## MODEL BANGKITAN PERGERAKAN RUMAH TANGGA BAGI PENGGUNA SEPEDA MOTOR BERDASARKAN LOKASI TUJUAN PERJALANAN DI KOTA BANDA ACEH
Raina P. Dinda a,* , Renni Anggraini b , Sugiarto Sugiarto c
a Magister Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh
b,c Jurusan Teknik Sipil, Fakultas Teknik, Universitas Syiah Kuala, Banda Aceh *Corresponding author, e mail address: rainaparmitalia.15@gmail.com

## A R T I C L E    I N F O                                A B S T R A  C T
© 2018 Magister Teknik Sipil Unsyiah. All rights reserved

## 1. PENDAHULUAN
Tingginya  angka  kepemilikan  kendaraan  pribadi  merupakan  indikasi  bahwa  masyarakat  pada umumnya masih tergantung pada moda pribadi dari pada angkutan massal. Ketergantungan moda pribadi mengakibatkan  dampak  lalu  lintas  kemacetan  dan  mengakibatkan  naiknya  biaya  operasional  kendaraan, bertambahnya  waktu  tempuh,  kebisingan  dan  polusi  udara  (Sofyan  dkk,  2017;  Sugiarto  dkk,  2012; Sugiarto  dkk,  2013).  Peningkatan  kepemilikan  kendaraan  bermotor  seperti  sepeda  motor  dan  mobil  di Kota  Banda  Aceh  juga  menyebabkan  bertambahnya  bangkitan  pergerakan  masyarakat.  Bangkitan

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

## ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst
ISSN: 2088-9860
Journal homepage: http://jurnal.unsyiah.ac.id/aijst
Population growth in Banda Aceh city is increasing every year resulting in  increased  community  movement.  Community  movement  in  Banda Aceh city dominated by  motorcycle users, several  factors influence the Trip generation of Household in Banda Aceh city. One of  which is the characteristic  of  trip  behavior  which  is  the  location  of  the  chosen destination of the community. This research aims to know the variables of  socio-economic  characteristics,  demography,  and  trip  behavior  in  4 sub-districts  in  Banda  Aceh.  Those  are  Jaya  Baru  sub-district,  Banda Raya,  Lueng  Bata,  and  Kuta  raja  sub-district  in  Banda  Aceh  city, obtained  trip  generation  model  of  motorcycle  users  on  the  household base don selection of destination location travel, what factors that affect the trip generation and analyzing the probability and error rate from the selection of each generation. The method used in this study was a home interview  survey  method  using  a  stratified  random  sampling  method. The method used to obtained model and probability also the relationship of  variables  that  influenced  in  this  research  is  by  binomial  logistic regression  analysis  model  then  processed  with  the  help  of  SPSS  v20 software  program.  From  this  research  obtained  two  models  which  are the trip generation model based on the destination location of the trip to other  places  with  the  most  influential  variables  are  job  status  and  last education. The generation probability is ≤ 3 trips of 77% and generation probability>  3  with  trips  of  23%.  The  second  model  is  the  trip generation  model  is  based  on  the  destination  location  of  a  trip  to office/school with the most influential variables are a number of family members  who  attended  school  and  number  of  family  members,  the probability of trip generation is. ≤ 5 trips of 81% and the probability of trip generation>5 movements of 19%.
Article History:
Received 25 May 2018 Received in revised form 24 July 2018 Accepted  01 August 2018

## Keywords:
Trip generation, trip behavior, binomial logistic regression, socio- economic characteristics
pergerakan  di  Kota  Banda  Aceh  didominasi  oleh  pengguna  sepeda  motor.  Hal  ini  dapat  dilihat  dari banyaknya pertambahan kendaraan bermotor baru di Kota Banda Aceh pada tahun 2015 sebanyak 11.783 unit  dimana  sepeda  motor  berjumlah  9.501  unit  dan  sisanya  adalah  mobil  dan  kendaraan  berat  (Dinas Pendapatan dan Kekayaan Prov. Aceh, 2016). Penggunaan sepeda motor memberikan kemudahan dalam hal mobilitas dan aksesibilitas masyarakat yang ingin pergi ketempat tujuan.
Ada  beberapa  faktor  lain  yang  mempengaruhi  bangkitan  pergerakan  di  Kota  Banda  Aceh, diantaranya  adalah  karakteristik  perjalanan  seseorang  yaitu  jenis  kegiatan  yang  akan  dilakukan  oleh masyarakat. Jenis kegiatan tersebut antara lain adalah kegiatan mandatory (rutin) yang meliputi kegiatan bekerja,  bisnis,  sekolah,  kampus,  dll, household  task  activities (kegiatan  tugas  rumah  tangga)  yang meliputi  kegiatan  antar  jemput  anggota  keluarga,  berbelanja,  membayar  tagihan  rumah  tangga  maupun kegiatan  lainnya  dan non  household  task  activities (selain  kegiatan  tugas  rumah  tangga)  yang  meliputi kegiatan  sosial,  keagamaan  maupun  kegiatan  rekreasi.  Berdasarkan  beberapa  jenis  kegiatan  tersebut, maka  bangkitan  pergerakan  dipengaruhi  oleh  pemilihan  lokasi  tujuan  kegiatan    yang  dilakukan  oleh masyarakat.  Pemilihan  lokasi  ini  berkaitan  dengan  perjalanan  yang  dilakukan  oleh  individu  menuju  ke kantor, ke sekolah/kampus maupun ke tempat lainnya seperti pusat perbelanjaan (pasar), tempat kegiatan sosial, tempat rekreasi, dll.
Hikmi  dkk  (2018)  mempelajari  karakteristik  bangkitan  pergerakan  di  Aceh  Jaya  dan  menyatakan bahwa  jumlah  sepeda  motor  dan  usia  mempengaruhi  bangkitan  pergerakan  untuk  aktivitas  mandatory, sedangkan  aktivitas  non-mandatory  dipengaruhi  oleh  faktor  usia  dan  tingkat  Pendidikan.  Hasil  yang serupa  juga  di  sampaikan  oleh  Balqis  dkk  (2018)  dengan  wilayah  study  di  Banda  Aceh.  Mereka menyimpulkan bahwa bangkitan pergerakan perkerja berdasarkan tingkat pendapatan rumah tangga ≤ 5 juta  didapat  dipengaruhi  oleh  factor  kepemilikan  mobil, jumlah  anggota  keluarga, jumlah  anggota  yang belum  bersekolah  dan  lokasi  tujuan.  Sedangkan  bangkitan  pergerakan  perkerja  berdasarkan  pendapatan rumah  tangga  >  5  juta  dipengaruhi  oleh  factor  jumlah  kepemilikan  sepeda  motor,  jumlah  anggota keluarga  bersekolah,  jumlah  anggota  yang  belum  bersekolah,  jumlah  anggota  keluarga  bekerja,  umur responden  dan  durasi  aktivitas.  Berhubungan  dengan  prilaku  pemilihan  moda  khususnya  moda  yang dipilih  masyarakat  untuk  melakukan  evakuasi,  Taufik  dkk  (2018)  menyampaikan  karakteristik  rumah tangga  yang  mempengaruhi  pemilihan  moda  evakuasi  adalah  jenis  pekerjaan  dan  penghasilan  rumah tangga sedangkan yang mepengaruhi waktu evakuasi adalah umur dan jumlah anak dalam rumah tangga.
Dengan  melihat  latar  belakang  tersebut,  maka  dilakukan  suatu  penelitian  untuk  memodelkan bangkitan pergerakan pengguna sepeda motor pada rumah tangga berdasarkan lokasi tujuan perjalanan di Kota Banda Aceh serta untuk menganalisis probabilitas dan faktor-faktor yang mempengaruhi bangkitan pergerakan tersebut.

