## Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains dan Teknologi
Volume 11 Issue  3 2024 Pages 1276 – 1295 p-ISSN: 1858-005X e-ISSN: 2655-3392 DOI: https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i3.1286 website: https://journalstkippgrisitubondo.ac.id/index.php/EDUSAINTEK
Abstract: Government Regulation No.13/2017 (RTRWN) establishes the Jabodetabekpunjur metropolitan area as an urban area with a nodal structure consisting of a core and hinterland, which interact with each other in commuter mobility. This study aims to investigate how the characteristics of commuters from satellite cities in the Jabodetabek region affect population movement,  to  reduce  negative  impacts  such as  congestion  and  regional  inequality.  The data collection  method  is  based  on  the  2019  Jabodetabek  Commuter  Statistics  document,  with analysis  using  the  interval/ratio  association  approach,  multiple  linear  regression,  and  route selection modeling using the all-or-nothing assignment model in the context of transportation analysis. The results show that the characteristics of the number of commuters in Jabodetabek satellite  cities  are  related  to  main  activities  such  as  work  and  school  but  have  no  effect  on commuters heading to Jakarta. The main reasons for commuters to work at their destination are compatibility with education/skills, lack of other alternatives, and high income levels, while the main activity of schooling is related to the quality of education in the origin region. The majority of routes in satellite cities have alternatives except for Bekasi Regency, which only has one route option, with the longest travel time from Tangerang Regency and the fastest from South Tangerang City.
Keywords: Commuter Characteristics, Multiple Linear Regression, Jabodetabekpunjur
Abstrak: Peraturan  Pemerintah  No.  13  Tahun  2017  (RTRWN)  menetapkan  kawasan metropolitan  Jabodetabekpunjur  sebagai  kawasan  perkotaan  dengan  struktur  wilayah  nodal yang  terdiri  dari  inti  ( core )  dan  sekitarnya  ( hinterland ),  yang  saling  berinteraksi  dalam mobilitas komuter. Penelitian ini bertujuan untuk menyelidiki bagaimana karakteristik komuter dari  kota-kota  satelit  di  wilayah  Jabodetabek  memengaruhi  pergerakan  penduduk,  dengan tujuan  mengurangi  dampak  negatif  seperti  kemacetan  dan  ketimpangan  wilayah.  Metode pengumpulan  data  didasarkan  pada  dokumen  Statistik  Komuter  Jabodetabek  tahun  2019, dengan analisis menggunakan pendekatan asosiasi interval/rasio, regresi linear berganda, dan pemodelan  pemilihan  rute  menggunakan all  or  nothing  assignment model  dalam  konteks analisis transportasi. Hasil penelitian menunjukkan karakteristik jumlah komuter di kota-kota satelit  Jabodetabek  terkait  dengan  kegiatan  utama  seperti  bekerja  dan  sekolah,  namun  tidak berpengaruh  pada  komuter  yang  menuju  Jakarta,  dengan  alasan  utama  komuter  bekerja  di tempat  tujuan  adalah  kesesuaian  dengan  pendidikan/keahlian,  ketiadaan  alternatif  lain,  dan tingkat  penghasilan  yang  tinggi,  sementara  kegiatan  utama  sekolah  terkait  dengan  kualitas pendidikan di wilayah asal; mayoritas rute di kota-kota satelit memiliki alternatif kecuali untuk Kabupaten Bekasi yang hanya memiliki satu opsi rute, dengan waktu tempuh terpanjang dari Kabupaten Tangerang dan tercepat dari Kota Tangerang Selatan.
Kata  Kunci :  Karakteristik Komuter, Regresi Linear Berganda, Jabodetabekpunjur
Copyright (c) 2024 The Authors. This is an open-access article under the CC BY-SA 4.0 license ( https://creativecommons.org/licenses/by-sa/4.0/ )

## PENDAHULUAN
Sumber  dayaa  pada  setiap  wilayah  memiliki  ketersediaan  yang  terbatas  dan berbeda-beda.  Sumber  dayaa  alam  diklasifikasikan  menjadi  sumber  dayaa  alam  yang dapat  diperbarui  dan  tidak  dapat  diperbarui  seperti  tanah,  air,  angin,  minyak  dan

## PENGARUH KARAKTERISTIK KOMUTER DI KOTA-KOTA SATELIT PADA KAWASAN JABODETABEK
Sulthon Kamel Machmud 1* , Mh Nateq Nouri 2 1,2 Institut Teknologi Bandung (ITB), Indonesia E-mail: sulthonkamel@gmail.com
semacamnya, sedangkan untuk  sumber dayaa sosial meliputi kelembagaan yang ada di wilayah tersebut. Sumber dayaa buatan yang meliputi infrastruktur, fasilitas, sarana serta prasarana dapat menjadi penyebab adanya pergerakan masyarakat ke wilayah lain untuk memenuhi kebutuhannya (Bintarto, 1983). Sumber dayaa yang menyebabkan pergerakan masyarakat  diklasifikasikan  berdasarkan  lokasi  pertokoan  dan  perdagangan  ataupun lokasi industri di wilayah tujuan. Hal ini menjadikan suatu indikasi adanya keterkaitan antar  wilayah  tersebut  (Suprapta,  2006).  Perpindahan  komoditas,  barang,  manusia  dan lainnya yang disebabkan adanya proses saling mempengaruhi antar wilayah yang disebut oleh keterkaitan antar wilayah (Yunus, 2010).
Keterkaitan  antar  wilayah  di  Indonesia  salah  satunya  terdapat  pada  kawasan Jakarta,  Bogor,  Depok,  Tangerang,  Puncak  dan  Cianjur  yang  lebih  dikenal  dengan Jabodetabekpunjur.  Wilayah  ini  merupakan  kawasan  metropolitan  yang  terdiri  dari kawasan perkotaan inti dan kawasan perkotaan sekitarnya sebagaimana pada Peraturan Pemerintah  Nomor  26  tahun  2008  tentang  Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  Nasional. Tipologi wilayah nodal menjadi konsep wilayah atau kawasan metropolitan ini dimana adanya core atau  kota  inti  yang  berupa  Jakarta  dan hinterland atau  kota  satelit  yang berada disekitarnya. Kota inti ini memiliki fungsi sebagai pusat pelayanan untuk daerah sekitarnya dan kota satelit yang secara fisik serta operasional dapat dinilai dengan besar kapasitas  pelayanannya  (Rustiadi  et  al.,  2009).  Kapasitas  infrastruktur  dan  prasarana dalam  kota  inti  yang  dapat  melayani  wilayah  sekitarnya  dan  kota  satelit  dapat  dilihat secara  sederhana  dari  jumlah  dan  kualitasnya.  Kota  satelit  memiliki  fungsi  sebagai pemasok tenaga kerja, serta tempat tinggal atau bermukim untuk menunjang pelayanan dari  kota  inti.  Fungsi  kota  satelit  selain  hal  tersebut  juga  diharapkan  dapat  memenuhi kebutuhan sumber dayaa masyarakatnya serta wilayah disekitarnya (Dardak, 2008).
Pergerakan masyarakat dari kota-kota satelit di kawasan ini menjadikan banyaknya kemacetan  yang  terjadi  yang  menjadi  indikasi  adanya  keterkaitan  antar  wilayah (Suprapta,  2006).  Tingginya  jumlah  komuter  di  kawasan  Jakarta,  Bogor,  Depok, Tangerang dan Bekasi atau JABODETABEK memiliki persentase sebesar 11,11% dari 29,3  juta  penduduk  kawasan  tersebut  yang  berumur  5  tahun  keatas  atau  berjumlah 3.259.894  orang.  Jakarta  Selatan  menjadi  tujuan  paling  banyak  dilakukan  oleh  para komuter  adapun  di  kota  satelit  untuk  jumlah  komuter  paling  banyak  berada  pada Kabupaten  Bogor.  Hal  ini  banyak  menimbulkan  kemacetan  khusunya  pada  wilayah Jakarta Selatan yang menjadi tujuan utama sebagian besar komuter. Permasalahan ini jika
dibiarkan dan tidak melakukan upaya meminimalisasi atau pencegahan pergerakan akan menyebabkan  kemacetan  yang  semakin  parah  serta  dapat  juga  menyebabkan ketergantungan wilayah. Hal ini dapat menjadikan banyaknya dampak backwash effect pada wilayah sekitar karena ketimpangan antar wilayah yang terjadi. Ketimpangan atau disparitas wilayah biasanya di indikasikan dengan adanya perbedaan perekonomian pada suatu wilayah yang hal ini dapat dilihat dari PDRB masing-masing wilayah ataupun nilai UMP  pada  wilayah  tersebut  (Machmud  et  al.,  2020).  Oleh  karena  itu  diperlukannya penelitian mengenai faktor-faktor yang mempengaruhi pergerakan komuter di kawasan Jabodetabek  ini  khususnya  pergerakan  masyarakat  di  kota-kota  satelit.  Penelitian  ini bertujuan untuk mengetahui pengaruh karakteristik komuter yang ada di kota-kota satelit di  kawasan  Jabodetabek  sehingga  diharapkan  dapat  meminimalisasi  masalah  tersebut. Karakteristik  komuter  ini  terdiri  dari  faktor  yang  mempengaruhi  besarnya  jumlah komuter pada kota-kota satelit untuk bergerak ke wilayah tujuan.

