## ANALISIS KEPUTUSAN MASYARAKAT PESISIR DALAM PEMILIHAN RUTE EVAKUASI TSUNAMI DENGAN METODE STATED PREFERENCE
Juliana Fisaini a,b,* , Muhammad Ridha a , Fitrika Mita Suryani a , Nazriatun Nisa b
a Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b Tsunami and Disaster Mitigation Research Center (TDMRC), Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh * Corresponding author, email address: j.fisaini@usk.ac.id
A R T I C L E     I N F O

## A B S T R A C T
Article History: The  coastal  area  of  Banda  Aceh  is  claimed  as  a  vulnerable  area  to tsunami,  including  Meuraxa  subdistrict,  Peukan  Bada  sub-district  and Jaya Baru sub-districts, which categorized as red zone for tsunami risk. One of the government's structural disaster mitigation efforts is to build the BPBA Evacuation Building in 2016. This study aims to identify the factors  that  influence  community  decisions  in  choosing  tsunami evacuation routes to the BPBA Tsunami Evacuation Building at a radius of  2 km and to discover the probability of  the community's demand in selecting  tsunami  evacuation  routes  based  on  the  width  of  road.  The Stated  Preference  technique  is  used  to  obtain  data  on  factors  that influence  route  selection  decisions,  which  then  modeled  using  the Discrete  Choice  Model. The  data  is  processed  by  using  binomial  logit model, and analized by using Goodness of Fit test. Goodness of fit of the data is selected based on the criteria of logistic regression which consist of Rho square (ρ2) between 0-1, LR test sig ꭓ2 ≤ 5% andt test sig ≤ 5%. The  results  showed  that  the  factors  that  influenced  the  community's decision in choosing tsunami evacuation routes in a 2 km radius from the BPBA  evacuation  building  were  age  of  individual,  level  of  household income, number of car ownership, and type of evacuation route. Type of the  evacuation  route  is  assumed  as  familiar  route  to  individuals. Understanding the factors influencing the individual decision of tsunami evacuation  will  enhance  evacuation  efforts  and  provide  equal opportunity for people to reach designated safe zones in time.
Received 29 April 2024
Accepted 24 June 2024 Online 30 June 2024

## Keywords:
Tsunami evacuation route Discrete choice model, Binary logistic regression
© 2024 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Bencana  tsunami  yang  terjadi  di  Provinsi  Aceh  tahun  2004  telah  menjadi  pembelajaran  bagi masyarakat akan pentingnya mitigasi bencana. Dikutip dari Maila dkk. (2021), gempa yang berkekuatan sebesar  9,3  Skala  Richter  (SR)  di  Samudera  Hindia  dan  peristiwa  tsunami  tersebut  menelan  korban mencapai 230.000 jiwa di 14 negara dan 167.000 orang meninggal di wilayah Aceh dan Nias (Rahiem dkk . , 2021). Adapun penyebab banyaknya korban jiwa disebabkan oleh tidak tersedianya infrastruktur evakuasi dan kurangnya informasi terkait proses evakuasi.
Evakuasi merupakan cara paling efektif dalam melindungi nyawa manusia dari bencana tsunami. Hal ini dikarenakan ketinggian gelombang tsunami yang relatif tinggi dan waktu inundasi yang rendah. Waktu inundasi adalah waktu maksimum ketibaan gelombang tsunami pertama diukur tegak lurus terhadap bibir pantai. Rencana manajemen evakuasi yang baik dipercaya dapat mengurangi risiko bencana, salah satunya dengan  memahami  perilaku  perjalanan  masyarakat  saat  melakukan  proses  evakuasi.  Salah  satu  hal terpenting  dalam  upaya  evakuasi  bencana  tsunami  adalah  ketersediaan  rute  evakuasi  tsunami.  Rute

## 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
evakuasi  tsunami  biasanya  direncanakan  dengan  menggunakan  rute  terpendek  untuk  mencapat  tempat evakuasi  ( shelter )  atau  bangunan  evakuasi  vertikal.  Namun  demikian,  beberapa  alasan  menyebabkan masyarakat tidak menggunakan rute terpendek dalam mencapai bangunan evakuasi.
Pengambilan  keputusan  dalam  pemilihan  rute  merupakan  salah  satu  hal  penting  yang  harus dipertimbangkan dalam perencanaan manajemen evakuasi bencana. Perilaku perjalanan pada saat proses evakuasi dipengaruhi oleh faktor sosio-ekonomi dan juga faktor lokasi geografis (Lim Jr dkk., 2019) . Salah satu  cara  paling  efektif  dalam  memahami  perilaku  manusia  dalam  kondisi  darurat  adalah  dengan melaksanakan evacuataion drill (simulasi evakuasi) namun demikian sangat sulit untuk mengikutsertakan semua level masyarakat untuk berpartisipasi dalam drill evakuasi. Untuk itu pemodelan evakuasi tsunami dapat membantu memahami perilaku masyarakat dalam kondisi darurat untuk merencanakan rute evakuasi yang sesuai dengan kebutuhan (Takabatake dkk . , 2017) .
