BERKALA SAINSTEK 2023 11(1): 50-59 doi: 10.19184/bst.v11i1.38101 https://jurnal.unej.ac.id/index.php/BST/article/view/38101

## RESEARCH   ARTICLE
Factors Influencing the Intention of Jakarta Workers to Move to the State Capital in Kalimantan: From Systematic Literature Review to Conceptual Framework of Push-Pull- Mooring
(Faktor yang Mempengaruhi Intensi Pekerja Jakarta Berpindah Domisili ke Ibu Kota Negara di Kalimantan: Dari Tinjauan Literatur Sistematis ke Kerangka Kerja Konseptual Push-Pull-Mooring )
Yelita Anggiane Iskandar 1,2
1 Program Studi Teknik Logistik, Universitas Pertamina Jl. Teuku Nyak Arief, Simprug, Kebayoran Lama, Jakarta 12220, Indonesia 2 Asosiasi Peneliti Indonesia di Korea (APIK), Seoul, 07342, South Korea

## ABSTRACT
The plan to relocate the national capital (IKN) from DKI Jakarta to Kalimantan Island will soon be realized when the population relocation is initiated by workers, one of whom is from the central ministry sector. This has never been studied before regarding the need to change residence, so the factors that encourage or restrain workers from moving to IKN have not been identified. Ideally, the transfer of these workers to IKN is based on full willingness and awareness of the conditions of life that will be lived  in the future. To find out  how far the intention  of  Jakarta workers is to move to  IKN, factor analysis is  needed using the Structural Equation Modeling (SEM) method. The concept used to investigate these push, pull, and restraint factors is push-pull-mooring (PPM). These three factors are important to study to obtain a model structure that can be used as a direction for IKN development. In addition, this research is also intended to find out technical information related to the reasons behind the readiness of  Jakarta workers to change their domicile to IKN so that the expectations of the benefits of the new capital city can be accommodated as well as possible by interested parties, such as the central government. and regions, including the private sector.
Rencana pemindahan Ibu Kota Negara (IKN) dari DKI Jakarta ke Pulau Kalimantan akan segera direalisasikan dimana pemindahan penduduk diawali oleh pekerja-pekerja, salah satunya dari sektor kementerian pusat. Terkait keharusan berpindah domisili ini belum pernah diteliti sebelumnya sehingga faktor-faktor yang mendorong ataupun menahan pekerja untuk pindah ke IKN belum dapat diidentifikasi. Idealnya, kepindahan para pekerja ini ke IKN dilandasi oleh kerelaan penuh dan kesadaran akan kondisi kehidupan yang  akan  dijalani  nantinya.  Untuk  mengetahui  sejauh  mana  intensi  pekerja  Jakarta  pindah  ke  IKN,  diperlukan  analisis  faktor menggunakan metode Structural Equation Modelling (SEM). Konsep yang digunakan untuk menginvestigasi faktor-faktor pendorong, penarik, dan penahan ini adalah Push-Pull-Mooring (PPM). Ketiga faktor ini penting diteliti untuk mendapatkan struktur model yang dapat dijadikan arah pengembangan IKN. Selain itu, penelitian ini juga ditujukan untuk mengetahui informasi teknis terkait hal-hal yang melatarbelakangi kesiapan pekerja Jakarta berpindah domisili ke IKN sehingga harapan akan kebermanfaatan ibu kota negara yang baru, dapat diakomodir dengan sebaik-baiknya oleh pihak-pihak yang berkepentingan, seperti pemerintah pusat dan daerah, termasuk pihak swasta.
Keywords: Factor Analysis, National Capital, Intention to Change Residence, Push-Pull-Mooring, Structural Equation Modelling.

## PENDAHULUAN
Rencana pemindahan ibu kota negara (IKN) dari DKI Jakarta ke Kalimantan Timur dengan titik nol di
Sepaku, Kabupaten Penajam Paser Utara akan segera direalisasikan oleh pemerintah
Indonesia. Direncanakan bahwa pemindahan penduduk ke IKN nantinya diawali oleh para pekerja, salah satunya yang
*) Corresponding author: Yelita Anggiane Iskandar E-mail: yelita.ai@universitaspertamina.ac.id
berasal  dari  sektor  kementerian  pusat.  Penentuan waktu pindah domisili yang sifatnya permanen tentu bukanlah  keputusan  yang  dapat  ditentukan  dengan mudah apalagi cepat, akan ada banyak pertimbangan yang  perlu  dikalkulasi  dengan  tepat.  Meskipun  pada pekerja  sektor  pemerintahan  pusat,  pindah  domisili menjadi  suatu  keharusan,  tetap  saja  perlu  diketahui faktor  apa  saja  yang  kiranya  menguatkan  keyakinan untuk pindah pada waktu yang sesuai, dan sebaliknya, faktor  apa  yang  bisa  jadi  menjadi  penghalang  atau penahan  segera  pindahnya  mereka  ke  IKN.  Kondisi ideal  tercapai  apabila  faktor-faktor  yang  menarik dalam artian memotivasi pekerja untuk pindah secara sukarela  ke  IKN  dapat  dipenuhi,  serta  faktor-faktor yang  menghambat  kerelaan  berpindah  dapat diminimalisir. Sebelum sampai pada tahapan optimasi faktor pendorong dan penahan pindahnya pekerja ke IKN,  terlebih  dahulu  dilakukan  identifikasi  seluruh faktor ini.
