## PERHITUNGAN INDEKS KEPEMILIKAN SEPEDA MOTOR BERBASIS STRUCTURAL EQUATION MODELING
Asma Massara 1* , Andi Hildayanti 2
1 Jurusan Teknik Sipil Universitas Muslim Indonesia Fakultas Teknik Universitas Muslim Indonesia Jl. Urip Sumoharjo KM. 5, Kota Makassar, Sulawesi Selatan. 90231
* E-mail: asmamassara02@gmail.com
2 Jurusan Teknik Arsitektur Fakultas Sains dan Teknologi UIN Alauddin Makassar Jl. Sultan Alauddin No. 63, Kabupaten Gowa, Sulawesi Selatan. 92113
Abstrak: Penelitian  ini  bertujuan  untuk  menunjukkan  indeks  kepemilikan sepeda  motor  di  Kota  Makassar  dengan  menggunakan  metode structural equation modeling (SEM). Metode ini digunakan untuk menentukan model terbaik dalam perhitungan indeks kepemilikan sepeda motor pada masyarakat berpenghasilan rendah pada karakteristik bepergian. Analisis SEM memiliki tujuh tahapan, yaitu: (1) Mengembangkan model teoritis; (2) Mengembangkan  diagram  jalur;  (3)  Mengubah  diagram  jalur  menjadi persamaan  struktural;  (4)  Memilih  matriks  input  dan  jenis  estimasi;  (5)
Mengidentifikasi  model;  (6)  Menilai  kriteria goodness  of  fit ;  dan  (7) Menginterpretasikan  hasil.  Untuk  mengukur  indeks  kepemilikan  sepeda motor  pada  masyarakat  berpenghasilan  rendah  terhadap  karakteristik bepergian.  Berdasarkan  hasil  penelitian,  kepemilikan  sepeda  motor  pada masyarakat  berpenghasilan  rendah  pada  karakteristik  bepergian  memiliki nilai  indeks  tinggi  sebesar  99,3%.  Angka  tersebut  menunjukkan  nilai  yang tinggi, artinya kepemilikan sepeda motor masyarakat berpenghasilan rendah di Kota Makassar cukup tinggi.
Kata Kunci: kepemilikan sepeda motor, masyarakat berpenghasilan rendah, pemodelan persamaan struktural, software AMOS, transportasi