Penelitian  bertujuan  untuk  menganalisis  faktor  -  faktor  yang  mempengaruhi  keputusan  masyarakat dalam  memilih  rute  evakuasi  tsunami  pada  radius  2  km  dari  gedung  evakuasi  tsunami  BPBA  dan membangun model empiris yang menjelaskan probabilitas pemilihan rute evakuasi tsunami.

## 2. KAJIAN PUSTAKA
Stated Preference adalah salah satu teknik survei yang sering digunakan dalam memahami pilihan dan preferensi individual. Metode ini melibatkan individual secara langsung dalam pemilihan suatu preferensi terkait sebuah kondisi. Dalam kajian ini skenario yang digunakan adalah ketika masyarakat menghadapi kondisi  emergensi  bencana  tsunami.  Sehingga  peneliti  dapat  memprediksikan  perilaku  dan  keputusan individua pada situasi sebenarnya.
Penggunaan  metode stated  preference dalam  upaya  pengembangan  fasilitas  kesiapsiagaan  bencana dapat  menghasilkan  perencanaan  yang  tepat  sasaran.  Hal  ini  dipengaruhi  oleh  penggunaan  teknik  yang dapat mengukur opini dan ekspektasi masyarakat dalam proses pelaksanaannya. Selain itu metode ini juga dapat membantu dalam mengidentifikasikan faktor-faktor yang mempengaruhi pilihan individu sehingga pembuat  kebijakan  dapat  memprioritaskan  hal-hal  yang  berhubungan  langsung  dengan  masyarakat. Pemahaman  yang  baik  akan  kondisi  pengguna  fasilitas  kesiapsiagaan  dapat  meningkatkan  potensi kesuksesan dan penerimaan terhadap aturan dan fasilitas yang akan dikembangkan. Data yang dikumpulkan dengan survei stated preference akan diproses dengan menggunakan model pemilihan diskrit.
Model pemilihan diskrit telah menjadi salah satu instrument yang sering digunakan untuk memahami perilaku orang dalam proses evakuasi dari bencana. Model ini memperhitungkan kondisi lingkungan yang dapat mempengaruhi perilaku dari individual dan memilih berdasarkan situasi yang sedang dihadapi. Model ini  diyakini  mampu  mempersonalisasikan  perilaku  pada  keadaan  tertentu  dan  menyadari  bahwa  pilihan yang digunakan berdasarkan pada motivasi dan karakteristik responden (Aloulou, 2018). Model pemilihan diskrit telah banyak digunakan dalam menginvestigasi pilihan dalam evakuasi bencana. Stephen D. Wong dkk. melakukan analisis pada proses perilaku pengambilan keputusan untuk melakukan evakuasi atau tidak terhadap bencana angin puting beliung (Wong dkk . , 2020). Umma Tamima melakukan analisis perilaku pengungsi dalam memilih lokasi evakuasi setelah terjadi bencana gempa (Tamima dan Chouinard, 2014). Lim Jr dkk.  pernah menggunakan model pemilihan  diskrit  untuk  memahami  keputusan  kepala  keluarga terhadap  waktu  untuk  melakukan    dari  bencana  banjir  (Lim  Jr  dkk.,  2015).  Mohajeri  and  Mirbaha  juga menggunakan model pemilihan diskrit dalam mengkaji keputusan individu dalam melakukan evakuasi dan tujuan evakuasi ketika bencana gempa bumi terjadi (Mohajeri dan Mirbaha, 2021).
Model  binomial  logit  yang  berkaitan  dengan  perilaku  masyarakat  dalam  membuat  suatu  keputusan didasarkan pada asumsi yang digunakan oleh individu dalam memilih suatu alternatif yang memaksimakan utilitasnya. Utilitas sendiri merupakan fungsi dari berbagai faktor dari alternatif yang ditawarkan seperti biaya, waktu tempuh, kenyamanan dan faktor-faktor terkait lainnya. Perhitungan yang digunakan dalam model  ini  memungkinkan  pilihan  atau  keputusan  yang  dipilih  dapat  mengkuantifikasikan  dampak  dari berbagai variabel dalam pengambilan keputusan.
