## Pola Interaksi Spasial serta Karakteristik Individu dan Rumah Tangga Komuter antar Kabupaten/Kota di Bandung Raya
Spatial Interaction Pattern and Characteristics of Individual and Household Commuters between Regencies/Cities in Greater Bandung
Riya Supriyatin 1* , Andrea Emma Pravitasari 2 & Didit Okta Pribadi 3
1 Program Studi Ilmu Perencanaan Wilayah, Sekolah Pascasarjana, Institut Pertanian Bogor, Jalan Meranti, Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680, Indonesia; 2 Departemen Ilmu Tanah dan Sumberdaya Lahan, Fakultas Pertanian, Institut Pertanian Bogor, Jalan Meranti, Kampus IPB Dramaga, Bogor, Jawa Barat 16680, Indonesia; 3 Balai Konservasi Tumbuhan Kebun Raya Bogor, LIPI, Jalan Ir. H. Juanda Nomor 13, Bogor, Jawa Barat 16122, Indonesia; * Penulis korespondensi. e-mail : riya_supriyatin@yahoo.com (Diterima: 28 Februari 2020; Disetujui: 16 April 2020)

## ABSTRACT
Differences in regional development in Greater Bandung caused spatial interaction in order to  meet  the  shortcomings  in  origin  areas.  One  of  the  form  spatial  interaction  is  commuting. This study  aimed  to  analyze  the  pattern  of  spatial  interaction  between  regencies/cities  in  Greater Bandung  and  determine  individual  and  household  commuter  characteristics.  Variables  used  to analyze  the  pattern  of  spatial  interactions  were  number  of  commuters,  distances,  regional development  index,  built  up  area  ratio,  and  population  density  of  regency/city  units  in  Greater Bandung.  Method  used  were  Entropy  Index  and  Augmented  Doubly  Constrained  Entropy  Model. Variables used to determine individual and household commuter characteristics were age, marital status,  highest  education  completed,  number  of  household  members,  monthly  household expenditure,  and  the  main  reason  for  choosing  settlement  location.  Data  were  originated  from 2017  Greater  Bandung  Commuter  Survey  held  by  Statistics  Indonesia  (BPS),  which  consists  of 15,082 individuals and 4,531 households. The method used was correspondence analysis. Analysis results shows that Bandung Regency, Sumedang Regency, and Bandung City had positive effects on spatial  interactions  in  Greater  Bandung.  Commuters  in  Greater  Bandung  mostly  come  from regency areas  with productive age, low education level, big number of household members, have low and high economic level, live in regency area because of affordable house price and closeness to family. Meanwhile, commuters in Greater  Bandung mostly move toward city areas have young and productive age, high education level, have low and high economic level, and variety number of household members.
Keywords: commuter, correspondence analysis, entropy, spatial interaction

## ABSTRAK
Perbedaan  perkembangan  wilayah  di  Bandung  Raya  menimbulkan  interaksi  spasial  demi memenuhi  kekurangan  yang  ada  di  wilayah  asal.  Salah  satu  bentuk  interaksi  ini  adalah  komuter. Penelitian ini bertujuan menganalisis pola interaksi spasial antar kabupaten/kota di Bandung Raya dan  menentukan  karakteristik  individu  serta  rumah  tangga  komuternya.  Variabel  yang  digunakan untuk  menganalisis  pola  interaksi  spasial  antara  lain  jumlah  komuter  antar  kabupaten/kota,  jarak antar  kabupaten/kota,  indeks  perkembangan  wilayah,  rasio  lahan  terbangun,  dan  kepadatan penduduk  unit  kabupaten/kota  di  Bandung  Raya.  Metode  yang  digunakan  adalah  Indeks Entropy
Juni 2020, 4 (2): 113-133
dan Augmented  Doubly  Constrained Entropy  Model .  Variabel  yang  digunakan  untuk  menentukan karakteristik individu dan rumah tangga komuter antar kabupaten/kota di Bandung Raya antara lain umur,  status  perkawinan,  pendidikan  tertinggi  ditamatkan,  jumlah  anggota  rumah  tangga, pengeluaran rumah tangga per bulan, dan alasan utama memilih tempat tinggal sekarang. Data ini bersumber  dari  Survei  Komuter  Bandung  Raya  tahun  2017  oleh  BPS  yang  terdiri  atas  15,082 individu  dan  4,531  rumah  tangga.  Metode  yang  digunakan  adalah  analisis  korespondensi.  Hasil analisis menunjukkan Kabupaten Bandung, Kabupaten Sumedang, dan Kota Bandung berpengaruh positif  terhadap  interaksi  spasial  di  Bandung  Raya.  Komuter  di  Bandung  Raya  dominan  berasal dari  kabupaten  dengan  ciri  usia  produktif,  berpendidikan  relatif  rendah,  jumlah  anggota  rumah tangga yang besar, tingkat ekonomi rendah dan ekonomi tinggi, alasan tinggal di kabupaten karena harga rumah yang murah serta dekat dengan keluarga. Komuter di Bandung Raya dominan menuju ke  kota  dengan  ciri  usia  muda  serta  usia  produktif,  berpendidikan  cukup  tinggi,  tingkat  ekonomi tinggi dan ekonomi rendah dengan jumlah keluarga yang bervariasi.
Kata kunci: analisis korespondensi, entropy, interaksi spasial, komuter

## PENDAHULUAN
Interaksi  wilayah  merupakan  hal  penting yang  berkembang  dalam  ilmu  pengembangan wilayah  terkait  dengan supply dan demand wilayah  tersebut.  Kapasitas supply suatu wilayah  bergantung  dari  kemampuan  wilayah tersebut  menyediakan  sumber  daya  alam, sumber daya manusia, sumber daya buatan dan sumber daya kelembagaan. Sementara kapasitas demand suatu  wilayah  bergantung  dari  tingkat kebutuhan terhadap barang atau jasa yang dapat diperoleh  dari  luar  wilayah  tersebut.  Potensi supply dan demand yang  berbeda-beda  antar wilayah  menimbulkan  interaksi  antar  wilayah yang  dapat  berupa  aliran  barang,  orang  dan jasa.  Semakin  tinggi  interaksi  wilayah  maka kegiatan ekonomi semakin lancar dan pertumbuhan  ekonomi  semakin  meningkat sehingga  menurunkan  tingkat  ketimpangan pembangunan  (Soares et  al .,  2017).  Namun manfaat  interaksi  ini  akan  terwujud  jika  antar wilayah terjadi saling ketergantungan
( interdependent ) dengan posisi tawar yang kuat (Pribadi et al ., 2017a) dan setiap wilayah harus mampu  memberikan  kontribusi  positif  yang bersifat melengkapi satu sama lainnya (Putra et al .,  2017).  Dengan  demikian  akan  terwujud pembangunan  yang  dinamis  dalam  tingkat keberlanjutan  yang  tinggi  dan  mampu  untuk menggerakkan  perekonomian  menjadi  lebih besar  (Putra et  al .,  2017).  Jika  wilayah  yang
satu  bergantung  pada  wilayah  yang  lain,  maka interaksi yang terjadi akan eksploitatif terhadap wilayah  yang  bergantung  dan  menyebabkan ketimpangan antar wilayah menjadi lebih parah (Pribadi et  al .,  2017a).  Interaksi  spasial  dari wilayah  yang  berbatasan  dapat  mempengaruhi bidang  transportasi,  fasilitas  ekonomi  dan keterkaitan  sosial  antar  penduduk  (Rahayu, 2013)  serta  mampu  meningkatkan  mobilitas tenaga kerja (Sabana, 2007).
Mobilitas  dibedakan  menjadi  dua  jenis yaitu  mobilitas  permanen  atau  migrasi  dan mobilitas  non  permanen.  Mobilitas  non permanen dibedakan kembali menjadi dua jenis yaitu sirkuler dan komuter. Salah satu mobilitas non permanen yang berkembang pesat terutama di  kota-kota  besar  adalah  komuter  atau penglaju. Komuter didefinisikan sebagai seseorang  yang  melakukan  suatu  kegiatan bekerja/sekolah/kursus  di  luar  kabupaten/kota tempat tinggal dan secara rutin pergi dan pulang ke  tempat  tinggalnya  pada  hari  yang  sama (BPS, 2017). Pola pergerakan komuter bermacam-macam  jenisnya  tergantung  dari lokasi,  individu  pelaku,  moda  transportasi  dan jarak perjalanan (Lovelace et al ., 2014).
Faktor rumah tangga yang mempengaruhi keputusan melakukan commuting antara  lain  pemukiman  di  daerah asal  (Pebrian  &  Ratnasari,  2013;  BPS,  2009; Permatasari dan Hudalah, 2013), jarak, pemukiman, lingkungan tempat tinggal
(Verhetsel et  al. ,  2010)  serta  faktor  keluarga (Bengi  &  Jamal,  2017).  Selain  faktor  rumah tangga,  keputusan  komuter  juga  dipengaruhi oleh  faktor  individu  antara  lain  pendidikan (Ishaq et  al .,  2014;  Warsida et  al .,  2013; Syamsiyah et  al .,  2015),  usia  (Ishaq et  al ., 2014;  Warsida et  al .,  2013;  Permatasari  dan Hudalah,  2013;  Syamsiyah et  al .,  2015;  Bengi & Jamal, 2017) dan status pernikahan (Ishaq et al .,  2014;  Warsida et  al .,  2013;  Permatasari  & Hudalah, 2013; Bengi dan Jamal, 2017).
Sifatnya yang non permanen mengakibatkan  keberadaan  komuter  tidak mempengaruhi jumlah penduduk secara administratif namun mempengaruhi penggunaan keberadaan fasilitas-fasilitas umum dan sosial pada daerah tujuan sehingga semakin banyak  fasilitas  yang  perlu  disiapkan  untuk menampung  penduduk  dan  komuter  yang datang  pada  siang  hari.  Keberadaan  komuter menimbulkan  berbagai  dampak  negatif  di antaranya  kemacetan  (Warsida et  al .,  2013; Krisjane et  al .,  2012;  Wu et  al .,  2019), inefisiensi  waktu  (Stone  &  Schneider,  2016; Handy  &  Thigpen,  2018),  kualitas  hidup memburuk  (Stone  &  Schneider,  2016;  Warsida et  al .,  2013),  sosialisasi  dengan  lingkungan pekerja  berkurang  (Warsida et  al .,  2013), kepuasan  hidup  berkurang  (Sha et  al .,  2019; Nie & Sousa-Poza, 2016), meningkatkan risiko obesitas  (Sha et  al .,  2019;  Kunn-Nelen,  2015), mengurangi  produktivitas  (Haddad  &  Barufi, 2017),  stres  (Stone  &  Schneider,  2016; Gimenez-Nadal  &  Molina,  2019;  Wang et  al ., 2019; Handy & Thigpen, 2018), mempengaruhi tingkat  kebahagiaan  (Zhu  &  Fan,  2018;  Nie  & Sousa-Poza,  2016),  kelelahan (Stone & Schneider,  2016;  Gimenez-Nadal  &  Molina, 2019), bahkan menyebabkan kematian (Sandow et al ., 2014).
