## Analisis Regresi Logistik Multinomial pada Faktor-Faktor yang Mempengaruhi Perilaku Penumpang (Studi Kasus Penumpang Bogor terhadap Perubahan Stasiun Manggarai)
Mirai Annabila Dien-Muhammad 1 , Binsar Parasian Naipospos 2
1 Program Studi Magister Transportasi, Institut Teknologi Bandung
2 Sekolah Arsitektur, Perencaan dan Pengmbangan Kebijakan (SAPPK), Institut Tekonologi Bandung Email: mirnnbl@gmail.com; binsarn@pl.itb.ac.id

## ABSTRAK
Stasiun  Manggarai  direncanakan menjadi  hub transportasi  publik di  Jakarta. Kereta rel  listrik (KRL) merupakan  salah  satu  moda  yang  ditawarkan  pada  hub  tersebut  dan  telah  melayani  perjalanan  dan menjadi moda favorit komuter Jabodetabek. Perencanaan yang dilakukan memerlukan transisi switch over,  sehingga  memberikan  dampak  pada  Stasiun  Manggarai  berupa  perubahan  rute  dan  bentuk infrastruktur.  Hal  ini  pun  berimbas  pada  perilaku  perjalanan  komuter. Penelitian  ini  bertujuan  untuk mengidentifikasi  variabel  yang  berhubungan  dan  berpengaruh  pada  perilaku  perjalanan  komuter terhadap  perubahan  transit  Stasiun  Manggarai.  Metode  analisis  chi-square  dan  multinomial  logit dilakukan pada sampel sebanyak 400 komuter melalui data kuesioner. Hasil menunjukkan bahwa faktor yang  berhubungan  dengan  perubahan  perilaku  penumpang  adalah  status  pernikahan,  pendidikan terakhir, pendapatan individu, lokasi tempat tinggal, jumlah mobil dan motor yang dimiliki, stasiun asal, moda  alternatif  yang  digunakan,  jalur  tujuan,  frekuensi  transit,  frekuensi  perjalanan,  waktu  tunggu, waktu perjalanan keseluruhan, waktu perjalanan KRL, moda yang digunakan dan perubahan perilaku penumpang lain. Serta faktor yang berpengaruh signifikan sebesar 34,6% terhadap perubahan perilaku perjalanan komuter adalah lokasi tempat tinggal (Kota Bogor), stasiun asal (Stasiun Cilebut dan Stasiun Bojong Gede), moda yang digunakan (transportasi publik), waktu perjalanan KRL (100-199 menit) dan kesadaran  perubahan perilaku penumpang lain. Sedangkan, 65,4% lainnya dipengaruhi  oleh variabel bebas di luar penelitian.
Kata Kunci : perilaku perjalanan, Stasiun Manggarai, chi-square, multinomilal logit, komuter Bogor

## ABSTRACT
Manggarai Station is planned to be central of public transportation in Jakarta. Commuter line or known as KRL is one of the modes offered at the station and has served trips and become a favorite mode of Jabodetabek  commuters.  The  planning  requires  a  switchover  transition,  which  impacts  Manggarai Station in the form of changes in routes and infrastructure. This also has an impact on commuter travel behavior. This study aims to identify variables that relate and affect commuter travel behavior towards changes at Manggarai Station. Methods were conducted with chi-square and multinomial logit analysis on a sample of 400 commuters through questionnaire data. The results show that the factors associated with  changes  in  passenger  behavior  are  marital  status,  education,  income,  location  of  residence, number of cars and motorbike owned, origin station, alternative modes used, destination line, transit frequency, travel frequency, waiting time, overall travel time, KRL travel time, mode used and changes in other passenger behavior. In addition, factors that have a significant effect of 34.6% on changes in commuter travel behavior are the location of residence (Bogor City), origin station (Cilebut Station and Bojong Gede Station), the mode used (public transportation), KRL travel time (100-199 minutes) and awareness  of  changes  in  other  passenger  behavior.  Meanwhile,  the  other  65.4%  is  influenced  by independent variables outside the study.
Key words : travel behavior, Manggarai Station, chi-square, multinomilal logit, Bogor commuters
Submitted:
07 September 2023 Reviewed: 21 September 2023 Revised 03 Januari 2024 Published: 02 Februari 2024

## PENDAHULUAN
Jakarta,  Bogor,  Depok,  Tanggerang,  dan  Bekasi atau  lebih  dikenal  sebagai  kota  aglomerasi bernama Jabodetabek, memiliki populasi sebanyak 31.845.551 jiwa (BPTJ, 2020). Tingginya populasi  pada aglomerasi kota tersebut telah  menciptakan  pergerakan  yang  tinggi  antar wilayahnya. Kereta Rel Listrik (KRL) merupakan salah  satu  jaringan  transportasi  publik  yang menyeluruh dan paling diminati. Moda KRL telah dilengkapi  dengan  92  stasiun  kereta  dan  terdapat beberapa  stasiun  yang  terintegrasi  dengan  moda lainnya  (KCI,  2022).  Stasiun  Manggarai  adalah salah  stasiun  tersebut.  Sebagaimana  Stasiun Manggarai  direncanakan  akan  menjadi  hub transportasi publik yang melayani kereta api (KA) jarak  jauh,  KRL,  KA  Bandara,  LRT  dan Transjakarta,  serta  transportasi  umum  lainnya. Menuju  terwujudnya  rencana  tersebut,  Stasiun Manggarai melakukan switch over.