Model  pemilihan  diskrit  telah  banyak  digunakan  dalam  berbagai  studi  terkait  dengan  transportasi untuk menganalisas proses pengambilan keputusan oleh individu. Model ini dapat membantu peneliti dalam memahami bagaimana masyarakat memilih berbagai alternatif seperti moda transportasi, rute yang dilalui dan juga waktu keberangakatn. Dengan memahami preferensi dan perilaku individual dalam pengambilan keputusan,  model  diskrit  ini  dapat  menjadi  bermanfaat  untuk  pengambil  kebijakan  dan  perencana transportasi untuk mendesain sistem yang lebih efektif dan berkelanjutan.

## 3. METODE PENELITIAN
Pada subbab ini akan dijelaskan mengenai lokasi kajian, proses persiapan dan metode pengumpulan data, serta metode yang digunakan untuk menganalisis data.

## 3.1 Lokasi Kajian
Kota Banda Aceh merupakan salah satu wilayah yang berbatasan langsung dengan samudera hindia dan terdampak oleh tsunami yang terjadi tahun 2004. Kota ini terdiri dari sembilan kecamatan dan beberapa kecamatan  di  Kota  Banda  Aceh  dikategorikan  sebagai  wilayah  merah  terhadap  bencana  tsunami, diantaranya Kecamatan Jaya Baru, Kecamatan Meuraxa, dan Kecamatan Peukan Bada. Untuk melayani evakuasi tsunami untuk kawasan ini, Pemerintah Provinsi Aceh telah membangun gedung evakuasi vertikal yang diberi nama Gedung Evakuasi Tsunami Badan Penanggulangan Bencana Aceh (BPBA). Selain itu, pemerintah juga telah mengembangkan rencana rute evakuasi tsunami dan setiap kawasan diberi amanat untuk memiliki signage rute evakuasi tsunami.
Gedung  Evakuasi  Tsunami  Badan  Penanggulangan  Bencana  Aceh  (BPBA)  yang  berlokasi  di  Desa Lamjamee, Kecamatan Jaya Baru, Kota Banda Aceh. Gedung ini merupakan Tempat Evakuasi Sementara dan  memiliki  luas  >  225  m 2 .  Daerah  layanan  maksimum  yang  memungkinkan  masyarakat  melakukan evakuasi ke gedung ini diasumsikan pada radius 2 km dari bangunan evakuasi tersebut. Pada area tersebut mencakup  3 kecamatan  yaitu  Kecamatan Jaya  Baru, Kecamtan  Meuraxa,  dan  Kecamatan  Peukan  Bada, seperti  ditunjukkan  pada  Gambar  1.  Ketiga  wilayah  tersebut  merupakan  zona  merah  terhadap  risiko tsunami,  terdampak  oleh  bencana  gempa  dan  tsunami  pada  tahun  2004,  dimana  masyarakat  setempat merupakan  bagian  dari  ribuan  korban  bencana  gempa  dan  tsunami  yang  meninggal.  Kawasan  tersebut merupakan salah satu kawasan yang padat penduduk. Menurut Badan Pusat Statistik Banda Aceh dan Aceh Besar, adapun jumlah penduduk pada ketiga kecamatan tersebut relatif meningkat setiap tahunnya. Pada tahun  2020,  jumlah  penduduk  pada  kecamatan  Meuraxa,  Jaya  Baru  dan  Peukan  Bada  adalah  26.861; 25.939; dan 22.654 secara berurutan. Totalnya adalah 75.454 jiwa secara keseluruhan (Anomim, 2023).

## 3.2 Persiapan dan Pengumpulan Data
Persiapan pengumpulan data diawali dengan melakukan survei pendahuluan. Pada survei ini dilakukan identifikasi  karakteristik masyarakat  dan identifikasi  jaringan  jalan  menuju  gedung  evakuasi  dari  ketiga wilayah tinjauan atau area layanan radius 2 km dari gedung evakuasi. Teknik sampling yang digunakan dalam  penelitian  ini  adalah probability  sampling dengan  jenis  pengambilan  sampel stratified  random sampling, dimana  masyarakat  pada  setiap  kecamatan  diharapkan  memiliki  keterwakilan  dalam pengambilan data.
Pengambilan  sampel  dilakukan  dengan  metode home  base  interview .  Waktu  penyebaran  kuesioner dilakukan selama 50 hari dari tanggal 2 April 2022 sampai 21 Mei 2022 dengan surveyo r sebanyak 5 orang. Menurut Hair, ukuran sampel yang dianjurkan dan secara umum diterima untuk mendapatkan hasil yang sesuai  dengan  penggunaan Maximum  Likelihood  Estimator (MLE)  adalah  100-200  sampel  (Hair  dkk . , 2010). Maka untuk penelitian ini diambil sebanyak 200 sampel dari total populasi yang tinggal di dalam radius 2 km dari gedung evakuasi BPBA.
