## ANALISA PEMILIHAN MODA DAN WAKTU EVAKUASI BENCANA TSUNAMI DI KECAMATAN KUTA RAJA BANDA ACEH
Taufik a,* , Sugiarto Sugiarto b , Muhammad Isya 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 : Taufiktanjung31@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
Kota  Banda  Aceh  yang  merupakan  ibu  kota  Provinsi  Aceh,  termasuk  wilayah  yang  sangat  rawan terhadap bencana tsunami terutama di Kecamatan Kuta Raja Banda Aceh yang memiliki tingkat ancaman tsunami  yang  tinggi.  Melihat  efek  bahaya  yang  bisa  di  timbulkan  oleh  bencana  gempa  bumi  ini  maka Mitigasi Bencana perlu di lakukan agar dapat mengurangi jatuhnya korban jiwa, untuk memperkecil resiko bencana  yang  akan  terjadi.  Dengan  adanya  pemilihan  moda  dan  waktu  evakuasi  yang  digunakan,

## 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
Banda  Aceh  City,  the  capital  of  Aceh  province,  is  particularly vulnerable  to  the  tsunami.  One  of  the  most  vulnerable  sub-district  in Banda  Aceh  is  the  Kuta  Raja  sub-district,  which  has  a  high  tsunami threat  level.  Realizing  the  harmful  effects  that  could  be  caused  by  the earthquake  disaster.  Therefore,  disaster  mitigation  needs  to  be considered  in  order  to  reduce  casualties  and  to  minimize  the  risk  of disaster that will occur in the future. One of the most important things in the evacuation planning is that mode and time of evacuation choices by the  residents.  Residents  may  be  considered  the  safest  mode  and  the correct  time  to  evacuate.  In  this  case,  fastest  mode  and  nearest  escape building would be influenced factor for residents in selecting mode and time  to  evacuate. Therefore,  in  this  study,  we  consider  two  mode choices, that is motorized and non-motorized transports. This study aims at  analyzing  the  mode  and  time  to  evacuate  choice  made  by  the residents. The stated preference of questionnaire survey method is used to obtained necessary data set from the respondents. The discrete choice model  namely  binomial  logit  model  is  then  governed  to  explore  the behavioral  response  by  respondents  in  selecting  mode  and  time  to evacuate. The  result  from  the  analysis  reveals  that  the  average  time  to evacuate  less  than  30  minutes  was  selected  for  the  respondent  who considers evacuating to the evacuation building  within the radius of 15 km  from  their  home.  The  probability  to  select  a  time  to  evacuate  less than  30  minutes  and  evacuate  distance  within  the  radius  of  15  km  is about 71%. The remaining probability is around 29% to select a time to evacuate  more  than  30  minutes  with  evacuate  distance  more  than  the radius  of  15  km.  As  for  mode  choice  model  depicts  that  the  motorized transport  is  shown  dominated  up  to  89%  while  for  the  non-motorized accounting  up  to  11%.  The  households  characteristics  that  influencing the mode and time to evacuate selection are income, employment status, age and number of the child within a household.
Article History: Recieved 09 February 2018 Recieved in revised form 10 April 2018 Accepted 16 April 2018

## Keywords:
Disaster mitigation, evacuation planning, mode and time of evacuation choices, binomial logit model

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan 1(2):19-29 (2018)
penduduk dapat menggunakannya sebagai tempat pelarian yang aman, terdekat dan tercepat. Perencanaan tersebut harus memperhatikan moda digunakan yang dipilih dan waktu tempuh pada salah satu titik agar dapat mempercepat proses evakuasi. Dalam penelitian ini terdapat dua moda yang dikaji, yaitu motorized dan non motorized .

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Evakuasi
Evakuasi adalah pegungsian atau pemindahan penduduk dari daerah-daerah yang berbahaya seperti bahaya  bencana  ke  daerah  yang  aman  (Kamus  Besar  Bahasa  Indonesia).  evakuasi  iyalah  kegiatan pemindahan korban bencana dari lokasi bencana ketempat yang aman atau penampungan pertama untuk mendapatkan tindakan penanganan lebih lanjut. Jalur evakuasi adalah  suatu jalan atau penghubung yang digunakan  masyarakat  pada  saat  terjadinya  bencana  menuju  satu  titik  untuk  evakuasi  (Kamus  Bahasa Indonesia). Jalur evakuasi dirancang berdasarkan kapasitas jalan dan kapadatan penduduk setiap wilayah. Jalur  evakuasi  ini  harus  di  rencanakan  dengan  pertimbangan  bahwa  jalur  tersebut  adalah  jalur  tercepat dan  teraman  menuju  titik  evakuasi.  Waktu  evakuasi  adalah  waktu  yang  tersedia  untuk  melakukan evakuasi.

