## DETERMINAN PEMILIHAN MODA TRANSPORTASI PEKERJA KOMUTER JABODETABEK DENGAN MODEL REGRESI LOGISTIK MULTINOMIAL MULTILEVEL *

## Hernanto Adwiluvito
Badan Pusat Statistik, Indonesia, adwiluvito@bps.go.id
Indonesian Journal of Statistics and Its Applications (eISSN:2599-0802) Vol 3 No 1 (2019), 49 - 61
Copyright © 2019 Hernanto Adwiluvito.  This is an open-access article distributed under the Creative Commons  Attribution  License,  which  permits  unrestricted  use,  distribution,  and  reproduction  in  any medium, provided the original work is properly cited.

## Abstract
The  BPS  noted  that  commuters  in  Jabodetabek  had  increased  by  400  thousand people from 2001 to 2014. The BPS also recorded that around 81,3% of the commuters in Jabodetabek were workers. A growing number of commuter workers in Jabodetabek makes transportation is very important to support the connection of suburban area and workplace in Jakarta. The result showed that 73% of the commuter workers used private transportation, 19% used ground public transportation and the rest of commuter workers used train. This research use Jabodetabek Commuter Survey 2014 as the main source data  to  shed  light  on  how  socioeconomic  factors  and  spatial  attributes  affect  the selection  of  a  primary  mode  of  transportation  for  commuter  workers.  Using  multilevel multinomial  logistic  regression,  the  result  confirm  that  the  age,  sex,  marital  status, ownership of vehicle, travel distance and time have a significant effect in explaining train choice. Furthermore, the result also showed that the age, sex, marital status, income, ownership of vehicle, travel distance and cost are found to be significant in explaining ground public transportation choice.
Keywords : bayesian, commuter, modal choice, multilevel, multinomial logit.

## 1.  Pendahuluan
Selama  lebih  dari  tiga  dekade  terakhir,  terjadi  proses  suburbanisasi  dengan perkembangan wilayah sekitar Jakarta sebagai dampak dari penduduk Jakarta yang cenderung  mencari  permukiman  yang  lebih  terjangkau  di  pinggiran  kota  Jakarta. Perpindahan tempat tinggal ke wilayah suburban Jakarta tidak diikuti oleh perubahan
* Received Nov 2018; Accepted Des 2018; Published online on Feb 2019
tempat  kegiatan  utama  penduduknya.  Penduduk  yang  pindah  ke  wilayah suburban ternyata tetap melakukan kegiatan utama di Jakarta (Ariana, 2004).
BPS  (2014)  mendefinisikan  komuter  sebagai  seseorang  yang  melakukan  suatu kegiatan bekerja/sekolah/kursus di luar kabupaten/kota tempat tinggal dan secara rutin pergi  dan  pulang  (PP)  ke  tempat  tinggalnya  pada  hari  yang  sama.  Selanjutnya, seseorang yang melakukan perjalanan rutin dengan tujuan bekerja, pergi dan pulang setiap  hari  antara  tempat  tinggal  dan  tempat  bekerja  yang  berbeda  kabupaten/kota disebut sebagai pekerja komuter (BPS, 2015).
Berdasarkan  data  SUPAS  2005,  kawasan  Jabodetabek  (Jakarta  Bogor  Depok Tangerang  Bekasi)  merupakan  kawasan  dengan  mobilitas  ulang-alik    terbesar dibandingkan  kawasan  metropolitan  lainnya  di  Indonesia  dengan  angka  mobilitas ulang-alik  keluar  Jabodetabek  mencapai  12,36  persen  (Handiyatmo,  2009).  Di Jabodetabek, pelaku mobilitas ulang-alik (komuter) telah meningkat sebesar 400 ribu orang dari tahun 2001 hingga 2014 (BPS, 2014). BPS mencatat pada tahun 2014, 81,3 persen komuter di Jabodetabek melakukan mobilitas ulang-alik dengan tujuan untuk bekerja.  Semakin  besarnya  jumlah  pekerja  komuter  di  Jabodetabek  menjadikan transportasi sebagai sarana penunjang yang sangat penting dalam menghubungkan permukiman di wilayah suburban dengan tempat bekerja.
Namun,  tidak  dapat  dipungkiri  bahwa  Jabodetabek  masih  dihadapkan  pada permasalahan transportasi. Pertumbuhan kendaraan bermotor (mobil penumpang dan sepeda  motor)  tetap  tinggi  seiring  dengan  meningkatnya  mobilitas  penduduk  dan pertumbuhan  ekonomi  di  Jabodetabek.  Di  sisi  lain,  sarana  prasarana  jaringan  jalan raya  yang  ada  tidak  dapat  berkembang  secara  cepat  sehingga  terjadi ketidakseimbangan antara jumlah kendaraan dengan ketersediaan jalan (Setyawan, 2012). Hal ini yang menyebabkan terjadinya kepadatan di jalan raya.
Berdasarkan  hasil The  Study  on  Integrated  Transportation  Master  Plan  for Jabodetabek (SITRAMP)  oleh  Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional (BAPPENAS) tahun 2004, kerugian akibat kemacetan mencapai 8,8 triliun rupiah yang mencakup pemborosan BBM, kerugian waktu yang terbuang, dan masalah kesehatan yang timbul akibat polusi udara. Penggunaan moda transportasi pribadi yang masih tinggi  di  kawasan  Jabodetabek  diperkirakan  akan  berdampak  lebih  besar  jika  terus berlanjut.  Permasalahan  yang  timbul  tidak  hanya  membawa  dampak  negatif  pada penduduk yang melakukan komuter, namun juga pada lingkungan perkotaan secara keseluruhan.
Berkaitan  dengan  penelitian  sebelumnya,  Handiyatmo  (2009)  meneliti penggunaan jenis transportasi pelaku komuter di kawasan metropolitan salah satunya Jabodetabek  dengan  menggunakan  data  mentah  Survei  Penduduk  Antar  Sensus (SUPAS)  2005.  Setyodhono  (2017)  juga  meneliti  terkait  faktor  pengaruh  pekerja komuter  Jabodetabek  untuk  menggunakan  moda  transportasi  utama.  Walaupun penelitian tersebut telah cukup menjelaskan secara komprehensif, namun keduanya baru menganalisis pada tingkat individu dan belum mempertimbangkan adanya faktor perbedaan karakteristik daerah asal pelaku komuter.
Data yang diperoleh melalui multistage sampling mengindikasikan unit observasi pada  level  terendah  tidak  sepenuhnya  independen.  Padahal  asumsi  independen  ini
dibutuhkan pada uji statistik. Jika asumsi ini tidak terpenuhi maka estimasi standard error dari  uji  statistiknya  menjadi  sangat  kecil  dan  dapat  menghasilkan  signifikansi estimasi koefisien regresi yang keliru (Hox, 2010). Hal tersebut menjadi alasan model regresi  satu  level  kurang  tepat  digunakan  pada  data  berhierarki.  Penelitian  ini menganalisis data yang berstruktur hierarki yaitu pada data individu pekerja komuter dan  karakteristik  kabupaten/kota  asalnya.  Oleh  karena  itu,  analisis  multilevel dibutuhkan untuk mengetahui determinan yang memengaruhi pekerja komuter dalam memilih  moda  transportasi  di  Jabodetabek  baik  pada  karakteristik  individu  maupun wilayah.

