjaan PNS/BUMN 165 50.6% Non PNS/BUMN 161 49.4% Jumlah Anggota Keluarga yang Bekerja 1 orang 114 35.0% 2 orang atau lebih 212 65.0% Jumlah Anggota Keluarga yang Sekolah/Kuliah 1 orang 45 13.8% 2 orang atau lebih 281 86.2% Jarak Tempuh ke Tempat Kerja < 10 km 111 34.0% 10-20 km 142 43.6% > 20 km 73 22.4% Jarak Tempuh ke Sekolah < 10 km 96 29.4% 10-20 km 186 57.1% > 20 km 44 13.5% Waktu Tempuh ke Tempat Bekerja < 15 menit 95 29.1% 15-30 menit 177 54.3% > 30 menit 54 16.6% Waktu Tempuh ke Sekolah < 15 menit 91 27.9% 15-30 menit 191 58.6% > 30 menit 44 13.5% Valid 326 100.0% Missing 0 Total 326

## 3.2 Uji Validitas, Reliabilitas dan Multikolinearitas
Sebelum  dilakukan  pemodelan,  terlebih  dahulu dilakukan  uji  validitas  dan  reliabilitas  data  kuisioner agar  data  yang  digunakan  sudah  valid  dan  akurat. Pengujian  validitas  menggunakan  korelasi Person Product Moment dengan kriteria validitas r  hitung lebih besar dari r tabel pada derajat signifikan 5% dan taraf df ( degree of freedom ) n-2=324.
Pada  Tabel  4  dengan  df  =  324  diperoleh  nilai  r table  0.109  sehingga  variabel  independen  dalam kuisioner  yang  tidak  valid  dan  harus  dikeluarkan  dari model  adalah  jenis  pekerjaan,  jarak  tempuh  ke  tempat kerja dan jarak tempuh ke sekolah.
Uji reliabilias dilakukan setelah uji validitas pada variabel  independen  dinyatakan  valid.  Uji  reliabilitas menggunakan  metode Cronbach’s  Alpha .  Jika  alpha  > 0.90 maka reliabilitas sempurna. Jika alpha antara 0.70 – 0.90  maka  reliabilitas  tinggi.  Jika  alpha  0.50  –  0.70 maka  reliabilitas  moderat.  Jika  alpha  <  0.50  maka
reliabilitas  rendah.  Jika  alpha  rendah,  berarti  item  tidak reliabel.  Berdasarkan  Tabel  5,  nilai Cronbach’s  Alpha menunjukan  nilai  diatas  0.50  sehingga  variabel independen dinyatakan reliable .
Tabel 4 . Hasil uji validitas kuisioner
Kepemilikan Sepeda Motor Kepemilikan Sepeda Motor Pearson Correlation 1 Sig. (2-tailed) N 326 Jumlah Anggota Keluarga Pearson Correlation .564 ** Sig. (2-tailed) .000 N 326 Penghasilan Pearson Correlation .533 ** Sig. (2-tailed) .000 N 326 Jenis Pekerjaan Pearson Correlation .008 Sig. (2-tailed) .888 N 326 Jumlah Anggota Keluarga yang Bekerja Pearson Correlation .426 ** Sig. (2-tailed) .000 N 326 Jumlah Anggota Keluarga yang Sekolah/Kuliah Pearson Correlation .298 ** Sig. (2-tailed) .000 N 326 Jarak Tempuh ke Tempat Kerja Pearson Correlation .062 Sig. (2-tailed) .267 N 326 Jarak Tempuh ke Sekolah Pearson Correlation .076 Sig. (2-tailed) .170 N 326 Waktu Tempuh ke Tempat Bekerja Pearson Correlation .218 ** Sig. (2-tailed) .000 N 326 Waktu Tempuh ke Sekolah Pearson Correlation .427 ** Sig. (2-tailed) .000 N 326
**. Correlation is significant at the 0.01 level (2-tailed).
*. Correlation is significant at the 0.05 level (2-tailed).
Tabel 5 . Hasil Uji Reliabilitas Kuisioner Variabel Cronbach's Alpha Syarat Ket. Jumlah Anggota Keluarga 0.663 0.500 Reliable Penghasilan 0.660 0.500 Reliable Jumlah Anggota Keluarga yang Bekerja 0.671 0.500 Reliable Jumlah Anggota Keluarga yang Sekolah/Kuliah 0.700 0.500 Reliable Waktu Tempuh ke Tempat Bekerja 0.712 0.500 Reliable Waktu Tempuh ke Sekolah 0.692 0.500 Reliable
Tahap  selanjutnya  adalah  melakukan  pengujian multikolinearitas  agar  model  yang  dihasilkan  tidak  bias dan  memiliki  kekuatan  prediksi  yang  handal  dan  stabil. Tabel  6  menunjukkan  hasil  uji  multikolinearitas.  Nilai Tolerance untuk  semua  variabel  independen  mendekati 1  dan  nilai VIF kurang  dari  10  sehingga  diduga  tidak terjadi  multikolinearitas  sehingga  dapat  dilanjutkan untuk dilakukan pemodelan.
