## MODEL BANGKITAN PERGERAKAN RUMAH TANGGA BERDASARKAN GENDER UNTUK AKTIFITAS MANDOTORY DI KOTA BANDA ACEH
Raihan I. Riyana a,* , Renni Anggraini b , Sugiarto Sugiarto c a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b,c Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, e mail address: raihanichtiarriyana@gmail.com

## A R T I C L E     I N F O                               A B S T R A C T
© 2018 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved
© 2018 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Ketergantungan  moda  pribadi  mengakibatkan  dampak  lalu  lintas  kemacetan  dan  mengakibatkan naiknya biaya operasional kendaraan, bertambahnya waktu tempuh, kebisingan dan polusi udara (Sofyan dkk, 2017; Sugiarto dkk, 2012; Sugiarto dkk, 2013). Peningkatan kepemilikan kendaraan bermotor seperti sepeda  motor  dan  mobil  di  Kota  Banda  Aceh  juga  menyebabkan  bertambahnya  bangkitan  pergerakan masyarakat.  Bangkitan  pergerakan  umumnya  dilakukan  berdasarkan  aktivitas  dari  suatu  rumah  tangga. Masing-masing anggota rumah tangga tentu saja memiliki pergerakan yang berbeda-beda, sehingga pada suatu  rumah  tangga  akan  terdapat  beberapa  pergerakan.  Pergerakan  merupakan  perjalanan  dari  daerah asal  (tempat  tinggal/ origin )  menuju  ke  daerah  tujuan  ( destination ).  Salah  satu  faktor  yang  sangat mendorong  seseorang  melakukan  pergerakan  adalah  aktivitas.  Adanya  aktivitas  di  luar  tempat  tinggal
Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index

## ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst

## ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst
Trip generation in the household is very influential on the activity it has. A routine activity that should be done by an individual itself also called as a mandatory activity. Also with the trip generation performed can be affected by social status owned, one of which is genders. Gender is the division of roles between men and women which can have a difference. The  purpose  of  this  research  is  to  know  the  socio-economic characteristics,  demography  and  tip  behavior,  knowing  factors  which influence  the  trip  generation  of  a  household  based  on  gender  for mandatory activity and to get the model, and the difference of utility and probability  value.  Area  of  this  research  is  four  sub-districts  in  Banda Aceh  city  which  are  Jaya  Baru  sub-districts,  Banda  Raya,  Lueng  Bata, and Kuta raja sub-district with the sample numbers of 400 samples. The method used is Model of Binomial  Logit Difference then  processed by using  SPSS  v20.  Characteristics  of  Socio-economic,  demography,  and trip behavior which produced by 19 variables in this research one of its variable  is  the  gender  that  is  54%  for  men  and  46%  for  women.  From the utility model obtained, then the factors that are affect the movement of  the  household  based  on  mandatory  activity  on  men  are  a  number  of family  members and  activity  duration,  while  for  women are number of family  members  who  attend  school  and  activity  duration.  The probability  for  the  household  Trip  generation  is  probability  ≤  3 movement, and > 3 movements based on the mandatory activity for men are 75% and 25%, while for women are 72% and 28%.
Article History:
Received 07 June 2018 Received in revised form 06 August 2018 Accepted 13 August 2018

## Keywords:
Trip generation, household of trip, socio-economic, demography, Binomial Logit
setiap  orang  mengakibatkan  terjadinya  bangkitan  pergerakan.  Begitu  juga  jumlah  perjalanan  atau bangkitan  pergerakan  yang  dilakukan  oleh  seorang  individu  dapat  dipengaruhi  oleh  status  sosial  yang dimilikinya, salah satunya adalah jenis kelamin (laki-laki dan perempuan) atau gender . Gender itu sendiri merupakan  perilaku  atau  pembagian  peran  antara  laki-laki  dan  perempuan  yang  sudah  dibentuk  di masyarakat  tertentu  pada  masa  waktu  tertentu,  yang  dapat  memiliki  banyak  atau  tidaknya  perbedaan maupun  ketidaksetaraan.  Tujuan  aktivitas  (aktivitas mandatory )  berdasarkan gender berguna  untuk mengetahui  seberapa  besar  pengaruhnya  terhadap  bangkitan  pergerakan  karena  aktivitas mandatory merupakan aktivitas rutin yang dimiliki oleh semua individu baik laki-laki maupun perempuan. Sebagai Ibukota Provinsi Aceh, Kota Banda Aceh merupakan kota yang sedang berkembang, yaitu sebagai pusat administrasi  pemerintahan,  pusat  pendidikan,  pusat  kepariwisataan  dan  terdapat  banyak  pusat perbelanjaan  baru.  Seiring  dengan  meningkatnya  kepadatan  penduduk  perkotaan,  maka  jumlah pergerakan  perjalanan  pun  semakin  meningkat,  munculnya  banyak  pemukiman/perumahan  baru  juga akan  menambah  jumlah  aktivitas harian  yang  cukup  tinggi  sehingga  pergerakan arus  lalu  lintas  di Kota Banda  Aceh  semakin  meningkat.  Banyaknya  aktivitas  yang  dilakukan  tersebut,  menyebabkan  kajian mengenai  bangkitan  pergerakan  rumah  tangga  berdasarkan gender untuk  aktivitas mandatory di  Kota Banda Aceh ini layak diteliti.
Terjadinya  kepadatan  lalu  lintas  karena  karakteristik  masyarakat  terhadap  bangkitan  pergerakan sangat dipengaruhi oleh aktivitas mandatory yang dilakukan  individu dalam rumah tangga.  Oleh karena itu,  penelitian  ini  mengkaji  tentang  :  seperti  apa  variabel  karakteristik  sosial  ekonomi,  karakteristik demografi  dan  karakteristik  perilaku  perjalanan,  faktor-faktor  apa  saja  yang  mempengaruhi  pergerakan dalam rumah tangga dan bagaimana model bangkitan yang dihasilkan. Sehingga penelitian ini bertujuan untuk  mengetahui  karakteristik  rumah  tangga,  seperti  karakteristik  sosial-ekonomi,  demografi  dan perilaku  perjalanan,  mengetahui  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  bangkitan  pergerakan  rumah  tangga berdasarkan gender untuk  aktivitas mandatory dan  untuk  mendapatkan  model  kebutuhan  bangkitan pergerakan,  serta  nilai  selisih  utilitasnya  dan  persamaan  model  probabilitas  yang  dihasilkan.  Tahapan pemodelan bangkitan pergerakan berguna untuk mengetahui jumlah pergerakan pada setiap zona asal dan tujuan,  dengan  menggunakan  data  rinci  mengenai  tingkat  bangkitan  pergerakan,  karakteristik  sosial- ekonomi, demografi serta perilaku perjalanan.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Pendekatan Berbasis Perjalanan
Dalam  sistem  perencanaan  transportasi, terdapat  empat  pendekatan  yang  saling  terkait  satu  dengan yang  lain  (Tamin,  2000),  yaitu  bangkitan  pergerakan  ( trip  generation ),  distribusi  perjalanan  ( trip distribution ),  pemilihan  moda  ( mode  choice )  dan  pembebanan  jaringan  ( trip  assignment ).  Bangkitan pergerakan  ( trip  generation )  adalah  pemodelan  transportasi  yang  berfungsi  untuk  memperkirakan  dan meramalkan jumlah (banyaknya) perjalanan yang berasal (meninggalkan) dari suatu  zona/kawasan/petak lahan  dan  jumlah  (banyaknya)  perjalanan  yang  datang/tertarik  (menuju)  ke  suatu  zona/kawasan/petak lahan pada masa yang akan datang (tahun rencana) per satuan waktu.
Sugiarto dkk (2017a; 2017b) menjelaskan lebih lanjut mengenai perilaku perjalanan dalam konteks negara berkembang dan pengaruhnya terhadap aktivitas perjalanan. Mereka menyimpulan bahwa pilihan aktivitas  berhubungan  dengan  variabel  berwujud  dan  tidak  berwujud,  seperti  sosio-ekonomi,  pilihan mode, pilihan tujuan, dan faktor psikologis atau persepsi individual.
Pemodelan  pemilihan  diskrit  telah  banyak  digunakan  menganalisis  kebijakan  transportasi,  analisa prilaku  perjalanan,  pemilihan  rute  dan  pemilihan  moda.  Sugiarto  dkk  (2014;  2018)  menerapkan  model diskrit ordinal untuk menguji pengaruh kesadaran publik terhadap penerimaan kebijakan road pricing di Jakarta. Variabel bebas yang digunakan dalam pemilihan diskrit berupa variabel tampak (observed) dan latent  (unobserved).  Variabel  tampak  merupakan  variabel  yang  dapat  langsung  diukur  dilapangan,
misalnya  variabel  yang  berhubungan  dengan  prilaku  perjalanan  dan  variabel  sosial-ekonomi  rumah tangga (Sugiarto dkk, 2015; 2018).