## 2. KAJIAN PUSTAKA

## 2.1  Bangkitan Pergerakan
Bangkitan  perjalanan  juga  dapat  diartikan  sebagai  banyaknya  jumlah  perjalanan/pergerakan  lalu- lintas  yang  dibangkitkan  oleh  suatu  zona  (kawasan)  naik  sebagai  asal  maupun  tujuan  atau  jumlah perjalanan yang dibangkitkan oleh aktivitas pada akhir perjalanan di zona non pemukiman (perdagangan, pertokoan, pendidikan dsb) (Tamin, 2000).
Pergerakan perjalanan dibagi menjadi dua yaitu:
1. Home  based  trip ,  pergerakan  yang  berbasis  rumah.  Artinya  perjalanan  yang  dilakukan  berasal dan rumah dan kembali ke rumah.
2. Non  home  based  trip ,  pergerakan  berbasis  bukan  rumah.  Artinya  perjalanan  yang  asal  dan tujuannya bukan rumah.
Menurut Tamin (2000), perjalanan dapat diklasifikasikan menjadi 3 (tiga) yaitu:
1. Perjalanan berdasarkan tujuan perjalanan;
2. Perjalanan  berdasarkan  waktu  perjalanan  dikelompokkan  menjadi  perjalanan  pada  jam  sibuk ( peak hour ) dan jam tidak sibuk ( off peak hour ).
3. Perjalanan  berdasarkan  jenis  orang,  perjalanan  ini  dikelompokkan  berdasarkan  individu  yang dipengaruhi oleh tingkat sosial-ekonomi.
• Klasifikasi Aktivitas
Aktivitas  dibagi  menjadi  3  (tiga)  kelompok  yaitu,  aktivitas  tetap/rutin  ( mandatory ),  aktivitas kewajiban  rumah  tangga  ( household  task )  dan  aktivitas  selain  kewajiban  rumah  tangga  ( non  household task ).  Aktivitas  tetap  yaitu  aktivitas  yang  dilakukan  per  individu  secara  terus  menerus  setiap  harinya seperti  sekolah  dan  bekerja, household  task  activities adalah  aktivitas  seperti  berbelanja,  antar  jemput anak, dll sedangkan aktivitas non household task activities yaitu aktivitas yang dilakukan kapan saja tanpa ada batasan waktu seperti kegiatan sosial atau berekreasi (Anggraini, 2009).
• Faktor-faktor Yang Mempengaruhi Bangkitan Pergerakan
Bangkitan pergerakan ( trip generation ) yang dilakukan oleh individu maupun aktivitas rumah tangga dapat terjadi karena disebabkan oleh beberapa faktor (Tuah, 2000), seperti:
1. Pola tata guna tanah dan pembangunan pada lokasi penelitian;
2. Karakteristik  sosial  ekonomi  dan  demografi  penduduk  yang  melakukan  perjalanan  dari  daerah penelitian;
3. Sifat, jangkauan dan kemampuan dari sistem pengangkutan di daerah penelitian.

## 2.2  Lokasi Tujuan Perjalanan
Pemilihan  lokasi  tujuan  perjalanan  sangat  berkaitan  dengan  jenis  aktivitas  yang  dilakukan  oleh pengguna sepeda motor setiap harinya. Tujuan perjalanan untuk suatu aktivitas tertentu seperti kegiatan mandatory (rutin), household  task  activities (kegiatan  tugas  rumah  tangga)  dan non  household  task activities (selain  kegiatan  tugas  rumah  tangga)  mempengaruhi  lokasi  tujuan  yang  mengakibatkan seseorang melakukan perjalanan (bangkitan perjalanan).
Sugiarto dkk (2017a; 2017b) menjelaskan lebih lanjut mengenai perilaku perjalanan dalam konteks negara berkembang dan pengaruhnya terhadap aktivitas perjalanan. Mereka menyimpulan bahwa pilihan aktivitas  berhubungan  dengan  variabel  berwujud  dan  tidak  berwujud,  seperti  sosio-ekonomi,  pilihan mode, pilihan tujuan, dan faktor psikologis atau persepsi individual.
Pemodelan  pemilihan  diskrit  telah  banyak  digunakan  menganalisis  kebijakan  transportasi,  analisa prilaku  perjalanan,  pemilihan  rute  dan  pemilihan  moda.  Sugiarto  dkk  (2014;  2018)  menerapkan  model diskrit ordinal untuk menguji pengaruh kesadaran publik terhadap penerimaan kebijakan road pricing di Jakarta. Variabel bebas yang digunakan dalam pemilihan diskrit berupa variabel tampak (observed) dan latent  (unobserved).  Variabel  tampak  merupakan  variabel  yang  dapat  langsung  diukur  dilapangan, misalnya  variabel  yang  berhubungan  dengan  prilaku  perjalanan  dan  variabel  sosial-ekonomi  rumah tangga (Sugiarto dkk, 2015; 2018).
Dalam penelitian ini pemilihan lokasi tujuan perjalanan pengguna sepeda motor dibedakan dalam 2 choices karena  dengan  perkiraan  awal  yaitu  sebagian  besar  masyarakat  melakukan  perjalanan  dengan lokasi  tujuan  menuju  ke  kantor,  sebagian  besar  didominasi oleh  mahasiswa/pelajar sehingga  melakukan perjalanan  dengan  lokasi  tujuan  menuju  ke  sekolah/kampus  dan  sisanya  merupakan  ibu  rumah  tangga atau  masyarakat  yang  melakukan  perjalanan  dengan  lokasi  tujuan  menuju  ketempat  lainnya (others) seperti  ke  pusat  perbelanjaan  (pasar  tradisional,  supermarket),  ke  tempat  kegiatan  sosial (restoran/RM/cafe/warkop, tempat ibadah, rumah sakit), tempat rekreasi, bank, pabrik, dll. Lokasi tujuan perjalanan  ini  tidak  hanya  untuk  tempat  beraktivitas/tempat  melakukan  kegiatan,  melainkan  juga  untuk sekedar aktivitas antar jemput anak/istri/suami.
DOI: 10.24815/jarsp.v1i1.11759