Tabel 6 . Hasil Uji Multikolinearitas
Model Collinearity Statistics Tolerance VIF 1  (Constant) Jumlah Anggota Keluarga 0.839 1.192 Penghasilan 0.785 1.273 Jumlah Anggota Keluarga yang Bekerja 0.831 1.204 Jumlah Anggota Keluarga yang Sekolah/Kuliah 0.924 1.082 Waktu Tempuh ke Tempat Bekerja 0.900 1.111 Waktu Tempuh ke Sekolah 0.908 1.102
a. Dependent Variable: Kepemilikan Sepeda Motor

## 3.3 Informasi Pemasangan Model
Efektifitas  keseluruhan  model  MNL  dinilai dengan  menggunakan  statistik Chi-square .  Nilai Chi- square 340.258  dan  nilai  α  =  0.000  kurang  dari  0.05 (lihat  Tabel  7).  Hal  ini  menunjukkan  hubungan  yang signifikan  antara  variabel  dependen  dan  himpunan variabel independen pada akhir model.

## Tabel 7. Informasi pemasangan model
Model Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests -2 Log Likelihood Chi- Square df Sig. Intercept Only 524.804 Final 184.546 340.258 18 0.000 Nilai statistik
Chi-square tidak dapat menunjukkan  kekuatan  hubungan  antara  variabel dependen/respon  dan  variabel  independen/predictor. Untuk  itu  dalam  model  MNL  digunakan Pseudo  R- Square dan  akurasi  klasifikasi  model  untuk  mengukur kekuatan  hubungan  antar  variabel  seperti  yang ditunjukkan pada Tabel 8, Tabel 9 dan Tabel 10.
Tabel  8  menunjukkan  bahwa  ketiga  langkah tersebut  (nilai Cox and  Snell , Nagelkerke dan McFadden )  mengindikasikan  korelasi  yang  cukup  kuat antara  variabel  dependen  dan  himpunan  variabel independen.  Indikasi  ini  didukung  dengan  keakuratan klasifikasi  model  yang  dinilai  dan  disajikan  pada  Tabel 9 dan Tabel 10.
Tingkat  akurasi  klasifikasi  dalam  pemodelan MNL  biasanya  digunakan  25  persen  atau  lebih,  dimana harus  lebih  besar  dari  tingkat  akurasi  proporsional sampel variabel dependen. Tingkat akurasi proporsional data  merupakan  hasil  penjumlahan  kuadrat  dari persentase  jumlah  sampel  setiap  kategori  variabel dependen.    Dalam  penelitian  ini  digunakan  tingkat akurasi  klasifikasi  sebesar  100%  atau  dua  kali  lebih tinggi  dari  tingkat  akurasi  data  sehingga  diperoleh kriteria  akurasi  untuk  model  MNL  kepemilikan  sepeda motor adalah 70.67% (lihat Tabel 9).
Model  MNL  secara  umum  memperkirakan 74.2%  dengan  benar  pada  keseluruhan  kategori
doi: 10.14710/teknik.v40n3.23072               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
kepemilikan sepeda motor. Secara individual, kategori 1 sepeda motor diprediksi 91.5% dengan benar, kategori 2 sepeda  motor  diprediksi  82.9%  dengan  benar  dan kategori  lebih  dari  2  sepeda  motor  diprediksi  40.7% dengan benar.
Berdasarkan Tabel 10, tingkat akurasi  klasifikasi keseluruhan adalah 74.2% yang lebih besar dari kriteria akurasi  70.67%.  Oleh  karena  itu,  kriteria  ketepatan klasifikasi  untuk  model  MNL  dalam  penelitian  ini tergolong akurat.
Tabel 8. Pseudo R-Square Cox and Snell 0.648 Nagelkerke 0.734 McFadden 0.488

## Tabel 9. Kiteria Akurasi Model MNL
Kepemilikan Sepeda Motor N Marginal Percentage Marginal Percentage Square 1 Sepeda Motor 94 28.8% 0.082944 2 Sepeda Motor 146 44.8% 0.200704 > 2 Sepeda Motor 86 26.4% 0.069696 Tingkat akurasi proporsional data 0.353344 Tingkat akurasi klasifikasi (> 25%) 100% Kriteria akurasi 0.706688 Tabel 10. Klasifikasi Akurasi Model MNL Observed Predicted 1 Sepeda Motor 2 Sepeda Motor > 2 Sepeda Motor Percent Correct 1 Sepeda Motor 86 8 0 91.5% 2 Sepeda Motor 15 121 10 82.9% > 2 Sepeda Motor 4 47 35 40.7% Overall Percentage 32.2% 54.0% 13.8% 74.2%
3.4 Pengembangan Model Multinomial Logit (MNL) Penelitian  ini  menggunakan Model  Multinomial Logit (MNL)  untuk  memprediksi  seberapa  besar probabilitas suatu rumah  tangga  memiliki  sepeda  motor di kota Kupang. Metode maximum likelihood digunakan untuk  menghitung  koefisien  parameter  model.  Dua persamaan  multinomial  logit  akan  diperoleh  dimana kepemilikan  1  sepeda  motor  dalam  rumah  tangga dijadikan sebagai kategori referensi/kategori dasar.
