Abstrak —Kota Surabaya sebagai salah satu kota metropolitan tentunya  telah  dikenal  sebagai  pusat  aktivitas  sosial  dan ekonomi  di  Jawa  Timur.  Semakin  bertambahnya  jumlah populasi  penduduk  dan  lahan  yang  semakin  berkurang menyebabkan sulitnya mencari tempat tinggal yang layak bagi penduduk  yang  bekerja  di  Surabaya.  Fenomena  urbanisasi menuju kawasan pinggiran perkotaan pun mulai terjadi, salah satu  yang  terdampak  ialah  Kabupaten  Sidoarjo.  Adanya ketidakcocokan tempat tinggal dan tempat bekerja mengindikasikan  adanya spatial  mismatch yang  terjadi  di Kabupaten  Sidoarjo.  Indikasi  ini  akan  berdampak  pada  pola pergerakan  komuting  antara  Sidoarjo  menuju  Surabaya. Penelitian  ini  akan  mencari  pola  pergerakan  komuting  yang terjadi dan hubungan antara masing-masing variabel terhadap satu  sama  lain.  Tahap  analisis  melalui  dua  tahap.  Tahap pertama  akan  mendeskripsikan  pergerakan  yang  terjadi  dari Sidoarjo  menuju  Surabaya  terkait  tujuan  perjalanan,  jarak tempuh, waktu tempuh, biaya perjalanan dan moda kendaraan menggunakan analisis deskriptif. Tahap ketiga ialah menganalisa hubungan yang ada pada tiap variabel pergerakan komuting  melalui  analisis  korelasi  Pearson  dan Crosstab . Penelitian menunjukkan bahwa terdapat 25 kecamatan di Kota Surabaya  yang  menjadi  tujuan  bekerja  pelaku  komuting  dari Sidoarjo.  Untuk  nilai  jarak  tempuh  tertinggi  berasal  dari Kecamatan Sukodono, waktu tempuh tertinggi dari Kecamatan Taman, biaya perjalanan tertinggi dari Kecamatan Sedati dan moda kendaraan didominasi oleh pengguna sepeda motor. Nilai jarak tempuh berkorelasi secara positif dengan waktu tempuh dan  biaya  perjalanan.  Sedangkan  moda  kendaraan  hanya memiliki hubungan dengan biaya perjalanan.
Kata Kunci —Kawasan Pinggiran-Pusat, Komuting.

## I. PENDAHULUAN
OTA  Surabaya  sebagai  ibukota  provinsi  tentunya menjadi  salah  satu  pusat  kota  aktivitas  sosial  maupun ekonomi  di  Jawa  Timur.  Predikat  ini  menjadikan  Kota Surabaya  sebagai  destinasi  penduduk  Jawa  Timur  dalam mencari  lapangan  pekerjaan.  Pada  tahun  2006  diketahui terdapat 647.206 jiwa yang bekerja di Kota Surabaya dan di tahun  2016  terhitung  2.093.315  jiwa  yang  bekerja  di  Kota Surabaya.  Tingginya  kesempatan  kerja  di  Surabaya  akan meningkatkan pertumbuhan jumlah penduduk [1]. Pertumbuhan penduduk ini pun selain berdasarkan kelahiran juga dipengaruhi oleh migrasi penduduk dari kota/kabupaten lain.  Pada  tahun  2018  terdapat  39.005  jiwa  penduduk pendatang dari luar  Surabaya dan terdapat kenaikan jumlah penduduk  sebesar  166.487  jiwa  yang  terdaftar  di  Surabaya [2].  Fenomena  peningkatan  jumlah  penduduk  ini  dengan mempertimbangkan  lahan  luas  Surabaya  yang  tidak berkembang maka akan berdampak secara langsung terhadap kepadatan penduduk Kota Surabaya. Peningkatan kepadatan penduduk  tiap  tahunnya  mempunyai  dampak  langsung terhadap jumlah lahan untuk tempat tinggal di Kota Surabaya. Semakin langkanya lahan di Kota maka secara otomatis akan berdampak ke rata-rata harga pasar lahan. Hal tersebut dapat dilihat  dari  peningkatan  yang  terjadi  dari  tahun  2009-2011