Pelaksanaan switch  over yang  telah  dilakukan untuk meningkatkan layanan lalu lintas kereta api dan meminimalisir bottleneck yang sering terjadi. Melalui switch over , diharapkan Stasiun Manggarai  dapat  menjadi  stasiun  sentral  yang dilengkapi dengan 18 jalur aktif. Sehingga Stasiun Manggarai terintegrasi dan interkoneksi antarmoda  dapat  melayani  pergerakan  1,2  juta penumpang  dalam  satu  gedung  untuk  setiap harinya.  (Tiara  dkk,  2017;  Jayanti,  2017)  Tahap switch  over yang  dilakukan  terdiri  dari  6  tahap, salah satu tahap yang dilakukan adalah perubahan rute dan perubahan infastruktur. Rute yang dirubah secara rinci adalah sebagai berikut: (1) KRL Lintas Cikarang  tidak  menuju  Stasiun  Jakarta  Kota, melainkan  Stasiun Angke  atau Kampung Bandan melalui  Stasiun  Manggarai  atau  Pasar  Senen;  (2) KRL  Lintas Loop tujuan  Bogor  menuju  Angke atau  Jatinegara  akan  dinonaktifkan;  (3)  KRL Lintas Bogor yang menuju ke Stasiun Jakarta Kota hanya  dapat  dilakukan  melalui  Jalur  Layang Stasiun  Manggarai;  (4)  Stasiun  Manggarai dijadikan  tempat  transit  untuk  penumpang  KRL Bogor,  Depok,  Nambo  ke  arah  Sudirman,  Tanah Abang, dan Duri. Sedangkan perubahan infrastruktur  yang  dilakukan  adalah  dengan mengubah  bentuk  Stasiun  Manggarai  yang sebidang menjadi bertingkat.
Perubahan  tersebut  berdampak  bagi  penumpang KRL.  Mengacu  pada  beberapa  media  populer, dikabarkan  bahwa  penumpang  telah  melakukan perubahan  perilaku  untuk  menghindari  ataupun beradaptasi  dengan  perubahan  pada  Stasiun Manggarai.  Bentuk  perubahan  perilaku  seperti berhenti pada stasiun sebelum Stasiun Manggarai untuk  menghindari  transit,  memilih  moda
transportasi lain, menghindari peak hour, dan ada pun penumpang yang resign agar perjalanan kerja tidak melalui Stasiun Manggarai (KumparanNews, 2023; Zahira, 2023).
Berdasarkan  hal  tersebut,  perubahan  yang  terjadi dapat dikategorikan sebagi disrupsi. Sebagaimana disrupsi  perubahan  Stasiun  Manggarai  dapat memberikan  dampak  signifikan  dan  destruktif pada  sistem  serta  mengarahkan  keputusan  kritis dari  perspektif  penumpang  seperti  keterlambatan hingga pembatalan perjalanan (Adele et al., 2019). Faktanya,  penumpang  KRL  telah  mengeluhkan kondisi tersebut dan merasa terbatasi pergerakannya karena terjadi penumpukan bahkan overload di Stasiun Manggarai (TvOne, 2023).
Tentunya  kelompok  yang  akan  terdampak  adalah komuter. Setiap harinya komuter telah mempunyai rutinitas terstruktur, seperti waktu dan moda yang digunakan untuk pergi serta pulang kerja, stasiun yang  dituju,  serta  runtutan  rutinitas  perjalanan lainnya. Berdasarkan volume penumpang, pergerakan KRL terbesar dengan presentase  60% berasal dari Stasiun Bogor juga (KumparanNews, 2023).  Komuter  yang  berasal  dari  Bogor terdampaki dengan salah satu perubahan yaitu rute yang  diterapkan  kini  menghilangkan  rute  stasiun akhir Stasiun Tanah Abang dan Stasiun Kampung Bandan.  Sehingga  seluruh  komuter  yang  tidak memiliki  tujuan  akhir  Stasiun  Jakarta  Kota diwajibkan untuk transit di Stasiun Manggarai. Hal ini telah menyebabkan penumpukan terutama pada peak  hour (TvOne,  2023) PT  KCI  mengatakan bahwa  penumpukan  tersebut  terjadi  karena pembangunan  Stasiun  Manggarai  yang  belum rampung yang sebenarnya juga merupakan bagian dari perubahan infrastruktur.