Terkait  keharusan  berpindah  domisili  ini  belum pernah diteliti sebelumnya sehingga faktor-faktor yang mendorong  ( Push ),  menahan/menambat  ( Mooring ), ataupun menarik ( Pull ) pekerja untuk pindah ke IKN diketahui  belum  pernah  diidentifikasi.  Idealnya, kepindahan  para  pekerja  ini  ke  IKN  dilandasi  oleh kerelaan penuh dan kesadaran akan kondisi kehidupan yang  akan  dijalani  nantinya  serta  dieksekusi  pada momen yang sesuai. Untuk mengetahui sejauh mana intensi  pekerja  Jakarta  pindah  ke  IKN,  diperlukan analisis  faktor  menggunakan  metode Structural Equation  Modelling (SEM).  Konsep  yang  digunakan untuk  menginvestigasi  faktor-faktor  pendorong, penarik,  dan  penahan  ini  yang  disebut Push-Pull- Mooring (PPM). Ketiga faktor ini penting diteliti untuk mendapatkan  struktur  model  yang  dapat  dijadikan arah  pengembangan  IKN  yang  salah  satunya  perlu mampu  mengakomodir  kebutuhan  penduduk  IKN nantinya. Selain itu, penelitian ini juga ditujukan untuk mengetahui  informasi  teknis  terkait  hal-hal  yang melatarbelakangi  kesiapan  pekerja  Jakarta  berpindah domisili  ke  IKN  sehingga  harapan  akan kebermanfaatan  ibu  kota  negara  yang  baru,  dapat difasilitasi  dengan  sebaik-baiknya  oleh  pihak-pihak yang  berkepentingan,  seperti  pemerintah  pusat  dan daerah, termasuk pihak swasta.

## Landasan Teori
Awal  mula  terbentuknya  kerangka  model PPM dijelaskan oleh  [1] bahwa faktor yang mempengaruhi
perpindahan pelanggan yaitu terdiri dari 3 faktor yaitu Push, Pull, dan Mooring . Faktor Push (faktor pendorong) yaitu  faktor  yang  memotivasi  orang  untuk meninggalkan  jasa  lamanya  [2]  atau  faktor yang mampu  mempengaruhi  konsumen  untuk  melakukan keputusan  berpindah  [1].  Ketiga  jenis  faktor  pada konsep  PPM  dapat  dijelaskan  sebagai  berikut:  efek pendorong  dari  faktor Push adalah  efek  negatif   dari faktor-faktor  yang  mendorong  konsumen  untuk berpindah  membeli  atau  mengkonsumsi  produk  lain yang  biasanya  produk  baru,  efek  penarik  dari  faktor Pull adalah  efek  positif   dari  faktor-faktor  yang membuat  pembeli  beralih  ke  produk  yang  lain, sedangkan  efek  penambat  dari  faktor Mooring adalah faktor-faktor  yang  menghambat  atau  menahan konsumen  untuk  beralih  ke  produk  yang  baru  [1]; dalam  kasus  ini  produk  lama  merujuk  pada  Kota Jakarta  sedangkan  produk  baru  adalah  IKN.  Dalam penginvestigasian  faktor-faktor  menggunakan  teori Push-Pull-Mooring (PPM)  ini  pertama  dilakukan pengidentifikasian  variabel,  dimensi,  dan  indikator yang  akan  diuji  untuk  mengetahui  intensi  berpindah pekerja sektor pemerintah pusat dari Jakarta ke IKN. Intensi  berpindah  domisili  dalam  penelitian  ini diadaptasi dari definisi intensi beralih pada PPM yang umum. Dalam hal ini, intensi beralih dijelaskan sebagai niat berpindah dari menggunakan suatu produk atau jasa lalu menggantinya dengan produk atau jasa yang lain.  Definisi  serupa  lainnya  dari  intensi  beralih ditunjukkan  sebagai  tingkat  kemungkinan  konsumen atau  pembeli  untuk  berpindah  dari  produk  lama  ke produk  yang  baru  [1].  Teori Push-Pull-Mooring menghasilkan sudut pandang yang luas dan bervariasi [3]  sehingga  sesuai  diaplikasikan  untuk  mengeksplor amatan yang baru dan masih jarang diteliti. Selain itu, sejumlah penelitian yang fokus menyelidiki peralihan konsumen menemukan bahwa pendekatan PPM baik untuk  memahami  kekuatan  bersaing  seperti  pada penelitian [4].