## METODE

## Jenis dan Sumber Data
Metode  pengumpulan  data  dilakukan  dengan  survei  sekunder  dalam  hal  ini merupakan dokumen Statistik Komuter Jabodetabek tahun 2019, data dari website Open Data  Jabar,  data  Lembaga  Tes  Masuk  Perguruan  Tingggi  (LTMPT),  website  Bisnis Tempo, Badan Pusat Statistik terkait UMK, serta Dinas Koperasi dan UMKM Provinsi Banten, dan Google Maps. Data yang digunakan didalam dokumen tersebut merupakan skala  data  interval/ratio.  Adapun  penjelasan  uraian  terkait  data  tersebut  sebagaimana dijelaskan pada tabel 1.
Tabel 1. Jenis dan Sumber Data
Data Skala Data Sumber Data • Jumlah komuter di kota-kota satelit (Bodetabek)
• Jumlah komuter di kota-kota satelit yang tujuannya ke kota inti (DKI Jakarta)
• Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegiatannya adalah bekerja
• Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegaiatannya adalah sekolah
• Jumlah komuter di kota satelit
berdasarkan jarak tempuh < 10 km Interval/ratio Statistik Komuter Jabodetabek tahun 2019
Data Skala Data Sumber Data • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan waktu tempuh < 30
menit
• Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan moda transportasi kendaraan umum
• Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan kelompok umur
• Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan pendidikan SMA keatas
• Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan lapangan pekerjaan utama (Jasa dan Manufaktur)
• Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan rata-rata
penghasilan sebulan >5.000.000
• Besaran UMR/UMK di kota
satelit Interval/ratio • Badan Pusat Statistik • Website https://bisnis.tempo.co/
• Jumlah lapangan kerja (Industri
Kecil, Menengah dan Besar) di kota satelit Interval/ratio • Website https://opendata.jabarprov.go.id/ • Dinas Koperasi dan UMKM Provinsi Banten
• Jumlah SMA/SMK yang masuk peringkat 100 besar Indonesia (LTMPT, 2022) Interval/ratio LTMPT
• Jaringan jalan dari pusat kota satelit yang menghubungkan dengan kota inti (DKI Jakarta)
• Lama waktu tempuh dari masing-masing jaringan jalan
• Lama waktu tempuh
berdasarkan moda transportasi Interval/ratio Google Maps

