## MODEL BANGKITAN PERGERAKAN PEKERJA BERDASARKAN TINGKAT PENDAPATAN RUMAH TANGGA (STUDI KASUS KOTA BANDA ACEH)
Putri Balqis a,* , Renni Anggraini b , Sugiarto Sugiarto c a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b,c Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, email address : putri.balqiss.pb@gmail.com
A R T I C L E     I N F O A B S T R A C T
© 2018 Magister Teknik Sipil Unsyiah.All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Bangkitan pergerakan masyarakat dalam suatu wilayah memiliki beberapa  karekterisitik, yang pada umumnya  dipengaruhi  oleh  beberapa  aktivitas  yang  dapat  menunjang  atau  memenuhi  kebutuhan hidupnya.  Perkembangan  antara  kawasan  satu  dengan  kawasan  lainnya  yang  tidak  merata  akan menimbulkan  pengaruh  tingkat  bangkitan  pergerakan yang  dilakukan,  dimana  pada  kawasan  yang  lebih berkembang  untuk  tingkat  bangkitan  pergerakannya  lebih  banyak  dilakukan  dibandingkan  dengan kawasan  wilayah  yang  tertinggal.  Model  bangkitan  pergerakan  yang  dilakukan  oleh  satu  individu  atau lebih  dalam  suatu  kawasan  perlu  diketahui  seberapa  besar  pengaruh  faktor-faktor  sosio-ekonomi, demografi  dan  perilaku  perjalanan  terhadap  bangkitan  pergerakan  yang  dilakukan  dengan  lingkungan tempat tinggal mereka. Hal yang mempengaruhi dalam membuat keputusan untuk melakukan pergerakan

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan (JARSP)
Journal of Archive in Civil Engineering and Planning
E-ISSN: 2615-1340; P-ISSN: 2620-7567
Journal homepage: http://www.jurnal.unsyiah.ac.id/JARSP/index

## ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst
ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst
In general, within a household, almost every day do several Activities or movements. Going to work is an activity that most frequently performed within  households.  The  activity  can  support  or  meet  the  needs  of  the household life. In this study, worker trip generation is modeled based on the aggregation of household's income level. Firstly, household income is divided into two categories namely low income (≤ IDR 5 million) and high  income  (>  IDR  5  million).  This  study  aims  to  formulate  the differences  in  utility  faction,  the  trip  probability,  and  factors  that influencing work trip activities. The data were collected within four sub- districts  located  in  Banda  Aceh  province  such  as  Jaya  Baru,  Banda Raya,  Lueng  Bata  and  Kuta  Raja.  About  400  questionnaire  survey  is collected and used for this study. The binomial logit model is applied to model  worker  trip  activities,  and  parameters  estimation  is  determined using SPSS. The empirical result from the analysis  shows  us that  for a model  of  worker  trip  generation  by  low  income  is  obtained  the  utility difference  value  is  0,314,  probability  value  55%  and  45%  for  trip <  4 and  ≥  4,  respectively.  The  factors  that  are  influence  the  model  is  the number  of  car  ownership,  family  members,  family  members  who  have not attended school and destination location. Furthermore, the model of worker  trip  generation  based  for  high-income  household  was  obtained utility difference value is 0,867, a probability value is 67% and 33% for trip < 4 and ≥ 4, respectively. The factors that influenced the model are the  number  of  motorcycle  ownership,  family  members  who  attended school, family members who have not attended school, family members who work, the age of respondent, and activity duration.
Article History:
Recieved 11 February 2018 Recieved in revised form 12 April 2018 Accepted 18 April 2018