Secara umum, data yang dikumpulkan dalam penelitian ini dikategorikan menjadi 2 (dua), yaitu data primer dan data sekunder. Data primer diperoleh dengan melakukan penyebaran kuesioner yang dilakukan secara  langsung  kepada  masyarakat  (responden  kajian).  Target  responden  adalah  para  penduduk  yang tinggal pada radius 2 km dari gedung evakuasi tsunami BPBA. Data primer meliputi karakteristik sosial ekonomi  responden  dan  karakteristik  spesifik  pemilihan  rute  evakuasi  tsunami.  Karakteristik  sosial ekonomi yang ditinjau terdiri dari jenis kelamin, umur, tingkat pendidikan terakhir, pekerjaan, penghasilan rumah  tangga,  kepemilikan  sepeda  motor  dan  kepemilikan  mobil.  Sedangkan  karakteristik  atau  atribut spesifik  penentuan  rute  yang  ditinjau  antara  lain  jarak,  lama  waktu  yang  dihabiskan  untuk  melakukan evakuasi, waktu memulai evakuasi, moda transportasi dan rute evakuasi. Data sekunder digunakan sebagai data  pendukung  penelitian.  Data  sekunder  terdiri  dari  data  jumlah  penduduk  dari  Badan  Pusat  Statistik Provinsi Aceh, dan peta indeks  risiko bencana Tsunami Provinsi  Aceh. Data penduduk yang digunakan yaitu data penduduk pada 24 desa di dalam radius 2 km dari gedung evakuasi tsunami BPBA.
Pengumpulan  data  dilakukan  dengan  cara  menyebarkan  kuesioner  menggunakan  teknik stated preference kepada  para  responden.  Metode stated  preference adalah  metode  yang  digunakan  untuk mengidentifikasi respon karakteristik pelaku perjalanan terhadap situasi pilihan yang belum terjadi. Data yang dikumpulkan dengan survei rumah tangga di lokasi kajian digunakan untuk analisis. Ada 200 rumah tangga yang diwawancarai. Setalah melakukan survei, data tersebut  ditabulasikan. Hasil  kuesioner yang tidak lengkap dikeluarkan dari data tersebut dan dilakukan pengambilan data kembali agar sampel yang valid tercukupi hingga 200 sampel.

## 3.3 Pengolahan dan Analisis Data
Pemodelan  keputusan  masyarakat  dalam  memilih  rute  evakuasi  tsunami  menuju  gedung  evakuasi BPBA  dilakukan  dengan  menggunakan  pemodelan  diskrit,  yaitu  logit  biner  (regresi  binomial  logit). Variabel  terikat,  Y,  merupakan  utilitas  pemilihan  rute,  yang  menjelaskan  apakah  masyarakat  akan melakukan  evakuasi  dengan  melalui  jalan  lingkungan  (dengan  lebar  jalan  4  m)  atau  jalan  lainnya. Penentuan variabel Y sebagai tipe jalan juga pernah dilakukan oleh Chang ddk ((Chang dkk . , 2021).
Keputusan  dalam  memilih  rute  ini  dimodelkan  berdasarkan  karakteristik  sosio-ekonomi  dan karakteristik    spesifik  pemilihan  rute  (variabel  bebas)  yang  telah  diuraikan  sebelumnya.  Variabel  yang digunakan dalam pemodelan beserta setting variabel disajikan dalam Tabel 2. Data tersebut diolah dengan menggunakan SPSS. Analisis data dilakukan dengan uji Goodness of Fit setelah didapatkan model terbaik. Model terpilih harus dapat memenuhi kriteria untuk mengukur ketepatan dari regresi logistik yang dipakai dengan syarat-syarat Rho square (ρ2) berkisar antara 0-1, LR test sig ꭓ2 ≤ 5% dan t test sig ≤ 5%. LR test sig ꭓ2 ≤ 5% digunakan untuk uji model dan uji t test sig ≤ 5% untuk uji koefisien.

## 4. HASIL DAN PEMBAHASAN
Pada bagian ini akan diuraikan mengenai hasil analisis data, perhitungan dan validasi serta model yang dihasilkan dan pembahasannya.