Model  MNL  yang  pertama  membandingkan probabilitas  kepemilikan  2  sepeda  motor  terhadap kepemilikan  1  sepeda  motor  mencakup  keseluruhan variabel independen (jumlah anggota keluarga, penghasilan,  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja, jumlah  anggota  keluarga  yang  sekolah/kuliah,  waktu tempuh  ke tempat  kerja dan waktu tempuh ke  sekolah). Model  MNL  yang  kedua  membandingkan  probabilitas kepemilikan  lebih  dari  2  sepeda  motor  terhadap
kepemilikan  1  sepeda  motor  mencakup  keseluruhan variabel independen yang sama.
Estimasi parameter dalam model MNL berfungsi untuk  mengukur  probabilitas  perubahan  logit  untuk perubahan  satu  unit  variabel  independen  dimana variabel  independen  yang  lain  adalah  konstan.  Dalam penelitan  ini,  koefisien  variabel  independen  yang bernilai positif mengartikan adanya peluang peningkatan kepemilikan 2 sepeda motor dan kepemilikan lebih dari 2  sepeda  motor.  Sedangkan  jika  koefisien  variabel independen  bernilai  negatif  berarti  peluang  atau probabilitas kepemilikan 2 sepeda motor dan kepemilikan  lebih  dari  2  sepeda  motor  cenderung menurun  atau  dengan  kata  lain  terjadi  peningkatan peluang untuk kepemilikan 1 sepeda motor.
Nilai signifikansi (Sig.) pada variabel independen untuk model MNL mengindikasikan apakah ada peluang terjadinya  perubahan  secara  signifikan  yang  mengubah logit  pada  tingkat  kepercayaan  yang  diterima.  Jika  nilai Sig.  lebih  besar  dari  tingkat  kepercayaan  yang  diterima maka  disimpulkan  tidak  cukup  bukti  bahwa  perubahan variabel  independen  mempengaruhi  kategori  respons variabel  dependen  terhadap  kategori  referensi/dasar. Dalam  penelitian  ini  digunakan  tingkat  kepercayaan sebesar 95% atau nilai Sig. 0.05.
Tabel  11  menunjukkan  multikolinearitas  tidak ada  dalam  model  karena  tidak  ada  nilai  standard  error ( Std.  Error )  dari  koefisien  β  yang  memiliki  nilai  lebih dari 1.96 (Washington dkk. , 2003).
Tabel  11  menjelaskan  bahwa  jumlah  anggota keluarga  kategori  1-2  orang  (JAK=1)  berpengaruh signifikan  negatif  dengan  kepemilikan  2  sepeda  motor dan  lebih  dari  2  sepeda  motor  sehingga  cenderung memiliki peluang 87.6% (1-0.124) dan 98.1% (1-0.019) relatif  lebih  kecil  untuk  memiliki  2  sepeda  motor  dan lebih  dari  2  sepeda  motor  terhadap  1  sepeda  motor daripada  kategori  3  orang  atau  lebih  (JAK=2).  Atau dengan kata lain, kategori 1-2 orang (JAK=1) cenderung memiliki  peluang  lebih  besar  8.08  kali  (Exp(2.089)) untuk memiliki 1 sepeda motor terhadap 2 sepeda motor dan  memiliki  peluang  lebih  besar  52.83  kali (Exp(3.967))  untuk  memiliki  1  sepeda  motor  terhadap lebih dari 2 sepeda motor daripada kategori 3 orang atau lebih (JAK=2).
Kategori  penghasilan  yang  lebih  kecil  dari  dua juta rupiah (Peng=1) dan penghasilan dua sampai empat juta  rupiah  (Peng=2)  berpengaruh  signifikan  negatif dengan  kepemilikan  2  sepeda  motor  dan  lebih  dari  2 sepeda  motor  sehingga  cenderung  memiliki  peluang 99.6% (1-0.004) dan 94.8% (1-0.052) relatif lebih  kecil untuk memiliki 2 sepeda motor terhadap 1 sepeda motor dan  cenderung  memiliki  peluang  99.4%  (1-0.006)  dan 96.6% (1-0.034) lebih kecil untuk memiliki lebih dari 2 sepeda motor terhadap 1 sepeda motor daripada kategori penghasilan  yang  lebih  besar  dari  empat  juta  rupiah

## TEKNIK, 40 (3), 2019, 190
(Peng=3)  dalam  suatu  rumah  tangga.  Atau  dengan  kata lain,  penghasilan  yang  lebih  kecil  dari  dua  juta  rupiah (Peng=1)  dan  dua  sampai  empat  juta  rupiah  (Peng=2) cenderung  memiliki  peluang  lebih  besar  240.33  kali (Exp(5.482))  dan  19.09  kali  (Exp(2.949))  untuk memiliki  1  sepeda  motor  terhadap  2  sepeda  motor daripada penghasilan diatas empat juta rupiah (Peng=3).