## 2.3  Model Pemilihan Diskrit (Discrete Choice)
Model  pemilihan  diskrit  dinyatakan  sebagai  probabilitas  setiap  individu  memilih  suatu  pilihan merupakan fungsi ciri sosio ekonomi dan daya tarik pilihan tersebut (Tamin, 2000) Terdapat beberapa model pilihan diskrit (biner) diantaranya : a. Model Logit Biner
Model  logit  biner ini  hanya  untuk  2  pilihan  alternatif.  Bentuk  model  ini  berupa  probabilitas  (%) peluang alternatif untuk dipilih adalah bergantung pada nilai parameter serta nilai eksponensial.
b. Model Logit Multinomial (MNL)
Model  ini  merupakan  model  pilihan  diskrit  yang  paling  terkenal  dan  popular.  Pilihan  yang dihadapi  dalam  model  ini  cukup  banyak  (lebih  dari  2  pilihan  alternatif)  seperti  3  pilihan  maupun  4 pilihan.

## • Model Regresi Logistik
Regresi logistik merupakan model regresi yang digunakan bila variabel responnya bersifat kualitatif (Hosmer  dan  Lemeshow,  1989).  Regresi  logistik  (seringkali  disebut  model  logistik  atau  model  logit) digunakan  untuk  memprediksi  kemungkinan  (probabilitas)  dari  suatu  kejadian  dengan  data  fungsi  logit dari kurva logistik.

## • Desain variabel dummy
Variabel  yang  dinyatakan  dalam  bentuk  kode  disebut  sebagai  variabel  dummy.  Karena  regresi logistik  diakomodasikan  untuk  variabel terikat  biner,  maka  di  dalam  pemodelannya  baik  variabel  bebas maupun terikat harus direpresentasikan dalam bentuk kode.
• Persamaan Regresi Logistik Binomial
Menurut  Hosmer  dan  Lemeshow  (1989)  model  regresi  logistik  yang  dipengaruhi  oleh P variabel prediktor adalah sebagai berikut:
𝑃(𝑥) = 𝑒𝑥𝑝 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1 1+𝑒𝑥𝑝 (𝛽0+∑ 𝛽𝑘𝑋𝑘) 𝑝 𝑘−1
(1)
β 0 merupakan  nilai  konstanta ,  β k merupakan  parameter-parameter  regresi  dan X k merupakan pengamatan variabel prediktor ke- k dari sejumlah P variabel prediktor.

## • Logit Binomial Selisih
Model  logit  binomial  selisih  merupakan  model  pemilihan  pergerakan  yang  menggunakan  selisih utilitas  antara  dua  jenis  bangkitan  pergerakan  yang  akan  dibandingkan  untuk  menentukan  probabilitas pemilihan pergerakan yang terjadi.
• Penaksiran Parameter Model Logistik Dengan Metode Maksimum Likelihood
Metode  penaksiran  parameter  atau  disebut  metode  kalibrasi  yang  biasa  digunakan  dalam  regresi logistik  adalah  metode  maksimum likelihood (ML).  Prinsip  dari  ML  ini  adalah  parameter  populasi diestimasi  dengan  cara  memaksimumkan  kemungkinan (likelihood) dari  data  observasi.  Estimator  yang diperoleh dari metode ini disebut dengan Maximum Likelihood Estimator (MLE).
• Uji Signifikansi Parameter (Likelihood Ratio Test dan Uji Wald)
Uji signifikansi terdiri dari dua tahap yaitu uji signifikansi parameter model secara bersama dan uji signifikansi parameter model secara terpisah. Uji signifikansi parameter model secara bersama dilakukan dengan uji rasio likelihood ( Likelihood Ratio Test ).
Uji  signifikansi  parsial  untuk  melihat  secara  individual  apakah  suatu  variabel independent berpengaruh  signifikan  terhadap  variabel dependent dalam  regresi  yang  pada  umumnya  dilihat  dengan menggunakan t-test , namun dalam regresi yang menggunakan metode logit disebut uji wald.

## • Uji kecocokan/kelayakan model (goodness of fit)
Uji kecocokan model digunakan untuk mengevaluasi sejauh mana kesesuaian model regresi logistik dengan data, nilai observasi yang diperoleh sama atau mendekati dengan yang diharapkan dalam model.
• Koefisien Determinasi
Koefisien  ini  digunakan  untuk  mengukur  seberapa  besar  variasi  dari  variabel dependent nya  dapat dijelaskan oleh variasi nilai dari variabel-variabel bebasnya. Nilai R 2 memiliki rentang nilai antara 0 – 1 (0  <  R 2 <  1).  Untuk  nilai pseudo R 2 yang  berada  diantara  0,2  hingga  0,4  dianggap  sebagai  nilai  yang paling baik.
• Cox dan Snell’s R Square
Cox  dan  Snell’s  R Square merupakan  ukuran  yang  mencoba  meniru  ukuran  R2  pada multiple regression yang  didasarkan  pada  teknik likelihood dengan  nilai  maksimum  kurang  dari  satu  yang  sulit untuk diinterpretasikan (Ghozali, 2011). Nagelkerke’s R Square merupakan modifikasi dari koefisien Cox dan Snell’s R Square untuk memastikan bahwa nilainya bervariasi dari nol (0) hingga satu (1).