## PENDAHULUAN
istem  transportasi  adalah  untuk  mencapai  proses  transportasi  penumpang  dan barang  secara  optimum  dalam  ruang  dan  waktu  tertentu,  dengan mempertimbangkan faktor keamanan, kenyamanan dan kelancaran, serta efisiensi waktu  dan  biaya.  Orang  perlu  bergerak  karena  kebutuhannya  tidak  dapat  dipenuhi  di tempat ia berada. Sistem kegiatan sebagai sistem mikro yang pertama, mempunyai jenis kegiatan tertentu yang akan membangkitkan pergerakan dan menarik pergerakan dalam proses pemenuhan kebutuhan. Pergerakan yang berupa pergerakan manusia (penduduk) dan/atau barang, jelas membutuhkan moda transportasi (sarana) dan media (prasarana) tempat  moda  transportasi  tersebut  bergerak.  Prasarana  transportasi  yang  diperlukan, merupakan  sistem  mikro  yang  kedua,  yang  biasa  dikenal  dengan  sistem  jaringan  yang meliputi sistem jaringan jalan raya, kereta api, terminal bus dan stasiun kereta api, bandar udara dan pelabuhan laut. Interaksi antara sistem kegiatan dan sistem jaringan (prasarana) S
ini menghasilkan pergerakan manusia dan/atau barang dalam bentuk kendaraan (sarana) dan/atau orang (pejalan kaki).
Kepemilikan sepeda motor dalam penelitian ini merupakan suatu daya dorong atau kekuatan  yang  timbul  dari  dalam  diri  masyarakat  untuk  memberikan  kemudahan mobilitas untuk mencapai tujuan yang di inginkan. Dalam upaya kepemilikan ini terdapat suatu proses yang dilakukan masyarakat untuk memperoleh sepeda motor tersebut sesuai dengan  kemampuan  atau  daya  dukung  perekonomian  mereka.  Secara  operasional kepemilikan sepeda motor dalam penelitian ini adalah respon masyarakat berpendapatan rendah  terhadap  sejumlah  pernyataan  mengenai  keseluruhan  usaha  yang  timbul  dari dalam diri masyarakat agar tumbuh dorongan untuk memiliki sepeda motor karena peran sepeda motor yang begitu penting bagi kelangsungan perekonomian keluarga sehingga dikehendaki oleh masyarakat untuk tercapai.
Studi  mengenai  kepemilikan  kendaraan  sepeda  motor,  terutama  di  kota-kota  di Indonesia,  masih  sulit  ditemui.  Dalam  studi  ini,  penulis  mengutip  beberapa  studi mengenai kepemilikan kendaraan sepeda motor yang dilakukan di beberapa kota di Asia dan  di  Indonesia  (Wedagama,  2009)  Kepemilikan  kendaraan  dapat  dipengaruhi  oleh beberapa  faktor,  salah  satunya  adalah  faktor  sosio  ekonomi,  yaitu  yang  berhubungan dengan perilaku masyarakat baik selaku pengguna jalan maupun bukan pengguna jalan. Faktor  sosio  ekonomi  yang  dapat  mempengaruhi  kepemilikan  mobil  adalah  jumlah anggota  keluarga  dan  total  jarak  tempuh  perjalanan  oleh  semua  anggota  keluarga (Wedagama, 2009).
Sepeda  motor  merupakan  sarana  utama  transportasi  di  banyak  negara  yang ekonominya kurang. Hal ini terutama karena keterjangkauan sepeda motor, lebih banyak orang mampu membelinya. Hal ini juga karena kemampuan manuver yang tinggi di jalan- jalan padat.  Statistik lintas negara telah mengungkapkan pertumbuhan sepeda motor di negara maju dengan negara berkembang karena meningkatnya urbanisasi dan kekayaan pribadi.  Sebaliknya,  dinegara  yang  sedang  maju  pertumbuhan  mobil  dengan bertambahnya  pendapatan  (Pongthanaisawan  &  Sorapipatana,  2010).  Kendaraan bermotor merupakan konsekuensi yang tinggi dari populasi sepeda motor.
Kepemilikan kendaraan biasanya dipengaruhi oleh faktor sosial ekonomi (De Jong et al., 2004) dan dapat dimodelkan dengan model agregat atau terpilah. Model agregat memprediksi  perubahan  kepemilikan  kendaraan,  terutama  untuk  wilayah  geografis selama periode tertentu. Meskipun studi empiris sebelumnya telah membahas hubungan antara  kepemilikan  sepeda  motor  dan  berpendapatan.  Penelitian  ini  difokuskan  pada pemahaman  bagaimana  pertumbuhan  ekonomi  mempengaruhi  sepeda  motor  untuk kepemilikan dan faktor-faktor apa yang mendasari hubungan ini. Secara khusus, beberapa variabel yang berkorelasi dengan pertumbuhan ekonomi suatu negara, seperti urbanisasi, kepadatan  daya  beli  masyarakat  mendorong  utama  untuk  memiliki  kendaraan  pribadi khususnya  sepeda  motor  adalah  kemudahan  aksesibilitas.  Berkaitan  dengan  pembelian kendaraan yang digunakan untuk menjelaskan hubungan ini. Temuan-temuan dari studi ini  bertujuan  untuk  meningkatkan  pemahaman  tentang  faktor-faktor  penentu  mobil penumpang  dan  kepemilikan  sepeda  motor  dan  mekanisme  yang  memengaruhi pertumbuhan mobil penumpang dan kepemilikan sepeda motor.
Dari  penjabaran  tersebut  maka  penelitian  ini  bertujuan  untuk  untuk  melakukan perhitungan  indeks  kepemilikan  sepeda motor  yang  berfungsi  untuk  mengukur  sampai sejauh mana kepemilikan sepeda motor pada kalangan masyarakat berpendapatan rendah di Kota Makassar terhadap karakteristik bepergian.

## METODE PENELITIAN
Penelitian ini menggunakan metode Structural Equation Modeling (SEM). Metode ini  digunakan  untuk  menentukan  model  terbaik  pada  perhitungan  indeks  kepemilikan sepeda motor pada masyarakat berpendapatan rendah terhadap karakteristik bepergian. Analisis SEM akan digunakan untuk menentukan model terbaik pada perhitungan indeks kepemilikan sepeda motor pada masyarakat berpendapatan rendah terhadap karakteristik bepergian. Metode yang digunakan dalam mengumpulkan data adalah metode judgement sampling.  Data  dikumpulkan  dengan  membagikan  kuesioner  kepada  masyarakat berpendapatan  rendah  di  Kota  Makassar.  Untuk  menganalisis  data  tersebut  digunakan metode SEM dengan bantuan software AMOS.
Terdapat 7 (tujuh) tahapan dalam pemodelan dan analisis struktural yaitu:
1. Pengembangan model teoritis;
2. Pengembangan diagram alur;
3. Konversi diagram alur ke dalam persamaan struktural dan model pengukuran;
4. Memilih jenis matrik input dan estimasi model yang diusulkan;
5. Menilai identifikasi model struktural;
6. Menilai kriteria Goodness-of-Fit ;
7. Intepretasi dan modifiikasi model.
Langkah-langkah  tersebut  memiliki  syarat-syarat  yang  harus  terpenuhi.  Semua syarat  tersebut  harus  terpenuhi  agar  model  yang  diujikan  benar-benar  dapat  dikatakan sebagai model yang baik.