## Metode Analisis Data
Metode analisis yang digunakan yaitu untuk mengetahui hubungan atau pengaruh antar  variabel  serta  untuk  adanya  informasi  tambahan.  Adapun  analisis  yaitu menggunakan  analisisi  asosiasi  interval/ratio,  analisis  regresi  linear  berganda  serta analisis  transportasi  terkait  pemilihan  rute  dengan all  or  nothing  assignment  model .
Tujuan dari masing-masing analisis adalah sebagaimana pada tabel 2.
Tabel 2. Metode Analisis Data Tujuan Input Proses Output Mengetahui karakteristik komuter di kota- kota satelit dalam Kawasan Jabodetabek Variabel Y (Dependen) • Jumlah komuter di kota-kota satelit (Bodetabek) Variabel X (Independen) Analisis Regresi Linear Berganda menggunakan SPSS Pengaruh atau kausalitas antara jumlah komuter Bodetabek dengan komuter yang berlokasi kegiatan di
DKI Jakarta, dan
Tujuan Input Proses Output • Jumlah komuter di kota-kota satelit yang tujuannya ke kota inti (DKI Jakarta) • Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegiatannya adalah bekerja • Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegaiatannya adalah sekolah • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan jarak tempuh < 10 km • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan waktu tempuh < 30 menit • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan moda transportasi kendaraan umum kegiatan utamanya yaitu bekerja serta sekolah. Variabel Y (Dependen) • Jumlah komuter di kota-kota satelit yang tujuannya ke kota inti (DKI Jakarta) Variabel X (Independen) • Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegaiatannya adalah bekerja • Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegaiatannya adalah sekolah Analisis Regresi Linear Berganda menggunakan SPSS Pengaruh atau kausalitas antara jumlah komuter Bodetabek yang berlokasi kegiatan di DKI Jakarta dengan kegiatan utamanya yaitu bekerja serta sekolah. Variabel Y (Dependen) • Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegaiatannya adalah bekerja Variabel X (Independen) • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan kelompok umur • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan status perkawinan (kawin) Analisis Regresi Linear Berganda menggunakan SPSS Pengaruh atau kausalitas antara jumlah komuter Bodetabek yang kegiatan utamanya bekerja
dengan kelompok umur, pendidikan, lapangan pekerjaan, penghasilan, UMK, serta jumlah industri.
Tujuan Input Proses Output • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan pendidikan SMA keatas • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan lapangan pekerjaan utama (Jasa dan Manufaktur) • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan rata-rata penghasilan sebulan >5.000.000 Variabel Y (Dependen) • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan rata-rata penghasilan sebulan >5.000.000 Variabel X (Independen) • Besaran UMR/UMK di kota satelit Analisis Asosiasi Interval/Ratio-R Pearson dengan SPSS Hubungan antara jumlah komuter Bodetabek yang rata-rata penghasilan tinggi dengan besaran UMR/UMK di kota satelit Variabel Y (Dependen) • Jumlah komuter di kota satelit berdasarkan lapangan pekerjaan utama (Jasa dan Manufaktur) Variabel X (Independen) • Jumlah lapangan kerja (Industri Kecil, Menengah dan Besar) di kota satelit Analisis Asosiasi Interval/Ratio-R Pearson dengan SPSS Hubungan antara jumlah komuter Bodetabek yang bekerja di jasa dan manufaktur dengan jumlah lapangan kerja industri Variabel Y (Dependen) • Jumlah komuter di kota satelit yang tujuan kegaiatannya adalah sekolah Variabel X (Independen) • Jumlah SMA/SMK yang masuk peringkat 100 besar Indonesia (LTMPT, 2022) Analisis Asosiasi Interval/Ratio-R Pearson dengan SPSS Hubungan antara jumlah komuter Bodetabek yang kegiatan utamanya sekolah dengan jumlah sekolah favorit yang ada di kota satelit. • Jaringan jalan dari pusat kota satelit yang menghubungkan dengan kota inti (DKI Jakarta) Analisis Transportasi (Pemilihan Rute dengan all or notihing Pemilihan rute dari sebagian besar komuter yang ada di kota-kota satelit (Bodetabek)
Tujuan Input Proses Output • Lama waktu tempuh dari masing-masing jaringan jalan assignment model )

## HASIL DAN PEMBAHASAN

## Hasil

## Gambaran Umum Komuter di Kawasan Jabodetabek
Kawasan  Jakarta,  Bogor,  Depok,  Tanggerang,  Bekasi,  serta  Puncak  dan  Cianjur (Jabodetabek-Punjur)  berdasarkan  Peraturan  Pemerintah  nomor  26  tahun  2008  tentang Rencana  Tata  Ruang  Wilayah  Nasional  (RTRWN)  ditetapkan  sebagai  kawasan  Pusat Kegiatan Nasional (PKN).  Komuter di kawasan Jakarta, Bogor, Depok, Tangerang dan Bekasi  atau  JABODETABEK  memiliki  persentase  sebesar  11,11%  dari  29,3  juta penduduk  kawasan  tersebut  yang  berumur  5  tahun  keatas.  Adapun  komuter  tersebut tepatnya  yaitu  berjumlah  3.259.894  orang.  Kota  Jakarta  Selatan  menjadi  wilayah  atau kawasan yang merupakan tujuan terbanyak komuter yang ada di kawasan ini. Komuter yang  merupakan  lulusan  SMA  sederajat  memiliki  persentase  sebesar  50,7%. Perbandingan komuter laki-laki dan perempuan dimana 2 dari 3 komuter yaitu berjenis kelamin  laki-laki.  Kegiatan  utama  komuter  Jabodetabek  merupakan  bekerja  dengan persentase sebesar 80,5%. Kelompok umur komuter ini memiliki perbandingan dimana 7 dari 10 komuter berada di kelompok umur produktif atau 15 sampai 44 tahun. Komuter kawasan  ini  sebagian  besar  atau  79%  menempuh  jarak  kurang  dari  30  km  ke  tempat kegiatannya. Adapun lama perjalanan komuter ke tempat kegiatan didominasi dengan 30 sampai  59  menit.  Moda  transportasi  yang  digunakan  oleh  komuter  memiliki perbandingan  6  dari  10  komuter  menggunakan  sepeda  motor  untuk  menuju  tempat kegiatan. Gambar 1 menggambarkan kawasan Jabodetabek selaku kawasan dengan jumlah komuter tersebut.

## Gambar 1. Peta Kawasan Jabodetabek

## Karakteristik Komuter Kota-Kota Satelit di Kawasan Jabodetabek
Kota satelit yang merupakan wilayah yang berfungsi menunjang kota inti memiliki jumlah komuter yang banyak berkegiatan di kota inti. Kawasan dengan jumlah komuter terbanyak yaitu Kabupaten Bogor dengan 408.874 orang memiliki 149.018 orang yang berkegiatan di kota inti yaitu DKI Jakarta. Hal ini menjadikan Kabupaten Bogor memiliki 36%  dari  jumlah  total  komuter  berkegiatan  di  kota  inti.  Kota  satelit  yang  memiliki persentase  paling  banyak  berkegiatan  di  DKI  Jakarta  yaitu  Kota  Tangerang  Selatan dengan  81%  diikuti  Kota  Depok  dengan  75%  serta  Kota  Tangerang  dan  Kota  Bekasi dengan  74%.  Gambar  2 menunjukan  jumlah  komuter  kota-kota  satelit  yang  berlokasi kegiatan di kota inti Jakarta.
Gambar 2. Jumlah Komuter Bodetabek yang Berlokasi Kegiatan di Jakarta Sumber: Statistik Komuter Jabodetabek 2019
Komuter di kota-kota satelit kawasan Jabodetabek memiliki jarak tempuh kurang dari 10 km sejumlah 484.182 orang. Kota satelit dengan persentase paling banyak yang
395.093 240.197 408.874 236.284 373.125 80.325 234.137 197.168 296.488 113.701 149.018 69.793 277.234 18.103 172.410 159.024
Depok Kab. Bekasi Kab. Bogor Kab. Tangerang Kota Bekasi Kota Bogor Kota Tangerang Kota Tangerang Selatan
J U M L A H   K O M U T E R   B O D E T A B E K   Y A N G