## 2.2  Teknik Stated Preference
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. Teknik pengambilan sampel random dan random stratified dapat digunakan dalam pengumpulan data dengan teknik stated preference.
Teknik stated  preference ini  adalah  terletak  pada  kebebasan  dalam  berpendapat  masyarakat  untuk menemukan variasi yang sesuai bagi kepentingan analisis dan penelitian. Fungsi utilitas adalah mengukur daya  tarik  setiap  pilihan  (skenario  hipotesa)  yang  diberikan  pada  responden.  Fungsi  ini  merefleksikan pengaruh  pilihan  responden  pada  seluruh  atribut  yang  termasuk  dalam stated  preference (Swanson, 1991). Umumnya fungsi utilitas berbentuk linear, sebagai berikut:
𝑈𝑗 = 𝑎 + 𝛽 1 𝑥 1 + 𝛽 2 𝑥 2 +. . +𝛽 𝑛 𝑥 𝑛 (1)
Dimana :
Uj = utilitas pilihan j;
α, β 1 ,...... , β n = parameter model; x 1 ,x 2 ,..... ,x n = nilai atribut.

## 2.3  Pemodelan Diskrit dan Pengujian Model Fit
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).
Menurut  Hosmer  dan  Lemeshow  (1989)  model  regresi  logistik  yang  dipengaruhi  oleh P variabel prediktor adalah sebagai berikut:
𝑃(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1 1+𝑒𝑥𝑝 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1 (2)
β 0 merupakan  nilai  konstanta ,  β k merupakan  parameter-parameter  regresi  dan X k merupakan pengamatan variabel prediktor ke- k dari sejumlah P variabel prediktor.
Metode penaksiran parameter yang biasa digunakan dalam regresi logistik adalah metode maksimum likelihood .  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).
Menurut Hosmer dan Lemeshow (1989) suatu statistik uji rasio likelihood G adalah fungsi dari L o dan L 1 yang berdistribusi x 2 ( Chi-square ), fungsi umum likelihood adalah:
G = -2(L 0 – L 1 ), (3)
Dimana:
L o adalah log - likelihood dari model tanpa variabel prediktor;
L 1 adalah log-likelihood dari model dengan p variabel prediktor.
Uji ini bertujuan untuk mempelajari sejauh mana kesesuaian model regresi logistik yang dipakai di dalam  memodelkan  hubungan  antara  variabel  bebas  dan  variabel  tidak  bebas.  Kelayakan  model  regresi logistik dapat dinilai dengan memperhatikan output dari Hosmer and Lemeshow dengan hipotesis :
Jika probabilitas > 0,05 maka H0 diterima;
Jika probabilitas < 0,05 maka H0 ditolak.
Rho square (ρ²) adalah koefisien untuk mengukur kebaikan  (goodness of fit) dari persamaan regresi. Menurut  (Supangat,  2007  :  350)  rho  squared  (ρ²)  merupakan  besaran  untuk  menunjukkan  tingkat kekuatan  hubungan  antara  dua  variabel  atau  lebih  dalam  bentuk  persen  (menunjukkan  seberapa  besar persentase keragaman y yang dapat dijelaskan oleh keragaman x), atau dengan kata lain seberapa besar x dapat memberikan kontribusi y.
Untuk mendapatkan nilai koefisien determinasi menurut (Tamin, 2008 : 25) digunakan persamaan sebagai berikut:
ρ ² = 1 − Σ ( Ӯ −Yi) ² Σ ( Ӯ −Y) ² (4)
Dimana:
Y i = Peubah tidak bebas;
Ӯ  = Nilai hasil pengamatan;
Y  = Nilai rata-rata pengamatan.
Nilai  ρ² ini mempunyai interval mulai dari 0,1 sampai 0,5. Cox  dan  Snell’s  R Square merupakan  ukuran  yang  mencoba  meniru  ukuran  R2  pada multiple regression yang  didasarkan  pada  teknik likelihood dengan  nilai  maksimum  kurang  dari  satu  yang  sulit untuk diinterpretasikan (Ghozali, 2011). Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan  Snell’s  R  Square  untuk  memastikan  bahwa  nilainya  bervariasi  dari  nol  (0)  hingga  satu  (1).  Nilai Nagelkerke’s  R  Square  dapat  diinterpretasikan  seperti  nilai  R2  pada multiple  regression ,  dimana variabilitas variabel dependen yang dapat dijelaskan oleh variabel independen. Semakin mendekati angka satu, maka semakin baik hasilnya (Rahmawati, 2014).