## 1. Pengembangan Model Teoretis
Langkah pertama dalam SEM adalah melalukan identifikasi secara teoretis terhadap permasalahan penelitian. Topik penelitian ditelaah secara mendalam dan hubungan antara variabel-variabel  yang  akan  dihipotesiskan  harus  didukung  oleh  justifikasi  teori  yang kuat.
Misalnya  saat  akan  melakukan  penelitian  terhadap  kepemilikan  sepeda  motor, peneliti  harus  memahami  teori  transportasi  mengenai  hal-hal  apa  saja  yang  akan mempengaruhi  kepemilikan  sepeda  motor.  Hal  ini  dikarenakan  SEM  adalah  untuk mengkonfirmasikan  apakah  data  observasi  sesuai  dengan  teori  atau  tidak.  Langkah  ini mutlak harus dilakukan dan setiap hubungan yang akan digambarkan dalam langkah lebih lanjut  harus  mempunyai  dukungan  teori  yang  kuat.  Pernyataan  dalam  hubungan  antar variabel  dalam  model  harus  memenuhi  syarat  kausalitas  (Gudono,  2006).  Tiga  syarat kausalitas tersebut adalah:
a. Antara  dua  variabel  (misalnya  X  dan  Y)  sama-sama  berubah  nilainya.  Dengan  kata lain, ada kovarian ataupun korelasi antara X dan Y. Namun demikian syarat ini saja tidak cukup bilamana ternyata ada variabel ketiga yang menjadi penyebab keduanya.
b. Penyebab (misalnya X) terjadi lebih dahulu (dari aspek waktu) dibandingkan dengan yang disebabkan (misalnya Y). Syarat ini tampak jelas dipengaruhi oleh pandangan- pandangan yang bersifat positivis.
c. Peneliti  telah  menghilangkan  kemungkinan  faktor-faktor  lain  sebagai  penyebab perubahan  variabel  dependen  (Misalnya  Y).  syarat  ini  cukup  sulit  untuk  dipenuhi, karena kenyataanya di dunia ini ada banyak sekali variabel yang saling mempengaruhi.

## 2. Pengembangan Diagram Alur
Setelah  memastikan  adanya  hubungan  sebab  akibat  pada tahap  pertama,  langkah selanjutnya  yang dilakukan adalah menyusun diagram jalur untuk hubungan-hubungan tersebut.  Ada  dua  hal  yang  perlu  dilakukan  yaitu  menyusun  model  struktural  yaitu menghubungkan  antar  variabel  laten  baik  endogen  maupun  eksogen  dan  menyusun measurement model yaitu menghubungkan variabel laten endogen atau eksogen dengan variabel manifes.
Kesepakatan  yang  ada  dalam  penggambaran  diagram  jalur  telah  dikembangkan oleh  LISREL,  sehingga  tinggal  menggunakannya  saja  (Timm,  2002).  Cara  menyusun diagram  jalur  tersebut  telah  dijelaskan  pada  subbab  penulisan  dan  penggambaran variabel.
3. Konversi Diagram Jalur ke Dalam Persamaan Struktural dan Model Pengukuran Langkah ketiga adalah mengkonversikan diagram jalur ke dalam persamaan, baik persamaan  struktural  maupun  persamaan  model  pengukuran.  Sebenarnya  langkah  ini telah  dilakukan  secara  otomatis  oleh  program  SEM  yang  tersedia  (AMOS).  Berikut adalah contoh persamaan umum struktural:
Variabel Endogen = Variabel Eksogen + Kesalahan estimasi Sebagai  ilustrasi,  model  persamaan  adalah  pengaruh  antara  kepemilikan  sepeda motor (KSP) terhadap karakteristik bepergian (KB). Jadi persamaan strukturalnya adalah:
KB = γ1 KSP + z1
Dengan  z1  adalah  kesalahan  estimasi  antara  kepemilikan  sepeda  motor  terhadap karakteristik bepergian; dan γ1 adalah koefisien regresi kepemilikan sepeda motor.
Sebagai ilustrasi, kepemilikan sepeda motor diukur dengan tujuh indikator KSP1, KSP2, KSP3, KSP4, KSP5, KSP6 dan KSP7, maka persamaan model pengukurannya adalah: KSP1 = β1 KSP + e1 KSP2 = β2 KSP + e2 KSP3 = β3 KSP + e3 KSP4 = β4 KSP + e4 KSP5 = β5 KSP + e5 KSP6 = β6 KSP + e6 KSP7 = β7 KSP + e7
Dengan β1 adalah loading faktor indikator KSP1 ke konstruk kepemilikan sepeda motor, β2 adalah loading faktor KSP2 ke konstruk kepemilikan sepeda motor, β3 adalah loading  faktor  KSP3  ke  konstruk  kepemilikan  sepeda  motor,  β4  adalah  loading  faktor KSP4 ke konstruk kepemilikan sepeda motor, β5 adalah loading faktor KSP5 ke konstruk kepemilikan  sepeda  motor,  β6  adalah  loading  faktor  KSP6  ke  konstruk  kepemilikan sepeda  motor,  dan  β7  adalah  loading  faktor  indikator  KSP7  ke  konstruk  kepemilikan sepeda  motor;  e1  adalah  kesalahan  pengukuran  indikator  KSP1,  e2  adalah  kesalahan pengukuran indikator KSP2, e3 adalah kesalahan pengukuran indikator KSP3, e4 adalah kesalahan pengukuran indikator KSP4, e5 adalah kesalahan pengukuran indikator KSP5, e6 adalah kesalahan pengukuran indikator  KSP6, dan e7 adalah kesalahan pengukuran indikator KSP7.