## B E R L O K A S I   K E G I A T A N   D I   J A K A R T A
Jumlah Data Komuter
Jumlah Komuter yang Berlokasi Kegiatan di DKI Jakarta
memiliki jarak tempuh tersebut yaitu Kota Bogor dengan 39% diikuti Kabupaten Bogor dan  Kabupaten  Bekasi  dengan  27%.  Ratio  komuter  yang  memiliki  lama  perjalanan kurang  dari  30  menit  didominasi  oleh  Kota  Bogor  dengan  29%  diikuti  dengan  Kota Depok  dan  Kabupaten  Tangerang  dengan  19%.  Komuter  di  kawasan  kota  satelit  yang menggunakan kendaraan umum didominasi oleh Kabupaten Bogor dengan 33% diikuti dengan Kota Bogor dengan 28% serta Kota Depok dengan 22%. Gambar 3 menunjukan jumlah komuter kota-kota satelit dibandingkan dengan waktu tempuh, lama perjalanan dan moda transportasi.
Gambar 3. Jumlah Komuter Bodetabek dengan Jarak Tempuh, Lama Perjalanan dan Moda
Transportasi
Sumber: Statistik Komuter Jabodetabek 2019
Kegiatan utama komuter di kota-kota satelit yaitu bekerja dengan rasio persentase yaitu mulai dari 72% hingga 88%. Adapun kota satelit yang memiliki banyak komuter dengan  kegiatan  utama  bekerja  yaitu  Kabupaten  Tangerang  dengan  88%  lalu  diikuti dengan Kota Tangerang Selatan dan Kota Bekasi dengan 84%. Gambar 4 menunjukan jumlah komuter di Bodetabek selaku kota satelit dengan komuter yang kegiatan utamanya bekerja.
0 200000 400000 600000 Depok Kab.
Bekasi Kab. Bogor Kab. Tangerang Kota Bekasi Kota Bogor Kota Tangerang Kota Tangerang Selatan
J U M L A H   K O M U T E R   B O D E T A B E K   D E N G A N J A R A K  T E M P U H ,  L A M A  P E R J A L A N A N  D A N
M O D A  T R A N S P O R T A S I
Jumlah Data Komuter
Jarak Tempuh ke Tempat Kegiatan <10 km
Lama Perjalanan ke Tempat Kegiatan <30 menit
Moda Transportasi Yang Digunakan (Kendaraan umum, Bus umum, Kereta)
Gambar 4. Jumlah Komuter Bodetabek dengan Kegiatan Utama Bekerja Sumber: Statistik Komuter Jabodetabek 2019
Kegiatan utama komuter untuk sekolah tidak terlalu banyak seperti bekerja dimana mulai  dari  12%  sampai  dengan  28%.  Adapun  kota  satelit  yang  paling  banyak persentasenya  dalam  kegiatan  sekolah  yaitu  Kabupaten  Bekasi  dengan  28%  diikuti dengan Kota Depok dan Kabupaten Bogor dengan 25%. Gambar 5 menunjukan jumlah komuter di kota satelit dibandingkan komuter yang memiliki kegiatan utama sekolah.
Gambar 5. Jumlah Komuter Bodetabek dengan Kegiatan Utama Sekolah Sumber: Statistik Komuter Jabodetabek 2019
Kondisi komuter pada kota satelit memiliki hubungan yang kuat dengan kegiatan utamanya yaitu bekerja dan sekolah, kemudian lokasi kegiatan di kota inti DKI Jakarta, jarak tempuh, lama perjalanan dan moda transportasi sebagaimana hasil analisis regresi linear berganda pada Tabel 3. Nilai R Square sebesar 1 menjadikan hubungannya sangat kuat adapun nilai r pearson correlation variabel independen tersebut memiliki hubungan yang kuat karena > 0,5. Nilai F tes hitungnya yaitu 92144,585 lebih besar dibandingkan F tes tabelnya dengan df berupa nilai variabel 6 dan sampel atau observasi 8 yaitu 5,14 dan signifikansinya yaitu 0,003 < 0,05 sehingga terdapat pengaruh antara seluruh variabel
395.093 240.197 408.874 236.284 373.125 80.325 234.137
197.168 294.577 173.864 307.083 208.113 313.076
63.723 194.156 164.785 Depok Kab. Bekasi Kab. Bogor Kab. Tangerang Kota Bekasi Kota Bogor Kota Tangerang Kota Tangerang Selatan

## J U M L A H   K O M U T E R   B O D E T A B E K   Y A N G M E M I L I K I   K E G I A T A N  B E K E R J A
Jumlah Data Komuter Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja 395.093 240.197 408.874 236.284 373.125
80.325 234.137 197.168 99.200 66.333 101.791 28.171 59.316 16.602 39.362 32.383 Depok Kab. Bekasi Kab. Bogor Kab. Tangerang Kota Bekasi Kota Bogor Kota Tangerang Kota Tangerang Selatan
J U M L A H   K O M U T E R   B O D E T A B E K   Y A N G

## M E M I L I K I   K E G I A T A N  S E K O L A H
Jumlah Data Komuter Kegiatan Utama Sekolah
independen dengan variabel dependen dalam hal ini jumlah komuter. Namun dalam t tes hanya  kegiatan  utama  bekerja  dan  sekolah  yang  memiliki  efek  atau  pengaruh  kepada variabel  dependen  jumlah  komuter  dimana  nilainya  lebih  dari  t  tabel  dengan  nilai signifikansi 0,025 atau 95%. Nilai t tes kegiatan utama bekerja yaitu 189,816 > 12,70620 serta kegiatan utama sekolah 38,527 > 12,70620. Adapun signifikansi dari kedua variabel independen ini  juga  memiliki  nilai  <0,05.  Oleh  karena itu  kegiatan  utama  bekerja  dan sekolah ini sangat mempengaruhi jumlah komuter yang ada di kota satelit.
Tabel 3 . Hasil Analisis Regresi Berganda Jumlah Komuter dengan SPSS
Indikator Nilai R Pearson Jumlah Komuter Memiliki Lokasi Kegiatan di DKI Jakarta 0,778 R Pearson Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja 0,984 R Pearson Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah 0,882 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Jarak Tempuh < 10 km 0,745 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Lama Perjalanan < 30 menit 0,812 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Moda Transportasi Kendaraan Umum 0,854 R Square 1,000 F Tes 92144,585 Sginfikansi F Tes 0,03 T Tes Jumlah Komuter Memiliki Lokasi Kegiatan di DKI Jakarta 1,191 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Memiliki Lokasi Kegiatan di DKI Jakarta 0,445 T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja 189,816 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja 0,03 T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah 38,527 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah 0,017 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Jarak Tempuh < 10 km -0,30 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Jarak Tempuh < 10 km 0,981 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Lama Perjalanan < 30 menit 0,631 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Lama Perjalanan < 30 menit 0,642 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Moda Transportasi Kendaraan Umum -0,140 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Moda Transportasi Kendaraan Umum 0,912