## 2.  Metodologi

## 2.1  Bahan dan Data
Penelitian ini mencakup 13 kabupaten/kota di Jabodetabek yaitu Kota Jakarta Selatan, Kota  Jakarta  Pusat,  Kota  Jakarta  Barat,  Kota  Jakarta  Timur,  Kota  Jakarta  Utara, Kabupaten Bogor, Kota Bogor, Kota Depok, Kabupaten Tangerang, Kota Tangerang, Kota Tangerang Selatan, Kabupaten Bekasi, dan Kota Bekasi. Penelitian ini mencakup individu  yang  bekerja  dan  menggunakan  transportasi  untuk  melakukan  mobilitas ulang-alik di Jabodetabek pada tahun 2014.
Tabel 1: Variabel-variabel bebas penelitian Variabel Jenis Data Keterangan Umur Numerik Tahun Jenis Kelamin Kategorik 0 : Laki-laki * 1 : Perempuan Status Kawin Kategorik 0 : Pernah kawin* 1 : Belum pernah kawin Penghasilan Kategorik 0 : > UMK* 1 : ≤ UMK Kepemilikan Mobil Kategorik 0 : Punya Mobil* 1 : Tidak Punya Mobil Kepemilikan Sepeda Motor Kategorik 0 : Punya Motor* 1 : Tidak Punya Motor Kepemilikan Sepeda Kategorik 0 : Punya Sepeda* 1 : Tidak Punya Sepeda Jarak Tempuh Kategorik 0 : Dekat (≤ 30 km)* 1 : Jauh (> 30 km) Waktu Tempuh Numerik Menit Biaya Transportasi Numerik Ribu Rupiah Kepadatan penduduk Numerik Penduduk per km persegi
Keterangan: *) kategori referensi
Data yang digunakan dalam penelitian ini bersumber dari data sekunder yaitu data mentah ( raw data ) Survei Komuter Jabodetabek 2014, publikasi Jakarta Dalam Angka 2015, Jawa Barat Dalam Angka 2015, dan Banten Dalam Angka 2015.
Penelitian  ini  menggunakan  sebelas  variabel  bebas  pada  Tabel  1  dan  satu variabel terikat yaitu moda transportasi oleh pekerja komuter terdiri dari transportasi pribadi, kereta, dan transportasi umum jalan raya. Berikut ini adalah variabel-variabel bebas yang digunakan, kategori dan referensinya.