## 4. Memilih Jenis Matriks Input dan Estimasi Model yang Diusulkan
Pada  awalnya  model  persamaan  struktural  diformulasikan  dengan  menggunakan input  matriks  varian/kovarian.  Matriks  kovarian  memiliki  kelebihan  daripada  matriks korelasi  dalam  memberikan  validitas  perbandingan  antara  populasi  yang  berbeda  atau sampel  yang  berbeda  (Ghozali,  2007).  namun  demikian  interpretasi  atas  dasar  unit pengukuran variabel.
Matriks korelasi dalam model persamaan struktural tidak lain adalah standardize varian dan kovarian. Penggunaan korelasi cocok jika tujuan penelitiannya hanya untuk memahami pola hubungan antar variabel. Penggunaan lain adalah untuk membandingkan beberapa variabel yang berbeda.
5. Menilai Identifikasi Model Struktural
Model struktural dikatakan baik apabila memiliki satu solusi untuk satu estimasi parameter. Dalam satu model sangat mungkin memiliki banyak solusi, sehingga dipilih solusi yang sesuai. Pemilihan solusi yang sesuai itu yang sering disebut dengan masalah identifikasi.
Hal  yang  berkaitan  dengan  masalah  identifikasi  model  struktural  adalah  ketika proses  estimasi  berlangsung,  sering  diperoleh  hasil  estimasi  yang  tidak  logis.  Cara melihat ada atau tidaknya problem identifikasi adalah dengan melihat hasil estimasi yang meliputi:
a. Adanya nilai standar eror yang besar untuk satu atau lebih koefisien;
b. Nilai estimasi yang tidak mungkin, misalnya variansi eror yang bernilai negatif; dan
c. Adanya nilai korelasi yang tinggi (>0.90) antar koefisien estimasi.

## 6. Menilai Kriteria Goodness-of-Fit
Sebelum  menilai  kelayakan  dari  model,  langkah  yang  harus  dilakukan  adalah menilai apakah data yang akan diolah memenuhi asumsi persamaan struktural. Ada tiga asumsi dasar yang harus dipenuhi untuk dapat menggunakan SEM yaitu:
a. Observasi data independen;
b. Responden diambil secara random; dan
c. Memiliki hubungan linear.
7. Interpretasi dan Modifikasi Model
Ketika model telah dinyatakan diterima, maka peneliti dapat mempertimbangkan dilakukannya modifikasi model untuk memperbaiki penjelasan teoritis atau goodness of fit . Modifikasi dari model awal harus dilakukan setelah dikaji banyak pertimbangan. Jika model dimodifikasi, maka model tersebut harus diestimasi dengan data terpisah sebelum model modifikasi diterima.