## 2.2 Gender dan Aktivitas
Menurut Susiana (2014), gender adalah suatu konsep kultural yang membedakan antara laki-laki dan perempuan dalam hal peran, perilaku, mentalitas dan karakteristik emosional dalam masyarakat. Contoh peran gender ,  misalnya  laki-laki  ditempatkan  sebagai  pemimpin  dan  pencari  nafkah  karena  dikaitkan dengan  anggapan  bahwa  laki-laki  adalah  makhluk  yang  lebih  rasional,  lebih  kuat  serta  identik  dengan sifat-sifat  superior  lainnya  dibandingkan  dengan  perempuan.  Sementara  perempuan  dianggap  memiliki tugas  utama  untuk  melayani  suami  dan  jika  perempuan  bekerja,  maka  dianggap  sebagai  pekerjaan sambilan atau untuk membantu suami karena menafkahi dianggap sebagai tugas suami (Fakih, 2008).
Kegiatan  aktivitas  dibagi  ke  dalam  3  (tiga)  kelompok,  yaitu mandatory,  maintenance dan discretionary .  Aktivitas  bekerja  merupakan  aktivitas compulsory atau mandatory yang  dilakukan  oleh individu  perorangan.  Aktivitas  seperti  kegiatan  di luar jam  bekerja, atau  yang  biasa  dilakukan  oleh  non pekerja, seperti belanja harian, belanja yang tidak dilakukan perhari, membawa dan mengantar anak atau orang  lain  sebagainya  merupakan  aktivitas maintenance .  Prinsip  ini  cukup  jelas  jika  ada  salah  satu anggota  keluarga  yang  melakukan  aktivitas  tersebut  berarti  termasuk  objek  aktivitas maintenance , sedangkan  aktivitas  seperti  rekreasi,  kunjungan  sosial  dan  aktivitas  bersenang-senang  lainnya dikategorikan  sebagai  aktivitas discretionary dan  dapat  dilakukan  bersama-sama/tidak  bersama-sama (Anggraini, et al, 2009).
Ada  beberapa  faktor  lain  yang  mempengaruhi  bangkitan  pergerakan  di  Kota  Banda  Aceh, diantaranya  adalah  karakteristik  perjalanan  seseorang  yaitu  jenis  kegiatan  yang  akan  dilakukan  oleh masyarakat. Jenis kegiatan tersebut antara lain adalah kegiatan mandatory (rutin) yang meliputi kegiatan bekerja,  bisnis,  sekolah,  kampus,  dll,  household  task  activities  (kegiatan  tugas  rumah  tangga)  yang meliputi  kegiatan  antar  jemput  anggota  keluarga,  berbelanja,  membayar  tagihan  rumah  tangga  maupun kegiatan  lainnya  dan  non  household  task  activities  (selain  kegiatan  tugas  rumah  tangga)  yang  meliputi kegiatan  sosial,  keagamaan  maupun  kegiatan  rekreasi.  Berdasarkan  beberapa  jenis  kegiatan  tersebut, maka  bangkitan  pergerakan  dipengaruhi  oleh  pemilihan  lokasi  tujuan  kegiatan    yang  dilakukan  oleh masyarakat.  Hikmi  dkk  (2018)  mempelajari  karakteristik  bangkitan  pergerakan  di  Aceh  Jaya  dan menyatakan  bahwa  jumlah  sepeda  motor  dan  usia  mempengaruhi  bangkitan  pergerakan  untuk  aktivitas mandatory,  sedangkan  aktivitas  non-mandatory  dipengaruhi  oleh  faktor  usia  dan  tingkat  Pendidikan. Hasil  yang  serupa  juga  di  sampaikan  oleh  Balqis  dkk  (2018)  dengan  wilayah  study  di  Banda  Aceh. Mereka  menyimpulkan  bahwa  bangkitan  pergerakan  perkerja  berdasarkan  tingkat  pendapatan  rumah tangga  ≤  5  juta  didapat  dipengaruhi  oleh  factor  kepemilikan  mobil,  jumlah  anggota  keluarga,  jumlah anggota yang belum bersekolah dan lokasi tujuan. Sedangkan bangkitan pergerakan perkerja berdasarkan pendapatan  rumah  tangga  >  5  juta  dipengaruhi  oleh  factor  jumlah  kepemilikan  sepeda  motor,  jumlah anggota  keluarga  bersekolah, jumlah  anggota  yang  belum  bersekolah, jumlah  anggota  keluarga  bekerja, umur responden dan durasi aktivitas. Berhubungan dengan prilaku pemilihan moda khususnya moda yang dipilih  masyarakat  untuk  melakukan  evakuasi,  Taufik  dkk  (2018)  menyampaikan  karakteristik  rumah tangga  yang  mempengaruhi  pemilihan  moda  evakuasi  adalah  jenis  pekerjaan  dan  penghasilan  rumah tangga sedangkan yang mepengaruhi waktu evakuasi adalah umur dan jumlah anak dalam rumah tangga.
Aktivitas  adalah  suatu  hubungan  khusus  seorang  individu  dengan  dunia,  dimana  berkat  adanya aktivitas seorang individu dapat menyelesaikan tugas-tugasnya dan dapat mengembangkan dirinya dalam proses  historis  ciri-ciri  manusia.  Dalam  suatu  aktivitas,  seorang  individu  memperlakukan  objek-objek sesuai  dengan  sifat  dan  ciri-cirinya,  menyesuaikan  dengan  kebutuhannya  dan  menjadikan  semua  itu sebagai dasar dari kegiatan yang akan dilakukan.