Sedangkan  terhadap  kepemilikan  lebih  dari  2  sepeda motor, penghasilan yang lebih kecil dari dua juta rupiah (Peng=1)  dan  dua  sampai  empat  juta  rupiah  (Peng=2) cenderung  memiliki  peluang  lebih  besar  177.51  kali (Exp(5.179))  dan  29.67  kali  (Exp(3.390))  untuk memiliki  1  sepeda  motor  daripada  penghasilan  diatas empat juta rupiah (Peng=3).
Tabel 11. Estimasi parameter – kepemilikan 2 sepeda motor dan lebih dari 2 sepeda motor versus 1 sepeda motor
Kepemilikan Sepeda Motor a B Std. Error Wald Df Sig. Exp(B) 95% CI for Exp(B) Lower Bound Upper Bound 2 Sepeda Motor Intercept 7.704 1.797 18.379 1 .000 [JAK=1] -2.089 .542 14.870 1 .000 .124 .043 .358 [JAK=2] 0 b . . 0 . . . . [Peng=1] -5.482 1.156 22.500 1 .000 .004 .000 .040 [Peng=2] -2.949 1.094 7.263 1 .007 .052 .006 .447 [Peng=3] 0 b . . 0 . . . . [JAKB=1] -2.329 .496 22.086 1 .000 .097 .037 .257 [JAKB=2] 0 b . . 0 . . . . [JAKS=1] -2.142 .640 11.216 1 .001 .117 .034 .411 [JAKS=2] 0 b . . 0 . . . . [TimeB=1] -.370 .724 .261 1 .609 .691 .167 2.854 [TimeB=2] .020 .670 .001 1 .976 1.021 .274 3.798 [TimeB=3] 0 b . . 0 . . . . [TimeS=1] -1.528 1.291 1.400 1 .237 .217 .017 2.726 [TimeS=2] -.729 1.252 .339 1 .560 .483 .042 5.610 [TimeS=3] 0 b . . 0 . . . . > 2 Sepeda Motor Intercept 9.694 1.842 27.699 1 .000 [JAK=1] -3.967 .658 36.372 1 .000 .019 .005 .069 [JAK=2] 0 b . . 0 . . . . [Peng=1] -5.179 1.289 16.153 1 .000 .006 .000 .070 [Peng=2] -3.390 1.136 8.906 1 .003 .034 .004 .312 [Peng=3] 0 b . . 0 . . . . [JAKB=1] -2.208 .612 13.020 1 .000 .110 .033 .365 [JAKB=2] 0 b . . 0 . . . . [JAKS=1] -2.142 .843 6.453 1 .011 .117 .023 .613 [JAKS=2] 0 b . . 0 . . . . [TimeB=1] .159 .867 .034 1 .854 1.173 .214 6.418 [TimeB=2] .664 .787 .713 1 .399 1.943 .416 9.079 [TimeB=3] 0 b . . 0 . . . . [TimeS=1] -5.285 1.338 15.609 1 .000 .005 .000 .070 [TimeS=2] -3.404 1.257 7.338 1 .007 .033 .003 .390 [TimeS=3] 0 b . . 0 . . . .
a. The reference category is: 1 Sepeda Motor.
b. This parameter is set to zero because it is redundant.
Jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja  untuk kategori  1  orang  (JAKB=1)  berpengaruh  signifikan negatif  dengan  kepemilikan  2  sepeda  motor  dan  lebih dari  2  sepeda  motor  sehingga  cenderung  memiliki peluang  90.3%  (1-0.097)  dan  89.0%  (1-0.110)  relatif lebih kecil untuk memiliki 2 sepeda motor dan lebih dari 2  sepeda  motor  terhadap  1  sepeda  motor  daripada kategori 2 orang atau lebih (JAKB=2). Atau dengan kata lain,  kategori  1  orang  (JAKB=1)  cenderung  memiliki peluang  lebih  besar  10.27  kali  (Exp(2.329))  untuk
memiliki  1  sepeda  motor  terhadap  2  sepeda  motor  dan memiliki  peluang  lebih  besar  9.10  kali  (Exp(2.208)) untuk  memiliki  1  sepeda  motor  terhadap  lebih  dari  2 sepeda  motor  daripada  kategori  2  orang  atau  lebih (JAKB=2).
Jumlah  anggota  keluarga  yang  sekolah/kuliah untuk  kategori  1  orang  (JAKS=1)  berpengaruh signifikan  negatif  dengan  kepemilikan  2  sepeda  motor dan  lebih  dari  2  sepeda  motor  sehingga  cenderung keduanya  memiliki  peluang  88.3%  (1-0.117)  relatif
doi: 10.14710/teknik.v40n3.23072               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
lebih kecil untuk memiliki 2 sepeda motor dan lebih dari 2  sepeda  motor  terhadap  1  sepeda  motor  daripada kategori 2 orang atau lebih (JAKS=2). Atau dengan kata lain,  kategori  1  orang  (JAKS=1)  cenderung  memiliki peluang  lebih  besar  8.52  kali  (Exp(2.142))  untuk memiliki  1  sepeda  motor  terhadap  2  sepeda  motor  dan lebih dari 2 sepeda motor daripada kategori 2 orang atau lebih (JAKS=2).