Fenomena disrupsi merupakan peluang unik untuk meningkatkan  pengetahuan  perilaku  perjalanan terhadap disrupsi dan dampak mobilitas, keandalan,  dan  ketahanan  sistem  (Masud,  2018). Selain  itu  juga  pemahaman  yang  baik  akan perubahan  perilaku  dapat  menghasilkan  rencana mitigasi  serta  lebih  lanjut  menjadi  penelitian mengenai  pemodelan demand perjalanan.  Maka dari itu penelitian ini bertujuan untuk mengidentifikasi  faktor-faktor  yang  berpengaruh pada perilaku perjalanan komuter Bogor terhadap perubahan Stasiun Manggarai.

## METODE PENELITIAN Lokasi dan Waktu Penelitian
Penelitian  dilakukan  pada  Maret-Juli  2023  di Stasiun  Manggarai,  Jakarta  Selatan,  DKI  Jakarta. Koordinat  Stasiun  Manggarai  berada  pada 6°12’35”LS 106°51’00” LB. Sedangkan responden  penelitian  merupakan  merupakan komuter pekerja dan pelajar yang berasal  berasal
dari  Kota  dan  Kabupaten  Bogor,  Jawa  Barat. Secara  spesifik  adalah  komuter  yang berasal  dari Stasiun Bogor, Stasiun Cilebut dan Bojong Gede. Terdapat  5  stasiun  di  wilayah  Bogor.  Namun hanya  ketiga  dari  Stasiun  Bogor,  Stasiun  Cilebut dan  Bojong  Gede.  Pemilihan  stasiun  dengan rute yang sama dilakukan untu mengerucutkan wilayah studi.
Gambar  1. Peta  lokasi  penelitian  (Badan Perencanaan Pembangunan Daerah, 2010; Pribadi, 2023)

## Metode Pengumpulan Data
Sumber data berasal dari data primer dalam bentuk observasi  dan  kuesioner.  Observasi  dilakukan dengan  terjun  ke  lapang  dan  memahami  kondisi lokasi studi. Sedangkan, data kuesioner didapatkan secara  dalam  jaringan  menggunakan  platform Google  Form. Bentuk pertanyaan  yang  diberikan adalah revealed  preference. Kuesioner  tersebut ditujukan  kepada  responden  dengan  kriteria berikut:
1. Komuter  KRL  pelajar  maupun  pekerja  yang berasal  dan  akan  kembali  ke  Stasiun Bogor/Cilebut/Bojong Gede setelah melakukan perjalanan  kerja  atau  sekolah  dan  melewati Stasiun Manggarai
2. Terdampaki  oleh  perubahan  transit  pada Stasiun Manggarai.
Selain itu, terdapat data sekunder yang merupakan kajian data dari PT. KCI.

## Metode Analisis
Analisis dilakukan menggunakan uji pearson chi- square dan regresi logistik multinomial yang akan diproses  menggunakan  aplikasi IBM  SPSS Statistics 26 dan Microsoft Excel 2016. Terdapat 23  variabel  yang  digunakan  dalam  analisis.  Pada variabel  dependen  terbagi  menjadi  lima  perilaku, yakni:
1. Tidak ada perubahan perilaku (Y1)
2. Mengganti destinasi stasiun (Y2)
3. Mengganti moda kendaraan (Y3)
4. Mengganti waktu perjalanan (Y4)
5. Menghindari Stasiun Manggarai (Y5)
Variabel tersebut telah dipilih berdasarkan literatur terdahulu mengenai perubahan perilaku perjalanan terhadap  disrupsi  (Zhu  dan  Levinson,  2011; Murray-Tuite  et  al.,  2014;  Pnevmatikou  et  al., 2015; Masud, 2018; Ehsan et al., 2020; Currie dan Muir,  2017;  Adele  et  al.  2019).  Sedangkan variabel  independen  yang  digunakan  adalah perilaku  perjalanan,  jenis  kelamin,  usia,  status pernikahan,  pekerjaan, pendidikan terakhir, pendapatan individu, lokasi tempat tinggal, jumlah mobil yang dimiliki, jumlah motor yang dimiliki, jumlah  anak,  stasiun  asal,  moda  alternatif  yang digunakan, jalur tujuan, frekuensi transit, frekuensi  perjalanan,  waktu  tunggu,  waktu perjalanan  keseluruhan,  waktu  perjalanan  KRL, moda  yang  digunakan,  ongkos  perjalanan, perubahan  perilaku  penumpang  lain,  dan  nilai kenyamanan  ((Zhu  dan  Levinson, 2011;  Murray- Tuite  et  al.,  2014;  Pnevmatikou  et  al.,  2015; Masud, 2018; Ehsan et al., 2020; Currie dan Muir, 2017; Adele et al. 2019).
Tabel 1. Variabel Dependen dan Independen Variabel PenjelasanVariabel Y Perilaku Perjalanan X1 Jenis kelamin X2 Usia X3 Status Pernikahan X4 Pekerjaan X5 Pendidikan terakhir X6 Pendapatan individu X7 Lokasi tempat tinggal X8 Jumlah mobil yang dimiliki X9 Jumlah motor yang dimiliki X10 Jumlah anak X11 Stasiun asal X12 Moda alternatif yang digunakan X13 Jalur tujuan X14 Frekuensi transit X15 Frekuensi perjalanan X16 Waktu tunggu X17 Waktu perjalanan keseluruhan X18 Waktu perjalanan KRL X19 Moda yang digunakan X20 Ongkos Perjalanan X21 Perubahan perilaku penumpang lain X22 Nilai kenyamanan
Sumber: Peneliti, 2023.