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan 1(2):19-29 (2018)
Pada model logit binomial pengambil keputusan dihadapkan pada sepasang alternatif diskrit, dimana alternatif yang akan dipilih adalah yang mempunyai utiliti terbesar, utiliti dalam hal ini dipandang sebagai variabel acak atau random (Tamin, 2003).
𝑃 𝑛 = 𝑒𝑥𝑝[−𝛽(𝑉 𝑖𝑛 )] [𝑒𝑥𝑝{−𝛽(𝑉 𝑖𝑛 )}+𝑒𝑥𝑝{−𝛽(𝑉 𝑗𝑛 )}] (5)
Model  logit  binomial  selisih  merupakan  model  pemilihan  moda  yang  menggunakan  selisih  utilitas antara  dua  jenis  moda  yang  akan  dibandingkan  untuk  menentukan  probabilitas  pemilihan  moda  yang ditawarkan.
Asumsikan  Z  merupakan  fungsi  dari  biaya  gabungan  saja  ( 𝑍 𝑖 = 𝑎 𝑖 + 𝛽𝐶 𝑖 ) dan 𝐶 𝑖𝑑 1 dan 𝐶 𝑖𝑑 2 merupakan  bagian  yang  diketahui  dari  biaya  gabungan  setiap  moda  dan  pasangan  asal  –  tujuan  (i,d) (Tamin, 2003).
𝑃 1 = 𝑒𝑥𝑝 −(𝑎1+𝛽𝑐1) 𝑒𝑥𝑝 −(𝑎1+𝛽𝑐1) +𝑒𝑥𝑝−(𝑎2+𝛽𝑐2)
(6)
Dengan mengasumsikan 𝑎 =   𝑎 2 − 𝑎 1 , maka persamaan dapat ditulis dalam bentuk persamaan 𝑃 1 = 1 1+𝑒𝑥𝑝 −(𝑎+𝛽(𝑐2−𝑐1)) (7)
Uji Hipotesis secara Parsial (Uji T) digunakan untuk menguji pengaruh dari masing-masing (secara parsial) variabel independen terhadap variabel dependen.
𝑡 = 𝑏 𝑘 −𝐵 𝑜 𝑆𝑒 𝑏𝑘 (8) Dimana:
k             = 1, 2, 3,……, n; t             = angka yang akan dicari ; bk            = koefisien regresi variabel bebas yang ke- k; Bo           = hipotesis nol;
Se (bk)    = simpangan baku koefisien regresi (parameter) b yang ke- k (var bk);
n             = jumlah variabel / koefisien regresi.
Sampel  merupakan  suatu  bagian  dari  populasi  yang  akan  diteliti  dan  yang  dianggap  dapat menggambarkan  populasinya  (Soehartono,  2004:57).  Penetapan  ukuran  sampel  dari  populasi  dapat  juga menggunakan  rumus  Slovin,  dimana  penetapan  sampel  mempertimbangkan  batas  ketelitian  yang  dapat mempengaruhi kesalahan pengambilan sampel populasi.
Rumus Slovin tersebut adalah sebagai berikut:
n= 𝑵 𝟏+(𝑵 𝒙 Ԑ 𝟐 ) (9)
Dimana:
n   = Jumlah sampel; N   = Jumlah populasi; Ԑ  = Error level (tingkat kesalahan) umumnya digunakan 1%, 5% dan 10%.

## 3. METODE PENELITIAN

## 3.1   Lokasi Penelitian
Lokasi penelitian dilakukan di kecamatan Kuta Raja Banda Aceh. Kecamatan Kuta Raja Banda Aceh terdiri dari 6 desa yaitu Gampong Jawa, Gampong Pande, Lampaseh Kota, Merduati, Peulanggahan dan Keudah.