## METODE PENELITIAN
Analisis  faktor  merupakan  salah  satu  analisis statistik  multivariat  yang  dapat  dimanfaatkan  untuk mengekstraksi  korelasi  antar  berbagai  variabel  pada suatu  permasalahan.  Hasil  analisis  faktor  nantinya dapat  digunakan  untuk  penelitian  lebih  lanjut menggunakan berbagai metode seperti analisis regresi, analisis  diskriminan,  S tructural  Equation  Modelling
(SEM),  dan  yang  lainnya,  yang  memudahkan pengerjaan  interpretasi  permasalahan  dan  pencarian solusinya.  Beberapa  alasan  pentingnya  dilakukan analisis faktor, antara lain: mempelajari fenomena yang tidak  bisa  secara  langsung  kita  observasi, mengidentifikasi faktor laten yang mendasari data yang diamati,  menemukan  hubungan  antar  faktor,  yang tersembunyi,  yang  bisa  jadi  lebih  efektif   dianalisis dibandingkan jika diperlakukan sebagai faktor tunggal masing-masingnya,  menghadapi  observasi  dan variabel  yang  sangat  banyak  sehingga  harus  dipilih yang paling relevan untuk dianalisis lebih lanjut.
Hasil  analisis  faktor  dapat  diolah  lanjut  misalnya menggunakan Structural Equation Modelling (SEM) yang didefinisikan sebagai teknik statistik untuk mengukur dan menganalisis hubungan faktor atau variabel yang diamati dengan variabel laten. Pada dasarnya, prinsip pengerjaan  dengan  SEM  sama  seperti  pengerjaan analisis  regresi  namun  SEM  lebih  mampu  menguji hubungan  kausal  linier  antara  variabel  sambil  juga mehitung kesalahan pengukurannya [5]. SEM sebagai metode  yang  diusulkan  pada  penelitian  ini  adalah analisis statistik yang dijabarkan sebagai gabungan dari analisis  faktor  dan  analisis  jalur    [6]  atau  integrasi analisis  faktor confirmatory ,  analisis  jalur,  dan  model struktural  [7].  SEM  pada  dasarnya  merupakan  salah satu  teknik  multivariat  yaitu  prosedur  statistik  untuk analisis  data  yang  melibatkan  lebih  dari  satu  jenis pengukuran  atau  pengamatan  yang  mampu menunjukkan  representasi  seri  atau  deret  hubungan sebab  akibat  ( casual  relationship )  dalam  suatu  diagram
jalur ( path diagram ) [8]. SEM juga dapat dimanfaatkan untuk  menggambarkan  keterkaitan  hubungan  antara variabel  pengamatan  (indikator)  dan  variabel  laten (variabel yang tidak dapat diukur secara langsung dan perlu  sejumlah  variabel  lain  untuk  menyatakannya) simultan [9].
Salah  satu  cara  mengestimasi  model  dari  hasil analisis faktor adalah menggunakan teknik partial least square (PLS),  yang  dideskripsikan  sebagai  teknik statistik multivariat yang memungkinkan perbandingan antara sejumlah variabel respon dengan sejumlah  variabel explanatory (penjelas).  Konsep visualisasi  pada  struktur  model  SEM  seperti  tampak pada Gambar 1. Pada struktur ini, terlihat ada 2 jenis konstruk  pembentuk  model  yaitu  konstruk  reflektif dan  konstruk  formatif.  Menurut  [10],  penentuan pemilihan  konstruk  untuk  model  yang  diteliti bergantung pada tingkat prioritas hubungan kausalitas antara  indikator  dan  variabel  laten  yang  disusun. Sedangkan  menurut  [11],  konstruk  model  untuk investigasi  “tingkah  laku”  atau  “sikap”  umumnya didekati  dengan  model  reflektif.  Lalu  sebaliknya  jika konstruk  model  merupakan  kombinasi  penjelas  dari indikator  yang  ditentukan  oleh  kombinasi  variabel maka indikatornya harus bersifat formatif. Perbedaan visualisasi  kedua  model  tersebut  dapat  terlihat  dari arah panah pada struktur. Pada model reflektif, panah berasal dari variabel menuju indikator sedangkan pada model formatif, panah berasal dari indikator menuju ke variabel.