pada  beberapa  titik  observasi  wilayah  studi  yaitu  di  Jalan Jenderal  Ahmad  Yani  yaitu  77%,  Jalan  Kusuma  Bangsa sebesar  67%,  Jalan  Ngagel  Madya  Raya  sebesar  22%, kemudian  pada  beberapa  jalan  lain  mengalami  kenaikan sekitar 0-13% [3]. terbatasnya lahan untuk tempat tinggal di Kota  Surabaya,  tentunya  lahan  di  kawasan  pinggiran  Kota Surabaya menjadi pilihan alternatif. Hal ini berarti terjadinya fenomena urban  sprawl di  kabupaten/kota  yang  berbatasan langsung dengan Surabaya diketahui urban sprawl termasif terjadi  di  Kabupaten  Sidoarjo  dibuktikan  dengan  jumlah penduduk  terbesar  berada  di  Kabupaten  Sidoarjo  yakni sebesar  2.217.059  jiwa  [4].  Diketahui  Kecamatan  Waru, Kecamatan Sedati, Kecamatan Sukodono, Kecamatan Taman dan Kecamatan Gedangan merupakan lima kecamatan yang memiliki  kepadatan  permukiman  paling  tinggi  di  antara  18 kecamatan lainnya di Kabupaten Sidoarjo [5].
Berkembangnya  permukiman  di  daerah  pinggiran mengakibatkan  meningkatnya  jumlah  pergerakan  penduduk dari pinggiran menuju pusat kota. Pergerakan ini pun terjadi setiap  hari,  yang  berarti  pergerakan  yang  terjadi  ialah termasuk dalam pergerakan komuting. Pergerakan Komuting merupakan  sebuah  kegiatan  perpindahan  yang  dilakukan secara  berkala  dan  terjadwal.  Pelaku  dari  komuting  ini disebut sebagai  komuter  yaitu seseorang  yang bepergian  ke suatu tempat untuk bekerja dan kembali ke tempat tinggalnya setiap hari [6]. Untuk lebih mudah dalam mendefinisikannya, suatu perjalanan harus memiliki Jarak minimal lebih dari 16,2 km sehingga bisa dikatakan sebagai pergerakan komuting [7]. Tercatat  ada  211.075  penduduk  yang  bekerja  di  luar Kabupaten Sidoarjo dan 67% diantaranya bertujuan menuju Kota Surabaya [8]. Kapasitas Jalan Ahmad Yani sebagai jalan fungsi  arteri  primer  yang  menghubungkan  Kabupaten Sidoarjo dengan Kota Surabaya, pada waktu Peak Hour ialah 6.053  smp/jam  yang  jika  dikonversikan  ke degree  of saturation termasuk dalam Tingkat F (Sangat buruk) [9]. Dari fakta  ini  bisa  dikatakan  pergerakan  komuting  yang  terjadi dari  Kabupaten  Sidoarjo  menuju  Kota  Surabaya  sangatlah tinggi dan akan menimbulkan dampak yang cukup signifikan terhadap transportasi di Kota Surabaya.

## II. METODOLOGI PENELITIAN

## A. Variabel Penelitian
Penelitian  ini  merupakan  jenis  penelitian  deskriptif kuantitatif. Penelitian ini memberikan informasi dan analisis data  yang  menekankan pada data-data numerik  yang diolah menggunakan  data  statistik  [10].  Penentuan  variabel penelitian pada pelaku pergerakan komuting dari Kabupaten Sidoarjo menuju Kota Surabaya berdasarkan dari hasil sintesa pustaka ditunjukkan pada Tabel 1.