## Keywords:
Worker trip, households, questionnaire survey, binomial logit model, Banda Aceh

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan 1(2):10-18 (2018)
dalam suatu rumah tangga adalah tingkat pendapatan pada satu rumah tangga tersebut serta berhubungan pula  dengan  durasi  aktivitasnya.  Pada  umumnya  selain  pergerakan  untuk  kegiatan  rutin  atau  bekerja didalam rumah tangga juga terjadi pergerakan untuk kegiatan lainnya yang dilakukan bersama-sama baik kegiatan sosial, rekreasi dan lain sebagainya yang bersifat komersil.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1 Bangkitan Pergerakan
Bangkitan  pergerakan  adalah  tahapan  pemodelan  yang  memperkirakan  jumlah  pergerakan  yang berasal dari suatu zona atau tata guna lahan dan jumlah pergerakan yang tertarik ke suatu tata guna lahan atau  zona  (Tamin,2000).  Menurut  undang-undang  Republik  Indonesia  nomor  13  tahun  2003  pasal  1 tentang ketenaga kerjaan, pekerja didefinisikan sebagai setiap orang yang bekerja menerima upah/gaji dan imbalan dalam bentuk lainnya atau setiap orang yang mampu melakukan pekerjaan baik di dalam maupun di luar hubungan kerja, guna menghasilkan barang atau jasa untuk memenuhi kebutuhan sendiri maupun masyarakat.
Pendapatan  rumah  tangga  adalah penghasilan  dari  seluruh  anggota  keluarga  yang  disambungkan untuk  memenuhi  kebutuhan  bersama  ataupun  perorangan  dalah  rumah  tangga  (Afrida,  2003).  Tingkat pendapatan  dalam  suatu  rumah  tangga  dapat  dilihat  berdasarkan  jenis  pekerjaan  atau  profesi  seseorang dan  banyaknya  jumlah  anggota  keluarga  yang  sudah  bekerja,  maka  dalam  penelitian  ini  pendapatan rumah  tangga  dibagi  dalam  2  kategori  yaitu rendah dan  tinggi.  Untuk  pendapatan  rendah  yaitu ≤  Rp.  5 juta dan untuk pendapatan tinggi adalah > Rp. 5 juta.
Aktivitas  dibagi  menjadi  3  (tiga)  kelompok  yaitu,  aktivitas  tetap  ( Mandatory), aktivitas  kewajiban rumah  tangga  ( Household-Task )  dan  aktivitas  selain  kewajiban  rumah  tangga  ( Non  Household-Task) . Aktivitas tetap yaitu akvitas yang dilakukan per individu secara terus menerus setiap harinya, sedangkan aktivitas  kewajiban  rumah  tangga  yaitu  kegiatan  yang  dilakukan  untuk  menunjang  kebutuhan  rumah tangga, seperti berbelanja kebutuhan rumah tangga, dan aktivitas selain kewajiban rumah tangga adalah aktivitas yang dilakukan bersama seperti rekreasi atau kegiatan sosial lainnya (Anggraini, 2009).
Sampel  merupakan  suatu  bagian  dari  populasi  yang  akan  diteliti  dan  yang  dianggap  dapat menggambarkan  populasinya.  Penetapan  ukuran  sampel  dari  populasi  dapat  juga  menggunakan  rumus Slovin,  dimana  penetapan  sampel  mempertimbangkan  batas  ketelitian  yang  dapat  mempengaruhi kesalahan  pengambilan  sampel  populasi  (Umar.H,  1998).  Populasi  merupakan  generalisasi  yang  terdiri atas  objek  atau  subjek  yang  mempunyai  kualitas  dan  karakterisik  tertentu  yang  diterapkan  oleh  peneliti untuk dipelajari dan kemudian di tarik kesimpulannya.

## 2.2 Model Pemilihan Diskrit (Discrete Choice)
Model  pemilihan  diskrit  dinyatakan  sebagai  probabilitas  setiap  individu  memilih  suatu  pilihan merupakan  fungsi  ciri  sosio  ekonomi  dan  daya  tarik  pilihan  tersebut  (Tamin,2000).  Untuk  menyatakan daya  tarik  suatu  alternatif,  digunakan  konsep  utilitas.  Utilitas  didefinisikan  sebagai  sesuatu  yang dimaksimumkan  oleh  setiap  individu.  Alternatif  tidak  menghasilkan  utilitas,  tetapi  didapatkan  dari karakteristiknya dan dari setiap individu. Regresi logistik merupakan model regresi yang digunakan bila variabel responnya bersifat kualitatif, (Hosmer dan Lemeshow, 1989).  Didalam statistik, regresi logistik (seringkali  disebut  model  logistik  atau  model  logit),  digunakan  untuk  memprediksi  kemungkinan (probabilitas) dari suatu kejadian dengan data fungsi logit dari kurva logistik. Variabel yang dinyatakan dalam  bentuk  kode  disebut  sebagai  variabel  dummy.  Karena  regresi  logistik  diakomodasikan  untuk variabel  terikat  biner,  maka  di  dalam  pemodelannya  baik  variabel  bebas  maupun  terikat  harus direpresentasikan dalam bentuk kode. Prinsip kerja perangkat lunak statistik akan melakukan perhitungan regresi logistik, jika dan hanya jika variabel terikat diberi kode 0 dan 1.
Sugiarto dkk (2017a; 2017b) menjelaskan lebih lanjut mengenai perilaku perjalanan dalam konteks negara berkembang dan pengaruhnya terhadap aktivitas perjalanan. Mereka menyimpulan bahwa pilihan
aktivitas  berhubungan  dengan  variabel  berwujud  dan  tidak  berwujud,  seperti  sosio-ekonomi,  pilihan mode, pilihan tujuan, dan faktor psikologis atau persepsi individual.
Pemodelan  pemilihan  diskrit  telah  banyak  digunakan  menganalisis  kebijakan  transportasi,  analisa prilaku  perjalanan,  pemilihan  rute  dan  pemilihan  moda.  Sugiarto  dkk  (2014;2018)  menerapkan  model diskrit ordinal untuk menguji pengaruh kesadaran publik terhadap penerimaan kebijakan road pricing di Jakarta. Variabel bebas yang digunakan dalam pemilihan diskrit berupa variabel tampak (observed) dan latent  (unobserved).  Variabel  tampak  merupakan  variabel  yang  dapat  langsung  diukur  dilapangan, misalnya  variabel  yang  berhubungan  dengan  prilaku  perjalanan  dan  variabel  sosial-ekonomi  rumah tangga (Sugiarto dkk, 2015).
Model  logit  binomial  selisih  merupakan  model  pemilihan  pergerakan  yang  menggunakan  selisih utilitas  antara  dua  jenis  bangkitan  pergerakan  yang  akan  dibandingkan  untuk  menentukan  probabilitas pemilihan  pergerakan  yang  terjadi  (Tamin,  2003).  Rumus  untuk  mendapatkan  peluang  didalam  model adalah sebagai berikut :
𝑃(𝑥) = 𝑒 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1 1+𝑒 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1 (1)
β 0 merupakan  nilai  konstanta, βk merupakan  parameter-parameter  regresi  dan x k merupakan pengamatan variabel ke- k dari sejumlah P variabel prediktor.
Metode  penaksiran  parameter  atau  disebut  metode  kalibrasi  yang  biasa  digunakan  dalam  regresi logistik  adalah  metode  maksimum likelihood (ML).  Prinsip  dari  ML  ini  adalah  parameter  populasi diestimasi  dengan  cara  memaksimumkan  kemungkinan (likelihood) dari  data  observasi.  Estimator  yang diperoleh dari metode ini disebut dengan Maximum Likelihood Estimator (MLE). MLE dilakukan dengan bantuan program SPSS v 20.