## 3.2 Metode Pengolahan Data
Proses  pengolahan  data  ini  dengan  melakukan  teknik stated  preference.  Stated  preference adalah pendekatan  relative  baru  dalam  penelitian  transport,  yaitu  dengan  menyampaikan  pertanyaan  pilihan ( option ) baru suatu hipotesa untuk dinilai oleh responden. Selanjutnya dilakukan analisis regresi logistik untuk  mendapatkan  model  terbaik  berdasarkan  variabel  bebas  yang  telah  diseleksi  sebelumnya.  Untuk memudahkan dalam analisis data, pengolahan data dilakukan menggunakan mi c rosoft excel dan software SPSS.
Penelitian dilakukan untuk menganalisis pilihan moda dan waktu untuk evakuasi tsunami. Dengan asumsi bahwa ada dua pilihan moda: non motorized (perjalan) dan motorized (mobil dan sepeda motor).
Analisis  data  dilakukan  berdasarkan  tahapan  dan  formula  matematis  dari  metode Discrete  Choice Models (DCM)  seperti  yang  telah  dijelaskan  pada  Bab  Tinjauan  Kepustakaan.  Sehingga  dapat menentukan  pengaruh dan besarnya  probabilitas  dari masing-masing  variabel  bebas  di  dalam  terjadinya suatu pemilihan moda dan waktu yang dipilih.
Hasil  analisa  data  yang  di  peroleh  dalam  penelitian  ini  adalah  model utilitas pemilihan  moda  dimana pemilihan  moda  itu  adalah motorized dan non  motorized ,  serta  probabilitas  pemilihan  masyarakat terhadap masing-masing moda yang ditinjau.

## 3.3   Variable Penelitian
Variabel  adalah  konstruk  yang  sifat-sifatnya  sudah  diberi  nilai-nilai  dalam  bentuk  bilangan,  atau konsep yang mempunyai dua nilai atau lebih pada suatu kontinum. Nilai suatu variabel dapat dinyatakan dengan angka atau kata-kata. Variabel yang digunakan dalam penelitian ini dibedakan menjadi dua yaitu variabel dependent  dan variabel independent .  Variabel Independent sering  disebut  sebagai  variabel prediktor  atau  sering  disebut  sebagai  variabel  bebas.  Variabel  bebas  merupakan  variabel  yang mempengaruhi  atau  menjadi  sebab  terjadinya  perubahan  atau  timbulnya  variabel dependent .  Sedangkan variabel dependent sering disebut variabel output , kriteria atau konsekuen sering disebut sebagai variabel terikat.  Variabel  terikat  ini  merupakan  variabel  yang  dipengaruhi  atau  menjadi  akibat  karena  adanya variabel bebas. Pembagian dalam dua kategori ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel terikat ( dependent) :
Variabel dependent dalam penelitian ini, yaitu pemilihan moda dan waktu evakuasi.
2. Variabel bebas ( independent) :
• Variabel karakteristik sosial dan ekonomi seperti Jenis kelamin, Umur, Tingkat pendidikan, Pekerjaan,  Status  perkawinan,  Jumlah  anggota  keluarga,  Kepemilikan  rumah,  Penghasilan rumah tangga perbulan, Jumlah kepemilikan roda dua, Jumlah kepemilihan mobil;
• Variabel  Berkaitan  Dengan  Perilaku  Evakuasi  Seperti:  Tempat  evakuasi  mana  yang  anda pilih,  Jalan  yang  dipilih  menuju  tempat  evakuasi,  Alat  transportasi  apa  yang  digunakan, Berapa lama waktu yang dibutuhkan menuju tempat evakuasi, Rambu-rambu petunjuk arah evakuasi,  Bangunan  di  sekitar  tempat  tinggal  yang  bisa  dipakai  sebagai  tempat  evakuasi, Gedung  berlantai  2  atau  3  yang  ditetapkan  oleh  pemerintah  sebagai  tempat  evakuasi sementara;
Setelah  pengolahan  data  selesai,  maka  langkah  selanjutnya  adalah  menganalisis  data.  Adapun analisis  data  ini  adalah  melakukan  uji  statistik  untuk  memperoleh  moda  dan  waktu  yang  dipilih masyarakat  agar  dapat  cepat  sampai  ketempat  evakuasi,  yaitu  menggunakan  regresi  logit  binomial. Analisis berikutnya adalah memasukkan variabel bebas kedalam persamaan regresi logistik.
Pengolahan  data  dilakukan  dengan  menggunakan  Software  SPSS (Statistical  Product  and  Service Solution) dan Microsoft  Excel hasilnya  adalah  model  regresi  logit  binomial.  Analisa  dari  model  regresi yang diperoleh harus diuji dengan beberapa pengujian yaitu:
Uji Log Likelihood Ratio Test Uji 𝜌 2
Uji P -Value Uji T
Hasil  pengolahan  dengan  program  SPSS  20  dimana  pemilihan  moda  dijadikan  sebagai  outcome, kemudian mengasilkan koefisien model utilitas pemilihan moda untuk moda yang untuk tiap moda yang dinjau.  Koefisien  yang  diperoleh  kemudian  dibangun  menjadi  model utilitas pemilihan  moda  untuk masing-masing moda untuk tiap moda yang ditinjau.