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis  ini  digunakan  untuk  melakukan perhitungan  indeks  kepemilikan  sepeda motor  dan  karakteristik  bepergian  menggunakan  metode  SEM  ( Structural  Equation Modeling ). Analisis SEM dilakukan dengan bantuan Software AMOS 22. AMOS dipilih karena penggunaanya yang cukup mudah, dan software AMOS cukup populer digunakan dalam analisis data SEM. Adapun langkah-langkah analisis SEM adalah sebagai berikut:

## 1. Pengembangan Model Teoritis
Perhitungan  indeks  kepemilikan  sepeda  motor  terhadap  karakteristik  bepergian terdiri  dari  2  komponen  besar  sebagai  dasar  perhitungan.  Pertama  adalah  kepemilikan sepeda  motor.  Kepemilikan  kendaraan  dapat  dipengaruhi  oleh  beberapa  faktor,  salah satunya  adalah  faktor  sosio  ekonomi,  yaitu  yang  berhubungan  dengan  perilaku masyarakat baik selaku pengguna jalan maupun bukan pengguna jalan.
Kedua  adalah  karakteristik  bepergian,  yaitu  kebutuhan  dan  aktivitas  harian masyarakat  MBR  yang  cukup  beragam  menyebabkan  lokasi  dan  tujuan  bepergian menjadi  beragam.  Beberapa  faktor  yang  mendasari  timbulnya  karakteristik  bepergian berhubungan dengan tujuan mereka melakukan perjalanan diantaranya kebutuhan akan sarana dan prasaranan publik yang tidak ataupun belum tersedia baik didalam maupun disekitar  kawasan  mereka  bermukim,  seperti  bekerja,  sekolah,  berbelanja,  rekreasi, olahraga, kesehatan, serta mengunjungi kerabat.
Berdasarkan teori tersebut, maka dapat terbentuk 2 konstruk dan masing – masing konstruk  memiliki  7  indikator.  Konstruk-konstruk  yang  dibentuk  akan  disajikan  pada Tabel 1.
Tabel 1.  Konstruk kepemilikan sepeda motor dan karakteristik bepergian
No. Konstruk Indikator Variabel 1 Kepemilikan sepeda motor Jarak Y 1 Biaya Y 2 Waktu Y 3 Modal kerja Y 4 Hobi Y 5 Simbol kesuksesan dan kemapanan Y 6 Simpanan Y 7 2 Karakteristik bepergian Bekerja X 1 Sekolah X 2 Kesehatan X 3 Berbelanja X 4 Rekreasi X 5 Olahraga X 6 Mengunjungi kerabat X 7

## 2. Pengembangan Diagram Alur
Berdasarkan  teori  transportasi  yang  telah  disebutkan  di  atas,  selanjutnya  akan dibuat diagram alur hubungan kausalitas antar faktor. Input grafik  yang dibuat dengan program AMOS adalah sebagai berikut:
Gambar 1. Grafik input diagram alur kepemilikan sepeda motor dan karakteristik bepergian dengan konstruk kepemilikan sepeda motor dan konstruk karakteristik bepergian

## 3. Memilih Matriks Input dan Estimasi yang Diusulkan
Penelitian ini bertujuan untuk mengeksplorasikan pola saling hubungan, sehingga matriks  yang  digunakan  adalah  matriks  dalam  bentuk  korelasi.  Program  AMOS  akan mengkonversikan dari data mentah ke bentuk kovarian atau korelasi lebih dahulu sebagai input analisis. Model estimasi standard AMOS adalah menggunakan estimasi maksimum likelihood (ML). Estimasi ML menghendaki terpenuhinya asumsi:
a. Jumlah sampel besar
Jumlah  sampel  yang  digunakan  dalam  penelitian  ini  adalah  371  sampel,    jumlah tersebut dapat dikategorikan ke dalam sampel besar.
b. Data berdistribusi normal multivariat
Berdasarkan  output  software  AMOS  diperoleh  bahwa  data  telah  memenuhi  asumsi normal multivariat.
c. Model yang dihipotesiskan valid Model yang dihipotesiskan telah didasari pada teori transportasi yang ada. Didukung dengan nilai validitas standardized regression weight bahwa tidak ada variabel dengan nilai  di  bawah  0.5,  sehingga  variabel-variabel  bentukan  yang  disajikan  pada  model tersebut sudah dapat memenuhi asumsi valid.
Setelah model hipotesis dan matriks data diinput, maka diperoleh hasil analisis sebagai berikut:
Gambar 2. grafik output diagram alur kepemilikan sepeda motor dan karakteristik bepergian
4.  Konversi Diagram Alur ke dalam Persamaan Struktural dan Model Pengukuran a. Model persamaan struktural
η1 = γ11ξ1 + β11ξ1 + ζ1 ............................. (1)
Dengan:
η1= Konstruk karakteristik bepergian
ξ1= Konstruk kepemilikan sepeda motor ζ1= kesalahan struktural pada konstruk kepemilikan sepeda motor
b. Model pengukuran peubah tak bebas
Y 1 = λ 11 η 1 + ε 1 Y 2 = λ 21 η 1 + ε 2 Y 3 = λ 31 η 1 + ε 3 Y 4 = λ 41 η 1 + ε 4 ........................................ (2) Y 5 = λ 51 η 1 + ε 5 Y 6 = λ 61 η 1 + ε 6 Y 7 = λ 71 η 1 + ε 7 Atau dalam bentuk matriks
c. Model pengukuran peubah bebas
X 1 = λ 11 ξ 1 + δ 1 X 2 = λ 21 ξ 1 + δ 2 X 3 = λ 31 ξ 1 + δ 3 X 4 = λ 41 ξ 1 + δ 4 ....................................... (3) X 5 = λ 51 ξ 1 + δ 5
X 6 = λ 61 ξ 1 + δ 6 X 7 = λ 71 ξ 1 + δ 7 Atau dalam bentuk matriks