## 2.2  Metode Penelitian
Penelitian  ini  menerapkan  analisis  deskriptif  dan  analisis  inferensia  melalui  metode analisis regresi logistik multinomial multilevel dengan metode bayesian untuk estimasi parameternya. Pengolahan data dilakukan dengan program SPSS dan MLwiN . Model regresi logistik multinomial multilevel yang digunakan adalah model dengan random intercept yang mengasumsikan bahwa pengaruh setiap variabel bebas adalah sama pada setiap kabupaten/kota di level dua.
Analisis  regresi  logistik  multinomial  multilevel  digunakan  untuk  mengetahui pengaruh  variabel  bebas  pada  level  kabupaten/kota  dan  level  individu  terhadap pemilihan  moda  transportasi  pekerja  komuter.  Analisis  ini  sesuai  karena  data  yang digunakan  merupakan  data  berstruktur  hierarki  dengan  level  1  adalah  individu  dan level 2 adalah kabupaten/kota di Jabodetabek.
Snijders & Bosker (1999) menjelaskan bentuk umum untuk model random intercept regresi multilevel dengan masing-masing satu variabel bebas di level individu dan grup adalah sebagai berikut:
Y ij = β 0j +β j 𝑥 ij +R ij (1)
Pada model di atas, notasi j adalah jumlah kelompok di level dua ( 𝑗 = 1, … , 𝑁 ) dan i adalah  index  untuk  individu  dalam  suatu  kelompok  ( 𝑖 = 1, … , 𝑛 𝑗 ).  Selanjutnya, Y ij merupakan variabel terikat untuk unit ke-i pada level satu dalam kelompok ke-j pada level  dua. β 0j ialah random  intercept untuk  kelompok  ke-j  pada  level  2. β j adalah koefisien  regresi  untuk  variabel  bebas  level  individu. 𝑥 ij merupakan  variabel  bebas pada  level  individu.  Variabel R ij merupakan error yang  diasumsikan mutually independent dan berdistribusi 𝑁(0, 𝜎 2 ) .
Kemudian, bentuk β 0j pada level grup dapat dipecah menjadi :
β 0j = γ 00 +γ 01 z j +U 0j (2)
dengan, γ 00 adalah average  intercept atau  rata-rata intercept . γ 01 adalah  koefisien regresi untuk variabel bebas level grup. z 1j merupakan variabel bebas pada level grup. Kemudian, error pada  level  grup  ini  yaitu U 0j diasumsikan random dan  berdistribusi 𝑁(0, 𝜎 0 2 ) .
Melalui substitusi model (2) ke dalam model (1) dan dengan merubah indeks β 𝑗 menjadi γ 10 , maka terbentuk model random intercept regresi dua level dengan satu variabel bebas individu dan grup adalah sebagai berikut :
Y ij =γ 00 +γ 10 𝑥 ij +γ 01 z j +U 0j +R ij (3)
Jika pada model yang menggunakan lebih dari satu variabel bebas baik pada level individu maupun grup, maka model (3) dapat diubah menjadi berikut:
Y ij =γ 00 +γ 10 𝑥 1 ij + … +γ p0 𝑥 p ij +γ 01 z 1j + … +γ 0q z qj +U 0j +R ij (4)

## Model Regresi Logistik Multilevel
Saat variabel terikat berupa dikotomi maka model tersebut tidak berdistribusi normal, melainkan  berdistribusi  keluarga  eksponensial  yaitu  binomial.  Variabel  yang  tidak berdistribusi  normal  dapat  diselesaikan melalui  pendekatan generalized  linier  model dengan  melakukan  transformasi  (Hox,  2010). Link  function untuk  data  binomial  dan proporsi adalah fungsi logit yaitu 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝑥) = 𝑙𝑛[𝑥/(1 − 𝑥)] .
Transformasi logit yang digunakan untuk model dengan beberapa variabel bebas adalah sebagai berikut
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) = ln [ 𝜋 𝑖𝑗 1-𝜋 𝑖𝑗 ] = β 0j +β 1 𝑥 1 ij +….+β 𝑝 𝑥 p ij (5)
Koefisien regresi 𝛽 akan bervariasi pada level grup dan dapat diubah menjadi:
β 0j = γ 00 +γ 01 z j + … +γ 0q z qj +U 0j (6)
β 1 = γ 10 hingga β p = γ p0 sesuai jumlah variabel bebas pada level satu (7)
Melalui substitusi persamaan (6) dan (7) ke persamaan (5) maka diperoleh model regresi logistik dua level dengan random intercept sebagai berikut :
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) = ln [ 𝜋 𝑖𝑗 1-𝜋 𝑖𝑗 ] =γ 00 +γ 10 𝑥 1 ij + … +γ p0 𝑥 p ij +γ 01 z 1j + … +γ 0q z qj +U 0j (8)
Selanjutnya,  regresi  logistik  multinomial  multilevel  merupakan  bentuk  modifikasi dari regresi logistik biner multilevel untuk menganalisis kasus yang memiliki outcome variable (variabel  terikat)  berbentuk  skala  nominal  dengan  kategori  lebih  dari  dua. Diasumsikan terdapat tiga kategori pada variabel terikat, Y yang diberi kode 0, 1 dan 2. Pada model regresi logistik multinomial, variabel terikat dengan tiga kategori akan membentuk dua fungsi logit (Hosmer et al ., 2013). Dalam pembentukan kedua fungsi tersebut, perlu ditentukan kategori yang akan menjadi nilai referensi contohnya Y=0 dan kategori sukses Y=t sehingga fungsi logit multilevel yang terbentuk adalah sebagai berikut.