## 4. ANALISIS DAN PEMBAHASAN
4.1  Model Pemilihan Moda
Outcome model ini dapat dilihat pada Tabel 1. Dibawah ini:.
Table 1 Outcome pemilihan moda
Variabel Koef. (B) Exp (B) T-value P-value Konstanta -19,254 0,000 11,18 0,001 Jenis kelamin (X 1 ) 4,754 116,087 8,108 0,004 Pekerjaan  (X 4 ) 2,327 10,249 8,894 0,003 Jumlah anggota keluarga (X 6 ) 2,966 19,409 7,527 0,006 Penghasillan rumah tangga (X 9 ) 1,745 5,727 8,621 0,003 Sampel (N) 100 -2 LL (β) 25,782 χ 2 test (sig) 43,521 (0,000) cox & snell R square 0,353 Nagelkerke R square 0,706
Dari Tabel 1 diatas, maka model yang dihasilkan adalah :
U 1 – U 2 =  -19,254 + 4,754 (X 1 ) + 2,327 (X 4 ) + 2,966 (X 6 ) + 1,745 (X 9 )
P P0≤5 = Exp (-19,254 + ( 4,754* X1) + ( 2,327 *X4) + ( 2,966 *X6) + ( 1,745 *X9)) / 1 +  Exp (-19,254 + ( 4,754* X1) + ( 2,327 *X4) + ( 2,966 *X6) + ( 1,745 *X9
P P0>5 = 1 – (Exp (-19,254 + ( 4,754* X1) + ( 2,327 *X4) + ( 2,966 *X6) + ( 1,745 *X9)) / 1 +  Exp (-19,254 + ( 4,754* X1) + ( 2,327 *X4) + ( 2,966 *X6) + ( 1,745 *X9))
Dimana :
Nilai kostanta α menunjukkan jika variabel jenis kelamin, pekerjaan, jumlah anggota keluarga, dan penghasilan  rumah  tangga  nilainya  adalah  0  maka  peluang  responden  memilih  mengunakan  kendaraan nilainya  negatif  yaitu  -19,254.  Dari  keempat  variabel  yang  berpengaruh  tersebut,  ada  2  variabel  yang signifikan yaitu variabel pekerjaan dan penghasilan rumah tangga. Nilai koefisian (B) sebasar 2,327 dan 1,745.  Dua  nilai  ini  berkontribusi  positif  dimana  bertambahnya  pekerjaan  dengan  1  orang  responden dengan  sebagai Pegawai Swasta/BUMN/Wiraswasta akan  bertambah responden  yang  lari  menggunakan kendaraan sebanyak 2,327. Nilai ini berkontribusi positif dimana pendapatan rumah tangga berkontribusi positif  dimana  bertambahnya  1  penghasilan  rumah  tangga  dengan  penghasilan  Rp.  4  juta  –  Rp.  6  juta akan bertambah yang menggunakan kendaraan sebanyak 1,745.
Nilai Exp (B) dari kedua variabel signifikan bernilai positif tersebut 10,249 dan 5,727. Hal ini berarti bahwa  pekerjaan  Pegawai  Swasta/BUMN/Wiraswasta  lebih  memilih  menggunakan  kendaraan  sebanyak
10,249 kali lipat dibandingkan dengan pekerjaan lainnya. Sedangkan penghasilan rumah tangga Rp. 4 juta –  Rp.  6  juta  lebih  memilih  menggunakan  kendaraan  sebanyak  5,727  kali  lipat  dibandingan  dengan penghasilan kurang Rp. 4 juta lebih dari Rp. 6 juta.
Nilai t- value memenuhi kriteria yaitu Wald, artinya pekerjaan dan penghasilan rumah tangga juga paling  berpengaruh  signifikan  dalam  model  yaitu  8,894  dan  8,621.  Nilai  p- value memenuhi  kriteria model yang signifikan, dimana nilai p- value kedua variabel bebas yang paling signifikan tersebut 0,003 dan 0,003 memenuhi syarat minimal error yaitu 5% atau 0,05.
Berdasarkan hasil yang diperoleh sebagaimana terdapat pada Tabel 1 diatas dapat di ketahui bahwa untuk membandingkan kebenaran dari dua model dilakukan pengujian log likelihood ratio tes maka nilai yang di dapat dari uji signifikan model secara bersama nilai -2 log likelihood sebesar 25,782, Chi-square test (sig)  merupakan  tes  kebaikan  model  ( goodness  of  fit )  yang  bernilai  43,521  (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 0,706 dan 0,353 . 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  70,6% sedangkan  sisanya  29,4%  dipengaruhi  oleh variabel lain.