## 2.3 Sampel dan Model Regresi Logistik
Sampel  adalah  kelompok  kecil  yang  kita  amati  dan  merupakan  bagian  dari  populasi  sehingga karakteristik  populasi  juga  termasuk  sampel  (Sugiyono,  2010).  Dalam  pengambilan  sampel  sangatlah penting  menentukan  cara  yang  tepat  dalam  menarik  sampel  yang  dimaksud  agar  benar-benar  mampu mewakili  kondisi  seluruh  populasi.  Untuk  menentukan  jumlah  sampel  yang  dipilih  digunakan  rumus slovin, yaitu sebagai berikut :
𝑛 = N N.𝑒 2 +1 (1)
Dimana : N merupakan jumlah populasi, n merupakan jumlah sampel dan e merupakan nilai kritis yang diinginkan (persen kelonggaran ketidaktelitian karena kesalahan pengambilan sampel).
Regresi  logistik  (seringkali  disebut  model  logistik  atau  model  logit)  digunakan untuk  memprediksi kemungkinan  (probabilitas)  dari  suatu  kejadian  dengan  data  fungsi  logit  dari  kurva  logistik.  Regresi logistik merupakan model regresi yang digunakan bila variabel responnya bersifat kualitatif, (Hosmer dan Lemeshow,  1989).  Langkah-langkah  untuk  menghasilkan  model  regresi  logistik  antara  lain  sebagai berikut.
- Desain variabel dummy
Variabel  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  kode  disebut  sebagai  variabel dummy .  Karena  regresi logistik  diakomodasikan  untuk  variabel terikat  biner,  maka  di  dalam  pemodelannya  baik  variabel  bebas maupun terikat harus direpresentasikan dalam bentuk kode.

## - Persamaan regresi logistik binomial
Model  regresi  logistik  yang  dipengaruhi  oleh p variabel  prediktor  dapat  dinyatakan  sebagai  nilai harapan dari Y dengan diberikan nilai x (Hosmer dan Lemeshow, 1989).

## - Logit binomial selisih
Model  logit  binomial  selisih  merupakan  model  pemilihan  pergerakan  yang  menggunakan  selisih utilitas  antara  dua  jenis  bangkitan  pergerakan  yang  akan  dibandingkan  untuk  menentukan  probabilitas pemilihan pergerakan yang terjadi (Tamin, 2000). Persamaan untuk mendapatkan peluang pilihan dalam suatu model adalah sebagai berikut.
𝑝(𝑥) = 𝑒 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1 1+𝑒 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1 (2)
Dimana  : Β 0 merupakan  nilai  konstanta, β k merupakan  parameter-parameter  regresi  dan x k merupakan pengamatan variabel prediktor ke- k dari sejumlah P variabel prediktor.
- Penaksiran parameter model logistik dengan metode maksimum likelihood
Prinsip  dari  maksimum likelihood (ML)  ini  adalah  parameter  populasi  diestimasi  dengan  cara memaksimumkan kemungkinan (likelihood) dari data observasi. Estimator yang diperoleh dari metode ini disebut dengan Maximum Likelihood Estimator (MLE).
- Uji signifikansi parameter ( likelihood ratio test dan uji wald)
Uji  signifikansi  parameter model  secara  bersama  dilakukan  dengan  uji  rasio likelihood ( Likelihood Ratio  Test ).  Probabilitas  (LR  stat)  diketahui  dengan  melihat  nilai p-value dari  LR test  statistic ,  dengan desain hipotesis sebagai berikut:
H 0 : Variabel-variabel independent secara bersama-sama tidak mempengaruhi variabel dependent ;

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan 1(2):64-75 (2018)
H 1 :  Variabel-variabel independent secara bersama-sama mempengaruhi variabel dependent .
- Uji kecocokan/kelayakan model ( goodness of fit )
Dasar  pengambilan  keputusan  adalah  dengan  menggunakan goodness  of fit  test yang  diukur  dalam kolom signifikansi pada bagian bawah uji Hosmer and Lemeshow test .
• Jika probabilitas < 0,05 maka H0 diterima;
• Jika probabilitas > 0,05 maka H0 ditolak.