Gambar 1. Contoh Struktur Model SEM [5]
Bagian  ini  menjelaskan  secara  lengkap  tahapan penelitian yang dilakukan, yaitu:
1. Systematic Literature Review (SLR) Proses awal penelitian dimulai dengan melakukan studi  literatur  yang  mendalam  ( bibliometric  analysis ) terkait  area  penelitian,  bidang,  dan  teori  yang  terkait dengan  objek  amatan.  Analisis  bibliometrik  dapat didefinisikan sebagai kajian analisis bibliografi aktivitas ilmiah  dengan  hipotesis  bahwa  peneliti  melakukan penelitiannya lalu perlu mengkomunikasikan hasilnya kepada  rekan  akademisi.  Diseminasi  ini  secara berkelanjutan  akan  menyumbang  kemajuan  terhadap perkembangan pengetahuan secara spesifik. Pengerjaan analisis literatur secara sistematis tentunya membutuhkan  informasi  dari  penelitian  pendahulu, yang  pada  penelitian  ini  dilakukan  menggunakan aplikasi Publish or Perish (PoP) dan Vosviewer.
2. Focus Group Discussion dan Interview
Kegiatan Focus Group Discussion (FGD) dan Interview dilakukan dengan tujuan untuk medapatkan informasi dari kelompok yang dipilih dengan aturan, atribut, dan karakteristik yang sudah ditetapkan sebelumnya [12]. Kegiatan  FGD  dan  Interview  akan  berfokus  pada kelompok  penentu  kebijakan  IKN  terutama  yang spesifik  terkait  proses  dan  tahapan  perpindahan pekerja  dari  Jakarta  ke  IKN.  Menurut  [13],  tahapan dari FGD antara lain:
a. Desain penelitian Pada  tahap  ini  akan  didefinisikan  tujuan dilakukannya FGD, mengembangkan
pertanyaan  yang  akan  diajukan,  merancang jadwal, tempat, lokasi akan dilakukan kegiatan FGD,  dan  mengidentifikasi  karakteristik  dari kelompok  responden  yang  akan  diberikan pertanyaan.
b. Pengumpulan data
Proses  ini  dibedakan  menjadi  dua  kegiatan yaitu; (1) persiapan awal seperti: mematangkan naskah  pertanyaan,  mengenal  lebih  jauh dinamika  dari  responden  yang  menjadi  objek penelitian,  persiapan  peralatan  perekaman untuk proses pengambilan data; (2)
pengambilan  data  dengan  memberikan  aturan selama  proses  diskusi  berlangung,  melakukan diskusi dengan responden, melakukan
penelusuran  terhadap  pertanyaan  untuk memastikan semua pertanyaan sudah terjawab, dan memberikan kesimpulan terhadap responden yang hadir.
c. Analisis FGD
Tahap ini berfokus pada analisis terhadap data yang  yang  sudah  dikumpulkan  untuk memperoleh dan memvalidasi variabel-variabel terkait  dengan  penelitian,  dan  melakukan analisis yang lebih mendalam terhadap temuan variabel-variabel yang diharapkan.
d. Pengambilan kesimpulan FGD
Pengambilan  kesimpulan  dilakukan  setelah diskusi antara tim peneliti yang menyimpulkan hasil  dari  analisis  informasi  dan  data  yang diperoleh dari hasil FGD.
3. Perancangan model struktural Variabel-variabel  yang  berhasil  ditentukan  dari
studi penelitian terdahulu divalidasi dan dikombinasikan dengan hasil FGD dan interview , lalu akan  digunakan  untuk  mengembangkan  model struktural final dalam persiapan untuk tahap penelitian lanjutan.  Model  struktural  merupakan  bagian  dari pengukuran  secara  kuantitatif   untuk  menjelaskan hubungan  antar  variabel.  Pengembangan  model struktural  ini  biasanya  berkaitan  dengan  penelitian multi-variat [14] seperti diilustrasikan pada Gambar 2.
Gambar 2. Contoh Model Struktural 4. Perancangan model pengukuran
Model  pengukuran  merupakan  gambaran  dari hubungan  antar  variabel  laten  dengan  variabel amatannya [14]. Pada proses ini ditentukan tipe model pengukuran  yang  akan  dikembangkan  antara  model reflektif   dan  formatif.  Hal  ini  sangat  penting  agar sesuai  dengan  tujuan  penelitian  yang  telah dirumuskan, contohnya seperti pada Gambar 3.

## Gambar 3. Contoh Model Pengukuran
5. Pengembangan kuesioner Kuesioner merupakan daftar pertanyaan yang akan digunakan untuk menggali informasi dari responden. Setelah  proses  desain  model  pengukuran  selesai dilakukan  maka  proses  pengembangan  pertanyaan dapat  dilakukan.  Menurut  [15],  pengembangan kuesioner  memerlukan  beberapa  tahapan  yaitu, persiapan  dan  pembuatan  pertanyaan  berdasarkan tujuan  penelitian,  parafrase  pertanyaan,  penentuan urutan pertanyaan, pretest / pilot test , revisi, dan finalisasi kuesionar.  Pada  tahap  ini,  kuesioner  yang dikembangkan bertipe pertanyaan tertutup ( closed-ended question )  dengan  menerapkan  skala  Likert  pada sebagian besar pilihan jawaban pertanyaan.