## Karakteristik Komuter Kota-Kota Satelit di Kawasan di Jakarta dengan Kegiatan Utamanya
Kota  satelit  yang  mendukung  kota  inti  salah  satunya  yaitu  mendukung  dari  segi tenaga  kerja  atau  sumber  dayaa  manusia.  Komuter  yang  berada  di  kota  satelit  atau Bodetabek  ini  sebagian  besar  memiliki  kegiatan  utama  bekerja  namun  ada  beberapa komuter yang tidak berkegiatan di kota inti saja namun juga di kota satelit. Hal ini terlihat pada sebagian besar wilayah kota satelit yang memiliki jumlah komuter yang berkegiatan bekerja lebih besar dibandingkan jumlah komuter yang berkegiatan di kota inti Jakarta. Hal  ini  sebagaimana  ditunjukan  pada  Gambar  6.  Hasil  analisis  regresi  berganda  juga menunjukan bahwa tidak adanya hubungan antara lokasi kegiatan di kota inti DKI Jakarta dengan  kegiatan  utamanya  dalam  bekerja  dan  sekolah.  Hal  ini  terlihat  pada  nilai
signifikansi F tes sebesar 0,088 atau lebih besar dari 0,05 serta F tes hitung lebih kecil dari F tabel yaitu 4,107<19,33. Namun nilai pearson correlationnya bernilai kuat dengan 0,788  untuk  kegiatan  bekerja  dan  0,618  untuk  kegiatan  sekolah  serta  nilai  R  square sebesar 0,622. Tabel 4 menunjukan hasil perhitungan analisis regresi linear berganda.
Gambar 6. Komuter Bodetabek yang Berkegiatan di DKI Jakarta dengan Kegiatan Utama Bekerja dan Sekolah Sumber: Statistik Komuter Jabodetabek 2019
Tabel 4. Hasil Analisis Regresi Berganda Jumlah Komuter Lokasi Kegiatan di DKI Jakarta dengan SPSS Indikator Nilai R Pearson Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja 0,788 R Pearson Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah 0,618 R Square 0,622 F Tes 4,107 Sginfikansi F Tes 0,088 T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja 1,778 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja 0,136 T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah -0,004 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah 0,997

## Karakteristik Kegiatan Utama Bekerja Komuter Kota-Kota Satelit
Kegiatan utama bekerja memiliki pengaruh atau hubungan dengan jumlah komuter yang ada didalam kota-kota satelit. Kegiatan utama bekerja kota-kota satelit ke wilayah lain  dapat  dikarenakan  jumlah  lapangan  pekerjaan  yang  ditawarkan  wilayah  tersebut kurang. Hal ini sebagaimana faktor pergerakan masyarakat berupa kesempatan kerja serta juga  dapat  dikarenakan  adanya  faktor  penghasilan  yang  ditawarkan  lebih  kecil dibandingkan wilayah lain. Gambar 7 menunjukan kegiatan utama bekerja dibandingkan dengan  kelompok  umur  25  hingga  54  tahun  kemudian  pendidikan,  status  perkawinan, lapangan  pekerjaan  utama  dan  rata-rata  penghasilan  sebulan.  Dapat  dilihat jika  jumlah
0 100000 200000 300000 400000 Depok Kab.
Bekasi Kab. Bogor Kab. Tangerang Kota Bekasi Kota Bogor Kota Tangerang Kota Tangerang Selatan
J U M L A H   K O M U T E R   B O D E T A B E K   B E R L O K A S I

## K E G I A T A N   D I   K O T A  I N T I   Y A N G   M E M I L I K I K E G I A T A N   B E K E R J A  D A N   S E K O L A H
Komuter yang Memiliki Lokasi Kegiatan di DKI Jakarta
Kegiatan Utama Bekerja Kegiatan Utama Sekolah
komuter  dengan  pendidikan  SMA  keatas  di  beberapa  kota  satelit  seperti  Kota  Depok,
Kabupaten  Bekasi,  dan  Kota  Bekasi  melebihi  dari  komuter  yang  bekerja.  Hal  ini menunjukan bahwa ada beberapa komuter yang berusia tersebut dan melakukan kegiatan komuter namun bukan untuk bekerja namun untuk kegiatan lainnya seperti sekolah atau kursus. Tabel 5 menjelaskan terkait perbandingan jumlah UMK masing-masing wilayah kota satelit serta jumlah lapangan pekerjaan dalam hal ini adalah industri kecil, menengah dan  besar.  UMK  paling  besar  di  kota  satelit terdapat  pada  Kota  Bekasi  diikuti  dengan Kabupaten  Bekasi.  Adapun  jumlah  industri  paling  banyak  terdapat  pada  Kabupaten Tangerang dengan 42.508 unit.
Gambar 7. Komuter Bodetabek dengan Kegiatan Utama Bekerja dengan Status Perkawinan, Kelompok Umur, Pendidikan, Lapangan Pekerjaan Utama, dan Penghasilan Sumber: Statistik Komuter Jabodetabek 2019
Tabel 5. Komuter Bodetabek dengan Kegiatan Utama Bekerja dengan UMK, dan Jumlah
Lapangan Kerja Tempat Tinggal Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja Jumlah UMK 2022 Jumlah Lapangan Kerja (Industri Kecil Menengah Besar 2019) Kab. Bogor 307,083 Rp 4,217,206 16,046 Kota Bogor 63,723 Rp 4,330,249 8,875 Depok 294,577 Rp 4,377,231 10,549 Kab. Tangerang 208,113 Rp 4,230,792 42,508 Kota Tangerang 194,156 Rp 4,285,798 12,687 Kota Tangerang Selatan 164,785 Rp 4,280,214 9,727 Kab. Bekasi 173,864 Rp 4,791,843 12,653
0 50000 100000 150000 200000 250000 300000 350000 Depok Kab. Bekasi Kab. Bogor Kab. Tangerang Kota Bekasi Kota Bogor Kota Tangerang Kota Tangerang Selatan J U M L A H   K O M U T E R   B O D E T A B E K   Y A N G   M E M I L I K I
K E G I A T A N   B E K E R J A  D E N G A N  S T A T U S
P E R K A W I N A N ,   K E L O M P O K  U M U R ,  P E N D I D I K A N , P E N G H A S I L A N  D A N   L A P A N G A N  P E K E R J A A N
U T A M A
Kegiatan Utama Bekerja Kelompok Umur 25-54 tahun Status Perkawinan (Kawin) Pendidikan SMA Keatas Lapangan Pekerjaan Utama (Jasa dan Manufaktur) Rata-Rata Penghasilan Sebulan (>5.000.000)
Kota Bekasi 313,076 Rp 4,816,921 10,433
Kegiatan utama bekerja memiliki hubungan yang kuat dengan komuter berdasarkan kelompok umur, status perkawinan, pendidikan SMA keatas, lapangan pekerjaan utama dan  penghasilan  sebagaimana  pada  hasil  analisis  regresi  linear  berganda.  Tabel  6 menunjukan  hasil  analisis  regresi  dengan  SPSS.  Nilai  R  Square  sebesar  1,000  dengan signifikansi 0,000 menjadikan adanya hubungan yang kuat antar variabel dependen dalam hal  ini  komuter  yang  berkegiatan  bekerja  dan  variabel  independen.  Adapun  korelasi  r pearson  pada  variabel independen  juga  sangat  kuat  karena  >  0,5.  Nilai  F  tes  memiliki signifikansi <0,05 dan F hitung lebih besar dari F tabel yaitu 35206,948 > 9,01. Adapun T  tes  tabelnya  yaitu  sebesar  4,30265  sehingga  variabel  independen  yang  memiliki pengaruh atau lebih besar dari T tabel dan signifikansinya < 0,05 yaitu Jumlah Komuter Berdasarkan Pendidikan SMA Keatas dengan 4,621 dan signifikansinya 0,044 lalu diikuti dengan  Jumlah  Komuter  Berdasarkan  Lapangan  Pekerjaan  Utama  dengan  30,014  dan signifikansinya  0,001,  serta  terakhir  yaitu  Jumlah  Komuter  Berdasarkan  Penghasilan dengan  8,985  dengan  signifikansi  0,012.  Pengaruh  ini  juga  dibuktikan  dengan  alasan utama  komuter  bekerja  di  tempat  tujuan  yaitu  dimana  sebagian  besar  didominasi  oleh alasan  berupa  sesuai  dengan  pendidikan/keahlian,  alasan  tidak  ada  pilihan  lain  serta alasan penghasilan tinggi.
Tabel 6. Hasil Analisis Regresi Berganda Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Bekerja
dengan SPSS Indikator Nilai R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Kelompok Umur 25-54 tahun 0,977 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Status Perkawinan (Kawin) 0,993 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Pendidikan SMA Keatas 0,998 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Lapangan Pekerjaan Utama (Jasa dan Manufaktur) 1,000 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Penghasilan >Rp 5,000,000 0,845 R Square 1,000 F Tes 35206,948 Sginfikansi F Tes 0,000 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Kelompok Umur 25-54 tahun -2,131 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Kelompok Umur 25-54 tahun 0,167 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Status Perkawinan (Kawin) 1,106 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Status Perkawinan (Kawin) 0,384 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Pendidikan SMA Keatas 4,621 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Pendidikan SMA Keatas 0,044 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Lapangan Pekerjaan Utama (Jasa dan Manufaktur) 30,014 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Lapangan Pekerjaan Utama (Jasa dan Manufaktur) 0,001
Indikator Nilai R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Kelompok Umur 25-54 tahun 0,977 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Status Perkawinan (Kawin) 0,993 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Pendidikan SMA Keatas 0,998 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Lapangan Pekerjaan Utama (Jasa dan Manufaktur) 1,000 R Pearson Jumlah Komuter Berdasarkan Penghasilan >Rp 5,000,000 0,845 T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Penghasilan > Rp 5.000.000 -8,985 Signifikansi T Tes Jumlah Komuter Berdasarkan Penghasilan > Rp 5.000.000 0,012
Komuter yang memiliki hubungan atau pengaruh terhadap kegiatan utama bekerja yaitu  berdasarkan  lapangan  pekerjaan  utama  dan  penghasilan.  Komuter  berdasarkan lapangan pekerjaan utama memiliki hubungan dengan jumlah lapangan pekerjaan berupa industri  kecil,  menengah  dan  besar  namun  besar  hubungannya  sangat  lemah.  Hal  ini terlihat  pada  hasil  analisis  asosiasi  interval/ratio  berupa  korelasi  r  pearsonnya  hanya bernilai 0,070. Sedangkan untuk komuter berdasarkan penghasilan memiliki hubungan yang cukup kuat dengan nilai UMK dari masing-masing kota satelit. Hal ini dapat terlihat pada nilai korelasi r pearsonnya yaitu sebesar 0,461.