Waktu  tempuh  ke  sekolah/kuliah  untuk  kategori lebih  kecil  dari  15  menit  (TimeS=1)  dan  15  sampai  30 menit (TimeS=2) berpengaruh signifikan negatif dengan kepemilikan  lebih  dari  2  sepeda  motor  sehingga cenderung memiliki peluang 99.5% (1-0.005) dan 96.7% (1-0.033)  relatif  lebih  kecil  untuk  memiliki  lebih  dari  2 sepeda motor terhadap 1 sepeda motor daripada kategori lebih besar dari 30  menit (TimeS=3).  Atau dengan  kata lain,  kategori  lebih  kecil  dari  15  menit  (TimeS=1)  dan 15  sampai  30  menit  (TimeS=2)  cenderung  memiliki peluang  lebih  besar  197.35  kali  (Exp(5.285))  dan  30.08 kali  (Exp(3.404))  untuk  memiliki  1  sepeda  motor terhadap  lebih  dari  2  sepeda  motor  daripada  kategori yang lebih besar dari 30 menit (TimeS=3).
Untuk  menganalisis  probabilitas  kepemilikan sepeda motor, persamaan logit peluang untuk kepemilikan  2  sepeda  motor  dan  lebih  dari  2  sepeda motor  dihitung  dengan  mengalikan  koefisien Beta dari tabel  estimasi  parameter  dengan  variabel  independen (lihat Tabel 11).
Berdasarkan Tabel 11, pada kategori kepemilikan 2  sepeda  motor  diperoleh  hasil  bahwa  untuk  variabel (TimeB=1),  (TimeB=2),  (TimeS=1)  dan  (TimeS=2) memiliki nilai signifikansi lebih besar dari 0.05 sehingga variabel  tersebut  tidak  masuk  dalam  model  (lihat  pers. 6).  Hal  yang  sama  juga  terlihat  pada  kategori kepemilikan  lebih  dari  2  sepeda  motor  yakni  untuk variabel  (TimeB=1)  dan  (TimeB=2)  memiliki  nilai signifikansi  lebih  besar  dari  0.05  sehingga  variabel tersebut  juga  tidak  masuk  dalam  model  (lihat  pers.  7). Sedangkan untuk variabel (JAK=2), (Peng=3),
(JAKB=2),  (JAKS=2),  (TimeB=3)  dan  (TimeS=3) merupakan  basis  kategori  referensi  untuk  masing- masing  variabel  independen  sehingga  otomatis  tidak masuk dalam model persamaan logit.
Model  persamaan  logit  kepemilikan  sepeda motor  di  kota  Kupang  pada  tingkat  kepercayaan  95% ditunjukkan oleh Persamaan 5 hingga 7.
log (P 1 SM /P 1 SM )   = 0 (5)
log (P 2 SM /P 1 SM )   = 7.704 – 2.089(JAK 1 ) – 5.482(Peng1) – 2.949(Peng2) – 2.329(JAKB 1 ) –2.142(JAKS 1 ) (6)
log (P >2 SM /P 1 SM ) = 9.694 – 3.967(JAK 1 ) – 5.179(Peng1) – 3.390(Peng2) – 2.208(JAKB 1 ) – 2.142(JAKS 1 ) –
5.285(TimeS 1 ) – 3.404(TimeS 2 ) (7) Sehingga diperoleh persamaan model
probabilitas  MNL  kepemilikan  sepeda  motor  adalah berupa Persamaan 8 hingga 10.
) 1 ( ) 2 ( log ) 1 ( ) 2 ( log ) 1 ( ) 1 ( log ) 1 ( ) 1 ( log ) 1 ( SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM e e e e P     (8) ) 1 ( ) 2 ( log ) 1 ( ) 2 ( log ) 1 ( ) 1 ( log ) 1 ( ) 2 ( log ) 2 ( SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM e e e e P     (9) ) 1 ( ) 2 ( log ) 1 ( ) 2 ( log ) 1 ( ) 1 ( log ) 1 ( ) 2 ( log ) 2 ( SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM P SM e e e e P       (10)
Selanjutnya dilakukan interpretasi berbasis peluang  yang  dilakukan  dengan  cara  mensubstitusikan persamaan  fungsi  logit  kepemilikan  sepeda  motor  (5), (6) dan (7) ke dalam persamaan model MNL (8), (9) dan (10).  Kemudian  dibuat  simulasi  probabilitas  dari  semua faktor  yang  berpengaruh  nyata  terhadap  kepemilikan sepeda  motor.  Simulasi  dilakukan  dengan  cara meningkatkan  nilai  faktor  tersebut  dari  nilai  minimum (0%)  ke  nilai  maksimum  (50%)  kemudian  dilihat kecendrungan  hasil  probabilitas  suatu  rumah  tangga untuk  memiliki  1  sepeda  motor,  2  sepeda  motor  dan lebih  dari  2  sepeda  motor.  Simulasi  dilakukan  dalam  4 kategori  yang  bertujuan  untuk  melihat  sensitivitas kepemilikan  sepeda  motor  yaitu  :  (1)  pada  simulasi  1 terjadi  peningkatan  hanya  pada  variabel  (JAK=1);  (2) pada simulasi 2 terjadi peningkatan hanya pada variabel (Peng=1)  dan  (Peng=2);  (3)  pada  simulasi  3  terjadi peningkatan hanya pada variabel (JAKB=1), (JAKS=1), (TimeS=1)  dan  (TimeS=2);  dan  (4)  pada  simulasi  4 terjadi  peningkatan  pada  keseluruhan  variabel  yang berpengaruh signifikan.