6. Pengumpulan data Teknik  penyebaran  data  dilakukan  secara random sampling dengan  menargetkan  responden  sesuai dengan objek amatan. Jumlah sampel minimum dalam analisis  ditentukan  lebih  besar  atau  sama  dengan sepuluh  kali  dari  jumlah  jalur  struktural  model  yang mengarah  pada  variable  endogen  [14]  seperti  pada Tabel 3. Namun, dalam penelitian ini juga diharapkan jumlah  sampel  yang  dihimpun  dapat  lebih  dari  250 karena  dinilai  mampu  merepresentasikan  populasi dengan lebih komprehensif.
7. Pengujian  model  pengukuran  menggunakan  PLS- SEM Pengujian  model  pengukuran  dilakukan  dengan menguji  konsistensi  internal,  uji  validitas,  realibilitas,
dan  diskriminan.  Uji  validitas  dilakukan  untuk mengevaluasi  kemampuan  tiap  variabel  pengukuran dalam mendefinisikan variabel laten.
8. Pengujian model struktural Pengujian  model  struktural  dilakukan  melalui pengujian  koefisien  determinasi,  ukuran  pengaruh, relevansi  prediktif, model  fitness ,  dan  uji  hipotesis. Seperti  yang  dijelaskan  pada  proses  pengembangan model struktural maka hubungan antara variabel dapat kita ketahui pada proses ini.
9. Analisis rekomendasi dan diskusi Proses analisis dan diskusi dilakukan untuk melihat hasil  dari  pengujian  model  pengukuran  dan  model pengujian. Pada tahap ini juga ingin dipastikan bahwa detail tujuan penelitian telah tercapai.
10. Penyusunan kesimpulan dan saran Penarikan kesimpulan dilakukan untuk memberikan jawaban atas tujuan penelitian yang telah ditetapkan pada awal penelitian. Selain itu perlu pula disusun  saran  pengembangan  penelitian  baik  untuk s takeholder yang  terlibat  maupun  untuk  ilmu pengetahuan secara umum.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Bibliometrik Penelitian
sebelumnya dibedah dengan komprehensif  untuk mengetahui celah penelitian yang dapat  diisi.  Sejumlah  artikel  ditarik  menggunakan perangkat lunak PoP untuk kemudian dianalisis. Secara keseluruhan,  ada  sejumlah  artikel  yang  tidak dipertimbangkan  dalam  studi  literatur  ini,  mengikuti pertimbangan  menurut  kriteria  pada  Tabel  1.  Pada iterasi  pertama,  kata  “Domisili”  yang  ditranslasi menjadi  “Residence”  dalam  Bahasa  Inggris,  tidak dijadikan  input.  Detail  artikel  yang  selanjutnya  bisa dikumpulkan  setelah  ditambahkan  kata  kunci  baru “Residence”, seperti pada Tabel 2.
Tabel 1. Kriteria, Inklusi dan Eksklusi dari Analisis Faktor IKN
Inklusi Eksklusi Tipe Literatur Research paper , review paper , conference proceedings Book series , book chapter , short communication Bahasa English Non-english Waktu Publikasi 2012-2023 Sebelum 2012 Topik Area Eksperimen 1: Smart city, factor analysis, new capital city Eksperimen 2: + Residence Selain yang ditentukan dalam kolom inklusi
Tabel 2. Penambahan Kata Kunci “Residence”
Jumlah Paper Crossref Search 1.000 Google Scholar 987 OpenAlex Search 1.000 PubMed Search 0 Semantic Scholar Search 0 Tabel 3. Kriteria Uji Model Pengukuran [14] Kriteria analisis Cut off value Internal Consistency Standardized loading factor SLF ≥ 0,7 Composite reliability CR ≥ 0,7 Convergent Validity Average variance extracted AVE ≥ 0,5 Discriminant Validity Cross loading Max {indikator dengan variabel yang bersesuaian} Fornell-larckel criteria Max {variabel yang bersesuaian}
Dalam tujuan mengetahui tren dan arah publikasi internasional terkait faktor penentu keputusan untuk berpindah  tempat  tinggal  atau  tidak,  menyusul dibangunnya  ibu  kota  baru  negara  dengan  konsep smart  city ,  dianalisis  menggunakan  perangkat  lunak Vosviewer. Vosviewer adalah software tak berbayar yang dapat  dimanfaatkan  untuk  memetakan  dan memvisualisasikan  peta  pengetahuan  bibliometrik [16],  dimana  algoritma  yang  dipakai  serupa  dengan Multi-dimensional Scaling (MDS). Salah satu eksperimen yang dapat dihasilkan menggunakan Vosviewer adalah analisis co-word berdasarkan co-occurrence dimana dilakukan  penghitungan  jumlah  kata  kunci  yang muncul secara bersamaan dari artikel penelitian yang diinvestigasi.  Jika  terdeteksi  banyak  kata  kunci  yang sama pada sejumlah artikel maka dikatakan hubungan antar artikel ini kuat. Hasil eksperimen pertama seperti dapat dilihat pada Gambar 4 sedangkan visualiasinya dengan  penambahan  kata  kunci  “Residence”  dapat dilihat pada Gambar 5.