## 1. Model fungsi logit dengan Y=1 terhadap fungsi logit Y=0
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) 1 = ln [ (𝜋 𝑖𝑗 ) 1 1-(𝜋 𝑖𝑗 ) 1 ] =γ 100 +γ 110 𝑥 1 ij + … +γ 1p0 𝑥 p ij +γ 101 z 1j + … +γ 10q z qj +U 10j (9)
2. Model fungsi logit dengan Y=2 terhadap fungsi logit Y=0
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) 2 = ln [ (𝜋 𝑖𝑗 ) 2 1-(𝜋 𝑖𝑗 ) 2 ] =γ 200 +γ 210 𝑥 1 ij + … +γ 2p0 𝑥 p ij +γ 201 z 1j + … +γ 20q z qj +U 20j (10)
Tahapan analisis regresi logistik multinomial multilevel adalah sebagai berikut:

## a. Estimasi Parameter
Estimasi parameter pada model regresi logistik pada umumnya dilakukan dengan menggunakan  metode Maximum  Likelihood (ML).  Penggunaan  metode  ML  pada analisis  multilevel  harus  memenuhi  asumsi  bahwa  sampel  yang  digunakan  harus cukup besar  (>  50  sampel).  Sampel  yang  kecil  pada  level  dua  dapat  menyebabkan estimasi parameter yang bias. Penambahan jumlah sampel pada level dua merupakan hal  yang  sulit  untuk  dilakukan  karena  dua  alasan  yaitu  biaya  dan  batasan  cakupan suatu survei yang telah dilaksanakan (Maas & Hox, 2005).
Dalam mengatasi hal tersebut, estimasi parameter pada analisis multilevel dapat menggunakan metode bayesian karena metode ini dapat berjalan dengan baik pada ukuran sampel yang lebih kecil.

## b. Pemilihan Model
Spiegehalter et al . (2002) menggunakan nilai deviance pada Markov Chain Monte Carlo  (MCMC)  untuk  melakukan  pemilihan  model  terbaik  yang  dikenal  dengan Deviance Information Criterion (DIC).
DIC=D ̅ +PD (11)
DIC dihitung dari nilai rata-rata deviance yang dihasilkan dari setiap iterasi pada MCMC (D ̅ )  dan  jumlah  parameter  yang  efektif  dalam  model  yg  dijalankan  (PD) (Browne, 2016). Model yang terbaik merupakan model dengan nilai DIC terkecil.

## c. Pengujian Parameter Secara Parsial
Pengujian parameter dari koefisien regresi secara parsial dapat menggunakan uji Wald (Hosmer et al. , 2013). Uji parsial digunakan untuk menentukan variabel bebas mana saja yang memiliki pengaruh terhadap variabel terikat.

## d. Interpretasi Parameter
Interpretasi  pada  persamaan  regresi  logistik  multinomial  multilevel  sama  seperti regresi logistik multinomial satu level yaitu dapat melalui tanda koefisien regresi, nilai odds ratio atau probabilita. Dalam penelitian ini, tanda koefisien regresi dan odds ratio digunakan  untuk  mengetahui  arah  hubungan  dan  seberapa  besar  kecenderungan setiap variabel bebas terhadap pemilihan moda transportasi.

## e. Penghitungan Intraclass Correlation
Nilai intraclass correlation (ICC) menunjukkan tingkat kemiripan karakteristik antar unit  mikro  (individu)  dalam  unit  makro  (kelompok)  yang  sama  (Snijders  &  Bosker,
1999). Nilai ICC dapat diperoleh dari hasil estimasi variansi pada null model / model yang tidak mengandung variabel bebas. Nilai ICC dapat dihitung melalui:
𝐼𝐶𝐶 = 𝜎 0 2 𝜎 0 2 +𝜎 2 = 𝜎 0 2 𝜎 0 2 + π 3 (12)
dengan 𝜎 0 2 adalah variansi antar kelompok pada level dua dan 𝜎 2 adalah variansi antar individu  pada  level  satu.  Pada  distribusi  logistik  standar,  nilai  variansi  antar  individu pada level satu adalah 𝜋 3 (Hox, 2010). Nilai ICC yang terbentuk pada regresi logistik multinomial multilevel akan sesuai dengan jumlah model yang terbentuk.
Dalam  penelitian  ini, Intraclass  correlation (ICC)  digunakan  untuk  melihat seberapa besar keragaman/variansi pemilihan moda transportasi pekerja komuter di jabodetabek  yang  dapat  dijelaskan  oleh  adanya  perbedaan  karakteristik  antar kabupaten/kota.