## Karakteristik Kegiatan Utama Sekolah Kota-Kota Satelit
Komuter  yang  memiliki  kegiatan  utama  sekolah  memiliki  pengaruh  terhadap jumlah  komuter  di  kota-kota  satelit.  Kegiatan  utama  sekolah  di  wilayah  lain  dapat disebabkan karena tidak adanya sekolah yang berkualitas di wilayah tersebut. Pelayanan pendidikan menjadikan faktor pergerakan dari suatu masyarakat bergerak ke wilayah lain. Tabel  9  menunjukan  perbandingan  jumlah  komuter  dengan  kegiatan  utama  sekolah dengan jumlah SMA/SMK yang masuk peringkat 100 besar di Indonesia pada masing- masing  wilayah  kota  satelit.  Hasil  analisis  asosiasi  interval/ratio  juga  membuktikan bahwa  adanya  hubungan  yang  kuat  antara  komuter  yang  kegiatan  utamanya  sekolah dengan adanya ketersediaan sekolah favorit di wilayah kota satelit. Adapun nilai korelasi r pearson sebesar -0,613 antara kegiatan utama sekolah dengan ketersediaan SMA/SMK favorit yang ada. Hal ini juga sesuai dengan alasan komuter melakukan kegiatan utama sekolah di wilayah lain yaitu adanya alasan kualitas menempati posisi dua setelah alasan minat.
Tabel 7. Komuter Bodetabek dengan Kegiatan Utama Sekolah di Jumlah SMA/SMK Favorit
Tempat Tinggal Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah Jumlah SMA/SMK yang masuk peringkat 100 Besar Indonesia (LTMPT 2022) Kab. Bogor 101,791 1 sekolah Kota Bogor 16,602 2 sekolah Depok 99,200 0 sekolah
Tempat Tinggal Jumlah Komuter dengan Kegiatan Utama Sekolah Jumlah SMA/SMK yang masuk peringkat 100 Besar Indonesia (LTMPT 2022) Kab. Tangerang 28,171 2 sekolah Kota Tangerang 39,362 0 sekolah Kota Tangerang Selatan 32,383 2 sekolah Kab. Bekasi 66,333 0 sekolah Kota Bekasi 59,316 1 sekolah