## 4.2 Model  Waktu evakuasi
Outcome model ini dapat dilihat pada Tabel 1. Dibawah ini:.

## Table 2
Outcome waktu evakuasi Variabel Koef. (B) Exp (B) T-value P-value Konstanta -24,388 0,000 6,398 0,000 Jenis kelamin (X 1 ) 4,187 65,811 10,499 0,001 Umur  (X 2 ) 3,466 32,014 12,482 0,000 Tingkat pendidikan (X 3 ) 2,085 8,048 9,828 0,002 Anak dalam rumah tangga (X 7 ) 3,168 23,761 11,650 0,001 Sampel (N) 100 -2 LL (β) 51,063 χ 2 test (sig) 46,182 (0,000) cox & snell R square 0,370 Nagelkerke R square 0,595
Dari Tabel 2 diatas, maka model yang dihasilkan adalah :
U 1 – U 2 =  -24,388 + 4,187 (X 1 ) + 3,466 (X 2 ) + 2,085 (X 3 ) + 3,168 (X 7 )
P P0≤5 = Exp (-24,388 + ( 4,187* X1) + ( 3,466 *X2) + ( 2,085 *X3) + ( 3,168 *X7)) / 1 +  Exp (-24,388 + ( 4,187* X1) + ( 3,466 *X2) + ( 2,085 *X3) + ( 3,168 *X7))
P P0>5 = 1 – (Exp (-24,388 + ( 4,187* X1) + ( 3,466 *X2) + ( 2,085 *X3) + ( 3,168 *X7)) / 1 +  Exp (-24,388 + ( 4,187* X1) + ( 3,466 *X2) + ( 2,085 *X3) + ( 3,168 *X7))
Dimana :
Nilai kostanta α menunjukkan jika variabel jenis kelamin, umur, tingkat pendidikan, dan anak dalam rumah  tangga  nilainya  adalah  0  maka  peluang  responden  memilih  mengunakan  kendaraan  nilainya
negatif yaitu  -24,388. Dari keempat variabel yang berpengaruh tersebut, ada 2 variabel yang signifikan yaitu variabel umur dan anak dalam rumah tangga. Nilai koefisian (B) sebasar 3,466 dan 3,168. Dua nilai ini berkontribusi positif dimana bertambahnya umur 1 orang responden dengan umur 41 – 50 tahun akan bertambah responden yang lari menggunakan kendaraan sebanyak 3,466. Nilai anak dalam rumah tangga berkontribusi  positif  dimana  jika  adanya  1  orang  anak  akan  bertambahnya  pergerakan  yang menggunakan kendaraan sebanyak 3,168.
Nilai  Exp  (B)  dari  kedua  variabel  signifikan  bernilai  positif  tersebut  32,014  dan  23,761.  Hal  ini berarti  bahwa  umur  41  –  50  tahun  lebih  memilih  menggunakan  kendaraan  sebanyak  32,014  kali  lipat dibandingkan  dengan  umur  dibawah  40 tahun.  Sedangkan  adanya  anak  dalam  rumah  tangga  akan  lebih memilih menggunakan kendaraan sebanyak 23,761 kali lipat dibandingan yang tidak mempunyai anak.
Nilai t- value memenuhi kriteria yaitu Wald, artinya umur dan anak dalam rumah tangga juga paling berpengaruh  signifikan  dalam  model  yaitu  12,482  dan  11,650.  Nilai  p- value memenuhi  kriteria  model yang  signifikan,  dimana  nilai  p- value kedua  variabel  bebas  yang  paling  signifikan  tersebut  0,000  dan 0,001 memenuhi syarat minimal error yaitu 5% atau 0,05.
Berdasarkan hasil yang diperoleh sebagaimana terdapat pada Tabel 2 diatas dapat di ketahui bahwa untuk membandingkan kebenaran dari dua model dilakukan pengujian log likelihood ratio tes maka nilai yang  di  dapat  dari  uji  signifikan  model  secara  bersama  nilai log  likelihood sebesar  51,063, Chi-square test (sig)  merupakan  tes  kebaikan  model  ( goodness  of  fit )  yang  bernilai  46,182  (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 0,595 dan 0,370 . 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  59,5% sedangkan  sisanya  40,5%  dipengaruhi  oleh variabel lain.