## 2.3  Pengujian Model
Uji  signifikansi  parameter model  secara  bersama  dilakukan  dengan  uji  rasio likelihood ( Likelihood Ratio  Test ).  Uji  signifikansi  parsial  untuk  melihat  secara  individual  apakah  suatu  variabel  independen berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel  dependen  dalam  regresi  yang  pada  umumnya  dilihat  dengan menggunakan t-test ,  namun  dalam  regresi  yang  menggunakan  metode  logit  disebut  uji  wald.  Uji  Wald (W) Chi-square atau  Uji  T  digunakan  untuk  menguji  signifikansi  parameter  model  secara  terpisah.  Uji kecocokan model digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana kesesuaian model regresi logistik dengan data,  nilai  observasi  yang  diperoleh  sama  atau  mendekati  dengan  yang  diharapkan  dalam  model.  Dasar pengambilan  keputusan  adalah  dengan  menggunakan goodness  of  fit  test yang  diukur  dalam  kolom signifikansi pada bagian bawah uji Hosmer and Lemeshow test .
Serupa  dengan  koefisien  determinasi  dalam  regresi  pada  umumnya  yang  dapat  dilihat  dari  nilai  R 2 dan adjusted R 2 , pada persamaan regresi yang menggunakan metode logit, determinasi suatu persamaan bervariasi  berdasarkan  perangkat  yang  digunakan.  Cox  dan  Snell’s  R  Square  merupakan  ukuran  yang mencoba meniru ukuran R2 pada multiple regression yang didasarkan pada teknik likehood dengan nilai maksimum  kurang  dari  satu  yang  sulit  untuk  diinterpretasikan.  Nagelkerke’s  R  Square  merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell’s RSquare untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari nol (0)  hingga  satu  (1).  Nilai  Nagelkerke’s  R  Square  dapat  diinterpretasikan  seperti  nilai  R2  pada  multi pleregression, dimana variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen.
Kalibrasi  model  adalah  mencocokkan  model  dengan  kondisi  yang  nyata  atau  dengan  kata  lain merupakan  suatu  proses  mengoptimalkan  atau  secara  sistematis  menyesuaikan  nilai  parameter  model untuk  mendapatkan  satu  set  parameter  yang  memberikan  estimasi  terbaik.  Validasi  model  merupakan aspek penting dalam pemodelan karena suatu model dapat diterima apabila berhasil melewati uji validasi. Tujuan  dari  validasi  model  adalah  untuk  mengukur  sejauh  mana  hasil  model  mendekati  kondisi
Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga Pekerja Berdasarkan Tingkat Pendapatan ≤ 5Juta Model bangkitan pergerakan rumah tangga  untuk trip < 4 pergerakan dan ≥ 4 pergerakan Pekerja Berdasarkan Tingkat Pendapatan > 5Juta Model bangkitan pergerakan rumah tangga  untuk trip ≤ 4 pergerakan dan > 4 pergerakan
sebenarnya. Semakin  dekat  hasil  model  dengan  data  lapangan,  semakin valid model  tersebut  dalam menggambarkan  kondisi  lapangannya.  Untuk  menguji  validitas  model  dilakukan  dengan  menggunakan parameter-parameter dari hasil kalibrasi.