Variabel  tersebut  akan  diuji  dengan  sampel  yang telah  dirancang dengan nonprobability  purposive sampling ,  secara  spesifik accidental  sampling. Sampling  tersebut  adalah  teknik  penentuan berdasarkan  tak  sengaja  sehingga  siapa pun yang berpapasan  dengan  kuesioner  dapat  menjadi bagian  dari  sampel.  Sedangkan  penyebaran kuesioner  dilakukan  berdasarkan  perhitungan
jumlah  responden  menggunakan  metode  slovin. Metode tersebut dengan landasan jumlah populasi dari  objek  penelitian  yang  telah  diketahui jumlahnya  berdasarkan  data  sekunder  dari  PT. KCI. Sebagaimana data populasi merupakan data penumpang dari stasiun dengan komuter terbanyak,  yaitu  Stasiun  Bogor.  Sehingga didapatkan  sampel  pada  penelitian  ini  adalah sebanyak 400 sampel.

## Diagram Alir Penelitian
Gambar 2. Bagan alir penelitian (Pribadi, 2023)
Penelitian  ini  dilaksanakan  dengan  awalan tinjauan  literatur  yang  diseimbangi  dengan penulisan latar belakang. Setelah melalui tersebut maka  dirumuskan  permasalahan  yang  disertai pertanyaan  penelitian,  sehingga  menghasilkan tujuan.  Setelah  tujuan  telah  terbentuk  maka variabel pun diarahkan agar sesuai dengan tujuan. Berdasarkan  variabel  yang  diperlukan  maka dibagi menjadi dua kebutuhan data dengan sumber yang  berbeda,  yakni  data  sekunder  melalui permohonan data dan data primer melalui survei. Melalui  permohonan  data  akan  didapatkan  data sekunder  berupa  volume  penumpang  Stasiun Bogor, Stasiun Cilebut dan Stasiun Bojong Gede. Sebagaimana  angka  tersebut  diratakan  dan dikalkulasikan untuk mendapatkan jumlah sampel.  Jumlah  sampel  tersebut  pun  menjadi landasan  dalam  melakukan  survei.  Selanjutnya, hasil  survei  yang  terima  difiltrasi  melalui data cleaning. Data  yang  telah  sesuai  bentuknya dengan  kriteria  dan  kebutuhan  dianalisis  dengan metode chi-square dan multinomial logit. Analisis tersebut  dilakukan  hingga  didapatkan  hubungan dan  model  perubahan  dari  variabel  yang  diuji. Hasil  tersebut  pun  dibentuk  menjadi  kesimpulan dan  rekomendasi.  Jika  tahap  tersebut  telah diselesaikan,  maka  penelitian  sudah  tuntas dilaksanakan.

## HASIL DAN PEMBAHASAN Perubahan  Rute  dan  Insfrastruktur  di
Manggarai
Terdapat dua rute yang berubah atau dihapus. Pada rute  Depok/Bogor/Nambo  dan  Cikarang  /  Bekasi dirubah. Sedangkan rute Stasiun Tanah Abang dan Stasiun Kampung Bandan dihapus.
(a) (b)
Gambar 3. Perubahan rute KRL transit Stasiun Manggarai; (a) Sebelum perubahan rute; (b)
Setelah perubahan rute (PT KAI, 2013; PT KAI, 2022)
(a) (b)
Gambar 4. Perubahan bentuk transit Stasiun Manggarai; (a) Stasiun sebelum renovasi; (b) Stasiun setelah renovasi (CNN, 2021; Handayani, 2022; Penulis, 2023; Penulis, 2023)
Akibat perubahan rute tersebut, penumpang harus transit  pada  Stasiun  Manggarai  dan  berpindah pada  peron  lain  untuk  mencapai  rute  yang  telah dihapus  tersebut.  Sedangkan  pada  perubahan infrastruktur,  bangunan  ditingkatkan  menjadi terdiri  dari  3  lantai  dengan  lantai  2  sebagai  area pertukaran. Gerbong kereta difokuskan pada lantai 1 dan 3. Fasilitas seperti lift, eskalator, kanopi pun ditambahkan.

## Analisis Hubungan Variabel Dependen dengan Variabel Independen
Pengambilan  data  dilakukan  terhadap  492 responde  dengan  92  responden  yang  tidak  sesuai kriteria  responden.  Sehingga  terdapat  400  data responden yang di uji dan dianalisis. Uji pearson chi-square mengungkapkan variabel yang memiliki  hubungan  akan  menghasilkan  angka asymptotic significance <  α,  atau  dibawah  0,05. Sebaliknya,  variabel yang tidak memiliki hubungan adalah variabel dengan angka asymptotic significance > α.