## - Koefisien determinasi
Koefisien  ini  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar  variasi  dari  variabel dependent nya  dapat dijelaskan oleh variasi nilai dari variabel-variabel bebasnya. Nilai R 2 memiliki rentang nilai antara 0 – 1 (0  <  R 2 <  1).  Untuk  nilai pseudo R 2 yang  berada  diantara  0,2  hingga  0,4  dianggap  sebagai  nilai  yang paling baik (Tamin, 2000).
- Cox n snells r square Cox  dan  Snell’s  R Square merupakan  ukuran  yang  mencoba  meniru  ukuran  R2  pada multiple regression yang  didasarkan  pada  teknik likelihood dengan  nilai  maksimum  kurang  dari  satu  yang  sulit untuk diinterpretasikan. Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell’s R Square untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari nol (0) hingga satu (1) (Rahmawati, 2014).

## - Kalibrasi dan validasi model
Kalibrasi model dapat diartikan sebagai suatu proses perhitungan untuk menentukan nilai parameter (konstanta  dan  koefisien)  dari  suatu  model.  Kalibrasi  model  merupakan  suatu  proses  mengoptimalkan atau  secara  sistematis  menyesuaikan  nilai  parameter  model  yang  bertujuan  untuk  mendapatkan  satu  set parameter yang memberikan estimasi terbaik.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1 Lokasi Penelitian
Lokasi  penelitian  dilakukan  di  Kota  Banda  Aceh  dan  karena  penelitian  ini  mengenai  bangkitan pergerakan, maka kecamatan-kecamatan yang diteliti merupakan beberapa kecamatan yang memiliki arus pergerakan yang cukup tinggi dan daerah kecamatan yang diteliti bukan merupakan daerah pusat kegiatan kota  atau CBD  (Central  Business  District) ,  meliputi  4  (empat)  kecamatan  yaitu  Kecamatan  Jaya  Baru, Kecamatan Banda Raya, Kecamatan Lueng Bata dan Kecamatan Kuta Raja.

## 3.2 Metode Pengambilan Sampel dan Model Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga
Metode  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  sampling  acak  berlapis ( Stratified  Random  Sampling ),  yaitu  pengambilan  sampel  pada setiap  stratifikasi  dilakukan  secara acak. Berdasarkan  jumlah  rumah  tangga  yang  ada  di  setiap  kecamatan,  dihitung  berapa  jumlah  KK  yang menjadi sampel dengan menggunakan rumus slovin, maka diperoleh jumlah sampel masing-masing desa dan jumlah sampel untuk masing-masing kecamatan sebanyak 100 sampel, sehingga untuk 4 kecamatan yang diteliti terdiri dari 400 sampel.
Agar lebih terperinci dan mudah dipahami, maka untuk selengkapnya bagan untuk model bangkitan pergerakan rumah tangga dalam penelitian ini dapat dilihat pada Gambar 1 berikut.
Gambar 1 .
Bagan terperinci untuk model bangkitan pergerakan rumah tangga berdasarkan gender

## 3.3 Variabel Penelitian dan Metode Pengolahan – Metode Analisis Data
Dalam  penelitian  ini  menggunakan  dua  variabel,  yaitu  variabel  terikat  ( dependent )  dan  variabel bebas  ( independent ).  Variabel  terikat  adalah  variabel  yang  tetap  dan  yang  dapat  menjadi  pengaruh terhadap  variabel-variabel  bebas. Yang  menjadi  variabel  terikat  dalam  penelitian  ini  adalah  jumlah bangkitan  pergerakan  rumah  tangga,  yaitu  digolongkan  menjadi  ≤  3  pergerakan  dan  >  3  pergerakan. Sementara untuk variabel jenis kelamin, tidak dimasukkan ke dalam variabel bebas dalam penelitian ini, karena  jenis  kelamin  merupakan gender yang  menjadi  faktor  pembagi  untuk  masing-masing  data  yang akan dimodelkan.
Variabel bebas ( independent ) adalah variabel yang akan berhubungan dengan variabel terikat. Pada penelitian ini, yang menjadi variabel bebas adalah.
− Variabel  karakteristik  sosial  dan  ekonomi  pada  rumah  tangga,  yaitu  pendapatan  dan  kepemilikan kendaraan yaitu mobil dan sepeda motor.
− Variabel karakteristik sosial dan ekonomi individu, yaitu umur, kedudukan dalam rumah tangga, jenis pekerjaan, status pekerjaan, pendidikan terakhir dan kepemilikan SIM.
− Variabel  karakteristik  demografi,  yaitu  jumlah  anggota  keluarga  dalam  satu  rumah,  jumlah  anggota keluarga yang bersekolah, jumlah anggota keluarga yang belum bersekolah dan jumlah anggota yang bekerja.
− Variabel  karakteristik  perilaku  perjalanan,  yaitu  lokasi  tujuan  perjalanan,  jenis  aktivitas,  kendaraan yang digunakan untuk beraktivitas, jarak tempuh dan durasi aktivitas.
Metode  pengolahan  data  dilakukan  dengan  cara input data  dan  pengkodean  data  sesuai  dengan metode  regresi  yang  digunakan  dalam  analisis  data  dengan  menggunakan  program Microsoft  Excel . Proses  pengolahan  data  dilakukan  dengan  tabulasi  (proporsi  faktor-faktor  yang  mempengaruhi  jumlah bangkitan pergerakan rumah tangga terhadap aktivitas mandatory yang dilakukan oleh laki-laki maupun perempuan  dan  yang  disajikan  dalam  bentuk  tabel)  untuk  memudahkan  analisis  data.  Hasil  pengkodean data tersebut diolah lagi dalam program SPSS v 20.
Berdasarkan hasil dari pengolahan data, maka dilakukan analisis data dengan metode regresi logistik, dengan memasukkan variabel bebas ke dalam persamaan model. Model logit digunakan apabila variabel terikat dan bebasnya merupakan variabel kategori.

## Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga
Untuk Laki-laki berdasarkan Aktivitas Mandatory Untuk Perempuan berdasarkan Aktivitas Mandatory Model Bangkitan Pergerakan
Rumah Tangga untuk
jumlah trip
≤ 3 pergerakan dan > 3 pergerakan Model Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga untuk jumlah trip
≤ 3 pergerakan dan
> 3 pergerakan

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN

## 4.1 Hasil Data Survei Lapangan
Jumlah responden dalam penelitian ini sebanyak 400 sampel (data rumah tangga sesuai kuesioner), dimana masing-masing kecamatan sebanyak 100 sampel.
Data pembagian dan penamaan notasi variabel nya adalah untuk variabel terikat : Jumlah Pergerakan (Y) dan Jenis kelamin (sebagai variabel pembagi). Data rumah tangga yang berisikan informasi keluarga, terdiri  dari:  Pendapatan  Rumah  Tangga  (X1),  Jumlah  Kepemilikan  Kendaraan  (mobil)  (X2),  Jumlah Kepemilikan Kendaraan (sepeda motor) (X3), Jumlah Anggota Keluarga (X4), Jumlah Anggota Keluarga yang  Bersekolah  (X5),  Jumlah  Anggota  Keluarga  yang  Belum  Bersekolah  (X6),  Jumlah  Anggota Keluarga yang Bekerja (X7), Umur (X8), Kedudukan dalam Rumah Tangga (X9), Jenis Pekerjaan (X10), Status  Pekerjaan  (X11),  Pendidikan  Terakhir  (X12),  Kepemilikan  SIM  (X13),  Lokasi  Tujuan  (X14), Aktivitas (X15), Kendaraan yang Digunakan untuk Beraktivitas (X16), Jarak Tempuh (X17) dan Durasi Aktivitas (X18).

## 4.2 Hasil Data Karakteristik Sosial-ekonomi, Demografi dan Perilaku Perjalanan
Hasil data karakteristik rumah tangga yang diperoleh adalah sebagai berikut.
1. Jenis Kelamin, dalam penelitian ini, merupakan variabel pembagi yang akan dijadikan pembagi data  untuk  aktivitas mandatory .  Hasil  survei  dari  4  kecamatan  yang  diteliti,  penduduk  berjenis kelamin  laki-laki  lebih  dominan  dibandingkan  dengan  perempuan.  Besarnya  persentase  jenis kelamin dapat dilihat pada Gambar 2 berikut.

## Gambar 1 .
Persentase karakteristik sosial ekonomi berdasarkan jenis kelamin
2. Pendapatan Rumah Tangga (≤ 5 juta = 39% dan > 5 juta = 61%);
3. Jumlah Kepemilikan Mobil (≤ 2 mobil = 85% dan > 2 mobil = 15%);
4. Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor (≤ 2 sepeda motor = 73% dan > 2 sepeda motor = 17%);
5. Jumlah Anggota Keluarga (≤ 4 orang = 71% dan > 4 orang = 29%);
6. Jumlah Anggota Keluarga Yang Bersekolah (≤ 2 orang = 82% dan > 2 orang = 18%);
7. Jumlah Anggota Keluarga Yang Belum Bersekolah (≤ 1 orang = 87% dan > 1 orang = 13%);
8. Jumlah Anggota Keluarga Yang Bekerja (≤ 2 orang = 91% dan > 2 orang = 9%);
9. Umur (≤ 35 tahun = 60% dan > 35 tahun = 40%;
10. Kedudukan Dalam Rumah Tangga (ayah/ibu = 59%, anak dll = 41%);
11. Jenis  Pekerjaan  (PNS/Peg.  BUMN/Peg.  Swasta/Peg.  Bank  =  22%,  IRT  =  14%,  Wiraswata  = 25%, Pelajar = 31%, dll = 8%);
12. Status Pekerjaan (Peg. Tetap = 24% dan Peg. Tidak Tetap = 76%);
13. Pendidikan Terakhir (tidak tamat sekolah – SMA = 66% dan diploma – doktor = 34%);
14. Kepemilikan SIM (tidak ada = 26% dan ada = 74%);
15. Lokasi Tujuan (kantor = 29% dan selain kantor = 71%);
54% 46% laki-laki perempuan
16. Aktivitas (bekerja/bersekolah = 87% dan selain itu = 13%);
17. Kendaraan Yang Digunakan (mobil = 23% dan Sepeda Motor = 77%);
18. Jarak Tempuh (≤ 15 km = 78% dan > 15 km = 22%), dan;
19. Durasi Aktivitas (≤ 6 jam = 48% dan > 6 jam = 52%).
4.3 Hasil  dan  Pembahasan  Model  Bangkitan  Pergerakan  Rumah  Tangga  Untuk  Laki-laki Berdasarkan  Aktivitas  Mandatory  dan  Model  Bangkitan  Pergerakan  Rumah  Tangga  Untuk Perempuan Berdasarkan Aktivitas Mandatory
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  proses  pengolahan  data,  maka  berikut  adalah  hasil  yang diperoleh dari model bangkitan pergerakan rumah tangga untuk laki-laki berdasarkan aktivitas mandatory (LTA1).