## 3 METODE PENELITIAN

## 3.1  Lokasi Penelitian
Penelitian  untuk  analisis  model  bangkitan  pergerakan  pekerja  dan  non  pekerja  berdasarkan  tingkat pendapatan rumah tangga dan durasi aktivitas ini dilakukan pada 4 (empat) kecamatan yang ada di kota Banda Aceh. Dimana kecamatan yang ditinjau adalah kecamatan Jaya Baru, kec. Banda Raya, kec. Lueng Bata dan kec. Kuta Raja. Kecamatan yang diteliti merupakan kecamatan yang memiliki luas wilayah dan jumlah  penduduk  terendah  di  Kota  Banda  Aceh  dan  bukan  merupakan  daerah  CBD (Central  Business District) sehingga akan lebih banyak menghasilkan bangkitan pergerakan daripada tarikan pergerakan. Pengumpulan  data  dengan  stated  preference  survey  banyak  digunakan  dalam  pengumpulan  data berhubungan  dengan  kajian  transportasi.  Sugiarto  dkk.  (2017a;  20017b)  menerapkan  metode  Stated Preference  survey  untuk  mengkaji  prilaku  masyarakat  terhadap  penerimaan  kebijakan  road  pricing  di Jakarta.  Metode  interview  dan  pencatatan  langsung  oleh  surveyor  direkomendasikan  untuk  mengurangi bias dalam menjawab pertanyaan oleh para responden.
Pengumpulan data dilakukan dengan metode penyebaran kuesioner dan dengan wawancara keluarga. Data-data  yang  diperlukan  untuk  penelitian  ini  meliputi  data  primer  dan  data  sekunder.  Dimana  data primer  merupakan  data  yang  didapat  melalui  pengamatan  langsung  di  lapangan.  Data  ini  diperoleh melalui survei wawancara rumah tangga (home interview survey) yang hasilnya langsung diperoleh dari responden.  Sedangkan  data  sekunder  merupakan  data  pendukung  yang  didapatkan  dari  penelitian- penelitian sebelumnya. Data sekunder meliputi peta Provinsi Aceh, peta Kota Banda Aceh, luas wilayah Kota Banda Aceh, jumlah dan nama kecamatan, jumlah dan nama desa, jumlah penduduk di Kota Banda Aceh, jumlah penduduk disetiap desa yang ditinjau.
Pengambilan  sampel  adalah  mendapatkan  sampel  dengan  jumlah  yang  relatif  kecil  dibandingkan dengan  jumlah  populasi,  tetapi  mampu  mempresentasikan  seluruh  populasi  tersebut.  Teknik  sampling digunakan untuk mendapatkan data asal dan tujuan pergerakan dari tiap rumah tangga melakukan survei kuesioner  pada  responden.  Teknik  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode sampling  Acak  Berlapis  ( Stratified  Random  Sampling ),  yaitu  dilakukan  jika  populasi  mempunyai karakteristik  yang  heterogen,  dimana  dapat  dipisah-pisahkan  menurut  lapisan  tertentu,  kemudian  dari masing-masing lapisan dilakukan pengambilan sampel secara random.

## Gambar 1 .
Skema Model Bangkitan Pergerakan Pekerja Berdasarkan Tingkat Pendapatan
DOI: 10.24815/jarsp.v1i2.10937

## 3.2  Model Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga
Model bangkitan pergerakan rumah tangga untuk pekerja dalam penelitian ini dibagi menjadi 2 (dua) model bangkitan pergerakan yang masing-masing ditinjau berdasarkan tingkat pendapatan rumah tangga, untuk lebih jelasnya dapat dilihat pada gambar 1.