## B. Metode Pengumpulan Data
Pengambilan  sampel  penelitian  ini  dilakukan  dengan menggunakan teknik purposive sampling . Kriteria responden

## Pola Pergerakan Komuting Sidoarjo-Surabaya
Teddy Kurniawan Bahar dan Ketut Dewi Martha Erli Handayeni Departemen Perencanaan Wilayah dan Kota, Institut Teknologi Sepuluh Nopember (ITS)
e-mail : erli.martha@urplan.its.ac.id
K
penduduk  Kabupaten  Sidoarjo  yang  bertempat  tinggal  di antara Kecamatan Gedangan, Kecamatan Sedati, Kecamatan Sukodono,  Kecamatan  Taman  dan  Kecamatan  Waru.  Pada perumusan  sampel,  peneliti  menggunakan  pendekatan random  sampling menyebarkan  kuisioner  secara offline melalui  penyebaran  secara door  to  door dan online menggunakan online  form yang  disebar  melalui  beberapa media sosial untuk lima kecamatan. Jumlah sampel berbeda tiap  kecamatan  yang  didapatkan  berdasarkan  rasio  populasi dari masing-masing kecamatan. (Tabel 2)
Pengambilan  data  primer  dilakukan  dengan  melalui observasi  dan  meyebarkan  kuisioner  kepada  responden, sedangkan  data  sekunder  dilakukan  melalui  survey  instansi (Kantor Kecamatan, Badan Pusat Statistik dan Dispendukcapil Sidoarjo).
C. Metode Analisis
Untuk mencapai tujuan penelitian ini yaitu mengidentifikasi  pola  pergerakan  komuting  yang  terjadi  di Sidoarjo-Surabaya,  maka  digunakan  beberapa  metode  dan teknik  analisis  dalam  setiap  tahapan  penelitian.  Tahap pertama yaitu menggunakan metode statistic deskriptif untuk mencari  pola  perjalanan  pelaku  komuting t ahap  kedua menggunakan  2  metode  yaitu  analisa  korelasi Pearson Bivariate dan Crosstab untuk  mencari  keterkaitan  antara masing-masing variabel pergerakan komuting. Penghitungan tingkat korelasi antara variabel-variabel yang telah diperoleh menggunakan  rumus  persamaan  analisa  korelasi  Pearson [11]. Uji analisa korelasi R Pearson ini akan digunakan untuk mencari  hubungan  antara  variable commuting  distance, commuting time dan commuting cost. Alasan utama memakai korelasi  Pearson  ialah  mempertimbangkan  data  yang  akan diperoleh dalam observasi ialah data skala rasio. Dari hasil r hitung,  dapat  diinterpretasikan  menjadi  suatu  pernyataan terkait hubungan keterkaitan antara kedua variabel tersebut, hal yang menjadi ketentuannya ialah :
1. Jika r hitung (Pearson) > r tabel maka ada hubungan korelasi antara 2 variabel
2. Jika r hitung  (Pearson)  <  r  tabel  maka  tidak  ada hubungan korelasi antara 2 variabel
Metode crosstab adalah suatu metode untuk mentabulasikan  beberapa  variabel  yang  berbeda  ke  dalam suatu  matriks  [12].  Tujuan  penggunaan  teknik  analisis crosstab dalam  penelitian  ini  adalah  untuk  mengetahui hubungan  karakteristik  pemilihan  moda  kendaraan  komuter ( commuting  mode )  terhadap  variabel  pergerakan  komuting
lain  di  antaranya  jarak  tempuh,  waktu  tempuh  dan  biaya perjalanan. Dalam teknik analisis tabulasi silang ini terdapat indikator statistik berupa Chi-Square yang digunakan untuk menguji ada tidaknya hubungan/keterkaitan variabel-variabel yang dinyatakan dalam baris dan kolom. Hasil dari harga chi- square akan  menjadi  pertimbangan  dalam  menentukan hipotesa  yang  dinyatakan  sebelum  melakukan  analisa. Penafsiran yang dilakukan merujuk pada ketentuan :