Berdasarkan  uji pearson  chi-square didapatkan variabel  dependen  atau  perubahan  perilaku perjalanan  yaitu  variabel  status  pernikahan, pendidikan  terakhir,  pendapatan  individu,  lokasi tempat  tinggal,  jumlah  mobil  yang  dimiliki, jumlah  motor  yang  dimiliki,  stasiun  asal,  moda alternatif  yang  digunakan,  jalur  tujuan,  frekuensi transit, frekuensi perjalanan, waktu tunggu, waktu perjalanan  keseluruhan,  waktu  perjalanan  KRL,
moda  yang  digunakan  dan  perubahan  perilaku penumpang  lain.  Seluruh  variabel  tersebut mendapatkan  nilai asymptotic significance <  α. Sedangkan,  terdapat  4 variabel  lainnya  tidak memiliki  hubungan  dengan  variabel  dependen. Sebagaimana  nilai asymptotic significance yang dihasilkan bernilai di atas 0,05.
Tabel 2. Hasil Analisis Pearson Chi-Square Variabel Value df Asymptotic Sig. X1 3.240 4 .519 X2 21.353 12 .045 X3 13.708 4 .008 X4 10.722 8 .218 X5 10.775 4 .029 X6 45.210 8 .000 X7 41.999 4 .000 X8 49.708 12 .000 X9 47.204 12 .000 X10 19.985 12 .067 X11 60.342 8 .000 X12 55.498 8 .000 X13 29.712 12 .003 X14 89.893 12 .000 X15 95.811 24 .000 X16 31.716 8 .000 X17 37.768 12 .000 X18 46.716 8 .000 X19 16.970 4 .002 X21 18.021 4 .001 N of Valid Cases 400 Sumber: Penulis, 2023
Faktor yang Mempengaruhi Perubahan

## Perilaku
Pada penelitian ini variabel dependen pembanding adalah mengganti destinasi stasiun (Y2), sebagaimana merupakan variabel dengan frekuensi terbanyak. Selanjutnya, sebelum melakukan regresi logistik multinomial, dilakukan uji  multikolinieritas  untuk  memastikan  korelasi antar variabel yang dapat mempengaruhi pembentukan model. Korelasi antar variabel dapat terlihat dari nilai yang didapatkan pada tolerance dan  VIF.  Jika  angka tolerance yang  didapatkan adalah  lebih  besar  dari  0.10,  maka  tidak  terjadi multikolinieritas.  Hal  tersebut  pun  berlaku  jika nilai  VIF  lebih  kecil  dari  10.00.  Berdasarkan kalkulasi, didapatkan nilai tolerance dan VIF yang menunjukkan  bahwa  seluruh  variabel  tidak membentuk multikolinieritas.
Tabel 3. Uji Multikonilieritas Antar Variabel Variabel Tolerance VIF X1 .804 1.243 X2 .384 2.607 X3 .412 2.426 X4 .501 1.995 X5 .760 1.317 X6 .495 2.019 X7 .659 1.517 X8 .761 1.313 X9 .808 1.238 X10 .601 1.664 X11 .676 1.479 X12 .860 1.163 X13 .574 1.743 X14 .654 1.528 X15 .783 1.278 X16 .741 1.350 X17 .613 1.630 X18 .516 1.937 X19 .779 1.284 X20 .874 1.144 X21 .828 1.207 X22 .517 1.934 Sumber: Penulis, 2023
Uji goodness  of  fit dilakukan  untuk  menentukan apakah  model  yang  dihasilkan  layak  digunakan dan  memiliki  distribusi  yang  sesuai  dengan populasi.  Angka  yang  digunakan  adalah  angka signifikansi  pearson.  Sebagaimana  angka  yang dihasilkan  adalah  0.084.  Angka  tersebut  lebih besar  dari  α.  Sehingga  dapat  dikatakan  bahwa model layak atau fit.
Tabel 4. Uji Kelayakan Model
Goodness-of-Fit Chi-Square df Sig. Pearson 93.564 76 .084 Deviance 84.808 76 .229
Sumber: Penulis, 2023
Selanjutnya,  uji  signifikan  dilakukan  untuk memastikan apakah setidaknya satu variabel yang dimasukkan  dalam  model  memberikan  pengaruh dan  signifikansi  dari  model  yang  dibentuk. Berdasarkan  formulasi,  dihasilkan  nilai  -2 log likelihood yang  mengecil  dari intercept  only ke final. Secara  spesifik  dari  344.806  ke  187.445 dengan  nilai chi-square sebesar  157.362  dan signifikan pada 0.000.
Tabel 5. Uji Siginifikansi Model Model Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests -2 Log Likelihood Chi- Square df Sig. Intercept Only 344.806 Final 187.445 157.362 24 .000 Sumber: Penulis, 2023
Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  model  regresi logistik  multinomial  mampu  memberikan  model yang  akurasi  yang  lebih  baik  dengan  variabel independen  yang  digunakan  untuk  memprediksi perubahan  perilaku  perjalanan.  Selain  itu  juga, dengan  nilai  signifikan  <  α,  menginformasikan bahwa  terdapat  minimal  1  variabel  independen yang siginifikan.