## 3.  Hasil dan Pembahasan
Hasil  pengolahan  Survei  Komuter  Jabodetabek  2014  pada  Gambar  1  menunjukkan bahwa  secara  keseluruhan  terdapat  73  persen  pekerja  komuter  yang  memilih menggunakan moda transportasi pribadi, 19 persen menggunakan transportasi umum jalan raya, dan sisanya 8 persen memilih menggunakan kereta. Hasil ini menunjukkan terjadinya kenaikan persentase penggunaan moda transportasi pribadi yang tinggi jika dibandingkan  dengan  tahun  2005  yang  pada  saat  itu  masih  didominasi  transportasi umum.  Handiyatmo  (2009)  dengan  menggunakan  data  SUPAS  2005  menemukan bahwa penggunaan transportasi pribadi saat itu sebesar 39,3 persen yang artinya jauh lebih  rendah  dibandingkan  keadaan  tahun  2014.  Peningkatan  penggunaan transportasi  pribadi  ini  menunjukkan  peningkatan  kemampuan  ekonomi  masyarakat yang  berdampak  pada  peningkatan  daya  beli  kendaraan  bermotor.  Penggunaan transportasi  pribadi  oleh  komuter  seakan  menegaskan  bahwa  kenyamanan, keamanan, dan keandalan dapat dipenuhi oleh transportasi pribadi (BPS, 2009).
Selanjutnya  Gambar  2  memperlihatkan  persentase  penggunaan  transportasi pribadi secara lebih rinci menurut kabupaten/kota asal pekerja komuter. Penggunaan transportasi  pribadi  yang  tinggi  terjadi  pada  kota  Jakarta  Barat,  Kota  Tangerang Selatan,  Kabupaten  Tangerang,  dan  Kabupaten  Bekasi.  Tingginya  penggunaan
Gambar 1: Persentase pekerja komuter menurut preferensi moda transportasi.
73% 8% 19% Pribadi Kereta Umum Jalan Raya
transportasi pribadi di Jakarta Barat terkait dengan belum optimalnya penggunaan jalur kereta  yang  menuju  Jakarta  Pusat  dan  jumlah  stasiun  kereta  di  Jakarta  Utara  yang masih  sedikit  dengan  jarak  antar  stasiun  yang  cukup  jauh,  padahal  kedua  wilayah tersebut menjadi tujuan utama pekerja komuter dari Jakarta Barat.
Gambar 2: Persentase pekerja komuter yang menggunakan transportasi pribadi menurut kabupaten/kota di Jabodetabek.
Belum tersedianya jalur kereta commuter line pada saat itu juga menjadi penyebab tingginya  persentase  penggunaan  transportasi  pribadi  di  Kabupaten  Bekasi  dan Kabupaten  Tangerang.  Selanjutnya,  penggunaan  transportasi  pribadi  di  Tangerang Selatan ternyata tetap tinggi walaupun telah memiliki jalur kereta commuter line . Hal ini kemungkinan disebabkan karena sebagian besar pekerja komuter dari Tangerang Selatan  bekerja  di  Jakarta  Selatan  yang  kemudian  terkait  dengan  tidak  tersedianya jalur  kereta  langsung  menuju  daerah  Jakarta  Selatan  sehingga    memerlukan  transit terlebih dahulu di Stasiun Tanah Abang.
Gambar 3: Persentase pekerja komuter yang menggunakan transportasi kereta menurut kabupaten/kota di Jabodetabek.
Gambar  3  menunjukkan  bahwa  Kota  Bogor  dan  Kabupaten  Bogor  memiliki persentase  penggunaan  kereta  yang  paling  besar  dibandingkan  kota  /  kabupaten lainnya.  Jarak  Kota  Bogor  dan  Kabupaten  Bogor  yang  relatif  jauh  dengan  Jakarta
sebagai  wilayah  tujuan  pekerja  komuter  diduga  memengaruhi  pilihan  moda transportasi pekerja komuter untuk memilih kereta dibandingkan transportasi pribadi. Jarak yang jauh akan menyebabkan kelelahan jika komuter menggunakan transportasi pribadi (BPS, 2009). Dengan kata lain dapat dikatakan bahwa pekerja komuter yang berasal dari Kota Bogor dan Kabupaten Bogor sangat bergantung pada ketersediaan transportasi umum khususnya kereta.
Gambar 4 menunjukkan penggunaan transportasi umum jalan raya tertinggi terjadi di wilayah Jakarta Pusat dan Jakarta Utara dengan persentase sebesar 30,4 persen dan  26,7  persen.  Selain  karena  masih  kurangnya  aksesibilitas  kereta  khususnya  di Jakarta  Utara,  hal  ini  kemungkinan  juga  disebabkan  karena  pada  kedua  wilayah tersebut telah tersedia berbagai koridor/jalur Transjakarta sehingga pekerja komuter yang berasal dari Jakarta Pusat dan Jakarta Utara dapat dengan mudah menjangkau berbagai tempat di luar kedua wilayah tersebut.
Gambar 4: Persentase pekerja komuter yang menggunakan transportasi umum jalan raya menurut kabupaten/kota di Jabodetabek.
Berkaitan  dengan  analisis  pengaruh  variabel  bebas  terhadap  variabel  terikat, model multinomial multilevel yang dibentuk adalah sebagai berikut:
1. Pemilihan moda transportasi antara kereta dengan transportasi pribadi 𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) 1
= γ 100 + γ 110 Umur ij + γ 120 JenisKelamin ij + γ 130 StatusKawin ij + γ 140
Penghasilan ij + γ 150 Mobil ij + γ 160 Motor ij + γ 170 Sepeda ij + γ 180 JarakTempuh ij + γ 190 WaktuTempuh ij + γ 1100 Biaya ij +