## 5. Menilai identifikasi Model Struktural
Berdasarkan output analisis data pada lampiran 12, diperoleh hasil bahwa model kepemilikan  sepeda  motor  dan  karakteristik  bepergian  adalah overidentified .  Dengan jumlah sampel n=371, total jumlah data kovarian 119 sedangkan jumlah parameter yang akan diestimasi adalah 43. Dari hasil tersebut, maka degree of freedom yang dihasilkan adalah  119-43  =  76,  76  >  0  sehingga  model  tersebut overidentified ,  sehingga  model tersebut dapat diidentifikasikan estimasinya.

## 6. Menilai Kriteria Goodness of Fit
Menilai goodness  of  fit merupakan  tujuan  utama  dalam  SEM,  yaitu  ingin mengetahui  sampai  seberapa  jauh  model  yang  dihipotesiskan  ‘ fit’ atau  cocok  dengan sampel data. Pertama akan dinilai kriteria goodness of fit berdasarkan nilai Chi Square: H 0 : Σ = Σ(θ) berarti model tidak cocok dengan data observasi H 1 : Σ ≠ Σ(θ) berarti model cocok dengan data observasi Kriteria  keputusan  :  H 0 ditolak  jika  nilai  (n  −  1)  FML  (S,Σ(θ))  ≤  X 21-α (db), diharapkan nilai probability adalah < 0,05 (Hair et al., 2006). Hasil goodness of fit seperti terlihat pada Chi-square 945.824, dengan df = 76 dan nilai probability adalah 0,00 yang menunjukkan  bahwa  nilai  X 21-α (db)  =  991,2138.  Hal  ini  berarti  model  yang dihipotesiskan  telah  cocok  dengan  data  observasi.  Kecocokan  model  juga  didukung dengan nilai GFI = 0,964, nilai TLI = 0,915, nilai RMSEA = 0,068. Nilai GFI dan TLI berada di atas nilai 0,9 dan nilai RMSEA berada antara interval 0,03 sampai 0,08 sehingga model dikatakan cocok terhadap data observasi.