## Tabel 3

## Nilai rata-rata variabel bebas yang digunakan
Variabel Bebas Simbol Nilai Rata-Rata Jenis kelamin X 1 1 Umur X 2 5 Pendidikan X 3 2 Pekerjaan X 4 3 Jumlah anggota keluarga X 6 2 Jumlah anak dalam rumah X 7 1 Penghasilan rumah tangga X 9 4
Nilai rata-rata adalah  suatu  bilangan  yang  mewakili  sekumpulan  data. Penghitungan  nilai  rata-rata dilakukan dengan menjumlahkan seluruh nilai data suatu kelompok sampel, dan kemudian dibagi dengan jumlah  sampel  tersebut.  Jadi  jika  suatu  kelompok  sampel  acak  dengan  jumlah  sampel  maka  dapat diketahui bahwa nilai rata-rata variabel bebas yang pertama yaitu jenis kelamin X 1 nilai rata-rata adalah 1, selanjutnya umur X 2 nilai rata-rata adalah 5, selanjutnya pendidikan X 3 dengan nilai rata-rata adalah 2, selanjutnya pekerjaan X 4 dengan nilai rata-rata adalah 3, selanjutnya jumlah anggota keluarga X 6 nilai rata-rata  adalah  2,  selanjutnya  jumlah  anak  dalam  rumah  X 7 dengan  nilai  rata-rata  adalah  1,  dan penghasilan rumah tangga X 9 dengan nilai rata-rata adalah 4.

## Tabel 4
Nilai utilitas tiap moda Outcome Moda Utilitas Moda Exp Utilitas Moda Pemilihan moda 4,759 116,675 Waktu evakuasi 2,321 10,186
Nilai utilita s pemilihan moda menjelaskan bahwa jumlah moda yang ditimbulkan yaitu sebesar 4,759 maka exp  utilitas yang  hasil  adalah  116,675.  Nilai utilitas waktu  evakuasi  menjelaskan  bahwa  jumlah moda yang ditimbulkan yaitu sebesar 2,321 maka exp utilitas yang hasil adalah 10,186.

## Tabel 5

## Nilai probabilitas pemilihan moda dan waktu evakuasi
Outcome Moda Probabilitas Persentase (%) Pemilihan moda Motorized 0,89 89 Non motorized 0,11 11 Waktu evakuasi ≤ 30 menit 0,81 81 > 30 menit 0,19 19
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  sebagaimana  terdapat  pada  Tabel  5  diatas  dapat  di  ketahui probabilitas  pemilihan  moda  bahwa  untuk  moda  yang  nilai  dari non  motorized sebesar  11%  akan memilih  tidak  mengunakan  moda    disaat  terjadinya  evakuasi  tsunami,  sedangkan motorized Sebanyak 89% akan memilih menggunakan moda disaat evakuasi tsunami dikarenakan masyarakat lebih memilih lari sejauh mungkin daripada memilih naik ke gedung bertingkat.
Probabilitas  waktu  evakuasi  bahwa  untuk  moda  yang  nilai  dari >  30  menit sebesar  19%  akan memilih  tidak  mengunakan  moda  disaat  terjadinya  evakuasi  tsunami,  dan  sedangkan ≤  30  menit Sebanyak  81%  akan  memilih  menggunakan  moda  disaat  evakuasi  tsunami.  Hal  ini  dikarenakan masyarakat mengunakan moda dengan waktu tempuh lebih cepat daripada lebih memilih perjalan. Hasil ini menunjukkan bahwa saat evakuasi tsunami responden memilih menggunakan kendaraan dikarenakan total memilih menggunakan kendaraan lebih besar dari pada mereka yang memilih berjalan.