## 3.3  Metode Pengolahan Data
Setelah  data  yang  diperlukan  terkumpul  maka  dilakukan  input  data  dan  pengkodean  data  sesuai dengan  metode  regresi  yang  digunakan  dalam  analisis  data  dengan  menggunakan  program Microsoft Excel .  Proses  pengolahan  data  dilakukan  dengan  tabulasi  untuk  memudahkan  analisis  data.  Selanjutnya hasil pengkodean data tersebut diolah lagi dengan bantuan program SPSS v 20  ( Statistical Product and Service  Solution ).  Setelah  dilakukan  pengolahan  data  dengan  bantuan  program  SPSS  v  20  ( Statistical Product  and  Service  Solution )  selanjutnya  dilakukan  analisis  data  dengan  metode  metode  model  logit binomial selisih, metode ini digunakan karena variabel terikat yang memiliki dua kategori.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Hasil  dari  survey  lapangan  didapat  data  keluarga  yang  berisikan  informasi  keluarga  dan  data  yang berhubungan dengan informasi perjalanan dari responden rumah tangga.
4.1 Data Hasil Karakteristik Sosial-Ekonomi , Demografi dan Perilaku Perjalanan Rumah Tangga
Hasil  yang  didapat  adalah  hasil  dari  kuesioner  dan  wawancara  responden  pada  kecamatan  yang ditinjau.  Hasil  dari  data jenis  pekerjaan  didapat  nilai yang  paling  dominan  adalah  pekerjaan  wiraswasta sebesar 25%, tingkat pendapatan 5-10 juta dengan persentase  sebesar 38%, jumlah mobil 2 unit dengan persentase sebesar 31%, jumlah sepeda motor 2 unit persentase sebesar 42%, jumlah anggota keluarga 4 orang  persentase  sebesar  36%,  jumlah  anggota  keluarga  yang  bersekolah  2  orang    persentase  sebesar 33%, jumlah anggota keluarga  yang belum bersekolah 0 orang  persentase sebesar 87%, jumlah anggota keluarga  yang  bekerja  2  orang  persentase  sebesar  48%,  jenis  kelamin  laki-laki  dengan  persentase  54%, umur responden 18 – 35 tahun sebesar 38%, kedudukan rumah tangga ayah dan ibu sebesar 59%, status pekerjaan dan lain-lain sebesar 60%, pendidikan terakhir SD/SMP/SMA sebesar 56%, ada kempemilikan SIM  sebesar  74%,  lokasi  tujuan  sekolah/universitas  sebesar  45%,  aktivitas  bersekolah  sebesar  51%, kendaraan yang digunakan sepeda motor 77%, jarak tempuh 0 – 5 km sebesar 48% dan durasi aktivitas > 6 jam sebesar 52%.

## Tabel 4.1
Variabel Model PP0
Variabel Koefisien Exp (β) T-Value P-Value Konstanta 4,564 95,994 68,786 0,000 Kepemilikan Mobil 1,556 5,695 19,577 0,000 Jumlah Anggota Keluarga -1,195 0,319 75,344 0,000 Belum Bersekolah 1,587 11,271 19,556 0,000 Lokasi Tujuan -0,883 0,379 10,896 0,001 Sampel (N) 368 -2 LL (β) 361,605 χ2 test (sig) 144,620 (0,000) Cox & snell R square 0,325 Negelkerke R square 0,435