γ 101 KepadatanPenduduk j + μ 10j (13)
2. Pemilihan  moda  transportasi  antara  transportasi  umum  jalan  raya  dengan transportasi pribadi
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) 2 = γ 200 + γ 210 Umur ij + γ 220 JenisKelamin ij + γ 230 StatusKawin ij + γ 240
Penghasilan ij + γ 250 Mobil ij + γ 260 Motor ij + γ 270 Sepeda ij +
γ 280 JarakTempuh ij + γ 290 WaktuTempuh ij + γ 2100 Biaya ij +
γ 201 KepadatanPenduduk j + μ 20j (14)
Pemilihan  model  awalnya  dilakukan  dengan  memeriksa random  effect melalui perbandingan nilai Deviance Information Criterion (DIC) antara model regresi logistik multinomial satu level dengan model regresi logistik multinomial multilevel pada kondisi
tidak mengandung variabel bebas ( null model ). Berdasarkan output MLwiN diperoleh bahwa  pada  kondisi null  model ,  nilai  DIC  untuk  model  regresi  logistik  multinomial multilevel  lebih  kecil  dibandingkan  satu  level.  Dengan  demikian,  dapat  disimpulkan bahwa model regresi logistik multinomial multilevel yang mengandung random effect lebih  baik  untuk  digunakan  dibandingkan  dengan  model  regresi  logistik  multinomial satu level.
Selanjutnya  dilakukan  perbandingan  model  multilevel  antara null  model dengan conditional model. Berdasarkan output MLwiN, diperoleh bahwa nilai DIC untuk model multilevel  yang  mengandung  seluruh  variabel  bebas ( conditional  model )  lebih  kecil dibandingkan  model  multilevel  yang  tidak  mengandung  variabel  bebas ( null  model ). Dengan  demikian  dapat  disimpulkan  bahwa  model  multilevel  yang  mengandung seluruh  variabel  bebas  lebih  baik  dibandingkan  model  multilevel  yang  tidak mengandung variabel bebas.
Tabel 2: Hasil Estimasi DIC dan ICC
DIC satu level(null) 6963,47 DIC multilevel(null) 6640,28 DIC multilevel( conditional ) 5275,45 ICC kereta (%) 31,21 ICC umumjalanraya (%) 4,30
Estimasi  parameter conditional  model dengan  metode  bayesian  menghasilkan persamaan  regresi  logistik  multinomial  multilevel dengan random  intercept untuk pemilihan moda transportasi pekerja komuter sebagai berikut.
1. Persamaan pemilihan moda antara kereta dengan transportasi pribadi.
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) 1 = − 5,146 + 0,031Umur ij + 1,562 JenisKelamin ij + 0,671StatusKawin ij − 0,183Penghasilan ij − 0,207Mobil ij + 1,607Motor ij + 0,147Sepeda ij + 1,304JarakTempuh ij + 0,019Waktu ij − 0,089Biaya ij − 0,450KepadatanPenduduk j (15)
2. Persamaan  pemilihan  moda  antara  transportasi  umum  jalan  raya  dengan transportasi pribadi.
𝑙𝑜𝑔𝑖𝑡(𝜋 𝑖𝑗 ) 2 = − 5,271 + 0,036Umur 𝑖𝑗 + 2,09 1 JenisKelamin 𝑖𝑗 + 0,521StatusKawin 𝑖𝑗 + 0,350Penghasilan 𝑖𝑗 + 0,649Mobil 𝑖𝑗 +
1,910Motor 𝑖𝑗 + 0,198Sepeda 𝑖𝑗 + 0,144JarakTempuh 𝑖𝑗 + 0,016Waktu 𝑖𝑗 − 0,025Biaya 𝑖𝑗 + 0,059KepadatanPenduduk 𝑗 (16)
Kemudian,  uji  signifikansi  parameter  secara  parsial  dilakukan  melalui  uji Wald sehingga  dapat  ditentukan  variabel  bebas  mana  saja  yang  memengaruhi  pemilihan moda  transportasi  pekerja  komuter.  Berikut  adalah  hasil  pengujian  variabel  bebas dalam model regresi logistik multinomial multilevel.
Tabel 3: Hasil Estimasi Parameter, Uji Wald, dan Nilai Odds Ratio Variabel Moda Transportasi Kereta Umum Jalan Raya 𝜸 ̂ Wald Exp( 𝜸 ̂ ) 𝜸 ̂ Wald Exp( 𝜸 ̂ ) Constant -5,146 -10,50 -5,271  16,840 Umur 0,031 4,430 1,031 0,036 7,200 1,037 Jenis Kelamin 1,562  10,920 4,768 2,091  21,780 8,093 Status Kawin 0,671 3,791 1,956 0,521 4,378 1,684 Penghasilan -0,183 1,173 0,833 0,350 3,535 1,419 Kepemilikan Mobil -0,207 -1,380 0,813 0,649 5,547 1,914 Kepemilikan Motor 1,607 7,616 4,988 1,910  13,940 6,753 Kepemilikan Sepeda 0,147 1,088 1,158 0,198 2,175 1,219 Jarak Tempuh 1,304 8,306 3,684 0,144 1,125 1,155 Waktu Tempuh 0,019 9,500 1,019 0,016  16,000 1,016 Biaya -0,089  11,120 0,915 -0,025 -6,250 0,975 Kepadatan Penduduk -0,450 -1,428 0,638 0,059 0,464 1,061
Keputusan  tolak  H 0 jika  nilai Wald lebih  dari 𝑍 0,05 =1,645  sehingga  disimpulkan bahwa  variabel  bebas  yang  diuji  berpengaruh  positif  secara  signifikan  terhadap pemilihan moda transportasi pekerja komuter. Selain itu, keputusan tolak H 0 jika nilai Wald kurang dari 𝑍 −0,05 =-1,645 sehingga disimpulkan bahwa variabel bebas yang diuji berpengaruh negatif secara signifikan terhadap pemilihan moda transportasi pekerja komuter.