## Pembahasan
Dokumen Statistik Komuter Jabodetabek 2019 tidak mencantumkan informasi rute yang  paling  banyak  dilewati  oleh  komuter  di  kota-kota  satelit  untuk  menuju  kota  inti Jakarta. Oleh karena itu penelitian ini akan menyampaikan rute yang mungkin sebagian besar dipilih atau digunakan oleh komuter dalam perjalanan menuju kota inti. Adapun analisis yang digunakan adalah dengan menggunakan metode all or nothing . Titik asal adalah pusat dari masing-masing wilayah  kota satelit dan untuk tujuan merupakan Jakarta Selatan yang menjadi tujuan sebagain besar komuter serta untuk moda transportasi yang digunakan dalam pemilihan rute ini yaitu kendaraan pribadi berupa sepeda motor yang sebagian besar digunakan oleh para komuter. Tabel 8 menjelaskan analisis pemilihan rute dengan all or nothing dimana memiliki dasar pemilihan berdasarkan waktu tempuh. Hal ini menjadikan untuk pemilihan rute yang dipilih adalah sebagai berikut:
• Kota Bogor : Jl Raya Bogor Jakarta-Margonda
• Kabupaten Bogor : Jl Raya Bogor Jakarta-Otista
• Kota Depok : Jl Pangeran Antasari
• Kota Bekasi : Jl Ketapang Raya-MT Haryono
• Kabupaten Bekasi : Jl Inspeksi Kalimalang
• Kota Tangerang : Jl HOS Cokroaminoto-Ciledug Raya
• Kota Tangerang Selatan : Jl Bintaro Utama I-Kartika Utama
• Kabupaten Tangerang : Jl Pantura
Tabel 8. Analisis All or Nothing dalam Pemilihan Rute Kota-Kota Satelit ke Kota Inti (Jakarta Selatan) Tujuan Asal Rute Waktu Tempuh Jakarta Selatan Kota Bogor Jalan Raya Bogor Jakarta-Margonda 1 jam 4 menit Jalan Raya Bogor Jakarta-Citayam 1 jam 13 menit Jalan Raya Parung 1 jam 9 menit Kabupaten Bogor Jalan Raya Bogor Jakarta-Otista 1 jam 4 menit Jalan Raya Bogor Jakarta-Cinere 1 jam 10 menit
Tujuan Asal Rute Waktu Tempuh Jalan Raya Bogor Jakarta-Sawangan 1 jam 13 menit Kota Depok Jalan Cinere Raya 39 menit Jalan Pangeran Antasari 37 menit Kota Bekasi Jalan Ketapang Raya-MT Haryono 42 menit Jalan Ketapang Raya-Dewi Sartika 43 menit Jalan Raya BKT 44 menit Kabupaten Bekasi  Jalan Inspeksi Kalimalang 1 jam 17 menit Kota Tangerang Jl HOS Cokroaminoto-Ciledug Raya 42 menit Jl HOS Cokroaminoto-Joglo Raya 43 menit JL Raya Pantura 43 menit Kota Tangerang Selatan Jl Bintaro Utama I-Kartika Utama 30 menit Jl Bintaro Utama I-Ciputat Raya 32 menit Jl Cempaka Raya 31 menit Kabupaten Tangerang Jl Pantura 1 jam 18 menit Jl Proklamasi 1 jam 19 menit
Dari tabel tersebut, dapat dilihat bahwa waktu tempuh menjadi faktor utama dalam penentuan  rute,  dengan  beberapa  rute  memiliki  waktu  tempuh  yang  lebih  singkat dibandingkan  yang  lain.  Misalnya,  dari Kota  Depok,  komuter  memilih  Jalan  Pangeran Antasari  dengan  waktu  tempuh  37  menit,  dibandingkan  dengan  alternatif  lain  yang memiliki waktu tempuh yang lebih lama. Begitu pula dengan rute dari Kota Tangerang Selatan, di mana Jl Bintaro Utama I-Kartika Utama hanya memerlukan waktu tempuh 30 menit.
Penelitian tentang dampak pembangunan jalan tol  (Nouri et al., 2024) menyoroti bahwa  kehadiran  infrastruktur  jalan  tol  dapat  memengaruhi  pertumbuhan  ekonomi dengan memangkas waktu tempuh perjalanan meskipun jarak yang ditempuh bertambah. Seiring dengan itu, penelitian oleh Manalu et al., (2023) menunjukkan bahwa pemilihan rute komuter didasarkan pada jarak perjalanan terpendek. Namun, tabel yang menyajikan analisis pemilihan rute dalam perjalanan menuju Jakarta Selatan dari berbagai wilayah di sekitarnya  menunjukkan  bahwa  faktor  waktu  tempuh  juga  memainkan  peran  penting dalam pemilihan rute komuter. Meskipun penelitian Manalu et al., (2023) menekankan pada pemilihan rute berdasarkan jarak terpendek, namun faktor waktu tempuh juga perlu dipertimbangkan.  Dalam  konteks  kenyamanan  dan  efisiensi  perjalanan,  komuter cenderung  memilih  rute  yang  memungkinkan  mereka  mencapai  tujuan  dengan  waktu tempuh  yang  lebih  singkat.  Dalam  penelitian  oleh  (Nandiswari  &  Rustariyuni,  2016), analisis  faktor-faktor  yang  mendorong  alasan  seseorang  untuk  melakukan commuting , penelitian ini menemukan bahwa tingkat upah, pendidikan, dan jarak tempuh memiliki
pengaruh  positif  dan  signifikan  terhadap  alasan  seseorang  untuk  melakukan  mobilitas ulang-alik.  Sementara  itu,  umur  dan  kegiatan  adat  memiliki  pengaruh  negatif  dan signifikan (Kuswati & Listifadah, 2011). Hasil penelitian ini memberikan gambaran yang lebih  komprehensif  tentang  preferensi  komuter  dalam  memilih  rute,  dengan mempertimbangkan faktor waktu tempuh sebagai salah satu pertimbangan utama.
Hubungan antar wilayah yang disebut sebagai interaksi merupakan gambaran dari adanya  keterkaitan  wilayah.  Menurut  Bintarto,  (1983)  dan  Yunus,  (2010)  pengertian keterkaitan  ini  yaitu  sebuah  proses  saling  mempengaruhi  yang  terjadi  antar  wilayah biasanya  memiliki  timbal  balik  dan  pengaruh  pada  wilayah  yang  bersangkutan. Keterkaitan ini berimplikasi pada terjadinya perpindahan komoditas, barang, manusia dan lainnya.  Keterkaitan  dapat  terjadi  yang  salah  satunya  adalah  di  dalam  perkotaan sebagaimana menurut Short (1984) dalam Yunus, (2010) bahwa dalam sistem perkotaan terdapat keterkaitan melalui adanya aliran manusia, barang dan gagasan. Aliran ini terjadi karena  adanya  pergerakan  manusia  dalam  melakukan  aktivitasnya  seperti  bekerja, belanja, kunjungan keluarga, serta rekreasi. Menurut Bintarto, (1983)menyatakan bahwa zona wilayah keterkaitan biasanya dipengaruhi oleh lokasi pertokoan dan perdagangan, lokasi pabrik, serta lokasi permukiman.
Keterkaitan antar wilayah ini juga biasa terjadi antara desa dan kota ataupun kota dan kota.  Keterkaitan antar wilayah akibat adanya arus pergerakan menjadikan adanya sistem interaksi keruangan. Menurut (Lee, 1966) menyatakan bahwa keterkaitan wilayah dibentuk  berdasarkan  linkages/keterkaitan-keterkaitan.  Linkages  atau  keterkaitan  ini terbentuk  diantara  permukiman  suatu  wilayah  dalam  memperoleh  akses  ke  pelayanan baik infrastruktur, fasilitas ataupun kegiatan ekonomi di wilayah lain. Keterkaitan yang membentuk linkages tersebut ada 7 macam yaitu keterkaitan fisik, ekonomi, pergerakan penduduk, teknologi, sosial, delivery pelayanan, serta adminsitrasi politik dan organisasi. Menurut  Rustiadi  et  al.,  (2009)  keterkaitan  secara  spasial  dapat  dipandang  dari  segi geografi atau fisik serta segi ekonomi.
Menurut Nandiswari & Rustariyuni, (2016) menyatakan bahwa faktor pergerakan ada  lima  yaitu  tingkat  upah  atau  penghasilan,  pendidikan,  jarak  tempuh,  umur,  dan kegiatan adat. Sedangkan menurut Lee, (1966) menyatakan bahwa terdapat empat faktor besar yang menyebabkan penduduk atau masyarakat memiliki motivasi untuk melakukan pergerakan yaitu faktor yang terdapat di daerah asal, faktor yang terdapat di daerah tujuan, besar kecilnya rintangan, serta faktor individu. Menurut penelitian Nouri et al., (2020),
penggunaan  lahan  turut  menjadi  faktor  pendorong  di  mana  komuter  dari  kota  satelit bergerak  menuju  ke  kawasan  inti  untuk  melakukan  berbagai  aktivitas.  Hal  ini menunjukkan interaksi yang kompleks antara penggunaan lahan dan mobilitas penduduk dalam konteks perkotaan.