Pada nilai nagelkerke , didapatkan nilai r 2 sebesar 0,346.  Hal  ini  menjelaskan  bahwa  variabel independen  yang  terdapat  dalam  model  mampu mempengaruhi variabel dependen sebesar 34,6%. Sedangkan,  terdapat  persentase  sebesar  65,4% yang menggambarkan bahwa terdapat variabel lain yang mempengaruhi model yang tidak dimasukkan dalam analisis.
Tabel 6. Tabel Pseudo R-Square Pseudo R-Square Cox and Snell .325 Nagelkerke .346 McFadden .140

## Sumber: Penulis, 2023
Uji  parsial  dilakukan  untuk  menyiratkan  variabel indenpen  yang  dapat  mempengaruhi  variabel dependen.  Hal  tersebut  dibuktikan  dengan  nilai signifikan  yang  berada  dibawah  α.  Berdasarkan perhitungan,  didapati  variabel  dummy  yang signifikan,  yaitu  lokasi  tempat  tinggal  (Kota Bogor),  stasiun  asal  (Stasiun  Cilebut  dan  Stasiun Bojong Gede), moda yang digunakan (transportasi publik),  waktu  perjalanan  KRL  (100-199  menit) dan  perubahan  perilaku  penumpang  lain  (tidak menyadari).
Tabel 7. Uji Parsial Effect Model Fitting Criteria Likelihood Ratio Tests -2 Log Likelihood of Reduced Model Chi- Square df Sig. Intercept 187.445a .000 0 . X7= Domisili 211.272 23.827 4 .000 X11.1 = Stasiun Cilebut 203.094 15.650 4 .004 X11.2 = Stasiun Bojong Gede 217.284 29.839 4 .000 X19 = Transportasi Publik 200.460 13.016 4 .011 X18 = 100-199 Menit 223.971 36.527 4 .000 X21 = Kesadaran 212.518 25.073 4 .000 Sumber: Penulis, 2023
Sehingga, jika dikalkulasikan berdasarkan setiap perubahan perilaku, maka akan dihasilkan model sebagai berikut:
Y1  =  7.520  –  0.825  X7  –  1.092  X11.1  –  1.523 X11.2 – 0.510 X19 – 1.922 X18 – 2.483 X21 Y3 = 3.598 – 1.408 X7 – 0.425 X11 + 0.237 X11 - 2.485 X19 + 0.404 X18 – 2.083 X21 Y4  =  0.607  +  0.201  X7  –  0.235  X11.1  +  0.959 X11.2  –  1.185  X19  –  1.154  X18  –  0.821 X21 Y5  =  6.665  –  0.709  X7  –  2.907  X11.1  –  1.392
X11.2 – 1.834 X19 – 0.996 X18– 2.204 X21
Berdasarkan  model  tersebut  dapat  dijabarkan beberapa hal. Terutama terkait probabilitas setiap perubahan  perilaku  terhadap  perilaku  mengganti destinasi stasiun. Hal tersebut berupa:
1. Seluruh  perubahan  perilaku  (Y)  mendapatkan nilai  koefisien  positif  dengan  nilai  tertinggi didapati oleh Tidak ada perubahan (Y1). Hal ini menunjukkan  bahwa  kecenderungan  komuter akan  tidak  merubah  perilaku  perjalanan  (Y1) lebih  tinggi  sebesar  7.520,  dibandingkan dengan mengganti destinasi stasiun (Y2).
2. Variabel  X7  =  Domisili,  mendapatkan koefisien  negatif  pada  Y1,  Y3  dan  Y5  secara berturut-turut  -0.825,  -1.408  dan  -0.709.  Hal tersebut  menunjukkan  komuter  berdomisili Kota Bogor cenderung enggan untuk merubah perilaku  perjalanan  menjadi  Y1,  Y2,  dan  Y3
dibanding dengan mengganti destinasi stasiun. Hal  tersebut  pun  berlaku  kebalikannya  pada model  Y4,  dimana  variabel  X7  mendapatkan koefisien positif.
3. Pada  variabel  X11.1  =  Stasiun  Cilebut,  hanya pada  model  Y4  yang  mendapatkan  koefisien positif  dengan  nilai  0.235.  Hal  tersebut menunjukkan  bahwa  komuter  dengan  asal Stasiun  Cilebut  lebih  cenderung  untuk mengganti waktu perjalanan lebih tinggi 0.235 dibandingkan mengganti destinasi stasiun.
4. Variabel  X11.2  =  Stasiun  Bojong  Gede, mendapatkan koefisien positif pada model Y3 dan  Y4  dengan  nilai  berturut-turut  0.237  dan 0.959.  Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa komuter  dengan  asal  Stasiun  Bojong  Gede lebih  cenderung  untuk  mengganti  moda kendaraan  lebih  tinggi  0.237  dibandingkan mengganti  destinasi  stasiun.  Serta,  komuter dari  Stasiun  Bojong  Gede  lebih  cenderung untuk  mengubah  waktu  keberangkatan  lebih tinggi 0.959 dibandingkan mengganti destinasi stasiun.