## Tabel 1 Variabel model LTA1
Variabel Koef Exp (B) T-value P-value Konstanta 4,124 61,826 84,520 0,000 Jumlah Kepemilikan Sepeda Motor (X3) 0,416 1,517 13,458 0,000 Jumlah Anggota Keluarga (X4) -0,963 0,382 76,347 0,000 Jumlah Anggota Keluarga yang Belum Bersekolah (X6) 1,142 3,132 12,397 0,000 Jumlah Anggota Keluarga yang Bekerja (X7) -0,387 0,679 8,22 0,004 Durasi Aktivitas (X18) 1,210 3,353 36,029 0,000 Sampel (N) 832 -2 LL (β) 642,421 χ2 test (sig) 163,335 (0,000) Cox & snell R square 0,200 Negelkerke R square 0,300 Dari Tabel 1, diperoleh persamaan model sebagai berikut. U1 – U2 = 4,124 + (0,416X3) – (0,963X4) + (1,142X6) – (0,387X7) + (1,21X18) Probabilitas 1 = Exp 4,124 + (0,416X3) – (0,963X4) + (1,142X6) – (0,387X7) + (1,21X18) / 1 + Exp 4,124 + (0,416X3) – (0,963X4) + (1,142X6) –
(0,387X7) + (1,21X18)
Probabilitas  2  =  1  – (Exp 4,124 + (0,416X3) – (0,963X4) + (1,142X6) – (0,387X7) + (1,21X18) / 1  +  Exp 4,124 + (0,416X3) – (0,963X4) + (1,142X6) – (0,387X7) + (1,21X18) )
Nilai  4,124  merupakan  nilai  konstanta  α  yang  menunjukkan  besarnya  peluang  responden  untuk variabel  lain  dan  variabel jumlah  kepemilikan  sepeda  motor,  jumlah  anggota  keluarga, jumlah  anggota keluarga yang belum bersekolah, jumlah anggota keluarga yang bekerja dan durasi aktivitas nilainya 0. Dari  semua  variabel  yang  berpengaruh  tersebut,  terdapat  2  variabel  yang  paling  signifikan  untuk bangkitan  pergerakan laki-laki  berdasarkan aktivitas mandatory ,  yaitu jumlah  anggota  keluarga  dengan koefisien  (B)  -0,963  dan  durasi  aktivitas  dengan  nilai  koefisien  (B)  1,210.  Nilai  untuk  jumlah  anggota keluarga  berkonstribusi  negatif,  yang  artinya  setiap  bertambahnya  1  orang  anggota  keluarga,  maka kepuasan rumah  tangga  untuk  melakukan  bangkitan pergerakan ≤  3  pergerakan  akan  menurun  sebesar 0,963. Jika  anggota  keluarga  bertambah,  maka  rumah  tangga  yang  memilih  melakukan  pergerakan ≤ 3 pergerakan  akan  berkurang  karena  rumah  tangga  tersebut  akan  memilih  bangkitan  pergerakan  >  3 pergerakan.  Sedangkan  untuk  durasi  aktivitas  berkonstribusi  positif,  yang  artinya  setiap  bertambahnya durasi  aktivitas,  maka  akan  bertambah  pula  kepuasan  seseorang  untuk  melakukan  pergerakan  ≤  3 pergerakan  sebesar  1,210.  Hal  ini  disebabkan  karena  laki-laki  dengan  aktivitas mandatory banyak
menghabiskan waktu dengan durasi aktivitas > 6 jam di kantor atau tempat kerja nya maupun di sekolah untuk aktivitas mandatory , sehingga pergerakan yang dilakukan dominan ≤ 3 pergerakan.
Nilai  exp  β  dari  kedua  variabel  tersebut  adalah  0,382  dan  3,353.  Artinya  adalah  jumlah  anggota keluarga sebanyak 4 orang lebih banyak sebesar 0,382 kali melakukan pergerakan dibandingkan dengan rumah  tangga  yang  memiliki  jumlah  anggota  keluarga  lebih  sedikit  dari  4  atau  lebih  banyak  dari  4 anggota  keluarga.  Sedangkan  untuk  laki-laki  yang  melakukan  pergerakan  aktivitas mandatory dengan durasi  aktivitas  >  6  jam  lebih  banyak  melakukan  pergerakan  sebesar  3,353  kali  dibandingkan  dengan laki-laki yang melakukan pergerakan aktivitas mandatory dengan durasi aktivitas ≤ 6 jam.
Nilai T -value memenuhi kriteria wald , dimana variabel jumlah anggota keluarga dan durasi aktivitas memiliki  nilai tertinggi  yaitu  76,347  dan  36,209.  Dengan  menggunakan  tingkat  signifikansi ( 𝛼) sebesar 0,05;  maka p  value  < 𝛼 .  Dari  Tabel  1  dapat  dilihat  bahwa  semua  variabel  memiliki  nilai p  value  < 𝛼 , sehingga dapat disimpulkan bahwa variabel-variabel tersebut berpengaruh signifikan terhadap bangkitan pergerakan.
Diketahui  bahwa  untuk  membandingkan  kebenaran  dari  dua  model  harus  dilakukan  pengujian log likelihood , dimana berdasarkan Tabel  1 nilai -2 log likelihood ratio test untuk model ini adalah sebesar 642,421  dan  nilai Chi-square yang  merupakan  tes  kebaikan  model  ( goodness  of  fit )  diperoleh  nilai 163,335 (0,000) dengan signifikansi 0,000 < 0,05; maka model ini dapat diterima.
Berdasarkan  Tabel  1  didapat  nilai  cox  dan  snell’s R-square nya  adalah  0,200  (20%).  Nilai nagelkerke  R  square pada  model  ini  memiliki  nilai  0,300  (30%)  yang  berarti  nilai  tersebut  memenuhi syarat nilai R 2 dengan rentang nilai 0 – 1 dan nilai tersebut dianggap nilai yang paling baik karena nilai pseudo R 2 nya  yang  berada  diantara  0,2  –  0,4.  Oleh karena  itu,  besarnya  pengaruh  jumlah  kepemilikan sepeda motor, jumlah anggota keluarga, jumlah anggota keluarga yang belum bersekolah, jumlah anggota keluarga  yang  bekerja  dan  durasi  aktivitas  terhadap  bangkitan  pergerakan  rumah  tangga  untuk  laki-laki aktivitas mandatory adalah 30%, sedangkan 70% dipengaruhi oleh variabel lain.
Adapun  hasil  yang  diperoleh  untuk  model  bangkitan  pergerakan  rumah  tangga  untuk  perempuan berdasarkan aktivitas mandatory (PTA1) adalah sebagai berikut.