## 3. KAJIAN PUSTAKA

## 3.1  Lokasi dan Objek Penelitian
Penelitian  ini  dilakukan  diwilayah  Kota  Banda  Aceh  yang  meliputi  4  kecamatan  yaitu  Kec.  Jaya Baru,  Kec.  Banda  Raya,  Kec.  Lueng  Bata  dan  Kec.  Kuta  Raja.  Objek  penelitian  ini  adalah  bangkitan pergerakan  keseluruhan  anggota  keluarga  didalam  suatu  rumah  tangga  yang  dilakukan  oleh  pengguna sepeda motor.
• Data Primer
Data  primer  didapat  dengan  metode home  interview  survey yaitu  dengan  membagikan  kuesioner kepada rumah tangga di setiap desa pada kecamatan yang diteliti untuk diisi langsung oleh responden atau interviewer jika ada pertanyaan yang kurang jelas. Studi ini dilakukan pada hari kerja yaitu antara senin – jumat dari pagi hingga sore hari selama jam kerja.

## • Data Sekunder
Data  sekunder  meliputi  peta  Prov.  Aceh,  peta  Banda  Aceh,  luas  wilayah  Kota  Banda  Aceh,  luas wilayah setiap kecamatan di Kota Banda Aceh, jumlah penduduk di Kota Banda Aceh, jumlah penduduk dan jumlah rumah tangga (KK) di Kecamatan Jaya Baru, Banda Raya, Lueng Bata dan Kuta Raja serta jumlah  penduduk  dan  jumlah  rumah  tangga  (KK)  masing-masing  desa  diperoleh  dari  Badan  Pusat Statistik (BPS) Kota Banda Aceh dan sekretariat daerah Kota Banda Aceh.

## 3.2  Metode Pengambilan Sampel
Sampel  merupakan  sekumpulan  unit  yang  termasuk  dalam  bagian  dari  populasi  untuk  mewakili seluruh  populasi.  Teknik  pengambilan  sampel  pada  penelitian  ini  menggunakan  metode  sampling  acak berlapis  ( Stratified  Random  Sampling ),  yaitu  pengambilan  sampel  pada  setiap  stratifikasi  dilakukan

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan 1(3):19-30 (2018)
secara  acak.  Teknik  ini  digunakan  apabila  populasinya  heterogen,  dimana  dapat  dibagi-bagi  menurut lapisan tertentu yang kemudian diambil secara acak. Populasi yaitu jumlah rumah tangga (KK) yang ada pada  masing-masing  desa  di  4  kecamatan  di  Kota  Banda  Aceh  yang  didapat  dari  data  sekunder.  Pada penelitian  ini  jumlah  keseluruhan  sampel  yang  didapat  sebesar  400  sampel  yang  dialokasikan  secara berimbang berdasarkan jumlah KK pada setiap desa di 4 kecamatan.

## • Variabel Penelitian
Variabel  yang  digunakan  untuk  memecahkan  masalah  dalam  penelitian  ini  tebagi  dalam  dua kategori,  yaitu  variabel dependent (terikat)  dan  variabel independent (bebas).  Pembagian  dalam  dua kategori ini adalah sebagai berikut:
1. Variabel terikat:
Variabel dependent dalam  penelitian  ini,  yaitu  bangkitan  pergerakan  rumah  tangga  pengguna sepeda motor (Y) berdasarkan lokasi tujuan perjalanan ke  kantor/sekolah, bangkitan pergerakan rumah  tangga  pengguna  sepeda  motor  (Y)  berdasarkan  lokasi  tujuan  perjalanan  ke  tempat lainnya.
2. Variabel bebas:
Variabel bebas dalam penelitian ini terdiri dari 4 variabel karakteristik, yaitu:
a. Variabel  karakteristik  sosial  dan  ekonomi  pada  rumah  tangga  seperti:  Pendapatan  (X1)  dan Kepemilikan sepeda motor (X2);
b. Variabel karakteristik demografi pada rumah tangga seperti:
Jumlah  anggota  keluarga  yang  tinggal  dalam  satu  rumah  (X3),  Jumlah  anggota  keluarga  yang masih  sekolah  (X4),  Jumlah  anggota  keluarga  yang  belum  sekolah  (X5)  dan  Jumlah  anggota keluarga yang sudah bekerja (X6);
c. Variabel karakteristik sosial dan ekonomi pada individu seperti: Jenis  Kelamin  (X7),  Usia  (X8),  Kedudukan  dalam  rumah  tangga  (X9),  Jenis  pekerjaan  (X10), Status pekerjaan (X11), Tingkat pendidikan terakhir (X12), Kepemilikan SIM (X13);
d. Variabel karakteristik perilaku perjalanan/aktivitas perjalanan seperti: Jenis aktivitas (X14), Lokasi tujuan perjalanan (X15),  Waktu (durasi) aktivitas (X16) dan Jarak perjalanan (X17).

## Gambar 1 .
Skema Model Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga Pengguna Sepeda Motor
Bangkitan Pergerakan
Pengguna Sepeda
Motor Pada Rumah Tangga Berdasarkan Lokasi Tujuan Aktivitas ke Tempat Lainnya (L0) Model Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga Untuk ≤3 dan >3 Pergerakan Berdasarkan Lokasi Tujuan Aktivitas ke Kantor/Sekolah (L1)
Model Bangkitan
Pergerakan Rumah Tangga Untuk ≤5 dan >5 Pergerakan
DOI: 10.24815/jarsp.v1i1.11759
Untuk variabel kepemilikan sepeda motor (X2), jumlah anggota keluarga yang tinggal dalam satu rumah  (X3),  jumlah  anggota  keluarga  yang  masih  sekolah  (X4),  jumlah  anggota  keluarga  yang  belum sekolah  (X5),  jumlah  anggota  keluarga  yang  sudah  bekerja  (X6)  dan  usia  (X8)  tidak  dilakukan pengkodean  karena  merupakan  data  kontinu.  Variabel  tersebut  langsung  diinput  berdasarkan  hasil kuesioner. Sedangkan variabel selain itu diberi kode dummy sesuai dengan data hasil input kuesioner.