Tabel 12  dan  Gambar  1  menjelaskan  bahwa  jika terjadi peningkatan pada  jumlah anggota keluarga  (nilai berubah  dari  0  ke  0.50)  maka  akan  meningkatkan probabilitas kepemilikan 1 sepeda motor sebesar  0.03% (dari 0.01% menjadi 0.03%), meningkatkan probabilitas kepemilikan  2  sepeda  motor  sebesar  13.87%  (dari 12.03%  menjadi  25.89%)  dan  menurunkan  probabilitas kepemilikan  lebih  dari  2  sepeda  motor  sebesar  13.90% (dari 87.97% menjadi 74.07%).
Tabel 13  dan  Gambar  2  menjelaskan  bahwa  jika terjadi peningkatan pada penghasilan (nilai berubah dari
0  ke  0.50)  maka  akan  meningkatkan  probabilitas kepemilikan 1 sepeda motor sebesar  0.38% (dari 0.01% menjadi 0.39%), meningkatkan probabilitas kepemilikan 2  sepeda  motor  sebesar  0.70%  (dari  12.03%  menjadi 12.73%) dan menurunkan probabilitas kepemilikan lebih dari  2  sepeda  motor  sebesar  1.08%  (dari  87.97% menjadi 86.89%).
Tabel 14  dan  Gambar  3  menjelaskan  bahwa  jika terjadi  peningkatan  pada  jumlah  anggota  keluarga  yang bekerja,  jumlah  anggota  keluarga  yang  sekolah  dan waktu  tempuh  ke  Sekolah/Kuliah  (nilai  berubah  dari  0 ke  0.50)  maka  akan  meningkatkan  probabilitas kepemilikan 1 sepeda motor sebesar 0.38% (dari 0.01% menjadi 0.38%), meningkatkan probabilitas kepemilikan 2  sepeda  motor  sebesar  78.47%  (dari  12.03%  menjadi 90.49%) dan menurunkan probabilitas kepemilikan lebih dari  2  sepeda  motor  sebesar  78.84%  (dari  87.97% menjadi 9.13%).
Tabel  12. Simulasi  1  :  probabilitas  akibat  peningkatan pada variabel jumlah anggota keluarga
Perubahan Logit P(1 SM) P(2 SM) P(>2 SM) 0 0.00005 0.12025 0.87970 0.1 0.00008 0.14157 0.85835 0.2 0.00011 0.16596 0.83393 0.3 0.00016 0.19360 0.80624 0.4 0.00023 0.22459 0.77517 0.5 0.00033 0.25895 0.74072 Selisih 0.00028 0.13870 -0.13897
Gambar  1 .  Probabilitas  kepemilikan  sepeda  motor akibat peningkatan jumlah anggota keluarga
Tabel  13. Simulasi  2  :  probabilitas  akibat  peningkatan pada variabel penghasilan
Perubahan Logit P(1 SM) P(2 SM) P(>2 SM) 0 0.00005 0.12025 0.87970 0.1 0.00013 0.12171 0.87816 0.2 0.00030 0.12317 0.87653 0.3 0.00071 0.12462 0.87468 0.4 0.00166 0.12601 0.87233 0.5 0.00389 0.12725 0.86886 Selisih 0.00383 0.00700 -0.01084
Gambar  2 .  Probabilitas  Kepemilikan  Sepeda  Motor akibat Peningkatan Penghasilan
Tabel  14. Simulasi  3  :  probabilitas  akibat  peningkatan pada  variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang  bekerja, jumlah  anggota  keluarga  yang  sekolah  dan  waktu tempuh ke sekolah
Perubahan Logit P(1 SM) P(2 SM) P(>2 SM) 0 0.00005 0.12025 0.87970 0.1 0.00017 0.24353 0.75630 0.2 0.00048 0.43113 0.56839 0.3 0.00110 0.64045 0.35844 0.4 0.00217 0.80626 0.19156 0.5 0.00382 0.90491 0.09127 Selisih 0.00376 0.78466 -0.78842
Gambar  3 .  Probabilitas  kepemilikan  sepeda  motor akibat  peningkatan  jumlah  anggota  keluarga  yang bekerja,  jumlah  anggota  keluarga  yang  sekolah  dan waktu tempuh ke sekolah
Tabel  15. Simulasi  4  :  Probabilitas  akibat  Peningkatan pada Keseluruhan Variabel Independen yang Berpengaruh Signifikan Perubahan Logit P(1 SM) P(2 SM) P(>2 SM) 0 0.00005 0.12025 0.87970 0.1 0.00057 0.28244 0.71699 0.2 0.00478 0.52911 0.46610 0.3 0.03008 0.74285 0.22708 0.4 0.14083 0.77677 0.08240 0.5 0.43914 0.54095 0.01991 Selisih 0.43909 0.42070 -0.85978