## Tabel 2
Variabel model PTA1 Variabel Koef Exp (B) T-value P-value Konstanta 4,099 60,254 92,451 0,000 Pendapatan (X1) -1,295 0,274 23,788 0,000 Jumlah Anggota Keluarga yang Bersekolah (X5) -0,82 0,440 42,393 0,000 Jumlah Anggota Keluarga yang Belum Bersekolah (X6) 1,878 6,540 20,994 0,000 Durasi Aktivitas (X18) -1,541 0,214 40,738 0,000 Sampel (N) 613 -2 LL (β) 521,821 χ2 test (sig) 127,511 (0,000) Cox & snell R square 0,212 Negelkerke R square 0,302 Dari Tabel 2, diperoleh persamaan model sebagai berikut. U1 – U2 = 4,099 – (1,295X1) – (0,82X5) + (1,878X6) – (1,541X18) Probabilitas 1 = Exp 4,099 – (1,295X1) – (0,82X5) + (1,878X6) – (1,541X18) / 1 + Exp 4,099 – (1,295X1) – (0,82X5) + (1,878X6) – (1,541X18)
Probabilitas  2  =  1  –  (Exp 4,099  –  (1,295X1)  –  (0,82X5)  +  (1,878X6)  –  (1,541X18) / 1  +  Exp 4,099  –  (1,295X1)  –  (0,82X5)  +  (1,878X6)  – (1,541X18) )
Nilai  4,099  merupakan  nilai  konstanta  α  yang  menunjukkan  besarnya  peluang  responden  untuk variabel lain  dan  variabel pendapatan  rumah  tangga,  jumlah  anggota  keluarga  yang  bersekolah, jumlah anggota  keluarga  yang  belum  bersekolah  dan  durasi  aktivitas  nilainya  0.  Dari  semua  variabel  yang berpengaruh tersebut, terdapat 2 variabel yang paling signifikan untuk bangkitan pergerakan perempuan berdasarkan aktivitas mandatory , yaitu jumlah anggota keluarga yang bersekolah dengan koefisien (B) - 0,82 dan durasi aktivitas dengan nilai koefisien (B)  -1,541. Kedua nilai tersebut berkonstribusi negatif, yang  artinya  setiap  bertambahnya  1  orang  anggota  keluarga  yang  bersekolah  dan  setiap  bertambahnya durasi  aktivitas  untuk  perempuan  yang  melakukan  aktivitas mandatory ,  maka  kepuasan  rumah  tangga untuk melakukan pergerakan ≤ 3 pergerakan akan menurun sebesar 0,82 dan menurun sebesar 1,541. Hal ini  disebabkan  dengan  semakin  bertambahnya  anggota  keluarga  yang  bersekolah,  maka  rumah  tangga yang memilih bangkitan pergerakan ≤ 3 pergerakan akan berkurang karena rumah tangga tersebut akan memilih  bangkitan  pergerakan  >  3  untuk  aktivitas mandatory .  Begitu  pula  dengan  semakin bertambahnya  durasi  aktivitas,  maka  semakin  berkurang  rumah  tangga  yang  memilih  bangkitan pergerakan  ≤  3  pergerakan  dan  memilih  untuk  melakukan  bangkitan  pergerakan  >  3  karena  dari  hasil penelitian, perempuan lebih banyak menanggung untuk mengurus rumah tangga, walaupun ia bekerja di kantor,  ia  lebih  sering  dibebankan  untuk  tetap  mengantar  jemput  anak  ke  sekolah.  Begitu  juga  setiap istirahat  siang,  perempuan  lebih  dominan  untuk  pulang  ke  rumah  dan  balik  lagi  ke  kantor,  sehingga bangkitan pergerakan untuk perempuan dengan aktivitas mandatory bertambah.
Nilai  exp  β  dari  kedua  variabel  tersebut  adalah  0,440  dan  0,214.  Artinya  adalah  jumlah  anggota keluarga  yang  bersekolah  sebanyak  2  orang  melakukan  pergerakan  sebesar  0,440  kali  dibandingkan dengan rumah tangga yang memiliki jumlah anggota keluarga lebih sedikit dari 2 atau lebih banyak dari 2 anggota keluarga yang bersekolah. Sedangkan untuk perempuan yang melakukan pergerakan aktivitas mandatory dengan  durasi  aktivitas  >  6  jam  melakukan  pergerakan  sebesar  0,214  kali  dibandingkan dengan perempuan yang melakukan pergerakan aktivitas mandatory dengan durasi aktivitas ≤ 6 jam. Nilai  T -value memenuhi  kriteria wald ,  dimana  variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang  bersekolah dan  durasi  aktivitas  memiliki  nilai  tertinggi  yaitu  42,393  dan  40,738.  Dengan  menggunakan  tingkat signifikansi  ( 𝛼) sebesar  0,05;  maka p  value  < 𝛼 .  Dari  Tabel  2  dapat  dilihat  bahwa  semua  variabel memiliki  nilai p  value  < 𝛼 ,  sehingga  dapat  disimpulkan  bahwa  variabel-variabel  tersebut  berpengaruh signifikan terhadap bangkitan pergerakan.
Diketahui  bahwa  untuk  membandingkan  kebenaran  dari  dua  model  harus  dilakukan  pengujian log likelihood , dimana berdasarkan Tabel 2 nilai -2 log likelihood ratio test untuk model ini adalah sebesar 521,821  dan  nilai Chi-square yang  merupakan  tes  kebaikan  model  ( goodness  of  fit )  diperoleh  nilai 127,511 (0,000) dengan signifikansi 0,000 < 0,05; maka model ini dapat diterima.
Berdasarkan  Tabel  2  didapat  nilai  cox  dan  snell’s R-square nya  adalah  0,212  (21,2%).  Nilai nagelkerke  R  square pada  model  ini  memiliki  nilai  0,302  (30%)  yang  berarti  nilai  tersebut  memenuhi syarat nilai R 2 dengan rentang nilai 0 – 1 dan nilai tersebut dianggap nilai yang paling baik karena nilai pseudo R 2 nya  yang  berada  diantara  0,2  –  0,4.  Oleh  karena  itu,  besarnya  pengaruh  pendapatan  rumah tangga, jumlah anggota keluarga yang bersekolah, jumlah anggota keluarga yang belum bersekolah dan durasi  aktivitas  terhadap  bangkitan  pergerakan  rumah  tangga  untuk  perempuan  aktivitas mandatory adalah 30,2%, sedangkan 69,8% dipengaruhi oleh variabel lain.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1   Kesimpulan
Karakteristik sosial-ekonomi, demografi dan perilaku perjalanan yang dihasilkan oleh 19 variabel yang ada dalam penelitian ini salah  satu  variabelnya  adalah  jenis  kelamin  (yang  merupakan  faktor  pembagi  dalam penelitian  ini  dan  termasuk  dalam  karakteristik  sosial-ekonomi  yang  dimiliki  oleh  masing-masing individu dalam rumah tangga) yaitu sebanyak 54% untuk laki-laki dan 46% untuk perempuan.
Faktor  yang  paling  banyak  berpengaruh  signifikan  terhadap  bangkitan  pergerakan  rumah  tangga berdasarkan gender untuk aktivitas mandatory adalah durasi aktivitas. Hal ini disebabkan karena aktivitas rutin  yang  dilakukan  oleh  setiap  individu  sangat  bergantung  pada  waktu  tetap  yang  dilakukan  setiap harinya.  Walaupun  antara  laki-laki  dan  perempuan  memiliki  perbedaan  dalam  lamanya  durasi  yang dilakukan karena aktivitas mandatory yang dimilikinya berbeda.
Nilai probabilitas untuk bangkitan pergerakan trip 1 (≤ 3 pergerakan) terhadap model LTA1 sebesar 75% dan trip 0  (>  3  pergerakan)  sebesar  25%.  Nilai  probabilitas  untuk  bangkitan  pergerakan trip 1  (≤  3 pergerakan) terhadap model PTA1 sebesar 72% dan dan trip 0 (> 3 pergerakan) sebesar 28%.