Berbagai  penelitian  terkait  komuter menunjukkan  hasil  yang  beragam,  di  antaranya komuter  pekerja  lebih  banyak  menuju  wilayah suburban  dari  pada  menuju  pusat  kota  (Miller, 2018).  Sementara  menurut  Krisjane et  al . (2012),  penduduk  wilayah  suburban  dengan usia muda lebih berpotensi menjadi komuter.
Wilayah  Bandung  Raya  pada  penelitian ini  mengikuti  konsep  BPS  yaitu  wilayah  yang terdiri  atas  lima  kabupaten/kota  meliputi wilayah Kabupaten Bandung, Kabupaten Sumedang,  Kabupaten  Bandung  Barat,  Kota Bandung  dan  Kota  Cimahi.  Berdasarkan  hasil SUPAS  (sensus  penduduk  antar  sensus)  tahun 2015 yang dilakukan oleh BPS, jumlah komuter di  Bandung  Raya  sebesar  6.53%  dari  total  8.5 juta  penduduk  usia  5  tahun  ke  atas  (BPS Provinsi  Jawa  Barat,  2016;  2019).  Angka  ini meningkat  menjadi  7%  pada  tahun  2017  dari total  8.7  juta  penduduk  usia  5  tahun  keatas (BPS, 2017). Sebagai salah satu kota metropolitan  di  Provinsi  Jawa  Barat,  wilayah Bandung  Raya  memiliki  kepadatan  penduduk lebih tinggi dari Provinsi Jawa Barat, meskipun luas  Bandung  Raya  hanya  sebesar  13.56%  dari total  wilayah  Provinsi  Jawa  Barat  (BPS Provinsi Jawa Barat, 2018). Kepadatan penduduk  ini  belum  ditambahkan  dengan penduduk  komuter  yang  datang  dan  keluar wilayah  Bandung  Raya  untuk  beraktivitas setiap harinya.
Berdasarkan  hal  tersebut,  penelitian  ini bertujuan  menganalisis  pola  interaksi  spasial komuter antar kabupaten/kota di Bandung Raya serta  menentukan  karakteristik  individu  dan rumah  tangga  komuter  antar  kabupaten/kota  di Bandung Raya sehingga mampu meminimalisasi  dampak  negatif  yang  akan ditimbulkan dari keberadaan komuter.

## METODOLOGI
Analisis Pola Interaksi Spasial Komuter antar Kabupaten/Kota di Bandung Raya
Interaksi  spasial  adalah  proses  ketika objek  dari  titik  yang  berbeda  melakukan kontak, hubungan supply demand dan keputusan  terkait  lokasi  tertentu  (Roy  &  Thill, 2004).  Menurut  Saefulhakim  (2003) dalam Iriana  (2005)  bila  ada n individu  melakukan mobilitas ( commuting , transportasi, perdagangan  dan  sebagainya)  antara i wilayah asal  dengan j wilayah  tujuan  maka  interaksi spasial  dapat  dianalisis  menggunakan  metode maksimisasi entropy. Salah  satu  variasi  dari
Juni 2020, 4 (2): 113-133
metode  maksimisasi entropy adalah  metode maksimisasi entropy dengan kendala ganda.
Tujuan  utama  dari  model  maksimisasi entropy kendala ganda adalah memaksimumkan fungsi entropy yang  secara  matematis  dapat dituliskan  sebagai  (Saefulhakim,  2003 dalam Iriana, 2005).
(1) Dengan fungsi kendala a. (2) b. (3) c. (4) d. (5) Keterangan: = Banyaknya individu yang melakukan  mobilitas  spasial  antara wilayah  asal  ke-i  dengan  wilayah tujuan ke-j (orang)
= Jarak tempuh antara wilayah asal ke- i dengan  wilayah  tujuan  ke- j (km) = Banyaknya individu yang melakukan  mobilitas  spasial  berasal dari wilayah asal ke- i (orang) = Banyaknya individu yang
melakukan mobilitas spasial menuju ke wilayah tujuan ke- j (orang) T = Total jarak tempuh yang dilakukan oleh keseluruhan n individu (km) n = Keseluruhan individu (orang) =  Nilai  entropi  dari  mobilitas  spasial yang  dilakukan  oleh  seluruh n individu  antar  berbagai  alternatif wilayah  asal i ( i =1,2,..., i )  dengan berbagai  alternatif  wilayah  tujuan j ( j =1,2, ..., j )
Menggunakan  logaritma  dan stirling approximation ,  persamaan  (1)  dapat  dituliskan kembali menjadi (Wilson, 1967):
(6)
dan  dengan  menggunakan  pengali  Lagrange, nilai  maksimum  persamaan  (6)  berdasarkan fungsi  kendala  (2)  hingga  (5)  menghasilkan persamaan  model  maksimisasi entropy kendala ganda sebagai berikut (Wilson, 1967):
(7)
Keterangan
= parameter daya dorong wilayah asal ke- i
= parameter daya tarik wilayah tujuan ke- j
= parameter hambatan jarak antar wilayah asal dan wilayah tujuan
Model  persamaan  (7)  selanjutnya  dapat dikembangkan  dengan  menambahkan  variabel lain yang diduga berpengaruh terhadap interaksi spasial,  sehingga  persamaan  (7)  dapat  ditulis kembali  menjadi  (Saefulhakim,  2003 dalam Iriana, 2005).
(8)
Persamaan  (8)  disebut  sebagai  model maksimisasi  entropy  dengan  kendala  ganda yang  diperluas  ( Augmented  Doubly  Constraint Entropy  Model )  dimana adalah  konstanta, = adalah  variabel karakteristik yang menggambarkan
perbandingan  kondisi  wilayah  asal  ke-i  dan wilayah  tujuan  ke-j  dan adalah  parameter masing-masing karakteristik tersebut.
Pada  penelitian  ini  perhitungan  metode augmented  doubly  constrained  entropy  model diperoleh  dengan  menggunakan  log  linear Poisson  model  pada software Statistica  8.0. Unit analisis yang digunakan adalah
kabupaten/kota  di  Bandung  Raya.  Hambatan spasial  (karakteristik)  wilayah  yang  digunakan adalah:
(V 1 ) Indeks perkembangan wilayah:
Variabel ini
diperoleh dengan menggunakan  metode  Skalogram  dimodifikasi berdasarkan  data  potensi  desa  tahun  2018  dari Badan  Pusat  Statistik.  Metode  ini  dihitung dengan mempertimbangkan keberadaan fasilitas pelayanan  (Panuju  &  Rustiadi,  2013;  Utari, 2015)  serta  akses  berdasarkan  jarak  tempuh
menuju  fasilitas  tersebut  (Panuju  &  Rustiadi, 2013). Tahapan metode Skalogram
dimodifikasi  sebagai  berikut  (Murtadho et  al .,
2018):
a. Merasionalisasikan  data  jarak  tempuh  dan fasilitas pada masing-masing wilayah;
b. Pembobotan terhadap data kapasitas dengan  membagi  kapasitas j terhadap bobot fasilitas j , dimana bobot fasilitas j = jumlah  total  kapasitas j dibagi  dengan jumlah wilayah yang memiliki fasilitas j ;
c. Standarisasi  data  dengan  menggunakan rumus
(9) Dimana: =  Variabel baru untuk wilayah ke- i dan fasilitas atau jarak
tempuh ke- j =  Jumlah sarana untuk wilayah
ke- i dan jenis fasilitas ke- j
=  Nilai minimum untuk jenis fasilitas atau jarak tempuh ke- j =  Standar deviasi untuk jenis fasilitas atau jarak tempuh ke- j d. Menghitung  nilai  indeks  perkembangan wilayah dengan persamaan
(10)
Dimana: IPK = indeks perkembangan wilayah
=  variabel  baru  untuk  wilayah  ke- i dan fasilitas atau jarak tempuh ke- j
Data  potensi  desa  tersebut  terdiri  atas data fasilitas perekonomian, pendidikan, kesehatan  dan  peribadatan.  Data-data  tersebut diagregasi menjadi unit wilayah kabupaten/kota di  Bandung  Raya  dan  dihitung  menggunakan Microsoft Excel 2010.
1. (V 2 ) Rasio lahan terbangun:
Variabel ini diperoleh dari overlay antara peta  tutupan  lahan  Bandung  Raya  tahun  2018 bersumber  dari  Bappeda  Provinsi  Jawa  Barat dan peta administrasi Bandung Raya bersumber dari Badan Informasi Geospasial.
2. (V 3 ) Kepadatan penduduk:
Variabel  ini  diperoleh  dari  BPS  Provinsi Jawa Barat tahun 2017.
Ketiga  variabel  tersebut  dibuat  dalam bentuk keberimbangan antara dua wilayah yang dihitung  menggunakan  indeks entropy .  Indeks entropy ini  diperoleh  dengan  menghitung  rasio nilai  diversitas entropy ( Shanon  entropy  index ) terhadap nilai entropy maksimalnya sebagaimana dijabarkan pada persamaan (11).
(11) Keterangan: S =  Indeks entropy antara dua wilayah pada setiap karakteristik wilayah i =  Wilayah (kabupaten/kota)
=  Nilai rasio frekuensi kejadian pada kabupaten/kota ke- i terhadap total kejadian
=  Nilai entropy maksimal, yaitu
Dengan  demikian  akan  diperoleh  nilai  indeks entropy antara  dua  wilayah  untuk  masing- masing  karakteristik  wilayah  yang  dipakai. Angka ini akan mendekati satu jika karakteristik  antara  dua  wilayah  semakin  mirip dan  sebaliknya.  Model  akhir  interaksi  spasial pada penelitian ini dirumuskan sebagai berikut
(12)
Keterangan:
= Jumlah komuter dari wilayah asal ke- i menuju wilayah tujuan ke- j
= Keberimbangan indeks perkembangan wilayah asal ke- i dan wilayah tujuan ke- j
= Keberimbangan rasio lahan terbangun wilayah asal ke- i dan wilayah tujuan
ke- j
= Keberimbangan kepadatan penduduk wilayah asal ke- i dan wilayah tujuan ke -j
= Koefisien keberimbangan indeks perkembangan wilayah
= Koefisien keberimbangan rasio lahan terbangun
= Koefisien keberimbangan kepadatan penduduk
Juni 2020, 4 (2): 113-133
Makna  untuk  masing-masing  parameter yang dihasilkan adalah sebagai berikut: 1. Parameter  daya  dorong  wilayah  asal i ( ).