## 4.2 Model Bangkitan Pergerakan Pekerja Berdasarkan Tingkat Pendapatan Rumah Tangga Rp. ≤ 5 juta (PP0)
Data yang telah dianalisa dengan regresi logit binomial didapat beberapa variabel yang berpengaruh terhadap  model  bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan  tingkat  pendapatan  rumah  tangga  ≤  5  juta, variabel  yang  berpengaruh  pada  model  tersebut  dapat  dilihat  pada  Tabel  4.1.  Dari  Tabel  4.1,  didapat persamaan model PP0 sebagai  berikut :
U1-U2 = 4,564+(1,556*X2)-(1,195*X4)+(1,587*X6)-(0,883*X14)
Nilai kostanta α menunjukkan jika variabel-variabel bebas seperti jumlah kepemilikan mobil, jumlah anggota  keluarga,  jumlah  anggota  yang  belum  bersekolah  dan  lokasi  tujuan  nilainya  adalah  0  maka peluang responden yang mengunakan variabel tersebut nilainya yaitu 4,564.
Dari semua variabel yang singinifikan pada model bangkitan pergerakan pekerja berdasarkan tingkat pendapatan  ≤  5  juta,  diambil  2  (dua)  variabel  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  model  tersebut  yaitu jumlah  anggota  keluarga  dan  kepemilikan  mobil  dengan  nilai  koefisien  (B)  adalah  -1,195  dan  1,556. Kedua  nilai  variabel  ini  saling  berkontribusi  terhadap  model,  dimana  untuk  variabel  jumlah  anggota keluarga berkontribusi negatif yaitu dengan adanya penambahan 1 orang jumlah anggota keluarga maka kepuasan  seseorang  untuk  melakukan trip perjalanan  <  4  pergerakan  menurun  sebesar  -1,195,  hal  ini berarti  dengan  bertambahnya  jumlah  anggota  keluaraga  dalam  suatu  rumah  tangga  menyebabkan pergerakan  rumah  tangga  untuk  pekerja  yang  memilih trip perjalanan  <  4  pergerakan  akan  berkurang. Sedangkan untuk variabel kepemilikan mobil berkontribusi positif dimana dengan adanya penambahan 1 unit  mobil  dalam  rumah  tangga  maka  kepuasan  seseorang  untuk  melakukan trip perjalanan  <  4 pergerakan  meningkat  sebesar  1,556,  hal  ini  disebabkan  dengan  bertamabahnya  jumlah  kepemilikan mobil  dalam  suatu  rumah  tangga  maka  makin  banyak  pergerakan  rumah  tangga  yang  memilih trip perjalanan < 4 pergerakan.
Nilai exp (β) dari variabel jumlah anggota keluarga dan kepemilikan mobil adalah 0,319 dan 5,695 sehingga untuk variabel jumlah anggota keluarga dengan rata-rata anggota keluarga dalam suatu rumah tangga  sebanyak  4  orang  melakukan  bangkitan  pergerakan  <  4  pergerakan  0,319  kali  daripada  dengan jumlah anggota keluarga yang lebih sedikit atau lebih besar dari 4 orang anggota keluarga dalam rumah tangga. Sedangkan untuk variabel kepemilikan mobil dalam suatu rumah tangga yang mempunyai jenis kendaraan mobil akan melakukan pergerakan < 4 pergerakan sebesar 5,695 kali daripada rumah tangga yang tidak memiliki mobil.
Nilai T- value memenuhi kriteria yaitu Wald, dimana variabel yang paling berpengaruh dalam model bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan  tingkat  pendapatan  rumah  tangga  ≤  5  juta  adalah  jumlah anggota  keluarga  dan  jumlah  kepemilikan  mobil  dengan  nilai  T- value adalah  75,344  dan  19,577. Sedangkan untuk nilai P- value dengan menggunakan tingkat signifikasi (α) minimal sebesar 5% semua variabel yang ada pada Tabel 4.1 memenuhi kriteria dengan syarat yang sudah ditentukan yaitu P- value < 5%. Berdasarkan Tabel 4.1 diketahui bahwa untuk membandingkan kebenaran dari dua model dilakukan pengujian -2 log likelihood ratio sebesar 361,605 dan untuk nilai Chi Square merupakan tes kecocokan model ( goodness of fit ) mempunyai nilai 144,620 (0,000) dengan nilai signifikasinya 0,000 sehingga nilai 0,000 < 0,05 menyatakan model ini bisa diterima.
Untuk cox  &  snell R  Square dan Negelkerke  R  Square pada  model  b angkitan  pergerakan  pekerja berdasarkan  tingkat pendapatan  rumah  tangga  ≤  5  juta, didapat  nilai cox  &  snell R  Square nya  adalah sebesar 0,325 atau 32,5% dan nilai Negelkerke R Square sebesar 0,435 atau 43,5% dimana nilai tersebut memenuhi syarat 0 -1 dan nilai yang berada diantara 0,2 – 0,4 dianggap nilai yang paling baik . Dengan demikian dapat dikatakan bahwa besarnya pengaruh variabel jumlah kepemilikan mobil, jumlah anggota keluarga,  jumlah  anggota  yang  belum  bersekolah  dan  lokasi  tujuan adalah  43,5%  sedangkan  sisanya 67,5% dipengaruhi oleh variabel lainnya.
Untuk persamaan probabilitas dari model di dapat persamaan sebagai berikut :
P PP0 < 4 = Exp (4,564+(1,556*X2)-(1,195*X4)+(1,587*X6)- (0,883*X14) /1+Exp (4,564+(1,556*X2)-(1,195*X4)+ (1,587*X6)-(0,883*X14)
P PP0 ≥ 4 = 1 – (Exp (4,564+(1,556*X2)-(1,195*X4)+(1,587*X6)- (0,883*X14) /1+Exp (4,564+(1,556*X2)-(1,195*X4)+ (1,587*X6)-(0,883*X14) ) Dari  persamaan  diatas  nilai  probabilitas  untuk  model  bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan tingkat  pendapatan  rumah  tangga  ≤  5  juta  adalah  55%  pergerakan  pekerja  dengan trip <  4  sedangkan untuk bangkitan pergerakan pekerja dengan trip ≥ 4 adalah 45%.

## 4.3 Model Bangkitan Pergerakan Pekerja Berdasarkan Tingkat Pendapatan Rumah Tangga Rp. > 5 juta (PP1)
Data yang telah dianalisa dengan regresi logit binomial didapat beberapa variabel yang berpengaruh terhadap  model  bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan  tingkat  pendapatan  rumah  tangga  >  5  juta, variabel yang berpengaruh pada model tersebut dapat dilihat pada Tabel 4.2.

## Tabel 4.2
Variabel Model PP1
Variabel Koefisien Exp (β) T-Value P-Value Konstanta -0,130 0,878 0,037 0,000 Kepemilikan Sepeda Motor 0,395 1,484 9,155 0,002 Bersekolah -0,397 0,672 8,548 0,003 Belum Bersekolah 1,363 3,910 13,773 0,000 Bekerja -0,71 0,492 10,53 0,001 Umur 0,037 1,038 8,22 0,004 Durasi Aktivitas 1,152 3,164 25,519 0,000 Sampel (N) 656 -2 LL (β) 489,221 χ2 test (sig) 65,051 (0,000) Cox & snell R square 0,13 Negelkerke R square 0,187