Dengan  demikian,  dapat  dilihat  bahwa  pemilihan  moda  antara  kereta  dan transportasi  pribadi  secara  signifikan  dipengaruhi  oleh  umur,  jenis  kelamin,  status kawin, kepemilikan mobil dan motor, jarak dan waktu tempuh, serta biaya. Selanjutnya pemilihan moda antara transportasi umum jalan raya dan transportasi pribadi secara signifikan dipengaruhi oleh umur, jenis kelamin, status kawin, kepemilikan mobil, motor dan sepeda, waktu tempuh dan biaya.
Variabel sosio-demografi dari pekerja komuter terlihat cukup memengaruhi pada pemilihan  moda  transportasi.  Seiring  dengan  bertambahnya  usia,  pekerja  komuter akan semakin cenderung memilih transportasi umum baik kereta maupun jalan raya dibandingkan  transportasi  pribadi.  Selanjutnya  dapat  dikatakan  juga  bahwa perempuan  cenderung  untuk  memilih  transportasi  umum  kereta  ataupun  jalan  raya dibandingkan  pekerja  komuter  laki-laki.  Hal  ini  kemungkinan  berkaitan  dengan keahlian berkendara dan keberanian di jalan raya.
Kemudian dari sisi status perkawinan, pekerja komuter yang belum kawin memiliki kecenderungan hampir dua kali lebih besar untuk menggunakan kereta. Hal ini serupa juga  terjadi  dalam  pemilihan  transportasi  umum  jalan  raya  dengan  pekerja  komuter yang  belum  kawin  memiliki  kecenderungan  lebih  besar  untuk  menggunakannya dibandingkan yang telah kawin.
Penghasilan  pekerja  komuter  menunjukkan  pengaruh  yang  signifikan  terhadap pemilihan moda transportasi umum jalan raya. Pekerja komuter dengan penghasilan maksimal  setara  UMK  memiliki  kecenderungan  hampir  dua  kali  lebih  besar  untuk memilih transportasi umum jalan raya dibandingkan dengan yang memiliki penhasilan di atas UMK. Pekerja komuter dengan penghasilan yang lebih tinggi memiliki pilihan untuk menentukan moda transportasinya. Dengan realitas bahwa saat ini transportasi umum  jalan  raya  belum  mampu  memenuhi  kenyamanan  maupun  keamanan,  wajar
jika  pekerja  komuter  yang  memiliki  penghasilan  lebih  tinggi  akan  lebih  memilih transportasi pribadi.
Selanjutnya,  kepemilikan  transportasi  pribadi  seperti  mobil,  sepeda  motor,  dan sepeda  memiliki  pengaruh  yang  signifikan.  Pekerja  komuter  yang  tidak  memiliki sepeda  motor  akan  cenderung  memilih  transportasi  umum  dengan  kecenderungan masing-masing  hampir  lima  kali  lipat  dan  tujuh  kali  lipat  untuk  memilih  kereta  dan transportasi umum jalan raya. Pekerja komuter yang tidak memiliki mobil cenderung memilih transportasi umum jalan raya sebesar hampir dua kali lipatnya dibandingkan yang memiliki mobil. Ini jelas memperlihatkan bahwa pekerja komuter yang memiliki mobil  belum  tertarik  untuk  menggunakan  transportasi  umum  jalan  raya  dengan pertimbangan tingkat kenyamanan yang belum setara.
Jarak yang ditempuh oleh pekerja komuter memberikan pengaruh cukup signifikan pada  pemilihan  kereta.  Pekerja  komuter  yang  menempuh  jarak  jauh  memiliki kecenderungan sebesar 3,6 kali lebih besar untuk memilih menggunakan kereta. Jarak yang jauh akan menyebabkan kelelahan bagi pekerja komuter sehingga para pekerja komuter  yang  berasal dari  Bogor  lebih  bergantung  pada  kereta.  Selain  itu,  semakin lama waktu yang ditempuh akan meningkatkan kecenderungan untuk menggunakan transportasi umum baik kereta maupun transportasi umum jalan raya.
Kemudian, dari biaya transportasi terlihat bahwa  setiap bertambahnya Rp 1.000 biaya  transportasi  yang  dikeluarkan  oleh  pekerja  komuter,  maka  akan  mengurangi kecenderungan  menggunakan  kereta  sebesar  8,5  persen  dan  sebesar  2,5  persen untuk menggunakan transportasi umum jalan raya dibandingkan transportasi pribadi. Ini  menjadi  sinyal  bahwa  biaya/ongkos  transportasi  umum  harus  dijaga  tetap terjangkau oleh pekerja komuter.
Terakhir, analisis multilevel memungkinkan untuk menganalisis efek dari adanya perbedaan  karakteristik  kabupaten/kota  asal  pekerja  komuter. Intraclass  correlation (ICC)  digunakan  untuk  melihat  seberapa  besar  keragaman  yang  dijelaskan  oleh adanya  perbedaan  karakteristik  antar  kabupaten/kota.  Hasil  ICC  untuk  kereta menunjukkan  hasil  yang  cukup  besar  yaitu  31,2  persen.  Sedangkan  ICC  untuk transportasi umum jalan raya menghasilkan angka yang relatif kecil yaitu sebesar 4,3 persen.  ICC  yang  bernilai  kecil  mengindikasikan  faktor  individu  dapat  lebih menjelaskan  keragaman  dalam  model  (Gonzalez et  al. ,  2013).  Pada  transportasi kereta, perbedaan antar kabupaten/kota terlihat cukup berkontribusi pada keragaman pemilihan  kereta.  Hasil  ini  memperlihatkan  bahwa  ada  kemungkinan  karakteristik wilayah lainnya yang belum tercakup seperti tingkat ketersediaan sarana transportasi umum berperan penting untuk menjelaskan keragaman pemilihan kereta.