## SIMPULAN
Karakteristik  terkait  jumlah  komuter  di  kota-kota  satelit  dalam  Kawasan Jabodetabek  memiliki  hubungan  dengan kegiatan  utamanya  yaitu  bekerja  dan  sekolah. Kegiatan utama ini menjadikan semakin banyaknya komuter di kota satelit yang bergerak ke  wilayah  lain.  Namun  ternyata  kegiatan  utama  ini  tidak  memiliki  hubungan  dengan banyaknya  komuter  yang  bergerak  ke  kota  inti  Jakarta  sehingga  menjadikan  bahwa kegiatan utama bekerja dan sekolah juga terjadi antara sesama kota satelit di sekitarnya. Kegiatan utama bekerja memiliki hubungan dengan pendidikan, lapangan pekerjaan serta penghasilan.  Pengaruh  ini  juga  dibuktikan  dengan  alasan  utama  komuter  bekerja  di tempat tujuan yaitu dimana sebagian besar didominasi oleh alasan berupa sesuai dengan pendidikan/keahlian, alasan tidak ada pilihan lain serta alasan penghasilan tinggi. Adapun penghasilan  memiliki  hubungan  dengan besar  UMK  dari  masing-masing  wilayah  kota satelit.  Kegiatan  utama  sekolah  memiliki  hubungan  dengan  ketersediaan  kualitas pendidikan  di  wilayah  asal.  Hal  ini  juga  sesuai  dengan  alasan  komuter  melakukan kegiatan utama sekolah di wilayah lain yaitu adanya alasan kualitas menempati posisi dua setelah alasan minat. Gambar 8 menunjukan kesimpulan hubungan dalam penelitian ini. Adapun pemilihan rute di kota-kota satelit sebagian besar memiliki alternatif rute kecuali untuk Kabupaten Bekasi hanya memiliki opsi satu rute saja. Waktu tempuh menggunakan moda transportasi sepeda motor dari kota satelit ke kota inti paling lama dari Kabupaten Tangerang  sedangkan  paling  cepat  yaitu  dari  Kota  Tangerang  Selatan.  Karakteristik komuter kota-kota satelit memiliki hubungan dengan kegiatan utama bekerja dan sekolah sehingga jika dibiarkan maka jumlah komuter akan semakin banyak dan masalah berupa kemacetan semakin sulit teratasi. Permasalahan lain jika keterkaitan wilayah dibiarkan maka akan adanya kemungkinan terjadinya ketergantungan wilayah.

## DAFTAR RUJUKAN
Nandiswari,  D.  A.  C.,  &  Rustariyuni,  S.  D.  (2016).  Analisis  Faktor-Faktor  Yang Mendorong Alasan Seseorang Untuk Melakukan Commuting (Studi Kasus Di Desa Pandak Gede). Piramida , 12 (1), 111–119.
Bintarto,  R.  (1983). Interaksi  Desa-Kota  dan  Permasalahannya (2nd  ed.).  Ghalia
Indonesia.
Dardak,  H.  (2008). Metropolitan  di  Indonesia:  Kenyataan  dan  Tantangan  dalam Penataan  Ruang .  Direktorat  Jendral  Penataan  Ruang,  Departemen  Pekerjaan Umum.
Kuswati, A. S., & Listifadah. (2011). Persepsi Pengguna Jasa KRL terhadap Rencana Penataan Ulang Rute KRL Jabodetabek .
Lee, E. S. (1966). A Theory of Migration. In Demography (Vol. 3, Issue 1).
Machmud,  S.  K.,  Wijayanti,  W.  P.,  &  Subagiyo,  A.  (2020). Bentuk  Dan  Tingkat Keterkaitan Kecamatan Cibinong Terhadap Kota Depok . 181–190.
Manalu, P. E., Silitonga, S. P., & Desriantomy. (2023). Analisis Penggunaan Metode All or Nothing Assignment dalam Mengestimasi Rute Transportasi Menuju Universitas Palangka Raya. Jurnal Serambi Engineering , 8 (4), 7417–7421.
Nouri, M. N., Fauzi, G. M., & Musyary, M. D. (2024). Dampak Pembangunan Jalan Tol Trans Jawa terhadap Peluang Kewirausahaan. Edusaintek: Jurnal Pendidikan, Sains Dan Teknologi , 11 (3), 1129–1146. https://doi.org/10.47668/edusaintek.v11i3.1207
Nouri, M. N., Wicaksono, A. D., & Rachmawati, T. A. (2020). Dampak Pembangunan Jalan Tol Jombang-Mojokerto terhadap Alih Fungsi Lahan dan Kemandirian Pangan Jombang. Planning for Urban Region and Environment , 9 (3), 59–70.
Rustiadi, E., Saefulhakim, S., & Panuju, D. R. (2009). Perencanaan dan Pengembangan Wilayah (A. E. Pravitasari, Ed.). Yayasan Obor Indonesia.
Suprapta.  (2006). Ketergantungan  Wilayah  Kecamatan  Mranggen  terhadap  Kota Semarang [Tesis ]. Universitas Diponegoro.
Yunus, H. S. (2010). Metode Penelitian Kontemporer . Pustaka Pelajar.
Badan  Pusat  Statistik.  2019. Statistik  Komuter  Jabodetabek  (Hasil  Survei  Komuter Jabodetabek 2019) . Jakarta: Badan Pusat Statistik