𝜒 ≥ 0,05 Ho diterima dan Ha ditolak 𝜒 ≤ 0,05 Ha diterima dan Ho ditolak Keterangan :
Ho  :  Tidak  terdapat  hubungan  yang  signifikan  antara variabel 1 dengan variabel  2
Ha : Terdapat hubungan yang signifikan antara variabel 1 dengan variabel 2

## III. HASIL DAN PEMBAHASAN

## A. Identifikasi  pola  perjalanan  bagi  pelaku  komuting Sidoarjo-Surabaya
Berdasarkan  hasil  survei  yang  telah  dilakukan,  diperoleh 155 data sampel berupa Identitas, Alamat rumah di Sidoarjo, Lokasi bekerja di Surabaya, Jarak perjalanan yang ditempuh, Lama waktu perjalanan yang ditempuh, Biaya perjalanan dan Moda  kendaraan  yang  paling  sering  digunakan.  Dari  hasil observasi tersebut akan diolah menjadi data pola pergerakan komuting Sidoarjo-Surabaya. (Gambar 1)
1) Tujuan Perjalanan Pergerakan Komuting
Dalam  sampling  data  yang  dilakukan,  tidak  ada  batasan tujuan  lokasi  yang  menjadi  tujuan  pelaku  komuting  dari wilayah  studi  ke  Kota  Surabaya.  Hal  ini  mengakibatkan distribusi yang acak terkait tujuan perjalanan komuting dari masing-masing kecamatan yang telah disurvei. Total ada 25 kecamatan  yang  menjadi  tujuan  pelaku  komuter    dari  31 kecamatan  yang  ada  di  Kota  Surabaya.  Jumlah  dari  pelaku komuter  yang  menuju  masing-masing  kecamatan  pun berbeda jumlahnya. Rekapitulasinya dapat dilihat pada Tabel 3 dan Gambar 2.
Tabel 1. Variabel Penelitian Indikator Variabel Kependudukan Lokasi Tempat Tinggal Ketenagakerjaan Lokasi Tempat Bekerja Pola Komuting Jarak Tempuh Waktu Tempuh
Biaya Perjalanan
Moda Kendaraan Tabel 2. Jumlah Sampel tiap Kecamatan Kecamatan Jumlah Sampel Gedangan 25 Sedati 8 Sukodono 16 Taman 53
Waru
53
Jumlah 155
Gambar 1. Peta Persebaran Kecamatan Tujuan Pelaku Komuting.

## 2) Jarak tempuh pergerakan komuting
Jarak  pergerakan  komuting  atau  juga  bisa  disebut commuting  distance merupakan  substansi  yang  krusial  dari pola  pergerakan  komuting.  Suatu  perjalanan  dapat diklasifikasikan  sebagai  pergerakan  komuting  merujuk kepada jarak yang ditempuh, sebagai unit satuannya. Tabel 4 merupakan  jumlah  pelaku  komuting  berdasarkan  klasifikasi jarak yang telah ditentukan.

## 3) Waktu tempuh pergerakan komuting
Waktu  tempuh  pergerakan  komuting  atau  bisa  disebut commuting time adalah periode waktu yang diperlukan dalam perjalanan komuting dari asal  menuju  tujuan tempat pelaku berkegiatan.  Tabel  5  merupakan  jumlah  pelaku  komuting berdasarkan klasifikasi waktu yang telah ditentukan.
4) Biaya Perjalanan Pergerakan Komuting
Biaya  perjalanan  atau  bisa  disebut commuting  cost ialah biaya  yang dihubungkan dengan tujuan  membantu  kegiatan perjalanan  dari  asal  hingga  tujuan  perjalanan  komuting. Biaya  yang  dimaksud  dapat  berupa  biaya  bahan  bakar kendaraan,  iuran  kendaraan  umum,  iuran  penggunaan  jalan tol,  biaya  sewa  kendaraan  dsb.  Tabel  6  merupakan  jumlah pelaku  komuting berdasarkan klasifikasi jumlah biaya  yang telah ditentukan.