## Dari Tabel 4.2, didapat persamaan model PP1 sebagai  berikut :
U1-U2 = -0,13+(0,395*X3)-(0,397*X5)+(1,363*X6)-(0,71*X7)+(0,037*X9)+(1,152*X18) Nilai kostanta α menunjukkan jika variabel-variabel bebas seperti jumlah kepemilikan sepeda motor, jumlah  anggota  keluarga  bersekolah,  jumlah  anggota  yang  belum  bersekolah,  jumlah  anggota  keluarga bekerja,  umur  responden  dan  durasi  aktivitas  nilainya  adalah  0  maka  peluang  responden  yang mengunakan variabel tersebut nilainya yaitu -0,13.
Dari semua variabel yang singinifikan pada model bangkitan pergerakan pekerja berdasarkan tingkat pendapatan  >  5  juta,  diambil  2  (dua)  variabel  yang  sangat  berpengaruh  terhadap  model  tersebut  yaitu jumlah  anggota  keluarga  yang  belum  bersekolah  dan  durasi  aktivitas  dengan  nilai  koefisien  (B)  adalah 1,363  dan  1,152.  Kedua  nilai  variabel  ini  saling  berkontribusi  terhadap  model,  dimana  untuk  variabel jumlah  anggota  keluarga  yang  belum  bersekolah  berkontribusi  positif  dimana  dengan  adanya penambahan  1  orang jumlah  anggota  keluarga  yang  belum  bersekolah  maka  kepuasan  seseorang  untuk melakukan  pergerakan  ≤  4  meningkat  sebesar  1,363,  hal  ini  berarti  dengan  jumlah  anak  yang  belum bersekolah dalam satu rumah tangga maka pergerakan yang memilih trip perjalanan ≤ 4 pergerakan tetap atau semakin bertambah. Sedangkan untuk variabel durasi aktivitas berkontribusi positif dimana dengan adanya  penambahan  durasi  aktivitas  untuk  pekerja  dengan  tingkat  pendapatan  >  5  juta  maka  kepuasan seseorang  untuk  melakukan  pergerakan  ≤  4  meningkat  sebesar  1,152,  hal  ini  disebabkan  dengan bertambahnya durasi aktivitas bagi pekerja dengan tingkat pendapatan > 5 juta semakin banyak juga yang memilih trip perjalanan ≤ 4 pergerakan.
Nilai  exp  (β)  dari  variabel  jumlah  anggota  keluarga  belum  bersekolah  dan  durasi  aktivitas  adalah 3,910 dan 3,164 dimana untuk variabel jumlah anggota keluarga yang belum bersekolah dengan rata-rata tidak ada yang belum bersekolah (0 orang) melakukan 3,910 kali untuk  memilih pergerakan dengan ≤ 4 pergerakan  daripada  anggota  keluarga  yang  belum  bersekolah  lebih  dari  1  orang.  Sedangkan  untuk variabel  durasi  aktivitas  >  6  jam  bagi  pekerja  dengan  tingkat  pendapat  >  5  juta  akan  melakukan  3,164 kali lebih lama pergerakan daripada dengan durasi ≤ 6 jam untuk bangkitan pergerakan ≤ 4 pergerakan.
Nilai T- value memenuhi kriteria yaitu Wald, dimana variabel yang paling berpengaruh dalam model adalah  jumlah  anggota  keluarga  yang  belum  bersekolah  dan  durasi  aktiviasnya  dengan  nilai  T- value adalah  13,773  dan  25,519.  Sedangkan  untuk  nilai  P- value dengan  menggunakan  tingkat  signifikasi  (α) minimal  sebesar  5%  semua  variabel  yang  ada  pada  Tabel  4.2  memenuhi  kriteria  dengan  syarat  yang sudah ditentukan yaitu P- value < 5%.
Berdasarkan Tabel 4.2 diketahui bahwa untuk membandingkan kebenaran dari dua model dilakukan pengujian -2 log likelihood ratio sebesar 489,221 dan untuk nilai Chi Square merupakan tes kecocokan model ( goodness of fit ) mempunyai nilai 65,051 (0,000) dengan nilai signifikasinya 0,000 sehingga nilai 0,000 < 0,05 menyatakan model ini bisa diterima.
Untuk cox  &  snell R  Square dan Negelkerke  R  Square pada  model  b angkitan  pergerakan  pekerja berdasarkan  tingkat pendapatan  rumah  tangga  >  5  juta, didapat  nilai cox  &  snell R  Square nya  adalah sebesar 0,13 atau  13%  dan  nilai Negelkerke  R  Square sebesar 0,187  atau  18,7%  dimana  nilai  tersebut memenuhi syarat 0 -1 dan nilai yang berada diantara 0,2 – 0,4 dianggap nilai yang paling baik . Dengan demikian  dapat  dikatakan bahwa  besarnya  pengaruh variabel jumlah  kepemilikan  sepeda  motor, jumlah anggota  keluarga  bersekolah, jumlah  anggota  yang  belum  bersekolah, jumlah  anggota  keluarga  bekerja, umur  responden  dan  durasi  aktivitas adalah  18,7%  sedangkan  sisanya  81,3%  dipengaruhi  oleh  variabel lainnya.
Untuk persamaan probabilitas dari model di dapat persamaan sebagai berikut : P PP0  ≤  4 =  Exp (-0,13+(0,395*X3)-(0,397*X5)+(1,363*X6)-(0,71*X7)+(0,037*X9)+(1,152*X18) /1+Exp (-0,13+(0,395*X3)-(0,397*X5)+(1,363*X6)- (0,71*X7)(0,037*X9)+(1,152*X18)
P PP0  >  4 =  1  –  (Exp (0,13+(0,395*X3)(0,397*X5)+(1,363*X6)(0,71*X7)+(0,037*X9)+(1,15*X18) /1+Exp (-0,13+(0,395*X3)-(0,397*X5)+(1,363*X6)- (0,71*X7)(0,037*X9)+(1,152*X18 )
Dari  persamaan  diatas  nilai  probabilitas  untuk  model  bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan tingkat  pendapatan  rumah  tangga  ≤  5  juta  adalah  67%  pergerakan  pekerja  dengan trip ≤  4  sedangkan untuk bangkitan pergerakan pekerja dengan trip > 4 adalah 33%.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1   Kesimpulan
Pada  penelitian  ini  diperoleh  2  (dua)  model  bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan  tingkat pendapatan  rumah  tangga,  dimana  untuk  model  bangkitan  pergerakan  perkerja  berdasarkan  tingkat pendapatan rumah tangga ≤ 5 juta didapat nilai selisih ultilitas 0,314 dan nilai probabilitas 55% untuk trip <  4  sedangkan  45%  untuk trip ≥  4  dengan  faktor  yang  berpengaruh  pada  model  meliputi  jumlah kepemilikan mobil, jumlah anggota keluarga, jumlah anggota yang belum bersekolah dan lokasi tujuan. Model bangkitan pergerakan perkerja berdasarkan pendapatan rumah tangga > 5 juta didapat nilai selisih ultilitas 0,867 dan nilai probabilitas 67% untuk trip ≤ 4 sedangkan 33% untuk trip > 4 dengan faktor yang berpengaruh pada model meliputi jumlah kepemilikan sepeda motor, jumlah anggota keluarga bersekolah, jumlah  anggota  yang  belum  bersekolah,  jumlah  anggota  keluarga  bekerja,  umur  responden  dan  durasi aktivitas.