5. Variabel X19 = Transportasi Publik mendapatkan  koefisien  negatif  pada  seluruh variabel  dependen.  Hal  tersebut  menunjukkan komuter  yang  menggunakan  transportasi publik dalam perjalanannya cenderung enggan untuk  merubah  perilaku  perjalanan  menjadi Y1,  Y2,  Y3  dan  Y4  dibanding  dengan mengganti destinasi stasiun.
6. Perihal  variabel  X18  =  100-199  Menit,  hanya pada  Y3  mendapatkan  koefisien  positif.  Nilai 0.404  yang  didapatkan  menunjukkan  bahwa komuter dengan waktu perjalanan KRL selama 100-199  menit  cenderung  mengubah  perilaku perjalanan  dengan  menganti  moda  kendaraan lebih  tinggi  0.404  dibandingkan  mengubah destinasi stasiun.
7. Variabel  X21  =  Kesadaran,  mendapatkan koefisien  negatif  pada  seluruh  variabel dependen.  Hal  tersebut  menunjukkan  komuter yang  tidak  sadar  perubahan  perilaku  komuter lainnya  cenderung  enggan  untuk  merubah perilaku perjalanan menjadi Y1, Y2, Y3 dan Y4 dibanding dengan mengganti destinasi stasiun.
Tabel 8. Parameter Determinasi Model Variabel Prediktor B Std. Error P- value Odds Ratio Model Variabel Prediktor B Std. Error P- value Odds Ratio Y1 Intercept 7.520 1.630 .000 Y3 Intercept 3.598 1.709 .035 X7 =Domisili -.825 .421 .050 .438 X7 =Domisili -1.408 .400 .000 .245 X11.1 =Stasiun Cilebut -1.092 1.127 .333 .335 X11.1 =Stasiun Cilebut -.425 1.168 .716 .654 X11.2 =Stasiun Bojong Gede -1.523 .530 .004 .218 X11.2
=Stasiun Bojong Gede .237 .601 .693 1.268 X19 -.510 .638 .424 .601 X19 -2.485 .891 .005 .083
Model Variabel Prediktor B Std. Error P- value Odds Ratio Model Variabel Prediktor B Std. Error P- value Odds Ratio =Transportasi Publik
=Transportasi
Publik
X18
=100-199 Menit -1.922 .596 .001 .146 X18
=100-199 Menit .404 .701 .564 1.498 X21 =Kesadaran -2.483 .762 .001 .084 X21 =Kesadaran -2.083 .758 .006 .125 Variabel dependen referensi: (Y2) Mengganti destinasi stasiun Y4 Intercept .607 2.023 .764 Y5 Intercept 6.665 1.888 .000 X7 =Domisili .201 .471 .670 1.222
X7 =Domisili -.709 .579 .221 .492 X11.1 =Stasiun Cilebut .235 1.449
.871 1.265 X11.1 =Stasiun Cilebut -2.907 1.150 .011 .055 X11.2 =Stasiun Bojong Gede .959 .762 .208 2.608 X11.2 =Stasiun Bojong Gede -1.392 .709 .050 .249 X19 =Transportasi Publik -1.185 .886 .181 .306 X19 =Transportasi Publik -1.834 1.197 .126 .160 X18 =100-199 Menit -1.154 .659 .080 .315 X18 =100-199 Menit -.996 .776 .199 .369 X21 =Kesadaran -.821 .902 .363 .440 X21 =Kesadaran -2.204 .880 .012 .110
Variabel dependen referensi: (Y2) Mengganti destinasi stasiun
Sumber: Penulis, 2023

## KESIMPULAN
Berdasarkan  uji pearson  chi-square didapatkan variabel  dependen  atau  perubahan  perilaku perjalanan  yaitu  variabel  status  pernikahan, pendidikan  terakhir,  pendapatan  individu,  lokasi tempat tinggal, jumlah mobil yang dimiliki, jumlah motor  yang  dimiliki,  stasiun  asal,  moda  alternatif yang  digunakan,  jalur  tujuan,  frekuensi  transit, frekuensi  perjalanan,  waktu  tunggu,  waktu perjalanan  keseluruhan,  waktu  perjalanan  KRL, moda  yang  digunakan  dan  perubahan  perilaku penumpang  lain.  Sedangkan  pada  analisis  logit multinomial dihasilkan variabel yang berpengaruh pada  perilaku  perjalanan  komuter  Bogor  adalah tempat tinggal (Kota Bogor), stasiun asal (Stasiun Cilebut  dan  Stasiun  Bojong  Gede),  moda  yang digunakan  (transportasi  publik),  waktu  perjalanan KRL  (100-199  menit)  dan  perubahan  perilaku penumpang lain (tidak menyadari). Perbedaan hasil yang  didapatkan  pada  uji chi-square dan multinomial  logit  menunjukkan  bahwa  beberapa variabel  independen  dapat  saja  berhubungan dengan  variabel  dependen.  Namun,  ketika disatukan  dalam  satu  model,  variabel-variabel tersebut  dapat  saja  tidak  berpengaruh.  Pada kalkulasi pseudo r-square, didapatkan angka 0.346. Hal  tersebut  menunjukkan  bahwa  variabel  yang mampu  mempengaruhi  perubahan  perilaku  hanya sebesar 34,6%, sedangkan sisanya didampaki oleh variabel  bebas  yang  tidak  termasuk  dalam  bagian penelitian.  Variabel  bebas  tersebut  dapat  saja menjadi bagian dari yang hilang dari model untuk membentuk  model  yang  lebih  sempurna  dengan variabel berhubungan.