doi: 10.14710/teknik.v40n3.23072               Copyright © 2019, TEKNIK, p-ISSN: 0852-1697, e-ISSN: 240-9919
Gambar 4 . Probabilitas Kepemilikan Sepeda Motor
Berdasarkan  Tabel  15  dan  Gambar  4,  jika keselurahan  faktor  kepemilikan  sepeda  motor  bergerak dari  nilai  minimum  ke  maksimum  maka  probabilitas untuk  memiliki  1  sepeda  motor  cenderung  meningkat mulai dari 0.01% menjadi 43.91%. Untuk kepemilikan 2 sepeda motor, probabilitasnya cenderung meningkat dari 12.03%  menjadi  77.68%  kemudian  turun  menjadi 54.09%.  Sedangkan  untuk  kepemilikan  lebih  dari  2 sepeda  motor,  peningkatan  keselurahan  faktor  yang berpengaruh  terhadap  kepemilikan  sepeda  motor cenderung  menurunkan probabilitasnya  yaitu  mulai dari 87.97%  menjadi  1.99%.  Selain  itu,  hal  lain  yang  perlu ditekankan adalah peningkatan probabilitas kepemilikan 2  sepeda  motor  hanya  sampai  pada  nilai  40%  dari peningkatan keseluruhauuuuun variabel yang signifikan. Saat  keseluruhan  variabel  yang  berpengaruh  signifikan meningkat  menjadi  50%,  probabilitasnya  cenderung menurun  karena  lebih  memilih  untuk  memiliki kendaraan mobil pribadi.
Perubahan ekstrim keselurahan faktor kepemilikan sepeda motor (nilai berubah dari 0 ke 0.50) akan  meningkatkan  probabilitas  kepemilikan  1  sepeda motor  sebesar  43.90%  (dari  0.01%  menjadi  43.91%), meningkatkan  probabilitas  kepemilikan  2  sepeda  motor sebesar  42.07%  (dari  12.03%  menjadi  54.09%)  dan menurunkan  probabilitas  kepemilikan  lebih  dari  2 sepeda  motor  sebesar  85.98%  (dari  87.97%  menjadi 1.99%).
Penelitian ini relevan dengan hasil penelitan yang dilakukan  oleh  Gbagir dkk. (2018)  yang  menyimpulkan bahwa  pada  kondisi  ekonomi  yang  menguntungkan, suatu  rumah  tangga  akan  cenderung  memiliki  sepeda motor.  Ini  berarti  bahwa  mereka  yang  berpenghasilan tinggi  akan  lebih  cenderung  memiliki  kendaraan  lain daripada  memiliki  sepeda  motor.  Selain  itu,  Massara dkk. (2018) juga menyimpulkan bahwa masyarakat yang berpenghasilan  rendah  berpengaruh  signifikan  terhadap kepemilikan  sepeda  motor.  Penelitian  ini  juga  relevan dengan hasil penelitian yang dilakukan oleh Dargay dkk. (2007),  Leong  &  Sadullah  (2007),  Wedagama  (2013) dan Oyedepo & Etu (2015).
Peningkatan  kepemilikan  sepeda  motor  akan mengarah pada masalah transportasi yang serius di Kota Kupang  untuk  beberapa  tahun  ke  depan.  Hal  ini berhubungan  dengan  dampak  negatif  dari  transportasi termasuk  kecelakaan  lalulintas  dan  polusi  yang ditimbulkan.  Untuk  mengatasi  situasi  ini,  kepemilikan kendaraan  suatu  rumah  tangga  harus  dibatasi  dengan menggunakan kebijakan transportasi sebagai mekanisme harga  melalui  peningkatan  terhadap  biaya  pengeluaran kendaraan  dengan  cara  menaikkan  pajak  kendaraan, biaya  bahan  bakar  dan  ongkos  parkir  (Prabnasak dkk. , 2011). Sebelum menerapkan kebijakan tersebut, layanan transportasi  umum  di  Kota  Kupang  perlu  ditingkatkan dengan  memperbaiki  kinerja  pelayanannya  sehingga bisa  mempertahankan  loyalitas  pengguna  transportasi umum (Semiun, 2018).