Terlihat  bahwa  penambahan  kata  kunci  baru, membuat  kata  “Smart  City”  mendominasi,  yang menunjukkan tingginya frekuensi penyebutannya pada berbagai  artikel.  Namun  jika  kita  fokus  pada  kata “Resident”  saja  seperti  pada  Gambar  6,  dapat  kita ketahui bahwa tak ada penelitian yang menghubungkannya  langsung  dengan  topik  “Smart City”. Kata “Resident” terhubung dengan kata kunci seperti “Transit”, “Access”, “Place Attachment”, dan lainnya.  Apabila  fokusnya  kita  pindahkan  kepada istilah “Factor Analysis” maka seperti pada Gambar 7, terlihat  bahwa  ia  tidak  terkoneksi  langsung  dengan topik  yang  membahas  tentang  “Smart  City”, “Resident”,  “Cost”,  “Energy”,  dan  lain  sebagainya
yang  berarti  bahwa  kombinasi  kata-kata  tersebut mewakili celah penelitian yang belum terisi hingga saat ini.  Terlihat  bahwa  penambahan  kata  kunci  baru, membuat  kata  “Smart  City”  mendominasi,  yang menunjukkan tingginya frekuensi penyebutannya pada berbagai artikel.
Namun  jika  kita  fokus  pada  kata  “Resident”  saja seperti pada Gambar 6, dapat kita ketahui bahwa tak ada  penelitian  yang  menghubungkannya  langsung dengan topik “Smart City”.
Gambar 4. Overlay Visualization Eksperimen 1
Gambar  5. Overlay  Visualization Eksperimen  2: Penambahan Kata Kunci “Residence”
Gambar  6. Overlay  Visualization:  Cropped  Topic “Resident”
Gambar 7. Overlay Visualization: Cropped Topic “Factor Analysis”
Kata  “Resident”  terhubung  dengan  kata  kunci seperti “Transit”, “Access”, “Place Attachment”, dan lainnya.  Apabila  fokusnya  kita  pindahkan  kepada istilah “Factor Analysis” maka seperti pada Gambar 7, terlihat  bahwa  ia  tidak  terkoneksi  langsung  dengan topik  yang  membahas  tentang  “Smart  City”, “Resident”,  “Cost”,  “Energy”,  dan  lain  sebagainya yang  berarti  bahwa  kombinasi  kata-kata  tersebut mewakili celah penelitian yang belum terisi hingga saat ini. Daftar kata dan istilah yang teridentifikasi terkait input  keywords baik  pada  eksperimen  1  maupun  2, beserta density  level -nya  yang  dicirikan  dengan  warna kuning,  dapat  dilihat  pada  Gambar  8  dan  9.  Dari pemetaan density  visualization tanpa  kata  kunci “Residence”, terbentuk 9 cluster kata kunci dimana ada 249 items pada cluster 1, 96 pada cluster 2, 80 pada cluster 3, 68 pada cluster 4, 59 masing-masing pada cluster 5 dan 6, 22 masing-masing pada cluster 7 dan 8, dan 21 pada cluster 9.
Gambar 8. Density Visualization Eksperimen 1
Gambar  9. Density  Visualization Eksperimen  2:
Penambahan Kata Kunci “Residence”
Gambar  10.  Co-authorship  Overlay  Visualization Eksperimen 1
Gambar  11. Co-authorship  Overlay  Visualization : Penambahan Kata Kunci “Residence”
Dibandingkan aplikasi sejenis, Vosviewer memungkinkan dilakukannya penambangan teks dan penyertaan  visualisasinya  untuk  mengidentifikasi kombinasi  frase  kata  yang  relevan  dengan  pemetaan dan  pendekatan  pengelompokan  terintegrasi  untuk memeriksa data co-citation dan jaringan co-occurence [17] sehingga  diperoleh  informasi  terkait  jumlah  kutipan dan  hubungan  kejadian  bersama  antara  istilah  dan konsep utama yang dianalisis. Selanjutnya berdasarkan analisis co-authorship , hasil run Vosviewer menunjukkan bahwa  nama-nama  pada  Gambar  10  dan  11  adalah para peneliti yang produktif  menulis mengenai smart city , new capital city , dan factor analysis ; tanpa dan dengan penambahan kata kunci “Residence”. Berdasarkan uji co-authorship  overlay  visualization ini  dapat  disimpulkan bahwa  hingga  sekarang  ini  belum  banyak  penelitian yang  mengangkat  topik  dengan  tiga  dan  empat kombinasi kata kunci yang ditetapkan terlebih untuk studi kasus negara Indonesia sehingga dapat dikatakan bahwa penelitian ini mengandung aspek kebaruan.