## 7.  Intepretasi Model dan Modifikasi Model
Model  yang  dihipotesiskan  telah  memenuhi  seluruh  kriteria  yang  dibutuhkan, sehingga tidak perlu diadakan modifikasi model. Model yang dihipotesiskan sebelumnya telah  cocok  digunakan  untuk  perhitungan  indeks  kepemilikan  sepeda  motor  dan karakteristik  bepergian.  Maka  selanjutnya  yang  dilakukan  adalah  menginterpretasikan model  tersebut.  Sebelum  menginterpretasikan  model  persamaan  struktural  yang terbentuk, akan dijelaskan descriptive statistic dari data yang menjadi sampel penelitian. Terdapat  beberapa  alasan  yang  mendasari  kepemilikan  sepeda  motor  antara  lain, kesenjangan jarak, biaya transportasi yang relatif lebih murah, waktu tempuh relatif lebih cepat,  sebagian  besar  sepeda  motor  digunakan  sebagai  alat  dan/atau  modal  bekerja,
sepeda  motor  sebagai  media  penyalur  hobi,  sebagai  simpanan  dan  tabungan  keluarga, serta sebagai simbol kesuksesan dan kemapanan seseorang.
Berdasarkan  hasil  penelitian  diketahui  bahwa  faktor  jarak  memiliki  persentase tertinggi dengan 16,8% yang disusul faktor simpanan dan modal kerja dengan persentase masing  masing  15,6%  dan  15,5%.  Sedangkan  faktor  yang  paling  rendah  pengaruhnya adalah faktor biaya dengan persentase sebesar 11,7%. Hal ini menunjukkan bahwa biaya bukan  merupakan  faktor  utama  yang  memperngaruhi  kepemilikan  sepeda  motor  di kalangan  masyarakat  berpedapatan  rendah  di  Kota  Makassar,  melainkan  faktor kesenjangan jarak yang menjadi faktor utama. Nilai ini memperkuat data observasi dan wawancara  yang  diperoleh  dilapangan  bahwa  hampir  keseluruhan  masyarakat  MBR mengalami  kendala  kesenjangan  jarak  dari  rumah  ke  sarana  dan  prasarana  publik disebabkan lokasi hunian yang terletak jauh dari pusat kota serta fasilitas transportasi di kawasan permukiman tersebut yang tidak memadai.
Diketahui bahwa faktor tempat kerja memiliki persentase tertinggi dengan 16,6% yang disusul faktor mengunjugi kerabat dan rekreasi dengan persentase masing masing 15,1%  dan  14,8%.  Sedangkan  faktor  yang  paling  rendah  pengaruhnya  adalah  faktor olahraga  dengan  persentase  sebesar  11,8%.  Hal  ini  menunjukkan  bahwa  faktor tempat kerja menjadi faktor utama lokasi bepergian sebagian besar masyarakat berpendapatan rendah  di  Kota  Makassar.  Dari  gambaran  tersebut  diketahui  bahwa  masyarakat berpendapatan rendah memiliki beragam tujuan bepergian mengingat seluruh kebutuhan sandang,  pagan  maupun  papan  masyarakat  tidak  sepenuhnya  tersedia  disekitar  tempat mereka bermukim, pilihan yang tersedia juga terbatas, ragam fasilitas publik yang minim menjadi  sampel  penyebab  munculnya  karakteristik  bepergian  pada  masyarakat berpendapatan rendah, utamanya bagi mereka yang bermukim di area pinggiran kota.
Dalam penelitian ini, data diperoleh dengan survei pengaruh kepemilikan sepeda motor  terhadap  karakteristik  bepergian  yang  dilakukan  terhadap  371  responden masyarakat  berpendapatan  rendah. Jumlah  responden  sebanyak  371  KK  dipilih  karena SEM  mengharapkan  jumlah  sampel  yang  cukup  besar,  dan  untuk  melakukan  estimasi dengan metode maximum likelihood dibutuhkan sampel minimal 100 (Hair et al., 2006). Data diperoleh dengan cara membagikan 371 kuesioner kepada responden yang diambil di  empat  lokasi  berbeda  yaitu  kawasan  permukiman  di  Kelurahan  Untia,  kawasan permukiman  di  Kelurahan  Buloa,  kawasan  permukiman  di  Kelurahan  Banta-bantaeng, dan  kawasan  permukiman  di  Kelurahan  Baraya,  dengan  dibantu  beberapa  pihak. Kuesioner tersebut dibagikan di rumah masing masing responden.
Sebagaimana  pernyataan  sebelumnya  telah  disebutkan  bahwa  model  yang dihipotesiskan  telah  valid.  Maka  langkah  selanjutnya  adalah  uji  reabilitas  dari  masing konstruk bentukan. Reabilitas adalah ukuran konsistensi internal dari indikator-indikator sejauh  variabel  bentukan  yang  menunjukkan  derajat  sampai  dimana  masing-masing indikator itu mengindikasikan sebuah variabel bentukan yang umum. Nilai dari construct reability adalah minimal 0,70.
a. Sum standardized loading untuk:
Kepemilikan sepeda motor = 1 – 0,39 – 2,12 – 0,90 + 0,26 – 2,36 – 1,57 = - 6,08
Karakteristik bepergian
= 1 – 0,74 + 2,70 + 0,90 + 0,88 – 1,79 – 0,32 = 2,63
b. Sum measurement error untuk:
Kepemilikan sepeda motor = 0,19 + 0,42 + 0,19 + 0,22 + 0,25 + 0,02 + 0,20 = 1,49 Karakteristik bepergian = 0,25 + 0,46 + 0,46 + 0,53 + 0,01 + 0,40 + 0,25 = 2,36
Nilai construct reability untuk masing-masing konstruk adalah:
Kepemilikan sepeda motor  = (−6,08)²
(−6,08)²+1,49 = 0,96 Karakteristik bepergian = (2,63)² (2,63)²+2,36 = 0,75
Dapat dilihat bahwa construct reability dari masing-masing konstruk memiliki nilai diatas 0,70 sehingga dapat disimpulkan masing-masing konstruk telah memenuhi syarat reabilitas. Sedangkan untuk Indeks masing-masing konstruk diperlihatkan dengan jumlah varians yang diekstrasi oleh variabel bentukan yang dikembangkan. Nilai extracted yang tinggi  menunjukkan  bahwa  indikator-indikator  itu  telah  mewakili  secara  baik  variabel bentukan  yang  dikembangkan.  Nilai  tersebut  dapat  diperoleh  dengan  rumus  (Ghozali, 1995):
c. Sum of square standardized loading untuk:
Kepemilikan sepeda motor = 1 2 +(-0,39) 2 +(-2,12) 2 +(-0,90) 2 +0,26 2 + (-2,36) 2 +(-1,57) 2 = 14,56 Karakteristik bepergian = 1 2 +(-0,74) 2 +2,70 2 +0,90 2 +0,88 2 +(-1,79) 2 +(-0,32) 2
= 13,73
Maka persentase indeks untuk masing-masing konstruk adalah:
Kepemilikan sepeda motor = (14,56)² (14,56)²+1,49 = 0,993
Karakteristik bepergian = (13,73)²
(13,73)²+2,36 = 0,987
Dari proses perhitungan tersebut diperoleh indeks kepemilikan sepeda motor yaitu sebesar  99,3%.  Nilai  tersebut  merupakan  nilai  yang  tinggi  untuk  indeks  kepemilikan sepeda  motor  maupun  karakteristik  bepergian  yang  membutuhkan  nilai  minimal  50% (Alamsyah,  2008).  Angka  99,3%  merupakan  hasil  yang  menggembirakan.  Diharapkan angka  indeks  ini  dapat  dipertahankan,  demikian  halnya  dengan  konstruk  karakteristik bepergian yang memiliki angka sebesar 98,7%.