Semakin  besar  angkanya  (positif  tandanya, signifikan  uji  statistiknya),  mengindikasikan bahwa  apabila  komuter  dari  suatu  wilayah asal i ditingkatkan,  maka  interaksi  spasial akan  semakin  meluas.  Sebaliknya,  semakin kecil angkanya (negatif tandanya, signifikan uji  statistiknya),  mengindikasikan  bahwa apabila  komuter  dari  suatu  wilayah  asal i ditingkatkan,  maka  interaksi  spasial  hanya akan  berpengaruh  ke  wilayah  asal.  Jika angkanya  semakin  mendekati  nol  (baik bertanda  positif  maupun  negatif,  tapi  tidak signifikan  uji  statistiknya),  mengindikasikan bahwa perubahan jumlah komuter dari suatu wilayah  asal i tidak  akan  berpengaruh terhadap pola interaksi spasial dan perkembangan wilayah asal.
2. Parameter  daya  tarik  wilayah  tujuan j ( ).
Semakin  besar  angkanya  (positif  tandanya, signifikan  uji  statistiknya),  mengindikasikan bahwa  apabila  komuter  menuju  suatu wilayah tujuan j ditingkatkan, maka interaksi  spasial  akan  semakin  meluas. Sebaliknya, semakin kecil angkanya (negatif tandanya, signifikan uji statistiknya), mengindikasikan  bahwa  apabila  komuter menuju  suatu  wilayah  tujuan j ditingkatkan, maka interaksi spasial hanya akan berpengaruh  terhadap  wilayah  tujuan.  Jika angkanya  semakin  mendekati  nol  (baik bertanda  positif  maupun  negatif,  tapi  tidak signifikan  uji  statistiknya),  mengindikasikan bahwa  perubahan  jumlah  komuter  menuju suatu wilayah tujuan j tidak akan berpengaruh  terhadap  interaksi spasial maupun pengembangan wilayah tujuan.
2. Parameter  hambatan  spasial  ( dan ).
Semakin  besar  angkanya  (positif  tandanya, signifikan  uji  statistiknya),  mengindikasikan bahwa  apabila  hambatan  semakin  tinggi, atau  karakteristik  wilayah  asal  dan  wilayah tujuan semakin besar, maka interaksi spasial akan  semakin  meluas  (secara  signifikan). Artinya  pada  kondisi  ini  peningkatan hambatan/tantangan  perjalanan,  dan/atau
pengembangan masing-masing wilayah,
akan  meningkatkan  perkembangan  interaksi antar wilayah secara keseluruhan. Sebaliknya, semakin kecil angkanya (negatif tandanya, signifikan uji statistiknya), mengindikasikan bahwa jika hambatan/tantangan perjalanan semakin tinggi,  atau  karakteristik  wilayah  asal  dan wilayah  tujuan  semakin  besar,  maka interaksi  spasial  akan  semakin  menyempit (secara  signifikan). Artinya pada  kondisi ini peningkatan  hambatan/tantangan  perjalanan, dan/atau pengembangan masing-masing wilayah,  akan  menurunkan  perkembangan interaksi  antar  wilayah  secara  keseluruhan. Jika  angkanya  semakin  mendekati  nol  (baik bertanda  positif  maupun  negatif,  tapi  tidak signifikan  uji  statistiknya),  mengindikasikan bahwa hambatan atau
perbedaan karakteristik  antar  wilayah  asal  dan  wilayah tujuan tidak akan mengubah interaksi spasial secara keseluruhan.

## Karakteristik Individu dan Rumah Tangga Komuter di Bandung Raya
Pada penelitian
ini, analisis korespondensi  digunakan  untuk  menentukan karakteristik  komuter  di  Bandung  Raya  yan dilihat dari segi individu maupun rumah tangga. Analisis  korespondensi  merupakan  teknik analisis  statistik  yang  dapat  digunakan  untuk memetakan  variabel  kualitatif.  Analisis  ini diawali  dengan  membentuk  tabel  kontingensi dari  variabel  kualitatif  (kategorik) yang digunakan.  Dari  tabel  kontingensi  tersebut dihitung  profil  baris  dan  profil  kolom  yaitu jumlah  elemen  baris  dan  elemen  kolom  sama dengan  1.  Untuk  menampilkan  profil  baris  dan profil  kolom  dalam  ruang  dua  dimensi, digunakan  jarak chi -kuadrat  dan  metode Generalized  Singular  Value  Decomposition (GSVD).  Penggunaan  metode  tersebut  juga akan menghasilkan nilai eigen yang menggambarkan  variasi  data  dari  hasil  analisis (Rusgiyono,  2010).  Analisis  korespondensi mengukur  asosiasi  atau  hubungan  antara variabel  dengan  tingkat  asosiasi  dihitung berdasarkan jarak antara variabel yang
digambarkan  dalam  ruang  dua  dimensi  yang telah  terbentuk  (Pribadi et  al .,  2017b).  Pada ruang  dua  dimensi  yang  terbentuk,  variabel yang  berdekatan  selain  memiliki  kedekatan asosiasi  juga  memiliki  kedekatan similarity (kemiripan) (Simamora, 2017).
Analisis korespondensi diterapkan karena  pada  analisis  korespondensi  tidak diperlukan uji asumsi normalitas dan autokorelasi (Nurfitasari et al ., 2017), tidak ada asumsi  distribusi,  tidak  ada  hipotesis  model (Lesnussa et  al .,  2017),  menggunakan  data nominal  dan  kategorik  untuk  menggambarkan secara sederhana hubungan linier dan non linier dari  data,  tidak  diperlukan  definisi  awal  pada data  baris  dan  kolom  (Kennedy et  al. ,  1996), mudah  diimplementasikan  dalam  menjelaskan fenomena,  dapat  digunakan  pada  jumlah  data yang  sedikit  (Hoffman  &  Franke,  1986)  dan penyajian  data  dalam  bentuk  visual  sehingga mudah diinterpretasikan (Greenacre, 1984).
Variabel  yang  digunakan  dalam  analisis korespondensi  bersumber  dari  hasil  Survei Komuter  Bandung  Raya  tahun  2017  yang dilakukan oleh BPS dan dibedakan menjadi dua jenis  yaitu  variabel  yang  menggambarkan faktor individu dan variabel yang
menggambarkan  faktor  rumah  tangga.  Sampel dipilih dengan menggunakan metode two stages sampling .  Langkah  awal  metode  ini  dengan memilih  blok  sensus  per  strata  kecamatan kemudian  dari  blok  sensus  yang  terpilih dilakukan  pemutakhiran  rumah  tangga  dan diambil 10 rumah tangga sampel menggunakan sistematik sampling.
Untuk mengukur keterwakilan  populasi,  digunakan Relative Standard  Error (RSE)  dimana  secara  umum pada  Survei  Komuter  Bandung  Raya  ini diperoleh  nilai  RSE 25%,  maka  estimasi dianggap  akurat  dan  dapat  digunakan  (BPS, 2017).
Data  sampel  yang  digunakan  untuk menggambarkan karakteristik individu komuter di  Bandung  Raya  sebanyak  15,082  responden atau  individu  dengan  variabel  yang  digunakan disajikan pada Tabel 1. Sampel yang digunakan untuk  menggambarkan  karakteristik  rumah tangga  komuter  di  Bandung  Raya  sebanyak
4,531  rumah  tangga  dengan  variabel  yang digunakan disajikan pada Tabel 2.
Tabel 1. Variabel individu yang digunakan dalam analisis korespondensi No  Nama variabel Kategori 1 Umur 1 = <15 tahun 2 = 15 – 24 tahun 3 = 25 – 34 tahun 4 = 35 – 44 tahun 5 = >44 tahun 2 Status Perkawinan 1 = belum kawin 2 = kawin 3 = cerai hidup 4 = cerai mati 3 Pendidikan tertinggi ditamatkan 1 = <= SD/MI/sederajat 2  =  SMP/Mts/sederajat  dan SMA/MA/sederajat 3 = D I/D II/D III
4 = D IV/S 1/S 2/S 3 Sumber: Survei Komuter Bandung Raya Tahun 2017, BPS, dimodifikasi
Tabel 2. Variabel rumah tangga yang digunakan dalam analisis korespondensi No  Nama variabel Kategori 1 Jumlah Anggota Rumah  Tangga (ART) 1 = 1-2 orang 2 = 3-4 orang 3 = 5-6 orang 4 = 7-8 orang 5 = >8 orang 2 Pengeluaran rumah  tangga per bulan 1 = <2 juta 2 = 2 – 2.9 juta 3 = 3 – 3.9 juta 4 = 4 – 4.9 juta
5 = 5 – 5.9 juta
6 = 6 – 6.9 juta
7 = ≥ 7 juta 3 Alasan  utama memilih tempat tinggal sekarang 1 = biaya hidup murah 2 = warisan orangtua 3  =  harga  /sewa  rumah terjangkau
4  =  lingkungan  aman  dan nyaman 5 = dekat dengan keluarga 6  =  kemudahan  akses  ke fasilitas umum (fasum) 7  =  dekat  dengan  tempat kerja/sekolah/kursus 8 = lainnya
Sumber: Survei Komuter Bandung Raya Tahun 2017, BPS, dimodifikasi
Data  statistik  dari  sampel  individu  dan rumah tangga disajikan pada Tabel 3 dan Tabel 4.
Juni 2020, 4 (2): 113-133
Variabel keputusan komuter dinyatakan dengan: 1 = komuter menuju wilayah kabupaten 2 = komuter menuju wilayah kota 3 = komuter berasal dari kabupaten 4 = komuter berasal dari kota 0 = bukan komuter Seluruh sampel tersebut dianalisis menggunakan software Statistica 8.0.