## Desain Model
Berikut  merupakan  penjelasan  desain  struktur model usulan secara singkat yang meliputi pernyataan hipotesis  dan  variabel  yang  akan  diuji  melalui serangkaian tahapan penelitian sebagaimana dijelaskan pada  bagian  metode  penelitian.  Hipotesis  awal ditentukan berdasarkan penelitian-penelitian sebelumnya  dan  disesuaikan  dengan  variabel penelitian yang dirumuskan ke dalam struktur model yang  diusulkan,  sebelum  nantinya  divalidasi  melalui FGD dan interview dengan pihak yang terkait. Berikut pada  Tabel  4  terhimpun  hipotesis  dasar  yang digunakan dalam penelitian ini. Kemudian berdasarkan  hipotesis  di  atas,  hubungan  dari  semua hipotesis  tersebut  dapat  divisualisasikan  ke  dalam diagram  di  bawah  ini  yaitu  pada  Gambar  12,  yang masing-masing variabelnya dapat dijelaskan sebagaimana tertera pada Tabel 5. Tabel 4. Hipotesis Penelitian Kode Hipotesis H 1 City Logistics Performance berpengaruh signifikan terhadap Intensi Berpindah Domisili H 2 Lokasi berpengaruh signifikan terhadap Intensi Berpindah Domisili H 3 Neighborhood berpengaruh signifikan terhadap Intensi Berpindah Domisili H 4 Ketertarikan Alternatif berpengaruh signifikan terhadap Intensi Berpindah Domisili H 5 Switching Cost berpengaruh signifikan terhadap Intensi Berpindah Domisili
H 6 Subjective Norms berpengaruh signifikan terhadap Intensi Berpindah Domisili
H 7 Faktor mooring memberikan efek moderasi terhadap hubungan faktor Pull dan Intensi Berpindah Domisili H 8 Faktor mooring memberikan efek moderasi terhadap hubungan faktor Push dan Intensi Berpindah Domisili
Tabel 5. Definisi Variabel Variabel Definisi City Logistics Performance [18] Kinerja proses perencanaan, pengorganisasian, koordinasi, pengendalian dan optimasi efisien transportasi dan konsolidasi barang, serta layanan, informasi dan pendapatan di daerah perkotaan. Lokasi [19] Ketersediaan/keberadaan toko ritel, infrastruktur publik, sekolah yang dekat dengan domisili; jarak dari rumah ke kantor. Neighborhood [19] Kondisi lingkungan tempat tinggal yang mencakup aspek keamanan, kebersihan, tingkat polusi, dan sustainaibility -nya. Ketertarikan Alternatif [20] Aspek yang dapat mendorong pekerja untuk pindah (beralih) dari Jakarta ke IKN karena alternatif memiliki kualitas yang sama atau bahkan lebih baik; yang mengacu pada reputasi, gambaran alternatif, dan kualitas dari kota alternatif. Switching Cost [1] Biaya yang menghambat/menahan pekerja untuk berpindah domisili dari kota saat ini, Jakarta ke IKN, dan juga sebagai faktor yang membuat pekerja tersebut enggan pindah. Subjective Norms [1] Persepsi yang dipengaruhi lingkungan sekitar terhadap individu atau kelompok (pekerja) untuk beralih (pindah tempat tinggal ke IKN) dari Jakarta dan sekitarnya.

## Gambar 12. Struktur Model Usulan

## KESIMPULAN
Penelitian pendahuluan ini dilakukan sebagai dasar untuk menganalisis intensi perpindahan domisili atau tempat tinggal pekerja sektor pemerintahan pusat  di Jakarta  ke  IKN  karena  akan  direalisasikannya pembangunan ibu kota negara Indonesia, yang baru di Pulau  Kalimantan.  Keraguan  yang  mungkin  timbul ketika waktu meninggalkan Jakarta dan pindah ke IKN tiba  seharusnya  dapat  diminimalisir.  Idealnya performa kerja pekerja yang pindah ke IKN dapat jauh lebih baik lagi karena harapan dan kenyataan tidak jauh berbeda,  baik  yang  terkait  akses,  fasilitas,  kualitas, maupun aspek-aspek kehidupan lainnya. Berbagai hal inilah  yang  diharapkan  dapat  diidentifikasi  secara lengkap  dan  menyeluruh  melalui  implementasi metode  SEM  berdasarkan  model  PPM.  Dengan demikian,  hasil  penelitian  pendahuluan  yang dilengkapi  dengan  analisis  bibliometrik  ini  nantinya dapat digunakan oleh pihak pengembang IKN dalam merancang kondisi kerja dan tempat tinggal di IKN, yang  tepat  yaitu  yang  meminimumkan  keengganan pekerja sektor publik pindah dari Kota Jakarta.