## 3.3  Model Bangkitan Pergerakan Rumah Tangga
Model bangkitan pergerakan pengguna sepeda motor pada rumah tangga dalam penelitian ini dibagi menjadi 2 model bangkitan pergerakan yang masing-masing ditinjau berdasarkan lokasi tujuan perjalanan yang  dilakukan  oleh  responden  dalam  masing-masing  rumah  tangga.  Untuk  lebih  jelasnya  dapat  dilihat pada Gambar 1.
• Metode Pengolahan Data
Setelah  didapat  data  mentah,  kemudian  dilakukan  pengkodean  data  ( coding ) sesuai dengan  metode regresi  yang  digunakan  dalam  analisis  serta  membuat  tabel  induk  ( master  sheet )  dengan  menggunakan program Microsoft  Excel untuk  masing-masing  modelnya.  Selanjutnya  hasil  pengkodean  data  tersebut diolah lagi dengan bantuan program SPSS v 20 untuk mengambil kesimpulan dari tujuan penelitian ini. Data  variabel  yang  telah  diberi  kode  dimasukkan  ke  SPSS  dan  diatur  terlebih  dahulu  tipe, value  labels dan pengukurannya yaitu skala atau nominal, kemudian baru dilakukan analisis datanya.

## • Metode Analisis Data
Langkah  awal  analisis  adalah  dengan  memasukkan  semua  variabel  ke  dalam covariates di  dalam SPSS  untuk  masing-masing  model,  kemudian  memilih  variabel-variabel  apa  saja  yang  termasuk  dalam variabel  kategorial  atau  variabel  yang  diberi  kode dummy .  Setelah  itu  dilihat base  outcome dari  model tersebut apakah nilai p value / nilai signifikan nya memenuhi syarat error minimal yaitu sebesar 10% atau 0,1.  Jika  semua  variabel  tersebut  memenuhi  syarat  maka  dapat  diikut  sertakan  dalam  model,  jika  tidak memenuhi  syarat  maka  dilakukan  reduksi  variabel  bebas  yang  untuk  menyeleksi  variabel  bebas (parameter karakteristik) yang akan diikut sertakan di dalam model (variable selection) .
Dari  data  sampel  yang  diperoleh,  dilakukan  penaksiran  parameter  model  dengan  metode maksimum likelihood. Dari  hasil  analisis  tersebut  didapat  nilai  koefisien  (B)  untuk  melihat  apakah variabel tersebut berpengaruh atau tidak terhadap model dan nilai Exp (B) untuk melihat seberapa besar pengaruh variabel terhadap model. Kemudian dilakukan uji signifikansi model yang diperoleh dari hasil penaksiran,  yaitu  uji  G  (uji  rasio likelihood )  dan  uji  T  atau  uji  Wald  serta  uji  kelayakan/kebaikan ( goodness  of  fit )  yaitu Chi-square test model  untuk  menjelaskan  hubungan  antara  faktor-faktor  yang signifikan  dan  mempengaruhi  bangkitan  pergerakan  tersebut.  Setelah  itu  diterapkan  uji pseudo R 2 dan didapat nilai cox dan snell R square .
4. HASIL DAN PEMBAHASAN
4.1    Karakteristik Penduduk  Kec.  Jaya  Baru, Kec.  Banda  Raya, Kec.  Lueng  Bata  dan Kec. Kuta Raja Kota Banda Aceh
• Karakteristik Sosial Ekonomi dan Demografi Rumah Tangga
Dari  penelitian  ini  didapat  karakteristik  sosial  ekonomi  dan  demografi  rumah  tangga  di  Kec.  Jaya Baru, Kec. Banda Raya, Kec. Lueng Bata dan Kec. Kuta Raja Kota Banda Aceh yaitu tingkat pendapatan rumah  tangga  perbulan  didominasi  oleh  pendapatan  antara  Rp.  5  –  10  juta  sebesar  38%,  jumlah kepemilikan  sepeda  motor  pada  rumah  tangga  didominasi  sebanyak  2  unit/rumah  tangga  sebesar  42%, jumlah  anggota  keluarga  yang  dominan  sebanyak  4  orang/rumah  tangga  sebesar  36%,  jumlah  anggota
keluarga  yang  bersekolah dalam  rumah  tangga  paling  dominan  sebanyak  2  orang  yakin  33%,  tidak  ada seorangpun  anggota  keluarga  yang  belum  bersekolah  sebesar  87%  dan  jumlah  anggota  keluarga  yang bekerja paling dominan sebanyak 2 orang yakni 48%.
• Karakteristik Sosial Ekonomi Individu
Dari  penelitian  ini  didapat  karakteristik  sosial  ekonomi  individu  di  Kec.  Jaya  Baru,  Kec.  Banda Raya, Kec. Lueng Bata dan Kec. Kuta Raja Kota Banda Aceh yaitu jenis kelamin yang dominan adalah laki-laki sebesar 54%, usia yang dominan adalah antara 18 – 35 tahun sebesar 38%, jenis pekerjaan yang dominan  adalah  wiraswasta  sebesar  25%  dan  tingkat  pendidikan  terakhir  didominasi  oleh  tamatan SD/SMP/SMA sebesar 56% serta 74% responden di 4 kecamatan di Kota Banda Aceh memiliki SIM.
• Karakteristik Perilaku Perjalanan Individu
Dari penelitian ini didapat karakteristik perilaku perjalanan individu di Kec. Jaya Baru, Kec. Banda Raya,  Kec.  Lueng  Bata  dan  Kec.  Kuta  Raja  Kota  Banda  Aceh  didominasi  dengan  tujuan  perjalanan menuju  ke  sekolah/kampus  sebesar  45%  dengan  jenis  aktivitas  bersekolah  sebesar  51%,  jarak  tempuh yang paling dominan berkisar antara 0 – 5 km yakni 48% dan lamanya durasi aktivitas > 6 jam sebesar 52%.
4.2   Model Bangkitan Pergerakan Berdasarkan Lokasi Tujuan Perjalanan ke Tempat Lainnya (L0) Outcome model ini dapat dilihat pada Tabel 1. dibawah ini:

## Tabel 1
Outcome L0
Variabel Koef. (B) Exp (B) T-value P-value Konstanta 1,897 6,664 16,758 0,000 Jumlah anggota keluarga yang bekerja (X6) -0,517 0,596 10,055 0,002 Status pekerjaan (X11) 1,571 4,810 20,144 0,000 Pendidikan terakhir (X12) -1,304 0,271 10,973 0,001 Sampel (N) 438 -2 LL (β) 438,397 χ 2 test (sig) 34,636 (0,000) cox & snell R square 0,076 Nagelkerke R square 0,115
Dari Tabel 1, didapat persamaan model sebagai berikut:
U1-U2 = 1,897 - (0,517*X6) + (1,571*X11) - (1,304*X12)
P L0≤3 = Exp (1,897 - (0,517*X6) + (1,571*X11) - (1,304*X12)) / 1 + Exp (1,897 - (0,517*X6) + (1,571*X11) - (1,304*X12))
P L0>3 = 1 – (Exp (1,897 - (0,517*X6) + (1,571*X11) - (1,304*X12)) / 1 + Exp (1,897 - (0,517*X6) + (1,571*X11) - (1,304*X12)) )
Nilai konstanta α menunjukkan jika variabel-variabel diatas yang signifikan dengan model bernilai 0, maka peluang rumah tangga melakukan bangkitan pergerakan nilainya 1,897. Dari ketiga variabel yang signifikan  terhadap  model  terdapat  2  variabel  yang  paling  berpengaruh  yaitu  status  pekerjaan  dan pendidikan terakhir dengan nilai koefisien (B) sebesar 1,571 dan  -1,304. Status pekerjaan  berkontribusi positif  yang  berarti  setiap  penambahan  1  anggota  keluarga  dengan  status  pekerjaan  selain  dari  pekerja tetap  berarti  kepuasaan  seseorang  dalam  melakukan  perjalanan  ≤  3  pergerakan  naik  nilai  selisih utilitasnya sebesar 1,571. Hal ini berarti semakin banyak anggota keluarga dengan status pekerjaan selain dari pekerja tetap, semakin banyak rumah tangga yang melakukan perjalanan ≤ 3 pergerakan untuk tujuan

## Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan 1(3):19-30 (2018)
perjalanan  ke  lokasi  lainnya  selain  kantor  dan  sekolah.  Dalam  model  ini  selain  sebagai  pekerja  tetap, berarti  status  responden  adalah  sebagai  pelajar/mahasiswa/pegawai  tidak  tetap,  yang  mana  mereka melakukan perjalanan > 3 pergerakan ke lokasi kantor/sekolah.
Nilai  koefisien  (B)  untuk  jumlah  anggota  keluarga  berkontribusi  secara  negatif  dimana  setiap penambahan  1  anggota  keluarga  dengan  tingkat  pendidikan  terakhir  tidak  tamat  sekolah  –  SMA,  maka kepuasan  seseorang  melakukan  pergerakan  ≤  3  pergerakan  menurun  nilai  selisih  utilitasnya  sebesar  - 1,304.  Hal  ini  berarti  semakin  banyak  anggota  keluarga  dengan  tingkat  pendidikan  terakhir  tidak  tamat sekolah – SMA, semakin sedikit rumah tangga yang melakukan perjalanan ≤ 3 pergerakan untuk tujuan perjalanan ke lokasi lainnya selain kantor dan sekolah. Dalam model ini anggota keluarga dengan tingkat pendidikan  terakhir  tidak  tamat  sekolah  –  SMA  didominasi  oleh  pelajar/mahasiswa,  yang  mana  mereka sedikit melakukan perjalanan ≤ 3 pergerakan ke tempat lainnya karena tidak ada keperluan. Mereka akan melakukan perjalanan > 3 pergerakan ke lokasi tujuan sekolah.
Nilai Exp (B) dari kedua variabel signifikan tersebut adalah 4,810 dan 0,271. Hal ini berarti untuk rumah  tangga  yang  anggota  keluarganya  banyak  berstatus  pekerjaan  selain  pekerja  tetap  lebih  memilih melakukan  perjalanan  ≤  3  pergerakan  sebanyak  4,810  kali  dibandingkan  rumah  tangga  yang  anggota keluarganya  banyak  berstatus  pekerja  tetap.  Untuk  rumah  tangga  yang  anggota  keluarganya  banyak dengan tingkat pendidikan terakhir tidak tamat sekolah – SMA lebih memilih melakukan perjalanan ≤ 3 pergerakan  sebanyak  0,271  kali  dibandingkan  rumah  tangga  yang  anggota  keluarganya  banyak  tingkat pendidikan terakhir lebih tinggi dari SMA.
Nilai  t value memenuhi  kriteria  yaitu  Wald,  artinya  nilai  variabel  status  pekerjaan  dan  pendidikan terakhir  paling  berpengaruh  signifikan  dalam  model  yaitu  sebesar  20,144  dan  10,973.  Nilai  p value memenuhi  kriteria  model  yang  signifikan,  dimana  nilai  p value ketiga  variabel  bebas  tersebut  0,002, 0,000 dan 0,001 memenuhi syarat minimal error yaitu 5% atau 0,05.
Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  Tabel  1.  dapat  diketahui  bahwa  untuk  membandingkan kebenaran dari dua model dilakukan pengujian log likelihood ratio test . Dari uji signifikan model secara bersama  didapat  nilai  -2 log  likelihood sebesar  438,397. Chi-square test (sig)  merupakan  tes  kebaikan model  ( goodness  of  fit )  yang  bernilai  34,636  (0,000)  dimana  nilai  signifikasinya  adalah  0,000.  Nilai signifikasi 0,000 < 0,05 menyatakan model ini diterima.
Dalam model analisis logit binomial didapat nilai cox & snell R Square dan nagelkerke R Square yaitu sebesar 0,076 dan 0,115 atau 7,6% dan 11,5%, dimana memenuhi syarat dengan rentang nilai 0 – 1 dan  dan  nilai  diantara  0,2  –  0,4  dianggap  sebagai  nilai  yang  paling  baik.  Dengan  demikian  dapat dikatakan bahwa besarnya pengaruh variabel jumlah anggota keluarga yang bekerja, status pekerjaan dan pendidikan  terakhir  terhadap  bangkitan  pergerakan  lokasi  tujuan  perjalanan  ketempat  lainnya  adalah 11,5% sedangkan sisanya 88,5% dipengaruhi oleh variabel lain diluar model.