Moda  Kendaraan  Pergerakan  KomutingModa  kendaraan atau  bisa  disebut  Mode  of  Transport  ialah  istilah  yang
digunakan  untuk  merepresentasikan  cara-cara  yang  dapat digunakan  dalam  melakukan  perpindahan  manusia  ataupun barang.  Jika  dalam  konteks  pergerakan  komuting  dapat disebut sebagai commuting mode yaitu cara-cara yang dapat digunakan  dalam  melakukan  perjalanan  komuting.  Batasan perjalanan komuting yang dilakukan secara rutin memperjelas  bahwa  moda  kendaraan  harus  berklasifikasi menggunakan kendaraan bermotor. (Tabel 7)
B. Analisa Hubungan antara variabel Pergerakan Komuting
Pada  tahap  berikutnya  akan  dilakukan  analisa  yang mencari  hubungan  di  antara  masing  masing  variabel pergerakan  komuting  yaitu  jarak  tempuh,  waktu,  biaya perjalanan  dan  moda  kendaraan.  Metode  yang  digunakan ialah  analisis crosstab dan  korelasi Pearson .  Pencarian hubungan variabel jarak tempuh, waktu dan biaya perjalanan diolah  menggunakan  analisis  korelasi  Pearson.  Lalu berikutnya  dilakukan  analisa crosstab yang  akan  mencari hubungan  variabel  moda  kendaraan  terhadap  variabel- variabel lainnya.
Tabel  8  merupakan  hasil  analisa  korelasi  Pearson menggunakan  SPSS  Statistics  17.0.  Dari  hasil  yang  telah didapatkan  ditemukan  berbagai  interpretasi  yang  cukup
Gambar 2. Grafik Distribusi Tujuan Pelaku Komuting.
Tabel 3.
Tujuan Perjalanan Pelaku Komuting berdasarkan Kecamatan Asal Kecamatan Tujuan Kecamatan Asal Gedangan Sedati Sukodono Taman   Waru Benowo 0 0 0 2 0 Bubutan 0 0 1 2 0 Dukuhpakis 0 0 1 3 3 Gayungan 2 1 2 3 5 Genteng 4 1 0 8 10 Gubeng 3 1 2 3 10 Jambangan 1 0 0 0 0 Kenjeran 1 0 0 2 0 Krembangan 1 0 2 0 1 Lakarsantri 0 0 0 1 0 Mulyorejo 1 2 3 1 4 Pabean Cantian 0 0 1 3 0 Rungkut 2 1 0 6 0 Sambikerep 0 1 0 2 2 Sawahan 0 0 2 2 0 Semampir 2 0 0 3 0 Sukolilo 0 0 2 1 5 Suko manunggal 0 0 0 2 1 Tambaksari 2 0 0 1 1 Tandes 0 0 0 2 0 Tegalsari 2 1 0 0 5 Tenggilis mejoyo 1 0 0 0 1 Wiyung 2 0 0 1 0 Wonocolo 0 0 0 3 3 Wonokromo 1 0 0 2 2 Jumlah 25 8 16 53 53 2 3 7 13 23 19 1 3 4 1 11 4 9
5 4 5 8 3 4 2 8 2 3 6 5 0 5 10 15 20 25 Tabel 4.