## 4. Kesimpulan
Model  regresi  multinomial  logit  kepemilikan sepeda  motor  dalam  penelitian  ini  telah  berhasil dikembangkan  dan  merupakan  model  MNL  yang  valid dan  akurat.  Berdasarkan  kalibrasi  hasil  pemodelan, faktor yang berpengaruh signifikan terhadap kepemilikan  sepeda  motor  di  kota  Kupang  adalah jumlah  anggota  keluarga,  penghasilan,  jumlah  anggota keluarga  yang  bekerja,  jumlah  anggota  keluarga  yang sekolah,  dan  waktu  tempuh  ke  sekolah.  Hasil  analisis menunjukkan rumah tangga dengan jumlah anggota dua orang,  penghasilan  kurang  dari  dua  juta  rupiah, penghasilan  dua  sampai  empat  juta  rupiah,  jumlah anggota  yang  bekerja  satu  orang,  jumlah  anggota  yang sekolah  satu  orang,  dan  waktu  tempuh  ke  sekolah kurangg  dari  15  menit  dan  15  -  30  menit  cenderung memiliki  peluang  yang  lebih  besar  untuk  memiliki  satu sepeda  motor  daripada  dua  sepeda  motor  atau  lebih. Perubahan ekstrim keseluruhan faktor yang mempengaruhi  kepemilikan  sepeda  motor  sebesar  50% meningkatkan  probabilitas  kepemilikan  satu  sepeda motor  sebesar  43.90%,  dua  sepeda  motor  sebesar 42.07% dan menurunkan probabilitas kepemilikan lebih dari  dua  sepeda  motor  sebesar  85.98%  sebagai  akibat dari  kecenderungan  untuk  memiliki  mobil  pribadi. Pengembangan  model  ini  telah  memberikan  indikasi pada  tren  yang  diharapkan  dari  kepemilikan  sepeda motor.

## Daftar Pustaka
Aldrich,  J.  H.  Nelson,  F.  D.  (1984). Linear  probability, logit  and  probit  models .  Newbury  Park,  CA: Sade publications.
Badan  Pusat  Statistik  Kota  Kupang.  (2018). Kota Kupang  dalam  Angka .  Kupang:  BPS  Kota Kupang.
Dargay,  J.,  Gately,  D.,  Sommer,  M.  (2007).  Vehicle Ownership  and  Income  Growth,  Worldwide: 1960-2030. The Energy Journal . 28(4), 143-170. Gbagir,  K.,  Etu,  J.  E.,  Oyedepo,  O.  J.  (2018).
Motorcycle Ownership Assessment and Estimation in Makurdi, North Central, Nigeria: A Multinomial  Logit  Model  Approach. Journal  of Civil  Engineering,  Science  and  Technology , 9(2), 87-97.
Hosmer, D. W., Lemeshow, S. (2000). Applied Logistic Regression (2nd ed.) . New York: Wiley.
Leong, L. V., Sadullah, A. F. M. (2007). A Study on the Motorcycle Ownership : A Case Study in Penang State  ,  Malaysia. Journal  of  the Eastern  Asia Society for Transportation Studies , 7, 528–539. Long,  J.  S.  (1997). Regression  Models  for  categorical and limited dependent variables . Thousand Oaks, CA: Sage.
Massara,  A.,  Hakim,  A.,  Wicaksono,  A.,  Basri,  L. (2018).  Structural  Equation  Modeling  On  the Calculation  of  Motorcycle  Ownership  Index Using Amos Software. IOSR Journal of Business and Management (IOSR-JBM) , 20(4), 35-43. Oyedepo,  O.  J.,  Etu,  J.  (2015).  Binomial  logistic regression  model  of  household  motorcycle
ownership  in  Akure,  Ondo  State,  Nigeria. Journal of Transport Literature , 9(4), 40–44.
Prabnasak,  J.,  Taylor,  M.A.P.,  Yue,  W.L.  (2011)  An Investigation  of  Vehicle  Ownership  and  the Effect  of  Income  and  Vehicle  Expenses  in  Mid- Sized  City  of  Thailand. Journal  of  the  Eastern Asia  Society  for  Transportation  Studies ,  Vol.  9, 437–451.
Sanko, N., Dissanayake, D., Kurauchi, S., Maesoba, H., Yamamoto, T., Morikawa, T. (2014). Household car  and  motorcycle  ownership  in  Bangkok  and Kuala  Lumpur  in  comparison  with  Nagoya. Transportmetrica  A:  Transport  Science ,  10(3), 187–213.
Semiun,  O.  E.  (2018).  Pengaruh  Kualitas  Pelayanan Angkutan Kota Terhadap Kepuasan dan Loyalitas Penumpang di Kota Kupang. Rekayasa Sipil , 12(1), 39–49.
Washington,  S.  P.,  Karlaftis,  M.  G.,  Mannering,  F.  L. (2003). Statistical  and  Econometric  Methods  for Transportation  Data  Analysis .  USA  :  Chapman & Hall.
Wedagama,  D.  M.  (2013).  The  Influence  of  Income  on Household  Motorcycle  Ownership  in  Buleleng Regency, Bali. Jurnal Ilmiah Teknik Sipil , 17(1), 18–25.