## 4.3   Model Bangkitan Pergerakan Berdasarkan Lokasi Tujuan Perjalanan ke Kantor/Sekolah (L1)
Outcome model ini dapat dilihat pada Tabel 2.
Dari Tabel 2, didapat persamaan model sebagai berikut: U1-U2 = 3,909 + (0,26*X2) - (0,519*X3) - (0,727*X4) + (0,757*X15)
P L1≤5 = Exp (3,909 + (0,26*X2) - (0,519*X3) - (0,727*X4) + (0,757*X15)) / 1 + Exp (3,909 + (0,26*X2) - (0,519*X3) - (0,727*X4) + (0,757*X15))
P L1>5 =  1  –  (Exp (3,909  +  (0,26*X2)  -  (0,519*X3)  -  (0,727*X4)  +  (0,757*X15)) /  1  +  Exp (3,909  +  (0,26*X2)  -  (0,519*X3)  -  (0,727*X4)  + (0,757*X15)) )
Nilai konstanta α menunjukkan jika variabel-variabel diatas yang signifikan dengan model bernilai 0, maka peluang rumah tangga melakukan bangkitan pergerakan nilainya 3,909. Dari keempat variabel yang
signifikan  terhadap  model  terdapat  2  variabel  yang  paling  berpengaruh  yaitu  jumlah  anggota  keluarga yang  bersekolah  dan  jumlah  anggota  keluarga  dengan  nilai  koefisien  (B)  sebesar  -0,727  dan  -0,519. Jumlah anggota keluarga yang bersekolah berkontribusi negatif yang berarti setiap penambahan 1 jumlah anggota  keluarga  yang  bersekolah  berarti  kepuasaan  seseorang  dalam  melakukan  pergerakan  ≤  5 pergerakan  menurun  selisih  nilai  utilitasnya  sebesar  -0,727.  Hal  ini  berarti  semakin  banyak  jumlah anggota  keluarga  yang  bersekolah,  semakin  sedikit  rumah  tangga  yang  melakukan  perjalanan  ≤  5 pergerakan untuk lokasi tujuan perjalanan ketempat lainnya. Rumah tangga dengan banyak anggota yang bersekolah akan lebih banyak melakukan perjalanan > 5 pergerakan untuk lokasi tujuan ke sekolah.

## Tabel 2
Outcome L1
Variabel Koef. (B) Exp (B) T-value P-value Konstanta 3,909 49,867 74,490 0,000 Sepeda motor (X2) 0,260 1,296 6,794 0,009 Jumlah anggota keluarga (X3) -0,519 0,595 14,402 0,000 Jumlah anggota keluarga yang bersekolah (X4) -0,727 0,484 21,709 0,000 Aktivitas (X15) 0,757 2,133 12,853 0,000 Sampel (N) 937 -2 LL (β) 755,941 χ 2 test (sig) 163,793 (0,000) cox & snell R square 0,160 Nagelkerke R square 0,256
Nilai  koefisien  (B)  untuk  jumlah  anggota  keluarga  berkontribusi  secara  negatif  dimana  setiap penambahan 1 jumlah anggota keluarga, maka kepuasan seseorang melakukan pergerakan ≤ 5 pergerakan naik  nilai  selisih  utilitasnya  sebesar  -0,519.  Hal  ini  berarti  semakin  banyak  anggota  keluarga,  semakin sedikit rumah tangga yang melakukan perjalanan ≤ 5 pergerakan untuk lokasi tujuan perjalanan ketempat lainnya.  Rumah  tangga  dengan  banyak  anggota  keluarga  akan  lebih  banyak  melakukan  perjalanan  >  5 pergerakan untuk lokasi tujuan ke kantor/sekolah.
Nilai Exp (B) dari kedua variabel signifikan tersebut adalah 0,484 dan 0,595. Hal ini berarti untuk rumah  tangga  dengan  jumlah  anggota  keluarga  yang  bersekolah  2  orang  lebih  memilih  melakukan perjalanan ≤ 5 pergerakan sebanyak 0,484 kali dibandingkan jumlah anggota keluarga yang bekerja lebih sedikit atau lebih besar dari 2 orang. Untuk rumah tangga dengan jumlah anggota keluarga 4 orang lebih memilih  melakukan  perjalanan  ≤  5  pergerakan  sebanyak  0,595  kali  dibandingkan  jumlah  anggota keluarga lebih sedikit atau lebih besar dari 4 orang.
Nilai  t value memenuhi  kriteria  yaitu  Wald,  artinya  nilai  variabel  jumlah  anggota  keluarga  yang bersekolah dan jumlah anggota keluarga paling berpengaruh signifikan dalam model yaitu sebesar 21,709 dan  14,402.  Nilai  p value memenuhi  kriteria  model  yang  signifikan,  dimana  nilai  p value keempat variabel bebas tersebut 0,009, 0,000, 0,000 dan 0,000 memenuhi syarat minimal error yaitu 5% atau 0,05. Berdasarkan  hasil  yang  diperoleh  dari  Tabel  2.  dapat  diketahui  bahwa  untuk  membandingkan kebenaran dari dua model dilakukan pengujian log likelihood ratio test . Dari uji signifikan model secara bersama  didapat  nilai  -2 log  likelihood sebesar  755,941. Chi-square test (sig)  merupakan  tes  kebaikan model  ( goodness  of  fit )  yang  bernilai  163,793  (0,000)  dimana  nilai  signifikasinya  adalah  0,000.  Nilai signifikasi 0,000 < 0,05 menyatakan model ini diterima.
Dalam  model  analisis  logit  binomial  didapat  nilai  cox  &  snell R  Square dan  nagelkerke R  Square yaitu sebesar 0,160 dan 0,256 atau 16% dan 25,6%, dimana memenuhi syarat dengan rentang nilai 0 – 1
dan  dan  nilai  diantara  0,2  –  0,4  dianggap  sebagai  nilai  yang  paling  baik.  Dengan  demikian  dapat dikatakan bahwa besarnya pengaruh variabel jumlah kepemilikan sepeda motor, jumlah anggota keluarga, jumlah anggota keluarga yang bersekolah dan jenis aktivitas terhadap bangkitan pergerakan lokasi tujuan perjalanan  ke  kantor/sekolah  adalah  25,6%  sedangkan  sisanya  74,4%  dipengaruhi  oleh  variabel  lain diluar model.