Tabel 3. Data statistik sampel individu komuter antar kabupaten/kota di Bandung Raya
Kategori Bukan komuter Komuter ke kab Komuter ke kota Total Bukan komuter Komuter dari kab Komuter dari kota Total Umur < 15 tahun 2,910 25 90 3,025 2,910 70 45 3,025 15-24 tahun 2,476 66 272 2,814 2,476 201 137 2,814 25-34 tahun 1,928 68 195 2,191 1,928 164 99 2,191 35-44 tahun 2,292 61 201 2,554 2,292 165 97 2,554 >44 tahun 4,237 77 184 4,498 4,237 165 96 4,498 Total 13,843 297 942 15,082 13,843 765 474 15,082 Status perkawinan Belum kawin 5,399 100 405 5,904 5,399 299 206 5,904 Kawin 7,346 182 503 8,031 7,346 434 251 8,031 Cerai hidup 353 7 20 380 353 22 5 380 Cerai mati 745 8 14 767 745 10 12 767 Total 13,843 297 942 15,082 13,843 765 474 15,082 Pendidikan tertinggi ditamatkan <=SD/MI/ sederajat 6,961 71 207 7,239 6,961 194 84 7,239 SMP/MTs & SMA/MA/ sederajat 5,880 172 561 6,613 5,880 457 276 6,613 D I/D II/D III 310 15 55 380 310 37 33 380 D IV/S1/S2/S3 692 39 119 850 692 77 81 850 Total 13,843 297 942 15,082 13,843 765 474 15,082
Sumber: Survei Komuter Bandung Raya Tahun 2017, BPS, dimodifikasi
Tabel 4. Data statistik sampel rumah tangga komuter antar kabupaten/kota di Bandung Raya Kategori Bukan komuter Komuter ke kab Komuter ke kota Total Bukan komuter Komuter dari kab Komuter dari kota Total Jumlah anggota rumah tangga 1-2 orang 1,094 30 63 1,187 1,094 57 36 1,187 2-4 orang 1,995 67 250 2,312 1,995 208 109 2,312 5-6 orang 745 34 79 858 745 66 47 858 7-8 orang 140 1 11 152 140 9 3 152 >8 orang 17 0 5 22 17 5 0 22 Total 3,991 132 408 4,531 3,991 345 195 4,531 Pengeluaran rumah tangga per bulan < 2 juta 1,842 40 115 1,997 1,842 112 43 1,997 2 – 2.9 juta 1,229 40 133 1,402 1,229 100 73 1,402 3 – 3.9 juta 527 22 79 628 527 63 38 628 4 – 4.9 juta 169 13 31 213 169 24 20 213 5 – 5.9 juta 108 7 19 134 108 18 8 134 6 – 6.9 juta 29 4 7 40 29 7 4 40 ≥ 7 juta 87 6 24 117 87 21 9 117 Total 3,991 132 408 4,531 3,991 345 195 4,531 Alasan utama memilih tempat tinggal sekarang 1 108 4 16 128 108 11 9 128 2 958 31 67 1,056 958 59 39 1,056 3 257 10 48 315 257 41 17 315 4 450 17 63 530 450 46 34 530 5 1,448 46 151 1,645 1,448 144 53 1,645 6 174 10 20 204 174 14 16 204 7 418 8 26 452 418 18 16 452 8 178 6 17 201 178 12 11 201 Total 3,991 132 408 4,531 3,991 345 195 4,531
Sumber: Survei Komuter Bandung Raya Tahun 2017, BPS, dimodifikasi

## HASIL DAN PEMBAHASAN
Analisis Pola Interaksi Spasial Komuter antar Kabupaten/Kota di Bandung Raya
Peta administrasi wilayah Bandung Raya dan  aliran  komuter  antar  kabupaten/kota  di Bandung  Raya  ditampilkan  pada  Gambar  1. Berdasarkan  Gambar  1  terlihat  bahwa  masing- masing kabupaten/kota di Bandung Raya dapat menjadi  wilayah  asal  maupun  wilayah  tujuan komuter.  Tidak  semua  komuter  di  Bandung Raya  berasal  dari  kabupaten  atau  wilayah dominan  perdesaan  menuju  kota  atau  wilayah dominan  perkotaan.  Namun  komuter  di Bandung  Raya  dapat  pula  berasal  dari kabupaten  menuju  kabupaten,  berasal  kota menuju  kabupaten  atau    berasal  kota  menuju
kota. Meskipun secara umum, jumlah persentase  komuter  menuju  ke  kota  lebih banyak dari komuter menuju kabupaten. Hal ini terlihat  dari  tanda  panah  yang  lebih  tebal,  di antaranya  komuter  berasal  dari  Kabupaten Bandung  Barat  menuju  Kota  Cimahi,  komuter berasal  dari  Kabupaten  Bandung  Barat  menuju Kota  Bandung,  komuter  berasal  dari  Kota Bandung  menuju  Kabupaten  Bandung  dan komuter  berasal  dari  Kabupaten  Bandung menuju  Kabupaten  Sumedang.  Selain  itu berdasarkan  gambar  yang  sama  terlihat  bahwa persentase  jumlah  komuter  paling  besar  adalah komuter  berasal  dari  Kabupaten  Bandung menuju  Kota  Bandung  yaitu  34.99%  diikuti komuter berasal dari Kota Cimahi menuju Kota Bandung yaitu 10.30%.
Gambar 1. Peta administrasi dan aliran komuter di Bandung Raya
Hasil  analisis  pola  interaksi  spasial komuter  menggunakan  metode Augmented Doubly Constrained Entropy Model
menunjukkan  bahwa  semua  variabel  yang digunakan  signifikan  pada  taraf  signifikansi 5%  sebagaimana  disajikan  pada  Tabel  5.  Dari Tabel  5  dapat  diketahui  bahwa  Kabupaten Bandung  dan  Kabupaten  Sumedang  memiliki parameter  daya  dorong  wilayah  asal  ( yang lebih  besar  dari  parameter  daya  tarik  wilayah tujuan ( , bertanda positif dan signifikan. Hal ini  mengindikasikan  apabila  jumlah  komuter dari  kedua  wilayah  ini  meningkat,  maka
interaksi  spasial  komuter  dengan  wilayah  lain di  Bandung  Raya  akan  semakin  meluas. Berbeda  dengan  Kabupaten  Bandung  dan Kabupaten Sumedang, untuk wilayah Kabupaten  Bandung  Barat  parameter  daya dorong  dan  daya  tarik  signifikan  namun bertanda  negatif  yang  jika  di  absolutkan  maka parameter  daya  tarik  lebih  besar  dari  daya dorong.  Oleh  karena  itu  Kabupaten  Bandung Barat  dikatakan  memiliki  daya  tarik  negatif. Artinya  apabila  jumlah  komuter  menuju Kabupaten  Bandung  Barat  meningkat,  maka tidak  akan  berpengaruh  terhadap  interaksi
34,99% 1 0, 3 0 %
Juni 2020, 4 (2): 113-133
spasial  komuter  dengan  wilayah  lain  di Bandung Raya melainkan hanya akan berpengaruh  terhadap  wilayah  Kabupaten Bandung  Barat  itu  sendiri.  Kota  Bandung memiliki  nilai  parameter  daya  tarik  yang  lebih besar dari daya dorong dengan nilai positif dan signifikan. Dapat dikatakan bahwa peningkatan jumlah  komuter  menuju  Kota  Bandung  akan meningkatkan interaksi spasial komuter dengan wilayah lain di Bandung Raya. Berbeda dengan Kota  Bandung,  Kota  Cimahi  memiliki  nilai parameter  negatif  dan  signifikan  baik  sebagai
daya  dorong  wilayah  asal  maupun  daya  tarik wilayah  tujuan  namun  nilai  absolut  daya dorong  lebih  besar  dibandingkan  daya  tarik. Oleh  karena  itu  Kota  Cimahi  dikatakan memiliki  daya  dorong  negatif.  Hal  ini mengindikasikan bahwa apabila jumlah komuter  berasal  dari  Kota  Cimahi  meningkat maka tidak akan berpengaruh terhadap interaksi spasial  dengan  wilayah  lain  di  Bandung  Raya melainkan  hanya  berpengaruh  terhadap  Kota Cimahi.
Tabel 5. Hasil analisis metode augmented doubly constrained entropy model pada pola commuting antar
Kabupaten/Kota di Bandung Raya
Parameter Dugaan  Galat Statistik Wald Taraf Nyata (p) Intercept ( 6.81 0.06 13,194.2 0.00* Wilayah asal (daya dorong) 1 Kabupaten Bandung 2.09 0.02 12,186.7 0.00* 2 Kabupaten Sumedang 2.90 0.04 6,136.3 0.00* 3 Kabupaten Bandung Barat -3.36 0.01 110,042.3 0.00* 4 Kota Bandung -0.50 0.01 3,773.4 0.00* 5 Kota Cimahi -1.12 Wilayah tujuan (daya tarik) 1 Kabupaten Bandung 1.51 2 Kabupaten Sumedang 2.64 0.04 4,929.5 0.00* 3 Kabupaten Bandung Barat -4.20 0.01 154,589.1 0.00* 4 Kota Bandung 0.68 0.01 7,599.2 0.00* 5 Kota Cimahi -0.64 0.05 162.2 0.00* Jarak (Km) -0.16 0.00 17,037.2 0.00* Keberimbangan indeks perkembangan wilayah 1.30 0.07 393.0 0.00* Keberimbangan rasio lahan terbangun 26.02 0.10 62,821.6 0.00* Keberimbangan kepadatan penduduk -19.76 0.08 55,946.3 0.00*
a Metode: Generalized Linear Model, Log-Linear Poisson Model, Sigma Restricted Parametrization b *taraf signifikansi (α) = 5%
Berdasarkan Tabel 5 dapat terlihat bahwa Kabupaten  Bandung  Barat  dan  Kota  Cimahi memiliki  nilai  parameter  negatif  baik  sebagai daya  dorong  maupun  daya  tarik  sehingga peningkatan  komuter yang menuju  atau berasal dari  kedua  kabupaten  tersebut  tidak  akan meningkatkan  interaksi  komuter  pada  wilayah lain  di  Bandung  Raya.  Hal  ini  kemungkinan disebabkan  oleh  potensi  pariwisata  yang dimiliki Kabupaten Bandung Barat dan industri kreatif  yang  dimiliki  Kota  Cimahi  sehingga kedua  wilayah  ini  tidak  berpengaruh  dan  tidak dipengaruhi oleh interaksi spasial komuter yang terjadi di Bandung Raya. Kabupaten Sumedang dan  Kabupaten  Bandung  memiliki  nilai parameter  daya  dorong  dan  daya  tarik  yang positif serta lebih tinggi dari Kota Bandung.