## DAFTAR PUSTAKA
[1]  H. S. Bansal, S. F. Taylor and Y. St. James, "Migrating” to new service providers: toward a unifying framework of   consumers’  switching  behaviors," Journal  of   The Academy of  Marketing Science , pp. 96-115, 2005.
[2]  R.  J.  Stimson  and  J. Minnery,  "Why  people  move  to the’Sun-Belt’: A case study of  long-distance migration to the Gold Coast, Australia," Urban Studies , vol. 35, no. 2, pp. 193-214, 1998.
[3]  S.  Firman,  "Analisis  perkembangan  riset  pemasaran tentang  perilaku  konsumen  dalam  melakukan perpindahan  layanan  (consumer  switching  behavior) menggunakan  studi  literatur," INOBIS:  Jurnal  Inovasi Bisnis dan Manajemen Indonesia , vol. 1, no. 1, pp. 18-31, 2017.
[4]  E.  Widodo,  D.  Palullungan  and  B.  Syairudin,
"Implementing  PPM  framework  to  customer’s switching  behaviour  in  dual-channel  service  supply chain," Journal of  Physics , vol. 1367, no. 1, 2019.
[5]  T.  N.  Beran  and  C.  Violato,  "Structural  equation modeling  in  medical  research:  A  Primer," BMC Research Notes , vol. 3, no. 267, 2010.
[6]  Ginting and B. Dahlia, "Structural Equation Modeling (SEM)," Media Informatika , vol. 8, no. 3, 2009.
[7]  Solimun,  Structural  Equation  Modeling  Lisrel  dan Amos, Malang: FMIPA Universitas Brawijaya, 2002.
[8]  S  I.  Ghozali,  Structural  Equation  Medeling;  Metode Alternatif   dengan  PLS,  Semarang:  Universitas Diponegoro, 2006.
[9]  T. I. Prihandini and S. Sunaryo, "Structural Equation Modeling  (SEM)  dengan  model  struktural  regresi spasial,"  in  Prosiding  Seminar  Nasional  Statistika Universitas Diponegoro, Semarang, 2011.
[10] K.  A.  Bollen,  Structural  Equations  with  Latent Variables, New York: John Wiley and Sons, Inc., 1989.
[12] C.  Fornell  and  F.  L.  Bookstein,  "Two  Structural Equation  Models:  LISREL  and  PLS  applied  to
consumer  exit-voice  theory," Journal  of   Marketing
Research , vol. 19, no. 4, pp. 440-452, 1982.
[13] T. O. Nyumba, K. Wilson and C. J. Derrick, "The use of  focus group discussion methodology: insights from two decades of  application in conservation," Methods in Ecology and Evolution , vol. 9, no. 1, 2018.
[14] D. L. Morgan, Focus Groups as Qualitative Research, SAGE Publications, Inc., 1997.
[15] J.  F.  Hair,  M.  Sarstedt,  L.  Hopkins  and  V.  G. Kuppelwieser,  "Partial  Least  Squares  Structural Equation Modeling (PLS-SEM): An emerging tool in business research," European Business Review , vol. 26, no.
2, 2014.
[16] S. Roopa and M. S. Rani, "Questionnaire designing for a survey," Journal of  Indian Orthodontic Society , vol. 46, no.
4, 2012.
[17] L. Leydesdorff  and I. Rafols, “Interactive overlays: A new method for generating global journal maps from web-of-science data,” Journal of  Informetrics , vol. 6, no.
2, pp. 318-332, 2012.
[18] N.  J.  Van  Eck  and  L.  Waltman,  “Text  mining  and visualization using VOSviewer,” ISSI Newsletter , vol. 7, no. 3, pp. 50-54, 2011.
[19] P. P. S. De Carvalho, R. De Araujo Kalid and J. L. M. Rodriguez,  "Evaluation  of   the  city  logistics performance  through  structural  equations  model," IEEE Access , vol. 7, 2019.
[20] P.  Thanaraju,  P.  A.  M.  Khan,  N.  H.  Juhari,  S. Sivanathan  and  N.  M.  Khair,  "factors  affecting  the housing  preferences  of   homebuyers  in  Kuala Lumpur," Journal  of   the  Malaysian  Institute  of   Planners , vol. 17, no. 1, pp. 138-148, 2019.
[21] M.  A.  Jones,  D.  L.  Mothersbaugh  and  S.  E.  Beatty, "Switching  barriers  and  repurchase  intentions  in services," Journal of  Retailing , vol. 76, no. 2, pp. 259-274,
2000.