## 4.1.  Deskripsi Sosioekonomi Responden
Tabel 1 memperlihatkan data karakteristik dari sosio-ekonomi responden yang berpartisipasi dalam penelitian ini. Pada tabel tersebut dapat diketahui bahwa jumlah responden didominasi oleh laki-laki yaitu sebesar 61%. Usia responden dikelompokkan menjadi 5 kategori dengan jumlah responden terbanyak dari kisaran usia 21 s.d 30 tahun, yaitu 30%, diikuti kelompok 31 s.d. 40 tahun dan 41 s.d. 50 tahun masing- masing 20%. Pendidikan terakhir dari responden Sebagian besar adalah lulusan SMA/sederajat dan juga sarjana  (S1)  yaitu  57%  dan  31%  secara  berurutan.  Jenis  pekerjaan  Sebagian  besar  adalah wiraswasta/pedagang yaitu sebanyak 39%, denga penghasilan rata-rata pada angka 4 s.d 5 juta dan 2 s.d 3 juta rupiah per bulan.
Tabel 1. Deskripsi Sosioekonomi responden Tinjauan Kategori Hasil Jenis Kelamin Laki-laki 61% Perempuan 39% Usia <20 tahun 8% 21 s.d. 30 tahun 30% 31 s.d. 40 tahun 21% 41 s.d. 50 tahun 21% >50 tahun 20% Pendidikan Terakhir SLTA/sederajat 57% Diploma 6% Sarjana (S1) 31% Pascasarjana (S2/S3) 6% Jenis Pekerjaan PNS/TNI/Polri 15% Pelajar/Mahasiswa 20% Petani/Nelayan 4% Pegawai swasta/BUMN 6% Wiraswasta/Pedagang 39% Tidak Bekerja 16% Penghasilan < Rp 1.000.000,- 3% Rp 1.000.000,- s.d. Rp 2.000.000,- 18% Rp 2.000.000,- s.d. Rp 3.000.000,- 33% Rp 4.000.000,- s.d. Rp 5.000.000,- 34% > Rp 5.000.000,- 12%

## 4.2.  Model Pemilihan Rute
Data hasil survei yang digunakan untuk analisis data berjumlah 200 sampel. Data tersebut merupakan data yang diperoleh berdasarkan hasil survei berbasis rumah tangga. Setiap data diberikan kode berdasarkan kategori yang sudah ditentukan sebelumnya pada saat melakukan setting variabel. Sebagai contoh, untuk variable terikat (Y) pemilihan rute, rute dengan lebar kurang dari 4 m (jalan lingkungan) dikodekan dengan 0, dan rute dengan lebar lebih dari 4 m diberi kode 1. Untuk variable bebas, data dikodekan seperti pada Tabel 2.
Tabel 2. Distribusi Variabel Bebas
Variabel Deskripsi Variabel Setting Variabel (Kode Parameter) Variabel Terikat Y Utilitas pemilihan rute evakuasi 0 = Lebar Jalan < 4 m 1 = Lebar Jalan ≥ 4 m Variabel Bebas (atribut sosial ekonomi) X 1 Jenis Kelamin 0. Perempuan 1. Laki – laki X 2 Umur 0. ≤ 30 tahun 1. > 30 tahun X 3 Tingkat pendidikan terakhir 0. Selain SLTA/Sederajat 1. ≤ SLTA/Sederajat X 4 Pekerjaan 0. Selain Wiraswasta/Pedagang 1. Wiraswasta/Pedagang X 5 Penghasilan rumah tangga 0. ≤ Rp. 3.000.000 1. > Rp. 3.000.000 X 6 Kepemilikan sepeda motor 0. Tidak memiliki motor 1. Memiliki motor X 7 Kepemilikan mobil 0. Tidak memiliki mobil 1. Memiliki mobil Variabel Bebas (atribut pemilihan rute) X 8 Jarak 0. > 2 km 1. ≤ 2 km X 9 Lama waktu yang dihabiskan untuk melakukan evakuasi 0. > 20 menit 1. ≤ 20 menit X 10 Waktu memulai evakuasi 0. ≥ 5 menit 1. < 5 menit X 11 Moda Transportasi 0. Pejalan kaki 1. Mobil/sepeda motor X 12 Rute Evakuasi 0. Rute yang biasa dilalui 1. Rute terdekat
Tabel  2  memperlihatkan  varibel-varibel  yang  digunakan  dalam  kajian  ini.  Sebelum  dilakukan  uji goodness of fit , explanatory variable dipilih dengan menggunakan metode stepwise. Explanatory variable dikategorikan menjadi 2 yaitu karakteristik sosio ekonomi dan karakteristik spesifik dalam pengambilan keputusan untuk pemilihan rute. Karakteristik sosial ekonomi terdiri dari Jenis Kelamin, Umur, Tingkat pendidikan terakhir, Pekerjaan, Penghasilan rumah tangga, Kepemilikan sepeda motor dan Kepemilikan mobil. Sedangkan karakteristik atau atribut spesifik penentuan rute yang ditinjau antara lain Jarak (apakah jarak evakuasi lebih dari 2 km atau tidak), Lama waktu yang dihabiskan untuk melakukan evakuasi (apakah waktu  untuk  menuju  ke  bangunan  evakuasi  lebih  dari  20  menit  atau  tidak),  Waktu  memulai  evakuasi (apakah akan melakukan evakuasi lebih dari 5 menit setelah sirene tsunami berbunyi), Moda Transportasi (apakah  melakukan  evakuasi  dengan  berjalan  kaki/berlari  atau  menggunakan  kendaraan)  dan  Rute Evakuasi (apakah memilih rute yang biasa dilalui atau rute terdekat).