## 5.2  Saran
Penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi  masukan  bagi  peneliti  selanjutnya  dengan  menggunakan model yang berbeda, penelitian ini juga dapat ditinjau dengan menggunakan daerah yang berbeda dengan variabel-variabel  bebas  lain  yang  lebih  kompleks  dan  dianggap  berpengaruh  terhadap  model  yang  akan diteliti sehingga dapat menghasilkan model yang lebih baik lagi terhadap kebutuhan pergerakan sebagai variabel  yang  di  tinjau  dari  daerah  di  suatu  kota  lain  dan  bagi  yang  ingin  meneliti  dengan  penelitian selanjutnya,  sebaiknya  penelitian  dilakukan  dengan  membandingkan  antara  model  yang  satu  dengan model lainnya yang berkaitan agar hasil yang dibahas lebih menarik dan saintis, sehingga tidak terkesan mengulangi hasil dan pembahasan dengan kata-kata yang sama.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini  R,  et  al,  2009. Modelling  Joint  Activity  Participation  and  Household  Task  Allocation.
International DDSS Conference, Eindhoven University of Technology.
Balqis,  P.,  Anggraini,  R.,  Sugiarto  S.,  (2018).  Model  bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan  tingkat pendapatan  rumah  tangga  (studi  kasus  Kota  Banda  Aceh).  Jurnal  Arsip  Rekayasa  Sipil  dan Perencanaan, 1(2), 10-18.
Fakih, Mansour, 2008. Analisis Gender dan Transformasi Sosial . Yogyakarta: Pustaka Pelajar.
Hikmi,  A.,  Anggraini,  R.,  Sugiarto,  S.,  (2018).  Model  bangkitan  pergerakan  penduduk  di  Kabupaten Aceh  Barat  Daya  berdasarkan  struktur  rumah  tangga  dan  pendapatan  keluarga.  Jurnal  Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan, 1(1), 1-9.
Hosmer, D. W. dan Lemeshow, S. 1989 . Apllied Logistic Regression . New York: John Wiley Dan Sons.
Lubis,  ME,  et  al,  2008. Penetapan  Model  Bangkitan  Pergerakan  Untuk  Beberapa  Tipe  Perumahan  Di Kota Pematangsiantar (Studi Kasus : Perumahan Pinggiran Kota Pematangsiantar). Tesis Program Pascasarjana Universitas Sumatera Utara, Medan.
Rahmawati, A. 2014. Analisis Pemilihan Moda Sepeda Motor Dan Krl Commuterline Untuk Perjalanan Kerja Ke Propinsi Dki Jakarta .
Saleh,  S.M.,  Sugiarto,  S.,  Hilal,  A.,  Ariansyah,  D.,  2017.  A  study  on  the  traffic  impact  of  the  road corridors  due  to  flyover  construction  at  surabaya  intersection,  Banda  Aceh  of  Indonesia.  AIP Conf. Proc. 1903, 060005.
Sugiarto, Limanond, T. and Nakatsuji, T., 2012. Dropped in capacity and traffic speed of urban Arterial: a case study at u-turn section in Aceh Province, Indonesia. Aceh International Journal of Science and Technology, (3): 86-92.
Sugiarto,  S.,  Limanond,  T.,  2013.  Impact  of  on-street  parking  on  urban  arterial  performance:  A quantitative  study  on  travel  speed  and  capacity  deterioration.  Aceh  International  Journal  of Science and Technology, 2(1): 63-69.
Sugiarto,  Miwa,  T.,  Sato,  H.,  Morikawa,  T.,  2014.  Congestion  charging:  influence  of  public consciousness on acceptability in Jakarta Metropolitan Area. Proceedings of 21st World Congress on Intelligent Transport Systems, Detroit, September 2014.
Sugiarto, S., Miwa, T., Sato, H., Morikawa, T., 2015. Use of latent variables representing psychological motivation to explore citizens’ intentions with respect to congestion charging reform in Jakarta.
Urban Plan. Transp. Res. 3, 1–22.
Sugiarto,  S.,  Miwa,  T.,  Morikawa,  T.,  2017a.  Inclusion  of  latent  constructs  in  utilitarian  resource allocation  model  for  analyzing  revenue  spending  options  in  congestion  charging  policy. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 103: 36–53.
Sugiarto, S., Miwa, T., Sato, H., Morikawa, T., 2017b. Explaining differences in acceptance determinants towards  congestion  charging  policies  in  Indonesia  and  Japan.  Journal  of  Urban  Planning  and Development (ASCE), 143(2): 1-12.
Sugiarto, S., Miwa, T., Morikawa, T., 2018. Recursive bivariate response models of the ex-ante intentions to  link  perceived  acceptability  among  charge  and  refund  options  for  alternative  road  pricing schemes. Transp. Lett.: Int. J. Transp. Res. 10(1)52–63.
Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Alfabeta, Bandung.
Susiana,  M.  2014. Ketidakadilan  Gender  Terhadap  Perempuan  Bali  Dalam  Kumpulan  Cerita  Pendek Akar Pule Karya Oka Rusmini . Tugas Akhir Program Studi Bahasa dan Sastra Indonesia, Universitas Negeri Yogyakarta, D.I. Yogyakarta.
Taufik,  Sugiarto,  S.,  Isya,  M., (2018).  Analisa  pemilihan  moda  dan  waktu  evakuasi  bencana tsunami  di Kecamatan Kuta Raja Banda Aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan, 1(2), 19-29. Tamin. O. Z. 2000. Perencanaan dan Pemodelan Transportasi, Penerbit ITB, Bandung.