Sehingga dapat dikatakan dalam perubahan transit Stasiun Manggarai komuter Bogor terdampak. Hal tersebut  perlu  diperhatikan  pada  komuter  yang bertempat  tinggal  di  Bogor,  berasal  dari  Stasiun Cilebut  dan  Stasiun  Bojong  Gede  dengan  waktu perjalanan 100-199 menit untuk dapat meramalkan perubahan demand penumpang KRL Jabodetabek.

## DAFTAR PUSTAKA
Adelé S, Tréfond-Alexandre S, Dionisio C., Hoyau P. (2019). Exploring the behavior of suburban train  users  in  the  event  of  disruptions. Transportation  Research  Part  F,  65  (2019): 344–362.
https:// doi.org/10.1016/j.trf.2019.08.009
Artiani, G. P., Oktaviani, T., & Tantri, N. (2022).
Evaluasi  Kinerja  Stasiun  Manggarai  Akibat Perubahan  Jalur  Transit  terhadap  Kepuasan Penumpang. Jurnal Forum  Mekanika, 11(2), 113-127. https://doi.org/10.33322/forummekanika.v11i 2.1835
Currie  G,  Muir  C.  (2017).  Understanding Passenger  Perceptions  and  Behaviors  During Unplanned  Rail  Disruptions.  Transportation Research  Procedia,  Vol.  25:  4396-4406. 10.1016/j.trpro.2017.05.322.
Ehsan  R,  Shamshiripou  A,  Shabanpour  R, Mohammadian AK, Auld J. (2020). Analysis of Transit Users’ Response Behavior in Case of Unplanned Service Disruptions.
Transportation  Research  Record  2020,  Vol.
2674 (3) 258–271.
https:// doi.org/10.1177/036119812091192
Jayanti,  T.  B.  (2017).  Kajian  Eksisting  Kawasan
Stasiun Manggarai terhadap Rencana Penataan  Kawasan  Berbasis  TOD. Temu Ilmiah  Ikatan  Peneliti  Lingkungan  Binaan Indonesia , 6 , E007-E014. https://doi.org/10.32315/ti.6.e007 KumparanNews.  (2023 ).  Cerita  Penumpang  KRL Rela  Resign  Demi  Hindari  Transit  di Manggarai . https://kumparan.com/kumparannews/cerita- penumpang-krl-rela-resign-demi-hindari- transit-di-manggarai-1znKxN6SrzK KumparanNews.  (2023). Stasiun  Manggarai
Semrawut,
Mau Sampai Kapan?. https://kumparan.com/kumparannews/stasiun -manggarai-semrawut-mau-sampai-kapan- 1znNLFJJuYY/3
Masud,  H.  (2018).  Travel  Behavior  Reactions  to
Transit Services Disruptions: A Case Study on The  Washington  D.C.  Metro  Safetrack Project. George Mason University.
Murray-Tuite,  P.,  Wernstedt,  K.,  Yin  W.  (2014).
Behavioral  shifts  after  a  fatal  rapid  transit accident: A multinomial logit model. Transportation Research, Vol:24 (2014), 218– 230.
PT.  Kereta  Commuter  Indonesia.  (2022).  Peta
Rute. https://commuterline.id/perjalanan- krl/peta-rute Sugiyono. (2019). Metodelogi Penelitian Kuantitatif dan Kualitatif Dan R&D. Bandung: ALFABETA.
Tiara,  O.  S.,  &  Widyastuti,  D.  T.  (2018).
Konektivitas  Intermoda  pada  Pengembangan Stasiun  Manggarai  yang  Berbasis  Transit Oriented  Development. Jurnal  Transportasi Multimoda , 15 (2), 89-100.
DOI: 10.25104/mtm.v15i2.764
TvOne.  (2023).  Crowded  Parah,  Penampakan
Stasiun  Manggarai.  Kabar  Petang  tvOne. https://www.youtube.com/watch?v=XVrmgG h10gc
Zahira, N. (2023). Cerita Penumpang KRL Transit di  Stasiun  Manggarai:  Lelah  dan  Was-was. Katadata. https://katadata.co.id/tiakomalasari/berita/63e 77bf48e7a0/cerita-penumpang-krl-transit-di- stasiun-manggarai-lelah-dan-was-was Zhu, S. & Levinson, D. M. (2011). Disruptions to Transportation Networks: A Review.
University of Minnesota Digital Conservancy. https://hdl.handle.net/11299/180005