Semua explanatory variabel ini diproses dengan backward elimination pada metode stepwise. Stepwise binary logit merupakan cara paling efisien dalam mengurangi jumlah variable yang relatif besar dengan menghapus variable yang kurang signifikan berdasarkan hasil uji statistik dengan nilai p-value tertinggi.
Setiap variabel dieliminasi pada setiap langkah hingga significant level yang diharapkan tercapai. Semua analisis distiing memiliki confident level pada 95%.
Dalam  melakukan  estimasi  parameter  dalam  model,  rute  yang  lebih  besar  dari  4  m,  sebagai  basis pemodelan, diberi kode 1, sedangkan untuk pilihan lainnya diberi kode 0. Begitu juga dengan explanatory variabel, basis perhitungan diberi kode 1, sedangkan yang lainnya diberi kode 1. Pada Tabel 3 disajikan informasi hasil pengolahan data untuk variabel yang dianggap memiliki pengaruh yang signifikan terhadap keputusan memilih rute evakuasi tsunami menuju gedung evakuasi BPBA.
Tabel 3. Hasil Kalibrasi Parameter dan Goodness of Fit dari Model Pemilihan Rute
Variabel Koef. (B) Exp (B) P-value Jenis Kelamin (X1) 0,741 2,098 0,137 Umur (X2) -1,237 0,29 0,027* Tingkat Pendidikan (X3) 0,186 1,204 0,721 Pekerjaan (X4) 0,591 1,806 0,308 Penghasilan rumah tangga (X5) 2,227 9,276 0,002* Jumlah kepemilikan sepeda motor (X6) -0,096 0,909 0,862 Jumlah Kepemilikan Mobil (X7) 1,820 6,174 0,017* Jarak ke tempat evakuasi (X8) -0,740 0,477 0,441 Waktu ke tempat evakuasi (X9) -0,479 0,619 0,621 Waktu memulai evakuasi (X10) -0,151 0,860 0,766 Moda yang digunakan (X11) 0,446 1,562 0,400 Jenis Rute Evakuasi (X12) 1,209 3,35 0,025* Sampel (N) 200 -2 LL (β) 113,684 χ2 test (sig) 163,575 (0,000) cox & snell R square 0,559 Nagelkerke R square 0,745
Hasil  yang  disajikan  dalam  Tabel  3  menunjukkan  bahwa  variabel  umur  (X2),  Penghasilan  Rumah Tangga (X5), Jumlah Kepemilikan Mobil (X7) dan Jenis Rute Evakuasi (X12) memiliki confidence level diatas 95%, ditandai dengan nilai p-value 0,027; 0,002; 0,017 dan 0,025 secara berturut-turut. Nilai p- value juga menggambarkan bahwa model memiliki level of confidence diatas 95% atau memenuhi syarat minimal error yaitu 5% atau 0,05.  Tabel 3 juga memperlihatkan hasil uji goodness of fit dari model yang terdiri dari p-value, hasil uji rasio likelihood (Chi-square dan sig ) , dan - 2 LL. Berdasarkan hasil yang diperoleh nilai yang di dapat dari uji signifikan model secara bersama nilai -2 log likelihood sebesar 124,761, Chi-square test (sig) bernilai 152,498 (0,000) dimana nilai signifikasinya adalah 0,000. Nilai signifikasi 0,000 < 0,05 menyatakan model ini diterima. Dalam model analisis logit binomial didapatkan nilai dari nagerlkerke R square dan cox & snell R Square yaitu sebesar 0,745 dan 0,559. Dimana kedua nilai ini memenuhi syarat dengan rentang nilai 0-1 yang artinya bahwa nilai variabilitas variabel dependen yang dapat jelaskan oleh variabel  independen,  semakin  mendekati  angka  satu  semakin  bagus,  dan  koefisien  determinan  regresi logistik  dapat  dikatakan  kontribusi  variabel  independen  terhadap  variabel  dependen  adalah  74,5% sedangkan sisanya dipengaruhi oleh variabel lain.