## 5.2  Saran
Saran  yang  dapat  diberikan  dari  hasil  penelitian  ini  adalah  untuk  penelitian  selanjutnya  diharapkan dapat meninjau kecamatan yang lebih banyak lagi, penelitian dapat menggunakan metode yang berberda
dan  penelitian  ini  juga  diharapkan  dapat  menjadi  masukan  bagi  peneliti  selanjutnya  sehingga  dapat dijadikan perbandingan untuk hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Afrida, BR. 2003. Ekonomi Sumber Daya Manusia. Jakarta : Ghalia Indonesia
Anggraini,  R.  et  al.  2009.  Modelling  Joint  Activity  Participation  and  Household  Task  Allocation . International DDSS Conference . Eindhoven University of Technology.
Hosmer, D. W. dan Lemeshow, S. 1989. Apllied Logistic Regression . New York: John Wiley Dan Sons. Tamin, O. Z. 2000. Perencanaan Pemodelan dan Transportasi .Penerbit ITB, Bandung.
Umar, H. 1998.Riset Sumber Daya Manusia . Gramedia Pustaka Utama, Jakarta.
Sugiarto,  Miwa,  T.,  Sato,  H.,  Morikawa,  T.,  2014.  Congestion  charging:  influence  of  public consciousness on acceptability in Jakarta Metropolitan Area. Proceedings of 21st World Congress on Intelligent Transport Systems , Detroit, September 2014.
Sugiarto, S., Miwa, T., Sato, H., Morikawa, T., 2015. Use of latent variables representing psychological motivation  to  explore  citizens’  intentions  with  respect  to  congestion  charging  reform  in  Jakarta. Urban Plan. Transp. Res . 3, 1–22.
Sugiarto,  S.,  Miwa,  T.,  Morikawa,  T.,  2017a.  Inclusion  of  latent  constructs  in  utilitarian  resource allocation  model  for  analyzing  revenue  spending  options  in  congestion  charging  policy. Transportation Research Part A: Policy and Practice , 103: 36–53.
Sugiarto, S., Miwa, T., Sato, H., Morikawa, T., 2017b. Explaining differences in acceptance determinants towards  congestion  charging  policies  in  Indonesia  and  Japan. Journal  of  Urban  Planning  and Development (ASCE) , 143(2): 1-12.
Sugiarto, S., Miwa, T., Morikawa, T., 2018. Recursive bivariate response models of the ex-ante intentions to  link  perceived  acceptability  among  charge  and  refund  options  for  alternative  road  pricing schemes . Transp. Lett.: Int. J. Transp. Res . 10(1)52–63.