## KESIMPULAN
Berdasarkan hasil analisis SEM diketahui bahwa indeks kepemilikan sepeda motor sebesar  99,3%.  Angka  ini  menunjukkan  nilai  yang  tinggi,  hal  ini  berarti  kepemilikan sepeda  motor  masyarakat  berpendapatan  rendah  di  Kota  Makassar  cukup  tinggi.  Di
samping itu nilai koefisien jalur sebesar pada diagram output hasil analisis SEM sebesar 0,82  atau  setara  dengan  82% menunjukkan  indeks  kepemilikan  sepeda  motor  terhadap karakteristik bepergian yang cukup besar.

## DAFTAR PUSTAKA
De  Jong,  G.,  Gunn,  H.,  &  Walker,  W.  (2004).  National  and  international  freight  transport  models:  an overview and ideas for future development. Transport Reviews , 24(1), 103-124. Ghozali, I., & Fuad.  (2008). Structural  equation modeling: Teori, konsep, dan aplikasi  dengan program Lisrel 8.80 . Semarang: Badan Penerbit Universitas Diponegoro. Gudono,  G.  (2006).  Analisis  Arah  Kausalitas  ( Causal  Ordering ). Journal  of  Indonesian  Economy  and Business , 21(1), 75-82.
Hildayanti, A. (2019). Pola Pergerakan Wisatawan pada Kawasan Pariwisata Pantai Kota Makassar. Jurnal Koridor , 10(1), 27-34. Miro, F. (2005). Perencanaan transportasi: untuk mahasiswa, perencana, dan praktisi . Jakarta: Penerbit Erlangga.
Pongthanaisawan, J., & Sorapipatana, C. (2010). Relationship Between Level of Economic Development and Motorcycle and Car Ownerships and Their Impacts on Fuel Consumption and Greenhouse Gas Emission in Thailand. Renewable and Sustainable Energy Reviews , 14(9), 2966-2975.
Sharp,  R.  S.,  Evangelou,  S.,  &  Limebeer,  D.J.  (2004).  Advances  in  the  Modelling  of  Motorcycle Dynamics. Multibody system dynamics , 12(3), 251-283.
Spyropoulou, I., & Sermpis, D. (2007). Parameters Related to Modeling Motorcycle Movement (No. 07- 2856). Timm, N. H. (2002). Applied multivariate analysis . New York: Springer. Wedagama, D. P. W. (2009). The Analysis of Household Car and Motorcycle Ownerships Using Poisson Regression (Case Study: Denpasar-Bali). Jurnal Teknik Sipil ITB , 16(2), 103-112.