Jarak Tempuh Pelaku Komuting Sidoarjo-Surabaya Jarak (km) Kecamatan Asal Gedangan Sedati Sukodono Taman Waru <5 1 0 0 0 0 5-10 1 0 0 3 6 11-15 3 1 3 12 31 16-20 15 5 1 22 15 >20 5 2 12 16 1 Jumlah 25 8 16 53 53 Tabel 5. Waktu Tempuh Pelaku Komuting Sidoarjo-Surabaya Waktu (menit) Kecamatan Asal Gedangan Sedati Sukodono Taman Waru 0-10 2 0 0 1 3 11-20 2 1 1 8 7 21-30 8 4 7 17 16 31-40 7 1 1 9 12 41-50 4 1 4 11 11 >50 2 1 3 7 4 Jumlah 25 8 16 53 53 Tabel 6. Biaya Perjalanan Pelaku Komuting Sidoarjo-Surabaya Biaya/ming gu (Ribuan Rupiah) Kecamatan Asal Gedangan Sedati Sukodono Taman Waru <20 2 0 3 1 2 21-40 7 2 1 19 16 41-60 10 3 7 18 22 61-80 1 1 0 9 1 81-100 1 0 0 1 0 >100 4 2 5 5 12 Jumlah 25 8 16 53 53 Tabel 7. Moda Kendaraan Pelaku Komuting Sidoarjo-Surabaya Moda Kecamatan Asal Gedangan Sedati Sukodono Taman Waru Motor 22 6 14 48 41 Mobil 2 2 1 5 11 Angkutan Umum 0 0 1 0 1 Jumlah 24 8 16 53 53
bervariasi  satu  sama  lain.  Penjelasannya  adalah  sebagai berikut:
a. Variabel  Jarak  dengan  Waktu  terdapat  hubungan  yang signifikan  di  antara  kedua  variabel  dengan  nilai signifikansi 0,000. Tingkat korelasi antara kedua variabel tergolong  positif  kuat  dengan  angka  0,698.  Artinya semakin  tinggi  nilai  variabel  jarak  maka  semakin  tinggi pula nilai variabel waktu (dan sebaliknya).
b. Variabel  Jarak  dengan  Biaya  terdapat  hubungan  yang signifikan  di  antara  kedua  variabel  dengan  nilai signifikansi 0,010. Tingkat korelasi antara kedua variabel tergolong  positif  lemah  dengan  angka  0,207.  Artinya semakin  tinggi  nilai  variabel  jarak  maka  semakin  tinggi pula nilai variabel biaya (dan sebaliknya).
c. Variabel  Waktu  dengan  Biaya  terdapat  hubungan  yang signifikan  di  antara  kedua  variabel  dengan  nilai signifikansi 0,003. Tingkat korelasi antara kedua variabel tergolong  lemah  positif  dengan  angka  0,237.  Artinya semakin tinggi nilai variabel waktu maka semakin tinggi pula nilai variabel biaya (dan sebaliknya).
Dari  interpretasi  di  atas,  diketahui  masing-masing  dari variabel  pergerakan  komuting  memiliki  hubungan  korelasi yang  searah  satu  sama  lain.  Hal  ini  dapat  diinterpretasikan bahwa  apabila  salah  satu  variabel  mempunyai  nilai  tinggi maka  variabel-variabel  lain  akan  turut mengalami peningkatan jumlah nilai.
Metode  analisa  tabulasi  silang  akan  membandingkan variabel moda dengan variabel jarak tempuh, waktu tempuh, dan biaya perjalanan. Metode crosstab digunakan
dikarenakan variabel moda kendaraan memiliki data nominal yang  tidak  dapat  diolah  dalam  analisa  korelasi  Pearson. Sebelumnya, variabel selain moda telah diolah menjadi data nominal untuk menyesuaikan dengan data moda kendaraan. Proses analisa ini menggunakan SPSS Statistics 17.0.
Dari  chi-square  test  pada  Tabel  9,  diketahui  nilai signifikansi  dari  kedua  variabel  ini  ialah  0,593  yang  berarti >0,05.  Artinya  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak.  Maka  dapat disimpulkan  tidak  adanya  hubungan  antara  variabel  jarak tempuh dengan moda kendaraan.
Dari  chi-square  test  pada  Tabel  10,  diketahui  nilai signifikansi  dari  kedua  variabel  ini  ialah  0,535  yang  berarti >0,05.  Artinya  Ho  diterima  dan  Ha  ditolak.  Maka  dapat disimpulkan  tidak  adanya  hubungan  antara  variabel  waktu tempuh dengan moda kendaraan.
Dari  chi-square  test  pada  Tabel  11,  diketahui  nilai signifikansi  dari  kedua  variabel  ini  ialah  0,000  yang  berarti <0,05.  Artinya  Ho  ditolak  dan  Ha  diterima.  Selain  itu diketahui  koefisien  kontingensi  sejumlah  0,506  yang menunjukkan adanya hubungan yang cukup di antara kegua variabel tersebut. Maka dapat disimpulkan adanya hubungan yang  signifikan  antara  biaya  perjalanan  dengan  moda kendaraan.