## 5. KESIMPULAN DAN SARAN
5.1   Kesimpulan
1.    Variabel  yang  paling  berpengaruh  dalam  model  L0  adalah  status  pekerjaan  dan  pendidikan  terakhir dengan PL0≤3 sebesar 77% dan PL0>3 sebesar 23%.
2.  Variabel yang paling berpengaruh dalam model L1 adalah jumlah anggota keluarga yang bersekolah dan jumlah anggota keluarga dengan PL1≤5 sebesar 81% dan PL1>5 sebesar 19%.
3.  Nilai Error kedua  model  ini  secara  berturut-turut  adalah  0%  dan  0%.  Dari  hasil  tersebut  dapat disimpulkan bahwa kedua model ini memenuhi spesifikasi karena nilai error yang didapat berada dibawah nilai error maks. 10%.

## 5.2 Saran
Berdasarkan hasil dari penelitian ini, maka untuk mendapatkan model yang lebih akurat disarankan dengan  menggunakan  metode  lain,  menambahkan  variabel  bebas  yang  lebih  kompleks  lagi, menambahkan choice (kategori)  pada  variabel  bebas  agar  lebih  spesifik,  menambahkan choice (pemilihan) variabel terikat yang lebih dari 2 kategori, menggunakan tingkat kesalahan ( error tolerance ) yang  lebih  kecil  lagi  yaitu  1%  atau  5%  dalam  penentuan  jumlah  sampel,  menganalisis  daerah  studi dengan  cakupan  wilayah  yang  lebih  luas.  Bagi  pemerintah  penelitian  ini  diharapkan  dapat  menjadi pertimbangan  atau  peramalan  bagi  pemerintah  untuk  pengambilan  keputusan  dalam  hal  kebijakan transportasi.

## DAFTAR PUSTAKA
Anggraini,  R.  dkk.  2009. Modelling  Joint  Activity  Participation  and  Household  Task  Allocation. International DDSS Conference. Eindhoven University of Technology.
Anonim, 2016. Statistik Banda Aceh 2016 . Badan Perencanaan Pembangunan Daerah Kota Banda Aceh. Banda Aceh.
Balqis,  P.,  Anggraini,  R.,  Sugiarto  S.,  (2018).  Model  bangkitan  pergerakan  pekerja  berdasarkan  tingkat pendapatan  rumah  tangga  (studi  kasus  Kota  Banda  Aceh).  Jurnal  Arsip  Rekayasa  Sipil  dan Perencanaan, 1(2), 10-18.
Hikmi,  A.,  Anggraini,  R.,  Sugiarto,  S.,  (2018).  Model  bangkitan  pergerakan  penduduk  di  Kabupaten Aceh  Barat  Daya  berdasarkan  struktur  rumah  tangga  dan  pendapatan  keluarga.  Jurnal  Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan, 1(1), 1-9.
Hosmer, D. W. dan Lemeshow, S. 1989. Apllied Logistic Regression . New York: John Wiley Dan Sons.. Saleh,  S.M.,  Sugiarto,  S.,  Hilal,  A.,  Ariansyah,  D.,  2017.  A  study  on  the  traffic  impact  of  the  road corridors due to flyover construction at surabaya intersection, Banda Aceh of Indonesia. AIP Conf. Proc. 1903, 060005.
Sugiarto, Limanond, T. and Nakatsuji, T., 2012. Dropped in capacity and traffic speed of urban Arterial: a case study at u-turn section in Aceh Province, Indonesia. Aceh International Journal of Science and Technology, (3): 86-92.
Sugiarto,  S.,  Limanond,  T.,  2013.  Impact  of  on-street  parking  on  urban  arterial  performance:  A quantitative study on travel speed and capacity deterioration. Aceh International Journal of Science and Technology, 2(1): 63-69.
Sugiarto,  Miwa,  T.,  Sato,  H.,  Morikawa,  T.,  2014.  Congestion  charging:  influence  of  public consciousness on acceptability in Jakarta Metropolitan Area. Proceedings of 21st World Congress on Intelligent Transport Systems, Detroit, September 2014.
Sugiarto, S., Miwa, T., Sato, H., Morikawa, T., 2015. Use of latent variables representing psychological motivation  to  explore  citizens’  intentions  with  respect  to  congestion  charging  reform  in  Jakarta. Urban Plan. Transp. Res. 3, 1–22.
Sugiarto,  S.,  Miwa,  T.,  Morikawa,  T.,  2017a.  Inclusion  of  latent  constructs  in  utilitarian  resource allocation  model  for  analyzing  revenue  spending  options  in  congestion  charging  policy. Transportation Research Part A: Policy and Practice, 103: 36–53.
Sugiarto, S., Miwa, T., Sato, H., Morikawa, T., 2017b. Explaining differences in acceptance determinants towards  congestion  charging  policies  in  Indonesia  and  Japan.  Journal  of  Urban  Planning  and Development (ASCE), 143(2): 1-12.
Sugiarto, S., Miwa, T., Morikawa, T., 2018. Recursive bivariate response models of the ex-ante intentions to  link  perceived  acceptability  among  charge  and  refund  options  for  alternative  road  pricing schemes. Transp. Lett.: Int. J. Transp. Res. 10(1)52–63.
Taufik,  Sugiarto,  S.,  Isya,  M., (2018).  Analisa  pemilihan  moda  dan  waktu  evakuasi  bencana tsunami  di Kecamatan Kuta Raja Banda Aceh. Jurnal Arsip Rekayasa Sipil dan Perencanaan, 1(2), 19-29.
Tamin, O. Z. 2000. Perencanaan Pemodelan dan Transportasi. Penerbit ITB, Bandung.