Hasil analisis yang terjadi pada Kabupaten  Sumedang  dapat  dijelaskan  dari publikasi  BPS  (2017)  yang  menyatakan  bahwa estimasi  Kabupaten  Sumedang  sedikit  melebar dari  batas  toleransi  (27.91%  dari  batas  25%) yang disebabkan variasi yang  cukup tinggi dari jumlah  sampel  sehingga  perlu  kehati-hatian dalam memaknai angka estimasi tersebut. Daya dorong  dan  daya  tarik  Kabupaten  Sumedang yang  tinggi  tersebut  dapat  terjadi  karena estimasi  yang  sedikit  melebar  dari  batas toleransi  ini.  Sementara  hasil  analisis  yang terjadi  pada  Kabupaten  Bandung  dan  Kota Bandung  dapat  dijelaskan  dari  penelitian  yang dilakukan  oleh  Zai  &  Pangi  (2017)  yang menyatakan bahwa Kota Bandung dan Kabupaten  Bandung  termasuk  wilayah  cepat
maju  dan  cepat  tumbuh.  Jika  dikaitkan  dengan tipologi  perkembangan  wilayah  yang  dominan di  masing-masing  kabupaten/kota  di  Bandung Raya, maka dapat dikatakan komuter mayoritas berasal dari wilayah kabupaten dengan kerapatan  wilayah  dan  kepadatan  penduduk rendah  menuju  wilayah  perkotaan  dengan kerapatan  wilayah  dan  kepadatan  penduduk tinggi.  Dari  Tabel  5  juga  dapat  dikatakan,  di antara  lima  kabupaten/kota  hanya  tiga  wilayah yang  berpengaruh  signifikan  terhadap  interaksi spasial  komuter  di  Bandung  Raya  yaitu Kabupaten Bandung, Kabupaten Sumedang dan Kota Bandung.
Parameter  hambatan  spasial  (variabel jarak,  keberimbangan  indeks  perkembangan wilayah,  keberimbangan  rasio  lahan  terbangun dan  keberimbangan  kepadatan  penduduk)  pada Tabel 5 menunjukkan bahwa:
1. Variabel jarak dan keberimbangan kepadatan  penduduk  memiliki  nilai  negatif dan  signifikan.  Hal  ini  mengindikasikan bahwa  jika  jarak  semakin  jauh  dan kepadatan penduduk antara wilayah asal dan wilayah  tujuan  semakin  seimbang,  maka akan  menurunkan  interaksi  spasial  antar wilayah.  Pada  penelitian  ini,  koefisien  jarak yang  dihasilkan  sangat  kecil  dan  bertanda negatif  sehingga  pengaruh  variabel  jarak terhadap  interaksi  spasial  di  Bandung  Raya sangat kecil jika dibandingkan dengan ketiga variabel lainnya.
2. Variabel keberimbangan indeks perkembangan  wilayah  dan  keberimbangan rasio  lahan  terbangun  memiliki  nilai parameter  positif  dan  signifikan.  Hal  ini mengindikasikan
bahwa apabila perkembangan  wilayah  dan  rasio  lahan terbangun  antara  wilayah  asal  dan  wilayah tujuan  semakin  seimbang,  maka  interaksi spasial  di  Bandung  Raya  akan  semakin meluas.  Dapat  dikatakan  upaya  peningkatan perkembangan  wilayah  menjadi  perkotaan dengan hanya melakukan pemerataan peningkatan  fasilitas,  baik  ekonomi,  sosial maupun  pendidikan  di  wilayah  Bandung Raya  akan  semakin  memfasilitasi  kegiatan commuting . Upaya
peningkatan
perkembangan  wilayah  menjadi  perkotaan dengan hanya meningkatkan lahan terbangun  juga  akan  semakin  memudahkan pelaku commuting terutama  dalam  hal pemenuhan kebutuhan akan pemukiman.
Koefisien  determinasi  yang  dihasilkan sebesar  0.99.  Artinya  variabel  yang  digunakan mampu  menggambarkan  pola commuting yang terjadi  di  Bandung  Raya  sebesar  99%. Persamaan yang diperoleh dari analisis terhadap interaksi  spasial  pola commuting di  Bandung Raya sebagai berikut:
(13)
Keterangan:
=  Jumlah  komuter  antara  wilayah  asal ke- i dengan  wilayah  tujuan  ke- j (orang)
=  Parameter  daya  dorong  dari  wilayah asal ke- i
=  Parameter  daya  tarik  dari  wilayah tujuan ke- j
=  Jarak  antara  wilayah  asal  ke- i dan wilayah tujuan ke- j (km)
=  Keberimbangan  indeks  perkembangan wilayah  asal  ke- i dan  wilayah  tujuan ke- j
=  Keberimbangan  rasio  lahan  terbangun wilayah  asal  ke- i dan  wilayah  tujuan ke- j
=  Keberimbangan  kepadatan  penduduk wilayah  asal  ke- i dan  wilayah  tujuan ke -j i, j =  Kabupaten/kota di Bandung Raya

## Karakteristik Individu dan Rumah Tangga Komuter di Bandung Raya
1. Karakteristik  individu  komuter  menuju  ke suatu wilayah di Bandung Raya
Output  analisis  korespondensi  yang digunakan  pada  tiga  variabel  individu  komuter menuju  ke  suatu  wilayah  disajikan  pada Gambar 2. Dari gambar tersebut dapat diketahui nilai  eigen  (besaran  variasi  data  yang  dapat dijelaskan  oleh  hasil  analisis)  dari  masing- masing  dimensi  di  setiap  variabel  yang
Juni 2020, 4 (2): 113-133
digunakan dan kedekatan setiap variabel dilihat dari posisinya di dalam kuadran.
Pada  Gambar  2  (a)  terlihat  bahwa variabel  umur  kategori  umur  15–24  tahun  dan umur  35–44  tahun  dekat  dengan  keputusan melakukan commuting menuju  wilayah  kota, sedangkan  kategori  umur  25–34  tahun  dekat dengan keputusan melakukan commuting menuju  wilayah  kabupaten. Pada Gambar 2 (b) terlihat bahwa untuk variabel status perkawinan kategori  kawin  dekat  dengan  keputusan melakukan commuting menuju wilayah kabupaten,  kategori  belum  kawin  dekat  dengan keputusan  melakukan commuting menuju wilayah kota. Pada Gambar 2 (c) terlihat bahwa pendidikan tertinggi ditamatkan kategori pendidikan  SMP  dan  SMA  serta  DI/DII/DIII dekat  dengan  keputusan  melakukan commuting
menuju  wilayah  kota,  sedangkan  kategori pendidikan DIV/S1/S2/S3 dekat dengan keputusan  melakukan commuting menuju wilayah kabupaten.
Dari  Gambar  2  terlihat  bahwa  komuter yang  menuju  ke  wilayah  kabupaten  merupakan komuter usia produktif dengan tingkat pendidikan  yang  tinggi,  kemungkinan  komuter tersebut merupakan pekerja. Sementara komuter  yang  menuju  ke  wilayah  kota merupakan  komuter  usia  muda  dan  usia produktif,  kemungkinan  komuter  ini  pekerja atau  mahasiswa.  Hasil  ini  berbeda  dengan penelitian  yang  dilakukan  oleh  Miller  (2018) yang menyatakan bahwa  komuter pekerja lebih banyak  menuju  wilayah  suburban  dari  pada menuju pusat kota.
Gambar 2. Plot hubungan antara keputusan melakukan commuting menuju suatu wilayah dengan: (a) umur, (b) status perkawinan dan (c) pendidikan tertinggi ditamatkan
2. Karakteristik  individu  komuter  berasal  dari suatu wilayah di Bandung Raya Output  analisis  korespondensi  yang
digunakan  pada  tiga  variabel  individu  komuter
yang  berasal  dari  suatu  wilayah  disajikan  pada Gambar 3.
(a) (c) (b)
Gambar 3. Plot hubungan antara keputusan melakukan commuting berasal dari suatu wilayah dengan: (a) umur, (b) status perkawinan dan (c) pendidikan tertinggi ditamatkan
Pada  Gambar  3  (a)  terlihat  bahwa variabel  umur  kategori  umur  25–34  tahun  dan umur  35–44  tahun  dekat  dengan  komuter berasal  dari  kabupaten,  sedangkan  kategori umur  15–24  tahun  dekat  dengan  komuter berasal  dari  kota.  Pada  Gambar  3  (b)  terlihat bahwa  untuk  variabel  status  perkawinan kategori  kawin  dekat  dengan  komuter  berasal dari  kabupaten,  kategori  belum  kawin  dekat dengan komuter berasal dari kota. Pada Gambar 3  (c)  terlihat  bahwa  pendidikan  tertinggi ditamatkan kategori pendidikan SMP dan SMA dekat  dengan  komuter  berasal  dari  kabupaten,
sedangkan kategori pendidikan DI/DII/DIII dan DIV/S1/S2/S3 dekat dengan keputusan komuter berasal dari kota.
Dari  Gambar  3  terlihat  bahwa  komuter yang  berasal  dari  kabupaten  merupakan komuter usia produktif dengan pendidikan yang menengah  sehingga  kemungkinan  komuter  ini bertujuan  untuk  bekerja  di  luar  wilayah  asal. Hal  ini  berbeda  dengan  penelitian  yang dilakukan  oleh  Krisjane et  al .  (2012)  yang menyatakan  bahwa  penduduk  suburban  dengan usia  muda  lebih  berpotensi  menjadi  komuter. Sementara  komuter  yang  berasal  dari  kota merupakan komuter usia muda dengan pendidikan  yang  tinggi  serta  belum  menikah sehingga  kemungkinan  komuter  yang  berasal dari  kota  bertujuan  untuk  kuliah  di  luar  kota tempat tinggalnya.
3. Karakteristik rumah tangga komuter menuju ke suatu wilayah di Bandung Raya Output  analisis  korespondensi  yang digunakan  pada  tiga  variabel  rumah  tangga komuter  menuju  ke  suatu  wilayah  disajikan pada  Gambar  4.  Pada  Gambar  4  (a)  terlihat bahwa  variabel  jumlah  anggota  rumah  tangga (ART) kategori > 8 orang dan 2–4 orang dekat dengan  keputusan commuting menuju  wilayah kota, sedangkan kategori jumlah anggota rumah tangga  5  –  6  orang  dekat  dengan  keputusan melakukan commuting menuju wilayah kabupaten.  Pada  Gambar  4  (b)  terlihat  bahwa untuk  variabel  pengeluaran  rumah  tangga  (RT) per bulan kategori 4, 5 dan 6 (Rp. 4 juta hingga Rp. 4.9 juta per bulan, Rp. 5 juta hingga Rp. 5.9 juta per bulan dan Rp. 6 juta hingga Rp. 6.9 juta per  bulan)  dekat  dengan  keputusan  melakukan commuting menuju wilayah kabupaten, kategori 2,  3  dan  7  (Rp.  2  juta  hingga  Rp.  2.9  juta  per bulan,  Rp.  3  juta  hingga  Rp.  3.9  juta  per  bulan dan  lebih  dari  Rp.  7  juta  per  bulan)  dekat dengan keputusan melakukan commuting menuju wilayah kota.