Berdasarkan  analisa  yang  telah  dilakukan  diketahui  2 interpretasi  atas  hubungan  di  antara  variabel-variabel pergerakan  komuting.  Interpretasi  tersebut  ialah  sebagai berikut:
1. Variabel  jarak  tempuh,  waktu  tempuh  dan  biaya perjalanan  memiliki  hubungan  yang  searah,  artinya
Tabel 8.

## Analisa Korelasi Pearson Bivariate Variabel Pergerakan Komuting
Jarak Waktu Biaya Jarak Pearson Correlation 1 .698 ** .207 ** Sig. (2-tailed) .000 .010 N 155 155 155 W ak tu
Pearson Correlation .698 ** 1 .237 ** Sig. (2-tailed) .000 .003 N 155 155 155
B ia y a
Pearson Correlation
.207 ** .237 ** 1 Sig. (2-tailed) .010 .003 N 155 155 155 Tabel 9. Analisa Crosstab Jarak dengan Moda Kendaraan Moda Kendaraan Total
Angkutan Umum
Mobil Motor
Jarak <10 Count
0 0 9 9 % of Total .0% .0% 5.8% 5.8% 10-20 Count 1 17 92 110 % of Total .6% 11.0% 59.4% 71.0% >20 Count 1 4 31 36 % of Total .6% 2.6% 20.0% 23.2% Total Count 2 21 132 155 % of Total 1.3% 13.5% 85.2% 100.0% Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 2.796 a 4 .593 Likelihood Ratio 3.976 4 .409 N of Valid Cases 155
semakin tinggi nilai dari salah satu variabel tersebut maka semakin tinggi pula nilai milik dua variabel lainnya.
2. Variabel moda kendaraan tidak memiliki hubungan yang signifikan  terhadap  variabel  jarak  dan  waktu,  namun terdapat  hubungan  signifikan  terhadap  variabel  biaya perjalanan.  Artinya  pemilihan  moda  kendaraan  pelaku komuting  dipengaruhi  oleh  besarnya  biaya  perjalanan yang dapat dikeluarkan oleh masing-masing individu.

## IV. KESIMPULAN/RINGKASAN
Dari  penelitian  yang  telah  dilakukan,  dapat  ditarik beberapa kesimpulan dan saran sebagai berikut :
1. Berdasarkan 155 data responden  yang telah dihimpun, pergerakan  komuting  dari  wilayah  studi  terdistribusi menuju  25  Kecamatan  di  Kota  Surabaya,  yaitu Kecamatan Benowo, Bubutan, Dukuh Pakis, Gayungan, Genteng, Gubeng, Jambangan, Kenjeran, Krembangan, Lakarsantri,  Mulyorejo,  Pabean  Cantian,  Rungkut, Sambikerep, Sawahan, Semampir, Sukolilo, Sukomanunggal,  Tambaksari,  Tandes,  Tegalsari,
Tenggilismejoyo, Wiyung, Wonocolo dan Wonokromo.
2. Pergerakan komuting yang terjadi di Sidoarjo-Surabaya mayoritas  menuju  ke  Kecamatan  Genteng.  Jarak tempuh  pergerakan  komuting  tertinggi  berada  di
Kecamatan Sukodono, waktu tempuh tertinggi pergerakan komuting dari Kecamatan Taman dan biaya perjalanan tertinggi pergerakan komuting dari Kecamatan Sedati.
3. Penggunaan  moda  kendaraan  didominasi  oleh  sepeda motor  yang  dapat  diinterpretasikan  bahwa  pelaku komuter  masih  memilih  menggunakan  kendaraan pribadi  dibanding  transportasi  publik.  Hal  ini  dapat disebabkan  keterbatasan  opsi  transportasi  publik  yang hanya  berupa  kereta  komuter  dan  angkutan  umum dengan rute dan jadwal perjalanan yang belum optimal.