## 4.  Simpulan
Berdasarkan hasil penelitian diatas dapat dirumuskan kesimpulan bahwa penggunaan penggunaan moda transportasi oleh pekerja komuter di Jabodetabek pada tahun 2014 lebih didominasi oleh transportasi pribadi dibandingkan transportasi umum jalan raya dan kereta.
Penggunaan  kereta  oleh  pekerja  komuter  dipengaruhi  oleh  variabel  umur,  jenis kelamin,  status  perkawinan,  kepemilikan  motor,  jarak  tempuh,  waktu  tempuh,  dan biaya.  Sedangkan  untuk  penggunaan  transportasi  umum  jalan  raya  oleh  pekerja
komuter  dipengaruhi  oleh  umur,  jenis  kelamin,  status  perkawinan,  penghasilan kepemilikan moda transportasi pribadi (mobil, motor dan sepeda), waktu tempuh, dan biaya.  Variabel  kepadatan  penduduk  ternyata  tidak  memengaruhi  pemilihan  moda transportasi baik pada kereta maupun transportasi umum jalan raya.

## Daftar Pustaka
Ariana, I. (2004). Karakteristik Wilayah dan Pola Persebaran Penduduk Komuter DKI Jakarta [Tesis]. Depok: Universitas Indonesia.
Badan  Perencanaan  Pembangunan  Nasional.  (2004). SITRAMP:  The  Study  on Integrated Transportation Master Plan for Jabodetabek . Jakarta: BAPPENAS.
Badan Pusat Statistik. (2009). Profil Komuter Hasil SUPAS 2005. Jakarta: BPS.
Badan Pusat Statistik. (2014). Statistik Komuter Jabodetabek. Jakarta: BPS
Badan Pusat Statistik. (2015). Statistik Mobilitas Penduduk dan  Tenaga Kerja 2015. Jakarta: BPS.
Browne, W. J. (2016). MCMC Estimation in MLwiN. Bristol: University of Bristol.
Gonzales, P., Banos, J.F., Mayor, M., & Suarez, P. (2013). Determinants of Ground Transport Modal Choice in Long-Distance in Spain. Gijon, Spanyol.
Handiyatmo, D. (2009). Penggunaan Jenis Transportasi oleh Pelaku Mobilitas Ulang Alik  di  Enam  Kawasan  Metropolitan  (Analisis  Data  SUPAS  2005)  [Tesis]. Depok: Universitas Indonesia.
Hosmer, D., Lemeshow, S., & Sturdivant, R.X. (2013). Applied Logistic Regression 3 rd Edition . New Jersey: John Wiley & Sons, Inc.
Hox, J. J. (2010). Multilevel Analysis: Techniques and Applications (2 nd ed). New York: Routledge
Maas,  C.J.M.,  &  Hox,  J.  J.  (2005). Sufficient  Sample  Sizes  for  Multilevel  Modeling . Utrecht: Hogrefe & Huber.
Setyawan, H. (2012). Kualitas Pelayanan Transportasi (Studi Kasus Transjakarta Busway di Provinsi Daerah Khusus Ibukota Jakarta) [Tesis]. Depok: Universitas Indonesia.
Setyodhono, S. (2017). Faktor yang Mempengaruhi Pekerja Komuter di Jabodetabek Menggunakan Moda Transportasi Utama. Warta Penelitian Perhubungan, Volume 29, Nomor 1.
Snijders, T., & Bosker, R. (1999). Multilevel Analysis: An Introduction to Basic and Advanced Multilevel Modeling. London: Sage.
Spiegehalter, D. J., Best, N. G., Carlin, B. P., & Linde, A. v. (2002). Bayesian Measures of Model Complexity and Fit . Cambridge, UK: Royal Statistical Society.