(a)
(c) (b)
Gambar 4. Plot hubungan antara keputusan melakukan commuting menuju suatu wilayah dengan: (a) jumlah anggota rumah tangga, (b) pengeluaran rumah tangga per bulan dan (c) alasan utama memilih tempat tinggal sekarang
Pada  Gambar  4  (c)  terlihat  bahwa variabel  alasan  utama  memilih  tempat  tinggal sekarang  kategori  7  (dekat  dengan  tempat kerja/sekolah/kursus)  dekat  dengan  keputusan tidak melakukan komuter, kategori 1, 3, 4 dan 5 (biaya hidup murah, harga/sewa rumah terjangkau,  lingkungan  aman  dan  nyaman  serta dekat dengan keluarga) dekat dengan keputusan melakukan commuting menuju  wilayah  kota, sedangkan  kategori  6  (kemudahan  akses  ke fasilitas  umum/fasum)  dekat  dengan  keputusan
melakukan commuting menuju wilayah kabupaten.
Berdasarkan  Gambar  4,  dapat  dikatakan komuter  yang  menuju  wilayah  kabupaten merupakan  komuter  dengan  tingkat  ekonomi menengah  (sedang),  sedangkan  komuter  yang menuju  wilayah  kota  terbagi  menjadi  dua  jenis rumah tangga yang berbeda. Ada rumah tangga ekonomi  menengah  ke  bawah  (rendah)  dengan pengeluaran  Rp.  2  juta  hingga  Rp.  3  juta  per bulan,  namun  ada  juga  rumah  tangga  ekonomi menengah  ke  atas  (tinggi)  dengan  pengeluaran lebih  dari  Rp.  7  juta  per  bulan.  Hasil  ini menunjukkan bahwa wilayah perkotaan menjadi  wilayah  tujuan  komuter  dengan berbagai  latar  belakang  ekonomi  sekaligus menunjukkan  hasil  yang  berbeda  dengan penelitian Miller (2018).
4. Karakteristik  rumah  tangga  komuter  berasal dari suatu wilayah di Bandung Raya
Output  analisis  korespondensi  yang digunakan  pada  tiga  variabel  rumah  tangga komuter  yang  berasal  dari  suatu  wilayah disajikan  pada  Gambar  5.  Pada  Gambar  5  (a) terlihat  bahwa  variabel  jumlah  anggota  rumah tangga (ART) kategori > 8 orang dekat dengan keputusan  melakukan commuting berasal  dari kabupaten  sedangkan  kategori  jumlah  anggota rumah  tangga  2–6  orang  dekat  dengan keputusan  melakukan commuting berasal  dari kota.  Pada  Gambar  5  (b)  terlihat  bahwa  untuk variabel  pengeluaran  rumah  tangga  (RT)  per bulan  kategori  2  dan  4  (Rp.  2  juta  hingga  Rp. 2.9 juta per bulan dan Rp. 4 juta hingga Rp. 4.9 juta  per  bulan)  dekat  dengan  keputusan melakukan commuting berasal  dari  kota, kategori 3, 5, 6 dan 7 (Rp. 3 juta hingga Rp. 3.9 juta  per  bulan  dan  lebih  dari  Rp.  5  juta  per bulan)  dekat  dengan  keputusan  melakukan commuting berasal  dari  kabupaten.  Pada Gambar  5  (c)  terlihat  bahwa  variabel  alasan utama  memilih  tempat  tinggal  sekarang kategori  1,  4  dan  6  (biaya  hidup  murah, lingkungan  aman  dan  nyaman  dan  kemudahan akses  ke  fasilitas  umum)  dekat  dengan keputusan  melakukan commuting berasal  dari kota,  sedangkan  kategori  3  dan  5  (harga/sewa rumah  terjangkau  dan  dekat  dengan  keluarga)
(a) (c)
(b)
dekat  dengan  keputusan  melakukan commuting berasal dari wilayah kabupaten.
Gambar 5. Plot hubungan antara keputusan melakukan commuting berasal dari suatu wilayah dengan: (a) jumlah anggota rumah tangga, (b) pengeluaran rumah tangga per bulan dan (c) alasan utama memilih tempat tinggal sekarang
Berdasarkan  Gambar  5,  dapat  dikatakan bahwa  komuter  yang  berasal  dari  wilayah kabupaten  merupakan  komuter  rumah  tangga ekonomi  menengah  ke  bawah  (rendah)  dan menengah ke atas (tinggi) serta memilih tinggal di  kabupaten  karena  biaya  rumah  yang  murah dan  faktor  keluarga.  Berbeda  dengan  hal tersebut,  komuter  yang  berasal  dari  kota
merupakan komuter ekonomi menengah (sedang)  dan  menengah  ke  bawah  (rendah). Alasan tinggal di kota bervariasi, salah satunya kemudahan  akses  ke  fasilitas  umum,  yang menunjukkan  bahwa  ketersediaan  fasilitas  di kota lebih baik dari wilayah kabupaten.
Gambaran mengenai interaksi spasial dan karakteristik komuter di masing-masing kabupaten/kota  di  Bandung  Raya  disajikan secara  menyeluruh  pada  Tabel  6.  Penentuan karakteristik  komuter  dari  segi  individu  dan rumah  tangga  dilihat  berdasarkan  hasil  pada Gambar 2, Gambar 3, Gambar 4 dan Gambar 5, disesuaikan  dengan  pola  interaksi  spasial terbesar  di  masing-masing  kabupaten/kota  di Bandung  Raya  serta  disesuaikan  dengan  jenis wilayah (kabupaten atau kota).
Interaksi spasial positif merupakan interaksi  yang  dapat  berpengaruh  terhadap wilayah  Bandung  Raya  secara  keseluruhan. Dengan  demikian  pengendalian  komuter  pada wilayah  dengan  interaksi  spasial  positif otomatis  akan  mengendalikan  komuter  di wilayah  Bandung  Raya.  Jika  dilihat  dari interaksi  spasial  yang  positif  pada  Tabel  6, maka dapat dikatakan daya dorong wilayah asal di  Bandung  Raya  adalah  komuter  yang  berasal dari kabupaten. Komuter tersebut dicirikan oleh komuter  usia  produktif,  berpendidikan  relatif rendah,  keluarga  (jumlah  anggota  rumah tangga) besar, kondisi rumah tangga terbagi dua yaitu  ada  rumah  tangga  ekonomi  menengah  ke bawah  (rendah)  dan  rumah  tangga  ekonomi menengah ke atas (tinggi) serta alasan tinggal di kabupaten  adalah  karena  harga  rumah  yang murah serta faktor kedekatan dengan keluarga.
Dari Tabel 6 juga dapat diketahui bahwa daya  tarik  wilayah  tujuan  di  Bandung  Raya adalah  komuter  menuju  ke  kota.  Komuter tersebut dicirikan oleh komuter usia muda serta usia  produktif,  berpendidikan  cukup  tinggi. Namun  dari  segi  kondisi  rumah  tangga, komuter  yang  menuju  ke  kota  terbagi  menjadi dua  ciri  yang  berbeda  yaitu  rumah  tangga ekonomi  menengah  ke  atas  (tinggi)  dan  rumah tangga  ekonomi  menengah  ke  bawah  (rendah) dengan  jumlah  keluarga  yang  bervariasi.
(a)
(c)
(b)
Juni 2020, 4 (2): 113-133
Alasan  tidak  tinggal  di  kota  tujuan  karena  di tempat  tinggal  saat  ini  biaya  hidup  murah, pemukiman yang terjangkau, faktor lingkungan tempat tinggal dan kedekatan dengan keluarga.

## Tabel 6. Interaksi spasial terbesar serta karakteristik individu dan rumah tangga komuter di kabupaten/kota di Bandung Raya
Kabupaten/ kota Pola interaksi spasial terbesar* Karakteristik komuter Individu Rumah tangga Kab. Bandung Wilayah asal (daya dorong) positif umur 25  –  34 tahun dan 35  –  44  tahun  (usia produktif), kawin, pendidikan SMP/sederajat dan SMA/sederajat ART  >  8  orang  (keluarga  besar),  Pengeluaran rumah tangga Rp. 3 – 3.9 juta/bulan (rendah) dan > Rp.  5  juta/bulan  (tinggi),  alasan  utama  memilih tempat  tinggal  sekarang  karena  harga/sewa  rumah terjangkau dan dekat dengan keluarga
Kab. Sumedang Kab. Bandung Barat Wilayah tujuan (daya tarik) negatif umur  25  –  34  tahun (usia  produktif),  kawin, pendidikan DIV/S1/S2/S3 ART  5  –  6  orang  (keluarga  sedang),  pengeluaran rumah  tangga  Rp.  4  juta  -  Rp.  6.9  juta/bulan (sedang),  alasan  utama  memilih  tempat  tinggal sekarang  karena  kemudahan  akses  ke  fasilitas umum (fasum) Kota Bandung Wilayah tujuan (daya tarik) positif umur  15  –  24  tahun (usia muda) dan 35 – 44 tahun  (usia  produktif), belum kawin, pendidikan SMP/ sederajat, SMA/sederajat dan DI/DII/DIII ART  >  8  orang  (keluarga  besar)  dan  2  –  4  orang (keluarga kecil), pengeluaran rumah tangga Rp. 2 – 3.9  juta/bulan  (rendah)  dan  >  Rp.  7  juta/bulan (tinggi)  ,alasan  utama  memilih  tempat  tinggal sekarang  karena  biaya  hidup  murah,  harga/sewa rumah  terjangkau,  lingkungan  aman  dan  nyaman serta dekat dengan keluarga Kota Cimahi Wilayah asal (daya dorong) negatif umur  15  –  24  tahun (usia muda), belum kawin, pendidikan DIV/S1/S2/S3  dan  DI/D II/DIII ART  2  –  6  orang  (keluarga  sedang),  pengeluaran rumah  tangga  Rp.  2  –  2.9  juta/bulan  (rendah)  dan Rp.  4  –  4.9  juta  /  bulan  (sedang),  alasan  utama memilih  tempat  tinggal  sekarang  karena  biaya hidup  murah,  lingkungan  aman  dan  nyaman  serta kemudahan akses ke fasilitas umum
* dengan variabel jarak dan keseimbangan kepadatan penduduk negatif sedangkan variabel keseimbangan indeks perkembangan wilayah dan keseimbangan rasio lahan terbangun positif a ART = anggota rumah tangga
Arahan  pengembangan  wilayah  terkait upaya  mengurangi  komuter  berdasarkan  Tabel 6 antara lain:
1. Kabupaten Bandung dan Kabupaten Sumedang (daya dorong positif)
a. Dari hasil augmented doubly constrained entropy  model diperoleh  bahwa  kedua kabupaten  ini  memiliki  pengaruh  positif dalam interaksi spasial di Bandung Raya.