4. Adanya  hubungan  yang  searah  antara  variabel  jarak tempuh,  waktu  tempuh  dan  biaya  perjalanan.  Maka semakin besar nilai salah satu di antara variabel tersebut maka akan semakin besar pula nilai variabel lainnya.
5. Adanya  hubungan  yang  berpengaruh  antara  moda kendaraan  dengan  biaya  perjalanan.  Diketahui  bahwa penduduk  yang  menggunakan  moda  kendaraan  mobil cenderung  mengeluarkan  biaya  perjalanan  yang  tinggi pula

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  BPS  Kota  Surabaya,  “Data  Jumlah  Tenaga  Kerja  di  Kota  Surabaya Tahun 2006,” 2016.
[2]  BPS Kota Surabaya, “Data Jumlah Populasi Penduduk Kota Surabaya
Tabel 10.
Analisa Crosstab Waktu dengan Moda Kendaraan Moda Kendaraan Total Angkutan Umum
Mobil Motor W ak tu <30 Count
1 3 31 35 % of Total .6% 1.9% 20.0% 22.6% 30-60 Count 1 17 87 105 % of Total .6% 11.0% 56.1% 67.7% >60 Count 0 1 14 15 % of Total .0% .6% 9.0% 9.7% Total Count 2 21 132 155 % of Total 1.3% 13.5% 85.2% 100.0% Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 2.888 a 4 .577 Likelihood Ratio 3.102 4 .541 N of Valid Cases 155 Tabel 11. Analisa Crosstab Biaya dengan Moda Kendaraan Moda Kendaraan Total Angkutan Umum Mobil Motor B ia y a <Rp200.000 Count
2 12 131 145 % of Total 1.3% 7.7% 84.5% 93.5% Rp200.000-400.000 Count 0 8 1 9 % of Total .0% 5.2% .6% 5.8% >Rp400.000 Count 0 1 0 1 % of Total .0% .6% .0% .6% Total Count 2 21 132 155 % of Total 1.3% 13.5% 85.2% 100.0% Chi-Square Tests Value df Asymp. Sig. (2-sided) Pearson Chi-Square 53.440 a 4 .000 Likelihood Ratio 33.940 4 .000 N of Valid Cases 155
tahun 2018,” 2019.
[3]  F.  Raeka,  “Model  Perkembangan  Nilai  Lahan  Perkotaan  Surabaya,” Surabaya, 2012.
[4]  BPS Kabupaten Sidoarjo, “Data Jumlah Populasi Penduduk Kabupaten Sidoarjo tahun 2018,” Sidoarjo, 2019.
[5]  Pemerintah  Kabupaten  Sidoarjo,  “BAB  VII  Rencana  Pola  Ruang Wilayah Kabupatebn Sidoarjo,” Sidoarjo, 2009.
[6]  R.  Sijabat  and  A.  Rakhmasari,  “Model  Pemilihan  Moda  Pergerakan Komuter di Kecamatan Sayung,” 2013.
[7]  K. Boussaw, F. Witlox, and T. Neutens, “Relationship between Spatial Proximity and Travel-to-Work Distance: The Effect of Compact City,”
Belgium, 2010.
[8]  Dinas  Komunikasi  dan  Informatika  Kabupaten  Sidoarjo,  “Jumlah Tenaga  Kerja  menurut  Tempat  Bekerja.  Indikator  Tenaga  Kerja Kabupaten Sidoarjo tahun 2018,” 2018.
[9]  Dinas  Perhubungan  Kabupaten  Sidoarjo,  “Data  LOS  Jaringan  Jalan Kabupaten  Sidoarjo.  Masterplan  Transportasi  Tahap  II  Kabupaten Sidoarjo 2015,” 2015.
[10]  S. Anwar, Metode Penelitian . Yogyakarta: Pustaka Pelajar, 2010.
[11]  Suparto,  “Analisis  Korelasi  Variabel-Variabel  yang  Mempengaruhi Siswa dalam Memilih Perguruan Tinggi,” Surabaya, 2014.
[12]  M. Zukipli, “Metode Analisis Tabulasi Silang (Crosstabs),” 2009.