## Tabel 6
Nilai error pemilihan moda Outcome Moda Observasi Estimasi (%) Error Pemilihan moda Motorized 89 89 7% Non motorized 11 11 10% Waktu evakuasi ≤ 30 menit 89 81 8% > 30 menit 11 19 9%
Maka nilai error pada masing-masing pemilihan moda motorized itu sebesar 7%, selanjutnya nilai error pada non motorized sebesar 10%, dan Sedangkan error pada masing-masing waktu evakuasi ≤ 30 menit itu  sebesar  8%,  dan  nilai error pada >  30  menit sebesar  9%.  Hasil  ini  berdasarkan  data  dari populasi.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN

## 5.1 Kesimpulan
Berdasarkan  dari  hasil  analisis  data responden  dari  kecamatan Kuta  Raja  Banda Aceh,  maka  dapat ditarik    beberapa  kesimpulan  yang  sesuai  dan  memenuhi  maksud  serta  tujuan  dari  penelitian  yang dilakukan sebagai berikut :
1. Model pemilihan moda dan waktu evakuasi yang diperoleh adalah:
a. Outcome Pemilihan Moda
● Persamaan untuk mengunakan U 1 – U 2 adalah U 1 – U 2 = -19,254 + 4,754 (X 1 ) + 2,327 (X 4 ) + 2,966 (X 6 ) + 1,745 (X 9 )
b. Outcome Waktu Evakuasi
• Persamaan untuk mengunakan U 1 – U 2 adalah U 1 – U 2 = -24,388 + 4,187 (X 1 ) + 3,466 (X 2 ) + 2,085 (X 3 ) + 3,168 (X 7 ) 2. Probabilitas  masing-masing  pemilihan  moda  yang  diperoleh  adalah  P (motorized) =  89%  dan  P (non motorized) = 11%, dan probabilitas masing-masing waktu evakuasi yang diperoleh adalah: P (motorized) = 81% dan P (non motorized) = 19%.
3. Faktor-faktor yang mempengaruhi pemilihan moda adalah pekerjaan (X 4 ) dan penghasilan rumah tangga  (X 9 ).  Selanjutnya  yang  mepengaruhi  waktu  evakuasi  adalah  umur  (X 2 )  dan  anak  dalam rumah tangga (X 7 ).

## 5.2  Saran
Adapun saran yang dapat diberikan dari hasil penelitian ini adalah :
1. Melalui  penelitian  ini  diharapkan  adanya  peninjauan  ulang  sehingga  memiliki  korelasi  yang tinggi terhadap kebutuhan perilaku evakuasi dan perilaku alternatif pelarian sebagai variabel yang ditinjau dari Kecamatan Kuta Raja Banda Aceh.
2. Hasil penelitian ini nantinya diharapkan sebagai masukan bagi pihak-pihak yang berkepentingan dalam penanganan masalah bencana tsunami dan dapat menjadi informasi bagi pembaca terutama masyarakat  Kecamatan  Kuta  Raja  dalam  hal  mitigasi  bencana  tsunami  sehingga  dapat meminimalisirkan kerugian baik korban nyawa, luka-luka maupun harta benda di masa yang akan datang.
3. Penelitian  ini juga  diharapkan  menjadi  masukan  bagi  peneliti selanjutnya  dengan  menggunakan model yang berbeda sehingga dapat dijadikan perbandingan untuk hasil yang lebih akurat.

## DAFTAR PUSTAKA
Hosmer,  D.  W.  dan  Lemeshow,  S.  (1989). Apllied  Logistic  Regression .  New  York:      John  Wiley  Dan Sons.
Halim, A. 2005. Analisis Investasi. Edisi Kedua . Salemba Empat, Jakarta.
Rahmawati, A. 2014. Analisis Pemilihan Moda Sepeda Motor Dan Krl Commuterline Untuk Perjalanan Kerja Ke Propinsi Dki Jakarta .
Soehartono, I. 2004. Metode Penelitian Sosial .penerbit: PT. Remaja Rosdakarya, Bandung.
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.
Sugiyono.  2009. Metode  Penelitian  Bisnis  (Pendekatan  Kuantitatif,  Kualitatif,  dan  R&D). Alfabeta .Bandung.
Sugiyono. 2011. Metode Penelitian Kuantitatif, Kualitatif dan R&D . Alfabeta. Bandung, Tamin, O. Z. 2003. Perencanaan Pemodelan dan Transportasi. Penerbit ITB, Bandung. Tamin, O. Z. 2008. Perencanaan Pemodelan dan Transportasi. Penerbit ITB, Bandung.