Selain  itu  juga  diperoleh  hasil  bahwa perkembangan wilayah dan lahan
terbangun  yang  semakin  merata  akan meningkatkan komuter di seluruh
Bandung  Raya,  sedangkan  kepadatan penduduk yang merata akan menurunkan komuter  di  seluruh  Bandung  Raya. Sehingga
upaya peningkatan
pembangunan dan perkembangan wilayah  di  Kabupaten  Bandung  dan Kabupaten  Sumedang  harus  diperhatikan dengan  diimbangi  upaya  memeratakan kepadatan penduduk di Bandung Raya.
b. Peningkatan lapangan pekerjaan sehingga dapat  menyerap  tenaga  kerja  yang menjadi komuter keluar wilayah kabupaten.  Lapangan  pekerjaan  tersebut sebaiknya  dapat  diperuntukkan  bagi pekerja  dengan  pendidikan  rendah.  Hal ini  disebabkan  karakteristik  komuter yang  keluar  dari  kedua  kabupaten merupakan usia produktif, sudah menikah,  jumlah  keluarga  yang  besar, pengeluaran rumah tangga rendah namun dengan  pendidikan  SMP  dan  SMA  yang
kemungkinan merupakan komuter pekerja dengan tingkat pendidikan rendah.
c. Perlu  pembangunan  fasilitas  pemukiman bagi  para  pekerja  dengan  harga  murah. Hal  ini  disebabkan  karakteristik  komuter yang  keluar  dari  kedua  kabupaten merupakan rumah tangga ekonomi rendah  namun  tetap  tinggal  di  kabupaten karena  harga  rumah/sewa  rumah  murah dan dekat dengan keluarga.
2. Kabupaten  Bandung  Barat  (daya  tarik negatif)
Secara umum, Kabupaten Bandung Barat memiliki  daya  tarik  negatif  sehingga  komuter yang  masuk  wilayah  ini  tidak  mempengaruhi interaksi  spasial  komuter  di  Bandung  Raya. Namun arahan yang dapat diberikan berdasarkan Tabel 6 yaitu dengan:
a. Membangun  pemukiman  yang  murah bagi  komuter  pekerja  dan  menyediakan fasilitas  umum  yang  diperlukan  agar komuter yang berasal dari luar kabupaten dapat  tinggal  menjadi  penduduk  di Kabupaten  Bandung  Barat  dan  tidak menjadi  komuter  sehingga  mengurangi kemacetan  akibat  aktivitas commuting yang  dilakukan  oleh  komuter  dari  luar kabupaten.  Hal  ini  disebabkan  komuter yang  masuk  ke  Kabupaten  Bandung Barat  mayoritas  merupakan  komuter pekerja dengan  ciri  usia produktif, sudah menikah,  pendidikan  tinggi,  jumlah keluarga  sedang,  pengeluaran  rumah tangga  sedang  dan  memilih  tidak  tinggal di  Kabupaten  Bandung  Barat  karena kemudahan  akses  ke  fasilitas  umum  di tempat tinggalnya saat ini.
3. Kota Bandung (daya tarik positif)
a. Dari hasil augmented doubly constrained entropy  model diperoleh  bahwa  Kota
Bandung  memiliki  pengaruh  positif dalam interaksi spasial di Bandung Raya. Selain  itu  juga  diperoleh  hasil  bahwa perkembangan wilayah dan lahan
terbangun  yang  semakin  merata  akan meningkatkan komuter di seluruh Bandung  Raya,  sedangkan  kepadatan
penduduk yang merata akan menurunkan komuter  di  seluruh  Bandung  Raya.
Sehingga upaya peningkatan pembangunan dan perkembangan wilayah di Kota Bandung harus diperhatikan  dengan  diimbangi  upaya memeratakan  kepadatan  penduduk  di Bandung Raya.
b. Membangun  pemukiman  yang  murah bagi  komuter  pekerja  atau  asrama  bagi komuter  yang  bersekolah  agar  komuter yang  berasal  dari  luar  Kota  Bandung menjadi  penduduk  di  Kota  Bandung  dan tidak menjadi komuter sehingga mengurangi  kemacetan  akibat  aktivitas commuting yang  dilakukan  oleh  komuter dari  luar  wilayah.  Hal  ini  disebabkan komuter  yang  masuk  ke  Kota  Bandung merupakan  komuter  usia  muda  dan  usia produktif,  belum  menikah,  pendidikan SMP,  SMA  atau  diploma,  jumlah keluarga variatif, tingkat ekonomi variatif dan  memilih  tidak  tinggal  di  Kota Bandung  karena  di  tempat  tinggalnya saat  ini  biaya  hidup  murah,  pemukiman yang  terjangkau,  lingkungan  aman  dan dekat dengan keluarga.
4. Kota Cimahi (daya dorong negatif)
Secara  umum,  Kota  Cimahi  memiliki daya  dorong  negatif  sehingga  komuter  yang keluar  dari  wilayah  ini  tidak  mempengaruhi interaksi  spasial  komuter  di  Bandung  Raya. Namun arahan yang dapat diberikan berdasarkan Tabel 6 yaitu dengan:
a. Peningkatan  kualitas  dan  jumlah  fasilitas sekolah  terutama  universitas.  Hal  ini disebabkan  karakteristik  komuter  yang keluar  dari  Kota  Cimahi  merupakan  usia muda, belum menikah, pendidikan
minimum diploma sehingga
kemungkinan  komuter  dari  Kota  Cimahi merupakan pelajar atau mahasiswa.
b. Peningkatan lapangan pekerjaan sehingga dapat  menyerap  tenaga  kerja  yang menjadi komuter pekerja keluar wilayah.

## SIMPULAN DAN SARAN

## Simpulan
Di  antara  kelima  wilayah  di  Bandung Raya terjadi interaksi spasial berupa commuting
yang dipengaruhi oleh jarak, indeks perkembangan  wilayah,  rasio  lahan  terbangun dan  kepadatan  penduduk  dengan  koefisien determinasi  sebesar  99%.  Semakin  dekat  jarak, semakin  tidak  seimbang  kepadatan  penduduk, semakin  seimbang  perkembangan  wilayah  dan semakin  seimbang  rasio  lahan  terbangun  maka interaksi  spasial  di  Bandung  Raya  semakin meningkat.  Oleh  karena  itu  perkembangan wilayah  dan  lahan  terbangun  di  suatu  wilayah juga  harus  memperhatikan  peningkatan  jumlah penduduk  di  wilayah  tersebut  agar  interaksi spasial  yang  akan  terjadi  dapat  dikendalikan. Variabel  jarak  memberi  pengaruh  yang  kecil terhadap  interaksi  spasial  komuter  di  Bandung Raya  sehingga  mobilitas  komuter  di  Bandung Raya  juga  dapat  dilakukan  menuju  wilayah tujuan dengan jarak yang jauh dari wilayah asal.
Secara  umum  komuter  di  Bandung  Raya dominan  berasal  dari  kabupaten  menuju  kota. Dalam  interaksi commuting ini,  Kabupaten Bandung  dan  Kabupaten  Sumedang  memiliki daya  dorong  positif,  Kabupaten  Bandung  Barat memiliki  daya  tarik  negatif,  Kota  Bandung memiliki  daya  tarik  positif  sedangkan  Kota Cimahi memiliki daya dorong negatif. Sehingga dari  lima  kabupaten/kota  hanya  tiga  wilayah yang  berpengaruh  positif  terhadap  interaksi spasial komuter di Bandung Raya.
Karakteristik  komuter  berbeda-beda  di setiap  kabupaten/kota  di  Bandung  Raya sehingga arahan pengembangan  wilayah terkait keberadaan  komuter  dapat  berbeda  antara  satu wilayah  dengan  wilayah  lainnya  di  Bandung Raya. Karakteristik komuter di  wilayah dengan interaksi  spasial  positif  antara  lain  komuter yang  berasal  dari  Kabupaten  Bandung  dan Kabupaten  Sumedang  dicirikan  oleh    komuter usia  produktif,  berpendidikan  relatif  rendah, jumlah  anggota  rumah  tangga  besar,  kondisi rumah  tangga  ekonomi  menengah  ke  bawah (rendah) dan  rumah  tangga  ekonomi menengah ke atas (tinggi) serta alasan tinggal di kabupaten
adalah  karena  harga  rumah  yang  murah  serta faktor  kedekatan  dengan  keluarga.  Komuter menuju  ke  Kota  Bandung  dicirikan  oleh komuter  usia  muda  serta  usia  produktif, berpendidikan  cukup  tinggi,  kondisi  rumah tangga  ekonomi  menengah  ke  atas  (tinggi)  dan rumah  tangga  ekonomi  menengah  ke  bawah (rendah) dengan jumlah keluarga yang bervariasi  serta  tinggal  di  luar  Kota  Bandung karena  alasan  biaya  hidup,  harga  rumah, lingkungan dan kedekatan dengan keluarga.

## Saran
Pemerintah
harus memperhatikan perkembangan  wilayah  dan  lahan  terbangun  di
Kabupaten Bandung, Kabupaten Sumedang dan Kota  Bandung  karena  ketiga  wilayah  ini memiliki  pengaruh  positif  dalam  interaksi spasial di Bandung Raya. Pemerataan perkembangan  wilayah  dan  lahan  terbangun tidak  menurunkan  interaksi  spasial  di  Bandung Raya sehingga perlu diimbangi dengan pemerataan kepadatan penduduk. Penelitian  ini  dilakukan  pada  unit kabupaten/kota di Bandung Raya serta menentukan  karakteristik  komuter  dari  segi individu  dan  rumah  tangga  secara  umum  tanpa melihat  kegiatan  utama  komuter.  Untuk selanjutnya dapat dilakukan penelitian interaksi spasial  pada  unit  wilayah  kecamatan  atau kelurahan sehingga diperoleh lebih banyak data komuter  dan  dapat  dibandingkan  dengan menggunakan metode analisis gravitasi. Karakteristik  komuter  yang  dianalisis  dapat dibedakan menjadi karakteristik komuter bekerja, komuter bersekolah atau komuter yang melakukan  kursus  sehingga  akan  diperoleh karakteristik  komuter  yang  lebih  lengkap  dan rinci.

## UCAPAN TERIMA KASIH
Ucapan  terima  kasih  penulis  haturkan kepada  Pusat  Pembinaan,  Pendidikan  dan Pelatihan Perencanaan (Pusbindiklatren)- Bappenas RI selaku pemberi dana penelitian.