Berdasarkan Tabel 3, model utilitas (U) pemilihan rute evakuasi yang dihasilkan adalah:
U = -1,237 X 2 + 2,227 X 5 + 1,820 X 7 + 1,209 X 12
Model probabilitas (P) pemilihan rute evakuasi adalah:
P ( ) = ( , , , , ) 1 + ( , , , , ))

## 4.3.  Pembahasan
Rute  evakuasi  merupakan  salah  satu  infrastruktur  penting  dalam  upaya  kesiapsiagaan  bencana, terutama di kawasan rawan bencana. Studi ini membahas tentang faktor-faktor yang mempengaruhi rumah tangga  dalam  memilih  rute  evakuasi.  Beberapa tahun terakhir,  studi  terkait  dengan  perilaku masyarakat telah  banyak  dilakukan  diantarnya  pemilihan  rute  evakuasi  untuk  bencana  banjir  (Lim  dkk.,  2015) pemilihan rute evakuasi untuk bencana kebakaran hutan (Kuligowski dkk . , 2022) , bencana badai (Chang dkk . , 2021), dan beberapa jenis ancaman lainnya. Secara umum, kajian-kajian ini berfokus pada perilaku individu dalam Keputusan untuk melakukan evakuasi.
Pemilihan rute evakuasi berkaitan erat dengan persepsi individu terhadap risiko bencana dan keputusan dalam  melakukan  evakuasi  jika  terjadi  bencana. Karakteristik  individu  dan  rumah  tangga  dapat mempengaruhi perilaku orang dalam melakukan evakuasi (Kuligowski dkk . , 2022). Pada kajian ini, hasil pengolahan data menunjukkan bahwa faktor-faktor penting dalam penentuan rute evakuasi untuk kawasan ini dipengaruhi oleh usia, penghasilan rumah tangga, jumlah kepemilikan mobil, dan jenis rute evakuasi. Usia  dari  individual  berpengaruh  secara  signifikan  terhadap  pemilihan  rute.  Hal  ini  dikarenakan  adalah perbedaan tingkat pengalaman dalam melakukan eksplorasi terhadap lingkungan sekitar dan juga tingkat toleransi terhadap risiko (Chen, Lindell and Wang, 2021). Selanjutnya, tingkat pendapatan mempengaruhi keputusan  dalam  pemilihan  rute  evakuasi  dikarenakan  individu  dengan  penghasilan  yang  lebih  besar memiliki pilihan transportasi yang lebih bervariasi dibandingkan dengan mereka yang berpenghasilan lebih rendah.  Hal  ini  mempengaruhi  tingkat  kecepatan  dalam  melakukan  evakuasi  pada  saat  bencana  terjadi (Apatu dkk . , 2015). Sejalan dengan hal ini, kepemilikan mobil juga berperan besar dalam pemilihan rute evakuasi. Individu yang memiliki mobil cenderung memilih jalan yang lebih lebar dan lebih fleksibel dalam dalam proses evakuasi ketika peringatan bencana dilakukan. Terakhir, jenis rute evakuasi atau familiaritas individu  terhadap  jaringan  jalan  yang  digunakan  sebagai  rute  evakuasi.  Sebagian  besar  masyarakat cenderung memilih rute yang familiar atau sering dilalui dalam melakukan evakuasi dibandingkan dengan rute yang belum pernah dilaluinya dalam kegiatan sehari-hari. Dengan memamahi karakteristik individual pada  suatu  kawasan,  perencana  dapat  meningkatkan  strategi  dalam  perencanaan  rute  evakuasi  sehingga masyarakat yang tinggal di kawasan rawan bencana tsunami dapat memiliki kesempatan yang sama untuk mencapai titik atau lokasi yang aman dengan waktu tiba genangan tsunami yang relatif singkat.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
Penelitian  ini  mengkaji  tentang  kesiapsiagaan  masyarakat  yang  berdomisili  pada  radius  2  km  dari gedung  evakuasi  tsunami  BPBA  terhadap  bencana  tsunami.  Berdasarkan  hasil  pengolahan  data,  dapat diketahui  bahwa faktor  –  faktor  yang  mempengaruhi  pemilihan  rute  evakuasi  tsunami  terdiri  dari karakteristik sosio-ekonomi masyarakat  setempat dan karakteristik pemilihan rute. Adapun faktor-faktor yang berpengaruh secara signifikan antara lain usia, penghasilan rumah tangga, jumlah kepemilikan mobil, dan  jenis  rute  evakuasi/familiaritas  terhadap  jaringan  jalan. Model  yang  diperoleh  menjelaskan  bahwa masyarakat  cenderung  memilih  rute  yang  lebih  lebar  pada  saat  melakukan  evakuasi.  Penelitian  ini diharapkan  dapat  menjadi  masukan  bagi  pihak-pihak  yang  berkepentingan  dalam  penanganan  masalah bencana  tsunami,  khususnya  BPBA  dan  PUPR  serta  dapat  menjadi  informasi  bagi  pembaca  terutama masyarakat di radius 2 km dari gedung evakuasi tsunami BPBA dalam hal mitigasi bencana tsunami. Untuk penelitian selanjutnya disarankan untuk dapat mengembangkan model pemilihan diskrit untuk keputusan pemilihan rute dengan variabel – variabel yang lebih bervariasi dan jumlah responden yang lebih banyak.