## DAFTAR PUSTAKA
Bengi, A. S., & Jamal, A. (2017). Faktor-faktor yang mendorong tenaga kerja melaju dari
Kabupaten  Aceh  Besar  ke  Kota  Banda Aceh. Jurnal  Ilmiah  Mahasiswa  (JIM) Ekonomi Pembangunan Fakultas Ekonomi dan Bisnis Unsyiah , 2 (3), 396– 403.
Badan  Pusat  Statistik.  (2009). Profil  Komuter Hasil  Survei  Penduduk  Antar  Sensus 2005. BPS. Badan Pusat Statistik. (2017). Statistik Komuter Bandung Raya. BPS.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Barat.
(2016). Profil  Penduduk  Provinsi  Jawa Barat  Hasil  SUPAS  2015. BPS  Provinsi Jawa Barat.
Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Barat.
(2018). Analisis Indikator Logistik
Pangan  (Beras)  Provinsi  Jawa  Barat. BPS Provinsi Jawa Barat. Badan  Pusat  Statistik  Provinsi  Jawa  Barat. (2019). Proyeksi Penduduk Kabupaten/Kota  Provinsi  Jawa  Barat 2015-2025  Hasil  SUPAS  2015. BPS
Provinsi Jawa Barat.
Gimenez-Nadal,  J.  I.,  &  Molina,  J.  A.  (2019). Daily  feelings  of  US  workers  and commuting time. Journal of Transport & Health , 12, 21–33.
Greenacre, M. J. (1984). Theory and Applications of Correspondence Analysis . Academic Press Inc.
Haddad,  E.  A.,  &  Barufi,  A.,  M.,  B.  (2017).
From  rivers  to  roads:  Spatial  mismatch and  inequality  of  opportunity  in  urban labor  markets  of  a  megacity. Habitat International , 68, 1–12.
Handy,  S.,  &  Thigpen,  C.  (2018).  Commute quality  and  its  implications  for  commute satisfaction:  Exploring  the  role  of  mode, location,  and  other  factors. Travel Behaviour and Society , 16, 1–8.
Hoffman,  D.  L.,  &  Franke,  G.  R.  (1986). Correspondence analysis: Graphical representation  of  categorical  data  in marketing research, Journal of Marketing Research , 23, 213–227.
Iriana,  N.  (2005). Pola  Spasial  Struktur  Pasar Jasa  Seks  Komersial .  Tesis.  Institut Pertanian Bogor.
Ishaq,  D.,  Saleh,  M.,  &  Muslihatiningsih,  F. (2014).  Determinasi  migrasi  commuter penduduk Kecamatan Bangsalsari Kabupaten Jember. Artikel Ilmiah
Mahasiswa Universitas Jember , 1–7.
Kennedy,  R.  Riquier,  C.,  &  Sharp,  B.  (1996).
Practical  applications  of  correspondence analysis  to  categorical  data  in  market research.
Journal of Targeting Measurement and Analysis for
Marketing , 5, 1–18.
Krisjane,  Z.,  Berzins,  M.,  Ivlevs,  A.,  &  Bauls,
A.  (2012).  Who  are  the  typical commuters in the post-socialist metropolis?  The  case  of  Riga.  Latvia. Cities , 29, 334–340.
Kunn-Nelen, A. (2015). Does commuting affect health?. Health Economics. Wiley Online Library.
Lesnussa,  Y.  A.,  Kelian,  H.,  Persulessy,  E.  R.,
Djami,  R.  J.  &  Talakua,  M.  W.  (2017). Aplikasi analisis korespondensi berganda terhadap pemetaan perkembangan pembangunan  Kota  Ambon. Statistika , 17 (2), 89–97.
Lovelace, R., Ballas, D., & Watson, M. (2014).
A  spatial  microsimulation  approach  for the  analysis  of  commuter  patterns:  from individual  to  regional  levels. Journal  of Transport Geography, 34, 282–296.
Miller,  E.  V.  (2018).  Gender  differences  in intercity commuting patterns  in  the  Fox River Valley, Illinois, 1912-1936.
Journal of Historical Geography , 60, 89–
99.
Juni 2020, 4 (2): 113-133
Murtadho,  A.,  Wulandari,  S,  Wahid,  M.,  & Rustiadi,  E.  (2018).  Perkembangan wilayah  dan  perubahan  tutupan  lahan  di Kabupaten  Purwakarta  sebagai  dampak dari  proses  konurbasi  Jakarta-Bandung.
Journal of Regional and Rural Development Planning (Jurnal Perencanaan Pembangunan Wilayah dan Perdesaan) , 2 (2), 195–208.
Nie,  P.,  &  Sousa-Poza,  A.  (2016).  Commute time  and  subjective  well-being  in  urban China. China Economic Review , 9, 1–17. Nufitasari, A., Wijayanto, H., & Sulvianti  I.  D.
(2017).  Pemetaan  tindak  kriminal  di wilayah Madiun dengan analisis korespondensi berganda. Media Statistika , 10 (2), 131–143. Panuju,  D.  R.,  &  Rustiadi,  E.  (2013). Teknik Analisis Perencanaan dan Pengembangan Wilayah. Institut Pertanian Bogor.
Pebrian,  H.,  &  Ratnasari,  A.  (2013).  Pola pergerakan  pekerja  komuter  Sayung- Semarang. Jurnal  Teknik  PWK ,  2  (4), 978–987.
Permatasari,  P.  S.,  &  Hudalah,  D.  (2013).  Pola pergerakan  dan  dekonsentrasi  pekerjaan di  Kawasan  Metropolitan:  studi  kasus pekerja industri Cikarang, Bekasi. Jurnal Teoretis  dan  Terapan  Bidang  Rekayasa Sipil , 20 (2), 97–106.
Pribadi,  D.  O.,  Rustiadi,  E.,  Panuju,  D.  R.,  & Pravitasari,  A.  E.  (2017a). Permodelan Perencanaan  Pengembangan  Wilayah . Crestpent Press.
Pribadi, D. O., Zasada, I., Muller, K., & Pauleit, S.  (2017b).  Multifunctional  adaption  of farmers  as  response  to  urban  growth  in the  Jabodetabek  Metropolitan  Area, Indonesia. Journal  of  Rural  Studi es,  55, 100–111.
Putra,  M.,  Giyarsih,  S.  R.,  &  Kurniawan,  A. (2017).  Sektor  unggulan  dan  interaksi antarwilayah  pada  kawasan  strategis nasional  perkotaan  Mebidangro. Jurnal Wilayah  dan  Lingkungan ,  5  (3),  181–
187.
Rahayu, T. A. (2013). Keterkaitan Kota Demak terhadap  Kota  Semarang  dalam  lingkup wilayah  metropolitan. Jurnal  Wilayah dan Lingkungan , 1 (2), 105–122.
Roy, J. R., & Thill, J. (2004). Spatial interaction modelling. Papers  in  Regional  Science , 83, 339–361.
Rusgiyono,  A.  (2010).  Analisis  korespondensi
untuk pemetaan persepsi. Media Statistika , 3 (2), 1–7.
Sabana,  C.  (2007). Analisis  Pengembangan Kota  Pekalongan  Sebagai  Salah  Satu Kawasan  Andalan  di  Jawa  Tengah . Tesis. Universitas Diponegoro. Sandow,  E.,  Westerlund,  O.,  &  Lindgren,  U.
(2014). Is your commute killing you? On the  mortality  risks  of  lon-distance commuting . Environment  and  Planning
A , 46, 1496–1516.
Sha,  F.,  Li,  B.,  Law,  Y.  W.,  &  Yip,  P.  S.  F.
(2019). Associations between commuting and  well-being  in  the  comtext  of  a compact  city  with  a  well-developed public  transport  system. Journal  of
Transport & Health , 13, 103–114. Simamora, B. (2017). Correspondence Analysis,  Bilson  Simamora  Learning Center: Multivariate Analysis. www.bilsonsimamora.com [24 Mei
2019].
Soares, L., Rustiadi, E., & Mulatsih,  S. (2017).
Analisis disparitas dan interaksi spasial di Timor-Leste. Journal  of  Regional  and Rural  Development  Planning    (Jurnal Perencanaan Pembangunan Wilayah dan Perdesaan), 1 (1), 74–86.
Stone,  A.,  A.  &  Schneider,  S.  (2016).
Commuting episodes in the United States:
Their correlates with experiential
wellbeing  from  the  American  Time  Use Survey. Transportation Research Part F , Traffic  Psychology  &  Behaviour, 42, 117–124.
Syamsiyah,  N.,  Fathorrazi,  M.,  &  Niken,  R.
(2015).  Keputusan  yang  mempengaruhi migrasi  commuter  tenaga  kerja  di Kecamatan Jenggawah Kabupaten Jember. Artikel Ilmiah Mahasiswa Unversitas Jember. 1–7.
Utari, M. G. E. S. (2015). Analisis sistem pusat pelayanan
permukiman di Kota
Yogyakarta  Tahun  2014 .  Journal  of Economics and Policy , 8 (1), 62–72.
Verhetsel, A., Thomas, I., & Beelen, M. (2010).
Commuting in  Belgian  metropolitan areas.  The  power  of  the  Alonso-Muth model. Journal  of  Transport  and  Land Use , 2(3/4), 109–131.
Wang,  X.,  Rodriguez,  D.  A.,  Sarmiento,  O.  L., &  Guaje,  O.  (2019).  Commuter  patterns and  depression:  Evidence  from  eleven Latin  American  cities. Journal  of
Transport & Health , 14, 1–19.
Warsida,  R.  Y.,  Adioetomo,  S.  M.,  &  Pardede, E.  L.  (2013).  Pengaruh  variabel  sosio- demografis  terhadap  mobilitas  ulang-alik di  Jabodetabek. Jurnal  Ekonomi  dan
Pembangunan  Indonesia ,  13  (2),  159– 176.
Wilson,  A.  G.  (1967)  A  statistical  theory  of spatial  distribution  models. Transpn  Res ,
1, 253–269.
Wu,  W.,  Chen,  Y.,  Stephens,  M.,  &  Liu,  Y.
(2019).  Long  working  hours  and  self- rated  health:  Evidence  from  Beijing, China. Cities , 95, 1–9.
Zai,  V.  R.  C.,  &  Pangi.  (2017).  Analisis
pengembangan wilayah
dengan
pendekatan  sektoral  dan  regional  di
Kabupaten  Bogor. Seminar  Nasional Geomatika , 185–194.
Zhu, J., & Fan, Y. (2018). Commute happiness in  Xi’an  China:  Effects  of  commute mode,  duration,  and  frequency. Travel Behaviour and Society , 11, 43–51.