## DAFTAR PUSTAKA
Aloulou, F. 2018. The Application of Discrete Choice Models in Transport . Statistics - Growing Data Sets and Growing Demand for Statistics. https://www.doi.org/10.5772/intechopen.74955.
Anomim. 2023. Kota Banda Aceh Dalam Angka 2023 . Badan Pusat Statistik Kota Banda Aceh.
Apatu, E.J., Gregg, C.E., Wood, N.J., Wang, L. 2016. Household evacuation characteristics in American Samoa during the 2009 Samoa Islands tsunami. Disasters . 40(4), 779-798.
Chang, D., Edara, P., Murray-Tuite, P., Trainor, J., Triantis, K. 2021. Taking the freeway: inferring evacuee route  selection  from  survey  data. Transportation  research  interdisciplinary  perspectives . 11, p.100421.
Chen, C., Lindell, M. K., Wang, H. 2021. Tsunami preparedness and resilience in the Cascadia Subduction Zone: A multistage model of expected evacuation decisions and mode choice. International Journal of Disaster Risk Reduction . 59, 102244.
Hair,  J.F.,  Black,  W.C.,  Babin,  B.J.,  Anderson,  R.E.,  Tatham,  R.L.  2006. Multivariate  data  analysis . Pearson Prentice Hall, Upper Saddle River, New Jersey.
Kuligowski, E. D., Zhao, X., Lovreglio, R., Xu, N., Yang, K., Westbury, A., Nilsson, D., Brown, N. 2022. Modeling evacuation decisions in the 2019 Kincade fire in California. Safety science . 146, 105541. Lim Jr, H., Lim, M.B., Piantanakulchai,  M. 2015. Household flood evacuation route choice models at sub- district level. Journal of the Eastern Asia Society for Transportation Studies . 11, 595-613.
Lim  Jr,  H.R.,  Lim,  M.B.B.,  Piantanakulchai,  M.  2019.  Modeling  route  choice  behavior  of  evacuees  in highly  urbanized  area:  a  case  study  of  Bagong  Silangan,  Quezon  City,  Philippines. Asia  Pacific Management Review . 24(2), 98-105.
Lim, M.B., Hector Jr, L.I.M., Piantanakulchai, M., Uyd, F.A. 2015. Understanding the decision of flood evacuation departure time using discrete choice model. In Proceedings of the Eastern Asia Society for Transportation Studies . 10, 1-14.
Mohajeri, F., Mirbaha, B. 2021. Studying the role of behavioral characteristics in individuals travel choice behavior in response to earthquake disaster using discrete choice models. Mathematical Problems in Engineering . 2021(1), 6917548.
Rahiem,  M.D.,  Ersing,  R.,  Krauss,  S.E.,  Rahim,  H.  2021.  Narrative  inquiry  in  disaster  research:  An examination  of  the  use  of  personal  stories  from  the  child  survivors  of  the  2004  Aceh tsunami. International Journal of Disaster Risk Reduction . 65, 102544.
Takabatake, T., Shibayama, T., Esteban, M., Ishii, H., Hamano, G. 2017. Simulated tsunami evacuation behavior  of  local  residents  and  visitors  in  Kamakura,  Japan. International  journal  of  disaster  risk reduction . 23, 1-14.
Tamima,  U.,  Chouinard,  L.  2014.  Decision  making  behavior  of  earthquake  evacuees:  an  application  of discrete choice models. In Numerical Methods for Reliability and Safety Assessment: Multiscale and Multiphysics Systems . Springer International Publishing.
Wong, S.D., Pel, A.J., Shaheen, S.A., Chorus, C.G. 2020. Fleeing from hurricane Irma: Empirical analysis of evacuation behavior using discrete choice theory. Transportation Research Part D: Transport and Environment . 79, 102227.